Il panorama tecnologico odierno sta attraversando una fase di trasformazione che molti paragonano alle grandi rivoluzioni industriali del passato. Durante il keynote di apertura dell’evento Appian World 2025, Matt Calkins, CEO di Appian, ha delineato una visione precisa su come l’AI nelle tech company debba evolvere per superare la fase dell’entusiasmo mediatico e generare un ritorno economico concreto. Calkins ha tracciato un parallelo storico significativo, ricordando come nel 1869 la ferrovia raggiunse Denver, rappresentando all’epoca il più grande investimento di capitale nella storia degli Stati Uniti.
Oggi, gli investimenti nell’intelligenza artificiale superano quelli del programma Apollo o del Progetto Manhattan, con una spesa che corre nell’ordine delle centinaia di miliardi di dollari. Tuttavia, a differenza delle ferrovie, dove l’utilità di spostare merci e persone era evidente, per l’intelligenza artificiale la sfida risiede nella capacità di individuare applicazioni che giustifichino tale sforzo economico.
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L’intelligenza artificiale come bene comune e democratizzato
Un punto centrale nell’analisi di Calkins riguarda la natura stessa di questa tecnologia rispetto alle infrastrutture storiche. Le ferrovie erano monopoli naturali, costruite e possedute da industriali, che generavano ulteriori monopoli nei settori adiacenti, come la raffinazione del petrolio. Al contrario, l’attuale sviluppo dell’AI nelle tech company si muove verso l’apertura e la parità di accesso. Secondo Calkins, «L’IA è nostra. E intendo “nostra” come di tutti noi, in un modo in cui le ferrovie non avrebbero mai potuto esserlo».
I modelli linguistici attuali sono descritti come sostanzialmente equivalenti in termini di potenza, rendendo la tecnologia accessibile e quasi gratuita. In questo scenario, il potere non risiede più nel possesso del modello in sé, ma nel modo in cui esso viene utilizzato. Calkins sottolinea con forza che «Il potere è nostro in questo settore. Nelle ferrovie, il potere era in mano loro. Nell’IA, è nelle nostre». Questa democratizzazione sposta il focus della competizione dall’infrastruttura di base alla capacità creativa di implementare soluzioni utili.
Il superamento dell’hype: l’IA al centro del lavoro
Calkins critica apertamente il rumore mediatico e il marketing sensazionalistico che spesso circonda l’AI nelle tech company. Egli sostiene che l’enfasi su capacità quasi magiche o creative stia portando le aziende a perdere di vista l’obiettivo principale. «L’IA serve a svolgere lavori regolari con un’efficienza sovrumana». Questa definizione si scontra con l’idea diffusa che l’intelligenza artificiale debba essere utilizzata per “pensare dietro l’angolo” o inventare balzi di creatività.
Per Appian, la strategia corretta è quella di individuare i compiti più importanti e frequenti all’interno di un’impresa — quelli che vengono eseguiti migliaia o milioni di volte al giorno — e posizionare l’intelligenza artificiale proprio lì. L’obiettivo non è avere un assistente che attende una domanda per fornire una risposta brillante, ma integrare la tecnologia nel flusso operativo. Come dichiarato nel suo intervento, «L’IA dovrebbe sporcarsi le mani facendo il lavoro, il lavoro principale, quello essenziale, critico per la missione e ad alto volume».
I risultati di questo approccio pragmatico sono già visibili nei dati aziendali riportati dal CEO:
- Il 70% dei clienti Appian utilizza attualmente l’IA in fase di sviluppo o produzione.
- L’attività legata all’intelligenza artificiale è cresciuta di 7,9 volte rispetto all’anno precedente.
- Solo nell’ultimo trimestre è stata registrata più attività IA di quanta ne sia stata prodotta in tutto il 2024 messo insieme.
L’architettura degli agenti IA: Think, Act, Learn
Per rendere operativa questa visione, Calkins introduce il concetto di “agenti” come l’espressione più importante dell’IA moderna. Un agente efficace deve essere in grado di compiere tre azioni fondamentali: pensare, agire e imparare.
L’impatto sociale: il caso Acclaim Autism
L’efficacia dell’AI nelle tech company non si misura solo in termini di profitto, ma anche nel suo impatto sulla vita reale. Calkins ha concluso il suo intervento portando l’esempio di Acclaim Autism, un’organizzazione che si occupa di bambini con diagnosi di autismo. Negli Stati Uniti, un bambino su 31 riceve questa diagnosi e la tempestività dell’intervento è cruciale per lo sviluppo sociale e comunicativo. Prima dell’intervento tecnologico, le famiglie dovevano affrontare attese burocratiche estenuanti, con tempi medi di sei mesi tra la diagnosi e l’inizio del trattamento.
Collaborando con Appian per automatizzare i processi tramite l’intelligenza artificiale, Acclaim Autism è riuscita a ridurre questo ritardo da sei mesi a un solo mese, abbattendo l’attesa dell’83%. È la dimostrazione pratica di come la tecnologia, quando applicata al centro del lavoro mission-critical, possa trasformare radicalmente l’efficienza di un intero sistema a beneficio della comunità.
