Oltre la corsa dei lemming: il Manifesto degli architetti del possibile

L’Intelligenza Artificiale ci pone di fronte a una sfida di complessità senza precedenti. Non si tratta di una tecnologia tra le tante, da adottare o rifiutare. Si tratta di una trasformazione che investe simultaneamente il lavoro, la conoscenza, le relazioni sociali, i modelli organizzativi e le strutture del potere. Di fronte a questa complessità, la tentazione è reagire: rispondere agli eventi man mano che si presentano, rincorrere l’ultima novità, adattarsi in modo incrementale. Ma rispondere agli eventi non basta più. Dobbiamo guardare avanti.

È da questa consapevolezza che in questi mesi abbiamo intrapreso un viaggio analitico, cercando di smontare le narrazioni dominanti per ricostruire un senso possibile per le nostre organizzazioni. Abbiamo scoperto che l’incapacità di governare l’innovazione ha un nome preciso — il Dilemma di Collingridge[1] — e che l’IA incarna questo dilemma ma, al contempo, offre gli strumenti per risolverlo[2]. Abbiamo denunciato la trappola del pensiero binario [3] e delineato il profilo di chi dovrà guidare il cambiamento: gli “architetti del possibile”[4], figure capaci di navigare l’incertezza attraverso l’immaginazione e il problem solving creativo[5]. Abbiamo infine individuato nei margini — e non nel centro — i sensori epistemici fondamentali per intercettare i segnali deboli e generare futuro[6].

Ora è il momento di chiudere il cerchio. Guardare avanti significa tradurre tutto questo in un programma d’azione. Qual è la diagnosi finale del nostro presente e, soprattutto, qual è la via d’uscita?

Nel 1958, un documentario Disney rese celebre una metafora (che per molto è addirittura una credenza): i lemming che si gettano in massa da un dirupo, convinti che la direzione presa dalla folla sia giusta. Oggi, nelle organizzazioni pubbliche e private, stiamo assistendo a una nuova, frenetica corsa di lemming digitali. Migliaia di enti investono massicciamente in corsi di prompting, convinti di innovare. Tutti corrono nella stessa direzione, spinti dall’ansia di non restare indietro. Pochi si fermano a porre la domanda fondamentale: dove ci sta portando questa corsa all’efficienza? La risposta è il Paradosso dell’Auto-Sostituzione: nell’atto di formare i dipendenti a usare l’IA, stiamo in realtà addestrando i sistemi destinati a sostituirli[7]. Strumenti di Enterprise AI e “gemelli digitali” osservano ogni nostra interazione, codificando la conoscenza istituzionale[8]. Il risultato è l’interruzione della catena del trasferimento di conoscenza: automatizzando i compiti di base, neghiamo ai nuovi lavoratori l’opportunità di acquisire la conoscenza tacita fondamentale per la crescita, generando deskilling e amnesia organizzativa[9][10].

Il problema di fondo è che stiamo affrontando questa rivoluzione con la logica delle “rotelle“[11]. Prendiamo processi analogici, burocratici e disfunzionali, e vi applichiamo l’IA come uno stabilizzatore artificiale, illudendoci di esserci modernizzati. Ma stiamo solo pedalando a vuoto, aggiungendo complessità tecnologica a un’inefficienza organizzativa.

In questa corsa cieca, un ruolo cruciale — e spesso ambiguo — è giocato da chi accompagna le organizzazioni nel cambiamento: il mondo della consulenza e le realtà che, come FPA, affiancano quotidianamente la Pubblica Amministrazione. Anche qui, il paradigma deve cambiare radicalmente. Fino a ieri, il modello di business della consulenza si basava sul trasferimento di conoscenza codificata: best practice, benchmark di settore, analisi di mercato, framework metodologici. Oggi, questa conoscenza è stata commoditizzata dall’Intelligenza Artificiale. Un LLM avanzato può produrre un’analisi di benchmark o una mappatura dei processi in pochi secondi, attingendo a una base dati globale che nessun team umano potrà mai eguagliare. Se la consulenza continua a vendere “sapere cosa fare”, è destinata all’obsolescenza. Il nuovo ruolo di chi affianca le PA non è più il knowledge transfer, ma il transformation enablement (l’abilitazione della trasformazione) e, soprattutto, il future-making.

Come abbiamo sottolineato riflettendo sul ruolo degli “architetti del possibile“, produrre valore nel presente e abilitare valore nel futuro non sono la stessa cosa [4]. Le amministrazioni non possono limitarsi a rispondere a bisogni dati, ma devono concorrere a plasmare i bisogni emergenti e a immaginare traiettorie alternative di sviluppo. In questo scenario, il ruolo di FPA e della consulenza evoluta è quello di agire come infrastrutture di immaginazione pubblica. I consulenti del futuro non dovranno portare risposte pre-confezionate, ma dovranno agire come facilitatori. Dovranno aiutare le PA a disimparare le vecchie abitudini, a gestire l’ansia del cambiamento, a ridisegnare le architetture del potere interno e a costruire quelle “organizzazioni agentiche” capaci di apprendere in autonomia. La consulenza deve passare dall’essere il fornitore delle “rotelle” all’essere l’istruttore che aiuta l’organizzazione a trovare il proprio equilibrio senza supporti artificiali, allenando visioni e immaginando ciò che ancora non c’è[12].

Di fronte a questa diagnosi, la risposta non può essere un rigetto luddista, né una rassegnata accettazione. Deve essere un programma d’azione chiaro e coraggioso. Dobbiamo smettere di mettere le rotelle alla vecchia bici della burocrazia e imparare a stare in equilibrio. Questo richiede un’azione simultanea su quattro fronti.

Azione culturale: istituzionalizzare l’immaginazione e la creatività. Dobbiamo smettere di chiedere “cosa può fare l’IA?” e iniziare a chiedere “che organizzazione vogliamo diventare?“[13]. Soffriamo di una crisi dell’immaginazione pubblica: siamo diventati bravissimi a ottimizzare l’esistente, ma abbiamo perso la capacità di immaginare futuri desiderabili. La creatività istituzionale non coincide con l’estro individuale, bensì con la capacità della macchina pubblica di formulare domande nuove, prototipare soluzioni e piegare le regole in modo intelligente per abilitare valore. Creatività e anticipazione sono due facce della stessa medaglia: senza immaginazione le amministrazioni reiterano il già noto; senza anticipazione la creatività si disperde in iniziative episodiche.

Azione epistemica: ascoltare i margini. Per uscire dal Dilemma di Collingridge, dobbiamo smettere di usare l’IA solo per analizzare i dati del centro. Il centro produce voci dominanti e trend consolidati; ottimizza il presente. Per generare futuro, dobbiamo strutturare l’ascolto dei segnali deboli che nascono ai margini. È nelle periferie, nelle anomalie e nelle innovazioni frugali che si manifestano le soluzioni alle crisi sistemiche. L’IA deve diventare lo strumento per amplificare queste voci, non per silenziarle sotto il peso delle medie statistiche.

Azione organizzativa: la governance anticipatoria. L’innovazione non può fiorire nelle gerarchie rigide. Dobbiamo evolvere verso burocrazie ambidestre e organizzazioni agentiche[14]: ecosistemi ibridi uomo-macchina ad apprendimento continuo. Questo significa adottare la governance anticipatoria come architettura permanente della PA, non come singola funzione. Governare non può più significare solo risolvere problemi esistenti, ma costruire scenari desiderabili. Questo richiede quattro capacità fondamentali: esplorare scenari multipli (foresight), coinvolgere attori e competenze distribuite (engagement), mettere in discussione i propri modelli (reflexivity) e connettere evidenze e valori in cicli adattivi (integration).

Azione formativa: formare architetti, non prompter. Insegnare il prompting di massa alza il pavimento della produttività standardizzata, ma abbassa il soffitto della vera innovazione[15]. Dobbiamo smettere di formare esecutori digitali e investire massicciamente in quelle competenze unicamente umane che l’IA può potenziare ma non replicare: pensiero sistemico, intelligenza emotiva, giudizio etico e problem solving creativo. Dobbiamo formare architetti del possibile, funzionari capaci di reinterpretare la norma per aderire meglio allo scopo pubblico e di tradurre la complessità in percorsi praticabili.

Per concludere, come insegna la metafora della balance bike (la bici senza pedali per i bambini), la vera innovazione non nasce dall’aggiungere complessità, ma dal coraggio di togliere ciò che ostacola l’equilibrio. Le grandi trasformazioni istituzionali della storia non sono nate dall’ottimizzazione dell’esistente, ma dall’immaginazione di qualcosa che non esisteva ancora. Dobbiamo scegliere se essere i lemming che si gettano dal dirupo dell’efficienza fine a se stessa, o gli architetti che hanno il coraggio di togliere ciò che non serve — le rotelle, la burocrazia difensiva, la consulenza standardizzata — per riscoprire l’essenziale: l’equilibrio umano.

Il dirupo non è inevitabile. Basta avere il coraggio di alzare lo sguardo, smettere di seguire il branco, e chiedersi — finalmente — non come usare l’IA, ma perché e per chi.

[1] Dominici, G. (2024). “Governare l’innovazione: la sfida dell’anticipazione nella Pubblica Amministrazione“. FPA.

[2] Dominici, G. (2024). “Il paradosso di Prometeo Digitale: come l’IA può risolvere il dilemma che essa stessa incarna“.FPA.

[3] Dominici, G. (2023). “Del referendum, dello smart working e del pensiero binario: quando la smetteremo di essere dei tifosi?“.FPA

[4] Dominici, G. (2025). “Architetti del possibile: creare valore per creare futuro“.FPA

[5] Dominici, G. (2023). “Come sopravvivere all’invadenza degli algoritmi: il problem solving creativo nelle PA“. FPA.

[6] Dominici, G. (2026). “I margini come sensori: sciogliere il dilemma di Collingridge attraverso l’innovazione sociale partecipata“.FPA

[7] Erbek, D. (2025). “The paradox of AI labor: Humans training their replacements”.LinkedIn.

[8] Sharp, I. (2026). “Govern AI twins before they arrive”.The Strategist (ASPI)

[9] Scibelli, D., & Stevens, B. (2025). “Breaking the chain of knowledge transfer: AI shadows implicit, explicit, and tacit exchange”.Issues in Information Systems, 26(3), 100-114

[10] Greengard, S. (2025). “The AI Deskilling Paradox”.Communications of the ACM.

[11] Dominici, G. (2026). “Dall’anno senza estate alla PA senza rotelle“. FPA.

[12] Dominici, G. (2025). “Governare l’innovazione: la sfida dell’anticipazione nella PA“. FPA.

[13] Dominici, G. (2026). “Immaginazione aumentata. Perché l’IA da sola non basta a trasformare la PA“. FPA.

[14] Sica, R. (2026). “Dalle organizzazioni piatte alle organizzazioni agentiche“.LinkedIn

[15] Kittur, A. (2025). Citato in dibattiti sul futuro del lavoro e dell’IA.