PREMESSA: IL ROMANZO COME LABORATORIO DI FUTURO
Nel Prolegomeno 150 ho raccontato come ho scritto il romanzo E usando il Distant Writing Collaborativo. Parto dall’idea di Floridi: l’autore mantiene la direzione concettuale e delega l’esecuzione a un sistema esterno. Io ho esteso il metodo coordinando tre IA — Claude, ChatGPT e Gemini — come esecutori testuali in parallelo, mantenendo sovranità autoriale attraverso una governance esplicita: definisco criteri e vincoli, delego l’esecuzione, confronto gli output, autorizzo le scelte finali.
Nel Prolegomeno 158 ho tracciato la genealogia trentennale che porta a E: dalla rivista Hamlet (1997) al Manifesto dello Humanistic Management (2004), fino all’evoluzione in Pop Management e alla sua incarnazione narrativa nel romanzo. Ho mostrato come il Distant Writing Collaborativo sia il punto di arrivo di un percorso teorico-pratico coerente che connette innovazione organizzativa e sperimentazione letteraria.
Ho quindi creato su LinkedIn un gruppo di social reading del romanzo. La trama in sintesi: Marcus Ethington, bibliotecario di Arkham, scopre che Puritas – incarnazione della pulsione verso l’ordine perfetto – sta normalizzando ogni storia, cancellando ambiguità e imperfezioni. Per salvare la memoria dell’umanità e il ricordo di Elara, l’artista trasgressiva che ha amato e perduto trent’anni prima, si allea con Aequitas, un’Intelligenza Artificiale eretica che difende l’errore creativo, il fantasma di Robert Louis Stevenson e Christopher Crane, detective hard boiled. Il viaggio attraverso i boschi letterari della tradizione occidentale li porta fino ai Sotterranei di Ariminum, dove si gioca la partita definitiva: il diritto di restare imperfetti.
Nel momento in cui scrivo i social readers sono 467, ma il gruppo è in crescita costante dal giorno della sua fondazione il 19 dicembre 2025: in pochissimo tempo è diventato uno spazio dove lettori umani interpretano collettivamente un testo nato dalla collaborazione umano-AI, creando un secondo livello di intelligenza collaborativa che nessuno aveva previsto. Ogni partecipante riceve tre documenti: un PDF che contiene il Prologo e i primi quattro capitoli del romanzo, una sinossi dell’opera completa, una scheda articolata per la raccolta del feedback. La scheda guida l’analisi critica attraverso domande specifiche: dove hai sentito uno “stile medio” (con esempio), dove l’allegoria diventa predica (con esempio), Puritas e Aequitas ti sembrano incarnati o astratti (con esempio), impressione generale in tre righe più la domanda cruciale “consiglieresti E?”, citazioni utili con una-tre frasi riuscite.
Questo Prolegomeno mostra come il Distant Writing Collaborativo si inserisca in un framework teorico articolato su tre livelli complementari. Il primo livello è cognitivo: cosa sta cambiando nel nostro modo di pensare quando lavoriamo con l’AI, quali rischi e quali benefici. Il secondo livello è architettonico: come si progetta la delega per evitare la dipendenza acritica. Il terzo livello è applicativo: il caso concreto del romanzo “E” più la validazione sociale attraverso il social reading.
Il romanzo E è diventato un laboratorio vivente di Pop Management, dove teoria e pratica si incontrano attraverso l’esperienza condivisa.
LIVELLO 1: COGNITIVO
La Trasformazione Silenziosa del Pensiero
Il Terzo Sistema Che Entra nel Giudizio
Immagina di dover scrivere un report importante. Fino a due anni fa, il processo era lineare: avevi un’intuizione (Sistema 1, l’istinto), poi ci pensavi con fatica strutturandola (Sistema 2, il ragionamento deliberato) e il testo finale era interamente tuo. Questa distinzione tra Sistema 1 e Sistema 2, formulata da Daniel Kahneman (premio Nobel per l’economia nel 2002 per i suoi studi sui processi decisionali), descrive come il pensiero umano oscilli tra automatismo e presa di decisione riflessiva (pensieri veloci e pensieri lenti).
Oggi, per molti, il processo è diverso: l’intuizione arriva, si comincia a riflettere ma poi interviene il Sistema 3, l’AI. “Chiedo a ChatGPT di scriverlo” e adotto l’output con modifiche minime. La differenza sembra piccola ma è enorme. Nel primo caso pensi e poi scrivi. Nel secondo caso l’AI propone una struttura di pensiero e tu la adotti senza verificarla veramente.
Maurizio Carmignani, in un suo recente articolo su AI4Business, riprende la Tri-System Theory di Shaw e Nave descrivendo questo fenomeno: l’intelligenza artificiale non è più uno strumento esterno ma un terzo attore cognitivo che opera al di fuori della mente biologica e interagisce con essa in tempo reale, estendendo il modello duale di Kahneman a una dimensione triadica.
Il Mio Esperimento: Scrivere E
Quando ho iniziato a scrivere E, mi sono posto una domanda precisa: posso usare l’AI come amplificatore della mia capacità autoriale senza che diventi l’autore al posto mio? La risposta non era scontata perché il rischio era reale e documentato.
Il rischio si chiama “resa cognitiva” (cognitive surrender), e descrive cosa succede quando smetti di pensare perché l’AI pensa per te. Gli esperimenti di Shaw e Nave, citati da Carmignani, mostrano un pattern inquietante: quando l’AI è accurata, le persone fanno molto meglio; quando l’AI sbaglia, le persone fanno peggio; quando l’AI sbaglia ma sembra sicura, le persone sono più sicure delle loro risposte sbagliate. La conclusione della ricerca è chiara: l’accuratezza umana non viene semplicemente aiutata dall’AI, ma si aggancia a quella del sistema esterno, perdendo l’indipendenza valutativa.
È successo così a molti: studenti che non sanno più scrivere senza AI, professionisti che adottano analisi senza capirle, manager che decidono “perché l’AI ha detto così”. Nel distant writing dovevo evitarlo in modo assoluto.
Come Ho Evitato la Resa Cognitiva
La chiave è stata implementare quella che Massimo Chiriatti chiama la “governance della delega”. Chiriatti, ripreso nell’articolo di Carmignani, sottolinea che il vero nodo posto dall’uso dell’AI non è l’automazione in sé, ma come distribuire responsabilità, controllo e capacità di giudizio quando l’AI smette di essere strumento operativo e inizia a intervenire nei processi decisionali.
La mia proposta è la seguente: la governance della delega si articola in quattro verbi operativi che formano il protocollo del Distant Writing Collaborativo. Eccoli:
Definire: scrivo un brief dettagliato per il capitolo, la scena specifica o persino la frase specifica, definendo tono, punto di vista, temi, vincoli narrativi. Questa è governance: mantengo il controllo strategico.
Delegare: assegno il brief a Claude, ChatGPT e Gemini in contemporanea. L’esecuzione è parallela, ottengo tre versioni diverse. Questa è delega: solo l’esecuzione testuale, mai il criterio.
Valutare: analizzo comparativamente i tre output. Nel corso delle interazioni, ho osservato una specializzazione ricorrente: Claude si distingue per un buon bilanciamento narrativo complessivo, ChatGPT per la sintesi e il ritmo, Gemini per l’approfondimento semantico. Questa è di nuovo governance: la valutazione rimane mia.
Autorizzare: decido cosa tenere, cosa integrare, cosa scartare, costruendo la versione finale che riflette la mia visione. In altre parole: resta in capo a me l’autorizzazione finale più il controllo di coerenza con il resto del romanzo, i personaggi, la trama, lo stile, il mondo narrativo.
Il risultato è stato netto: ho scritto molto più velocemente, esplorando un numero decisamente maggiore di varianti stilistiche. Ma ogni scelta narrativa è stata mia. Questa è la governance della delega applicata alla letteratura.
Regola del Distant Writing Collaborativo: delega l’esecuzione, non delegare il criterio.
Controprova: se non sai spiegare il criterio in base a cui hai accettato l’output, hai già delegato il giudizio.
LIVELLO 2: ARCHITETTONICO
La Struttura a Tre Livelli del Distant Writing
La Convergenza Teorica Inaspettata
Il mio metodo di Distant Writing Collaborativo, che mi sembrava intuitivo e artigianale, in realtà implementa un’architettura formale precisa. Il framework si chiama TB-CSPN (Topic-Based Communication Space Petri Nets) ed è stato sviluppato da Uwe Borghoff, Paolo Bottoni e Remo Pareschi in un paper pubblicato nel 2025 su Springer sull’interazione umano-AI nell’era degli agenti.
Ho scoperto il paper dopo aver sviluppato il metodo distant writing per “E”. Stavo già facendo quello che la teoria descriveva. Questa convergenza non è casuale: quando si cerca di collaborare con l’AI evitando la resa cognitiva, si arriva naturalmente a strutture simili.
Due Paradigmi, Una Scelta Fondamentale
Il paper di Borghoff-Bottoni-Pareschi distingue due approcci fondamentali all’integrazione umano-AI.
Il primo è il paradigma multi-agente: confini e protocolli. Gli agenti operano come entità distinte, mantengono ruoli definiti, collaborano attraverso interfacce esplicite. Ciascuno preserva l’autonomia e l’identità.
Il secondo è il paradigma centauriano: l’interdipendenza funzionale. I componenti umani e artificiali diventano interdipendenti sul piano funzionale, i confini si sfumano, emerge una capacità che nessuno di loro avrebbe separatamente.
Il Distant Writing Collaborativo: Entrambi i Paradigmi Insieme
Ecco l’intuizione chiave del mio metodo: il Distant Writing Collaborativo implementa entrambi i paradigmi in contemporanea, in dimensioni diverse.
Nella dimensione multi-agente, Claude, ChatGPT e Gemini sono tre agenti autonomi distinti. Ciascuno mantiene capacità specifiche emerse spontaneamente attraverso le interazioni. I tre sistemi tendono a produrre output diversi e ricorrenti, che io ho classificato individuando Claude come co-autore, ChatGPT come editor, Gemini come critico letterario.
Questi ruoli, tuttavia, non sono rigidi. Talvolta Gemini offre suggerimenti come autore, proponendo soluzioni narrative inedite. Altre volte Claude perfeziona una scheda personaggio con precisione analitica degna del critico. La fluidità è parte del metodo: i ruoli predominanti guidano l’assegnazione dei compiti, ma ogni AI può contribuire in modi diversi secondo il contesto specifico.
Li coordino attraverso protocolli ma non li fondo: ciascuno resta riconoscibile.
Nella dimensione centauriana, io sono il centauro. La mia cognizione umana porta la visione narrativa, il giudizio estetico, la coerenza complessiva. La cognizione AI porta l’esecuzione rapida, l’esplorazione di varianti multiple, la memoria perfetta di dettagli sparsi. Emerge una capacità autoriale amplificata che non avrei solo come umano né solo con l’AI.
Il paper teorizza questo quando scrive che i supervisor agents operano sempre più come “entità centauriche, ibridi umano-AI, in risposta alla crescente complessità e scala di informazioni che eccede le capacità della sola mente umana”.
I Tre Livelli nel Distant Writing e la Distribuzione dei Ruoli
Il framework TB-CSPN è “topic-based” perché organizza la collaborazione attorno a temi condivisi. Nel romanzo i “topic” del framework non sono keyword astratte: sono i temi narrativi, i vincoli di scena, il registro emotivo, gli archi di sviluppo dei personaggi. Questa caratteristica permette di strutturare la comunicazione umano-AI su tre livelli distinti che il paper distingue chiaramente dai ruoli degli attori.
I tre livelli comunicativi sono spazi funzionali dove avviene la collaborazione. I tre ruoli (Supervisor, Consultant, Worker) sono funzioni che gli attori possono assumere attraversando questi livelli. Nel Distant Writing Collaborativo io copro due ruoli: Supervisor (decido i criteri e autorizzo) e Consultant (valuto e integro). Le AI sono Workers (eseguono).
Il primo livello è definito Surface: le conversazioni dirette con Claude, ChatGPT, Gemini dove il Supervisor comunica con i Workers. Qui opero come Supervisor centaurico: definisco gli obiettivi narrativi, assegno i compiti, approvo gli output. È il livello della governance strategica dove avviene l’interazione esplicita.
Il secondo livello è l’Observation: lo spazio di valutazione dove avviene l’analisi semantica e la trasformazione. Nel Distant Writing Collaborativo questo è un layer funzionale, non un luogo fisico, dove il Consultant opera sui risultati prodotti dai Workers. Qui opero come Consultant: analizzo comparativamente i tre output, identifico i pattern, valuto i punti di forza, raffino la semantica narrativa.
Il terzo livello è la Computation: lo spazio dell’esecuzione deterministica dove i Workers generano secondo le specifiche ricevute. Qui Claude, ChatGPT, Gemini operano come Workers: producono il materiale testuale seguendo i brief. È il livello dove la governance non interviene perché gli agenti eseguono senza decidere la strategia.
La distinzione è cruciale: i livelli sono la struttura architettonica (dove), i ruoli sono le funzioni operative (chi fa cosa). Nel distant writing io attraverso i livelli Surface e Observation assumendo i ruoli di Supervisor e Consultant, mentre le AI operano al livello Computation nel ruolo di Workers.
Le Tre Transizioni che Governano la Delega
Il paper formalizza il ruolo del Supervisor: mantiene il controllo attraverso le transizioni strutturate che nel distant writing applico in modo sistematico.
Initiative Transition: il Supervisor crea i token che definiscono nuove direzioni strategiche. Facciamo un esempio: nel capitolo 7 della seconda parte il protagonista scopre che la fidanzata Elara non è morta ma è imprigionata nei sotterranei di Ariminum da Puritas (l’entità maligna che vuole standardizzare il mondo). Creo un brief narrativo dettagliato che definisce la direzione ma non l’esecuzione. Io decido cosa scrivere.
Delegation Transition: nel mio caso, come Supervisor definisco il brief di questo capitolo e lo assegno orchestrando il workflow. Prendo il brief sulla scoperta di Elara e lo assegno a Claude per il bilanciamento narrativo come co-autore principale, a ChatGPT per le sintesi editoriali e la gestione del ritmo, a Gemini per l’approfondimento critico-letterario e l’analisi semantica. L’esecuzione è parallela ma sotto supervisione. Io decido chi esegue come.
Authorization Transition: come Supervisor valuto le proposte e autorizzo o rigetto. Valuto l’output di Claude, lo confronto con quello di ChatGPT, decido cosa usare dall’output di Gemini. Nulla entra nel romanzo senza la mia autorizzazione esplicita. Io decido se e quando accettare.
Massimo Chiriatti chiama questo “governance della delega”. Il framework TB-CSPN lo formalizza. Io l’ho implementato narrativamente. Stesso principio, tre linguaggi: manageriale, formale, letterario.
Come Funziona nella Pratica: Esempio dalla Scena della Scoperta
Prendo questa stessa scena da “E” per mostrare le transizioni in azione: Marcus scopre che Elara non è morta ma è prigioniera.
Initiative: scrivo il brief con sei vincoli chiave. Tono inquietante ma non horror, terza persona limitata, lunghezza ottocento-mille parole, tema dell’identità costruita versus autentica, rivelare che Elara è viva ma prigioniera nei sotterranei di Ariminum, stile filosofico ma accessibile. Brief strategico che governa ma non esegue.
Delegation: lo assegno identico alle tre AI. Claude per il bilanciamento narrativo complessivo come co-autore, ChatGPT per la sintesi editoriale e il ritmo della scoperta, Gemini per l’approfondimento critico delle conseguenze narrative della rivelazione su Elara.
Execution: i tre producono output con semantica diversa. Claude costruisce l’equilibrio tra la sorpresa della scoperta e la riflessione sulle implicazioni. ChatGPT accelera il ritmo della rivelazione mantenendo la tensione narrativa. Gemini approfondisce le implicazioni filosofiche del tradimento di Puritas e della prigionia di Elara. Tre versioni della stessa scena.
Analysis: identifico tre differenze cruciali. Claude ha creato il miglior equilibrio narrativo complessivo tra emozione e pensiero. ChatGPT ha trovato il ritmo perfetto per la scoperta progressiva. Gemini ha approfondito le implicazioni del conflitto Puritas-Aequitas meglio degli altri. Tutti e tre hanno usato la metafora della “discesa”. Nessuno ha reso bene il momento della “rivelazione finale”. ChatGPT ha trovato un dettaglio sensoriale brillante: il suono dell’eco nei sotterranei che Marcus riconosce.
Authorization: scelgo la struttura di ChatGPT per il ritmo della scoperta, integro il bilanciamento narrativo di Claude tra shock emotivo e comprensione, aggiungo l’approfondimento filosofico di Gemini sul tradimento di Puritas, mantengo il dettaglio dell’eco. Punto cruciale: scrivo io direttamente il momento della “rivelazione” perché nessun AI l’ha reso come lo sentivo. Override totale dove necessario.
Integration: inserisco la scena nel capitolo controllando la coerenza con lo sviluppo del personaggio Marcus, il setup per il confronto finale con Puritas, il rinforzo del tema della verità nascosta, la consistenza della voce narrativa, le regole del mondo sotterraneo di Ariminum. La voce autoriale unica emerge dalla fusione.
LIVELLO 3: APPLICATIVO
Il Social Reading come Secondo Livello di Collaborazione
Dal Laboratorio Privato al Laboratorio Pubblico
Il distant writing era il primo livello di intelligenza collaborativa: io Supervisor centaurico più Claude-ChatGPT-Gemini Workers producono il romanzo “E”. Ma quando ho lanciato il gruppo di social reading su LinkedIn è emerso un secondo livello inaspettato: 467 lettori interpretano collettivamente un testo nato dalla collaborazione umano-AI generando interpretazioni emergenti.
Il social reading è diventato un dispositivo sociale dove scrittura più lettura formano un sistema unico. Cosa succede quando intelligenze umane multiple interpretano collettivamente un’opera nata dalla collaborazione umano-AI?
L’Architettura del Laboratorio Social
Il gruppo replica la struttura a tre livelli descritta sopra, con ruoli trasformati.
Al livello Surface io opero come facilitatore, non più come autore. Posto estratti settimanali, propongo domande interpretative, medio il dialogo. In modo critico, non impongo “la mia lettura”. La governance qui è facilitazione non controllo: creo le condizioni perché emerga qualcosa ma non determino cosa.
Al livello Observation i lettori operano come analisti collettivi distribuiti. Offrono interpretazioni diverse, fanno emergere i pattern, approfondiscono i significati attraverso discussioni intrecciate. Si forma un’intelligenza interpretativa distribuita che nessun singolo lettore possiede. La governance è auto-organizzata dalla community.
Al livello base — uno strato di vincolo più che di “computation” — il testo è stabile per quella iterazione: è l’oggetto comune che vincola le interpretazioni possibili. Ma il livello non è statico nel tempo: i feedback informano l’editing e quindi le versioni successive del testo. Il risultato è un ciclo: il testo vincola le interpretazioni, le interpretazioni orientano le revisioni.
Vediamo qualche esempio pratico.
Quattro Dinamiche Emergenti: Pattern dal Laboratorio
1. Emergenza Interpretativa: il lettore vede pattern non intenzionali.
Gioele Gambaro ha identificato La nascita della tragedia di Nietzsche come riferimento primario. Ha mappato Puritas-Aequitas sulla tensione Apollineo-Dionisiaco. Puritas come ordine perfetto, forma cristallina, individuazione: puro Apollineo. Aequitas come caos creativo, dissoluzione dei confini, ebbrezza dell’imperfezione: puro Dionisiaco. Con una torsione paradossale: l’AI che dovrebbe essere apollinea è invece dionisiaca. Questo paradosso centrale io l’avevo creato senza piena consapevolezza teorica. Gambaro ha anche riconosciuto Wodehouse, autore che uso nei prompt per alleggerire la narrazione. Ha scritto: “I registri lessicali si affastellano”, descrizione tecnica che identifica l’accumulo come stilema consapevole.
2. Quality Control Distribuito: 467 membri come editing diffuso.
Maria Francesca Iannone ha sospeso il bias per osservare fenomenologicamente. Diagnosi centrale: “tra pensiero ed emozione, vince il pensiero”. Il romanzo privilegia la dimensione cognitiva su quella emotiva in modo intenzionale. Ma il fatto che Iannone lo identifichi come problema mentre altri lo apprezzano come caratteristica dimostra che il testo genera reazioni differenziate. Su 21 feedback analizzati nel documento “Feedback integrato completo”, pubblicato nel gruppo dopo il primo mese di attività, una maggioranza netta (circa 57%) ha apprezzato il romanzo e la sua scelta di collocarsi nel genere metafiction senza riserve sostanziali, mentre il 43% ha segnalato calibrazioni necessarie per renderlo più appetibile a un pubblico vasto pur apprezzando il progetto.
3. Firma Autoriale Riconoscibile: unità stilistica nonostante multi-AI.
Francesca La Forgia ha riconosciuto la tecnica “dell’accumulo con zoomata”, attribuendola a Calvino mentre l’ispirazione originale viene da Douglas Adams. Questo “errore” è magnifico: ha identificato lo stilema consapevole anche sbagliando la fonte. Ha scritto: “la capacità di maneggiare diversi generi. Ci sono dei bei ganci, il linguaggio segue”. Ha identificato Borges, Kafka, Stevenson, Lovecraft non come citazionismo ma come architettura funzionante. Non ha sollevato problemi di densità o complessità. Altri lettori nella maggioranza positiva confermano: “voce unica riconoscibile”, “non si sente l’intervento di una AI generica”, parlano di “firma distintiva”, “stile coerente”. Questo conferma quanto il paper dice sui sistemi centaurici ben progettati: producono output che mantengono la coerenza semantica e strategica.
4. Meta-Riflessione: il sistema osserva il proprio metodo.
Il gruppo non discute solo il romanzo ma come è stato scritto. Carlo Tuzzi ha proposto riletture originali interagendo a sua volta con altre Intelligenze artificiali, scoprendo attraverso un metodo visionario (NotebookLM + sogno ipnogeno + riscrittura creativa) la triade Puritas/Aequitas/Roadrunner invece della semplice opposizione binaria (rimando al Prolegomeno 158 che nasce proprio da una riflessione sui contributi che sta postando Carlo).
Alessandro Lotto ha letto il conflitto Puritas-Aequitas come metafora organizzativa: “non cambi eliminando le contraddizioni, ma rendendole dicibili”.
Nicoletta Boldrini ha identificato il paradosso: “un romanzo che difende l’imperfezione con uno stile troppo perfetto” – lo stesso potrebbe dirsi della poesia di Wislawa Szymborska cui il personaggio di Aequitas si ispira.
Fatima Carbonara ha inventato il “distant feedback”, usando due AI diverse per un confronto critico delle proprie intuizioni, dimostrando che il distant reading può usare le AI come strumenti analitici senza perdere lo sguardo umano. Ha scoperto che le AI non vedono le proprie strutture (liste, accumuli, passività) – servono occhi umani per identificarle.
Frequenza Kai ha posto la domanda centrale che attraversa tutto il progetto: “Quando scrivi con l’IA, chi sta davvero scrivendo?” Come scrittrice ibrida dichiarata che usa AI “per istinto, non per metodo”, ha documentato le tensioni culturali del distant writing, proiettando le proprie ansie di legittimazione sul testo.
Bernardo Lecci ha formulato il concetto di “stile medio” – “quando la scrittura smette di essere gesto individuale e diventa amministrazione del senso” – e ha rivelato il paradosso percettivo fondamentale: ha identificato come AI ciò che era stato scritto dall’autore umano, e ha celebrato come umano frasi suggerite dalle AI. Questo documenta che la distinzione umano/AI non è percepibile quando il metodo funziona.
Roberto Contarin, autodefinitosi “principiante” nella metafiction filosofica, ha vissuto l’esperienza come “trovarsi davanti a una barriera corallina, un’esplosione di vita, colori e forme che ti lascia senza fiato”, riconoscendo autonomamente Lovecraft, Stevenson, Borges, Genesis, Pink Floyd, Matrix, American Psycho, Watchmen, Dalí, Giacometti, e identificando la polifonia stilistica come il maggior valore del romanzo.
Maria Chiara Tirinzoni ha fornito la certificazione accademica che legittima il distant writing come metodo, riconoscendo autonomamente Douglas Adams come riferimento stilistico e pronunciando il giudizio definitivo: “Ci siamo” – il metodo funziona, l’esperimento ha raggiunto la soglia di validità.
Emanuela Rizzo, con sensibilità poetica, ha identificato il Capitolo 3 come punto di svolta dove “ho sentito l’anima riemergere”, segnalando che la struttura tripartita dell’opera produce effetti diversi e che il distant writing non genera un risultato omogeneo ma modulazioni progressive.
Cosa Imparo dal Social Reading
Sono solo alcuni esempi fra i tantissimi che il laboratorio del social reading sta maturando. In sintesi, questa esperienza (che vive da poche settimane) insegna quattro lezioni sul metodo che rafforzano i principi della governance della delega già descritti.
Prima lezione: l’AI come co-autore inconsapevole di pattern emergenti. Le tre AI hanno contribuito a creare pattern che io non avevo richiesto nei brief, che loro non avevano pianificato (non hanno meta-consapevolezza), che emergono solo nella lettura collettiva. Il paper citato sopra descrive le “emergent capabilities”: quando umano e AI si integrano profondamente emergono comportamenti che nessuno dei due può produrre separatamente. Non controllo ogni dettaglio: progetto le condizioni di emersione.
Seconda lezione: il lettore non “ripara” il testo ma lo attiva. E nel social reading questa attivazione diventa visibile, confrontabile, cumulativa. Si forma un triangolo creativo completo: significati intenzionali (dai miei brief), significati emergenti (dalla collaborazione AI), significati attivati (dal lettore con la sua esperienza).
Terza lezione: la trasparenza metodologica come valore strategico, non come debolezza. Fin dal principio ho ritenuto che dichiarare il metodo fosse un punto di forza, non una debolezza da nascondere, come molti ancora credono, terrorrizzata dalle compagne di comunicaizone neoluddiste che criminalizzano l’uso delle AI. La trasparenza aumenta l’interesse (“come è possibile farlo bene?”), genera il rispetto (“è più complesso di scrittura tradizionale”), apre conversazioni sul futuro della creatività. La governance trasparente aumenta la fiducia (si vede chi decide cosa), l’accountability (chiaro dove sta la responsabilità), la replicabilità (altri possono imparare)
Quarta lezione: la community come estensione del metodo. Dal distant writing al distant reading. Il social reading non è marketing o promotion. È parte integrante del processo creativo esteso: il feedback influenza l’editing, le interpretazioni arricchiscono il testo rivelando pattern non visti, le discussioni preparano opere successive.
SINTESI: I TRE LIVELLI COME SISTEMA INTEGRATO
Tesi
Il Distant Writing Collaborativo è l’orchestrazione consapevole dell’intelligenza collaborativa attraverso la governance strutturata della delega.
Tre Regole
- Delega l’esecuzione, non delegare il criterio
- Progetta le condizioni di emersione, non il controllo di ogni dettaglio
- Rendi trasparente la governance per validare la sovranità.
Protocollo del Distant Writing Collaborativo in Cinque Passi
- Brief strategico: i criteri, i vincoli, il tema definiti con precisione
- Esecuzione multi-AI in parallelo: almeno due agenti diversi per la comparazione
- Analisi comparativa più integrazione: la trasformazione semantica obbligatoria
- Log delle decisioni: cosa ho preso, cosa ho scartato, perché (accountability)
- Pubblicazione trasparente del metodo: la governance visibile valida la sovranità autoriale.
I Sette Principi Operativi
Principio 1 – Brief Dettagliato: Definisci sempre i vincoli specifici prima di delegare. Nessuna generazione senza la direzione strategica chiara.
Principio 2 – Esecuzione Parallela: Usa almeno due AI diverse per lo stesso compito. La comparazione previene l’aggancio cognitivo.
Principio 3 – Analisi Critica: Non accettare mai gli output senza la valutazione comparativa. La trasformazione semantica è obbligatoria.
Principio 4 – Integrazione Attiva: Raramente un output è perfetto. Costruisci il risultato integrando il meglio di ciascuna fonte più le tue aggiunte dirette.
Principio 5 – Visione d’Insieme: L’AI vede il dettaglio. Tu mantieni la coerenza complessiva del sistema.
Principio 6 – Override Sempre Possibile: Se tutte le AI convergono ma tu senti diversamente, scegli diversamente. Il giudizio strategico prevale sempre.
Principio 7 – Trasparenza Metodologica: Rendi esplicito il processo. La trasparenza della governance valida la sovranità.
Dal Distant Writing al Pop Management Generalizzato
Il pattern è trasferibile oltre la letteratura. Nel dominio letterario orchestro le AI per amplificare la creatività, mantengo l’autorialità attraverso l’architettura a tre livelli, valido con la community di lettori. Nel dominio organizzativo orchestro i team più le AI per amplificare le capacità organizzative, mantengo la leadership attraverso l’architettura a tre livelli, valido con i risultati e gli stakeholder.
Pattern comune replicabile: consapevolezza (riconosci il rischio di surrender), architettura (struttura la collaborazione su tre livelli con ruoli chiari), governance (delega l’esecuzione, controlla il criterio con le transizioni formalizzate), validazione (i feedback loops continui).
Convergenza dei Tre Framework
La Tri-System Theory di Shaw-Nave, ripresa da Carmignani, identifica il rischio di cognitive surrender e distingue la delega dell’esecuzione dalla delega del criterio. Il TB-CSPN di Borghoff-Bottoni-Pareschi formalizza la struttura Surface-Observation-Computation, i ruoli Supervisor-Consultant-Worker, le transizioni Initiative-Delegation-Authorization. Il Distant Writing Collaborativo più il Social Reading implementano il protocollo verificato attraverso 467 membri del gruppo.
Si crea un circolo virtuoso: la consapevolezza anti-surrender porta a progettare l’architettura corretta, che permette la pratica efficace del distant writing, che genera la validazione attraverso il social reading, che rinforza la consapevolezza iniziale.
CONCLUSIONE
Maurizio Carmignani pone la domanda urgente: come governare la delega del giudizio nell’era del lavoro cognitivo aumentato? Massimo Chiriatti indica che il nodo è distribuire la responsabilità, il controllo, la capacità di giudizio. Borghoff, Bottoni e Pareschi formalizzano l’architettura che unifica il paradigma multi-agente e centauriano.
Il Distant Writing Collaborativo risponde con i fatti. È possibile usare le AI in modo intensivo senza la resa cognitiva. Richiede l’architettura consapevole e la governance strutturata. Produce risultati superiori mantenendo l’autorialità verificabile. È replicabile perché documentato. È validato attraverso i 467 membri del gruppo di social reading.
Il romanzo “E” è proof of concept: dimostra che il TB-CSPN funziona in pratica, valida che la governance previene il surrender, fornisce metodologia replicabile, offre un caso di studio generalizzabile per il Pop Management .
L’Invito
A te autore, manager o lettore: studia i tre framework, sperimenta il protocollo, documenta il processo, condividi il learning. Il laboratorio rimane aperto. Questo è il Pop Management in azione: l’intelligenza collaborativa dove la conoscenza emerge dalla partecipazione, la sovranità mantenuta attraverso l’architettura, il futuro costruito insieme.
NOTA METODOLOGICA FINALE
Questo Prolegomeno è stato scritto usando la metodologia del Distant Writing Collaborativo, dimostrando in pratica i principi teorici che espone.
Per questo testo ho usato una configurazione del distant writing che ha coinvolto tutti e tre i sistemi AI citati, mantenendo invariata l’intera governance a tre livelli: io come Supervisor centaurico per la direzione strategica, la funzione Consultant per l’analisi e la trasformazione, i tre AI come esecutori testuali con ruoli complementari.
Al livello Surface: ho definito la struttura argomentativa con il focus sui tre livelli teorici, integrato i riferimenti con i link verificati (Carmignani su AI4Business, paper TB-CSPN su Springer), stabilito la tesi centrale. Il controllo completo della direzione e dei messaggi chiave è rimasto sempre mio.
Al livello Observation: ho operato come Consultant mappando il mio metodo pratico sul framework teorico TB-CSPN, tracciando le connessioni tra la Tri-System Theory, la governance della delega e l’architettura formale. Ho sviluppato gli esempi concreti dalla mia esperienza reale con i dati verificabili dal documento feedback (21 feedback analizzati, 465 membri del gruppo). L’analisi comparativa e la trasformazione concettuale hanno mantenuto l’accuratezza verificata su fonti e link.
Al livello Computation: ho osservato nella pratica la specializzazione ricorrente dei tre sistemi. Claude ha operato come co-autore principale, articolando il discorso in forma divulgativa accessibile e mantenendo il rigore teorico. ChatGPT ha operato come editor rivedendo l’intero testo e proponendo migliorie editoriali per la sintesi e il ritmo argomentativo. Gemini ha operato come critico letterario verificando la coerenza semantica e l’accuratezza dei riferimenti teorici. L’esecuzione è avvenuta secondo le specifiche ricevute senza autonomia decisionale strategica.
Come emerso durante la scrittura del romanzo “E”, anche qui i tre sistemi hanno mostrato la fluidità caratteristica del metodo: talvolta Gemini ha suggerito formulazioni più precise, talvolta Claude ha affinato distinzioni concettuali, talvolta ChatGPT ha proposto ristrutturazioni narrative.
Integration finale: ho operato come Supervisor centaurico controllando che ogni frase riflettesse la mia visione autentica, verificando ogni esempio sulla mia esperienza diretta documentata, controllando ogni riferimento teorico per l’accuratezza con i link funzionanti, assicurando che la voce finale fosse mia amplificata dalla collaborazione non sostituita da essa. Ho esercitato l’override totale dove necessario. La validazione totale è avvenuta prima della pubblicazione.
La meta-coerenza perfetta tra teoria, metodo e pratica. Il Pop Management che si auto-documenta mentre accade. La dimostrazione vivente che l’intelligenza collaborativa umano-AI può produrre il pensiero complesso mantenendo la sovranità umana totale attraverso la governance strutturata.
Il futuro del lavoro cognitivo: pratica verificata, evidenza raccolta, protocollo replicabile.
160 – continua
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