Agentic-as-a-Service e il ritorno dell'ingegnere

Faccio l'ingegnere dalla fine degli anni Novanta.

Ho iniziato con l'elettronica, perché era quello che si faceva allora se volevi lavorare nei media. Per fare il cameraman o il fonico dovevi prima studiare qualcosa di tecnico — era l'epoca in cui una telecamera digitale pesava trenta chili e te la caricavi in spalla come un sacco di cemento. Da lì sono scivolato verso i computer: prima ripararli, poi, intorno al 2005, costruire e-commerce quando "avere un negozio online" era ancora un'idea vagamente esotica che dovevi venderti la gente.

Sono arrivato presto. Ricordo ancora la prima volta che mio padre, nel 1996, montò in casa un modem dial-up e un portatile e mi lasciò giocarci. Squittiva, perdeva la connessione se qualcuno alzava la cornetta del telefono ed era, sotto ogni ragionevole punto di vista, un giocattolo estremamente costoso. Ma ne ero conquistato. Avevo un posto in prima fila per l'arrivo di internet, e quel posto non l'ho mai più ceduto.

Da qualche parte verso i trent'anni, tutto questo si è trasformato in una competenza strana e molto utile: riuscivo a vedere dove stava andando la tecnologia. Non in modo vago — in modo concreto, e con abbastanza anticipo da poterci agire sopra. Il mio vantaggio, la cosa che raccontavo alla gente davanti a una birra, era che riuscivo a vedere all'incirca due anni in avanti. Due anni bastavano. Due anni sono la differenza tra costruire la cosa che servirà a tutti e costruire la cosa che hanno già tutti. Ho cavalcato quell'istinto attraverso startup e una buona dose di avventure imprenditoriali, e raramente mi ha tradito.

Poi gli LLM sono diventati mainstream, e il mio orizzonte di due anni è crollato a due o tre mesi.

Voglio essere onesto su come mi sono sentito: mi ha preoccupato. La competenza su cui avevo silenziosamente fatto affidamento per un decennio e mezzo ha smesso di funzionare da un giorno all'altro. Non perché l'avessi persa, ma perché il terreno stesso aveva iniziato a muoversi più in fretta di quanto l'intuito di chiunque potesse seguire. Quando lo stato dell'arte si azzera ogni trimestre, "dove sarà tra due anni" smette di essere una previsione e diventa il lancio di una moneta.

L'hype si sta finalmente spegnendo

C'è una cosa che vale per ogni moda: non può durare per sempre. E ora siamo al punto in cui inizia a raffreddarsi — non la tecnologia, il rumore attorno a essa. Finalmente riusciamo a separare l'hype iper-gonfiato dei media dagli sviluppi reali che ci stanno sotto, e il divario tra i due si rivela enorme.

Il segnale più chiaro sta nei licenziamenti che avrebbero dovuto essere il futuro. Le aziende che non hanno licenziato il 40% del personale in un accesso di ottimismo da AI possono oggi annoverarsi, in silenzio, tra le fortunate. Klarna è il monito che tutti citano: ha tagliato l'organico di circa il 40% e si vantava che il suo assistente costruito su OpenAI stesse facendo "il lavoro di 700 agenti" — per poi, nel 2025, fare marcia indietro e ricominciare ad assumere esseri umani dopo che la qualità del servizio era precipitata a picco. Lo stesso CEO ha ammesso, senza giri di parole, "siamo andati troppo oltre." (https://www.reworked.co/employee-experience/klarna-claimed-ai-was-doing-the-work-of-700-people-now-its-rehiring/)

Non è una storia contro l'AI. È una storia contro l'hype. Le aziende che hanno trattato il modello come una bacchetta magica si sono scottate. La domanda interessante è cosa stanno per costruire le aziende che lo trattano come un problema di ingegneria.

Agentic-as-a-Service (no, l'acronimo non lo scrivo…)

Con l'ascesa di quello che la gente chiama Agentic-as-a-Service — e lo so, il nome non è dei più felici, qualcuno per favore ne trovi uno migliore — stiamo finalmente avendo il primo vero sguardo sui prossimi uno-due anni. E per una volta ho la sensazione che il mio vecchio orizzonte stia tornando a fuoco.

Lasciate quindi che metta la scommessa in chiaro: man mano che i sistemi agentic e gli harness attorno agli LLM diventano più complessi, vedremo un'esplosione di servizi software — la stessa esplosione che abbiamo visto con il SaaS — solo costruita su una tecnologia di base diversa. Non licenziamenti di massa. L'opposto: una marea di lavoro per gli ingegneri che padroneggiano il nuovo mezzo.

Per capire perché, bisogna guardare a cosa sia davvero un "agente", perché il marketing lo fa sembrare una personalità mentre in realtà è un'architettura.

Un prodotto SaaS è software deterministico che noleggi. Premi un pulsante, succede sempre la stessa cosa, e il compito del fornitore è tenere le luci accese e rilasciare funzionalità. Un servizio agentic è un'altra cosa: è un sistema che svolge lavoro e consegna un risultato, e il modello ne è solo la parte più piccola e più economica. Il modello è il motore. L'auto è tutto il resto.

Quel "tutto il resto" — l'harness — è dove vive l'ingegneria:

• Orchestrazione e pianificazione. I compiti reali non sono un singolo prompt; sono cicli. Scomponi l'obiettivo, fai un passo, osserva il risultato, decidi il passo successivo, recupera quando le cose vanno di traverso. Quel control flow è software, ed è software difficile.
• Strumenti e integrazione. Un agente che non può agire è un chatbot. Dargli la capacità di interrogare un database, chiamare un'API, aprire un ticket o muovere denaro significa costruire, mettere in sicurezza e applicare il rate-limit a ognuna di quelle superfici di tool — e decidere cosa gli è concesso toccare.
• Contesto e memoria. I modelli non hanno memoria tra una chiamata e l'altra. Recupero, gestione dello stato e memoria a lungo termine sono interi sottosistemi che qualcuno deve progettare affinché l'agente sappia cosa è successo cinque minuti — o cinque sessioni — fa.
• Verifica e guardrails. È la parte che i fallimenti in stile Klarna hanno saltato. Un sistema stocastico che ha ragione il 95% delle volte è, in produzione, sbagliato una volta su venti — e quella ventesima volta sta parlando con il tuo cliente o toccando la tua contabilità. Controllare il lavoro dell'agente, vincolarlo e sapere quando passare la palla a un essere umano è ingegneria non negoziabile.
• Evals e osservabilità. Non puoi migliorare ciò che non puoi misurare, e non puoi misurare un sistema non deterministico con test tradizionali. Va costruita attorno a esso un'intera nuova disciplina — harness di evals, suite di regressione per il comportamento, tracciamento di ogni decisione.

Nota cosa è appena successo. Ogni punto di quell'elenco è più lavoro per gli ingegneri, non meno. Il modello rende commodity l'80% facile; la differenziazione — il fossato difensivo — si sposta interamente nel sistema che gli viene costruito attorno. E i sistemi vengono costruiti, debuggati, monitorati e gestiti da persone che sanno costruire sistemi. Il non-determinismo non toglie l'ingegnere dal ciclo. Ne pretende uno migliore, perché ora stiamo rilasciando software probabilistico, e ragionare su sistemi probabilistici sotto carico è una delle cose più difficili che faccia la nostra professione.

Questa è la forma dei prossimi due anni, per quanto riesca di nuovo a vederla: non meno aziende software, ma una nuova generazione di esse — con prezzo legato al risultato anziché al numero di postazioni, agentic anziché statiche — e una domanda profonda e duratura di ingegneri che capiscano davvero il mezzo.

Cosa questo non significa

Non farò finta che la disruption sia gratuita. Non lo è. Interi settori si trasformeranno, e alcuni ruoli dovranno ammettere, onestamente, di essere diventati obsoleti e saranno spazzati via dal mercato. Il classico call center è l'esempio ovvio. Far finta del contrario non aiuta nessuno, men che meno le persone in quei ruoli, che meritano un quadro lucido e una via d'uscita.

Ma non ho alcun interesse a scrivere né un'apologia del nuovo né un'elegia del vecchio. Entrambe sono pigre. Il nuovo non è automaticamente buono e il vecchio non era automaticamente saggio. Il mio compito — il lavoro vero e proprio — è trovare le vie d'uscita: vie che passano attraverso una tecnologia migliore e attraverso il miglioramento della società nel suo insieme, nel mio umile raggio d'azione.

Il mio orizzonte di due anni sta tornando. La vista da qui è più affollata, più strana e più impegnativa di quanto promettessero i mercanti di hype — e di gran lunga più piena di speranza di quanto i profeti di sventura vogliano farti credere. C'è una quantità enorme di cose da costruire.

Io, da parte mia, non vedo l'ora di mettermi al lavoro.