Adriano Olivetti annunciò in pubblico il mondo che voleva costruire, e oggi sta negli archivi. Marc Andreessen annunciò il suo su un giornale, e ci viviamo dentro. Tutti e due lo dissero apertamente, tutti e due lo misero a bilancio. Che cosa fa la differenza fra un annuncio che resta sulla carta e uno che diventa il mondo in cui ci alziamo la mattina? E cosa c’entra il Maestro Alberto Manzi?
Istruzioni per l’uso
Nel settembre del 2017 scrivevamo (1) “Il web, il cloud e tutte le tecnologie informatiche che pervadono oggi la nostra vita, includendo il software che come alcuni affermano sin dal 2011 si sta mangiando il mondo, sono così materialmente presenti che nessuno le percepisce più nella loro totale e assoluta immaterialità.”
Sono passati quasi nove anni e quella frase contiene, in poche righe, due date e due annunci che oggi conviene riprendere in mano. Perché ci raccontano una cosa semplice, ma non semplicistica, ovvero quanto sta accadendo con l’intelligenza artificiale non è nuovo, non è magia, non è nemmeno una sorpresa.
È determinazione annunciata, nero su bianco, da persone che perseguono i propri obiettivi con pazienza, capitali e, va detto, notevole trasparenza.
Ma la determinazione da sola non spiega nulla, gli ultimi quindici anni sono pieni di annunci pubblici che non si sono realizzati. Perché proprio questi due sì? E quali sono?
2011, il software si mangia il mondo
Il 20 agosto 2011 il Wall Street Journal pubblicava un saggio di Marc Andreessen dal titolo “Why Software Is Eating the World”, perché il software si sta mangiando il mondo. Il testo integrale è oggi liberamente leggibile sul sito della sua società di venture capital, cioè di finanziamento di imprese, Andreessen Horowitz.(2)
Rileggerlo è un esercizio prezioso, perché Andreessen non nasconde nulla.
Si presenta subito per quello che è, cofondatore di una società di investimenti, elenca le aziende che ha finanziato, da Facebook a Skype, da Twitter a LinkedIn, ed espone la sua teoria, cioè che le aziende costruite sul software avrebbero conquistato un settore dopo l’altro.
I libri, con Amazon al posto delle librerie Borders. Il video, con Netflix al posto di Blockbuster. Poi musica, fotografia, telecomunicazioni, finanza. E indicava già i settori successivi, sanità e istruzione, precisando che la sua società stava finanziando in entrambe imprese nuove e aggressive.
Il congedo del saggio è di una chiarezza esemplare: “I know where I’m putting my money”, so dove sto mettendo i miei soldi.
Quindici anni dopo possiamo dire che non era una previsione, era un progetto. Dichiarato, finanziato, eseguito. Resta però da provare a capire perché abbia funzionato.
E allora proviamo a mettere accanto all’annuncio ciò che nel 2011 esisteva già, quindi un’infrastruttura di calcolo in rete, il cloud, in rapida espansione, una generazione di telefoni intelligenti che metteva un terminale informatico, un computer nascosto, nelle mani di miliardi di persone, un ecosistema di capitali di rischio disposti a scommettere su margini futuri invece che su profitti presenti, nonché un quadro regolatorio assente o permissivo, che consentiva alle piattaforme software di crescere senza rispondere delle conseguenze sociali, fiscali e concorrenziali della propria crescita. E non ultima un tema di alfabetizzazione mancata verso il digitale e di relativi rischi per la salute e sociali (3)
Quale di queste condizioni avevano, negli stessi anni, ad esempio la blockchain e la realtà virtuale? La determinazione di Andreessen era necessaria, ma non sufficiente.
Serviva un mondo disposto a lasciarsi mangiare.
2017, l’AI si mangia il software
Il secondo annuncio arriva nel maggio 2017, quando Jensen Huang, amministratore delegato di Nvidia, in un’intervista di Tom Simonite per la MIT Technology Review pronuncia la frase che citavamo in nota a quell’articolo:
“Software is eating the world, but AI is going to eat software”, il software si sta mangiando il mondo, ma l’intelligenza artificiale si mangerà il software.
Rileggere oggi quell’intervista è altrettanto istruttivo. Huang spiegava che si era solo all’inizio, che pochissime righe di codice nelle imprese usavano allora l’intelligenza artificiale, che i settori successivi sarebbero stati l’automobile e la sanità, e annunciava di voler dirottare l’intero patrimonio di ricerca della sua azienda, miliardi di dollari, sull’apprendimento profondo delle macchine, il deep learning, portando la propria architettura ovunque, nei computer, nei server, nel cloud, nelle auto, nei robot.
Anche questo era un piano industriale, dichiarato a mezzo stampa. Nel 2017 Nvidia era un produttore di schede grafiche noto soprattutto ai videogiocatori. Oggi è la società più capitalizzata del mondo, la prima nella storia ad aver superato prima i quattromila e poi i cinquemila miliardi di dollari di valore di borsa, diventata l’infrastruttura portante dell’intera economia dell’intelligenza artificiale.
Ma anche in questo caso la determinazione di Huang non basta a spiegare il successo.
Nvidia è diventata Nvidia perché possedeva già l’architettura giusta, cioè le GPU, i processori grafici pensati in origine per disegnare immagini sullo schermo, nel momento in cui l’industria ha scoperto che quella stessa architettura era ideale per il calcolo parallelo richiesto dall’apprendimento profondo.
Una coincidenza fortunata, trasformata in monopolio infrastrutturale. E perché i dati necessari ad allenare i modelli esistevano già, accumulati da decenni di web, social media, digitalizzazione capillare della vita quotidiana. E perché nessun regolatore, in nessuna giurisdizione, ha impedito la concentrazione di potere computazionale in poche mani.
Il piano di Huang era pubblico, ma le condizioni che lo hanno reso eseguibile erano sistemiche.
Dove l’annuncio non basta
Non tutto ciò che ha reso possibile l’intelligenza artificiale di oggi era annunciato.
Alcune delle svolte decisive sono nate in laboratorio. Nel giugno 2017, un mese dopo l’intervista di Huang, otto ricercatori, quasi tutti di Google, pubblicavano l’articolo scientifico “Attention Is All You Need”, che introduceva l’architettura transformer, oggi fondamento tecnico di ogni modello linguistico che conversa con noi. Nessun amministratore delegato l’aveva preannunciata sul Wall Street Journal.
Tre anni più tardi il gruppo di Jared Kaplan pubblicava le leggi di scala, in inglese scaling laws: aumentare la dimensione dei modelli e dei dati migliorava le prestazioni in modo prevedibile. Anche questa nasceva in un laboratorio. E le capacità che i modelli mostrano senza essere stati addestrati a svolgerle sono state scoperte per osservazione.
La sorpresa di esperti e accademici davanti a ChatGPT, nel novembre 2022, era quindi legittima, si poteva sapere che l’industria puntava sull’intelligenza artificiale, senza poter prevedere che un modello linguistico avrebbe superato esami professionali, scritto codice funzionante, sostenuto conversazioni coerenti.
La direzione, invece, era pubblica dal 2011, e per conoscerla non serviva un’informazione riservata.
Come ci siamo arrivati
Mettiamo in fila le date. Nel 2011 un costruttore annuncia che il software conquisterà l’economia. E accade, ci sono le infrastrutture, i capitali, i dispositivi, l’assenza di regole. Nel 2017 un altro costruttore annuncia che l’intelligenza artificiale conquisterà il software. E sta accadendo. L’hardware giusto era già nelle sue mani, i dati erano già accumulati, nessuno ha regolato. E nel frattempo, nei laboratori, si scopriva ciò che nessun amministratore delegato aveva preannunciato.
Nel 2026 la maggior parte di noi vive dentro il mondo che quei progetti hanno definito, e spesso lo racconta come rivoluzione improvvisa, salto epocale, quasi evento naturale.
Per inciso, oggi tutti a parlare di chatbot, i programmi che conversano, ma era il 1966 quando al MIT Joseph Weizenbaum presentava Eliza, capace di dialogare simulando uno psicoterapeuta. Ed era la metà degli anni Cinquanta, sempre del secolo scorso, quando John McCarthy e colleghi coniavano il termine “intelligenza artificiale” nella proposta del seminario di Dartmouth. Settant’anni di ricerche, annunci e finanziamenti.
Le due sorprese, però, non sono la stessa cosa. Che un modello linguistico superasse esami professionali nel novembre 2022 nessuno poteva prevederlo, e di questo nessuno deve rendere conto. Che qualcuno stesse lavorando da anni per arrivarci, con capitali dichiarati e piani pubblicati, si poteva leggere da un decennio. La prima è in parte una sorpresa scientifica. La seconda è una direzione che era possibile conoscere.
E allora la domanda non è come abbiamo fatto a non accorgercene, visto che gli annunci erano pubblici, ma che cosa se ne può fare adesso che è sotto gli occhi di tutti. Trarne conseguenze richiede strumenti collettivi, rappresentanza del lavoro, legislatori competenti in materia, opinione pubblica informata, forze politiche con accesso alla materia tecnica. Sono strumenti che si costruiscono.
Qui non c’è un colpevole singolo da additare. Chi progetta e costruisce fa il proprio mestiere, e per giunta lo fa alla luce del sole. C’è chi progetta, costruisce e fa abitare il mondo che definisce, e c’è chi quel mondo lo abita convinto di esserne il costruttore. Quello che decide, semmai, sono le condizioni che permettono a certi progetti di realizzarsi e ad altri no.
Resta però una domanda che tocca chi legge quanto chi scrive: quante volte abitiamo un progetto altrui scambiandolo per natura, e la strategia di qualcuno per destino di tutti, mentre la narrazione della magia ci fa sentire spettatori di un prodigio invece che abitanti di una costruzione?
Capire non richiede lauree in ingegneria. Non serve saper leggere il codice per leggere un annuncio sul Wall Street Journal o un’intervista alla MIT Technology Review. Ma non basta nemmeno leggere. Serve capire perché certi annunci si realizzano, quali infrastrutture li rendono possibili, quali capitali li finanziano, quali vuoti regolatori li agevolano, quali “ignoranze volute” e quali scoperte scientifiche li accelerano oltre le previsioni.
E qui vale la pena riprendere un’altra testimonianza.
Adriano Olivetti
Negli stessi anni Cinquanta in cui a Dartmouth si coniava il termine “intelligenza artificiale”, ai lavoratori della fabbrica di Pozzuoli Adriano Olivetti annunciava un altro mondo:
“Il mondo moderno deve accettare il primato dei valori spirituali se vuole che le gigantesche forze materiali alle quali esso sta rapidamente dando vita, non solo non lo travolgano, ma siano rese al servizio dell’uomo, del suo progresso, del suo operoso benessere.”
E nello stesso discorso, tenuto nel 1955, aggiungeva che il lavoro, diventando a poco a poco parte della nostra anima, diventa “una immensa forza spirituale”, capace di indirizzare la fabbrica verso “una nuova e autentica civiltà indirizzata ad una più libera, felice e consapevole esplicazione della persona umana.”
Anche Olivetti annunciava il mondo che intendeva costruire. Anche lui lo faceva in pubblico, davanti alle persone, e lo metteva a bilancio. Allora come mai ciò che Olivetti costruiva sta oggi negli archivi e nei ricordi, mentre le tecnologie che si mangiano il mondo procedono indisturbate?
A Olivetti mancavano le condizioni materiali, non la determinazione né la chiarezza dell’annuncio.
Il suo modello richiedeva una comunità industriale stabile, un territorio cooperativo, un’impresa disposta a distribuire valore prima di estrarlo. Richiedeva un welfare aziendale, cioè servizi e tutele offerti dall’impresa, che nessun concorrente praticava e nessuno Stato imponeva, e un capitale paziente che il mercato italiano non offriva. In una parola, un allineamento fra logica d’impresa e logica di comunità che le dinamiche del capitalismo del dopoguerra non garantivano. Olivetti morì prematuramente nel 1960, e con lui l’idea che un’impresa potesse avere fini diversi dalla massimizzazione del profitto. I suoi eredi liquidarono l’idea. Il mercato premiava altri criteri.
I progetti di Andreessen e Huang, invece, sono riusciti perché le condizioni materiali erano allineate con i loro obiettivi. Il capitalismo di piattaforma del XXI secolo non chiedeva comunità stabili, ma chiedeva scalabilità.
Non chiedeva fini spirituali, chiedeva margini e profitti per gli investitori. E non chiedeva capitale paziente, ma capitale disposto a bruciare miliardi per anni pur di conquistare un monopolio. Il mondo era già disposto, materialmente, strutturalmente, istituzionalmente, a farsi mangiare.
La differenza fra Olivetti e Andreessen sta nei fini dichiarati e nella loro compatibilità con le strutture di potere del tempo. Olivetti voleva servire l’uomo in un sistema che serviva il capitale. Andreessen e Huang vogliono servire il mercato in un sistema che serve il mercato. Ha prevalso il progetto compatibile con il terreno?
Un terreno da rivitalizzare
Il problema non è la mancanza di informazioni. Gli annunci ci sono, sono pubblici, sono leggibili. Leggerli, però, non cambia nulla finché mancano le condizioni materiali per costruire alternative. Olivetti aveva letto il mondo meglio dei suoi contemporanei, ma la determinazione individuale non basta contro allineamenti strutturali avversi.
Se il terreno pesa più della lucidità individuale, è sul terreno che si interviene. Non sui singoli annunci, perché leggere il Wall Street Journal prima degli altri non rende costruttori ma spettatori informati, bensì sulle condizioni che rendono certi progetti realizzabili e altri no. Chi detiene il capitale che finanzia tutto questo, a quali condizioni lo eroga, con quali tempi di ritorno? Chi possiede il calcolo, i dati, i modelli, e a chi è concesso accedervi? Quali vuoti normativi permettono a una piattaforma di crescere senza limiti, e quali di quei vuoti si potrebbero riempire? E la competenza tecnica concentrata in poche mani è una conseguenza di questo assetto, o una delle condizioni che lo tengono in piedi?
Non basta volere un mondo diverso. Servono le stesse condizioni materiali che hanno reso possibili i progetti che ci preoccupano, capitale, infrastrutture, competenze, allineamento istituzionale, ma orientate verso fini diversi. Senza quelle condizioni ogni scelta è simulacro. Con quelle condizioni la scelta diventa reale.
Chi annuncia i propri piani ci fa, senza volerlo, un regalo, ci dice che mondo sta costruendo. E il valore di quel regalo sta meno nell’informazione che nell’occasione di interrogarsi sulle condizioni che rendono quel mondo possibile, e quindi su quelle che potrebbero renderne possibili altri.
Forse la domanda non è chi abbia capito per primo, ma cosa ci vorrebbe per non essere più solo spettatori informati di progetti altrui. È una domanda materiale, politica, pratica, richiede capitali, competenze, istituzioni, strategia. Richiede ciò che Andreessen e Huang hanno avuto e Olivetti no.
Annunciare e costruire mondi non ha una sola direzione possibile. Ma non basta annunciare, serve un mondo disposto a farsi costruire nel modo che si è scelto. E questo mondo, oggi, è disposto a farsi costruire soprattutto in un modo. Però il calcolo può essere infrastruttura pubblica invece che proprietà di pochi. I dati possono essere trattati come bene comune invece che come materia prima gratuita. Il capitale può avere orizzonti lunghi, di responsabilità sociale se a metterlo è un’istituzione che ragiona su vent’anni. La competenza tecnica può essere diffusa invece che concentrata. La consapevolezza e la responsabilità individuale possono essere svelate, anziché stare nascoste dietro ad una responsabilità sistemica. Nessuna di queste è una promessa, sono condizioni contendibili, e contenderle costa esattamente quello che costa.
Il Maestro Manzi: non è mai troppo tardi
Il 15 novembre 1960, nove mesi dopo la morte di Adriano Olivetti e pochi anni dopo il seminario di Dartmouth, la televisione italiana mandò in onda per la prima volta un maestro elementare che insegnava a leggere e a scrivere agli adulti. Alberto Manzi, “Non è mai troppo tardi”, otto anni di trasmissioni prodotte dalla Rai insieme al Ministero della pubblica istruzione. Al provino, raccontano, strappò il copione che gli avevano preparato e fece lezione a modo suo. Quasi un milione e mezzo di italiani conseguì la licenza elementare grazie a quelle lezioni, e il formato venne ripreso in settantadue paesi.
Anche quello era un annuncio pubblico, si dichiarava che l’alfabetizzazione di chi era rimasto indietro fosse una questione del paese e non del singolo, e si mettevano a disposizione le condizioni per affrontarla, un servizio pubblico, un orario fisso, un maestro, e un mezzo tecnico nuovo di zecca usato per quello invece che per altro. Nessuna legge lo imponeva.
Ed ecco che la parola alfabetizzazione oggi è arrivata nei testi di legge. L’articolo 4 dell’AI Act, il Regolamento (UE) 2024/1689, la mette in capo a chi impiega sistemi di intelligenza artificiale, e il regolamento Omnibus, il Regolamento (UE) 2026/1744 entrato in vigore il 27 luglio 2026, ne ha riscritto la formulazione, da obbligo di assicurare un livello sufficiente di alfabetizzazione a obbligo di prevedere misure volte a sostenerne lo sviluppo.
Nello stesso testo gli obblighi sui sistemi ad alto rischio slittano al 2 dicembre 2027 e al 2 agosto 2028, mentre la data generale di applicazione resta al 2 agosto 2026.
La lettura più semplice è che sia tempo guadagnato, un adempimento che si allontana. Ce n’è un’altra, ovvero ciò che non è più un obbligo torna a essere una scelta, e le scelte di questo tipo hanno un nome, responsabilità sociale.
È esattamente il terreno su cui si mosse la Rai del 1960, che non stava adempiendo a nulla, stava decidendo che cosa fare del mezzo che aveva in mano. Delle due letture chi scrive preferisce la seconda, e non per ottimismo, perché la prima non ha mai formato nessuno, se non gli addetti ai lavori pronti a fare della formazione, e non dell’alfabetizzazione, un oggetto commerciale.
L’alfabetizzazione non è un trasferimento di istruzioni.
Nessuno esce da un corso sapendo usare uno strumento perché gli è stato mostrato come si usa. Ne esce cambiato quando ha capito tre cose, 1) quando quello strumento serve 2) perché serve, in quel momento, per quel lavoro, dentro quell’organizzazione e 3) quale dipendenza si sta creando, cioè quanta parte del proprio sapere si sta spostando dentro lo strumento. Senza i suoi attrezzi un idraulico non va da nessuna parte, ma gli attrezzi, per funzionare, hanno bisogno del sapere di un idraulico.
È un rovesciamento meno ovvio di quanto sembri, perché riporta la tecnologia al rango di strumento, cioè di qualcosa che si prende in mano quando occorre e si posa quando non occorre più. Il criterio per decidere non è tecnico, ma è la continuità del lavoro e l’indipendenza di chi lo fa. Un’organizzazione consapevole, e persone consapevoli, restano in grado di funzionare anche quando lo strumento non c’è, o cambia, o costa il doppio.
Sembra poco. È la differenza fra adottare una tecnologia ed esserne adottati.
Una cosa la sapeva già il maestro con la lavagna, l’alfabetizzazione non arriva per scadenza. Nessuna norma ha mai insegnato a leggere a nessuno, al massimo ha creato le condizioni perché qualcuno insegnasse e qualcuno imparasse. Quelle condizioni, oggi, sono molte di più di quante ne avesse la Rai del 1960.
E se quel modello dovesse essere trasposto a oggi, la forma più semplice sarebbe anche la meno spettacolare, quattro ore alla settimana, retribuita, dedicata a capire gli strumenti che si usano. Non un corso una tantum, non un adempimento da certificare, una voce fissa, messa a bilancio come si mette a bilancio la sicurezza. Costa meno di quanto si creda, e forse è proprio per questo che è facile rimandarla. Chi userà quel tempo, e per farne cosa?
Cambiare quella disposizione non è questione di consapevolezza individuale. È questione di potere, e il potere è fatto di condizioni, capitale, infrastruttura, competenza, istituzioni. Condizioni che si costruiscono, e che si possono cominciare a costruire in qualunque momento. Chi non ha costruito allora può cominciare adesso, gli annunci di oggi sono pubblici quanto quelli del 2011.
Da quale di quelle condizioni conviene cominciare?
Fonti
(1) Materiale e spirituale ai tempi del #cloud, 7 settembre 2017
(2) Marc Andreessen, Why Software Is Eating the World, The Wall Street Journal, 20 agosto 2011; testo integrale liberamente accessibile su a16z.com
(3) I nostri figli stanno pagando il prezzo più alto.
Tom Simonite, Nvidia CEO: Software Is Eating the World, but AI Is Going to Eat Software, MIT Technology Review, 12 maggio 2017
Nvidia raggiunge il traguardo dei 5.000 miliardi, prima società al mondo, AI4Business, ottobre 2025
Vaswani, A. et al., “Attention Is All You Need”, arXiv:1706.03762, 12 giugno 2017; presentato alla conferenza NIPS nel dicembre 2017
Kaplan, J. et al., “Scaling Laws for Neural Language Models”, arXiv:2001.08361, 23 gennaio 2020
Adriano Olivetti, Ai Lavoratori, discorso alla fabbrica di Pozzuoli, 1955, Edizioni di Comunità
Alberto Manzi, “Non è mai troppo tardi. Corso di istruzione popolare per il recupero dell’adulto analfabeta”, Rai in collaborazione con il Ministero della pubblica istruzione, 1960-1968; materiali e archivio presso il Centro Alberto Manzi
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