C'è una scena in Project Hail Mary (libro prima, film adesso) che mi è rimasta addosso più di certi speech tecnici.
Grace e Rocky non condividono niente: non la biologia, non i sensi, non il modo di percepire il tempo, tantomeno una lingua. Eppure, partendo da una lavagna e dalla matematica come unico terreno comune, costruiscono, letteralmente un mattoncino alla volta, un canale di comunicazione tra due forme di intelligenza che non avevano nessun motivo strutturale per capirsi.
Ed è un caso rarissimo (per i miei gusti eh!) in cui l'adattamento non tradisce il libro. Anzi. Il film riesce a trasmettere una cosa che di solito si perde per strada: la tenerezza di quel processo. Non è solo problem solving davanti a una lavagna. È pazienza verso la diversità radicale dell'altro, e la voglia genuina di costruire un punto di contatto pur restando, ognuno, irriducibilmente sé stesso. (Tra l'altro la parte di convivenza e delle diversità, nel film ha tratti quasi comici resi benissimo).
Se non l'avete ancora visto, fatelo. Se avete letto il libro, fidatevi: non ve lo rovina.
In questi giorni sto leggendo anche La lingua colora il mondo di Guy Deutscher, e le due letture si sono messe a dialogare da sole, senza bisogno del mio permesso consapevole.
L'idea di fondo: il linguaggio non si limita a descrivere la realtà, la struttura. Chi parla lingue diverse non vede le stesse cose con etichette diverse: le percepisce, le categorizza, ci ragiona sopra in modo parzialmente diverso. Il linguaggio è lo strumento, ma è anche la lente.
Rocky e Grace lo vivono alla lettera: non stanno solo traducendo parole, stanno negoziando un modo condiviso di rappresentare la realtà (colori come note musicali, concetti spaziali che non hanno un equivalente diretto) prima ancora di potersi dire "ciao".
Se ti interessa il tema delle prospettive parziali che, messe insieme, restituiscono una verità che nessuna da sola potrebbe darti, leggi anche il mio articolo qui!
Ogni giorno, in boosha AI, nel mondo agentico che costruiamo, facciamo esattamente questo. Non in senso romantico: letteralmente.
Un LLM "ragiona" per pattern statistici su token. Un tool esterno parla JSON, o un protocollo come MCP. Un sistema legacy parla SQL o un formato proprietario vecchio di vent'anni. Un umano nel loop parla linguaggio naturale, ambiguo, pieno di contesto implicito che nessuno ha mai scritto in uno schema.
Se pensi che MCP sia il MASTER CONTROL PROGRAM di Tron, forse dovresti leggere il mio articolo qui!
Siamo, letteralmente, Rocky e Grace ovunque: entità che "percepiscono" e ragionano in modi strutturalmente diversi, che devono costruire un terreno comune per collaborare. E il nostro lavoro da AI developer e Solution Architect è esattamente quello di Grace alla lavagna: non forzare l'altro a diventare come noi, ma trovare, o inventare, il protocollo, l'astrazione, il mattoncino che permette a due mondi diversi di capirsi senza che nessuno dei due perda ciò che lo rende quello che è.
Se vuoi scoprire di più su cosa significa costruire, un mattoncino alla volta(letteralmente!), leggi anche il mio articolo qui!
Quando disegniamo memoria e stato per un agente, stiamo decidendo cosa di un'interazione conta come "significato" da portare avanti. Quando orchestriamo più agenti che devono discutere tra loro, stiamo costruendo la lavagna di Grace in scala: un protocollo condiviso tra intelligenze che ragionano in modi non sempre compatibili by design.
Se vuoi scoprire di più su come il feedback dell'utente diventi parte di questo stesso protocollo condiviso, invece che un semplice pollice su o giù, leggi anche il mio articolo qui!
Non è un caso che uno dei percorsi che stiamo costruendo in BOOSHA AI parta proprio da lì: agente vs workflow, anatomia di un agente, poi tool e MCP: cioè, letteralmente, come dare a un agente un modo di "toccare" un mondo che non parla la sua lingua nativa. Ogni puntata è un piccolo esercizio di traduzione tra domini che di default non si capiscono.
Il percorso è #ProjectKnowledge: sei puntate sul Microsoft Agent Framework, tutte a mia firma, con un filo conduttore preciso, il Debate Club, dove più agenti discuteranno una tesi usando dati reali, non ricordi dell'LLM.
Ogni episodio segue lo stesso schema, non per caso: si parte dalla teoria, poi si guarda lo stesso argomento attraverso la lente di una voce del panorama AI (Karpathy, LeCun, e altri), si passa alla pratica con i notebook, e si chiude con le pillole di Boosha: piccoli spunti pensati apposta per incuriosire, non per esaurire il discorso. Perché anche qui il motore è lo stesso di Grace davanti alla lavagna: è la curiosità che spinge a costruire il mattoncino successivo, non la pretesa di avere già tutte le risposte.
Trovate tutte le puntate raccolte man mano che escono in questa playlist, ma trovate anche il corso di Marco su ChatGPT e quello di Mauro su Claude.
Per me, poi, c'è anche un pezzo più personale. Mettersi davanti a una telecamera e spiegare qualcosa che di solito vivo chiusa in un IDE e un terminale, un mondo di log, è un altro modo di uscire dal guscio 🐢, esattamente come mi succede ogni volta che parlo di questi temi sia qui nel blog che dal vivo. E se lo faccio, è perché in questa tribù la voglia di condividere alla fine vince sempre sulla paura di farlo.
Grazie Giada e Mario! (#ToInfinityAndBeyond)
E non sono l'unica a portare avanti un pezzo di questo percorso: a seguire altri corsi verticali firmati dai miei colleghi, ognuno sul suo argomento. Li trovate man mano che escono sul canale YouTube e sul sito di Boosha. Non perdeteveli.
Non vi dico tutto questo per vendervi un corso (quello lo trovate comunque nel nostro canale, gratis). Ve lo dico perché Project Hail Mary rende visibile, con calore ed emozione, qualcosa che nel nostro lavoro quotidiano rischia di restare puro problem solving tecnico: costruire ponti tra intelligenze diverse è un atto che richiede cura, non solo competenza.
Grace non riesce a comunicare con Rocky perché è più intelligente. Ci riesce perché non smette mai di provare a capirlo per quello che è, invece di aspettarsi che diventi come lui. (E lo fanno entrambi, con una curiosità alla base che muove e crea connessioni).
E soprattutto ci riesce perché non lo fa in SOLO MODE. Anche i nostri limiti, quelli che troviamo ogni volta che un agente non "capisce" un altro sistema, non sono muri contro cui sbattere. Sono lo stimolo che ci fa costruire il mattoncino successivo, ed è molto più facile trovarlo insieme che da soli.
Guardatevi il film. Leggete il libro, se vi va di andare più a fondo. E se vi va di vedere dove stiamo andando con #ProjectKnowledge, la playlist la trovate qualche riga più su.
Se poi vi viene voglia di parlare di linguaggio, percezione e agenti davanti a un caffè, o come diciamo a Palermo, a una bella birra atturrunata, i'm in!.
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