Confluence e Notion non sono prodotti scadenti. Questo deve essere detto chiaramente all'inizio.
Hanno avuto successo per buone ragioni. Confluence è diventato la sede predefinita per la documentazione interna di molte aziende perché ha offerto ai team un luogo centrale per scrivere, organizzare e condividere le conoscenze. Notion ha conquistato le persone grazie alla flessibilità, a un'esperienza di scrittura più pulita e a una superficie di prodotto più moderna.
Entrambe le piattaforme hanno risolto problemi reali nell'epoca per cui sono state costruite.
Il problema ora è che il mondo intorno a loro è cambiato più velocemente delle loro fondamenta.
Non siamo più in un mondo in cui la documentazione deve solo essere scritta, archiviata e ricercata. Siamo in un mondo in cui ci si aspetta che la documentazione sia sempre di più:
- leggibile dalla macchina
- consapevole della freschezza
- sicura per il recupero da parte dell'intelligenza artificiale
- sufficientemente strutturata per l'automazione
- dinamico tra le varie lingue e i vari tipi di pubblico
- continuamente affidabile, non solo disponibile
Si tratta di un'asticella diversa.
Sono stati costruiti per un modello di conoscenza precedente all'intelligenza artificiale.
Le piattaforme di documentazione tradizionali sono state progettate sulla base di un semplice assunto: se la pagina esiste ed è ricercabile, il problema è per lo più risolto.
Questo era sufficiente quando l'utente principale era un essere umano che apriva un wiki, sfogliava la pagina e applicava un giudizio. In questo modello, il compito della piattaforma era quello di facilitare la scrittura e la navigazione.
L'intelligenza artificiale cambia la descrizione del lavoro.
Ora la piattaforma non si limita a immagazzinare conoscenza per le persone. Sta producendo materiale di partenza per sistemi che recuperano, classificano, riassumono e rispondono automaticamente alle domande.
Ciò introduce nuovi requisiti che le architetture precedenti non consideravano prioritari:
- Quali contenuti sono affidabili in questo momento?
- Quali pagine sono obsolete ma ancora ricercabili?
- Quali sezioni sono state modificate di recente?
- Quale versione linguistica è attuale?
- Quali contenuti sono in bozza, archiviati, specifici di una regione o a bassa affidabilità?
- Quali documenti dovrebbero essere esclusi completamente dalle risposte dell'AI?
Una piattaforma che non è stata costruita su queste domande deve adattarle a posteriori. È sempre più difficile che progettarle fin dall'inizio.
La forza dell'eredità diventa un freno all'eredità
I prodotti consolidati hanno dei vantaggi: distribuzione, ecosistema, marchio, familiarità con i clienti, integrazioni e team che sanno come spedire. Ma questi stessi punti di forza possono rallentare il cambiamento strutturale.
Perché? Perché le piattaforme mature comportano degli impegni.
Hanno:
- anni di decisioni accumulate sui prodotti
- enormi basi installate con flussi di lavoro esistenti
- aspettative di retrocompatibilità
- plugin ed estensioni che dipendono dal vecchio comportamento
- modelli di dati ottimizzati per i casi d'uso di ieri
Quando una piattaforma come Confluence o Notion vuole aggiungere una vera e propria nuova funzionalità, spesso deve adattarla al sistema esistente, piuttosto che utilizzarla.
Questa è la sfida dell'incumbency: non solo si costruisce il futuro, ma si trascina con sé il passato.
Aggiungere funzionalità di intelligenza artificiale non significa diventare nativi dell'intelligenza artificiale.
Molte piattaforme consolidate stanno ora sovrapponendo l'IA. Riassunti. Assistenza alla scrittura. Miglioramento della ricerca. Interfacce Q&A. Sono funzioni utili. Alcune sono buone.
Ma c'è una differenza significativa tra:
- aggiungere funzionalità di intelligenza artificiale a un prodotto di documentazione
- costruire un prodotto di documentazione la cui architettura di base presuppone il consumo di IA fin dal primo giorno
Il primo approccio porta spesso a funzioni di assistenza ai margini. Il secondo cambia le fondamenta.
Una piattaforma di conoscenza nativa dell'IA si pone fin dall'inizio domande di progettazione diverse:
- come devono essere strutturati i documenti in modo che i sistemi possano ragionare su di essi in modo sicuro?
- come deve essere rappresentata la fiducia?
- quali metadati devono essere di prima classe e non opzionali?
- come dovrebbe degradare la visibilità dei contenuti obsoleti?
- come limitare le risposte quando le fonti sottostanti sono deboli?
Queste sono domande di architettura, non di funzionalità.
Le piattaforme fresche hanno un vantaggio temporaneo
È qui che le piattaforme più recenti possono vincere, almeno per un po'.
Una nuova piattaforma ha la libertà di progettare intorno ai vincoli di oggi invece che alle abitudini di ieri. Non deve conservare un decennio di presupposti su cosa sia un documento o su come debba comportarsi un wiki. Può fare scelte diverse in anticipo:
- trattare la freschezza come un concetto di prima classe
- rendere visibile la fiducia nella fonte sia agli esseri umani che alle macchine
- memorizzare metadati più ricchi sullo stato dei contenuti
- integrare i flussi di lavoro multilingue nel modello di base, anziché aggiungerli a posteriori
- decidere che la ricerca e il reperimento dell'intelligenza artificiale debbano essere classificati in base alla fiducia, non solo alla pertinenza
La libertà è importante.
Nella tecnologia, gli operatori storici sono spesso più forti nei periodi di stabilità. I nuovi operatori sono spesso più forti quando il modello stesso sta cambiando.
L'era dell'intelligenza artificiale è uno di questi cambiamenti.
Perché questo è particolarmente difficile per Confluence
Confluence è potente, ma proviene da una visione del mondo più vecchia. È stato costruito intorno a spazi di gruppo, pagine, navigazione gerarchica e un modello aziendale ricco di plugin. Queste scelte avevano senso. E hanno ancora senso per molte organizzazioni.
Ma significano anche che il prodotto è molto complesso. Le piattaforme aziendali raramente possono reinventarsi in modo pulito. Devono negoziare con la propria storia.
Questo rende la modernizzazione più lenta. Non è impossibile. Solo più lenta.
Quando i requisiti dell'era dell'intelligenza artificiale richiedono metadati più puliti, una modellazione della fiducia più esplicita o una governance dei contenuti più basata sulle opinioni, un sistema costruito per ottenere la massima flessibilità attraverso anni di estensioni può faticare a muoversi in modo coerente.
Perché questo è particolarmente difficile per Notion
Notion ha un problema diverso. Sembra più nuovo, più leggero e più flessibile. Ma la flessibilità può anche giocare a suo sfavore.
Il punto di forza di Notion è che quasi tutto può diventare una pagina, un database, una nota, un documento leggero o uno spazio collaborativo. Questa flessibilità è ottima per i team. Lo è meno quando si ha bisogno di forti garanzie sul significato del contenuto, sullo stato in cui si trova e sul fatto che debba essere usato come fonte attendibile da un sistema di intelligenza artificiale.
Più una piattaforma è libera, più è difficile imporre una semantica affidabile in un secondo momento.
I sistemi di IA prosperano grazie alla struttura, ai metadati espliciti e ai segnali di fiducia. Gli spazi di lavoro flessibili e generici spesso necessitano di molte interpretazioni prima che il loro contenuto sia sicuro per questo tipo di utilizzo.
Nulla di tutto ciò significa che siano condannati.
Sarebbe un'analisi pigra dire che Confluence e Notion non possono adattarsi. Certo che possono.
Hanno team intelligenti, risorse significative e forti incentivi. Forniranno più funzionalità di intelligenza artificiale. Miglioreranno il reperimento, l'assistenza alla scrittura, i sommari, la governance e i flussi di lavoro strutturati. Nel tempo, potrebbero colmare gran parte del divario.
Ma i tempi sono importanti.
Quando si verifica un cambiamento di questo tipo, spesso il vantaggio è di chi è disposto a ricostruire le ipotesi più velocemente. Le piattaforme più recenti possono muoversi con maggiore coerenza perché non si stanno adeguando più di tanto. Questo dà loro una finestra.
Potrebbe non essere una finestra permanente. Ma è reale.
La prossima fase delle piattaforme di documentazione
La prossima generazione di strumenti di documentazione sarà probabilmente giudicata meno per la capacità di far scrivere pagine alle persone e più per la capacità di gestire la conoscenza come un sistema affidabile.
Ciò significa che i vincitori probabilmente faranno bene cinque cose:
- Modelleranno la fiducia in modo esplicito.
- Distingueranno le conoscenze attuali da quelle obsolete.
- Gestiranno il reperimento dell'intelligenza artificiale come una superficie centrale del prodotto, non come un componente aggiuntivo.
- Supporteranno la conoscenza multilingue e specifica del pubblico senza frammentazione.
- Daranno ai team un maggiore controllo su quali informazioni vengono visualizzate, a chi e in quali condizioni.
Si tratta di una categoria diversa dal classico wiki.
Perché i nuovi inizi sono importanti
Ci sono momenti nel software in cui un prodotto pulito ha un vantaggio non perché gli operatori storici sono incompetenti, ma perché la storia è costosa.
Questo è uno di quei momenti.
Una nuova piattaforma può decidere, fin dal primo giorno, che i documenti non sono solo pagine. Sono fonti attive per esseri umani, agenti, sistemi di ricerca e assistenti AI. Questo presupposto cambia tutto a valle.
Confluence e Notion possono arrivarci. Ma il percorso è più lungo perché devono trasformare sistemi ottimizzati per un'altra epoca.
Questa trasformazione richiede tempo. Nel frattempo, le piattaforme più recenti hanno spazio per definire l'aspetto della moderna infrastruttura della conoscenza.
Il più grande vantaggio di una nuova piattaforma non è la novità. È la libertà dai vecchi presupposti, proprio nel momento in cui questi ultimi smettono di funzionare.