Corso di laurea in LM-77 Digital Trasformation e Innovation Management

TrasformAzioni è la newsletter periodica del Corso di Laurea in Digital Transformation e Innovation Management. Ogni uscita sceglie le notizie più significative dal mondo dell'economia, dei media e della tecnologia e le legge attraverso la lente della trasformazione digitale e dell'innovazione.

Non è una semplice rassegna stampa: gli articoli vengono selezionati, raggruppati per temi e commentati, e per ciascuno si spiega "perché ci interessa", collegando l'attualità a ciò che si studia nel Corso. Da qui il nome: trasformazione e azione.

Nata per gli studenti, ma utile a chiunque voglia capire dove sta andando il digitale, TrasformAzioni allena una mentalità evolutiva: la capacità di muoversi con lucidità in un mondo che cambia di continuo, senza esserne travolti.

L’AI tocca terra: consenso sociale, sovranità e sapere umano come nuovi colli di bottiglia

TrasformAzioni #14 – Settimana del 3 luglio 2026

Cari studenti e care studentesse,

per anni abbiamo raccontato la trasformazione digitale come una corsa che si gioca nei laboratori: chi ha il modello migliore, chi ha più potenza di calcolo, chi arriva prima alla frontiera. Gli articoli di questa settimana suggeriscono che la partita si sta spostando altrove. I veri colli di bottiglia dell’AI, oggi, sono il consenso delle comunità che devono ospitarne le infrastrutture, la capacità degli Stati (e dell’Europa) di garantirsi autonomia tecnologica, e quel patrimonio di conoscenza umana — etica, giudizio, sapere tacito — che le macchine faticano ad assorbire. Letti insieme, questi pezzi ci ricordano che la Digital Transformation non è mai solo una questione di tecnologia: è una questione di ecosistemi, istituzioni e persone.

1. Infrastrutture e consenso: il boom dei data center in cerca di legittimità

The Economist, 23 giugno 2026; Agenda Digitale, 11 maggio 2026

Il primo fronte è fisico. L’Economist racconta la rivolta che si sta diffondendo negli Stati Uniti contro i mega data center dell’AI, mentre su Agenda Digitale Giovanni Battista Dagnino mostra come per l’Europa il nodo delle infrastrutture sia diventato il cuore della sovranità digitale.

• Numeri fuori scala: il data center “Prometheus” di Meta in Ohio assorbirà da solo un gigawatt di potenza (quanto un milione di case); i grandi hyperscaler investiranno fino a 750 miliardi di dollari, dentro un flusso globale stimato di 3.000 miliardi verso i data center AI tra il 2026 e il 2030.
• La reazione sociale è già misurabile: solo nel primo trimestre 2026 sono stati cancellati per opposizione locale almeno 20 progetti per 42 miliardi di dollari; secondo Pew, gli americani preferirebbero vivere accanto a una centrale nucleare piuttosto che a un data center — e l’ostilità non dipende dalla vicinanza, segno che è diventata una questione politica nazionale.
• Il paradosso è che il compute già scarseggia: Anthropic ha dovuto razionare l’uso dei modelli e Microsoft ha rincarato il suo assistente di coding, mentre il segretario all’Energia americano definisce i data center una priorità strategica per “restare avanti alla Cina”.
• Sul versante europeo, Dagnino ridefinisce la sovranità digitale non come autarchia ma come “capacità di scelta”: il caso Mistral AI (valutazione a 11,7 miliardi di euro con ASML al 11%, un data center proprietario vicino Parigi con 13.800 GPU Nvidia) mostra che l’Europa può giocare la partita, ma solo se affronta i suoi deficit strutturali su talenti, semiconduttori, cloud e capitale di rischio — non solo con le regole.

Perché ci interessa: gli ecosistemi digitali hanno una base materiale: energia, terreni, reti, capitali. Quando la tecnologia “tocca terra”, entrano in gioco stakeholder che i business plan spesso ignorano come comunità locali, regolatori, opinione pubblica. Per chi si occupa di trasformazione digitale, la licenza sociale a operare sta diventando un asset strategico quanto le GPU.

2. La rincorsa cinese e il doppio volto della tecnologia

The Economist, 21 giugno 2026; Agenda Digitale, 19 giugno 2026

Il secondo fronte è geopolitico. Mentre la Cina torna a ridurre il divario con gli Stati Uniti, ancora Dagnino su Agenda Digitale ci ricorda che la posta in gioco non è solo chi guida la corsa, ma che cosa questa tecnologia può diventare nelle mani sbagliate.

• Il 13 giugno il laboratorio pechinese Zhipu ha rilasciato GLM 5.2: il più capace modello cinese di sempre, a meno di un decimo del prezzo del migliore modello americano e con i pesi pubblici. La Cina compete ormai su tre dimensioni insieme: capacità, costo e apertura.
• Il divario reale resta però controverso: sui benchmark pubblici i modelli cinesi appaiono a 4-6 mesi dalla frontiera americana, ma sui test privati il distacco quasi raddoppia — i laboratori cinesi, forse inconsapevolmente, “studiano per il test”. Il segnale interessante è che il gap non si sta allargando come molti prevedevano.
• A rendere il quadro più instabile, la decisione americana di vietare l’accesso al modello di frontiera di Anthropic ai non americani (ieri il governo Americano ha fatto un passo indietro che ha permesso ad Anthropic di rendere nuovamente disponibile il suo modello più performante): per la prima volta l’accesso all’AI di punta dipende dal placet di un singolo governo — un argomento potente a favore dei modelli aperti cinesi.
• Dagnino inquadra tutto questo nella categoria del dual-use: la stessa AI che accelera diagnosi e ricerca alimenta disinformazione, sorveglianza e bio-rischi. Rispetto al nucleare, però, l’AI è accessibile a costi modesti, riorientabile a compiti diversi e opaca nei suoi processi decisionali: la governance del doppio uso è una condizione permanente, non un problema risolvibile una volta per tutte.

Perché ci interessa: la geopolitica tech è ormai una variabile di business: la scelta di un modello AI — americano o cinese, chiuso o aperto — è anche una scelta di esposizione politica e regolatoria. E il tema dual-use ci ricorda che la governance dell’AI non è un vincolo burocratico, ma parte integrante del design di qualsiasi strategia digitale responsabile.

3. Il capitale umano dentro le macchine: filosofi nei lab e sapere tacito

The Economist, 24 giugno 2026; The Economist, 25 giugno 2026

Il terzo fronte è il più sorprendente: proprio mentre l’AI avanza, cresce il valore di ciò che di più umano c’è nelle organizzazioni — il giudizio etico e la conoscenza che non sappiamo spiegare.

• I grandi laboratori AI stanno assumendo filosofi a ritmi tali che Luciano Floridi parla di “emorragia” dai dipartimenti universitari; negli Stati Uniti i laureati in filosofia risultano oggi meno disoccupati di quelli in informatica (5,1% contro 7%).
• Non è una moda: il metodo socratico viene usato per addestrare modelli meno compiacenti, la “ignoranza socratica” per limitarne l’eccesso di sicurezza, e le “costituzioni” dei modelli — come quella di 78 pagine di Anthropic, soprannominata il “soul doc” — attingono da Kant e dalla Dichiarazione universale dei diritti umani.
• La rubrica Bartleby affronta il problema speculare: come insegnare all’AI il modo in cui le persone lavorano davvero. Il sapere tacito — “possiamo sapere più di quanto sappiamo dire”, nella celebre formula di Michael Polanyi — resiste alla codifica: i muratori intervistati da una startup di robotica non sapevano spiegare i propri gesti, che sono emersi solo da ore di video.
• La via d’uscita — monitorare i lavoratori in dettaglio sempre più fine — apre questioni spinose: i dipendenti di Meta hanno protestato contro il tracciamento di tastiera e mouse per addestrare l’AI, e una ricerca del MIT mostra che i lavoratori, consapevoli del valore del proprio know-how, sono pronti a trattenerlo. Di chi è la conoscenza non codificata? Quanta sorveglianza è accettabile?

Perché ci interessa: il capitale umano non è l’anello debole della trasformazione digitale: ne è la materia prima. Le competenze umanistiche entrano nel cuore tecnico dell’AI, e il sapere tacito diventa terreno di negoziazione tra imprese e lavoratori. Per i futuri manager della trasformazione digitale, saper gestire questa negoziazione — con incentivi, fiducia e regole — varrà quanto saper scegliere la tecnologia.

Il filo rosso

Le tre aree di questa settimana raccontano la stessa storia da angolazioni diverse: l’AI è uscita dalla fase in cui bastava essere tecnicamente superiori. Ora deve conquistare il consenso dei territori che ne ospitano le infrastrutture, muoversi in una competizione geopolitica dove apertura e controllo sono armi strategiche, e imparare dagli esseri umani ciò che gli esseri umani stessi faticano a spiegare. In ognuno di questi passaggi, il fattore limitante non è il codice: sono le istituzioni, le comunità e le persone. È esattamente il terreno su cui si gioca il vostro mestiere di manager della trasformazione digitale.

Buon fine settimana,

Antonio