di Andrea Maulini

Recentemente ho conosciuto una giovane donna di grandi capacità e belle speranze che lavora in
un’agenzia di comunicazione, il cui compito consiste sostanzialmente nell’addestrare Claude e Gemini a
comunicare al meglio. Così al meglio che è già stabilito che il suo lavoro verrà progressivamente affiancato
e infine sostituito proprio dagli strumenti che lei sta addestrando.

Allo stesso modo qualche tempo fa mi hanno mostrato un piano di gestione di una azienda (più di 300
pagine!!) realizzato interamente da Claude, e che riguardava tutte le componenti aziendali e tutte le aree,
dall’organizzazione al budget, al business plan, al piano di marketing e di comunicazione, fino ad arrivare al
piano editoriale e ai singoli post su ciascuno dei social. A prima vista, molto molto affascinante. Guardando
meglio, completamente piallato, non mi viene altro termine, da una rassicurante consequenzialità che
definirei a tutti gli effetti “prompt driven”.

O ancora, ad una cena mi è capitato di parlare con il direttore di una società che sviluppa proprio sistemi AI,
che mi ha detto, in tutta confidenza, che sta pensando di aprire un’altra azienda, se ricordo bene nel campo
delle minuterie metalliche. Infatti, a suo parere la stessa AI che lui, in questo momento, pensa di dominare,
fra pochi anni dominerà probabilmente tutta la sua azienda, lavorando meglio e in maniera decisamente
più economica di lui stesso e di tutto lo staff attuale.

Dall’altra parte, invece, in un’intervista inserita nel mio nuovo libro, Walter Quattrociocchi, Presidente del
corso di laurea in Data Science e Direttore del CDCS all’Università Sapienza di Roma, tra i massimi esperti di
AI a livello mondiale afferma che “c’è un limite architetturale, non c’è assolutamente la possibilità di
simulare il pensiero umano. I modelli automatici di apprendimento operano con flussi paralleli che cercano
la sequenza di parole più verosimile. Non c’è ‘intelligenza’ nel senso cognitivo e intenzionale del termine,
ma una buona ricombinazione statistica del linguaggio. Il guadagno della tecnologia non è aver creato
l’intelligenza, ma essere riusciti a far sembrare il linguaggio intelligente. La macchina non ‘allucina’, ma fa
esattamente quello che deve fare: creare un testo plausibile. Se, ad esempio, i dati di training alla macchina
sono intrisi di stereotipi, l’LLM ¹ riprodurrà inevitabilmente la visione stereotipale”.

Che cosa succederà allora in futuro (o già nel presente prossimo)? Vivremo in un mondo completamente
dominato dall’AI, magari sfuggita di mano agli stessi programmatori, come ci dicono alcune notizie recenti,
e che quindi dominerà non solo la comunicazione, ma tutte le dinamiche aziendali, e forse il mondo?
Oppure capiremo che è stata tutta una grande fascinazione, o forse una vera rivoluzione, però comunque
dominabile e gestibile, come in fondo sono state nel tempo altre rivoluzioni, tecnologiche, produttive,
anche politiche?

Io spero solo che il punto di arrivo di questo complicato processo non corrisponda a quello che stiamo
vivendo in questo periodo: dove, e parlo di comunicazione (uno dei settori in cui l’impatto dell’AI si vede di
più), piani editoriali, contenuti, grafiche, ancora di più strumenti di gestione del community management
sono anonimamente e deprimentemente uno uguale all’altro, nella logica if…then che guida da sempre la
programmazione dei computer, a partire dallo storico Visual Basic, e quindi anche la programmazione dei
sistemi AI.

Recentemente, ad esempio, un mio amico che si occupa di formazione ha deciso di chiedere
all’onnipresente Claude di preparare delle grafiche per la sua attività, con il risultato di ottenere delle figure perfettamente uguali a due suoi concorrenti che, evidentemente, avevano posto la stessa domanda, allo
stesso sistema, allo stesso modo. In più, mi permetto, veramente orrende. La cosa peggiore, dal mio punto
di vista, è che lui non è riuscito a tornare indietro e a riprogrammare quanto gli era stato fornito (a sua
parziale discolpa, non conosce e non capisce di comunicazione). Visto che alla sua domanda era stata data
quella soluzione, e solo quella, si è convinto che quella era l’unica risposta possibile al suo problema. Anche
se, come detto, era una risposta almeno triplice, ma probabilmente molto più ampia.

E quindi? Quindi occorre, a mio parere, come per tutto, usare ciò di cui siamo fortunatamente dotati e che
ci differenzia, e continuerà a differenziarci, dai sistemi di programmazione e di automatizzazione.

Parlo della testa, naturalmente, ma allargherei il discorso ai 3 cervelli che, secondo la recente teoria MBIt, o
delle intelligenze multiple, possediamo e che, almeno si spera, usiamo (o dovremmo usare):
– Testa (Cervello cranico): Gestisce la logica, il calcolo e la strategia. Analizza i dati e risolve i
problemi.
– Cuore (Cervello cardiaco): Regola i sentimenti, le relazioni e i valori. Fornisce la spinta emotiva e
l’empatia.
– Pancia (Cervello enterico): Comanda l’istinto, la sopravvivenza e il coraggio. Reagisce in modo
rapido e spontaneo.

Sono tre cervelli, e in generale tre vocazioni, che sono, penso, difficilmente copiabili e duplicabili dalle
macchine, e che comunque dobbiamo assolutamente allevare ed addestrare il più possibile, nella vita di
tutti i giorni, e sperabilmente anche sul lavoro.

Se invece affideremo i nostri piani di comunicazione, di gestione, di crescita della nostra azienda a questi
strumenti, che tra l’altro sono comunque molto pochi (secondo la stessa Chat GPT, i principali modelli di
funzionamento AI sono esattamente 10) allora avremo dei piani di comunicazione, di gestione, di crescita
tutti uguali, tutti con le stesse dinamiche, tutti che finiranno allo stesso modo.

Spoiler: male.

E’ una questione di prompt, dite? Seguendo la linea di quanto detto dal Professor Quattrociocchi, siamo
sicuri che chi programma un sistema AI lo farà nella maniera più oggettiva e aperta possibile, senza
influenzare in alcun modo, con le sue esperienze, convinzioni, vocazioni ciò che programma e come, e
quindi il risultato finale? Avete provato a chiedere ad un tool AI la veridicità di un’affermazione, poi la
veridicità dell’affermazione contraria e poi la conferma che, in fondo, nessuna delle due affermazioni è
vera?

Contro l’AI. A favore dell’AI. Né contro né a favore dell’AI. Appunto.

1 Gli LLM, o Large Language Model, sono modelli avanzati di intelligenza artificiale che comprendono, elaborano e generano testo simile a quello umano. Si basano su enormi quantità di dati testuali per imparare a riconoscere schemi, grammatica e contesto, e vengono utilizzati per compiti come la scrittura, la traduzione, la risposta a domande e la creazione di contenuti.