Meta fa marcia indietro sull’organizzazione piatta: nella divisione Applied AI tornano i manager

Meta aveva scommesso che l’intelligenza artificiale le avrebbe permesso di funzionare con molti meno manager. A distanza di pochi mesi, quella scommessa si sta ridimensionando proprio nel cuore della sua trasformazione, la divisione Applied AI. Secondo quanto riportato da Fortune, il gruppo di Menlo Park ha iniziato a chiedere ad alcuni dipendenti spostati su ruoli individuali di tornare a fare i manager, e ha deciso di riportare a livelli più tradizionali il numero di persone che ogni responsabile deve seguire.

È un cambio di rotta che vale la pena leggere con attenzione. Tocca una delle promesse più ripetute sull’AI applicata al lavoro: l’idea che gli assistenti automatici possano assorbire buona parte del coordinamento e rendere superflui interi strati di middle management. Dentro Meta, almeno per ora, quel coordinamento non è sparito.

Cosa ha deciso Meta nella divisione Applied AI

Applied AI è la struttura che Meta ha creato nel corso di quest’anno per concentrare l’addestramento dei propri modelli di intelligenza artificiale. Nel riorganizzare l’azienda attorno a questa priorità, il gruppo ha ricollocato circa 7.000 persone in nuovi team a vocazione AI, come Applied AI Engineering. Tra loro c’erano anche dipendenti che avevano ricoperto ruoli di responsabilità prima di essere riportati a mansioni da singolo contributore.

Il punto più discusso riguarda l’ampiezza dei team. Meta aveva costruito la divisione con responsabili che arrivavano a seguire fino a 50 persone ciascuno. È un rapporto di 50 a 1, circa il doppio del limite di 25 a 1 che gli studi organizzativi indicano di solito come soglia esterna ragionevole per lo span of control, cioè il numero di collaboratori diretti che un manager può gestire davvero.

Ora la rotta si inverte. L’azienda ha avviato un programma su base volontaria che invita alcuni dipendenti della divisione a tornare a coordinare team, e ha annunciato che ridurrà l’ampiezza dei gruppi a circa 20 persone per responsabile.

Un dettaglio non banale: chi accetta di rimettersi a fare il manager lo fa in una struttura che, fino a poche settimane fa, era stata progettata per averne il meno possibile. Questa divisione è la stessa che sforna i modelli con cui Meta insegue OpenAI e Google, dalla famiglia Muse Spark in giù, ed è quindi il banco di prova più sensibile per capire se l’organizzazione ultra-piatta regge davvero il peso di un progetto di frontiera.

Va aggiunto un elemento di contesto. Nell’ultimo anno Meta ha assunto in modo aggressivo ricercatori e ingegneri per la sua corsa alla cosiddetta superintelligenza, gonfiando in fretta gli organici dedicati all’AI. Una struttura che cresce a questa velocità genera per forza bisogno di coordinamento: nuove persone da inserire, obiettivi da allineare, progetti che si intrecciano. Chiedere a pochi manager di reggere tutto questo, con team enormi, ha finito per creare più attrito di quanto l’azienda avesse messo in conto.

La scommessa sull’organizzazione piatta e l’anno dell’efficienza

Per capire la portata della marcia indietro bisogna tornare alla strategia che Mark Zuckerberg porta avanti da tempo. Nel 2023, durante quello che lui stesso aveva ribattezzato l’anno dell’efficienza, Meta aveva chiesto a molti manager e director di passare a ruoli operativi da singolo contributore oppure di lasciare l’azienda, in un processo che internamente veniva chiamato flattening, appiattimento.

La tesi era chiara e per certi versi seducente. Meno livelli gerarchici significano decisioni più rapide, meno burocrazia interna e team più piccoli e reattivi. Con l’aggiunta dell’AI, il ragionamento diventava ancora più ambizioso: se gli strumenti automatici possono aiutare a dare feedback, monitorare l’avanzamento e smistare le informazioni, allora un singolo manager può reggere spalle molto più larghe, e l’azienda può risparmiare sui costi di struttura.

Quel risparmio non era un dettaglio contabile. Meta sta investendo cifre enormi nell’infrastruttura per l’AI, al punto che nell’ultima trimestrale il flusso di cassa ne ha risentito pesantemente mentre Zuckerberg alzava ancora la spesa prevista. Un’organizzazione più snella, con meno manager da pagare, era anche un modo per bilanciare quei conti sempre più pesanti.

Sulla carta, tutto tornava. Nella pratica, il conto è arrivato dal lato della gestione delle persone.

La corsa alla potenza di calcolo va nella stessa direzione: Meta è diventata negli ultimi mesi uno dei maggiori clienti AI di Microsoft su Azure, segno di quanto la fame di risorse per addestrare i modelli sia arrivata a condizionare ogni scelta aziendale, comprese quelle sul personale.

Perché la retromarcia: il lavoro dei manager non è sparito

Il modello a 50 a 1 poggiava in buona parte su strumenti di coaching automatico ancora acerbi, pensati per sostenere responsabili con un numero altissimo di riporti. L’esperienza sul campo, però, ha mostrato che il lavoro di gestione non si è dissolto nel software.

Fissare le priorità, dare feedback puntuali, sbloccare le persone quando restano ferme, seguire la crescita professionale, tenere allineati gruppi che cambiano in fretta: sono attività che richiedono attenzione umana e tempo, e che si degradano quando un solo manager deve moltiplicarle per cinquanta. Gli studi sullo span of control lo dicono da decenni, e la scelta di Meta di riportare i team intorno alle 20 persone è di fatto un riconoscimento pratico di quel limite.

A pesare è stato anche il continuo rimescolamento interno. Spostare migliaia di dipendenti da un ruolo all’altro, e da un team all’altro, richiede qualcuno che accompagni la transizione, chiarisca le aspettative e ricucia i rapporti. Sono proprio le attività che un responsabile con cinquanta riporti fatica a garantire, e che tornano sostenibili quando i gruppi si restringono.

C’è anche una lezione più sottile. L’AI si è dimostrata utile per amplificare ciò che un manager già fa, non per rimuovere il bisogno stesso di quel ruolo. Delegare a un assistente la sintesi di una riunione o il monitoraggio di un progetto è un conto; affidargli la responsabilità di far crescere un team e di prendere decisioni difficili sulle persone è un altro.

In una divisione che deve muoversi alla velocità della ricerca di frontiera, la mancanza di quel presidio si sente prima e più forte che altrove.

Cosa cambia per chi guarda all’AI e al lavoro

La vicenda di Applied AI è interessante perché arriva dall’azienda che più di ogni altra ha provato a spingere sull’acceleratore dell’organizzazione AI-native. Se persino Meta, con le sue risorse e i suoi strumenti interni, deve ricostruire in fretta gli strati di gestione che aveva smontato, allora la narrazione secondo cui l’intelligenza artificiale appiattirà da sola le gerarchie aziendali merita più di qualche cautela.

Per te che segui l’evoluzione dell’AI nel mondo del lavoro, il messaggio è duplice. Da un lato, l’automazione sta davvero cambiando i compiti quotidiani di chi coordina team, e conoscere questi strumenti diventa una competenza chiave anche per i ruoli manageriali. Dall’altro, il coordinamento tra persone, la fiducia e la gestione della complessità restano attività profondamente umane, che la tecnologia per ora accompagna invece di sostituire.

Per le aziende più piccole, che spesso guardano ai colossi come modello, la lezione è concreta: prima di tagliare interi livelli di gestione contando sull’AI, conviene verificare quali compiti gli strumenti riescano davvero a coprire e quali restino sulle spalle delle persone. L’entusiasmo per l’automazione non dovrebbe far dimenticare che un team seguito male, per quanto assistito dal software, produce meno e si logora prima.

Il caso Meta, insomma, non racconta un fallimento dell’AI, ma il ridimensionamento di un’aspettativa. Gli strumenti automatici possono rendere un buon manager più efficace, non possono ancora fare a meno del manager.

Nei prossimi mesi sarà utile osservare se anche altri grandi laboratori, che stanno riorganizzando in fretta i propri team attorno all’AI, arriveranno alle stesse conclusioni. Continua a seguirci per capire come l’intelligenza artificiale sta cambiando davvero il modo in cui si lavora, dentro e fuori dalle grandi aziende tecnologiche.