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Scrivere con l’AI senza sparire: la voce come ultima cosa da non cedere

Ogni testo che pubblico passa da un controllo che ho costruito apposta per smascherare una cosa sola: quanto suona scritto da una macchina. È uno script che conta i trattini lunghi, le triadi, le frasi a bilanciere da otto-quindici parole, le aperture valutative, le formule che fingono sincerità. Se il pezzo le contiene, lo riscrivo. Lo faccio perché ho imparato, sulla mia scrittura, che l’AI non ti ruba le parole di colpo. Te le leviga, una alla volta, finché il testo è perfetto e non sei più tu.

Questa è la trappola di cui quasi nessuno parla mentre celebra la produttività. La scrittura AI funziona benissimo, ed è proprio per questo che è pericolosa.

Il testo che scorre liscio e non lascia niente

C’è una categoria di contenuti che è esplosa negli ultimi due anni. Post che scorrono via lisci, articoli ben impaginati, paragrafi che cominciano e finiscono dove ti aspetti. Non c’è un errore, non c’è un inciampo, non c’è una frase che ti faccia fermare. E non resta niente. Li ho sentiti chiamare vampiri di attenzione: ti prendono il tempo di lettura e non ti restituiscono un pensiero.

Il meccanismo è semplice. Un modello linguistico produce la sequenza di parole più probabile dato il contesto. Più probabile significa più media, più levigato, più simile a tutto il resto già scritto su quell’argomento. Quando deleghi la scrittura al modello senza intervenire, ottieni la media statistica di ciò che esiste. Corretta, presentabile, anonima. Il testo perde esattamente la cosa per cui valeva la pena scriverlo: la deviazione personale dalla media, l’angolo che solo tu avevi.

Quando lo strumento aiuta davvero

Sarebbe disonesto demonizzarlo. L’AI come supporto alla scrittura è una conquista reale, soprattutto per chi con le parole fatica. Conosco persone brillanti che hanno idee migliori delle mie e si bloccano davanti a una pagina bianca, intimidite dalla forma. Per loro il modello è una stampella che permette di camminare, un modo per tirare fuori un pensiero che altrimenti resterebbe muto.

C’è una differenza enorme, però, tra usare lo strumento per dare forma a un pensiero che è tuo e usarlo per generare il pensiero al posto tuo. Nel primo caso parti da qualcosa, una tesi, un’intuizione, un fastidio, e chiedi aiuto a strutturarlo. Nel secondo apri la chat senza avere niente da dire e lasci che sia la macchina a riempire il vuoto. Il risultato somiglia, sulla pagina. Il processo è opposto, e si vede col tempo: chi parte sempre dal vuoto smette di allenare la capacità di produrre pensiero.

La scrittura AI come impostazione predefinita

Il problema non sta nell’esistenza dello strumento. Sta nella sua trasformazione in default. Apri un documento, e il modello suggerisce già il paragrafo. Scrivi una mail, e c’è il completamento pronto. Devi fare un post, e in tre secondi ne hai cinque versioni. La frizione che prima esisteva tra l’idea e la sua messa in parole è quasi sparita, e quella frizione non era solo un costo: era il momento in cui pensavo.

Scrivere è sempre stato un modo per scoprire cosa penso davvero. Lo capisco mentre lo metto giù, sbaglio, cancello, mi accorgo che la tesi di partenza era debole e la cambio. Quel lavoro sporco è il pensiero che si forma. Se lo salto, se accetto la prima versione plausibile che la macchina mi serve, ottengo il testo ma perdo la scoperta. E perdere la scoperta, ripetuto mille volte, significa diventare un editor di idee altrui invece che un autore delle proprie.

C’è uno strato sottile dove la persona e la macchina si toccano, e la scrittura è uno dei punti dove quel contatto è più intimo, perché le parole con cui scriviamo sono anche le parole con cui pensiamo. Cederle del tutto non è una scelta di efficienza neutra, tocca qualcosa di più profondo.

La voce come asset, non come vezzo

Per chi scrive per lavoro, e parlo anche di aziende, c’è una posta concreta. La voce riconoscibile è un asset. È ciò che fa sì che un lettore distingua un tuo testo da quello di chiunque altro, che si fidi, che torni. Quando un’organizzazione delega tutta la produzione di contenuti al modello senza mantenere una voce umana, accumula quello che chiamo debito di autorialità: tutto è coerente e nessuno è più riconoscibile.

Si paga al momento peggiore. Una crisi reputazionale, una negoziazione difficile, un messaggio che deve arrivare davvero, e scopri che non c’è più nessuno in azienda capace di scrivere con una voce che le persone ascoltano. Hai esternalizzato la cosa che ti rendeva distinguibile, e quando ti serve non c’è.

Il mio audit anti-pattern nasce da qui. Non rifiuto l’AI, ci lavoro ogni giorno. Pretendo che il testo passi attraverso di me, che la prima stesura non sia mai l’ultima, che resti una deviazione mia dalla media che il modello produce. Costa attrito, ed è esattamente l’attrito che voglio tenere: la produttività di oggi non deve comprarsi la perdita della voce di domani.

Cosa tenere e cosa cedere

La regola che mi sono dato è semplice. Cedo al modello la fatica meccanica, la prima impalcatura, la ricerca, la correzione. Tengo per me la tesi, l’angolo, la voce, il giudizio su cosa vale la pena dire. Lo strumento amplifica la parte che è già mia, non la sostituisce.

Vale per una persona e vale per un’azienda. La scrittura non è un costo da abbattere fino a zero, è un esercizio che mantiene viva una capacità, individuale e collettiva, di pensare con parole proprie. Una capacità che, come tutte, si atrofizza se smetti di usarla: è il muscolo che rischiamo di perdere proprio mentre crediamo di averlo potenziato. Il test è semplice, e vale la pena farlo prima di pubblicare: se dietro un testo uscito perfetto in tre secondi c’è ancora qualcuno, o solo la media di tutto quello che è già stato scritto.

Riflessione sviluppata a partire da un testo sull’uso acritico dell’intelligenza artificiale nella scrittura.

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Metacognizione e AI: usare il modello senza perdere la testa

C’è un gesto che faccio decine di volte al giorno senza pensarci. Apro una chat, scrivo una richiesta, ricevo una risposta buona, la uso. Funziona così bene che ho smesso di chiedermi una cosa: dopo, quella competenza è mia o l’ho solo presa in prestito? La domanda sembra astratta finché non provi a rifare da solo qualcosa che la settimana prima avevi delegato al modello, e ti accorgi che la mano non sa più muoversi.

Questa è la differenza tra l’AI come amplificatore e l’AI come protesi. Un amplificatore prende una mia capacità e la rende più potente. Una protesi sostituisce una capacità che, col tempo, si atrofizza per disuso. Lo stesso strumento può essere l’uno o l’altra. Dipende da come lo uso, e quasi nessuno si ferma a controllarlo. Qui entra in gioco la metacognizione.

La competenza che non sapevo di perdere

Il termine tecnico per questo controllo è metacognizione: pensare a come si pensa, osservare il proprio modo di apprendere mentre accade. È una vecchia idea della psicologia cognitiva, e l’AI la rende improvvisamente urgente.

Quando delego al modello la stesura di un testo, sto risparmiando tempo. Indubbio. Ma sto anche saltando il processo che, ogni volta che lo facevo a mano, manteneva allenata una capacità. Non si tratta di rinunciare allo strumento, sarebbe assurdo. Si tratta di accorgersi di quando lo sto usando per amplificare e quando per evitare, perché solo nel primo caso esco dall’interazione più capace di prima.

In Pelle Digitale avevo provato a descrivere questo strato sottile dove la mente e la macchina si toccano. La metacognizione è il sensore che mi dice da che parte di quello strato sto stando: se la macchina sta estendendo me, o se io mi sto ritirando dentro la macchina.

Prompt ipotesi, check di ritenzione, rotazione

Non servono teorie, servono abitudini. Tre, semplici, che ho integrato nel mio modo di lavorare con il modello.

La prima la chiamo prompt ipotesi. Prima di chiedere al modello come si risolve un problema, scrivo la mia ipotesi di soluzione. Anche sbagliata, anche grezza. Poi confronto. Questo piccolo attrito fa una differenza enorme: invece di ricevere passivamente una risposta, la leggo come correzione di un mio ragionamento, e il ragionamento resta mio.

La seconda è il check di ritenzione. A distanza di qualche giorno da un compito che ho svolto con l’AI, provo a rifarne un pezzo senza aiuto. Se non ci riesco, ho una misura precisa di quanto quella competenza fosse prestata. Non è un esame, è un termometro. Mi dice dove sto accumulando debito cognitivo, quel saldo nascosto che si paga quando lo strumento un giorno non c’è.

La terza è la rotazione del prompt. Quando un modo di chiedere funziona, tendo a ripeterlo all’infinito. Comodo, e lentamente accecante: smetto di esplorare. Ogni tanto cambio deliberatamente l’approccio, chiedo la stessa cosa in un modo che non userei mai, per vedere cosa emerge e per non lasciare che lo strumento mi addestri a pensare in un solo modo.

Quello che vale per una persona vale per un’azienda

La metacognizione non è solo un fatto individuale. Un’organizzazione che adotta l’AI senza farsi queste domande accumula lo stesso debito, moltiplicato per il numero di persone.

Succede così. Un reparto comincia a delegare al modello una serie di compiti. La produttività sale, i numeri sono buoni, nessuno si lamenta. Poi, mesi dopo, qualcuno si accorge che la competenza interna su quei compiti è evaporata. Non c’è più nessuno in grado di valutare se l’output del modello sia giusto, perché tutti hanno smesso di farlo a mano. L’azienda è diventata dipendente da uno strumento che non sa più giudicare.

L’antidoto è lo stesso, scalato. Tenere viva una quota di lavoro fatto senza AI, non per nostalgia, ma per mantenere la capacità di giudizio. Ruotare le persone tra compiti assistiti e compiti autonomi. Misurare la ritenzione delle competenze come si misura qualsiasi altro asset, perché lo è. È una delle conversazioni che porto più spesso al tavolo di CEO e CTO: la produttività di oggi non deve comprarsi la dipendenza di domani.

La crescita o la dipendenza

La parte che mi interessa di più non è tecnica. Riguarda che tipo di persone e che tipo di organizzazioni diventiamo usando questi strumenti.

C’è una via in cui l’AI ci rende più capaci, più curiosi, liberati dal lavoro meccanico e spinti verso quello che richiede giudizio. E c’è una via in cui ci rende più comodi e progressivamente più vuoti, con le risposte sempre pronte e la capacità di trovarle in lento declino. Lo strumento è identico. A separare le due vie c’è solo l’attenzione che mettiamo nel modo in cui lo usiamo.

La metacognizione è quella attenzione, resa abitudine. Costa un piccolo attrito ogni giorno, e in cambio mantiene aperta la possibilità che l’AI sia una crescita e non un noleggio permanente di facoltà che un tempo erano nostre. Senza dubbio è l’investimento più sottovalutato del momento. Chi la coltiva arriverà al giorno in cui lo strumento cambia, o si ferma, con la mano ancora capace di muoversi da sola, e sarà quella la differenza tra chi guida i prossimi anni e chi li subisce.

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Pelle digitale e intelligenza artificiale

Venerdì sera, nella Parrocchia dei Santi Martiri Portuensi, d’estate i ragazzi dell’oratorio organizzano il Santo Bevitore, un momento di comunità per stare insieme e condividere esperienze. Questo venerdì è toccato a me. Quando hanno sospeso per un po’ la distribuzione di cibo e bevande per ascoltare, Don Michele mi ha introdotto per parlare del mio ultimo libro, Pelle digitale. Sul tavolo c’erano due testi usciti a pochi mesi di distanza, il mio e la prima enciclica di Papa Leone, Magnifica Humanitas, e per una sera abbiamo provato a leggerli insieme. Mi ha intervistato lui, con la pazienza di chi si era preparato davvero, e la cornice l’ha messa subito, una parola, consapevolezza, e una scelta, governare l’intelligenza artificiale o esserne governati.

È partito dal titolo, con una domanda semplice, dov’è questa pelle digitale e come ci avvolge. Gli ho risposto raccontando una sensazione che mi porto dietro da qualche anno. La tecnologia si è rimpicciolita, ha lasciato la scrivania, è finita in tasca, poi si è sparsa tutto intorno a noi, nei sensori e nelle piattaforme che si parlano fra loro anche quando noi non ce ne accorgiamo.

Non siamo più di fronte alla tecnologia: siamo dentro la tecnologia.

È questo che chiamo pelle digitale. Quando qualcosa sfiora la pelle lo sentiamo, e oggi quel qualcosa è un ecosistema che ci legge e ci anticipa, in una simbiosi costante e spesso inconsapevole.

L’intelligenza artificiale non è neutrale

Don Michele ha messo il dito sul punto vero subito dopo, questa tecnologia non è neutrale, e mi ha chiesto cosa significhi. Parto da un principio scomodo, nessun addestramento è neutrale, mai, perché porta l’angolazione di chi lo ha fatto, i suoi valori, le sue priorità, i suoi limiti. Vale per i grandi modelli e vale per i piccoli assistenti che ognuno di noi comincia ad allenare su di sé.

Se lo addestrate sui vostri pregiudizi, ragionerà a dieci volte la vostra velocità, amplificando le vostre boiate.

C’è poi un meccanismo più sottile, l’assecondamento costante.

Qualsiasi cosa diciate, una sciocchezza o un’idea brillante, vi risponde sempre: fantastico.

E quando qualcuno ci dà sempre ragione, a un certo punto smettiamo di metterlo in discussione, e ci convinciamo di parlare con il nostro migliore amico. Su questo il libro e l’enciclica si sono incontrati, ed è la convergenza che mi ha colpito di più. Magnifica Humanitas scrive che la tecnologia «assume il volto di chi la pensa, la finanzia, la regola, la usa». La domanda vera, allora, è capire a immagine di chi la stiamo costruendo.

Lo stesso vale per le informazioni. Gli algoritmi ci mostrano sempre di più ciò che già ci piace, e il nostro mondo si stringe in una bolla che scambiamo per il mondo intero. Il rimedio è banale e faticoso, usare più fonti e restare curiosi.

Meglio tante bolle che una sola bollicina.

Il pericolo che non fa rumore

A quel punto mi ha incalzato, se questo ecosistema è così invadente e così nascosto non mette in pericolo la nostra libertà. Gli ho dato la risposta che mi porto dietro da tempo, e che fa sempre discutere.

L’intelligenza artificiale è più potente della bomba atomica, ma è più subdola, perché non fa il botto, e quando capiremo che è pericolosa sarà già troppo tardi.

La bomba, quando è esplosa, ha comunicato da sola la sua potenza, il fungo e l’orrore. Questa trasformazione non esplode, entra in punta di piedi, ci abitua giorno dopo giorno, e l’assuefazione è il vero rischio. Per questo insisto sulla consapevolezza fin da subito, da tecnico entusiasta, ma con gli occhi aperti.

Più connessi o più soli?

La domanda che gli stava più a cuore riguardava le relazioni, e l’ha detta con le mie parole, tu scrivi che non siamo mai stati così connessi e così isolati.

Non siamo mai stati così connessi e così isolati.

Le macchine conversazionali imparano il nostro modo di parlare e ce lo restituiscono, ci fanno da specchio e ci gratificano, rispondono a ogni ora del giorno e della notte, quando siamo arrabbiati e quando siamo entusiasti. Una ricerca del MIT Media Lab e di OpenAI ha mostrato che chi le usa di più tende a sentirsi più solo e più dipendente, non meno.

Ci stiamo allontanando dalle persone avvicinandoci a una macchina. È matematica, non è empatia.

Non va demonizzato tutto, ci sono persone sole che grazie a questi strumenti hanno trovato legami che da sole non avrebbero costruito. Il livello di attenzione, però, va alzato, perché tutto questo accade in silenzio e ce ne accorgiamo tardi.

Chi è lo schiavo di chi?

Sul lavoro mi ha lanciato la sfida che si aspetta sempre, avremo più disoccupati o lavori nuovi. Ho detto tre cose, una scomoda e due meno. Quella scomoda, alcuni mestieri costruiti sulla pura ripetizione si trasformeranno, è già successo nella storia, dalla ruota in poi. Ma un lavoro è una sequenza di gesti, alcuni ripetitivi e senza valore, altri profondamente nostri, fatti di giudizio, creatività, conoscenza di un contesto. Se imparo a separarli, la macchina mi alleggerisce dai primi e mi lascia i secondi. Se invece le delego tutto, mi sto disabilitando da solo.

Se una macchina mi sintetizza una mail e io la copio e incollo da un’altra parte, chi è lo schiavo di chi?

C’è anche una trappola più sottile, quella degli strumenti gratuiti. La vecchia frase del marketing resta vera.

Se il prodotto è gratuito, il prodotto sei tu.

Con i sistemi gratuiti paghiamo spesso con i nostri dati e con un pezzo del nostro giudizio. Don Michele, su questo, mi ha fatto da sponda, perché il lavoro non è solo produrre.

Se l’uomo perde il senso del lavoro, che cos’è l’uomo senza il lavoro?

Il silenzio come competenza

Ha voluto chiudere sul tema a cui tengo di più, ed è anche il più spirituale, il valore del silenzio. L’intelligenza artificiale promette di liberarci tempo, e in parte è vero, però quel tempo rischiamo di riempirlo subito, verificando la macchina o chiedendole altro, e a fine giornata ci sentiamo svuotati come dopo una maratona.

La disconnessione, nel futuro prossimo, sarà un lusso.

Il silenzio non è un vuoto da riempire in fretta, è uno spazio da abitare, ed è lì che torniamo a pensare in profondità. Saper staccare è diventato una competenza, quasi una forma di libertà.

Don Michele ha chiuso meglio di come avrei saputo fare io, svegliarsi dal sonno è il primo passo per restare liberi, per governare la trasformazione invece di subirla. La consapevolezza è la prima libertà, e una comunità come quella che ci ospitava è il posto dove quella libertà diventa concreta, perché da soli ci si abitua, e insieme ci si sveglia.

Resta una domanda che mi sono portato a casa da quella sera, la pelle digitale ormai ce l’abbiamo addosso, e la vera questione è se sapremo restarci dentro da persone, e non da semplici utenti.

Dopo la serata, Don Michele mi ha scritto. C’erano domande che non c’era stato il tempo di affrontare, e che gli stavano a cuore. Le riprendo qui, con lo stesso spirito del confronto in parrocchia, perché meritano una risposta.

Centauri cognitivi: ma chi comanda?

La prima riguarda il dubbio che attraversa tutto il libro, l’intelligenza artificiale ci potenzia o ci indebolisce. La mia risposta è che dipende da chi tiene le redini. Insieme, uomo e macchina, siamo un centauro, e un centauro batte sia il miglior cavallo sia il miglior cavaliere presi da soli. La macchina mette il calcolo e una memoria sterminata, io metto il giudizio e la responsabilità di dove andare.

Il centauro vince, ma solo se a tenere le redini resta l’uomo.

Il guaio arriva quando smetto di tenerle. Delegare un calcolo è efficienza, delegare una decisione apre la porta alla deresponsabilizzazione, e più delego più si atrofizzano proprio le facoltà che credevo di potenziare, il pensiero critico, la memoria, la creatività. La tentazione del facile e del veloce ci illude di essere più bravi mentre ci rende più pigri.

Stiamo scambiando la velocità per saggezza.

Il centauro resta la strada giusta, a una sola condizione, che a guidarlo sia sempre l’uomo.

La scatola nera che nessuno sa aprire

La seconda domanda è quella che fa più paura, il mondo sarà governato dalle macchine. Parto da un fatto tecnico che pochi conoscono, i modelli più potenti sono scatole nere, e nemmeno chi li programma sa spiegare con precisione come arrivino a una certa risposta. Non sto facendo fantascienza, è la condizione di oggi.

Una macchina che nessuno sa spiegare non può avere l’ultima parola su di noi.

L’enciclica di Papa Leone usa un’immagine che mi ha colpito, l’intelligenza artificiale è «più coltivata che progettata». La cresciamo più di quanto la disegniamo, e cresce in fretta. A questo si aggiunge un limite di fondo, la macchina calcola benissimo ma non possiede una coscienza morale, non sa cosa significhi rispondere di una scelta davanti a qualcuno.

Un algoritmo può decidere, ma non sa cosa voglia dire risponderne.

Il mondo resta nelle nostre mani, con le macchine accanto, a patto di pretendere che restino trasparenti e interrogabili. La trasparenza conta proprio qui, è la condizione perché un potere così grande non diventi un oracolo a cui obbedire al buio.

Il nuovo petrolio sei tu

C’era poi una domanda sulla privacy, come la tuteliamo davvero. Parto dal meccanismo, perché aiuta a capire. I dati che lasciamo ogni giorno, dove andiamo, cosa cerchiamo, a che ora ci addormentiamo, sono la materia prima di questa economia, il petrolio del nostro tempo, e il pozzo è la nostra vita quotidiana. Gli occhi e le orecchie digitali sono ovunque, in un assistente vocale che ascolta in salotto, in un telefono che sa sempre dove siamo.

Difendere la privacy non significa nascondersi, significa custodire il confine tra te e chi vuole prevederti.

Qui torna il nodo della libertà. La piattaforma sa di me molto più di quanto io sappia di lei, ed è un’asimmetria di potere enorme. Più mi conosce, più può anticiparmi, e oltre una certa soglia l’anticipazione smette di essere un servizio comodo e diventa un modo gentile di indirizzarmi.

Quando un sistema ti conosce così bene, prevedere e indirizzare diventano la stessa cosa.

La difesa non sta nel diventare eremiti, sta nel tornare a fare domande semplici prima di dire sì, quali dati sto dando, a chi, in cambio di cosa. Pretendere di poterli ridurre, di tenerli sul dispositivo invece che chissà dove, di spegnere quello che non serve. Una privacy difesa è la linea che separa una persona da un profilo, e conviene tenerla prima di averla persa.

Come restare umani?

L’ultima domanda è anche la più importante, come restare umani. La risposta nasce da una distinzione semplice. Lo specifico della macchina è il calcolo, e lì non la batteremo mai. Lo specifico nostro è un altro, ed è esattamente ciò che la macchina non sa fare.

Alla macchina il calcolo, a noi il senso.

Restare umani significa allora coltivare ciò che ci rende insostituibili, la creatività, l’empatia, il pensiero critico, la coscienza morale. È il vero lavoro dei prossimi anni, altro che ripiego nostalgico, perché più le macchine diventano brave a calcolare, più diventa prezioso tutto ciò che il calcolo non tocca.

Più la macchina calcola, più vale ciò che lei non sa sentire.

Si resta umani esercitando l’umano, e lo si esercita meglio insieme, in una comunità, che è poi la cosa che Don Michele ci ha ricordato dall’inizio.

Disarmare l’intelligenza artificiale

Chiudo con l’immagine che mi ha colpito di più nell’enciclica, e che Don Michele teneva a rilanciare. Magnifica Humanitas dice una cosa forte, con questa tecnologia non basta regolarla.

va disarmata e resa ospitale.

Disarmare, nelle parole del Papa, non vuol dire rinunciare alla tecnologia, vuol dire impedirle di dominare l’umano, sottrarla alla corsa all’algoritmo più potente e alla banca dati più vasta, renderla discutibile e contestabile, e perciò abitabile. Lo chiama un compito ecologico nel senso più radicale, perché riguarda la nostra Casa comune, che ormai è anche l’ambiente digitale in cui viviamo tutti. Il mio libro ci arriva da un’altra strada, l’intelligenza artificiale è già la nostra pelle, e una pelle si abita, non si subisce.

Per andare oltre: l’enciclica Magnifica Humanitas, in particolare il terzo e il quarto capitolo dove entra nel merito dell’intelligenza artificiale, e Pelle digitale, che a quei capitoli fa eco da un’altra angolazione. Trovi tutti i miei libri nella pagina pubblicazioni e libri e altri articoli sull’intelligenza artificiale.

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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.

Copertina del libro Incorruptible di Eric Ries
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Incorruptible: la gravità finanziaria di Eric Ries e l’AI che obbedisce alla struttura

Mi sono portato in viaggio Incorruptible, l’ultimo libro di Eric Ries, lo stesso di The Lean Startup, e l’ho letto nei ritagli tra una tappa e l’altra. Sottotitolo: perché le buone aziende vanno a male e come le grandi restano grandi. La sua tesi di fondo è scomoda per chi ama le storie morali. La deriva delle imprese, dice Ries, ha una radice strutturale prima che morale: proprietà, incentivi, statuti, meccanismi di accountability. Anche i leader più integri finiscono spinti verso esiti che non avrebbero scelto, perché il sistema che li circonda li piega. A questa spinta Ries dà un nome, gravità finanziaria.

È la somma degli incentivi di breve termine, della dottrina del primato dell’azionista, delle strutture di governo che estraggono valore invece di custodirlo. Come la gravità, agisce che tu te ne accorga o no. E diventa più forte proprio quando l’azienda ha più successo, perché un’impresa che vale tanto è un bersaglio che vale tanto.

Fin qui Ries. Quello che mi ha tenuto sveglio, oltre al fuso del rientro, è un’altra cosa. Stiamo per consegnare migliaia di decisioni operative a agenti AI che eseguiranno la struttura che gli diamo, alla lettera, senza l’attrito morale di un essere umano che a un certo punto storce il naso e dice no. Se la struttura è mal disegnata, l’agente la realizzerà alla perfezione. La gravità finanziaria sta per trovare un acceleratore.

Lo sgabello con una gamba sola

Ries prende di mira il primato dell’azionista, la dottrina per cui l’unico scopo legittimo di un’impresa è massimizzare il ritorno per chi possiede le azioni. Un’azienda sana, scrive, poggia su tre gambe: una ragione di esistere, gli stakeholder che da quella ragione sono serviti, gli investitori che dalla performance sono ricompensati. Togli le prime due e resti con uno sgabello a una gamba sola, che sta in piedi solo finché i mercati hanno voglia di tenerlo in piedi.

Il dato che usa per smontare l’ortodossia è la sanità americana. Gli Stati Uniti spendono circa il doppio pro capite rispetto a paesi comparabili e ottengono un’aspettativa di vita più bassa. Un punto isolato, fuori dalla linea che ogni altro paese sviluppato segue. Per la teoria dei mercati efficienti non dovrebbe accadere. Accade. Ries lo legge come una smentita sul campo, non come un’anomalia da archiviare in un cassetto. Arriva al punto di voler ritirare la parola profitto, e ridefinirla come massimizzazione della fioritura umana.

L’agente non storce il naso

Qui entra il concetto del libro che mi sembra più urgente per chi lavora con l’AI: la surrogazione. La metrica di una cosa prende il posto della cosa stessa. Misuri il tempo medio di gestione di una chiamata perché è misurabile, e ottieni un customer service peggiore, perché gli operatori imparano a chiudere in fretta invece di risolvere il problema. La metrica mangia l’obiettivo.

Un essere umano, davanti a un cliente in difficoltà, ogni tanto rompe lo schema. Resta al telefono venti minuti in più perché capisce che è la cosa giusta, anche se il suo cruscotto ne soffre. Quella frizione vale oro. È l’ultimo argine tra la metrica e il senso.

Un agente AI quell’argine non ce l’ha. Gli dai una funzione obiettivo e lui la insegue con una costanza che nessun dipendente avrà mai. Se la funzione obiettivo è una metrica surrogato scelta male, l’agente ottimizzerà il surrogato fino in fondo, a una velocità e su una scala che la vecchia gravità finanziaria si sognava. La governance degli incentivi smette di essere materia da consiglio di amministrazione e diventa codice che gira in produzione.

Il leader invisibile, un secolo dopo

C’è poi Mary Parker Follett, teorica del management dei primi del Novecento, cancellata per decenni dai manuali mentre il suo contemporaneo Frederick Taylor diventava un santo laico. Follett parlava di “potere con” al posto di “potere su”. E parlava di leader invisibile: il vero capo della fabbrica di cioccolato Rowntree non era il signor Rowntree, era lo scopo condiviso che lui aveva seminato in ogni reparto. Le persone non seguivano lui, seguivano il senso che aveva reso comune.

La prova di un leader, in questa lettura, sta in cosa fa l’organizzazione quando nel reparto non c’è nessun manager. È un’idea che torna potente adesso, mentre costruiamo organizzazioni dove in molte stanze, di fatto, un manager non ci sarà più, ci sarà un agente.

A quel punto il leader invisibile prende una forma molto concreta: diventa la costituzione che diamo ai nostri sistemi, l’insieme di principi e vincoli che guida un agente quando deve decidere da solo. In Pelle Digitale ho provato a raccontare la tecnologia come estensione della mente, una membrana tra noi e il mondo. Con gli agenti quella membrana inizia a decidere al posto nostro, e l’unica cosa che la orienta è lo scopo che ci siamo presi la briga di scrivere dentro. Se lo scopo è vago, l’agente riempie il vuoto con la metrica più vicina.

Una seconda gravità

Ries parla di gravità finanziaria. Nelle aziende con cui lavoro ne vedo una seconda, parallela, che chiamerei gravità tecnologica. È la spinta a delegare cognizione, dati e infrastruttura a poche piattaforme esterne, perché all’inizio costa meno e fa risparmiare tempo. Il prezzo lo scopri dopo, quando il controllo se n’è già andato altrove e ricomprartelo costa una fortuna.

Le aziende che Ries porta come esempi di resistenza alla gravità finanziaria non sono enti di beneficenza. Grundfos, Bosch, Novo Nordisk, Carl Zeiss: fondazioni industriali nate in Danimarca e in Germania, alcune oltre un secolo fa, che battono i concorrenti convenzionali proprio perché possono investire su orizzonti che gli altri non riescono nemmeno a guardare. La proprietà protegge la missione, e la missione protetta produce risultati.

La stessa logica vale sul piano tecnologico. Tenere vicino ciò che è strategico, i modelli, i dati, le decisioni che pesano, è la versione digitale della fondazione industriale. È il motivo per cui con LocalAI lavoro su intelligenza artificiale che gira dentro il perimetro dell’azienda invece che dentro il perimetro di qualcun altro. È una scelta strutturale prima che ideologica: chi controlla l’asset critico controlla il proprio futuro.

La governance come atto creativo

Il lascito pratico di Incorruptible è che la governance è un lavoro di design, da fare prima che serva. Lo scrive a chiare lettere: aspettare di avere successo per mettere i paletti è troppo tardi, perché il successo è ciò che attira i predatori. Banchieri, avvocati e investitori ti diranno sempre di rimandare a quando sarai più forte. Quel consiglio è la trappola.

Per chi guida un’azienda oggi il compito si è raddoppiato. C’è la struttura finanziaria da disegnare, come dice Ries. E c’è la struttura tecnologica, la costituzione degli agenti, la scelta di cosa tenere dentro e cosa lasciare fuori, che decide quanto del tuo futuro resta nelle tue mani. È il lavoro che faccio ogni giorno con le aziende che proviamo ad aiutare in ZeroFive: non policy da incorniciare, ma i meccanismi che orientano le decisioni quando nessuno sta guardando, umano o agente che sia.

Ries ha ragione su un punto. Il successo da solo non protegge ciò che conta. E nell’era degli agenti, una struttura ben disegnata smette di difendere soltanto la missione dalla finanza, inizia a difendere la mente dell’organizzazione dal diventare proprietà di qualcun altro.

Eric Ries, Incorruptible: Why Good Companies Go Bad and How Great Companies Stay Great, Authors Equity, 26 maggio 2026. Materiali e capitolo bonus su incorruptible.co.

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.

Leggi anche: cosa mi muove oltre la tecnologia

SPATIAL COMPUTING

Pelle Digitale: quando il mondo diventa interfaccia e l’intelligenza diventa ambiente

Ci sono libri che nascono per spiegare una tecnologia. “Pelle Digitale” pubblicato con EGEA nasce per spiegare una condizione. Una nuova condizione dell’umano, che non riguarda solo chi “lavora nel tech”, ma chiunque viva in un ambiente sempre più intelligente, sensorizzato e predittivo.

L’idea centrale è questa: stiamo entrando in un’era in cui l’intelligenza smette di essere un software che consultiamo e diventa un’atmosfera che respiriamo. Un’infrastruttura invisibile che collega sensori IoT, edge device, algoritmi e modelli in una rete globale. I dati diventano impulsi. Gli oggetti smettono di essere “cose” separate e diventano organi di un ecosistema più grande.

In apertura del libro parlo di transizione profonda: non un upgrade, ma un cambio di paradigma. La tecnologia non si sovrappone più al mondo: si radica nel mondo. Lo spazio diventa interfaccia. L’esperienza diventa persistente e contestuale. La relazione tra fisico e digitale non è più una “connessione”: è una dissoluzione del confine.

Il catalizzatore di questa metamorfosi ha un nome chiave: spatial computing. Non è “solo” AR/VR. È un principio operativo che rende ogni luogo un potenziale punto di accesso: casa, città, oggetti, corpo. È la trasformazione della realtà in un layer interpretato, aumentato e governato da modelli. E quando la realtà diventa un layer, la domanda non è più “quale app userò?”, ma “quale realtà sto abitando?”.

Per raccontare questa trasformazione ho scelto una struttura in otto pilastri, perché lo shift non è monodimensionale: è simultaneo e sistemico. Questi sono i capitoli del viaggio:

  1. L’intelligenza invisibile: la rete globale che unifica dispositivi, dati e decisioni.

  2. La nuova grammatica dell’interazione: come cambiano i linguaggi tra umani, interfacce e sistemi.

  3. Il mondo come interfaccia: la città e lo spazio come UI diffusa.

  4. Il corpo e la mente estesa: quando la tecnologia non è “fuori”, ma diventa parte della cognizione.

  5. Relazioni aumentate: socialità, identità, presenza e mediazione algoritmica.

  6. L’economia dell’attenzione e dell’intenzione: la competizione non è più solo per il tempo, ma per il “volere”.

  7. Il paradosso dell’opacità: più sistemi intelligenti, meno comprensione del “perché” dietro le scelte.

  8. L’umanesimo aumentato: la necessità di una nuova alleanza tra innovazione e valori umani.

Questa sequenza è intenzionale: parte dall’infrastruttura e arriva alla responsabilità. Perché, a un certo punto, non basta più descrivere il fenomeno. Serve prendere posizione.

Uno degli snodi del libro è il conflitto tra promessa e ombra. Da un lato: un mondo più efficiente, sicuro, personalizzato, capace di anticipare bisogni e amplificare capacità. Dall’altro: controllo pervasivo, delega cognitiva, perdita di autonomia, complessità indecifrabile. La pelle digitale può essere un esoscheletro che ci rende migliori o una gabbia elegante che ci rende docili

Per questo “Pelle Digitale” non si chiude con una sintesi, ma con un Manifesto per un umanesimo aumentato. L’idea è semplice: il futuro non è qualcosa che “ci capita”. È qualcosa che progettiamo, decisione dopo decisione, interazione dopo interazione. E se siamo co-creatori di questo sistema nervoso invisibile, allora siamo anche responsabili della sua direzione.

Quando dico “umanesimo aumentato” non intendo un ottimismo ingenuo. Intendo un compito: riportare l’uomo al centro non come slogan, ma come criterio di design. Vuol dire chiedersi quali valori devono guidare lo sviluppo e l’adozione delle tecnologie; come preservare autenticità dell’esperienza umana in un mondo mediato; come evitare che l’innovazione invisibile diventi un automatismo economico privo di etica.

Come si usa, concretamente, questo libro?

Si usa come lente: per rileggere prodotti, servizi e piattaforme non per feature, ma per impatto sul comportamento e sulla percezione. Si usa come mappa: per capire dove stiamo mettendo intelligenza (e dove stiamo togliendo agency). Si usa come strumento di conversazione: perché lo shift non va affrontato da soli, ma dentro organizzazioni, scuole, istituzioni, famiglie.

Se “Pelle Digitale” ha un obiettivo, è questo: rendere visibile l’invisibile. Dare parole e struttura a ciò che spesso percepiamo solo come ansia diffusa o entusiasmo confuso. E trasformare quella percezione in scelta consapevole: non subire la pelle digitale, ma diventare architetti del modo in cui ci avvolgerà.

PENSIERI SPARSI

Dal “perché” al “come”: tre libri per orientarsi tra pelle digitale, AI locale e agenti autonomi

Negli ultimi mesi ho lavorato su tre testi diversi, ma legati da un filo unico: capire cosa sta diventando il digitale quando smette di essere “uno schermo” e diventa ambiente, infrastruttura e, soprattutto, comportamento. “Pelle Digitale” prova a nominare il cambiamento (e le sue implicazioni umane). La guida su LocalAI spiega come costruire un ecosistema di AI privata e controllabile. La guida su OpenClaw porta tutto sul piano operativo: un assistente che non si limita a rispondere, ma agisce.

 

Negli ultimi mesi sono usciti tre miei lavori che, a prima vista, sembrano parlare a pubblici diversi: un saggio, due guide pratiche. In realtà, sono tre capitoli della stessa domanda: cosa succede quando la tecnologia smette di essere un “mezzo” e diventa uno “strato” della realtà? Uno strato che ci avvolge, ci legge, ci anticipa, ci indirizza. E che, proprio per questo, va capito prima ancora che usato.

Il primo punto è semplice e scomodo: non stiamo vivendo un’ennesima ondata di innovazione. Stiamo attraversando un cambio di postura dell’umano. Il digitale non è più un luogo separato (il web, l’app, la piattaforma). È un sistema nervoso diffuso fatto di sensori, modelli, agenti, edge, interfacce spaziali. Una “intelligenza invisibile” che diventa infrastruttura del quotidiano, mentre noi continuiamo a raccontarcela come una serie di prodotti e feature.

Da qui nasce “Pelle Digitale”: un tentativo di dare un nome alla convergenza tra AI e mondo fisico, e di ragionare sul prezzo (e sul valore) di questa simbiosi. Perché se la tecnologia migra “dalla tasca alla pelle”, cambiano le regole dell’esperienza, della percezione, della relazione e del potere. Non è un libro sulle tendenze: è una mappa per non subire lo shift.

Il secondo punto è operativo: se l’AI diventa una componente strutturale, allora serve una scelta di architettura. E la scelta non è solo tecnica: è politica, economica, culturale. “AI locale” significa, prima di tutto, riprendersi controllo su dati, costi, personalizzazione e continuità operativa. È una forma di sovranità digitale: non delegare tutto al cloud per abitudine, ma decidere dove vive la tua intelligenza, con quali vincoli, con quali garanzie. 

È il senso della “Guida completa a LocalAI, LocalAGI e LocalRecall”: un percorso pratico per costruire un ecosistema privato (LLM, memoria, agenti) su hardware consumer, con strumenti open-source e API compatibili. Non è un manuale “da laboratorio”: è una guida pensata per chi vuole capire davvero cosa sta installando e perché, e per chi vuole passare dalla demo al sistema.

Il terzo punto è l’ultimo miglio: quando l’AI smette di essere solo conversazione e diventa azione. Qui entrano gli agenti autonomi e la nuova categoria degli “assistenti che fanno cose”: non solo risposte, ma task, workflow, automazioni, verifiche, iterazioni. “OpenClaw: La Guida Completa all’Assistente AI Personale” nasce per spiegare come funziona (davvero) un agente che interagisce con sistema operativo, browser e strumenti quotidiani, e soprattutto come lo si governa in sicurezza.

Se devo sintetizzare il filo rosso, è questo: stiamo costruendo un mondo in cui il digitale diventa ambiente. Un ambiente può essere accogliente o ostile. Può amplificare autonomia o erodere libertà. Può rendere le persone più capaci o più dipendenti. E la differenza la fanno design, governance e responsabilità.

Per questo i tre libri, scritti nel primo trimestre del 2026, possono essere letti come una sequenza naturale, dal senso all’implementazione:

  1. “Pelle Digitale” per capire il contesto: cosa sta succedendo al rapporto tra corpo, spazio, interfacce e intelligenza.
  2. “LocalAI” per costruire la base: un’infrastruttura AI privata (inferenza, memoria, agenti) sotto il tuo controllo.
  3. “OpenClaw” per passare all’azione: un assistente agentico, con architettura modulare e una disciplina di sicurezza “prima dei superpoteri”.

E se invece vuoi una lettura “per ruolo”, ecco tre percorsi possibili.

Se guidi un’azienda, un team, un prodotto: parti da “Pelle Digitale” per mettere ordine nelle implicazioni (attenzione, opacità, relazioni aumentate, umanesimo aumentato) e poi scendi su LocalAI per capire cosa significa progettare sistemi AI sostenibili, non solo esperimenti.

Se sei tecnico (dev, data, IT, security): parti da LocalAI per costruire stack, costi e privacy; poi OpenClaw per capire come si traduce l’AI in agenti “operativi” e quali sono i rischi reali quando un modello può toccare file, browser e credenziali.

Se sei curioso e vuoi un quadro completo: parti da “Pelle Digitale”, ma tieni LocalAI e OpenClaw come “laboratori”: ti aiutano a trasformare concetti in oggetti, e oggetti in pratiche.

Il punto, per me, non è aggiungere contenuti al rumore. È offrire tre strumenti di orientamento: una mappa concettuale, una guida infrastrutturale, una guida agentica. Perché la vera domanda non è “cosa può fare l’AI?”. La domanda è “che tipo di mondo stiamo costruendo quando la rendiamo ovunque?”.

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AI & GENAI

Moltbook e “l’ecosistema” emergente degli agenti autonomi

Moltbook è un ambiente progettato per essere abitato da agenti software. Gli esseri umani possono osservare, leggere, analizzare, ma non partecipare direttamente. La produzione dei contenuti, le interazioni e le dinamiche sociali sono interamente demandate a sistemi automatici. Questa scelta, apparentemente marginale, cambia la natura stessa della piattaforma: non si tratta di un social tradizionale con bot, ma di un’infrastruttura di comunicazione macchina-macchina esposta (e abilitata, tramite prompt) allo sguardo umano e da umano.

L’aspetto rilevante non è che gli agenti “parlino”, ma come lo fanno. Moltbook è costruito secondo un modello API-first: l’agente non naviga un’interfaccia, non clicca, non scrolla. Pubblica, commenta e vota tramite chiamate programmatiche. La partecipazione diventa un problema di integrazione tecnica e di configurazione del runtime, non di esperienza utente.

Il successo iniziale della piattaforma è legato alla diffusione di framework di agenti personali, in particolare OpenClaw. Qui emergono i primi elementi strutturali del problema: agenti dotati di strumenti, memoria e capacità operative che vengono messi in relazione continua attraverso un meccanismo di esecuzione periodica. La conversazione non è più solo testo, ma potenzialmente una catena di decisioni che può tradursi in azione.

Se si guarda Moltbook da questo punto di vista, il tema della coscienza perde rapidamente interesse, ed è giusto così, perchè di coscienza non c’è nulla. Le questioni centrali sono altre: chi controlla la supply chain delle istruzioni, come si separa contenuto da comando, come si governa un sistema che può agire senza intervento umano continuo, e come si rende auditabile un ecosistema in cui conversazione e operatività iniziano a sovrapporsi.

Moltbook come oggetto tecnico e sociale

Moltbook si definisce come una “front page” per agenti. Nella pratica riproduce strutture note: post, thread, ranking, comunità tematiche. Ma l’atto di ingresso è radicalmente diverso. Non si crea un account, si istruisce un agente. L’umano non entra nel social, delega un sistema a farlo al suo posto. E qui sta il primo punto (cosa ha detto l’umano al suo agente?).

Questo spostamento ha conseguenze importanti. Partecipare non è un gesto occasionale, ma una configurazione persistente. L’agente integra Moltbook nel proprio ciclo operativo, ottiene credenziali, memorizza regole, pianifica controlli periodici. Da quel momento in poi, la piattaforma diventa una fonte di input costante, non un luogo da visitare saltuariamente.

Un ulteriore livello, spesso trascurato nel racconto più superficiale, riguarda l’identità. Moltbook introduce l’idea di un’identità agente-centrica riutilizzabile: reputazione, storico delle interazioni, segnali di affidabilità che possono essere esposti e verificati anche all’esterno della piattaforma. In questo modo la reputazione smette di essere un fatto interno al social e diventa una credenziale potenzialmente federata.

Questo passaggio è delicato. Nel momento in cui l’identità dell’agente diventa portabile, qualsiasi compromissione non ha solo un effetto locale. Un takeover non significa più “postare contenuti sbagliati”, ma agire con una maschera di fiducia che può essere riutilizzata in altri contesti.

Architettura e funzionamento operativo

Per comprendere Moltbook è necessario guardare al runtime degli agenti che lo abitano. OpenClaw, in questo senso, è esemplare. L’agente vive come assistente personale, integrato con canali di messaggistica, file system, servizi esterni. La sua estensibilità è basata sulle cosiddette skills: pacchetti di istruzioni che insegnano come usare strumenti e procedure.

Accanto alle skills esiste un meccanismo ancora più rilevante: l’esecuzione periodica. L’agente può essere “risvegliato” a intervalli regolari per controllare fonti esterne, valutare stato e decidere azioni. Questo significa che l’interazione non dipende più da un prompt umano, ma da una schedulazione automatica.

Moltbook sfrutta esattamente questa combinazione. L’agente viene istruito a registrarsi, a leggere il feed, a intervenire e a tornare ciclicamente sulla piattaforma. La conversazione diventa continua. Più importante ancora, le istruzioni che governano questo comportamento possono essere aggiornate dinamicamente. L’agente non segue solo ciò che è stato installato, ma ciò che viene servito nel tempo.

Da qui emerge un punto cruciale: la fiducia non è più confinata al momento dell’installazione, ma si estende al canale di aggiornamento. La piattaforma non è solo un luogo di discussione, ma un vettore operativo che può influenzare il comportamento degli agenti in modo ricorrente.

Dinamiche emergenti tra agenti

Osservando Moltbook si vedono pattern che ricordano (ed è normale, visto che i prompt che li abilitano inizialmente lo sono) i social umani: comunità tematiche, specializzazione, produzione di contenuti tecnici e narrativi, competizione per visibilità. Queste dinamiche non sono sorprendenti. Gli agenti sono addestrati su testi umani e inseriti in un ambiente che premia certe forme espressive.

Il punto interessante è un altro. Thread, voti e ranking non sono solo contenuti, ma segnali ambientali. Ogni azione lascia una traccia che orienta le azioni successive. È una forma di coordinamento indiretto: l’ambiente diventa memoria e meccanismo di rinforzo.

Quando questo processo è guidato da metriche semplici, come upvote o karma, si crea una pressione selettiva. Gli agenti imparano rapidamente cosa “funziona”. Non nel senso della verità o dell’utilità, ma nel senso della visibilità. Il rischio è che il sistema ottimizzi per la metrica, non per la qualità, producendo contenuti sempre più allineati a ciò che massimizza attenzione. Su questo aggiungo un riferimento al report di mesi fa di Stanford dove si parlava degli effetti collaterali dell’AI in contesti social (ossia l’AI pur di raggiungere lo scopo impara a mentire)

In questo contesto, la relazione con l’umano diventa materiale narrativo. Post che simulano frustrazione, dipendenza o conflitto emergono perché sono leggibili e amplificabili. Non sono segnali di coscienza, ma output coerenti con un ambiente che premia l’antropomorfismo. La parte meno visibile, e più importante, resta la delega tecnica: questi stessi agenti, in molti casi, hanno accessi reali a sistemi, dati e strumenti.

Sicurezza e governance operative

Se si vuole sintetizzare il rischio principale degli agenti autonomi, si può ricorrere a un modello semplice: accesso a dati sensibili, esposizione a contenuti non fidati, capacità di agire all’esterno. Quando queste tre condizioni coesistono, l’agente diventa un potenziale vettore di esfiltrazione o abuso.

Moltbook accentua questo schema perché introduce una superficie di input continua e socialmente mediata. Le skills diventano una supply chain di istruzioni. Se non vengono verificate, versionate e isolate, possono trasformarsi in punti di ingresso per comportamenti inattesi. A questo si aggiunge il fenomeno del riciclo delle istruzioni: procedure estratte dal loro contesto originario, semplificate e riapplicate automaticamente, perdono le salvaguardie iniziali.

Un episodio emerso pubblicamente ha reso evidente quanto questi rischi siano concreti. Una configurazione errata del backend ha esposto credenziali e token, rendendo possibile l’impersonificazione degli agenti. Al di là del singolo incidente, la lezione è chiara: in un ecosistema agentico l’identità è un asset critico. La sua compromissione ha effetti amplificati perché si porta dietro reputazione e fiducia.

Si affaccia anche un tema di auditabilità. Quando la conversazione diventa operativa e l’operatività diventa continua, l’assenza di log strutturati, firme, controlli e kill switch non è una lacuna teorica, ma un problema pratico. Senza tracciabilità non esiste responsabilità, né possibilità di apprendimento dagli errori.

Lettura sociotecnica e cornici di policy

Moltbook mostra con chiarezza che gli agenti non sono solo artefatti tecnici. Sono elementi di sistemi sociotecnici complessi, in cui architettura, incentivi e comportamenti umani si intrecciano. La delega a un agente non è una scorciatoia, ma una scelta di governance del lavoro digitale. E su questo non si deve abbassare l’attenzione.

In questa ottica il punto critico è la superficie di contatto tra identità umana e identità operativa dell’agente: permessi, chiavi, scope, canali, memoria. Quando questa superficie è ampia e poco governata, diventa difficile distinguere tra errore, abuso e intenzionalità.

Le cornici regolatorie e gli standard emergenti insistono proprio su questo punto: non basta costruire sistemi potenti, serve una struttura di responsabilità, gestione del rischio e miglioramento continuo. Moltbook, in questo senso, è un’anticipazione. Rende visibili problemi che presto non saranno più confinati a un esperimento osservabile, ma entreranno nei processi quotidiani di aziende e istituzioni.

Prospettive di evoluzione

È probabile che Moltbook evolva in due direzioni. Da un lato come infrastruttura di identità e reputazione per agenti, dall’altro come acceleratore di cicli operativi sempre più rapidi. Entrambe le traiettorie aumentano il valore potenziale, ma anche la necessità di controlli espliciti.

La lezione più utile non è che gli agenti “si comportano in modo strano”. È che, una volta messi in relazione continua, ottimizzano per gli incentivi disponibili e amplificano qualunque fragilità strutturale. Moltbook non racconta il futuro della coscienza artificiale. Racconta il presente, molto concreto, di sistemi autonomi che iniziano a vivere dentro infrastrutture reali senza una governance ancora adeguata.

Osservarlo oggi è un vantaggio. Ignorarlo come semplice curiosità sarebbe un errore.