Tirannia delle Metriche, Legge di Goodhart e Leadership
Riflessione conclusiva di Kent Beck a Prodacity 2026 (nata risolvendo un "puzzle di 10-15 anni" dopo aver ascoltato il Generale Whiting la mattina stessa) sul legame tra lavoro di programmazione, misurazione della produttività nell'era AI e leadership tecnica. 1
La catena Effort → Output → Outcome → Mission
Beck scompone il lavoro del software in quattro stadi consecutivi: 1
- Effort (Sforzo): la quantità di lavoro immessa (o i token/righe macinati dagli agenti).
- Output: la nuova feature consegnata ai clienti.
- Outcome (Esito): il cambiamento effettivo nel comportamento degli utenti che usano quella feature ("se produciamo software e il comportamento di nessuno cambia in alcun modo, non avevamo bisogno di produrlo"). Il passaggio dal software su CD al web è stato una svolta nella vita di Beck proprio perché ha reso osservabili gli outcome, mostrando quanto sforzo andasse sprecato in feature che nessuno usava.
- Mission (Missione): il progresso verso lo scopo ultimo condiviso tra chi costruisce il programma e chi lo usa (parola che Beck adotta al posto di impact dopo l'intervento del Generale Whiting). 1
La tirannia delle metriche sotto il lampione
Con gli agenti AI esplode la tirannia delle metriche: le persone restano sbalordite perché "il genio ha prodotto 200.000 righe di codice", ma 200.000 righe di codice sono una misura di effort/output, completamente irrilevante rispetto alla missione (200.000 righe non valgono 10 volte 20.000 righe). 1
- Cercare le chiavi sotto il lampione: poiché la produttività è definita come rapporto tra output e input, e il genio produce un output enorme con pochissimo input, è facilissimo scambiare questo volume per produttività. Righe di codice (LOC) — che sapevamo essere assurde da decenni e che pure sono tornate di moda — e conteggio delle Pull Request (PR count) vengono misurati solo perché sono la cosa più facile da misurare (vedi anche il dato "+740% righe scritte vs +20% in produzione" citato da Enkk in Coding Agent). 1
- Perché la missione è difficile da misurare: il valore rispetto alla missione è spesso a intermittenza (bursty) — non lo vedi finché non scoppia una crisi e scopri di essere pronto ad affrontarla. Inoltre, più ci si sposta a destra verso la missione, più diventa impossibile attribuire il merito individuale ("la missione è migliorata del 7% e io ne possiedo lo 0,075%"). 1
"Goodhart era un ottimista"
Più si misura all'inizio della catena (effort e output), più colpisce la legge di Goodhart ("quando una misura diventa un obiettivo, cessa di essere una buona misura"). Per Beck, Goodhart era un ottimista: 1
Non è solo che la misura cessa di essere una misura: è che le persone deformeranno l'intero sistema fuori forma e lo renderanno peggiore pur di ottenere misure migliori. Non perdi solo visibilità trasformando le misure in obiettivi: perdi progresso sulla missione. 1
Avviare 10 "geni" in parallelo moltiplica per 10 l'effort, ma non significa fare alcun passo avanti su ciò che conta davvero per le persone (vedi anche Focus e Opportunity Cost e Apprendimento e Opzionalità nel Software). 1
Leadership = ripetere la storia della missione mille volte
Se le metriche di output distorcono il sistema e il contributo individuale alla missione non è quantificabile, come si incentiva il progresso sulla missione? Dalla propria esperienza nel diffondere idee come XP e TDD nel mondo del software, Beck trae una definizione narrativa di leadership: 1
- Parlare alla testa e al cuore: trovare un'espressione della missione che parli contemporaneamente all'intelletto e alle emozioni delle persone.
- Ripetizione instancabile: ripetere quella storia ancora, ancora e ancora — "non annoiarsi di raccontare la stessa storia per la millesima volta come se fosse nuova di zecca".
- Il criterio del successo del leader: il momento in cui hai davvero avuto successo come leader è quando qualcuno viene da te e ti dice "Ho avuto questa grande idea" raccontandoti esattamente la tua idea, senza rendersi conto che veniva da te e senza darti alcun credito. 1
La sfida dell'era AI non è generare più codice, ma trovare le missioni umane in cui questi strumenti possano trasformare il valore creato nel mondo (vedi anche Lavoro intellettuale nell'era AI e Pensare in Grande con l'AI). 1
Vedi anche: Kent Beck, Apprendimento e Opzionalità nel Software, Spec-Driven Development e Dark Factory Agentica, Lavoro intellettuale nell'era AI, Pensare in Grande con l'AI, Coding Agent, Focus e Opportunity Cost, AI Agent in DevOps