Il contesto dell’abbandono: da Meta a una startup indipendente

Rohit Patel, direttore del Meta Superintelligence Labs, ha annunciato la sua uscita da Meta dopo otto anni di lavoro dedicato allo sviluppo dell’intelligenza artificiale. La sua decisione è stata comunicata in esclusiva a TechCrunch, che ha appreso che Patel intende concentrarsi sul lancio di Ndoc, una startup che si propone come alternativa nativa AI alle suite di produttività più diffuse, Microsoft Office e Google Workspace.

Patel è l’ultimo di una serie di uscite di alto profilo da Meta: tra gli ex dipendenti si contano l’ex Chief Global Affairs Officer Joel Kaplan, il ricercatore AI Andrew Tulloch e la responsabile di prodotto per AI‑for‑Work Emily Dalton Smith. Il trend suggerisce una crescente frustrazione tra i talenti di Meta riguardo alle possibilità di innovazione all’interno di un grande conglomerato.

Che cosa è Ndoc? Struttura e funzionalità principali

Ndoc nasce con l’obiettivo di superare l’approccio “strumento AI + flusso di lavoro esistente”. Patel vuole eliminare la frammentazione tipica di strumenti come Excel, Word, PowerPoint, Tableau, Replit e le pratiche di “copia‑incolla” da ChatGPT, offrendo un unico spazio di lavoro condiviso, accessibile anche a chi non è registrato sulla piattaforma.

Le tre componenti chiave di Ndoc

    • Stage: la scheda dove vengono ospitate presentazioni di risultati chiave, quali slide deck, dashboard, simulazioni o mini‑app.
    • Narrative: la sezione dedicata a analisi, citazioni numerate, figure generate e alla spiegazione del “perché” dei dati.
    • Model: il luogo in cui sono conservati i dataset di base e gli script Python che li alimentano.

Questa struttura riflette il background di Patel, che in Meta si è concentrato sul reinforcement learning (apprendimento per rinforzo) e sulla valutazione dell’affidabilità dei risultati prodotti dall’AI. L’idea è che chi utilizza l’AI per creare fogli di calcolo o presentazioni debba poter verificare il lavoro dell’algoritmo.

Verificabilità e trasparenza: il ruolo del codice

Un aspetto distintivo di Ndoc è la possibilità di accedere ai script Python alla base dei documenti. Anche gli utenti che non conoscono il linguaggio possono chiedere al chatbot integrato di spiegare il funzionamento di una specifica riga di codice o di una formula, garantendo così una verifica “senza veli”.

Patel ha dichiarato: “Anche se non sai nulla di Python, puoi chiedere all’AI di spiegare ‘Che cosa fa questo script? Quale riga contiene la mia formula?’ e verificare la formula. Non c’è nulla di nascosto.”

Workflow integrato: dall’importazione dei dati alla memoria contestuale

Gli utenti possono caricare un dataset, chiedere a Ndoc di effettuare un’analisi e generare automaticamente una narrazione dei risultati. Inoltre, la piattaforma consente di definire contesto specifico per documento, includendo pubblico di destinazione, tono e memoria. Patel ha spiegato che “Ndoc mantiene una memoria a livello di persona, documento, team e azienda”, permettendo un’esperienza coerente e personalizzata.

Scelta dei modelli e costi operativi

Ndoc è costruito e ottimizzato con una combinazione di modelli open‑source. Poiché la piattaforma è stata sviluppata da zero, i costi di esecuzione risultano significativamente inferiori rispetto a soluzioni basate su modelli di frontiera proprietari.

Patel ha osservato: “Pensavo che le persone fossero entusiaste del risparmio, ma non è così. Quello che entusiasma gli utenti è vedere l’intero flusso di lavoro in un unico posto.”

Il formato .ndoc.html: una rivoluzione dei file

Un’ambizione più ampia è ridefinire il concetto stesso di file. Ndoc permette di esportare i documenti come file unico “.ndoc.html”, visualizzabile in qualsiasi browser. Patel intende rendere questo formato open‑source, consentendo ad altri sviluppatori di creare applicazioni compatibili senza rimanere vincolati a Microsoft o Google.

La spinta verso l’open‑source è stata una delle ragioni principali per cui Patel ha lasciato Meta: “In una grande azienda, ottenere l’accordo di centinaia di persone su un formato aperto sarebbe impossibile.”

Strategia di mercato e concorrenza

Con un team di tre persone e nessun finanziamento iniziale, Patel affronta una scommessa enorme: posizionare Ndoc come piattaforma centrale per il lavoro aziendale. Al contempo, altri grandi laboratori AI – OpenAI, Anthropic, Meta, SpaceXAI e Google – hanno lanciato strumenti enterprise che si integrano direttamente con Google Workspace, Microsoft 365 e altre suite.

OpenAI, ad esempio, ha introdotto “Space”, un’area di lavoro condivisa dentro ChatGPT, che compete direttamente con l’approccio di Ndoc. Patel ha commentato: “Le aziende stanno semplicemente attaccando l’AI ai fogli di calcolo e riempendo le celle. È come scoprire l’elettricità e usarla solo per illuminare le mucche.”

Connessioni e migrazione dei dati

Consapevole della difficoltà di cambiare abitudini, Ndoc offre connettori per importare dati da strumenti già in uso. Patel afferma: “Il mio standard è non rilasciare nulla che non ami usare. Se continuo a tornare ai miei vecchi workflow, significa che il prodotto non è ancora all’altezza.”

Piano di crescita e finanziamento

Patel ha fissato un criterio rigido per la raccolta di capitali: “Non volevo raccogliere fondi finché non avessi prova che le persone amano il prodotto.” Attualmente, Ndoc sta conducendo un pilot enterprise e ha aperto una versione alpha limitata a una lista d’attesa. L’iscrizione è gratuita, ma l’utilizzo sarà a pagamento in base a token consumati.

Una beta è prevista nelle prossime settimane, con il lancio completo programmato per l’anno prossimo. Patel sottolinea che la rapidità di esecuzione è più importante della perfezione iniziale: “L’esecuzione è estremamente economica… esegui un piano subottimale e preoccupati dopo. Quando avrai il piano migliore, l’esecuzione sarà già stata fatta da qualcun altro.”

Conclusioni: una sfida audace per il futuro del lavoro aziendale

Rohit Patel ha trasformato la sua esperienza in Meta in una visione di una suite di produttività integrata, trasparente e aperta. Ndoc promette di unire presentazioni, narrazioni e modelli in un unico spazio di lavoro, con un forte focus sulla verificabilità del codice e sull’open‑source. Se riuscirà a superare la forte concorrenza di giganti come Microsoft, Google e OpenAI dipenderà dalla capacità di convincere le aziende a cambiare abitudini radicate, ma la proposta di valore – un unico ambiente, costi ridotti e controllo totale sui dati – rappresenta una sfida interessante per il futuro del lavoro basato sull’AI.