IL FIATO sul collo

Progetto in corso di studio di Marcello Gambetti © Tutti i diritti riservati

Immagina di avere un assistente personale che osserva come lavori al computer, capisce le tue routine noiose e le automatizza senza che tu debba muovere un dito. Il progetto FIATO è proprio questo: un tool per rendere l’ufficio più smart e meno stressante.

Cos’è FIATO

FIATO sta per Full Intelligent Agentic Tasks Operator, un agente AI fatto apposta per Windows che ti aiuta con le attività ripetitive dell’ufficio. Invece di registrare i tuoi clic come un vecchio macro, capisce cosa vuoi fare davvero, tipo gestire mail o aggiornare Excel.

Funziona in tre modi semplici: prima osserva passivamente quello che fai, poi passa all’assistente che ti suggerisce passi pronti, e alla fine va in automatico con conferme per non sbagliare.

Le caratteristiche principali

  • Osservazione furba: Registra azioni, screenshot e pattern senza invadere, usando OCR per leggere lo schermo e capire sequenze come “apri mail, salva allegato, aggiorna file”
  • Suggerimenti intelligenti: Ti dice “Ehi, stai rifacendo quel task di ieri, lo preparo io?” con un clic per confermare, come una segretaria virtuale.
  • Automazione sicura: Esegue tramite API o UI, ma sempre con checkpoint, undo e kill-switch (tipo CTRL+ALT+ESC) per evitare casini.

Usa Python, Vision AI e LLM locali per tutto, tenendo i dati sul tuo PC senza rischi privacy.

Confronti con altri tool

ToolFocusSimile a FIATO?Differenza
Microsoft CopilotCloud e APIParzialePiù generale, meno su UI desktop specifica microsoft+1
Jitterbit AIWorkflow aziendaliSì per automazionePiù enterprise e cloud, non osserva desktop jitterbit
ByteBotAgente desktopMoltoInteragisce naturale, ma meno enfasi su ufficio italiano datamasters
Gumloop/RelayAgentic workflowParzialeBuilder no-code, non impara da osservazione utente gumloop

FIATO si distingue perché è “intent-based”: inferisce l’intenzione, non copia gesti, rendendolo robusto contro cambiamenti interfacce.

Cosa ci riserva il futuro

Il piano prevede un MVP in 2-3 mesi per task base, poi full agentico in 6 mesi riducendo il lavoro del 60-70%, e versione enterprise con report e sicurezza top.

Potrebbe cambiare l’ufficio: meno ore su roba ripetitiva, più tempo per cose creative, ma con umani sempre al comando per errori complessi. Rispetto ad altri, la sua natura locale e focus su tool come ERP/SAP lo rende unico per PMI italiane.

Abbiamo inventato gli schiavi perfetti e vogliamo ancora lavorare

Piccola meditazione sull’umanità che preferisce la catena alla libertà, purché sia una catena familiare.

C’è un paradosso che percorre la storia dell’uomo come un filo rosso — o forse color ruggine, viste le catene. Ogni volta che l’ingegno umano partorisce uno strumento capace di sostituire la fatica, la prima reazione collettiva non è l’esultanza, ma il lutto. Non per la macchina che arriva, ma per il lavoro alienante che se ne va. Come se una vita trascorsa a svuotare cassetti fosse un’identità da difendere.

L’intelligenza artificiale è oggi l’erede digitale di quel lungo pedigree. Abbiamo costruito — con anni di calcoli, investimenti e insonnie — qualcosa che può scrivere, analizzare, organizzare, rispondere, progettare, tradurre e fare il caffè metaforico a qualsiasi ora del giorno e della notte. Abbiamo creato, in sostanza, l’assistente perfetto. E la risposta dell’umanità è stata, con sobria coerenza storica: «Sì, ma mi toglierà il lavoro?»

«L’uomo è l’unico animale capace di costruirsi una gabbia d’oro e poi passare il tempo a lamentarsi che è troppo lucida.»

Il filosofo e scrittore napoletano Luciano De Crescenzo — che di arguta umanità se ne intendeva — aveva già intuito tutto decenni fa. Osservava che la tecnologia ci avrebbe restituito, prima o poi, una condizione simile a quella dei cittadini greci nell’antichità: liberi dal lavoro meccanico grazie a chi — o cosa — lo svolgeva al loro posto, con tutto il tempo del mondo per pensare, creare, discutere, oziare con dignità. I Greci la chiamavano scholè: il tempo libero come condizione suprema dell’esistenza civile. Noi l’abbiamo ribattezzata “disoccupazione” e ci siamo messi a tremare.

Non è stupidità, intendiamoci. O meglio: non è soltanto stupidità. È qualcosa di più sofisticato — una forma di miopia strutturale che attraversa le epoche con la stessa puntualità dell’influenza invernale. Accadde con il telaio meccanico, con la catena di montaggio, con i computer che avrebbero “eliminato” le segretarie. Ogni volta, la domanda è sempre quella: chi mi protegge?

La risposta giusta sarebbe: tu stesso, organizzandoti. Quella praticata è: aspettare che qualcuno lo faccia per te, magari lo stesso qualcuno che possiede le macchine.

«Se la tecnologia ci libera dal lavoro ripetitivo ma i frutti di quella libertà vanno tutti a chi possiede la tecnologia, non è una rivoluzione. È un cambio di guardia ai cancelli.»

Perché qui sta il nodo, quello vero. Il problema non è l’intelligenza artificiale. Il problema è chi la governa, chi la possiede, chi decide per quali scopi impiegarla e a beneficio di chi distribuirne i vantaggi. Se una macchina elimina cinquecento posti di lavoro in un’azienda e i profitti risultanti vanno interamente agli azionisti, non è la macchina ad aver fallito — è il sistema attorno a essa. La macchina è neutrale. Fa quello che le si chiede. Ed è qui che l’umanità dovrebbe concentrare le proprie energie: non nel boicottare lo strumento, ma nel pretendere con forza di partecipare ai frutti del suo utilizzo.

Invece, con una certa fantasia masochistica, ci ostiniamo a difendere il lavoro-che-era. Il call center alle tre di notte. La contabilità compilata a mano. Il form da riempire in triplice copia. Lavori che nessuno ama, che tutti sopportano, che molti odiano. Eppure, all’idea di perderli, scatta qualcosa di antico e viscerale: meglio il diavolo che conosci.

La rivoluzione industriale aveva già servito questo copione. I luddisti inglesi distrussero i telai meccanici non per ignoranza, ma per disperazione — perché non avevano strumenti per negoziare la transizione. Oggi quegli strumenti esisterebbero. La differenza è che allora non c’era scelta. Oggi ce n’è una: usare l’AI come leva per ridistribuire il lavoro, non per intensificarlo.

Immaginate — solo per un momento — un mondo in cui un software fa le fatture, gestisce le email burocratiche, riepiloga le riunioni e ottimizza i turni. E il tempo così liberato viene davvero restituito alle persone: per fare cose che piacciono, per crescere, per riposare, per stare con i figli, per scrivere, per cucinare, per guardare il cielo. Scandaloso? Ozioso? O semplicemente: civile?

Luciano De Crescenzo avrebbe detto che è semplicemente partenopeo. E avrebbe avuto ragione.

Il punto non è che l’AI sia buona o cattiva. È che siamo noi, collettivamente, a decidere cosa farne. Possiamo usarla per lavorare di più e peggio, a beneficio di pochi. Oppure possiamo usarla per lavorare meno e meglio, a beneficio di molti. La tecnologia non ha opinioni in merito. Noi sì. Sarebbe il momento di esprimerle — preferibilmente in sedi più efficaci di un commento social.

Nel frattempo, da qualche parte, un algoritmo sta già rispondendo alle email di qualcuno. La domanda è: quel qualcuno sta finalmente leggendo un libro, passeggiando, o ha semplicemente aperto altre cinquanta email?

Ispirato liberamente al pensiero di Luciano De Crescenzo, che probabilmente avrebbe trovato tutto questo molto divertente — e molto, molto prevedibile.

L’Intenzione Esterna del Software


Mi è capitata tra le mani una riflessione che mi ha lasciato a bocca aperta. Stavo guardando un reel di un noto esperto giapponese di Intelligenza Artificiale — uno di quelli che vede il futuro prima degli altri — e parlava dei rischi e delle potenzialità di un particolare tipo di agente IA.
Non parliamo delle solite chat a cui chiedi “scrivimi una mail”. Qui parliamo di agenti che funzionano per obiettivi (goal-oriented).
La differenza che cambia tutto
Fino a ieri, la mia idea di automazione era semplice: io do le istruzioni, la macchina le esegue. Un workflow lineare: “Cerca questo, riassumi quello, invia a tizio”. È il classico approccio procedurale. Noi controlliamo il percorso, passo dopo passo.
Ma gli agenti di nuova generazione invertono il paradigma. Tu non gli dici cosa fare, gli dici cosa ottenere. Gli dai il risultato finale — il “Cosa” — e lasci che sia l’agente a decidere autonomamente il “Come”. L’agente esplora, prova, sbaglia, corregge la rotta e alla fine ti consegna il pacchetto pronto.

Mentre ascoltavo questa cosa, mi è scattato un cortocircuito mentale con il Transurfing. Chi ha letto i libri di Zeland sa che uno dei pilastri fondamentali è il distacco dai mezzi.
Zeland spiega chiaramente che l’errore più comune che facciamo è cercare di pianificare ogni singolo passo verso un obiettivo. Questo attiva l’intenzione interna (lo sforzo, la lotta), che spesso crea “potenziali superflui” e resistenze. Il segreto del Transurfing è invece la diapositiva del fine: visualizzare il risultato come già realizzato, proiettarsi nel futuro e lasciare che sia l’Intenzione Esterna a tracciare la rotta nello Spazio delle Varianti.
Incredibile, no? Un agente IA fa esattamente questo:

  • Riceve la Diapositiva: Tu gli dai l’obiettivo finale (il risultato già compiuto).
  • Ignora il Percorso Predefinito: Non segue un binario rigido, ma naviga nell’incertezza.
  • Attiva l’Intenzione Esterna (Digitale): Si muove in modo non lineare per far collassare la variante corretta nella realtà (il tuo file finito, la tua ricerca completata).
  • Attiva l’Intenzione Esterna (Digitale): Si muove in modo non lineare per far collassare la variante corretta nella realtà (il tuo file finito, la tua ricerca completata).

  • Perché questo ci deve far riflettere?
    Il modo in cui stiamo programmando le macchine sta diventando speculare al modo in cui dovremmo programmare la nostra realtà secondo le leggi metafisiche.
    Se l’essere umano fatica a “mollare la presa” e a smettere di voler controllare il percorso, la macchina lo fa per natura. Un agente IA non si preoccupa del “come” farà a trovare quell’informazione; sa che l’obiettivo esiste e inizia a muoversi finché non lo raggiunge.
    Forse, studiare il funzionamento di questi agenti autonomi può aiutarci a capire meglio come funziona la nostra mente quando deve manifestare un obiettivo. Se riusciamo a dare un comando alla tecnologia e a fidarci del processo, perché non riusciamo a fare lo stesso con il campo di infinite possibilità di cui parla il Transurfing?
    In conclusione: stiamo costruendo strumenti che non sono solo utili, ma che sono dei veri e propri modelli meccanici di leggi universali. Forse il futuro non è imparare a dare ordini migliori, ma imparare a definire meglio la nostra “diapositiva” e lasciare che il sistema (che sia un software o l’universo) trovi la strada più breve per noi.