Cosa significa vivere in un mondo che accelera sempre più?
Con Riccardo Bovetti esploriamo l’equilibrio tra impresa, accademia e società nell’era dell’intelligenza artificiale.
Dalla metafora dell’accelerazione alla governance “micro, meso, macro”, fino al ruolo del regolamento europeo, un viaggio lucido tra etica, responsabilità e innovazione. Un episodio per capire che correre non basta: serve sapere dove stiamo andando.
Link utili
Trascrizione
Davide: Ciao a tutti, benvenuti a una nuova puntata del Cantiere AI Podcast. Oggi con noi c'è Riccardo Bovetti, nella triplice veste di partner in una società di consulenza, ricercatore pratico che collabora quotidianamente come cyborg e centauro, e professore a contratto presso varie università italiane ed estere. Riccardo, è da parecchi anni che ti occupi di ricerca e divulgazione nell'ambito AI. Da dove è partita questa tua passione?
Riccardo Bovetti: Nasce dal mio background accademico: sono un informatico e la mia specializzazione era volta verso la logica matematica e la semantica dei linguaggi naturali. Mi sono laureato nel 1996, in un'epoca in cui era difficile mettere in pratica queste cose per via dei limiti elaborativi degli strumenti di allora. Però la passione nasce dalla consapevolezza che lo sviluppo della tecnologia è parte dell'umanità; avevo il desiderio di capire e governare questi nuovi oggetti tecnologici. Nel mio percorso ho sempre cercato di unire tre componenti: la curiosità, la conoscenza tecnica (che reputo irrinunciabile per un professionista) e la divulgazione.
Fabio: Noi abbiamo notato che la velocità degli aggiornamenti si sta facendo sempre più rapida. Questa velocità ti dà una sensazione positiva di esaltazione o negativa di ansia?
Riccardo Bovetti: Correggerei subito il termine "velocità" con "accelerazione". Noi siamo assolutamente capaci di gestire la velocità: siamo seduti su una palla che gira velocissima e non ci dà alcun fastidio. Quello che mi lascia un senso di ansia è l'accelerazione con cui questi fenomeni si stanno susseguendo in modo esponenziale. Questa propensione a seguire l'hype ci sta facendo perdere la capacità di comprendere i meccanismi di funzionamento di base.
Davide: È un tema che ci torna spesso: più acceleriamo, più diventa importante staccare tutto e rimettere le basi e il senso critico per non perdere la rotta. Visto che hai una doppia veste, ti sembra che questa accelerazione venga gestita nello stesso modo tra l'università e il mondo aziendale?
Riccardo Bovetti: In modo radicalmente diverso. Il tempo dell'impresa è breve e in un contesto imperfetto: si applica la regola dell'80/20 e si fa dominare la FOMO (Fear Of Missing Out) per paura di subire svantaggi economici. I tempi dell'accademia, invece, sono lunghi: ci si basa sulla peer review e c'è un grande bagaglio filosofico attorno a queste tecnologie. I concetti alla base degli LLM (Large Language Models) e del ragionamento artificiale si studiavano nei laboratori accademici da decine di anni. Mancava però il trasferimento tecnologico verso l'impresa.
Fabio: Parlando proprio di governance aziendale, avevamo letto di un tuo framework chiamato "micro, meso, macro". Ce lo puoi raccontare?
Riccardo Bovetti: Uso la metafora del buon vino: per berlo hai bisogno di un sommelier, di una cantina e di un disciplinare. Il sommelier è la visione micro: l'alfabetizzazione dei singoli utenti e la loro capacità di discriminare se usare o meno certe piattaforme in autonomia. La cantina è la componente meso: le risorse a disposizione e la "postura" che l'azienda decide di avere nei confronti della trasformazione tecnologica. Il disciplinare è la visione macro: le regole del gioco generali. Noi europei siamo fortunati ad avere regole definite in anticipo come l'AI Act, perché se ti piace giocare in un campo rettangolare, non puoi pretendere di giocare in un campo a triangolo!. Servono tutti e tre i livelli per un'assunzione di responsabilità reale.
Davide: Nella tua esperienza di consulente in azienda, quali fattori favoriscono o impediscono l'entrata di questa consapevolezza?
Riccardo Bovetti: Spesso si impedisce l'adozione imponendo un approccio puramente normativo, con checklist formali fatte solo per spostare la responsabilità a causa della paura. Nella nostra cultura italiana, abituata a svicolare dai vincoli, questo crea la cosiddetta Shadow AI, ovvero utilizzi non conformi e sommersi. Quello che invece aiuta è capire che la responsabilità rimane in capo alla persona che guida il processo, anche se l'esecuzione del task è delegata alla macchina. Serve un'adozione organizzativa: bisogna darsi una matrice RACI chiara sui confini di responsabilità, evitando l'eccesso ingegneristico di creare "comitati per decidere il prossimo meeting".
Fabio: Dal punto di vista economico e del vantaggio competitivo, come si giustifica l'adozione?
Riccardo Bovetti: Due studi recenti, uno danese e uno americano, hanno misurato la discrepanza tra l'adozione bottom-up e quella top-down. I singoli utilizzatori dichiarano risparmi di tempo intorno al 40% per metà dei loro task. Ma se andiamo a guardare i dati globali aziendali dichiarati sull'impatto sui salari (wage and salary) e sui risparmi, il numero è zero. Perché? Perché manca la cerniera di collegamento tra le iniziative dal basso e l'organizzazione. Inoltre, secondo Forbes, il 66% degli utilizzatori americani ammette di non essere sufficientemente preparato o consapevole. C'è ancora uno stigma socioculturale da superare.
Davide: Notiamo un forte scollamento. Noi esperti siamo in una "bolla" dove inseguiamo l'ultimo benchmark, mentre le persone normali si trovano l'AI integrata in WhatsApp da un giorno all'altro, senza capire bene cosa sia.
Riccardo Bovetti: È stato un enorme esperimento sociale, lanciato a livello pubblico senza farsi troppi problemi. C'era bisogno di fare il fine-tuning per allineare l'AI ai valori umani (human behavior e human value). Hanno distribuito l'oggetto gratuitamente per usare l'interazione degli esseri umani come forza lavoro e correggere il tiro. È stato un grande investimento iniziale per le aziende tecnologiche.
Fabio: Le aziende per integrare l'AI dovranno prima essere costrette a digitalizzarsi completamente?
Riccardo Bovetti: Non riesco a immaginarmi un percorso che non preveda prima una razionalizzazione dei dati. Serve costruire una tassonomia chiara e un'ontologizzazione della conoscenza. Le nuove evoluzioni portano verso i Large Reasoning Models (LRM), con logiche inferenziali e probabilistiche. Ma la nostra intelligenza si basa sull'interazione col contesto. Se le aziende non hanno i propri dati ben organizzati come contesto di riferimento, non creano intelligenza. È come voler praticare la coltura idroponica: puoi anche piantare il seme senza la terra, ma ti servono comunque i nutrienti di sintesi per farlo crescere.
Davide: Faccio una domanda di dettaglio: una soluzione come Microsoft Graph con Copilot, che pesca direttamente dai documenti aziendali, può risolvere questo problema?
Riccardo Bovetti: In teoria assolutamente sì, ed è un bel valore aggiunto per demistificare le paure su sicurezza e privacy. Ma c'è sempre un passo indietro da fare: se le tue informazioni interne sono inconsistenti, contraddittorie o strutturate male, la qualità del risultato sarà scarsa. La qualità del dato determina sempre il risultato.
Fabio: L'aver messo l'AI nelle tasche di tutti i consumatori è stato un grande acceleratore, giusto?
Riccardo Bovetti: Sì, ma ha anche trasmesso un messaggio fuorviante. Le persone pensano di poter fare tutto banalizzando lo strumento, con l'idea del "pago 20 dollari e faccio tutto io". Uso spesso la curva di Kübler-Ross per l'elaborazione del lutto: all'inizio c'è il rifiuto e l'IT aziendale dice "non lo useremo mai". Poi si cade nella "valle della disperazione", dove capisci che la macchina può fare molto ma tu non sai come tirarlo fuori. E infine nascono i comportamenti virtuosi e l'interazione matura.
Davide: Nel modo in cui utilizzi l'intelligenza artificiale, ti ritrovi più nel concetto di Centauro o di Cyborg?
Riccardo Bovetti: Da quando è uscito ChatGPT nel novembre 2022, uso un'ibridazione di entrambe le modalità. Questi due modelli sono stati ben definiti da Ethan Mollick nel suo libro Co-Intelligence. Il Centauro divide i compiti a priori: assegni all'algoritmo i task routinari o data-driven, lui li esegue e tu integri il risultato. Il Cyborg (o cybermate) invece fa sfumare i confini dell'interazione in una vera collaborazione. È perfetto per la creatività divergente: io sono un accumulatore seriale di conoscenza dal 1999 e uso l'approccio Cyborg per rielaborare i miei vecchi archivi digitali, scoprendo correlazioni incredibili, come quelle tra il processo generativo dei Transformer e la musica concreta degli anni '50. Non c'è mai una partenza dall'AI, si parte sempre dall'umano.
Fabio: Arriviamo alle nostre ultime tre domande! Il libro ce lo hai appena citato, quindi andiamo a recuperare Co-Intelligence di Ethan Mollick.
Riccardo Bovetti: Aggiungo che di Mollick è utilissima anche la newsletter One Useful Thing, dove fa ottimi benchmark tra i diversi tool.
Davide: Un tool o un prompt che usi più spesso?
Riccardo Bovetti: È difficile scegliere con questa accelerazione. Se devo scrivere testi articolati e complessi, trovo che Claude sia migliore a parità di prompt. Se invece volete un vero "parco giochi", un kindergarten per smanettoni in cui sperimentare con grandissima libertà, vi consiglio Google AI Studio.
Fabio: L'ultima domanda: un podcast, un film o un media da consigliare?
Riccardo Bovetti: C'è un ottimo podcast del New York Times, molto accessibile in lingua inglese. Ma vi lascio con una "challenge": andate su YouTube e guardatevi le Bologna Lectures di Luciano Floridi. Sono una dozzina di lezioni di un paio di anni fa che spaziano dalle basi della filosofia della scienza fino all'etica applicata al digitale. Aprono scenari di consapevolezza profondi sulla responsabilità e sui rischi di questo nuovo mondo.
Davide: Bellissimo consiglio. Grazie mille per la disponibilità, Riccardo!
Riccardo Bovetti: Grazie a voi!