Jack Dorsey e Roelof Botha hanno pubblicato From Hierarchy to Intelligence, un saggio congiunto Block-Sequoia che immagina un nuovo modello organizzativo per le aziende moderne. Il loro modello è costruito attorno a due world model (uno relativo alla compagnia e uno al cliente) e a un intelligence layer, eliminando completamente il ruolo tradizionale del middle management.
L’architettura tradizionale e il vincolo umano
Gli autori offrono un parallelo storico che risale a una struttura antica: l’esercito romano. Nella Roma antica, l’esercito era organizzato in unità annidate, da otto soldati per contubernium, organizzandosi progressivamente fino a una legione. Tale struttura rappresentava una sorta di protocollo per il routing dell’informazione, e si basava sul limite umano: un leader può gestire efficacemente da 3 a 8 persone.
Durante i secoli, questo modello non ha mai veramente smesso di essere la base per le organizzazioni moderne: Stati Maggiori, organigrammi, gestione di grandi imprese non hanno mai spostato il problema fondamentale. Anche tentativi di innovare, come la struttura delle Spotify squads, l’Holacracy di Zappos o il modello flat di Valve, hanno ritrovato il bisogno di tornare a una forma gerarchica quando le organizzazioni si estendevano.
Il nuovo ruolo dell’intelligenza artificiale
Dorsey e Botha avanzano l’idea chiave: l’AI sposta il vincolo. Non appena l’intelligenza artificiale è capace di modellare, tenere aggiornato e distribuire in tempo reale un volume enorme di informazioni e di gestire contemporaneamente più di otto nodi informativi, il concetto tradizionale di span of control e di organizzazione piramidale crolla.
Più che una provocazione filosofica, questo è un messaggio diretto al management moderno: se si vogliono costruire team scalabili e capaci di gestire informazioni complesse, bisogna smettere di lavorare su organigrammi di tipo tradizionale.
I tre componenti dell’architettura Block
L’architettura proposta da Dorsey e Botha si compone di tre elementi fondamentali:
1. Company world model
Un modello dinamico che raccoglie dati interni in tempo reale: codice, workflow, decisioni, metriche. Rappresenta un contesto continuo di quanto avviene all’interno dell’azienda, rendendo obsolete le funzioni tradizionali del middle management nella costruzione e trasmissione di contesto.
2. Customer world model
Costruito a partire dai dati transazionali di Cash App e Square, rappresenta una mappatura in tempo reale del comportamento dei clienti e merchants, consentendo decisioni più mirate.
3. Intelligence layer
Un sistema che utilizza i dati raccolti nei due world model e genera prodotti finanziari adattati in tempo reale alla domanda osservata. L’intelligence non sostituisce gli umani, ma li supporta nel prendere decisioni complesse.
I ruoli umani in questa struttura
Gli umani hanno un ruolo centrale, ma ridotto a tre funzioni:
- Individual contributors: specialisti in un ambito, in grado di leggere il contesto dal modello aziendale e agire autonomamente.
- Direttamente responsabili (Directly responsible individuals): hanno outcome specifici su cicli da 90 giorni, possono disporre di risorse a livello end-to-end e portare avanti un prodotto fino alla conclusione.
- Player-coaches: si concentrano sul coaching e sullo sviluppo delle persone, sostituendo il ruolo tradizionale del manager.
I dati di Block e la strategia di riduzione
I dati forniti da Block nel Q4 rivelano un quadro positivo: un profitto lordo di 2,87 miliardi di dollari, un aumento del 24% rispetto all'anno prima. La riduzione del 40% (4.000 posti) non è stata descritta come semplice riduzione strutturale, ma come una ristrutturazione permanente volta a rendere l’azienda più snella e responsiva.
Dorsey ha pubblicato il 26 febbraio 2026 un post su X in cui afferma che gli strumenti di intelligenza artificiale, insieme a team più piccoli e più piatti, abilitano un modo completamente nuovo di gestire le aziende.
Il contesto più ampio: altri esempi
Block rientra in un movimento molto ampio: Amazon ha tolto 14mila posti e i livelli gestionali intermedio, definendo l’operazione come una lotta al fenomeno burocratico. Andy Jassy, CEO di Amazon, ha parlato esplicitamente di riduzione della burocrazia. Anche Meta ha sperimentato drasticamente nel rapporto tra numero di dipendenti e manager, arrivando a una proporzione di 50:1.
Senza un meccanismo esterno, spiega Block, un gruppo di 50 persone non si mantiene funzionale senza un coordinatore. Con un modello che mantiene un contesto condiviso, invece, il coordinamento non è necessario.
I limiti e la prudenza
Block presenta con onestà intellettuale i limiti del modello proposto. Il team ha osservato che il 95% delle modifiche generate dagli strumenti AI richiedono comunque intervento umano per essere portate in produzione, e che gli strumenti non sono ancora maturi nel guidare le operazioni in ambiti regolamentati come il banking o i trasferimenti monetari. Questo dimostra che il modello ha limiti in aree sensibili.
Al tempo stesso, Dorsey e Botha descrivono la transizione come un progetto in evoluzione: non c’è una soluzione finita né una garanzia di successo. Il cambiamento richiede tempo, sperimentazioni e una cultura pronta ad accettare nuove strutture.
Domande per i leader moderni
I responsabili di aziende, specialmente in Italia, potrebbero chiedersi se i propri organigrammi riflettono ancora una struttura progettata per gestire l’informazione quando questa potrebbe essere affidata a un sistema automatizzato. Una domanda complementare riguarda la maturità del proprio data layer: quante informazioni siamo in grado di rappresentare in tempo reale in una struttura coerente?
Senza una maturità di dati sufficiente, ogni sforzo di riduzione del management intermedio rischierebbe di produrre un organigramma piatto ma sconnesso: un problema che tanti esperimenti di struttura piatta hanno affrontato negli anni pre-AI.