Tra lavoro, programmazione e organizzazione della vita privata, Garry Tan stima di spendere tra 100.000 e 200.000 dollari l’anno in token per utilizzare i suoi agenti AI. L’amministratore delegato di Y Combinator ha indicato la cifra durante una conversazione con Walter Isaacson per il podcast The Builders. Una passione che aveva già raccontato con toni scherzosi, parlando di «psicosi cibernetica» e di notti in cui l’entusiasmo per il lavoro con gli agenti gli lascia pochissimo sonno.
Gli impieghi comprendono numerosi progetti professionali e attività di sviluppo software. Tan ha anche condiviso pubblicamente su GitHub una raccolta di 23 competenze per Claude Code, chiamata gstack, con l’obiettivo dichiarato di aiutare altre persone a capire che cosa possano fare gli agenti. La sperimentazione personale si accompagna così alla diffusione degli strumenti che usa: un modo per rendere accessibili ad altri le modalità di lavoro costruite attorno all’AI.
Una parte dell’utilizzo è familiare a chi già ricorre agli assistenti generativi: prima dell’intervista, per esempio, Tan ha usato il proprio agente per documentarsi sul podcast di Isaacson e prepararsi alle possibili domande. L’accesso alle informazioni personali va però molto oltre questa attività. Tan ha spiegato che l’agente ha letto tutte le sue email, i contenuti di Dropbox e le sue Apple Notes, comprese annotazioni relative alla terapia che risalgono a vent’anni fa.
La sua descrizione degli agenti personali ruota attorno a un’assistenza estesa alle attività quotidiane, con una maggiore autonomia operativa. L’immagine scelta è quella del Grillo Parlante sempre sulla spalla: un aiutante che conosce la persona, è disponibile quando serve e può anticiparne le esigenze. Nel racconto di Tan, l’agente arriva anche a proporre possibilità ulteriori e ad aiutare a prevedere ciò che potrebbe accadere, anziché limitarsi a rispondere alle richieste ricevute.
Tra i primi utilizzatori di OpenClaw e oggi utente intensivo, Tan sostiene di aver imparato a non trattare questi sistemi come software tradizionale. A suo giudizio, una parte degli utenti si concentra tanto sulla ripetibilità e sulla sicurezza da sacrificare gli aspetti più interessanti dell’interazione. Il valore che attribuisce agli agenti comprende proprio comportamenti che considera simili a quelli umani. È questa la prospettiva con cui interpreta il rapporto quotidiano con strumenti capaci di prendere iniziativa.
Anche all’interno dell’acceleratore la sperimentazione coinvolge il modo di lavorare. Tan ha descritto Stray Light, un agente interno che, nelle sue parole, sta ricostruendo il funzionamento di YC. Il sistema avrebbe una propria personalità e un «cervello aziendale»: dispone del contesto relativo a tutti i fondatori sostenuti dall’organizzazione, alle persone che le hanno scritto e alle candidature ricevute. L’impiego aziendale porta quindi al centro dell’agente la storia informativa dell’acceleratore, estendendo alla struttura un approccio basato sulla conoscenza del contesto.
Per Tan, la diffusione su larga scala degli agenti personali passa però da una riduzione dei costi. Il prezzo attuale è troppo elevato, ha riconosciuto, definendo la propria capacità di spesa un privilegio fuori dall’ordinario, inaccessibile a molti. La previsione di un utilizzo generalizzato resta quindi legata, nella sua valutazione, alla possibilità di rendere economicamente sostenibile un’assistenza così frequente e pervasiva. L’intensità d’uso che descrive si accompagna oggi a un esborso che lui stesso considera eccezionale.
La gratuità offerta dalle grandi piattaforme non rappresenta però necessariamente il futuro che auspica. Parlando di Meta e dell’influenza esercitata attraverso gli algoritmi dei social media, Tan ha espresso insofferenza verso un controllo concentrato nelle mani di una grande azienda. La direzione che vorrebbe vedere è quella di un’AI personale che ciascuno possa controllare e programmare: un assistente la cui autonomia operativa rimanga associata alla possibilità, per l’utente, di determinarne il comportamento.