C’è una cosa che l’AI non può fare al posto tuo

Dicono: l’AI è come un martello. Se devi piantare un chiodo è perfetta, se te la dai sulle dita ti fai male. È una provocazione, perché l’AI è molto di più. E oltretutto siamo passati dalla GenAI agli agenti, il salto è enorme, ma il senso non cambia. Il problema non è l’AI, che è uno strumento: siamo noi. Come usiamo questo strumento (o come lasciamo che questo strumento vada e faccia) ha un impatto sul mondo e su di noi: inutile girarci attorno.

La bicicletta e il condor

Qualche anno fa, nelle cerimonie di laurea americane, i CEO della Silicon Valley erano ospiti d’onore, dispensatori di visioni radiose. Oggi vengono fischiati quando pronunciano la parola AI. L’ex CEO di Google Eric Schmidt ha ricevuto un’accoglienza gelida alla University of Arizona mentre parlava entusiasticamente di agenti AI che amplificano le capacità umane: i laureandi lo hanno sommerso di fischi. Eppure l’ottanta, novanta percento di quegli stessi studenti usa l’intelligenza artificiale tutti i giorni per studiare, scrivere, ricercare.

L’apparente contraddizione si scioglie facilmente: fischiare un CEO che promette un futuro radioso è una reazione comprensibile; trasformare quel gesto in un rifiuto dello strumento è tutt’altra cosa, e nella pratica quasi nessuno lo fa davvero. C’è però qualcosa di più sottile in gioco, e la storia del dibattito sulla tecnologia insegna a stare attenti prima di liquidare le preoccupazioni come semplice panico morale. Facciamo un passo indietro.

Nel 1973, la rivista Scientific American pubblicò uno studio sull’efficienza della locomozione nel regno animale: l’uomo, a piedi, si classificava piuttosto in basso, superato persino dal condor in termini di rapporto tra energia consumata e distanza percorsa. Poi qualcuno ebbe l’idea di misurare l’uomo in bicicletta: il risultato fu clamoroso, il condor scomparve dalla cima della classifica.

Steve Jobs citò quello studio in diverse occasioni, a partire da un filmato del 1980 in cui stava ancora scoprendo cosa significasse vedere la propria visione diventare realtà, per arrivare a una intervista del 1990 in cui la formulazione era quella definitiva: il computer è la bicicletta per la mente, uno strumento che amplifica le capacità cognitive umane senza sostituirle, così come la bicicletta amplifica la locomozione senza sostituire le gambe.

La metafora di Jobs era precisa e ottimista: lo strumento potenzia chi lo usa, ma chi pedala rimane il pilota. La bicicletta non decide dove andare, non sceglie la strada, non impara a stare in equilibrio al posto del ciclista: chiede anzi un impegno attivo, muscolare, cognitivo. È uno strumento passivo che restituisce esattamente quello che chi lo usa vi mette dentro, moltiplicato per un fattore di efficienza meccanica quasi perfetta.

L’AI è qualcosa di strutturalmente diverso, e il salto concettuale non è di poco conto. Se il computer era una bicicletta per la mente, nell’ipotesi di usarla come strumento per aumentare le competenze e non per sostituire gli umani, l’AI generativa è più simile a una bicicletta elettrica: pedali ancora, ma un motore ti assiste, e più ti affidi al motore meno alleni i muscoli. Con gli agenti AI autonomi, quelli che oggi stanno rivoluzionando il modo di usare il computer, si compie un ulteriore salto: non è più una bici elettrica su cui si pedala, è un’auto a guida autonoma, va da sola. Si può scegliere di stare al volante oppure di sedersi sul sedile passeggero. E questa scelta ha delle conseguenze.

Neuroni che si potano da soli

Le neuroscienze hanno da tempo chiarito un principio fondamentale: il cervello umano si rimodella in funzione dell’uso. I neuroni connessi dall’esercizio mentale si rafforzano; quelli non utilizzati vengono sistematicamente eliminati da un processo chiamato potatura sinaptica, che inizia nell’infanzia e prosegue per tutta l’adolescenza. La mielinizzazione, cioè la formazione degli strati grassi che isolano e accelerano le connessioni nervose, dipende dalla ripetizione, dallo sforzo, dalla concentrazione prolungata.

Non è un meccanismo automatico: richiede attivazione. Chi non usa i muscoli li perde; chi non usa i circuiti cognitivi li indebolisce. La questione non riguarda la stupidità o l’intelligenza, ma la plasticità neurale: un cervello che esternalizza sistematicamente i processi cognitivi complessi sviluppa, nel tempo, meno capacità di compierli autonomamente.

Nelle università americane, la preoccupazione è già concreta. Tomaso Poggio, professore al MIT e pioniere dell’AI, ha abbandonato le prove scritte nei corsi di machine learning sostituendole con esami orali: non perché gli studenti non capiscano il materiale, ma perché i detector automatici di AI non funzionano e distinguere il lavoro umano da quello delle macchine è diventato operativamente impossibile.

Il problema non è l’onestà degli studenti: è la difficoltà di capire cosa stiano davvero imparando, e se lo stiano imparando. Da OpenRouter, un servizio che traccia una frazione degli utenti AI contando i token usati, emergono dati indicativi: durante il picco della sessione d’esame dello scorso maggio, le piattaforme hanno generato 97,4 miliardi di token in un solo giorno; a giugno, con le scuole chiuse, la media giornaliera è calata del 53 per cento. Il pattern è chiaro.

Citazioni che non esistono

L’effetto più misurabile di un uso acritico dell’AI si trova però nella ricerca scientifica, dove la posta è la più alta. Un audit pubblicato su The Lancet il 7 maggio 2026 da un gruppo di ricercatori della Columbia University ha analizzato 2,5 milioni di paper biomedici in accesso aperto, verificando 97,1 milioni di citazioni bibliografiche con un sistema automatizzato che includeva, tra gli altri strumenti, un modello AI leggero di Anthropic per distinguere le citazioni inventate dagli errori di formattazione.

Il risultato è numerico e sconcertante: nel 2023, un paper su 2.828 conteneva almeno una citazione che rimandava a uno studio inesistente. Nel 2025 il rapporto era già salito a uno su 458. Nei primi sette settimane del 2026, uno su 277. Una crescita di oltre dodici volte in tre anni, con il salto più brusco a partire dalla metà del 2024, in coincidenza con la diffusione di massa degli strumenti di scrittura AI.

La reazione ovvia: “è colpa dell’AI“. Quella più onesta è più scomoda. I modelli linguistici del 2026 allucinano meno di quelli del 2023, non di più: se si chiede a un modello di verificare una citazione che ha appena prodotto, nella maggior parte dei casi l’errore viene individuato. Il problema non è lo strumento che peggiora: è lo strumento usato da molte più persone, molte delle quali ne accettano l’output senza controllarlo.

E c’è un dato pre-AI che dovrebbe togliere qualsiasi nostalgia per un passato dorato: una meta-analisi del 2015 su oltre settemila citazioni nella letteratura medica stimava già che una citazione su quattro contenesse errori, per metà gravi, e che tra il 70 e il 90 per cento delle citazioni venisse copiata dalle bibliografie altrui senza che gli autori avessero letto i paper originali. Cosa vuol dire in pratica questo? Semplice: l’AI ha peggiorato un sistema già fragile, non creato il problema dal nulla.

Strumento o sostituto

Il nodo, insomma, non è tecnologico ma comportamentale. La distinzione che conta è quella tra l’AI usata come bicicletta elettrica, in cui si pedala ancora e il motore assiste, e l’AI usata come taxi senza guidatore, in cui ci si siede e si arriva a destinazione senza fare niente. Il salto dagli agenti AI tradizionali ai sistemi agentici autonomi è esattamente questo: da strumenti reattivi a entità che prendono iniziativa, pianificano, eseguono.

Non è una questione di paura della tecnologia: è una questione di capire cosa si sta esternalizzando e se si è disposti ad accettarne le conseguenze cognitive. Dopottutto, il punto non è sostituire le persone con l’AI per fare le cose, ma dare l’AI alle persone che fanno cose. Non è una differenza semantica, è un approccio radicalmente diverso. Pensare a lavori AI-native (la parola adesso di moda) o, meglio ancora, ad aziende Ai-native vuol dire questo: imparare a usare l’AI per fare le cose.

Il panico morale che accompagna questo dibattito, con i suoi doppi standard e le sue contraddizioni esibite, non aiuta a distinguere i problemi reali da quelli immaginari. Il fatto che l’AI sia sviluppata da monopoli privati il cui interesse dichiarato è la massimizzazione del profitto, con costi ambientali e sociali che ricadono su chi ha meno risorse, è una questione politica seria che merita analisi seria. Il fatto che uno strumento permetta di fare in venti minuti un lavoro noioso che avrebbe rubato un pomeriggio è un altro fatto, altrettanto reale. Tenere distinte queste due cose non è difficile: eppure nel discorso corrente sembrano posizioni inconciliabili.

La scelta che resta umana

C’è però un elemento che la bicicletta elettrica non risolve e che l’AI, per quanto potente, non può ancora toccare: la scelta. Nel 1917, Marcel Duchamp prese un orinatoio, lo girò, lo firmò e lo espose come scultura. Con quel gesto estremo dimostrò che il cuore dell’atto artistico non è la manifattura ma la decisione: scegliere cosa fare arte, come incorniciarlo, perché proporlo. Senza qualcuno che dica “questo è arte”, le macchine producono forme per altre macchine. Lo stesso principio vale per la ricerca, per il giornalismo, per qualsiasi lavoro cognitivo: lo strumento esegue, l’umano decide cosa vale la pena eseguire e perché.

Un esempio nel settore di cui si occupa chi scrive, cioè il giornalismo? È l’idea del giornalismo senza testimoni umani che potrebbe tagliare alla base il senso stesso all’idea di informazione.

La questione non è se l’AI renderà stupidi o ucciderà la creatività: queste paure assorbono energia che sarebbe spesa meglio altrove. La questione è se si sta usando l’AI per ampliare la portata di ciò che si è capaci di fare oppure per evitare di farlo. La bicicletta di Jobs allenava chi pedalava. La bicicletta elettrica dell’AI può fare lo stesso, se si sceglie di pedalare anche quando il motore potrebbe bastare. Scegliere di pedalare, in questo contesto, non è nostalgia luddista: è esattamente la competenza che nessun agente autonomo potrà mai acquisire al posto nostro.

Per approfondire: tutti gli articoli di Macitynet sull’intelligenza artificiale e gli agenti AI.