Oggi costruiamo team a piramide. Un leader, diversi manager, molti collaboratori individuali. Nel mondo dell'AI, quale configurazione di team ha più senso? Ecco alcune alternative: Prima, la piramide corta. I manager diventano manager di agenti. Il lavoro svolto dai collaboratori individuali di un tempo diventa il carico di lavoro degli agenti. Tutti si spostano a un livello di astrazione nel lavoro. Questa configurazione riduce il numero di dipendenti dell'85% (1:7:49 -> 1:7). Il rapporto manager-collaboratore individuale passa da 1:7 a 1:1. Il rapporto manager-agente rimane 1:7. Secondo, il razzo 🚀! Un direttore, sette manager, 21 dipendenti. Tutti nell'organizzazione gestiscono agenti, ma questi agenti riflettono la loro anzianità. Il direttore gestisce un capo di stato maggiore AI, i manager sono player-coach, eseguendo obiettivi e formando/allenando altri su come manipolare l'AI con successo, il che riduce il campo di controllo della metà. Questa configurazione riduce il numero di dipendenti (1:7:49 -> 1:7:14) del 53%. Il futuro non è una taglia unica. Ecco il colpo di scena: non ogni dipartimento di un'azienda adotterà la stessa struttura organizzativa. L'impatto dell'AI varia drammaticamente in base alla funzione, creando un mondo in cui la forma di un'azienda diventa più sfumata che mai. I team di vendita probabilmente manterranno piramidi tradizionali o razzi. Le relazioni guidano le entrate, e l'empatia umana, la creatività e le capacità di negoziazione rimangono insostituibili. I modelli classici di campo di controllo si applicano ancora quando fiducia e rapporto sono fondamentali. I team di R&D presentano la maggiore opportunità per la trasformazione della piramide corta. La generazione di codice è il primo vero product-market fit dell'AI, generando il 50-80% del codice per le aziende leader. Il successo e il supporto dei clienti potrebbero evolversi in modelli ibridi: l'AI gestisce le richieste di routine mentre gli esseri umani gestiscono le escalation complesse e gli account strategici. Il tradizionale strato di middle management si trasforma in qualcosa di completamente nuovo. Questa evoluzione sfida tutto ciò che sappiamo su come scalare i team in modo efficace. La vecchia saggezza di 6-7 report diretti si rompe quando i manager supervisionano sia i report umani che gli agenti AI. Il carico di reclutamento che storicamente giustificava le gerarchie di management si trasforma anch'esso. Invece di trovare e sviluppare talenti umani, i manager si concentrano sempre più sulla configurazione delle capacità dell'AI e sull'ottimizzazione della collaborazione uomo-AI. Se l'azienda modifica il suo organigramma, quale organigramma immagini per il tuo team?