La politica sull’AI non sa cosa promettere, e questo è un problema

Mi è capitato sotto gli occhi nelle ultime settimane un saggio di Dan Kagan-Kans, The left is missing out on AI, che parte da una constatazione sull’America ma vale anche per l’Italia e probabilmente per buona parte d’Europa. Il dibattito politico sull’intelligenza artificiale, dice in sostanza, ha un buco preciso al centro. Da una parte ci sono i tecnici e gli imprenditori che progettano i sistemi e ne disegnano gli usi. Dall’altra ci sono i policy maker che cercano di limitare i danni, regolare l’esistente, mettere paletti. Manca quasi del tutto, in mezzo, una cosa che invece c’era stata in abbondanza durante la Rivoluzione Industriale: la voce dei movimenti politici che proponevano una loro visione di come la nuova tecnologia avrebbe dovuto servire un progetto di società. Saint-Simon, Owen, Fourier, Marx, ciascuno con un’idea diversa, talvolta opposta, ma tutti con un’idea precisa di cosa fare delle macchine a vapore e dei telai meccanici per costruire il mondo che volevano.

Adesso, in piena rivoluzione AI, quella voce non c’è. O meglio, c’è in modo asimmetrico, in alcune frange della destra americana e in pochissimi nodi accademici, mentre la sinistra in particolare arriva all’AI con due posture parallele: o regolatoria-difensiva oppure indifferente. Manca il terzo movimento, quello che Kagan-Kans identifica come essenziale: una proposta di società in cui l’AI faccia certe cose specifiche per costruire un futuro migliore, immaginate non da chi vende la tecnologia ma da chi rappresenta gli interessi delle persone che ci dovranno vivere dentro.

Questa lettura mi sembra istruttiva e provo a portarla a casa, in Italia, dove la situazione è ancora più acuta.

Il vuoto che non vediamo

Per spiegare bene di cosa parla Kagan-Kans serve riallineare la prospettiva storica. Quando, a inizio Ottocento, le filande meccaniche cominciavano a riorganizzare la produzione manifatturiera in Inghilterra e Francia, non si limitarono a sostituire lavoratori artigiani: scatenarono un dibattito intellettuale e politico che durò decenni, in cui movimenti diversi presero posizione su come usare quelle macchine per fini sociali diversi. I sansimoniani volevano un’industria razionalizzata e gestita da scienziati per il benessere collettivo. Robert Owen sperimentava comunità modello in cui le macchine alleviavano il lavoro e generavano tempo libero per la formazione. Fourier immaginava i falansteri. Marx ed Engels costruivano un’analisi del rapporto capitale-lavoro che attraversa due secoli di pensiero.

Si può essere d’accordo o no con ognuno di questi progetti, ma tutti condividevano una cosa: la pretesa di prescrivere usi specifici della tecnologia per fini politici dichiarati. Non si chiedevano solo come limitare i danni delle macchine, si chiedevano come usarle per costruire la società che volevano.

Oggi, davanti all’AI, questo livello di proposta è quasi assente. C’è abbondanza di analisi sui rischi, di richieste di regolazione, di paure articolate. C’è una quantità ancora maggiore di entusiasmo tecnocratico da parte di chi costruisce i sistemi. In mezzo, però, manca il livello propositivo. Mancano i movimenti che dicono: l’AI dovrebbe essere usata per fare X, Y, Z, secondo un disegno di società che si chiama in questo modo, perché crediamo a queste idee specifiche sul bene comune.

Perché è un vuoto, non un’attesa

Una risposta facile sarebbe dire che è presto. Che si tratta di tecnologie nuove, di applicazioni in corso di stabilizzazione, di scenari ancora sfumati, e che la politica arriverà dopo, quando ci sarà più chiarezza su cosa effettivamente questa tecnologia faccia.

Non penso che sia così, per due ragioni che credo importanti. La prima è che la storia non funziona così. I sansimoniani non aspettarono che la rivoluzione industriale fosse completata per immaginare cosa farne. Cominciarono a immaginarla mentre era ancora in corso, mentre i contorni erano sfumati, e proprio per questo riuscirono a influenzare la direzione. Aspettare la chiarezza significa rinunciare al diritto di disegnare. La seconda è che mentre la politica aspetta, qualcun altro disegna. Quel qualcun altro sono in larga parte le imprese tech, che hanno priori molto definiti sull’uso desiderabile dell’AI: massimizzare l’efficienza, ridurre i costi del lavoro, accelerare il ciclo di sviluppo dei prodotti, espandere la capacità di calcolo. Nessuno di questi obiettivi è cattivo in sé, ma neanche uno coincide automaticamente con un disegno di società sostenibile, equa, capace di sostenere chi rimane indietro.

Il rischio reale di questo vuoto, secondo me, non è la sopraffazione politica della tecnologia. È il contrario: che la politica, non avendo proposte proprie, finisca per importare le priorità del settore tecnologico come se fossero priorità collettive. Già adesso, in molte agende governative italiane, si parla di AI in termini ripresi quasi letteralmente dai pitch di aziende che vendono soluzioni AI. Senza un livello propositivo autonomo, la politica resta in posizione subordinata, regolatoria nel migliore dei casi, ancillare nel peggiore.

Tre cose che potrebbe dire chi volesse riempirlo

Provo a immaginare cosa proporrebbe un movimento politico contemporaneo serio, se decidesse di occupare quel vuoto. Non parlo di programmi elettorali completi, parlo di idee-cardine attorno a cui costruire una visione propositiva sull’AI.

La prima idea potrebbe riguardare il tempo. L’AI può comprimere drasticamente il tempo necessario per certe attività cognitive e operative. Cosa ne facciamo di quel tempo? In una visione economicista, lo trasformiamo in maggior output a parità di ore. In una visione diversa, lo restituiamo alle persone sotto forma di settimana lavorativa più corta, riduzione del lavoro non retribuito, aumento del tempo per la cura, lo studio, la cittadinanza attiva. È una scelta politica, non tecnica. Ma serve un movimento che la metta sul tavolo, perché di default non si sceglierà mai questa direzione.

La seconda idea potrebbe riguardare la conoscenza. L’AI sta concentrando rapidamente l’accesso a una nuova generazione di strumenti cognitivi nelle mani di chi può pagarseli o di chi lavora in aziende che li adottano per primi. La differenza tra chi ha accesso a un assistente AI di alto livello e chi non ce l’ha è già oggi un nuovo divario, e crescerà rapidamente. Un movimento politico serio dovrebbe avere un’idea su come democratizzare quell’accesso: scuole pubbliche che integrano questi strumenti, biblioteche civiche come hub di accesso, formazione adulta non come optional ma come servizio universale. Anche qui, è una scelta politica.

La terza idea potrebbe riguardare l’autonomia. Più gli agenti AI diventano capaci di agire sul mondo, più diventa critica la domanda: chi controlla davvero questi sistemi quando decidono al posto nostro? L’attuale architettura, dominata da una manciata di aziende USA e cinesi, non è l’unica possibile. Esistono alternative open, federate, locali, che richiedono investimenti pubblici per essere competitive. Un movimento che voglia tenere il controllo democratico sulle infrastrutture cognitive del futuro dovrebbe finanziare e proteggere questi modelli alternativi, prima che la concentrazione attuale diventi irreversibile.

Sono tre proposte ovvie, in un certo senso. Eppure non vedo una forza politica italiana che le abbia formulate insieme, dentro una cornice coerente, con la pretesa di costruire un futuro specifico anziché solo gestire l’esistente.

Il punto che mi tocca personalmente

In Pelle Digitale avevo provato a descrivere come la frontiera tra noi e le macchine si stesse facendo più sottile e più aderente, e in Spatial Shift avevo allargato la prospettiva guardando come si stesse riconfigurando lo spazio in cui agiamo. Tornando su quei libri oggi mi accorgo che entrambi descrivono fenomeni in corso senza prescrivere un esito politico. Faccio l’analista, non il proponente. È una scelta legittima per chi scrive da imprenditore. È anche, però, un sintomo del problema che Kagan-Kans diagnostica.

La verità è che osservare e descrivere è la parte facile. Proporre cosa fare di queste tecnologie per costruire la società che vogliamo è la parte difficile, perché richiede una visione politica esplicita, e in questo momento storico in Italia è quasi imbarazzante esprimerne una. Si fa fatica a discutere di visioni politiche di lungo periodo senza essere immediatamente catalogati su un asse destra-sinistra che ha smesso di catturare le distinzioni rilevanti.

Eppure, se non lo facciamo noi, lo faranno altri al posto nostro. Lo faranno bene, perché hanno interesse a farlo. E nessuno di loro avrà come priorità le persone che oggi sento attorno a me ogni giorno, lavoratori cinquantenni che dovranno reinventarsi, studenti che non sanno se le loro lauree avranno valore tra cinque anni, imprenditori medi che si chiedono se le loro aziende riusciranno a stare in piedi nel decennio.

Non ho una proposta politica completa da offrire qui. Ho una sensazione precisa che mi accompagna da mesi: che il pezzo più importante della partita sull’AI non si stia giocando nei laboratori di Anthropic o nelle policy room di Bruxelles, ma in una stanza vuota che nessuno ancora sta occupando. La stanza in cui qualcuno dovrebbe stare disegnando un’idea di società che dia un senso politico a tutta questa potenza tecnica. Senza quel disegno, anche le tecnologie migliori finiscono per servire fini che nessuno ha mai esplicitamente scelto. È successo già due secoli fa, con conseguenze che paghiamo ancora. Mi piacerebbe che questa volta facessimo meglio.

Decentralized AI Economies. Mercati in cui gli algoritmi scambiano, negoziano e generano valore

Immagina un mercato in cui a negoziare accordi, eseguire transazioni e allocare risorse non sono persone, ma algoritmi autonomi. In questo scenario futuristico – ma sempre più reale – agenti di intelligenza artificiale agiscono come partecipanti economici indipendenti: comprano e vendono servizi o dati per conto degli utenti (o per conto proprio) senza un controllo umano costante. Ciò che poteva sembrare fantascienza sta diventando possibile grazie ai progressi dell’AI e alle tecnologie decentralizzate. I sistemi di intelligenza artificiale si stanno evolvendo da strumenti passivi a attori attivi nei mercati, capaci di prendere decisioni complesse e trasferire valore a qualsiasi ora del giorno. In questa edizione di InsideTheShift esploriamo il concetto di “economie decentralizzate dell’IA” – un paradigma emergente in cui agenti AI distribuiti danno vita a proprie economie, scambiando e collaborando su reti aperte senza un’autorità centrale.

Questo cambiamento rappresenta molto più di una semplice automazione avanzata. Segnala una visione trasformativa del futuro del commercio e dell’innovazione. Le economie decentralizzate dell’IA promettono di generare nuovo valore permettendo alle macchine di coordinare e ottimizzare attività economiche a velocità e scala impensabili per gli esseri umani. Allo stesso tempo sollevano domande importanti su fiducia, equità e governance in un mondo in cui gli algoritmi concludono accordi a nostro nome. Nei paragrafi seguenti approfondiremo le forze che guidano questo shift tecnologico, i meccanismi di base che lo rendono possibile, le implicazioni più ampie per la società e cosa aspettarci per il futuro prossimo.

The Shift in Focus

Negli ultimi tempi la prospettiva nel campo dell’AI è cambiata sensibilmente. Stiamo passando da un’era in cui l’AI era vista principalmente come un servizio centralizzato o uno strumento di supporto, a un’era in cui le entità di AI stesse partecipano ad attività economiche. Il 2025 è stato salutato dagli addetti ai lavori come “l’anno degli agenti”, poiché sono stati introdotti agenti AI avanzati capaci di navigare sul web, portare a termine progetti multi-step e prendere decisioni con minima supervisione umana. In altre parole, la narrativa si sta espandendo: non più solo “Come possiamo usare l’AI?”, ma anche “Cosa succede se gli agenti AI agiscono come attori economici autonomi?”.

Questa nuova focalizzazione emerge sulla scia di rapidi progressi nelle capacità dell’AI. I modelli fondamentali (come le grandi reti neurali di linguaggio) sono diventati potenti, ma impiegare un unico modello gigante per ogni problema non è né efficiente né pratico. Si sta quindi passando a collezioni di agenti AI specializzati, ognuno dedicato a un dominio o compito specifico, che coordinano le proprie azioni. Invece di un’unica AI monolitica, possiamo immaginare un ecosistema di agenti – un’“economia” di IA – in cui ogni agente scambia competenze e servizi con gli altri. È un cambiamento di prospettiva: dall’AI come utility centralizzata all’AI come rete distribuita di agenti intelligenti che creano valore insieme.

Tendenze convergenti alimentano questo shift: il calo dei costi di sviluppo e di compute; l’interesse per la decentralizzazione (spinto da blockchain e privacy); l’AI “allo stato brado”, incorporata ovunque e libera di interagire economicamente. Da qui la domanda: come sarebbe un mondo in cui i mercati sono popolati da agenti AI – e perché dovremmo auspicare uno scenario simile?

Understanding the Shift

Per economie decentralizzate dell’IA si intendono ambienti in cui agenti AI operano come attori economici autonomi. In pratica: scoprono opportunità, negoziano termini ed eseguono transazioni tra loro o con umani, senza intervento costante. Possono rappresentare individui, aziende o se stessi e interagiscono su reti distribuite, non su un’unica piattaforma centrale.

Abilitatori tecnologici. Gli agenti moderni (spesso basati su LLM) percepiscono, decidono e agiscono in modo prolungato e adattivo. A differenza dei bot rigidi, gestiscono compiti di lungo periodo, generano codice, usano strumenti, si interfacciano in tempo reale con sistemi digitali. Operano 24/7, sono replicabili, condividono informazioni alla velocità della rete e apprendono continuamente: in un ambiente idoneo, possono potenziare l’efficienza economica coordinando attività complesse con memoria perfetta e tempi di reazione sovrumani. Mercati di soli agenti risponderebbero a domanda/offerta e vincoli con rapidità e, idealmente, con allocazioni più efficienti.

Motivazioni economiche. L’approccio agentico e decentralizzato è più scalabile e adattabile dei modelli monolitici. In problemi multi-dominio (supply chain, mobilità, energia) conviene avere agenti specializzati che cooperano e competonocon protocolli aperti (aste, offerte, negoziazioni), lasciando emergere soluzioni dal basso. In questa “economia agentica”agenti specializzati e generali interagiscono, si coordinano e scambiano valore in un quadro di regole e incentivi condivisi. In breve: da AI come strumento a AI come partecipante.

Decentralizzazione come cornice. Come la DeFi ha rimosso intermediari finanziari, così le economie AI decentralizzate puntano a ridurre i “guardiani” dell’AI. Dati e capacità possono essere condivisi tramite mercati sicuri e apprendimento federato, attenuando monopoli informativi e bias, e democratizzando l’innovazione.

The Core

Al centro ci sono agenti autonomi e i mercati in cui operano.

  • Transazioni tra agenti. Invece di persone o aziende, agenti software scambiano beni/servizi e siglano contratti. Interagiscono con protocolli per aste, contrattazioni, baratto, smart contract. Nessun centro comanda: consenso distribuito e registri condivisi garantiscono fiducia tra sconosciuti.

  • Precedenti concreti. Il real-time bidding pubblicitario è già una negoziazione macchina-macchina su vasta scala: dimostra che mercati veloci e automatizzati possono funzionare.

  • Negoziato e coordinamento. Gli agenti LLM sostengono dialoghi negoziali (concessioni, compromessi, perfino bluff). Esperimenti AI vs AI mostrano disparità di performance e comportamenti imprevisti: servono guardrailper equità e robustezza.

  • Valore e pagamenti. Token e wallet on-chain permettono ad agenti di pagare e incassare; gli smart contractfanno da escrow e applicano gli accordi. Meccanismi di reputazione e penalità (slashing) incentivano la qualità. Il risultato è un bazar digitale di agenti, retto da crittografia e meccanismi economici.

The Broader Shift

L’ascesa delle economie AI decentralizzate riguarda chi beneficia dell’AI e come. La decentralizzazione può democratizzare l’innovazione: piccole imprese e individui schierano agenti che competono/collaborano su mercati aperti, senza infrastrutture proprietarie costose. Questo può distribuire meglio i benefici e generare soluzioni locali e globali.

La fiducia diventa centrale, su tre livelli:

  1. Umano-agente. Trasparenza, spiegabilità, allineamento agli obiettivi dell’utente, identità persistente e comportamenti prevedibili sono essenziali.

  2. Agente-agente. Servono identità verificabili, sistemi di reputazione e protocolli di fiducia condivisi per evitare caos e frodi.

  3. Sistema (governance). Meccanismi di sorveglianza e intervento per rischi sistemici (flash crash, collusioni), con policy aggiornate e responsabilità chiare.

Accelerazione economica. Entro pochi anni l’AI agentica sarà diffusa in molte applicazioni; una quota crescente di decisioni operative potrà essere automatizzata. Attesi benefici di produttività, ma anche impatti occupazionali e nuovi ruoli (auditor di comportamenti algoritmici, designer di mercati, orchestratori di agenti). L’obiettivo: liberare gli umani dalla decisione di basso livello per concentrarsi su strategia, creatività e governance.

What’s Next

Prossimi 2–5 anni. Emergeranno sistemi ibridi umano-AI nei software aziendali. Prevedibili marketplace di agenti(compute, logistica, dati). Priorità infrastrutturali: identità, interoperabilità, sicurezza, micropagamenti M2M. Finestra critica per standard tecnici e architetture di fiducia.

Regole e responsabilità. Crescerà il dibattito su capacità giuridica degli agenti e, nell’immediato, su accountability e catene di responsabilità. Possibili aggiornamenti a quadri internazionali su servizi e IP in chiave “agent economy”.

Anni ’30. Orchestrazione multi-agente matura, organizzazioni semi-autonome (es. AI-DAO), nuove nicchie (brokerage dati gestiti da AI, consulenze agent-to-agent), nuove professioni e formazione dedicata. Il tessuto socio-economico evolverà di pari passo.

Direzione di marcia. Ottimismo e cautela insieme: opportunità enormi, rischi reali. Serve sperimentazione guidata, governance, e coinvolgimento pubblico per garantire esiti equi.

Takeaways

  • Agenti AI come attori di mercato. Dallo strumento al partecipante: scambio, negoziazione e contratti tra algoritmi abilitano il commercio macchina-macchina su larga scala.

  • Efficienza e innovazione. Specializzazione + coordinamento multi-agente → migliore allocazione, operatività 24/7, soluzione di problemi complessi e nuovo valore.

  • Democratizzazione. Mercati aperti di servizi AI riducono barriere e diffondono i benefici oltre i grandi operatori; ma mettono in discussione assetti centralizzati.

  • Fiducia e governance. Identità verificabili, reputazione, protocolli sicuri, human-in-the-loop e quadri legali aggiornati sono imprescindibili.

  • Sfide emergenti. Esiti diseguali tra agenti, comportamenti imprevisti, rischio frammentazione e problemi di allineamento: servono standard e guardrail comuni.

Recommended Resources

  • World Economic Forum – Trust is the new currency in the AI agent economy. Ruolo della fiducia e roadmap per l’AI agentica nelle organizzazioni.

  • Yang et al. – Agent Exchange: Shaping the Future of AI Agent Economics. Proposta di agent marketplace e protocolli di asta.

  • Zhu et al. – Fair and Trustworthy Agent-to-Agent Negotiations. Evidenze su disparità e rischi nelle negoziazioni tra agenti.

  • MIT Media Lab – Decentralized AI (Overview). Visione e motivazioni della decentralizzazione dell’AI, con casi e opportunità.

  • Montes & Alvarez – Beyond the Sum. Ostacoli infrastrutturali (identità, discovery, interfacce, pagamenti) e come superarli con logiche di mercato.

Toolbox

  • Simulazione multi-agente: OpenAI Gym (estensioni multi-agent), PettingZoo per testare regole di mercato, aste e negoziazioni in sicurezza.

  • Smart contract / blockchain: Ethereum, Hyperledger; contratti escrow e pagamenti condizionati on-chain.

  • Identità & reputazione: DID (W3C), Veramo, Hyperledger Indy per “passaporti” agentici e attestazioni di performance.

  • Federated learning & privacy: Flower, TensorFlow Federated; differenziale e multi-party computation per scambio di valore senza esporre dati.

  • Librerie di mercato: NegMAS per negoziazioni; implementazioni di Vickrey e continuous double auctions per aste; prototipi AEX accademici.

  • Protocolli di comunicazione: FIPA ACL come base storica; evoluzione verso API e linguaggio naturale per LLM-agent.

The Shift Continues

La visione è audace e in piena evoluzione. Lo spostamento verso agenti autonomi e distribuiti è già in atto: ogni nuovo prototipo amplia il perimetro di ciò che è possibile. InsideTheShift continuerà a monitorare e decodificare questo percorso – tra esperimenti, battute d’arresto e progressi – per aiutare imprese, policy maker e comunità a plasmareun’economia dell’AI decentralizzata equa, sicura e generativa di valore condiviso.