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Per qualche anno abbiamo raccontato la corsa all’intelligenza artificiale come una gigantesca competizione industriale. Modelli più potenti, chip più veloci, data center più grandi, capitali sempre più abbondanti, talenti contesi a colpi di milioni.
Era una lettura corretta. Ma incompleta.
Perché oggi sta emergendo con sempre maggiore chiarezza un altro collo di bottiglia, molto meno tecnologico e per questo forse più difficile da affrontare.
Mi riferisco alla capacità di costruire consenso intorno all’intelligenza artificiale.
Non è un dettaglio reputazionale da affidare ai comunicatori dopo che ingegneri e manager hanno preso le decisioni importanti. Lo vedo più come una condizione necessaria affinché quelle decisioni vengano trasformate in valore.
La questione emerge con particolare nettezza da un recente intervento di Robert Armstrong sul Financial Times. Il punto di partenza è brutale: secondo un sondaggio Gallup citato dal giornale, appena il 9 per cento degli americani ritiene che l’IA produrrà più benefici che danni, mentre il 39 per cento pensa il contrario.
Numeri come questi fanno capire che una tecnologia può essere straordinariamente avanzata e allo stesso tempo socialmente fragile.
Fonte: Freepick
Il capitale della fiducia
Finora la Silicon Valley ha spesso applicato all’IA alla vecchia convinzione per la quale se il prodotto sarà abbastanza utile, la società finirà per accettarlo.
È stata una strategia efficace per molte innovazioni digitali. Prima si conquista il consumatore, poi arrivano le regole, infine la normalizzazione.
Ma l’intelligenza artificiale non è Uber. Armstrong lo dice esplicitamente ricordando la strategia aggressiva con cui Travis Kalanick, cofondatore di Uber, impose il ride hailing nonostante l’opposizione dei regolatori e dei tassisti.
Con l’IA la scala è completamente diversa, perché sono potenzialmente coinvolti il lavoro e le competenze di una parte enorme della popolazione.
Qui sta uno degli equivoci più importanti di questa fase. Pensare che la comunicazione serva semplicemente a “vendere” meglio l’intelligenza artificiale significa non aver compreso il problema.
La comunicazione oggi serve prima di tutto a costruire le condizioni sociali nelle quali l’innovazione può esistere.
Significa spiegare chi beneficia della tecnologia e chi ne sostiene i costi. Significa riconoscere le paure prima di liquidarle come resistenza al cambiamento. Significa accettare che lavoro, privacy, energia, creatività e concentrazione del potere non siano obiezioni marginali ma parte integrante della storia dell’intelligenza artificiale.
È interessante, da questo punto di vista, ciò che sta facendo Anthropic.
Aldo Grasso, su L’Economia del Corriere della Sera, ha analizzato la campagna di Claude “There’s Hope in Hard Questions”. La scelta è quasi opposta alla retorica tradizionale della tecnologia: invece di esibire velocità, prestazioni e potenza, Anthropic mette in scena le domande che spaventano il pubblico. Possiamo fidarci dell’IA? Chi stabilisce le regole? Chi decide quando fermarsi?
È una scelta interessante perché riconosce una cosa che l’industria tecnologica ha faticato a comprendere, ossia il dubbio non è necessariamente il nemico dell’innovazione. A volte è la condizione per renderla credibile.
Naturalmente esiste un rischio. Grasso osserva come il tono quasi distopico dello spot sia stato giudicato eccessivamente drammatico da una parte del pubblico e come il confine tra comunicazione responsabile e allarmismo sia molto sottile.
Ma proprio questa tensione dice qualcosa di importante. Per anni la comunicazione dell’intelligenza artificiale ha venduto soprattutto certezza. Oggi deve imparare a gestire l’incertezza.
Dal racconto del futuro alla prova del presente
Qualche mese fa, su Mediatrends, scrivevo che la narrazione sull’intelligenza artificiale stava passando dall’utopia alla possibile “bolla”.
Non perché la tecnologia avesse improvvisamente smesso di funzionare, ma perché il racconto aveva iniziato a correre più velocemente della capacità dell’IA di generare valore percepibile e diffuso.
È un cambiamento decisivo. Quando una tecnologia vive nella fase dell’entusiasmo, la promessa del futuro può bastare. Quando entra nella fase della maturità, il futuro deve cominciare a produrre prove nel presente.
Ed è esattamente il consiglio che Armstrong rivolge alle aziende dell’IA. Smettere di parlare continuamente di un futuro remoto e mostrare invece cosa questa tecnologia riesca a migliorare oggi nella vita delle persone.
Il pubblico, osserva provocatoriamente, non sta aspettando un ipotetico boom di produttività fra qualche anno. Ormai cerca dolo di arrivare a Natale.
È forse la frase più importante dell’intero dibattito. Perché segna il passaggio dalla comunicazione della promessa alla comunicazione della prova.
Non raccontatemi soltanto che l’intelligenza artificiale cambierà la medicina. Mostratemi dove l’ha già migliorata.
Non spiegatemi che aumenterà la produttività. Fatemi vedere chi lavora meglio grazie a essa.
Non assicuratemi che creerà nuove professioni. Mostratemi quali.
Non promettetemi che l’energia necessaria ai data center sarà compensata da benefici futuri. Spiegatemi quale beneficio concreto riceverà la comunità che oggi deve ospitarli.
Il caso dei data center
Ed è proprio sui data center che questa trasformazione diventa quasi fisica.
Per anni sono stati raccontati come infrastrutture invisibili dell’economia digitale. Oggi stanno diventando uno dei simboli più visibili delle tensioni prodotte dall’intelligenza artificiale tra consumo energetico, utilizzo del territorio, acqua, investimenti pubblici, occupazione e distribuzione dei benefici economici.
Come racconta Axios, l’opposizione ai data center sta attraversando schieramenti politici e territori diversi, trasformando queste infrastrutture nel contenitore di preoccupazioni molto più ampie sull’IA.
La risposta più interessante che sta emergendo dal settore non consiste nel trovare slogan migliori. Consiste nel coinvolgere prima la comunicazione.
Non quando il sito è già stato scelto, il progetto annunciato e la comunità locale è sul piede di guerra. Prima. Nel momento stesso in cui si prendono le decisioni.
Axios descrive precisamente questa nuova impostazione. I team di comunicazione dovrebbero essere coinvolti fin dalle fasi iniziali, anche per evitare la scelta di siti problematici invece di essere chiamati successivamente a risolvere attraverso i messaggi una situazione ormai compromessa.
Questa è forse la vera rivoluzione culturale. Quando la comunicazione arriva alla fine del processo, può soltanto raccontare le decisioni. Quando arriva all’inizio, può contribuire a migliorarle.
Comunicare significa anche ascoltare
Qui bisogna però evitare un altro equivoco. Sostenere che senza comunicazione l’intelligenza artificiale non andrà da nessuna parte non significa sostenere che qualsiasi problema dell’IA possa essere risolto con la comunicazione.
È vero esattamente il contrario.
La comunicazione funziona, lo ripeto, quando entra nei processi decisionali, non quando viene utilizzata per mascherarne le conseguenze.
Un cattivo progetto non diventa buono grazie a una buona campagna. Un data center costruito ignorando il territorio non diventa improvvisamente desiderabile perché qualcuno trova uno storytelling più efficace.
Un sistema di intelligenza artificiale percepito come incontrollabile non recupera credibilità attraverso un white paper.
Armstrong distingue efficacemente due dimensioni della reputazione: integrità e competenza. Se un’azienda appare priva di integrità, può tentare di ricostruire fiducia cambiando comportamenti e leadership. Se viene percepita come incompetente, la strada è decisamente più in salita.
Paradossalmente, la migliore comunicazione sull’intelligenza artificiale potrebbe cominciare parlando un po’ meno. E ascoltando molto di più.
Sam Altman. Fonte: Shutterstock
La battaglia per il senso comune
Quando OpenAI ha acquistato TBPN, qualche mese fa, avevo scritto su queste pagine che la competizione sull’intelligenza artificiale riguardava anche l’egemonia simbolica.
Le grandi aziende tecnologiche stanno cercando di influenzare il lessico con cui l’IA viene nominata, i frame attraverso cui viene interpretata e persino le emozioni con cui viene ricevuta.
Per questo l’acquisizione di un luogo di conversazione come TBPN poteva essere letta come un investimento nella costruzione del “senso comune” dell’intelligenza artificiale.
Oggi quella dinamica appare ancora più evidente. Ma c’è una differenza. Conquistare il senso comune non significa semplicemente conquistare il racconto. Significa meritarselo.
La comunicazione dell’IA entra quindi in una fase molto più difficile della precedente. Non basta più produrre meraviglia. Non basta celebrare l’innovazione. Non basta nemmeno ripetere che ogni rivoluzione tecnologica ha generato paure prima di produrre progresso.
Servono risposte. Servono compromessi. Servono interlocutori credibili. Servono aziende capaci di spiegare non soltanto ciò che la tecnologia potrà fare, ma anche ciò che non deve fare.
Anthropic prova a differenziarsi proprio su questo terreno, costruendo la propria identità intorno a fiducia, responsabilità e trasparenza più che alle sole funzionalità. Ma, come osserva Grasso, questa strategia contiene inevitabilmente una promessa difficile da mantenere nel tempo.
Ed è esattamente così. Perché più un’azienda mette i valori al centro della propria comunicazione, più sarà giudicata sulla coerenza tra quei valori e le proprie decisioni.
La comunicazione è diventata infrastruttura
Forse dovremmo allora smettere di parlare della comunicazione dell’intelligenza artificiale come di qualcosa che circonda la tecnologia. Ne è ormai parte.
Un modello necessita di chip per funzionare, di energia per essere addestrato, di capitale per essere sviluppato e di infrastrutture per essere distribuito.
Ma una tecnologia destinata a entrare nelle aziende, nelle scuole, nelle professioni, nell’informazione e nella vita quotidiana necessita anche di legittimità sociale.
Senza quella legittimità arrivano norme più severe, opposizioni locali, resistenze dei lavoratori, diffidenza dei consumatori, conflitti politici.
In altre parole, aumenta enormemente il costo dell’innovazione.
Per questo oggi i migliori comunicatori dell’intelligenza artificiale non dovrebbero limitarsi a chiedersi “come possiamo raccontare questa tecnologia?”, ma dovrebbero focalizzarsi sul “che cosa dobbiamo fare perché questa tecnologia possa essere raccontata credibilmente”.
È un cambio di paradigma radicale. Significa passare dalla propaganda alla reputazione, dallo storytelling alla relazione, dalla gestione del messaggio alla gestione delle conseguenze.
E forse sarà proprio questa la prossima grande sfida tra le aziende dell’intelligenza artificiale. Dopo la corsa ai modelli, ai chip e ai capitali, è iniziata quella per la fiducia.
Una risorsa molto meno abbondante. E molto più difficile da comprare.
