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title: "Per il beneficio di ognuno: L’IA secondo Maximo Ibarra e Andrea Prencipe"
description: Comprendere il meccanismo di funzionamento dell’intelligenza artificiale ne consente l’applicabilità e la governabilità, a patto che gli sforzi siano collettivi e distribuiti, dalla formazione accademica ai contesti di business.
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# [Per il beneficio di ognuno: L’IA secondo Maximo Ibarra e Andrea Prencipe](https://www.manpowergroup.it/lincmagazine/per-il-beneficio-di-ognuno-lia-secondo-maximo-ibarra-e-andrea-prencipe)

 Scritto da [Maximo Ibarra e Andrea Prencipe](https://www.manpowergroup.it/lincmagazine/author/maximo-ibarra-e-andrea-prencipe) | 15/01/25 9.12

*Comprendere il meccanismo di funzionamento dell’intelligenza artificiale ne consente l’applicabilità e la governabilità, a patto che gli sforzi siano collettivi e distribuiti, dalla formazione accademica ai contesti di business. Individuare nuove categorie di riferimento per questa tecnologia consentirebbe di apprezzarne al meglio le potenzialità, mitigandone al tempo stesso i rischi. Ne discutono Maximo Ibarra e Andrea Prencipe.*

**M.I. **Scoprire l’invisibile. È questa l’espressione che preferisco utilizzare quando parlo di intelligenza artificiale, una tecnologia che esiste – lo voglio sottolineare – da quasi settant’anni. L’intelligenza artificiale è un codice – algoritmo è il termine esatto – in grado di individuare connessioni tra dati. Un’azienda che si occupa di innumerevoli clienti ha ogni giorno a che fare con database di dimensioni importanti, che raccolgono informazioni sotto forma di testi, immagini, numeri, video. Questi dati sono grezzi e pertanto pressoché inutilizzabili. **L’intervento dell’intelligenza artificiale ne permette la lavorabilità, attraverso le connessioni che stabilisce e l’estrazione di significati rilevanti**.

L’IA è, per esempio, capace di stabilire che al verificarsi di specifici eventi i comportamenti di consumo di alcuni dei clienti dell’azienda cambiano, e cambiano in determinate direzioni. Questo è il cosiddetto *machine learning*. **Lo strumento tecnologico impara e lo fa attraverso un’analisi neuronale, simulando le attività che i neuroni svolgono all’interno del cervello umano**. La più recente evoluzione nel campo è l’IA generativa, attraverso la quale creiamo piattaforme che rielabo- rano il massiccio numero di dati e informazioni di cui sono alimentate (in modo autonomo, talvolta, se non sono strettamente regolate) per generare contenuti di varia natura. In questo momento le macchine stanno quindi cominciando a creare al posto dell’essere umano, dopo circa 300.000 anni dalla sua comparsa. È interessante osservare quali siano dal punto di vista di organizzazioni, aziende e istituzioni le applicazioni di questa tecnologia. **L’IA può aumentare la produttività e l’efficienza dei business, automatizzando alcuni dei compiti più ripetitivi e dispendiosi del ciclo produttivo; è in grado di migliorare la relazione con i clienti, intervenendo nelle diverse fasi di *customer care*; si inserisce nei processi di ricerca e sviluppo, accelerando l’ideazione di nuove soluzioni o servizi**. **Dal mio punto di vista, però, l’impulso più significativo è quello legato all’individuazione di strategie innovative a beneficio dell’intera comunità**. L’IA può, per esempio, analizzare i dati geologici e atmosferici di un determinato territorio ed evidenziare le aree soggette a un maggiore rischio idrogeologico, consentendo così alle istituzioni di intervenire in maniera preventiva, mirata ed efficace.

**Secondo le più recenti stime, circa il 45 per cento delle ore lavorate in futuro sarà legato all’utilizzo dell’intelligenza artificiale, e da qui ai prossimi cinque anni oltre il 60 per cento dei lavori che andremo a svolgere oggi ancora non esiste**: il ritmo di crescita di questa e altre tecnologie dirompenti impone, quindi, una riflessione sulla formazione, sull’*upskilling*, il *reskilling *e il *long life learning *del personale. Gli attori coinvolti nella cosiddetta ingegneria sociale – dalle istituzioni ai grandi protagonisti economici – non possono perciò farsi trovare impreparati, soprattutto guardando al contesto europeo, in cui il calo demografico e l’invecchiamento della popolazione incidono particolarmente.

**A.P.** La letteratura sull’innovazione è sempre stata in grado di fornirci delle categorie attraverso cui analizzare le nuove tecnologie che di volta in volta facevano la loro comparsa, dall’elettricità alla macchina a vapore, arrivando fino a Internet. Il loro meccanismo di funzionamento era piuttosto semplice, oserei dire lineare: dalla fase di sperimentazione si passava al momento definito di *dominant design*, in cui un’in- frastruttura unica, un prodotto definito andava a imporsi nel mercato e nella società. Applicare questo metodo all’intelligenza artificiale sembra impossibile e si rischierebbe di limitarne la portata. **Per la loro capacità generativa, le macchine intelligenti differiscono dalle tecnologie a cui siamo stati abituati finora, portandomi a definire le attuali circostanze come rivoluzionarie**. Ci troviamo di fronte, metaforicamente parlando, a dei “pappagalli stocastici”: **l’IA, infatti, ripete quello che noi già sappiamo in maniera stocastica, ovvero facendo affidamento su previsioni statistiche e massimizzando la possibilità che a un certo input ne faccia seguito proprio un altro**.

**Dal punto di vista accademico credo sia giunto il momento di abbandonare l’antitesi tra cultura tradizionale – analogica, per così dire – e cultura digitale, convincendoci che siamo nell’era, come sostiene Ivano Dionig**i (*ndr*: ex Rettore dell’Università di Bologna), **dell’*et-et***. L’IA può essere un valido strumento di accompagnamento per gli studenti e i professori, per rivedere e rivisitare i metodi di apprendimento e valutazione – una sorta di co-pilota, che ci accompagna lungo il percorso e ci può fornire soluzioni alternative. **È necessario, però, investire in alfabetizzazione per questa tecnologia, lungo tutta la filiera educativa e non solo nei settori STEM**. Le capacità tecniche saranno fondamentali, ma la formazione umanistica consentirà di governare tale tecnologia. Secondo Edward Wilson, biologo statunitense, «siamo caratterizzati da emozioni paleolitiche, istituzioni medievali e tecnologie semidivine». È tempo di cambiare, arrivando a colmare questo gap.

Il presente articolo è tratto dall’edizione 2024 di LINC, “Post Realtà”, uscita lo scorso giugno. L’immagine di copertina è una delle illustrazioni 3D realizzate da Studio Cirasa per l’occasione. [Scarica il magazine completo qui](https://www.manpowergroup.it/lincmagazine/2024/06/24/linc-24-post-realta)

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*Maximo Ibarra è Amministratore Delegato di Engineering. Già Rettore dell’Università LUISS Guido Carli, Andrea Prencipe è Economista.*

 

 

 

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