Diciamocelo: i chatbot tradizionali continuano a migliorare nella risoluzione di equazioni o nella sintesi di documenti ma rimangono fondamentalmente progettati per assistere un singolo utente alla volta. La vera sfida, quella che nessuno ha ancora risolto davvero, riguarda la capacità di coordinare team con priorità contrastanti, gestire decisioni complesse nel tempo e mantenere allineati gruppi di persone con l'aiuto dell'intelligenza artificiale.
È proprio su questo terreno inesplorato che punta Humans&, una startup di appena tre mesi che ha raccolto un finanziamento iniziale da 480 milioni di dollari. L'azienda è stata fondata da ex dipendenti di alcune delle più importanti realtà nel campo dell'IA: Anthropic, Meta, OpenAI, xAI e Google DeepMind. Il loro obiettivo non è semplicemente creare un altro assistente virtuale, ma sviluppare quello che definiscono un sistema nervoso centrale per l'economia in cui umani e intelligenza artificiale collaborano attivamente.
La visione di Humans& si distacca nettamente dall'approccio attuale. Eric Zelikman, CEO e co-fondatore dell'azienda nonché ex ricercatore di xAI, spiega che stanno costruendo un prodotto e un modello incentrati sulla comunicazione e la collaborazione. L'idea è che questo strumento possa sostituire gli attuali contesti multi-utente come le piattaforme di messaggistica tipo Slack o gli ambienti collaborativi come Google Docs e Notion. Il punto di forza dovrebbe essere la capacità di aiutare le persone a lavorare insieme e comunicare più efficacemente, sia tra loro che con gli strumenti di intelligenza artificiale.
Un esempio concreto? Zelikman racconta con ironia il processo estenuante che il suo team ha affrontato per decidere il logo della startup. Quando si deve prendere una decisione di gruppo importante, spiega, spesso si finisce per riunire tutti in una stanza cercando di far emergere le diverse opinioni e raggiungere un consenso. È proprio in questo tipo di situazioni che il nuovo modello vorrebbe intervenire, ponendo domande non in modo meccanico ma come farebbe un collega o un amico che cerca genuinamente di comprendere le esigenze di ciascuno.
La sfida tecnica dietro questa ambizione è considerevole. Yuchen He, co-fondatrice ed ex ricercatrice di OpenAI, rivela che il modello verrà addestrato in modo radicalmente diverso rispetto ai chatbot attuali, utilizzando reinforcement learning multi-agente e su orizzonti temporali lunghi. Questo approccio mira a insegnare al sistema a pianificare, agire, rivedere e portare avanti obiettivi nel tempo, piuttosto che limitarsi a generare risposte isolate. Inoltre, l'addestramento prevede scenari in cui più intelligenze artificiali e umani interagiscono simultaneamente, riflettendo la complessità delle dinamiche di gruppo reali.
Andi Peng, altra co-fondatrice ed ex dipendente di Anthropic, inquadra questa iniziativa in un contesto più ampio. Secondo la sua analisi, stiamo assistendo alla fine del primo paradigma dell'IA basato sul semplice miglioramento dei modelli di risposta alle domande. Ora si apre quella che definisce la seconda ondata di adozione, in cui consumatori e utenti comuni cercano di capire cosa fare concretamente con tutte queste tecnologie. Peng sottolinea che il prodotto viene progettato parallelamente al modello, in un processo di co-evoluzione dove miglioramenti del modello e sviluppo dell'interfaccia procedono di pari passo.
Il settore della collaborazione potenziata dall'IA sta registrando un interesse crescente. L'applicazione per note Granola, ad esempio, ha recentemente raccolto 43 milioni di dollari con una valutazione di 250 milioni proprio mentre lanciava funzionalità collaborative. Anche Reid Hoffman, fondatore di LinkedIn, ha espresso oggi posizioni allineate a questa visione, sostenendo che le aziende sbagliano nell'implementare l'IA come progetti pilota isolati. Secondo Hoffman, la vera leva sta nel livello di coordinamento del lavoro: come i team condividono conoscenze e gestiscono riunioni. Le persone più vicine al lavoro concreto, scrive, sono quelle che scopriranno cosa dovrebbe essere automatizzato, compresso o completamente ridisegnato.
L'ambizione di Humans& è proprio quella di posizionarsi in questo spazio, fungendo da tessuto connettivo all'interno di qualsiasi organizzazione, che si tratti di un'azienda da 10.000 dipendenti o di una famiglia. Il sistema dovrebbe comprendere competenze, motivazioni e bisogni di ogni persona, bilanciandoli per il bene dell'intero gruppo. Una componente fondamentale di questa visione è la memoria: il modello deve ricordare informazioni su se stesso e sugli utenti, perché una memoria migliore significa una migliore comprensione delle persone.
I rischi per questa giovane impresa sono però considerevoli. Innanzitutto servono somme enormi per addestrare e scalare un nuovo modello, il che significa competere con i giganti consolidati per l'accesso alle risorse computazionali. Ma la sfida più grande è che Humans& non compete solo con Notion o Slack: sta entrando in rotta di collisione con i colossi dell'intelligenza artificiale. Anthropic sta sviluppando Claude Cowork per ottimizzare la collaborazione lavorativa, Gemini è integrato in Workspace permettendo collaborazione potenziata dall'IA negli strumenti già usati quotidianamente, e OpenAI sta promuovendo orchestrazione multi-agente e workflow tra gli sviluppatori.
Significativamente, nessuno dei grandi player sembra intenzionato a riscrivere un modello basato sull'intelligenza sociale, il che potrebbe rappresentare un vantaggio per Humans& o renderla un obiettivo di acquisizione appetibile. Con Meta, OpenAI e DeepMind costantemente alla ricerca dei migliori talenti nel campo dell'IA, il rischio di operazioni di acquisizione è concreto. L'azienda ha però dichiarato a TechCrunch di aver già respinto interessamenti e di non essere interessata a essere acquisita.
Zelikman conclude con una dichiarazione di fiducia: credono che questa diventerà un'azienda generazionale, con il potenziale di cambiare fondamentalmente il futuro dell'interazione con i modelli di intelligenza artificiale. La squadra che hanno assemblato, sostengono, è in grado di realizzare questa visione. Resta da vedere se l'approccio basato sull'intelligenza sociale rappresenti davvero la prossima frontiera dell'IA o se Humans& finirà per essere assorbita dai giganti che dice di voler sfidare.
