Mentre i riflettori sono puntati sulla corsa alla potenza computazionale tra i colossi del settore, Anthropic ha compiuto una mossa apparentemente controintuitiva che potrebbe ridefinire gli equilibri di mercato: regalare ai concorrenti la propria tecnologia proprietaria. La società di San Francisco ha infatti annunciato mercoledì scorso che rilascerà la sua tecnologia Agent Skills come standard aperto, trasformando quello che era nato come uno strumento di nicchia in un'infrastruttura che ambisce a diventare il linguaggio comune dell'intelligenza artificiale aziendale.
La scommessa di Anthropic si basa su un'intuizione che ribalta le convinzioni consolidate del settore tecnologico: in un mercato in rapidissima evoluzione come quello dell'IA, condividere l'approccio alla costruzione di assistenti intelligenti più capaci può consolidare la posizione di un'azienda meglio di quanto farebbero mura proprietarie. Microsoft ha già integrato Agent Skills in VS Code e GitHub, mentre strumenti di coding popolari come Cursor, Goose, Amp e OpenCode hanno seguito la stessa strada. Ma la validazione più significativa arriva da un rivale diretto: OpenAI ha silenziosamente adottato un'architettura strutturalmente identica sia in ChatGPT che nel suo strumento Codex CLI, come scoperto dallo sviluppatore Elias Judin all'inizio di questo mese.
Per comprendere la portata di questa mossa, occorre capire cosa sono effettivamente le Skills e quale problema fondamentale risolvono. I grandi modelli linguistici possiedono una vasta conoscenza generale, ma spesso mancano dell'expertise procedurale specifica necessaria per lavori professionali specializzati. Le Skills sono essenzialmente cartelle contenenti istruzioni, script e risorse che insegnano ai sistemi di IA come eseguire compiti specifici in modo coerente. Invece di richiedere agli utenti di formulare prompt elaborati ogni volta che desiderano che un assistente IA completi un'attività specializzata, le Skills impacchettano quella conoscenza procedurale in moduli riutilizzabili.
L'architettura progettata da Anthropic si basa su quello che l'azienda chiama "progressive disclosure", un concetto di divulgazione progressiva delle informazioni. Ogni skill occupa solo poche dozzine di token quando viene riassunta nella finestra di contesto dell'IA, con i dettagli completi che si caricano solo quando il compito lo richiede effettivamente. Questa scelta permette alle organizzazioni di implementare estese librerie di competenze senza sovraccaricare la memoria di lavoro dell'assistente artificiale.
Le applicazioni pratiche stanno già dimostrando il valore concreto dell'approccio. Come riferisce Mahesh Murag, product manager di Anthropic, i clienti enterprise utilizzano le skills in produzione in flussi di lavoro sia di programmazione che in funzioni aziendali come legal, finanza, contabilità e data science. La risposta della comunità ha superato le aspettative: il repository delle skills ha già oltrepassato i 20.000 star su GitHub, con decine di migliaia di skills create e condivise dalla comunità.
Al lancio, Anthropic ha presentato anche una directory con skills sviluppate da dieci partner che rappresentano l'élite del software aziendale moderno: Atlassian (produttore di Jira e Confluence), gli strumenti di design Figma e Canva, l'infrastruttura di pagamento Stripe, la piattaforma di automazione Zapier, oltre a Notion e altri. La presenza di questi nomi suggerisce che Anthropic sta posizionando Skills come tessuto connettivo tra Claude e le applicazioni che le aziende già utilizzano quotidianamente. Non ci sono accordi di condivisione delle entrate al momento, secondo Murag: i partner costruiscono skills per migliorare il funzionamento di Claude con le loro piattaforme in una relazione ecosistemica reciprocamente vantaggiosa.
I nuovi strumenti di gestione enterprise permettono agli amministratori dei piani Team ed Enterprise di Anthropic di fornire skills centralmente, controllando quali flussi di lavoro sono disponibili nell'intera organizzazione pur consentendo ai singoli dipendenti di personalizzare la propria esperienza. Le Skills funzionano su tutte le superfici di Claude: Claude.ai, Claude Code, l'SDK Claude Agent e l'API, e sono incluse nei piani Max, Pro, Team ed Enterprise senza costi aggiuntivi. L'utilizzo dell'API segue i prezzi standard.
L'approccio Skills rappresenta uno shift filosofico nel modo in cui l'industria dell'IA concepisce la costruzione di assistenti più capaci. Il metodo tradizionale prevedeva la creazione di agenti specializzati per diversi casi d'uso: un agente per il servizio clienti, uno per la programmazione, uno per la ricerca. Le Skills suggeriscono un modello differente: un agente general-purpose equipaggiato con una biblioteca di capacità specializzate. "Pensavamo che gli agenti in domini diversi sarebbero apparsi molto differenti", ha dichiarato Barry Zhang, ricercatore di Anthropic, durante una conferenza di settore il mese scorso secondo quanto riportato da Business Insider. "L'agente sottostante è in realtà più universale di quanto pensassimo".
Questa intuizione ha implicazioni significative per lo sviluppo del software aziendale. Invece di costruire e mantenere molteplici sistemi di IA specializzati, le organizzazioni possono investire nella creazione e cura di skills che codificano la loro conoscenza istituzionale e le best practice. La ricerca interna di Anthropic supporta questo approccio: uno studio pubblicato all'inizio di dicembre ha rilevato che gli ingegneri dell'azienda utilizzavano Claude nel 60% del loro lavoro, ottenendo un aumento di produttività autodichiarato del 50%, da due a tre volte superiore rispetto all'anno precedente.
Particolarmente significativo è il dato secondo cui il 27% del lavoro assistito da Claude consisteva in compiti che altrimenti non sarebbero stati eseguiti, inclusa la costruzione di strumenti interni, la creazione di documentazione e la risoluzione di quelli che i dipendenti chiamavano "papercuts" – piccoli miglioramenti della qualità della vita che erano stati perpetuamente deprioritizzati. Tuttavia, la ricerca ha anche evidenziato preoccupazioni sul mantenimento dell'expertise umana: alcuni dipendenti temevano l'atrofia delle competenze. "Quando produrre output è così facile e veloce, diventa sempre più difficile prendersi effettivamente il tempo per imparare qualcosa", ha affermato un ingegnere di Anthropic nel sondaggio interno dell'azienda.
Le considerazioni sulla sicurezza costituiscono un altro aspetto critico. Le Skills forniscono a Claude nuove capacità attraverso istruzioni e codice, il che significa che skills malevole potrebbero teoricamente introdurre vulnerabilità. Anthropic raccomanda di installare skills solo da fonti attendibili e di verificare accuratamente quelle provenienti da origini meno affidabili. L'approccio dello standard aperto introduce anche questioni di governance: mentre Anthropic ha pubblicato la specifica e lanciato un SDK di riferimento disponibile su agentskills.io, la gestione a lungo termine dello standard rimane indefinita.
La decisione di rilasciare Skills come standard aperto si inserisce in un più ampio sforzo di standardizzazione nell'industria dell'IA. Anthropic ha donato il suo Model Context Protocol alla Linux Foundation il 9 dicembre scorso, e sia Anthropic che OpenAI hanno co-fondato l'Agentic AI Foundation insieme a Block, con Google, Microsoft e Amazon Web Services che si sono uniti come membri. La fondazione gestirà molteplici specifiche aperte, e Skills si inserisce naturalmente in questa spinta alla standardizzazione. "Abbiamo anche visto quanto siano complementari skills e server MCP", ha osservato Murag. "MCP fornisce connettività sicura a software e dati esterni, mentre le skills forniscono la conoscenza procedurale per utilizzare quegli strumenti efficacemente".
La traiettoria delle Skills rivela qualcosa di importante sulle ambizioni di Anthropic. Due mesi fa, l'azienda ha introdotto una funzionalità che sembrava uno strumento per sviluppatori. Oggi, quella funzionalità è diventata una specifica che Microsoft integra in VS Code, che OpenAI replica in ChatGPT e che i giganti del software aziendale si affrettano a supportare. Il modello ricorda strategie che hanno già ridisegnato l'industria tecnologica in passato: da Red Hat a Google, diverse aziende hanno scoperto che gli standard aperti possono essere più preziosi della tecnologia proprietaria, e che l'azienda che definisce come funziona un settore spesso cattura più valore di quella che cerca di possederlo interamente.
Per i responsabili tecnologici aziendali che valutano investimenti in IA, il messaggio è diretto: le skills stanno diventando infrastruttura. L'expertise che le organizzazioni codificano nelle skills oggi determinerà l'efficacia con cui i loro assistenti IA performeranno domani, indipendentemente da quale modello li alimenta. Le battaglie competitive tra Anthropic, OpenAI e Google continueranno, ma sulla questione di come rendere gli assistenti IA affidabilmente competenti in lavori specializzati, l'industria ha silenziosamente convergito su una risposta – e proviene dall'azienda che l'ha regalata.
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