Imprenditori, filosofi e algoritmi nella nuova control room dell’impresa.
di Alberto Di Minin e Antonio Messeni Petruzzelli
Immaginate Homer Simpson seduto nella sala di controllo della centrale nucleare di Springfield. Davanti a lui ci sono pulsanti, schermi, allarmi e leve capaci di produrre conseguenze enormi.
La simpatia di Matt Groening assegna a Homer un ruolo assai particolare. Homer non è un cattivo, né animato da istinti distruttivi. A volte lo scopriamo affettuoso, vulnerabile e, spesso ispirato da buone intenzioni. Homer è piuttosto l’incarnazione dell’uomo comune, tendenzialmente pigro, impulsivo, facilmente distraibile e spesso inconsapevole delle proprie azioni. Caratterizzato da un’innata tendenza a sopravvalutare la propria capacità di governare situazioni che non comprende fino in fondo. William Irwin nel 2001 si interrogò sulla filosofia dei Simpsons, attraverso il punto di vista di tanti esperti, ispirando corsi universitari come quello a cui nel 2003 abbiamo assistito a qualche lezione a Berkeley (La Filosofia dei Simpsons).
Proprio per queste sue caratteristiche, la presenza di Homer nella sala di controllo di una potente centrale nucleare è inquietante. Homer potrebbe causare un disastro senza rendersene conto, premendo il pulsante sbagliato con la leggerezza di chi non ha piena consapevolezza della potenza che gli è stata affidata. In questo post del 2018 il Dipartimento dell’Energia americano pubblicò una ironica disamina di tutti gli errori/orrori di Homer nella control room.
Pensiamo a cosa sta succedendo con l’AI in azienda. Oggi l’intelligenza artificiale sta mettendo nelle mani di manager, imprenditori, professionisti e ricercatori strumenti che, fino a pochi anni fa, erano semplicemente al di fuori della loro portata. Possono oggi analizzare in pochi minuti centinaia di documenti, ricostruire le conversazioni avvenute dentro un’organizzazione, individuare connessioni tra persone e competenze, confrontare strategie alternative, identificare contraddizioni e formulare scenari, tutto grazie alla disponibilità di strumenti capaci di analizzare una molteplicità e varietà di dati e informazioni. Possono creare dei gemelli digitali delle persone e delle organizzazioni, alimentandoli con documenti, decisioni, conversazioni, pubblicazioni e dati operativi. Questi sistemi possono suggerire all’imprenditore che cosa direbbe un determinato esperto, come potrebbe reagire un cliente, come si comporterebbe un intero team di agenti, quali conseguenze potrebbe produrre una decisione. La sala di controllo non è mai stata così attrezzata.
Ma la domanda chiave per chi si occupa di economia e gestione delle aziende è chi siede davanti ai comandi nella control room?
I C-Level delle aziende sono equipaggiati per questa avventura? A volte per certi utilizzi dell’AI ci troviamo davanti a tanti/tante utenti Homer, non del tutto consapevoli dei mezzi che hanno a loro disposizione e armati di un bagaglio culturale, etico ed epistemologico frutto di esperienze specifiche e del loro personale vissuto. I giganti dell’AI hanno da tempo hanno sentito il bisogno di assumere filosofi per affiancare il lavoro di design dei loro modelli. Casi importanti che hanno fatto dire da Luciano Floridi di Yale che siamo di fronte ad una vera e propria emorragia di filosofi che lasciano i loro libri e le loro cattedre per lanciarsi in avventure corporate. Questi due articoli de The Economist e del NTY rivendicano un nuovo ruolo del filosofo, in affiancamento ai giganti dell’AI.
Abbiamo interpellato alcuni nostri colleghi di formazione filosofica e tutto sommato non li abbiamo trovati troppo stupiti rispetto a questo fenomeno. Alessio Moneta e Daniele Moschella, già filosofi ma oggi professori di economia alla Scuola Sant’Anna, sono convinti che da sempre ci sia una praticità nel pensiero filosofico, molto utile ben prima dei tempi dell’AI.
Anna Loretoni che insegna filosofia, sempre a Pisa, ci ha fatto però notare come le discriminazioni dei modelli e la loro incisività sulla vita di tutti i giorni assegna un ruolo particolare al filosofo che insieme all’informatico deve essere chiamato a sviluppare i modelli dell’AI. Due ruoli, il programmatore e l’esperto di etica ed epistemologia che devono avere ben saldo il grip sui comandi nella control room di chi l’AI la sviluppa.
Uscendo però dalla Silicon Valley, negli ultimi anni è cresciuto l’interesse per il contributo che filosofi, storici e studiosi umanistici possono offrire ai contesti definiti da Floridi on life: dove i confini tra digitale e analogico, tra umano e robotico non sono così chiari. Anche l’azienda diventa un contesto on life. Il rapporto Microsoft ispirato da Karim Lakani “2025 The year the frontier firm is born”, dimostra come la fusion tra algoritmo e processi mentali abbia intriso le operations e le discussioni nei consigli di amministrazione.
Può dunque la filosofia essere utile anche nei contesti di chi l’AI non la sviluppa ma l’adotta?
In un recente studio pubblicato da Antonio Messeni Petruzzelli e colleghi leggiamo che un approccio filosofico può aiutare un’organizzazione a fare almeno tre cose.
La prima è leggere la complessità. Il filosofo invita a fare un passo indietro, a compiere quello “zoom out” che permette di osservare il sistema nel suo insieme. Aiuta a identificare variabili apparentemente lontane, a chiarire i concetti utilizzati, a definirne il senso e il significato, nonché a comprendere le relazioni che collegano fenomeni diversi. Questo approccio permette di adottare modelli di problem solving non più basati sul riduzionismo, ma bensì volti a trovare proprio nella complessità il contesto in cui prendere decisioni.
La seconda è mettere in discussione le narrazioni consolidate. Ogni organizzazione accumula routine, convinzioni e formule che, con il tempo, diventano invisibili: “Abbiamo sempre fatto così”, “I nostri clienti vogliono questo”, “Questo è il nostro mercato”. Il pensiero filosofico fa emergere le assunzioni nascoste. Si domanda che cosa accadrebbe se una di esse non fosse più vera. Il filosofo in azienda pone al centro del processo decisionale il “perché facciamo così?”, non dando per scontato che approcci e modelli potrebbero essere ormai superati.
La terza è verificare la coerenza tra valori e azioni. Molte imprese dichiarano una missione, una finalità e alcuni principi. Più raramente si chiedono se le decisioni quotidiane, gli investimenti e i sistemi di incentivazione siano davvero coerenti con quei valori.
In sintesi, il filosofo in azienda non fornisce necessariamente le risposte. Costringe l’organizzazione a formulare domande migliori. Eppure, proprio qui emerge un altro paradosso . Rimane il dubbio che un sistema agentico di intelligenza artificiale sufficientemente avanzato possa già rispondere a questa esigenza.
Già oggi ad un gruppo di agenti possiamo chiedere di agire “da filosofi” consegnando i verbali delle riunioni di un’impresa e chiedere di individuare le contraddizioni tra strategia dichiarata e decisioni effettive. Possiamo dare in pasto alla macchina anni di comunicazioni interne e domandare quali unità organizzative non dialogano tra loro. Possiamo chiedere di identificare le assunzioni nascoste di un progetto, le debolezze logiche di un articolo scientifico o le variabili che sono state escluse da una decisione.
Probabilmente la macchina sarà presto (o è già) in grado di scomporre la complessità, ricostruire concetti, suggerire domande e decostruire narrazioni consolidate. Se queste sono le funzioni del filosofo dentro l’impresa, allora il filosofo potrebbe sembrare uno dei mestieri più facilmente automatizzabili. Magari rimarrano, come insistono The Economist e NYT, i filosofi nella fase di programmazione dei grandi sistemi AI. Il loro ruolo si saprà distinguere non nel consiglio di amministrazione di una media azienda italiana me dietro la progettazione di Granite di IBM o nella fase di definizione delle 23.000 parole del “Moral Formation” di Anthropic.
Ma c’è un ultimo tassello che da economisti ci viene in mente, ripensando a Homer nella control room. L’intelligenza artificiale può riprodurre alcuni procedimenti del pensiero filosofico. Ma non garantisce che quei procedimenti vengano utilizzati in modo intelligente. Più aumentano i dati, le connessioni e gli scenari disponibili, più diventa difficile scegliere. L’intelligenza artificiale amplia enormemente l’orizzonte delle possibilità. Non elimina l’incertezza. In molti casi la rende più visibile.
La volpe, scriveva il poeta greco Archiloco, ne sa tante. Il riccio ne sa una, ma importante. L’intelligenza artificiale è una volpe formidabile: individua relazioni, costruisce alternative, esplora possibilità. Ma a un certo punto qualcuno deve comportarsi come il riccio. Deve scegliere un principio, una direzione, una convinzione attorno alla quale organizzare l’azione.
L’AI può generare domande, ma qualcuno deve decidere quali domande meritino davvero attenzione.
Può produrre interpretazioni alternative, ma qualcuno deve riconoscere quelle rilevanti.
Può mostrare le contraddizioni tra valori e comportamenti, ma non può assumersi la responsabilità di scegliere quali valori debbano prevalere.
Può costruire cento scenari, ma non può stabilire autonomamente per quale futuro un’organizzazione sia disposta a impegnarsi.
«Dovremmo smettere di considerare questi sistemi come oracoli. Sono potentissimi recommender systems: possono ampliare enormemente ciò che siamo in grado di vedere e calcolare, ma l’intenzionalità, i valori e la direzione devono restare nelle mani di chi decide.» Ci ha fatto notare Alessandro Abate, Professore di Computer Science a Oxford, che di recente ha dedicato un libro a Thomas Linacre e all’Umanesimo tra Padova e Oxford.
Il punto, quindi, non è scegliere tra imprenditore, filosofo e macchina. È comprendere che né la macchina né il filosofo possono fare a meno, per ora, di chi tiene in mano la bussola. Cioè l’imprenditore. Il percorso decisionale dell’imprenditore è il luogo dove la sintesi tra filosofia e algoritmo può essere più impattante.
Facciamo un passo indietro.
Per gran parte del Novecento, i principali contributi dell’economia e degli studi organizzativi hanno preso le distanze dall’immagine dell’homo economicus, perfettamente informato e capace di individuare sempre la scelta ottimale. Herbert Simon, premiato con il Nobel nel 1978 per le sue ricerche sui processi decisionali nelle organizzazioni, mostrò che manager e imprese operano invece in condizioni di razionalità limitata: non conoscono tutte le alternative, non possono prevedere ogni conseguenza e, anziché massimizzare, cercano spesso soluzioni sufficientemente soddisfacenti.
La Carnegie School, con Cyert e March, e successivamente l’economia evolutiva di Nelson e Winter hanno sviluppato questa intuizione, descrivendo le imprese come organizzazioni che decidono attraverso routine, competenze, apprendimento e processi di ricerca, non come calcolatori perfetti del profitto.
Coase, Nobel nel 1991, aggiunse che le imprese esistono e assumono forme differenti anche perché i mercati non sono privi di attriti, ma comportano costi di ricerca, contrattazione, coordinamento e controllo. E, nella tradizione di Frank Knight, il profitto imprenditoriale può essere interpretato come la ricompensa per chi si assume la responsabilità di decidere in condizioni di autentica incertezza, quando le probabilità non sono neppure pienamente calcolabili.
L’intelligenza artificiale non cancella questo quadro, ma modifica profondamente la geometria della razionalità limitata: amplia il numero delle variabili osservabili, collega dimensioni prima distanti, simula scenari e rende esplorabile uno spazio delle possibilità molto più vasto. L’imprenditore continua a dover scegliere senza conoscere con certezza il futuro, ma il suo giudizio non deve più fondarsi soltanto sull’istinto individuale.
In un contesto augmentato dall’AI, l’animal spirit imprenditoriale non basta più se lasciato da solo, deve essere allenato, sfidato e reso più consapevole attraverso il confronto con competenze che facciano emergere connessioni, conseguenze e alternative che la mente umana, da sola, non riuscirebbe a considerare.
Non passiamo dunque dalla razionalità limitata alla razionalità perfetta, ma a una forma di razionalità limitata e alimentata: ed è qui nella control room che troviamo allora spazio per il filosofo accanto all’imprenditore.
La scelta estrema è tra l’intuito imprenditoriale, la filosofia, l’algoritmo, che insieme elaborano decisioni e le attuano. Oppure Homer Simpson e la control room della centrale nucleare di Springfield.
Due considerazioni conclusive per smorzare l’appeal della scorciatoia: “per la mia azienda assumo un filosofo e l’abbonamento a ChatGPT.”
La prima: garbage in – garbage out
Alcune organizzazioni possiedono una forte identità. Conoscono il proprio mestiere, hanno una visione riconoscibile e sanno perché esistono. In questi casi l’intelligenza artificiale può diventare un formidabile strumento di amplificazione. Può aiutare l’impresa a tradurre la propria filosofia e purpose in nuovi prodotti, nuovi servizi, nuove relazioni con i clienti e nuovi modelli organizzativi. Può permetterle di correre più velocemente senza perdere la propria direzione.
Altre organizzazioni, invece, non hanno ancora costruito un’identità sufficientemente solida. Non hanno chiarito quale problema vogliano risolvere, quale valore intendano produrre e quale contributo distintivo possano offrire. Anche queste imprese possono frequentare corsi di “AI for business”, e nominare un Chief Philosopher Officer. Ma l’intelligenza artificiale non trasformerà una strategia debole in una strategia forte.
Se un imprenditore non sa dove portare la sua organizzazione, l’algoritmo & il filosofo gli permetteranno di arrivare più velocemente nel posto sbagliato.
Garbage in — Garbage out. (o se volete rimanere sui Simpsons: Ricordate l’immagine del criceto che gira nella testa di Homer?).
«Se tutti gli imprenditori chiedono alla stessa intelligenza artificiale che cosa devono fare, rischiano di ottenere la stessa risposta: la media di quello che il management ha già pensato.» ci dice il Prof Giovanni Dosi (anche lui di formazione filosofica) che insieme ad altri economisti sta testando la performance di agenti che decidono usando euristiche molto semplici e agenti dotati di capacità di calcolo e informazione enormemente superiori. Il risultato, ci anticipa, è tutt’altro che scontato: «Nei contesti veramente complessi, avere più informazioni e più capacità di calcolo non significa necessariamente prendere decisioni migliori. Euristiche semplici e robuste possono battere agenti molto più sofisticati.»
Se il punto di partenza è il vuoto strategico, l’AI rischia di produrre un vuoto straordinariamente efficiente e la filosofia probabilmente anche il metodo giusto per legittimarlo.
La seconda: Education Education Education
Se l’impresa avrà bisogno di persone capaci di convivere con una complessità aumentata, allora il problema non è soltanto chi assumere, ma come formare manager, imprenditori e ricercatori.
Questo richiede un ripensamento dei nostri sistemi educativi, non abituati alla complessificazione. L’ex ministro dell’educazione Maria Chiara Carrozza, in un dialogo con Paolo Benanti ci ha fatto notare come le tecniche di insegnamento, gli spazi e spesso i contenuti di quello che studiano i nostri figli a scuola siano rimasti identici dai tempi dei nostri genitori e dei nostri nonni.
Nelle nostre chiacchierate con Andrea Prencipe, abbiamo sempre trovato stimolante la sua convinzione di una nuova centralità delle humanitas. Studioso di innovazione, e già Rettore della Luiss, Andrea è stato protagonista di una rivisitazione del pensiero e del metodo di Italo Calvino. Da tempo propone di prendere ispirazione e andare oltre all’impostazione PPE (Philosophy, Politics and Economics) anglosassone, adattando questi programmi educativi ai tempi dell’AI.
Un esperimento interessante è stato sviluppato da Nicoletta Cusano con un Master di II livello in “Intelligenza Artificiale e Mente Impresa” dell’Università di Brescia. «La filosofia può diventare un sapere connettivo: serve a unire economia, diritto, ingegneria e neuroscienze, e a restituire ai manager una visione d’insieme.» Ci dice la Prof.
Vi lasciamo alle vostre riflessioni sotto l’ombrellone e all’invito a staccare, a concentrarvi su qualche bella lettura di approfondimento. Noi due abbiamo deciso di ripartire da un bel ripassino di Daniel Kahneman, Thinking, Fast and Slow (2011), per poi affrontare Acemoglu & Johnson Power and Progress: Our Thousand-Year Struggle Over Technology and Prosperity del 2023. .
Tutte le rivoluzioni industriali ci hanno dimostrato la stessa cosa. Più diventano potenti gli strumenti, più diventa importante la qualità delle persone sedute nella sala di controllo. Continuiamo, pertanto, a porre domande radicali e scomode, riconoscere le assunzioni nascoste, collegare fatti distanti, distinguere i mezzi dai fini e assumerci la responsabilità di una scelta.
L’alternativa è accontentarsi del fragile conforto della semplificazione, della ricetta facile da eseguire senza tormentare il nostro cervello con troppe domande.
Chiede Bart: “Dad: what is the mind? Is it just a system of impulses, or is it something tangible?”
Risponde Homer: “Relax son! What is mind? No matter. What is matter? Never mind. D’oh!!”
Di Alberto Di Minin e Antonio Messeni Petruzzelli
Abate A. (2026), Thomas Linacre between Padova and Oxford. Influences of Italian Humanism in England, FrancoAngeli. ISBN 9788835175117.
Acemoglu, D., & Johnson, S. (2023). Power and Progress: Our Thousand-Year Struggle Over Technology and Prosperity. New York: PublicAffairs.
Benanti, P. (2023) The urgency of an algorethics. Discover Artificial Intelligence, 3(1), 11. Available from: https://doi.org/10.1007/ s44163-023-00056-6
Cardillo, A. & Cervari, P. (2024) Il logo dell’organizzazione: guida filosofico-pratica per CEO, imprenditori, manager, HR e coach. Franco Angeli.
The Economist. (2014). Philosophers kings. https://www.economist. com/business/2014/10/04/philosopher-kings
Fortune. (2024). Goldman Sachs executive urges coders to study philosophy as it will prepare them to ‘debate a stubborn AI’. https://fortune.com/2024/04/19/goldman-sachs-boss-wants-codersstudy- philosophy
Kahneman, D. (2011). Thinking, Fast and Slow. New York: Farrar, Straus and Giroux.
Mitcham, C. (1994). Thinking through technology: the path between engineering and philosophy. Chicago: University of Chicago Press, https://doi.org/10.7208/chicago/9780226825397.001.0001
The Guardian. (2018). I work therefore I am: why businesses are hiring philosophers. Available from: https://www.theguardian.com/ business-to-business/2018/mar/29/i-work-therefore-i-am-whybusinesses- are-hiring-philosophers
Financial Times. (2024). He’s an Oxford-trained philosopher of war. CEOs can’t get enough of him. https://www.ft.com/content/ f6f153b7-25c0-4e39-a760-d278a094879c
