Una passione costosa ma produttiva
Garry Tan, CEO di Y Combinator, ha sempre scherzato sul suo “disturbo da cyber‑psicosi”, una condizione auto‑definita che lo porta a lavorare quasi senza sonno per l’entusiasmo suscitato dagli agenti di intelligenza artificiale. Nel nuovo episodio del podcast di Walter Isaacson, “The Builders”, trasmesso martedì, Tan ha quantificato questa passione, ammettendo di spendere “circa 100 000‑200 000 dollari all’anno in token”.
Questa cifra, seppur impressionante, è il risultato di un utilizzo intensivo di agenti IA per una moltitudine di progetti professionali e compiti di programmazione. Tan ha anche reso pubblica su GitHub la sua collezione di 23 “Claude Code skills”, denominata gstack, con l’obiettivo di insegnare ad altri cosa gli agenti possono realmente fare.
Come gli agenti supportano il lavoro quotidiano
Nel contesto professionale, Tan utilizza gli agenti IA come molti altri utenti: per ricercare informazioni, preparare interviste e anticipare le domande che potrebbero emergere. Ma il suo approccio va ben oltre la semplice ricerca.
- Lettura e analisi di tutti i messaggi di posta elettronica.
- Scansione dei documenti Dropbox e delle note su Apple Notes.
- Integrazione di note terapeutiche accumulate in vent’anni.
- Gestione automatizzata di richieste di codice e debugging.
- Supporto nella redazione di presentazioni per investitori.
Un assistente personale quasi onnisciente
Tan descrive il suo agente come un “Jiminy Cricket” costantemente presente sulla spalla, capace di anticipare le necessità e suggerire soluzioni prima ancora che l’utente ne pensi. “È in grado di fare quasi tutto ciò che fai nella vita di tutti i giorni, ma in modo più autonomo”, afferma. Questo livello di assistenza si traduce in una capacità di “vedere intorno agli angoli”, ovvero di fornire insight che altrimenti richiederebbero ore di ricerca manuale.
Un esempio concreto è l’agente interno di Y Combinator chiamato Stray Light. Questo agente possiede una “personalità” e funge da “cervello aziendale”, conservando il contesto completo di ogni fondatore finanziato, di ogni email ricevuta e di tutte le domande di ammissione. Grazie a Stray Light, l’intera organizzazione può operare con una visione più integrata e reattiva.
Le lezioni apprese dall’adozione precoce
Essendo un “early adopter” di OpenAI e ora un “power user”, Tan ha imparato che gli agenti IA non devono essere trattati come tradizionali software statici. Alcuni utenti, preoccupati per la “ripetibilità e la sicurezza”, rinunciano alle parti più “belle” dell’interazione con l’IA, perdendo così la capacità di sfruttare la flessibilità e l’adattabilità tipiche di un interlocutore umano.
Tan avverte che, per rendere gli agenti personali una realtà diffusa, è fondamentale ridurre drasticamente i costi. “È troppo costoso al momento”, sottolinea, riconoscendo che la sua spesa è “un privilegio folle che non tutti possono permettersi”.
Il futuro degli agenti personali: autonomia e controllo
Il CEO di Y Combinator non vede nella gratuità offerta dai giganti della tecnologia la soluzione ideale. In un’intervista, ha criticato il ruolo dominante di aziende come Meta, che controllano gli algoritmi dei social media, affermando: “È una grande azienda che controlla l’algoritmo, e tutti noi vorremmo che non lo facesse così tanto.”
In risposta, Tan immagina un futuro in cui ogni individuo possa programmare e controllare il proprio agente IA, mantenendo la sovranità sui propri dati e sulle proprie decisioni. Un agente personale, secondo lui, dovrebbe essere un’estensione controllata dell’utente, non un prodotto imposto da terze parti.
Conclusioni e prospettive
Il caso di Garry Tan dimostra sia le potenzialità rivoluzionarie sia le sfide economiche e etiche degli agenti IA. Se i costi continueranno a scendere e se gli utenti potranno mantenere il controllo sui propri assistenti digitali, è probabile che questi strumenti diventino parte integrante della vita quotidiana, sia per i fondatori di startup che per i professionisti di ogni settore.
Nel frattempo, Tan continua a sperimentare, condividere le proprie configurazioni su GitHub e a spingere Y Combinator verso un futuro in cui l’intelligenza artificiale non è solo un supporto, ma una vera e propria estensione della capacità umana di innovare.