Tra gennaio e febbraio 2026 ho coordinato tre AI Integration Labs per l'iniziativa AI for Social Change. Questo progetto, sostenuto da Google.org e gestito da TechSoup e dai partner del Digital Activism Program, mira a fornire competenze pratiche e responsabili sull'IA a 10.000 professionisti della società civile in 10 paesi tra Europa e Africa.

Ogni workshop ha esaminato la stessa questione di fondo da una prospettiva diversa: in che modo l'intelligenza artificiale sta ridisegnando il contesto operativo in cui operano le organizzazioni della società civile?

  • Workshop 1: IA e integrità dell'informazione

  • Workshop 2: IA e comunicazione efficace

  • Workshop 3: IA, sicurezza digitale e protezione dei dati

Ai tre incontri hanno partecipato circa 38 rappresentanti di organizzazioni della società civile provenienti, tra gli altri paesi, da Polonia, Spagna, Italia, Regno Unito, Nigeria, Ghana, Sudafrica, Kenya, Slovacchia e Lituania, affiancati da esperti settoriali per ciascun ambito.

L'obiettivo dei workshop non era insegnare l'uso dell'IA, ma mappare i cambiamenti già in atto.

Prima delle sessioni, il team di TechSoup aveva condotto un'estesa ricerca sul campo, culminata in 10 rapporti di mappatura nazionali, casi di studio basati su testimonianze chiave e un sondaggio online globale. Ho sintetizzato questa ricerca in una serie di trasformazioni: affermazioni specifiche, basate su evidenze, che descrivono come l'IA abbia trasformato il contesto. Le ho poi presentate secondo lo schema "Prima → Oggi → Implicazione strategica".

A quel punto abbiamo chiesto ai partecipanti: questo scenario rispecchia la vostra realtà? Ci è sfuggito qualcosa?

I risultati emersi sono sorprendenti. Non ci troviamo di fronte a tre problemi distinti, ma a tre manifestazioni di un'unica trasformazione sistemica. Le minacce all'integrità dell'informazione sfruttano gli stessi canali di comunicazione da cui dipendono le organizzazioni, ed entrambe le dinamiche sfruttano le vulnerabilità di sicurezza che la società civile fatica a colmare.

Ecco i 17 cambiamenti che abbiamo rilevato.

I. L'evoluzione dell'integrità dell'informazione: 4 cambiamenti

Il contesto dell'integrità dell'informazione non è semplicemente peggiorato: ha cambiato radicalmente fisionomia. L'IA non ha inventato la distorsione dell'informazione (che è vecchia quanto la politica), ma ha eliminato ogni ostacolo o frizione che un tempo ne rallentava la diffusione.

1. L’Evoluzione della Scala: fabbriche di troll → contenuti infiniti

Prima: disinformare era costoso e lento. Le fabbriche di troll richiedevano lavoro umano, competenze linguistiche e coordinamento.

Oggi: l'IA genera contenuti unici e infiniti quasi a costo zero. I malintenzionati possono testare più campagne su diversi target contemporaneamente.

Considerazione chiave: le organizzazioni della società civile sono diventate bersagli diretti. Quando lanciare una campagna diffamatoria non costa nulla, qualsiasi realtà che contrasti il potere diventa un potenziale obiettivo. In Germania, lo stesso termine "società civile" è stato ormai trasformato in una "figura nemica".

2. Il Cambio di Qualità: falsi evidenti → realtà sintetica

Prima: potevamo scovare refusi e fotomontaggi maldestri. La disinformazione tradiva una sua tipica dozzinalità.

Oggi: i deepfake audio e video sono pressoché indistinguibili dalla realtà. I testi generati dall'IA non lasciano "impronte digitali" grammaticali.

Considerazione chiave: il divario di verifica si sta ampliando. Chi manipola l'informazione ha oggi strumenti migliori rispetto a un normale operatore della società civile. E, cosa forse ancora più pericolosa, l'esistenza stessa dei deepfake instilla il dubbio su qualsiasi informazione, anche quella autentica e autorevole. I ricercatori lo chiamano il "Liar's Dividend" (il dividendo del bugiardo): non serve falsificare un fatto se puoi spingere le persone a dubitare di tutto.

3. Il Cambio di Portata: lingue principali → iper-localizzazione

Prima: la disinformazione circolava soprattutto in inglese, francese o nelle altre grandi lingue veicolari, limitando il proprio raggio d'azione.

Oggi: l'IA traduce istantaneamente l'incitamento all'odio nei dialetti locali. I contenuti ostili si spostano sui canali "dark social", come i gruppi WhatsApp e i canali Telegram, dove gli strumenti di moderazione non arrivano.

Considerazione chiave: la minaccia si è spostata nelle reti chiuse. Le campagne di disinformazione vengono ormai orchestrate su scala globale, ma con contenuti iperlocalizzati: vengono appaltate in una parte del mondo, ma colpiscono microcomunità dall'altra parte del pianeta.

4. Il Cambio di Difesa: verifica manuale → scudi IA

Prima: i fact-checker analizzavano e smentivano le notizie false una a una, manualmente.

Oggi: l'ondata è troppo travolgente per le sole capacità umane. Il volume di contenuti generati dall'IA supera la capacità di revisione di qualsiasi team.

Considerazione chiave: l'IA deve trasformarsi in uno scudo, non rimanere solo una minaccia. Il debunking manuale sta portando gli operatori allo sfinimento. Le organizzazioni hanno bisogno di strumenti di rilevamento precoce automatizzati: non per sostituire il giudizio umano, ma per tutelarne le energie e la capacità analitica.

II. L'Evoluzione della Comunicazione: 6 cambiamenti

Se il fronte della corruzione dell'informazione si concentra sulle minacce, quello della comunicazione riguarda le opportunità, pur nascondendo diverse insidie. L'IA non ha semplicemente velocizzato la comunicazione delle organizzazioni, ne ha ridefinito il significato stesso.

5. Il Cambio nella Produzione: creazione di contenuti → cura dell'autenticità

Prima: la creazione dei contenuti era il vero collo di bottiglia. Le organizzazioni investivano molte risorse per produrre materiali dall'aspetto professionale.

Oggi: l'IA genera contenuti all'istante. Quando chiunque può produrre materiale impeccabile, ciò che è generico diventa invisbile. Il valore dei testi standardizzati è crollato a zero.

Considerazione chiave: quando tutti possono generare testo, solo l'autenticità fa la differenza. Le organizzazioni devono smettere di rincorrere un aspetto "professionale" e concentrarsi sul dimostrare di essere "reali".

6. Il Cambio di Portata: trasmissione di massa → narrowcasting

Prima: le organizzazioni comunicavano nelle lingue principali per raggiungere donatori e pubblico internazionale, tralasciando spesso le comunità locali beneficiarie dei progetti.

Oggi: l'IA permette traduzioni istantanee e a costo zero in dialetti locali e formati audio. Messaggi vocali e contenuti in lingua locale sono ormai alla portata di tutti.

Considerazione chiave: un'inclusione radicale è finalmente possibile. Le OSC possono dialogare con le comunità rurali nella loro lingua tramite WhatsApp. Questo processo richiede però una supervisione umana: se lasciata a se stessa, la traduzione automatica rischia di cancellare le sfumature culturali.

7. Il Cambiamento nella Raccolta Fondi: comunicazione di massa → iper-personalizzazione

Prima: la raccolta fondi si basava su appelli generici inviati a lunghe mailing list. La personalizzazione era riservata solo ai grandi donatori.

Oggi: l'IA consente una iper-personalizzazione su vasta scala. Ogni donatore può ricevere una lettera di ringraziamento, un report sull'impatto o un appello su misura.

Considerazione chiave: il paradosso della fiducia. Lo strumento che rende possibile la personalizzazione rischia di minare la fiducia che doveva costruire. I donatori percepiscono quando un testo suona artefatto. Gli enti finanziatori, ad esempio, considerano ormai le domande di finanziamento scritte con l'IA come un motivo di esclusione immediata.

8. Il Cambiamento Etico: catturare la realtà → generare la realtà

Prima: la foto di un beneficiario era la prova dell'impatto del progetto. Ottenere immagini autentiche richiedeva visite sul campo, procedure di autorizzazione e fotografi professionisti.

Oggi: l'IA può generare immagini sintetiche di sofferenze, risultati e intere comunità. Il confine tra documentazione e contraffazione si fa sempre più labile.

Considerazione chiave: La tutela della reputazione oggi si fonda sui protocolli etici. Una sola immagine falsa smascherata può distruggere anni di credibilità. La domanda che ogni OSC dovrebbe porsi è: "mi sentirei a mio agio a spiegare come è stata creata questa immagine ai miei donatori, ai beneficiari e alla stampa?"

9. Il Cambiamento nelle Procedure di Verifica: scrittura della bozza → controllo della bozza

Prima: il controllo qualità significava far revisionare il proprio lavoro a un collega. L'ostacolo principale era scrivere la prima bozza.

Oggi: l'IA genera prime bozze all'istante, ma queste richiedono una verifica meticolosa. Il collo di bottiglia si è spostato dalla creazione al controllo qualità.

Considerazione chiave: la velocità senza verifica è pericolosa. Le organizzazioni hanno bisogno di nuovi flussi di lavoro che affianchino alla generazione automatica un controllo di qualità umano, non solo per l'accuratezza dei fatti, ma per garantirne l'identità, il tono e la coerenza con i propri valori.

10. Il Cambiamento nei Flussi di Lavoro: canali isolati → sistemi di contenuti integrati

Prima: la comunicazione avveniva per compartimenti stagni. Il social media manager gestiva un canale, il team di progetto redigeva i rapporti. Ognuno operava in modo indipendente, con doppio dispendio di energie.

Oggi: l'IA permette di creare ecosistemi di contenuti integrati, in cui un unico materiale viene adattato automaticamente a molteplici canali, tipi di pubblico e formati.

Considerazione chiave: "scrivi una volta, adatta ovunque". La richiesta non è semplicemente quella di produrre contenuti più velocemente, ma di strutturare sistemi di comunicazione più intelligenti. Questo richiede però un cambio di mentalità: iniziare a pensare ai contenuti come blocchi modulari e non come produzioni isolate.

III. L'evoluzione della Sicurezza: 7 cambiamenti

Questo è stato il laboratorio dall'impatto emotivo più forte. Se la sessione sull'integrità dell'informazione è stata urgente ma analitica, e quella sulla comunicazione ottimista, la sessione sulla sicurezza ha toccato corde profondamente personali. I partecipanti vivono queste minacce quotidianamente. Nei confronti nati a margine del laboratorio è emerso con chiarezza il prezzo fisico ed emotivo di questa condizione: blackout digitali, sorveglianza costante e uno stress che si manifesta direttamente sul corpo.

A differenza dei primi due workshop, dove l'interesse si era focalizzato solo su alcune trasformazioni, in questo caso i sette cambiamenti sono stati giudicati tutti ugualmente cruciali. La sicurezza digitale non sta attraversando una crisi isolata, ma un insieme di emergenze simultanee e connesse, dove ogni questione richiede un'attenzione immediata.

11. Il Cambiamento nella Superficie di Attacco: violare i sistemi → manipolare le persone

Prima: gli attacchi prendevano di mira i sistemi informatici, scardinando firewall o indovinando password.

Oggi: oggi l'obiettivo è l'essere umano. L'IA permette di generare su vasta scala email di phishing impeccabili e personalizzate, oltre a cloni vocali tramite deepfake.

Considerazione chiave: Le persone sono il nuovo firewall. La difesa principale non è più affidata ai software, ma al comportamento delle persone e ai protocolli di verifica. Come ha sintetizzato uno dei partecipanti: "abbiamo bisogno di più psicologi, non di più informatici".

12. Il Cambiamento di Dati: big data (risorsa) → dati tossici (vulnerabilità)

Prima: l'obiettivo primario erano i "big data". Raccogliere quante più informazioni possibili per dimostrare l'impatto dei progetti.

Oggi: il vero pericolo sono i "dati tossici". L'IA rende molto più semplice de-anonimizzare i dati o estrarre informazioni riservate dalle violazioni dei sistemi.

Considerazione chiave: la riduzione radicale dei dati raccolti è la difesa migliore. I dati più sicuri sono quelli che non si possiedono. Si tratta di un'esigenza di massima urgenza per le organizzazioni che lavorano con soggetti vulnerabili, come attivisti, rifugiati e comunità a rischio.

13. Il Cambiamento nell'Accessibilità: acquisto unico → penalizzazione economica

Prima: la sicurezza era un prodotto. Si acquistava la licenza di un antivirus una volta all'anno.

Oggi: la sicurezza è diventata un servizio a canone. Richiede continui aggiornamenti a pagamento, costi per la protezione dei dati sul cloud e spese di gestione esternalizzate.

Considerazione chiave: le piccole organizzazioni rischiano di rimanere tagliate fuori dalle tutele digitali per motivi economici. Le licenze di livello aziendale possono costare fino a otto volte rispetto ai prezzi standard. Le realtà più vulnerabili si ritrovano così con le difese più deboli, alimentando una pericolosa spirale di disuguaglianza.

14. Il Cambiamento nella Fiducia: digitale = progresso → carta = sicurezza

Prima: il passaggio dalla carta al digitale era l'emblema stesso del progresso.

Oggi: le minacce digitali vengono percepite come una forza ingovernabile. Alcune organizzazioni stanno abbandonando del tutto gli strumenti informatici.

Considerazione chiave: la paura sta spingendo le OSC a fare un passo indietro. In settori delicati come la tutela dei minori e il contrasto alla tratta di esseri umani, diverse realtà sono tornate a sistemi cartacei per pura sfiducia. La formazione deve saper ripristinare la fiducia, pena il fallimento dell'intera trasformazione digitale.

15. Il Vuoto nella Capacità di Risposta chiamare il tecnico → nessuno da chiamare

Prima: in caso di attacco informatico, si contattava l'assistenza tecnica o il volontario esperto di tecnologia.

Oggi: nessuno sa più a chi rivolgersi. Mancano piani di ripristino, contatti dedicati e procedure d'azione. I sistemi rimangono isolati per settimane.

Considerazione chiave: le organizzazioni hanno bisogno di un "kit di emergenza" prima che l'attacco avvenga: contatti per la gestione degli incidenti, protocolli di backup e procedure di ripristino. Prevenire è importante, ma farsi trovare pronti a gestire il problema è fondamentale.

16. Il Cambiamento nella Filiera: strumenti di proprietà → strumenti proprietari dei tuoi dati

Prima: i software giravano sul tuo computer. Eri tu a decidere dove risiedevano i tuoi dati.

Oggi: ogni strumento integrato può trasformarsi un potenziale punto di esposizione dei dati. Servizi cloud, plugin di IA e componenti aggiuntivi di terze parti accedono a dati sensibili.

Considerazione chiave: la sovranità dei dati è cruciale. Gli esperti di sicurezza informatica hanno dimostrato come sia possibile rintracciare documenti interni delle organizzazioni, completi di elenchi di partecipanti e luoghi degli eventi, all'interno dei risultati pubblici dei modelli di IA. Il personale aveva caricato materiali confidenziali negli strumenti di IA senza prima anonimizzarli.

17. Il Cambio di Convergenza: proteggere i dati → proteggere le persone

Prima: la sicurezza digitale e quella fisica erano ambiti distinti.

Oggi: il tracciamento della propria posizione, l'intercettazione di una comunicazione o un furto d'identità tramite deepfake possono mettere a repentaglio la vita del personale. Le falle digitali hanno conseguenze fisiche.

Considerazione chiave: per le organizzazioni che operano in contesti ostili, la sorveglianza basata sull'IA da parte di attori statali o non statali è una minaccia diretta all'incolumità delle persone. Questo è stato il cambiamento che ha ottenuto il maggior numero di voti durante il workshop, specchio di una realtà in cui, per molti partecipanti, la sicurezza digitale è letteralmente una questione di sopravvivenza personale.

I temi trasversali ai 17 cambiamenti

Dalla sintesi dei risultati dei tre laboratori sono emersi sei temi comuni in modo del tutto indipendente in ogni sessione, senza alcun input preventivo, superando le differenze tra paesi, argomenti ed esperti validatori.

L'anello debole è l'essere umano, non la tecnologia. Ogni workshop – che si parlasse di disinformazione, comunicazione o sicurezza – è arrivato alla stessa conclusione: l'alfabetizzazione all'IA è un cambio di mentalità, non una competenza tecnica.

L'etica è il punto di partenza, non un pensiero tardivo. Tutti e tre i laboratori hanno messo l'etica in cima alle priorità. Le OSC non adotteranno l'IA se questa minaccia la loro integrità. L'etica non è un modulo da aggiungere alla fine, è il fondamento su cui poggia tutto il resto.

Il divario sulle nozioni di base è concreto. I partecipanti non vogliono diventare ingegneri informatici, ma vogliono capire chi ha sviluppato questi strumenti, chi ne trae profitto, che fine fanno i loro dati e quali sono le conseguenze del loro utilizzo. Questa comprensione critica è il presupposto fondamentale per tutto il resto.

La penalizzazione economica è sistemica. Smentire le falsità costa più che crearle. La sicurezza di livello aziendale costa otto volte rispetto ai prezzi standard. Ogni strumento di IA prevede un abbonamento. Le piccole organizzazioni rischiano così di rimanere tagliate fuori sia dalle tutele sia dalle opportunità.

Non bastano i corsi: serve una comunità. Questo è stato forse il dato più coerente. In tutti e tre i workshop, in modo indipendente e spontaneo, i partecipanti hanno detto la stessa cosa: non dateci solo corsi di formazione da seguire da soli e con i nostri ritmi. Dateci uno spazio per capire come muoverci insieme, in tempo reale, con colleghi che comprendono la nostra realtà.

L'elefante nella stanza: l'ambiente. In ogni sessione si è parlato dei costi ambientali dell'IA. I partecipanti hanno ripetutamente espresso incertezza sul reale impatto e il sospetto che le aziende di IA non siano trasparenti. Per le OSC ambientaliste, questo crea un diretto conflitto etico nell'adozione di tali strumenti.

Le prossime tappe

Il team di TechSoup tradurrà ora questi risultati nella fase COSTRUIRE, creando moduli di formazione, infrastrutture per la comunità, contenuti educativi e un programma di formazione per formatori (Training-of-Trainers). Le raccomandazioni dettagliate sui piani formativi sono già al vaglio dei rispettivi team dedicati alla formazione e alla comunità.

Questi workshop hanno confermato un dato che riscontro continuamente nel mio lavoro sulla governance responsabile dell'IA: le organizzazioni più vicine alle comunità colpite dall'IA sono spesso quelle che hanno meno risorse per gestirla. E quando si dà loro lo spazio per progettare ciò di cui hanno realmente bisogno, non chiedono un altro corso. Chiedono di potersi confrontare tra loro.

I 17 cambiamenti descritti non sono previsioni, sono la descrizione di ciò che sta già accadendo. La domanda non è se l'intelligenza artificiale influenzerà la società civile. Lo farà. La vera domanda è se la società civile disporrà degli strumenti, delle competenze collettive e dei modelli di governance necessari per affrontare questo cambiamento secondo le proprie priorità e i propri valori.

Il tuo feedback è importante

Cosa ne pensi di questo testo? Dedica 30 secondi per condividere il tuo feedback e aiutarci a creare contenuti significativi per la società civile.

Note e Disclaimer

L'autrice ha utilizzato l'IA per creare questo contenuto. Tuttavia, l'intero articolo è stato ideato, revisionato e verificato dall'autrice e dal team di TechSoup.

Gli strumenti di IA si evolvono rapidamente e, sebbene facciamo il possibile per garantire l'accuratezza dei contenuti, alcuni elementi potrebbero non essere più aggiornati. Se noti informazioni superate, segnalacelo all'indirizzo contact@hive-mind.community

L'articolo "Laboratori di integrazione dell'IA: 17 svolte che stanno ridisegnando la società civile" riassume il lavoro svolto nell'ambito dei workshop "AI Integration Labs". Co-sviluppati da Ayşegül Güzel, i laboratori fanno parte del progetto AI for Social Change del Digital Activism Program di TechSoup, con il supporto di Google.org.

Informazioni sull'autrice

Ayşegül Güzel è Responsible AI Governance Architect, ossia un'esperta di progettazione di governance per un utilizzo responsabile dell'AI, e aiuta le organizzazioni a trasformare l'ansia da IA in sistemi affidabili e degni di fiducia. La sua carriera unisce ruoli di vertice nel settore sociale - tra cui la fondazione di Zumbara, la più grande rete di banche del tempo al mondo - a una solida esperienza tecnica maturata come auditor IA certificata ed ex data scientist. Accompagna le organizzazioni attraverso percorsi completi di trasformazione della governance dell'IA e conduce audit tecnici sull'intelligenza artificiale. Insegna presso ELISAVA e interviene a livello internazionale su approcci alla tecnologia incentrati sull'uomo. Per saperne di più: https://aysegulguzel.info oppure iscriviti alla sua newsletter AI of Your Choice su https://aysegulguzel.substack.com.