L’allarme delle big tech sullo sviluppo non controllato dell’l'intelligence artificielle ha scatenato negli ultimi giorni un susseguirsi di repliche, prese di posizione, interpretazioni e reazioni anche della politica. Serve maggiore cautela, è stato il messaggio condiviso. Poi però, a gamba tesa, è intervenuto il presidente Usa, Donald Trump, nel tentativo di descrivere – a suo modo – la partita che gli Stati Uniti stanno giocando con la Cina principalement e, a cascata, col mondo intero. Il tema, tuttavia, continua a presentarsi come un groviglio di dichiarazioni che poco aiutano, se non addirittura scoraggiano, nella lettura del fenomeno. L’IA può davvero arrivare a mettere in discussione l’umanità? E nel dualismo muscolare tra Washington e Pechino, quale strada può percorrere l’Europa? Correre o frenare nell’Intelligenza artificiale? Ma il problema vero è un altro e si chiama regolamentazione. Ecco, in questa intervista a FIRSTonline, che cosa ne pensa Marco Bentivogli, già segretario generale della Fim Cisl e oggi docente e Senior advisor della Graduate School of Mangement del Politecnico di Milano. Esperto di lavoro, innovazione, AI e industria, Bentivogli è il coordinatore nazionale di Base Italia e svolge attività di ricerca sull’impatto dell’AI nel lavoro e sulla produttività e le strategie di adozione nell’industria manifatturiera. “Dire che a breve l’AI non sarà più controllabile non è una confessione di debolezza. È una dimostrazione di potenza – dice Bentivogli -. È il modo più efficace per dire al mercato che il tuo prodotto è così forte da fare paura, e che quindi va comprato subito, prima dei concorrenti, prima che sia troppo tardi”.
Amodei, Altman e Musk: uno dopo l’altro i ceo delle big tech Usa hanno scelto di esporsi e lanciare l’allarme sull’IA, come se la tecnologia prevalesse sul futuro dell’umanità. Ora, è vero che la competizione con la Cina ha raggiunto livelli altissimi, complice anche l’addestramento spinto che Pechino sta mettendo in atto sui modelli americani, e si è evidentemente reso necessario chiedere agli Stati Uniti di intervenire per fermare la Cina. Ma la domanda è: questi allarmi oggi sono anch’essi “artificiali” o, viceversa, giustificati secondo lei? Qual è il loro reale obiettivo?
“Un allarme lanciato da chi costruisce la tecnologia va letto due volte. La prima per il contenuto, la seconda per il mittente. Amodei, Altman e Musk non sono osservatori esterni. Sono i protagonisti di una corsa da centinaia di miliardi di dollari e hanno interesse a definirne le regole prima che le definisca qualche altro. Viviamo in un’epoca in cui la paura è diventata il più potente strumento di vendita. Vale per la sicurezza, per la salute, per la finanza, e vale a maggior ragione per l’AI. Parlare di apocalisse, di fine del controllo umano, di macchine che sfuggono a chi le ha create serve esattamente a questo”.
Cioè è una dimostrazione di forza?
“Dire che a breve l’AI non sarà più controllabile non è una confessione di debolezza. È una dimostrazione di potenza. È il modo più efficace per dire al mercato che il tuo prodotto è così forte da fare paura, e che quindi va comprato subito, prima dei concorrenti, prima che sia troppo tardi. Nessun venditore di aspirapolvere ha mai avvertito che il suo apparecchio potrebbe distruggere l’umanità. Lo fa chi vende intelligenza, perché la paura certifica la potenza e la potenza giustifica il prezzo. L’annuncio della catastrofe è la migliore campagna pubblicitaria mai concepita, con il vantaggio di essere gratuita e amplificata ogni giorno dai giornali”.
E la richiesta di fermarne lo sviluppo?
“Anche la richiesta di fermare lo sviluppo dell’AI, che periodicamente torna nelle lettere aperte dei guru, è tecnicamente una blague. Chi sorveglierebbe uno stop? Riguarderebbe tutte le aziende? E cosa accadrebbe intanto nei laboratori? Non c’è risposta, perché la proposta è una beffa, puro marketing. Lavoriamo invece sulla consapevolezza diffusa su questi strumenti e diamo meno retta ai guru. Che oggi hanno un problema serio, il loro modello di business non è ancora stabile. Hanno enormi difficoltà finanziarie per sostenere la rincorsa, e i problemi etici servono a coprire quelli finanziari”.
Qual è l’aspetto politico di tutta la storia?
“C’è poi un secondo obiettivo, politico. Chi dichiara pubblicamente il pericolo si accredita come l’unico in grado di gestirlo e chiede alla politica di proteggere la propria rendita, con barriere sui chip, sull’energia, sui dati, e con regole scritte a misura di chi è già dentro. La stessa logica vale sul fronte cinese. Quando le agenzie americane segnalano nei modelli DeepSeek protocolli di sicurezza indeboliti e la Casa Bianca accusa Alibaba di sostenere l’apparato militare di Pechino, siamo dentro una battaglia che è tecnica solo in apparenza. Come tutte le battaglie semantiche sull’AI, aperto, sicuro, sovrano, incontrollabile, nasconde una battaglia di potere. Gli allarmi non sono falsi. Sono interessati. E il rischio vero non è la tecnologia che prevale sull’umanità. È l’umanità che rinuncia a decidere e delega la direzione a chi ha già deciso per sé. Il pericolo dell’AI non è la sostituzione, è la deresponsabilizzazione. Vale per le imprese, per i governi, e anche per i tre ceo”.
Trump ha dichiarato: “Siamo i leader rispetto alla Cina e, francamente, voglio che continuiamo ad esserlo, perché chi vince nell’AI vince tutto”. E’ davvero così?
“È una frase da comizio. E descrive male persino la partita che gli Stati Uniti stanno giocando. Il mondo dell’AI si sta organizzando in due alleanze, l’iniziativa cinese di cooperazione globale Waico da un lato e il blocco occidentale ‘Pax Silica’ a guida americana dall’altro. La prima si presenta come cooperazione universale e corteggia il Sud globale. La seconda costruisce una rete selettiva di alleati, con i mercati per tutti ma la frontiera riservata ai fedeli. C’è un paradosso che dovrebbe far riflettere. La società aperta produce modelli chiusi, la società chiusa distribuisce i pesi a chiunque. Attenzione però alle parole. I modelli cinesi sono poids ouverts, Non open source. DeepSeek, Qwen e Kimi mettono a disposizione i pesi, cioè i parametri addestrati, e nulla più. Niente dati di addestramento, niente codice, niente informazioni sui filtri e sulle scelte culturali. È una scatola nera trasportabile, meglio di una scatola nera che vive nel cloud altrui, ma sempre scatola nera. Nessuno dei due blocchi è davvero open source nel senso fissato dalla Open Source Initiative, e chi confonde le due cose fa un regalo a entrambi”.
Dunque l’apertura cinese cos’è?
“L’apertura cinese non è generosità, è banalisation. Pensate all’acqua in bottiglia contro quella del rubinetto. Finché l’acqua buona è rara, chi la vende comanda il prezzo. Se qualcuno la rende gratuita per tutti, il business di chi la vendeva crolla e il potere passa a chi controlla i tubi. La Cina non può battere gli americani sulla rendita dei modelli chiusi, quindi cerca di azzerarla per tutti, come fece Google con Android. Regali i pesi, conquisti lo standard. Singapore ha costruito il proprio modello nazionale su Qwen, Huawei porta DeepSeek nel cloud dei Paesi africani”.
Donc?
“Quindi no, chi vince sul modello non vince tutto. Il valore si sposta sui chip, sul cloud, sulle applicazioni, sugli standard, e soprattutto sull’adozione, cioè sulla capacità di un sistema produttivo di incorporare la tecnologia nei processi e nell’organizzazione del lavoro. Trump ha ragione su una cosa, è una competizione tra sistemi. Ma vince chi trasforma la tecnologia in produttività, salari e beni pubblici. Non chi possiede il modello più grande”.
Se la corsa all’IA si caratterizza ormai come una sfida a due tra Usa e Cina, vero è che anche l’Europa ha i suoi “campioni continentali”, tipo la startup francese Mistral. Il divario tuttavia rimane indiscutibile: rischiamo di restare spettatori? Per noi è una partita già persa?
“Non è una partita persa. È una partita che stiamo guardando in stato di sonnambulismo. Il rischio maggiore per l’Europa non è il ritardo. È l’adesione passiva a un modello industriale deciso altrove, con regole eccellenti su tecnologie che non controlliamo. Mistral è una bella storia, ma non sarà la risposta europea se la misuriamo con il metro americano. Tentare di replicare OpenAI o Anthropic con un programma nazionale è economicamente poco credibile. Servono decine o centinaia di miliardi e una massa critica di infrastrutture e competenze che non abbiamo”.
Cependant…
“Tuttavia il punto è un altro. Per avere un protagonismo tra i due blocchi bisognerebbe almeno usare la tecnologia, e qui il ritardo europeo, e italiano in particolare, è mostruoso. L’adoption è ancora bassissima. Secondo l’ultima rilevazione Istat il 16,4 per cento delle imprese italiane con almeno dieci addetti usa almeno una tecnologia di AI. È il doppio dell’anno prima, ma resta sotto la media europea del 20 per cento, e con un divario che si allarga tra grandi imprese, oltre una su due, e piccole e medie, poco più di una su sei. Quasi il 60 per cento delle aziende che hanno valutato un investimento e poi rinunciato indica la mancanza di competenze. E nel manifatturiero siamo per lo più fermi ai piloti. Non si negozia con le superpotenze dell’AI da una posizione di non uso. Il primo atto di sovranità è imparare a servirsi di questi strumenti dentro i processi produttivi, non annunciare un modello nazionale. E c’è un problema più insidioso perché quotidiano e invisibile”.
Qu'est-ce?
“Chi stiamo addestrando mentre lavoriamo? Milioni di imprese e lavoratori usano ogni giorno AI in cloud. Ogni prompt, ogni documento caricato, ogni correzione è materiale che, nelle versioni gratuite quasi sempre, alimenta i modelli futuri del fornitore. L’impresa paga per usare l’AI e nello stesso gesto le regala il proprio sapere. Know-how di processo, linguaggio di settore, casi risolti, errori corretti dagli esperti. Capitale cognitivo accumulato in decenni che migra oltreoceano senza che nessuno abbia deliberato di cederlo. La nostra manifattura è una miniera, e la stiamo lasciando scavare gratis”.
La strada europea allora non esiste?
“La strada europea esiste, ma è un’altra. Indipendenza relativa, non sovranità piena. Infrastrutture e capacità di calcolo, competenze industriali distintive, possibilità di passare rapidamente a modelli open weights installati in casa, rapporti negoziali con le superpotenze dell’AI invece dell’illusione di sostituirle. E smettiamola di scambiare l’annuncio per la strategia. Molti modelli “sovrani” nazionali nascono senza alcuna ambizione di competere, servono a dimostrare che “anche noi abbiamo un modello”. Esercizi di visibilità per politici in cerca di risultati simbolici. Il divario più grave non è tecnologico. È di cultura manageriale e politica”.
Misurazione del ritorno economico: stando a dichiarazioni provenienti dagli stessi protagonisti della Silicon Valley quali Alex Karp, ceo di Palantir, e Satya Nadella, ceo di Microsoft, si sostiene che molte imprese stanno pagando cifre elevate per utilizzare modelli linguistici di IA senza ottenere incrementi di produttività proporzionati agli investimenti. È davvero così?
“Sì, è così, e non è una sorpresa. È il paradosso di Solow che si ripresenta puntuale a ogni ondata tecnologica. Vedi la tecnologia ovunque tranne che nelle statistiche di produttività. Molte imprese hanno comprato licenze, avviato piloti, nominato responsabili dell’innovazione. Poi hanno lasciato tutto com’era. Stessi processi, stesse gerarchie, stessa organizzazione del lavoro. È quello che chiamo adottare l’AI senza cambiare nulla. Qual è il ROI dell’AI? La produttività non è dentro il modello. È nella riorganizzazione che il modello rende possibile. Un’impresa che usa un LLM per scrivere le e-mail più in fretta non ha guadagnato niente. Un’impresa che ridisegna il flusso tra ufficio tecnico, produzione e manutenzione attorno ai dati che l’AI elabora sta facendo un’altra cosa. Per l’adoption dell’AI servono idee e architetti del lavoro e delle organizzazioni che accompagnino la trasformazione. La gran parte delle aziende italiane compra al massimo delle licenze e poi si lamenta che la produttività non cresce. Quando Karp e Nadella dicono che le imprese pagano senza ottenere risultati proporzionati dicono la verità, ma stanno indicando il problema sbagliato”.
Quale sarebbe il problema corretto da indicare?
“Il problema non è il prezzo della tecnologia. È che non c’è nessuno, dentro l’impresa, che abbia il mandato e le competenze per trasformare la tecnologia in un modo diverso di lavorare. Per questo insisto sulla figura dell’architetto del lavoro e sui nuclei di accompagnamento alla transizione. L’AI senza progetto organizzativo è un costo, non un investimento. E c’è anche un rischio speculare, quello che ho chiamato “ha stato l’AI”, ovvero l’AI usata come alibi per decisioni manageriali che con l’AI non c’entrano”.
Al netto della contrapposizione tra entusiasmo e scetticismo, c’è un fronte da non sottovalutare che è quello delle applicazioni dell’AI nella sanità. Il sindacato dei medici, Anaao-Assomed, in un report stilato dal proprio Centro studi, ha sottolineato che “l’adozione sistematica dell’intelligenza artificiale e la digitalizzazione offrono un potenziale di risparmio fino a 22 miliardi di euro. Per salvare la sanità pubblica, queste risorse e il tempo liberato per i professionisti devono essere governati strategicamente attraverso un’infrastruttura pubblica e trasparente, anziché tradursi in tagli o privatizzazioni”. Lei che ne pensa?
“Il rapporto di Anaao dice una cosa giusta e ne implica una che va discussa. La cosa giusta è che l’AI in sanità libera tempo e risorse, e che quel tempo va restituito alla relazione di cura, non trasformato in tagli. Un medico che passa una quota enorme del proprio tempo su documentazione e burocrazia è uno spreco che l’AI può ridurre. Su questo sono d’accordo senza riserve. Nei paesi avanzati il medico ha una dashboard avanzata di ogni assistito con dati interoperabili nella tutela della privacy. Qui scrivono a penna. Il fascicolo sanitario ancora non funziona in tutte le regioni. La cosa da discutere è l’idea che basti un’infrastruttura pubblica e trasparente per garantire che il risparmio vada nella direzione giusta”.
Nel senso che non basta?
“No, non basta. L’infrastruttura è la condizione, non la garanzia. Il tempo liberato non si redistribuisce da solo. Serve una riorganizzazione del lavoro sanitario che oggi nessuno sta progettando, con i professionisti dentro il processo e non a valle. Altrimenti il risparmio finirà dove finisce sempre, nel bilancio, e i medici si ritroveranno con più pazienti e le stesse ore.
Poi c’è un punto che i sindacati dei medici dovrebbero fare proprio prima di chiunque altro. L’AI in sanità funziona se i dati clinici sono governati come un bene pubblico. Il fascicolo sanitario elettronico, dopo vent’anni, è ancora un cantiere. Prima di parlare di 22 miliardi risparmiati, parliamo di come rendere quei dati utilizzabili, sicuri e interoperabili. Senza questo l’AI in sanità resta un convegno”.
Secondo Bill Gates, la soluzione non è fermarsi ma “prepararsi a governare” l’IA. Lo si dice sempre ogni qualvolta ci si trovi dinanzi a un fenomeno nuovo, imponente nei numeri e nei contorni. Facile a dirsi, insomma, ma difficile da mettere in pratica. Cosa bisogna fare per governare l’IA?
“Gates ha ragione, ma la frase è talmente generica da non impegnare nessuno. Governare l’AI significa quattro cose concrete, e nessuna è una legge. La prima è governare il lavoro. L’AI cambia mansioni, competenze, gerarchie. Se questo cambiamento lo decide solo il fornitore di tecnologia, o solo il vertice aziendale, produrrà resistenza e fallimenti. Serve una cogestione della transizione, con i lavoratori e le loro rappresentanze dentro la progettazione, non informati a cose fatte.
La deuxième?
“La seconda è governare i dati, per contratto e per organizzazione. Le versioni enterprise con clausole esplicite di non addestramento esistono e vanno pretese. L’uso disinvolto di account gratuiti da parte dei dipendenti, il cosiddetto shadow AI, è oggi il canale principale di emorragia di conoscenza aziendale. E attenzione a non confondere la localizzazione dei server con la sovranità. Il caso OVHcloud, costretta da una corte canadese a consegnare dati custoditi in Francia, dice che contano chi controlla l’azienda, quali leggi si applicano, come è progettata l’infrastruttura. La sovranità digitale non è un punto sulla mappa.
La terza è governare le competenze. Non servono milioni di programmatori. Servono persone che sappiano porre domande alla tecnologia, leggere i risultati, capire dove sbaglia. In Italia la formazione degli adulti è ai livelli più bassi d’Europa. Nessuna governance dell’AI regge su questa base”.
Manca la quarta.
“La quarta è governare l’adozione. L’AI Act regola i rischi, e va bene. Ma manca una politica industriale dell’adozione per le centinaia di migliaia di piccole e medie imprese che non hanno un Data Scientist e non lo avranno mai. Servono accompagnamento territoriale e figure professionali riconosciute, aprire AI School e puntare su trasferimento di tecnologie e competenze. La scelta tra cloud, open weights e open source non è una scelta informatica da delegare all’ufficio IT né a politici che non ne conoscono la distinzione. È una scelta di organizzazione del lavoro, di custodia del sapere collettivo, di potere. Non chiediamoci solo quanto è aperto il modello. Chiediamoci quanto restiamo aperti e depredati noi, a nostra insaputa”.
