approfondimento

Fallimento e innovazione: l’algoritmo di Astro Teller per Google X


Indirizzo copiato

Come la de-stigmatizzazione degli errori e l’adozione di un metodo rigoroso trasformano i progetti ad alto rischio in successi aziendali, attraverso la testimonianza del responsabile dei laboratori di Alphabet Astro Teller

Pubblicato il 10 nov 2026

Matteo Gargiulo

Editor e specialista in media digitali e comunicazione internazionale



AI Questions Icon
Chiedi all'AI
Riassumi questo articolo
Approfondisci con altre fonti
Fallimento e innovazione


Punti chiave

  • L’errore come leva: il fallimento genera la discontinuità per aggiornare i modelli mentali e favorisce l’apprendimento essenziale all’innovazione.
  • Metodo e rischio calcolato: applicare un algoritmo delle abitudini e accettare rischi intelligenti (80% insuccesso, 20% impatto) per rendere l’innovazione sostenibile.
  • Prassi operative: affrontare subito il nodo centrale (metodo scimmia e piedistallo), ritualizzare il brainstorming delle cattive idee e coltivare la mentalità del principiante.
Riassunto generato con AI


La capacità di trasformare l’incertezza in un valore concreto rappresenta una delle sfide più complesse per le organizzazioni contemporanee. Nel panorama dello sviluppo tecnologico avanzato, dove i tentativi di creare soluzioni prive di precedenti finiscono spesso con un esito negativo, la gestione degli errori non costituisce una semplice eventualità, ma un passaggio strutturale obbligato. Comprendere come la tolleranza verso lo sbaglio possa essere convertita in una metodologia operativa rigorosa permette di ridefinire il concetto stesso di progresso aziendale.

La natura neuroscientifica dell’apprendimento e il ruolo dell’errore

I limiti delle conferme cognitive

Il meccanismo attraverso cui l’essere umano acquisisce nuove informazioni richiede un costante confronto con l’inaspettato. In un’intervista rilasciata alla conduttrice Molly Graham per il podcast WorkLife, Astro Teller, il responsabile dei laboratori X di Alphabet accreditato con il titolo aziendale di Captain of Moonshots, ha analizzato l’architettura cognitiva che sottende ogni processo di crescita professionale e personale.

Secondo la prospettiva illustrata da Teller, il cervello umano non trae alcun beneficio conoscitivo dalla semplice conferma delle proprie aspettative. Quando un’azione intrapresa sulla base di una convinzione pregressa riceve una risposta positiva dal mondo esterno, il modello mentale di partenza viene al massimo rafforzato, ma non arricchito. Al contrario, l’impatto con un riscontro negativo genera la discontinuità necessaria per aggiornare la propria visione della realtà.

Dalla reazione emotiva all’apprendimento reale

Il momento in cui un’aspettativa viene smentita coincide esattamente con l’insorgere della sensazione di scacco. Tuttavia, Teller chiarisce che la reazione emotiva legata a questo evento determina la possibilità di apprendere. Se l’individuo cede al senso di colpa o alla vergogna, il processo di revisione delle proprie idee si blocca. Se invece si supera la resistenza iniziale, si innesca la vera essenza dell’apprendimento. Per questa ragione, il fallimento si configura come la componente indispensabile dei cicli di apprendimento più rapidi ed efficaci.

L’esperienza maturata alla guida di X, la divisione di Alphabet nota per aver dato origine a realtà come Waymo nell’ambito della guida autonoma o a progetti focalizzati sui droni per le consegne, sui palloni stratosferici per la connessione internet e sui robot per lo smistamento dei rifiuti, dimostra come l’innovazione radicale sia raggiungibile solo de-stigmatizzando la sconfitta professionale.

Ridurre il rischio attraverso l’algoritmo delle abitudini

La differenza tra azzardo e statistica

L’approccio ai progetti ad altissima audacia viene spesso scambiato per una forma di speculazione casuale. Nell’analisi presentata durante l’intervista, Teller traccia una netta distinzione tra l’atteggiamento di chi tenta la fortuna e la precisione di chi applica una strategia statistica.

Per chiarire questo principio propone una metafora legata al gioco d’azzardo. Se un investitore affidasse del capitale a un soggetto che sceglie di puntare l’intera somma sul numero 17 alla roulette, l’eventuale vincita non giustificherebbe una seconda concessione di credito, poiché il risultato sarebbe frutto del caso e privo di un processo replicabile. Diversamente, chi gioca al tavolo del blackjack contando le carte in modo impeccabile merita fiducia e nuovi finanziamenti anche in presenza di una perdita temporanea nel fine settimana, in quanto il metodo garantisce un ritorno positivo nel lungo periodo.

Il baratto sui tempi di carriera

L’innovazione metodica funziona secondo la medesima logica. Ottenere risultati straordinari senza prestare attenzione all’efficienza e alla sostenibilità del percorso richiede risorse finanziarie imponenti, ma genera un ritorno sull’investimento irrazionale. La struttura dei laboratori X si basa su ventisei abitudini codificate che richiedono a tutti i collaboratori di praticare valori fondamentali come l’empatia, l’umiltà e una mentalità di crescita.

Teller sottolinea come l’adozione di questo algoritmo comportamentale imponga un baratto sui tempi di carriera. L’accettazione di rischi calcolati, caratterizzati dall’ottanta per cento di probabilità di insuccesso e dal venti per cento di probabilità di produrre un impatto devastante in senso positivo, penalizza quasi certamente i risultati nell’arco di un biennio, ma garantisce un’accelerazione straordinaria su un orizzonte temporale di dieci anni.

“Non impariamo nulla quando abbiamo ragione. È semplicemente così che funziona il cervello umano. Se credi già a qualcosa e poi agisci in base a quello nel mondo e ottieni un sì dal mondo, qualunque sia quella cosa, quel modello del mondo che hai, nella migliore delle ipotesi, sta solo approfondendo i tuoi solchi su quella convinzione. Ma se hai una convinzione su come funziona il mondo e poi ottieni un no dal mondo, quello sembra un fallimento. Potrebbe esserci del senso di colpa o della vergogna associati a questo. Ma in quel momento, se te lo permetti, puoi aggiornare il tuo modello del mondo. Questo è l’apprendimento nella sua essenza”.

La metafora della scimmia e del piedistallo per la gestione dei progetti

L’illusione del progresso facile

Uno dei passaggi più significativi dell’intervento riguarda la tendenza generalizzata a rinviare le fasi più complesse di un lavoro per mostrare un avanzamento formale del tutto illusorio. Per contrastare questa inclinazione, all’interno dei laboratori di Alphabet si fa ricorso a un modello logico sintetizzato nell’immagine della scimmia e del piedistallo.

Immaginando di dover realizzare uno spettacolo in cui una scimmia salisce su un piedistallo alto tre metri per recitare le opere di Shakespeare, la maggior parte delle persone e delle aziende sceglie di costruire prima il piedistallo. Questa scelta nasce dal desiderio di mostrare subito un progresso visibile ai propri superiori, ottenendo approvazione o avanzamenti di carriera. Tuttavia, costruire la struttura di supporto non elimina alcun rischio effettivo: se non si è in grado di addestrare l’animale a recitare, l’intera operazione si rivela un investimento inutile.

Affrontare subito il rischio principale

L’applicazione corretta del metodo richiede invece di affrontare subito il nodo centrale dell’incertezza, rappresentato dall’addestramento della scimmia. Concentrare le risorse fisiche ed economiche sugli ostacoli più difficili permette di verificare la fattibilità dell’opera prima di aver speso inutilmente il budget dell’organizzazione. Se il test principale dà esito negativo, il progetto viene abbandonato immediatamente, evitando lo spreco di anni di lavoro su idee prive di sbocco pratico.

Questa attenzione alla verifica preventiva si riflette anche nei cicli di progettazione aziendale quotidiani. Anche nei contesti in cui non è prevista alcuna tolleranza formale per l’errore, Teller suggerisce di dedicare il primo mese alla creazione parallela di cinque prototipi estremamente grezzi, definiti in gergo aziendale “v0.crap”. L’analisi spietata dei difetti di queste prime versioni consente di dedicare la parte restante del tempo alla realizzazione di una soluzione finale immensamente più solida e consapevole.

“La tentazione è in realtà quella di costruire il piedistallo perché poi siamo a metà dell’opera e possiamo andare in giro a farci belli. “Ho finito a metà il mio progetto. È stato abbastanza veloce. Ehi capo, ho finito a metà. Posso avere una promozione? Posso avere un bonus?” Ma la verità è che abbiamo eliminato lo zero per cento del rischio. Se riesci ad addestrare la scimmia, puoi sicuramente ottenere un piedistallo dopo. Se costruisci prima il piedistallo, hai solo sprecato i soldi della tua azienda”.

Ritualizzare il fallimento per rimuovere la paura del giudizio

Il brainstorming delle cattive idee

Trasformare principi teorici in prassi consolidate richiede la creazione di ambienti operativi capaci di abbattere le difese individuali e la necessità di apparire costantemente impeccabili. Durante l’esperienza diretta raccontata nel podcast, Graham ha preso parte a una sessione di brainstorming sulle cattive idee, un esercizio guidato dal team di X per liberare la mente dai vincoli della prestazione.

L’attività consiste nell’imporre ai partecipanti la formulazione intenzionale delle proposte più assurde e inconcludenti. Durante la sessione descritta nella registrazione, i presenti sono passati dall’ipotizzare l’uso di bagni d’acido per lo smaltimento dei veicoli o la costruzione di automobili fatte di patatine fritte fino al teorizzare la realizzazione di vetture progettate ingegneristicamente per una rapida distruzione e un facile riciclo, integrate con sistemi di batterie solari. Rimuovere la pressione di dover dire cose intelligenti sblocca la creatività lateralizzata e permette di superare la rigidità tipica degli esperti.

La desensibilizzazione attraverso la prassi quotidiana

Oltre a questa pratica, i laboratori diretti da Teller utilizzano strumenti fisici e visivi per normalizzare l’errore all’interno della cultura aziendale. Sulle pareti dell’edificio sono affissi oltre centocinquanta curricula che elencano gli insuccessi passati di dipendenti e dirigenti. Inoltre, durante il periodo di Halloween si organizzano incontri incentrati sulle storie della cripta per analizzare con ironia i vecchi progetti non andati a buon fine.

Nei corridoi principali vengono esposti i primi prototipi imperfetti con cavi a vista anziché i prodotti finiti, in modo da valorizzare visivamente il processo rispetto al risultato finale. Infine, sul pavimento dell’ingresso è dipinta una linea con l’indicazione esplicita di non oltrepassarla, costringendo il personale a esercitarsi ogni giorno nella violazione consapevole di una regola priva di fondamento pratico.

Il valore dell’atteggiamento non conformista nella leadership

L’eredità familiare e la ricerca di nuovi modelli

La costruzione di un’organizzazione orientata all’esplorazione richiede figure di guida capaci di incarnare la curiosità e il distacco dalle convenzioni sociali. Nel corso dell’intervista, il responsabile dei laboratori X ripercorre le proprie radici familiari e le figure di riferimento che ne hanno plasmato la visione.

Cresciuto in un contesto familiare caratterizzato dalla presenza di figure accademiche di altissimo profilo, il nonno paterno Edward Teller, noto per il suo ruolo nel Progetto Manhattan, e il nonno materno Gerard Debreu, premio Nobel per l’economia nel 1983, Teller ha sviluppato precocemente la consapevolezza di non potersi misurare sul piano dell’intelligenza pura accademica rispetto al fratello o ai predecessori. Questa apparente limitazione ha rappresentato un elemento di liberazione, spingendolo a cercare altre forme di valore basate sulla curiosità e sulla capacità di integrazione multidisciplinare.

La mentalità del principiante applicata alla gestione

L’ispirazione per la gestione dei team di ricerca è giunta da personaggi della finzione narrativa accomunati dalla capacità di utilizzare la propria diversità per generare un impatto, come il Professor Xavier della serie X-Men, il Quarto Dottore di Doctor Who, Cyrano de Bergerac, Hawkeye di MASH o Pippi Calzelunghe. Sulla porta del suo ufficio campeggia l’immagine del Matto dei tarocchi, inteso come metafora della mente del principiante: un atteggiamento aperto, privo di infrastrutture difensive e disposto ad accettare la possibilità di sbagliare novantanove volte su cento pur di individuare la soluzione rivoluzionaria.

I cinque principi guida definiti per la struttura di Alphabet sintetizzano questo approccio: individuare rischi intelligenti, effettuare spostamenti di prospettiva, iterare rapidly, valutare i risultati con distacco intellettuale e rinforzare costantemente i principi stessi. Questa sequenza, che riprende le fasi essenziali del metodo scientifico, dimostra come l’innovazione non sia il frutto del caso o del genio isolato, ma la conseguenza diretta di un ambiente capace di proteggere i propri collaboratori dalla paura di sbagliare.

Partecipa alla community

guest

0 Commenti
Più recenti
Più votati
Inline Feedback
Vedi tutti i commenti

People&Change

Tutti
CARRIERE
AI E LAVORO
COMPETENZE
Produttività e AI
AI IN AZIENDA
SCENARI
FORMAZIONE
CULTURA AZIENDALE
AI in azienda
Carriera
AI leadership
Leggi l'articolo Primo lavoro e carriera: le dinamiche invisibili che guidano il successo
competenze
Primo lavoro e carriera: le dinamiche invisibili che guidano il successo
Leggi l'articolo AI e lavoro, chi beneficerà davvero del tempo risparmiato?
scenari
AI e lavoro, chi beneficerà davvero del tempo risparmiato?
Leggi l'articolo Industria 5.0, chi difende le competenze quando decide l’AI
scenario
Industria 5.0, chi difende le competenze quando decide l’AI
Leggi l'articolo AI e lavoro in Italia: perché la formazione non può aspettare
l'analisi
AI e lavoro in Italia: perché la formazione non può aspettare
Leggi l'articolo Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
lo studio
Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
policy
Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
Leggi l'articolo AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
collaborazione uomo-ai
AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
Leggi l'articolo Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
la sentenza
Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
Leggi l'articolo Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
scenari
Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
Leggi l'articolo Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
scenari
Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
Leggi l'articolo People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
lavoro e SOCIETÀ
People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
Leggi l'articolo Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
imprese e formazione
Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
Leggi l'articolo Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
competenze e lavoro
Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
uso non approvato dell’AI
Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
Leggi l'articolo L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
risorse umane
L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
Leggi l'articolo Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
la guida
Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
Leggi l'articolo Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
leader aumentato
Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
Leggi l'articolo Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
scenari
Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
Leggi l'articolo AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
AI e organizzazioni
AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
Leggi l'articolo AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Oltre l'AI Fatigue
AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Leggi l'articolo Primo lavoro e carriera: le dinamiche invisibili che guidano il successo
competenze
Primo lavoro e carriera: le dinamiche invisibili che guidano il successo
Leggi l'articolo AI e lavoro, chi beneficerà davvero del tempo risparmiato?
scenari
AI e lavoro, chi beneficerà davvero del tempo risparmiato?
Leggi l'articolo Industria 5.0, chi difende le competenze quando decide l’AI
scenario
Industria 5.0, chi difende le competenze quando decide l’AI
Leggi l'articolo AI e lavoro in Italia: perché la formazione non può aspettare
l'analisi
AI e lavoro in Italia: perché la formazione non può aspettare
Leggi l'articolo Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
lo studio
Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
policy
Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
Leggi l'articolo AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
collaborazione uomo-ai
AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
Leggi l'articolo Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
la sentenza
Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
Leggi l'articolo Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
scenari
Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
Leggi l'articolo Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
scenari
Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
Leggi l'articolo People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
lavoro e SOCIETÀ
People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
Leggi l'articolo Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
imprese e formazione
Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
Leggi l'articolo Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
competenze e lavoro
Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
uso non approvato dell’AI
Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
Leggi l'articolo L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
risorse umane
L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
Leggi l'articolo Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
la guida
Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
Leggi l'articolo Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
leader aumentato
Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
Leggi l'articolo Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
scenari
Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
Leggi l'articolo AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
AI e organizzazioni
AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
Leggi l'articolo AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Oltre l'AI Fatigue
AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
0
Lascia un commento, la tua opinione conta.x