Per fare buon uso dell’AI, il mondo delle imprese ha bisogno di un reset

L’Intelligenza artificiale non è solo la rivoluzione tecnologica a più rapido tasso di sviluppo e diffusione rispetto a tutte quelle che l’anno preceduta nella storia industriale moderna, internet incluso (anche se per “rapida diffusione” bisogna intenderci: stiamo parlando dell’adozione di massa da parte di alcuni miliardi di terrestri ma ci si riferisce alla ormai “vecchia” AI generativa tipo ChatGPT, non a quella agentica che è la vera rivoluzione trasformativa per ogni ramo dell’industria e dei servizi, e in questo caso la diffusione è ancora sperimentale e ai suoi inizi). L’AI è altrettanto rapida nell’annegare quotidianamente le cronache economiche mondiali per i suoi tumultuosi sviluppi. Sviluppi che in questo 2026 sembrano accrescere enormemente gli argomenti tipici di chi soffia incessantemente sulla tecnofobia e neofobia, indicando nell’AI immensi rischi invece di enormi opportunità: il rischio di una gigantesca bolla finanziaria che dagli Usa può ripercuotersi in tutto il mondo, il rischio di impatti di massa sull’occupazione, il rischio di azzeramento della centralità antropica nelle decisioni, nei processi industriali e nell’etica. Da ultimo ecco gli esempi delle prime marce indietro sull’adozione massiva di AI in alcuni grandi gruppi mondiali, dell’auto americana come della finanza o di grandi catene di fast food. Già era evidente che i maxi investimenti necessari all’AI agentica in capacità di calcolo, semiconduttori avanzati e memorie ad alta capacità negli Hyper Data Center, ed enorme potenza e infrastrutture energetiche per alimentarli, restano appesi a incognite di redditività molto elevate finché appunto non vi sarà un’adozione di massa dell’AI agentica da parte delle imprese. Ma se poi ora alcune grandi imprese innestano anche la marcia indietro, deluse dai risultati delle prime sperimentazioni su vasta scala di AI in parti del loro perimetro, ecco che allora la rivoluzione dell’AI si affloscia, e forse non è poi così male che Europa e soprattutto Italia siamo rimaste molto indietro.

E invece no, bisogna avere la lucidità di dirlo, spiegarlo e ripeterlo: proprio no. Molte delle incertezze sui rischi sono fondate. Non a caso a giugno alla Camera dei Rappresentanti americana è stata depositata una proposta di legge bipartisan, rarissimo caso mentre Trump avvampa ogni giorno lo scontro bipolare, in cui parlamentari democratici e repubblicani insieme chiedono all’Amministrazione federale un rapporto annuale che formuli numeri precisi sugli impatti dell’AI su produttività multifattoriale e occupati. Come non è un caso che in Corea del Sud in due grandi gruppi industriali come Hyundai e Samsung si siano aperte due interessantissimi confronti tra imprese e sindacati sui dividendi da compartecipare con i lavoratori dell’adozione di massa di robotica dotata di AI nelle linee di produzione in un caso, e dei grandi profitti realizzati dalla produzione di memorie ad alta potenza nell’altro caso. Come hanno un fondamento importante i richiami all’etica nell’utilizzo delle nuove galoppanti frontiere dell’AI agentica venuti da Dario Amodei nel suo saggio The Adolescence of Technology, e quelli ancora più pregnanti espressi da Leone XIV nella sua enciclica Magnifica Humanitas, che ha il grande pregio di non essere un testo tecnofobo ma al contrario di enorme stimolo a trasformare la rivoluzione AI in uno dei più grandi strumenti al servizio dell’elevazione della libertà e dignità dell’uomo.

Detto tutto questo, sono i fatti concreti e non l’ideologia ad alimentare l’ottimismo verso l’AI che contraddistingue questo giornale, il Foglio, che tanti di noi amano dal primo giorno della sua uscita e non hanno mai smesso di farlo. La risposta ai rischi non è un freno allo sviluppo dell’AI agentica, e non è neanche la iper regolamentazione europea che in nome della lotta ai rischi alza vertiginosamente gli oneri e le eventuali multe a carico delle imprese che l’AI adotteranno. La risposta ai rischi viene invece dal fattore umano, fin troppo umano, di come l’AI agentica verrà adottata caso per caso. Ed è su questo punto che invece il dibattito pubblico tace, o quasi. Ed è proprio questa scarsa consapevolezza, non le possibilità dell’AI, che fa tremare oggi chi ama l’industria italiana ed europea. Partiamo dagli esempi concreti recenti, come l’americana Ford che richiama in servizio gli ingegneri che aveva rimpiazzato con l’AI sul controllo di qualità delle sue auto. Crollo di credibilità dell’AI? No, al contrario, sono i manager dell’azienda a non aver capito che cosa dovevano fare, prima di introdurre l’AI. La premessa necessaria è che l’evoluzione dell’automotive verso l’elettrico, le e-car e le tecnologie self driving, postula l’intera revisione di ogni piattaforma, dell’interazione tra nuova propulsione-trazione-freni, delle superfici interne ed esterne del veicolo per innestarvi sensori e originatori digitali, e via continuando. La predittività dei guasti si è abbattuta in una media molto considerevole per tutti i maggiori gruppi dell’auto, sia Usa sia Ue. Lo comprova il fatto che, negli ultimi 30 mesi, sommando le diverse comunicazioni al mercato di tutti i maggiori gruppi, sono stati richiamati post vendita oltre 2,8 milioni di veicoli, per interventi necessari a sventare rischi di sicurezza e malfunzionamenti. Qui arriva il punto dolente: se i manager credono che sostituire tecnici e operai con l’AI significhi abbattere tempi ed errori, hanno commesso un errore grave. Hanno alimentato l’AI prima di renderla operativa con i dati del gestionale raccolti nel settore produzione-controllo: e così hanno ottenuto solo una minima correzione degli errori cui quel gestionale portava.

Ed eccoci al punto. La rivoluzione dell’AI agentica non è strumentale, non è un nuovo software che si affitta come prima si compravano i robot di linea, prima analogici e poi digitali. La rivoluzione dell’AI agentica è una rivoluzione cognitiva ed epistemologica, e di questa deve essere capace l’intera linea di management di ogni impresa che intenda adottarla. Perché deve avere chiaro su che cosa deve addestrare l’AI prescelta, prima di renderla operativa. Il che significa che il management va coinvolto, dal livello più alto al più basso, in un comune sforzo volto a identificare ogni tipo di task attuale affidato per obiettivi compartimentati e separati nel precedente schema organizzativo gestionale, dalla produzione all’assistenza al cliente, dalla distribuzione al commerciale, dalla rete di fornitori e quella dei dealer, dai contratti di lavoro ai salari e premi-risultato. E una volta ottenuta questa matrice completa deve avvenire la rivoluzione manageriale: l’ottica da adottare non è affatto quella conservativa, dell’affiancamento di un pezzo di AI a ogni task e funzione precedente e separata, ma deve essere la disponibilità a una revisione totale rifondativa di ciascuna task e funzione. E’ questa duplice rivoluzione concomitante, quella capace di generare al meglio migliori risultati di efficienza, produttività e maggior remunerazione di ogni fattore della produzione, non solo del capitale fisico e intangibile e finanziario, ma innanzitutto della remunerazione e diritti del capitale umano. Ed è la piena disponibilità manageriale e dei dipendenti a questa rivoluzione rifondativa della vecchia impresa, la base della prima richiesta di aiuto da rivolgere all’AI agentica, invece di nutrirla e addestrarla solo coi vecchi dati del gestionale pregresso.

In Italia, sono in pochi a parlarne in questi termini. Uno di loro è Marco Bentivogli, che a fine 2025 insieme al prorettore del Politecnico di Milano Giuliano Noci lanciò un manifesto sull’AI come fonderia del Nuovo Millennio e opportunità unica per il rilancio dell’industria italiana, manifesto in cui si trovano molti spunti utili alla necessaria “reingegnerizzazione” d’impresa che è la premessa necessaria per attuare al meglio l’AI. In alcune filiere industriali sta a fatica avanzando l’idea che il miglior utilizzo dell’AI non è quello impresa per impresa. Ma è quello di addestrarla con dati “federalizzati” di filiera, spezzando la vecchia propensione alla gelosia che spingeva ogni impresa a non condividere i propri dati. Vedi su questo le recenti iniziative della Meccatronica italiana, e di importanti territoriali industriali come Assolombarda e Reggio Emilia. Ma “federalizzare” i dati di filiera non basta, se manca la rivoluzione epistemologica precedente. Tanto per fare un altro esempio, in molte filiere strategiche della manifattura italiana non bastano i task aziendali da rivedere e ridefinire all’interno del perimetro, bisogna inglobarvi anche il vasto concorso esterno di microunità d’impresa che ricadono nelle categorie Ateco dell’artigianato, fondamentali tanto per la componentistica della micromeccanica e metalli non lavorati che per il tessile-moda, il legno-arredo, la ceramica e il vetro. E’ vero che l’export italiano continua a mostrarsi resiliente, ha resistito bene crescendo sia nel 2025 dei dazi di Trump sia nel primo quadrimestre 2026. Ma cullarsi nella resilienza delle nostre specializzazioni manifatturiere ancora in troppi casi radicate nel solo MidTech è un’illusione molto pericolosa. Per questo serve una vera campagna di consapevolezza e responsabilizzazione, prima che nella politica italiana che su questi temi fa solo convegni, proprio nel mondo industriale italiano, tra chi le aziende le controlla, e i tanti che le amministrano come manager. Se saranno pronti a ridiscutere forma, finalità, organizzazione e integrazione della propria azienda in reti più ampie e cognitivamente ridefinite per obiettivi comuni, sui mercati mondiali come in quello domestico, nei territori in cui operano e coinvolgendo tutti i propri dipendenti-collaboratori, allora sì che il miglior utilizzo dell’AI agentica lascerà alle nostre spalle la crescita zerovirgola del pil italiano.