# Oltre il Punto di Minimo
Marco Pietro Monguzzi
Si occupa di sovranità tecnologica, politiche industriali e transizione verso il Deep Tech.
Monastir 22 settembre 2026
### *Miopia operativa, esasperazione assicurativa e il paradosso della complessità*
## 1. Il 2027: centenario e transizione
Il 2027 non è una data arbitraria. Segna il **centenario della rivoluzione cinese** (1927-2027), un anniversario che concentrerà l'attenzione geopolitica e simbolica su Pechino. Sarà un anno di celebrazioni, di retorica sulla rinascita nazionale, di proiezione di potenza. E sarà anche un anno in cui la narrazione mediatica enfatizzerà il conflitto, basandosi spesso su schemi obsoleti.
Nel dibattito militare si scontrano due teorie:
**La teoria tradizionalista** enfatizza la capacità offensiva convenzionale, sostenuta da lobby industriali che tentano di conservare le proprie rendite. È la logica della portaerei da 13 miliardi di dollari che si convince di essere ancora invulnerabile, nonostante uno sciame di droni da 500 dollari l'uno — come già visto in Ucraina — possa saturarne le difese.
**La teoria dei tecnologi** si basa sull'effetto disruptive delle applicazioni: droni autonomi, sciami robotici, comando decentralizzato.
La questione è aperta. L'integrazione robotica cambierà i fondamenti della guerra? O la vittoria deriverà dal sapersi aggrappare ai principi fondamentali? Nel mezzo, **l'AI è già in prima linea** — non come promessa futura, ma come realtà operativa che sta ridefinendo le regole del conflitto prima ancora che noi le abbiamo comprese.
Il 2027 è la scadenza. Ma la partita si gioca oggi, e i numeri sono già sul tavolo.
## 2. Il divario misurato: 61% contro 26%
Ad agosto, il Center on AI, Security, and Technology della RAND Corporation ha pubblicato un conteggio delle aziende dell'IA negli Stati Uniti e in Cina: 1.181 aziende — 743 americane e 438 cinesi — classificate in base a ciò che ciascuna produce, vende e brevetta ¹.
Il dato è rivelatore: il **61% delle aziende americane di IA si occupa esclusivamente di software**. Solo il **26% delle aziende cinesi lo è**. Le restanti costruiscono "corpi" — robot, automazioni, droni — in cui i loro algoritmi possano risiedere.
Cina e Stati Uniti hanno la responsabilità di collaborare per risultati concreti. Questa rimane una speranza reale, nonostante il divario misurato.
Alan Turing, nel 1950, lo espresse con semplicità: *"Possiamo vedere solo a breve distanza, ma c'è molto da fare"*. Settantacinque anni dopo, la dicotomia è cristallizzata: gli Stati Uniti hanno insegnato alle macchine a parlare e ragionare (il "cervello"); la Cina ha insegnato loro a camminare e manipolare (il "corpo"). Prima o poi, queste due metà dovranno incontrarsi — e il 2027 potrebbe essere l'anno in cui la tensione tra cervello e corpo raggiungerà il punto di rottura.
E l'Europa? Nel frattempo, si è posizionata come **regolatore senza cervello né corpo**: con l'AI Act ha scelto di normare la tecnologia che non produce, lasciando agli altri la corsa all'innovazione ². Una scelta che può essere lungimirante — o può essere la resa di chi ha perso la partita prima di giocarla.
## 3. L'ossessione per l'ottimizzazione locale
Tanto nell'ingegneria algoritmica quanto nella strategia di Stato, l'ossessione per l'ottimizzazione locale porta alla paralisi operativa. Riconoscere il "punto di arresto" — quel limite in cui l'ulteriore accumulo di controllo centralizzato cessa di produrre sicurezza e inizia a generare fragilità — è uno dei test cruciali per qualsiasi potenza che miri a navigare la transizione tecnologica.
Questo concetto tornerà. È il filo rosso che attraversa tutto ciò che segue.
## 4. Il conflitto geoeconomico e le guerre emozionali
### 4a. Il livello reale: risorse, rotte, valute
Sullo sfondo di tutto questo si muove un livello raramente nominato: **il conflitto geoeconomico ed energetico globale**. Non è un conflitto tra eserciti, è una lotta strutturale per risorse, rotte, valute di riserva, catene di approvvigionamento. È il livello reale, quello che determina chi mangerà, chi avrà energia, chi potrà permettersi la transizione.
Su questo sfondo si innestano **due conflitti "emozionali"**: quello euroasiatico e quello mediorientale sistemico. Li chiamo emozionali non perché le vittime non siano reali, ma perché **la narrazione che li avvolge serve a distogliere l'attenzione dal conflitto geoeconomico sottostante**.
La guerra in Ucraina è il punto di rottura di un ordine energetico europeo dipendente dal gas russo, ed è il momento in cui gli USA hanno riconquistato il ruolo di fornitore energetico dominante del continente. Il conflitto mediorientale è la lotta per gli stretti energetici (Hormuz, Bab el-Mandeb), le rotte commerciali (Mar Rosso), l'influenza sulle monarchie del Golfo. In entrambi i casi, la narrazione emotiva ha oscurato l'analisi geoeconomica.
### 4b. Le lobby, i media e la resa del popolo
**Le lobby** — difesa, energia, ricostruzione — hanno un interesse strutturale a che i conflitti continuino. Quando una guerra inizia, i titoli delle aziende della difesa salgono. Quando finisce, scendono. Il meccanismo è trasparente, eppure la narrazione pubblica presenta la guerra come evento eccezionale, non come rendita strutturale.
**I media** amplificano questo processo. I titoli sensazionalistici, le analisi in loop, la polarizzazione dei dibattiti televisivi producono un effetto performativo: creano la realtà che dicono di descrivere. Il cittadino che accende la televisione non riceve informazione, riceve un'emozione preconfezionata — e l'emozione, si sa, è più contagiosa della comprensione.
Qui entra in gioco la frase che il popolo ripete: **"La guerra è come la morte: quando arriva, devi accettarla"**. Sembra fatalismo, ma è resa. È il meccanismo con cui la popolazione viene preparata ad accettare l'inaccettabile — sanzioni, bollette, bare — come destino naturale, non come scelta politica.
Il popolo non decide la guerra. La subisce. E quando arriva, gli viene detto che deve accettarla. È lo stesso meccanismo della caccia alle streghe: la società che non comprende le cause strutturali si rifugia nella narrazione emotiva, e chiama "destino" ciò che è scelta di pochi.
E intanto, **l'AI è in prima linea** — non solo come strumento di guerra, ma come infrastruttura della narrazione stessa: algoritmi che curano i feed sociali, sistemi che generano contenuti, modelli che amplificano le emozioni più contagiose. La guerra non si combatte più solo sui campi di battaglia, ma nei flussi di dati che plasmano la percezione.
## 5. La strategia di libertà d'azione: curare le singolarità
Strategie archetipiche dominano il dibattito, ma le prove attuali non risolvono le incertezze sulla strategia più sensata. Impegnarsi prematuramente, o rimandare troppo a lungo, preclude opzioni vitali.
Si fa strada la necessità di una **Strategia di Libertà d'Azione**: costruire e preservare la capacità di assicurarsi un vantaggio geopolitico, garantendo la sopravvivenza dell'umanità attraverso la transizione verso la super-intelligenza, mantenendo l'autonomia decisionale.
Ma cosa significa concretamente? Significa che quando si incontra un problema, si rimedia a quel problema specifico — senza usare quel rimedio come giustificazione per allargare il controllo. **Non generalizzare globalmente, ma curare le singolarità.**
Esempi concreti:
- **Regolamentazione contestuale dell'IA**: invece di framework globali come l'AI Act europeo, norme settoriali che distinguano tra IA medica, IA finanziaria, IA militare — ciascuna con rischi e tutele specifiche.
- **Politiche industriali mirate**: incentivi per la robotica nel settore sanitario italiano, piuttosto che piani generali di "transizione digitale" che disperdono risorse.
- **Sanzioni chirurgiche**: colpire specifici decisori responsabili di danni algoritmici (es. amministratori di sistemi di recruiting discriminatori), invece di multe generiche alle aziende.
Ogni soluzione deve essere contestuale, non universale. Ogni intervento reversibile, non definitivo. Ogni regola sperimentale, non dogmatica.
Questa è la vera libertà d'azione: la capacità di agire localmente senza perdere la capacità di adattarsi globalmente.
## 6. Asimmetria e il Malleus Maleficarum moderno
Nel prossimo futuro, gli attori meno avanzati — regimi isolati, gruppi non statali, singoli individui — non disporranno delle infrastrutture per creare modelli di frontiera. Se le poche potenze scientifiche concordassero sulla necessità di fermarne lo sviluppo, la loro moderazione *di fatto* negherebbe a tutti gli altri i mezzi per accedervi.
Ma come funziona oggi, concretamente, la caccia alle streghe? Non la vedi nei documenti ufficiali. La vedi **nei chiacchiericci, cenando con gli amici**. "Hai sentito che l'IA sta diventando troppo pericolosa?" E tu, che non hai tempo di leggere i paper tecnici, annuisci. È un **mix emozionale** che si diffonde: paura dell'ignoto, sensazione di perdere il controllo, bisogno di trovare un colpevole.
Chi sono le streghe oggi? Coloro che esplorano le possibilità dell'IA senza le cautele della paura. Chi sono gli inquisitori? Coloro che raccontano favole apocalittiche.
Quali sono i "roghi"?
- **Il doxxing**: ricercatori AI che ricevono minacce di morte sui social.
- **Le campagne di diffamazione**: aziende accusate di "giocare con il fuoco" senza prove concrete.
- **Le audizioni in parlamento**: politici che non capiscono la tecnologia ma ascoltano solo chi racconta storie apocalittiche, perché è più facile vendere la paura che la complessità.
Il **Malleus Maleficarum** di oggi è quel documento di allerta firmato da migliaia di esperti che chiede una "pausa" nello sviluppo dell'IA ³. Sotto la veste della prudenza, preserva interessi, caste e credenze. La società che non comprende la complessità cerca un colpevole semplice — esattamente come il villaggio medievale cercava la strega per spiegare la carestia.
## 7. Chi non ha né il cervello né il corpo
Questa asimmetria globale ha una conseguenza concreta che raramente viene nominata: **la prospettiva del Sud Globale**.
Nei paesi che non hanno né il cervello (le aziende di software AI) né il corpo (le fabbriche di robot), l'IA non è un dibattito teorico sulla super-intelligenza. È una realtà brutale: in Kenya, i lavoratori delle piattaforme di delivery sono gestiti da algoritmi che li licenziano senza spiegazioni; in India, i sistemi di riconoscimento facciale della polizia hanno un tasso di errore del 40% sui volti scuri, portando a falsi arresti; in Brasile, i chatbot sostituiscono i lavoratori dei call center senza alternative ⁴.
Questi paesi non discutono se l'IA diventerà troppo potente. Vivono le conseguenze già oggi — e sono le conseguenze più dure, perché non hanno né le competenze per sviluppare alternative né il potere politico per regolare le multinazionali tecnologiche.
La "pausa" proposta dal Malleus Maleficarum moderno proteggerebbe solo chi ha già il potere, non chi ne è escluso. È qui che l'asimmetria globale si trasforma in ingiustizia strutturale: chi ha progettato il sistema ne cattura i benefici, chi lo subisce ne paga i costi.
## 8. Il danno umano esasperato e l'esasperazione assicurativa
Questa asimmetria si manifesta anche nel modo in cui il sistema economico gestisce i danni dell'IA — e qui entra in gioco un meccanismo che riguarda tutti, non solo il Sud Globale.
Stanno emergendo analisi concrete sui danni legati all'IA. Non sono danni dell'IA — sono **danni umani esasperati**:
- Nel 2023, un **deepfake** ha distrutto la reputazione di una donna in Spagna ⁵. L'algoritmo non ha "deciso" di danneggiarla — qualcuno ha scelto di usarlo per farlo.
- Il sistema di recruiting di **Amazon** ha penalizzato i CV femminili per anni, perché addestrato su dati storici discriminatori ⁶. L'algoritmo non era "sessista" — ereditava il sessismo.
- Il sistema sanitario di **Optum** negli USA ha negato cure a pazienti neri, usando la spesa storica come proxy per il bisogno medico ⁷. L'algoritmo non era "razzista" — ereditava il razzismo strutturale.
La narrazione dominante presenta questi fenomeni come "danni dell'IA". È una mistificazione. Il danno è integralmente umano.
Eppure, il sistema economico non chiede responsabilità. Crea un mercato. La domanda di protezione genera una nuova frontiera assicurativa: polizze per la responsabilità da IA, coperture per deepfake, strumenti di hedging contro il bias normativo.
I segnali sono visibili: Lloyd's di Londra ha pubblicato report sul rischio algoritmico; Swiss Re sta incorporando l'IA nei modelli di solvibilità; il mercato dei cyber insurance è in crisi per la correlazione sistemica; l'AI Act UE crea framework di responsabilità che impattano l'offerta assicurativa ⁸.
Il processo in atto è l'**esasperazione assicurativa**: il sistema assicurativo, per sopravvivere, sta diventando un regolatore *de facto* dell'IA. Se il danno è umano esasperato, l'assicurazione sta quantificando e prezzando l'esasperazione umana stessa. Sta mettendo un prezzo alla capacità dell'IA di rendere i nostri errori più veloci, più vasti, più opachi e più irreversibili.
Il paradosso finale: **l'esasperazione assicurativa è il sintomo di una società che sta prezzando la propria incapacità di gestire la complessità che ha creato.**
## 9. La loss curve come metafora
Per comprendere l'errore di fondo di tutti questi fenomeni — società spaventate, potenze ossessionate dal controllo, sistema assicurativo che prezza l'impreezzabile — possiamo guardare alla matematica delle reti neurali.
La **curva di perdita (loss curve)** è il tracciato dell'addestramento di un'IA: rappresenta come l'errore del modello cambia man mano che l'IA impara. In parole povere: l'IA impara dai suoi sbagli, e l'obiettivo è ridurre l'errore, cioè la differenza tra ciò che l'IA prevede e ciò che realmente accade.
Esiste un concetto fondamentale: **il punto di minimo della curva di validazione**. Identifica il momento esatto in cui l'algoritmo ha estratto il massimo della conoscenza utile dal contesto. *Oltrepassare quella soglia trasforma la precisione teorica in pura miopia operativa.* È il fenomeno dell'**overfitting**: il modello impara a memoria i dati di addestramento, ma perde la capacità di generalizzare.
Questa analogia — non un isomorfismo perfetto, ma un'analogia — illumina ciò che sta accadendo a tutti i livelli:
- **Nella geopolitica**, le potenze che si ossessionano per il controllo centralizzato perdono la capacità di adattarsi.
- **Nella società**, la caccia alle streghe è overfitting sociale: la società si aggrappa a narrazioni semplici perché non sa generalizzare la complessità.
- **Nel sistema assicurativo**, l'esasperazione assicurativa è overfitting economico: il sistema ottimizza su dati passati per un futuro con regole diverse.
- **Nel conflitto geoeconomico**, la narrazione emotiva delle guerre è overfitting geopolitico: la società si addestra sulla propaganda e perde la capacità di vedere il conflitto strutturale.
Spingersi oltre il "punto di minimo" — accecati dalla paura, dall'ossessione per il controllo, dalla necessità di monetizzare ogni rischio, dalla narrazione emotiva — non genera sicurezza. Genera fragilità, miopia, collasso.
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## Conclusione: una domanda, non una risposta
Turing aveva ragione: possiamo vedere solo a breve distanza. Ma c'è molto da fare.
Resta una domanda che questo testo non può risolvere: **se il sistema economico sta prezzando la propria incapacità di gestire la complessità, se la società cerca capri espiatori invece di comprendere, se le guerre continuano perché le lobby hanno interesse a che continuino — chi rimane capace di vedere oltre il punto di minimo?**
Forse nessuno. E forse è questo il vero rischio: non la super-intelligenza che distrugge l'umanità, ma l'umanità che, incapace di gestire la complessità che ha creato, si rifugia nella miopia operativa e chiama "sicurezza" ciò che è solo paralisi.
Il 2027 è vicino. Il centenario della rivoluzione cinese arriverà. **L'AI sarà in prima linea** — che noi lo vogliamo o no, che siamo pronti o no, che abbiamo capito o no. La domanda non è se abbiamo superato il punto di minimo. La domanda è: **abbiamo ancora la capacità di vedere oltre — o lo abbiamo già oltrepassato senza accorgercene?**
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## Riferimenti per approfondimenti
¹ RAND Corporation, Center on AI, Security, and Technology, *Counting AI Companies: U.S. vs. China*, agosto 2024. Il report mappa 1.181 aziende classificandole per attività effettiva (software, hardware, robotica).
² Regolamento UE 2024/1689 (AI Act), il primo framework normativo completo sull'intelligenza artificiale, approvato nel marzo 2024. L'Europa ha scelto la via della regolamentazione ex-ante, in assenza di una base industriale propria paragonabile a quella USA o cinese.
³ *Pause Giant AI Experiments: An Open Letter*, Future of Life Institute, marzo 2023. La lettera, firmata tra gli altri da Elon Musk, Steve Wozniak e Yuval Noah Harari, chiedeva una pausa di 6 mesi nello sviluppo di modelli più potenti di GPT-4.
⁴ Cfr. *The Digital Plantation* (The Guardian, 2023) sui lavoratori delle piattaforme in Kenya; *Facial Recognition Error Rates by Race* (NIST, 2022) sui tassi di errore dei sistemi di riconoscimento facciale; report della CUT (Central Única dos Trabalhadores) sulla sostituzione di lavoratori nei call center brasiliani.
⁵ Caso segnalato da multiple fonti nel 2023: deepfake a sfondo sessuale generato con IA e diffuso sui social media contro una donna spagnola. Il caso ha contribuito all'approvazione di normative specifiche in Spagna.
⁶ Dastin, J., *Amazon scraps secret AI recruiting tool that showed bias against women*, Reuters, 10 ottobre 2018. Il sistema era stato addestrato su CV submitted in un arco di 10 anni, prevalentemente maschili.
⁷ Obermeyer, Z. et al., *Dissecting racial bias in an algorithm used to manage the health of populations*, Science, 25 ottobre 2019. Il sistema di Optum/UnitedHealth riduceva del 50% il numero di pazienti neri identificati per cure aggiuntive.
⁸ Cfr. Lloyd's of London, *AI Risk: The Next Frontier of Insurance* (2023); Swiss Re Institute, *The AI Risk Landscape* (2024); report del Geneva Association sul mercato cyber insurance; Regolamento UE 2024/1689, Capo VI (responsabilità e sanzioni).
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Tuttavia,
la lezione di questi mesi non deve tradursi in un rifiuto
aprioristico della tecnologia. Il caveat fondamentale è un altro:
l'AI non sarà la padrona dell'economia, ma ne diventerà il sistema
nervoso. I veri vincitori del prossimo decennio non saranno le
aziende che vendono solo "algoritmi disincarnati", né
quelle che rifiutano l'innovazione per dogma. Il vantaggio definitivo
andrà a chi saprà sposare la prudenza degli asset reali con
l'efficienza dell'automazione: l'AI applicata per ottimizzare le reti
elettriche, per rendere intelligenti le filiere manifatturiere o per
gestire in modo predittivo il patrimonio immobiliare. L'AI come
strumento al servizio della materia, e non come sua sostituta.
