DENTRO L’ALGORITMO – L’importanza delle domande per uscire dal paradosso della produttività

Il secondo di tre numeri speciali di ‘Dentro l’Algoritmo’ in cui Raffaele Gaito ripercorre gli interventi che ha portato all’AI Week 2026

Ogni nuovo tool promette di velocizzare task, automatizzare processi, liberare tempo. Eppure, per molti professionisti, la sensazione è esattamente opposta: invece di lavorare meno, lavoriamo di più. È un paradosso che non riguarda soltanto l’AI. Ogni grande innovazione tecnologica della storia avrebbe dovuto ridurre il carico di lavoro umano. In realtà, quasi sempre è successo il contrario: abbiamo semplicemente aumentato la quantità di output prodotto nello stesso tempo.

Oggi, grazie all’intelligenza artificiale, non realizziamo più una sola presentazione in un’ora, ma cinque. Non prepariamo un solo preventivo, ma dieci. Non scriviamo un contenuto, ma un intero piano editoriale.

Il problema è che stiamo usando l’AI per moltiplicare il lavoro, non per selezionarlo. E forse è proprio qui che dovremmo fermarci a riflettere. Di questo ho parlato nel mio speech intitolato “Da fare di più a fare meglio: 5 prompt che cambiano tutto” all’AI Week 2026 alla Fiera Milano Rho.

Efficienza o efficacia?

Uno degli errori più diffusi è utilizzare l’intelligenza artificiale per fare più velocemente le stesse identiche cose che facevamo prima. È l’ossessione dell’efficienza: produrre di più, comprimere i tempi, riempire ogni spazio disponibile. Ma esiste una differenza enorme tra efficienza ed efficacia.

Essere efficienti significa ottimizzare il modo in cui facciamo qualcosa. Essere efficaci significa capire se quella cosa merita davvero il nostro tempo. Per questo, spesso, il prompt migliore non è quello che chiede una risposta immediata, ma quello che invita la macchina a fare domande.

Prima di generare una soluzione, l’AI dovrebbe aiutarci a raccogliere informazioni, chiarire obiettivi, individuare ciò che stiamo trascurando. Dovrebbe funzionare come uno strumento di ragionamento, non solo di produzione. Usata in questo modo, l’intelligenza artificiale non aumenta il volume del lavoro: migliora la qualità delle decisioni.

Movimento non significa azione

C’è poi un altro equivoco molto comune: confondere il movimento con l’azione. Riempire la giornata di task, call e notifiche dà l’impressione di essere produttivi. Ma spesso significa soltanto essere occupati.

Un esempio classico è chiedere all’AI di organizzare le priorità della giornata: sembra una richiesta sensata, ma parte da un presupposto sbagliato, ovvero che tutte le attività presenti in agenda meritino di esserci. Le domande corrette sono altre: quali attività possono essere eliminate? Quali delegate? Quali posticipate? La vera produttività non nasce dal riempire il tempo, ma dal creare spazio per ciò che conta davvero. Anche qui, il ruolo dell’AI dovrebbe essere quello di filtro strategico, non di acceleratore compulsivo.

Ottimizzare un task o mettere in discussione il sistema?

Molti utilizzano l’AI per migliorare piccoli processi locali: scrivere un report più velocemente, creare un template migliore, automatizzare una routine. Ma spesso il vero salto di qualità arriva quando smettiamo di ottimizzare il singolo task e iniziamo a mettere in discussione il sistema.

Prendiamo il caso del classico report settimanale inviato al manager. Il prompt più comune è: “Migliora questo report”. Quello più interessante, invece, contiene, anche in questo caso, delle domande: “Ha ancora senso fare questo report? Esiste un modo diverso per raggiungere lo stesso obiettivo?”

È qui che l’intelligenza artificiale diventa uno sparring partner: non uno strumento che esegue automaticamente ciò che abbiamo sempre fatto, ma un alleato che ci aiuta a capire se ciò che facciamo abbia ancora senso. Perché ottimizzare qualcosa di inutile resta, comunque, inutile.

Prima la strategia, poi l’esecuzione

Un altro rischio è utilizzare l’AI direttamente in modalità esecutiva. “Scrivimi dieci post Instagram per aumentare i follower di un ristorante giapponese”, per esempio. Funziona? Sì. Ma spesso produce contenuti intercambiabili, poco strategici e facilmente replicabili da chiunque altro.

Il punto non è generare più contenuti, bensì capire il principio che rende efficace una comunicazione. Per questo, ancora una volta, le domande diventano centrali: qual è il posizionamento del brand? Quali contenuti generano fiducia? Quale leva emotiva funziona davvero in quel settore? Quale format potrebbe diventare replicabile?

L’astrazione è una delle competenze più importanti nell’era dell’intelligenza artificiale. Perché permette di passare dal singolo task a un modello applicabile su larga scala. E questo non è tempo perso, è tempo investito.

Il vero vantaggio competitivo: togliere, non aggiungere

Infine, c’è forse il cambiamento più controintuitivo di tutti: passare dall’addizione alla sottrazione. Viviamo sommersi da informazioni, contenuti, newsletter, aggiornamenti e input continui. E l’uso più immediato dell’AI sembra essere quello di aiutarci a gestire tutto questo rumore. Riassumi le newsletter. Organizza le informazioni. Crea priorità.

Ma anche qui rischiamo di cadere nel paradosso della produttività: usare la tecnologia per sopravvivere al sovraccarico invece che per eliminarlo. La domanda giusta non è “Come faccio a leggere tutto?”, ma “Di cosa posso fare a meno?” Quali fonti mi hanno davvero aiutato nell’ultimo mese? Quali contenuti sono diventati solo rumore? Da cosa posso disiscrivermi?

Il vero valore dell’intelligenza artificiale potrebbe non essere aggiungere altro, ma aiutarci a togliere il superfluo. Perché il futuro del lavoro non appartiene necessariamente a chi produce di più, ma chi riesce a capire meglio dove mettere la propria attenzione. Di tutti questi temi parlo nel mio libro In cosa posso esserti utile? Guida molto pratica e poco emotiva all’intelligenza artificiale, uscito a marzo con Mondadori, nel quale dedico un intero capitolo alla produttività.