Per molto tempo ho avuto in mente la cornice "sotto l'API versus sopra l'API" quando sviluppavo tecnologia. È nata a metà degli anni 2010 nell'economia delle piattaforme (per esempio Uber, Airbnb, Stripe). Racchiude come le piattaforme software suddividono il lavoro:
- Sotto l'API = lavoro commoditizzato dettato dalla piattaforma: autisti dei gig che corrono contro gli algoritmi, erogando servizi. Il tuo ruolo serve il sistema; è automatizzato e a basso margine (anche se alcuni possono raggiungere enormi ricavi).
- Sopra l'API = proprietari delle piattaforme, integratori o compositori creativi che comandano le interfacce, estraggono valore e costruiscono cose nuove sopra. Maggiore leva, giudizio e proprietà. A volte persino monopolio e controllo.
Così è nata un'intera economia delle API, con integrazioni e strumenti ovunque. Basta guardare il mercato degli strumenti per API e tutte le piattaforme che ci sono attorno.
Il passaggio dall'API all'AI
Negli anni più recenti, l'analogia si è trasferita direttamente all'AI. La nuova "API" è il modello foundation, insieme all'ecosistema di agenti, strumenti e piattaforme in costruzione.
- Sotto l'AI = prompting, coding, generazione di contenuti, esecuzione di task e così via. Vulnerabile alla sostituzione, come il vecchio lavoro dei gig.
- Sopra l'AI = architettura, verifica, orchestrazione, giudizio e tratti unicamente umani: gusto, etica, contesto, integrazione innovativa. Pensa: progettare sistemi agentici, sapere quando/perché l'output dell'AI fallisce, possedere il proprio stack o costruire sopra in modi che creano valore difendibile.
Con l'AI, penso addirittura che sia multi-livello; abbiamo i fornitori di AI, persone e aziende che creano piattaforme usando l'AI e l'economia delle piattaforme (API) tradizionale. Col tempo, i livelli convergeranno. Nell'era delle API il vantaggio era l'ingegneria del software; ora lo è orchestrare l'AI.
Guardando l'evoluzione tecnologica nel tempo, non è niente di nuovo
La tecnologia ha la sua storia di scalare i livelli di astrazione. Ogni nuovo livello nasconde la complessità sottostante, aumenta la produttività sopra e commoditizza le vecchie competenze. Creando ogni volta una nuova divisione tra sopra e sotto. Si ripete continuamente:
Epoca -> Livello aggiunto -> Cosa ha astratto -> Impatto -> Nuove opportunità
- 1940–1950 -> Assembly -> Binario grezzo/codice macchina -> Dai cartoni perforati ai simboli -> I tweaker hardware sono diventati programmatori orientati alla logica
- 1950–1970 -> Linguaggi ad alto livello (Fortran, C) -> Dettagli di assembly/hardware -> I "veri" programmatori hanno resistito -> I codificatori di basso livello sono diventati sviluppatori di applicazioni
- 1970–1990 -> Sistemi operativi, database, framework -> Memoria, file, reti -> I linguaggi "giocattolo" sono diventati dominanti -> Amministratori di sistema e database hanno abilitato sviluppatori di logica di business
- 2000–2010 -> Web/cloud + API (AWS, ecc.) -> Server, infrastruttura, scaling -> Boom dell'economia delle API -> Ingegneri operativi e sviluppatori on-prem si sono evoluti in compositori di API, costruttori SaaS e creatori di piattaforme gig
- 2020–oggi -> LLM/agenti/modelli foundation -> Codice, pipeline di dati, cognizione di routine -> "Sopra l'AI" -> Chi seguiva i prompt e ruoli junior si sono spostati verso orchestratori di AI, giudici dell'output e possessori di stack
In ogni epoca incontrerai sempre persone scettiche, mentre le cose diventano più facili, più economiche e più accessibili a un pubblico più ampio. Spinge le persone a un livello superiore. L'AI è solo l'ultima tendenza in questa timeline dell'innovazione tecnologica.
Come sarà il futuro?
Chi lo sa? ¯_(ツ)_/¯ Ma quello che so per certo è che non si ferma e le cose si muovono velocemente.
- Prossimi 2–5 anni (era agentica): L'AI gestisce più esecuzione. Il "sotto" si riduce a una delega di base. Il "sopra" diventa progettazione di agenti, orchestrazione multimodello, valutazioni rigorose e flussi di lavoro ibridi uomo-AI. Nuove competenze: ingegneria del contesto, modalità di fallimento, possesso di piattaforme. "Team" di una persona o piccoli gruppi producono un output 10x componendo prompt AI, invece di scrivere codice.
- 5–10+ anni (AGI/near-ASI): I modelli si auto-migliorano e orchestrano. La divisione si frattalizza: puoi essere "sopra" un livello (ad esempio dirigere sciami di AI) ma "sotto" un altro, nel caso il tuo dominio venga completamente automatizzato.
- Vera post-AI (abbondanza/disaccoppiamento): Se AI/robot gestiscono quasi tutta la produzione economica, la vecchia divisione "sotto/sopra" si dissolve in gran parte per il lavoro. La nuova frontiera è meta: definizione degli obiettivi, etica/governance dei sistemi AI, economie esperienziali/relazionali o livelli del tutto nuovi (simbiosi bio-AI, ingegneria su scala spaziale, realtà simulate). L'economia si evolverà in un sistema completamente diverso, già oggetto di sperimentazione oggi.
I vincitori a lungo termine? Coloro che salgono più velocemente, possiedono i propri livelli e si concentrano su ciò che l'AI non può (ancora) replicare: il profondo giudizio umano e la creatività. Appassionato di tecnologia futura, sono curioso di vedere cosa porterà il futuro.
