Osserva abbastanza a lungo le tue persone migliori al lavoro e noterai una cosa. Hanno dei modelli.
Un grande venditore affronta una chiamata importante con una chiara percezione di ciò che conta. Cerca l'ultima conversazione, identifica il vero acquirente, scopre l'obiezione non dichiarata e rintraccia la promessa fatta da qualcuno tre settimane prima che non è mai apparsa negli appunti.
Un responsabile dell'assistenza di alto livello legge un'escalation del cliente in modo diverso da tutti gli altri. Al di là del ticket stesso, coglie il tono, la cronologia, il valore del cliente, il dolore legato al prodotto e i segnali sottili che suggeriscono che un piccolo problema sta per diventare qualcosa di molto più grande.
Un leader finanziario guarda oltre i numeri sulla pagina. Capisce quali movimenti contano, quali sono rumore di fondo e quali necessitano di una storia prima della riunione del consiglio di amministrazione.
Questo è un lavoro da cui molte aziende dipendono ogni giorno, eppure spesso rimane difficile da catturare, organizzare e da cui imparare.
Lo chiamano esperienza, giudizio, gusto o conoscenza istituzionale, ma in pratica queste qualità possono diventare un modo elegante per giustificare decisioni che rafforzano presupposti e preferenze esistenti.
Le aziende di IA stanno iniziando a chiamarlo "skills" (competenze).
Ne parlerò in diretta venerdì alle 10:00 PT. Iscriviti a Skills 101 se vuoi la versione pratica.
Cos'è una Skill. Dove si inserisce. Come smettere di rispiegare lo stesso lavoro a Claude e ChatGPT. Iscriviti gratuitamente a Skills 101.
Il Lavoro Ha Già un Metodo
Ogni azienda ha modi di fare le cose che sono più specifici di quanto creda.
Il modo in cui le vendite si preparano per un rinnovo.
Cosa fanno i team di prodotto per trasformare il feedback dei clienti in priorità. Come il marketing sa se una campagna sta effettivamente funzionando. Quando l'assistenza decide che è il momento di escalare un problema. Il processo che l'ingegneria usa per revisionare le modifiche rischiose. Come la finanza dà un senso a ciò che è cambiato nel business.
Parte di questo è scritto. La maggior parte è sparsa tra documenti, thread di Slack, template, vecchie presentazioni, chiamate di onboarding e le teste delle persone che sono in giro da abbastanza tempo per saperne di più.
Quella conoscenza è solitamente trattata come uno sfondo, ma sta per diventare infrastruttura.
Gli agenti sono utili solo quando capiscono più del compito stesso. Devono capire il metodo che c'è dietro.
L'Accesso è la Parte Facile
Con l'IA, le persone tendono a iniziare con l'accesso ai dati.
Collega l'agente al CRM. Imposta l'integrazione con Slack. Fornisci l'accesso a Google Drive. Abilita la connettività con GitHub. Stabilisci una connessione al data warehouse.
Tutto questo conta. Un agente senza accesso sta per lo più indovinando.
Ma l'accesso non crea un buon lavoro. Un agente può leggere ogni nota di vendita e comunque non cogliere la forma di un affare.
Può cercare in ogni ticket di assistenza e comunque non riconoscere il cliente che necessita di attenzione immediata. Un modello può aprire ogni documento di prodotto e comunque produrre un PRD che suona giusto ma che perde la decisione effettiva.
La sfida è aiutare l'agente a capire come la tua azienda affronta il lavoro, non espandere l'accesso dell'agente alle informazioni.
È qui che le skills contano.
Una Skill è un Modo di Lavorare Riutilizzabile
Una skill è più di un prompt.
Mentre un prompt dice all'agente cosa fare in un momento specifico, una skill cattura un modo di lavorare ripetibile.
Questo permette all'agente di applicare lo stesso approccio ogni volta che si presenta quel tipo di compito.
Può includere istruzioni, esempi, template, checklist, script, riferimenti e regole pratiche. La forma tecnica può variare. La versione di Anthropic usa una semplice cartella con un file SKILL.md e file di supporto opzionali. Altri sistemi useranno i propri formati.
Una skill impacchetta una procedura.
Cattura i passaggi che qualcuno segue e il giudizio che applica. Documenta anche i casi limite che controlla e lo standard di qualità che si aspetta.
Le skill per la preparazione delle chiamate di vendita potrebbero coprire come leggere la cronologia del cliente, quali rischi evidenziare, come inquadrare le domande aperte e che aspetto ha un briefing utile.
Per i post-mortem sugli incidenti, una skill potrebbe coprire come ricostruire la timeline. Può anche insegnare alle persone a separare le cause dai sintomi, scrivere senza colpevolizzare e trasformare l'apprendimento in azione.
Quando si creano presentazioni per il consiglio di amministrazione, una skill potrebbe coprire quali metriche contano. Può mostrare come spiegare le variazioni, cosa appartiene all'appendice e dove la storia di solito si rompe.
La skill è il metodo reso riutilizzabile.
Dati, Connettori, Skills e l'Evoluzione verso i Plugin
La prima sfida per i sistemi di IA è stato l'accesso.
I modelli avevano bisogno di un modo per raggiungere le informazioni e i sistemi dove il lavoro avviene realmente. Questo ha portato a connettori, MCP, API e integrazioni di dati che potevano esporre documenti, database, applicazioni e registri aziendali a un'IA.
Questo è stato un passo necessario. Ma l'accesso da solo non crea un comportamento utile.
Un connettore può esporre Salesforce. Non può insegnare a un agente come il tuo team gestisce una revisione delle previsioni.
Google Drive può essere connesso, ma questo da solo non dice a un agente quale vecchia presentazione per il consiglio vale la pena copiare e quale dovrebbe essere ignorata.
Un'API può restituire ticket di assistenza, ma non può spiegare come il tuo responsabile dell'assistenza più efficace determina quali problemi sono veramente urgenti.
È qui che entrano in gioco le skills.
Dati e connettori forniscono contesto.
Le skills forniscono giudizio, processo e modi di lavorare ripetibili.
I plugin erano in realtà la combinazione di entrambi. Raggruppavano l'accesso ai sistemi con la capacità di eseguire azioni e flussi di lavoro.
In questo senso, i plugin facevano parte dell'evoluzione.
Prima sono arrivati i dati e i connettori.
Poi sono arrivate le skills.
La prossima generazione combina entrambi in sistemi intelligenti che possono accedere alle informazioni, capire come il lavoro viene svolto e agire.
Questa è la parte che approfondirò in diretta venerdì. L'accesso introduce gli agenti al lavoro. Le skills insegnano loro come il lavoro viene svolto.
Mostrerò lo stack, il flusso di lavoro e da dove iniziare.
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Il Modello è Più Vecchio dell'IA
Questo continua ad accadere nell'informatica.
I comandi Unix hanno reso riutilizzabili le operazioni utili.
Gli script shell hanno reso riutilizzabili le sequenze.
Le librerie hanno reso riutilizzabile il codice.
Le API hanno reso riutilizzabili i servizi.
I flussi di lavoro hanno reso riutilizzabili i processi aziendali.
Le skills rendono riutilizzabile il giudizio.
Questa è la parte a cui vale la pena prestare attenzione.
L'IA non ha inventato il desiderio di impacchettare la competenza. Il software si è sempre mosso in quella direzione.
Ciò che è cambiato è l'esecutore.
Per decenni, gli umani hanno dovuto leggere il manuale e applicarlo. Ora gli agenti possono caricare il manuale, usare strumenti, ispezionare file, eseguire script e continuare.
Il manuale può diventare attivo.
Questo cambia il valore della documentazione su come il lavoro viene svolto.
La Libreria di Skills Diventa l'Asset
Immagina due aziende che usano lo stesso modello all'avanguardia.
Una collega il modello ai suoi sistemi.
L'altra collega il modello ai suoi sistemi e gli fornisce una libreria di skills costruita a partire dal miglior lavoro dell'azienda.
La seconda azienda ha un asset diverso.
I suoi agenti sanno come l'azienda si prepara per le chiamate di vendita, revisiona i contratti, scrive i brief di lancio, indaga sui bug, gestisce le escalation, riassume la ricerca e spiega la performance finanziaria.
Non perfettamente o magicamente.
Ma abbastanza costantemente da fare la differenza.
Ogni skill diventa un piccolo pezzo di leva operativa.
Una buona skill impedisce che lo stesso errore venga corretto due volte.
Una migliore alza l'asticella per tutti coloro che la usano.
Una grande cattura un giudizio che una volta richiedeva anni per essere costruito.
Ecco perché una libreria di skills funge da manuale operativo per l'azienda che gli agenti possono effettivamente usare.
Le Skills Migliori Saranno Private
Ci saranno marketplace pubblici di skills.
Alcuni saranno utili. La maggior parte sarà generica.
Le skills più preziose vivranno all'interno delle aziende perché i metodi più preziosi sono specifici.
Il tuo processo di escalation clienti, la lente di qualificazione delle vendite e i tuoi standard di revisione del prodotto.
Il formato che usi per gli aggiornamenti al consiglio, le posizioni legali di riserva su cui fai affidamento e la voce che definisce il tuo marchio.
Anche il modo in cui decidi cosa conta.
Questa è la conoscenza che i concorrenti non possono scaricare.
Un agente generico può arrivare con un'ampia conoscenza di vendite, assistenza, finanza, prodotto e ingegneria.
Ciò che lo rende utile all'interno della tua azienda è imparare i processi specifici, le decisioni e le lezioni che il tuo team ha accumulato nel tempo.
Inizia dal Lavoro
Ecco perché la prima strategia di IA di ogni azienda dovrebbe essere una libreria di skills.
Prima di scegliere le piattaforme, mappa il lavoro ripetuto.
Trova i flussi di lavoro in cui le persone esperte superano costantemente tutti gli altri.
Cerca i compiti che coinvolgono giudizio, non solo impegno.
Chiamate di vendita, ricerca clienti, escalation di assistenza, PRD, post-mortem sugli incidenti, contratti, previsioni, lanci, analisi competitiva, note di rilascio. Nessuna di queste è il lavoro. Sono tutto ciò che gli ruota attorno.
Poi chiediti cosa fa di diverso la persona migliore del team e cosa tutti gli altri tendono a trascurare.
Cosa cattura per prima la loro attenzione?
Cosa tende a essere trascurato?
Quali esempi modellano il loro approccio?
Quali domande si ripetono?
Quali errori stanno cercando di evitare?
Come definiscono il successo?
Questa è la materia prima. Trasformala in una skill, mettila in uso, continua a migliorarla e tieni il proprietario vicino al lavoro.
Un'azienda ha bisogno di alcune skills che rendano il lavoro importante più coerente.
La libreria può crescere da lì.
La Vera Strategia IA
Le aziende otterranno il massimo dagli agenti quando smetteranno di trattare l'IA come uno strato di intelligenza generica spruzzato sull'azienda e invece la incorporeranno profondamente nei flussi di lavoro dove può guidare risultati reali.
Fai qualcosa di più pratico.
Insegna agli agenti come funziona realmente il business.
Trasforma il giudizio ripetuto in sistemi riutilizzabili.
Rendi i metodi dei migliori performer più facili da applicare, più facili da migliorare e più difficili da perdere.
Questo è il cambiamento.
Il vantaggio IA di un'azienda deriverà dal lavoro che insegna al modello a fare bene, piuttosto che dal modello che sceglie.
Ogni azienda ha un modo di operare.
La maggior parte è invisibile.
Le skills lo rendono visibile.
Le librerie di skills lo rendono riutilizzabile.
La tua azienda ha già delle skills.
Sono sedute in vecchi documenti, thread di Slack, chiamate con i clienti, rituali di revisione, appunti di onboarding e nelle teste delle persone che sanno come il lavoro viene realmente svolto.
Venerdì alle 10:00 PT, parlerò di Skills 101 in diretta.
Mostrerò come smettere di rispiegare lo stesso lavoro a Claude e ChatGPT e iniziare a impacchettare le istruzioni in modo che l'IA possa farlo di nuovo a modo tuo.
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