Il dato dell’80%: cosa misura realmente

Nel rapporto How employment is changing at Anthropic, redatto da Nathan Wilmers, Regina Catipon, Maxim Massenkoff e Peter McCrory, gli autori affermano che “Claude sessions amount to around 80% idly waiting for human input”. Questa affermazione si riferisce alle sessioni a più turni gestite da dipendenti di Anthropic, non agli utenti esterni di Claude.

In pratica, l’agente lavora attivamente per circa un quinto del tempo totale della sessione; il restante 80% è speso in attesa che la persona legga, risponda, approvi o prenda una decisione. Un ingegnere citato nel rapporto descrive il fenomeno con l’espressione “bottlenecking the agents”, ovvero che sono gli esseri umani a creare il collo di bottiglia per gli agenti.

Il risultato è il rovescio della temuta “IA che sostituisce il lavoro umano”: qui, la limitazione è la capacità di risposta dell’operatore.

Come Anthropic ha calcolato l’attesa

Il calcolo è basato su una semplice sottrazione: il tempo totale della sessione (wall‑clock) meno il tempo di lavoro attivo dell’agente. I dati provengono da sistemi interni che raccolgono informazioni da:

    • uso dell’IA;
    • sondaggi interni;
    • messaggi su Slack;
    • calendari;
    • registri delle assunzioni;
    • 17 interviste ai dipendenti.

Per il grafico sulle ore degli agenti, il rapporto definisce “lavoro” come l’esecuzione del modello e l’uso attivo degli strumenti, escludendo le attese superiori a 30 minuti. Con questa definizione, ad agosto gli agenti avevano lavorato sei volte le ore dei dipendenti che li dirigevano. Per l’80 % la definizione non è ripetuta e il periodo di riferimento non è specificato.

Limiti della misura

La valutazione è limitata a dipendenti Anthropic; nessun terzo può verificare i dati. Gli autori avvertono che molte pratiche aziendali non sono rappresentative del mercato più ampio, quindi il valore non può essere generalizzato.

Inoltre, la percentuale è una media unica, priva di distribuzione temporale. Potrebbe mescolare sessioni con scambi rapidi e sessioni lasciate aperte per ore, senza indicare come queste ultime siano trattate.

La pagina non scompone l’attesa per tipologia (permessi, lettura, decisioni), impedendo di stimare il costo reale di ogni conferma richiesta all’agente.

Le quattro cause principali dell’attesa

Il rapporto individua quattro numeri che spiegano da dove nasce l’attesa:

    • Meta‑lavoro: tempo speso a dirigere gli agenti invece di svolgere il compito stesso. È passato dal 10 % delle sessioni interattive nell’autunno 2025 al 22 % nella primavera 2026, stimato da un classificatore automatico su 2.000 riassunti di una riga.
    • Istruzioni permanenti: documenti scritti per gli agenti, passati da poche centinaia nel luglio 2025 a circa 8.500 un anno dopo. Il rapporto non menziona specifici formati come CLAUDE.md.
    • Lettura: per i gruppi non tecnici, l’output delle sessioni interattive richiederebbe più di mezza settimana lavorativa per essere letto interamente (assunzione di 0,75 parole per token e 250 parole al minuto).
    • Riunioni: il tempo medio trascorso in riunioni è aumentato del 20 % in un anno, con un incremento del 16 % per i tecnici senza ruoli di coordinamento. Una pausa dalla gestione degli agenti spesso si traduce in una riunione.

Cosa non dice il dato dell’80 %

La percentuale misura il “tempo di orologio” dell’agente, non l’attenzione dell’operatore. Un agente fermo per l’80 % del tempo non significa che il dipendente passi lo stesso tempo a sorvegliarlo; potrebbe essere impegnato in altre attività.

Il rapporto non fornisce il numero complementare, cioè quanta attenzione assorbe ogni sessione, né indica se l’attesa sia considerata spreco o parte necessaria del processo di fiducia e responsabilità umana.

Infine, il documento non specifica i prodotti coinvolti (Claude Code, app desktop, ecc.), quindi non è corretto interpretare il dato come rappresentativo di tutti i prodotti Anthropic.

Implicazioni per gli utenti di Claude Code

Per chi utilizza un agente di programmazione, la lettura utile è pratica: ogni conferma superflua aggiunge una sosta. Una politica di permessi ben definita, con comandi sicuri consentiti una sola volta e filtri PreToolUse hooks per bloccare i comandi pericolosi, riduce le interruzioni senza compromettere la sicurezza.

Le istruzioni permanenti sono un altro punto critico. Il salto da poche centinaia a 8.500 indica che Anthropic sta spostando su regole scritte quello che prima veniva chiesto verbalmente. Per Claude Code, il formato più comune è CLAUDE.md; pulirlo con /claude-api prompt-audit diminuisce le domande ripetitive dell’agente.

Il rapporto non indica una soglia per il numero di sessioni parallele. Tuttavia, la mia esperienza suggerisce che il limite si raggiunge quando si inizia ad approvare senza leggere, segno di un sovraccarico cognitivo.

Strumenti già disponibili, come le sessioni annidate nell’app desktop, i thread paralleli in Claude Code Projects o le sessioni cloud, consentono di gestire più agenti contemporaneamente. Il vero obiettivo è la capacità, non il numero assoluto di sessioni.

Come i costruttori di infrastrutture possono usare il dato

Per chi progetta piattaforme agentiche, l’80 % diventa una metrica da monitorare. La formula di Anthropic (tempo totale della sessione meno tempo di lavoro attivo) può essere replicata con i timestamp già registrati da qualsiasi sistema.

Separare le attese brevi da quelle prolungate permette di identificare sessioni abbandonate. Aggiungere una colonna che indichi il motivo dell’attesa (permesso, revisione, domanda aperta) colmerebbe una lacuna del rapporto originale.

La progettazione delle code è il passo successivo: raggruppare le richieste di approvazione, riassumerle e presentarle in batch riduce il numero di interruzioni. Un cruscotto che mostri:

    • tempo totale della sessione;
    • tempo attivo dell’agente;
    • percentuale di attesa;
    • motivo dell’attesa;
    • numero di sessioni simultanee;

offrirebbe una visione più completa e consentirebbe di ottimizzare sia l’efficienza dell’agente sia il carico cognitivo dell’operatore.

Conclusioni

L’indicazione che l’80 % del tempo di una sessione Claude è inattivo non è una condanna dell’IA, ma una riflessione sul ruolo centrale dell’interazione umana. La misura, seppur limitata, evidenzia la necessità di:

    • ottimizzare le politiche di permesso;
    • centralizzare e pulire le istruzioni permanenti;
    • monitorare e ridurre le attese non produttive;
    • fornire metriche più granulari per capire dove il tempo viene speso.

Solo con questi aggiustamenti le aziende potranno trasformare il “collo di bottiglia umano” in un flusso di lavoro più fluido, consentendo agli agenti di generare valore reale senza essere costantemente in attesa.