Tra AI, robotica e marketing, il tema di oggi non è più cosa sappiano fare le macchine o i software AI, ma quanto costano, chi li controlla e come modificano il modo in cui scegliamo, lavoriamo e formiamo decisioni e opinioni.

Negli ultimi giorni mi è capitato di leggere, quasi in sequenza, due articoli diversi tra loro, ma attraversati da inquietudini simili. Il primo è un’inchiesta pubblicata da Le Soir, a firma di Philippe Laloux, ripresa da Il Fatto Quotidiano con l’efficace titolo: Caro robot, ma quanto mi costi. Il tema è la robotica, non più come immaginario fantascientifico, promessa da laboratorio o distopic-topic, ma come tecnologia che entra nella vita quotidiana, nelle case, nei magazzini, nelle fabbriche, nei servizi di assistenza.
Il punto di interesse, però, non è il fascino della macchina, ma il suo costo.

Dalla promessa tecnologica al costo reale

Quanto costa davvero automatizzare? Quanto costa comprare, integrare, mantenere, aggiornare, alimentare le macchine intelligenti? A quali condizioni diventa conveniente?
Chi può permettersele, e chi ne trae beneficio?
Chi, invece, paga il prezzo sotto forma di esclusione, sostituzione o dipendenza?

Il punto non è solo che i robot entrano nelle nostre vite, ma a quali condizioni.
E soprattutto per chi. Perché dietro la promessa di una vita più semplice, efficiente, persino più libera, resta un dubbio meno brillante: se l’automazione diventerà un beneficio condiviso, o un privilegio riservato allo scarso dieci per cento dei consumatori che possono permetterselo senza sacrifici. 

Il secondo articolo, La colonizzazione del giudizio, di Paolo Benanti e Sebastiano Maffettone, pubblicato sul Corriere della Sera, sposta il piano verso l’analisi filosofica. Non si parla più soltanto del prezzo economico o sociale, ma di un costo ancora più profondo: quello che l’intelligenza artificiale può avere sulla nostra autonomia di pensiero.

Non è una preoccupazione isolata. L’AI Act europeo, la normativa italiana costruita in coerenza con quel quadro, le parole di Mattarella sulla necessità di passare dai principi all’operatività delle regole; da ultimo, la decisione dell’amministrazione americana di limitare l’accesso ai modelli più avanzati di Anthropic, confermano che l’AI è un’infrastruttura di potere da regolare, forse addirittura da ‘governare’. 

I costi nascosti dell’automazione

Tornando agli articoli, una accanto all’altra le due riflessioni raccontano bene il ‘momento’ a cui siamo arrivati.
L’intelligenza artificiale e la robotica stanno uscendo dalla fase dell’entusiasmo spettacolare. Non ci chiediamo più soltanto cosa sappiano fare. Ed è giusto cominciare a chiederci quanto costano, a chi convengono, quali poteri concentrano e quali condizioni modificano nel nostro modo di vivere, lavorare, informarci, scegliere, decidere.

È importante, però, non confondere i piani.

La robotica e l’intelligenza artificiale non sono la stessa cosa. La robotica è anche hardware, capitale industriale, manutenzione, logistica, materia e spazio fisico. Procede più lenta, costa molto, richiede infrastrutture, investe dinamiche geopolitiche (ad esempio hardware Cina vs. software USA). La sostituzione dell’umano, in quel campo, è ancora una questione materiale e spesso meno lineare di quanto l’immaginario suggerisca.

Se l’AI entra nel giudizio

L’intelligenza artificiale generativa, invece, lavora già dentro il territorio degli Llm, dell’elaborazione del linguaggio, dell’interpretazione, della sintesi, della raccomandazione, della decisione assistita.

Per ora la sostituzione più avanzata non è fisica, è simbolico-linguistica.
Non viene a prendere il posto del corpo ma della frase, della bozza, del riassunto, del commento.
Del ragionamento preparatorio, dell’interpretazione.

Ed è qui che la questione della “colonizzazione del giudizio” si fa concreta.
La posta in gioco non è tanto il controllo dei dati. Non è nemmeno, o non più soltanto, il controllo dell’informazione.
È qualcosa di più sottile: il controllo delle condizioni entro cui gli individui formano i propri giudizi.

Non decidiamo mai nel vuoto. Decidiamo dentro ambienti, cornici, linguaggi.
Dentro gerarchie di visibilità, suggerimenti che arrivano prima ancora che una domanda sia formulata.

Una volta questo potere apparteneva soprattutto  alla politica, ai media, alle istituzioni culturali, alla pubblicità, alle agenzie di comunicazione integrata e di relazioni pubbliche.
Oggi appartiene sempre più a piattaforme, modelli linguistici, sistemi di raccomandazione, motori generativi, interfacce conversazionali.

Da ricerca a interpretazione

La storia, certo, non comincia con l’AI.
La stampa ha moltiplicato le idee e le ha rese trasportabili. I giornali hanno scelto quali idee meritassero la prima pagina. La radio ha portato una voce calda nelle case. La TV ha trasformato la realtà in montaggio, volti, rito serale.
Internet ha reso l’informazione disponibile, ricercabile, apparentemente infinita.
I social hanno trasformato quella disponibilità in un flusso continuo, personale, emotivo.

Ma non tutti i media producono lo stesso effetto.
I mass media, per esempio, hanno anche liberato. Nei sistemi democratici hanno allargato l’accesso al sapere, moltiplicato i punti di vista, permesso a più persone di leggere, discutere, contraddire, formarsi un’opinione. La Tv italiana, tra gli anni ‘50 e ‘70 del secolo scorso, ha alfabetizzato la Penisola e condotto a una lingua italiana davvero nazional-popolare.

L’intelligenza artificiale generativa rischia di compiere un passaggio diverso.
Non si limita a indicare fonti, produce sintesi. Non distribuire informazioni, le ordina. Non si ferma a renderle disponibili, le interpreta. Non risponde soltanto, ma suggerisce il modo in cui la domanda dovrebbe essere posta. 

Motore di ricerca o motore di giudizio?

Google aiutava a trovare informazioni. Lasciava ancora a noi, almeno in parte, il compito di attraversarle, confrontarle, capirle, sbagliando anche strada.
I sistemi AI sono progettati per aiutarci a comprenderle oppure, ed è qui il punto, rischiano di comprenderle al posto nostro?

È come se la scena della comunicazione si fosse progressivamente ravvicinata. Prima la tipografia, poi la redazione, poi il microfono, la luce blu della Tv, e poi il browser aperto su siti, archivi e community, fino alla timeline che ci accompagna dalla tasca, o dalla borsa.

Perché oggi la scena è più intima. Una persona al mattino apre il cellulare  e trova già una versione ordinata della realtà: le notizie che vedrà, i prodotti che potrebbe desiderare, le paure che la riguardano, le indignazioni che la coinvolgeranno, le opinioni che sembreranno più vicine alla sua sensibilità.

Non è censura, è regia.

Non è censura in senso classico, qualcuno o qualcosa che impedisce di vedere. È un sistema che stabilisce cosa rendere più visibile, più probabile, più immediato.

Per chi lavora nella comunicazione, nel marketing, nella consulenza strategica, nella produzione editoriale e creativa, questa non è una questione laterale.
È il centro del problema.

Per anni abbiamo pensato che il nostro mestiere consistesse nel catturare l’attenzione e attrarre.
Page view. Click. Engagement. Tempo di permanenza. Reach. Impression. Conversione.
Poi sono arrivati i dati. Poi la profilazione. Poi gli algoritmi predittivi.

Oggi ci sono agenti intelligenti che non si limitano a suggerire contenuti, ma sintetizzano informazioni, costruiscono percorsi decisionali, formulano raccomandazioni, simulano tono, stile, intenzione, posizionamento.

Marketing o architettura cognitiva?

A questo punto la domanda è inevitabile.
Quando il marketing smette di essere persuasione e diventa architettura cognitiva?

Perché un conto è provare a convincere qualcuno, possibilmente con narrazioni etiche e veritiere, prima ancora che efficaci.
Un’altra cosa è progettare l’ambiente dentro il quale quel qualcuno maturerà la propria convinzione.

Edward Bernays, padre delle pubbliche relazioni moderne, avrebbe probabilmente osservato questa fase con estremo interesse.
Nel 1928, in Propaganda, scriveva che la manipolazione consapevole delle abitudini e delle opinioni delle masse rappresentava un elemento essenziale della società democratica moderna; era una frase disturbante allora, lo è ancora oggi.
Bernays ragionava in un’epoca fatta di giornali, fotografie, eventi pubblici, testimonial, simboli. Capì prima di altri che l’opinione pubblica non era solo il risultato spontaneo di milioni di pensieri individuali, ma poteva essere organizzata, orientata, messa in scena.

La sua intuizione fu modernissima: non basta dire qualcosa alle persone.
Bisogna costruire il contesto culturale, emotivo e simbolico dentro cui quella cosa apparirà desiderabile, normale, inevitabile.

Dalla ‘Piazza’ all’Infosfera

La differenza è che, allora, quella regia avveniva nella piazza pubblica, nei sistemi democratici e anche nei sistemi totalitari, in termini di propaganda. Oggi avviene dentro l’infosfera, dentro quella scena intima dove le informazioni e gli stimoli raccolti riverberano con individualità e caratteri.

Non passa più attraverso un comizio, un giornale, uno spot televisivo o una campagna pubblicitaria. Passa attraverso sistemi che apprendono, filtrano, classificano e restituiscono la realtà secondo criteri opachi, spesso protetti da segreti industriali, interessi proprietari, infrastrutture cloud, modelli economici fondati sulla previsione persino di vocaboli usati in scrittura e nelle conversazioni, più in generale di abitudini e comportamenti,
Dei quali conosciamo sempre meglio una parte, quella dei target di cittadini e consumatori.
Meno, molto meno trasparente risulta la componente di controllo di tali sistemi, e delle condizioni entro cui gli individui formano relazioni e giudizi. Sistemi che sembrano essere in mano a sempre meno soggetti proprietari: le Big Tech, le società di AI, Peter Thiel, Elon Musk, Dario Amodei, Sergey Brin, Jeff Bezos, ecc.

Dalla ricerca all’interpretazione

Non a caso, in Europa cresce una spinta trasversale. Attraversa governi, istituzioni, organizzazioni e imprese che lavorano a ridurre la dipendenza strutturale dalle piattaforme tech americane. Motori di ricerca alternativi, come Qwant ed Ecosia, software open source come Libreoffice e Odoo, cloud sovrani come Nextcloud, infrastrutture locali, nuove regole su chip, dati e AI.
Non è ancora una separazione reale dalle Big Tech, non lo sarà mai del tutto, ma la questione non riguarda più solo l’uso degli strumenti. Riguarda chi li controlla, dove stanno i dati, da quali giurisdizioni dipendono e quali margini di autonomia restano a cittadini, imprese e istituzioni. 

Il cittadino pensa di informarsi, forse lo fa anche, ma attraversa un nuovo funnel rinforzato, un corridoio ‘ermetico’ di raccomandazioni. Il consumatore, prima ancora di scegliere, è profilato, previsto, accompagnato. Lo stesso brand pensa di comunicare, ma sempre più spesso si manifesta dentro ambienti dove la visibilità, la rilevanza e perfino la credibilità sono mediate da logiche algoritmiche.

E qui entra un altro costo, meno visibile ma sempre più importante per chi lavora nel marketing e nella comunicazione: il costo computazionale.
L’AI non è immateriale.
Ogni richiesta, ogni contenuto generato, ogni immagine, ogni video, ogni agente che lavora dentro un flusso operativo ha un costo: token, potenza di calcolo, energia, infrastruttura, abbonamenti, API, dipendenza da piattaforme.

La finta leggerezza

A lungo abbiamo raccontato il digitale come un ambiente leggero, scalabile, quasi gratuito. Non lo è mai stato davvero. Solo che oggi la frattura diventa più marcata.

La domanda non è più soltanto: quanto costa produrre un contenuto? Diventa, quanto costa delegare alla macchina una parte crescente del processo interpretativo, creativo e decisionale?
E ancora: cosa resta del lavoro del comunicatore quando la macchina può scrivere, sintetizzare, commentare, proporre, ottimizzare, testare?

Se l’opinionista è la macchina, se il marketer è la macchina, se l’editor è la macchina, il valore del nostro lavoro rischia di tendere a zero. O meglio: tende a zero tutto ciò che era soltanto esecuzione, confezione, produzione media, contenuto generico, opinione intercambiabile.

il valore del dubbio

Dove resta valore? Dove c’è responsabilità.
Dove c’è giudizio, scelta, conoscenza esplicita e consapevole del contesto.
Dove c’è una discrezionalità non automatizzabile perché legata a una posizione, a una cultura, a una relazione, a una conseguenza.
In breve, nei termini radicali della filosofia, dove ancora c’è la capacità di dire no, o ‘ferma’ o ‘aspetta’.

Per questo la questione sollevata da Benanti e Maffettone riguarda direttamente chi fa il nostro mestiere. 

Non perché i comunicatori siano i responsabili della colonizzazione del giudizio, sarebbe una semplificazione; ma perché partecipano ogni giorno alla progettazione degli ambienti digitali dentro cui il giudizio si forma.

Per vent’anni abbiamo inseguito una promessa: eliminare l’attrito.
Meno passaggi. Meno attese, dubbi, complessità. Tutto più veloce, più semplice, più fluido.
Una società senza attrito, però, può diventare una società che esercita meno il dubbio.
E il dubbio, per quanto scomodo, è uno degli ultimi luoghi in cui il giudizio rimane davvero nostro.

Forse la sfida della comunicazione del prossimo decennio non sarà conquistare più attenzione. Sarà costruire fiducia senza sottrarre autonomia.

Non accompagnare le persone fino alla scelta più prevedibile, ma restituire loro strumenti per comprendere meglio il contesto in cui stanno scegliendo.
Perché una tecnologia che pensa al posto nostro può essere molto efficiente.
Ma una società che rinuncia a pensare, a discutere, a dubitare, a essere discrezionale, diventa una società più facile da indirizzare, vendere, amministrare e governare.