L'intelligenza artificiale è un insieme di tecnologie che permette al web di comprendere linguaggio, riconoscere immagini, analizzare dati, fare previsioni e generare contenuti in modi che prima richiedevano intervento umano. Tuttavia, oggi usiamo "AI" come parola ombrello per descrivere quasi tutto ciò che succede online, e questo crea molta confusione.
Molti dei meccanismi che organizzano il web esistevano già prima dell'AI generativa: algoritmi, aste, analisi dei dati, automazioni e sistemi di raccomandazione. L'AI non ha creato questa infrastruttura, ma si è innestata sopra, rendendola più potente, veloce e automatizzata. La vera novità è che l'AI generativa sta trasformando il web da un sistema che organizza informazioni a un sistema che produce risposte.
Il mercato pubblicitario
Il mercato pubblicitario digitale in Italia vale circa 6 miliardi di euro. Per capire quanto questo modello sia dominante, bastano alcuni numeri: circa il 90% dei contenuti visualizzati su TikTok arriva dai sistemi di raccomandazione della piattaforma, Amazon ha dichiarato che circa un terzo degli acquisti deriva dai propri motori di raccomandazione e circa il 60% delle ricerche Google in Europa termina senza un click verso un sito esterno.
Questo ci dice che le piattaforme non si limitano più a ospitare informazioni o contenuti, ma decidono attivamente cosa vediamo, cosa scopriamo e dove finisce la nostra attenzione. Gli algoritmi di raccomandazione vengono spesso descritti come neutrali, ma non lo sono. Sono sistemi progettati per ottimizzare un obiettivo, come il tempo passato sulla piattaforma o la probabilità di click.
La trasparenza dei sistemi di raccomandazione
Il problema è che l'utente vede solo il risultato finale: il feed, il video suggerito, il prodotto raccomandato. Non vede quali segnali sono stati usati, quali priorità sono state date e quale obiettivo economico sta guidando la distribuzione. Il dato più importante è quello di AGCOM: solo il 7% degli italiani ha un livello ottimale di alfabetizzazione algoritmica, e il 41% non conosce il ruolo degli algoritmi di raccomandazione usati dalle principali piattaforme online.
Questo crea uno squilibrio enorme: sistemi molto potenti da una parte, utenti che spesso non hanno gli strumenti per capirli dall'altra. La domanda non è solo: "come blocchiamo quel contenuto?", ma anche: "perché quel contenuto è stato raccomandato?" e "quali sono le conseguenze di questo sistema di raccomandazione?"
Il ruolo dell'AI nel mercato del lavoro
La vera novità è che l'AI generativa sta trasformando il web da un sistema che organizza informazioni a un sistema che produce risposte. Me ne rendo conto soprattutto adesso, guardando il mercato del lavoro. Quando guidavo le attività pubblicitarie da eBay e a lastminute.com, tra il 2015 e il 2020, gran parte del lavoro sulle campagne era ancora manuale.
Oggi molte di quelle attività vengono assorbite dalle piattaforme e dai sistemi potenziati dall'AI. Il World Economic Forum ha rilevato che il 40% dei datori di lavoro prevede di ridurre il personale dove l'AI può automatizzare attività. E questo lo vedo anche nel mio settore: quei ruoli operativi esistono molto meno, oppure esistono in forme diverse.
La necessità di capire l'AI
Perché altrimenti continuiamo a pensare che il web sia gratuito. In realtà lo paghiamo con attenzione, dati, tempo e comportamenti misurabili. Se la pubblicità digitale in Italia vale circa 6 miliardi di euro, significa circa 100 euro l'anno per ogni italiano. Non è una tassa vera, naturalmente, ma rende visibile il valore economico della nostra attenzione.
Ogni volta che scrolliamo, cerchiamo, guardiamo un video o clicchiamo, stiamo producendo valore per qualcuno. Capire queste cifre serve a vedere il sistema per quello che è: non solo contenuti gratuiti, ma un'economia che monetizza la nostra attenzione ogni giorno.
La sicurezza degli utenti
I sistemi di raccomandazione vengono spesso descritti come neutrali, ma non lo sono. Sono sistemi progettati per ottimizzare un obiettivo, come il tempo passato sulla piattaforma o la probabilità di click. Il problema è che l'utente vede solo il risultato finale: il feed, il video suggerito, il prodotto raccomandato.
Non vede quali segnali sono stati usati, quali priorità sono state date e quale obiettivo economico sta guidando la distribuzione. Il dato più importante è quello di AGCOM: solo il 7% degli italiani ha un livello ottimale di alfabetizzazione algoritmica, e il 41% non conosce il ruolo degli algoritmi di raccomandazione usati dalle principali piattaforme online.
La protezione dei minori
Le norme esistenti sono importanti, ma non sufficienti. Il problema è che la legge tende a intervenire su ciò che è più visibile: contenuti dannosi, cyberbullismo, messaggi pericolosi, pubblicità non dichiarata. Sono rischi reali e vanno affrontati.
Ma sotto c'è un livello meno visibile: il sistema che decide quali contenuti vengono spinti, ripetuti e amplificati. Prendiamo il dibattito sui social per i minori. I divieti possono essere un primo passo, ma non bastano. I ragazzi trovano aggiramenti e, soprattutto, non imparano come funziona l'ambiente digitale in cui si muovono.
La domanda non è solo: "come blocchiamo quel contenuto?". La domanda è anche: "perché quel contenuto è stato raccomandato?" e "quali sono le conseguenze di questo sistema di raccomandazione?"
Il futuro dell'AI
L'AI generativa sta trasformando il web da un sistema che organizza informazioni a un sistema che produce risposte. Me ne rendo conto soprattutto adesso, guardando il mercato del lavoro. Quando guidavo le attività pubblicitarie da eBay e a lastminute.com, tra il 2015 e il 2020, gran parte del lavoro sulle campagne era ancora manuale.
Oggi molte di quelle attività vengono assorbite dalle piattaforme e dai sistemi potenziati dall'AI. Il World Economic Forum ha rilevato che il 40% dei datori di lavoro prevede di ridurre il personale dove l'AI può automatizzare attività. E questo lo vedo anche nel mio settore: quei ruoli operativi esistono molto meno, oppure esistono in forme diverse.
La necessità di regolamentazione
Le norme esistenti sono importanti, ma non sufficienti. Il problema è che la legge tende a intervenire su ciò che è più visibile: contenuti dannosi, cyberbullismo, messaggi pericolosi, pubblicità non dichiarata. Sono rischi reali e vanno affrontati.
Ma sotto c'è un livello meno visibile: il sistema che decide quali contenuti vengono spinti, ripetuti e amplificati.