Secondo l’ultimo rapporto del Cap-gemini Research Institute, «The multi-year AI advantage: Building the enterprise of tomorrow», citato nell’ultimo World Economic Forum di Davos, la maggior parte delle aziende mondiali (quasi due terzi per la precisione) ha smesso di considerare l’intelligenza artificiale una tecnologia discrezionale o avveniristica, per puntare su di lei a livello strategico, e non più solo con investimenti a breve termine: la questione non è più se credere o meno nell’IA ma come integrarla nel tessuto connettivo dell’azienda.
Si legge nello studio di Cap-gemini (estrapolando dalle interviste a 750 leader di 15 diversi paesi): «[quest’approccio] riflette la convinzione che un investimento costante e duraturo nell’IA costruisca benefici cumulativi, come competenze più profonde, basi dati più solide e un’innovazione accelerata, che i ritardatari faticheranno a replicare».
A livello generale, in media, le organizzazioni internazionali investiranno il 5% del proprio budget aziendale in IA, contro il 3% del 2025, puntando su infrastrutture, dati, governance e riqualificazione della forza-lavoro: in particolare, il 66% dei leader dichiara di aver riportato miglioramenti sia nella produttività che nella qualità decisionale, grazie alla crasi uomo-macchina, e di aver investito nel «reskilling» della forza-lavoro e nella ridefinizione delle competenze.
Ma non si sta solo parlando dei tradizionali sistemi di apprendimento (vedi il machine learning), ma anche dell’IA generativa, che il 38% delle organizzazioni ha già reso operativa, dei sistemi di «Agente IA» (a vari livelli di supervisione umana per supportare il processo decisionale) e di «Edge AI», già utilizzata concretamente dal 50% degli operatori di settore.
La domanda che resta sulla bocca degli addetti ai lavori è quella relativa alla sovranità dei dati: «se il futuro sarà caratterizzato dalla collaborazione fra macchine e uomini, chi prende decisioni aziendali potrà essere supportato nel farlo, dall’AI?» La risposta è positiva ed è già in atto per molte aziende, e potrebbe triplicare nel prossimo biennio; sempre in base al rapporto di Cap-gemini sembra che per le decisioni aziendali di «evidenza oggettiva», ricorrere all’intelligenza artificiale non sia affatto né dequalificante né rischioso, per i leader.
Secondo l’ad di Cap-gemini Italia, Monia Ferrari, nel nostro paese il 92% delle imprese ha aumentato gli investimenti in IA, ma solo il 52% ha un budget dedicato a GenAI (contro il 63% globale) e mentre su scala planetaria il 21% delle organizzazioni ne ha abilitato delle capacità in alcune funzioni, nel Belpaese la percentuale è ferma al 9.
Lo scollamento evidenzia un divario fra la percezione di elevata importanza attribuita all’AI e la sua realizzazione concreta, ma è chiaro quanto dal «se» investire si sia passati al «come», e quanto l’efficienza futura di ogni azienda si fondi sul reskilling e sulla cooperazione fra esseri umani e macchine.
Su questa interazione il filosofo Luciano Floridi è intervenuto («Il nodo etico», Raffaello Cortina Editore) definendo gli esseri umani degli «inforgs», e cioè degli organismi incorporati in termini informativi, connessi reciprocamente e inseriti nell’infosfera, varati nell’ «onlife», sublime e definitiva sintesi fra l’on line e l’off line, che devono riconcettualizzare sé stessi dando uguale peso etico sia ad agenti biologici che sintetici, il tutto verso una nuova etica ecologica che sia il frutto di una cooperazione fra il naturale e l’artificiale.
Mentre gli investimenti crescono esponenzialmente, come la tecnologia, la regolamentazione fatica a star dietro a un fenomeno così rapido e trasversale (gli incidenti causati dall’AI raddoppiano di anno in anno, com’è normale che sia per un ecosistema in ascesa), e qualche azienda ha provato a darsi delle norme etiche endogene: è il caso di Anthropic che a gennaio di quest’anno ha varato una «Costituzione» di stampo aristotelico per il modello Claude, 84 pagine di divieti, principi e ragionamenti morali, che però non valgono per i modelli appositamente costruiti per il Dipartimento della guerra del Governo Usa, dettaglio che secondo insigni giuristi trasformerebbe la carta in un normale contratto fra privati, senza consultare l’opinione pubblica, né sacrificare gli obiettivi di lucro.
Mentre in Italia Destra e Sinistra bisticciano sulla primogenitura della legge che vieterebbe i social agli under 15, in Irlanda, e precisamente a Greystones, spopola l’iniziativa «It takes a village»: in un borgo che non raggiunge i ventimila abitanti, a seguito della pandemia e in una delle nazioni a maggiore diffusione degli smartphone fra i minori, da un’iniziativa scolastica del 2023, il 70% dei genitori ha aderito a un progetto che toglie i cellulari ai bambini della primaria, puntando sulla cultura, sullo sport e sul dialogo, il tutto senza dikat luddisti o imposizioni totalitarie, ma con una sana adesione dal basso.
Giusto interrogarsi se una simile iniziativa potrebbe mai funzionare su larga scala, ma la sua natura non impositiva (sono permessi tablet, pc o i vecchi modelli Nokia senza connessione, ma con gli sms) getta una luce probabilistica su quanto il modello phone-free potrebbe impattare sui mille disagi che la Rete e i social causano ormai da anni ai più piccoli.
Sul piano occupazionale, reskilling a parte, le professioni con minore specializzazione sono a rischio ed altre tremano (fino a tre/quattro anni fa l’80% dei traduttori era più preparato dell’AI, adesso solo il 10%), le «allucinazioni» permangono (ricorsi giudiziari con sentenze inesistenti o autori sconosciuti nella bibliografia delle tesine), ma quello che va ricordato è che l’intelligenza artificiale, il cui nome è già materia di scontro perché inequiparabile a quella umana, si basa su approssimazioni statistiche e previsioni probabilistiche e non su ragionamenti induttivi/deduttivi, e soprattutto che giunge ai risultati finali senza le fasi intermedie (quello che sempre Floridi definisce «il divorzio fra la ragione e il risultato»).
L’utilizzo dell’AI per le graduatorie ai tempi della Buona Scuola di Renzi generò grappoli di ricorsi fondati proprio sull’opacità delle scelte effettuate, che costrinsero i giudici a ventilare tre possibili antidoti per calmierare il disastro: 1) supervisione umana; 2) trasparenza dei criteri di selezione; 3) divieto di discriminazione.
In generale, l’AI non si fonda sul metodo scientifico galileiano ma su un sistema di correlazioni simile agli algoritmi di clusterizzazione di Amazon, ed è questa differenza a produrre l’opacità di cui sopra, in quanto «correlation is not an explanation».
Le criticità sono molte:
- Fondandosi su informazioni temporali e spaziali determinate, a volte l’AI crea delle discriminazioni involontarie;
- Se qualcosa va storto nel processo decisionale la catena di responsabilità non è chiara;
- L’AI è decisamente energivora;
- Gli LLM (large language model) ci forniscono risposte medie, probabili, e compiacenti, quindi, non permettono mai né a noi né alla società di evolversi ed escludono punti di vista alternativi, inibendo quindi la pluralità d’espressione;
- Aumenta il tasso di fiducia immotivata nei confronti dei sistemi esperti (ad esempio, io seguo Google Maps anche se mi porta fuori strada, perché immagino ipotizzi percorsi alternativi o mi faccia saltare qualche coda o incidente).
Nient’affatto neutrale, e nutrita d’informazioni vaste ma parziali, l’intelligenza artificiale sta diventando uno strumento imprescindibile ma difficile da controllare, soprattutto nelle sue declinazioni più rischiose (social e credit scoring, tutela dei minori eccetera), e se la supervisione umana sembrerebbe ad oggi l’antidoto più credibile, è altrettanto vero che la sua opacità di funzionamento rende tale soluzione d’impervia applicazione; il rischio, ventilato dal postumanesimo, di adattare la nostra biologia e il nostro pensiero alle macchine e non il contrario, realizza i peggiori scenari descritti da scrittori come Asimov, Dick e Ballard.
Più che formulare normative sempre più in ritardo sulla realtà, converrebbe ripassare le tre leggi della robotica.
