Negli ultimi tempi mi capita di sentire spesso una frase: “Sono diventato esperto di AI”. A volte è detta con entusiasmo sincero, a volte con una punta di autoironia, a volte come se fosse un nuovo titolo professionale da aggiungere al profilo.
La verità è che gli esperti di AI esistono davvero. Esistono ricercatori che lavorano da anni sulle architetture dei modelli, ingegneri che progettano infrastrutture di addestramento complesse, persone che si occupano di sicurezza, robustezza, interpretabilità. Quella competenza non nasce in sei mesi. Nasce in anni di studio, fallimenti, tentativi, pubblicazioni, sistemi che non funzionano e poi finalmente funzionano.
Ma la GenAI ha cambiato il modo in cui percepiamo tutto questo.
Ha messo nelle mani di milioni di persone strumenti che funzionano subito. Strumenti che parlano, scrivono, programmano, sintetizzano. E così l’esperienza d’uso si è avvicinata moltissimo alla sensazione di comprensione. Se qualcosa ti risponde in modo fluido, è facile pensare di averne capito la natura.
Il punto è che usare bene uno strumento non significa comprenderne l’intero ecosistema. E con l’arrivo dei sistemi agentici questa distanza è diventata ancora più interessante.
Fino a poco tempo fa interagivamo con un modello che rispondeva. Oggi iniziamo a progettare sistemi che decidono quale modello chiamare, quale dato recuperare, quale azione eseguire. Non è più solo una questione di “fare una domanda”. È orchestrare comportamenti. È mettere insieme pezzi che dialogano tra loro, che mantengono uno stato, che possono sbagliare in modi nuovi.
L’agentica non è magia. È architettura. È responsabilità. È capire cosa succede quando un sistema non si limita a suggerire, ma inizia ad agire dentro un processo reale. E lì l’entusiasmo iniziale lascia spazio a qualcosa di più maturo: la consapevolezza della complessità.
Forse il vero equivoco non è pensare che gli esperti non esistano. È immaginare che possa esistere l’esperto totale. L’AI non è un blocco unico. È un territorio vasto, che va dalla ricerca pura fino all’impatto organizzativo. C’è chi è profondamente competente nella modellazione matematica e chi lo è nell’integrare questi sistemi dentro aziende complesse. C’è chi studia la sicurezza e chi progetta l’interazione uomo-macchina. Sono competenze diverse, spesso lontane tra loro.
La GenAI ha abbassato la soglia di accesso, ma non ha eliminato la profondità. Ha reso più facile entrare, non più semplice capire tutto.
Forse la maturità professionale oggi non sta nel dichiararsi “esperti di AI”, ma nel saper dire con precisione dove siamo solidi e dove stiamo ancora imparando. Nel distinguere tra ciò che sappiamo fare bene e ciò che stiamo solo esplorando. Nel riconoscere che, in un ambito che evolve così rapidamente, l’apprendimento non finisce mai davvero.
Paradossalmente, più questo ecosistema diventa potente, più l’umiltà diventa una competenza strategica.
Non è un ridimensionamento. È realismo.
E forse il modo più onesto di stare dentro questa trasformazione non è cercare un’etichetta definitiva, ma accettare una condizione dinamica: attraversare l’AI, pezzo per pezzo, sapendo che nessuno la possiede tutta.