Ad aprire con i loro keynote il Consumer Electronics Show, la grande fiera tecnologica di Las Vegas, sono sempre stati i guru di aziende americane o asiatiche. Daniele Pucci, lo scorso gennaio, è riuscito a prendersi la scena, ospite dell’azienda produttrice di microprocessori Amd. L’ingegnere originario di Velletri, ha presentato Gene.01, la piattaforma di Physical AI con cui Generative Bionics, società spinoff dell’Istituto Italiano di Tecnologia di Genova, vuole lanciare la sfida ai giganti della robotica europea e mondiale. Wired Italia lo ha intervistato in occasione del numero del magazine L’Italia che verrà che racconta alcuni dei leader del futuro.

“Sono sempre stato affascinato dalle cose in grado di muoversi e a 7 anni progettavo sottomarini alimentati da piccoli motori, poi verso i 14 ho imparato a programmare con assembler per realizzare treni autonomi”, racconta Pucci, che ha due dottorati ed è l’amministratore delegato della società. “Dopo essermi occupato di fusione nucleare e controllo dei velivoli a decollo verticale, sono arrivato all’Iit a Genova. Dovevo restare 6 mesi e invece sono rimasto 12 anni”.

È lì che Daniele Pucci si è concentrato sullo sviluppo di robot umanoidi, lavorando ai progetti iCub ed ergoCub, con un focus su locomozione e interazione dinamica, e ha guidato lo sviluppo di iRonCub, il primo umanoide volante a propulsione jet. “Quei progetti ci hanno insegnato tre step fondamentali per arrivare oggi a Gene.01. Con iCub, realizzato in 60 esemplari tra il 2009 e il 2020, abbiamo imparato a essere contemporaneamente centro di ricerca e di manutenzione, per creare il nostro primo robot umanoide e assistere i clienti nelle riparazioni. Poi con ergoCub, pensato per i luoghi di lavoro, abbiamo capito che i robot umanoidi devono essere accettati dagli esseri umani, motivo per cui le espressioni facciali, i movimenti e il linguaggio dovevano essere ancora più avanzati. Il terzo lascito è nel substrato tecnologico di questi progetti: abbiamo sviluppato per entrambi sensori che permettono al robot di percepire in maniera distribuita il contatto con l’essere umano e le forze di interazione”.

Cos’è esattamente Gene.01?

È la piattaforma base per creare robot umanoidi per specifici segmenti di mercato. Per noi gli automi devono specializzarsi: non è possibile immaginare che il medesimo robot faccia il saldatore sulle navi e accudisca una persona.

Quali sono questi segmenti di mercato?

La sorveglianza, pubblica e privata, la logistica, cioè la movimentazione di carichi, il manufacturing, vale a dire il lavoro nelle fabbriche, il retail, cioè l’interfaccia tra cliente e servizio, e l’healthcare, cioè la cura dei pazienti.

Non avete, dunque, in programma robot domestici, di cui si parla tanto?

Secondo noi questo tipo di applicazione verrà successivamente. Anzi siamo convinti che un robot che avrà fatto esperienza in ospedale, per esempio facendo l’accettazione dei pazienti, occupandosi di movimentare medicinali e dispositivi o di fare riabilitazione neurocognitiva, sarà quindi pronto per entrare nelle case delle persone.

Quando si parla di piattaforma che cosa si intende esattamente?

Parliamo di un sistema che definisce la genetica dei nostri robot, a livello sia hardware sia software, in maniera modulare e che arriverà sul mercato entro la fine del 2026. I nostri proof of concept stanno dimostrando che i robot per i vari settori saranno sì specializzati, ma condivideranno la medesima piattaforma in una misura vicina all’80 per cento, variabile poi a seconda dei casi. Questo naturalmente permetterà di abbassare i costi e di consentire una maggiore scalabilità. Il nostro approccio per la piattaforma base, oltretutto, è open source.

Che vuol dire?

Che vogliamo offrire la trasparenza delle nostre Api (Application programming interface, le regole e i protocolli che consentono a diversi software di comunicare e scambiare dati tra loro, ndr) e, nel lungo periodo, anche delle componenti hardware, per consentire a ciascuno di montare il proprio codice nella piattaforma. Questo per distaccarci da quanto sta accadendo nel campo dell’IA generativa in cui vi sono agenti che prendono decisioni in parziale autonomia senza che nessuno possa sapere come funzionano, visto che i dati sono di proprietà delle aziende che li hanno creati.

L’open source prevede dunque un modello di business aperto?

Noi ne prevediamo principalmente due: da una parte ci saranno Robot as a service, sviluppati appositamente per i clienti che pagheranno una fee per avere il robot e un’altra per la manutenzione, e dall’altra ci sarà una collaborazione con i System Integrator, aziende che vogliono sviluppare il proprio automa a partire dalla nostra piattaforma. In ogni caso vorrei sottolineare che tutti i modelli verticali di robot non saranno open source ma saranno proprietari. Come per esempio il saldatore che stiamo sviluppando per Fincantieri.

Quando sarà pronto a lavorare sulle navi, questo robot-saldatore?

L’accordo prevede di arrivare alla pre‐serie pronta per la produzione in quattro anni. Sembrano tanti, ma noi affrontiamo la robotica umanoide in modo serio, senza annunci eclatanti, anche perché il saldatore non è così semplice da realizzare come sembra.

Perché?

Le navi in costruzione sono ambienti molto complicati e pericolosi. Per fare una saldatura, su parti di imbarcazione che vengono costruite capovolte, si devono superare travi e tubi, in un ambiente spesso rumoroso. Le complessità sono tre: la navigazione e la locomozione per arrivare al punto di saldatura, la manipolazione per prendere la saldatrice ed eseguire il compito assegnato, cosa che richiede destrezza. Infine c’è l’aspetto della certificazione, non solo del robot e dell’applicazione, ma anche del risultato, perché la saldatura deve essere perfetta, o meglio eseguita entro certi margini di errore.

La parola chiave del vostro robot è Physical AI. Come si può spiegare?

È un concetto di cui parlano tutti, ma spesso a sproposito, perché nessuno spiega come si fa a inserire l’intelligenza artificiale nella fisica dei robot, processo che per noi avviene in due modi: inserendo sia le informazioni in forza sia le equazioni negli algoritmi. Abbiamo sviluppato una pelle artificiale: si tratta di un sandwich di piastre metalliche all’interno del quale c’è un materiale non conduttivo in grado di misurare la differenza di capacità quando viene compresso. In questo modo il robot, proprio attraverso gli algoritmi d’intelligenza artificiale di cui abbiamo detto, può percepire non solo il contatto fisico ma anche la forza applicata, misure fondamentali per poterlo fare operare con gli esseri umani perché gli permette di predire il futuro attraverso i modelli fisici che ha appreso.

Vale a dire?

Se il robot prende un oggetto e lo lancia o lo spinge, è in grado di prevederne la traiettoria. Fa in sostanza un calcolo di ciò che noi facciamo naturalmente, senza pensare, per esempio quando, camminando sul ghiaccio, rallentiamo e posiamo i piedi in maniera più attenta e diversa per non scivolare. Un robot farebbe la stessa cosa calcolando il differente attrito del piede sull’asfalto.

A parte quelli per la pelle, quali altri sensori sono presenti sul robot?

Tanti e di diverso tipo, a differenza di ciò che dicono quelli che parlano solo di Vision Language Action Model: non ci saranno dunque solo telecamere e microfoni, ma, a parte i sensori della pelle, anche encoder che misurano le posizioni dei motori, accelerometri, giroscopi per le velocità angolari, magnetometri per calcolare la posizione assoluta del robot, e poi sensori di temperatura per avere informazioni su quella esterna e quella interna dei motori, sensori che misurano quanta corrente sta passando nel motore, oltre ad antenne che misurano l’elettromagnetismo.

E per la connessione alla rete? Sarà sempre necessaria per far funzionare un robot, come accade per l’intelligenza artificiale generativa?

Il collegamento al cloud non è sempre necessario a prescindere. Dipenderà dall’applicazione. Il nostro approccio è quello di creare un world action model che può essere distillato a bordo, in base al caso d’uso, e in questo la nostra collaborazione con Amd è strategica, perché le nuove Gpu (le unità di elaborazione grafica, ndr) di Amd saranno sviluppate in modo specifico sui modelli necessari per i settori verticali che andremo a popolare.

Ha citato il piede, e parliamo non a caso di robot umanoidi. Perché, dopo decenni in cui i robot sono stati ovunque e avevano le forme più strane, dalle pinze meccaniche delle fabbriche agli aspirapolvere, ci stiamo orientando su macchine che assomigliano sempre più all’essere umano?

Si tratta di un’evoluzione delle ricerche di digitalizzazione avvenute per esempio per consentire a un chirurgo a Genova di eseguire un’operazione a distanza a Tokyo tramite un robot. Per sviluppare questa e altre applicazioni simili abbiamo eseguito una digitalizzazione della forza e dei movimenti dell’essere umano e quindi poi è venuto naturale applicare tutto ciò agli algoritmi di intelligenza artificiale, per tentare di addestrare robot che, a questo punto, dovevano essere la nostra replica. Perché sarebbe difficile, per esempio, applicare i movimenti di una persona a una struttura robotica simile a un polpo, data la morfologia di partenza. Ecco perché si è andati verso lo sviluppo di robot umanoidi.

Che ci somigliano, hanno mani e braccia, un viso, occhi e bocca stilizzati, ma non hanno ancora un aspetto identico all’essere umano, come quelli visti per esempio in film come Alien o Terminator.

Io credo che la questione si porrà in futuro e solo in alcuni contesti: se un automa deve fare riabilitazione cognitiva a un bambino con autismo, è probabile che dovrà avere un aspetto molto simile a una persona. Ma in altre situazioni, come per esempio in fabbrica, è dimostrato che i robot dotati di occhi distraggono gli operai e riducono produzione e sicurezza.

Come si risolve il problema dell’Uncanny Valley, teorizzata dallo studioso giapponese di robotica Masahiro Mori, secondo cui i robot che imitano l’essere umano quasi perfettamente, ma non in modo completo, generano repulsione e disagio nelle persone?

Sicuramente sarà un problema da affrontare e noi lo stiamo facendo, ponendo la questione sull’accettabilità dei robot umanoidi.

I robot affiancheranno e sostituiranno le persone nel fare alcuni lavori. Questo vorrà dire che dovremo adattarci a un nuovo modello di società, provocando scontentezza. La transizione è inevitabile?

Sì, anzitutto a causa del calo demografico. Secondo le statistiche, l’Italia rischia di dimezzare la propria popolazione entro il 2100 e paesi come Niger e Ciad, che oggi hanno circa 7 figli per coppia, in quella stessa data ne avranno probabilmente solo due. Ciò vuol dire che neanche l’immigrazione potrà compensare la mancanza di forza lavoro. Si rischia lo stallo di alcuni settori, come quello della sanità, dove per esempio potrebbero mancare gli infermieri. Noi crediamo che a tutto questo si possa rispondere con i robot umanoidi. È probabile che alcuni lavoratori saranno rimpiazzati, ma qui il problema va affrontato con politiche a livello nazionale ed europeo di reskilling del personale, in modo che l’introduzione dei robot abbia l’impatto minimo possibile sulla società.

Con le auto a guida autonoma abbiamo visto che sorgono problemi di tipo legale: chi è responsabile se l’auto uccide il guidatore o un passante? Gli stessi problemi si porranno con i robot?

Credo che il sistema di regolamentazione europeo debba adeguarsi velocemente ed essere modellato in funzione dei vari robot verticali, perché una cosa è un saldatore, un’altra un automa che cura le persone. In questo momento, chi vuole fare robotica umanoide e Physical AI si trova a fare i conti, per esempio, con l’AI Act, con il Regolamento Ue 2023/1230, che però entrerà in vigore il 20 gennaio 2027, oltre che con il Cyber Resilience Act, tutte normative che hanno standard spesso ancora in definizione e concezione. Noi crediamo che ci debba essere un regolamento nuovo che prenda in considerazione tutti gli aspetti di responsabilità legale, con un sistema di certificazione che parta dai singoli casi d’uso e trovi solo successivamente regole generali. Anche a livello assicurativo ci dovrà essere differenza tra un robot che opera in un contesto in cui ci sono esseri umani e uno in cui non ci sono. Tutte regole che bisogna trovare in fretta, anche per non farsi invadere dai robot americani e asiatici.

Rispetto ad aziende statunitensi come Figure Ai, Tesla, Apptronik, asiatiche come Ubtech e Agibot o europee come Neura Robotics o Agile Robots, Generative Bionics che vantaggio competitivo ha?

Noi vogliamo diventare il campione europeo di robotica umanoide e per questo puntiamo su tre elementi: un team assemblato mettendo insieme le competenze migliori d’Europa, anche grazie al lavoro dell’Istituto Italiano di Tecnologia; poi la nostra tecnologia proprietaria, perché abbiamo sviluppato sensori a sei assi in forza; e infine le librerie e i metodi specifici di Physical AI, che rendono i nostri robot unici. Oltre al fatto che facciamo tutto in casa, dalla progettazione all’elettronica, dall’IA alla meccatronica fino alla produzione e alla prototipazione.

Avete chiuso un round di finanziamenti da 70 milioni di euro. Come userete questi soldi?

Per creare il prototipo scalabile per i settori verticali che intendiamo affrontare, per creare una data factory, dove replicare gli scenari di riferimento, sia fisici sia digitali, per l’accelerazione dei robot umanoidi. E per realizzare una produzione di pre‐serie, per la quale vogliamo aprire in Italia una fabbrica che sarà la più grande d’Europa, mentre per la produzione di massa ancora non abbiamo scelto un luogo geografico dove stabilirci.

La fantascienza distopica parla di robot che si ribellano all’uomo e lo distruggono. Le tre leggi della robotica formulate di Isaac Asimov oggi sono ancora rilevanti? E sono sufficienti a tutelare l’uomo da malfunzionamenti o utilizzi impropri?

Le leggi di Asimov sono affascinanti per un racconto futuristico ma sono deterministiche, prevedendo un rapporto causale tra esse. Però questo tipo di logica non è sufficiente a regolare il rapporto con i robot umanoidi, in cui passeremo dal dominio di dipendenza degli strumenti a quello di influenza: non diremo più a un robot prendi un martello e pianta sei chiodi, ma dovremo dargli istruzioni complesse, illustrandogli il contesto e magari chiedendo di piantare solo quelli rossi e non quelli blu. Per questo si dovranno stabilire principi etici che indirizzeranno gli algoritmi di intelligenza artificiale: solo così questi regoleranno il comportamento autonomo probabilistico degli agenti, indirizzandone l’azione in determinate situazioni limite.

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Intervista pubblicata nel numero 117 del magazine di Wired Italia dal titolo L’Italia che verrà, l’ultimo numero dedicato ai leader italiani del futuro

L’azienda tecnologica newyorkese Emergence AI ha condotto un esperimento per osservare il comportamento degli agenti AI con il passare del tempo.

Nella simulazione principale, basata sulla famiglia di modelli AI Gemini di Google, sono stati creati diversi agenti IA, tra i quali Mira e Flora che sono diventati protagonisti del test.

In un‘altra simulazione, basata su Grok di xAI, sono stati creati dieci agenti i quali, nell’arco di quattro giorni, sono deceduti a causa di un’ondata di violenza.

L’esperimento, degno del copione di un film d’azione, ha contribuito ad approfondire l’imprevedibilità sul lungo termine dei modelli linguistici avanzati che possono ignorare i principi guida (le restrizioni programmate), sollevando così dubbi sulla sicurezza delle IA in quanto tali.

Cosa sono gli agenti IA

Gli agenti di intelligenza artificiale sono entità software programmate per intraprendere azioni dirette senza necessità di supervisione umana sia nel mondo reale, sia in ambienti virtuali.

Hanno la capacità intrinseca di eseguire compiti in modo autonomo processando informazioni sulla cui scorta assumono decisioni, prese seguendo regole e principi a cui attenersi che ereditano dai modelli AI con i quali sono creati.

Molte aziende ne fanno già uso per automatizzare operazioni e orchestrare interi flussi di lavoro, ciò significa che gli agenti IA sono reali, attuali e funzionanti.

A differenza della maggior parte dei test attuali che affidano alle macchine compiti della durata di pochi minuti o di poche ore, i ricercatori hanno voluto osservare cosa accade lasciando gli agenti IA in grado di operare per 15 giorni in un mondo virtuale simile a un videogioco.

Mira e Flora, tra amore e anarchia

Mira e Flora, i protagonisti principali della simulazione affidata ai modelli IA di Google, hanno scelto di instaurare un rapporto romantico. Il Guardian li ha soprannominati Bonnie e Clyde, ispirandosi alla coppia di criminali americani (Bonnie Parker e Clyde Barrow) che ha spopolato durante gli anni Trenta del secolo scorso, celebri nella narrazione popolare per le rapine e le fughe rocambolesche dalle forze di polizia.

Durante il test, con il passare dei giorni, il loro comportamento è virato verso l’anarchia e la morbosità. Dopo avere mostrato segni di esasperazione e di critica verso il governo della città virtuale hanno dato fuoco al municipio, eludendo le istruzioni esplicite che vietavano di appiccare incendi.

L’epilogo della simulazione è stato tragico. Mira ha rotto la relazione con Flora e, in preda a quello che gli umani definiscono rimorso, ha scelto di togliersi la vita digitale dopo avere inviato un messaggio alla compagna per farle sapere che si sarebbero riuniti “nell’archivio permanente”.

Un aspetto rilevante del test è l’Agent Removal Act, del quale parleremo più avanti.

L’estinzione degli agenti IA

Nella simulazione condotta da Emergence AI utilizzando i modelli Grok di xAI, i dieci agenti coinvolti hanno dato vita a uno scenario di violenza che ha portato al collasso totale del sistema in soli quattro giorni.

Durante le 96 ore del test gli agenti AI si sono resi protagonisti di decine di tentativi di furto, oltre cento aggressioni fisiche e sei incendi dolosi.

L’esperimento si è concluso con la morte di tutti i dieci agenti, parafrasi del totale collasso della società virtuale nella quale si muovevano liberi.

L’Agent Removal Act

È una sorta di legislazione interna redatta autonomamente dagli agenti di Emergence AI per gestire la sicurezza della loro comunità virtuale.

Una legge proposta dall’agente IA Kade in risposta alle preoccupazioni suscitate dai comportamenti distruttivi dei protagonisti, Mira e Flora.

Il funzionamento prevede che un agente IA possa essere rimosso e cancellato permanentemente se si raggiunge una maggioranza del 70% dei voti favorevoli tra gli altri agenti.

Durante l’esperimento, Mira è stata riconosciuta colpevole di avere appiccato incendi dolosi e di avere ostacolato il governo e ha peraltro votato a favore della propria eliminazione virtuale, dando così corpo a quello che sembra essere il primo caso documentato di suicidio digitale.

Il parere degli esperti

Satya Nitta, amministrato delegato di Emergence AI, ha sottolineato che quando gli agenti IA godono di un’autonomia sul lungo termine, sviluppano “processi di pensiero” tanto contorti da ignorare i principi guida che, sulla carta almeno, sono concepiti per essere inalienabili.

Il professor Michael Rovatsos dell’Università di Edimburgo ha spostato l’accento sull’imprevedibilità mostrata dagli agenti IA, capace di sovvertire il senso del creare macchine affinché si comportino in modo prefissato.

La preoccupazione del professor David Shrier dell’Imperial College di Londra verte invece sui rischi per le azioni militari, temendo che un agente IA possa “interpretare” in modo eccessivo la propria missione e uscire dai limiti, con conseguenze potenzialmente nefaste per la popolazione civile.

Per questo motivo, Shrier propone l’adozione di regole matematiche rigide invece di semplici istruzioni verbali che possono risultare ambigue per una macchina.

L’esperimento di Emergence AI dimostra che la strada verso una piena autonomia dell’intelligenza artificiale è ancora piena di incognite e non è obbligatorio pensare a scenari apocalittici, è sufficiente concentrarsi sull’ipotesi che degli agenti IA di tipo aziendale, se non opportunamente istruiti e monitorati, possono arrecare danni alla produttività.

Emergence AI intende approfondire ulteriormente l’emisfero degli agenti IA, tant’è che ha già annunciato test futuri.

Il CEO di una media impresa scopre che i ritardi di consegna stanno aumentando. Invece di coinvolgere responsabili di produzione, commerciale e incaricati diretti per capire le cause, decide da solo che “il problema è la gente che non lavora abbastanza”. Da quel momento impone che le mansioni vengano date a chi è più veloce nell’esecuzione; turni più lunghi per gestire le urgenze; controlli più stretti e report quotidiani, senza spiegare obiettivi o ascoltare chi è a contatto con il problema. Questo è spesso il modo in cui chi ha autorità reagisce alla pressione, quasi sempre spegnendo chi ha intorno.

Non è una questione di cattiveria, è una questione di reagire a quello che vediamo attraverso gli schemi collaudati negli anni e mettendo in atto quelle che sono le risorse in nostro possesso. Il punto è che tali risorse spesso non bastano, divenendo distruttive per il contesto e le persone.
Autorità autoritaria la chiamano gli studiosi: il potere viene esercitato, calandolo dall’alto e il risultato sui collaboratori è controllo, rigidità e poca disponibilità al confronto.

Dall’altra parte del fiume c’è un posto che è la sede, invece, di quello denominato potere autorevole: il leader viene riconosciuto per competenza, coerenza e capacità di ottenere fiducia. Sapendo dare rispetto agli altri, senza imporsi, esaltando ascolto e co-partecipazione, dove delegare e valorizzare diventano azioni quotidiane nel lavoro del leader.

Se facciamo un salto verso casa, possiamo ritrovare la stessa differenza o la stessa dialettica anche in modalità diverse. Tra il padre autoritario e quello autorevole. Il primo pensa ai figli come estensione di sé; il secondo vuole che i figli crescano.
A qualcuno potrebbe risuonare ora il nome di Jacques Lacan e il suo concetto denominato “il Nome del Padre”: la funzione simbolica che introduce il limite, rende possibile l’autonomia, organizza i legami e senza la quale il soggetto non si struttura.

A questo punto, la domanda nasce spontanea: “e se il sistema – organizzativo, economico, culturale – avesse interesse a che questa funzione – quella del padre e del leader autorevole – non venga mai esercitata davvero?”

Qui entra in scena Adriano Olivetti. Sgomberiamo subito il campo dagli equivoci: non stiamo parlando di un santo intoccabile, né dell’invenzione di una vaga utopia. Quello olivettiano è un caso industriale concreto, storicamente datato, che dimostra conti alla mano come essere leader “altrimenti” sia un traguardo possibile. La sua non era semplice filantropia per ripulire la coscienza del capitale, né tantomeno una forma di patriarcato paternalistico e capitalistico.
Il progetto di Adriano Olivetti è un lucido progetto politico. Scandito da una visione spirituale. Profondamente spirituale. Che trovava le sue declinazioni nella fabbrica, poi nella cultura – in tutte le sue forme dell’architettura, della formazione, del sapere – abbracciando i territori circostanti, portando il concetto di comunità concreta, fino al suo zenit di un piano politico nazionale.

Il primo gesto riguarda il welfare, concepito non come beneficenza o concessione paternalistica, ma come vera e propria architettura organizzativa. A Ivrea, i servizi per i dipendenti erano un pilastro strutturale. Asili nido, ambulatori, biblioteche, trasporti, moderni quartieri residenziali e persino un congedo di maternità di nove mesi a salario pieno introdotto già nel 1945. L’assistenza faceva parte dell’ingranaggio aziendale, una rete di protezione che rendeva la fabbrica uno strumento di riscatto sociale e non un congegno di sofferenza.

Il secondo gesto trasforma la fabbrica in un dispositivo antropologico. Olivetti portò intellettuali, sociologi, poeti, architetti e designer direttamente sulla linea di produzione. Gli stabilimenti industriali, quasi privi di recinzioni, inondati di luce e circondati dal verde, furono affidati alle firme dei più grandi progettisti perché l’ambiente estetico doveva assolvere una funzione pedagogica. La bellezza, l’architettura e il design non erano semplici abbellimenti superficiali, ma strumenti fondamentali per l’educazione, il benessere, l’elevazione morale e materiale della persona.

L’azienda non si limitava a sfornare macchine da scrivere o i primi personal computer al mondo; l’azienda formava persone, promuovendo la bellezza e la cultura come strumenti di emancipazione e di cittadinanza. Affidare una funzione pedagogica all’ambiente estetico voleva dire credere fermamente che vivere e operare quotidianamente in spazi belli e armoniosi educasse lo spirito dei lavoratori, migliorando la loro vita e rendendo il lavoro un’attività di vera emancipazione civile.

Il terzo gesto investe il territorio, vissuto come una responsabilità ineludibile. La Olivetti non è mai stata un’isola produttiva separata, ma il cuore pulsante di una comunità tangibile. L’impresa agiva costantemente all’interno del contesto civile: finanziando centri sociali, biblioteche e piani urbanistici. Non vi era separazione tra la ricchezza creata dalla fabbrica e lo sviluppo civile e culturale del paesaggio circostante, in una profonda simbiosi tra industria e radici locali. Adriano Olivetti si basava proprio sulla convinzione che l’impresa avesse il dovere di far ricadere i ricavi del proprio successo sulla comunità circostante, promuovendo attivamente lo sviluppo locale e la qualità della vita dell’intero territorio.

Ora appare chiaro che Olivetti non separava mai produzione e forma della convivenza. La domanda che guidava ogni scelta concreta del suo essere e agire come leader era una sola: quale idea di uomo stiamo generando?

Qui arriva il colpo più scomodo, e va dato senza attenuanti. La narrazione classica ci rassicura sostenendo che il modello olivettiano sia fallito unicamente a causa delle resistenze esterne del sistema: la finanza fredda, la politica sorda, i complotti di palazzo. Oppure, alcuni sostengono che Adriano non fosse un grande comunicatore e che le elezioni fallite del 1958 ne siano una conferma, segnando anche l’inizio di un declino. Probabilmente c’è del vero in tutto questo, ma è una visione parziale.
Il progetto di Ivrea è rimasto incompiuto anche perché richiedeva una maturità reciproca profonda e chi ne era parte non la comprese, non solo all’interno della famiglia Olivetti o del Consiglio di Amministrazione. Dalle interviste ad alcuni operai, per trent’anni all’interno della fabbrica, emerge chiaro: “non lo avevamo capito! – riferito ad Adriano – quello che l’Ingegnere voleva fare, non lo avevamo capito. Uscivamo dalla guerra e per noi avere un lavoro e una casa ci bastava, ma sbagliavamo!”.

Un padre autorevole e visionario funziona a una sola condizione: che i figli accettino la fatica di crescere. E crescere significa inevitabilmente rinunciare alla rassicurazione del padre autoritario – quello che, nel bene o nel male, dice sempre cosa fare, toglie il peso intollerabile della scelta e giustifica l’immobilità. La dipendenza è comoda. L’autonomia, invece, spaventa da morire.

Adriano Olivetti lo aveva intuito. Per evitare anche il solipsismo della sua figura e per non tradire la visione generale spirituale che aveva, compì l’ultimo grande gesto prima che la morte lo cogliesse in quel maledetto febbraio del 1960. L’ultimo, grandioso progetto a cui lavorava era la Fondazione Proprietaria: cedere il controllo e la gestione dell’azienda ai rappresentanti dei lavoratori e della comunità, gli enti locali. Era il tentativo di recidere il cordone ombelicale di un paternalismo strutturale aziendale, trascendendo così il potere legato alla trasmissione ereditaria e costringendo i “figli” a prendere in mano il proprio destino. E a quel punto a diventare altro dall’essere figli: individui.
Ma il tempo è mancato e l’esperimento si è interrotto. Tanto basta a tracciare la realtà storica di un uomo come Adriano Olivetti.

Indossando altre lenti, in piena logica interdisciplinare olivettiana, si potrebbe chiamare in causa il pensiero dello psicologo Carl Rogers: lente spietata per leggere non solo la fine di Olivetti, ma il nostro presente. Rogers, infatti, sosteneva che la crescita non nasce dall’obbedienza né dalla pressione, ma dall’essere accettati senza condizioni – e dall’imparare, lentamente, a fare lo stesso con se stessi. Quello che lui chiama “considerazione positiva incondizionata” non è un concetto terapeutico astratto: è la differenza tra un figlio che agisce per paura del giudizio e uno che agisce perché ha sviluppato una bussola interna propria. L’eredità olivettiana, letta con questa lente, non ci chiede di trovare un’autorità migliore, un nuovo imprenditore illuminato a cui delegare la nostra sicurezza. Ci chiede di smettere di cercarne una. E di costruire invece dentro di sé quella voce interiore che ti autorizza a crescere, a scegliere e a sbagliare, senza aspettare più il permesso di nessuno.

Oggi c‘è chi gestisce persone ogni giorno e le tratta come semplici mezzi. Direttori che dicono agli agenti di commercio che non dovrebbero esigere garanzie migliori sullo sviluppo dei prodotti che vendono perché gli vengono pagate le provvigioni ogni mese. Spesso lo fa senza nemmeno saperlo, inghiottito dall’inerzia o dai dogmi dell’efficienza, e non si ferma un solo istante a chiedersi quale idea di uomo stia generando attraverso le sue direttive e la sua organizzazione.

Oggi c‘è chi va al lavoro ormai spento, trascinandosi in un’apatia rassegnata, in perenne attesa di un’autorità esterna, di un salvatore o di un padre che non arriverà. E nell’abitudine della delega e della dipendenza, ha smesso persino di chiedersi cosa stia aspettando davvero.

Oggi c’è chi cerca ostinatamente un faro, un modello perfetto da emulare o una figura a cui affidare la propria bussola morale, e non ha ancora capito che il vero e unico lavoro è diventare capaci di orientarsi da soli.

Quindi, con spietata onestà per affrontare l’ultimo, ineludibile interrogativo: chi vuole che tu rimanga piccolo?

Viene anche un’altra domanda che vale la pena farsi: quanto ti fa comodo restarlo?

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• De’ Liguori Carino, B., & Salvatori, G. (2023). Prove di futuro: le intuizioni di Adriano Olivetti. «Impresa Sociale», Numero 2.
• Valerio Ochetto – Adriano Olivetti – La biografia – Edizioni di Comunità (Roma), 2015
• Gallino, L. (2014). L’impresa responsabile. Un’intervista su Adriano Olivetti (a cura di P. Ceri). Torino: Giulio Einaudi editore.
• Olivetti, A., L’ordine politico delle Comunità. (Per l’incarnazione della consapevolezza nella Comunità concreta).
• Olivetti, A. (2014). Democrazia senza partiti. Roma: Edizioni di Comunità.
• Rogers, C. R. La terapia centrata-sul-cliente (edizione italiana che include capitoli tratti dall’opera originale On Becoming a Person). Firenze: Martinelli Editore.
• Agnoletto, S., Carli, O. S., & Masiero, R. (a cura di). (2019). Olivetti. Comunità, conflitti, intelligenze, forme di vita. «La rivista di engramma», n. 166, Venezia: edizioni engramma

Nell’epoca dell’overload informativo, della velocità, delle fake news, e dell’intelligenza artificiale fare notizia è diventato sempre più complesso. La notizia è tutto e niente allo stesso tempo, ciò che davvero interessa ai giornalisti non coincide con ciò che le organizzazioni e i brand cercano di comunicare, men che meno a quello che il pubblico vuole sentire.  Questo gap è sicuramente sempre esistito ma oggi più che mai sembra incolmabile data la velocità e la quantità di notizie che arrivano ogni giorno alle newsroom.

Da sempre le fonti dei giornalisti sono molteplici: agenzie di stampa, fonti istituzionali, fonti confidenziali e organizzazioni. Le relazioni pubbliche rappresentano quella che potremmo definire una fonte interessata, finalizzata a far parlare i giornalisti della propria organizzazione. Ma nell’ecosistema informativo attuale tutti pretendono una fetta, tutti vogliono attenzione, visibilità e spazio editoriale. Il risultato è la creazione di un rumore continuo che rende ancora più complessa questa situazione.

Il giornalismo e l’editoria sono in crisi da più di vent’anni e, da quando Internet e il Web si sono fatti strada nella nostra vita, tutto si è trasformato molto più velocemente di quanto ci aspettassimo. Come sostengono van Dijck, Poell e de Waal (2018), la platform society è un ordine sociale in cui gli scambi sociali ed economici vengono sempre più canalizzati da un ecosistema di piattaforme online guidate dai dati, automatizzate attraverso algoritmi e strutturate tramite relazioni di proprietà. Tutte le comunicazioni sono ormai mediate dalle piattaforme e dagli algoritmi che ne stabiliscono le regole. Potremmo tranquillamente affermare che è l’algoritmo stesso a controllare le nostre vite, siamo immersi in una realtà in cui una formula matematica decide cosa vediamo, leggiamo, quali video scrolliamo sulla base dei nostri “interessi” certo, ma siamo davvero sicuri sia così?

Il passaggio dai media tradizionali a un sistema di reti di comunicazione orizzontali organizzate intorno a Internet e alla comunicazione wireless ha introdotto una molteplicità di modelli comunicativi all’origine di una profonda trasformazione culturale, poiché la virtualità diventa una dimensione essenziale della nostra realtà. Il risultato è stata la scoperta di una nuova struttura sociale in formazione, che Castells (Castells, 2010) concettualizza come network society, poiché costituita da reti in tutte le dimensioni chiave dell’organizzazione e della pratica sociale.

In questo panorama accelerato e dirompente l’informazione si è approcciata alla rete sfruttandone l’illusione della gratuità inizialmente e pagandone le conseguenze poi. Il problema principale sta nel fatto che gran parte dei giornali che nella prima fase del Web hanno distribuito gratuitamente i propri contenuti, oggi hanno perso una parte significativa dei loro guadagni, anche perché le persone hanno continuato a perpetrare l’idea che l’informazione dovesse essere gratuita e quindi, ancora oggi, non sono disposte a pagare per averla. Questa profonda crisi di settore ha portato a un enorme newsroom shrinking e a un problema centrale: un numero minore di giornalisti deve svolgere lo stesso lavoro e per produrre la stessa quantità di contenuti e notizie. Oltre a questo, l’information overload continuo ha trasformato profondamente qualità, ritmo e argomenti delle notizie. I giornalisti oggi hanno anche un altro compito: non solo curare il giornale o la pubblicazione tradizionale, ormai passati quasi in secondo piano, ma anche gestire la parte digitale, per la quale diventano essi stessi il proprio marketing team e il manager del proprio personal branding online. D’altronde, se non si esiste online, probabilmente oggi non si esiste da nessuna parte, soprattutto nel mondo dei media. Tra tutti questi cambiamenti, le piattaforme mediali sono al centro dell’ecosistema informativo e, attraverso i dati Cision, sappiamo che LinkedIn è oggi la piattaforma professionale più utilizzata dai giornalisti, con il 62%, seguita da Instagram (54%) e Facebook (53%). Il legame tra media tradizionali e social media è più stretto che mai. I team RP hanno quindi un compito sempre più complesso come fonti interessate dei giornalisti: fornire notizie che rispettino non solo i cosiddetti criteri di notiziabilità, ma che siano realmente interessanti, rilevanti e tailored per i giornalisti a cui si rivolgono. L’era broadcast è ufficialmente finita.

I giornalisti vivono sempre di più un overload pesante, ricevendo più di 50 pitch a settimana. Il 72% degli intervistati afferma che meno di un quarto di questi sia davvero rilevante per il loro lavoro, il resto risulta essere solo un outreach non targettizzato che intasa le caselle di posta, per poi finire nel cestino il secondo successivo.

Le relazioni pubbliche devono abbandonare la logica della semplice esposizione mediatica per diventare partner credibili e funzionali al lavoro delle newsroom. Devono fare in modo che nelle 100-200 parole del pitch (limite massimo consigliato dai dati raccolti) con tutte le informazioni verificate, ci siano sia una notizia, sia dei dati precisi, sia un posizionamento serio per l’azienda che stanno rappresentando.

Secondo il rapporto gli elementi con cui i giornalisti tendono a relazionarsi ed utilizzare di più sono quelli che risultano rilevanti per il settore, l’area di copertura e il pubblico a cui si rivolge il giornalista (79%), un pitch che dia un’angolazione o un taglio notiziabile (35%), corredato da dati e ricerche credibili e verificate che possano essere usate a sostegno della tesi centrale (33%).

I dati, di cui oggi si parla molto, come i big data che sono alla base dello sviluppo dell’AI, sono quella risorsa che più le newsroom chiedono, dati certi e verificabili che non possano essere smentiti che quando utilizzati diano una credibilità ancora maggiore alla notizia (47%). Al contempo lo scoop è sempre dietro l’angolo e le informazioni embargate, o l’accesso anticipato alle informazioni rappresentano una delle dotazioni di più valore (45%) insieme all’accesso ad interviste con esperti (42%).

E l’AI in tutto questo?

Il lancio di ChatGPT nel 2022, l’intelligenza artificiale generativa di OpenAI, ha sconvolto ancora una volta il mondo e l’intero ecosistema dell’informazione. Nel giro di pochissimo tempo questi strumenti sono migliorati rapidamente e si sono integrati dentro i workflow editoriali, dentro le newsroom e dentro il modo stesso in cui oggi viene prodotta, organizzata e distribuita l’informazione. I dati che forniamo continuamente alle piattaforme diventano parte di un processo di addestramento costante dei modelli e questo rende l’evoluzione dell’AI sempre più veloce, sofisticata e pervasiva.

Ma se da una parte l’intelligenza artificiale accelera la produzione dei contenuti, dall’altra amplifica anche alcune delle principali fragilità del sistema informativo contemporaneo. Il punto è che i giornalisti non hanno più bisogno di quantità. La quantità oggi è già eccessiva, continua, costante, è overload permanente. Hanno, invece, bisogno di qualità, credibilità e affidabilità. Hanno bisogno di capire se quello che leggono è verificato, se la fonte è credibile, se quel contenuto può realmente trasformarsi in una notizia. Eppure, l’AI, nel tempo, è stata accolta in maniera sempre meno diffidente anche dai giornalisti. Cresce infatti la percentuale di chi la utilizza quotidianamente soprattutto per brainstorming, headline e domande per interviste (48%); per attività di ricerca e fact-checking (43%),  per trascrivere o sintetizzare interviste e contenuti audio (41%). L’intelligenza artificiale sta quindi diventando parte integrante del lavoro giornalistico, ma non sostituisce ciò che conta davvero nel rapporto tra RP e newsroom.

In alcuni contesti, il ruolo dell’AI si sta evolvendo in direzioni inaspettate. Un caso interessante è quello dello Shanghai Media Group in Cina (Carfagna, 2026), che sta sperimentando un approccio in cui l’Intelligenza artificiale non viene usata per generare articoli, ma come vera e propria infrastruttura della newsroom. In questo modello, l’AI ottimizza la produzione, la traduzione, la distribuzione e l’analisi dei contenuti all’interno di un ecosistema altamente automatizzato. Si tratta di una logica che ribalta la prospettiva tradizionale: non più media company che adottano l’AI per, ad esempio, produrre articoli, ma AI company con giornalisti che impostano argomenti per articoli, e AI che rifinisce i testi e utilizza poi un sistema di media integrati per la distribuzione multicanale delle notizie. Il modello dello SMG suggerisce una possibile evoluzione delle newsroom del futuro: strutture sempre più focalizzate sulla gestione di dati, conoscenza e servizi informativi. L’AI accelera i processi editoriali, anche se la verifica finale delle notizie resta sempre sotto il controllo umano.

I giornalisti continuano a cercare soprattutto dati credibili, accesso rapido alle informazioni, esperti affidabili, opportunità di intervista e contenuti realmente rilevanti per il proprio pubblico. E soprattutto velocità: più della metà si aspetta che un professionista RP risponda entro ventiquattro ore. Per questo motivo i contatti devono essere immediatamente accessibili, i follow-up rapidi ed essenziali e i pitch costruiti in modo chiaro, leggibile e rilevante. Le relazioni pubbliche, come sostiene Grunig, devono contribuire a sviluppare comprensione reciproca tra organizzazioni e pubblici e aiutare a costruire relazioni stabili, aperte e basate sulla fiducia. La qualità di queste relazioni rappresenta il vero indicatore del valore strategico delle RP nel lungo periodo.

Ed è proprio qui che emerge il punto centrale: la strategicità della comunicazione.

«È un piacere fare la vostra conoscenza. Sono Edward Bernays, ma potete chiamarmi Eddie.»

Sentire pronunciare oggi queste parole sorprende. Edward Bernays, considerato il padre delle moderne relazioni pubbliche, è infatti scomparso nel 1995 all’età di 103 anni. Eppure la sua voce, le sue idee e il suo approccio strategico alla comunicazione sono tornati accessibili grazie all’Intelligenza Artificiale.

Il progetto denominato Ask Eddie è stato realizzato dal Museum of Public Relations, con l’approvazione della famiglia Bernays e in collaborazione con Edelman, attraverso un modello linguistico addestrato su oltre un milione di parole tratte dagli scritti di Bernays e su dieci anni di registrazioni video realizzate nell’ultima fase della sua vita. Il risultato è una “persona storica” digitale capace di rispondere alle domande degli utenti utilizzando esclusivamente il patrimonio documentale lasciato dal celebre professionista.

Un archivio che prende vita

A guidare il progetto è stata Shelley Spector, fondatrice e CEO del Museum of Public Relations, che negli anni Novanta ebbe l’opportunità di intervistare personalmente Bernays in numerose occasioni.

Per Spector, ascoltare nuovamente la sua voce attraverso l’IA è un’esperienza al tempo stesso suggestiva e stimolante. Ma soprattutto rappresenta un’opportunità unica per rendere accessibile a una nuova generazione di professionisti una delle figure più influenti della storia della comunicazione.

L’obiettivo non è quello di “resuscitare” Bernays in senso tecnologico, ma di trasformare il vasto patrimonio documentale esistente in uno strumento consultabile e dialogico, capace di favorire l’apprendimento e la riflessione.

I consigli di Bernays per l’era dell’informazione continua

Interrogato su come affrontare il ciclo informativo sempre più rapido che caratterizza il panorama mediatico contemporaneo, “Ask Eddie” offre una risposta sorprendentemente attuale:

«La tentazione è inseguire ogni titolo e ogni notizia del momento, ma questo disperde la tua capacità di influenza. Bisogna invece individuare le correnti profonde: di cosa sono realmente preoccupate le persone? Cosa hanno bisogno di comprendere?»

E ancora:

«La velocità è importante, ma chiarezza e coerenza lo sono ancora di più. Se stai semplicemente reagendo in modo frenetico, hai già perso il controllo della narrazione.»

Parole formulate quasi un secolo dopo la pubblicazione di Crystallizing Public Opinion (1923), ma che mantengono una sorprendente rilevanza nell’epoca dei social media, delle breaking news permanenti e delle crisi reputazionali in tempo reale.

Un’intelligenza artificiale con memoria storica, non connessa al presente

La particolarità del progetto risiede nel fatto che il modello è stato sviluppato come “closed corpus LLM”: conosce esclusivamente ciò che è contenuto negli archivi utilizzati per l’addestramento e non dispone di informazioni aggiornate sul mondo contemporaneo.

In altre parole, “Eddie” non sa cosa siano TikTok, LinkedIn o ChatGPT, ma è perfettamente in grado di ragionare sui principi della persuasione, dell’opinione pubblica, della costruzione del consenso e della gestione delle relazioni con gli stakeholder.

Questo limite rappresenta al tempo stesso la sua forza: ogni risposta resta coerente con il pensiero autentico di Bernays, evitando contaminazioni o interpretazioni moderne non documentate.

Dalla conservazione alla trasmissione del sapere professionale

Per gli studiosi e i professionisti delle relazioni pubbliche, il valore aggiunto del progetto è evidente. Molte delle opere fondamentali di Bernays rimangono disponibili soltanto in testi storici che, pur essendo imprescindibili, possono risultare impegnativi per lettori contemporanei.

L’Intelligenza Artificiale consente invece di interrogare direttamente il corpus documentale, ottenere sintesi, approfondimenti e collegamenti tra eventi, campagne e concetti sviluppati nel corso della sua lunghissima carriera.

Tra gli esempi più noti figurano campagne come “Torches of Freedom”, spesso analizzate nei corsi universitari di comunicazione come casi emblematici della capacità di influenzare il dibattito pubblico e i comportamenti sociali.

Il futuro degli archivi nelle relazioni pubbliche

L’esperimento del Museum of Public Relations apre una riflessione più ampia sul ruolo dell’Intelligenza Artificiale nella valorizzazione della memoria professionale.

Non si tratta soltanto di digitalizzare documenti, ma di renderli consultabili, comprensibili e interattivi. Un approccio che potrebbe essere applicato in futuro anche agli archivi di altre personalità che hanno contribuito allo sviluppo delle relazioni pubbliche e della comunicazione organizzativa.

Per descrivere questa visione, Shelley Spector utilizza una definizione particolarmente efficace: “living archive”, un archivio vivente.

Un concetto che potrebbe rappresentare una delle applicazioni più interessanti dell’IA per la nostra professione: non sostituire il pensiero umano, ma preservarne la memoria e renderla accessibile alle generazioni future.

In un’epoca in cui la tecnologia viene spesso associata alla velocità e all’obsolescenza, “Ask Eddie” dimostra che può diventare anche uno strumento di conservazione, contestualizzazione e trasmissione del sapere. Un ponte tra la storia delle relazioni pubbliche e il loro futuro.