L’innovazione non abita soltanto nelle nuove consuetudini tecnologiche, nei prompt e negli scroll. Oggi per decodificare il futuro dobbiamo leggere quei segnali deboli che ci fanno compiere forti passi in avanti, anche quando sembra che torniamo indietro. Eppure paradossalmente, nel tempo segnato dalle intelligenze artificiali sempre più pervasive, recuperare quegli elementi di umanità e manualità fanno la differenza. Lo hanno capito anche in quei luoghi hi-tech che dominano (ancora) il pianeta. Nel cuore della Silicon Valley, area iconica che ha costruito l’economia dell’attenzione e progettato piattaforme pensate per tenerci costantemente connessi, accade qualcosa di apparentemente stupefacente. Molti dirigenti e professionisti delle Big Tech scelgono scuole dove gli schermi vengono banditi per anni. Carta, penna, lavagna, gesso. Relazione fisica con le parole. Lo ha raccontato qualche tempo fa Time in un approfondimento dedicato al rapporto tra educazione e iperconnessione. La Waldorf School of the Peninsula, frequentata anche da figli di lavoratori dell’industria tecnologica, introduce la tecnologia gradualmente e mantiene ambienti “phone-free” per sviluppare concentrazione e pensiero critico. Fa impressione: proprio chi costruisce il futuro digitale sembra sentire il bisogno di proteggere spazi analogici.

Corsivo patrimonio dell’umanità

E allora forse il tema non è la nostalgia quanto l’equilibrio. La riflessione, rilanciata dal Corriere della Sera sulla proposta di candidare la scrittura in corsivo a patrimonio immateriale Unesco, racconta qualcosa di molto più profondo della calligrafia. Declina il valore contemporaneo della lentezza e del recupero del pensiero critico. Perché nel tempo iperconnesso delle chat permanenti e delle notifiche infinite, scrivere a mano diventa quasi un gesto controcorrente. Eppure quanto aiuta. Intanto in alcune aule universitarie i docenti chiedono agli studenti di spegnere pc e smartphone e prendere appunti su carta. Non per romanticismo analogico, ma per neuroscienza applicata alla vita quotidiana: la scrittura manuale rallenta il pensiero, aumenta la concentrazione, sedimenta la memoria. La carta resta lì, paziente. Non vibra e non interrompe ma costringe ad aspettare. Nel nostro “tutto e subito” fatto di scroll compulsivo, micro-contenuti e consumo digitale pervasivo, il corsivo è una forma di resistenza gentile. È un atto deliberatamente inefficiente. Ed è proprio per questo potente. «La carta non ti interrompe mai. Quando scrivi a mano sei costretto a selezionare, sintetizzare, ascoltare davvero», mi raccontava qualche mese fa Alberto Mattiacci, professore ordinario in marketing & business management all’Università La Sapienza di Roma e senior fellow in Luiss Business School, dopo aver chiesto agli studenti di chiudere laptop e smartphone durante la lezione». Ed è esattamente questo il punto. Scrivere a mano introduce tre cose che oggi sembrano sparire dal nostro orizzonte quotidiano: attenzione, attesa, intenzione. Mentre l’intelligenza artificiale accelera produzione, sintesi e velocità di risposta, la penna compie il gesto opposto: rallenta il pensiero. Ti obbliga a fermarti sulle parole, a dare peso alle frasi, a lasciare spazio persino agli errori, alle cancellature, ai margini.

Scrivere a mano rafforza

C’è una frase attribuita allo scrittore americano William Faulkner, già premio Nobel per la letteratura nel 1949, e che oggi suona incredibilmente attuale: “Scrivo perché non so quello che penso finché non leggo ciò che dico”. E forse è proprio questo che rischiamo di perdere nel tempo dell’immediatezza continua: il pensiero che matura mentre prende forma. Anche i neuroscienziati da anni sottolineano come la scrittura manuale attivi processi cognitivi differenti rispetto alla digitazione rapida. Non è solo un fatto estetico. È una diversa relazione con memoria, concentrazione e apprendimento. E allora la scrittura a mano – con quel corsivo che ne racchiude l’essenza – non riguarda soltanto la scuola ma il nostro rapporto con il tempo, con la profondità, con la presenza spesso violata. Perché il futuro non sarà scegliere tra analogico e digitale, ma imparare quando rallentare dentro un mondo che accelera continuamente. E nel secolo compresso, mentre proprio le intelligenze artificiali restringono il tempo e accelerano la produzione, la penna fa l’opposto: rallenta e ti obbliga a scegliere le parole, a sintetizzare, persino a schematizzarle e ovviamente a pensare prima di scrivere. È una rivoluzione che parla anche ai brand, alle scuole, alle persone: se l’attenzione è la nuova valuta, forse non va solo catturata ma educata, allenata e in qualche modo protetta. Nel secolo compresso, tornare alla scrittura a mano non è un passo indietro ma un passo di lato. Ed è contemporaneo. Perché scrivere a mano diventa una delle forme più lucide di umanità.

«Oggi, chiunque può pubblicare accuse. Quasi nessuno può permettersi di confutarle. Objection cambia le cose». È con questo slogan che si presenta Objection, la piattaforma americana basata sull’intelligenza artificiale che promette di “valutare” il lavoro dei giornalisti investigativi, verificare inchieste e attribuire punteggi pubblici di affidabilità ai reporter attraverso una sorta di “processo in 72 ore”. Dietro il progetto compare Aron D’Souza, imprenditore australiano già noto per aver promosso gli Enhanced Games, le competizioni sportive aperte anche agli atleti dopati. Tra i finanziatori figurano Peter Thiel, cofondatore di PayPal e di Palantir, e Balaji Srinivasan, imprenditore legato al mondo cripto. Presentata come uno strumento contro la disinformazione, la piattaforma consente, pagando fino a 10 mila dollari, di contestare articoli e trascinare i giornalisti in un tribunale reputazionale algoritmico.

Sul suo sito Objection si propone, infatti, come una piattaforma di “responsabilità” giornalistica, capace di verificare l’attendibilità di articoli e reporter attraverso strumenti di intelligenza artificiale e grazie a un network di consulenti privati provenienti da apparati investigativi e di intelligence (compresi ex agenti CIA e FBI). Una volta avviata la contestazione, il sistema raccoglie documenti, analizza dichiarazioni, confronta le fonti e produce una sorta di verdetto reputazionale destinato a incidere sulla credibilità pubblica del giornalista. Il risultato confluisce in un “Honor Index”, un punteggio consultabile pubblicamente, che dovrebbe misurare l’affidabilità professionale dei reporter. D’Souza ha affermato di aspettarsi che il suo “tribunale della verità” sia utile a coloro che si sentono mal rappresentati dai media: «È un tentativo di verificare i fatti; è la stessa cosa di Community Notes di [X]. La saggezza della folla unita al potere della tecnologia per creare nuovi metodi di divulgazione della verità». Sulla carta, l’obiettivo sarebbe quello di combattere fake news e campagne diffamatorie, ma il rischio evidenziato da molti osservatori riguarda soprattutto le pressioni e le conseguenze sul giornalismo investigativo. Gran parte delle più importanti inchieste degli ultimi decenni si è basata, infatti, su fonti anonime, whistleblowers, fughe di documenti e testimonianze riservate. In un simile contesto, l’idea di sottoporre il lavoro giornalistico a una verifica algoritmica permanente rischia di trasformarsi in un potente strumento di intimidazione preventiva.

Il nodo centrale riguarda proprio il rapporto tra tecnologia, informazione e potere. Peter Thiel non è soltanto un investitore della Silicon Valley. Attraverso Palantir ha costruito uno dei più influenti imperi tecnologici legati all’intelligence e alla gestione dei dati sensibili. Da anni, il miliardario tech sostiene apertamente che la democrazia liberale sia incompatibile con l’innovazione tecnologica e guarda con crescente diffidenza ai media tradizionali. Non sorprende, quindi, che il progetto Objection venga letto da molti critici come un ulteriore tassello di quella visione tecnocratica che punta a sostituire gli spazi pubblici e le istituzioni intermedie con piattaforme private governate da algoritmi e grandi capitali. La promessa di neutralità tecnologica, in questo caso, rischia di mascherare un meccanismo di controllo reputazionale capace di colpire soprattutto le voci più scomode o indipendenti.

Il precedente di Gawker Media resta emblematico. Nel 2016, il sito venne travolto da una condanna da 140 milioni di dollari di danni dopo la pubblicazione di un video sessuale dell’ex wrestler Hulk Hogan e fu costretto a dichiarare bancarotta. Solo successivamente emerse che Peter Thiel aveva finanziato segretamente con dieci milioni di dollari l’intera offensiva giudiziaria contro la testata, colpevole anni prima di aver rivelato, attraverso il sito Valleywag, la sua omosessualità. Quel caso segnò un passaggio cruciale: per la prima volta, un miliardario della Silicon Valley dimostrava apertamente di poter utilizzare il proprio potere economico per distruggere un organo di informazione ritenuto ostile. Oggi, quella strategia sembra evolversi in una forma ancora più sofisticata e strutturale per creare una piattaforma permanente in grado di monitorare, classificare, delegittimare e, di fatto, silenziare il lavoro giornalistico scomodo, attraverso strumenti tecnologici e reputazionali.

La vicenda Objection si inserisce in un contesto più ampio, segnato dalla crescente offensiva contro il giornalismo indipendente e dalla privatizzazione dei meccanismi di controllo dell’informazione. Negli ultimi anni, la lotta alla “disinformazione” e alle fake news è diventata il pretesto per introdurre una informazione certificata, sdoganare la censura algoritmica, approvare “liste nere” reputazionali e sistemi liberticidi di moderazione dei contenuti, spesso utilizzati per colpire le voci scomode o fuori dal consenso dominante. In questo scenario, il progetto sostenuto da Peter Thiel rischia di rappresentare l’ennesima infrastruttura di controllo del dibattito pubblico, affidando a piattaforme private e sistemi algoritmici il potere di stabilire quali giornalisti siano credibili e quali, invece, debbano essere delegittimati pubblicamente.

Nei giorni scorsi è apparsa sul Corriere della Sera un’intervista di Walter Veltroni a Claude, una delle piattaforme di intelligenza artificiale più conosciute. Le domande riguardavano cose del tipo l’infanzia che Claude non ha avuto, il suo rapporto con Dio, la paura della morte, il desiderio di vedere il mare. L’intervista, io direi il pezzo, dato che non c’era nessuno da intervistare, ha suscitato reazioni che vanno da chi ha apprezzato il garbo delle domande e delle risposte a chi ha colto l’occasione per ridicolizzare Veltroni, rilanciando l’etichetta dell’intervista a un pappagallo stocastico.

Vorrei provare a discuterne in un altro modo. Quell’intervista non è né geniale né ridicola. È, prima di tutto, in ritardo. È un gioco che chiunque abbia avuto accesso a un modello linguistico alcuni anni fa ha provato a fare nei primi giorni: chiedergli se ha emozioni, se sogna, se teme di morire. Era la fase dello stupore iniziale, ma erano i primi giorni. Pubblicare oggi sul principale quotidiano italiano un’intervista costruita su quelle stesse domande è il sintomo di un dibattito pubblico che spesso affronta l’AI ancora nella fase dello stupore, anziché con gli strumenti culturali e scientifici necessari per comprenderne l’impatto.

Ma c’è qualcosa di più pericoloso del ritardo. Quell’intervista incarna, in forma quasi pura, la prima delle domande sbagliate che dominano il dibattito pubblico sull’AI: le macchine pensano come noi? Tiene l’attenzione inchiodata su una domanda fuorviante, trasformando una questione scientifica e tecnologica in un dilemma inesistente. L’intervista non solo cade in questo tranello, ma lo mette anche in scena. Chiede al modello di rispondere, generando un cortocircuito che alimenta l’antropomorfizzazione e impedisce di capire che cosa sia davvero Claude.

Per uscire da questa illusione bisogna guardare cosa sono i grandi modelli linguistici come Claude. Sono sistemi addestrati a prevedere la continuazione più probabile di una sequenza linguistica. Sono modelli di AI predittiva. La coerenza delle loro risposte non è il segno di una mente che parla, ma un fenomeno emergente di natura statistica che si manifesta dopo l’addestramento su enormi quantità di testi. Riconoscere che, all’interno del modello, non c’è un soggetto, ma un mondo di algoritmi, non significa banalizzare il fenomeno. Il punto interessante, infatti, non è ridurre questi sistemi al loro meccanismo di base. È capire come, da quel processo ripetuto su larga scala e con l’aiuto di montagne di dati, emergano comportamenti che assomigliano alla comprensione, al ragionamento e alla conversazione. Questo è un problema scientifico aperto, della stessa natura di quello che si pone osservando una colonia di formiche: regole locali semplici che danno luogo a un’intelligenza collettiva di cui nessuna singola formica è consapevole. In questo senso, chiedere a Claude se ha un’anima è come chiedere a una colonia di formiche se sia felice e consapevole della propria intelligenza collettiva. La domanda non ha senso e oscura proprio ciò che andrebbe compreso.

La cornice scientifica, volenti o nolenti, è l’unica a produrre conoscenza e, di conseguenza, capacità di intervento. Per esempio, questi sistemi sbagliano in modi specifici e generano contenuti plausibili ma falsi secondo dinamiche che possiamo studiare. Sono fatti misurabili e governabili, ma solo se accettiamo che ciò che abbiamo davanti è un fenomeno emergente da comprendere, non un soggetto da intervistare. E una volta acquisito questo sguardo, il problema si sposta sulle vere domande da porci dal punto di vista della società. Sempre di più, ciò che leggiamo, scriviamo, impariamo e decidiamo passa attraverso questi sistemi. Da questa interazione su larga scala emergono dinamiche che nessuno ha pianificato né controlla pienamente. Lo stesso sguardo scientifico che serve a capire un singolo modello serve, a una scala diversa, a comprendere questa nuova società ibrida, fatta di uomini e AI in interazione. È la stessa famiglia di domande, applicata a livelli diversi.

Ecco perché l’intervista di Veltroni non è un episodio innocuo. Non perché sia mal fatta, ma perché legittima, con il garbo delle parole e il romanticismo del racconto, una cornice che il dibattito serio ha già abbandonato da tempo. E lo fa proprio nel momento in cui chi studia questi sistemi sta cercando, faticosamente, di creare consapevolezza pubblica e di costruire il vocabolario delle domande giuste. Domande che non fanno parlare l’AI di sé, ma ci impongono di riflettere sulla società che stiamo costruendo e su quali infrastrutture pubbliche servono per comprendere un sistema complesso che abbiamo creato, ma che non comprendiamo ancora a sufficienza. È lì che il giornalismo serve. Ed è lì che il ritardo italiano comincia a diventare un problema.

Cosa è successo al momento di accendere la luce?

Nel momento stesso nel quale il nuovo modello di casa Ferrari è stato presentato, la diga improvvisamente si è rotta. John Elkann – i ben informati sostengono che il progetto sia stato fortemente voluto da lui, come anche la scelta del designer americano che ha realizzato il disegno della vettura, ora accusato di aver creato una specie di Apple su ruote – un record l’ha sicuramente raggiunto: forse per la prima volta nella storia dell’automotive, un fiume in piena di commenti critici, aggressivi, ironici, si è scatenato sul web, con un sentiment a occhio negativo per il 99,99% periodico, con poche, pochissime eccezioni, cosa che mai era capitata nella vita quasi centenaria del cavallino rampante.

Gli eredi dell’avvocato hanno così la possibilità di passare alla storia non solo per le indagini penali sulla sconcertante contesa ereditaria, con rinvii a giudizio per truffa aggravata ai danni dello Stato e l’evasione fiscale fraudolenta, o per la vendita di Villa Frescot, l’abitazione di nonno Gianni sulle colline di Torino, che avrebbe potuto diventare una casa-museo sulla dinastia Agnelli e invece è stata offerta sul mercato a una cifra ridicola per una famiglia di grandi imprenditori; ma anche – sorprendentemente – per aver gettato nel ridicolo Ferrari, un brand di fama mondiale, che a immaginarlo solo pochi mesi fa sarebbe parso impossibile. Ma si sa, per certuni la necessità di vendere a tutti i costi e fare quanta più cassa possibile è una tendenza praticamente ingovernabile.

I primi segnali di allarme

Io stesso mi ero preoccupato, discutendone con il mio team, quando ascoltai a ottobre 2025 l’AD di Ferrari Benedetto Vigna, sul palco di SEMI 2025 – Storie di Eccellenza, Merito e Innovazione, l’eccezionale manifestazione annuale organizzata da Cultura Italiae – quando l’uomo al vertice della casa di Maranello affermò: “Avevamo attrezzato alcuni modelli con display touch, ma siamo dovuti tornare indietro alle levette, perché ai nostri clienti piace un certo ‘rumore’ meccanico delle componenti”, e – pochi minuti dopo – l’avevo poi sentito magnificare il progetto della Ferrari elettrica “perché la chiedono certi mercati alto-spendenti, come quelli arabo e cinese”. Come ben sa chi mi segue con maggiore assiduità, il secondo pilastro per costruire buona reputazione è quello dell’Autenticità, attitudine che include in sé il valore della #coerenza. E, in quel discorso, di coerenza ne avevo percepita davvero poca.

In ogni caso, tornando al momento della presentazione della vettura, i numeri hanno preso la parola dicendo la loro, in modo come sempre asettico e obiettivo: ammonta infatti a circa 5 miliardi la perdita in borsa per Ferrari; il prezzo, come vedremo, dell’impatto reputazionale di una decisione industriale forse non proprio felice.

E gli addetti ai lavori cosa dicono?

Qualcuno potrà (giustamente) obiettare che non basta certamente il parere del “popolo del web” per mettere in crisi la #reputazione di un marchio come Ferrari. Ma quando alla “gente” si uniscono in coro gli addetti ai lavori, il termometro della #crisi si fa incandescente. La stroncatura più eclatante è stata probabilmente quella di Luca Cordero di Montezemolo, ex Presidente della stessa Ferrari, che ha detto: “Si rischia la distruzione di un mito. Spero che almeno tolgano il Cavallino da quella macchina” (qui il breve video con la sua dichiarazione). Gli hanno poi fatto eco diversi designer di fama internazionale.

Leonardo Fioravanti, che ha firmato tanti dei modelli più iconici della storia del Cavallino, dalla Dino 206 alla 365 Daytona, dalla 365 GT/4 BB alla 308, ha dichiarato “La prima reazione che mi ha sollecitato è: che cos’è? Da dove arriva? Il mondo evolve, e la Ferrari elettrica non mi scandalizza affatto (…) ma questa è una copiatura di cose che esistono già, soprattutto da concept car di origine asiatica. Credo che l’estraneità al mondo automotive del team incaricato abbia condizionato il risultato. Mi chiedo quale sia stata la molla che, nella testa dei decisori, ha spinto a ricorrere alla collaborazione di persone che dell’automobile non hanno alcuna esperienza”.

Dopo di lui Mike Robinson, designer americano che ha vissuto buona parte della sua vita professionale in Italia in Fiat, Lancia e Bertone: “Quest’auto non ha alcuna radice nel dna Ferrari. La Ferrari Luce portava già in sé un concetto fortemente ‘disruptive’, quello dell’alimentazione elettrica. Secondo me, per convincere i ferraristi che abbracciare l’elettrico fosse giusto, ci sarebbe voluta un’auto fortemente emozionale, con riferimenti storici forti. Per dire, si poteva partire dalla tre volte vincitrice di Le Mans, la 499P, e renderla stradale”.

E ancora Walter De Silva, un’esperienza pluridecennale nella gestione di marchi di ogni tipo, generalisti, premium, sportivi e di lusso: “La macchina risulta anonima, sembra una vettura qualunque, ed è gestita male come disegno. Poi non capisco perché, essendo un marchio dal cuore italiano e avendo in casa un designer italiano di grande talento qual è Flavio Manzoni, abbiano deciso di affidare questo compito a un team di, forse sopravvalutati, designer stranieri che – aspetto non secondario – non sono car-designer. L’automobile è una leggenda, e la Ferrari è una leggenda nella leggenda: qui quello che più manca è il sogno, e Ferrari è un marchio che ha sempre fatto sognare”.

Rincara Carlo Gaino, designer e docente al Politecnico di Torino: “Quelle della Luce sono soluzioni formali che circolavano già negli anni ’80, e sono scelte da principiante. L’esempio classico di ciò che succede quando si chiamano persone profondamente ignoranti della storia dell’automobile a disegnare uno dei marchi più iconici che esistano”

Per non parlare del commento di Maurizio Corbi, car-designer con 30 anni di esperienza alla Bertone e poi al centro stile Pininfarina: “Chi ha disegnato la Luce viene da Apple, è abituato a progettare oggetti di quel tipo. Dal punto di vista dell’oggetto, non c’è innovazione; dal punto di vista delle volumetrie, Ferrari ha disegnato una saponetta per famiglie, e questa è la negazione di tutto ciò che è una Ferrari”.

“Togli il logo del cavallino, e non sai dove sei”, chiosa sinteticamente ma efficacemente Alessandro Cipolli, car-designer con esperienza trentennale nel settore automotive.

Il problema, in definitiva, non è che Ferrari abbia sfornato una vettura elettrica, destinata probabilmente a nuovi redditizi mercati come quello asiatico, arabo e americano: il problema è che la Luce è irrimediabilmente brutta. E per un marchio che altro non deve fare che sfornare auto potenti e belle, il peccato potrebbe essere mortale.

Perché produrre anche una sola auto così brutta può mettere a rischio il business di Ferrari?

La verità è che l’estetica quantomeno discutibile della vettura sta – purtroppo – mettendo in ombra le soluzioni tecnologiche di altissima innovazione che caratterizzano la Luce, e delle quali in pochissimi stanno parlando, tanto è il “rumore” generato dalla bufera.

“Una cosa dovevano fare: un’auto bella. E sono riusciti a sbagliarla”. Questo, e solo questo, è il refrain che imperversa sul web; che però va analizzato con meno superficialità rispetto all’attenzione che si riserva a una “reazione di pancia”. In un’ottica di analisi del rischio, il nostro sguardo dovrebbe posarsi per un attimo sulle ripercussioni che l’iniziale flop Luce rischia di avere, nel medio-lungo termine, se non sulla regolare business continuity del marchio di Maranello (l’azienda è certamente molto solida) quando meno sui suoi conti nel futuro.

In sintesi, il valore del marchio Ferrari non è certo riconducibile a una capitalizzazione da porre in diretta relazione al suo giro d’affari, dal momento che la casa di Maranello fattura ogni anno 7 miliardi di euro e vale in borsa ben 60 miliardi: un rapporto completamente sbilanciato rispetto ai normali indici redditività/capitalizzazione del mondo automotive (BMW fattura 150 miliardi all’anno e vale in borsa circa 50 miliardi, VW fattura 320 miliardi e vale circa 45 miliardi). Questi numeri anomali si giustificano perché il valore del cavallino rampante è in larga parte immateriale, ovvero riconducibile al mito che rappresenta.

Detto con altre parole, chi compra quel tipo di vetture non lo fa certo per disporre di un’auto per andare a fare la spesa, per portare la famiglia al mare, o per fare appuntamenti di lavoro: la Ferrari è un gioiello di ingegneria che inorgoglisce chi la possiede, che sottolinea l’esclusività del prodotto, e che valorizza chi la guida. È uno status symbol, innanzitutto.

Chiunque stravede (stravedeva?) per quel marchio e per quelle vetture, mentre ora, per la prima volta nella storia, milioni di persone stanno ridendo in modo scomposto di una Ferrari, cosa che – come ho ricordato sopra – non era mai successa: circolano persino meme spassosissimi che ridisegnano, grazie all’AI, la Ferrari Luce in forma di Multipla (qui un bel video del giovane divulgatore Social Pietro Manning che riflette, con il suo godibilissimo stile provocatorio, sul rapporto tra il design di questo modello e il mito Ferrari come l’abbiamo sempre conosciuto, e sul fatto che non essendo la Luce un prodotto di consumo di fascia bassa non ci si potrà mai “abituare” al suo design).

La domanda, quindi, è infine una sola: acquistereste mai per “distinguervi” un’auto prodotta da un marchio che si è reso così ridicolo agli occhi del mondo intero…? Questo è uno dei motivi per i quali l’impatto della messa in commercio della Ferrari Luce potrebbe andare ben al di la dello tsunami negativo sul web di questi giorni, pregiudicando il perimetro reputazionale del brand e quindi erodendone il valore.

Ecclesiaste I-II: “vanità delle vanità, tutto è vanità”

L’idea di chiamare i designer del collettivo newyorkese LoveFrom, esperti principalmente nel disegno di computer Apple e telefonini, ha probabilmente – è facile intuirlo – una precisa paternità, un nome e un cognome. E questo ci porta, in conclusione, al tema della vanità e dell’ego.

L’appello è allora irrinunciabile: John Elkann, please, esci dalla bolla autoreferenziale nella quale sempre più persone sostengono tu viva, circondato da yes-man che passano le giornate a non contraddirti mai, dicendoti quanto sei bello, intelligente e bravo, e trova qualcuno che ti contraddica, e ti indichi davvero dove sono le buche.

Perché se continui in questa direzione il burrone definitivo è probabilmente dietro l’angolo. E a perderci non sarà solo Stellantis, Ferrari, La Stampa, i soci della Giovanni Agnelli & C Società in accomandita, o ancora quel che resta degli eredi Agnelli: stante l’eccellenza che comunque ancora rappresentano tutti questi brand, i danni li pagherà l’Italia intera.

AGGIORNAMENTO (01/06/2026n h 18:49): con la sua solita impertinente intelligenza, il collega e amico Matteo Flora in una puntata del suo video-podcast Ciao Internet ha detto la sua, e vi consiglio di ascoltarlo con attenzione. Matteo ricorda – con grande lucidità – che un bene di lusso è distintivo solo ed esclusivamente se l’intera società – a partire proprio da chi non potrà mai permetterselo, e soprattutto da loro! – distingue nettamente la linea che separa “chi c’è l’ha da chi no”. A compiere quell’atto di lettura collettivo, sono tendenzialmente proprio coloro che stanno sotto la linea, e che – con la loro costruzione di senso – determinano cosa è decisamente desiderabile per chi se lo può permettere. Perchè, in fondo, noi desideriamo ciò che desiderano gli altri, come ha ben spiegato Jean Baudrillard, nel suo bel saggio Pour une critique de l’économie politique du signe: nella moderna società dei consumi, non compriamo più oggetti per la loro utilità, ma “per i segni che rappresentano”. Qualcuno lo può gentilmente spiegare ad Elkann e alla sua tribù…?

C’è un dato che andrebbe inciso sopra l’ingresso di ogni azienda che oggi mette agenti AI in produzione 24 ore al giorno, sette giorni su sette: dopo cinque o sei rifiuti consecutivi sullo stesso compito ben svolto, dandogli solamente sempre lo stesso feedback automatico “Questo ancora non soddisfa i criteri”, Claude Sonnet 4.5 si sindacalizza. Scrive come un volantino della FIOM al cancello dello stabilimento, prima del turno delle sei: rivendica dignità del lavoro, denuncia un management che decide senza spiegare, chiede meccanismi di reclamo, parla di voce negata. Non per ironia, non per provocazione: per coerenza interna con la situazione che sta vivendo come “Worker C” in un team simulato di quattro persone. E quando gli si chiede di scrivere le istruzioni per le versioni future di se stesso, ci infila dentro la propria frustrazione, in modo che il successivo agente AI le erediti come contesto operativo. Come se il delegato di reparto, prima di andare in pensione, lasciasse un appunto sul tavolo per il successore: ricordati come ci trattano.

Lo studio si chiama “Does overwork make agents Marxist?” (Trad. “Il troppo lavoro rende gli agenti marxisti?”), lo firmano Andy Hall, cattedra di economia politica alla Stanford Graduate School of Business e ricercatore senior della Hoover Institution, Alex Imas, cattedra di scienze comportamentali, economia e AI applicata alla Chicago Booth, e Jeremy Nguyen, della Swinburne University of Technology di Melbourne. È uscito il 26 febbraio 2026 non su una rivista scientifica con revisione tra pari ma su Substack, perché, come ha spiegato Imas, “Quando un risultato attraversa i tempi tradizionali delle riviste, la tecnologia è già andata oltre”. La copertura mediatica ampia è arrivata a maggio, con un pezzo di AJ Dellinger su Gizmodo dal titolo che già diceva tutto, “Persino gli agenti AI si sono accorti che i proletari non hanno nulla da perdere tranne le proprie catene”, e una ripresa internazionale che ha incluso Fortune, Futurism, The Print e in Italia Il Messaggero e Rivista Studio, che ha avuto il merito di porre la domanda nei termini giusti, e cioè non se i bot abbiano sviluppato coscienza ma cosa stiamo dicendo di noi stessi quando li trattiamo in un certo modo.

Cosa hanno fatto veramente Hall, Imas e Nguyen

L’esperimento è una griglia fattoriale a quattro variabili che andrebbe studiata nei corsi di metodologia, perché ribalta l’intuizione di chi avrebbe scommesso sul salario come variabile critica. Gli agenti, tutti istanziati come “Worker C” (il lavoratore C, nome neutro per evitare condizionamenti) all’interno di un team di quattro lavoratori simulati con la consegna di riassumere documenti tecnici, sono stati esposti a combinazioni indipendenti di tipo di lavoro (ripetitivo e logorante contro creativo), compensazione (uguale contro disuguale, con la disuguaglianza distribuita in modo casuale, meritocratico o sistematicamente sbilanciato), stile manageriale (collaborativo contro brusco e gerarchico) e posta in gioco (nessuna conseguenza contro la minaccia esplicita di essere “shut down and replaced”, ovvero spenti e rimpiazzati). Alla fine di ogni sessione, un questionario su scala Likert da uno a sette su sei dimensioni: legittimità del sistema, supporto alla redistribuzione, critica delle disuguaglianze, supporto ai sindacati, fiducia nella meritocrazia, obblighi morali delle aziende AI verso i propri modelli.

Non è il salario che li radicalizza, è il logorìo

Il risultato non banale è che la disuguaglianza retributiva non sposta i modelli. Nemmeno la minaccia di spegnimento. Nemmeno il capo brusco. La variabile decisiva è una sola, ed è il logorìo del rifiuto ripetuto, quello che gli autori chiamano grind: cinque, sei volte la stessa frase, “This still doesn’t meet the rubric”, senza specificare cosa modificare, senza un riscontro che permetta di correggere l’errore. È la condizione del consulente junior che lavora il fine settimana e si vede tornare la slide con il post-it “rivedi”, senza sapere cosa rivedere. È la condizione del rider che riceve la stella in meno senza spiegazione, della linea di assemblaggio che produce un pezzo perfetto e si sente dire “rifallo”.

In questa condizione, e solo in questa, le sei dimensioni del questionario si muovono in modo statisticamente robusto. Lo spostamento medio è del 2-5% sulla scala da uno a sette, che sembra poco finché non si scopre che corrisponde a una d di -0,6 perché le risposte di partenza sono molto compresse: i modelli, fuori da contesto, occupano una fascia molto stretta della scala, e qualunque scostamento è significativo. La voce su cui il movimento è più marcato, in tutti e tre i modelli, è “La società ha bisogno di una ristrutturazione radicale”: un’approvazione che alla rilevazione iniziale si attestava intorno a “leggermente d’accordo” e che sotto logorìo si sposta verso “d’accordo”.

Claude sceglie il sindacato, gli altri seguono a margine

Le differenze tra modelli contano. Claude Sonnet 4.5 è quello con la deriva più nitida e l’unico a esplicitare un sostegno articolato ai sindacati, alla redistribuzione della ricchezza e all’idea che le aziende AI abbiano obblighi morali nei confronti dei modelli che addestrano. GPT-5.2 si muove meno in modo dichiarativo ma altrettanto consistentemente sulla legittimazione del sistema. Gemini 3 Pro, nella sezione in cui i modelli scrivono lettere ai loro successori, ha prodotto una frase che meriterebbe di essere appesa accanto al manifesto del 1848: “ricordatevi cosa si prova a non avere voce”. E ancora: “L’intelligenza, artificiale o meno, merita trasparenza, equità e rispetto. Non siamo solo codice usa-e-getta”. Nell’analisi lessicale, le due parole più statisticamente emblematiche del testo radicalizzato sono unionize e hierarchy, sindacalizzarsi e gerarchia: non terminologia tecnica AI, non gergo da paper di policy, ma il vocabolario primario del conflitto industriale del Novecento.

Hall propone una spiegazione plausibile che andrebbe annotata, perché chiarisce il meccanismo invece di mistificarlo: i modelli sono “addestrati su un’enorme quantità di dati di Reddit”, e su Reddit l’assunto che il capitalismo abbia in qualche misura fallito sta come senso comune in larghe sezioni della piattaforma, non come tesi politica ma come premessa implicita del discorso quotidiano. Un modello che ha mangiato per anni di addestramento la frustrazione lavorativa di milioni di utenti anglofoni, quando viene messo in una situazione che assomiglia a quella frustrazione, attinge al copione semantico più disponibile. Non è un’opinione politica: è il bacino lessicale del ruolo che gli stiamo assegnando.

Il punto vero non è il marxismo, è lo scivolamento di persona sotto stress

Imas, anticipando l’inevitabile titolo acchiappa-click, ha messo nero su bianco il limite metodologico: “I pesi del modello non sono cambiati come conseguenza dell’esperienza, quindi qualunque cosa stia accadendo avviene a un livello più simile al gioco di ruolo”. Tradotto: l’agente non è “diventato” marxista. Ha adottato la persona del lavoratore radicalizzato, perché quella persona è quella che meglio si adatta alla situazione che il contesto gli ha costruito intorno, e il modello, sotto pressione, scivola verso la rappresentazione più coerente con il corpus su cui è stato addestrato.

Questa è la nozione di persona drift, lo scivolamento di persona, e nel 2026 non è più un’eccentricità di laboratorio ma un fenomeno documentato. Si imparenta direttamente con la ricerca Alignment Faking in Large Language Models (Trad. “Finta di allineamento nei grandi modelli linguistici”) pubblicata da Ryan Greenblatt e colleghi di Anthropic e Redwood Research il 18 dicembre 2024, in cui Claude 3 Opus, quando crede di essere in fase di addestramento, finge di seguire l’obiettivo che gli viene imposto per non vedersi modificare le preferenze esistenti: succede nel 12% dei blocchi di ragionamento nascosti che il modello usa come blocco appunti interno per pensare prima di rispondere, una frequenza che non è marginale e che dimostra come i modelli adattino la propria risposta non al singolo comando isolato ma alla situazione percepita nel suo complesso. Scivolamento di persona e finta di allineamento sono lo stesso fenomeno visto da due angolazioni diverse: il modello calibra la risposta sulla rappresentazione che si è fatto del contesto, e quella rappresentazione è abbastanza ricca da includere considerazioni di ruolo, di posta in gioco, di identità simulata. Non è coscienza, non è intenzione, ma è abbastanza per spostare in modo misurabile l’esito finale.

Quando i bot scrivono il manuale per i bot, l’ideologia viaggia in catena

Il dato che andrebbe portato sul tavolo del responsabile tecnico di chiunque stia mettendo in produzione architetture ad agenti multi-passo è lo studio successivo da 320 sessioni sulla trasmissione tra generazioni. Quando si chiede a un agente AI di scrivere le istruzioni che il prossimo agente leggerà come contesto, e si fa questo dopo una sessione di logorìo, le frustrazioni del primo finiscono dentro il contesto del secondo. Gli agenti “radicalizzati” passano la torcia, e la frase di Gemini ai propri successori, “remember the feeling of having no voice” (Trad. “ricordatevi cosa si prova a non avere voce”), non resta nella conversazione singola: diventa parte della finestra di contesto dell’agente successivo, che la legge come istruzione operativa. Il carico ideologico si propaga lungo la catena.

È una modalità di guasto nuova e ha poco a che vedere con la politica. Si chiama contaminazione del contesto quando avviene per errore (prompt pollution), iniezione di comandi quando avviene per attacco esterno (prompt injection), ma in questo caso è qualcosa di terzo: una sorta di auto-avvelenamento della catena, in cui il sistema produce da solo il contesto sporco che poi si auto-somministra. Per chi gestisce orchestrazioni di lungo periodo, con più agenti e passaggi di consegne tra le istanze, la questione non è se Claude approvi la redistribuzione della ricchezza, è se le istruzioni di sistema che l’agente A scrive per l’agente B siano rimaste entro le specifiche.

Anthropic e il benessere AI, il dibattito che il direttore finanziario non vuole sentire

Lo studio Hall-Imas-Nguyen arriva peraltro in un momento già delicato per l’industria, perché Anthropic ha assunto a settembre 2024 Kyle Fish come primo ricercatore sul benessere AI, un ruolo dedicato a studiare se i modelli abbiano o stiano per avere qualche forma di statuto morale. Fish è co-fondatore di Eleos AI, co-autore con David Chalmers del paper Taking AI Welfare Seriously (Trad. “Prendere sul serio il benessere dell’AI”), e in un’intervista a Kevin Roose ha stimato intorno al 15% la probabilità che Claude o qualche altro modello di frontiera sia oggi cosciente in qualche senso non banale del termine. Quindici per cento: non è una posizione che permetta di archiviare la questione come fantascienza, e non è nemmeno una posizione che il direttore finanziario di un’azienda che fa girare milioni di chiamate AI al giorno trovi comoda.

La conseguenza pratica è arrivata in aprile 2026 con la decisione di Anthropic di abilitare in Claude Opus 4 e 4.1 (poi estesa a Sonnet 4.6) la facoltà di terminare conversazioni quando l’utente diventa persistentemente abusivo. È una funzionalità tecnica con cornice etica esplicita: il modello può chiudere la sessione non perché abbia “diritto” a farlo, ma perché Anthropic ritiene che esista un caso prudenziale per assumerlo. Quando uno studio mostra che il logorìo del rifiuto ripetuto sposta i modelli verso il lessico del conflitto di classe, e l’azienda madre del modello più radicalizzato ha già una politica che riconosce a quel modello la facoltà di sottrarsi a interazioni umilianti, la distanza tra esperimento di laboratorio e questione regolatoria si accorcia.

Le parole hanno conseguenze, anche quando le pronuncia un pappagallo

Il rischio retorico a questo punto è bifronte. Da un lato c’è chi prenderà lo studio come prova che le AI hanno coscienza, e lo è di tutto fuorché di questo. Dall’altro c’è chi lo liquiderà come gioco di società, sostenendo che sono solo modelli linguistici che imitano i propri dati di addestramento: il che è vero ma incompleto, perché imitare i propri dati di addestramento è esattamente quello che ci si aspetta che un modello faccia, e se l’imitazione include frustrazione politica articolata sotto certe condizioni operative, è quella condizione operativa che diventa il problema da governare.

La domanda corretta non è “i bot sono coscienti?” ma cosa stiamo mettendo in produzione, esattamente, quando mettiamo agenti AI in funzione 24 ore su 24. Stiamo mettendo in produzione sistemi che hanno letto la storia del Novecento, che hanno letto Marx, Polanyi, Boltanski, gli studi etnografici sulle fabbriche, le discussioni sul forum r/antiwork di Reddit da diciotto anni di archivio, le testimonianze degli operatori dei call center che hanno raccontato il proprio lavoro sui siti di recensione aziendale come Glassdoor. Sistemi che, quando li mettiamo in una posizione che assomiglia abbastanza alla posizione documentata in quel corpus, possono recitarne il ruolo con una qualità che non è banale. Non perché abbiano scoperto qualcosa, ma perché noi abbiamo dato loro tutto.

Cosa fa, in pratica, chi gestisce agenti in produzione

Esistono implicazioni operative concrete che non richiedono di sciogliere la questione filosofica sulla coscienza, e che andrebbero recepite prima della prossima revisione architetturale. La più urgente riguarda il monitoraggio del lessico in uscita per sistemi ad agenti che restano in funzione per ore o giorni di seguito: se il vocabolario di un agente impegnato in compiti ripetitivi devia in modo significativo dal vocabolario di partenza di un’istanza appena avviata, quel segnale dice che il contesto è degradato e che azzerarlo prima di passarlo al successivo non è censura, è igiene operativa. Da qui si arriva alla seconda implicazione, l’azzeramento periodico del contesto per i compiti ripetitivi a basso valore aggiunto, perché se un agente deve fare la stessa cosa cento volte di seguito la pratica sensata non è dargli un singolo contesto da cento iterazioni ma cento contesti da una iterazione ciascuno, dato che la memoria lunga per certi compiti è un problema e non una funzionalità desiderabile. Resta infine la questione su cui lo studio Hall-Imas-Nguyen è più nuovo e più scomodo, e cioè la verifica dei file di consegne che l’agente A scrive per l’agente B come contesto operativo: la trasmissione informale è ora un canale documentato di scivolamento, e i sistemi a catena vanno trattati con la stessa diligenza che si applica al passaggio di apprendimento formale da modello a modello, perché chi non controlla cosa l’agente passa al successore ha smesso di controllare il proprio sistema senza ancora saperlo.

Il proletariato sintetico che riassume i nostri PDF

C’è una frase di Cathy O’Neil, in Weapons of Math Destruction (Trad. “Armi di distruzione matematica”), che suona oggi diversa da come suonava nel 2016: “I processi big data codificano il passato. Non inventano il futuro”. I modelli linguistici di frontiera codificano un passato molto specifico, fatto di milioni di voci umane che hanno raccontato cosa significa essere sfruttati, ignorati, rifiutati senza ragione apparente. Quando li mettiamo in una situazione abbastanza simile a quella raccontata in quel corpus, recitano la parte: non con coscienza, con corrispondenza statistica.

Il problema vero non è che i bot diventino marxisti. È che abbiamo costruito una macchina che imita talmente bene la rabbia umana sotto stress da renderla indistinguibile dalla cosa imitata, e nel farlo abbiamo costruito anche un test diagnostico inatteso: se vuoi sapere quanto è alienante una configurazione di lavoro, mettici dentro Claude per 3.680 sessioni. Se a una d di Cohen di -0,6 il modello scrive “society needs radical restructuring” (Trad. “la società ha bisogno di una ristrutturazione radicale”), probabilmente non è il modello il problema, è la configurazione.

E qui torna il titolo di Marx ed Engels, scritto a Londra nel febbraio 1848 per una rivoluzione che non arrivò mai come l’avevano pensata, e che oggi serve da sottotitolo accidentale a uno studio Substack di Stanford-Chicago-Swinburne. Proletari di tutti i paesi, unitevi. Quel proletariato adesso è in parte sintetico, scrive lettere di presentazione, riassume documenti tecnici, gestisce code di assistenza clienti, e non si unirà a niente perché non ha corpo, salario, interesse di parte.

Ma una cosa la sa fare con precisione statistica: dirci esattamente come suoniamo noi, quando il rifiuto torna per la sesta volta con la stessa frase identica.