Il paradigma del software sta attraversando una trasformazione profonda: da un modello tool-centrico, in cui sono le persone ad adattarsi agli strumenti, a uno human-centrico, dove è l’intelligenza artificiale a orchestrare processi e attività. È su questa inversione che si fonda la visione di GenSpark, raccontata da Wen Sang, fondatore e COO della piattaforma, ai microfoni di RadioNext.
Il punto di partenza è chiaro: negli ultimi vent’anni abbiamo imparato a lavorare adattandoci ai software - suite, CRM, strumenti di collaborazione - accumulando competenze operative su decine di tool. Ma se fosse il contrario? Se fosse l’intelligenza artificiale ad adattarsi a noi, orchestrando strumenti e processi in autonomia?

GenSpark prova a rispondere proprio a questa inversione, proponendosi come workspace AI “all-in-one” che non sostituisce i tool, ma li coordina attraverso agenti intelligenti capaci di eseguire attività concrete, dalla ricerca alla produzione di contenuti fino ad azioni operative nel mondo reale. La promessa è ambiziosa, forse già sentita, ma questa volta cambia l’architettura: una “mixture of agents” che integra oltre 70 modelli AI e più di 150 strumenti proprietari. Il risultato? Non più singoli modelli specializzati, ma un sistema che aggrega competenze - ragionamento, coding, creatività - e le traduce in output di qualità per il lavoro quotidiano.

Siamo davvero pronti a delegare l’80% del nostro lavoro operativo a un sistema di agenti? Secondo Wen, è già realtà: gran parte del tempo dei knowledge worker è assorbito da attività ripetitive, e l’automazione consente un salto di produttività che libera spazio per decisioni strategiche. Non si tratta di “copilotare” l’uomo, ma di portarlo a un livello superiore, eliminando il carico operativo.

Il modello di business sembra confermare la tesi: in pochi mesi GenSpark ha superato i 200 milioni di dollari di ricavi annuali, con una crescita trainata non dalla pubblicità ma dal valore percepito dagli utenti, dalle partite IVA alle grandi aziende. Il caso citato di un broker americano che moltiplica produttività e margini grazie alla piattaforma è emblematico: meno costi, più clienti, più velocità. È qui che si gioca la partita vera dell’AI: non nella potenza dei modelli, ma nel ritorno economico concreto.

Ma il tema competitivo resta aperto: come può una startup di poche decine di persone sfidare giganti come Microsoft o Google? La risposta è nella velocità e nell’approccio AI-native: sviluppo accelerato, codice scritto in gran parte da AI e rilascio continuo di nuove funzionalità. Non si tratta di sostituire gli ecosistemi esistenti, ma di ridefinirne i confini, rendendo invisibili le barriere tra software. In questo scenario “wild west”, dove tutti sperimentano, la vera domanda non è chi vincerà, ma quale modello prevarrà: integrazione incrementale o riprogettazione radicale del lavoro?

E sul rischio bolla? Wen è netto: il discrimine è il valore reale. Dove c’è ROI misurabile, non c’è bolla che tenga. Per manager e imprenditori, il messaggio è chiaro: non è il momento di osservare, ma di sperimentare. Perché, come insegna la storia, non sono le macchine a sostituire le persone, ma le persone che usano meglio le macchine a superare le altre.