Come il FAROL misura la competenza nell’IA.
La competenza agentica consiste nel descrivere un lavoro, affidarlo a un’IA, seguirne l’esecuzione e controllare ciò che torna.
Ciò che le persone dicono, e ciò che fanno.
Il diagnostico · autodichiarato
- Un questionario a cui rispondono i vertici e il team
- Mostra ciò che le persone dicono di fare con l’IA, area per area
- E dove la visione di chi dirige e quella di chi esegue non coincidono
Il Raio-X · osservato
- Legge le conversazioni di ogni persona con l’IA, con la sua autorizzazione
- Mostra come lavora davvero, in sei dimensioni
- Ogni punteggio indica da dove è stato ricavato
Contare l’attività misura lo strumento, non la persona.
Il nostro primo strumento contava l’attività. Nel luglio 2026, applicato all’account di prova di un partner sul campo, ha attribuito a una persona che cominciava a usare l’IA i numeri di un professionista. Quei numeri li aveva prodotti l’IA: un agente (un’IA che esegue compiti invece di limitarsi a rispondere) attiva strumenti e crea file a partire da qualsiasi richiesta, anche confusa.
Il tentativo ovvio di correzione, cercare nelle richieste le parole tipiche di un buon uso, ha rovesciato il risultato. La persona alle prime armi ha scritto "fai un piano" nel 41% delle richieste; l’autore del metodo, che pianifica nella progettazione del lavoro, nel 9%.
Misurato su due persone, una delle quali è l’autore del metodo. È un esempio, non una statistica.
Per questo abbiamo rifatto il metodo: oggi una lettura con criteri scritti valuta come ogni persona conduce il lavoro, e ogni punteggio deve indicare il passaggio che lo sostiene.
12modelli internazionali di maturità e prontezza nell’IA
Da dove è partito il FAROL.
Il lavoro è cominciato dentro un’azienda di software, come indice di maturità. Prima di scrivere una domanda, abbiamo catalogato i modelli che esistevano già. Ogni blocco è uno di essi; l’altezza indica quanti gradini ha la scala, da un punteggio continuo a nove livelli.
Società di consulenza, fornitori, università e governi.
Tre vengono da società di consulenza, tre da fornitori di tecnologia, quattro dal mondo accademico e due da governi. Tocca un blocco per vedere il modello.
7riprodotti fedelmente
MIT CISR, Gartner, Deloitte, Cisco, Microsoft, Salesforce e NIST avevano una descrizione sufficiente (livelli, dimensioni e criteri) per essere riprodotti prima di qualsiasi sintesi. Gli altri cinque sono rimasti come riferimento.
Sette misurano l’azienda. Nessuno guarda come ogni persona lavora con l’IA.
I modelli misurano l’organizzazione, il rischio, la tecnologia o l’agente in produzione. L’unico che guarda la persona, il TRI, misura l’atteggiamento che dichiara verso la tecnologia. Da qui il FAROL è passato dalla maturità alla competenza: ha cominciato a leggere la pratica di ciascuno.
I dodici modelli in tabella
Catalogo del FAROL del 7 aprile 2026 (matrice dei modelli), a partire dai documenti pubblici di ciascuna organizzazione. "Livelli" è il numero di stadi che il modello stesso descrive; il NIST AI RMF ha quattro funzioni invece di livelli, e il TRI dà un punteggio continuo. Forrester/IBM è entrato solo come citazione, senza un testo che ne descrivesse i livelli.
Competenza, non maturità.
Un indice di maturità descrive a che livello si trova l’azienda rispetto a un metro fisso. Nell’IA anche il metro si muove: ciò che era avanzato pochi mesi fa diventa la base. Per questo il FAROL misura, a ogni lettura, dove si trovano la persona e l’azienda e dove si trova la frontiera.
L’uso dell’IA per lavoro, in Brasile.
In Brasile, il 57% delle conversazioni negli account individuali di Claude riguarda il lavoro; nel mondo, il 43%. È un calcolo del FAROL sui dati pubblici dell’Anthropic Economic Index, nella finestra di maggio 2026. La stessa Anthropic colloca il Brasile tra i paesi con la quota più alta di uso per lavoro, nel rapporto di gennaio 2026.
Rapporto di gennaio 2026 dell’Anthropic Economic Index: anthropic.com/research/anthropic-economic-index-january-2026-report
I limiti.
- La scala del Raio-X è in fase di taratura, con un campione piccolo e valutatori umani.
- Il punteggio dipende dal modello che esegue la lettura; misuriamo questa variazione.
- Non abbiamo ancora seguito un’azienda intera per più cicli.
- Niente di quanto scritto qui è una promessa di guadagno di produttività.
Raccontaci che cosa vuole risolvere la tua azienda.
Risponde chi conduce il lavoro. La prima conversazione serve a capire se ha senso e da dove cominciare.
- Scrivi su WhatsApp o per e-mail.
- Fissiamo una conversazione con chi conduce il lavoro, per capire se ha senso e da dove cominciare.
- Se ha senso, ricevi una proposta scritta: team, tempi, consegna e prezzo, prima di qualsiasi impegno.