Il numero di agenti in produzione è la metrica più fuorviante dell’adozione AI.
Racconta quanto hai speso, non quanto valore hai spostato. E quasi sempre nasconde lo stesso errore: l’AI viene appoggiata sul processo come è documentato, non come viene davvero eseguito.
Il lavoro reale sta negli scarti. L’eccezione gestita a mano, il controllo informale, il passaggio che nessuno ha mai scritto perché “si è sempre fatto così”. Quella parte non compare in nessuna mappa di processo, ed è esattamente il punto dove un agente sbaglia in silenzio.
Automatizzare la versione documentata di un lavoro significa automatizzare una finzione. Regge nella demo, si rompe al primo caso limite, e il costo del recupero mangia il risparmio dichiarato.
La domanda che decide l’esito non è “dove mettiamo l’AI”, ma: quale attività, sopra quale soglia di accuratezza, tollera di essere delegata, e quale resta umana perché lì l’errore non è recuperabile.
Chi parte da qui misura risultati. Chi parte dal conteggio dei deploy misura attività, e le scambia per progresso.
