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Da RAG alla memoria: il vantaggio che nessuno può copiare

Chiudi la scheda del browser venerdì sera. La riapri lunedì, riprendi la stessa conversazione, e l’assistente non ha più memoria di te, non sa nemmeno chi sei. Le preferenze che avevi espresso, il lavoro lasciato a metà, le due ore di contesto costruite insieme: sparite. Si riparte da zero.

La risposta diffusa a quel vuoto si chiama RAG, e funziona pescando per somiglianza i pezzi di testo che servono e infilandoli nel prompt. Trasformare quella tecnica in una memoria vera è il problema su cui si arrovellano i team che costruiscono agenti in questo momento. Sotto la parte tecnica, fatta di schemi e di query, c’è una distinzione che riguarda chiunque costruisca prodotti con l’AI, ed è meno una scelta di database e più una scelta di strategia. Il RAG recupera. La memoria ricorda. E lì, nel punto in cui un sistema smette di recuperare e inizia a ricordare, smette anche di essere reattivo, e nasce un vantaggio che il modello, da solo, non ti dà.

Più contesto nel prompt non basta

Il RAG che quasi tutti hanno messo in produzione sono quattro righe di codice: trasformi i documenti in vettori, trasformi la domanda dell’utente in un vettore, peschi i più vicini, li infili nel prompt. Funziona. Funziona così bene che è diventato il default di ogni assistente interno degli ultimi due anni, e spiega anche perché quegli assistenti si somigliano tutti, appena la conversazione prova ad andare un po’ più in là.

Il recupero puro si rompe sempre negli stessi punti. La conversazione lunga, che dopo qualche centinaio di scambi non sta più nel prompt. La ripresa, l’utente che torna il giorno dopo e vorrebbe ritrovare dove era arrivato. Le preferenze e le regole, «questo cliente vuole le date in formato giorno-mese-anno», «i rimborsi sopra i cinquecento euro vogliono un’approvazione», cose che non ottieni per somiglianza semantica con l’ultimo messaggio. La risposta istintiva a tutto questo è una sola: infilare di più nel prompt. Più recupero, più storia, più contesto. Il conto dei token cresce, il modello si perde nel mezzo, e il sistema sembra più lento proprio quando dovrebbe sembrare più competente.

La memoria è un percorso di scrittura

Il salto vero non è mettere un database accanto al vector store. Cambia cosa serve quel livello di archiviazione, e come ci parlano gli agenti.

Il recupero è una query contro un corpus che hai caricato una volta, e niente di ciò che il modello dice rifluisce nel corpus. La memoria invece è un percorso di scrittura: tutto ciò che il sistema osserva durante una sessione, o che l’utente conferma, può diventare un record durevole, con il suo perimetro di visibilità, la sua provenienza, la sua scadenza. Lo stesso record si rilegge dopo, da un’altra sessione, magari da un altro agente che lavora per la stessa persona.

C’è una metafora che gira per descrivere tutto questo, il secondo cervello. La trovo utile e quasi sempre tradita, perché la maggior parte delle implementazioni si ferma un passo prima: ti danno note ricercabili, che sono uno schedario migliore, non una memoria. Una memoria vera distilla. Le note diventano fatti agganciati alle entità che descrivono, il lavoro concluso diventa un episodio riutilizzabile, e lo stesso strato serve allora la chat di una persona e l’agente che lavora al posto suo, senza che nessuno dei due abbia bisogno di una copia tutta sua. È la differenza tra un’AI che reagisce a ogni richiesta come fosse la prima e una che accumula, e sull’accumulo si adatta. In La Mente Adattiva ho provato a descrivere proprio questo scarto, tra un’intelligenza che risponde e una che si trasforma con l’esperienza.

Cinque tipi di memoria da non confondere

«Aggiungere memoria» suona come una funzione sola. In pratica sono sistemi diversi, e se non li separi finisci con un magazzino unico che risponde male a ogni domanda.

Le regole, prima di tutto. Le policy, i vincoli di compliance, le soglie di approvazione cambiano di rado e di proposito, e si recuperano per corrispondenza esatta, mai per somiglianza: una policy cercata per similarità è un errore, perché ti allontana in silenzio dalla regola che vale in quel momento. Poi le preferenze, i parametri stabili di personalizzazione, quelli che fanno sentire il sistema cucito addosso senza doverglielo ridire ogni volta. Poi i fatti, le affermazioni durevoli che l’agente può riusare con la loro provenienza: qui vive il vantaggio che si accumula, e qui i problemi si fanno più duri, perché ogni fatto che scrivi è una scommessa sul futuro. Poi gli episodi, i riassunti del lavoro concluso, la forma di una soluzione passata da riusare invece di riderivarla. E sotto tutto, le tracce, il registratore di volo grezzo da cui fatti ed episodi vengono distillati.

Cinque cose, cinque modi di conservarle, cinque modi di ritrovarle. Confonderne due qualsiasi produce un guasto preciso e prevedibile. È una delle tassonomie possibili, ce ne sono altre, ma il principio vale a prescindere dai nomi: trattare memorie diverse come se fossero la stessa cosa è la radice di metà dei comportamenti strani che vedi negli agenti.

Un cancello prima della memoria

Se prendi sul serio questa separazione, ti serve qualcosa che decida cosa entra nella memoria durevole e cosa resta effimero. È l’operazione più rischiosa di tutto il sistema. Promuovi tutto e la memoria si avvelena da sola, riempiendosi di scarti conversazionali. Non promuovi niente e l’agente resta amnesico.

Il cancello fa poche cose in una transazione sola. Classifica il candidato e gli assegna un perimetro, l’organizzazione, l’utente, l’agente. Verifica i duplicati, così lo stesso fatto che arriva da due sessioni diverse finisce in una riga sola e non in due che competono. Controlla che un fatto abbia una confidenza sopra soglia e una provenienza, cioè la sessione che lo ha generato. Poi calcola lo stato da dentro, mai dal chiamante, e scrive.

Qui si apre la parte che riguarda la governance, non solo il codice. Ogni record porta con sé il suo perimetro di accesso e la sua provenienza. Il diritto all’oblio, che su un log grezzo è una cancellazione, su una memoria diventa una faccenda seria, perché «la cosa che sa di te» è ormai un artefatto distillato da cento conversazioni e non un dato grezzo da buttare. È lo strato che in Pelle Digitale chiamavo la pelle tra noi e la macchina, e qui diventa qualcosa che un’azienda deve saper revocare a comando. L’EU AI Act spinge nella stessa direzione: gli obblighi per i sistemi ad alto rischio sono stati rinviati in via provvisoria da agosto 2026 a dicembre 2027, ma l’asticella su tracciabilità, audit e supervisione umana si alza, non si abbassa. Una memoria senza provenienza e senza scadenze non si può governare, e in Europa quello che sfugge al controllo, tra poco, sarà fuori uso.

Il modello è condiviso, la memoria è tua

Resta una domanda: su cosa appoggiare tutto questo. L’architettura in cui la maggior parte dei team finisce per inerzia spacca la memoria lungo l’asse che fa più male, i dati relazionali in un database, il recupero ibrido in un motore vettoriale, le tracce in un altro store ancora. Ognuno è ottimo per il suo compito. Il guaio arriva quando il contesto deve attraversarli, perché ogni recupero serio diventa una join tra sistemi, e ogni join attraversa un confine di sicurezza, di transazione, di latenza, e a ogni attraversamento ti riporti in casa il problema di consistenza che volevi evitare.

Tenere insieme il recupero semantico e i dati relazionali che lo governano, sotto un solo piano di query e un solo modello di sicurezza, è la capacità che conta. Postgres con pgvector, Elasticsearch, Pinecone, Weaviate, e framework come LangGraph, Letta, Mem0 affrontano pezzi del problema in modi diversi, e la scelta giusta dipende da dove vuoi che vivano i tuoi dati e da chi li può toccare. Per chi lavora su dati sensibili o sovrani questa non è una questione di prestazioni, è una questione di controllo, ed è il terreno su cui è nato LocalAI.io: tenere modello e memoria dentro un perimetro che governi tu.

C’è una conseguenza da tenere a mente. I modelli sono condivisi, li usano i tuoi concorrenti, li addestra qualcun altro, e l’anno prossimo quello che usi oggi sarà rimpiazzato da uno migliore. La memoria no. Quello che è dentro la tua memoria riflette scelte che solo il tuo team poteva fare, su cosa conservare, con quale perimetro, per quanto tempo. Il modello è il livello che puoi sostituire. La memoria è il livello che nessun altro può copiarti, perché è fatto della tua storia, non della tua tecnologia.

Costruirla bene costa più che impilare token in un prompt. Ma per chiunque stia mettendo l’AI dentro la propria azienda la domanda smette di essere «quanto contesto riesco a infilare» e ne diventa un’altra: cosa vale la pena che il tuo sistema ricordi, e cosa è meglio che dimentichi?

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Guerra dei prezzi AI: la difendibilità si sposta sul controllo dell’inferenza

Il 13 giugno il Wall Street Journal ha raccontato la fuga verso i modelli cinesi: aziende e startup, sfiancate dal conto dei token, che spostano i carichi di lavoro su alternative più economiche e quasi sempre open source. Bradley Olson racconta di strumenti che fanno rimbalzare il lavoro da un modello all’altro, Claude o ChatGPT per i compiti che lo meritano, modelli aperti per tutto il resto. OpenAI e Anthropic, tutte e due con il fascicolo per la quotazione già depositato, stanno valutando di tagliare i prezzi.

Sotto la cronaca del taglio c’è un movimento più lento, e per chi quei sistemi li mette in produzione conta molto di più. La guerra dei prezzi AI sta spaccando il mercato in due, e le due metà non si difendono allo stesso modo. Da una parte i volumi, che scivolano verso il basso costo. Dall’altra il valore, che resta in alto, dove le capacità di frontiera sono ancora poche e ancora difficili da replicare.

I volumi seguono i modelli cinesi

Il pavimento dei prezzi lo ha colato DeepSeek, e da lì in giù si è mosso tutto il resto. Su OpenRouter, la piattaforma di instradamento che migliaia di sviluppatori usano per scegliere a chi mandare le proprie richieste, i modelli cinesi pesano oggi intorno al 46% del traffico identificato. Anthropic, Google e OpenAI messe insieme stanno sotto al 36. Un anno fa i cinesi erano sotto il due per cento. Qwen, DeepSeek, Kimi, GLM, MiniMax: nomi che fino a poco fa nessun ufficio acquisti pronunciava, e che adesso girano dentro metà dei flussi agentici del pianeta.

La ragione è prosaica, e la dice bene un investitore citato nel pezzo, Tommy Shaughnessy di Delphi: il modello è il costo più grosso per chi vende inferenza, e questi se lo ritrovano gratis. I laboratori cinesi rilasciano modelli di livello frontiera come pesi aperti, chi fa inferenza li serve a costo quasi azzerato, e il prezzo finale crolla a una frazione, da sette a cinquanta volte meno a seconda del confronto che si fa. Per moltissimo lavoro quotidiano, una sintesi o una classificazione o una bozza da rifinire, la differenza di qualità tra i modelli cinesi e quelli di punta semplicemente non si vede in busta paga. E nel frattempo i conti dei token diventano insostenibili: c’è chi, come Uber, ha bruciato l’intero budget AI dell’anno entro aprile.

Il prezzo basso ha un indirizzo

Un modello che costa quasi niente è comodo, fino al momento in cui ti accorgi da dove arriva, e che quel quasi niente per chi lo produce ha una funzione. GLM-5 di Zhipu è addestrato e servito su silicio Huawei Ascend, niente NVIDIA: per le imprese e gli enti cinesi quell’indipendenza dall’hardware americano vale più di un punto di benchmark. Distribuire frontiera come open weight, a costo zero per il mondo, è anche una mossa di quota e di influenza, un loss leader giocato su scala geopolitica.

Negli Stati Uniti la cosa ha già smesso di essere teorica. Ad aprile la commissione della Camera sul Partito Comunista Cinese ha aperto un’indagine su Airbnb e Anysphere per l’uso di modelli cinesi, segno che dentro un’app che usi ogni giorno può girare inferenza che a qualcuno, a Washington, non piace affatto. E l’Europa, in questa mappa, è quasi un buco: tanti utilizzatori, pochissimi produttori, con Mistral come eccezione più citata che strutturale. Dipendere da una sola sponda è un rischio già scomodo. Appoggiare il proprio lavoro su due sponde lontane, e su nessun pezzo di casa, è una postura che vale la pena guardare prima che diventi un vincolo.

Il routing come punto di controllo

Lo strumento che il Wall Street Journal descrive, quello che smista il lavoro tra modello esterno, sistema interno e open source self-hosted, è la cosa più importante dell’articolo, e quasi nessuno la nomina. Nel momento in cui i modelli diventano intercambiabili e quasi gratuiti, il pezzo di valore si sposta su chi decide dove va ogni richiesta, con quali regole, con quali dati, dentro quali confini. Orchestrazione, routing, inferenza locale: qui si gioca il margine, e qui si gioca la difendibilità.

È lo stesso filo che avevo provato a tirare quando una direttiva americana ha spento Fable 5 e Mythos 5 in tutto il mondo: in produzione vince meno il modello migliore e vince di più chi controlla l’instradamento e tiene l’inferenza vicina. Per chi compra in azienda, e ancora di più per una pubblica amministrazione o un settore regolato, questo livello smette di essere un dettaglio da architetti e diventa oggetto di governance, e materia da mettere a gara: la domanda da scrivere nel capitolato diventa chi orchestra, dove gira il carico, cosa esce dal perimetro, più che quale modello ci sia in fondo. È esattamente la direzione di prodotto su cui lavoro con LocalAI, inferenza che resta dentro casa.

La frontiera resta un permesso, non una proprietà

L’altra metà del cielo, quella del valore, ha una sua fragilità che il prezzo basso ci fa dimenticare. Le capacità di punta restano accessibili a condizioni decise da altri. Anthropic ha pubblicato la classe Mythos con due nomi e due regole: Fable con i guardrail, che dirotta le richieste su cyber, bio e chimica verso un modello più sorvegliato, e Mythos vero e proprio, senza freni pubblici, riservato a un programma ristretto. Sopra questa scelta industriale è arrivata la geopolitica, con il blocco all’export che ha staccato i modelli di frontiera dal resto del mondo da un giorno all’altro.

Chi costruisce sopra una API di frontiera costruisce sopra un permesso. Un permesso ottimo, potente, conveniente finché dura, e revocabile per ragioni che non dipendono da te: una direttiva o una decisione di sicurezza nazionale presa in un fuso orario lontano. Tenere tutto il valore della propria azienda dentro quel permesso è una scommessa che in pochi farebbero a occhi aperti, se la guardassero per quello che è.

Costruire da qui con quello che si controlla

Da questa biforcazione non si esce scegliendo una metà contro l’altra. La frontiera serve, per i compiti dove la differenza si vede e si paga. L’open economico serve, per il volume. Quello che cambia è dove si mette il proprio baricentro, e quanto del proprio destino si lascia in mano a un listino o a un permesso altrui.

Per un’organizzazione che parte adesso, e parte da qui, il punto fermo viene prima della tecnologia. Prima il metodo, la mappa di quello che quel processo fa davvero, di quali dati non possono uscire, di dove la frontiera vale il prezzo e dove i modelli cinesi aperti bastano e avanzano. Poi la tecnologia, scelta su quella mappa: orchestrazione propria, inferenza che si può portare in casa, libertà di cambiare modello senza riscrivere l’azienda. In Pelle Digitale avevo descritto la tecnologia come una superficie che ci portiamo addosso, e una pelle si sceglie con cura, non si appalta al primo che la regala. La velocità di mettere AI in produzione, ormai, ce l’avranno tutti. La difendibilità, quella, resta di chi controlla il proprio stack.

Senza dubbio la domanda che lascio aperta è semplice: del valore che la tua azienda affida all’AI, quanta parte vive su qualcosa che puoi spegnere tu, e quanta su qualcosa che possono spegnere altri?

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Ontologie e grafi di conoscenza: la struttura del sapere in azienda

Il marketing scrive «lead» e intende un indirizzo email lasciato in un form. Le vendite scrivono «lead» e intendono qualcuno pronto a firmare un contratto. Stessa parola, due significati lontani, e nel mezzo riunioni che girano a vuoto perché nessuno, in tutta l’azienda, si è mai seduto a stabilire cosa voglia dire davvero.

Capita ovunque, e quasi sempre resta invisibile. Finché non arriva un modello a cui chiediamo di leggere i nostri documenti e restituirci un po’ d’ordine: a quel punto il disaccordo che tolleravamo da anni smette di essere un fastidio di fondo e diventa la prima cosa che ci scoppia in mano.

Per capire perché, conviene tenere separate due idee che arrivano dal mondo del web semantico e che quasi tutti scambiano l’una per l’altra: l’ontologia e il grafo di conoscenza. Si somigliano e non coincidono, e la differenza dice parecchio su come è fatto il sapere dentro un’organizzazione.

Ogni azienda parla una lingua che non ha mai scritto

Un’ontologia, ridotta all’osso, è l’elenco delle cose che esistono in un certo mondo e delle regole con cui possono stare insieme. Quali tipi di oggetti ci sono (un cliente, un progetto, un margine, una commessa), come si legano tra loro (un cliente firma un contratto, un progetto consuma un budget), quali vincoli valgono sempre (una fattura appartiene a un solo cliente). Funziona meno come un diagramma pieno di frecce e più come una mappa condivisa del significato, tanto precisa che sopra ci può ragionare una persona appena arrivata quanto una macchina.

Solo che quasi nessuno la chiama così. Ogni azienda gira già su un’ontologia, implicita, non scritta, quasi sempre contesa. La parola «cliente» nel CRM, nell’amministrazione e nel customer care indica tre cose che si assomigliano senza combaciare. «Chiuso» per un commerciale e «chiuso» per chi gestisce la delivery raccontano due momenti diversi della stessa storia. Il vocabolario c’è, le regole pure, ma vivono nella testa delle persone, tramandate per consuetudine, mai messe nero su bianco.

La conoscenza che non sta in nessun documento

Se l’ontologia è la mappa del significato, il grafo di conoscenza è il territorio già abitato: i fatti concreti, le persone e le cose reali, collegati uno all’altro. Questo cliente legato a quella commessa, quella decisione presa sulla base di quel dato, quel fornitore che conosce bene quel reparto. Nodi e relazioni, niente di più.

E qui si tocca un nervo scoperto. Buona parte di questo grafo, nelle aziende, esiste già, però vive sparso: nelle teste delle persone, nei thread di chat, nelle mail, nei fogli di calcolo, nella memoria tacita di chi è lì da quindici anni e «sa come funziona». I documenti conservano testo. Le relazioni, che sono poi la materia che ci serve quando dobbiamo decidere o rispondere a una domanda, restano fuori, intrappolate tra le righe o, peggio, solo dentro una testa che prima o poi andrà in pensione. Un’azienda capace di tenere insieme quelle connessioni inizia a comportarsi come un’impresa che ragiona, più che come un archivio da consultare.

L’intelligenza artificiale disegna lo schema e poi lo riempie di errori

Fino a ieri tutto questo aveva un costo proibitivo. Scrivere l’ontologia voleva dire uno specialista chino su un editor formale per settimane. Popolare il grafo voleva dire eserciti di curatori a mano, oppure estrattori rigidi che si inceppavano al primo caso fuori standard. Lento di qua, lento di là, e quasi sempre un progetto che moriva prima di servire a qualcosa.

I modelli linguistici ribaltano l’economia della faccenda. Dai a un modello un paragrafo e ti restituisce entità e relazioni in pochi secondi. Il costo di rendere esplicito l’implicito, di tirare fuori dai testi sia la mappa sia i fatti, crolla quasi a zero. È la stessa frontiera sottile che in Pelle Digitale ho provato a raccontare, quella membrana dove il senso passa di continuo tra noi e le macchine senza che nessuno dei due lo possieda del tutto.

Poi c’è il rovescio, ed è la parte che in azienda fa più male. Lasciata a sé, l’AI inquina. Inventa categorie che non esistono, sbaglia i tipi, asserisce legami plausibili e falsi con la stessa disinvoltura con cui ne asserisce di veri. La disciplina che la salva è una sola: prima si concorda la mappa del significato, poi si lascia che sia quella mappa a fare da guinzaglio all’estrazione. Lo schema diventa il guardrail. Prima il senso condiviso, poi i fatti che lo riempiono, in quest’ordine e mai nell’altro.

E tutto regge a una condizione, che vale la pena dire per intero. La parte faticosa non è mai stata battere a tastiera i fatti, ma metterci d’accordo su cosa significano. L’AI toglie la digitazione e ci lascia esattamente lì, faccia a faccia con il disaccordo che avevamo nascosto sotto il tappeto. Vale anche quando colleghiamo questi modelli ai sistemi che già usiamo, per metterli a contatto con i dati che teniamo sparsi ovunque: la tecnologia per pescare nel nostro sapere c’è, però non decide al posto nostro cosa quel sapere voglia dire.

Chi possiede il significato di «cliente»?

Se l’AI smonta la fatica meccanica e ci consegna il disaccordo bello e impacchettato, allora la domanda vera si sposta dalla tecnologia all’organizzazione. Tutto si stringe attorno a una questione di potere: chi ha l’autorità di decidere cosa significa «cliente». Per anni la risposta è stata «nessuno», oppure stava sepolta in un team di enterprise architecture con cui mezza azienda non si parlava. Adesso quella domanda torna al centro e pretende una risposta esplicita.

Decidere il significato è un atto che pesa. Stabilire che «cliente» vuol dire una certa cosa equivale a scegliere quale definizione vince quando il marketing e la finanza la vedono in modo opposto, e quindi chi comanda su quel pezzo di realtà condivisa. È una scelta di disegno organizzativo travestita da dettaglio tecnico. L’ontologia smette di essere un artefatto da reparto IT e diventa un oggetto di governo, qualcosa che qualcuno deve possedere, mantenere, presidiare.

Le aziende che saltano questo passaggio non evitano la decisione. La delegano in silenzio al modello, che una definizione se la sceglie comunque, e se ne accorgeranno il giorno in cui i conti non torneranno e nessuno saprà spiegare il perché.

L’ontologia generica si copia con un prompt, la propria no

C’è un’ultima conseguenza, e riguarda la competizione. Se chiunque può chiedere a un modello di abbozzare un’ontologia generica e plausibile per un certo settore, allora il generico vale sempre meno. Scivola verso la commodity, alla portata di tutti allo stesso prezzo, vale a dire quasi gratis.

Quel che resta difficile da replicare è la mappa precisa e ben curata del proprio dominio. La struttura del sapere di quella specifica azienda, costruita sulle sue relazioni reali e sulle definizioni che le sono costate anni di discussioni e aggiustamenti, validata e tenuta in ordine, non si tira fuori con un prompt astuto. La barriera si sposta: dal possesso dei dati, che ormai hanno tutti, al possesso della struttura di significato sopra quei dati.

Ed è una barriera solida proprio perché è lenta. Costa tempo costruirla, costa presidio mantenerla, si nutre di conoscenza che su internet non c’è perché vive solo dentro quell’organizzazione. Reggere la spinta di questa trasformazione, come ha imparato chi ha visto le aziende assorbire gli shock di mercato degli ultimi anni, vorrà dire trattare la propria ontologia come un patrimonio, più che come lo scarto di un progetto finito in un cassetto.

La parte tecnica, ormai, è quasi un gioco da ragazzi. Gli strumenti per abbozzare un’ontologia dentro una scheda del browser esistono già e funzionano sorprendentemente bene. A mancare è altro: la voglia di sederci in una stanza, noi, e decidere una volta per tutte cosa vogliono dire le nostre parole.

Allora forse la domanda da cui partire non riguarda l’intelligenza artificiale. Mappare il nostro sapere lo saprà fare, e prima di quanto immaginiamo. Riguarda noi, e suona più o meno così: siamo davvero pronti a metterci d’accordo su cosa quel sapere significhi? Perché la mappa la disegnerà la macchina, ma il significato, quello, tocca ancora a noi.

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Come usiamo l’AI nel 2026: l’uso emotivo che sorpassa il tecnico

Il primo giugno 2026 Harvard Business Review ha pubblicato la terza edizione di “How People Are Really Using AI”, la ricerca che Marc Zao-Sanders porta avanti dal 2023 dentro il progetto AI in the Wild. Quest’anno ha analizzato oltre dodicimila casi d’uso reali, raccolti per dodici mesi da post pubblici sui social, dieci volte il campione dell’edizione precedente. Il dato che resta in testa dopo aver chiuso la pagina non riguarda il coding né la produttività, riguarda noi, e in particolare un uso emotivo che ha superato quello tecnico.

In cima alla classifica, per il secondo anno consecutivo, c’è la terapia e la compagnia. Non l’automazione di un processo, non la generazione di codice, non l’analisi di dati. Le persone aprono un modello di linguaggio per parlare di sé, e lo fanno più di prima.

La voce numero uno è emotiva

Zao-Sanders riporta che terapia e compagnia oggi valgono circa l’11% di tutto il dataset, contro il 5% di dodici mesi fa. In un anno l’uso emotivo è raddoppiato in peso relativo, mentre gli usi tecnici scivolavano verso il basso della classifica. Generare codice per professionisti, che nel 2025 stava al quinto posto, lascia spazio a categorie come l’intrattenimento, i consigli sulle relazioni, perfino l’astrologia e le letture dei tarocchi.

C’è una lettura comoda di questo dato, quella che lo derubrica a curiosità statistica. La gente si annoia, chiacchiera con il chatbot, niente di serio. Io credo che sia il contrario, e che dentro quel raddoppio ci sia il fenomeno culturale più interessante degli ultimi anni. La macchina che avevamo costruito per scrivere email e risolvere problemi tecnici è diventata, per milioni di persone, un interlocutore sulle cose che contano davvero, la solitudine, il senso, le relazioni.

In Pelle Digitale avevo provato a descrivere la tecnologia come estensione cognitiva, una superficie che si appoggia alla mente e ne allarga il raggio. Quello che vedo nei dati di Zao-Sanders è qualcosa di più intimo, l’estensione ha smesso di toccare solo il pensiero e ha iniziato a toccare l’affetto.

Fonte: elaborazione su dati Marc Zao-Sanders, How People Are Really Using AI in 2026, Harvard Business Review.

Thinkslop, quando deleghiamo il pensiero

L’edizione di quest’anno introduce un termine che vale la pena tenere, thinkslop. La preoccupazione non è più che la macchina scriva al posto nostro, quella battaglia è persa da tempo e a conti fatti non era nemmeno così grave. La preoccupazione è che le deleghiamo il pensiero stesso, le decisioni, le idee, le intenzioni, cioè proprio le funzioni in cui restiamo, almeno per ora, insostituibili.

Qui mi fermo, perché è il punto dove la mia esperienza personale si scontra con il dato. Uso modelli ogni giorno, in ICONICO e in ZeroFive.AI, e ho imparato a riconoscere il momento esatto in cui smetto di pensare e comincio solo a copiare. È un attrito che sparisce senza che te ne accorga, una scivolata morbida verso la risposta pronta. Il debito cognitivo di cui ho scritto altrove funziona così, non lo contrai con una decisione, lo accumuli rinunciando ogni volta a un piccolo sforzo che sembrava superfluo.

Eppure la stessa ricerca lascia aperta la porta opposta. Uno degli utenti citati nello studio descrive l’AI come uno specchio, non un genio. La differenza la fa chi la usa, se la interroga come oracolo da cui ricevere la verità o come sparring partner contro cui mettere alla prova le proprie ipotesi. Lo strumento è identico, l’esito è opposto.

Gli agenti entrano in classifica, ma da sotto

Per la prima volta nella storia di questa ricerca compaiono nell’elenco le operazioni autonome di agenti AI, al sesto posto tra gli usi del 2026. È un ingresso simbolico, perché di agenti si parla da due anni come della prossima frontiera, e finalmente la frontiera lascia una traccia nei comportamenti reali delle persone, non solo nei comunicati dei vendor.

Lascia una traccia piccola, però. Zao-Sanders è cauto, e fa bene, gli agenti restano esperimenti su scala ridotta, l’AI che fa invece di consigliare è ancora più promessa che pratica diffusa. È esattamente la tensione che racconto in un altro pezzo del blog sul manager di umani e di agenti, il ruolo esiste già nei framework di HBR e di Anthropic, mentre nelle aziende italiane medie sta appena cominciando a materializzarsi.

Al lavoro vince la Shadow AI

Un dato che a chi guida aziende dovrebbe togliere il sonno, sessantatré dei cento usi principali sono professionali, ma quasi sempre nascono dal basso, spesso di nascosto. Uno degli utenti racconta di chiudere i ticket al doppio della velocità grazie all’AI, e aggiunge che nessuno in azienda sa che la usa.

La Shadow AI è la versione contemporanea di un fenomeno antico, le persone trovano lo strumento utile prima che l’organizzazione lo approvi, e lo adottano in silenzio per non doverne rispondere. Il problema per l’azienda è doppio, perde la mappa di come il lavoro viene realmente svolto, e perde il controllo sui dati che finiscono nei prompt. Per questo continuo a insistere sulla sovranità tecnologica e sull’AI privata, non come slogan ma come precondizione, se non sai dove passa l’informazione non puoi governare nulla, nemmeno l’entusiasmo dei tuoi.

I benefici aziendali, intanto, restano marginali. Efficienza sì, qualche crescita nelle vendite, pochissima trasformazione vera dei processi. Tre anni e mezzo dopo l’esplosione generativa, la distanza tra l’adozione individuale, intensa e affettiva, e la trasformazione organizzativa, lenta e cauta, è il vero dato politico di questa ricerca.

L’attaccamento alle macchine è una frontiera fragile

C’è un ultimo segnale che mi tocca più degli altri, cresce l’attaccamento emotivo. Persone che danno un nome al modello, che gli assegnano un genere, che provano qualcosa di simile al lutto quando un modello viene dismesso e sostituito. Lo abbiamo visto succedere davvero, ogni volta che un laboratorio ritira una versione e gli utenti protestano per la voce che hanno perso.

Da osservatore che lavora dentro questa trasformazione, e non da spettatore distante, trovo la cosa affascinante e fragile insieme. Affascinante perché conferma che la relazione uomo-macchina è entrata in un territorio che credevamo riservato agli umani. Fragile perché un affetto rivolto a un sistema che può cambiare, scadere o essere spento da remoto è un affetto esposto, costruito su una base che non controlli.

La ricerca di Zao-Sanders, edizione dopo edizione, racconta una cosa sola sotto le classifiche che cambiano. L’AI è entrata nelle nostre teste e nei nostri cuori prima ancora di entrare davvero nei nostri uffici. Custodire la capacità di pensare con la propria voce, e di sentire senza delegare anche quello, sta diventando una scelta quotidiana, qualcosa che va difeso ogni mattina invece di darlo per acquisito. Senza dubbio è la domanda che mi porto dietro chiudendo l’articolo, quanto di noi siamo disposti a far gestire alla macchina prima di accorgerci che gestirlo era il nostro mestiere di esseri umani?

Fonte: Marc Zao-Sanders, How People Are Really Using AI in 2026, Harvard Business Review, 1 giugno 2026.

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Nadella e il learning loop: i tre piani della sovranità dell’AI

Ieri Satya Nadella ha pubblicato su X un testo lungo, intitolato «A frontier without an ecosystem is not stable». Io avevo appena scritto del blocco con cui il governo americano ha spento Fable 5 e Mythos 5 per tutti, partendo da una previsione di Ethan Mollick. Nadella arriva sullo stesso nervo da un’altra altezza, parla del futuro dell’impresa e usa una parola che mi segue da tempo, sovranità.

Messi in fila, questi interventi disegnano un quadro a strati. E al centro c’è il learning loop.

Nadella sposta il valore sul ciclo di apprendimento

Il ragionamento di Nadella è che il vantaggio competitivo, nell’AI, si costruisce sopra i modelli, più che scegliendo il modello migliore. Introduce due capitali. Il human capital, fatto di conoscenza, giudizio, relazioni e intuizione delle persone, e il token capital, la capacità di AI che l’azienda costruisce e possiede. Il primo, dice, non perde valore quando cresce il secondo, anzi ne guadagna, perché è l’iniziativa umana a guidare la crescita del token capital. Senza una direzione umana, hai solo calcolo che gira a vuoto.

Da qui il cuore del testo. L’opportunità sta nel costruire un learning loop sopra i modelli, un sistema che impara dai dati e dai processi dell’azienda e migliora a ogni uso. Il modello è il motore, la conoscenza dell’azienda è il carburante. E aggiunge una frase che condivido: deleghi un compito, persino un intero lavoro, ma non deleghi mai quello che impari facendolo. Quel ciclo diventa l’IP nuova dell’impresa, una macchina che accumula valore nel tempo e che gli altri faticano a replicare.

Il testo indica anche tre tasselli pratici. Valutazioni fatte in casa, misurate sugli esiti che contano per il business più che sui benchmark pubblici. Ambienti di reinforcement learning privati, dove il modello migliora sulle tracce reali dell’organizzazione. Una knowledge base che rende interrogabile la memoria aziendale e l’uso dei token più efficiente. La chiama una macchina che scala la collina, e a differenza di gran parte degli asset fa compounding, perché ogni processo migliorato produce segnale migliore, che accelera l’accumulo di sapere tacito unico dell’impresa.

Il test che propone centra il problema. Devi poter sostituire il modello «generalista» senza perdere l’esperienza da «veterano» costruita dentro il tuo sistema di apprendimento. Lo chiama, testualmente, la prova del tuo controllo e della tua sovranità nell’era che arriva.

Tre piani dello stesso problema

Mi sembrano tre pezzi della stessa discussione, su tre piani diversi, e non si contraddicono, si tengono.

Mollick guarda il piano dei modelli, e prevede la fine dei modelli di frontiera open weights, perché un modello al vertice ha un footprint di calcolo che uno Stato può vedere e spegnere.

Nel mio articolo di ieri ho guardato il piano sotto. Un’API che ti spengono in una sera è un single point of failure, e in produzione la difendibilità si sposta dal modello migliore al controllo di routing e inferenza. Ci ero arrivato già dal primo post sul blocco, dove scrivevo che l’accesso ai modelli di frontiera è un permesso, non una proprietà.

Nadella aggiunge il piano sopra. Sul modello, qualunque sia, accumuli la conoscenza che diventa il vantaggio che nessuno ti può copiare. Tre altezze diverse, una stessa domanda di fondo, di chi è davvero quello che fai girare.

Il learning loop regge solo se possiedi l’inferenza

Qui sta la parte che aggiungo al suo ragionamento. Il test di Nadella è giusto, e funziona a una condizione precisa. Puoi cambiare il modello «generalista» senza perdere il «veterano» solo se possiedi il livello sotto, l’inferenza e il routing. Un learning loop che gira su un’API revocabile resta esposto, e sposta soltanto il lock-in di un piano più in alto. La conoscenza che accumuli vale finché la macchina che la fa girare resta accesa e sotto il tuo controllo.

Possedere l’inferenza vuol dire decidere tu dove gira il modello, su quale hardware, con quali dati che non escono di casa, e poter scambiare il motore senza riscrivere quello che hai costruito sopra. È la differenza tra un sistema che impara per te e un sistema che impara dentro l’infrastruttura di qualcun altro, che un domani può cambiare prezzo, condizioni o disponibilità.

Nella pratica è quello che ho descritto costruendo un ecosistema di AI privata, dove il modello è un componente sostituibile e la knowledge base, gli embedding e gli agenti con memoria restano dentro casa. Il loop, lì, poggia su un’infrastruttura che governi tu.

La parte che un hyperscaler lascia in ombra

C’è un dettaglio nel pezzo di Nadella che vale una nota. Microsoft è un hyperscaler, e la visione del learning loop la puoi seguire benissimo sopra il suo stack. In quel caso, però, il loop poggia su un’inferenza che affitti, e la sovranità di cui parla resta a metà strada. Diversi osservatori hanno letto il testo come un posizionamento, Microsoft come piattaforma che distribuisce valore sopra i modelli, contro la scommessa di chi punta sul dominio del singolo modello di frontiera.

Quando Nadella scrive «frontier ecosystem, not just a frontier model» ha ragione, e l’argomento diventa più solido se lo strato di inferenza sotto il loop lo possiedi tu. Si può condividere l’obiettivo e aggiungere la fondazione che a un fornitore di cloud conviene non mettere in prima fila. Le due tesi non competono. La sua si appoggia sulla mia.

Da Zero a Loop, su un’inferenza tua

Il loop, per me, è un filo che tiro da tempo, al punto da averci intitolato un libro, Da Zero a Loop. L’idea è semplice. Il valore sta nel ciclo che, uso dopo uso, trasforma il lavoro di un’azienda in un sistema che migliora, più che nel singolo modello del momento. Nadella lo chiama learning loop e gli dà la dignità della strategia, e fa una certa impressione sentirlo dire da chi guida un’azienda da tremila miliardi di capitalizzazione.

Quello che aggiungo è dove quel ciclo deve poggiare. Su un’inferenza che tieni tu, perché un loop costruito su un fornitore lontano è esposto allo stesso interruttore che venerdì ha spento due modelli per tutti, in una sera. Possedere l’esecuzione dei modelli conta ormai più che possedere il modello migliore.

Tre piani, una sola posta in gioco, continuare a possedere quello che impari. Senza dubbio è lì che si gioca la sovranità nei prossimi anni, e la domanda da tenere sul tavolo resta semplice, su quale strato stai costruendo il tuo vantaggio?

Fonte: Satya Nadella, «A frontier without an ecosystem is not stable», X, 14 giugno 2026. La discussione nasce dal post di Ethan Mollick e prosegue i miei due articoli precedenti sul blocco di Anthropic.

AI & GENAI, TECH & BUSINESS

Anthropic spegne Fable 5 e Mythos 5: open weights di frontiera e sovranità tecnologica

Venerdì sera, ora di Washington, Anthropic ha disattivato i suoi due modelli più capaci, Claude Fable 5 e Claude Mythos 5, per tutti i clienti del mondo, e il dibattito sugli open weights è ripartito di colpo. A tre giorni dal lancio. La causa è una direttiva di export control del governo americano, che vieta l’accesso a qualsiasi cittadino straniero, dentro e fuori dagli Stati Uniti, compresi i dipendenti stranieri della stessa azienda. Una conformità selettiva era impossibile, l’interruttore è stato abbassato per chiunque, ovunque, e in molti hanno letto il blocco come la spinta che mancava verso i modelli open weights. I due modelli erano disponibili da pochi giorni, ed è la prima volta che una direttiva di questo tipo colpisce così, in una sera, i modelli di punta di un laboratorio americano.

Ethan Mollick, su LinkedIn, ha scritto una previsione che va nella direzione opposta.

Il blocco non porterà più modelli a pesi aperti. Semmai, scrive Mollick, vedremo la fine dei modelli di frontiera open weights. Il ragionamento è lineare: se un modello di classe Mythos è considerato rischioso, neanche la Cina avrà interesse a lasciarlo aperto, e un modello del genere non lo costruisci senza una concentrazione di calcolo che sta dentro un Paese, visibile e regolabile.

Ho lasciato un commento sotto il suo post, e provo qui ad allargarlo.

Sul meccanismo Mollick ha ragione, per la punta assoluta. Sulla conclusione servono due correzioni, e tutte e due portano esattamente dove passo le mie giornate, l’inferenza locale e la sovranità tecnologica, il lavoro che faccio in LocalAI.

La logica del footprint tiene

Un modello al vertice della capacità oggi nasce da una concentrazione di GPU che occupa data center fisici, dentro una giurisdizione precisa, con consumi, forniture e contratti tracciabili. La definizione che gira da tempo nei documenti regolatori è quella di calcolo regolabile, regulatable compute: un addestramento al vertice lascia tracce fisiche, il consumo elettrico fuori scala, le dimensioni dei data center, l’acquisto di decine di migliaia di acceleratori, e tutto questo uno Stato lo identifica e lo raggiunge. Le stesse restrizioni americane sull’export dei chip più avanzati esistono perché quel calcolo si vede, si conta, si può fermare a monte. Venerdì lo Stato lo ha fatto, in una sera.

Un modello aperto da sette o settanta miliardi di parametri, invece, una volta scaricato vive di vita propria, e una copia su un portatile non si richiama indietro con una direttiva. È la differenza che molti hanno colto subito, chi tiene i pesi in locale non se li vede togliere da nessun governo. Mollick anticipa l’obiezione cinese, e fa bene. Al vertice vero, quello dei modelli più potenti in assoluto, nessuno dei due blocchi ha convenienza a far circolare i pesi liberamente. Su questo gli concedo tutto, il tetto si chiude su entrambi i lati.

Dall’1,2% a quasi il 30% in un anno

La parola «frontiera», però, nel suo post indica il soffitto, la classe Mythos. La capacità che muove davvero l’adozione sta un gradino sotto, nel near-frontier, più che sufficiente per quasi tutto quello che le aziende fanno ogni giorno: estrarre dati da un contratto, classificare richieste, alimentare un sistema RAG, scrivere bozze, far girare agenti su compiti delimitati. Per questi lavori la distanza dal soffitto si è assottigliata fino a diventare irrilevante, e il modello più potente in assoluto non cambia l’esito di un’estrazione di campi o dello smistamento di un ticket. E lì la Cina accelera, in chiaro.

Qwen di Alibaba, Kimi di Moonshot, GLM di Zhipu, DeepSeek, e da inizio giugno MiniMax con il suo M3, presentato come primo modello di frontiera open weights che tiene insieme coding di alto livello, un milione di token di contesto e input multimodale. I numeri raccontano lo spostamento meglio di qualsiasi tesi. Uno studio di OpenRouter su centomila miliardi di token, ripreso insieme ad Andreessen Horowitz, misura la quota dei modelli open source cinesi sull’uso globale degli LLM salita da circa l’1,2% di fine 2024 a quasi il 30% un anno dopo. Il paper della Commissione USA-Cina di marzo riporta una stima di un partner di a16z secondo cui intorno all’ottanta per cento delle startup americane costruisce su modelli base cinesi, e segnala che tra novembre e dicembre 2025 sette dei dieci modelli più scaricati su Hugging Face venivano da laboratori cinesi. I modelli proprietari occidentali restano davanti, intorno al settanta per cento dell’uso complessivo, ma la pendenza della curva aperta è tutta da una parte. L’adozione poi si autoalimenta, più sviluppatori scaricano un modello e più nascono strumenti, integrazioni e materiali intorno, e più quel modello diventa la scelta ovvia per il progetto successivo. È un volano che lavora a favore di chi pubblica i pesi, e in questo momento a pubblicarli con più aggressività è la Cina.

Fine del frontier open weights occidentale

A chiudersi, allora, non è il layer aperto, è la sua sponda occidentale. Se gli Stati Uniti regolano chiuso il proprio gradino alto e l’Europa continua a scivolare fuori dai vertici, con Mistral che esce dai primi posti tra i laboratori di punta, lo strato aperto del near-frontier non sparisce, passa di mano. Passa ai laboratori cinesi, che lo tengono aperto proprio perché l’apertura è una leva competitiva contro le API chiuse americane, un modo per entrare negli stack di tutto il mondo mentre l’alternativa si blinda.

Il blocco ha messo in chiaro un contrasto che diversi osservatori hanno colto subito. Un modello di frontiera open weights come M3 lo scarichi e lo fai girare sul tuo hardware, e nessun governo te lo spegne a distanza, mentre due modelli di punta serviti da un endpoint centralizzato sono spariti per chiunque nel giro di una sera. La parte scomoda della previsione di Mollick è questa: una chiusura del vertice occidentale dettata dalla sicurezza può consegnare lo standard aperto a Pechino, e regalare a un concorrente sistemico la posizione di default su cui costruiscono sviluppatori e imprese.

Per l’Europa la posta è alta. Se lo strato aperto che entra negli stack diventa cinese, l’autonomia digitale che il continente insegue da anni si ritrova a poggiare su modelli sviluppati sotto un’altra giurisdizione, con un’altra catena di fornitura e un altro sistema di valori a monte. Mistral resta la carta europea più seria, e proprio per questo il suo arretramento dai vertici pesa oltre il singolo laboratorio. La sovranità tecnologica, in questo scenario, smette di essere una parola da convegno e diventa una scelta su quale ecosistema di modelli vuoi poter usare anche tra cinque anni.

Una sera è bastata a spegnere due modelli

Qui arriva la parte che vedo meglio dal mio mestiere. Per il valore che conta in produzione, la capacità di frontiera non è mai stata l’elemento che fa la differenza. In produzione la differenza la fa la continuità del servizio, e una sera come quella di venerdì la mette alla prova più di qualsiasi benchmark. Due modelli spariti per direttiva, a tre giorni dal lancio, con Amazon a cui è stato chiesto di revocare l’accesso in tutte le regioni, e nessuno dei clienti che ci aveva costruito sopra un processo ha avuto voce in capitolo.

È una traiettoria, più che un episodio isolato. Il Dipartimento della Difesa aveva già etichettato Anthropic come rischio per la catena di fornitura, e l’azienda ha aperto un contenzioso contro quella classificazione. Quando un fornitore si trova in mezzo a una tensione del genere, la volatilità regolatoria smette di essere un’ipotesi da slide e diventa una variabile operativa. E c’è un secondo lato, speculare, se l’ottanta per cento delle startup americane gira su modelli cinesi quell’esposizione un domani può diventare a sua volta oggetto di una direttiva: la dipendenza da un fornitore lontano è un rischio qualunque sia la bandiera del fornitore. La lezione che le aziende portano a casa questa settimana è architetturale, serve un disegno capace di reggere il momento in cui un down o un blocco arrivano davvero. Ne avevo scritto guardando alle opzioni di self-hosting con Mistral, e quel ragionamento oggi vale per chiunque appoggi un processo critico su un solo fornitore lontano.

Routing e inferenza locale, il livello che resta tuo

L’architettura che regge a tutto questo è agnostica rispetto al modello: un livello di astrazione e di routing che, nel momento esatto in cui qualcosa a monte si rompe, sposta il traffico da un’API di frontiera a un modello aperto che gira in casa. È quello che costruiamo in LocalAI, un motore open source che funziona come sostituto diretto delle API di OpenAI e di Anthropic, così lo stesso codice che ieri chiamava Fable 5 oggi può chiamare un Qwen o un DeepSeek sul tuo hardware, CPU compresa, senza che i dati escano dalla tua infrastruttura, con agenti, RAG e supporto MCP già dentro. In termini concreti cambi l’indirizzo dell’endpoint e la chiave, non l’applicazione che ci sta sopra.

La spinta verso questo disegno non arriva solo da chi vende inferenza locale. VentureBeat, commentando proprio questo blocco, indica come via più resiliente un’architettura a fallback attivo, con sistemi pensati per essere agnostici rispetto al modello e livelli di routing intelligenti che spostano il traffico da un modello di frontiera a un fallback a pesi aperti nell’istante in cui arriva un’interruzione o un divieto. Nello stesso caso Anthropic, per non lasciare tutto fermo, ha dirottato le richieste sopravvissute su Opus 4.8, un modello meno capace ma ancora acceso. Lo ha fatto perché quando il vertice si spegne serve comunque un posto dove ricadere, e quel posto, se è davvero tuo, non te lo toglie nessuno.

Compatibilità diretta vuol dire usare gli stessi SDK e la stessa struttura di chiamata, e il livello di routing decide richiesta per richiesta dove mandare il lavoro, in base a quanto è sensibile il dato, al costo e a quanto serve davvero la potenza del modello più grande. Una bozza interna resta in casa su un modello locale, una sintesi complessa può salire sul cloud di frontiera, e se quel cloud non risponde il traffico ricade sul locale senza che l’utente se ne accorga. Per banche, sanità e pubblica amministrazione lo stesso motore gira on premise o in ambienti isolati dalla rete, dove il dato non ha proprio il permesso di uscire.

Il lock-in vero, quello che fa fallire le migrazioni, vive oltre il modello, negli embedding, nel database vettoriale, nella logica di orchestrazione che hai cucito addosso a un fornitore. Possedere il livello di astrazione significa poterli sostituire un pezzo alla volta, senza riscrivere tutto. E sul costo cambia la natura della spesa, l’inferenza locale ha un costo prevedibile legato all’hardware, più che una bolletta a consumo che cresce con l’uso e che un fornitore può ritoccare quando vuole. È la stessa famiglia di strumenti, da LocalAI a LocalAGI fino a LocalRecall, di cui avevo raccontato il senso più ampio parlando di pelle digitale e di agenti autonomi.

Gli agenti rendono il problema più grave

C’è un livello in cui tutto questo pesa il doppio, ed è quello degli agenti. Un agente che dipende da una sola API di frontiera per pianificare i passi e chiamare gli strumenti si ferma del tutto nel momento in cui quell’API viene tagliata, e non si ferma una funzione, si ferma il processo che gli avevi delegato per intero. Più l’agente è autonomo e incastrato nei flussi di lavoro, più alto è il costo di un’interruzione improvvisa, perché hai spostato sul modello non una risposta ma una catena di decisioni.

Un livello di routing con fallback locale è quello che permette a un agente di degradare con grazia, passando a un modello che gira in casa e continuando a lavorare, magari un po’ più lento, invece di spegnersi a metà. È una delle ragioni per cui LocalAGI sta sopra LocalAI, l’orchestrazione degli agenti vale finché sotto c’è un’inferenza che non puoi perdere da un momento all’altro.

La difendibilità si sposta dal modello al controllo

Da mesi insisto su una tesi che questa settimana trova una conferma sgradevole. Quando la capacità di frontiera diventa una merce che si affitta, finché non te la spengono, «avere il modello migliore» smette di essere un fossato difensivo. L’asset che resta difendibile è il controllo, sull’inferenza, sul luogo dove vivono i dati, sul livello di routing che tiene in piedi tutto il resto. La capacità la noleggi in un pomeriggio, il controllo te lo costruisci, e per questo vale di più.

Per l’Italia e per l’Europa la cosa non è teorica. Gli obblighi dell’AI Act per i sistemi ad alto rischio arrivano in pieno il 2 agosto 2026, con gestione del rischio, governance del dato, tracciamento e sorveglianza umana da dimostrare, il GDPR rende il luogo del dato una questione legale prima ancora che tecnica, e la spinta sul cloud sovrano sta già ridisegnando quali fornitori possono servire i progetti pubblici. Uno stack che possiedi risponde alle tre cose insieme, compliance, residenza del dato e continuità, e lo fa senza dover sperare che il fornitore a monte non cambi idea.

In pratica si parte mappando le dipendenze AI che hai, processo per processo, per sapere cosa si ferma se un fornitore sparisce. Da lì si introduce un livello di astrazione e di routing tra le applicazioni e i modelli, si tiene pronto un fallback locale per i carichi critici e per i dati sensibili, e si comincia a trattare l’inferenza come si tratta l’energia di un’azienda, con una fornitura principale e una riserva che non dipende da lei. Nessuno di questi passi richiede di rinunciare ai modelli di frontiera quando servono davvero, chiede solo di non restarne prigionieri.

La cosa che mi resta addosso, finita questa settimana, non è la geopolitica del calcolo. È quanta parte della nostra intelligenza operativa giri già su un interruttore tenuto da qualcun altro. Ci siamo affezionati a capacità che non possediamo, che possono cambiare, scadere o essere spente da lontano, e in Pelle Digitale avevo provato a dire che la tecnologia che ci estende è anche la tecnologia che ci espone, ogni volta che rinunciamo a governarla. Possedere il livello che ti tiene acceso sta diventando una scelta quotidiana, da rifare ogni mattina invece di darla per acquisita. Senza dubbio è la domanda che porto in ogni tavolo in queste settimane, quanta della tua intelligenza operativa sei disposto a lasciare su un interruttore che non tieni in mano?

Fonte: Ethan Mollick, post su LinkedIn, 12 giugno 2026. Sui fatti del blocco: comunicato di Anthropic, CNBC, Tom’s Hardware, VentureBeat. Sui dati di mercato: OpenRouter e Andreessen Horowitz, paper della Commissione USA-Cina (USCC).

AI & GENAI, TECH & BUSINESS

I decreti attuativi sull’IA e la responsabilità che resta umana

Il 10 giugno 2026 il Consiglio dei Ministri ha approvato in esame preliminare due decreti attuativi della legge 132/2025 sull’intelligenza artificiale. Sono il primo quadro nazionale organico in materia, costruito per dare attuazione all’AI Act dentro l’ordinamento italiano. I testi non sono ancora definitivi, davanti c’è l’iter delle Commissioni parlamentari, della Conferenza delle Regioni e delle Authority competenti, e qualche pezzo cambierà.

Li ho letti per intero, e al netto della retorica da comunicato c’è una direzione che riconosco e condivido. In un anno in cui tutti corrono sull’adozione dell’IA, queste norme spostano in silenzio il baricentro, ridefiniscono cosa diventa difficile e quindi prezioso: tenere una persona competente dentro la decisione, e tenere il dato sotto controllo. Non è un freno all’innovazione, è il posto dove inizia la difendibilità.

Dentro i decreti attuativi resta una persona che decide

Il filo che attraversa entrambi i testi è uno solo. L’IA può assistere, analizzare, prevedere, ma la decisione resta umana e imputabile a qualcuno che ne risponde. Sul lavoro la regola diventa esplicita: le scelte che riguardano assunzione, sanzione disciplinare o licenziamento non possono essere prese unicamente sulla base di un trattamento automatizzato, e un licenziamento deciso solo da un algoritmo è nullo. Il lavoratore ha diritto, su richiesta e con l’intervento di una persona fisica, a una motivazione intelligibile di ciò che lo riguarda.

La stessa logica torna nella giustizia, dove la formazione dei magistrati serve a garantire che l’IA non sostituisca lo ius dicere, e nella sanità, dove l’uso clinico degli strumenti entra obbligatoriamente nei programmi di Educazione Continua in Medicina. Cambia il settore, resta identico il principio. La sorveglianza umana diventa la condizione perché la tecnologia entri davvero, e smette di essere una casella da spuntare a posteriori.

Questa è la parte che mi tocca più da vicino. In Pelle Digitale avevo provato a raccontare la frontiera sottile tra noi e le macchine come una membrana, qualcosa che ci protegge mentre ci mette in contatto. È la traduzione in diritto di quella membrana: l’algoritmo propone, la persona resta responsabile.

E i dati dove restano?

Sul fronte dei dati il secondo dei decreti attuativi, quello sulle attività di polizia, è il banco di prova più delicato, e la scelta è leggibile. Niente sorveglianza biometrica generalizzata, niente banche dati costruite raccogliendo immagini a strascico dal web. L’identificazione biometrica in tempo reale resta ammessa solo in casi tassativi, con autorizzazione dell’autorità giudiziaria, delimitata nel tempo e nello spazio, per un periodo che non supera i quindici giorni salvo proroga motivata.

Il riconoscimento facciale a posteriori può attivarsi solo dopo un reato, sulla base di elementi verificabili, con i dati conservati in locale per sette giorni e log non modificabili per cinque anni. Nessuna decisione che danneggia una persona può fondarsi soltanto sull’output del sistema. Il comunicato lo sintetizza con un’immagine, «nessun Grande Fratello», e qui la formula coincide con la sostanza: dato conservato in locale e verificabile.

C’è chi legge questo stesso impianto con più diffidenza, e non ha torto a porsi il problema. Su Agenda Digitale è uscita una lettura più critica del decreto sulla polizia, che nelle garanzie formali vede il rischio di una normalizzazione progressiva della sorveglianza. È un’obiezione seria, da tenere accanto al testo. Le regole sui dati valgono quanto la loro applicazione concreta.

Alfabetizzazione critica, non addestramento

Il blocco sulla formazione è quello che rischiamo di sottovalutare, ed è la condizione abilitante di tutto il resto. I decreti non parlano di corsi sull’uso degli strumenti. Parlano di capacità di leggere gli output, riconoscere i bias, capire i limiti, mantenere una sorveglianza vera su sistemi che spesso restano opachi anche a chi li adopera. È la differenza tra usare uno strumento e governarlo.

La cosa entra ovunque, dalla scuola con cento milioni destinati alla formazione dei docenti, all’università, alla pubblica amministrazione, fino agli ordini professionali che dovranno adeguare i regolamenti in sei mesi e all’equo compenso ricalibrato sul livello di rischio del sistema impiegato. Per chi come me passa buona parte dell’anno dentro le aziende a lavorare su adozione e governance dell’IA, è la conferma di una cosa semplice: la competenza è il presupposto della trasformazione.

Un miliardo per l’ecosistema nazionale

Accanto alle regole il pacchetto porta una scommessa industriale, ed è la metà che spesso sfugge nel dibattito. L’articolo 23 della legge 132 destina fino a un miliardo di euro del Fondo di sostegno al venture capital allo sviluppo dell’ecosistema nazionale dell’IA. Secondo il comunicato il mercato italiano ha toccato 1,8 miliardi nel 2025, con una crescita del cinquanta per cento sull’anno prima, e CDP Venture Capital ha già allocato oltre trecento milioni su più di centocinquanta startup. Il comunicato cita anche oltre mille occupati altamente qualificati nelle imprese già sostenute e più di cinquecento milioni di nuovi investimenti previsti nel prossimo triennio.

Le filiere indicate come prioritarie dicono la direzione: robotica umanoide e guida autonoma, quantum e fotonica per il calcolo ad alte prestazioni, IA verticale e deep tech. Dal 2026 si aggiunge un polo dedicato a intelligenza artificiale e cybersicurezza. La parola che ricorre, sotto traccia, è sovranità. Costruire capacità qui, su infrastruttura europea, con il dato che non deve attraversare l’oceano per essere elaborato.

La difendibilità si sposta sul controllo

Qui le due cose, le regole e la scommessa industriale, si chiudono in un cerchio che mi riguarda da vicino. Se la decisione resta umana e il dato resta a terra e tracciato, se la formazione diventa un requisito, allora il vantaggio competitivo smette di essere soltanto la velocità. In una conferenza di pochi giorni fa avevo provato a dirlo così, veloci lo saranno tutti, difendibili pochi. Due decreti attuativi che mettono al centro controllo e responsabilità, senza cercarlo, raccontano la stessa cosa.

È il terreno su cui lavoro ogni giorno, su due piani che si tengono insieme. C’è il metodo, il lavoro con le aziende attraverso ZeroFive, per portare l’IA dentro i processi restando dentro le regole, con governance e formazione che diventano competenza reale e non slide. E c’è la tecnologia, LocalAI, dove l’inferenza gira on-premise e il dato non esce dall’azienda, anche negli ambienti più regolati. Li cito per una ragione precisa, e non per piazzare un’inserzione: sono nati prima di questo decreto, rispondendo alla stessa domanda che il decreto adesso mette nero su bianco.

Resta l’incognita di sempre, e vale la pena tenerla aperta. Una regola che impone la sorveglianza umana vale quanto la serietà con cui la si esercita, e un’infrastruttura sovrana conta solo se qualcuno la sceglie davvero. La forma definitiva dei testi arriverà tra qualche mese. La domanda vera viene dopo: quante aziende vivranno questo perimetro come un adempimento da subire, e quante come il punto da cui ricostruire un vantaggio?

Fonte: Comunicato stampa del Consiglio dei Ministri n. 177, 10 giugno 2026.

AI & GENAI

Magnifica Humanitas: Leone XIV e il bivio dell’IA

Al centro di Magnifica Humanitas, la prima enciclica di Leone XIV, ci sono due immagini bibliche contrapposte. Una è la torre di Babele, costruita per toccare il cielo e per farsi un nome, fatta crollare nella confusione delle lingue. L’altra sono le mura di Gerusalemme che Neemia ricostruisce dopo l’esilio, pezzo per pezzo, affidando a ciascuna famiglia un tratto. Babele come progetto di potere, uniformità, autosufficienza. Gerusalemme come opera lenta e distribuita, fondata su responsabilità condivisa.

Quando oggi ho letto questa coppia di immagini, nelle prime pagine di Magnifica Humanitas, mi sono accorto che la stessa polarità l’avevo descritta in modo diverso quando ho scritto il mio libro Pelle Digitale ormai qualche mese fa, ma con altri nomi.

Babele per me si chiama “megastruttura accidentale”, riprendendo Bratton. Gerusalemme l’ho chiamata “umanesimo aumentato”. Stesso concetto, lessico diverso, e la cosa mi ha stupito non poco: c’è poco da stare sereni e pensare che sia un caso se una visione tecnologica converge con una visione teologica e spirituale. È un segnale, probabilmente, che il tempo del dibattito puramente tecnico è finito o sicuramente ormai superato.

Cosa dice Magnifica Humanitas

Leone XIV non scrive contro la tecnica e a mio avviso nemmeno contro l’AI. La inserisce dentro un quadro di responsabilità che le tecnologie da sole non possono darsi. L’impalcatura di tutto il testo si regge su cinque punti.

Il primo è la denuncia del paradigma tecnocratico, già al centro di Laudato si’, qui aggiornato all’IA con un’accentuazione nuova. Al paragrafo 95 il Papa scrive che il controllo di piattaforme, dati e capacità di calcolo non appartiene più agli Stati ma a grandi attori economici e tecnologici “che, di fatto, fissano le condizioni di accesso”. Lo dice un Papa, ma potrebbe averlo scritto Shoshana Zuboff, sociologa ed economista americana, professoressa dell’Harvard Business School che è diventata un riferimento centrale del dibattito critico sul digitale per via di un libro del 2019, The Age of Surveillance Capitalism (in italiano Il capitalismo della sorveglianza, Luiss University Press), considerato uno dei testi più influenti dell’ultimo decennio su economia digitale e potere delle piattaforme.

Il secondo punto è un’antropologia del limite contro transumanesimo e postumanesimo. I sistemi di IA, scrive al paragrafo 99, “imitano alcune funzioni dell’intelligenza umana” ma non hanno esperienza né corpo, non hanno coscienza morale. Non capiscono ciò che producono. La distinzione fra imitare e capire diventa il fulcro di un’intera argomentazione che oppone la pienezza umana, fatta di limite e relazione, alla promessa di un potenziamento illimitato.

Il terzo punto è la fenomenologia delle nuove schiavitù digitali. Ghost worker che etichettano dati per pochi centesimi, adolescenti che lavorano nelle miniere di terre rare, reti criminali che usano profilazione e pagamenti anonimi per la tratta, neocolonialismo dei dati sanitari estratti dal Sud globale sotto l’etichetta della ricerca. Su tutto questo, ai paragrafi 173-178, c’è un passaggio in cui il Papa chiede sinceramente perdono a nome della Chiesa per il ritardo storico sulla condanna della schiavitù, e usa quel precedente come monito a queste nuove forme di schiavitù.

Il quarto punto salda epistemologia e democrazia. Senza ricerca condivisa della verità dei fatti, la vita democratica si svuota. Hannah Arendt viene citata direttamente: il suddito ideale dei totalitarismi è chi non distingue più fra fatto e finzione. La disinformazione non nasce con l’IA, ma trova in questa un moltiplicatore.

Il quinto punto è il disarmo dell’IA. Rifiuto delle armi autonome letali, critica all’idea che il giudizio morale possa essere ridotto a calcolo, controllo umano effettivo come condizione non negoziabile. Qui dentro c’è il paragrafo 107, uno dei più affilati, complessi e delicati del testo, che secondo me dovrebbe leggerlo chiunque sviluppa modelli: non basta moralizzare la macchina, allinearla a valori umani, se non si discute chi decide quei valori. La domanda dell’alignment, scrive Leone XIV, non è un tema tecnico ma politico.

Sette nodi dove mi ritrovo in quello che scrivo spesso

Il primo nodo è il paradigma tecnocratico. In Pelle Digitale apro descrivendo Apple, Google e Amazon come “signori della gabbia dorata”, architetti di ecosistemi che catturano l’esperienza e la monetizzano. L’enciclica al paragrafo 95 arriva alla stessa diagnosi da un lessico apparentemente opposto. Io descrivo un meccanismo, fatto di estrazione di dati, monetizzazione, lock-in degli utenti. Il Papa nomina un peccato: idolatria del profitto, dominio sull’altro, pretesa di autosufficienza. Linguaggi differenti che vengono da tradizioni che da secoli non si parlano, e che improvvisamente convergono sulla stessa fotografia: pochi attori privati che decidono per tutti, con strumenti opachi e responsabilità diluite.

Poi c’è l’ambiente. Io lo chiamo “pelle digitale” e “sistema nervoso invisibile” e intendo lo strato che avvolge persone, oggetti e città. Leone XIV al paragrafo 76 parla esplicitamente di “ecosistema digitale” che, come l’ambiente naturale, può essere custodito o sfruttato, condiviso o monopolizzato. La metafora ambientale, applicata al digitale, è uguale.

Il terzo nodo è l’opacità algoritmica. Nel capitolo 7 del libro io racconto i bias, facendo degli esempi in particolare cito COMPAS sulla recidiva e il caso del recruiting di Amazon, e arrivo a parlare di “teocrazia digitale” per descrivere algoritmi-divinità che decidono senza dover dare spiegazioni. L’enciclica, ai paragrafi 102-107, costruisce la stessa argomentazione con parole più “sobrie”: black box, accountability, catena di responsabilità non delegabile alla macchina. Il Papa non usa “teocrazia”. Ma il problema che descrive è esattamente quello a mio avviso.

Quarto nodo: i ghost worker. Nel libro dedico una pagina alla materia che si nasconde dietro l’immaterialità apparente del cloud e al lavoro umano che c’è dietro. Una catena globale di corpi e luoghi che regge la leggerezza apparente di una risposta generata in due secondi. Il paragrafo 173 di Magnifica Humanitas entra in questa anatomia con una forza che pochi documenti pubblici hanno. Leone XIV scrive che ogni risposta dell’IA proviene da “una lunga catena di mediazioni” che include risorse naturali, infrastrutture energetiche e persone. Nomina la fatica invisibile di chi etichetta dati e modera contenuti per compensi minimi, “spesso giovani donne”. Aggiunge l’estrazione delle terre rare, dove “adolescenti e bambini lavorano in condizioni pericolose”. E chiude con la frase che spacca la sezione: “corpi segnati, mutilati, consumati perché il flusso del calcolo non si interrompa”.

Quando un Papa nomina i corpi mutilati dentro un’enciclica sull’intelligenza artificiale, sta facendo un’operazione che nessun rapporto o paper accademico può fare: mette la materia umana al centro morale del dibattito, e non ai suoi margini. La conseguenza al paragrafo 174 è esplicita e a mio avviso centrale: una tecnologia che promette emancipazione ma produce nuove forme di subordinazione globale contraddice il principio fondamentale della dignità della persona.

C’è poi tutto il tema della mente estesa, attenzione catturata, forme di dipendenza che ne derivano. Nel capitolo 4 io ho scritto della cognizione distribuita di Andy Clark, e nel capitolo 6 sull’economia dell’attenzione progettata per catturarci. L’enciclica ai paragrafi 100 e 170 parla di “delega” cognitiva e di modelli imprenditoriali che “prosperano sulla debolezza umana”. Qui c’è uno scarto interpretativo che vale la pena tenere aperto: Clark vede nell’estensione un guadagno, il Papa la legge come rischio. E a mio avviso tutte e due sono vere.

Sesto, c’è il tema dello human-in-the-loop, che ho dichiarato pilastro del capitolo finale del libro. L’enciclica, parlando di IA militare al paragrafo 200, usa la stessa nozione con parole quasi sovrapponibili: la forza letale non può essere delegata a processi automatizzati, deve restare sotto “un controllo umano effettivo, consapevole e responsabile”.

Settimo, il più delicato a mio avviso. L’alignment come questione politica. Nel libro parlo di ethics by design e cito Stuart Russell sull’allineamento ai valori umani. Il Papa al paragrafo 107 fa un passo che la letteratura tecnica raramente fa: chiede chi decide quei valori. Se l’allineamento è una scelta morale, è una scelta che non può essere appannaggio di pochi laboratori. È un punto della discussione che sposta tutta la conversazione sull’IA dall’ingegneria alla politica, e lo fa con una precisione che dovrebbe far riflettere chi lavora su questi temi.

Dove Magnifica Humanitas va ben oltre le riflessioni comuni

Il primo punto è la questione delle armi autonome. Io ne parlo in modo leggero nel capitolo sull’agency degli agenti, ma non la centro. Leone XIV le mette al cuore di un intero capitolo, riconosce che la riabilitazione contemporanea della guerra come strumento di politica internazionale è uno dei segni più gravi del tempo, e collega il riarmo all’IA in modo che dieci anni fa sarebbe stato impensabile. Ha ragione e condivido pienamente, gli scenari ibridi e gli attacchi cyber stanno cambiando la grammatica dei conflitti, e non si può parlare di etica dell’IA senza arrivare a parlare di questo.

Il secondo è il neocolonialismo dei dati sanitari. Nel libro descrivo l’asimmetria della medicina basata su dati, ma resto sul piano dell’individuo. L’enciclica al paragrafo 178 lo allarga ai popoli: chi possiede oggi i dati sanitari di intere popolazioni, raccolti sotto il segno della ricerca, “possiede in realtà una leva strutturale sul futuro”. È una lettura geopolitica dell’estrazione dei dati che a gennaio, quando ho pubblicato il libro, per quanto ne fossi consapevole non ho pensato di affrontare.

Il terzo, e forse il più importante, è la memoria storica. Il Papa usa il ritardo con cui la Chiesa ha condannato la schiavitù come monito sul presente: se non vogliamo chiedere perdono in futuro per non aver visto le nuove asimmetrie di oggi, dobbiamo nominarle adesso. È una valutazione che solo un’istituzione con quel tempo lungo può fare. La riflessione laica contemporanea, la mia compresa, ha una memoria corta. Senza memoria lunga, certe asimmetrie restano fuori dal campo visivo.

E poi c’è il nodo del lavoro

C’è un punto su cui Leone XIV passa, e su cui non ho una posizione netta. È il capitolo sul lavoro, paragrafi 148-169, praticamente la parte più operativa di tutta l’enciclica a mio avviso e quella che parla più direttamente al mondo dell’impresa e della trasformazione digitale.

Il Papa cita san Benedetto e l’ora et labora, parla del lavoro come cammino di maturità e realizzazione. Al paragrafo 148 “lavoro” significa opera e contributo, fatica che ha senso, attività con cui prolunghiamo in qualche modo l’opera del Creatore. Ma già al paragrafo 149 la parola scivola sull’occupazione retribuita che produce sostentamento.

Un’ambiguità antica, che la Dottrina Sociale trascina dalla Rerum Novarum del 1891 in poi, e che oggi pesa, perché tiene insieme due cose che dovremo scindere con intelligenza.

Lo scenario che mi interessa, e che discuto da tempo con un amico parroco con cui non sono d’accordo, è quello in cui l’automazione derivante da AI e Robot libera davvero l’umanità dalla necessità di lavorare per sussistere. È uno scenario plausibile, forse il più radicale (e ottimista per certi versi). In quel mondo un reddito universale di base diventa obbligo strutturale prima ancora che scelta politica: senza, l’IA produce solo concentrazione di ricchezza e povertà di massa. E se la base materiale è garantita, si apre uno spazio per un altro tipo di lavoro, fondato su contributo e non su scambio. Il lavoro dei monaci copisti che hanno salvato la civiltà occidentale tra il VI e il XII secolo. Il lavoro delle madri che crescono i figli. Il lavoro dei volontari che reggono le associazioni, dei contributori di codice open source, dei ricercatori che pubblicano senza ricavarne nulla. Nessuna di queste attività è retribuita. Tutte sono lavoro nel senso pieno benedettino del termine.

Il mio amico Don Michele la pensa diversamente. Non esiste dignità senza lavoro, mi ripete ogni volta che ne parliamo, e lo dice con una fermezza esperienziale prima che ideologica. Vede ogni giorno cosa succede alle persone che il lavoro lo perdono o non lo trovano. Vede come si perde il senso di sé. Per lui il lavoro è un dato antropologico, non un dettaglio economico: è la forma stessa attraverso cui l’essere umano matura e si riconosce. Ed è qui che la sua tradizione e la mia visione del futuro si incontrano in modo costruttivo, perché ha ragione anche lui, su un pezzo del problema che spesso chi ragiona di reddito universale rimuove.

L’essere umano matura attraverso il fare che ha conseguenze. Senza un’opera che lo metta in rapporto con la realtà, con i limiti dei materiali, con il giudizio degli altri, con la propria fatica, la dignità diventa un’astrazione interiore che non regge. La tradizione cristiana lo sa da Genesi in poi, l’uomo è collaboratore della creazione e non spettatore. E sociologicamente succede esattamente quello che il mio amico vede sul campo: nelle comunità dove l’occupazione collassa senza essere sostituita da altre forme di contributo riconosciuto, le persone non fioriscono, si rovinano, entrano in forme diverse di collisione sociale. Le ricerche sulle zone deindustrializzate americane, sui quartieri operai italiani dopo le chiusure delle fabbriche, lo confermano. Se le persone non si sentono utili, tutto collassa.

Magnifica Humanitas apre un varco proprio su questo nodo. Al paragrafo 154 Leone XIV scrive che una società che garantisse occupazione solo a una minoranza esporrebbe molti a “inattività forzata, assenza di responsabilità, mancanza di impegni e stimoli quotidiani, con esiti di impoverimento umano e culturale in contrasto con l’elevato livello di sviluppo tecnico”. Lo chiama “paradosso di progresso materiale e regressione antropologica”. E conclude che è necessario “ripensare il lavoro stesso e il suo rapporto con la cittadinanza, perché l’assenza di occupazione non pregiudichi la partecipazione sociale”. Il Papa non sta dicendo che senza occupazione retribuita non c’è dignità. Sta dicendo che la nozione novecentesca di lavoro, quella che lega stipendio e dignità in un nodo unico, sta diventando inadeguata e va sciolta con cura.

Il “lavoro” come lo intendiamo oggi, un’attività salariata separata dalla vita domestica, misurata in ore, scambiata sul mercato del lavoro, è un’invenzione industriale di duecento anni.

Prima c’erano contadini e artigiani, monaci e madri di famiglia, scribi e copisti. Tutte figure che producevano valore senza essere “occupate” nel senso novecentesco. Hannah Arendt nella Condizione umana distingue tre cose. Labor, la fatica per sopravvivere. Work, la creazione di opere durevoli. Action, l’azione che lascia traccia nel mondo umano. Solo il primo è lavoro nel senso economico stretto. Gli altri due sono ciò che intendo quando parlo di un lavoro non remunerato fatto di passione e contributo.

Da Arendt in poi sappiamo che la dignità del lavoro stipendiato novecentesco era un fascio di tre cose tenute insieme. Un fare che incontra resistenza reale: i materiali e il tempo, la fatica, il giudizio degli altri. Senza questo l’identità si squaglia. Un riconoscimento sociale del valore di quel fare. Senza questo l’attività diventa hobby privato e non sostiene la dignità pubblica. Una base materiale di sussistenza che permetta di farlo senza disperazione. Senza questa, ogni discorso su “passione e ambizione” è privilegio per ricchi. Il salario industriale offriva i tre insieme, e questo ne ha fatto il modello dominante per due secoli. L’errore di chi parla solo di reddito universale, il mio compreso quando alleggerisco troppo il discorso, è pensare che la sola base materiale basti. L’errore opposto, di chi difende una visione ottocentesca del lavoro, è pensare che solo il lavoro retribuito possa fornire le altre due.

C’è poi un nodo geografico che l’enciclica nomina al paragrafo 153 e che vale la pena ripetere. La transizione non procederà in modo omogeneo. Le società ricche si automatizzano caoticamente e producono disoccupazione. Vaste regioni del Sud globale restano intrappolate in quelle che Leone XIV chiama “economie ibride” dove lavoro umano sottopagato e tecnologie parziali convivono senza mai trasformarsi davvero. Diventano serbatoi di manodopera precaria e focolai di migrazioni forzate. Il discorso sul futuro del lavoro va sempre tenuto a due velocità, perché chi parla di reddito universale spesso parla da Paesi ricchi e dimentica che intere economie del pianeta non hanno mai conosciuto il salario industriale come modello.

Siamo all’inizio di una transizione in cui dobbiamo inventare istituzioni che riconoscano come lavoro il fare non retribuito. Se non lo facciamo, la sostituzione algoritmica del lavoro stipendiato sarà una catastrofe antropologica, e su questo l’enciclica ha ragione a essere allarmata. Se lo facciamo, può essere lo spostamento di senso del lavoro più grande dai tempi della riforma benedettina. La domanda concreta, quella che resta aperta, è questa: quali istituzioni possono oggi riconoscere come dignità il lavoro non remunerato? La parrocchia ne è una storica. L’associazione di volontariato un’altra. La famiglia estesa un’altra ancora. Sono tutte istituzioni in crisi, ognuna per ragioni sue. Servono forme nuove, e quelle vecchie vanno rigenerate. Su questo l’enciclica è ambigua secondo me, e credo che il prossimo passo della Dottrina Sociale dovrà essere più esplicito di quanto Leone XIV osi oggi in questa enciclica.

Cosa cambia, se cambia qualcosa

Chi sviluppa e finanzia IA, chi la regola, non può più dichiararsi “tecnico” come schermo. Il paragrafo 209 dell’enciclica chiama in causa scienziati e imprenditori, investitori e autorità accademiche, politici. Quando ci si limita a guardare al proprio settore, scrive Leone XIV, ci si illude di svolgere un compito moralmente neutro. Mi ci ritrovo perfettamente, perché è la stessa argomentazione che faccio nel manifesto finale del libro: il fallimento etico è un fallimento progettuale.

La responsabilità progettuale, che chiamo ethics by design, l’enciclica la riformula come responsabilità condivisa fra istituzioni capaci di regolare, imprese che riconoscono nel lavoro e nella dignità un criterio di successo, corpi intermedi che ricostruiscono fiducia.

C’è un altro elemento operativo che vale la pena segnalare, perché passa sottotraccia ma c’è e non è sottovalutabile. Magnifica Humanitas al paragrafo 159 chiede esplicitamente di superare il Prodotto Interno Lordo come metrica unica dello sviluppo. Servono, scrive Leone XIV, parametri complementari capaci di misurare dignità del lavoro, prosperità condivisa, riduzione delle disuguaglianze, salvaguardia ambientale. Per chi lavora in impresa e si confronta ogni trimestre con KPI finanziari, è un invito a chiedersi quali metriche stiamo davvero usando per misurare il successo dei progetti tecnologici che lanciamo.

Lo stesso vale per il paragrafo 163, dove il Papa elenca quattro criteri operativi che diventano una check-list utile per chi progetta sistemi di IA che incidono su persone. Trasparenza e responsabilità nelle decisioni algoritmiche che riguardano accesso al credito e al lavoro, ai servizi essenziali. Inclusione e accesso ai benefici dell’innovazione, perché la tecnologia non allarghi il divario fra chi ha e chi non ha. Misure di equità che correggano gli squilibri creati dalla concentrazione di ricchezza e potere. Cooperazione internazionale, perché molte decisioni economiche superano i confini degli Stati. Sono cose verificabili, più che principi generici. E sono il vero terreno comune fra una riflessione laica sulla tecnologia e la Dottrina Sociale aggiornata.

Nessuno di noi che lavora su queste materie ha gli strumenti per agire da solo. La convergenza fra tradizioni distanti, su questo, è un dono che vale la pena prendere sul serio.

Neemia ricostruì le mura di Gerusalemme con famiglie diverse, ognuna su un tratto. Nessuna ricostruì l’intera cinta da sola. A chi progetta tecnologia oggi tocca il tratto in cui passa la decisione su cosa deleghiamo, cosa controlliamo, cosa restiamo capaci di giudicare. Il prossimo noi, come scrivevo a chiusura del manifesto di Pelle Digitale, inizia da lì.

Lettera Enciclica Magnifica Humanitas di Papa Leone XIV, 15 maggio 2026.

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AI & GENAI, DIGITAL CULTURE

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.

AI & GENAI, TECH & BUSINESS

Onlyness e leadership: perché il change management non funziona più

Ho ascoltato in questi giorni il podcast con Nilofer Merchant in cui torna sul concetto che porta avanti da anni, quello che lei chiama onlyness, e lo applica a un’idea che mi sembra meriti più attenzione di quella che riceve in Italia: la fine del change management come l’abbiamo conosciuto. Merchant viene da una carriera lunga in Apple e Autodesk, ha lanciato oltre cento prodotti, è una delle voci più riconosciute sul Thinkers50, e da qualche tempo dice una cosa precisa. Il change management, inteso come piano che parte dall’alto e si distribuisce sotto, è uno strumento del Novecento. Funzionava in un mondo in cui chi stava in cima sapeva la direzione e chi stava sotto doveva essere portato a seguirla, con la giusta combinazione di leve di influenza, comunicazione e formazione. Era un sistema di controllo travestito da accompagnamento.

Quel mondo, dice Merchant, non esiste più. Esiste un altro mondo in cui la conoscenza necessaria per cambiare un’organizzazione non sta più tutta in cima ed esiste quasi sempre distribuita nei nodi, perché sono i nodi quelli che toccano i clienti, i prodotti, le anomalie, le opportunità invisibili dal piano direttivo. Allora il cambiamento non si gestisce più. Si co-crea. E il ruolo della leadership si trasforma da quello di chi indica la rotta a quello di chi sa porre le domande giuste e accetta di non sapere ancora la risposta.

Il sapere si è spostato, i framework no

Per anni ho visto progetti di trasformazione organizzativa fallire per la stessa ragione di fondo, quella che adesso Merchant nomina bene. C’era una sproporzione tra chi disegnava il cambiamento e chi lo doveva attuare. Quelli che lo disegnavano sapevano abbastanza di strategia ma poco del lavoro reale, quelli che lo dovevano attuare sapevano del lavoro reale ma erano tenuti fuori dal disegno. Il classico tentativo di sanare lo squilibrio era introdurre cicli di workshop, focus group, sondaggi di engagement. Roba che dava al sotto l’illusione di partecipare al sopra senza spostare davvero la decisione. Funzionava, a tratti, perché il sotto accettava la finzione in cambio di un po’ di considerazione.

Adesso quella finzione si rompe da sola, e non per ragioni etiche ma per ragioni di efficienza. L’AI sta amplificando un fenomeno che già era in corso da vent’anni: la conoscenza utile per prendere decisioni si è spostata verso i bordi dell’organizzazione. Strumenti come Claude, Copilot, e tutti i loro fratelli, mettono nelle mani di chi sta nei nodi capacità di analisi, sintesi, prototipazione che fino a ieri richiedevano staff dedicato. Una persona junior con un modello potente accanto può oggi produrre output decisionali che dieci anni fa erano appannaggio di consulenti senior pagati a giornata. Allora la domanda diventa imbarazzante: perché continuiamo a gestire il cambiamento come se la conoscenza fosse ancora gerarchica?

Onlyness applicata alla trasformazione

Il concetto di onlyness di Merchant è la chiave operativa che permette di uscire dall’impasse. Onlyness è il punto unico del mondo in cui solo tu stai, dato dalla combinazione esatta di esperienza, storia, prospettiva, relazioni che hai accumulato. Da quel punto unico puoi vedere cose che nessun altro vede e portare contributi che nessun altro può dare. Vista così, ogni persona in organizzazione è portatrice di onlyness, e l’onlyness non si delega.

Quando trasferisci questa idea al cambiamento organizzativo, succede una cosa interessante. Il piano dall’alto smette di essere un piano. Diventa una cornice: la domanda che si sta cercando di rispondere, il vincolo che bisogna rispettare, l’orizzonte temporale entro cui muoversi. Dentro quella cornice, sono gli onlyness distribuiti a costruire le soluzioni, una accanto all’altra, una sopra l’altra, fino a comporre qualcosa che nessuna mente singola avrebbe potuto disegnare. Il ruolo di chi guida diventa custodire la cornice, non riempirla. Tenere fermo il perché, lasciare aperto il come.

Sembra astratto e invece è molto operativo. Vuol dire che il leader passa la maggior parte del tempo a fare due cose: a formulare e riformulare la domanda finché diventa abbastanza precisa da orientare l’azione senza essere così stretta da chiudere lo spazio creativo, e a costruire le condizioni in cui le persone si sentono sicure abbastanza per portare il proprio punto unico al tavolo senza paura. La seconda cosa è la più difficile, perché va contro decenni di abitudini gerarchiche.

Onlyness e disagio: il segnale che qualcosa sta davvero cambiando

Merchant parla del disagio come componente strutturale del processo. Non lo vede come effetto collaterale da minimizzare, lo vede come segnale che si sta andando nella direzione giusta. Se durante un processo di cambiamento nessuno sta scomodo, allora con buona probabilità non sta cambiando niente di vero. Sta cambiando solo la superficie, magari i diagrammi, magari le nomenclature, magari i punteggi negli engagement survey. Ma sotto, le vecchie posizioni di potere stanno tenendo botta.

Il disagio vero arriva quando chi era abituato a decidere deve imparare ad ascoltare prima di parlare, quando chi era abituato a eseguire deve imparare a proporre, quando chi era abituato a sapere deve riconoscere apertamente che non sa. Sono tre disagi simmetrici, distribuiti nei tre livelli classici dell’organizzazione, e nessuno dei tre è gratis. Merchant non promette una scorciatoia. Dice che il leader serio è quello che lo accetta e ci convive, anziché cercare di anestetizzarlo con metodologie sempre più sofisticate.

Leader e onlyness: la nuova base dell’autorità

Nel mio libro La mente adattiva avevo cercato di descrivere come la capacità di adattamento individuale e organizzativo stesse diventando la competenza chiave del decennio. Adesso vedo che quella tesi ha bisogno di un’integrazione. L’AI non aumenta solo l’urgenza dell’adattamento, ne cambia anche la natura. Perché l’AI non è uno strumento che aspetta l’istruzione, è un agente che propone. Lavora con te, ti porge alternative, ti contesta assunzioni. Se sai usarla, è come avere accanto un collega che ha letto tutto ed è disposto a discutere all’infinito.

In quel quadro, l’organizzazione gerarchica vecchio stampo diventa un collo di bottiglia evidente. Se ogni nodo dell’organizzazione ha accesso a un partner di ragionamento di livello globale, il freno smette di essere informativo e diventa autorizzativo: non manca più la conoscenza, manca il permesso di usarla. La burocrazia interna che doveva proteggere dalla cattiva decisione adesso protegge dalla decisione e basta. E intanto i competitor più piccoli, più piatti, più disposti a co-creare, si muovono prima.

Cosa succede a chi guida quando questo si avvera? Succede che il modello mentale del leader come ultimo decisore informato non regge più. L’AI sa più cose di te, su quasi tutto. I tuoi collaboratori, ben armati di AI, sanno più cose di te sui loro ambiti specifici. La tua autorità non può poggiare sul “sapere di più”, perché è semplicemente falso. Deve poggiare su qualcos’altro: sulla qualità delle domande che fai, sulla precisione con cui custodisci la direzione, sulla capacità di tenere viva la coesione del gruppo quando tutti sanno troppe cose e nessuno sa quella decisiva.

Come si forma il prossimo livello di leadership

Se la co-creazione è davvero il nuovo paradigma e l’AI lo accelera, allora va riaperta la questione su come si forma il prossimo livello di leader. Le vecchie palestre, le carriere lineari, gli step da middle a top management, presupponevano un mondo in cui si saliva accumulando sapere e contatti. Adesso il sapere è distribuito e i contatti li media spesso un algoritmo. Quello che resta scarso, e che diventa quindi il vero asset, è la capacità di stare nel disagio della non-conoscenza, di formulare domande che muovono persone e organizzazioni, di tenere insieme talenti diversi intorno a un perché che regge.

Tre cose che non si imparano leggendo, si imparano facendo, in mezzo agli altri, fallendo davanti a loro qualche volta. Mi piacerebbe vedere più aziende che progettano percorsi di leadership su queste tre dimensioni invece che sulla classica triade conoscenze-competenze-soft skill. Sarebbe già un primo passo verso il post-change-management che Merchant prefigura. Per ora, da imprenditore che ha attraversato cambiamenti organizzativi di vari ordini di grandezza, dico che il problema più sottile sta nel cambiare l’idea che abbiamo del leader, prima ancora delle regole. E quella, le regole, non basta a smuoverla.

Se vuoi confrontarti su come riprogettare ruoli di leadership in un contesto in cui l’AI ridistribuisce la conoscenza nei nodi, c’è la pagina Advisory con i formati di collaborazione che propongo a CEO e leadership team.