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Siamo ormai prossimi tutti alla pausa estiva e un po’ di meritato riposo prima di ricominciare appieno le attività a fine agosto.

Quest’anno, come e più dei precedenti, è stato caratterizzato da un primo semestre andato a velocità altissime in termini di novità, eventi internazionali, innovazioni tecnologiche.

Vale la pena, quindi di fare qualche riflessione su quanto abbiamo visto finora.

NON SI PUÒ LASCIARE ALL’AUTODETERMINAZIONE GLI ALGORITMI, ANCHE SE NON È FACILE TROVARE DELLE MODALITÀ DI GESTIONE

Una delle cose che mi piace osservare in questo pezzo un po’ riflessivo è sicuramente il fatto che stiamo assistendo a una certa presa di coscienza normativa e sociale sul fatto che gli algoritmi non sono neutrali e che in qualche modo non possono essere lasciati al totale arbitrio delle grandi compagnie tecnologiche.

Lo abbiamo visto in particolare con i social media, dove una serie di sentenze storiche negli Stati Uniti e di azioni in Europa stanno mettendo sotto pressione le grandi società tecnologiche nel far loro rendere conto del fatto che l’infinite scrolling e altre approcci tipici di queste tecnologie sono stati esplicitamente progettati per creare una dipendenza negli utilizzatori, dipendenza di cui solo negli ultimi anni abbiamo cominciato a capire anche gli impatti, pesanti.

Il tema è chiaramente complesso, ma mi è piaciuta molto la chiave di lettura con cui l’ha affrontato Marco Cappato nell’intervista che ha rilasciato a Raffaele Gaito che trovate qui sotto.

In particolare, mi ha colpito il passaggio in cui si dice che l’intelligenza artificiale non è un evento naturale inevitabile, ma il risultato di scelte, anche politiche.

Lo abbiamo già visto succedere: come l’industria alimentare di massa ha modificato i prodotti per creare dipendenza (zucchero, grassi, sale), le piattaforme social manipolano i nostri bias cognitivi e, poiché la rabbia genera più engagement del dialogo ragionato, l’algoritmo tende a premiare la polarizzazione e le voci estreme, rendendo il dibattito pubblico tossico e distorcendo la percezione della realtà.

Ma non è l’unica possibile programmazione degli algoritmi, è quella che massimizza l’economia dell’attenzione che queste aziende cavalcano, a loro modo giustamente, per avere i migliori profitti Secondo Cappato, per uscire da questa situazione non basta “regolamentare” se questo ha l’unico senso di proibire o limitare, è necessario promuovere attivamente modelli positivi e l’Europa ha l’opportunità di essere all’avanguardia nell’integrare l’IA nei servizi pubblici, su cui il vecchio continente è più forte. Vi lascio al video integrale per tutti i dettagli.

Se Cappato guarda al tema da un’angolatura politico-culturale, quest’anno si è levata una delle più autorevoli voci globali in tema di morale, il Pontefice cattolico Leone XIV, che con l’enciclica intitolata Magnifica Humanitas, firmata il 15 maggio 2026, esattamente 135 anni dopo la storica Rerum Novarum di Leone XIII, affronta le sfide etiche e sociali poste dall’intelligenza artificiale e dalla rivoluzione digitale.

Un documento dal profondo impatto, che qui sotto trovate commentato dal team della rivista di geopolitica Limes.

Citando il commento di Vatican News, l’enciclica parte da un assunto: la tecnologia non è una “forza antagonista rispetto alla persona”, né “di per sé un male”. Tuttavia, essa “non è neutrale, perché assume il volto di chi la pensa, la finanzia, la regola, la usa”. Di qui, il richiamo del Pontefice a “costruire nel bene” e a “rimanere umani”, seguendo la logica della corresponsabilità coraggiosa, della sussidiarietà, della comunione”.

Torna quindi il tema di indirizzare la potenza e tutti i possibili benefici degli algoritmi, non serve un rifiuto (per altro impossibile e anacronistico) ma non si può lasciare tutto in mano all’iniziativa privata di soggetti che, sempre citando il Papa, hanno mezzi economici superiori a molti stati.

Per fare fronte a questo strapotere ci sono diverse discussioni in atto tra cui anche quella di far intervenire lo stato per una quota parte la proprietà di questi strumenti, un’idea che potrebbe anche sembrare efficace, e lo è in parte, ma ci ha diverse problematiche che ha raccontato benissimo, Matteo Flora in questo video qui sotto.

L’approfondimento riguarda un recente disegno di legge americano (S4825) presentato dal senatore Bernie Sanders, che mira a una gestione pubblica delle aziende leader nel settore dell’IA. La proposta di legge si rivolge alle aziende che operano nel campo dell’intelligenza artificiale (data center, infrastrutture di calcolo, robotica avanzata) con ricavi superiori a 200 milioni di dollari, con le seguenti caratteristiche.

• Il meccanismo di “esproprio”. Non si tratta di un esproprio diretto di azioni esistenti, ma di una diluizione. Le aziende colpite sarebbero obbligate a emettere nuove azioni, fino a quando il Tesoro statunitense non ne detenga il 50%.
• La governance. Il controllo di questa quota verrebbe affidato a una commissione indipendente di sette membri, nominati dal Presidente e confermati dal Senato. Questa commissione avrebbe il potere di votare e nominare rappresentanti nei consigli di amministrazione delle aziende interessate, influenzando direttamente le decisioni strategiche su modelli, dati e sviluppi futuri.
• L’obiettivo. Utilizzare i dividendi derivanti da questa partecipazione azionaria (stimati dal proponente in un valore di 7.000 miliardi di dollari) per staccare un assegno annuale a ogni cittadino americano, ispirandosi al modello del fondo sovrano dell’Alaska, basato sulla ridistribuzione della ricchezza derivante dal petrolio.

Pur congegnato bene, anche questo approccio apre diversi lati oscuri, anche a causa di una cornice interpretativa in cui Sanders tratta la conoscenza collettiva umana (su cui è addestrata l’IA) come una risorsa finita, simile al petrolio, che può essere estratta e accumulata in un fondo sovrano: avere un’architettura di controllo centralizzata con una commissione di sette persone nominate dal potere politico che possa avere voce determinante sullo sviluppo del codice presenta dei grossi interrogativi. Il rischio, insomma, non è solo quello di lasciare l’IA in mano ai privati: anche l’alternativa statale, se mal disegnata, concentra il potere invece di distribuirlo.

Che non sia rassicurante avere una tecnologia così potente concentrata in così poche mani lo ha mostrato bene, indirettamente, la vicenda di Anthropic: il celebre stop del 12 giugno alle 17:21 ora della costa Est USA, con cui il governo americano ha imposto lo stop all’accesso a tutti i cittadini stranieri, dentro e fuori il territorio nazionale, ai nuovi modelli di Anthropic, compresi di fatto i dipendenti della stessa azienda.

Questo è stato possibile perché è stato applicato un export control, un controllo all’esportazione amministrato dal Bureau of Industry and Security del Dipartimento del Commercio, con la specifica categoria ECCN 4E091, introdotta a gennaio 2025, i pesi dei modelli di intelligenza artificiale più potenti sono trattati “come beni a duplice uso, soggetti a licenza per l’esportazione verso il resto del pianeta, esattamente come un componente militare”, sotto un livello di discrezionalità dell’esecutivo praticamente nullo con il criterio della sicurezza nazionale.

I controlli sono poi stati revocati il 30 giugno e l’accesso ripristinato (con dei limiti) il 1° luglio: una correzione altrettanto rapida e unilaterale, che conferma quanto la governance di questi strumenti resti oggi nelle mani di decisioni discrezionali più che di un quadro regolatorio stabile. Di nuovo quindi, arbitrarietà di pochi e cornici concettuali prese da altri ambiti, visto che manca un vero approccio specifico al tema.”

Se USA e Vaticano offrono letture diverse dello stesso problema, c’è anche chi sta costruendo una governance alternativa e concorrente: è ancora più recente la notizia del progetto della, è ancora più recente la notizia del progetto della World Artificial Intelligence Cooperation Organization (WAICO), spinto dal governo cinese e firmato in qualità di membri fondatori dai rappresentanti di 29 paesi, tra cui Russia, Bielorussia, Serbia, Cuba, Brasile e Venezuela, nonché 10 paesi africani e 12 asiatici. La sede centrale dell’organizzazione sarà a Shanghai e la cerimonia di firma si è tenuta in Cina alla vigilia della conferenza annuale mondiale sull’intelligenza artificiale. Il suo lavoro si articola principalmente intorno a tre obiettivi principali: intensificare la cooperazione in materia di innovazione, promuovere lo sviluppo inclusivo e rafforzare la governance collaborativa. I principi ispiratori sulla carta sono nobili: IA per il bene e per le persone, rispetto della sovranità, orientamento allo sviluppo, sicurezza e controllabilità, equità e inclusività, e cooperazione aperta. La guida è cinese, senza USA e senza Europa.

Cinque episodi, cinque angolature diverse (culturale, morale, redistributiva, statale-unilaterale, geopolitica-alternativa) ma un solo punto in comune: nessuno di questi attori, da solo, ha la legittimità o la lungimiranza per decidere da solo come va usata questa tecnologia.

Potremmo parlare ancora a lungo, ad esempio citando anche l’India, ma questo insieme di avvenimenti, commenti e pensieri non può che dirci una cosa: mai come nel caso dell’intelligenza artificiale ma in realtà anche parlando di algoritmi dei social e di altre tecnologie precedenti, l’impatto è talmente dirompente e trasformativo che non può essere totalmente lasciato all’arbitrio delle big tech e dei singoli stati, e noi tutti dobbiamo iniziare a essere coscienti di tutte le azioni e reazioni che si svolgono intorno a noi (anche perché c’è chi si approfitta delle distrazioni e dei vuoti).

Informarsi in modo responsabile è fondamentale, così come anche costruirsi una comprensione propria di come funzionano queste tecnologie perché sarà una capacità sempre più richiesta. E questo ci porta anche la seconda parte del discorso legata al mondo delle aziende.

SE IL QUADRO GEOPOLITICO E’ ANCORA IN PROGRESS, LA SITUAZIONE NELLE AZIENDE E’…PERFINO PEGGIORE!

Nel momento in cui guardiamo ai grandi trend della prima parte del 2026 se da un lato c’è un evidente impatto geopolitico e sociale di tutte le nuove tecnologie dall’altra mi è altrettanto chiaro come ci sia oggi un divario tra la promessa dell’intelligenza artificiale e la sua reale comprensione e adozione in azienda che cresce invece di diminuire.

Come scritto ormai tante volte, questo da un certo punto di vista è tutto spiegabile, dato che si tratta dell’ennesimo strato, seppure particolarmente dirompente in questo caso, che va ad aggiungersi sopra delle fondamenta tecnologiche, organizzative, culturali piuttosto deboli perché negli ultimi anni la continua evoluzione tecnologica ha dato il là a molti cambiamenti mai veramente del tutto metabolizzati e che ora chiedono il conto.

Prima di entrare nel merito, però è importante fare una sottolineatura, per quanto anche noi come clienti finali e privati utilizzatori abbiamo ancora i nostri limiti nella comprensione piena di queste tecnologie siamo comunque mediamente molto più avanti nella familiarità e soprattutto nelle aspettative rispetto alle nostre controparti che sono le aziende dietro ai nostri prodotti e servizi preferiti.

Un esempio che mi sembra perfetto, suffragato da varie ricerche uscite in queste ultime settimane, è quello del fashion e in particolare lusso dove tipicamente ti aspettiamo (e non senza ragione ragione) di avere una tecnologia invisibile e una tendenza dei clienti a sviluppare una relazione più fortemente umanizzata.

Tuttavia, tutte le ultime ricerche di Altagamma con Bain e con BCG, oltre che quella di Bain con Comité Colbert, ci dicono che i clienti sono, appunto, molto più pronti dei marchi rispetto all’uso dell’intelligenza artificiale.

Infatti, secondo Bain e Altagamma l’Intelligenza Artificiale è diventata rilevante nel buyer journey, con circa la metà dei consumatori di lusso utilizza l’IA per scoprire o confrontare prodotti e quasi tutti pianificano di continuare a usarla.

Anche per BCG l’AI è ormai strutturale nei clienti, non una moda:

• L’87% usa l’AI/GenAI ogni settimana, il 40% ogni giorno
  
• L’80% la usa già per informarsi sul lusso
  
• La fiducia dichiarata è sorprendente: uno score +29pp, quasi ai livelli del passaparola, doppia rispetto a social/influencer
  
• Il 62% si aspetta già l’uso di AI nei servizi del brand.

Infine, secondo Bain e Comité Colbert, l’adozione dell’IA aumenta notevolmente con la spesa, con i consumatori che spendono cifre molto elevate in testa all’utilizzo dell’IA negli acquisti di lusso.

Quindi, i brand che non integreranno l’IA rischiano l’irrilevanza e, come commentavo qui, non possono continuare a ignorare l’importanza di organizzare il proprio capitale semantico per renderlo visibile agli LLM e agli agenti.

Tuttavia se guardiamo ai dati dei report internazionali la capacità di sfruttare gli LLM per usi aziendali è ancora in divenire e le imprese di tutti i settori nel frattempo sentono già la pressione mediatica sugli agenti AI: l’82% dei membri della C-suite secondo Accenture prevede cambiamenti radicali entro il 2026, ma solo il 55% si sente pronto, mentre Deloitte documenta che il 74% delle aziende prevede di rilasciare agentic AI entro due anni, ma solo il 21% ha un modello di governance maturo per agenti autonomi. Ancora, secondo McKinsey il 62% delle aziende sperimenta agenti AI, ma solo il 23% li sta scalando. E anche i dati di Bain non raccontano molto di diverso.

Come prerequisito, tutti i tipi di aziende devono smettere di trattare la conoscenza come un sottoprodotto del lavoro quotidiano e iniziare a gestirla come un asset strategico, con ownership chiara, processi di aggiornamento e metriche di qualità. Non è un progetto IT, è una scelta di business.

Bisogna anche scegliere dove investire con criterio: non tutti i domini di conoscenza hanno lo stesso valore strategico. Identificare quelli critici, quelli che differenziano davvero l’azienda sul mercato, e iniziare da lì, in modo incrementale, è più efficace che cercare di mappare tutto in una volta.

C’è poi l’altro tema fondamentale dell’execution e dell’organizzazione a supporto che essa richiede. Il problema non è nuovo: la tecnologia risolve i problemi se viene usata per affrontare le giuste questioni e se c’è l’organizzazione interna e le condizioni adatte a supporto. Viceversa, più sono sofisticati gli strumenti e più essi tireranno fuori in modo impietoso i limiti sui dati disponibili, sulle difficoltà operative, sull’inadeguatezza delle infrastrutture tecnologiche preesistenti e sulla mancanza di obiettivi chiari.

Questo nodo si risolve, o non si risolve, nelle scelte organizzative quotidiane: chi ha il mandato di decidere, quanto velocemente le decisioni si traducono in azioni, quanto il gap tra intenzione e realizzazione viene tollerato o invece affrontato. Le organizzazioni devono essere progettate per agire, non per approvare, riducendo i livelli di consenso invece di moltiplicarli.

L’AI agentica ha reso questo gap visibile in modo impietoso, perché è una gara di chiarezza prima che di velocità.

Dalla governance tecnologica fino alla gestione delle diverse connessioni organizzative passando per la poca attendibilità dei job title oggi le organizzazioni fanno ancora fatica a metabolizzare davvero il cambiamento che i nuovi strumenti portano al modo di lavorare.

E c’è molto lavoro per i leadership team, mentre tutto questo sforzo sulla consapevolezza e le fondamenta dovrebbero aiutarci a gestire meglio l’approccio alla gestione economica dei nuovi strumenti, perché la AI non è gratis.

E’ una grande occasione di cambiamento, ma non è facile da applicare ai ritmi che la tecnologia tende ad imporre.

In conclusione dunque, questo primo scorcio di 2026 ci offre un mondo in cui è fondamentale avere gli strumenti per provare a interpretare, e non solo subire, le trasformazioni della tecnologia, senza entusiasmi immotivati o paure derivanti dalla non conoscenza.

Nel lavoro questa fluency è la congiunzione tra il sapere del (buon) management precedente e la tecnologia. Il manager (e il dipendente in genere) che ha tanti anni di esperienza e capisce come l’AI può ottimizzare i flussi diventa preziosissimo. Chi sa solo usare tool digitali ma non capisce davvero il business è vulnerabile. E chi conosce il business ma rifiuta di capire la tecnologia è destinato a diventare irrilevante.

Invece, un sano equilibrio, crea quello che potremmo chiamare il “lavoratore ibrido”: qualcuno che sa quando delegare all’AI, quando intervenire, quando fare un passo indietro per lasciare che il team (umano + AI) trovi la soluzione. Senza contare che sapere ci aiuta a mitigare il rischio di dipendere troppo da una singola tecnologia proprietaria.

Infine, nella vita di tutti i giorni dobbiamo mantenere una costante attenzione a quello che vediamo accadere (o non accadere) a livello geopolitico e far sentire la nostra voce con gli strumenti propri della democrazia, perché gli algoritmi non seguono una traiettoria inevitabile.

Ci aspetta un secondo semestre intenso, per cui buone vacanze!