La Teoria del Carico Cognitivo: riflessioni di un dev sulla crisi nascosta delle organizzazioni IT

Questo articolo offre una panoramica approfondita sulla Teoria del Carico Cognitivo, vista non solo attraverso la lente della psicologia ma applicata direttamente alle sfide quotidiane dello sviluppo software. Pur potendo apparire a primo impatto come mero “senso comune” riorganizzato (“sì vabbè grazie al …: è ovvio!!!”), questa tematica acquisisce una fondamentale validità scientifica nel momento in cui si analizzano le sue profonde ripercussioni sulle performance aziendali e sul benessere individuale.

Il Cervello Umano: il vero collo di bottiglia aziendale

Questa riflessione prende spunto da un articolo che definisce il carico cognitivo come la “crisi nascosta nelle organizzazioni IT del giorno d’oggi”. Secondo la psicologa Laura Weis, psicologa delle organizzazioni e del lavoro, e Manuel Pais, autore del libro Team Topology, il cervello umano costituisce il vero collo di bottiglia delle organizzazioni. Mentre la produttività può sembrare unicamente legata a strumenti come Docker o .NET o la ricompilazione del kernel di Linux, la realtà è che il nostro asset più critico è il cervello. Non possiamo prescindere da esso, e la necessità di curarlo e gestirne i limiti lo rende un problema fondamentale per qualsiasi organizzazione.

Questo “collo di bottiglia” ha un costo esorbitante, stimato a 322 miliardi di dollari ogni anno. Le aziende si scontrano con questa problematica a causa di due fattori principali:

1. Il rapido cambiamento tecnologico, che richiede un apprendimento, una crescita e una formazione costanti delle risorse.
2. Gli ambienti di lavoro distribuiti, una nuova sfida che complica la gestione, la comunicazione delle informazioni condivise tra lavoratori remoti ci priva di quel feedback visivo e tattile che solo il lavoro in presenza può garantire.

È importante sottolineare che la misurazione oggettiva del carico cognitivo è davvero complessa: non abbiamo un “semaforo accanto alla testa” che ci indichi se il nostro cervello è “rosso” (carico) o “verde” (libero), per cui dovremo porre l’attenzione ad altri fattori. Ma quali fattori? E cosa dovremmo fare noi “learners” per non aggravare la situazione?

Definizione e sintomi dell’eccesso di sforzo mentale

Il carico cognitivo è definito come 

La quantità totale di attività mentale richiesta alla memoria di lavoro per elaborare e immagazzinare informazioni durante un compito o un processo di apprendimento. 

In termini più semplici, è lo sforzo che la nostra mente compie per processare le informazioni in un dato momento.

Un carico cognitivo eccessivo manifesta diversi sintomi, che vanno dal mentale al fisico:

• Difficoltà cognitive: Difficoltà di concentrazione, perdita di focus, dimenticanza, perdita del filo del discorso.
• Stanchezza e Esaurimento: Sentirsi esausti a fine giornata anche se non si è scritta una riga di codice.
• Disturbi del sonno: Sonno non ristoratore, difficoltà ad addormentarsi, risvegli costanti, incubi legati al lavoro.
• Problemi emotivi e interpersonali: Ansia, irritabilità, nervosismo. Questi, se scaricati all’interno del team, possono portare a insoddisfazione e, di conseguenza, a problemi di retention del personale.
• Problemi fisici (nei casi più gravi): Mal di testa, disturbi gastrointestinali, tensione muscolare, tachicardia, vertigini e stanchezza cronica.

Bias cognitivi e decisioni sotto carico

Quando il cervello è saturo, le nostre capacità decisionali si riducono, portando a un aumento degli errori e alla procrastinazione delle scelte necessarie. Questo accade perchè un carico cognitivo eccessivo influenza le decisioni tramite specifici bias:

• Bias di conferma: Si tende a prendere decisioni che confermano lo stato attuale. Ad esempio, se non si ha spazio mentale per imparare Docker, si dirà che “va bene anche il deploy con l’FTP che ha sempre funzionato”.
• Bias di negatività: In condizioni di carico cognitivo elevato, si tende a vedere tutto in modo negativo (“C# è bruttissimo,” “Windows fa schifo”… PS: se lo dite di frequente potreste essere in una condizione di eccessivo carico cognitivo… 😀).
• Bias dello status quo: Si prendono decisioni impulsivamente, cercando di mantenere ciò che già conosciamo, evitando modifiche o nuove scelte delle quali in quel preciso momento non riusciamo bene a comprendere vantaggi/svantaggi e ripercussioni.
• Bias della tendenza centrale: Nelle valutazioni (es. da 0 a 5), si tende a stare al centro (dando sempre 3), evitando gli estremi. Questo impedisce sia la risoluzione dei problemi che la crescita del personale, preferendo sempre rimanere in un contesto di mediocrità.

Questi stati d’animo negativi innescano conseguenze come la sfiducia, l’ansia e la paura. Sono particolarmente pericolosi perchè inducono a percepire e a memorizzare anche esperienze oggettivamente neutre come se fossero episodi negativi.

L’Architettura della Memoria: i fondamenti della Teoria del Carico Cognitivo

La Teoria del Carico Cognitivo ha radici in studi psicologici iniziati a metà del ‘900.

Nel 1956 George Miller con l’articolo 7 ± 2: The Magical Number 7 Plus or Minus Two, stabilì che il cervello umano può contenere nella memoria di lavoro un numero limitato di elementi: sette, più o meno due, per l’appunto! Questa rivoluzionaria teoria ebbe diverse ripercussioni sul mondo della pubblicità portando gli esperti di marketing a ragionare su quante informazioni inserire in una pubblicità al fine di consentire al pubblico di cogliere in modo immediato e duraturo il messaggio. Miller introduce anche il concetto di chunking: questi elementi non sono necessariamente semplici. Attraverso il chunking (raggruppamento), informazioni complesse possono essere legate e salvate come un unico elemento. Ad esempio, memorizzare un numero di telefono in triplette o coppie, o associare numeri a pensieri familiari (come date di nascita, numeri che per noi hanno un significato o persone/oggetti) rende più semplice memorizzare anche sequenze di numeri considerevoli.

Nel 1968 Atkinson e Shriffin proposero il Multistore Model, modello secondo cui le informazioni passano dalla memoria sensoriale alla memoria di lavoro (dove sono elaborate) e infine alla memoria a lungo termine (dove vengono salvate e da cui possono essere recuperate).

Passiamo quindi al 1974, anno in cui Baddeley e Hitch proposero il modello della Memoria di Lavoro (Working Memory Model), descrivendola come un sistema composto da più componenti: un Esecutivo Centrale, responsabile del controllo e del coordinamento delle risorse attentive, supportato da due sottosistemi specifici — il Loop Fonologico, deputato al mantenimento temporaneo delle informazioni verbali, e il Taccuino Visuo-spaziale, coinvolto nella gestione delle informazioni visive e spaziali. Successivamente, nel 2000, Baddeley introdusse una quarta componente, il Buffer Episodico, che integra le informazioni provenienti dai diversi sistemi, facilitando la rappresentazione e la memorizzazione di eventi complessi attraverso l’unione di elementi in “episodi” coerenti.

La formalizzazione definitiva della Teoria del carico Cognitivo si deve principalmente a Sweller tra il 1999 e il 2019, teoria utilizzata dagli insegnanti per la definizione dei percorsi di apprendimento degli studenti.
Questo approfondimento sulla teoria nasce dalla convinzione che conoscere il funzionamento del nostro cervello (come proposto nel libro “Sweller’s Cognitive Load Theory in Action” di Oliver Lovell, rivolto agli insegnanti) sia fondamentale. Anche noi, in quanto continuous learner, possiamo così imparare ad apprendere nel modo più efficiente e ottimale.

I cinque pilastri della Teoria del Carico Cognitivo

La TCC si basa su cinque pilastri fondamentali rappresentati dalle 5 lettere dell’alfabeto!

Architettura della Memoria

L’architettura umana è composta da

• Environment: Tutto ciò che ci circonda, dalle luci natalizie al libro che stiamo leggendo, alle parole del nostro interlocutore e delle altre persone presenti in una stanza. Sono stimoli potenzialmente illimitati

• Memoria a Lungo Termine: Praticamente illimitata, grazie agli 85 miliardi di neuroni disponibili interconnessi ed estremamente efficienti (spoiler: queste considerazioni non faranno crescere le azioni di nessuna azienda produttrice di chip…)
• Memoria di Lavoro: Il punto critico perché è l’unica limitata (vi dice qualcosa la teoria di Miller e dei suoi 7 più o meno 2 elementi?) ed appunto perchè è il collo di bottiglia,  su questo limite Sweller ha concentrato i suoi studi. Un concetto chiave è che le informazioni nuove, anche se semplici, pesano molto di più sul cervello rispetto alle informazioni vecchie e complesse (come imparare a scrivere la lettera H da zero rispetto a disegnarla istantaneamente oggi, recuperando un chunk già pronto).

Biologia della Conoscenza

La conoscenza è divisa in due categorie biologiche:

• Conoscenza Biologicamente Primaria: E’ la conoscenza implicita, acquisita per evoluzione (es. imparare a parlare, camminare, riconoscere persone, risolvere problemi non familiari tramite istinto come scappare da un animale feroce). Non richiede studio cosciente.
• Conoscenza Biologicamente Secondaria: E’ la componente legata all’apprendimento esplicito, faticosa, lenta, impegnativa e cosciente (es. usare un computer, studiare Event Sourcing, risolvere problemi non familiari legati a uno specifico dominio).
  

Categorizzazione del Carico Cognitivo

Il carico mentale si suddivide in tre tipi e per capirli meglio utilizziamo una semplice analogia: un bel bicchiere di birra! Siamo tutti d’accordo che a tutti piace gustarsi della birra bella fresca ed a nessuno interessa quella fastidiosa schiuma che riempie il nostro bicchiere? Ecco, con in testa questa immagine passiamo in rassegna le tre categorie:

• Carico Intrinseco (La Birra): La difficoltà inerente all’argomento stesso. È la parte che vogliamo apprendere e che deve essere ottimizzata.
• Carico Estraneo (La Schiuma): Informazioni aggiuntive che affaticano inutilmente il cervello e creano confusione. Deve essere minimizzato (e può includere anche distrazioni ambientali).
• Carico Pertinente o Essenziale: Lo sforzo utile che serve a salvare le informazioni creando schemi mentali e legami tra i concetti.

Se la memoria di lavoro è limitata, l’obiettivo è 

ottimizzare il carico intrinseco e lasciare spazio al carico pertinente, riducendo al massimo quello estraneo.

Domini

I domini definiscono il contesto in cui si può passare da principiante ad esperto:

• Domini Generali: Sono competenze trasferibili naturalmente. Saper parlare è una conoscenza che posso trasferire in qualsiasi “progetto” perchè parlando posso acquistare due etti di prosciutto dal salumiere sotto casa come essere determinante per il raggiungimento di un accordo durante un’importante riunione di lavoro.
• Domini Specifici: Sono competenze legate a un’area specifica. Se parlo di Event Sourcing al mio salumiere… probabilmente non otterrò nemmeno i miei due etti di crudo.

La differenza tra l’esperto e il principiante risiede nella quantità di conoscenza specifica accumulata. L’esempio degli scacchi è illuminante: il principiante tenta di ipotizzare 250 mosse, sovraccaricando la memoria di lavoro; l’esperto, invece, riconosce la configurazione (recupera un chunk complesso dalla memoria a lungo termine) e agisce immediatamente con l’azione appropriata, grazie all’esperienza.

Elementi (aka Interattività degli Elementi)

Qualsiasi compito informativo è caratterizzato:

• dal numero di elementi che lo riguarda
• da quanto questi interagiscono tra loro. 

Le conoscenze pregresse sono fondamentali, poiché determinate strutture di programmazione o pattern noti (costruiti come conoscenza secondaria in un dominio specifico) facilitano l’assorbimento di nuove informazioni.

Considera l’apprendimento di una procedura di rilascio complessa (che ricordi prima che introducessero i container e le GitHub action…): se gli elementi (strumenti, passi, tecnologie) sono altamente interattivi, interconnessi tra loro (ogni passo dipende dagli altri in modo intrecciato), il carico è elevato e può sovraccaricare la nostra memoria di lavoro; suddividerla in chunk isolati (es. prima esegui i test, poi creo gli artefatti, poi imparo il blu-gree deployment) riduce l’interattività e ottimizza l’apprendimento. Un altro caso è un diagramma elettrico: fili e componenti interconnessi creano alta interattività, mentre presentarli o recuperarli dalla memoria di lungo termine come chunk di conoscenza già consolidata abbassa il carico cognitivo.

Tecniche per la gestione pratica del Carico Cognitivo

Per aiutare il cervello a imparare in modo efficiente, si possono applicare diverse tecniche, sia per la riduzione dell’estraneo che per l’ottimizzazione dell’essenziale.

Riduzione del Carico Estraneo

1. Ridurre la Ridondanza: Evitare di presentare le stesse informazioni attraverso canali multipli e identici (es. Durante una presentazione, leggere una slide discorsiva mentre il pubblico legge lo stesso testo). Il cervello riceve due input uguali, sprecando risorse mentali per l’apprendimento della stessa informazione.
2. Evitare la Split Attention: Le informazioni non devono essere sparse (testo, link a Figma, link a video, link a Repo). Se il materiale è progettato male, l’utente è costretto a saltare tra le fonti, aumentando lo sforzo cognitivo inutile.

Ottimizzazione del Carico Intrinseco

1. Preteaching: Può essere utile, ad esempio, preparare i partecipanti ad un meeting introducendo in anticipo l’argomento nell’invito premurandosi di compilare l’agenda del meeting. Questo permette al partecipante di creare una “scaletta” o recuperare alcuni elementi in anticipo, riducendo il carico di novità.
   Attenzione: Se l’audience non si prepara (ad es. non legge i documenti), il contenuto strutturato in base a tale presunzione diventa automaticamente carico estraneo, creando confusione. Sinceriamoci che i partecipanti abbiano letto l’agenda.
2. Segmentazione o Sequencing: Suddividere argomenti complessi in attività isolate con carico intrinseco ridotto e interattività inferiore. Si affrontano i piccoli elementi per poi metterli insieme e capire il concetto globale. Questo richiede che un esperto fornisca una gerarchia logica per rimettere insieme i pezzi:
   1. Approccio part-whole: vi ricordate quando alle elementari ci hanno insegnato le divisioni (concetto globale)? Ecco, prima le maestre si sono concentrate sull’apprendimento di sottrazioni e tabelline (attività isolate) per poi unire i concetti acquisiti che ci hanno consentito di risolvere divisioni complesse. Mentre imparavo che sottrazioni e tabelline sarebbero state un requisito necessario per risolvere una divisione.
   2. Approccio whole-part: se voglio partecipare alla maratona di New York (concetto globale) dovrò concentrarmi su diverse attività isolate, come il dimagrimento, la resistenza, … tutte attività che hanno senso se ho come obiettivo il concetto globale che per essere raggiunto ha bisogno di concentrazione su attività isolate specifiche.

Lo sviluppo iterativo e la Metafora di Super Pang

Per affrontare problemi complessi, possiamo scomodare una metafora del videogioco Super Pang utilizzata da Jenny Martin durante il suo OOPSI Workshop. 

Affrontare un problema grosso, rappresentato dalla palla di vetro grande, è complesso perché può nascondere tante insidie. E’ quindi necessario spezzarlo in palle più piccole! Se però viene spezzato in storie più piccole (cioè palle più piccole), si deve evitare di affrontare ogni storia con “un eccessivo carico di dettaglio”.

Altrimenti, si finisce con qualche blocco grande e tante palline piccole che interagiscono tra loro, creando un “casino incredibile”. L’approccio suggerito, in linea con i principi Agile e XP, è portare a casa un risultato alla volta, concentrandoci sul dividere la complessità e restare focalizzati sulla “distruzione” di un gruppo di palline di vetro: con questa semplice soluzione, diminuiremo l’interattività e il numero degli elementi da considerare, diminuendo la complessità e riducendo il carico cognitivo.

Aspetti organizzativi e il “Secondo Cervello”

Visto che la nostra memoria di lavoro è limitata (non siamo né il Professor Noctambulotti con sette cervelli, né Super Vicky che imparava istantaneamente sfogliando dei libri), dobbiamo appoggiarci a strumenti esterni.

La metodologia Build a Second Brain di Thiago Forte propone di creare un secondo cervello digitale per gestire la quantità illimitata di informazioni.

Il processo segue l’acronimo CODE:

• Catturare: Salvare solo i link o le informazioni che generano un interesse rilevante, evitando di salvare qualsiasi cosa passi sui nostri monitor, trasformando il nostro browser in un “internet archive”.
• Organizzare: Strutturare le informazioni non per categorie rigide (che cambiano), ma in base alla frequenza di accesso e a quando ci servono.
• Distillare: Estrarre e salvare solo i pezzi di testo o le frasi chiave (Forte suggerisce il 20%) in modo che l’informazione sia ricercabile e ne rimanga solo il subset essenziale.
• Esprimere: Trovare il modo di applicare le informazioni (come fare un talk sull’argomento, per memorizzare l’esperienza).

L’organizzazione delle informazioni nel “secondo cervello” segue lo schema PARA:

Conclusione: l’importanza della consapevolezza

La Teoria del Carico Cognitivo, con i suoi cinque pilastri (Architettura, Biologia, Categorizzazione, Domini, Elementi), ci insegna che non dobbiamo dare il nostro cervello per scontato. Dobbiamo conoscerne i limiti e le risorse.

Come developer e continuous learners, è cruciale ottimizzare il carico intrinseco (attraverso la segmentazione e il preteaching) e ridurre drasticamente il carico estraneo (eliminando la ridondanza e la split attention). Infine, prestare attenzione ai sintomi personali (come i disturbi del sonno) è un segnale che il carico potrebbe essere eccessivo.

Comprendere e rispettare i limiti della memoria di lavoro è l’equivalente, nel mondo IT, di conoscere i limiti di memoria di un server: se lo si sovraccarica, le performance calano e si rischia il crash. 

Lavorare in modo efficiente significa innanzitutto lavorare in armonia con l’architettura limitata ma potente del nostro cervello.

Link:

• The Science Behind Team Cognitive Load and Why It Matters • Laura Weis & Aleix Morgadas, https://youtu.be/T1glcB_5qxw?si=7FPZAhfFx2piwXqT
• Cognitive Load Theory: How AI Can Reduce Mental Overload, https://www.linkedin.com/posts/dr-laura-weis-5a3bb5a4_ai-futureofwork-cognitiveload-activity-7378524837394219009-E8lI
• Team Cognitive Load: The Hidden Crisis in Modern Tech Organizations,
  https://itrevolution.com/articles/team-cognitive-load-the-hidden-crisis-in-modern-tech-organizations/
• The magical number seven, plus or minus two: Some limits on our capacity for processing information, https://archive.org/details/miller1956_202204
• Sweller’s Cognitive Load Theory in Action, https://www.ollielovell.com/book/