Una riorganizzazione che dice molto sul futuro dell’intelligenza artificiale
Qualcosa di grosso sta succedendo dentro Anthropic. E no, non parlo del solito annuncio di un modello più potente del precedente – roba che ormai vediamo ogni tre mesi e che francamente inizia a stancarmi. Qui si tratta di come un’azienda da 7 miliardi di dollari di fatturato annuo ha deciso di ripensare completamente il modo in cui costruisce prodotti AI.
Il 13 gennaio 2026, Anthropic ha annunciato l’espansione di Labs, una divisione dedicata a incubare prodotti sperimentali ai confini delle capacità di Claude. Mike Krieger – sì, quello che ha co-fondato Instagram e l’ha fatto crescere fino a un miliardo di utenti – lascia il ruolo di Chief Product Officer per unirsi a Ben Mann in questa nuova avventura. Nel frattempo, Ami Vora prende in mano l’organizzazione Product insieme al CTO Rahul Patil.
Perché separare sperimentazione e scaling è una mossa intelligente
Ecco il punto che mi ha fatto alzare le sopracciglia: la struttura che hanno creato separa nettamente chi sperimenta da chi scala. Labs funziona come una divisione R&D liberata dai vincoli tradizionali dei prodotti – tradotto: possono rompere cose, testare idee folli, fallire velocemente. Dall’altra parte, Vora gestisce la roadmap dei prodotti principali e lo scaling enterprise.
Daniela Amodei, Presidente di Anthropic, l’ha messa così: “La velocità di avanzamento nell’AI richiede un approccio diverso su come costruiamo, come ci organizziamo e dove ci concentriamo. Labs ci dà spazio per rompere gli schemi ed esplorare.”
Non è filosofia aziendale da keynote. È una risposta pragmatica a un problema reale: quando i tuoi modelli evolvono a velocità folle, non puoi permetterti di aspettare che il team prodotto finisca di lucidare feature prima di testare la prossima cosa pazzesca.
I numeri che giustificano questa scommessa
Ok, parliamo di soldi – perché alla fine sono quelli che validano le strategie. Claude Code è passato da research preview a prodotto da un miliardo di dollari in sei mesi. Sei mesi. Per darvi un’idea, è il tipo di crescita che normalmente vedi solo nei grafici delle presentazioni agli investitori, non nella realtà.
Il trucco? Hanno lanciato una versione grezza a maggio 2025, l’hanno messa in mano agli utenti early-adopter, hanno capito cosa funzionava davvero, e poi hanno scalato. Netflix, Spotify, Salesforce – circa l’80% delle entrate viene da grandi account enterprise che hanno firmato contratti pluriennali.
E non è l’unico caso. Il Model Context Protocol (MCP) – lo standard aperto per connettere assistenti AI a strumenti e dati – ha raggiunto:
- Oltre 97 milioni di download SDK mensili
- 10.000 server attivi
- Supporto di prima classe su ChatGPT, Gemini, Microsoft Copilot, Visual Studio Code
- Adozione da parte di OpenAI e Google DeepMind
Quando i tuoi concorrenti adottano il tuo protocollo open-source, hai vinto qualcosa di più importante di una singola battaglia di benchmark.
Il pattern che emerge
Se guardate la sequenza – Claude Code, MCP, e adesso Skills e Cowork – c’è un filo conduttore. Tutti sono partiti come esperimenti, sono stati testati con utenti reali in versioni incomplete, e solo dopo sono diventati prodotti veri. Non è il classico ciclo waterfall dove progetti per mesi, costruisci per mesi, e poi scopri che nessuno lo voleva.
Cowork e Skills: dove l’AI diventa davvero agente
Il lancio più recente è Cowork, disponibile come research preview per gli abbonati Claude Max su macOS. L’idea è portare le capacità agentiche di Claude sul desktop – roba che gestisce il lavoro d’ufficio quotidiano con la stessa autonomia di Claude Code per la programmazione.
Ma la cosa che mi interessa di più è Skills. Anthropic ha annunciato che rilascerà questa tecnologia come standard aperto, con una directory di skills costruite da partner come Atlassian, Figma, Canva, Stripe, Notion e Zapier. Praticamente stanno creando un ecosistema di capacità che altri possono estendere.
Per chi mastica un po’ di storia tech, ricorda vagamente quello che Apple fece con l’App Store – creare una piattaforma dove altri costruiscono valore. Solo che qui parliamo di capacità AI, non di app.
Il background di chi guida Labs
Una nota su Mike Krieger, perché il suo background spiega molto. Instagram sotto la sua guida come CTO è cresciuto da zero a oltre un miliardo di utenti, con un team di ingegneria che è arrivato a più di 450 persone. Non stiamo parlando di un teorico – è uno che ha scalato prodotti consumer a livelli che pochissimi hanno visto da vicino.
Si è unito ad Anthropic come CPO nel maggio 2024, quindi ha passato quasi due anni a capire come funziona l’azienda prima di fare questo salto. Il fatto che scelga di lasciare il ruolo executive per tornare a “costruire” dice qualcosa su dove vede le opportunità più interessanti.
La crescita complessiva di Anthropic
Per contestualizzare: le entrate di Anthropic sono cresciute dieci volte all’anno per tre anni consecutivi. L’annualized run-rate è passato da 1 miliardo all’inizio del 2025 a circa 7 miliardi entro ottobre, con obiettivi interni di 9 miliardi entro fine anno. E prevedono di raddoppiare il team Labs nei prossimi sei mesi.
Non è hype da comunicato stampa – sono numeri che riflettono una domanda enterprise reale per modelli AI affidabili.
L’espansione nel settore healthcare
Un’altra direzione interessante è Claude for Healthcare, con infrastruttura HIPAA-ready per provider e payer, più connettori a Medidata e ClinicalTrials.gov per operazioni di trial clinici e lavoro regolatorio. Entrare in settori così regolamentati richiede un livello di affidabilità che va oltre le demo impressionanti – servono compliance, audit trail, garanzie di privacy.
È il tipo di mercato dove la reputazione di “AI responsabile” che Anthropic ha costruito diventa un vantaggio competitivo concreto, non solo marketing.
Cosa significa tutto questo per chi lavora con l’AI
Se siete sviluppatori o professionisti che integrano AI nei vostri prodotti, il messaggio è abbastanza chiaro: i modelli continueranno a evolversi rapidamente, e le aziende che riescono a sperimentare velocemente avranno un vantaggio. MCP come standard aperto significa che potete costruire integrazioni che funzioneranno attraverso più provider. Skills come ecosistema aperto significa nuove opportunità per chi costruisce strumenti specializzati.
Anthropic sta cercando builder con esperienza nella creazione di prodotti che la gente ama usare. Se vi interessa lavorare ai confini delle capacità AI – non sui modelli in sé, ma su come trasformarli in esperienze utili – potrebbe valere la pena dare un’occhiata.
Il futuro della sperimentazione AI
La riorganizzazione di Anthropic racconta una storia più ampia su come le aziende AI stanno maturando. Non basta più avere il modello più potente – serve la capacità di trasformare capacità grezze in prodotti che risolvono problemi reali, testare velocemente cosa funziona, e scalare quello che attecchisce.
Labs rappresenta questa filosofia in forma organizzativa. Vedremo se altri seguiranno lo stesso pattern, o se Anthropic sta trovando un vantaggio competitivo nella struttura stessa oltre che nella tecnologia. In un mercato dove i modelli tendono a convergere nelle capacità, il modo in cui costruisci prodotti potrebbe fare la differenza più di quanto ti aspetti.
