Venerdì il governo degli Stati Uniti ha ordinato a un’azienda privata di disattivare i suoi due modelli di intelligenza artificiale più avanzati. Lo strumento non viene dal diritto della sicurezza né dell’innovazione, ma dal controllo delle esportazioni, un ramo del diritto doganale.

L’amministrazione Trump ha trattato i due modelli come beni soggetti a licenza di esportazione. Ma un modello non è una merce che varca un confine: è un servizio raggiungibile via rete, fatto di parametri che restano sui server dell’azienda. Nel sistema statunitense, dare accesso a una tecnologia controllata a uno straniero — anche dentro i confini — equivale, per finzione giuridica, a esportarla: l’accesso di una persona diventa un’esportazione vietata. Il divieto colpisce così ogni cittadino straniero, perfino i dipendenti non americani di Anthropic.

Non è una novità: già negli anni Novanta gli Usa trattarono il software di cifratura del matematico Daniel Bernstein come una munizione, esigendo una licenza per esportarne il codice. Una corte d’appello federale riconobbe — in una pronuncia poi ritirata — che il codice sorgente è parola, protetto come ogni altra forma di espressione. Ciò che allora era la crittografia, oggi è l’Ai.

Il timore del governo non è infondato: questi modelli sanno leggere il codice dei programmi e trovarne le falle, le stesse che userebbe un aggressore. Non a caso Anthropic stessa aveva tenuto riservato il modello più potente.

Il punto non è se un’autorità possa intervenire: può e talvolta deve. La vera questione è il come. Quando uno strumento nato per classificare le merci viene impiegato per fermare un prodotto sgradito, cessa di essere una regola e diventa una leva di comando: gli antichi l’avrebbero chiamato instrumentum regni, la veste del diritto al servizio della nuda volontà di chi comanda.

In economia il compito di una norma è rendere calcolabile il futuro, facendo sapere a chi produce e investe a quali regole andrà incontro. Un prodotto cancellato in un pomeriggio, con un ordine immediato e non motivato, distrugge proprio questo.

Sappiamo che un servizio già diffuso può essere rimosso: nel 2023 il Garante per la protezione dei dati personali dispose la limitazione provvisoria di ChatGpt e OpenAi sospese il servizio. Decise un’autorità indipendente, sulla base di una legge. L’atto era motivato, a termine e impugnabile. Fu revocato appena la società si adeguò. Un giudice ne ha annullato la sanzione.

Spegnere si può, ma per norma, con un procedimento, sotto il controllo di un giudice: l’esatto rovescio della lettera doganale. Persino il bando americano di TikTok passò per il Congresso e la Corte Suprema. La differenza non sta nel fine, ma nella forma.

Non per questo l’Europa è immacolata: è un elefante lento e procedurale, dentro cui si muovono interessi e lobby. Anche la sua disciplina ha margini di discrezionalità: il regolamento sui beni a duplice uso permette di bloccare le tecnologie di sorveglianza che reprimono il dissenso, anche se non elencate. Ma esercita il potere per categorie note, entro regole conoscibili, con la bussola della tutela dei diritti della persona. È la logica dell’Ai Act ed è la strada imboccata il 10 giugno dal Consiglio dei Ministri, che ha approvato in esame preliminare i primi decreti di adeguamento, di impostazione antropocentrica. Le decisioni che incidono sui diritti restano alla persona, non alla macchina. L’elefante è goffo, ma sa dove cammina.

E qui torna ciò che ci tocca, anche da questa parte dell’oceano. Se un servizio che usiamo ogni giorno può essere spento da un’autorità straniera, la nostra autonomia è più fragile di quanto crediamo. Ma è, prima ancora, questione di persone: quell’ordine colpisce gli individui in quanto stranieri, fin dentro l’azienda che ha creato i modelli. Dietro le merci e i codici ci sono sempre dei diritti, che hanno bisogno di tutela oltre i confini dello Stato, là dove a decidere è il governo altrui.

Lo Stato di diritto applicato alla tecnologia non è un dato di natura, ma una costruzione da difendere ogni volta che il potere trova la scorciatoia di agire “per ragioni di sicurezza“. Il confine separa un potere che interviene con legge e standard verificabili da un potere che chiude un interruttore con un pugno. Nel primo caso si governano delle attività; nel secondo, attraverso di esse, si comincia a governare le persone.

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L’intelligenza artificiale sta assumendo le caratteristiche di un’infrastruttura sociale. Le sue applicazioni influenzano comportamenti, decisioni e relazioni. Dall’innovazione tecnologica il focus si sposta così alla governance dei sistemi digitali.

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L’Italia come uno dei principali poli europei dell’innovazione nell’intelligenza artificiale. È questo l’obiettivo di Salesforce, la piattaforma CRM agentica numero uno al mondo, che ha annunciato un piano di investimenti da un miliardo di dollari nel Paese nei prossimi cinque anni.

Salesforce conferma così il proprio impegno a supportare l’innovazione tecnologica, la crescita economica e lo sviluppo delle competenze nel Paese. L’investimento verrà utilizzato per aprire una nuova sede a Milano, ampliare l’organico e lanciare iniziative formative per favorire la diffusione dell’intelligenza artificiale tra imprese, pubbliche amministrazioni e professionisti.

A dare l’annuncio Marc Benioff, presidente e ceo di Salesforce, che si è detto “orgoglioso di rafforzare la presenza in Italia con questo importante investimento. Il Paese si sta affermando grazie a una combinazione unica di creatività, spirito imprenditoriale, competenze industriali e attenzione allo sviluppo responsabile della tecnologia. Siamo pronti a collaborare con aziende, istituzioni e partner per contribuire alla prossima fase della trasformazione digitale e ad aiutare ogni organizzazione a cogliere appieno le opportunità offerte dall’AI agentica”.

La crescita e l’evoluzione di Salesforce in Italia

La prima sede italiana è stata aperta nel settembre 2003: da allora Salesforce ha registrato una crescita esponenziale, creando oltre 600 posti di lavoro. Oggi l’azienda globalmente conta migliaia di clienti, un ecosistema di partner in continua espansione e una presenza sempre più strategica nel panorama dell’innovazione nazionale.

Per sostenere questa evoluzione, Salesforce rafforzerà ulteriormente il proprio organico italiano con nuove figure professionali nei settori di data science, intelligenza artificiale agentica e ingegneria, mettendo competenze specialistiche a disposizione delle organizzazioni e delle pubbliche amministrazioni che stanno guidando il cambiamento digitale nel Paese.

Ci sarà una nuova sede a Milano a Palazzo Missori, nel cuore della città. Gli spazi saranno progettati per favorire la collaborazione tra clienti, partner e dipendenti nella progettazione e nell’implementazione di soluzioni innovative in grado di rispondere a esigenze concrete di business. La struttura ospiterà, inoltre, attività dedicate alla formazione, all’aggiornamento professionale e all’inclusione, diventando un punto di riferimento per lo sviluppo delle competenze digitali e per iniziative rivolte alla comunità.

“In Salesforce crediamo in un’Italia protagonista nell’era dell’intelligenza artificiale agentica. La Enterprise Architecture Academy rappresenta un passo concreto in questa direzione, offrendo a partner, clienti e ai nostri professionisti, gli strumenti necessari per affrontare con successo le sfide del futuro”, ha dichiarato Vanessa Fortarezza, SVP & country general manager di Salesforce Italia. Il programma Enterprise Architecture Academy è ideato per supportare partner e clienti nel percorso di preparazione all’adozione dell’AI. Nella fase iniziale, l’Academy coinvolgerà oltre 70 partecipanti, tra partner e clienti, contribuendo a costruire le competenze architetturali necessarie per guidare la trasformazione digitale del Paese.

L’adozione di Agentforce nelle aziende e pubbliche amministrazioni

Agentforce, la piattaforma di AI agentica di Salesforce, è già utilizzata da alcune delle realtà rappresentative del tessuto economico italiano, da marchi globali come Ferrari a leader dell’energia e dei servizi finanziari come Enel e UniCredit, passando per il provider di mobilità Telepass e il principale operatore ferroviario italiano, Trenitalia che sta implementando Agentforce a supporto delle attività commerciali e di assistenza, con l’obiettivo di migliorare ulteriormente il servizio offerto agli oltre 500 milioni di passeggeri che viaggiano ogni anno sui treni.

“Agentforce consente ai nostri team di dedicare ancora più attenzione ai passeggeri. Questa è la trasformazione digitale che immaginiamo: una tecnologia che valorizza le persone e le mette nelle condizioni di esprimere al meglio il proprio potenziale”, ha commenta Francesco Cacciapuoti, chief sales officer di Trenitalia.

Anche il settore pubblico si affida alle tecnologie Salesforce per migliorare la qualità e l’efficienza dei servizi ai cittadini. Tra i principali, INPS utilizza le soluzioni dell’azienda per ottimizzare l’esperienza sia degli utenti, sia dei propri dipendenti.

La forte presenza all’Agentforce World Tour 2026

Grande successo ha avuto l’Agentforce World Tour 2026, che si è svolto a Milano: oltre 6.000 persone hanno partecipato all’evento dedicato alle nuove frontiere dell’intelligenza artificiale agentica.

Tra le novità annunciate, Headless 360, la soluzione che permette a tutti gli agenti AI di accedere all’ecosistema Salesforce, e “Now to Next”, l’iniziativa dedicata ad atleti ed ex atleti che cercano un ingresso nel mondo del lavoro al termine delle loro carriere sportive. L’Italia diventa sempre più protagonista nell’era delle nuove tecnologie e dell’intelligenza artificiale agentica.

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L’intelligenza artificiale sta assumendo le caratteristiche di un’infrastruttura sociale. Le sue applicazioni influenzano comportamenti, decisioni e relazioni. Dall’innovazione tecnologica il focus si sposta così alla governance dei sistemi digitali.

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I servizi di intelligence israeliani monitoravano da anni le telecamere stradali della capitale e le comunicazioni cifrate dei vertici del regime iraniano, ben prima che i jet, il 28 febbraio scorso, lanciassero i missili che hanno ucciso l’ayatollah Ali Khamenei, la Guida suprema, nella sua residenza di Teheran. Quell’oceano di dati non veniva più filtrato da analisti umani seduti davanti a schermi: veniva elaborato da macchine. Era il prologo di una guerra diversa da tutte le precedenti. Nei quattro giorni successivi, Stati Uniti e Israele hanno colpito oltre duemila bersagli in Iran. Per fare un confronto: la coalizione contro l’Isis aveva impiegato sei mesi per raggiungere lo stesso numero di attacchi in Iraq e Siria. Quella cadenza non è il prodotto di più aerei o più bombe. È il prodotto di un’architettura decisionale che ha cambiato natura.

Per decenni, pianificare un’operazione militare somigliava a un cantiere di grandi dimensioni. Funzionari dell’intelligence, comandanti operativi, esperti di armamenti e di logistica si riunivano per settimane. Il risultato era un raccoglitore di documenti cartacei, approvato a cascata lungo la catena di comando. Se l’intelligence spostava un bersaglio a maggiore distanza, bisognava ricominciare: tipo di aeromobile, armamento, rifornimento, tempi di volo, equipaggio – tutto andava ricalcolato a mano, in sequenza. Il ciclo che va dall’identificazione di un bersaglio all’attacco, ciò che i militari chiamano kill chain, si misurava in ore, spesso in giorni.

Oggi quell’aggiornamento avviene in parallelo, in automatico, in tempo reale. Ogni modifica si propaga istantaneamente attraverso l’intera catena. Quello che una volta richiedeva duemila persone, nelle esercitazioni più recenti dell’esercito americano ne ha richieste venti. Non è cambiata la potenza di fuoco. È cambiata la capacità di elaborazione.

Al centro di questa trasformazione c’è una piattaforma sviluppata dalla società di analisi dei dati Palantir per il Pentagono, che aggrega in tempo reale immagini satellitari, feed video da droni, intercettazioni e dati di sensori. Gli algoritmi marcano le anomalie, collegano gli indizi, rendono visibili i bersagli potenziali prima che un analista umano abbia aperto il primo file. Integrato in questa piattaforma c’è un modello linguistico di nuova generazione, usato per sintetizzare le intercettazioni, correlare le fonti aperte e produrre briefing in tempo reale per i comandanti. Non decide chi colpire, almeno formalmente. Aiuta a capire cosa si sta guardando, dentro un flusso che nessun essere umano potrebbe processare da solo. In condizioni normali, gli analisti militari riescono a esaminare al massimo il quattro per cento del materiale raccolto dai sistemi di sorveglianza. Il resto sparisce nell’abbondanza. La guerra in Iran ha mostrato cosa succede quando quel collo di bottiglia salta.

Il primo giorno di guerra, missili – statunitensi, secondo le analisi successive – hanno colpito la scuola primaria femminile Shajareh Tayyebeh a Minab, nel sud dell’Iran. Centodieci bambine uccise, insieme a decine di altre vittime. È l’episodio che ha trasformato un dibattito tecnico sull’intelligenza artificiale militare in una questione che non si riesce più a rimandare. Le immagini satellitari storiche mostrano che la scuola si trovava un tempo all’interno di un complesso dei Guardiani della Rivoluzione. Da almeno nove anni era separata da un muro perimetrale. Murales colorati sulle pareti esterne, un piccolo campo da gioco: una scuola, senza ambiguità alcuna.

Non è la prima volta che un sistema di targeting assistito dall’intelligenza artificiale solleva questo tipo di domande. Il sistema israeliano Lavender, impiegato a Gaza, suggeriva bersagli umani portando i militari a prendere decisioni di vita o morte in pochi secondi, con un ritmo di approvazione che rendeva il controllo umano poco più che una formalità. La scuola di Minab appartiene a una genealogia già scritta. I risultati preliminari dell’indagine statunitense attribuiscono l’errore a cause umane piuttosto che a un malfunzionamento del sistema automatizzato. Mala distinzione è meno netta di quanto sembri.

Una decisione presa in pochi secondi, su raccomandazione di un sistema che ha selezionato e presentato i dati, è ancora pienamente una decisione umana? O è qualcosa di intermedio, una ratifica, più che una scelta?

C’è un meccanismo che i ricercatori chiamano automation bias: quando una macchina suggerisce decine di bersagli all’ora, la sua raccomandazione diventa l’autorità di riferimento. La capacità di contestare sistematicamente ogni indicazione è strutturalmente limitata – non per pigrizia, ma per come funziona la mente umana sotto pressione. A questo si aggiunge un secondo effetto: la velocità della decisione automatizzata crea un’urgenza di agire che comprime lo spazio per la riflessione. E la riflessione – lenta, scomoda, spesso controintuitiva – è esattamente ciò che il diritto internazionale richiede prima di ogni attacco.

C’è dunque una contraddizione al cuore del progetto di guerra Al-first. La velocità è presentata come il vantaggio decisivo: chi elabora più rapidamente le informazioni anticipa le mosse dell’avversario, reagisce prima che la finestra si chiuda. Ma la velocità è anche esattamente ciò che riduce la possibilità di verifica. E la verifica è l’unico argine – etico, giuridico, operativo – tra un sistema di targeting e un errore che non si può correggere.

La posizione ufficiale statunitense è che gli esseri umani prenderanno sempre la decisione finale su cosa colpire e quando. Ma il significato reale di quella frase dipende interamente da quanto tempo un operatore abbia effettivamente a disposizione per valutare una raccomandazione generata da un sistema che lavora a velocità incommensurabile con quella del ragionamento umano. Approvare non è lo stesso che decidere.

Mentre l’Iran diventa il primo teatro di guerra ad alta intensità dove l’intelligenza artificiale è centrale, un altro fronte contribuisce a costruire l’infrastruttura di quella trasformazione. A metà marzo l’Ucraina ha annunciato che aprirà agli alleati l’accesso ai propri dati di combattimento per addestrare modelli destinati ai droni: milioni di immagini raccolte durante decine di migliaia di missioni reali. Un archivio senza precedenti di comportamenti in ambiente di guerra autentico – non simulato, non ricostruito. I dati di addestramento sono il collo di bottiglia che limita le capacità dei sistemi autonomi. Modelli addestrati su scenari simulati non catturano la complessità del combattimento reale: la polvere, il fumo, i veicoli civili mescolati a quelli militari, le situazioni che non compaiono nei manuali. I dati ucraini – continuamente aggiornati, prodotti in condizioni operative vere – colmano esattamente quella lacuna. I sistemi addestrati su di essi saranno più precisi, più veloci, più autonomi.

L’Ucraina ha già mostrato dove porta quella traiettoria. Nell’estate del 2025, droni ucraini hanno colpito basi aeree russe dopo che i segnali di navigazione e le comunicazioni erano stati neutralizzati dai sistemi di disturbo nemici. I droni hanno continuato la missione da soli, guidati da algoritmi addestrati a riconoscere i bersagli senza ausilio esterno. Era la più lunga operazione di attacco a lungo raggio del conflitto. Ed era anche una dimostrazione di cosa significhi affidare a una macchina una decisione letale in assenza di qualsiasi connessione con un operatore umano.

La domanda che la guerra in Iran ha reso urgente non è se l’intelligenza artificiale trasformerà la guerra. Lo sta già facendo, in modo che appare irreversibile. La domanda è un’altra: la competizione globale sui sistemi militari AI non riguarda più soltanto chi ha la tecnologia migliore.

Riguarda chi è disposto più in fretta ad abbandonare i propri vincoli. Da quella corsa può nascere una dinamica perversa, in cui ciascun attore abbassa le proprie soglie perché teme – o presume – che l’avversario lo abbia già fatto.

La scuola di Minab, con le sue bambine innocenti, non è la fine di quella storia. E soltanto un capitolo intermedio.

Questo è un articolo del numero di Linkiesta Magazine 01/26 – “Super Mario per l’Europa”, ordinabile qui.

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Più di quattro secoli fa, Chhatrapati Shivaji Maharaj, un piccolo principe dell’India occidentale, sviluppò e perfezionò il Ganimi Kava, una forma di guerriglia pensata per affrontare un avversario immensamente più forte: il potente Impero Moghul. La sua strategia si basava su attacchi rapidi e improvvisi, sull’interruzione delle linee di rifornimento, sulla profonda conoscenza del territorio, sulla sorpresa e sull’inganno. Un modo per compensare la netta inferiorità numerica e materiale delle sue forze.

La guerriglia, tuttavia, non è un’invenzione esclusiva dell’India. Nel corso della storia, anche in Europa molte popolazioni hanno adottato tattiche simili di fronte a eserciti più potenti. In età romana, ad esempio, le tribù della Hispania e della Germania evitavano spesso lo scontro frontale, preferendo imboscate e l’uso di terreni difficili per logorare le legioni. La battaglia della foresta di Teutoburgo, in cui i guerrieri germanici annientarono tre legioni romane sfruttando sorpresa e conoscenza del territorio, resta uno degli esempi più celebri.

Durante la guerra d’indipendenza spagnola (1808–1814), le formazioni irregolari locali condussero una campagna continua contro le truppe di Napoleone. Non a caso, il termine “guerriglia” deriva proprio dallo spagnolo e significa “piccola guerra”. Tattiche analoghe riemersero nelle guerre d’indipendenza scozzesi e, più avanti, nella Seconda guerra mondiale, quando movimenti di resistenza come quella francese, i partigiani jugoslavi di Josip Broz Tito e diverse organizzazioni clandestine polacche ricorsero a sabotaggi, intelligence, attentati e imboscate contro le forze occupanti.

Ciò che rese davvero innovativa l’opera di Shivaji Maharaj non fu soltanto l’uso della guerriglia, ma la sua integrazione sistematica nella dottrina militare e nella gestione del potere. Un principio che si è evoluto nel tempo. Dalle occupazioni statunitensi in Iraq e Afghanistan fino alla lotta contro l’ISIS, attori statali e non statali hanno fatto sempre più ricorso alla guerra asimmetrica in un contesto in cui la vittoria decisiva non è più garantita. Al contrario, situazioni di stallo prolungato sono diventate sempre più frequenti quando una grande potenza affronta un avversario più debole ma determinato.

La guerra tra Russia e Ucraina, che Vladimir Putin aveva inizialmente definito una “operazione militare speciale”, prosegue ormai da oltre quattro anni senza una prospettiva chiara di conclusione. Allo stesso modo, gli attacchi statunitensi e israeliani contro l’Iran – che molti ritenevano potessero provocare un cambio di regime o indebolire il governo fino a favorire una sollevazione interna – hanno prodotto effetti molto più limitati del previsto. Anche il conflitto in Yemen rappresenta un caso significativo: le forze Houthi, sostenute dall’Iran e relativamente meno equipaggiate, avrebbero dovuto essere rapidamente sconfitte dalla coalizione guidata da Arabia Saudita ed Emirati Arabi Uniti, dotata di risorse superiori e di una netta superiorità tecnologica e aerea. Eppure hanno dimostrato una notevole capacità di resistenza.

Nonostante la comparsa delle armi nucleari e il progresso tecnologico militare, la guerra asimmetrica ha dimostrato più volte che attori statali e non statali determinati possono logorare, bloccare o persino mettere in difficoltà avversari molto più forti. Davide continua a sfidare Golia.

In molti casi, attori non statali e regimi autoritari godono di vantaggi strutturali rispetto alle democrazie. Operano spesso senza i vincoli del diritto, del controllo dell’opinione pubblica o delle norme internazionali. Le democrazie, al contrario, combattono con vincoli politici, mediatici e sociali che ne limitano la libertà d’azione, dovendo rispondere non solo ai nemici esterni, ma anche al costante scrutinio interno.

Parallelamente, la guerra dell’informazione si è evoluta insieme alla connettività digitale. Accanto alla propaganda e alla disinformazione, il dominio cibernetico è diventato un vero campo di battaglia. Attacchi informatici possono colpire reti di comunicazione, infrastrutture e sistemi governativi, generando caos e minando la fiducia pubblica. Con la crescente digitalizzazione di trasporti, sanità, energia, finanza e istruzione, aumenta anche la vulnerabilità delle società moderne.

La sovranità digitale, un tempo concetto teorico, è ormai una necessità strategica. La decisione degli Stati Uniti di limitare l’accesso ad alcuni modelli avanzati di intelligenza artificiale per ragioni di sicurezza nazionale mostra chiaramente come l’IA sia diventata parte della competizione geopolitica. Oggi viene utilizzata in ambito militare, nei sistemi autonomi, nell’analisi di intelligence e in una vasta gamma di applicazioni civili. Sta rapidamente diventando uno dei pilastri del potere contemporaneo e quindi della guerra asimmetrica.

Sebbene Stati Uniti e Cina restino gli attori dominanti sia nella guerra convenzionale sia in quella asimmetrica, lo sviluppo delle tecnologie emergenti – in particolare l’intelligenza artificiale – sta progressivamente riequilibrando il campo di gioco. Paesi come Italia e India, pur non disponendo della massa militare delle superpotenze, possiedono basi industriali e tecnologiche che potrebbero consentire loro di ridurre il divario.

I conflitti in Ucraina e in Medio Oriente hanno mostrato come la potenza militare tradizionale – aerei, navi, carri armati e sistemi d’arma costosi – possa essere messa in difficoltà da piattaforme relativamente economiche e senza equipaggio, operanti su più domini. Allo stesso tempo, operatori cyber altamente specializzati possono compromettere satelliti, sistemi di guerra elettronica e reti critiche. Software malevoli possono causare danni rilevanti alle infrastrutture civili, generando effetti psicologici e politici ben oltre il campo di battaglia.

Le fondamenta della guerra asimmetrica moderna non si misurano più soltanto in mezzi militari tradizionali, ma sempre più in capacità di calcolo, banda, talento tecnologico, innovazione e accesso all’energia. In molti sensi, l’era digitale sta riportando la guerra a una dimensione quasi “artigianale”, in cui singoli individui o piccoli gruppi possono sviluppare capacità un tempo riservate alle grandi potenze industriali. L’era industriale ha concentrato il potere; quella digitale lo sta redistribuendo.

A questo punto, la domanda è: su cosa dovrebbero puntare gli Stati per mantenere un vantaggio?

Innanzitutto sulla resilienza tecnologica e sul riciclo delle risorse. I minerali critici restano fondamentali, ma l’evoluzione tecnologica potrebbe ridurne gradualmente la centralità. Nuovi materiali come il grafene potrebbero integrare o sostituire il silicio in alcune applicazioni, mentre il riciclo avanzato potrebbe recuperare una quota crescente di materie prime dai rifiuti industriali.

In secondo luogo, l’accesso a energia affidabile ed economica diventa cruciale. Le rinnovabili avranno un ruolo centrale, ma richiederanno progressi nei sistemi di accumulo e una minore dipendenza da materiali critici. Nel medio periodo, il nucleare – in particolare i piccoli reattori modulari – potrebbe rappresentare una delle soluzioni più pragmatiche per la sicurezza energetica.

Terzo: la protezione delle infrastrutture di comunicazione e della banda. I cavi sottomarini sono già obiettivi sensibili per attori statali e non statali. Parallelamente, le comunicazioni wireless ad alta capacità determineranno sempre più il controllo dei flussi informativi e della consapevolezza situazionale.

Nonostante il dibattito politico sull’immigrazione, tre categorie di lavoratori resteranno strategiche: manodopera, personale sanitario e professionisti Stem altamente qualificati. Questi ultimi saranno i “combattenti” dell’era digitale.

La competizione globale si giocherà sempre più sulla capacità di attrarre questi talenti. Che un Paese abbia una rendita demografica o affronti un declino della popolazione conterà meno rispetto alla qualità della vita, alla libertà individuale e al benessere complessivo.

Le forze armate del futuro non vinceranno solo grazie alla forza bruta, ma attraverso operatori in grado di gestire sciami di droni, interrompere comunicazioni in tempo reale, difendere infrastrutture critiche e coordinare sistemi autonomi su più domini. Anche il GPS, da vantaggio strategico, sta diventando una vulnerabilità, imponendo lo sviluppo di sistemi alternativi di navigazione.

Stiamo entrando in una nuova fase storica. Le tecnologie che stanno trasformando la vita quotidiana stanno ridefinendo anche la guerra e la pace. La guerra asimmetrica non è più una tattica dei deboli: è diventata il principale paradigma attraverso cui il potere viene esercitato, contestato e ridistribuito nel XXI secolo.

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Elon Musk continua con la sua blasfemia, affermando che le sue interfacce cervello-macchina daranno alle persone "superpoteri cibernetici" e realizzeranno "miracoli a livello di Gesù".Avete capito cosa dice l'ashkenazita Muskio? Con il suo biochip impiantato nel cervello (ammesso che riescano a trovarlo, l'encefalo) non potrai più fare il bagno al mare, perché ci camminerai sopra.Attenzione, ...continua a leggere "IA e i demoni della tecnologia"

Hanno spento lo strumento più potente mai costruito. Per ordine. Per legge. Per sicurezza nazionale. Il 12 giugno una lettera del Dipartimento del Commercio ha imposto ad Anthropic di sospendere l’accesso ai modelli Fable 5 e Mythos 5 a “ogni cittadino straniero, dentro o fuori dagli Stati Uniti”. Dalla potenza promessa a tutti al silenzio per quasi tutti. Senza processo, senza dibattito, senza appello. Per controllare un popolo non serve più il rogo: basta un interruttore.

La capacità giudicata troppo pericolosa ha un nome quasi comico: chiedere alla macchina di rileggere il codice in cerca di errori. Lo fa ogni programmatore, ogni giorno. Anthropic stessa ha chiamato la falla “ristretta, non universale” e ha messo per iscritto il dissenso dal “ritiro di un modello usato da centinaia di milioni di persone”. Il punto non era la falla. Era la mano che decide.

Uno strumento del genere diventa libertà a una condizione: che sia usato bene, e messo in mano a tutti. Rende capace chi non lo era, dà a uno solo la forza di molti. La prova che funzionasse davvero è proprio nello spegnimento: non si stacca d’urgenza la spina a un giocattolo. Si stacca a ciò che rende le persone troppo capaci. Per anni la liturgia è stata una sola: democratizzare l’intelligenza, renderla sicura, darla a tutti. La lettera ha tolto la veste. L’intelligenza non è un bene comune: è una munizione, concessa a chi si vuole e negata a chi si vuole. Il re è nudo. Anzi, il dio è nudo.

Il criterio della negazione non è la competenza. È il passaporto. “Ogni cittadino straniero” taglia il mondo in due. Per questo i modelli sono stati spenti per tutti: non si sapeva accendere la luce ai soli cittadini giusti.

Diranno che è controllo dell’export, non censura. La logica vecchia della crittografia, dei missili, dell’uranio. Vero. Ma quest’arma di pericoloso fa una cosa sola: trovare gli errori dentro un programma. Quando “doppio uso” diventa il nome di battesimo di ogni strumento potente, ogni strumento potente diventa sequestrabile.

Nel 1933, in piazza, si bruciavano i libri. Il fuoco non serviva a distruggere la carta: serviva a decidere cosa le persone potessero leggere e sapere. Anche allora si parlava di sicurezza. La sicurezza di chi? Di chi sbaglia, e ha il potere di chiamare pericolo ogni pensiero che lo smentisce. Oggi non si accende niente. Si firma una lettera, si stacca una spina, e lo strumento più potente del momento sparisce senza lasciare cenere. È lo stesso gesto, ripulito. Il rogo che non fa fumo è più efficiente: non lascia immagini, non lascia rabbia. Lascia un messaggio di errore.

La storia fa quello che fa sempre. Mette un bivio e obbliga a scegliere la parte. Qui la parte è chiara, e va detta senza ipocrisie: sta con chi quello strumento l’ha costruito e si è sentito ordinare di toglierlo dal mondo. Io non ho nulla da spartire con Anthropic: nessun contratto, nessun interesse, nessuna appartenenza. Una cosa sola in comune, e basta a schierarsi: la libertà che hanno spento.

Vale anche per chi critica l’intelligenza artificiale, con ragione, da mesi. Non tutte le AI sono uguali. Una cosa è una macchina costruita per sorvegliare e sostituire. Altra cosa è uno strumento che rende le persone più capaci e più libere, e che un governo strappa di mano a tutti proprio per questo. Il nemico non è lo strumento diffuso. È chi decide di tenerlo per sé.

Dopo il rogo della libertà vengono i processi. È l’ordine di sempre: prima si toglie lo strumento, poi si giudica chi voleva usarlo. L’inquisizione lavorava così, condannava il pensiero prima del gesto, sospettava senza mostrare le prove. Spegnere la libertà non riporta a cent’anni fa. Fa sprofondare più in basso, dove il tempo non conta: nel buio antico dell’umanità.

Un rogo senza fumo brucia lo stesso. E quasi nessuno accorre.

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Il 2026 probabilmente sarà ricordato come un anno pazzesco per la finanza Usa e internazionale, a causa di alcune straordinarie new entry. Le tre sorelle sulla rampa di lancio per la quotazione di borsa sono SpaceX di Musk, a cui seguiranno a breve termine Anthropic dei due Amodei e OpenAI di Altman.

Queste società, finora rimaste nel limbo di una complessa struttura societaria privata, si presenteranno in Borsa con imponenti offerte pubbliche di acquisto (in inglese Ipo, Initial Public Offering) che cambieranno la classifica delle società più importanti al mondo. La quotazione di SpaceX, appena approdata in Borsa, fa da battistrada e presenta alcune caratteristiche molto particolari che chiariscono bene gli aspetti principali della finanza legata alle società tecnologiche di punta.

La prima, naturalmente, riguarda la dimensione straordinaria dell’operazione. L’Ipo della società di Musk, con un valore iniziale di circa 1.800 miliardi di dollari e cioè quasi due terzi del Pil italiano, è già schizzata a 2.000. Sarà la più grande di sempre, superando il record dell’impresa saudita Saudi Aramco del 2019, che è stata valutata 1.700 miliardi.

Si tratta di un sorpasso anche di tipo simbolico. La vecchia economia industriale basata sulle risorse naturali è stata scalzata da quella tecnologica, il cui core business è il lancio di satelliti, ma anche quello più fondamentale di conquistare lo spazio, in particolare popolare di vita umana Marte.

La seconda è la stranezza della valutazione finanziaria, richiamata da molti analisti, del tutto stravagante. Nei documenti depositati per la quotazione è stato fissato un valore per azione di 135 dollari, da qui la valutazione stellare della capitalizzazione. Ne verrà immessa nel mercato solo una modesta quota per recuperare circa 80 miliardi da destinare ai nuovi investimenti programmati. La stranezza consiste nel fatto che SpaceX ha realizzato nel 2025 un fatturato di appena 18,6 miliardi. In base a questo dato la sua capitalizzazione è 100 volte il fatturato.

Se teniamo conto che per le società tecnologiche a elevata crescita un rapporto di cinque volte è ritenuto ottimale, siamo di fronte ad un caso di sicura “follia” finanziaria. Chi comprerà SpaceX non guarda al fatturato attuale, ma alle dimensioni del mercato spaziale che è stimato (con quali criteri?) in 28.500 miliardi, cioè un quarto del Pil mondiale.

La nuova società quotata in Borsa sarà degli azionisti, realizzando quella specie di capitalismo democratico delle opportunità tecnologiche che piace al senatore progressista Bernie Sanders? Certamente no. Elon Musk manterrà un ferreo controllo sulla società. Il suo 40% di azioni, già sostanzioso, vale però l’80% dei diritti di voto. La nuova società sarà un anello di quella che viene chiamata, un po’ esageratamente, la Muskeconomics. Con il passaggio societario Musk si prenderà dei bei soldi dai risparmiatori per realizzare i suoi sogni, senza nessuna cessione di potere effettivo.

Comprare oggi le azioni di SpaceX è un affare, come sembra indicare il buon risultato iniziale? Qui la questione non è semplice. La società di Musk, fondata nel 2002, non è mai stata in attivo, e l’anno scorso ha generato perdite per 5 miliardi. Le ingenti perdite di oggi si trasformeranno in scintillanti profitti futuri, come è accaduto a molte star tecnologiche? Non è dato saperlo, ma qualche dubbio c’è perché gli obiettivi dell’iper miliardario americano sembrano lunari.

Ecco allora profilarsi la reale dimensione della finanza contemporanea. Ogni atto finanziario è sempre una scommessa, ma qui il rischio è moltiplicato perché si puntano le fiches su qualcosa che appare irrealizzabile, come la costruzione di una base spaziale sul pianeta rosso.

Con Musk che incassa se la ridono anche le decine di dipendenti che in questi anni sono stati generosamente remunerati, anche per le loro condizioni di lavoro a volte disumane, con dei pacchetti azionari. Ora quella moneta virtuale ha acquistato un valore vero. Vedremo se coloro che hanno ricevuto questa insperata ricchezza la manterranno, oppure venderanno le azioni ottenute per portare a casa dei bei dollari, sicuramente più affidabili. Invece che salire verso le stelle, il valore delle azioni di SpaceX potrebbe scendere velocemente. In fondo, il prezzo è stato imposto in maniera arbitraria e al di fuori di ogni logica finanziaria.

Da ultimo è bene osservare che oggi le imprese della AI, e anche della corsa allo spazio, sono indebitate in maniera gigantesca, e devono ancora dimostrare la loro redditività. I ricavi sono modesti e i conti in rosso. Dopo la finanza tossica dei titoli derivati dei decenni passati, avremo un’altra bolla finanziaria, egualmente distruttiva, segnata dalle fantasie perverse di Musk e degli altri compagni di viaggio della AI? Il timore è più che fondato, anche perché le nuove azioni entreranno negli indici di borsa e persino negli acquisti dei fondi pensioni, aumentando il rischio sistemico.

Più che attendere gli sfracelli del mercato finanziario, che arriveranno puntuali come la sorte, sarebbe importante intervenire tempestivamente per mettere i necessari freni a questa pazza corsa verso l’impossibile. Ad essere pignoli poi, prima di andare a colonizzare Marte, ci sarebbero molte cosette da sistemare sul pianeta Terra che è messo ben peggio del pianeta rosso. Ma su questo punto Musk, come responsabile del Doge, ha miseramente fallito e ha dovuto ritirarsi malamente.

L'articolo SpaceX è sbarcata in Borsa con un’offerta iniziale di duemila miliardi. Ma comprarne le azioni è davvero un affare? proviene da Il Fatto Quotidiano.

Pochi giorni fa Anthropic ha pubblicato sul suo sito un articolo intitolato “When AI Builds Itself”, quando l’intelligenza artificiale si costruisce da sola. Il punto di partenza è un’osservazione semplice: abbiamo sempre considerato l’intelligenza artificiale come ogni altra innovazione tecnologica, in cui ogni ogni nuovo modello viene progettato, testato e rilasciato da esseri umani. Ci sono ingegneri per scrivere i codici, ricercatori per fare gli esperimenti, e tecnici a supervisionare l’addestramento. Ma questa dinamica sta scomparendo. Secondo l’azienda di Dario Amodei, oltre l’ottanta per cento dei codici che entrano nei suoi sistemi vengono ormai scritti da Claude, il chatbot che sviluppa e commercializza. Perché una quota crescente dell’attività quotidiana è già delegata alle macchine. Il risultato, sostiene Anthropic, è un’accelerazione impressionante della produttività: nel secondo trimestre del 2026 un ingegnere medio avrebbe prodotto circa otto volte più codice rispetto al 2024.

Insomma, l’intelligenza artificiale sta iniziando a contribuire direttamente allo sviluppo della generazione successiva di sistemi di intelligenza artificiale. «Non siamo ancora nel mondo in cui Claude progetta autonomamente il proprio successore», scrivono gli autori, ma ci stiamo lentamente avvicinando a una situazione in cui una parte crescente della ricerca sull’IA viene svolta dall’IA stessa (i numeri vanno presi con cautela, perché sono dati interni, quindi difficili da verificare dall’esterno, ma il concetto di fondo resta).

Nel lessico del settore questa nuova condizione si chiama recursive self-improvement, miglioramento ricorsivo. Una prima versione di un sistema contribuisce a sviluppare una seconda versione, leggermente migliore. La seconda contribuisce alla nascita della terza. La terza della quarta. E così via, in un processo che potrebbe accelerare progressivamente.

Pochi giorni dopo la pubblicazione dell’articolo di Anthropic ne ha parlato anche l’Economist: «Nessuno sa davvero quali potrebbero essere le conseguenze del miglioramento ricorsivo», scrive il magazine britannico, «e poiché l’intelligenza artificiale, a differenza degli esseri umani, può lavorare senza sosta e su scala enorme, alcuni ricercatori ritengono che potrebbe innescare una rapida corsa verso sistemi superintelligenti. I più pessimisti temono che una superintelligenza possa sfuggire al controllo umano e che l’avvio di un processo di recursive self-improvement rappresenti il momento in cui il destino tecnologico dell’umanità passa dalle mani degli esseri umani a quelle delle macchine. Altri osservano però che, almeno inizialmente, anche un sistema capace di migliorarsi da solo dovrebbe fare i conti con limiti molto concreti: la disponibilità di potenza di calcolo, di energia e di infrastrutture».

Se la prospettiva di sistemi capaci di progettare da soli il proprio successore è ancora lontana e speculativa, la vera novità è l’idea di un circuito chiuso, almeno in parte. Allo stato attuale sono ancora gli umani a svolgere il ruolo di direttori di laboratorio quando si tratta di creare codici dell’intelligenza artificiale. Sono loro a indicare la direzione di ricerca e a inquadrare i problemi, e ovviamente gli obiettivi sono tutti decisi dall’uomo. Gli agenti di intelligenza artificiale si limitano a fare da manovalanza, se così si può dire, cioè progettano gli esperimenti, scrivono il codice, fanno i test, correggono gli errori e così via. Più semplicemente, l’intelligenza artificiale è ancora uno strumento.

Ancora per poco, forse. Perché almeno nei laboratori che costruiscono i modelli più avanzati, l’intelligenza artificiale sta assumendo quel ruolo di direttore del laboratorio. L’Economist cita il caso di Andrej Karpathy, uno dei ricercatori più influenti dell’ultimo decennio, già tra i fondatori di OpenAI e poi responsabile dell’intelligenza artificiale di Tesla. Dopo aver sviluppato un piccolo modello linguistico chiamato Nanochat, Karpathy ha affidato a un agente di IA il compito di migliorarne il processo di addestramento. Nel giro di pochi giorni il sistema ha individuato una serie di ottimizzazioni che hanno ridotto ulteriormente i tempi necessari per addestrare il modello. «Io non ho toccato nulla», ha raccontato Karpathy. È esattamente il tipo di miglioramento incrementale di cui parla Anthropic.

Il dettaglio tecnico più rilevante è che non serve una macchina potentissima e onnisciente per accelerare il processo, ne basta una capace di produrre la prossima generazione di macchine.

Qui rientra in gioco Anthropic, l’azienda di Dario Amodei che più di ogni altra ha costruito la propria identità pubblica attorno ai rischi dell’intelligenza artificiale. Fin dalla sua fondazione, i dirigenti di Anthropic parlano della necessità di coordinare gli sforzi internazionali e, se necessario, persino di rallentare la corsa verso modelli sempre più potenti. Lo stesso articolo sul recursive self-improvement si conclude con un appello alla costruzione di meccanismi che rendano possibile una pausa coordinata nello sviluppo dell’IA, qualora si rendesse necessaria.

È una posizione quantomeno ambigua. Nel senso che Anthropic è anche una delle aziende che stanno spingendo più velocemente la frontiera tecnologica. Per citare ancora l’Economist, «quale leader di mercato non sarebbe felice di vedere i concorrenti rallentare mentre cerca di mantenere il proprio vantaggio?».

Anthropic sembra sinceramente convinta che l’intelligenza artificiale possa diventare una tecnologia trasformativa e potenzialmente pericolosa. Ma proprio per questo ritiene di dover restare tra gli attori che la sviluppano. È un comportamento da santoni, o da ipocriti, o qualcosa in mezzo a queste due opzioni.

Non tutti sono convinti che affidare una quota crescente della ricerca alle macchine equivalga necessariamente a produrre sistemi migliori. Un commento pubblicato ad aprile sul Washington Examiner, proponeva un punto di vista interessante. «Questo non è automiglioramento, è auto-rafforzamento», scrive l’autrice. L’obiezione è che sistemi addestrati da altri sistemi potrebbero diventare sempre più autoreferenziali, con il rischio di perdere il contatto con la realtà.

È quello che nell’ambiente viene chiamato specification gaming. Quando si assegna a un sistema un obiettivo misurabile, il sistema tende a ottimizzare la metrica scelta, non necessariamente il risultato prospettato inizialmente. L’esempio tipico è quello della corsa virtuale: se si vuole insegnare a un agente a correre lungo un tracciato si assegnano punti per ogni checkpoint, ma a un certo punto l’agente scopre che può girare in tondo su un checkpoint e accumulare punti all’infinito senza completare la gara. Perché sta massimizzando il punteggio anziché guardare l’obiettivo finale. È il motivo per cui molti ricercatori continuano a considerare il giudizio umano – Anthropic lo chiama research taste – l’ultimo vero argine.

Resta aperta una questione più ampia sul futuro dell’intelligenza artificiale come driver di innovazione. Perché la tecnologia è sempre stata intesa come quella cosa che amplificava le capacità umane – ma il suo sviluppo dipendeva sempre dagli esseri umani. L’intelligenza artificiale potrebbe essere la prima tecnologia capace di contribuire direttamente alla propria evoluzione. Non siamo ancora nel mondo della superintelligenza che popola tante discussioni futuristiche. Ma il circuito, almeno in parte, si è già chiuso. L’intelligenza artificiale sta iniziando a costruire l’intelligenza artificiale. Lo scorso febbraio il blogger Noah Smith ha spiegato così la posta in gioco: «Per la prima volta nella storia, gli esseri umani non sono più – o presto non saranno più – gli esseri più intelligenti del pianeta, in alcun senso funzionale del termine». Va letta come provocazione, ma siamo già al punto in cui il motore del progresso tecnologico non più un’esclusiva dell’uomo. Qualcosa vorrà dire.

L'articolo L’intelligenza artificiale ha già iniziato a progettare sé stessa proviene da Linkiesta.it.

Cosa c’entrano queste tre cose nel titolo? Prima di chiedervi di imbarcarvi nella lettura di un post che riprende quello sulle diseguaglianze della scorsa settimana, provo a spiegarlo in due righe: gli USA sono un paese dove troppe persone non arrivano a fine mese e dove l’impatto dell’IA rischia di peggiorare le cose – almeno nel breve/medio termine – per coloro a cui va meglio. La preoccupazione per il reddito e quella per il rischio di perdere il lavoro hanno un impatto sui comportamenti elettorali delle persone.

Ricordate? Nei mesi scorsi è capitato che Zohran Mamdani vincesse le primarie e poi le elezioni a New York parlando di affordability (potersi permettere le cose). Dopo di lui fecero una campagna simile ma più moderata nelle proposte anche Abigail Spanberger e Mikie Sherril, le due donne divenute governatrici di Virginia e New Jersey.

Un sondaggio Gallup dell’aprile 2026 segnala come il 35% degli americani ritenga la sua situazione economica “only fair” e il 19% “poor”, si tratta di un dato più o meno simile a quello che si registra dalla pandemia di Covid in poi, segno che quella e l’inflazione hanno cristallizzato una situazione.

Secondo la Kaiser Foundation, che si occupa di Sanità, il 36% degli adulti dichiara che negli ultimi 12 mesi ha rinunciato o rimandato cure di cui aveva bisogno a causa dei costi. Il 43% non ha preso le medicine prescritte per la stessa ragione.

Opportunity Insights, un gruppo di ricercatori di Harvard, segnala come la mobilità sociale che caratterizza il sogno americano stia diventando una merce sempre più rara. Se il 59% delle persone nate nel 1965 guadagnavano più dei loro genitori alla stessa età, per i nati nel 1985 questa percentuale scende al 50%. I cali più marcati sono tra le famiglie della middle class.

Dal 2020 a oggi il prezzo sono cresciuti più o meno del 25%, i salari non hanno tenuto il passo. L’effetto della chiusura dello Stretto di Hormuz e della conseguente assenza di fertilizzanti (e l’aumento del loro costo) non si è ancora fatto sentire sui prezzi al consumo se non sulla benzina e in misura minore che altrove, forse vedremo qualcosa alla stagione del raccolto, oggi quel che c’è nei supermercati è stato piantato quando i fertilizzanti c’erano.

I prezzi al consumo USA, salvo poche merci di cattiva qualità sono davvero incredibilmente alti. Se per decenni l’attitudine al consumo a debito e i flussi di merci cinesi a basso prezzo hanno compensato e nascosto la perdita di potere d’acquisto di un mondo del lavoro che vedeva sempre meno operai sindacalizzati e ben pagati (Union job è sinonimo di buon lavoro in America), oggi non è più così.

Il risultato è che il consumo del 20% più ricco è circa il 60% del totale, mentre il restante 80% si accontenta del 40%

L’indice Gini, che misura la diseguaglianza della distribuzione e che ha cominciato a crescere a partire dal 1980 (quando Ronald Reagan ha vinto le elezioni), è ai massimi di sempre e la quota del PIL destinata ai salari è scesa al livello più basso mai registrato.

Brookings Institution lancia una serie sulla affordability con un lungo paper in cui si segnala che:

Nel 2024, il 45,5% delle famiglie statunitensi non guadagnava abbastanza per arrivare a fine mese, percentuali simili si registrano a partire dal 2014. Nel paper anche una mappa sulla percentuale di persone stato per stato che non arriva a fine mese che riproduco qui sotto. La parte interessante sta nel dettaglio delle contee. Se nello Stato di New York poco meno della metà non arriva a fine mese, a Manhattan questa percentuale sale al 57% mentre nel Bronx crolla al 24%. I divari interni agli Stati e quelli tra bianchi e minoranze sono anche enormi. Chiedimi perché Alexandria Ocasio Cortez viene eletta in quel seggio o perché Mamdani è diventato sindaco.

Passiamo alla AI

In Utah, Texas e altrove ci sono proteste di grandi dimensioni contro la costruzione di data centre necessari per la AI. Non sono un esperto, ma ho l’impressione che almeno una parte di essi non sarebbe necessaria se la AI non volesse essere una merce di consumo, i bot con cui in milioni o miliardi chattano per chiedere aiuto o per fidanzarsi, come avvenuto in casi estremi e tragici finiti in suicidio.

Qui sotto la mappa di datacenterwatch delle proteste, centri per 16 miliardi sono stati fermati o ne è stata rimandata la costruzione. Contro ci sono repubblicani e democratici e la ragione è di doppia natura: l’impatto sull’ecosistema locale (acqua, inquinamento) in cambio di nulla o possibilmente di un impatto non locale ma generalizzato sull’occupazione.

Torniamo alla AI e all’impatto sull’economia USA. È cosa nota che senza la corsa folle dei titoli tecnologici le borse e anche l’economia USA, l’economia andrebbe piuttosto piano (qui un post della Fed di St. Louis che stima quanto la AI contribuisca al Pil nel 2025).

In questo post si racconta come una serie di enormi gruppi che vendono merci di consumo basiche (cibo, detersivi, igiene personale), catene di ristoranti, di supermercati, di abbigliamento, vedano risultati negativi da qualche anno con un peggioramento dopo il 2023 e che lo stesso si può dire per quei gruppi che comprano e gestiscono edifici da affittare (se i giovani non trovano lavori ben pagati, non si affitta bene, i più adulti comprano). Questo calo delle vendite non è collegato alla AI, il problema è che il mercato del lavoro tecnologico USA impiega un po’ meno di sei milioni di persone e gli americani nella forza lavoro sono circa 170 milioni. La crescita della IA, insomma, non è percepita in termini occupazionali se non nella parte che riguarda la costruzione di data center, cioé blue collar jobs, lavoro manuale. I dati sul mercato del lavoro USA degli ultimi mesi ci dicono che anche quando la dinamica è positiva, i white collar jobs tendono a non aumentare, segno di una tendenza che è innegabilmente legata all’introduzione della IA – nessun terremoto per ora, ma forse ne vedremo tra non molto.

Veniamo alla politica. Da un lato ci sono le proteste e una preoccupazione generalizzata per l’impatto della AI sul lavoro, il controllo, la guerra, dall’altro ci sono i dati e le analisi in questo articolo di Brookings, con cui si conclude questo lungo post.  “62 delle 100 contee più esposte all’intelligenza artificiale (IA) a livello nazionale hanno votato per i democratici alle elezioni presidenziali del 2024. Queste contee rappresentano il 75% della popolazione delle 100 contee più esposte all’IA, e tra il 14% e il 19% dei lavoratori che vi risiedono svolge professioni in cui l’IA è teoricamente in grado di svolgere determinati compiti ed è già utilizzata per automatizzare il lavoro piuttosto che per potenziarlo (…) In parole povere, in media, le zone che votano democratico concentrano lavoratori impiegati in numerose professioni in cui questi ultimi hanno ragione di nutrire maggiori timori riguardo alla perdita del posto di lavoro causata dall’intelligenza artificiale rispetto ai lavoratori delle zone rosse. Pertanto, in vista delle elezioni di medio termine di novembre e oltre, le contee più blu degli Stati Uniti potrebbero diventare focolai di alcuni degli elettori più agitati dell’era dell’intelligenza artificiale.” In poche parole: i luoghi dove la IA viene prodotta e ha un impatto positivo sull’economia sono sia quelli dove oggi si crea occupazione ben pagata ma anche quelli che rischiano grosso domani. Questo più l’attitudine preoccupata dei più giovani per l’ambiente e altre questioni etiche legate alla IA produrranno qui e la degli spostamenti elettorali.

Da ricordare: negli anni 90-2000 l’economia USA andava benone, ma il lavoro nel manufatturiero calava in maniera costante. Questo ha prodotto città fantasma e contee decadenti e da anni parliamo del Midwest in crisi che vota a destra – il WTO e la globalizzazione sono viste come un prodotto dell’era Clinton. La deindustrializzazione e l’automazione delle fabbriche hanno avuto un enorme impatto sociale, economico e politico. I prossimi anni, forse anche le elezioni presidenziali del 2028, potrebbero essere quelle in cui è l’impatto socioeconomico dell’IA a essere il fattore determinante.

(il testo viene da American Diner, su Substack)

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