L’intelligenza artificiale sta entrando nella sua fase più difficile: non quella della dimostrazione tecnologica, già abbondantemente celebrata con grafici spettacolari e promesse da keynote, ma quella della distribuzione del potere economico. La domanda che ora inquieta amministratori delegati, governi e grandi organizzazioni non è più soltanto quale modello sia più intelligente, ma chi controllerà i dati, i processi decisionali e il valore generato dall’AI. A sollevare il problema con toni insolitamente aggressivi è Alex Karp, CEO di Palantir, una delle aziende che più ha beneficiato dalla rivoluzione dell’intelligenza artificiale applicata. (vedi articolo del The Wall Street Journal)
Il punto di partenza della polemica è il white paper pubblicato da Palantir, “Institutional Sovereignty in the Age of AI”, nel quale l’azienda sostiene che l’intelligenza artificiale rappresenti una trasformazione strutturale del potere istituzionale. Secondo la visione proposta, organizzazioni pubbliche e private rischiano di perdere autonomia strategica se affidano decisioni critiche a sistemi esterni senza mantenere il controllo sulle proprie informazioni, sulle logiche decisionali e sulla capacità di verificare i risultati prodotti dagli algoritmi. Palantir propone quindi un modello fondato sulla sovranità dei dati, sulla conoscenza interna delle organizzazioni, sulla tracciabilità delle decisioni e sulla presenza di supervisione umana.
La tesi è sorprendente perché, osservata con attenzione, assomiglia molto ai principi che hanno guidato la regolamentazione europea dell’intelligenza artificiale. L’European Union AI Act ha introdotto un approccio basato sul rischio, imponendo per i sistemi ad alto impatto requisiti legati a governance dei dati, trasparenza, supervisione umana e responsabilità. Per anni una parte consistente dell’industria tecnologica americana ha considerato questo approccio come un ostacolo burocratico all’innovazione; oggi alcune delle aziende più avanzate nel mercato AI stanno arrivando a una conclusione simile: senza controllo e accountability, l’intelligenza artificiale rischia di diventare una nuova forma di dipendenza tecnologica.
La vera provocazione di Karp, però, non riguarda soltanto la regolamentazione. Il bersaglio è il modello economico dominante della generative AI, basato sull’accesso a grandi modelli linguistici attraverso API e consumo di token. In una discussa intervista a CNBC, il CEO di Palantir ha sostenuto che molte imprese stanno spendendo risorse nell’intelligenza artificiale senza ottenere ritorni proporzionati, mentre rischiano di esporre informazioni strategiche e proprietà intellettuale ai fornitori dei modelli. La sua critica è che il mercato stia vendendo capacità computazionale prima ancora di aver dimostrato valore industriale misurabile. (Business Insider)
Il linguaggio utilizzato da Karp è stato volutamente provocatorio. Ha descritto una situazione nella quale le aziende acquistano enormi quantità di capacità AI senza sapere realmente quale vantaggio competitivo emergerà, mentre i grandi laboratori che sviluppano modelli di frontiera accumulano conoscenza derivata dall’interazione con clienti e processi aziendali. Il tema centrale non è quindi soltanto il prezzo dei servizi AI, ma la proprietà del nuovo petrolio digitale: il contesto operativo, i dati proprietari e le informazioni che rendono un’organizzazione unica.
Qui emerge il paradosso più interessante dell’intera vicenda. La critica arriva dal CEO di Palantir, società nata proprio costruendo piattaforme capaci di integrare dati complessi e trasformarli in strumenti decisionali per governi, intelligence, difesa e grandi imprese. Non è un osservatore esterno che guarda con diffidenza alla rivoluzione AI; è uno dei protagonisti che ha costruito un modello di business sulla promessa opposta, cioè che il valore dell’intelligenza artificiale non sia soltanto nel modello matematico, ma nella capacità di collegarlo alla realtà operativa di un’organizzazione.
La battaglia descritta da Karp è quindi anche una battaglia industriale. Da una parte ci sono i grandi laboratori di AI generativa, come OpenAI e Anthropic, che hanno costruito il mercato attorno alla scala dei modelli, ai miliardi di parametri e alla potenza computazionale. Dall’altra cresce una filosofia diversa, quella della “AI sovereignty”, secondo cui il vero vantaggio competitivo non sarà possedere il modello più grande, ma mantenere il controllo sull’intero ecosistema: dati, infrastruttura, processi e decisioni.
La storia dell’informatica insegna che ogni rivoluzione tecnologica produce una lotta per il controllo della piattaforma dominante. È successo con i sistemi operativi, con i browser, con il cloud e con gli smartphone. L’intelligenza artificiale potrebbe seguire lo stesso percorso, con una differenza sostanziale: questa volta la piattaforma non gestisce soltanto applicazioni, ma parte della conoscenza e dei processi decisionali delle organizzazioni. Chi controlla il livello cognitivo dell’impresa potrebbe controllare una quota crescente del suo futuro.
Il messaggio di Karp è dunque meno una critica all’intelligenza artificiale e più una critica alla narrativa secondo cui basta collegarsi al modello più potente disponibile per ottenere innovazione. La Silicon Valley ha spesso venduto il futuro come una questione di velocità: più dati, più GPU, più parametri. La prossima fase potrebbe invece essere dominata da una domanda molto meno spettacolare ma economicamente decisiva: chi possiede il valore creato dall’intelligenza artificiale?
Il fatto che questa domanda venga posta dal manager di una delle aziende AI più redditizie del pianeta rende la situazione ancora più interessante. La rivoluzione dell’intelligenza artificiale potrebbe non essere una guerra tra macchine più intelligenti, ma una guerra molto umana per decidere chi mantiene il controllo quando le macchine iniziano ad aiutare gli esseri umani a decidere.