Perplexity Computer e il nuovo lusso aziendale di delegare senza comprendere
È facile innamorarsi di una promessa quando arriva confezionata come un prodotto premium. Il 25 febbraio 2026, Perplexity AI ha annunciato Perplexity Computer, un sistema di agenti in cloud che coordina 19 modelli di IA per eseguire flussi di lavoro complessi in modo autonomo. Non è un computer fisico: è uno strato di orchestrazione che interpreta schermate, divide compiti in sub-agenti, conserva memoria persistente e si collega a più di 400 integrazioni. In superficie, sembra l'impiegato perfetto: veloce, obbediente, instancabile. Il prezzo è anche un segnale: accesso esclusivo per i sottoscrittori Perplexity Max a 200 dollari al mese, con 10.000 crediti mensili e un bonus iniziale di 20.000 crediti per chi si iscrive presto, valido per 30 giorni.
La notizia importa per il suo significato ovvio —la corsa agli agenti— e per l'aspetto scomodo —ciò che rivela su come decide il C-Level quando la pressione per la velocità non consente più rifiniture. Nella presentazione c’è stato un dettaglio che molti passeranno sottogamba: in un briefing per la stampa, i dirigenti hanno mostrato flussi di lavoro, ma una demo dal vivo è stata annullata a causa di guasti scoperti ore prima. Quel gesto, più della falla in sé, è il nucleo. L'era dell'agente aziendale non premierà chi ha "visione", ma punirà chi confonde visione con fede.
Il prodotto non vende IA, vende esternalizzare la complessità
Perplexity descrive Computer come un “lavoratore digitale a scopo generale” che unifica abilità: ricerca, analisi, design, automazione e distribuzione. Il punto differenziale non è solo l'interfaccia; è la orchestrazione multi-modello: Claude Opus 4.6 come motore di ragionamento centrale, Gemini per ricerca estesa, ChatGPT 5.2 per memoria a lungo termine, Grok per compiti leggeri, Nano Banana per generazione di immagini e Veo 3.1 per video, tra gli altri. La promessa è pragmatica: smettere di scegliere manualmente quale modello usare e permettere al sistema di creare sub-agenti, lavorare in parallelo e sostenere lavori lunghi in modo asincrono.
Per un'organizzazione, ciò suona come trasformare la frizione in un costo mensile. Un manager non “coordina” più persone per ricercare, incrociare fonti, assemblare un deliverable, preparare un sito o una visualizzazione. Chiede semplicemente il risultato. Ed ecco la trappola: il vero valore di molte funzioni non risiede nella produzione dell'artefatto finale, ma nella sequenza di conversazioni che obbligano a chiarire intenzione, priorità, rischi e responsabilità. Quando quella sequenza viene esternalizzata a un agente, l'azienda guadagna velocità, ma può anche perdere qualcosa di vitale: la traccia delle decisioni che consente di comprendere perché si è scelto un cammino piuttosto che un altro.
Il modello di accesso rafforza il posizionamento. 200 dollari al mese non è un prezzo di massa; è una barriera selettiva. Perplexity non sta competendo per il volume, ma per utenti di alta intensità, e lo afferma indirettamente concentrando il lancio su Max e promettendo un'espansione a Pro ed Enterprise in futuro. C'è anche un segnale finanziario: il prodotto include crediti e controlli per limitare la spesa, selezionare modelli e ottimizzare i token. Questo rivela una realtà che poche aziende esplicitano in pubblico: l'orchestrazione è brillante, ma l'economia del calcolo resta il tallone d'Achille, specialmente quando si consente di consultare più modelli contemporaneamente.
L'economia unitaria dell'agente è una scommessa di margine contro il caos interno
Perplexity si muove in un terreno dove la narrativa tecnologica tende a mascherare la struttura del business. Qui la struttura è chiara: un'iscrizione elevata, con crediti e limiti, che trasforma il consumo variabile in entrate ricorrenti. Per il CFO, questo è attraente per definizione: prevedibilità contabile, minore dipendenza da progetti isolati e un discorso semplice per giustificare l'investimento.
Ma il margine non si guadagna con poesia; si guadagna con disciplina operativa. Orchestrare 19 modelli implica coordinare costi, latenze, percorsi decisionali e qualità. Il briefing menziona modelli di utilizzo in cui alcune attività vengono assegnate a modelli specifici —visivo a Gemini Flash, ingegneria a Claude Sonnet 4.5, ricerca medica a GPT-5.1— e Computer cerca di automatizzare quella selezione. Se ci riesce, riduce gli sprechi e aumenta la qualità. Se fallisce, il costo si impenna silenziosamente: più token, più ripetizioni, più sub-agenti che corrono in parallelo senza controllo. L'esistenza di lamentele sui limiti di rate in comunità è un sintomo logico di quell'equilibrio: l'utente vuole potenza illimitata; il fornitore ha bisogno che la tariffa flat non si trasformi in perdita.
A questo si aggiunge un elemento strategico di fondo: Perplexity ha cercato indipendenza, operando un'API di ricerca ottimizzata per IA e allontanandosi dalla pubblicità per motivi di fiducia nella precisione. Questo non è altruismo; è sopravvivenza. Negli agenti, la fiducia è un'attività finanziaria. Se l'organizzazione sente che l'agente “allucina“ o fornisce un risultato dubbio, non solo cancella l'iscrizione; blocca l'adozione interna e aumenta i costi politici per chi ha sponsorizzato il pilota.
Il lancio, inoltre, si svolge in un mercato dove OpenAI ha 800 milioni di utenti settimanali e Perplexity “decine di milioni”. La scala non è comparabile, quindi l'unica uscita per Perplexity è la profondità: vendere decisioni ed esecuzioni per lavori ad alto impatto, non intrattenimento né consultazioni casuali.
Multi-modello come specchio del C-Level, l'ego ama l'illusione di controllo
Il discorso “multi-modello è il futuro” suona tecnico, ma in gestione è un diagnosi: nessuno domina tutto. Perplexity lo ha trasformato in prodotto, e questo obbliga a un tipo di sincerità che molte direzioni evitano. L'azienda che acquista un agente orchestratore sta accettando, tacitamente, che il suo vantaggio non sta nello strumento, ma nella sua capacità di formulare bene il lavoro, stabilire limiti e governare ciò che l'agente può toccare.
Qui entra in gioco il pattern umano. Quando un'organizzazione subisce ritardi, retro-lavori e sovracosti, di solito c'è una spiegazione pubblica accettabile: mancanza di talento, eccesso di burocrazia, clienti mutevoli. In privato, di solito c'è un'altra: promesse ambigue, responsabili indefiniti, incentivi contraddittori. L'agente non risolve questo. Lo amplifica.
Perplexity Computer promette memoria persistente, connessione a file e servizi, e esecuzione in parallelo. In una compagnia matura, ciò accelera. In una compagnia disordinata, automatizza il disordine. Un agente che naviga 400 integrazioni può produrre più output dell'equipe umana, ma può anche replicare decisioni povere a velocità industriale se nessuno ha definito cosa significa “bene”. Il C-Level di solito chiede automazione per ridurre frizione senza affrontare il costo emotivo di confrontare le incoerenze del sistema. La tecnologia diventa quindi un anestetico.
L'episodio della demo annullata a causa di guasti è un promemoria di qualcosa che il leadership aziendale dimentica per superbia o stanchezza: l'esecuzione reale porta sempre frizione. Ciò che è interessante non è che ci siano stati difetti; ciò che è interessante è che ci sia stata una decisione di fermarsi. Nella cultura, fermarsi in tempo è più raro che accelerare. E negli agenti, fermarsi in tempo è il vero governo.
La competizione per gli agenti non si decide nello strumento, ma nella governance
Perplexity non è sola. Il mercato offre già alternative con filosofie opposte: OpenClaw, un agente open source con 219.000 stelle su GitHub, orientato all'automazione locale e integrazione con messaggistica; Claude Cowork di Anthropic, più centrato su un singolo modello e funzionante su hardware dell'utente; e i grandi generalisti come ChatGPT e Gemini. In questa mappa, Perplexity si distingue per due decisioni: cloud e multi-fornitore.
Per l'azienda utente, il cloud risolve un problema reale: lavori lunghi che non dipendono dal fatto che il portatile di qualcuno rimanga acceso. Ma impone anche un altro: controllo e tracciabilità. Quando un agente opera nel cloud, con memoria persistente e accesso a servizi, l'organizzazione necessita di regole chiare sui permessi, audit e limiti di azione. Perplexity offre controlli di spesa e scelta dei modelli, ma questo è solo una parte della governance. L'altra parte è organizzativa: chi approva cosa, chi rivede, chi risponde se il risultato si integra a un processo critico.
L'angolo che mi interessa di più non è tecnico, ma politico. La vendita di un “lavoratore digitale” offre al C-Level una narrativa comoda: modernizzazione senza conflitto, produttività senza ristrutturazione, innovazione senza toccare il potere interno. Il rischio è che la dirigenza usi gli agenti per evitare decisioni dure: ridefinire ruoli, ritirare privilegi, chiudere iniziative che sopravvivono per inerzia. L'agente finisce per funzionare come un impiegato fantasma che produce deliverable per sostenere progetti che dovrebbero morire.
Perplexity, inoltre, sta puntando su “decisioni che muovono il PIL”, secondo il briefing per la stampa, privilegiando la profondità sull'adozione di massa. Questo è coerente con il prezzo e con il focus su enterprise futuro. Ma è anche una promessa che innalza il benchmark: se si vende per decisioni ad alto impatto, il costo di un errore non è una cattiva risposta, è una cattiva assegnazione di capitale.
La direzione sensata nel 2026 è comprare potenza e pagare con responsabilità
Perplexity Computer incarna una transizione: da strumenti che rispondono a sistemi che agiscono. Quel salto cambia il tipo di rischio. In precedenza, il danno tipico era informativo: un'analisi errata. Ora il danno può essere operativo: un flusso mal eseguito, un'integrazione mal utilizzata, una decisione automatizzata che si propaga.
In termini dirigenziali, l'acquisto intelligente non è quello che massimizza capacità, ma quello che massimizza chiarezza interna. Un agente multi-modello è un amplificatore. Amplifica il buon design del lavoro e amplifica l'ambiguità. Per questo, il primo ritorno reale non deriva da “più output”, ma dalla disciplina di formulare: cosa si delega, cosa non si delega, cosa si verifica, chi firma. L'azienda che non sa rispondere a questo con precisione non è pronta per un “lavoratore digitale”; è pronta solo a produrre più rumore.
Vedo questo lancio come uno specchio scomodo per il C-Level. Non per la tecnologia, ma per l'incentivo. Delegare senza comprendere è sempre stato il vizio silenzioso del potere. La differenza è che ora può essere scalato con carta aziendale e una sottoscrizione mensile.
La cultura di tutta l'organizzazione non è altro che il risultato naturale della ricerca di uno scopo autentico, o il sintomo inevitabile di tutte le conversazioni difficili che l'ego del leader non gli consente di avere.
