di Paolo Benanti (Autore) Laterza, 2026

Il potere computazionale e l’illusione della neutralità algoritmica

Se il potere, per secoli, ha avuto bisogno di una scenografia, di simboli tangibili, di corpi e istituzioni riconoscibili, oggi si è volatilizzato in una forma che sfugge alla percezione ma non agli effetti; è diventato infrastruttura, codice, probabilità. La vera rivoluzione non è l’intelligenza artificiale in sé, ma la sua capacità di diventare ambiente, un habitat invisibile dentro cui si muovono decisioni, relazioni e mercati. Non si tratta di una trasformazione rumorosa, come le rivoluzioni industriali del passato, ma di una mutazione silenziosa, che ha la stessa eleganza letale delle grandi transizioni storiche che nessuno vede arrivare finché non è troppo tardi per opporsi.

La cosa interessante, e in parte inquietante, è che questo potere non ha bisogno di legittimazione esplicita. Non chiede consenso, lo costruisce. Non impone regole, le rende implicite. In un mondo dominato da sistemi di raccomandazione, modelli predittivi e architetture di piattaforma, la libertà assume una forma paradossale: continuiamo a percepirci come agenti autonomi mentre operiamo all’interno di corridoi decisionali già ottimizzati. Il libero arbitrio, nella sua versione contemporanea, assomiglia sempre più a un’interfaccia utente ben progettata.

Il punto che molti osservatori sottovalutano, o scelgono deliberatamente di ignorare, è che il potere computazionale non è neutrale. Non lo è mai stato. Ogni algoritmo incorpora una visione del mondo, una gerarchia di priorità, un’interpretazione implicita di ciò che è rilevante e ciò che non lo è. Parlare di neutralità tecnologica oggi è un esercizio retorico, utile forse nei convegni, ma completamente scollegato dalla realtà operativa delle piattaforme digitali. I sistemi di machine learning non scoprono il mondo, lo ricostruiscono a partire dai dati disponibili, e i dati, come sappiamo, sono il prodotto di contesti storici, culturali ed economici specifici.

Dentro questa cornice, la riflessione proposta da Paolo Benanti assume un valore strategico più che filosofico. Non è un esercizio accademico, ma una lente necessaria per interpretare un cambiamento che sta ridefinendo la grammatica stessa del potere. La sua intuizione, apparentemente semplice, è in realtà radicale: l’etica non può più essere un layer aggiuntivo, una sorta di patch morale applicata a posteriori, ma deve diventare architettura, design, struttura portante.

Il problema, naturalmente, è che l’etica non scala con la stessa facilità degli algoritmi. Le piattaforme globali operano su logiche di efficienza, ottimizzazione e crescita esponenziale, mentre i sistemi etici sono per definizione contestuali, lenti, negoziati. Questa asimmetria crea un cortocircuito evidente: pretendiamo che sistemi progettati per massimizzare engagement e profitto producano spontaneamente risultati equi e socialmente desiderabili. È una speranza nobile, ma economicamente ingenua.

Nel frattempo, il potere si redistribuisce lungo nuove linee di frattura. Non è più una questione di Stati contro Stati, ma di infrastrutture contro istituzioni. Le grandi aziende tecnologiche non competono solo sul mercato, competono sulla capacità di definire standard de facto, di creare ecosistemi chiusi, di controllare flussi informativi. Chi controlla l’infrastruttura computazionale controlla, indirettamente, la realtà percepita. E in un’economia basata sull’attenzione, la percezione è già metà del potere.

Un aspetto spesso trascurato riguarda la natura frammentata di questo potere. Non esiste un unico centro decisionale, ma una costellazione di attori che operano con logiche diverse e talvolta conflittuali. Governi, corporation, sviluppatori indipendenti, utenti finali. Tutti partecipano, in misura diversa, alla costruzione e all’utilizzo di questa infrastruttura. Questa frammentazione rende il sistema estremamente dinamico, ma anche difficile da governare. Non esiste un interruttore centrale da spegnere, né un’autorità unica in grado di imporre regole globali.

Il risultato è una sorta di anarchia organizzata, dove il potere emerge dall’interazione tra sistemi piuttosto che da un comando diretto. In questo contesto, parlare di regolamentazione diventa complesso. Le normative tradizionali, pensate per entità territoriali e giuridiche ben definite, faticano a catturare fenomeni che operano su scala globale e in tempo reale. L’Unione Europea, con il suo approccio regolatorio ambizioso, rappresenta un tentativo interessante, ma anche un esperimento ancora in corso, con esiti tutt’altro che scontati.

Parallelamente, si assiste a un fenomeno curioso: mentre il dibattito pubblico si concentra sull’intelligenza artificiale come tecnologia emergente, il vero potere si sta consolidando nelle infrastrutture sottostanti. Cloud computing, reti di dati, modelli di base. L’AI è la punta dell’iceberg, la parte visibile che alimenta narrazioni e investimenti; sotto la superficie si trova un sistema molto più complesso e meno visibile, dove si giocano le partite strategiche più rilevanti.

In questo scenario, la questione centrale non è se l’intelligenza artificiale sostituirà il lavoro umano, ma chi controllerà i sistemi che definiscono cosa significa lavorare, produrre, decidere. È una domanda meno spettacolare, ma infinitamente più importante. Perché il potere computazionale non si limita a ottimizzare processi esistenti; ridefinisce le categorie attraverso cui interpretiamo il mondo.

Una delle ironie più sottili di questa trasformazione è che avviene sotto la bandiera dell’innovazione e della libertà. Le piattaforme promettono empowerment, accesso, democratizzazione. E in parte mantengono queste promesse. Mai nella storia è stato così facile accedere a informazioni, creare contenuti, costruire reti. Tuttavia, questa democratizzazione è mediata da sistemi che operano secondo logiche proprietarie e opache. La libertà esiste, ma è incorniciata.

La storia economica offre analogie utili. Le grandi rivoluzioni industriali hanno sempre prodotto concentrazione di potere prima di eventuali redistribuzioni. I primi beneficiari sono stati coloro che controllavano le infrastrutture, non necessariamente coloro che le utilizzavano. Oggi assistiamo a una dinamica simile, ma con una velocità e una scala senza precedenti. Il capitale non è più solo finanziario o industriale; è computazionale.

Dentro questa logica, i dati diventano la materia prima fondamentale. Non nel senso banale di “nuovo petrolio”, metafora ormai abusata e in parte fuorviante, ma come elemento strutturale di ogni processo decisionale. I dati non valgono per ciò che sono, ma per ciò che permettono di prevedere. E la capacità predittiva è, in ultima analisi, una forma di potere. Prevedere significa anticipare, e anticipare significa influenzare.

Il rischio, come suggerisce implicitamente Benanti, è che questa capacità venga utilizzata in modo asimmetrico. Alcuni attori accumulano capacità predittive sempre più sofisticate, mentre altri diventano oggetto di queste previsioni. È una dinamica che ricorda, in chiave digitale, le vecchie asimmetrie informative dei mercati finanziari, ma amplificata su scala sociale. Non tutti hanno accesso agli stessi strumenti, né alle stesse capacità di interpretazione.

A questo punto, la domanda iniziale ritorna con forza: come garantire che questo potere sia utilizzato per il bene collettivo? La risposta, se esiste, non può essere semplicemente tecnica. Non bastano algoritmi più equi o dataset più bilanciati. Serve una ridefinizione dei meccanismi di governance, una nuova alleanza tra tecnologia, politica e società. Un compito ambizioso, che richiede competenze ibride e una visione di lungo periodo.

Un elemento spesso trascurato riguarda la responsabilità individuale. È comodo attribuire tutto il potere alle grandi piattaforme, ma il sistema funziona anche grazie alla partecipazione attiva degli utenti. Ogni interazione, ogni dato condiviso, ogni scelta contribuisce a rafforzare o modificare le dinamiche esistenti. Il potere computazionale non è solo qualcosa che subiamo; è anche qualcosa che alimentiamo.

In definitiva, la vera sfida non è fermare questa trasformazione, ma comprenderla abbastanza profondamente da poterla orientare. Il rischio non è l’intelligenza artificiale in sé, ma l’assenza di una visione strategica su come integrarla nei sistemi sociali ed economici. Senza questa visione, il potere continuerà a spostarsi verso chi è in grado di costruire e controllare infrastrutture, lasciando gli altri a navigare in un ambiente che comprendono sempre meno.

La storia, come spesso accade, non offre soluzioni semplici, ma suggerisce una lezione ricorrente: ogni forma di potere, per quanto sofisticata, genera inevitabilmente tensioni e richieste di riequilibrio. Il potere computazionale non farà eccezione. La domanda è se saremo in grado di anticipare questo processo o se, come spesso accade, arriveremo in ritardo, costretti a inseguire un sistema che abbiamo contribuito a creare ma che non controlliamo più.