Machikoba no Techo Agosto 2026

Anche quando lo scrive l'IA, fermarsi a controllare è compito dell'uomo.

Agosto. Anche quest'anno la stagione del calamaro spillo (Kensaki) nel Kyushu settentrionale è al suo culmine. Nella prima metà di luglio i calamari erano un po' piccoli, ma da metà mese gli esemplari di «taglia parasole» sono diventati molto più frequenti e i numeri hanno tenuto bene: sotto ogni aspetto, una buona estate. Vi ringraziamo di cuore per il vostro continuo sostegno.

È una cosa curiosa: il mare è diverso ogni anno. I pescatori, che conoscono le proprie acque, stanno provando «un modo diverso dall'anno scorso». Quando le condizioni cambiano, un'attrezzatura che ha funzionato fino alla scorsa stagione può smettere di funzionare. È proprio per questo che continuiamo a sviluppare nuovi egi insieme a loro. Né il mare né l'attrezzatura possono restare fermi.

Questo mese, accanto a quel lavoro, vorrei cambiare registro e raccontare il lato poco appariscente di «IoT, DX e IA» in una piccola officina come la nostra. Il mese scorso ho scritto di come leggere un display con una webcam da 3.000 yen. Questo mese ne è il seguito: fino a dove delegare all'IA e da dove in poi l'uomo deve tenere le redini — quello che si è visto dopo aver usato davvero a fondo questi strumenti, in reparto.

■ Un compagno di vent'anni, e il prezzo attuale del silicio

Usiamo piccole schede a microcontrollore da quasi vent'anni, da Arduino fino all'odierno Raspberry Pi. Una sola scheda che sta in una mano permette di misurare o controllare qualcosa di piccolo in reparto. Per una piccola officina è uno strumento davvero prezioso.

Di recente, però, le cose sono cambiate. La domanda globale e specifiche più elevate hanno fatto salire i prezzi. Un Raspberry Pi 5 (8GB) che nel 2024 abbiamo pagato circa 15.000 yen oggi costa intorno ai 35.000 yen: più del doppio in circa due anni. La dinamica dell'economia mondiale, stampata sul cartellino di una singola scheda che sta nel palmo della mano. È l'epoca in cui viviamo.

Non intendiamo comunque rinunciarvi, perché sono strumenti per «montare qualcosa, farlo girare e scoprire perché non funziona». E da quando abbiamo cominciato a lavorare con strumenti di IA come Claude Code, il valore di quella caccia alle cause semmai è aumentato.

■ Debuggare per non distruggere una macchina da 35 milioni di yen

Di certo capita meno di prima di scrivere codice complesso partendo da zero. Ma questo ha reso più nitido ciò che resta dalla parte dell'uomo: predisporre un ambiente in cui si possa costruire e trovare e correggere la causa quando qualcosa non gira. Queste due cose.

E, cosa interessante, non riguarda soltanto il mondo della programmazione. Il centro di lavoro che affrontiamo ogni giorno — la macchina utensile che lavora i nostri stampi — è pilotato da un programma chiamato NC. Passare variabili attraverso le macro e comporre logica è programmazione a tutti gli effetti. E qui un bug può far schiantare e distruggere in un istante un centro di lavoro che vale più di 35 milioni di yen. Perciò, prima di qualsiasi lavorazione reale, è sempre una persona a debuggarlo.

Il metodo è esattamente lo stesso dello sviluppo software. Procediamo riga per riga seguendo i valori delle variabili e mettiamo dei breakpoint. L'NC dispone del comando «M01» (arresto opzionale), che sospende l'elaborazione a una riga scelta nel mezzo della lavorazione. Nel software (in Ruby on Rails, ad esempio), scrivere una sola riga — binding.break — permette di fermarsi esattamente lì e ispezionare lo stato.

Piuttosto che avviare un debugger separato come gdb e inseguire le cose dall'esterno a colpi di comandi, scrivere una riga — «fermati qui» — direttamente nel punto che si vuole osservare, come con l'M01 dell'NC o binding.break, è enormemente più rapido. Correggere codice su uno schermo e comandare una macchina che lavora uno stampo hanno la stessa radice: la tenacia di formulare un'ipotesi e di affrontare un fenomeno che non va come vorresti.

■ Prendere le risposte dell'IA in una forma che si possa seguire

Perciò, quando faccio scrivere qualcosa all'IA, ciò che chiedo non è diverso da quello che chiedo stando davanti a una macchina utensile. Veloce e apparentemente funzionante non basta per portarlo in reparto. L'unica cosa che controllo sempre è: posso fermarlo a metà strada e guardarci dentro?

Non un unico lungo blocco, ma diviso in blocchi dotati di senso. Dove un valore viene creato, e dove cambia, deve essere rintracciabile. Quando qualcosa va storto, una persona deve poter circoscrivere il punto in cui vive la causa. In breve: resta spazio perché un essere umano infili un debugger? Rinuncia a questo e va tutto bene finché funziona, ma nel momento in cui si ferma nessuno può ripararlo. Davanti a una macchina da 35 milioni di yen, semplicemente non è ammissibile.

L'IA scrive notevolmente bene. Ma decidere dove fermarsi, che cosa verificare e quanto delegare è compito dell'uomo. Le redini dell'insieme restano nelle mani dell'uomo. Più gli strumenti diventano abili, più quella linea conta.

■ Astrarre il mestiere, e una DX tagliata sulla nostra misura

C'è un altro compito importante che resta dalla parte dell'uomo: la capacità del codice di astrarre il mestiere. Un lavoro che poggia sull'intuito e sulla sensibilità della mano tende a finire con la persona che lo possiede. Ma se la logica di quel lavoro la si scrive come codice — come parole e formule — basta cambiare un argomento per applicarla altrove. Tagliare, provare l'accoppiamento, regolare, ripetere: sostituire con logica la conoscenza tacita che si ha nelle mani, e passarla alla generazione successiva. Anche questo è un modo di portare nel futuro un'abilità tradizionale.

Serve un grande investimento? Niente affatto. I sistemi da decine o centinaia di milioni di yen, del tipo che comprano le grandi aziende, per un'officina come la nostra sono superflui e non ci calzano. Provare una piccola misurazione in reparto con una schedina che sta nel palmo della mano: poter tentare, a basso costo, i problemi che erano a portata di mano ma non si erano mai affrontati, è questo il vero cambio di paradigma.

E con l'IA la soglia si è abbassata di un altro gradino. Ciò che prima finiva in un cassetto con un «mi piacerebbe provare, ma non c'è tempo per studiarlo» oggi prende forma il giorno stesso in cui ti viene in mente. Non è più una questione di potere, ma soltanto di volere: e per una piccola azienda non c'è cambiamento più soddisfacente di questo.

L'essenza della costruzione degli egi è un lavoro manuale del tutto privo di gloria. Ma dietro quel lavoro manuale, piccole tecnologie intelligenti lavorano in silenzio. È a questo tipo di officina che puntiamo — insieme calda e rivolta in avanti — e continueremo su questa strada, un passo alla volta.

Anche questo mese vi ringraziamo per il vostro sostegno.

Agosto 2026
KeyStone Corporation
Nobuhide Kanagawa, Presidente