Dalla società del dopoguerra alla società dell’IA

Le rivoluzioni tecnologiche non cambiano soltanto gli strumenti. Cambiano anche le competenze che in una società sono considerate particolarmente preziose. A ogni nuovo stadio di sviluppo si sposta la scarsità sociale. Cambiano così la creazione di valore economico, i modelli culturali di riferimento e la concezione della competenza umana.

La storia degli ultimi ottant’anni non si può quindi leggere soltanto come una successione di innovazioni tecniche. Può essere intesa anche come storia di modelli di competenza in trasformazione.

La società del dopoguerra fu segnata dalla ricostruzione. Dopo la guerra e la distruzione, al centro stavano la stabilità, l’affidabilità e lo sviluppo a lungo termine. Ingegneri, artigiani, scienziati e imprenditori divennero i modelli di riferimento di quell’epoca. Competenza significava saper risolvere in modo duraturo problemi complessi, costruire sistemi affidabili e assumersi la responsabilità del loro funzionamento nel lungo periodo. Il progresso nasceva dalla costruzione, dalla precisione e dalla perseveranza.

Da questa cultura nacque, negli anni Settanta e Ottanta, la prima generazione di sviluppatori di sistemi digitali. Essa raccolse il modo di pensare della società degli ingegneri e lo trasferì al computer. Allora il software non era un prodotto finito, ma un sistema aperto. Chi programmava doveva comprendere architetture dei calcolatori, sistemi operativi, gestione della memoria, algoritmi e strutture dati. Sviluppare significava costruire. Lo sviluppatore era l’architetto di un sistema completo.

La scarsità sociale di quest’epoca risiedeva nella comprensione dei sistemi. La competenza tecnica era il presupposto decisivo per l’innovazione. I nuovi prodotti nascevano dalla capacità di sviluppare sistemi a partire dalle loro basi e di farli evolvere nel lungo periodo.

Con la diffusione di internet e dell’economia delle piattaforme questo modello di competenza cambiò radicalmente. Le basi tecnologiche divennero sempre più disponibili. Software open source, framework, servizi cloud e ambienti di sviluppo standardizzati resero possibile costruire parti sempre più ampie di un sistema a partire da componenti già esistenti.

Il ruolo dello sviluppatore si spostò di conseguenza. La competenza centrale consisteva sempre più di rado nella costruzione completa di un sistema. Divenne più importante la capacità di integrare con criterio le tecnologie esistenti, costruire ecosistemi digitali e organizzare mercati. Allo stesso tempo capitale, effetti di rete, portata e scalabilità acquistarono un peso considerevole. L’innovazione nasceva sempre più dalla messa in rete anziché esclusivamente dalla costruzione.

Con lo sviluppo di un’intelligenza artificiale sempre più potente comincia oggi un’ulteriore transizione storica. Essa si distingue radicalmente dalle precedenti. Per la prima volta non viene automatizzata soltanto la produzione tecnica, ma anche una parte del lavoro di sviluppo vero e proprio. Codice, documentazione, test e proposte di soluzione possono essere sempre più spesso generati o preparati dall’IA.

La scarsità sociale si sposta così ancora una volta. Quando la realizzazione tecnica diventa sempre più facilmente disponibile, perde il suo carattere di risorsa centrale. Acquistano valore le capacità che non si lasciano automatizzare: orientamento, capacità di giudizio, comprensione del contesto e sviluppo di nuove domande.

Lo sviluppatore dell’epoca dell’IA assumerà quindi un ruolo diverso da quello dei suoi predecessori. Il suo compito consiste sempre meno nel produrre da sé ogni soluzione tecnica. La sua competenza centrale sta nel definire problemi, valutare criticamente i sistemi, collegare tra loro diversi ambiti del sapere e scegliere, tra una moltitudine di sviluppi possibili, quelli che hanno un significato sociale duraturo.

Questo spostamento non cambia soltanto l’informatica. Cambia il rapporto tra tecnologia, scienza e arte.

Arte e scienza, tradizionalmente, non lavorano in primo luogo all’ottimizzazione di soluzioni esistenti. Sviluppano nuove prospettive, formulano domande, indagano connessioni e creano nuovi concetti. Il loro vero contributo consiste nel generare orientamento prima che nascano applicazioni tecniche o economiche.

Proprio queste competenze acquistano importanza nelle condizioni dell’intelligenza artificiale. Quanto più potenti diventano i sistemi tecnici, tanto più importante diventa la capacità di collocarne con criterio le possibilità, di valutarne le conseguenze e di sviluppare nuove direzioni.

La funzione storica dell’arte e della scienza cambia di conseguenza. Entrambi gli ambiti non diventano soltanto luoghi di produzione culturale o di conoscenza scientifica. Si trasformano sempre più in spazi sociali di orientamento, nei quali nascono nuovi modelli di pensiero, criteri di valutazione e immagini del futuro.

La storia della digitalizzazione si può quindi intendere come una successione di tre spostamenti di competenza. La prima epoca fu segnata dalla costruzione. La seconda dall’integrazione e dalla scalabilità. La terza rivolge lo sguardo all’orientamento, alla capacità di giudizio e alla creazione consapevole di significato.

La vera rivoluzione dell’intelligenza artificiale, quindi, forse non consiste nell’automazione del lavoro umano. Consiste in una rivalutazione storica di ciò che vale come competenza autenticamente umana. La competenza guida della società a venire potrebbe non essere più la produzione di soluzioni tecniche, ma la capacità di dare una direzione – sul piano scientifico, culturale e sociale.