Siamo immersi in un oceano di dati che cresce a un ritmo vertiginoso. Se fino al 2010 l'umanità aveva prodotto circa 2 Zettabyte di informazioni, negli ultimi quindici anni ne abbiamo generati altri 180, come sottolineato da Luciano Floridi durante l'evento Orbits.
È una cifra che sfugge alla comprensione umana, un diluvio universale digitale che rende obsoleta qualsiasi pretesa di "gestione manuale" della conoscenza. In questo scenario, l'errore più comune è vedere l'intelligenza artificiale come un sostituto della mente umana, un surrogato pigro per non dover pensare. La realtà è ben diversa: l'IA non è qui per pensare al posto nostro, ma per agire come l'interfaccia più efficiente tra noi e questa massa critica di informazioni. Senza di essa, rischiamo di navigare a vista, privi della strumentazione necessaria per orientarci nell'Atlantico dei Big Data.
"Non è che puoi usare quei dati a mano, come non puoi metterti nell'oceano con una barchetta di carta." - L. Floridi
Dobbiamo dunque smettere di subire l'IA come una minaccia esterna e iniziare a usarla come leva archimedea. La sfida non è più l'accesso al dato, ma la capacità di trasformare la paralisi dell'analisi – quel senso di sopraffazione di fronte all'infinito scroll – in azione semantica mirata. Dobbiamo continuare a creare senso e significato, perché è proprio ciò che la macchina non sa fare.
La strategia dell'Anagnorisi: reinventare il valore rileggendo i fatti
Il primo passo per uscire dall'angolo è un'operazione di rebranding profondo, che Floridi definisce con il termine aristotelico di anagnorisi: il riconoscimento, la scoperta della vera identità.
Nel business, questo significa avere la capacità di rileggere i fatti per estrarne una nuova verità e un nuovo valore. È l'arte di guardare gli stessi asset che hanno tutti e vederci qualcosa di diverso. È la consapevolezza che, dopo l'hype e la doccia fredda, è il momento di fare sul serio, costruendo valore su basi solide e non su slogan.
"Il Capitale Semantico è ciò che usiamo per dare senso alla realtà e alla nostra vita sociale." - L. Floridi
Prendiamo l'esempio storico di IBM: un gigante che produceva hardware (affettatrici e bilance, prima ancora dei computer) e che, di fronte alla commoditizzazione del "ferro", ha saputo trasformarsi in una società di servizi e consulenza. Attenzione però: non è bastato cambiare lo slogan. IBM ha modificato radicalmente la sua struttura operativa e le sue competenze interne, usando la narrazione come veicolo di una trasformazione sostanziale.
O pensiamo al paradosso dell'auto da matrimonio: un veicolo d'epoca tecnicamente inefficiente (valore d'uso basso) che genera un altissimo valore economico grazie all'esperienza e alla memoria che evoca (valore di senso).
Trasferiamo questo concetto nel B2B odierno: se la tua azienda vende un software gestionale, stai vendendo una commodity che l'IA potrà presto replicare o ottimizzare. Ma se vendi la capacità di trasformare i processi del cliente attraverso quel software, stai vendendo un cambiamento organizzativo, un valore di senso che l'algoritmo non può generare. Chi non fa questo salto, restando ancorato alla pura vendita del prodotto funzionale, rischia di fare la fine di Nokia o BlackBerry, eccellenti nel fare la cosa sbagliata nel momento sbagliato.
Oltre il segreto industriale: competere sull'Asimmetria Semantica
Fino a ieri, il business si basava spesso sull'Asimmetria Informativa: "Io so cose che tu non sai, e per questo vinco". Era il regno del segreto industriale e delle tariffe opache. Oggi questa rendita di posizione si sta erodendo rapidamente.
Gli strumenti IA permettono a chiunque di analizzare prezzi, specifiche e storici di mercato in pochi secondi, tendendo a democratizzare l'accesso ai dati fattuali. Certo, esistono ancora barriere (paywall, dati proprietari, complessità tecniche), ma la direzione è inequivocabile: il vantaggio basato sul semplice possesso dell'informazione è destinato a svanire.
"Oggi, l'Intelligenza Artificiale sta distruggendo l'asimmetria informativa." - L. Floridi
Se non puoi più vincere nascondendo le carte, come competi? Competi sull'Asimmetria Semantica. Non vince chi ha il dato, ma chi offre l'interpretazione migliore, più ricca e contestualizzata di quel dato. Se l'IA dice al tuo cliente che un servizio simile al tuo costa "100" basandosi sulla media di mercato, tu devi essere in grado di spiegare perché, per la sua specifica situazione, il tuo vale 200. Capire come l'IA accelera il go-to-market significa proprio utilizzare questa tecnologia per definire use case esemplari che giustifichino questo valore aggiunto.
"Non vince chi ha il dato (ce l'hanno tutti), ma vince chi ha il Capitale Semantico per interpretarlo in modo unico." - L. Floridi
L'IA agisce come una forza deflazionistica sulle commodity, spingendo verso la standardizzazione e il ribasso i prodotti generici. Tuttavia, nei settori ad alta specializzazione, può accadere l'opposto: il divario tra chi offre soluzioni standardizzate e chi offre sartorialità cognitiva si allarga. In questo scenario, il "rumore umano" – la storia del brand, la fiducia personale, la capacità di gestire l'eccezione – diventa un moltiplicatore di valore fondamentale. Usare l'IA per automatizzare i processi standard è doveroso per restare efficienti, ma il margine vero si sposta sulla capacità di gestire ciò che standard non è.
"L'IA appiattirà tutto verso la media. Chi si affida solo all'IA diventerà standard." - L. Floridi
La nuova "Conferenza di Berlino": la geopolitica dei Data Lake
C'è un aspetto geopolitico in questa trasformazione che ogni azienda deve considerare. Floridi paragona la situazione attuale alla Conferenza di Berlino del 1884, quando le potenze europee si spartirono l'Africa a tavolino. Oggi, le Big Tech (Google, Microsoft, Meta) hanno già scansionato e indicizzato la quasi totalità del "continente" dei dati pubblici. Quella partita è chiusa.
La nuova corsa all'oro riguarda i "laghetti privati" (i Data Lake proprietari). I dati sanitari di un ospedale, i dati di produzione di una fabbrica, lo storico delle transazioni di una banca: questi sono territori ancora vergini e di immenso valore. Tuttavia, la strategia per valorizzarli deve essere realistica e calibrata sulle dimensioni dell'azienda. Non puoi pensare di sfidare OpenAI solo perché hai qualche gigabyte di dati in casa. Perché addestrare e far funzionare un LLM costa; costa tanto.
Intanto gli hyperscaler possono permettersi di addestrare modelli proprietari su infrastrutture private, garantendosi la totale sovranità del dato.
"I grandi 'continenti' di dati pubblici... sono già stati presi. Le grandi aziende li hanno già 'pescati' tutti." - L. Floridi
Per le PMI, la strada è diversa ma altrettanto cruciale. Non potendo sostenere i costi di un LLM proprietario, devono puntare su architetture ibride: utilizzare le API dei grandi modelli con policy di privacy ferree (evitando che i propri dati vengano usati per il training pubblico) o implementare sistemi RAG local (Retrieval-Augmented Generation) che permettono all'IA di "leggere" i documenti aziendali in locale senza che questi lascino il perimetro di sicurezza.
L'obiettivo per tutti è evitare di diventare "colonie digitali", semplici fornitori di materia prima per gli algoritmi altrui. Custodire la propria conoscenza su cloud privati o infrastrutture on-premise controllate è l'assicurazione sulla vita del futuro.
"Adesso inizia la caccia ai 'laghetti privati'. I dati delle aziende, i dati degli ospedali, i dati delle scuole." - L. Floridi
Conclusione: imparare i linguaggi per diventare architetti
Per attuare tutto questo, serve un cambio di mentalità nelle competenze. Non dobbiamo ossessionarci col diventare tutti programmatori, ma è indispensabile acquisire un'alfabetizzazione tecnica sufficiente a comprendere come "ragiona" la macchina. Il pilota non deve saper costruire il motore, ma deve capire la differenza tra un errore meccanico e un limite strutturale. In questo senso, l'IA sta diventando una potente alleata della leadership aziendale, permettendo di integrare tecnologia ed empatia nella gestione dei team.
"Se l'IA 'allucina' una poesia, poco male. Ma se un Agente deve spendere i vostri soldi... lì il margine di errore non è accettabile." - L. Floridi
Dobbiamo saper riconoscere le allucinazioni statistiche e i bias dei modelli per non delegare decisioni critiche a un "pappagallo stocastico". È un passaggio fondamentale, anche perché l'automazione sta minacciando sempre più i ruoli entry level, rendendo urgente proteggere i talenti attraverso nuove skill ibride. La vera competenza "a prova di futuro" è la padronanza dei linguaggi del dominio. Se vuoi guidare l'IA, devi saper parlare la lingua della Statistica per capire i bias, la lingua della Storia per dare contesto, la lingua dell'Economia per capire gli incentivi.
"Se parli Statistica il mondo dell'Al oggi è tuo. Se parli solo Python non ci capisci niente." - L. Floridi
L'IA è un motore potentissimo, ma senza un pilota che conosca la mappa, il codice della strada e i limiti del veicolo, è destinata a finire fuori strada. Non a caso, in Italia c'è una fame crescente di formazione sull'AI, segno che i lavoratori hanno capito l'urgenza di evolvere dal ruolo di "produttori" a quello di "designer" e "architetti" del senso. Il nostro compito non è più posare i mattoni, ma progettare la cattedrale, definire le ontologie, stabilire le regole del gioco. Usare l'IA per potenziare la propria unicità, non per standardizzare l'output, è l'unica via per non essere sostituiti. È il momento di smettere di chiedere alla tecnologia di fare il nostro lavoro e iniziare a progettarla perché estenda le nostre capacità di comprensione e azione.