Il Convegno nazionale dei giovani imprenditori di Confindustria, giunto a Capri alla sua 41a edizione, ha scelto un titolo che è insieme una diagnosi e un programma: “StrategIA. Il futuro è un’impresa umana”. La formula racchiude il nodo del nostro tempo. L’intelligenza artificiale non è più una promessa tecnologica confinata ai laboratori di ricerca, ma l’infrastruttura immateriale che riorganizza economia, geopolitica e persino il nostro modo di pensare. Comprendere questa trasformazione e, soprattutto, governarla è oggi la principale responsabilità strategica di istituzioni, policymakers e imprenditori, prima ancora che una questione di innovazione di processi, macchinari e prodotti.
Dalle origini agli agenti autonomi
L’intelligenza artificiale, termine coniato nel 1956 da John McCarthy al Dartmouth College, ha fatto molta strada dai suoi primi passi nel secondo dopoguerra, segnati dal saggio seminale di Alan M. Turing del 1950 su Computing Machinery and Intelligence – in cui poneva la domanda, di grande valore attuale, se le macchine possano pensare[1] – e dal programma “Logic Theorist” predisposto nel 1956 da Allen Newell, Herbert A. Simon e John Clifford Shaw. Negli anni Ottanta si sono affermati i sistemi di apprendimento automatico, perfezionati alla fine degli anni Novanta da tecniche statistiche e probabilistiche; solo negli ultimi anni, grazie all’incremento della capacità di elaborazione dei computer e all’esplosione dei dati disponibili, l’IA ha fatto passi da gigante. Il GPT (Generative Pre-trained Transformer), creato da OpenAI, ha rappresentato una tappa decisiva, grazie alla capacità di generare testi in linguaggio naturale con coerenza sufficiente a superare il test di Turing.
..Da allora, l’evoluzione non si è fermata: siamo entrati nella fase degli agenti autonomi, sistemi capaci non solo di generare contenuti ma di pianificare, decidere e agire con minima supervisione umana. Anche il linguaggio ne è investito: modelli come SeamlessM4T e SeamlessExpressive, o la traduzione vocale simultanea, inaugurata da Skype e oggi sperimentata da Microsoft, Google, DeepL e Meta, mostrano la caduta delle barriere linguistiche. Come ha osservato Richard Baldwin, la traduzione automatica, migliorando così rapidamente, metterà presto gli anglofoni in concorrenza diretta con i miliardi di lavoratori dei servizi che non parlano inglese: uno “tsunami” di talenti globali che favorisce un multipolarismo linguistico e culturale inedito. Per non parlare della nuova era che si profila all’orizzonte, costituita dall’industria degli umanoidi, in cui l’embodied AI (l’IA incorporata in un agente fisico) prepara una svolta nel campo della percezione umana di tale innovazione, e dal quantum computing, che apre nuove frontiere nella gestione di un’enorme disponibilità di dati e nell’impiego più razionale dell’energia.
La distruzione creatrice e le sue letture
Per interpretare economicamente questo salto occorre tornare alla storia della «distruzione creatrice», nei suoi riferimenti principali a Karl Marx, Werner Sombart e Joseph Schumpeter. Se Sombart ha evidenziato come dalla distruzione sorga «un nuovo spirito di creazione», Schumpeter ha portato alle estreme conseguenze la relazione tra innovazione continua e sostituzione delle tecnologie dominanti, fornendo caposaldi per le dottrine della crescita economica e del commercio internazionale. Alcuni contributi essenziali sono venuti da Clayton Christensen, con l’idea di «innovazione dirompente», e dalla Silicon Valley, dove la strategia della disruption è stata fatta propria dagli imprenditori tecnologici, trasformando la distruzione della struttura produttiva precedente da «costo apparente» in «beneficio evidente». Per Marc Andreessen, la crescita della produttività alimentata dalla tecnologia è il principale motore dello sviluppo economico.
Daron Acemoglu e Simon Johnson, in Potere e progresso, hanno indicato tre principi per guidare la svolta dell’IA: sostegno a chi subisce un impatto negativo dal mutamento tecnologico; automazione socialmente vantaggiosa, non destrutturazione foriera di disoccupazione; cura delle istituzioni sociali, democratiche e civiche. I due premi Nobel hanno ricordato come David Ricardo, nel 1817, ritenesse che le macchine non riducessero la domanda di manodopera, per poi cambiare parere quattro anni dopo, preoccupato per il destino dei tessitori a mano. Acemoglu e Johnson mettono in rilievo la distinzione tra l’enorme potenziale delle nuove tecnologie e l’uso che ne fanno le grandi aziende, spesso orientato alla sostituzione pura dei lavoratori più che all’aumento della loro produttività; ma le loro conclusioni confortano la tesi di un futuro diverso, che dipende da chi e come utilizzerà i progressi dell’IA, grazie anche a nuove normative e istituzioni.
Philippe Aghion, Céline Antonin e Simon Bunel, in Il potere della distruzione creatrice, hanno osservato che questo fenomeno, portatore di un benessere impensabile fino a due secoli fa, non va arginato, ma accompagnato verso sostenibilità e crescita inclusiva. Occorre, però, introdurre due elementi di basilare importanza: da un lato, il salto tecnologico odierno mette in discussione la singolarità dell’uomo nel processo di innovazione, dando spazio a una relazione autonoma tra le macchine, e determina una discontinuità tra la razionalità dell’illuminismo, un meccanismo produttivo “postumano” e la necessità di un nuovo umanesimo digitale; dall’altro, la visione di Stato e mercato come insiemi separati non può reggere alla sfida di un modello in cui individui, imprese e istituzioni siano parte di un unico sistema aperto e di una governance globale. Solo se “yin” e “yang” (nel caso, pubblico e privato) – secondo l’antico concetto cinese che esprime il rapporto dialettico tra due entità – rappresentassero un fattore unitario e complementare di sviluppo, si potrebbe scorgere un paradigma davvero inedito.
Governare la superintelligenza: aperta, globale, democratica
È su questo terreno che si è aperto un confronto acceso tra i protagonisti della frontiera tecnologica. Mark Zuckerberg ha scritto, nel saggio Il futuro dell’IA è per tutti sui canali di Meta, che la superintelligenza non deve essere un privilegio di poche organizzazioni, ma uno strumento diffuso, ribadendo questa posizione in interviste ad alcuni dei principali quotidiani internazionali. Il Financial Times lo ha indicato come un attacco frontale ai rivali, sostenitori di una concezione “chiusa”, proprio mentre Meta è tornata a rilasciare modelli aperti, open weight. Dietro il calcolo commerciale e la volontà di mantenere la leadership Usa nell’IA, c’è un’intuizione che merita di essere valorizzata: la sicurezza non nasce dalla concentrazione di potere in una superintelligenza controllata da pochi, ma dalla sua distribuzione. Come nei checks and balances della Costituzione americana, più soggetti indipendenti si controllano a vicenda, meglio regge il sistema. Da qui l’idea di agenti personali gratuiti e decentrati: non un oracolo unico, ma milioni di strumenti adattabili alle necessità di ciascuno. È la stessa cornice della lettera Open Weights and American AI Leadership, firmata da oltre 270 aziende – da Microsoft a Nvidia, da IBM a Hugging Face, fino a OpenAI – che ha collegato i modelli aperti al primato tecnologico Usa: occorre allargare l’accesso, non restringerlo, per evitare che l’ecosistema si concentri altrove.
Il dibattito non si esaurisce nella competizione tra imprese. We Must Act Now, dichiarazione sottoscritta finora da 3.399 tra economisti, scienziati, leader tecnologici e policymakers – con numerosi premi Nobel – non ha preso posizione sul sistema aperto o chiuso: ha segnalato che una trasformazione economica di portata superiore alla rivoluzione industriale, compressa in pochi anni, richiede istituzioni e strumenti di governance ancora da approntare. La lettera Pacing the Frontier, firmata da oltre 1.000 tra ricercatori e dipendenti dei laboratori di frontiera (OpenAI, Anthropic e Google DeepMind), ha invece chiesto a Washington un meccanismo per rallentare la corsa all’automiglioramento ricorsivo dei modelli: prova che la frattura tra apertura e chiusura si propaga anche alle squadre che costruiscono gli stessi modelli. Eppure, dopo l’allarme sollevato nuovamente dai vertici di OpenAI e Anthropic sui rischi di azione “autonoma” di piattaforme e agenti dell’IA, l’ondata di preoccupazione, se non vera e propria paura, per una supposta prospettiva di dominio delle macchine sull’uomo si è dissolta in pochi giorni. Le premonizioni erano state apocalittiche: Dario Amodei aveva evocato sciami di agenti capaci di «prendere possesso dell’intera rete» e Sam Altman aveva rinviato la quotazione di OpenAI al 2027, adducendo ragioni di sicurezza. Poi, il 29 settembre, è bastato un pranzo alla Casa Bianca perché si firmassero un ordine esecutivo, che ha ribattezzato l’intelligenza artificiale come “Super Intelligence”, e un patto «moralmente vincolante» di autoregolamentazione, senza alcun ruolo per i regolatori pubblici. «Se ci fermiamo, vince la Cina», ha ammonito Trump, liberando le forze della tecnocrazia statunitense.
In realtà, questo repentino mutamento di fronte conferma le vere ragioni che avevano suscitato l’allarme: i timori per la quotazione di OpenAI in un mercato già provato; i pericoli di una bolla speculativa alimentata dal colossale indebitamento dei laboratori; la necessità di legittimare un oligopolio dell’IA, attraverso strumenti capaci di consolidare, al contempo, il primato tecnologico e industriale statunitense e il predominio sul mercato dell’innovazione di poche enormi imprese. Non a caso, tre giorni prima, Usa e Cina avevano concordato tagli tariffari per 30 miliardi e un canale bilaterale per gli “incidenti di superintelligenza”: anche tra le due superpotenze, dopo le minacce, la competizione trova la sua ragione d’essere nella stabilizzazione del mercato. A questo proposito, vale la pena di chiudere con una voce che viene dall’interno della storia industriale. Lewis Mumford, nel saggio del 1964 su Authoritarian and Democratic Technics, osservava che due tecnologie sono sempre esistite l’una accanto all’altra: una «centrata sul sistema, immensamente potente, ma intrinsecamente instabile», l’altra «centrata sull’uomo, relativamente debole, ma ingegnosa e durevole». La prima subordina l’individuo alla logica del sistema, la seconda ne promuove l’autonomia e l’inventiva. Qui, più che nell’ennesima corsa alla supremazia, si dovrebbe giocare la vera sfida dei prossimi anni.
Il discernimento umano al centro
A un’esigenza di governance globale, che nasce da tutti questi eventi, si è affiancata una voce spirituale di grande peso. Papa Leone XIV ha presentato la sua prima enciclica, Magnifica Humanitas, sulla custodia della persona umana nell’ambito dell’intelligenza artificiale, firmata 135 anni dopo la Rerum Novarum di Leone XIII. Il parallelo tra le due encicliche è illuminante: entrambe nascono per rispondere alle res novae del proprio tempo, entrambe si misurano con una tecnologia di importanza epocale – la macchina a vapore e il macchinismo industriale ieri, i modelli di IA oggi – ed entrambe sostengono la preminenza del lavoro umano sulle logiche di puro profitto, denunciando la concentrazione del potere, allora negli oligopoli produttivi, oggi in quelli tecnologici. Leone XIII parlava ai padroni delle ferriere, Leone XIV parla ai signori degli algoritmi, introducendo il concetto di «disarmare l’IA»: non per rinunciarvi, ma per sottrarla alla logica di un antagonismo estremo, militare, economico e cognitivo.
L’intelligenza artificiale non è neutrale: incorpora i valori di chi la progetta, la finanzia, la governa. Perciò il discernimento umano rimane irrinunciabile. L’IA quantistica potrà amplificare la sorveglianza di massa o accelerare la cura del cancro, accentrare il potere in poche mani o democratizzare l’accesso alla conoscenza: la differenza sta nella consapevolezza che l’essere umano deve restare al centro, non come padrone che soggioga, ma come soggetto relazionale che usa l’innovazione per espandere le proprie facoltà, senza ridursi a dato, profilo, ingranaggio. È il senso profondo del titolo scelto per il convegno di Capri: la strategia non è un algoritmo che sostituisce la decisione umana, ma resta un’impresa umana, nel doppio senso di attività produttiva e di atto di volontà e responsabilità.
La scommessa industriale: energia e Mezzogiorno
Se la governance è il piano alto della sfida, la sua traduzione concreta passa per gli investimenti materiali, a partire dall’energia. Tecnologia e finanza non sempre procedono di pari passo: l’espansione delle imprese tecnologiche sui mercati finanziari è stata provocata da aspettative di crescita sproporzionate e la brusca caduta dei titoli di inizio agosto 2024 ha confermato quanto poco le borse sopportino i tempi lunghi necessari a rendere produttivi gli investimenti e a generare profitti. Un’analisi dell’Economist Intelligence Unit sull’apporto di ChatGPT ne ha rilevato l’alto potenziale democratico, ma anche i rischi «in termini di concentrazione di potere, di possibili disuguaglianze e di effetti sull’occupazione». Alcune delle maggiori aziende globali – Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft e Nvidia – impiegano l’IA generativa per accrescere produttività e ridurre i costi, ma anche per indirizzare l’innovazione verso energia, servizi finanziari e assistenza sanitaria.
L’Economist ha calcolato in 400 miliardi di dollari gli investimenti in hardware, ricerca e sviluppo per l’intelligenza artificiale delle Big Tech in un solo anno, mentre secondo Goldman Sachs l’IA generativa potrebbe determinare un aumento del 7% (quasi 7.000 miliardi di dollari) del Pil globale e incrementare la produttività dell’1,5% annuo in un decennio. In campo energetico, l’accelerazione nel fotovoltaico e nelle batterie è straordinaria: con GNoME, il sistema di intelligenza artificiale presentato da Google DeepMind nel novembre 2023, i materiali stabili inorganici noti – essenziali per celle solari, batterie e chip – sono balzati da circa 48.000 a ben 421.000, l’equivalente di circa 800 anni di scoperte condotte con i metodi tradizionali. È in questo scenario che l’Italia e il Mezzogiorno, se riuscissero a cogliere il momento, potrebbero diventare un avamposto geoeconomico di questa svolta, compiendo il balzo verso il futuro di cui hanno storica necessità. Come nota Pedro Garcia da Minsait, la fase attuale si trova ancora nel pieno dispiegamento della rivoluzione digitale, ma è già il prodromo – l’“abilitatore tecnologico” – della prossima grande trasformazione, appena iniziata e già inarrestabile.
Una transizione capitalistica senza precedenti
A fine agosto 2026, Unitree Robotics, fondata dieci anni fa a Hangzhou e guidata dall’ingegnere Wang Xingxing, ha debuttato in borsa con un’apertura in rialzo del 629% sul prezzo di collocazione, raggiungendo una capitalizzazione di circa 66 miliardi di dollari; negli stessi giorni un umanoide cinese ha battuto il record dei cento metri di Usain Bolt, superato poi da un altro robot. Non è solo un episodio tecnologico: l’intreccio tra vicenda industriale, finanziaria e sportiva è il simbolo di una transizione capitalistica senza precedenti, in cui il fattore produttivo non è più separabile dallo strumento da cui trae origine. Se il carbone alimentava le macchine a vapore, ma non le progettava, e l’elettricità scorreva nei motori, ma non determinava cosa produrre, oggi i dati addestrano modelli che generano a loro volta nuovi dati, in un ciclo di autovalorizzazione del capitale secondo il meccanismo già analizzato da Marx, ma mai realizzato in questa forma. Shoshana Zuboff ha mostrato come l’architettura digitale possa orientare la condotta umana, estraendo informazioni comportamentali massive: i modelli linguistici non esplorano più il linguaggio umano per anticiparlo, lo producono, lo imitano, lo sostituiscono in contesti sempre più ampi. La distinzione tra strumento e produttore tende a svanire.
La storia economica insegna che le tecnologie dirompenti raramente seguono le traiettorie previste. L’elettricità ha impiegato quarant’anni a incidere sulla produttività manifatturiera americana, perché richiedeva una riorganizzazione completa dei processi produttivi: nel 1987 Robert Solow notò che l’era dei computer era visibile ovunque, tranne che nelle statistiche della produttività. Il paradosso si ripete oggi: la variabile chiave è la “plasticità organizzativa”, la trasposizione dei guadagni individuali in capacità produttiva di sistema. Sul Financial Times, John Thornhill ha osservato che il collo di bottiglia dell’intelligenza artificiale non è più computazionale, ma la mancanza di dati visivi e sensoriali sul mondo fisico: solo unendo il machine learning a un corpo – addestrando una macchina a percepire, agire, fallire e adattarsi nel caos reale – l’IA può superare la propria bidimensionalità. L’Europa cerca la sua via, con un insieme di provvedimenti significativi (Regolamento UE 2026/1744 – Digital Omnibus on AI; Proposta di Cloud and AI Development Act; Indirizzo generale per Apply AI Strategy), ma il suo peso nel mercato tecnologico è caduto dal 20% al 4% rispetto all’inizio del Duemila. In questo quadro, l’Italia e il Mezzogiorno, dotati anche dei laboratori di alcune Università meridionali, possono cogliere un’opportunità inedita per contribuire al necessario rilancio del ruolo europeo.
Governare la globalizzazione della conoscenza
Questa transizione si intreccia, infine, con un mutamento più ampio degli scambi globali. Paradossalmente, molte delle tensioni che oggi attraversano il commercio mondiale non derivano dal fallimento della globalizzazione, ma dal suo successo. Il World Trade Report 2026 del Wto descrive il sistema commerciale internazionale come giunto a un passaggio decisivo, in cui la redistribuzione del potere economico, il ritorno dello Stato nell’economia, la centralità delle catene globali del valore – quasi la metà del commercio mondiale, con i servizi al 27,6% degli scambi complessivi e quelli erogati digitalmente al 55% delle esportazioni di servizi – e le tensioni geopolitiche modificano la geografia dei traffici. Intelligenza artificiale, cloud, dati e piattaforme digitali spostano il baricentro del commercio dalle merci alle informazioni. Non siamo di fronte a una deglobalizzazione, ma a una globalizzazione più selettiva, tecnologica e geopolitica, ponderata per il rischio.
La sfida non sarà scegliere tra più o meno globalizzazione, ma quale: una governata da regole condivise e cooperazione internazionale, oppure una frammentata in blocchi contrapposti e appesantita da sussidi e restrizioni. Secondo il Wto, un rafforzamento della cooperazione multilaterale porterebbe un incremento del 2,9% del Pil mondiale e del 17,9% delle esportazioni, mentre una frammentazione geopolitica potrebbe costare fino al 5,1% di Pil globale e al 18,6% di esportazioni, con i Paesi meno sviluppati esposti a perdite fino al 16,5% del Pil. Il commercio mondiale non scompare: si riorienta. E il futuro del Wto, come quello dell’IA, dipenderà dalla capacità di adattare le regole a un mondo diventato più integrato, più multipolare e molto più complesso di quello in cui quelle regole furono concepite.
Strategia come impresa umana
Da questo intreccio di storia della tecnologia, teoria economica, dottrina sociale e geopolitica del commercio emerge un’unica indicazione di fondo per chi, come i giovani imprenditori riuniti a Capri, deve tradurre visioni di lungo periodo in decisioni quotidiane. L’intelligenza artificiale può aprire opportunità in vari settori – dalla programmazione alla data science, dalla cybersecurity al marketing digitale, dalla gestione dei progetti alla riduzione dei costi – favorendo l’accesso a beni e servizi per una platea sempre più ampia di utenti. Ma questi stessi vantaggi comportano rischi altrettanto rilevanti: concentrazione del potere, ampliamento delle disuguaglianze, contrazione dell’occupazione nei compiti più ripetitivi. Solo strategie mirate a ridurre questi rischi, attraverso investimenti in formazione, istituzioni inclusive e regole condivise, possono trasformare un’innovazione epocale in progresso e benessere generale, evitando che chi resta escluso dall’accesso alle tecnologie ne subisca soltanto gli effetti negativi.
La competizione sui modelli di frontiera, la ricerca di una superintelligenza distribuita piuttosto che accentrata, l’appello a un “programma pro-umano” per l’IA, l’invito a «disarmare l’IA» senza rinunciare al confronto con essa, la riscrittura delle regole del commercio mondiale: sono capitoli diversi di una stessa storia, quella di una civiltà che deve imparare a governare uno strumento più potente di ogni altro creato in precedenza, senza smarrire la propria singolarità. Il futuro, dunque, non è scritto in un algoritmo, né affidato solo al calcolo o alla velocità di elaborazione: resta, nella sua natura più profonda, un’impresa umana, affidata alla capacità – politica, imprenditoriale, istituzionale – di percepire, valutare, emozionarsi, sbagliare e ricominciare. È questa la strategia che il convegno di Capri, alla sua 41a edizione, è chiamato a discutere e a rilanciare, con la consapevolezza che nessuna macchina, per quanto intelligente, potrà mai sostituire la responsabilità di scegliere.
[1] Alan Turing scriveva: «Credo che la domanda iniziale, “possono pensare le macchine?”, sia troppo priva di senso per meritare una discussione. Ciò nonostante, credo che alla fine del secolo l’uso delle parole e l’opinione corrente si saranno talmente mutate che chiunque potrà parlare di macchine pensanti senza aspettarsi di essere contraddetto».
…
PISTOIA: GIORNATA DEGLI INTERNATI ITALIANI
Lascia un commento