Caro leader,
ti scrivo questa settimana con una domanda che non riguarda un libro altrui, ma il mio. Prima però voglio parlarti di qualcosa che probabilmente hai fatto anche tu negli ultimi giorni.
Il problema
Dopo aver affidato agli algoritmi la ricerca delle informazioni, stiamo cominciando ad affidare loro anche le decisioni. Cosa rispondere a un collaboratore, quale candidato scegliere, come impostare una trattativa, quale priorità dare alla settimana.
Non c'è niente di sbagliato nel farsi aiutare. Il problema nasce quando la risposta arriva prima della domanda. Quando non sappiamo più dire perché abbiamo scelto una cosa, se non che "sembrava la più sensata".
Un leader che delega il pensiero non delega solo un compito. Delega la parte del ruolo che nessuno può svolgere al posto suo: il giudizio.
Un esempio
Immagina un lunedì mattina. Un tuo responsabile ti scrive, irritato, che il progetto è in ritardo per colpa di un altro team. Hai venti mail in attesa e una riunione tra dieci minuti.
Apri l'assistente AI, incolli il messaggio e chiedi una risposta diplomatica. In trenta secondi hai un testo impeccabile. Lo invii.
Tre settimane dopo il conflitto tra i due team è esploso. Rileggendo la risposta ti accorgi che era perfetta nella forma, ma non diceva nulla di ciò che pensavi davvero. Non avevi mai separato i fatti dalle accuse, né chiesto a te stesso che cosa, in quella situazione, dipendesse da te.
La risposta era corretta. Ma non era tua.
Che cosa dice la ricerca
Gli psicologi chiamano questo fenomeno cognitive offloading: scaricare su uno strumento esterno uno sforzo mentale che prima facevamo da soli. Di per sé è utile, lo facciamo da sempre con agende e calcolatrici. Ma ha un prezzo quando riguarda il ragionamento.
Nel 2025 un gruppo di ricercatori di Microsoft Research e della Carnegie Mellon University ha intervistato 319 knowledge worker sull'uso dell'AI generativa nel lavoro. Più le persone avevano fiducia nell'AI, meno pensiero critico dichiaravano di applicare. Più avevano fiducia in se stesse, più ne applicavano.
Nello stesso anno uno studio di Michael Gerlich su 666 partecipanti ha trovato una correlazione negativa tra uso frequente degli strumenti di AI e capacità di pensiero critico, mediata proprio dal cognitive offloading.
Già nel 2010 Raja Parasuraman e Dietrich Manzey avevano descritto l'automation bias: la tendenza a fidarsi del suggerimento di un sistema automatico anche quando le informazioni disponibili dicono altro.
Duemila anni fa gli stoici avevano già dato un nome alla capacità che rischiamo di perdere. Epitteto la chiamava prohairesis, la facoltà di scegliere, ed era convinto che fosse l'unica cosa davvero nostra. Il suo esercizio era semplice: davanti a ogni impressione, fermarsi e dirle: "Sei solo un'impressione, non necessariamente ciò che sembri". Poi decidere se darle il proprio assenso.
Per un leader oggi l'impressione può essere una notizia, la mail di un collaboratore, o la risposta perfetta di un'intelligenza artificiale. Il compito resta lo stesso: verificarla prima di farla propria.
La soluzione: allenare la scelta
Nel mio libro Allenare la scelta ho trasformato questo esercizio in PORTICO™, un metodo in sette passaggi che uso in sessione con coach, leader e manager. Puoi usarlo anche da solo, prima di chiedere a un algoritmo cosa fare.
Presenza e accordo: che cosa voglio davvero ottenere da questa decisione? Osservare i fatti: che cosa è successo, descritto senza aggettivi? Riconoscere i giudizi: che cosa mi sto raccontando su questi fatti? Tracciare il confine: che cosa dipende da me, e che cosa no? Individuare la virtù: quale qualità serve qui: saggezza, coraggio, giustizia o temperanza? Costruire l'azione: qual è il primo passo concreto? Ostacolo anticipato: che cosa potrebbe fermarmi, e come risponderò?
L'AI può aiutarti in molti di questi passaggi: raccogliere i fatti, proporre alternative, simulare obiezioni. Ma i passaggi 3, 4 e 5 restano tuoi. Sono quelli in cui decidi chi vuoi essere in quella situazione.
Una precisazione importante: lo stoicismo non è freddezza. Seneca, dopo la morte di un amico, scriveva: "si deve lacrimare, non lamentarsi". Il leader stoico sente tutto, la rabbia, la paura, la delusione. Semplicemente non lascia che siano loro a decidere. Se vuoi misurare quanto le emozioni guidano oggi le tue decisioni, l'EQ SWOT® di OD-Tools ti dà un dato sulla tua autoregolazione invece di un'impressione.
L'esercizio della settimana
Per i prossimi sette giorni, prima di affidare all'AI una decisione che riguarda una persona del tuo team, fai questo:
Scrivi in due righe i fatti, senza aggettivi. Scrivi in una riga che cosa ne pensi tu. Rispondi a una sola domanda: che cosa, qui e ora, dipende da me? Solo dopo chiedi all'AI. Confronta la sua proposta con le tue tre righe e scegli.
A fine settimana rileggi i tuoi appunti. Scoprirai che in molti casi l'AI ti ha aiutato a scrivere meglio. Ma la decisione, finalmente, era tua.
Con stima,
Massimiliano
Il libro: Allenare la scelta. Stoic Coaching e il metodo PORTICO™ per coach, leader e professionisti del cambiamento è disponibile su Amazon in tre edizioni: professionale, per la crescita personale e in inglese (The Discipline of Choice). link.amazon/B0ggRSCbI
Fonti: Lee H.-P. et al. (2025), The Impact of Generative AI on Critical Thinking, CHI 2025, Microsoft Research e Carnegie Mellon University · Gerlich M. (2025), AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking, Societies · Parasuraman R. e Manzey D. (2010), Complacency and Bias in Human Use of Automation, Human Factors · Epitteto, Manuale, 1 · Seneca, Lettere a Lucilio, 63.
Read in English
Dear leader,
in recent months you have probably asked an artificial intelligence to help you decide something. There is nothing wrong with that. This letter offers a way to notice when help turns into delegation: when the answer arrives before the question, and the choice stops being yours. AI keeps making predictions cheaper. That is exactly why judgement, the part that stays with you, is worth more every day.
The problem
"Use AI to make better decisions" is the most repeated advice of this autumn. It is good advice, if you know what you are delegating. Many leaders realise they have delegated too much only afterwards: when they have to explain a decision to a team member, and find they have no reason that is truly their own.
In Prediction Machines, Ajay Agrawal, Joshua Gans and Avi Goldfarb describe artificial intelligence as a technology that drives down the cost of prediction. But a decision is not made of prediction alone: it also takes judgement, deciding what matters, which consequences weigh most, what is right. The cheaper prediction becomes, the more judgement becomes a leader's real added value.
Two thousand years ago the Stoics said the same thing in other words. Epictetus called the faculty of choice prohairesis, and held it to be the only thing truly our own. What you need is data, not an impression, on how much of that faculty you are still exercising.
An example
Take a composite case, built from situations I often meet in coaching. Marco is an operations director. He has to choose which of two team leaders to promote to department head.
He uploads two years of data to his AI assistant: productivity, absences, appraisals, targets met. The answer is clear and well argued: Luca has the better numbers. Marco is under pressure, the choice looks objective, and he announces it.
Two months later Sara, the other candidate, resigns. She was the one who, during the previous year's crisis, had held the team together, covered the empty shifts and handled the conflicts. None of this was in the data. Marco knew it perfectly well, but he never asked himself.
Marco was not wrong to use AI. He let an accurate prediction take the place of a judgement that belonged to him alone. And nobody, himself included, had noticed.
What the research says
Psychologists call cognitive offloading the use of an external tool to reduce the mental effort a task requires (Risko & Gilbert, 2016). We have always done it, with diaries, lists and calculators, and it is often a smart choice. Research on generative AI shows, however, that when what we offload is reasoning, the price is specific.
Trust in AI reduces critical thinking. Lee and colleagues (2025), at Microsoft Research and Carnegie Mellon University, surveyed 319 knowledge workers on 936 real examples of using generative AI at work. The more people trusted the tool, the less critical thinking they reported applying. The more they trusted themselves, the more they applied.
Frequent use goes with weaker critical thinking. Gerlich (2025), with 666 participants, found a negative correlation between frequent use of AI tools and critical-thinking ability, mediated precisely by cognitive offloading.
We trust machines even when they are wrong. Parasuraman and Manzey (2010) described automation bias: the tendency to follow an automated system's suggestion even when other available information points the other way, and to check less when the system seems reliable.
But AI, used well, improves work. Dell'Acqua and colleagues (2023) followed 758 Boston Consulting Group consultants. On tasks within AI's reach, those using it completed more tasks, faster and at higher quality. On a task outside its reach, those using it reached the correct solution less often than those working alone. The authors call it a "jagged frontier": the problem is not AI, but not knowing which side of the frontier you are on.
Putting these studies together, my reading is this: using AI to decide is not in itself giving up judgement, but it is its risk condition. It becomes surrender when delegation is automatic, undeclared, unchecked, and applied to decisions about values and people.
The solution: train the choice
This is where the method I describe in my book The Discipline of Choice comes in: PORTICO™. It is seven steps I use in sessions with coaches and leaders, and that you can use on your own before asking an algorithm what to do. For each, one question applies: can AI do this, or is it mine?
Presence and purpose. What do I really want from this decision? Yours. Observe the facts. What happened, described without adjectives? Here AI is an excellent ally, as long as you ask which facts are not in the data. Recognise the judgements. What am I telling myself? And what is the tool telling me? Yours. Three zones. What is up to me, what can I influence, and what is not up to me? Yours. Identify the virtue. Which quality is needed here: wisdom, courage, justice or temperance? Yours. Commit to action. What is the first concrete step? AI can help you plan it. Obstacle plan. What could go wrong? AI can help you rehearse the objections.
Steps 3, 4 and 5 are the ones you cannot delegate. Had Marco gone through this sequence, at step 2 he would have asked what was missing from the data, and at step 5 what was right, not just efficient.
One important clarification: Stoicism is not coldness. After the death of a friend, Seneca wrote that "one should weep, but not wail". The Stoic leader feels everything: pressure, fear of getting it wrong, haste. They simply do not let those feelings, or a machine, decide in their place.
Judgement, from this perspective, is not rejecting AI. It is a delegation that is known, chosen, checked and declared.
This week's exercise (15 minutes)
Pick three decisions this week where you used, or are about to use, artificial intelligence. Start with those that concern people on your team.
For each, answer the questions below.
Look at your answer to question 4. If you cannot answer it, you have found the decision to take back into your own hands.
Decision: ____________
The facts, in two lines and without adjectives: What is missing from the data I gave the AI: How closely I followed the AI's proposal (1-10): What, here and now, is up to me: Which virtue is needed: wisdom, courage, justice or temperance? Could I explain this choice to my team without mentioning AI?
Repeat for each of the three decisions.
A self-estimate is a good start, but it remains an impression. If you want to know how much pressure and emotion currently drive your decisions, EQ SWOT® turns that impression into data on your self-regulation.
Warm regards,
Massimiliano Poltroni
If you would like to train your choices with the PORTICO™ method and work on it in coaching, write to me. The Discipline of Choice is available on Amazon: link.amazon/B0ggRSCbI
Bibliografia / References
Books of reference for this issue: Massimiliano Poltroni, Allenare la scelta / The Discipline of Choice (2026), and Ajay Agrawal, Joshua Gans & Avi Goldfarb, Prediction Machines (2018).
Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2018). Prediction machines: The simple economics of artificial intelligence. Harvard Business Review Press.
Dell'Acqua, F., McFowland, E., III, Mollick, E. R., Lifshitz-Assaf, H., Kellogg, K., Rajendran, S., Krayer, L., Candelon, F., & Lakhani, K. R. (2023). Navigating the jagged technological frontier: Field experimental evidence of the effects of AI on knowledge worker productivity and quality (Harvard Business School Working Paper No. 24-013).
Epictetus. Enchiridion, 1.
Gerlich, M. (2025). AI tools in society: Impacts on cognitive offloading and the future of critical thinking. Societies, 15(1), 6.
Lee, H.-P., Sarkar, A., Tankelevitch, L., Drosos, I., Rintel, S., Banks, R., & Wilson, N. (2025). The impact of generative AI on critical thinking: Self-reported reductions in cognitive effort and confidence effects from a survey of knowledge workers. In Proceedings of the 2025 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. ACM.
Parasuraman, R., & Manzey, D. H. (2010). Complacency and bias in human use of automation: An attentional integration. Human Factors, 52(3), 381–410.
Poltroni, M. (2026). Allenare la scelta. Stoic Coaching e il metodo PORTICO™ per coach, leader e professionisti del cambiamento. Edizione professionale.
Risko, E. F., & Gilbert, S. J. (2016). Cognitive offloading. Trends in Cognitive Sciences, 20(9), 676–688.
Seneca. Epistulae morales ad Lucilium, 63.
EQ SWOT® is an instrument by OD-Tools.com Ltd. PORTICO™ is a method by Massimiliano Poltroni.
