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Sì, con la AI ci giapponizzeremo
Qualche tempo fa mi sono imbattuto in una frase giapponese che, in apparenza, non aveva niente di particolare:
まだ処理していないことが残っています
mada shori shite inai koto ga nokotte imasu
Più o meno, spero di non sbagliare, mi sono fatto aiutare dalla AI, significa:
“C’è ancora qualcosa che non è stato processato”.
Non è un proverbio antico. Non è una massima zen. Non arriva da un rotolo calligrafico appeso nella stanza di un monaco a Kyoto.
È una frase quasi amministrativa.
Ed è proprio questo che mi ha colpito.
L’ho trovata in un articolo che parlava del Giappone. Me l’ero segnata su Telegram, inviandola a me stesso, ma giuro che non ricordo più la fonte. Mi era piaciuta e me l’ero semplicemente conservata.
Un blog come fabri.news, del resto, è fatto anche così: appunti sparsi su fogli di carta che mi volano per casa e che magari rileggo a colazione, note inviate a me stesso, appunti vocali su Letterly App che poi rielaboro fino a farli diventare articoli.
La parola centrale è 処理 — shori: trattamento, gestione, elaborazione, processo. In informatica è praticamente inevitabile tradurla mentalmente con “processing”. Una cosa arriva, viene presa in carico, elaborata e portata verso una conclusione.
Per visualizzarla, immaginate un personaggio manga che elabora informazioni a velocità folle, con gli occhi che scorrono come una macchinetta contasoldi. Io, almeno, me la immagino così.
È una parola volutamente super-dry, nel senso letterale del termine. Viene quasi da pensare a quel marchio britannico che ha costruito parte della propria estetica su un Giappone immaginato. Secca, funzionale, senza svolazzi.
Poi c’è 未処理 — mishori.
Non processato.
Non ancora gestito.
Ancora da fare.
Mi è sembrata improvvisamente una parola molto contemporanea.
Perché da quando lavoro quotidianamente con la AI mi accorgo che una parte crescente delle cose che faccio assume proprio quella forma.
Non sono più soltanto idee, documenti, ricerche, testi, controlli o progetti.
Sono cose in coda.
Qualcosa da processare.
Qualcosa da chiudere.
Qualcosa che, tecnicamente, potrei ancora fare.
Mi capita continuamente con task che lascio a metà e poi riprendo: pagine da cambiare su siti miei o di clienti, app in sviluppo, documenti da rivedere, piccole cose che restano sospese e poi tornano davanti.
E qui comincia il problema.
O forse l’opportunità.
Probabilmente entrambe.
まだ処理していない — c’è ancora qualcosa da processare
Ho una piccola passione per la lingua e la cultura giapponese.
Piccola sul serio.
Anni fa ho seguito anche un corso di giapponese in biblioteca, abbastanza da capire quanto poco ne sapessi e abbastanza da farmi restare addosso alcune parole.
Non parlo giapponese. E se è per questo nemmeno lo leggo: leggo la trascrizione.
Qualcosa so dire, probabilmente male, ma qualcosina sì.
Non ho intenzione di travestirmi da nipponista dell’ultima ora. Anche perché con un corso in biblioteca non è che uno possa fare sfracelli.
Però il pallino delle lingue ce l’ho sempre avuto. Sono laureato in tedesco e russo alla Scuola di Lingue dell’Università di Trieste e ho lavorato per anni nella traduzione e nella manualistica tecnica per multinazionali tedesche.
Insomma, non sto millantando nulla, ma le parole mi hanno sempre interessato anche come strumenti per capire come una cultura organizza la realtà.
È questo il punto.
Quando si entra anche soltanto dalla porta laterale di una lingua, alcune parole finiscono per mostrarti un modo diverso di vedere le cose.
Mi era già successo quando avevo scritto del bushidō applicato al marketing, cercando di capire che cosa potessero ancora dirci concetti come disciplina, responsabilità, rispetto del tempo e precisione del fare, tolti dalla solita scenografia di samurai, katane e tramonti sul Fuji.
Ne avevo scritto qui, parlando di bushidō e marketing etico.
Anche shori mi interessa per questo.
Non tanto per quello che significa in sé, quanto per la postura che suggerisce.
Una cosa esiste.
La prendi in carico.
La elabori.
La porti avanti.
La chiudi.
Poi passi alla successiva.
È una logica molto semplice.
Talmente semplice da essere diventata quasi invisibile nel nostro modo di lavorare con la tecnologia.
Una casella di posta funziona così.
Un ticket funziona così.
Una kanban board funziona così.
Una pipeline funziona così.
Un crawler funziona così.
E sempre più spesso anche la nostra testa funziona così.
Con la AI, questa logica si è accelerata.
Molto.
Tutto diventa qualcosa da processare
La promessa iniziale era piuttosto lineare.
La AI avrebbe automatizzato una parte del lavoro ripetitivo.
Avrebbe velocizzato le ricerche.
Avrebbe aiutato a scrivere.
Avrebbe riassunto documenti.
Avrebbe ridotto il tempo necessario per una serie di operazioni che fino a poco prima richiedevano minuti, ore, talvolta giorni.
Ed è successo.
Nel mio caso, facendo una stima empirica e senza alcuna pretesa scientifica, direi che la mia produttività è aumentata di circa l’80%.
Non dell’8.
Dell’80.
Ci sono attività per le quali oggi impiego una frazione del tempo che mi serviva prima.
Posso analizzare materiale più velocemente.
Posso verificare più fonti.
Posso costruire strutture più complesse.
Posso lavorare su più progetti contemporaneamente senza perdere necessariamente il filo.
Posso riprendere idee che prima sarebbero rimaste su un taccuino per mesi.
Tutto molto bene.
Il punto è che non sto lavorando l’80% in meno.
Anzi.
Lavoro probabilmente di più.
Non perché qualcuno me lo imponga.
Non perché la AI sia una macchina infernale che pretende continuamente nuovi compiti.
Il meccanismo è molto più semplice.
Prima, davanti a un’idea, mi capitava di pensare:
“Bella, ma ora non ho tempo.”
Oggi penso:
“Questa la faccio in mezz’ora.”
Ed ecco che entra in coda.
未処理.
Da processare.
Una ricerca che prima avrei lasciato perdere diventa possibile.
Un confronto che non avrei fatto diventa possibile.
Un piccolo tool diventa possibile.
Vai a vedere il Generatore automatico di Proforma per Freelancers
Ho svariati tools già pronti e pubblicati, molti sono già attivi dentro al Blog del sito aziendale di Pistakkio®.
Un articolo laterale diventa possibile.
Una revisione in più diventa possibile.
Un controllo supplementare diventa possibile.
Una cosa non ancora fatta smette quasi di essere un’idea e diventa un elemento in attesa di elaborazione.
Questo, secondo me, è uno degli effetti meno discussi della AI.
La AI non ci sta semplicemente aiutando a fare più velocemente quello che facevamo prima.
Sta abbassando il costo mentale, temporale e operativo del fare un’altra cosa.
E quando il costo di qualcosa scende abbastanza, tendiamo a farne di più.
Non vale soltanto per il lavoro.
Vale per le foto che scattiamo.
Per i messaggi che mandiamo.
Per i file che salviamo.
Per i contenuti che produciamo.
Per le liste che iniziamo.
Per le informazioni che accumuliamo.
La tecnologia raramente lascia vuoto lo spazio che libera.
Lo rende disponibile.
E noi, quasi sempre, lo riempiamo.
Con la AI sta succedendo la stessa cosa al tempo.
Solo molto più velocemente.
改善 — kaizen
A questo punto entra un’altra parola giapponese che conosciamo molto meglio:
改善 — kaizen.
Miglioramento continuo.
Detta così sembra già una slide di PowerPoint.
In realtà il concetto è molto più secco.
Prendi un processo.
Lo osservi.
Lo migliori.
Poi lo osservi di nuovo.
E lo migliori ancora.
Non serve una rivoluzione.
Serve togliere attrito.
Ridurre un passaggio.
Accorciare un tempo morto.
Eliminare un errore ricorrente.
Fare meglio la stessa cosa.
Poi rifarla.
Con la AI questo meccanismo diventa quasi automatico.
Scrivo un prompt.
Funziona.
Lo miglioro.
Creo un workflow.
Funziona.
Lo rendo più stabile.
Automatizzo un passaggio.
Poi un altro.
Poi mi accorgo che posso collegare due strumenti.
Poi tre.
Poi posso evitare un lavoro manuale che facevo da anni.
A quel punto la domanda non è più:
“Posso farlo più velocemente?”
La risposta è già sì.
La domanda diventa:
“Quanto ancora posso migliorarlo?”
Ed è qui che il kaizen incontra perfettamente la AI.
Non perché la AI sia giapponese.
Ma perché rende il miglioramento continuo estremamente economico.
Prima, ottimizzare un processo richiedeva tempo.
Ora quasi sempre basta provarci.
Se non funziona, torni indietro.
Se funziona, hai guadagnato qualcosa.
Poi riparti.
È molto difficile resistere.
Soprattutto se sei uno a cui piace mettere mano alle cose. Uno tipo me, con una personalità INFP-T.
頑張る — ganbaru
Poi c’è 頑張る — ganbaru.
È una di quelle parole che tradotte perdono subito qualcosa.
“Impegnarsi”.
“Fare del proprio meglio”.
“Tenere duro”.
“Perseverare”.
Tutto corretto.
Niente è esattamente ganbaru.
Dentro c’è l’idea di continuare.
Restare sul compito.
Stare sul pezzo.
Non mollare.
Portare avanti quello che hai iniziato.
È una parola che in Giappone si sente continuamente.
Prima di un esame.
Prima di una gara.
Sul lavoro.
Quando qualcuno sta attraversando un periodo difficile.
Ganbatte.
Dai.
Fai del tuo meglio.
Resisti.
Continua.
È una bella parola.
Ma, come quasi tutte le parole belle quando vengono applicate al lavoro, può diventare pericolosa.
Perché il problema della perseveranza arriva quando non esiste più un punto naturale in cui fermarsi.
E la AI questo punto lo sta spostando continuamente.
Prima potevi smettere perché non avevi tempo.
O perché una ricerca avrebbe richiesto due giorni.
O perché costruire quel piccolo strumento significava chiamare uno sviluppatore.
O perché per controllare cinquanta documenti avresti dovuto passarci il fine settimana.
Era un limite.
Fastidioso, magari.
Ma era un limite.
Ora molti di quei limiti si sono abbassati.
Quindi continui.
Ganbaru.
Ancora un giro.
Ancora una verifica.
Ancora una versione.
Ancora un prompt.
Ancora una pagina.
Ancora un piccolo progetto.
E la cosa interessante è che nessuno ti sta obbligando.
Anzi.
Ti stai divertendo.
Questo è il punto che mi interessa davvero.
La AI non ci sta necessariamente imponendo una nuova disciplina del lavoro.
Ci sta offrendo la possibilità permanente di continuare.
E una possibilità permanente, dopo un po’, può assomigliare molto a un obbligo.
Il tempo liberato non rimane libero
Quando si parla di automazione si usa spesso una formula rassicurante:
“Ti farà risparmiare tempo.”
È vero.
La AI mi fa risparmiare moltissimo tempo.
Ma quella frase contiene un piccolo equivoco.
Risparmiare tempo non significa conservarlo.
Il tempo liberato non finisce automaticamente in una passeggiata.
Non si trasforma da solo in un libro letto sul divano.
Non diventa jazz.
Non diventa sonno.
Non diventa una cena più lunga.
Resta lì.
Disponibile.
Ed essendo disponibile, può essere riutilizzato.
Questo è esattamente quello che faccio.
Se un’attività che richiedeva due ore ora ne richiede trenta minuti, non chiudo il computer dopo mezz’ora.
Ne faccio un’altra.
Poi magari un’altra ancora.
Alla fine della giornata ho fatto molto di più.
Non ho lavorato molto meno.
Qui la produttività mostra il suo lato curioso.
Più diventi efficiente, più cresce il numero delle cose che puoi realisticamente prendere in considerazione.
Prima una parte delle idee si autoeliminava.
Troppo tempo.
Troppo lavoro.
Troppo costoso.
Troppo complicato.
Fine.
Ora molte sopravvivono.
Quindi entrano in coda.
未処理.
Ed eccoci di nuovo lì.
La promessa della AI contiene già il paradosso
Anche il linguaggio con cui oggi ci viene raccontata la AI contiene questo stesso meccanismo.
Mark Zuckerberg, nel suo recente testo sulla “personal superintelligence”, immagina agenti personali capaci di lavorare per noi continuamente, ventiquattr’ore su ventiquattro.
L’obiettivo dichiarato è liberarci tempo.
Ma anche permetterci di ottenere di più.
Le due cose vengono presentate insieme.
Ed è perfettamente logico.
Se una tecnologia aumenta la nostra capacità, la useremo anche per fare cose che prima non potevamo fare.
Il punto non è accusare Zuckerberg di incoerenza.
Il punto è che il paradosso è già dentro la promessa.
Più tempo.
Più capacità.
Più possibilità.
Più cose da fare.
A quel punto la domanda non riguarda più soltanto la produttività.
Riguarda il limite.
Di chi costruisce questi strumenti, di come vengono distribuiti e del potere che concentrano o redistribuiscono parlerò nel pezzo successivo.
Qui mi interessa una cosa più piccola.
E forse più difficile.
Quando diventa legittimo fermarsi, se tecnicamente potresti continuare?
過労死 — karōshi
A questo punto però bisogna togliere qualsiasi patina romantica.
Il Giappone non è un poster motivazionale sulla disciplina.
E nemmeno un enorme ufficio ordinato dove tutti applicano il kaizen, fanno ganbaru e poi tornano serenamente a casa alle cinque.
Esiste una parola giapponese molto meno rassicurante:
過労死 — karōshi.
Vuol dire: morte per eccesso di lavoro.
Una parola estrema.
Talmente estrema da essere diventata internazionale.
Ed è importante che esista dentro questo articolo, perché impedisce di leggere tutto quello che precede come una celebrazione della produttività.
Non lo è.
Il punto non è lavorare sempre di più.
Il punto è capire che cosa succede quando la capacità di lavorare cresce più velocemente della nostra capacità di porle un limite.
Qui il Giappone smette di essere una metafora elegante e diventa un avvertimento.
Una cultura che ha costruito parole potentissime attorno alla perseveranza, alla dedizione, al miglioramento continuo e al dovere conosce anche il lato oscuro di quella stessa struttura.
Non c’è bisogno di arrivare al karōshi per capire il problema.
Basta qualcosa di molto più banale.
Aprire il computer per controllare una cosa.Vederne altre tre.
Sistemarne una.
Accorgersi che, già che ci siamo, potremmo sistemare anche l’altra.
Poi magari chiedere alla AI di verificare una pagina.
La verifica dura trenta secondi.
Quindi ne controlliamo altre cinque.
Poi dieci.
Alla fine non siamo stati costretti a lavorare.
Semplicemente non abbiamo incontrato abbastanza resistenza per fermarci.
Ed è una differenza importante.
Non tutto l’attrito è un errore
Nel linguaggio della tecnologia, l’attrito ha una pessima reputazione.
Va eliminato.
Ridotto.
Ottimizzato.
Automatizzato.
Se ci sono sette passaggi, bisogna farli diventare quattro.
Se diventano due, meglio.
Se diventano uno, abbiamo vinto.
In molti casi è vero.
Una procedura amministrativa idiota non diventa più nobile perché richiede tre ore.
Compilare due volte lo stesso dato non è crescita personale.
Aspettare che un software faccia qualcosa che potrebbe fare in tre secondi non migliora il carattere.
Esiste l’inefficienza.
Ed eliminarla è una buona cosa.
Ma non tutto ciò che richiede tempo è inefficiente.
Ci sono attività che funzionano proprio perché non possono essere compresse all’infinito.
Leggere.
Studiare.
Scrivere.
Capire.
Parlare con qualcuno.
Prendere una decisione senza avere subito tutte le risposte.
Perfino annoiarsi, ogni tanto.
La AI tende naturalmente a proporsi come riduttore di attrito.
Chiedi.
Risponde.
Riassume.
Ordina.
Confronta.
Suggerisce.
Riformula.
E questo è straordinariamente utile.
Ma se ogni passaggio intermedio viene trattato come qualcosa da eliminare, rischiamo di non accorgerci che in alcuni casi il passaggio intermedio era il lavoro.
Scrivere una prima versione brutta.
Cercare una fonte e trovarne un’altra.
Leggere dieci pagine inutili prima di arrivare a quella giusta.
Lasciare sedimentare un dubbio.
Tornare sopra una cosa il giorno dopo.
Non sono necessariamente difetti del processo.
Talvolta sono il processo.
La AI può aiutarmi in tutti questi passaggi.
Ma non può decidere al posto mio quali siano inutili.
O, almeno, non dovrebbe. E, anzi, con me non accade, perché ricontrollo tutto e la AI di errori ne fa ancora svariati e anche grossi.
余白 — yohaku
C’è un’altra parola giapponese che mi piace perché va quasi nella direzione opposta.
余白 — yohaku.
Letteralmente indica lo spazio lasciato vuoto.
Il margine.
Il bianco intorno.
Nella grafica, nella calligrafia, nella composizione visiva, lo spazio non occupato non è necessariamente qualcosa che manca.
Fa parte della forma.
Non voglio tirare la metafora oltre il necessario.
Però qui ci serve.
Perché forse il problema della produttività aumentata dalla AI è proprio questo: considerare ogni spazio libero come spazio ancora disponibile.
C’è mezz’ora?
Possiamo farci qualcosa.
Abbiamo chiuso prima?
Possiamo anticipare il task di domani.
La ricerca è durata dieci minuti invece di cinquanta?
Perfetto, facciamone un’altra.
È una logica impeccabile.
Fino a quando non lo è più.
Lo spazio liberato da una tecnologia non deve essere necessariamente riempito da un’altra attività.
Può restare yohaku.
Vuoto.
Non produttivo.
Non ottimizzato.
Senza una giustificazione.
Questa forse è la parte più difficile.
Perché richiede una cosa che nessuna AI può automatizzare:
decidere che è abbastanza.
Ci giapponizzeremo?
Probabilmente sì.
Ma non nel senso caricaturale del termine.
Non perché lavoreremo tutti in un grattacielo di Tokyo.
Non perché inizieremo la giornata facendo ginnastica aziendale.
Non perché useremo parole giapponesi nelle riunioni per sembrare più efficienti.
Ci giapponizzeremo perché una parte crescente del nostro lavoro assumerà la forma di un processo continuo: prendere in carico, elaborare, migliorare, chiudere, ripartire.
Shori.
Kaizen.
Ganbaru.
E, se non stiamo attenti, di nuovo da capo.
La AI rende questa sequenza potentissima.
Io non voglio rinunciarci.
Sarebbe assurdo.
Mi permette di fare cose che pochi anni fa avrei semplicemente lasciato perdere.
Mi permette di lavorare meglio.
Di verificare di più.
Di costruire di più.
Di seguire idee che prima sarebbero morte per mancanza di tempo.
Il problema non è questo.
Il problema arriva quando la possibilità di fare diventa automaticamente una ragione per fare.
Qui la produttività smette di essere una misura tecnica.
Diventa una scelta.
Chiosa — 未処理
Rimaniamo quindi con la parola da cui siamo partiti.
未処理 — mishori.
Non processato.
Ancora da fare.
In attesa.
La AI ci aiuterà a svuotare quella coda molto più velocemente.
Probabilmente continuerà a farlo sempre meglio.
Il problema è che, mentre la svuotiamo, saremo anche capaci di alimentarla molto più velocemente.
Nuove idee.
Nuovi progetti.
Nuove verifiche.
Nuove possibilità.
Nuove cose che, tecnicamente, potremmo fare.
A quel punto la domanda non sarà più:
“Ho tempo per farlo?”
Sempre più spesso il tempo ci sarà.
La domanda diventerà:
“Devo davvero farlo?”
Forse il vero lusso della produttività sarà imparare a lasciare qualcosa di “non processato”, appunto 未処理.
Ascolta le parole giapponesi dell’articolo
まだ処理していないことが残っています
mada shori shite inai koto ga nokotte imasu
未処理 — mishori
改善 — kaizen
頑張る — ganbaru
過労死 — karōshi
余白 — yohaku
Nota linguistica: le locuzioni giapponesi presenti nell’articolo sono state verificate, tradotte e contestualizzate con l’assistenza della AI. Il rōmaji e le traduzioni hanno funzione esplicativa e non sostituiscono una competenza specialistica della lingua giapponese.
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