Intelligenza Artificiale, paradossi e opportunità

L’Intelligenza Artificiale (AI) accelera innovazione oppure la frena? Sul tema, ha le idee chiare Kurt Matzler, Professore di Strategic Management all’Università di Innsbruck, che nell’edizione 2026 di Alpha Innovation Live (evento promosso al NOI Techpark) ha proposto un intervento con una tesi provocatoria: se usata male, l’AI è un ostacolo ai processi innovativi. Quattro sono i paradossi proposti dal docente. Ci sono studi secondo i quali l’AI renderebbe le persone più creative, perché produce un gran numero di nuove idee: il problema, è la tesi di Matzler, è che questa creatività si colloca per lo più a livello incrementale, riducendo invece il tasso di idee nuove. Il risultato? Si sviluppa mediocrità piuttosto che discontinuità.

Questo ha un impatto anche sulla produttività individuale: è pur vero che aumenta, ma si riduce l’innovazione, perché le persone si accontentano di soluzioni accettabili e questo disincentiva la ricerca di soluzioni migliori. La soluzione in questo caso è di metodo: prima è bene ragionare sul problema senza l’ausilio della tecnologia e poi coinvolgere l’AI nel ruolo di sparring partner.

Inoltre, l’AI ha un impatto negativo rispetto alla variabilità collettiva. Nei processi di innovazione, infatti, ciò che conta è proprio la varietà e la differenziazione: in sintesi, l’AI aumenta la qualità media, ma con una bassa diversità, mentre la vera innovazione è per definizione quella che si discosta dalla norma. Senza l’AI – è quanto ha proposto Matzler – si tende a valutare un ventaglio ampio di possibilità rispetto a quello a disposizione con la tecnologia. Un caso di come i contributi più originali nascano spesso dall’incontro tra ambiti distanti è quello di Claude Shannon, che applicò l’algebra logica di George Boole – un impianto nato in ambito filosofico – ai circuiti elettrici, gettando le basi dell’elettronica digitale.

C’è poi la questione della perdita di competenze causata dall’uso dell’AI. Le skill più importanti in questa fase storica sono la capacità di comprendere le problematiche, il pensiero creativo, il pensiero causale e il pensiero critico: si tratta di competenze che tendono a ridursi con un uso intensivo dell’AI. Infatti, secondo gli studi dello psicologo Gary Klein, l’82% delle innovazioni umane ha origine quando le persone si orientano verso ambiti diversi dal proprio. Dunque, se da una parte si può approcciare la tecnologia proponendo all’AI un prompt che chieda in modo esplicito al sistema di proporre soluzioni improbabili, dall’altro sarebbe utile creare in azienda momenti di pensiero strutturati senza l’ausilio dell’AI.

Il quarto (e ultimo) paradosso proposto da Matzler ha riguardato ancora la produttività: non è un mistero che negli ultimi 10 anni sia calata, mentre l’uso dell’AI è cresciuto in modo esponenziale. Ma secondo alcune ricerche, indagando su quanto l’AI abbia effettivamente avuto un ruolo per incrementare la produttività, il 90% del campione ha risposto “per nulla”. Ritorna alla mente, richiamata dal docente, la nota osservazione del 1987 di Robert Solow, premio Nobel per l’Economia, secondo cui i computer si vedono ovunque tranne che nelle statistiche sulla produttività. Un parallelo interessante per l’AI è quello con l’elettricità che all’inizio sostituì il vapore come fonte energetica, senza di fatto avere alcun effetto immediato sulla produttività; il cambiamento avvenne solo quando si intervenne sui processi di fabbrica. Questo scenario vale allora anche per la tecnologia, il cui impatto sarà evidente solo quando si metterà mano ai processi aziendali.

Le scelte restano umane, ma arrivano gli Agenti AI

Sull’AI, passando dalla teoria alla pratica, durante la quarta edizione di Alpha Innovation Live sono state proposte varie interazioni con il pubblico, chiamato a esprimersi su alcune questioni. Tra queste l’uso dell’AI e le decisioni: il 57% dei rispondenti ha ammesso di essere concentrato sui processi interni contro il 43% su prodotti, servizi e modelli di business; il 67% ha poi indicato di prendere decisioni senza l’uso dell’AI, contro il 33% di scelte AI driven.

I dati non hanno stupito Matzler, che ha osservato che, per usare bene l’AI servono persone che conoscano a fondo il contesto, ma che abbiano anche una forte immaginazione: la macchina fornisce risposte efficaci solo se le domande sono poste bene, mentre spetta alle persone dare senso alle cose e comprenderne gli effetti. Per questo, ha continuato a commento dell’opinione del pubblico, bisogna considerare l’AI come un input e non solo come un output.

Intervenendo sulla lettura dei dati, Diego Calvanese, Professore di Ingegneria Informatica alla Libera Università di Bolzano, non è restato sorpreso che l’AI sia utilizzata soprattutto per i processi interni: non ci si fida ancora troppo della tecnologia e si preferisce farla intervenire dove si ha piena competenza (appunto i processi interni). A suo giudizio, nel prossimo futuro, con la diffusione degli agenti AI, non si risolveranno più singoli problemi, ma questioni via via più complesse. Tuttavia, secondo il suo pensiero, non tutte le decisioni saranno affidate all’AI, perché per quelle più critiche servirà cautela e resterà necessaria una valutazione umana.

Michael Brehm, Fondatore di Redstone, ha fatto intravedere un pizzico di futuro parlando della Allsides, startup di Bressanone capace di insegnare ai robot a prendere gli oggetti. Tuttavia, parlando di innovazione, Brehm ha ribadito che in questo scenario resta un grande spazio per l’immaginazione umana. È stato più scettico Calvanese, secondo il quale in futuro (non è chiaro però l’aspetto temporale) l’AI farà ciò che oggi fanno le persone, soprattutto sul fronte dell’immaginazione. Insomma, se da una parte il ruolo degli umani è ancora necessario, dall’altro le tecnologie si stanno sviluppando molto velocemente, iniziando ad attivare a loro volta altre tecnologie.

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