Nelle piccole imprese italiane l’intelligenza artificiale ha smesso di essere una questione puramente teorica. Scrive e-mail, prepara preventivi, riassume documenti, analizza dati. Le aree in cui viene impiegata di più sono il marketing e la comunicazione, al 54%, e l’analisi dei dati a supporto delle decisioni, al 53%, seguite dalle vendite e dalla gestione clienti al 39% e dall’amministrazione al 31%.

Il punto è in quale forma. Dopo due anni di discussione pubblica sull’argomento, nella grande maggioranza delle PMI l’intelligenza artificiale resta un esperimento individuale. Lo conferma la spesa: il 69% delle imprese ha investito meno di 5.000 euro negli ultimi dodici mesi, e in un caso su quattro non ha sostenuto alcun costo diretto. Nessuna delle PMI intervistate ha superato i 50.000 euro.

Dove l’AI è arrivata e dove no: i settori e i territori

Il quadro nazionale aiuta a capire perché. Secondo i dati Istat, nel 2025 l’intelligenza artificiale corre nei comparti che vivono di informazione e conoscenza: la usa regolarmente il 51% delle imprese dei servizi di informazione, il 37% delle telecomunicazioni, il 36% delle attività professionali e tecniche, il 33% dell’energia. Scende invece nei settori che fanno la struttura produttiva italiana e che sono anche quelli a più alta densità di piccole imprese: il commercio si ferma al 18%, la manifattura al 15%, l’alloggio e la ristorazione al 12%, le costruzioni al 10%. Fra il primo e l’ultimo comparto ci sono quaranta punti.

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La geografia racconta una storia diversa. L’adozione va dal 19% del Nord Ovest al 18% del Nord Est, scende al 15% nel Centro e al 12% nel Mezzogiorno: sette punti fra l’area più avanzata e quella più arretrata. Sembra molto, ma è cinque volte meno del divario che separa le grandi imprese dalle PMI, che nel 2025 ha raggiunto i 37 punti.

C’è però un movimento che merita attenzione. Nel giro di un solo anno il Nord Ovest è passato dall’8,9% al 19,3%, più che raddoppiando la propria quota e crescendo più della media nazionale, ferma a poco più di otto punti di incremento. Il divario territoriale è oggi contenuto, ma si sta allargando: le aree che erano già avanti stanno accelerando più in fretta delle altre.

Il beneficio c’è, ma non è ancora un beneficio economico

Il vantaggio più citato dalle PMI è il miglioramento della qualità del lavoro o del servizio, segnalato dal 46% delle imprese. Molto più indietro vengono i benefici che si vedono in bilancio: il 16% indica una riduzione dei costi effettivamente sostenuti, il 7% un aumento dei ricavi. Un altro 46% dichiara che è troppo presto per valutare.

Quando si chiede di quantificare quel beneficio in euro, il quadro si fa ancora più netto. Sul totale delle imprese, il 31% non è in grado di stimarlo o ritiene sia troppo presto per farlo e il 15% dichiara che un beneficio economico rilevabile non c’è. Una cifra la indica poco più di un’impresa su due: il 38% resta sotto i 20.000 euro l’anno, il 16% supera quella soglia.

Sul tempo vale lo stesso. Il 46% delle imprese non se la sente di stimare quante ore l’intelligenza artificiale faccia risparmiare in una settimana tipo. Un numero lo indica l’altra metà: il 31% fra le cinque e le venti ore, il 23% meno di cinque. Le imprese percepiscono un miglioramento, ma non lo sanno ancora tradurre in euro.

L’organizzazione non si è mossa, e nemmeno le competenze

Sull’organizzazione, invece, non è successo quasi nulla. Il 62% delle imprese non segnala conseguenze significative su mansioni, ruoli e organici. Solo il 7% ha riorganizzato mansioni e responsabilità, il 15% ha affidato il tema a una persona già in organico e il 30% si è appoggiato a specialisti esterni.

Lo stesso vale per le competenze. Il 46% delle imprese non ha speso nulla in formazione sull’AI negli ultimi dodici mesi: una metà di queste non ha svolto alcuna attività, l’altra si è affidata ad affiancamento interno e autoformazione senza costi diretti. Chi ha investito lo ha fatto con cifre contenute: il 23% fino a mille euro, un altro 23% fra mille e cinquemila, appena l’8% oltre.

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Il riflesso si vede sul tempo liberato. Il 60% delle imprese lo destina ad attività a maggior valore svolte dalle stesse persone e il 23% a gestire più lavoro senza nuove assunzioni. Ma il 31% dichiara che quel tempo non è stato reimpiegato in modo riconoscibile. Ed è anche la ragione per cui solo l’8% delle imprese misura il ritorno economico dell’intelligenza artificiale con indicatori definiti e rilevazioni periodiche, mentre il 46% dichiara di voler iniziare entro i prossimi dodici mesi.

“Un’ora liberata che nessuno reimpiega non è un risparmio, – spiega Fabio Papa, docente di economia e fondatore di I-AER – la persona resta in azienda, lo stipendio si paga lo stesso, il costo in bilancio no cambia. E non c’è molto da misurare finché il modo di lavorare resta quello di prima”.

Il freno non è quello che si pensa

Sul perché l’adozione resti sperimentale, l’indagine smentisce la spiegazione più diffusa. Le statistiche nazionali indicano da anni le competenze come primo ostacolo; per le imprese interpellate da I-AER il primo timore è un altro. Due PMI su tre indicano la riservatezza e la sicurezza dei dati, davanti alle competenze interne, al 54%, e alle difficoltà di integrazione con i software e i processi già in uso, al 46%.

I costi di adozione si fermano al 22%.

Accanto a questo arriva però il risultato più scomodo dell’indagine: solo il 4% delle imprese ha una policy scritta e comunicata sull’uso dell’intelligenza artificiale. Il 38% dichiara di averne una in fase di definizione, una su tre ammette di non avere alcuna regola, le altre si sono limitate a indicazioni verbali.

Il modo in cui gli strumenti entrano in azienda completa il quadro. Nella maggioranza dei casi è l’impresa a fornirli, ma solo ad alcune figure o funzioni: accade nel 54% dei casi, mentre appena l’8% li mette a disposizione di tutti i collaboratori interessati e il 23% ha scelto una soluzione installata su propri server o in un ambiente riservato. Nel 39% delle imprese, però, si lavora con account personali, e in gran parte dei casi senza che esista una regola sull’autorizzazione.

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“Due imprese su tre mettono la riservatezza dei dati al primo posto fra i timori. Sul totale, appena il 4% ha scritto un documento su che cosa si possa caricare e che cosa no. Il rischio è dichiarato con lucidità, le regole per presidiarlo quasi non esistono”, osserva Papa.

Il tema ha smesso di essere teorico il 2 agosto 2026, quando è entrata in applicazione generale la normativa europea sull’intelligenza artificiale, che stabilisce obblighi anche per chi questi strumenti si limita a utilizzarli. Nessuna impresa, però, la considera un freno: il 23% la giudica una garanzia, il 30% condivisibile nei principi ma onerosa nell’applicazione, il 31% non ne ha ancora risentito alcun effetto
pratico. Il 15% dichiara di non conoscerne il contenuto.

Nelle PMI non c’è una questione generazionale

C’è poi un risultato che contraddice un luogo comune molto diffuso. Sull’età dei collaboratori il 37% delle imprese osserva un interesse maggiore fra i più giovani, ma il 53% non rileva differenze significative, o le considera variabili e non riconducibili a una fascia anagrafica. Nessuna indica i collaboratori più anziani come i meno interessati.

Anche sui timori il quadro è diverso da quello raccontato. Due imprese su tre osservano nei propri collaboratori interesse e disponibilità a utilizzare questi strumenti; una su tre segnala preoccupazione per la difficoltà di apprendere nuove competenze, il 15% dubbi sull’utilità o sull’affidabilità degli strumenti e un altro 15% indifferenza. Solo il 7% riferisce timori sulla tenuta del posto di lavoro.

“Nelle piccole imprese la paura non è di essere sostituiti: è di non riuscire a stare dietro. È una differenza che cambia tutto, perché a quel timore non si risponde comprando nuove tecnologie ma con la formazione. Ed è esattamente la voce su cui quasi metà di queste imprese non ha speso un euro”, nota Papa.

Le conclusioni

L’intelligenza artificiale è arrivata nelle PMI italiane e vi è arrivata in fretta, ma si è fermata sulla soglia dell’organizzazione. Viene usata da quasi tutti e integrata quasi da nessuno, migliora il lavoro senza ancora migliorare i conti, e non ha modificato né le mansioni né gli organici né le competenze di chi quel lavoro lo svolge.

Non è un problema di tecnologia e nemmeno, a questo stadio, di risorse: la spesa dichiarata è ovunque contenuta e nessuna impresa indica i costi come ostacolo principale. È un problema di passaggio da strumento personale a processo aziendale, e quel passaggio richiede decisioni che nessuna tecnologia può prendere al posto dell’imprenditore: quali attività ridisegnare, dove far confluire il tempo che si libera, quali informazioni possono uscire dall’azienda e quali no.

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È anche la ragione per cui il ritardo delle PMI non si recupera comprando: chi usa questi strumenti da più tempo non ha acquistato un vantaggio, lo ha costruito capendo quali attività reggono l’automazione e quali no. È un apprendimento che richiede mesi di prove sui propri processi, e in quei mesi la distanza fra chi ha cominciato e chi no continua ad allargarsi.

Nel frattempo resta aperto il fronte più scoperto. Fra le imprese interpellate, i dati che escono dall’azienda sono il rischio più citato, e le regole scritte per governarlo la voce meno diffusa di tutta l’indagine. È una sproporzione che la normativa europea, ora pienamente applicabile, rende difficile mantenere ancora a lungo.

“Lo strumento – conclude Papa – è uguale per tutti e costa poco: non è lì che si decide chi guadagnerà da questa tecnologia. Si decide ridisegnando i processi, reimpiegando efficacemente le ore liberate e codificando le regole per il trattamento dei dati in azienda. Il vantaggio competitivo non nasce dall’intelligenza artificiale: nasce da chi la sa governare”.

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Il commento

C’è una data che dovrebbe togliere il sonno ai governi, ai banchieri centrali, ai vertici delle grandi aziende tecnologiche. E, a pensarci bene, anche a ciascuno di noi. Il 2030. Mancano poco più di tre anni. Un tempo brevissimo, se paragonato alla portata della trasformazione che ci attende. Perché entro quella data potremmo trovarci di fronte a un problema che oggi viene discusso soprattutto nei laboratori di ricerca e negli ambienti della cybersicurezza, ma che riguarda direttamente la tenuta dell’economia mondiale: la possibilità che le tecnologie sulle quali abbiamo costruito la fiducia digitale diventino improvvisamente vulnerabili.

Non sto parlando soltanto di Bitcoin. E neppure dell’ennesima bolla finanziaria pronta a scoppiare. Il problema è molto più profondo. Riguarda la possibilità di dimostrare che un pagamento è autentico, che una transazione è stata autorizzata dal legittimo proprietario, che una comunicazione riservata non è stata intercettata, che un ordine impartito attraverso una rete informatica proviene effettivamente da chi sostiene di averlo inviato. In altre parole, riguarda qualcosa che abbiamo imparato a considerare scontato: la fiducia nei sistemi digitali.

Per capire la gravità della questione bisogna partire da una constatazione. Negli ultimi vent’anni abbiamo trasferito una parte crescente della nostra esistenza dentro infrastrutture informatiche che funzionano grazie alla crittografia. Il denaro, le identità, le comunicazioni, i contratti, i segreti industriali. Tutto è protetto da sofisticati sistemi matematici che rendono estremamente difficile, per i computer tradizionali, violare determinate chiavi di sicurezza. Il punto è che questa protezione non è una legge di natura. Dipende dalla capacità di calcolo disponibile. E quella capacità sta cambiando.

L’intelligenza artificiale accelera la ricerca, individua vulnerabilità, automatizza gli attacchi. Il quantum computing promette di fare qualcosa di ancora più radicale: risolvere problemi matematici che oggi consideriamo praticamente impossibili. La combinazione delle due tecnologie potrebbe cambiare le regole della sicurezza digitale.

Prendiamo Bitcoin. La blockchain è stata presentata per anni come una delle innovazioni più sicure mai concepite. Un registro distribuito, non controllato da un’autorità centrale, nel quale le transazioni vengono validate attraverso meccanismi crittografici. Una costruzione ingegnosa, che ha resistito a numerosi attacchi e ha alimentato un intero universo finanziario. Eppure anche questa architettura ha un punto vulnerabile. Le firme digitali utilizzate per autorizzare le transazioni si basano su algoritmi che un computer quantistico sufficientemente potente potrebbe compromettere. In particolare, potrebbe risalire da determinate chiavi pubbliche alle corrispondenti chiavi private, consentendo a un aggressore di disporre di fondi che non gli appartengono.

Non significherebbe cancellare magicamente la blockchain. Significherebbe mettere in discussione la prova stessa della proprietà digitale. Che, per una moneta nata per eliminare la necessità di fidarsi di un intermediario, sarebbe un paradosso devastante. Il problema non è fantascientifico. Nel marzo 2026 Google Quantum AI ha pubblicato una ricerca che ridimensiona le risorse teoricamente necessarie per compromettere la crittografia a curve ellittiche utilizzata anche dalle criptovalute. Non significa che oggi qualcuno possa violare Bitcoin. Significa, però, che la distanza tecnologica da quel risultato potrebbe essere inferiore a quanto si pensava. E qui nasce una domanda inquietante. Che cosa accadrebbe se un giorno venisse annunciato che una macchina è riuscita a ricavare una chiave privata da una chiave pubblica?

Non servirebbe aspettare furti su larga scala. Basterebbe la notizia. I mercati comincerebbero a interrogarsi sulla sicurezza dei patrimoni custoditi nei portafogli digitali. Gli operatori dovrebbero distinguere gli indirizzi vulnerabili da quelli protetti. Le piattaforme sarebbero costrette ad accelerare aggiornamenti delicatissimi. La fiducia, che nel sistema finanziario è importante quanto il capitale, subirebbe un colpo difficilmente quantificabile.

Ma sarebbe un errore fermarsi alle criptovalute. Il vero rischio è che Bitcoin rappresenti soltanto il primo campanello d’allarme di una crisi molto più estesa. Pensiamo ai sistemi di pagamento. Ogni giorno miliardi di operazioni attraversano una rete mondiale fatta di banche, circuiti di carte, piattaforme digitali, infrastrutture interbancarie e sistemi di regolamento. Non tutti utilizzano gli stessi algoritmi e non tutti presentano le medesime vulnerabilità. Ma molti dipendono, direttamente o indirettamente, da protocolli crittografici che dovranno essere aggiornati per resistere ai futuri computer quantistici. Se la transizione non avvenisse in tempo, il problema potrebbe diventare sistemico. Non perché un computer quantistico sarebbe automaticamente capace di svuotare ogni conto corrente. Sarebbe una rappresentazione sbagliata. Ma perché la compromissione di componenti critiche dell’autenticazione e delle comunicazioni potrebbe mettere in difficoltà intere catene di pagamento, costringendo gli operatori a sospendere servizi, sostituire certificati, verificare transazioni e ripristinare la sicurezza.

Immaginiamo per un istante una grande infrastruttura finanziaria costretta a fermarsi per verificare l’affidabilità delle proprie chiavi crittografiche. I bonifici internazionali rallentano. Le imprese incontrano difficoltà nei regolamenti. Le banche devono gestire un’ondata di richieste e controlli. I mercati reagiscono all’incertezza. Le catene di fornitura, che già oggi dipendono da pagamenti tempestivi e flussi informativi continui, subiscono nuove interruzioni.

È uno scenario, non una previsione. Ma è uno scenario che chi governa la finanza non può permettersi di ignorare. E c’è un aspetto ancora più delicato. La sicurezza nazionale. Siamo abituati a pensare alla guerra attraverso carri armati, missili, droni e sistemi di difesa. Ma un esercito moderno è anche una gigantesca organizzazione digitale. Deve pagare personale e fornitori, trasferire risorse, acquistare componenti, gestire informazioni riservate, proteggere comunicazioni e autenticare ordini.

Le criptovalute sono già entrate nell’economia dei conflitti, attraverso donazioni, trasferimenti transfrontalieri, finanziamenti e circuiti alternativi utilizzati anche per aggirare restrizioni finanziarie. Questo non significa che gli eserciti paghino ordinariamente i propri soldati in Bitcoin: non ci sono elementi per considerarla una pratica generalizzata. Significa però che gli asset digitali sono ormai parte dell’infrastruttura finanziaria che circonda la guerra. E se la crittografia che protegge queste operazioni diventasse vulnerabile, le conseguenze potrebbero andare ben oltre la perdita di denaro.

Un sistema militare deve poter essere certo dell’identità di chi impartisce un comando, dell’integrità di un messaggio e della riservatezza di un’informazione. Un avversario capace di compromettere alcuni di questi meccanismi potrebbe ottenere vantaggi strategici enormi. La sicurezza delle comunicazioni e quella delle transazioni finanziarie appartengono, sotto questo profilo, alla stessa famiglia di problemi. Esiste poi un pericolo meno appariscente, ma forse ancora più insidioso. È la possibilità che informazioni cifrate vengano intercettate oggi e conservate in attesa di poterle decifrare domani. I tecnici lo chiamano harvest now, decrypt later. Significa che un segreto industriale, un documento diplomatico o una comunicazione militare sottratti nel 2026 potrebbero diventare leggibili negli anni successivi, quando saranno disponibili strumenti di calcolo adeguati. Il futuro, insomma, potrebbe compromettere retroattivamente la sicurezza del presente.

A questo punto la domanda diventa inevitabile. Come ci salviamo? La risposta è, almeno in parte, dentro la stessa rivoluzione tecnologica che genera la minaccia. Il quantum computing non è soltanto un potenziale strumento di attacco. Può contribuire allo sviluppo di nuove tecnologie di comunicazione e sicurezza. Ma soprattutto ci obbliga a compiere un passaggio che non possiamo più rimandare: abbandonare progressivamente gli algoritmi vulnerabili e adottare una crittografia post-quantistica. Non occorre aspettare l’arrivo di un computer quantistico sufficientemente potente per farlo. Anzi, sarebbe il peggior errore possibile. Nel 2024 il National Institute of Standards and Technology americano ha approvato i primi tre standard fondamentali di crittografia post-quantistica, progettati per resistere anche agli attacchi dei futuri computer quantistici. Il Regno Unito ha indicato il 2035 come orizzonte per completare la migrazione dei sistemi. Il lavoro, dunque, è già cominciato.

Ma aggiornare un algoritmo non è come sostituire un’applicazione sul telefono. Bisogna intervenire su reti bancarie, software, dispositivi, infrastrutture pubbliche, sistemi industriali e apparati che possono rimanere operativi per decenni. Occorrono investimenti, competenze, test e soprattutto coordinamento.

Ed è qui che la questione tecnologica diventa politica, nel senso più alto del termine. Nessun Paese può mettere in sicurezza da solo un’economia che funziona attraverso reti globali. Non possono farlo gli Stati Uniti, nonostante la loro supremazia in molti segmenti dell’innovazione digitale. Non può farlo la Cina, pur disponendo di enormi capacità di ricerca e investimento. Non può farlo l’Europa, che possiede competenze scientifiche e industriali importanti ma soffre di frammentazioni e dipendenze tecnologiche.

Se una banca europea aggiorna i propri sistemi, ma continua a dialogare con infrastrutture vulnerabili in altre parti del mondo, il problema non è risolto. Se una catena industriale protegge i propri dati ma i fornitori non fanno altrettanto, resta esposta. Se le infrastrutture civili e militari adottano standard incompatibili, la sicurezza rischia di trasformarsi in una nuova forma di isolamento.

Serve allora qualcosa che oggi può sembrare quasi utopistico: una grande alleanza internazionale per la sicurezza crittografica. Un accordo che coinvolga Stati Uniti, Cina, Unione europea e le altre principali potenze tecnologiche. Non per condividere segreti militari o rinunciare alla competizione strategica, ma per individuare standard interoperabili, procedure di certificazione, tempi di transizione e meccanismi di gestione delle vulnerabilità. Un terreno comune sul quale la rivalità geopolitica non impedisca la protezione delle infrastrutture civili essenziali.

È difficile? Certamente. I rapporti tra Washington e Pechino sono segnati dalla competizione tecnologica. L’Europa cerca faticosamente una propria autonomia digitale. Il controllo dei semiconduttori, delle tecnologie quantistiche e dell’intelligenza artificiale è diventato una questione di potere. Ma proprio per questo la cooperazione è necessaria. Ci sono infrastrutture che nessuno ha interesse a vedere collassare. Il sistema dei pagamenti internazionali è una di queste. La sicurezza delle comunicazioni essenziali è un’altra. Come per la sicurezza nucleare o per la gestione dei grandi rischi sanitari, la competizione fra Stati deve poter convivere con alcune regole comuni.

E l’Europa, anziché limitarsi a osservare la sfida tra le due superpotenze, dovrebbe assumere un ruolo da protagonista. Ha le competenze scientifiche, le imprese, i centri di ricerca e la forza regolatoria per contribuire alla definizione delle nuove regole. Ma deve investire molto di più e, soprattutto, deve muoversi con maggiore rapidità. Perché il problema del 2030 non è sapere se proprio in quell’anno una macchina riuscirà a violare una firma digitale di Bitcoin. Nessuno può affermarlo con certezza. Le stime divergono e le difficoltà ingegneristiche restano considerevoli.

Il problema è che potremmo arrivare al 2030 senza avere ancora completato il lavoro necessario a difenderci. E in una società nella quale quasi ogni attività economica dipende da una forma di autenticazione digitale, la vulnerabilità di quei sistemi non sarebbe una questione per informatici. Diventerebbe una questione di stabilità finanziaria, continuità industriale, sicurezza nazionale e sovranità. Abbiamo trascorso gli ultimi anni chiedendoci quanto l’intelligenza artificiale cambierà il lavoro, la produttività, la medicina e la nostra vita quotidiana. Domande legittime, naturalmente. Ma forse abbiamo dedicato troppo poco tempo a un interrogativo ancora più elementare: chi garantirà che le infrastrutture digitali sulle quali poggia questa nuova economia continueranno a essere affidabili?

C’è una sottile ironia in tutto questo. Abbiamo costruito un mondo nel quale il denaro si muove alla velocità della luce, i contratti possono essere eseguiti automaticamente e le macchine cominciano a prendere decisioni autonome. E ora scopriamo che le fondamenta matematiche di una parte di questo edificio potrebbero dover essere sostituite. Non è una ragione per fermare il progresso. È una ragione per governarlo. Il 2030 non deve diventare la data di un’apocalisse digitale. Deve diventare la scadenza entro la quale le grandi potenze avranno dimostrato di saper collaborare almeno sulla sicurezza del mondo che hanno costruito. Perché il rischio più grande non è che un giorno un computer diventi abbastanza potente da violare una chiave crittografica. È che gli uomini, pur conoscendo il pericolo, non riescano a mettersi d’accordo in tempo per cambiare la serratura.

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Il nuovo QN al Quirinale

Le radici nelle testate storiche, un forte investimento sulla tecnologia e sull’intelligenza artificiale, le persone al centro. È il progetto del nuovo QN che l’editore Leonardo Maria Del Vecchio ha illustrato ieri pomeriggio al Presidente della Repubblica Sergio Mattarella. Insieme all’editore, al Quirinale è stata ricevuta una delegazione di QN Media, composta dalla direttrice responsabile Agnese Pini, il direttore editoriale Mario Orfeo, l’amministratore delegato Gabriele Benedetto, il presidente di Speed Francesco Dini e il COO & GM Carlo Goretti.

Nel corso dell’incontro, Del Vecchio ha illustrato al Presidente l’identità del nuovo QN, che debutterà il 5 novembre. Un giornale che parte dalla storia delle sue testate e guarda al futuro, con una linea editoriale europeista, attenta ai giovani e ai grandi temi del nostro tempo. Ad accompagnarlo, una trasformazione tecnologica che cambierà il modo di leggere i quotidiani del gruppo.

Proprio la tecnologia è stata al centro del dono consegnato al Capo dello Stato, un iPad con un’anteprima di Qid, l’intelligenza artificiale sviluppata interamente all’interno di QN Media. Per l’occasione il gruppo ha realizzato con Qid un’applicazione su misura, in esclusiva per il Presidente, chiamata Chiedi al Presidente. L’interfaccia è dedicata esclusivamente ai contenuti legati alla Presidenza della Repubblica. Raccoglie le domande dei cittadini e restituisce risposte costruite sui discorsi pubblici del Capo dello Stato, passaggio per passaggio. Il Presidente ha provato la demo di persona, interrogandola con una domanda sul futuro dei giovani. Ha apprezzato lo strumento e ha sottolineato come il progresso tecnologico sia importante, ma vada governato con serietà e responsabilità.

Lo stesso principio da cui nasce Qid, che si presenta come “il quid in più dell’informazione”. L’intelligenza artificiale del gruppo mette in fila fatti, archivio e contesto, collega discorsi e precedenti in una sola risposta e lascia sempre in vista le fonti. Ogni affermazione rimanda al passaggio originale da cui nasce. Dietro un’interfaccia intuitiva lavorano modelli linguistici di grande scala, algoritmi di ricerca semantica e un’architettura che ancora ogni risposta a fonti verificate.

La demo presentata al Quirinale è solo il primo tassello. Quid è ancora in fase di sviluppo e sarà messa progressivamente al servizio dei giornalisti e dei lettori. Pensata per affiancare il lavoro delle redazioni e non per sostituirlo, alleggerirà i passaggi più onerosi e lascerà a chi scrive ciò che nessun algoritmo può fare: scegliere, verificare e firmare. Per i lettori diventerà un nuovo modo di attraversare l’informazione, tra sintesi, approfondimenti e percorsi su misura. Una tecnologia costruita in casa, al servizio del giornalismo e non al suo posto. Qid fa parte di un investimento tecnologico avviato fin dal primo giorno, che comprende un’app proprietaria per la lettura dei quotidiani del gruppo, un sistema editoriale unico per tutte le testate, newsletter tematiche e podcast.

Al Presidente Mattarella è stato consegnato anche lo speciale “Il mondo che ci aspetta”, che presenta la linea editoriale del nuovo QN. Sei domande che guideranno il lavoro delle redazioni per tutto l’anno. Riguardano il futuro delle democrazie liberali, il ruolo dell’Europa, energia e clima, l’intelligenza artificiale, la disinformazione e i giovani.

Temi che toccano prima di tutto le persone. E proprio dalle persone parte anche la trasformazione del gruppo. Lunedì 12 ottobre, nella sede di Bologna, Leonardo Maria Del Vecchio aveva incontrato i circa 300 giornalisti, tipografi e amministrativi del gruppo, che lo hanno accolto con un lungo applauso. Un incontro che ha ridato slancio e motivazione alle redazioni, chiamate a un cambiamento senza precedenti. L’editore ha indicato l’obiettivo di “restituire lustro alle firme” e portare il nuovo QN tra i migliori giornali d’Europa, anche “potenziando il welfare”, da sempre parte della cultura d’impresa della famiglia Del Vecchio.

Un percorso che arriva ora al suo primo traguardo. Il 5 novembre il nuovo QN debutterà in edicola e sul digitale come quotidiano nazionale del gruppo, con la sua voce riconoscibile e lo sguardo aperto sul Paese e sul mondo. Insieme a lui cambieranno volto anche La Nazione, il Resto del Carlino e Il Giorno, con grafica e contenuti nuovi, ma la stessa identità di sempre.

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L’intelligenza artificiale non si limita più a raccogliere informazioni sulle persone. Sempre più spesso contribuisce a valutarle

Il salto decisivo dell’intelligenza artificiale non avviene quando una macchina racconta chi siamo. Avviene quando qualcuno comincia a decidere su di noi sulla base di quel racconto. Finché l’AI organizza informazioni, possiamo discutere di accuratezza, fonti, errori e contesto. Quando quelle stesse informazioni diventano la base per assumere una persona, concedere un credito, scegliere un manager o valutare un partner, entriamo in un territorio diverso: quello del giudizio.

La reputazione diventa uno strumento di giudizio

È qui che la reputazione smette di essere soltanto immagine e diventa infrastruttura decisionale. Un sistema può analizzare curriculum, articoli, registri pubblici e migliaia di documenti in pochi secondi. Ma chi garantisce che abbia distinto un’accusa da una condanna, un’opinione da un fatto accertato, un omonimo dalla persona realmente esaminata? E soprattutto: chi decide quale peso attribuire a ogni informazione?

L’equivoco più pericoloso consiste nel confondere la capacità di elaborare dati con la capacità di esprimere giudizi attendibili. Un algoritmo può essere impeccabile nel raccogliere i fatti e profondamente sbagliato nel trasformarli in un giudizio. La frequenza con cui una notizia compare online non ne certifica la verità. La quantità dei documenti non stabilisce automaticamente la gravità di un episodio. E una correlazione non è una responsabilità.

AI Act e GDPR: la responsabilità non può essere delegata

Il legislatore europeo ha già riconosciuto la delicatezza del problema. L’AI Act considera ad alto rischio alcune applicazioni utilizzate nella selezione del personale e nella valutazione del merito creditizio; il GDPR prevede tutele specifiche rispetto alle decisioni esclusivamente automatizzate che producono effetti giuridici o incidono significativamente sulle persone. Ma nessuna norma, da sola, risolve la questione centrale: la responsabilità umana non può scomparire dietro l’efficienza della macchina.

Non credo che la soluzione sia impedire all’intelligenza artificiale di partecipare ai processi decisionali. Sarebbe poco realistico e probabilmente anche sbagliato. Un sistema capace di confrontare grandi quantità di informazioni può migliorare una valutazione. Il problema nasce quando la velocità viene scambiata per affidabilità e quando il cosiddetto “controllo umano” si riduce alla firma finale su una conclusione già formulata dall’algoritmo.

Trasparenza e diritto di contestare le decisioni

Dovremmo allora pretendere una regola semplice: nessun giudizio algoritmico rilevante dovrebbe essere considerato affidabile se non è possibile ricostruire quali informazioni lo hanno prodotto, verificarne la provenienza, comprenderne i limiti e sapere chi se ne assume la responsabilità. E dovrebbe essere possibile correggere non soltanto il dato sbagliato, ma anche il giudizio che continua a produrre conseguenze dopo che quel dato è stato rettificato.

C’è poi un aspetto ancora più insidioso. Quando un giornale pubblica un’informazione inesatta, esistono un autore, un direttore, una testata e una procedura di rettifica. Quando quella stessa informazione entra in un sistema automatico che contribuisce a escludere qualcuno da un’opportunità, la catena delle responsabilità diventa molto meno visibile. Il danno può prodursi senza che la persona sappia quale valutazione lo abbia determinato.

La domanda, quindi, non è se l’intelligenza artificiale saprà giudicarci meglio degli esseri umani. È quali giudizi siamo disposti a delegarle, sulla base di quali prove e con quale possibilità di contestazione.

Abbiamo costruito una società nella quale la reputazione dipende sempre più dalle informazioni disponibili. Ora rischiamo di costruirne una nella quale quelle informazioni decidono automaticamente opportunità, esclusioni e destini professionali. Il vero pericolo non è che le macchine imparino a giudicarci. È che gli esseri umani smettano di sentirsi responsabili dei giudizi che affidano loro.

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Siamo qui alla quarta edizione del Digital Innovation Forum. Se dovesse utilizzare tre parole chiave, quali sceglierebbe per descrivere il forum e che messaggio vorrebbe lanciare da qui, da Cernobbio?

“Allora, il primo termine sicuramente è il concetto di resilienza. Come rappresentante di Cellnex Italia, siamo stati invitati per definire la posizione di una Tower Company presente sul territorio, segnatamente con 22.000 siti, proprio per assicurare resilienza e sicurezza al nostro Paese. Il dottor Mariani, amministratore delegato di Leonardo, nel dialogo con la Commissione Difesa del nostro Governo, ha parlato di resilienza piuttosto che di innovazione tecnologica. Resilienza significa sicurezza by design. L’infrastruttura passiva va a rappresentare quello che è il fulcro centrale del presidio geopolitico del nostro Paese come membro del G7. Una sicurezza, una tecnologia, segnatamente l’AI, senza infrastruttura, senza resilienza, è un algoritmo senza gambe.

Come secondo concetto parlerei di integrazione. Come rappresentante legale, General Counsel di Cellnex Italia, mi permetto di dire che l’Europa non credo stia emanando troppe normative, ma sicuramente c’è un’esigenza di interoperabilità normativa, quindi l’integrazione tra i vari modelli giuridici e regolatori. Da questo punto di vista, quindi, il General Counsel è chiamato a un dialogo con il Consiglio di amministrazione in funzione del principio di responsabilità. Le aziende devono essere responsabili nell’adempimento di quello che è il concetto di compliance integrata.

Il terzo, ma sicuramente non meno importante, è il concetto di governance. Sta cambiando il modo di fare guerra, si parla di guerra ibrida, intesa come guerra tecnologica, come guerra che va a utilizzare i modelli più avanzati della tecnologia. Le nostre aziende sono sicuramente chiamate in primis a trasformarsi conseguentemente. A dire la verità, sarebbe meglio essere più proattivi, quindi la governance intesa come modelli elastici di dialogo interdipartimentale. Cellnex Italia, per questo motivo, si è dotata di un comitato per la cybersicurezza che vede nel sottoscritto, quindi nella parte legale, e nella parte tecnica il suo fulcro. Il dialogo tra normativa, tecnologia e presidio della sicurezza è sempre più un’esigenza essenziale”.

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L'articolo Digital Innovation Forum, Corso (Cellnex Italia): “Resilienza, integrazione e governance: le tre parole chiave per garantire sicurezza e sovranità digitale” proviene da Affaritaliani.it.

Siamo qui alla quarta edizione del Digital Innovation Forum, che quest’anno ha come titolo “L’Europa del fare innovazione”. Come si fa innovazione oggi in Europa e, guardando all’Italia, a che punto siamo in ottica di investimenti?

“Questo forum è molto importante soprattutto perché, invece di vendere qualcosa, mette a fattore comune vari attori che concorrono a creare l’innovazione per l’Italia: attori istituzionali, industriali, l’accademia e anche esperti. Quindi non è solo rilevante, ma è necessario avere queste opportunità di discussione, di dibattito e di confronto. L’Europa sta cercando di crearsi una propria posizione nel contesto dell’innovazione sotto due aspetti, sia armonizzando tutte le attività che sono sparpagliate, da un punto di vista di progetti, finanziamenti e iniziative, quindi armonizzando sotto il cappello del concetto di sovranità digitale europea, o meglio l’autonomia digitale.

L’Italia sta cercando di giocare un ruolo importante in questo, priorizzando quali sono le iniziative, spingendo anche verso iniziative rilevanti e cercando di portare al tavolo dei processi decisionali europei la voce italiana. Lo fa non solo con i grandi centri italiani, ma anche favorendo lo sviluppo o la commistione tra attività di ricerca e la commercializzazione della ricerca, mettendo a fattore comune, per esempio, università, spin-off accademici e anche piccole e medie imprese, che sono l’ossatura dell’economia italiana. È necessario fare un salto di qualità? Assolutamente sì, però rendiamoci conto che da soli, come italiani, non andiamo da nessuna parte. Abbiamo però l’opportunità di farlo con i 27 che compongono il mercato europeo e anche la parte politica europea”.

In questo forum, sia ieri sia oggi, si è parlato molto anche di calcolo quantistico, supercomputer e blockchain. A che punto siamo su questo lato a livello di investimenti in Italia e dove dovremmo mirare e puntare?

“Innanzitutto cerchiamo di capire dove siamo a livello internazionale. Questi sono progetti di cosiddette tecnologie dirompenti, disruptive technologies. Ancora sono tecnologie che non sappiamo se produrranno degli effetti oppure se saranno tecnologie fallimentari. Ovviamente, l’investimento prevede anche dei rischi, di impresa o innovazione. Abbiamo visto molte volte, parliamo oggi di AI, un’AI un po’ più matura, però molte volte abbiamo assistito all’inverno dell’AI per vari anni e con varie iniziative.

Dove siamo a livello italiano? Siamo in un posizionamento molto importante con delle realtà di nicchia italiane, con delle piccole e medie imprese italiane, sparpagliate per varie regioni del territorio. Ci sono delle iniziative molto interessanti che riguardano non solo l’Italia, ma attori italiani che lavorano a livello internazionale. Per esempio, io, da un punto di vista sia accademico che industriale, lavoro con l’Agenzia Spaziale Europea su un progetto per creare una piattaforma di validazione e certificazione della tecnologia post-quantistica nel contesto spazio. Lo stiamo facendo in un’ottica anche di investimento: investimento delle risorse, ma anche investimento di attività e di risorse umane. Quindi stiamo andando molto avanti anche in Italia. Ricordiamoci che il nostro Paese ospita uno dei supercomputer a livello europeo, che è a Bologna con il Cineca, che ci permette anche di fare attività sperimentali avanzate, ospitando progetti internazionali nel nostro Paese. Quindi gli investimenti non sono tantissimi, però sono degli investimenti di nicchia che permettono quantomeno di creare un’effervescenza anche industriale, perché gli investimenti non sono tutto: serve anche una capacità imprenditoriale per proporre delle idee innovative”.

Nel suo ultimo libro, Il mondo codificato. Potere, politica e mercato, si pone l’accento anche sul legame tra tecnologie e relazioni internazionali. A tal proposito, come impattano di fatto l’intelligenza artificiale, la cybersecurity e tutte le infrastrutture digitali sull’equilibrio tra gli Stati?

“La tecnologia è sempre stata un elemento della politica internazionale, utilizzata dagli Stati per proiettare anche il loro potere nella politica internazionale. Il problema oggi è che stiamo assistendo a qualcosa di diverso, a un cambio di paradigma, dove la politica senza gli attori privati non può proiettare quel potere in modo autonomo. Quindi c’è bisogno sempre di più che l’attore privato appoggi o condivida l’agenda politica dell’attore politico. Lo vediamo negli Stati Uniti, vi ricordate tutti la fotografia dell’inaugurazione dell’amministrazione Trump, dove in prima fila non c’erano rappresentanti politici, ma rappresentanti delle più grandi aziende di tecnologia. Lo vediamo in Cina, ma questo non vuol dire che non sia possibile vederlo anche in Italia e in Europa. Ci vuole quindi una convergenza di interessi sia nazionali che aziendali.

Il problema di fondo rispetto alle tecnologie del passato è che le tecnologie di cui parliamo oggi sono accessibili a tutti e non sono ben governate. Quindi abbiamo bisogno di implementare delle capacità di governo, ed è qui che torna il ruolo della politica. Il mercato da solo non può andare da nessuna parte, perché ci sono interessi ben diversi, orientati al business, però la politica ha ancora un ruolo predominante per governare queste dinamiche, partendo dal presupposto che, secondo me, è sbagliato considerare la tecnologia buona o cattiva, ma è anche sbagliato considerarla neutrale. È il ruolo della politica capire come questa tecnologia deve essere utilizzata nell’interesse collettivo o quantomeno nell’interesse particolare di uno Stato, nell’interesse nazionale. Ed è qui che si può giocare un ruolo prevalente nel fare entrare nell’agenda dei partiti di governo o anche dei parlamenti la questione dell’interesse tecnologico nazionale: come io lo gestisco anche per tutelare i miei interessi, ma anche per proiettare i miei interessi a livello internazionale”.

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