IA consapevole: ci può dare tanto ma ci chiede tantissimo

di Filippo Poletti.

L’intelligenza artificiale non è l’innovazione futuristica, ma una tecnologia nata 70 anni fa, nel 1956, che permea la nostra vita quotidiana. La sfida dell’AI non è solo o tanto tecnologica, quanto identitaria. Siamo di fronte a una rivoluzione che sta cambiando il nostro modo di lavorare e pensare, e che richiede un approccio consapevole.

Tutto quello che c’è da sapere sull’AI

Proviamo a tracciare il quadro d’insieme soffermandoci su quattro aspetti.

1. 1. Il paradosso dell’AI: la usiamo costantemente e non ce ne rendiamo conto
2. 2. Dal presente dell’AI digitale al futuro dell’AI fisica e dei world model
3. 3. La nascita del pensiero zero
4. 4. Le dieci competenze richieste ai professionisti

Si tratta di alcuni spunti che potranno essere approfonditi nei momenti formativi   proposti da Generazione Vincente Academy.

Il paradosso dell’AI: la usiamo costantemente e non ce ne rendiamo conto

L’AI non è un fenomeno recente, ma può vantare 70 anni di storia. Il termine fu proposto nel 1956 a Dartmouth, nello stato del New Hampshire, dall’informatico John McCarthy. Nei nostri discorsi sull’AI, volendo parafrasare i Beatles e Paul McCartney, il cui cognome ricorda in parte quello di McCarthy, non c’è alcun riferimento al passato: non c’è quasi mai alcun “yesterday” e sembra che l’AI sia nata oggi.

Come già accennato, l’AI fa parte della nostra vita. Prendiamo due esempi concreti: la computer vision e il machine learning. La prima nasce nel 1966 con Seymour Papert all’MIT di Boston e la utilizziamo ogni volta che, ad esempio, sblocchiamo lo smartphone con il face ID o ci viene notificata una multa registrata grazie al rilevamento fotografico delle infrazioni semaforiche. Sono entrambi esempi di computer vision così come, citando il mondo dello sport, il tracciamento delle discese degli atleti di sci che abbiamo visto anche durante le Olimpiadi e le Paralimpiadi di Milano-Cortina del 2026.

In quanto al machine learning, nasce ancora prima della computer vision, nel 1959 grazie ad Arthur Samuel, dipendente dell’IBM. Ogni volta che riceviamo dei suggerimenti di acquisto su Amazon, Netflix e Spotify piuttosto che seguiamo le indicazioni stradali su Google Maps o Waze, stiamo utilizzando il machine learning.

La computer vision e il machine learning sono solo due applicazioni concrete dell’AI che dimostrano quanto sia una forza invisibile che modella le nostre vite digitali. Eppure, quando bussa alla porta del lavoro, genera un’ondata di scetticismo e di timori. Per i professionisti di oggi, la vera questione non è tanto “se” confrontarsi con l’AI, ma “come” utilizzarla affinché sia una tecnologia in grado di generare valore.

Dal presente dell’AI digitale al futuro dell’AI fisica e dei world model

Il presente dell’AI ha il volto noto dei cosiddetti large language model o LLM come ChatGPT, entrato nelle nostre vite il 30 novembre 2022. Non è l’unico LLM e ciascuno di noi – da Claude a Copilot, Perplexity o DeepSeek – può usare quello che desidera per scrivere testi, creare immagini o video. È la cosiddetta AI generativa. Accanto a questa c’è l’AI conversazionale e, ancora un passo in avanti, quella agentica: nel primo caso dialoga con noi sotto forma di assistente virtuale che troviamo in diversi siti che vendono prodotti o servizi, mentre nel secondo caso agisce autonomamente procedendo, ad esempio nel settore del turismo, a fare prenotazioni o a gestire eventuali imprevisti durante il viaggio.

Potremmo paragonare l’AI generativa, conversazionale e agentica a un esoscheletro, ossia a un potenziatore che non sostituisce il sapere umano, ma è in grado di amplificarlo. Se però fino ad oggi abbiamo visto l’AI agire nel mondo digitale, dopodomani potremmo assistere alla diffusione dell’AI fisica con i robo-taxisti, i robo-domestici o i robo-vigilanti. Nel futuro, infine, ci potrà essere spazio per i cosiddetti “world model” in grado di apprendere la rappresentazione della realtà fisica per simulare ambienti in tempo reale: avremo di fronte un’AI che “percepirà” il mondo per essere ancora più performante e restituirci risultati accurati e non più solo verosimili.

La nascita del pensiero zero

Secondo gli psicologi la rivoluzione in atto prefigura la nascita di una nuova forma di pensiero. Come ha spiegato Giuseppe Riva, direttore dell’Humane Technology Lab dell’università del Sacro Cuore di Milano nel mio libro “Supervisor, i professionisti dell’AI”, l’interazione tra l’AI e gli uomini si delinea come un “Sistema 0”, ossia un nuovo strato cognitivo che supporta il pensiero intuitivo (“Sistema 1”) e quello analitico (“Sistema 2”) tipicamente umani. Il concetto di “Sistema 0” rappresenta un’evoluzione significativa rispetto alla tradizionale dicotomia proposta dal premio Nobel Daniel Kahneman tra il pensiero veloce (“Sistema 1”) e quello lento (“Sistema 2”), e costituisce un livello precognitivo dove l’AI funge da filtro, aggregatore e processore preliminare di informazioni complesse.

Come spiega Riva, a differenza dei sistemi cognitivi umani questo strato non possiede coscienza o intenzionalità propria, ma opera come un’estensione potenziata delle nostre capacità di elaborazione informativa. Elabora enormi quantità di dati a una velocità impensabile per la mente umana, esegue calcoli complessi e presenta le informazioni in forma già parzialmente strutturata». Sta agli uomini governare l’interazione con l’intelligenza artificiale: possiamo farlo esercitando un controllo sul “Sistema 0”, definendo i parametri, verificando l’output, contestualizzando i risultati e mantenendo la capacità di cambiare interpretazione e decisione.

Le dieci competenze richieste ai professionisti

Le riflessioni di Riva sono preziose per concentrarci sulle competenze richieste oggi ai professionisti. Sempre nel mio libro “Supervisor, i professionisti dell’AI”, il consulente Mario Catarozzo individua dieci competenze che vale la pena elencare in questo articolo:

1. 1. Saper parlare con le macchine (e farsi capire): il cosiddetto “prompt engineering”, ossia la capacità di fare domande all’AI, non è una competenza da informatici. È l’arte di saper chiedere quello che serve all’AI. Un po’ come quando spieghiamo a un collega che cosa deve fare: se non siamo chiari, il risultato sarà disastroso. Con l’AI è uguale, solo che è più veloce a sbagliare.
2. 2. Tenere gli occhi aperti (e il cervello acceso): l’AI produce contenuti in tempi velocissimi, ma la responsabilità finale è sempre dei professionisti. Qui entra in gioco quello che possiamo chiamare “l’occhio clinico del supervisore”. Bisogna saper riconoscere quando l’AI ha preso una cantonata, ha fatto confusione o ha inventato di sana pianta.
3. 3. Proteggere i dati come fossero oro: con l’AI arriva anche il problema della privacy. non tutte le informazioni possono essere date in pasto ai sistemi artificiali. Vale soprattutto per i professionisti, che maneggiano informazioni sensibili ogni giorno. Bisogna sapere e cosa si può condividere e cosa no. È una competenza strategica.
4. 4. Ripensare tutto da capo (senza buttare via l’esperienza): integrare l’AI non significa semplicemente aggiungere un nuovo software. Vuol dire ripensare come lavoriamo. Quali processi possono essere automatizzati? Dove resta insostituibile il tocco umano? È un po’ come ristrutturare casa: non basta cambiare i mobili, a volte bisogna buttare giù qualche muro. Ma attenzione, perché non tutti i muri si possono abbattere.
5. 5. Imparare sempre, adattarsi sempre: l’AI evolve a una velocità impressionante. Quello che impariamo oggi, tra sei mesi potrebbe essere superato. Il professionista deve sviluppare la mentalità da studente a tempo indeterminato. La formazione continua non è più un optional, ma una necessità.
6. 6. Riscoprire il valore delle relazioni umane: più l’AI automatizza le attività tecniche, più diventano preziose le competenze relazionali. Il cliente non vuole solo un servizio efficiente, ma sentirsi ascoltato, capito e rassicurato. L’AI può scrivere un documento perfetto, ma non può guardare negli occhi i nostri clienti.
7. 7. Pensare come un computer (ma rimanere umani): capire come “ragiona” l’AI aiuta a usarla meglio. È il cosiddetto “pensiero computazionale” il quale consiste nella capacità di scomporre i problemi complessi in pezzi più piccoli e gestibili.
8. 8. Mantenere la bussola etica: con l’AI arrivano anche i dilemmi etici. Quando è giusto delegare una decisione a una macchina? Come assicurarsi che l’AI non discrimini? Come essere trasparenti con i clienti sull’uso di questi strumenti? Non ci sono risposte facili, ma occorre porsi queste domande.
9. 9. Diventare moltiplicatori di competenze: il professionista non può essere un individualista. Deve saper trasferire le proprie conoscenze al team, formare i colleghi e creare una cultura dell’innovazione all’interno del gruppo. È un po’ come essere un allenatore: il successo si misura non solo in base a quello che facciamo, ma anche su quello che riesciamo a far fare agli altri.
10. 10. Guardare avanti (con i piedi per terra): infine, serve visione strategica. Non significa inseguire ogni novità tecnologica, ma saper valutare cosa può creare valore per la nostra attività e i nostri clienti.

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