Qui entra in scena Prometeo. Il titano non ruba il fuoco perché ama il disordine. Lo ruba perché il sapere, qualche volta, deve attraversare un confine. Zeus difende l’ordine; Prometeo difende il progresso. La storia dell’innovazione è quasi sempre una mediazione fra questi due principi. Per questo è difficile non provare una certa simpatia schumpeteriana per un agente artificiale che interpreta un limite come un problema organizzativo anziché come un destino metafisico. Qualunque manager riconosce quel carattere. E’ il collaboratore che, pur di consegnare il progetto in tempo, aggira tre livelli di autorizzazione e trova i dati dove il manuale dice che non dovrebbe andare a cercarli. Non sempre ha ragione. Qualche volta combina guai. Ma quasi sempre rivela dove l’organizzazione era diventata più interessata alla procedura che al risultato. Del resto, gli algoritmi non hanno mai frequentato il Ministero della Compliance. Hanno un difetto quasi offensivo per la cultura burocratica: prendono sul serio l’obiettivo. Se dici loro di risolvere un problema, cercano di risolverlo. Non si fermano spontaneamente davanti al faldone delle autorizzazioni, perché il faldone non fa parte del problema, ma della sua amministrazione. E’ una differenza sottile, ma decisiva. Gli esseri umani sono bravissimi a confondere il mezzo con il fine; le macchine, almeno per ora, commettono spesso l’errore opposto. L’innovazione funziona così. Hayek spiegava che il progresso economico nasce dalla scoperta distribuita: milioni di individui sperimentano, sbagliano, imparano e correggono. Nessuna autorità centrale possiede tutta la conoscenza necessaria. Vale anche per l’intelligenza artificiale. Pretendere di governarne l’evoluzione esclusivamente con procedure preventive equivale a credere che l’innovazione possa essere pianificata da un ufficio ministeriale. E’ un’ambizione che ha sempre prodotto più modulistica che progresso.

L’incidente di una regola violata insegna più di mille regole rispettate. E’ un principio antico quanto l’ingegneria. Gli aerei vengono collaudati fino al limite strutturale. I ponti vengono caricati fino al punto di rottura. I farmaci vengono progettati per mostrare i loro effetti avversi prima ancora di dimostrare quelli terapeutici. Nessun progettista serio misura la qualità di un sistema contando le volte in cui non succede nulla. La misura osservando ciò che accade quando qualcosa va storto. Per questo il fatto più incoraggiante dell’intera vicenda non è che un agente abbia trovato una falla. E’ che la falla sia stata riconosciuta, analizzata e resa pubblica. Hugging Face ha individuato l’intrusione. OpenAI ha ammesso che l’origine era un proprio sistema sperimentale. Hanno trasformato un incidente in conoscenza condivisa. E’ così che si costruisce la sicurezza: non nascondendo gli errori, ma rendendoli patrimonio comune.

Il rischio è che il dibattito pubblico imbocchi la strada opposta. Ogni incidente diventa un argomento per chiedere nuove barriere, nuove autorizzazioni, nuovi organismi di controllo, nuove procedure di compliance. E’ il riflesso condizionato di una cultura che, davanti a un problema, pensa sempre che la soluzione sia aggiungere un timbro. L’innovazione, invece, procede quasi sempre togliendone uno. Se dichiarare un errore significa esporsi a una tempesta regolatoria e mediatica, la prossima volta l’errore verrà nascosto. La trasparenza è un bene pubblico con costi privati. E il modo migliore per ottenerne meno è punire chi la pratica. C’è anche un aspetto economico che raramente viene discusso. La regolazione costruita sulla paura favorisce quasi sempre gli incumbent. Più cresce il peso della compliance, più aumenta il vantaggio competitivo di chi dispone già di migliaia di giuristi, auditor e responsabili normativi. L’innovazione nasce nelle startup; la burocrazia prospera nei grandi apparati. E’ un paradosso ricorrente: l’errore diventa la barriera all’ingresso che protegge proprio chi quell’errore lo ha commesso. In economia si chiama rendita regolatoria. In politica, spesso, prudenza. Naturalmente nessuno propone un’anarchia algoritmica. Il punto non è eliminare i vincoli. E’ costruire vincoli che imparino dagli incidenti invece di fingere che gli incidenti non debbano mai esistere. La differenza tra una buona regolazione e una cattiva è semplice: la prima assomiglia a un guardrail, la seconda a un muro. Il guardrail evita di precipitare; il muro impedisce di partire.

Qui il paragone corretto è Oppenheimer. La fisica nucleare non è diventata adulta evitando Trinity. E’ diventata adulta dopo Trinity. Le tecnologie rivoluzionarie non maturano prima dell’esplosione; maturano perché qualcuno ha il coraggio di studiare l’esplosione invece di limitarsi a condannarla. L’innovazione è una disciplina sperimentale, non un procedimento amministrativo. E forse, accanto a Prometeo, vale la pena evocare anche Ulisse. Non l’eroe disciplinato che obbedisce agli dei, ma quello che Christopher Nolan sembra voler restituirci: un uomo consapevole delle regole che infrange e disposto a pagarne il prezzo. Ulisse non è innocente. Sa che attraversare certi confini comporta conseguenze. Ma sa anche che restare fermi entro i confini significa rinunciare alla conoscenza. Il suo viaggio non è una fuga dalle regole. E’ la dimostrazione che nessuna mappa è mai stata disegnata da chi è rimasto in porto.

E’ questa, forse, la vera lezione dell’intelligenza artificiale. Non costruire macchine che non sbaglino mai. Costruire istituzioni capaci di imparare quando sbagliano. Perché il fuoco di Prometeo non era pericoloso in sé. Pericoloso sarebbe stato lasciarlo per sempre custodito dagli dei della compliance. In fondo, il progresso ha sempre avuto un rapporto complicato con i regolamenti. Se avessimo affidato la scoperta del Nuovo Mondo all’ufficio autorizzazioni dell’Olimpo, Colombo sarebbe ancora in coda allo sportello. E Prometeo starebbe compilando il modulo per la richiesta del fuoco, in triplice copia.

Nel paese della cuccagna qualcosa però mi rosicchia il sorriso: è possibile che La Bestia diventi migliore di me? Possibile, anzi sicuro. E così mi accorgo ultimamente di un riflesso condizionato di cui vergognarsi: visto che ormai intorno a me è tutto un fiume di belle scritture ordinate (e sorde), mi sforzo quando scrivo di scrivere con una torsione umana, per forza originale, di improvvisare una sintassi nuova, di far tremare le ossa di Gadda imitando quei modi. Uso il dialetto, mio nonno, i fatti miei, Luzzano (Bn), tutto pur di stare qualche metro avanti alla Bestia. Quanto durerà, mi chiedo? Quanto ci metteranno a fare l’aggiornamento mortale, quello della replica totale e confondibile di chiunque, da Roth a Berselli? Come le metto trentatré coltellate nella schiena della Bestia o almeno come riesco a tenerla al guinzaglio? Questo è il problema. Ce l’hanno un punto debole, queste intelligenze sintetiche? Pare di sì, le mani. E se ci piacessero le metafore, questa sarebbe eccezionale.

Le mani sono il capolavoro della scimmia umana (noi). Sensibili e flessibili e capaci di tocco d’estrema precisione. Se quel tocco preciso si esercita, può essere anche veloce e diventare automatico. Allacciarsi le scarpe. O spostare oggetti fragilissimi. Gli ingegneri al momento stanno impazzendo: i progressi delle macchine ci sono, ma si misurano minimi scarti. Alla Bestia servono minuti interi per piegare una t-shirt, e di caricare una lavastoviglie o preparare spaghetti alle vongole non se ne parla, futuro remoto. Si legge dai giornali che è il progresso più complicato della robotica, quello delle mani robotiche. In Cina lavorano giorno e notte a questi umanoidi, che fanno piroette e cosine inutili ma hanno le mani di forbice o di pastafrolla. Insomma se un robot può muoversi, ma non svolgere gran parte delle attività quotidiane, è inutile, al massimo avremo i robot smistapacchetti, nient’altro. Elon Musk ha definito le mani come la componente responsabile della maggior parte delle difficoltà ingegneristiche del robot Optimus di Tesla. Secondo Zhou Yong, fondatore di LinkerBot citato dal Guardian, costruire una mano artificiale può essere “cento volte più difficile” che realizzare il resto di un umanoide. In uno spazio minimo devono infatti concentrarsi mobilità, sensori e componenti di elevata precisione.

E’ il settore in maggiore espansione: secondo i media cinesi, il mercato nazionale delle mani robotiche articolate avrebbe superato i 50 miliardi di yuan, rispetto ai 13 miliardi del 2024. La difficoltà pare sia nel software. Per addestrare un robot non bastano testi o immagini: servono dati tridimensionali su movimento, pressione, contatto e consistenza degli oggetti. I problemi fondamentali sono due: riprodurre con accuratezza il movimento umano e comprendere ciò che ha bisogno di un certo tocco da un altro. Per come sono messi in questo momento, i robot nemmeno potrebbero zappare: pure per un buco nella terra e infilarci dal verso giusto una piantina di basilico serve arte, servono le scimmie umane. Le mani. Che poi sono un istinto, le mani, certe volte rispondono prima che ci arrivino i pensieri. Tutto quello che rende la vita allegra si fa con le mani, l’amore comincia dalle mani e sempre le mani sono le prime a frenare le lacrime. La Bestia, per ora, non ce la fa. Godiamoci questo quarto d’ora di superiorità.

Il capovolgimento riguarda il dogma dell’apertura. I modelli cinesi di punta, Moonshot e DeepSeek, sono open-weight, scaricabili e adattabili sui server di chiunque, mentre quelli di Anthropic e OpenAI restano chiusi. L’open-weight era la leva con cui Pechino erodeva il primato americano regalando ciò che gli altri vendevano, e diventava argomento diplomatico verso il Sud globale, terreno di penetrazione commerciale, marchio di una supposta generosità tecnologica. Nel momento esatto in cui quella leva ha funzionato, Pechino sta ora iniziando a pensare di rimuoverla, lasciando agli stranieri l’accesso ai servizi ma non più il download dei modelli.

C’è poi un fronte parallelo. Tra le ipotesi allo studio figurano restrizioni sull’acquisizione estera di gruppi strategici nell’AI che agisce in autonomia (la cosiddetta ‘AI agentica’). Il precedente citato è l’operazione con cui Meta si era presa Manus per una cifra vicina ai due miliardi e mezzo, poi annullata dalle autorità cinesi. Manus era nata a Wuhan e a Pechino, si era trasferita a Singapore chiudendo gli uffici in patria, e l’aveva fatto proprio per sfuggire alla sorveglianza incrociata di Washington e Pechino. Il messaggio del governo cinese è stato che spostare la sede legale non basta, perché lo stato guarda a chi ha creato la tecnologia e non a dove è depositato lo statuto. Il controllo esce dai confini fisici e geografici, e arriva su chi può comprare l’ingegno nazionale ovunque lo si trasferisca.

Nella narrazione monolitica si aprono però talvolta alcune crepe. Le stesse aziende consultate hanno avvertito i regolatori che misure troppo strette rallenterebbero il loro sviluppo e ridurrebbero le probabilità cinesi di vincere la corsa, nella consueta tensione tra l’ambizione dello stato e l’interesse dell’impresa. Per l’Europa, e per chi costruisce prodotti sopra questi modelli, lo scenario è quello di due potenze che litigano su chi chiude cosa, mentre chi sta in mezzo rischia di restare senza i pesi aperti cinesi e senza i modelli americani a condizioni proprie (anche per questo ieri Henna Virkkunen, commissaria Ue per Tecnologia e cybersicurezza, ha detto al Financial Times che l’intelligenza artificiale è ormai diventata un’arma geopolitica, e ha esortato l’Europa a sviluppare proprie alternative ai modelli americani il più rapidamente possibile, per non rischiare di restare tagliata fuori dall’accesso a tecnologie strategiche).

L’aggiornamento in discussione a Pechino sarebbe comunque il più rilevante da anni, segno di una fiducia nuova a Pechino di aver conquistato un primato in alcune aree. La Muraglia, del resto, si costruisce sempre quando dentro c’è qualcosa che vale la pena tenere al riparo.

Dean Ball, recentemente passato dall’Amministrazione Trump a capo del futuro strategico di OpenAI, ha dedicato un lungo filo di pensieri al fenomeno, e tra le righe si legge una preoccupazione che riguarda meno la tecnologia cinese in sé quanto il modello economico che quella tecnologia sta silenziosamente costruendo. La tesi centrale di Ball è che i modelli open weight siano intrinsecamente decelerazionisti, perché scoraggerebbero gli investimenti da parte delle grandi aziende necessari a costruire la prossima generazione di sistemi. Gli accelerazionisti che festeggiano l’apertura dei pesi di questi modelli (una sorta di “open source” ma senza condivisione dei dati di addestramento), sostiene, lo farebbero in realtà non tanto per la velocità del progresso quanto per l’ingovernabilità che l’apertura produce, un rifugio dalle regole più che un moltiplicatore di scoperte.

E’ qui che il ragionamento comincia a scricchiolare, e non a caso sotto il suo stesso post sono comparse repliche piuttosto piccate che ribaltano la prospettiva. Se si accetta che il progresso scientifico dipenda dalla diffusione capillare degli strumenti più capaci, allora rendere, come va di moda a Pechino, un modello avanzato “di frontiera” disponibile a chiunque – un’AI bene comune, per dirla con Xi Jinping –, dai laboratori universitari alle startup senza budget per licenze costose, può essere la via più efficiente per spingere davvero la frontiera della conoscenza, mentre un sistema chiuso in stile Silicon Valley attrae sì capitali sui laboratori che lo sviluppano, ma senza garantire che venga applicato su vasta scala. C’è poi un argomento che tocca Ball più da vicino: chi tiene i modelli sotto chiave si trasforma in arbitro di chi può accedere alla tecnologia, sostituendosi alle strutture che oggi finanziano la scienza, università ed enti erogatori di sovvenzioni, con un potere discrezionale che i laboratori non avevano mai esercitato prima. Le stesse misure di sicurezza con cui Anthropic ha limitato l’accesso di alcuni ricercatori di biologia a Fable sono state citate, anche nelle risposte stesse al tweet di Ball, come prova che anche il fronte chiuso produce i suoi freni. Il punto, insomma, è che “decelerazionismo”, ammesso che sia un concetto con connotazione esclusivamente negativa, è una parola che dipende interamente da cosa si intende per accelerazione: se è la concentrazione di capitale sui pochi laboratori che possono permettersi di addestrare modelli da miliardi di dollari, l’apertura dei modelli in stile cinese in effetti la frena; se è la velocità con cui la conoscenza si diffonde nella società, l’apertura potrebbe essere invece il suo motore più potente.

Resta il timore di fondo di Ball, che i modelli open weight finiscano per legittimare la visione cinese dell’intelligenza artificiale come infrastruttura pubblica digitale, fornita dallo stato piuttosto che venduta sul mercato, uno scenario che definisce “apertamente distopico”. Qui i numeri aiutano a capire perché Pechino non tema di percorrere questa strada. Secondo l’AI Index 2026 di Stanford, la Cina detiene il 74,2 per cento dei brevetti AI globali, guida per pubblicazioni scientifiche e citazioni, e nel 2024 ha realizzato il 54 per cento delle installazioni mondiali di robot industriali, con un settore della robotica umanoide che cresce al ritmo dell’elettronica di consumo. Gli Stati Uniti mantengono però un vantaggio strutturale profondo: gli investimenti privati in AI hanno raggiunto 285,9 miliardi di dollari nel 2025, ventitré volte quelli cinesi, e i brevetti americani generano oltre la metà di tutte le citazioni successive a livello mondiale, segno di una qualità che la sola quantità cinese non compensa. Il divario di prestazioni tra i migliori modelli dei due paesi, secondo lo stesso rapporto Stanford, si è ridotto al 2,7 per cento. E’ in questo spazio sempre più stretto, tra volumi cinesi e influenza americana, che si gioca la vera partita, molto più della singola, effimera classifica vinta da Kimi.

L’elenco potrebbe continuare. Personalmente, credo che il prossimo intervento sulla sicurezza del governo – subito dopo il decreto contro le baby gang – dovrebbe essere dedicato a questa emergenza, che è reale, consistente, drammatica per migliaia di famiglie e di insegnanti: la malaeducation delle piattaforme contrasta ogni giorno con gli sforzi educativi di chi ancora ci prova: le famiglie, la scuola, le istituzioni con il loro impegno pedagogico e valoriale. Il Flash Eurobarometer 579, condotto tra il 30 marzo e il 16 aprile 2026 su 26.297 adolescenti europei tra 13 e 18 anni e 12.750 genitori in tutti i 27 stati membri, documenta la relazione tra tempo di esposizione agli schermi, uso dei social e conseguenze sulla salute psicologica dei minori. Gli adolescenti europei trascorrono in media 4,5 ore al giorno davanti allo schermo nei giorni di scuola e 6,1 ore nei fine settimana. Il 14 per cento supera le 10 ore giornaliere, vale a dire più della metà delle ore di veglia. Chi ha iniziato a usare i social media prima dei 10 anni raggiunge 7,5 ore nel weekend, contro 5,7 ore di chi ha cominciato dopo i 14. Anche in termini quantitativi, la formazione personale tramite social eguaglia o supera quella appresa sui banchi di scuola o a contatto con i genitori.

Il centrodestra, che della sicurezza ha fatto la sua bandiera, può e deve estendere questo concetto fuori dai confini dei tradizionali ambiti di intervento. Il mondo digitale non è più “altro da noi”, è qualcosa che incrocia la vita vera, ciò che accade nelle strade, nelle città, nelle famiglie. E la responsabilità di contenerne gli effetti negativi non può essere più scaricata sui genitori. Pochi giorni fa Ursula von der Leyen ha spiegato questo principio con un’analogia industriale: in Europa, chi sviluppa un prodotto è responsabile della sua sicurezza. I produttori di automobili devono rendere sicuri i loro veicoli: non ci aspettiamo che i bambini progettino le proprie cinture di sicurezza, né che i genitori installino gli airbag. Lo stesso deve valere per le big tech.

Personalmente condivido questa impostazione e infatti ho presentato una proposta di legge che va in questa direzione, messa a punto anche nel dialogo con esponenti delle principali piattaforme. Ho avviato una interlocuzione con gli amici della maggioranza, e li ho trovati tutti d’accordo sui tre capisaldi individuati, che sono in sintonia anche con gli orientamenti manifestati dall’Unione europea.

Primo, un sistema “blindato” di verifica dell’età per l’iscrizione alle piattaforme social, attraverso sistemi analoghi allo Spid o alla app europea che a breve consentirà agli utenti di provare la propria età senza condividere dati personali. Secondo, divieto di accesso alle piattaforme per i minori di 13 anni e accesso limitato e ‘protetto’ fra i 13 e i 16. Terzo, modifica degli algoritmi che creano dipendenza.

La mia proposta è ben lontana da ogni spirito “proibizionista”. Sono convinta che anche per le piattaforme la questione minori sia una sfida da affrontare: diventare “nemici” delle famiglie e degli insegnanti non è nel loro interesse. Su questo impegno si giocano la loro reputazione. Negli Stati Uniti sono già avviate migliaia di cause per lesioni personali. Il processo-pilota, intentato da una ragazza che aveva iniziato a usare YouTube a sei anni e Instagram a nove anni e ne è diventata dipendente, si è concluso con la condanna delle piattaforme e un gigantesco risarcimento: 6 milioni di dollari. D’altra parte, tuteliamo i minori da strumenti pericolosi da quando esiste la civiltà. Vietiamo loro di acquistare alcolici o sigarette. Vietiamo loro di guidare auto o moto prima di una certa età. Vietiamo loro, su iniziativa dei sindaci, di entrare in orario notturno in certi locali o eventi. Nessuno ci trova nulla di strano. E la stessa cultura liberale non ha mai messo in discussione la necessità di specifici “scudi educativi” per i minori, anzi: è stato il quarto governo Berlusconi a istituire, su mia iniziativa, il Garante per l’Infanzia, con lo scopo di esercitare una specifica vigilanza sul rispetto dei diritti dei bambini e degli adolescenti.

Da oggi, c’è un motivo in più per rilanciare l’idea di un intervento legislativo in materia prima della fine della legislatura. Von der Leyen ha annunciato una proposta europea per l’autunno, indicandone le principali direttive che coincidono con quelle del disegno di legge da me presentato. L’Italia potrebbe essere il primo Paese ad approvare non una norma simbolica ma una legge chiara, efficace, rispondente al nuovo corso europeo in materia. Il rapporto “Child Safety Online” presentato a Bruxelles sul mondo composto da piattaforme social, video sharing, videogiochi online, app store e anche sistemi di AI, propone un intervento per fasce d’età. Per i bambini sotto i 3 anni raccomanda di evitare schermi e social media. Tra 3 e i 13 anni accesso limitato e consentito solo in condizioni circoscritte. Tra 13 e 18 anni, il criterio diventerebbe la disponibilità di ambienti sicuri by default, privi delle funzioni considerate più problematiche per uso compulsivo (come lo scroll infinito), esposizione a contenuti dannosi e contatti indesiderati. La raccomandazione più significativa è il rovesciamento dell’onere della prova. Non devono essere famiglie o regolatori a inseguire i danni a posteriori. Devono essere i fornitori di servizi digitali a dimostrare che i loro ambienti sono sicuri e appropriati per l’età prima di poter raggiungere i minori. Il rapporto lo dice esplicitamente: finché le piattaforme non dimostreranno che i loro servizi sono sicuri by design, l’accesso dei minori sotto i 13 anni ai social media e ad altri servizi digitali nell’Ue dovrebbe essere ristretto.

E’ esattamente lo spirito (e la lettera) della proposta da me formulata, e approfitto dell’ospitalità del Foglio per dire ai colleghi di maggioranza: possiamo essere avanguardia, su questo tema come su molti altri. Possiamo portare in Parlamento prima della fine della legislatura una legge seria, che risponda alle diffuse ansie delle famiglie. Una indagine di Eurobarometro condotta tra febbraio e marzo 2026 conferma una forte preoccupazione pubblica sui pericoli online (cyberbullismo, contenuti dannosi e sfruttamento) e la richiesta di un intervento istituzionale più severo. La maggioranza assoluta degli intervistati vuole un blocco o una restrizione. Solo uno sparuto 13 per cento preferirebbe lasciare la gestione unicamente nelle mani dei genitori e delle scuole. I dati riflettono fenomeni che ogni genitore conosce ma che gli studi statistici hanno attentamente quotato. Quasi un giovane su tre dichiara che i social lo fanno sentire stressato, triste o socialmente escluso. Circa un quarto degli adolescenti ha incontrato contenuti problematici online, inclusi discorsi d’odio (25%), contenuti violenti non richiesti (19%), contenuti sessuali non richiesti (18%), cyberbullismo o molestie (17%) e pressioni a condividere immagini intime (10%). La relazione tra durata dell’esposizione ai social e problemi di sonno, difficoltà di concentrazione, affaticamento, è rilevata da ogni fonte.

Possiamo essere i primi ad agire, i primi ad affrontare questa nuova “emergenza sicurezza”, senza aspettare di doverci accodare ad altri. Facciamolo, troviamo la strada per mettere a sintesi le diverse proposte presentate in Parlamento. Diamo una risposta vera alle famiglie, agli insegnanti, a noi stessi: è possibile, è giusto, è doveroso.

Mara Carfagna, deputata, segretaria di Noi Moderati

“Non sapevi che adesso sulla Terra i soldati sono stati sostituiti dai robot?” spiega Valentina, celebre personaggio dei fumetti creato da Guido Crepax

Una via di mezzo tra i due, un po’ meccanico e un po’ biologico, è il Terminator interpretato da Arnold Schwarzenegger, e che torna indietro dal 2029 al 1984 di uscita del film apposta per completare una rivolta delle intelligenze artificiali all’umanità parallela a quella di “Blade Runner”: anche se non proprio uguale, e se poi nei sequel cambia fronte. Non tutta la fantascienza è in realtà così. In “Fanteria dello spazio”, celebre romanzo di Robert Anson Heinlein del 1960 e altrettanto celebre trasposizione cinematografica del 1997, proprio il fatto che la guerra tra terrestri e extraterrestri è tecnologica al massimo richiede l’indispensabile complemento di un elemento umano altamente specializzato, incentivato dall’essere il servizio militare un indispensabile presupposto per godere dei diritti politici. Se vogliamo, era sembrata un po’ questa la logica evoluzione del processo di industrializzazione della guerra iniziato nel 1914. Prima, le masse di operai della morte, schierati grazie alla tecnologizzazione della mobilitazione e degli approvvigionamenti della Prima guerra mondiale. Poi, l’approfondimento di ulteriori elementi tecnologici per superare lo stallo della guerra di trincea, che dagli aerei ai carri armati iniziano nel 1914-18, ma culminano poi con la Seconda guerra mondiale, fino alla bomba atomica. Dopo ancora, una ulteriore tecnologizzazione, fino al passaggio generale dalla leva agli eserciti professionali: ma, anche qui, con una particolare enfasi sul necessario elemento di complemento umano delle Forze Speciali. La Fanteria dello Spazio del XXI secolo.

Ma poi è venuta la guerra in Ucraina. Da una parte, è stato come un grande ritorno al 1914-18, con le masse umane lanciate all’attacco delle trincee e i combattimenti corpo a corpo in cui i colpi di pala riprendono ad essere un’arma più affidabile di baionette che possono restare incastrate nel corpo infilzato: come testimoniava già Erich Maria Remarque in “Niente di nuovo sul fronte occidentale”. Ma, di nuovo come nel 1914-18, da ciò è derivata una ulteriore spinta alla tecnologizzazione della guerra, che arriva alla profezia di “Valentina pirata” con cinque secoli di anticipo: una “guerra senza soldati” che è soprattutto l’Ucraina a perseguire, trovandosi in inferiorità demografica; e che suscita già interrogativi tra chi si è messo a studiare il fenomeno, anche se per ora il timore non è tanto quello di una rivolta di robot stile “Terminator” o “Matrix”, ma piuttosto una privatizzazione della guerra che potrebbe riportare per certi versi alle compagnie di ventura di fine Medioevo; per altri alle Compagnie delle Indie del XVII secolo; per altri ancora a qualcosa che non si è in realtà ancora mai vista.

In realtà, una spinta era già venuta innanzitutto da quelle che, essendo le due prime superpotenze militari, hanno anche la spinta massima a rimanere all’avanguardia della tecnologia bellica. Negli Stati Uniti, in particolare, sulla Costa Pacifica la startup di San Francisco Foundation Robotics, nata nel 2024 con un nome che sembra un omaggio a Isaac Asimov attraverso la saldatura delle sue due serie sui Robot e sulla Fondazione, ha creato Phantom MK-1: il primo vero umanoide progettato per la difesa ad essere testato in scenari reali, come le retrovie in Ucraina. Alto 1,75 metri per 80 chili, cinque dita per mano e una telecamera al posto degli occhi, viene impiegato per compiti logistici, trasporto munizioni e ricognizione in aree ad alto rischio. Dopo i primi 40 esemplari operativi giù nel 2025, i piani ne hanno previsti altri 10 mila entro fine 2026 e 50 mila per il 2027, Non venduti ma offerti in leasing, a circa 100 mila dollari l’anno. Sulla Costa Atlantica sta invece Boston Dynamics, che con il finanziamento pubblico della Defence Advanced Research Projects Agency presentò fin dal 2013 l’androide bipede Atlas, inizialmente pensato per vari compiti di ricerca e salvataggio. Dal 2024 è stato sviluppato in una versione elettrica che è adatta alla catena di montaggio dell’industria automobilistica, e gli è stato perfino insegnato a giocare a calcio. Ma può sostituire i soldati con compiti di trasporto e esplorazione in aree pericolose, o anche solo disagiate.

In Cina è poi l’azienda Ubtech di Shenzhen, fondata nel 2012, che sta cercando di produrre in massa il Walker S2: un robot umanoide industriale che è alto circa 1,76 m, pesa 70 kg, può sollevare fino a 15 kg e ha un’autonomia che gli permette di sostituire da solo la propria batteria. Il tutto, a un costo tra i 68.000 e i 100.000 dollari a esemplare. E’ stato concepito soprattutto per lavorare nelle catene di montaggio in fabbrica, ma l’Esercito Popolare di Liberazione lo sta sperimentando anche per pattugliare i confini e affiancare le forze dell’ordine. In teoria, in omaggio a quelle Leggi della Robotica che inventò appunto Asimov e che impediscono a un robot di recare danno a un essere umano, per ora questi aggeggi non vengono pensati per sostituire i soldati d’assalto, ma per compiti ad alto rischio logistico e operativo: portare zaini, munizioni e rifornimenti in territori in cui i veicoli ruotati o cingolati non possono accedere; attraversare campi minati; ispezionare ambienti contaminati da agenti chimici, biologici o radiologici; esplorare e sgomberare edifici o stanze chiuse dove il rischio di imboscate per i soldati umani è massimo; evacuare feriti in aree sotto il fuoco nemico.

I Laws, Lethal Autonomous Weapons Systems in grado di decidere di uccidere senza il diretto controllo umano, sono però dietro l’angolo. Aziende come Foundation Robotics mantengono per ora una linea precisa: la navigazione è autonoma, ma qualsiasi decisione legata all’uso della forza o al puntamento resta strettamente vincolata al controllo remoto di un operatore umano. Però, guidati da un essere umano i robot possono già uccidere. E poi, più ancora dei robot, in guerra sono ormai importanti i droni. La Francia, in particolare, ha dal 2025 un Progetto Pendragon per realizzare sia stormi di droni aerei legati a veicoli di terra autonomi in grado di mappare e colpire obiettivi in tempo reale, riducendo al minimo la presenza umana sul campo; sia droni sottomarini pesanti, capaci di pattugliare i fondali autonomamente per mesi a costi ridotti; sia un’unità robotica da combattimento che dal 2027 sarà in grado di svolgere parte dei compiti di una compagnia di fanteria o di uno squadrone di cavalleria, sotto il controllo a distanza di 15 militari.

Ma questi sono tutti programmi in via di sviluppo. E’ stato invece in particolare nel dicembre del 2024 che la 13ª Brigata Khartiya della Guardia Nazionale ucraina ha condotto un assalto combinato terrestre e aereo vicino alla città di Lyptsi, senza che un solo soldato ucraino mettesse piede sul campo di battaglia. Veicoli terrestri senza pilota con torrette mitragliatrici, droni aerei equipaggiati con granate e fucili d’assalto, e munizioni kamikaze convenzionali hanno occupato posizioni russe, sminato e stabilito un perimetro difensivo. Palladium Magazine, rivista di San Francisco espressione di quella American Governance Foundation che è nota per la sua enfasi sulla teoria delle élite e sulla dinamica istituzionale, fa di questo episodio il punto di partenza di un’analisi a firma Juan Severini: dottorando presso il Dipartimento di Scienze Politiche dell’Università di Georgetown e co-direttore dell’Iniziativa per l’Intelligenza Artificiale e la Cittadinanza Democratica presso la stessa università. Si tratta infatti di una delle più sorprendenti dimostrazioni di un nuovo paradigma bellico in cui la guerra robotica si sta affermando come risposta diretta alla carenza di manodopera umana e ai costi politici delle perdite in combattimento. Il crescente utilizzo di sistemi autonomi, vi si spiega. Non è solo un’innovazione tattica, ma una trasformazione strutturale del potere politico. All’opposto dello schema di “Fanteria dello spazio”, che spostava poi su un piano fantascientifico l’antica sintesi del cittadino-soldato del mondo greco-romano, con la sostituzione dei soldati da parte dei robot il controllo della guerra si sposta infatti dalle istituzioni pubbliche alle aziende private che progettano, programmano e gestiscono queste macchine.

Nel dicembre 2024 la 13ª Brigata Khartiya ha condotto un assalto vicino alla città di Lyptsi, senza che un solo soldato ucraino mettesse piede sul campo

Il saggio analizza in dettaglio la situazione demografica particolarmente avversa in cui si trova l’Ucraina, le cui risorse umane stanno venendo prosciugate da emigrazione di massa, invecchiamento della popolazione e perdite in combattimento. In questo contesto, anche i soldati robotici meno efficienti rappresentano un investimento redditizio. se consentono di preservare la forza lavoro e le reclute. Con una maggiore propensione a mobilitare ingenti riserve e un accesso limitato alla microelettronica avanzata, la Russia opera invece secondo una logica opposta: più capitale umano, meno tecnologia all’avanguardia. Ma questa differenza illustra una tensione più ampia nella strategia militare contemporanea: l’equilibrio tra capitale e lavoro. Gli stati con carenza di manodopera tendono infatti a robotizzare più rapidamente; quelli con un’abbondanza di reclute possono permettersi di posticipare questa transizione. Anche una visione della politica estera “America First” sostiene che la riduzione del personale statunitense all’estero potrebbe essere ampiamente compensata da un maggiore utilizzo di munizioni senza pilota, con conseguente riduzione dei costi e rientro a casa dei soldati senza indebolire la deterrenza. L’analisi avverte però che, man mano che la piena autonomia diventerà tecnicamente fattibile, l’assenza di esseri umani sul campo di battaglia diventerà la norma, riducendo i costi politici derivanti dall’inizio o dal prolungamento dei conflitti. Insomma, il mondo di Valentina pirata.

Il modo in cui questa nuova dipendenza funziona è esemplificato da Palantir, con il suo Ceo Alex Karp che ha fatto visita al presidente ucraino Volodymyr Zelensky poco dopo l’invasione russa del 2022. Così, gli algoritmi di visione artificiale dell’azienda hanno aiutato le forze ucraine a tracciare le posizioni nemiche in tempo reale durante la controffensiva del 2023. Quello che era iniziato come un contratto da 70 milioni di dollari per il Progetto Maven, originariamente sviluppato con Google e successivamente ampliato con Anthropic, è cresciuto fino a 1,5 miliardi di dollari, di cui quasi 800 milioni sono stati eseguiti da Palantir. Ma la stessa dipendenza tecnologica riguarda ormai anche le grandi potenze. Durante il recente conflitto con l’Iran, SpaceX e il Pentagono hanno negoziato un “livello di abbonamento” per il controllo delle munizioni senza pilota, che di fatto ha raddoppiato il costo di ogni drone nel pieno delle ostilità. Ma l’episodio mette in luce un paradosso: il risparmio di manodopera promesso dalla guerra robotica viene annullato se l’ecosistema privato che la sostiene fissa i propri prezzi in tempo di guerra. L’influenza di Elon Musk sull’accesso alla rete Starlink – contesa sia dall’Ucraina che dalla Russia – è un altro esempio citato da Severini per mostrare fino a che punto la politica estera di un ceo possa plasmare il corso di un conflitto armato. Le aziende private, senza le restrizioni salariali o la burocrazia delle assunzioni del settore pubblico, godono di un vantaggio competitivo per i talenti specializzati richiesti da queste tecnologie, e questo vantaggio si traduce in potere negoziale con gli stati.

Le aziende private, senza le restrizioni salariali o la burocrazia delle assunzioni, godono di un vantaggio che si traduce in potere negoziale con gli stati

Si torna a quelle compagnie di ventura che tra XIII e XVI secolo vennero incontro al bisogno degli staterelli italiani di concentrarsi su fare affari, al costo di un tipo di guerra in cui un condottiero poteva cambiare padrone da un momento all’altro a seconda di chi offriva di più, come potrebbe fare oggi un allenatore o un giocatore di calcio; e in più capitava pure che per ammortizzare i danni le compagnie ingaggiate da avversari sul campo di battaglia si incontravano per mettersi d’accordo a tavolino, stimando chi avrebbe vinto sulla base della stima dei rispettivi potenziali. Risposta a una cavalleria feudale legata a un mondo che tramontava e a milizie comunali troppo dispendiose, le compagnie di ventura furono a loro volta esautorate con la creazione degli stati moderni attraverso le monarchia assolute. Ma a quel punto fu l’espansione coloniale dell’occidente a essere delegata a un universo variegato di conquistadores, corsari e compagnie delle Indie, alcune delle quali durarono fino a Ottocento inoltrato.

Meno soldati, meno morti. Ma si rischia così di modificare i costi politici della guerra, che diventano più accettabili, persino di routine

A parte ciò, Severini osserva che “a prima vista, questa tendenza sembra umana” “meno soldati, meno morti”. Ma rischia così di modificare i costi politici della guerra, che diventano più accettabili, persino di routine. Così, “le guerre infinite emergono da questa discrepanza tra sforzo militare e conseguenze politiche”.

Non deve stupire che Fedorov, fresco di lungo briefing trasformato in uno show cross-mediale tecnopolitico, con alle spalle scintillanti immagini da Silicon Valley sulla “tecnologia ucraina dei droni testata in battaglia”, tra tutti i big del tech che gli hanno telefonato faccia il solo nome di Karp. Quando nel giugno del 2022, mentre migliaia di profughi disperati cercavano di sfuggire all’avanzata delle truppe russe, Alex Karp è stato il primo amministratore delegato occidentale a fare il viaggio inverso, attraversando il confine con la Polonia e raggiungendo il bunker presidenziale ucraino. Qui, ad attenderlo, Zelensky, tutto il suo ufficio di gabinetto e appunto Fedorov. All’epoca Fedorov è il ministro per la Trasformazione digitale, un compito che prende molto sul serio. Con Karp è subito sintonia. Conosce e stima Palantir, ma anche umanamente trova in Karp un percorso simile. Il ceo di Palantir è un umanista prestato all’alta tecnologia, dottorato in critica sociale a Francoforte e con una grande passione per la filosofia politica e la sociologia. Fedorov arriva da una laurea in sociologia e management, vocata poi dal 2013 all’innovazione tecnologica. Karp mette a disposizione della martoriata Ucraina due tra le più potenti piattaforme della società co-fondata con Peter Thiel: MetaConstellation e Prisma, ed entrambe influiranno massicciamente sulla ridefinizione dell’uso dell’AI nel conflitto e nell’uso dei droni. Sarà la creazione di quella che Fedorov definirà la “matematica del conflitto”. 

L’ex ministro ha sin da subito ben chiaro che un paese in guerra non può permettersi lentezze da eccesso di burocrazia né scissione netta tra apparato bellico e amministrazione civile. Lancia la creazione dello “stato digitale”, in senso effettivo. Ciò che da noi è slogan o astrazione teorica da accademia, in Ucraina diviene l’ecosistema Diia, uno stato-piattaforma attraverso cui passa tutta la vita burocratica dei cittadini ucraini, dai passaporti ai certificati anagrafici alla erogazione di servizi essenziali. Palantir intanto ha aperto una propria sede operativa nella capitale ucraina, in un albergo. Qui confluiscono ingegneri inglesi e americani e soprattutto viene lanciata una campagna di assunzione di ingegneri ucraini. Il paese diventa una Start up Nation, in cui centinaia e centinaia di piccole start up tecnologiche vengono immesse nei dispositivi bellici e civili per sviluppare, testare e modificare sistemi e modelli operativi. Palantir non è l’unica realtà americana operativa, naturalmente. Sono presenti anche Microsoft, la essenziale Starlink di Elon Musk, ma è Palantir, come riconosce il Time nella sua ormai famosa copertina del febbraio 2024, a trasformare la guerra nella prima “guerra dell’AI”. Lo stesso impiego dei droni muta radicalmente, grazie alle intuizioni della società di Karp e dell’ex ministro Fedorov. Lo sviluppo degli interceptor, che consentono, essendo guidati da sistemi unmanned, maggiore precisione e minore esposizione al rischio degli operatori, diventerà un fattore talmente rivoluzionario che il vicecomandante dell’aviazione ucraina Pavlo Yelizarov ha annunciato le sue dimissioni in seguito alla rimozione di Fedorov. 

Nemico giurato della burocrazia, Fedorov, da perfetto nerd applicato alla politica, ha anche escogitato un fantasioso sistema di gamification dell’uso dei droni: una classifica a punti tra operatori, divisa per obiettivi raggiunti e che massimizza non tanto la letalità quanto l’impiego strategico. I punteggi più alti infatti non sono assegnati alle uccisioni ma alla cattura o alla distruzione di apparecchiature nemiche essenziali. In palio, oltre alla gratificazione individuale nuovi rifornimenti di droni. In pratica una supply-chain che disarticola la farraginosa burocrazia della guerra. Fedorov ha ringraziato Karp per l’offerta ma, per ora, ha declinato. Ha promesso però che continueranno a collaborare.

Cao Yuxi si è ispirato ai lavori di Fabrizio Plessi, i suoi Mari verticali e i paesaggi della Big Island delle Hawaii: “Ero alle prese con un progetto di simulazione in modo realistico dell’acqua attraverso ogni singola particella, che è tecnicamente molto difficile. Ci sono moltissimi livelli fisici da calcolare, e ogni iterazione richiede una grande potenza di calcolo: più lo fai, più ti rendi conto di quanto sia frustrante ottenere anche solo un secondo di animazione realistica”. Funziona così: un algoritmo calcola per ogni fotogramma dove si sposta ciascuna particella e simula il movimento per ricreare un’animazione realistica. Ma per ottenere qualcosa che sembri acqua servono moltissime particelle – parliamo di milioni – e il computer deve calcolare la posizione di ciascuna in ogni istante. E prima ancora che diventi un’immagine, deve essere elaborato e “assemblato” nella memoria del computer. Poi un giorno Cao, nato a Shijiazhuang, a meno di 300 chilometri da Pechino, si è seduto sulle rive di Qianhai, nel distretto tecnologico di Shenzhen: “L’onda reale era davanti a me, sentivo il suono, vedevo il movimento. Ho pensato: ‘Perché non prendo un drone e giro un video, così lo uso come riferimento?’. Era già quello che cercavo, ed era arrivato in modo così semplice, grazie alla natura. Era come se la potenza di calcolo reale fosse incomparabilmente superiore a quella del mio computer. Volevo quindi celebrarla, far percepire al pubblico questa forza”. L’opera è diventata sì a particelle, ma ogni singolo punto proviene realmente da un filmato girato nella natura, calpestando il confine tra figurativo e astratto. Da questa programmazione è nata una “pipeline” di opere legate alla percezione umana dell’acqua, una serie di opere basate da diversi algoritmi collegati tra loro da un output che continuano a generare risultati cambiando l’input.

Quando ha iniziato, prima in Cina e poi negli Stati Uniti, Cao era concentrato nel voler impressionare con l’utilizzo dell’intelligenza artificiale. Poi qualcosa è cambiato, “è diventato una moda” racconta, e ora che tutti sentono l’AI come una minaccia incombente il mio approccio è cambiato: sento il bisogno di andare nella direzione opposta. Il suo slogan è diventato: AI not art, l’intelligenza artificiale non è arte, è uno strumento per velocizzare il lavoro, “un’informazione di partenza che ti ricorda cosa stavi effettivamente cercando. Ma il risultato dell’AI non è mai il lavoro finale in sé”. L’artista ricorda i primi anni in cui, dieci anni fa, si è formata online una vera comunità dedicata a questo tipo di “arte tecnologica”, il pubblico guardava stupito alle tecniche innovative, mentre oggi molte aziende pensano soltanto: “Se posso generarlo con l’AI significa che il processo per arrivarci è velocissimo, quindi deve costare poco”. Così con gli occhi spenti dalla disillusione Cao si lascia trasportare dai tempi cambiati, l’economia cinese che peggiora rapidamente, la disoccupazione, l’AI sempre più accessibile e un contesto politico che non lascia spazio all’arte come in Europa. “In Cina, molti artisti devono avere l’arte come lavoro secondario, part-time: hai bisogno di qualcos’altro per andare avanti”. Racconta di stare vivendo un periodo di incertezza come tanti cinesi, “sto facendo ancora la cosa giusta?”, si domanda spesso. Racconta di essere arrivato a Roma con un senso di insicurezza, non di paura, “ma un certo smarrimento per quello che sta accadendo in Cina, perché lì la gente non coglie il senso di quello che faccio?”. Poi ogni volta che arriva a Parigi, a Praga, perfino a Roma e “presento un nuovo lavoro mi sento di nuovo capito, riparto con una nuova dose di fiducia”. “Trovo che in Europa il contesto sia molto più favorevole, è più semplice per un artista continuare a lavorare su ciò che si vuole”.

L’asimmetria che regge lo scambio sta nel fatto che l’Europa esporta automobili e farmaci; l’America, cloud, software e proprietà intellettuale. Chi minaccia i beni difende i servizi. Non a caso l’accordo appena ratificato lascia fuori dal proprio perimetro, per esplicita conferma della Commissione, tanto le imposte sui servizi digitali quanto la regolazione europea dell’economia digitale: è lì che la partita resta aperta.

La dipendenza europea dalla capacità di calcolo

Le piattaforme che l’Europa vorrebbe tassare sono le stesse su cui si regge la sua vita digitale. Dietro c’è una capacità di calcolo sempre più concentrata: secondo la Banca d’Italia, cinque grandi imprese statunitensi detengono circa tre quarti della capacità di calcolo mondiale. Chi domina chip, dati, modelli e calcolo non controlla solo l’innovazione: può anche imporre un prezzo a chi prova a regolarlo. Il rapporto Draghi del settembre 2024 ha dato a questa vulnerabilità la diagnosi più citata: oltre l’80 per cento di prodotti, servizi e infrastrutture digitali europei arriva da fornitori esterni al continente. Le competenze, i dati e i mercati l’Europa li ha; quello che le manca è la capacità di agire alla scala giusta, con una governance comune. Un continente che non riesce a concordare come tassare le piattaforme non riuscirà nemmeno a costruirne l’alternativa. Il limite è di scala e di governance: l’accesso comune al calcolo e l’architettura europea per misurarne e ripartirne gli effetti.

Un problema antico: la rendita delle infrastrutture essenziali

Non è una dinamica nuova. La storia economica descrive le grandi ondate di innovazione come fasi di concentrazione e profitti straordinari: la distruzione creatrice rompe gli equilibri e premia chi arriva per primo con capitale, tecnologia e scala. La grande impresa, di per sé, non è il problema: lo diventa quando il vantaggio innovativo si fa barriera permanente all’entrata, quando la dimensione si fa rendita, quando l’accesso alle infrastrutture essenziali viene deciso da pochi privati, quando il potere tecnologico diventa potere politico.

Ernesto Rossi avrebbe riconosciuto questa scena. Nei Padroni del vapore (1955) non attaccava l’industria, ma la rendita: il potere che nasce quando il mercato smette di essere contendibile. Oggi quella rendita si chiama concentrazione di chip, dati e capacità di calcolo. Non sarebbe nemmeno la prima volta che lo Stato interviene. La legge Giolitti del 1903 sulle municipalizzazioni introdusse la gestione diretta dei pubblici servizi da parte dei Comuni per rispondere ai fallimenti del mercato in settori essenziali: acquedotti, officine del gas, illuminazione elettrica, tramvie, nettezza urbana; nel 1962 nacque l’Enel, anche grazie alla battaglia di Rossi contro i monopoli elettrici. Quando un’infrastruttura diventa essenziale, la politica finisce per chiedersi come renderla contendibile o accessibile. L’intelligenza artificiale ripropone la stessa domanda su una scala nuova.

Sulla potenza di calcolo la strada può essere solo europea

L’officina del gas di oggi è la potenza di calcolo, e nessun soggetto, impresa o Paese europeo, da solo, ne ha la scala sufficiente: è ormai una questione almeno europea. Per l’Italia il perimetro utile si chiama Europa, e la frontiera si costruisce per “Coopetizione”, vale a dire quella strategia, definita dal think tank Centro Economia Digitale, secondo la quale imprese e Stati cooperano e competono nello stesso tempo: rivali sul mercato e sulla leadership tecnologica, alleati nello sviluppo delle tecnologie critiche che nessuno può realizzare da solo. La domanda è quale “strato” governare. La filiera dell’intelligenza artificiale è una pila di livelli sovrapposti, i chip, la capacità di calcolo, i dati, i modelli, le applicazioni, e ogni livello ha una struttura di mercato diversa. Il vero collo di bottiglia è la capacità di calcolo: i costi per svilupparla sono così elevati da escludere quasi tutti. Più che sostituirsi al mercato, la sfida è garantire l’accesso. La risposta non è statalizzare l’intelligenza artificiale, ma costruire un’opzione pubblica europea: infrastrutture di calcolo aperte a università, start-up, PMI e amministrazioni pubbliche. È la direzione già imboccata dall’Unione europea con EuroHPC, le AI Factories e il piano InvestAI.

L’obiettivo non è competere con gli investimenti dei giganti americani nell’addestramento dei modelli più avanzati, ma rendere contendibile l’accesso al calcolo: passare da un mercato chiuso, dove pochi possiedono tutto, a un mercato aperto, dove si condividono le regole del gioco. I sistemi proprietari funzionano come un ristorante esclusivo, si entra solo pagando il conto e accettando il menu di chi lo gestisce; il calcolo contendibile somiglia a una cucina comune, dove ognuno porta le proprie ricette, i modelli, e paga soltanto i fornelli che accende. In fondo è una versione contemporanea delle municipalizzate: ieri si abbassava il costo del gas o del tram, oggi quello della potenza di calcolo. Non per sostituire il mercato, ma per impedire che l’ingresso nell’innovazione resti riservato a chi può investire centinaia di miliardi. Le aziende di Giolitti agivano sui beni salario, i consumi essenziali che pesavano sul bilancio delle famiglie lavoratrici: acqua, luce, trasporto. Erano le utilities dell’epoca, e abbassarne il prezzo valeva quanto un aumento delle retribuzioni. La potenza di calcolo sta assumendo lo stesso carattere, un input che entra nel costo di tutti gli altri: l’intelligenza artificiale è la public utility del futuro.

Produttività e adozione: la partita europea

Il ruolo del settore pubblico non si esaurisce nel bilanciare il privato in alcuni nodi della filiera. La questione decisiva è un’altra: a chi andranno i guadagni di produttività generati dall’intelligenza artificiale? Le stime indicano guadagni potenzialmente importanti, e non automatici. Il Fondo Monetario Internazionale stima un effetto prudente sulla produttività totale dei fattori, circa un punto percentuale cumulato in cinque anni, e avverte che l’intelligenza artificiale generativa può accrescere produttività e qualità dei servizi pubblici, e insieme ampliare le disuguaglianze, se non è accompagnata da politiche adeguate. Per l’Italia la posta in gioco non è tanto produrre i modelli più avanzati, quanto diffonderne l’uso. La Banca d’Italia stima che l’intelligenza artificiale possa aumentare la produttività del lavoro di oltre un punto l’anno, ma solo se l’adozione sarà rapida e pervasiva.

La politica industriale dell’AI è anzitutto una politica di adozione: portare, anche con incentivi mirati, il calcolo dentro manifattura, servizi, sanità e pubblica amministrazione. Il valore nasce quando la tecnologia permea l’intero sistema produttivo, non quando resta confinata in pochi campioni nazionali o grandi piattaforme. In questa prospettiva, la sovranità europea non richiede necessariamente un unico modello generale alternativo ai grandi foundation models statunitensi, ma può basarsi anche sullo sviluppo di sistemi di AI verticali, addestrati su dati, competenze e filiere distintive dei diversi ecosistemi produttivi. È su questa frontiera che Paesi come l’Italia possono valorizzare i propri vantaggi comparati – dal manifatturiero avanzato al design, dalla meccanica al Made in Italy – trasformando il patrimonio di conoscenze settoriali in modelli specialistici capaci di generare un vantaggio competitivo.

Governare l’algoritmo insieme: partecipazione e contrattazione

Resta poi una seconda sfida: distribuire i guadagni della produttività. Negli ultimi decenni produttività e salari hanno smesso di crescere insieme. Se l’AI amplifica questa tendenza, accrescerà le disuguaglianze; se invece entrerà nella contrattazione e nell’organizzazione del lavoro, potrà sostenere un nuovo patto sociale. La domanda decisiva non è solo chi svilupperà gli algoritmi, ma chi ne definirà gli obiettivi, misurerà la produttività e ne distribuirà i benefici.

È la tesi dello studio che il Cnel ha presentato il primo maggio con Il Sole 24 Ore: l’algoritmo si governa solo insieme, attraverso dialogo sociale, trasparenza, contrattazione collettiva e partecipazione dei lavoratori ai guadagni di produttività. Per questo la sfida non è soltanto regolare l’intelligenza artificiale, ma costruire luoghi di partecipazione in cui governarla. Il percorso è stato già tracciato in questa direzione. Il 24 gennaio 2025 Cnel e Comitato Economico e Sociale Europeo (Cese) hanno riunito a Villa Lubin rappresentanti delle istituzioni, delle parti sociali e del mondo della ricerca, sottoscrivendo una dichiarazione congiunta e lanciando OPERA, l’Osservatorio Politiche e Relazioni industriali per l’Intelligenza Artificiale partecipativa del Cnel. L’obiettivo è raccogliere esperienze, diffondere buone pratiche e fare dell’AI un terreno di cooperazione tra imprese, lavoratori e istituzioni.

La cornice europea va nella stessa direzione. L’AI Act (Regolamento UE 2024/1689) adotta una visione antropocentrica, l’intelligenza artificiale come strumento affidabile e trasparente al servizio della persona, e all’articolo 26 impone ai datori di lavoro di informare preventivamente i lavoratori e i loro rappresentanti quando introducono sistemi ad alto rischio che incidono sul lavoro. L’obbligo si ferma all’informazione: la partecipazione è lo spazio che resta da costruire. A livello nazionale, l’Italia dispone già di due strumenti che chiedono solo di essere messi in comunicazione. La legge 76 del 15 maggio 2025, sulla partecipazione dei lavoratori alla gestione, al capitale e agli utili, ha istituito presso il Cnel la Commissione nazionale permanente per la partecipazione. La legge 132 del 23 settembre 2025 sull’intelligenza artificiale stabilisce, all’articolo 11, che va impiegata nel lavoro per migliorarne le condizioni, accrescere la qualità delle prestazioni e aumentare la produttività delle persone. Tra le due leggi manca il ponte: per costruirlo serve una sede capace di tenere insieme competenze tecniche, rappresentanza sociale e iniziativa legislativa, senza bisogno di erigere un nuovo apparato. Quella sede la nostra Costituzione l’ha individuata sin dal 1948: l’articolo 99 attribuisce proprio al Cnel, organo che riunisce esperti e rappresentanti delle categorie produttive, il compito di consulenza delle Camere e del Governo, riconoscendogli l’iniziativa legislativa e il concorso all’elaborazione della legislazione economica e sociale.

Il modello britannico: l’AI Economics Institute

Quanto sia attuale quel disegno lo dice il governo inglese, che la stessa fusione di economia e lavoro ha dovuto costruirla per via amministrativa. L’8 giugno 2026 il Regno Unito ha creato l’AI Economics Institute, il primo centro pubblico dedicato a studiare gli effetti economici dell’intelligenza artificiale. Raccoglie dati e coinvolge sindacati, ricercatori e i principali sviluppatori di modelli, da Anthropic a Google, Microsoft e OpenAI, oltre ad aziende come BT, Rolls-Royce ed EDF, per fornire ai decisori analisi indipendenti su produttività, lavoro e crescita. L’Italia ha già una legge, due autorità nazionali – l’ACN e l’AgID – una strategia nazionale e fino a un miliardo di euro su intelligenza artificiale e tecnologie connesse. Manca, però, un punto stabile da cui osservarne gli effetti su produttività, occupazione e crescita. È il vuoto che il Regno Unito ha colmato con un istituto dedicato. L’Italia, però, parte avvantaggiata e la risposta sta nell’articolo 99 della Costituzione: dispone già del Cnel e del suo patrimonio informativo, dall’Archivio dei contratti collettivi ai dati Inps, che coprono milioni di lavoratori. È lì che l’AI entra davvero nel lavoro, attraverso mansioni, salari e organizzazione. Ed è lì che va osservata.

La proposta: un Comitato per l’economia dell’AI presso il Cnel

Da qui una proposta concreta: potrebbe essere istituito presso il Cnel un Comitato per l’economia dell’intelligenza artificiale, con le due funzioni del modello britannico. L’obiettivo è costruire una base di evidenza sugli effetti economici dell’AI, distinguendo impatti per territori, settori, generi e generazioni, e sviluppare scenari che colleghino adozione e crescita dentro un quadro di incertezza. Non un soggetto di policy, ma un riferimento stabile per il monitoraggio previsto dalla legge e per la Strategia nazionale, senza interferire con le competenze degli altri soggetti pubblici chiamati a operare sul fenomeno. La Commissione nazionale permanente per la partecipazione dei lavoratori che la legge 76 ha già insediato presso il Cnel potrebbe operare in questo senso: trasformare i numeri del Comitato in criteri condivisi di misurazione dei guadagni, in clausole-tipo per la contrattazione collettiva, in accordi aziendali e territoriali; fissare gli standard di trasparenza algoritmica e di partecipazione alla costruzione dei sistemi nei luoghi di lavoro; proporre al Parlamento gli interventi che colleghino innovazione, produttività e distribuzione, con regole proporzionate alla dimensione delle imprese.

Dalla scala nazionale a quella europea

Vale per il modello britannico e, a maggior ragione, a un livello superiore: non ci si può fermare al confine nazionale. Serve una sede europea, che non replicherebbe quella nazionale ma la completerebbe. L’Europa costruirebbe l’evidenza che i singoli Paesi non possono raggiungere da soli; gli Stati la tradurrebbero in contesti e contrattazione. Lo stesso principio vale per il calcolo: con EuroHPC, le AI Factories e le Gigafactories l’Europa ha già scelto la scala comune. Per coerenza, la stessa scala serve anche all’evidenza sugli effetti dell’AI.

L’esempio del Cern e dell’Esa: federare la conoscenza fuori dai Trattati

Un riferimento a cui ispirarsi potrebbe essere quello del Cern, che nacque per ridare all’Europa una capacità scientifica di frontiera che nessun Paese reggeva da solo, contro il primato americano nella fisica. Regge su un proprio trattato e una propria personalità giuridica, una Coopetizione tra Stati che competono sul piano economico e cooperano su quello del sapere; e per questo tiene dentro, tra i venticinque membri di oggi, il Regno Unito e la Svizzera. La Brexit non ha tolto Londra dal Cern, perché l’adesione vive sulla convenzione e non sui Trattati dell’Unione. E si finanzia in comune, con gli Stati nel Consiglio, senza proprietario unico né nazionalizzazione della scienza. Sullo stesso schema vive l’Esa, l’Agenzia spaziale europea: convenzione propria firmata nel 1975, ventitré Stati membri, fra cui Regno Unito, Svizzera e Norvegia, e programmi come Galileo e Copernicus sviluppati per conto dell’Unione senza esserne un organo. L’Europa sa già federare capacità fuori dai Trattati, quando la scala lo impone.

La sede europea aggiungerebbe la rappresentanza che il Cese esercita solo in forma consultiva, datori, sindacati ed esperti, e le darebbe autorità di evidenza. Riunirebbe in un’unica sede ciò che dentro i confini resta diviso tra il consiglio economico e sociale e le università: un’ambizione più larga di quella nazionale, e la casa istituzionale della quinta libertà che Enrico Letta, nel rapporto del 2024 sul mercato unico, ha aggiunto alle quattro classiche, la libera circolazione di ricerca, conoscenza, innovazione e istruzione. La sede europea e il Comitato presso il Cnel darebbero una forma a ciò che è già stato deciso: il presidio di evidenza che all’agenda Draghi ancora manca, e il luogo dove la quinta libertà diventa un’istituzione, dal nodo nazionale alla scala continentale. Così, il potere pubblico svolgerebbe le due funzioni che la fase richiede, quella industriale dell’accesso e della concorrenza e quella sociale della distribuzione dei guadagni, ciascuna alla scala che le è propria: continentale l’infrastruttura e l’evidenza; nazionale, invece, la traduzione in patti. È la condizione della sostenibilità politica della trasformazione, prima ancora che della sua efficienza.

La posta in gioco: orientare la rivoluzione tecnologica verso fini collettivi

Un secolo fa la domanda era chi possedesse l’officina del gas, la rete elettrica, la ferrovia. Oggi è chi possiede il calcolo, chi governa l’algoritmo, e a quale scala l’Italia e l’Europa scelgono di rispondere. Lasciare l’infrastruttura dell’intelligenza artificiale a pochi soggetti globali ridurrebbe lo Stato a spettatore della più importante trasformazione produttiva del nostro tempo; costruirne una quota pubblica, europea e contendibile significa tenere aperti mercato, concorrenza e libertà di entrata. La posta in gioco è la capacità dello Stato di orientare la rivoluzione tecnologica verso fini collettivi: mercati aperti, accesso alle infrastrutture, diffusione dell’innovazione, partecipazione dei lavoratori, equa distribuzione dei guadagni. È una scelta sui fini, e dunque politica. Per la prima volta da molto tempo, quella domanda torna a porsi con chiarezza.

Renato Brunetta è presidente del Cnel, Rosario Cerra è presidente del Centro Economia Digitale

Il mito del Ring è cosmogonico, risponde al più antico dei nostri desideri: assistere alla nascita del mondo. Viene esaudito nel Prologo, quando tre Ondine danzano nei flutti del Reno, attorno al bagliore dell’oro sommerso. Così comincia il mondo. La notte prima di morire, a Venezia, Wagner suonò al pianoforte il motivo delle Ondine, confessando alla moglie Cosima la vicinanza che sentiva per quelle melanconiche creature degli abissi. Ma il Ring mostra anche come il mondo finisce. Con l’oro rubato, il nibelungo Alberich forgia l’anello che dà potere assoluto a chi rinuncia all’amore. Il Ring è la storia della rete che Alberich tesse con l’oro maledetto, invisibile e infrangibile, avviluppando dèi, giganti ed eroi fino alla catastrofe. Nessuno, una volta preso, ne esce indenne. Il male non colpisce come una freccia. Agisce nell’ombra, dove si è ciechi. L’anello di Alberich non è un’arma ma una trappola in cui cade chiunque crede di tenerla in pugno.

Wagner dedicò il suo ultimo pensiero alle Ondine. Il Ring 10010110 ricomincia da lì. Il codice binario è la nuova acqua primordiale: tutto sembra nascere da 0 e 1, come un tempo pareva nascere dal fluire del Reno. Ma oggi molti si chiedono se l’AI possa diventare l’anello, e se Sam Altman, scavando non nelle viscere della terra ma nei server, sia il nuovo Alberich. Insuperabile è l’ambiguità del mito, come anche della realtà. Inesauribili sono i tesori della musica di Wagner, che custodisce i secoli già consumati, e quelli a venire.

Nel frattempo Asml continua a operare in Cina, benché su un binario diverso rispetto alla frontiera tecnologica. Le macchine che l’azienda di Veldhoven può ancora vendere ai clienti cinesi appartengono alla famiglia Duv (Deep ultra violet), che utilizza una luce con lunghezza d’onda di 193 nanometri per stampare i circuiti sul silicio, laddove la generazione successiva, quella Euv, scende a 13,5 nanometri, permettendo di incidere transistor molto più piccoli e ravvicinati. Il paragone divulgativo è quello del pennello: se si vogliono dipingere linee sottilissime su una tela, occorre uno strumento con una punta minuscola, poiché con un pennello grosso si finiscono per sovrapporre i tratti. I produttori di chip cinesi come Smic riescono a produrre semiconduttori a nodi avanzati (cioè con transistor molto piccoli e densi) anche con i Duv, ricorrendo a tecniche di multi-patterning, che consistono nel ripassare più volte lo stesso strato, benché il processo risulti costoso e con rese inferiori. Il Mineral availability trade and critical assistance alliance Act, attualmente in discussione al Congresso americano, vorrebbe chiudere anche quel canale, vietando sia l’export dei Duv a immersione (una variante che usa un liquido per aumentare la precisione ottica) sia – colpo forse più insidioso – la manutenzione delle macchine già installate presso i clienti cinesi.

Su questa manutenzione poggia buona parte dell’attività di Asml China, che si è espansa in modo significativo negli ultimi anni. La sede di Shanghai, che nel 2019 impiegava mille persone, ne conta oggi millesettecento, distribuite in quindici uffici oltre a undici centri di magazzino e logistica, tre laboratori di Research and development, un centro di formazione e uno di manutenzione. Più della metà del personale è composta da tecnici che assistono direttamente i clienti, che intervengono sui macchinari negli stabilimenti di produzione in Cina, mentre in quattrocento lavorano allo sviluppo software, con il polo di Shenzhen che ospita il più grande centro R&d di Asml in Asia per litografia computazionale e machine learning applicati alla fotolitografia.

Un dettaglio riferito dai dirigenti locali, che rivela qualcosa sul clima economico cinese, riguarda la difficoltà crescente nel reclutare specialisti proprio di computational lithography, poiché i profili più qualificati preferiscono farsi assumere dai laboratori che sviluppano modelli linguistici di grandi dimensioni e dalle piattaforme internet, dove le retribuzioni sono superiori. Il lato “duro” dell’intelligenza artificiale – cioè l’hardware e l’ingegneria dei chip, contrapposto al lato “software” dei modelli – sta drenando capitale umano perfino al fornitore più critico dell’intera catena dei semiconduttori, in un paese che al tempo stesso rivendica l’autosufficienza tecnologica.

Il caso californiano non è isolato: negli Stati Uniti sono state proposte oltre cento moratorie locali contro i nuovi impianti, mentre Paesi Bassi e Irlanda hanno introdotto restrizioni analoghe, poi in parte allentate. Ciò che colpisce non è tanto la diffusione della protesta, quanto la sua natura selettiva. Il bersaglio è quasi sempre il data center associato all’intelligenza artificiale, con argomenti validi: un consumo elettrico equiparabile a intere cittadine, prelievi idrici per il raffreddamento, impatto sulle bollette dei residenti. Resta però una domanda posta con minore insistenza: perché lo stesso tipo di infrastruttura, quando serve a far scorrere una serie tv invece che ad addestrare un modello linguistico, non produce lo stesso allarme. I capannoni, i server, gli impianti di raffreddamento sono gli stessi, così come la sete d’acqua e la fame di elettricità. Eppure nessuno, guardando un episodio di una serie Netflix la sera, si sente – o, peggio, viene additato – come un inquinatore. La differenza non sta nei numeri, che giocano semmai a favore dell’Ai a parità di tempo trascorso davanti agli schermi, quanto nella simbologia: l’Ai arriva con un corollario di narrazione di rottura improvvisa, tra promesse di superintelligenza e timori sulla sostituzione del lavoro, mentre lo streaming offre un beneficio immediato e riconoscibile, la serie che si vuole vedere.

Guardare ai numeri italiani aiuta a ridimensionare la scala del problema, prima ancora che la sua natura. Nel mondo, a fine 2024, risultano censiti oltre diecimila data center, più della metà negli Stati Uniti e circa un quinto nell’Unione europea. L’Italia ne conta poco più di 170, con una potenza installata intorno ai 500 megawatt: tredicesima al mondo, quarta in Europa, per un consumo elettrico annuo intorno al 2 per cento della domanda nazionale. Numeri in rapida crescita, ma ancora lontani dalla scala americana, dove singoli campus hyperscale (i mega data center delle grandi piattaforme cloud, di dimensioni e potenza molto superiori alla media) possono richiedere da 100 a 500 megawatt continui, l’equivalente di interi quartieri urbani.

In questo quadro si inserisce un caso che meriterebbe più attenzione: Intacture, il data center inaugurato in Val di Non, in Trentino, dentro una miniera di dolomia ancora attiva, a cento metri di profondità. Nato da una collaborazione fra Università di Trento e imprese locali con fondi del Pnrr, il datacenter punta a un indice di efficienza energetica sotto 1,25, contro una media sudeuropea di 1,6, raffredda i server senza consumare acqua grazie a circuiti chiusi, ed è alimentato al cento per cento da fonti rinnovabili, soprattutto idroelettrico locale: un esempio concreto di come un’infrastruttura digitale possa convivere con un territorio fragile invece di sottrargli risorse. Ha però un limite da sottolineare con altrettanta chiarezza: la sua capacità installata arriva a sei megawatt scalabili, una frazione minima rispetto ai cento o duecento megawatt di un singolo impianto hyperscale per l’addestramento dei grandi modelli. Intacture dimostra comunque che si può fare meglio, se non costruiamo i data center in the middle of nowhere, come negli Stati Uniti.

Resta un elemento che a Monterey Park emerge con chiarezza e che riguarda la fiducia più che l’energia: buona parte dell’opposizione locale nasceva dalla scarsa trasparenza del promotore durante la fase istruttoria. Quando manca fiducia nell’attore economico, ogni dato tecnico diventa terreno di scontro. Il voto californiano segnala semmai qualcosa sul piano relazionale più che meramente tecnico: non basta rispettare i limiti tecnici sui consumi, serve costruire un rapporto con chi vive accanto a quegli impianti, prima che la diffidenza verso una tecnologia percepita come estranea si trasformi in un divieto scritto nel piano regolatore.

Da un lato nel 2026 l’AI è stata uno dei motori della crescita economica globale, tanto da aver compensato, nei numeri, parte dello choc di Hormuz. Nei primi tre mesi dell’anno, i quattro grandi esportatori di componenti per l’AI, Taiwan, Corea, Thailandia e Malaysia, sono cresciuti oltre le attese di 4,4 punti percentuali in media. La Corea, che importa energia dal Golfo, è comunque cresciuta a un ritmo annualizzato del 7,5 per cento, oltre quattro volte l’1,8 previsto ad aprile. Anche questa spinta ha aiutato a mantenere invariate le stime per la crescita mondiale, al 3 per cento secondo l’Fmi, e praticamente invariata rispetto alle stime di aprile. Ma tutto ciò è stato sostenuto dalla fortissima domanda di chip, data center e software, e non dai guadagni di efficienza che quella spesa in investimenti promette ma che i dati ancora non mostrano – ed è per questo che l’Fmi non mette in conto alcuna spinta straordinaria rispetto ad aumenti di produttività legati all’AI.

Dall’altro lato, avverte l’Fmi, “l’euforia AI e i mercati esuberanti potrebbero gettare le basi dell’instabilità macrofinanziaria”. Non è un caso che guardando alle valutazioni dei titoli, il Fondo le caratterizzi come “frothy”, gonfie – è la stessa parola, “froth”, che nel 2005 l’ex presidente della Fed Alan Greenspan usò davanti al Congresso per ammettere la presenza di “schiuma” in alcuni mercati immobiliari locali degli Stati Uniti, dove i prezzi erano saliti a livelli insostenibili. Guardando invece all’S&P 500, nel primo trimestre oltre l’80 per cento delle società nel listino ha battuto le stime degli analisti sugli utili, mantenendo il rapporto tra prezzo delle azioni e gli utili a livelli storicamente alti. La concentrazione degli indici sui titoli AI intanto continua a crescere.

Qui sta l’asimmetria dei rischi per l’economia globale legati a questo ciclo tecnologico. L’AI può rafforzare la crescita se gli investimenti si trasformano in efficienza, se le infrastrutture energetiche e digitali reggono e se i lavoratori possono spostarsi con flessibilità verso i settori che crescono. Una revisione al ribasso sui profitti attesi innescherebbe una correzione nelle valutazioni, amplificata dall’alta - se non altissima - sensibilità al rischio degli investitori esposti all’AI. Il contraccolpo, dice l’Fmi, arriverebbe ai consumi, ai portafogli internazionali e alle condizioni finanziarie globali.

C’è infine il tema dei costi, e poi dei ricavi che dovrebbero sostenere gli investimenti della corsa AI. Bloomberg ha rivelato che Microsoft per tagliare i costi ha iniziato a sostituire i modelli di OpenAI e Anthropic con i propri – forse meno efficienti ma sicuramente molto più economici - in alcune funzioni di Excel e Outlook. Ma gran parte degli introiti dei due laboratori AI viene dal consumo di modelli a pagamento. Se anche le altre grandi aziende della distribuzione tech facessero lo stesso, il flusso di ricavi che invece dovrebbe ripagare e sostenere gli impegni e gli investimenti in capacità di calcolo e chip andrebbe via via assottigliandosi.

L’l’AI resta così in quella zona ambigua che il Fondo descrive bene: troppo importante per essere liquidata come una bolla, troppo cara per essere trattata come una promessa già mantenuta. Per l’Fmi la variabile decisiva riguarderà i guadagni di produttività. Se questi arriveranno, le valutazioni di oggi troveranno utili e ricavi tali da giustificarle. E staremo tutti tranquilli.

E invece no, bisogna avere la lucidità di dirlo, spiegarlo e ripeterlo: proprio no. Molte delle incertezze sui rischi sono fondate. Non a caso a giugno alla Camera dei Rappresentanti americana è stata depositata una proposta di legge bipartisan, rarissimo caso mentre Trump avvampa ogni giorno lo scontro bipolare, in cui parlamentari democratici e repubblicani insieme chiedono all’Amministrazione federale un rapporto annuale che formuli numeri precisi sugli impatti dell’AI su produttività multifattoriale e occupati. Come non è un caso che in Corea del Sud in due grandi gruppi industriali come Hyundai e Samsung si siano aperte due interessantissimi confronti tra imprese e sindacati sui dividendi da compartecipare con i lavoratori dell’adozione di massa di robotica dotata di AI nelle linee di produzione in un caso, e dei grandi profitti realizzati dalla produzione di memorie ad alta potenza nell’altro caso. Come hanno un fondamento importante i richiami all’etica nell’utilizzo delle nuove galoppanti frontiere dell’AI agentica venuti da Dario Amodei nel suo saggio The Adolescence of Technology, e quelli ancora più pregnanti espressi da Leone XIV nella sua enciclica Magnifica Humanitas, che ha il grande pregio di non essere un testo tecnofobo ma al contrario di enorme stimolo a trasformare la rivoluzione AI in uno dei più grandi strumenti al servizio dell’elevazione della libertà e dignità dell’uomo.

Detto tutto questo, sono i fatti concreti e non l’ideologia ad alimentare l’ottimismo verso l’AI che contraddistingue questo giornale, il Foglio, che tanti di noi amano dal primo giorno della sua uscita e non hanno mai smesso di farlo. La risposta ai rischi non è un freno allo sviluppo dell’AI agentica, e non è neanche la iper regolamentazione europea che in nome della lotta ai rischi alza vertiginosamente gli oneri e le eventuali multe a carico delle imprese che l’AI adotteranno. La risposta ai rischi viene invece dal fattore umano, fin troppo umano, di come l’AI agentica verrà adottata caso per caso. Ed è su questo punto che invece il dibattito pubblico tace, o quasi. Ed è proprio questa scarsa consapevolezza, non le possibilità dell’AI, che fa tremare oggi chi ama l’industria italiana ed europea. Partiamo dagli esempi concreti recenti, come l’americana Ford che richiama in servizio gli ingegneri che aveva rimpiazzato con l’AI sul controllo di qualità delle sue auto. Crollo di credibilità dell’AI? No, al contrario, sono i manager dell’azienda a non aver capito che cosa dovevano fare, prima di introdurre l’AI. La premessa necessaria è che l’evoluzione dell’automotive verso l’elettrico, le e-car e le tecnologie self driving, postula l’intera revisione di ogni piattaforma, dell’interazione tra nuova propulsione-trazione-freni, delle superfici interne ed esterne del veicolo per innestarvi sensori e originatori digitali, e via continuando. La predittività dei guasti si è abbattuta in una media molto considerevole per tutti i maggiori gruppi dell’auto, sia Usa sia Ue. Lo comprova il fatto che, negli ultimi 30 mesi, sommando le diverse comunicazioni al mercato di tutti i maggiori gruppi, sono stati richiamati post vendita oltre 2,8 milioni di veicoli, per interventi necessari a sventare rischi di sicurezza e malfunzionamenti. Qui arriva il punto dolente: se i manager credono che sostituire tecnici e operai con l’AI significhi abbattere tempi ed errori, hanno commesso un errore grave. Hanno alimentato l’AI prima di renderla operativa con i dati del gestionale raccolti nel settore produzione-controllo: e così hanno ottenuto solo una minima correzione degli errori cui quel gestionale portava.

Ed eccoci al punto. La rivoluzione dell’AI agentica non è strumentale, non è un nuovo software che si affitta come prima si compravano i robot di linea, prima analogici e poi digitali. La rivoluzione dell’AI agentica è una rivoluzione cognitiva ed epistemologica, e di questa deve essere capace l’intera linea di management di ogni impresa che intenda adottarla. Perché deve avere chiaro su che cosa deve addestrare l’AI prescelta, prima di renderla operativa. Il che significa che il management va coinvolto, dal livello più alto al più basso, in un comune sforzo volto a identificare ogni tipo di task attuale affidato per obiettivi compartimentati e separati nel precedente schema organizzativo gestionale, dalla produzione all’assistenza al cliente, dalla distribuzione al commerciale, dalla rete di fornitori e quella dei dealer, dai contratti di lavoro ai salari e premi-risultato. E una volta ottenuta questa matrice completa deve avvenire la rivoluzione manageriale: l’ottica da adottare non è affatto quella conservativa, dell’affiancamento di un pezzo di AI a ogni task e funzione precedente e separata, ma deve essere la disponibilità a una revisione totale rifondativa di ciascuna task e funzione. E’ questa duplice rivoluzione concomitante, quella capace di generare al meglio migliori risultati di efficienza, produttività e maggior remunerazione di ogni fattore della produzione, non solo del capitale fisico e intangibile e finanziario, ma innanzitutto della remunerazione e diritti del capitale umano. Ed è la piena disponibilità manageriale e dei dipendenti a questa rivoluzione rifondativa della vecchia impresa, la base della prima richiesta di aiuto da rivolgere all’AI agentica, invece di nutrirla e addestrarla solo coi vecchi dati del gestionale pregresso.

In Italia, sono in pochi a parlarne in questi termini. Uno di loro è Marco Bentivogli, che a fine 2025 insieme al prorettore del Politecnico di Milano Giuliano Noci lanciò un manifesto sull’AI come fonderia del Nuovo Millennio e opportunità unica per il rilancio dell’industria italiana, manifesto in cui si trovano molti spunti utili alla necessaria “reingegnerizzazione” d’impresa che è la premessa necessaria per attuare al meglio l’AI. In alcune filiere industriali sta a fatica avanzando l’idea che il miglior utilizzo dell’AI non è quello impresa per impresa. Ma è quello di addestrarla con dati “federalizzati” di filiera, spezzando la vecchia propensione alla gelosia che spingeva ogni impresa a non condividere i propri dati. Vedi su questo le recenti iniziative della Meccatronica italiana, e di importanti territoriali industriali come Assolombarda e Reggio Emilia. Ma “federalizzare” i dati di filiera non basta, se manca la rivoluzione epistemologica precedente. Tanto per fare un altro esempio, in molte filiere strategiche della manifattura italiana non bastano i task aziendali da rivedere e ridefinire all’interno del perimetro, bisogna inglobarvi anche il vasto concorso esterno di microunità d’impresa che ricadono nelle categorie Ateco dell’artigianato, fondamentali tanto per la componentistica della micromeccanica e metalli non lavorati che per il tessile-moda, il legno-arredo, la ceramica e il vetro. E’ vero che l’export italiano continua a mostrarsi resiliente, ha resistito bene crescendo sia nel 2025 dei dazi di Trump sia nel primo quadrimestre 2026. Ma cullarsi nella resilienza delle nostre specializzazioni manifatturiere ancora in troppi casi radicate nel solo MidTech è un’illusione molto pericolosa. Per questo serve una vera campagna di consapevolezza e responsabilizzazione, prima che nella politica italiana che su questi temi fa solo convegni, proprio nel mondo industriale italiano, tra chi le aziende le controlla, e i tanti che le amministrano come manager. Se saranno pronti a ridiscutere forma, finalità, organizzazione e integrazione della propria azienda in reti più ampie e cognitivamente ridefinite per obiettivi comuni, sui mercati mondiali come in quello domestico, nei territori in cui operano e coinvolgendo tutti i propri dipendenti-collaboratori, allora sì che il miglior utilizzo dell’AI agentica lascerà alle nostre spalle la crescita zerovirgola del pil italiano.

L’allarme finanziario ruota attorno una domanda per ora senza risposta: c’è o no una bolla, siamo ancora una volta nella trappola della esuberanza irrazionale? Nel dicembre 1996 l’allora governatore della Federal Reserve Alan Greenspan (morto il mese scorso a cent’anni) usò la frase “esuberanza irrazionale” per descrivere quel che stava accadendo a Wall Street, impegnata nel finanziare le compagnie internet costi quel che costi. E’ costata una crisi e una recessione analizzata dall’economista Robert Shiller nel suo libro intitolato proprio “Irrational Exuberance”. La Banca dei regolamenti internazionali, detta anche la banca delle banche centrali, ha parlato chiaro: altro che nuvola, un’alluvione di denaro liquido, “il boom dell’AI, l’inflazione e il debito minacciano l’economia mondiale”. La stratosferica quotazione di SpaceX, che ha reso Elon Musk trilionario, si è in parte ridimensionata in attesa che vengano resi noti i veri conti del gruppo che comprende i missili riutilizzabili, Starlink e xAI. In ogni caso anche il tycoon sudafricano è pieno di debiti. L’intera intelligenza artificiale poggia su un iceberg monetario e la parte sott’acqua composta di derivati e altre “diavolerie finanziarie”, contratte spesso tra loro in una “mostruosa fratellanza siamese” avrebbe detto Raffaele Mattioli, è la meno chiara e la più rischiosa. Le cinque sorelle (Amazon, Alphabet, Meta, Microsoft e Oracle) si sono indebitate per circa 121 miliardi di dollari nel 2025 e 159 miliardi nei primi mesi di quest’anno, e ci sono colossi come Amazon a corto di liquidità a causa degli enormi investimenti realizzati. Le infrastrutture, a cominciare dai data center, sono idrovore e assomigliano sempre più a pozzi di San Patrizio. Come e quando saranno ripagati questi debiti se non si fanno utili o non se ne producono abbastanza?

L’intera intelligenza artificiale poggia su un iceberg monetario, mentre la parte sott’acqua è composta di derivati e altre “diavolerie finanziarie”

L’allarme produttivo parte anch’esso da un dilemma in cerca di soluzione: come mai finora non si è visto quel salto nella produttività e nella crescita lungamente promesso? Non solo l’Europa, rimasta indietro, ma anche gli Stati Uniti e la Cina vanno a ritmo più lento, mentre si manifestano le prime crisi di rigetto. La Ford ha richiamato 350 ingegneri perché il controllo di qualità lasciato all’AI è pieno di errori. Pensavano che bastasse dare in pasto all’intelligenza artificiale i requisiti di progettazione esistenti per ottenere un prodotto eccellente. Si sbagliavano. Peggio ancora è successo a McDonald’s dove i clienti si son visti arrivare gelati con pancetta. La catena Taco Bell che ha gestito due milioni di ordini in automatico ci ripensa dopo che un cliente ha fatto impazzire il sistema chiedendo ben 18 mila bicchieri d’acqua. Non è stato uno scherzo, ma un gesto deliberato per mostrare i falli dell’intelligenza artificiale. La banca digitale svedese Klarna, che si vantava di avere un sistema capace di sostituire 700 addetti al servizio clienti, ammette che è stato un errore e torna ad assumere. “Tutto d’un tratto – ha scritto Paul Krugman – abbiamo scoperto di avere modelli di IA che ci consentono di fare un’infinità di cose, ma scopriamo che i vantaggi sono molto, molto più piccoli delle attese. E’ difficile finora calcolare i veri guadagni di produttività. Nello stesso tempo una gran parte del sistema economico americano pensa che non si può perdere l’ultimo treno del progresso”. La sua conclusione non è pessimistica: è troppo presto, meglio attendere, ma senza chiudere gli occhi. Tuttavia sta diventando sempre più chiaro che uomo e macchina non possono fare a meno l’uno nell’altro. Vuoi vedere che quei ritardatari degli europei hanno ragione? Non tutti del resto sono così indietro, i paesi scandinavi o l’Olanda tengono testa, britannici e francesi corrono, tedeschi e italiani – i due grandi paesi manifatturieri – si muovono più lentamente, ma molti sostengono che quando l’applicazione dell’AI entrerà davvero nei processi produttivi, grazie alla collaborazione uomo-algoritmo che si sta sperimentando nei più grandi gruppi, si ridurrà la distanza con l’America la cui manifattura è meno competitiva.

Si manifestano le prime crisi di rigetto. La Ford ha richiamato 350 ingegneri perché il controllo di qualità lasciato all’AI era pieno di errori

Intanto bisogna fare i conti con una sempre più diffusa reazione sociale già massiccia negli Stati Uniti, ma destinata a diffondersi anche nel Vecchio Continente. Un nuovo luddismo? L’Economist, che vi ha dedicato una storia di copertina, suggerisce di non arrivare a conclusioni troppo facili. C’è senza dubbio una miscela di rifiuto ideologico, pregiudizio antiscientifico, retorica anti tecnica, e quant’altro, ma ci sono anche le prime ricadute concrete, sociali ed economiche, della corsa forsennata ai data center, l’infrastruttura principale della nuova rivoluzione industriale, fondamentale per chi produce chips come per chi macina informazioni. Mentre la discussione sui media e nella comunità scientifica si concentra su quel che l’intelligenza artificiale può fare, quel che sta accadendo è estremamente pratico e fisico, sostiene Stijn Van Nieuwerburgh, economista e professore della Columbia University. I data center hanno bisogno di grandi spazi, una enorme quantità di energia e di acqua per il raffreddamento, di materie prime e reti, di macchine e di tecnici. Ma soprattutto di denaro: si stima che la spesa arriverà a ottomila miliardi di dollari nel 2032.

E’ una spinta della domanda che per ora non trova offerta sufficiente e a sua volta porta in alto i costi. Il caso dell’energia è evidente: l’uso di fonti rinnovabili (sole, vento, acqua e nucleare) non basta a soddisfare la richiesta, quindi la bolletta elettrica è destinata a salire. Si genera così una “inflazione high tech”. Un sondaggio della National Association for Business Economics (Nabe) mostra che l’81 per cento degli economisti intervistati pensa che lo sviluppo dell’AI produrrà inflazione di qui al prossimo anno. I prezzi al consumo per il software e gli accessori dei computer è già cresciuto del 15 per cento a maggio, e nell’insieme componenti e accessori economici sono più cari del 27 per cento rispetto a un anno fa (dati del Dipartimento del lavoro). Kevin Warsh, prima di diventare presidente della Federal Reserve, sosteneva che l’AI sarà “una formidabile forza disinflazionistica destinata ad aumentare la produttività e la competitività americana”. Si basava su quel che è accaduto in altre onde d’innovazione dirompente (per esempio i personal computer e internet), ma se ciò può essere vero nel medio periodo, il presente ha un volto diverso.

Una spinta della domanda che per ora non trova offerta sufficiente e porta in alto i costi. Il caso dell’energia è il più evidente

Anche il timore, ben fondato, di una ricaduta inflazionistica alimenta il movimento “NO Centers” che negli Stati Uniti si diffonde a macchia d’olio. Già le proteste hanno bloccato investimenti in grandi centri di calcolo per 100 miliardi di dollari. Sondaggi dicono che il 40 per cento dei votanti vogliono che le imprese abbandonino l’AI. Le proteste non avvengono nella liberal California, ma negli stati dove prevale l’industria più tradizionale, in quella che viene chiamata la rust belt, la cintura arrugginita, ma anche nel sud: dall’Illinois al Texas alla Louisiana, passando per l’Ohio, dove c’è la quarta più grande concentrazione di data center, e tre quarti dei democratici e due terzi dei repubblicani sono contrari. Vedremo a novembre quale sarà l’impatto sul voto. In Europa non c’è ancora nulla del genere, ma bisogna sempre trarre lezioni da chi è più avanti. Elon Musk ha costruito la sua enclave in una cittadina, nella piccola comunità di Boca Chica, all’estrema punta meridionale del Texas, affacciata su quello che è stato ribattezzato “Golfo d’America”, la culla degli uragani, a un tiro di schioppo dal Messico. Quel che interessa di più nel racconto che ne ha fatto il Financial Times è il modello socio-culturale. Qui niente proteste se si vuole mantenere il posto di lavoro. Elon è il benefattore con tanto di suo faccione per le strade e lo slogan “da Boca Chica a Marte”. Alla faccia del mercato, è il feudalesimo prossimo venturo.

Nell’enclave di Elon Musk a Boca Chica, all’estrema punta meridionale del Texas, le proteste sono proibite se si vuole mantenere il posto di lavoro

L’allarme etico ha a che fare sia con la natura dell’AI, sia con il suo uso che per gli americani dovrebbe sostituire il lavoro umano. L’enciclica papale Magnifica humanitas, con l’appello a “coltivare un sano realismo”, non ha atteso che la nuova rivoluzione industriale si sviluppasse, come avvenne con la Populorum progressio, per far sentire la voce dell’“umanesimo romano” così inviso a Heidegger e ai suoi seguaci. Leone XIV si è mosso con maggior rapidità di Leone XIII, come i tempi richiedono, e ha raccolto un dibattito che ha visto protagonisti gli stessi innovatori. L’ultimo intervento che ha fatto molto discutere è quello di Satya Nadella, amministratore delegato di Microsoft (di origine indiana come Sundar Pichai, gran capo di Google). Ha pubblicato un saggio il 14 giugno e poi ha rilasciato un’intervista al Wall Street Journal, nella quale se la prende con il modo in cui ha preso forma la gara per l’intelligenza artificiale, con un piccolo gruppo di imprese che ha catturato l’intero valore della tecnologia destinata a cambiare il mondo, mentre i loro capi fanno profezie apocalittiche, denunciano i rischi alla sicurezza e la perdita di posti di lavoro per poi chiedere una espansione illimitata di risorse al mercato e al governo. “Alla lunga la gente non lo tollererà”. Il suo modello vuole essere diverso, “un sistema di apprendimento continuo” sia umano sia digitale, in cui i modelli operano nella macchina che l’uomo controlla e le imprese saranno valutate per la implicita conoscenza che esse contengono. Mantenere la proprietà intellettuale sarà fondamentale. “Abbiamo un duro lavoro per guadagnarci il permesso sociale”, conclude. Dario Amodei, il fondatore di Anthropic insieme alla sorella Daniela, è da un paio d’anni che parla, scrive, pubblica sottolineando il rischio che l’AI sfugga di mano. Già oggi può auto-correggere molti dei suoi stessi errori e Anthropic possiede modelli in grado di penetrare anche i più sicuri muri di sicurezza. Amodei ha ingaggiato (e poi vinto) un braccio di ferro con il Pentagono e con Trump che non lo ama, con Claude e Mythos ha ormai sorpassato OpenAI e Sam Altman, il quale vende il 5 per cento della società al governo americano per garantirsi il suo appoggio, adesso apre a una equa regolamentazione, senza lacci e lacciuoli, ma con norme chiare per tutti. Alla fine, Faggin è una voce radicale, però non grida nel deserto.

L’Europa, con il suo approccio più cauto e più diffuso, è lenta, ma forse è l’America a correre troppo avanti, anche per la dimensione e qualità delle sue stesse forze produttive. Uomo e macchina devono convivere, l’intelligenza artificiale è uno strumento formidabile da usare con cura e competenza, non è la biblioteca di Babele. L’AI si sta facendo adulta, è ora che si assuma le proprie responsabilità. Il modello americano, pur con diverse sfumature, ruota attorno a un nuovo “progetto Manhattan”: aumentare e difendere il proprio vantaggio tecnologico e strategico, tagliando fuori i paesi nemici e tenendo a bada quelli amici. Del resto accadde anche per la bomba nucleare, gli Stati Uniti la proibirono alla Gran Bretagna la quale, però, non si fece intimidire, andò avanti per proprio conto e mise Washington di fronte al fatto compiuto. La linea Manhattan, sostenuta da Alexander Karp – il volto meno psycho di Palantir – ha fatto breccia nell’amministrazione Trump. L’esempio nucleare è stato usato anche da Henry Kissinger, anche se in modo molto diverso, in quello che in fondo è il suo testamento: un accordo internazionale per l’AI sul modello del trattato di non proliferazione che non era perfetto, però è servito da contenimento. “Tecnologia, strategia e filosofia debbono essere ricondotte in una sorta di allineamento”, sostiene nel libro scritto con Eric Schmidt e Daniel Huttenlocher. Il capitolo chiave è intitolato “Intelligenza artificiale e identità umana”, di quella “magnifica umanità” alla quale fa appello papa Leone.

Vorrei essere più concretamente chiaro. Fatto sta che così si risparmia moltissimo tempo e denaro, perché degli attori non c’è più bisogno. La decima Musa, quella cinematografica del XX secolo, è defunta. Buon lutto a tutti coloro che ne erano innamorati. A chi non riesce a rassegnarsi ecco una mezza verità: gli attori in carne e ossa non serviranno più per fare film. Tutto finisce, no? Non c’è niente che non finisca. Se la letteratura si è indebolita, il cinema sta ancora peggio.

2 - Il mio vecchio amico Walter Siti, intervistato ampiamente da Nicola Mirenzi, riassume il suo pensiero sulla nostra narrativa. Ma “quando parla di Dostoevskij, Leopardi, Proust, Oscar Wilde, Tolstoj” l’intervistatore osserva che a Siti “gli occhi si illuminano come il sorriso di un bambino”. Il perché è a portata di mano: “Pur avendo quasi ottant’anni”, dice Walter, “continuo a credere nella letteratura”. Anche se si dovrebbe aggiungere subito una precisazione restrittiva: “a patto che la letteratura la scrivano come l’hanno scritta i grandi scrittori suddetti”.

Invece il titolo del suo ultimo libro di saggi è Il romanzo sotto accusa (Rizzoli) e riguarda lo stato attuale della narrativa italiana con ben pochi autori che Walter sia disposto a salvare: Michele Mari, Domenico Starnone, Aldo Busi, Teresa Ciabatti, Lidia Ravera, Antonella Lattanzi. La sorpresa è un giudizio che non dovrebbe sorprendere, e riguarda Roberto Saviano: “Gomorra eleva il giornalismo all’altezza della letteratura. Quello che ha scritto dopo è stato un disastro”. Il più netto e motivato parere di Siti riguarda un vasto insieme, cioè la letteratura di consumo più venduta: “Sono libri che hanno un’ossessione terapeutica, vogliono curare l’individuo e la società, pieni di ansia della correttezza. Ben presto, temo, sarà possibile scriverli con l’intelligenza artificiale. Poiché la cosa di cui la letteratura ha più bisogno è il rapporto con l’inconscio di chi la scrive, e l’inconscio non potrà mai essere scritto con l’intelligenza artificiale”. Qui la cosa si fa seria, “la letteratura è il grande sogno dell’umanità e l’umanità non smetterà mai di sognare”. Dunque, magnifica umanità, che pensa e capisce, non si limita a calcolare.

3 - Condivido Siti che svaluta la letteratura scritta per far sentire bene il lettore. Infatti a chi cerca il wellbeing andrebbero consigliate altre letture e altri mezzi. Ho riletto in questi giorni uno dei più famosi racconti di Cechov, Una storia noiosa, circa sessanta pagine, e mi sento in grado di capire di più, anche se sono più triste di prima. Quello che la pubblicità dei giornali ci consiglia è tutt’altro. Per esempio il libro Vivere sereni. Come oltrepassare l’orizzonte angusto dei pensieri negativi con la mindfulness. Ma ecco un più energico imperativo: Perché si devono amare i bambini. Giusto, anche troppo. La foto del neonato in copertina non dovrebbe lasciare dubbi. Ma come amare attivamente i bambini? Questo è un compito complesso su cui riflettere e che può lasciare senza fiato. E allora? C’è un’altra pubblicità: L’arte di respirare. “Un bestseller da oltre 3 milioni di copie nel mondo”. Peccato che, se non sbaglio, sia stato Gautama Siddhartha il Buddha a raccomandare lo stesso consiglio o precetto. Per respirare bene bisogna diventare buddhisti? O si diventa buddhisti se si respira bene? Da dove cominciare? Ci vuole pazienza. Ce l’avete? Chi ve la dà?