“Il computer non è solo una macchina che calcola, è uno strumento che trasformerà il modo in cui le aziende operano.”

Queste parole risuonavano nell’aula magna dell’Università di Pisa nell’autunno del 1978. Ero uno dei primi studenti del corso di laurea in Scienze dell’Informazione, seduto in un’aula dove si respirava il futuro, o meglio quello che noi immaginavamo potesse essere un futuro fantastico. Mentre i miei colleghi erano affascinati principalmente dagli aspetti tecnici della programmazione, io intravedevo già qualcosa di diverso: il potenziale rivoluzionario che l’informatica avrebbe avuto nel mondo del business, ma soprattutto il suo impatto profondo sulla dimensione umana del lavoro.

Era ormai superata l’epoca della CEP: Calcolatrice Elettronica Pisana a transistor e valvole installata nel 1959 (anno della mia nascita) all’università di Pisa, ma programmare significava ancora preparare meticolosamente pile di schede perforate, ciascuna contenente una singola istruzione. Un errore in una sola scheda significava ricominciare da capo. Questa disciplina metodologica, apparentemente frustrante, si sarebbe rivelata una lezione preziosa per il mio futuro nelle aziende: la precisione nella pianificazione e l’importanza di una visione sistemica. Ma più di tutto, mi insegnò che dietro ogni riga di codice c’era un pensiero umano, una logica che andava ben oltre la mera meccanica del calcolo.

Un giorno, durante una sessione di programmazione nel laboratorio della facoltà, uno dei professori mi chiese: “Perché ti interessa così tanto l’informatica se il tuo obiettivo è il management aziendale?” La mia risposta fu più profonda di quanto potessi realizzare allora: “Perché chi comprende sia il linguaggio dei computer sia quello del business potrà costruire ponti tra questi due mondi. Ma soprattutto, perché la vera sfida non sarà tecnica, ma capire come la tecnologia può amplificare, non sostituire, le capacità umane.”

Già allora intuivo l’importanza di un approccio antropologico nell’integrazione della tecnologia nelle organizzazioni. Riconoscere che le aziende sono fatte di persone, relazioni e culture significava comprendere che l’introduzione di nuove tecnologie avrebbe dovuto rispettare e valorizzare questi aspetti, piuttosto che soffocarli. La scelta di proseguire con Economia dopo l’esperienza in Scienze dell’Informazione non fu un cambio di direzione, ma un’evoluzione naturale.

Durante quegli studi, ma soprattutto dopo nel corso della mia esperienza a contatto con le persone nelle aziende, incontrai il pensiero dell’economia antropologica, che mi aprì gli occhi su una verità fondamentale: l’economia non è solo una questione di numeri e transazioni, ma di relazioni umane, rituali sociali, significati condivisi. Le organizzazioni non sono semplici macchine da ottimizzare, ma comunità vive, con le loro culture, i loro valori, le loro dinamiche sociali. Non volevo essere un programmatore, volevo essere un manager capace di comprendere e valorizzare questa dimensione profondamente umana del lavoro e dell’organizzazione. La mia peculiarità sarebbe stata proprio questa: la capacità di vedere oltre l’approccio puramente tecnico che dominava il pensiero dell’epoca, per concentrarmi su come la tecnologia potesse invece arricchire, non impoverire, il tessuto di relazioni e significati che forma ogni organizzazione, ogni comunità.

Questa formazione duale—informatica prima ed economia poi—mi ha fornito una prospettiva unica nel panorama manageriale italiano degli anni ’80 e ‘90. Mentre molti manager vedevano l’informatica attraverso una lente puramente meccanicistica, come un centro di costo da minimizzare, io la consideravo uno strumento di potenziamento delle capacità umane. La mia comprensione dei principi fondamentali della programmazione, unita alle competenze di business e a una sensibilità “antropologica”, mi permetteva di vedere opportunità di crescita umana dove altri vedevano solo automatismi da implementare.

Un esempio emblematico fu l’implementazione di uno dei primi sistemi di CRM in Italia. Durante una riunione cruciale con il board di una grande azienda, il CTO stava faticando a spiegare i benefici tecnici del progetto, cadendo nella trappola del riduzionismo tecnologico. Presi la parola e tradussi: “Non stiamo parlando di database e server. Stiamo parlando di comprendere l’essenza delle relazioni umane nel contesto aziendale. Stiamo parlando di trasformare ogni interazione in un’opportunità di crescita reciproca, dove la tecnologia amplifica, non sostituisce, la capacità umana di costruire relazioni significative.” Il progetto fu approvato, e nei successivi due anni portò non solo a un incremento del 40% nella retention dei clienti, ma a una profonda trasformazione della cultura aziendale.

Questo successo dimostrò come un approccio antropologico all’implementazione tecnologica potesse portare vantaggi significativi, non solo in termini economici, ma anche nel rafforzamento dei legami umani all’interno dell’azienda.

Nel settore bancario, quando guidai lo sviluppo dell’internet banking, la sfida più grande non riguardava la tecnologia, ma la necessità di una nuova cultura aziendale. La banca vedeva se stessa come un custode di sicurezza, e l’idea di permettere ai clienti di operare direttamente online generava resistenze. Il mio approccio fu di abbandonare completamente la visione meccanicistica: con i tecnici parlavo di come la tecnologia che dovevamo implementare serviva soprattutto per potenziare, non sostituire, le relazioni umane; con i banker si discuteva di come l’innovazione digitale potesse liberare tempo per costruire relazioni più profonde con i clienti. Ma la vera innovazione fu nel coinvolgimento degli sportellisti: “Non stiamo meccanizzando il vostro lavoro,” spiegai, “stiamo liberando il vostro potenziale umano per attività dove la vostra empatia e comprensione fanno la differenza.” (Negli anni a seguire mi accorsi che non si realizzò esattamente quello che immaginavo: molti sportellisti furono semplicemente licenziati!)

Il progetto più significativo fu forse la creazione della community digitale per medici anestesisti. Qui, il rifiuto dell’approccio riduzionistico fu totale e consapevole. Prima di scrivere una sola riga di codice, passammo settimane a osservare come gli anestesisti lavoravano in sala operatoria, come si confrontavano nei corridoi dell’ospedale, come condividevano esperienze durante i congressi. Scoprimmo che l’apprendimento più prezioso avveniva attraverso il confronto informale tra colleghi esperti e giovani, spesso attraverso la narrazione di casi clinici complessi. Mentre i tecnici proponevano una piattaforma basata su metriche e automatismi—forum standardizzati e sistemi di rating—io insistetti per replicare digitalmente questi “spazi informali di confronto”. Costruimmo così un ecosistema che permetteva di condividere casi clinici in forma narrativa, facilitava il mentoring tra senior e junior, e ricreava quella dimensione di confronto spontaneo tipica della sala medici. Il risultato fu una piattaforma che non si limitava a facilitare lo scambio di informazioni tecniche, ma riproduceva e amplificava le dinamiche sociali e professionali che rendevano quella comunità così efficace nell’apprendimento e nel supporto reciproco.

Oggi, di fronte alla rivoluzione dell’AI, questa comprensione profonda della dimensione umana del lavoro è più cruciale che mai.

Il titolo “Re-volutio” che ho scelto per questo racconto richiama l’origine latina del termine “rivoluzione”, da “revolvere”, che significa “tornare indietro”. In un certo senso, con l’AI stiamo tornando indietro al pensiero meccanicistico dell’Illuminismo, che vedeva l’universo come una grande macchina regolata da leggi matematiche.

Per essere precisi e per superare l’approccio “marketing” usuale alle nuove tecnologie: “l’intelligenza artificiale”, nelle sue forme più diffuse come il machine learning e le reti neurali artificiali, si basa su processi logici, algoritmi e modelli matematici che, sebbene sofisticati, restano fondamentalmente meccanici. I suoi meccanismi interni possono essere ridotti a operazioni di calcolo e a strutture sequenziali che processano informazioni in modo prevedibile, secondo schemi e funzioni stabilite.

Vedo troppe aziende approcciarsi all’AI con la stessa mentalità “meccanica” degli anni ‘80: come una soluzione magica o come una minaccia che sostituirà l’umano. Entrambe le visioni mancano il punto fondamentale: l’AI non è uno strumento di sostituzione, ma di amplificazione del potenziale umano. La vera sfida non è tecnica, ma culturale e sociale: come integrare questa tecnologia in modo che arricchisca, non sostituisca, ciò che ci rende unici—la nostra capacità di empatia, di giudizio contestuale, di comprensione delle sfumature nelle relazioni umane.

È qui che l’approccio antropologico diventa fondamentale: comprendere le esigenze, le paure e le aspirazioni delle persone coinvolte, per assicurare che l’AI sia integrata in modo etico e sostenibile, valorizzando le competenze umane anziché eroderle.

Quando oggi consulto aziende sull’implementazione dell’AI, insisto sulla necessità di guardare prima alle persone e poi alla tecnologia. Le lezioni imparate nei laboratori di Pisa assumono un nuovo significato: l’importanza di osservare come le persone realmente lavorano, collaborano e creano valore, prima di pensare a come la tecnologia possa aiutarle; la necessità di progettare sistemi che amplificano le nostre capacità più preziose—la creatività, l’empatia, il pensiero critico; l’essenzialità di vedere la tecnologia non come un sostituto del lavoro umano, ma come uno strumento per renderlo più ricco e significativo.

La grande differenza tra l’informatica degli anni ‘70 e l’AI di oggi non sta nella rapida evoluzione della tecnologia, quanto nella portata antropologica del cambiamento avvenuto di cui, per altro, l’AI è solo in piccola parte causa. Per adesso.

Allora si pensava alle influenze della meccanizzazione dei processi nella ridefinizione di alcune figure lavorative, oggi a questa si aggiunge la pervasiva disumanizzazione del lavoro e delle relazioni.

Ma i principi fondamentali che ho sempre sostenuto rimangono gli stessi: il vero progresso non dipende da quanta tecnologia ci mettiamo dentro, ma dalla nostra capacità di integrarla in una visione antropocentrica che considera come priorità assoluta la crescita del benessere reale delle persone.

Se la smettessimo di rimanere abbagliati come bambini dalle fantasmagorie dell’AI e iniziassimo a valutarla con uno sguardo critico e maturo, potremmo finalmente riconoscere il suo vero potenziale come strumento al servizio dell’umanità, anziché come fine ultimo o sostituto dell’intelligenza umana.

Se potessimo essere coscienti che il marketing e la comunicazione dei mass-media contribuiscono a questa percezione distorta dell’AI, alimentando aspettative irrealistiche che rafforzano narrazioni fuorvianti: le campagne pubblicitarie spesso presentano l’AI come una soluzione magica e onnipotente, enfatizzando storie sensazionalistiche riguardanti l’AI, senza fornire un contesto adeguato o una comprensione approfondita.

Guardando al futuro, vedo l’AI come un’opportunità per superare definitivamente l’approccio riduzionistico e meccanicistico che ha dominato il pensiero tecnologico per decenni o meglio per centinai di anni, sin dall’epoca illuminista del XVIII secolo.

Come manager con un piede nel mondo tecnico e uno nel business, ma soprattutto con una forte sensibilità antropologica, ritengo che il nostro ruolo oggi è più cruciale che mai: dobbiamo essere i garanti di una trasformazione che metta al centro l’uomo, guidando le organizzazioni verso un futuro dove la tecnologia amplifica, non sostituisce, ciò che ci rende unicamente umani.

Questo era il sogno che avevo già in quell’aula di Pisa nel 1978, e che oggi, nell’era dell’AI, diventa più attuale che mai.

E di questo mi sento personalmente responsabile nei confronti delle generazioni future.

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Postilla.

Perché non è corretto chiamare l’AI “intelligenza” e “artificiale”

Al termine di questa riflessione, sento la necessità di sottolineare un punto cruciale: non è corretto, né tecnicamente né nella sostanza, definire l’AI come “intelligenza” e “artificiale”.

Perché non è “intelligenza”: Il termine “intelligenza” implica capacità intrinsecamente umane come la coscienza, la comprensione profonda, l’intuizione e l’empatia. Le attuali tecnologie di AI, per quanto avanzate, sono sistemi che elaborano dati e riconoscono pattern secondo algoritmi predefiniti. Non possiedono consapevolezza di sé, non comprendono il significato delle informazioni che processano e non possono provare emozioni o intenti propri. Pertanto, attribuire loro il termine “intelligenza” rischia di antropomorfizzarle, creando aspettative irrealistiche sulle loro capacità.

Perché non è “artificiale”: L’aggettivo “artificiale” suggerisce una contrapposizione netta con ciò che è naturale. Tuttavia, le AI sono create da esseri umani e operano su dati generati in contesti umani. Inoltre, apprendono da informazioni che riflettono comportamenti, decisioni e bias umani. In questo senso, non sono completamente separate dall’esperienza umana, ma ne sono un’estensione mediata dalla tecnologia.

È importante adottare una terminologia più precisa che rifletta la realtà di questi sistemi. Forse sarebbe più corretto parlare di “automazione cognitiva” (i sistemi sono progettati per automatizzare compiti che richiedono processi cognitivi, come l’elaborazione del linguaggio naturale o il riconoscimento di immagini) o “elaborazione avanzata dei dati”. Solo attraverso una comprensione accurata possiamo integrare queste tecnologie in modo etico e sostenibile, assicurandoci che servano ad amplificare, e non a sostituire, le capacità unicamente umane che ci definiscono.