Questo è evidente guardando al ruolo dell’IA nel mondo della ricerca. Un esempio è quello dell’Istituto Italiano di Tecnologia (IIT), centro di ricerca scientifica finanziato dallo Stato con l’obiettivo di promuovere l’eccellenza nella ricerca di base e applicata e contribuire allo sviluppo del sistema economico nazionale. Le sue attività sono fortemente multidisciplinari e si articolano in quattro principali aree: robotica, nanomateriali, scienze computazionali e life tech. Oggi l’intelligenza artificiale viene utilizzata trasversalmente in tutti questi ambiti per accelerare la ricerca.
Un altro ambito in cui è interessante valutare il ruolo dell’IA è il Terzo Settore, dove le organizzazioni sociali operano ogni giorno in contesti complessi: povertà educativa, fragilità sanitarie, marginalizzazione, invecchiamento della popolazione, inclusione lavorativa e sostenibilità ambientale. Sono ambiti nei quali le decisioni richiedono ascolto, prossimità, capacità di interpretare i bisogni e fiducia. Proprio qui l’intelligenza artificiale può rivelarsi utile, a condizione che venga introdotta con attenzione nei processi organizzativi e rimanga al servizio delle persone.
Questo articolo vuole evidenziare i nessi tra questi mondi, mostrando come determinate tecnologie sviluppate grazie al lavoro di ricerca siano già applicate negli ambiti sociali sopra descritti. Attraverso alcuni esempi di robotica assistiva e di strumenti organizzativi sviluppati dall’IIT, si andranno a comprendere meglio come si possa guidarne l’utilizzo all’interno delle organizzazioni della società civile (OSC) attraverso un approccio attento e responsabile. Vediamo come.
Un uso responsabile richiede studio e conoscenza
L’intelligenza artificiale comprende un insieme di metodi computazionali capaci di riconoscere schemi nei dati, generare testi o immagini, classificare informazioni, formulare previsioni e suggerire soluzioni. La novità degli ultimi anni sta soprattutto nella scala: più dati, maggiore potenza di calcolo e modelli più complessi hanno prodotto un evidente salto in avanti. Questo è avvenuto in particolare nei sistemi generativi, capaci di scrivere, sintetizzare, tradurre e rispondere a domande formulate attraverso istruzioni in linguaggio naturale.
Oggi la questione decisiva non riguarda soltanto ciò che questi sistemi sono in grado di fare, ma anche ciò che ancora non comprendiamo pienamente del loro funzionamento. Nella scienza e nell’ingegneria siamo abituati a costruire strumenti il cui comportamento può essere previsto entro margini ragionevoli. Con i modelli di IA più recenti questa prevedibilità è più difficile da ottenere: il risultato può essere efficace, ma il percorso che ha portato a quel risultato non è sempre trasparente. È uno dei motivi per cui molte persone guardano a questa tecnologia con diffidenza. Si tratta di una reazione comprensibile di fronte a qualcosa che funziona ancor prima di essere compreso fino in fondo.
Per questo il primo passo è studiare l’intelligenza artificiale nelle sue diverse declinazioni. Studiare non significa bloccare l’innovazione, ma renderla più solida. E l’approccio europeo, che distingue tra ricerca, applicazioni e diversi livelli di rischio, non ostacola la conoscenza ma sceglie di muoversi con maggiore responsabilità quando una tecnologia entra nel mercato, nei servizi, nelle decisioni pubbliche e nella vita quotidiana.
Nel Terzo Settore questo principio è particolarmente rilevante. Un’organizzazione può utilizzare l’IA per organizzare documenti, sintetizzare materiali, analizzare i bisogni emergenti, migliorare la comunicazione, tradurre contenuti e indirizzare risorse scarse. Possono sembrare utilizzi semplici, ma sono in grado di liberare tempo prezioso che operatori, educatori, assistenti sociali e volontari possono dedicare alle relazioni e alla cura. Quel che appare chiaro è che l’intelligenza artificiale non deve sostituire il lavoro sociale. Può invece alleggerire le componenti più ripetitive, permettendo alle persone di concentrarsi su ciò che richiede davvero il giudizio umano. Un esempio? Molte organizzazioni gestiscono grandi quantità di informazioni che restano disperse in archivi separati e non riescono a trasformarsi in conoscenza condivisa. Un sistema di IA può contribuire a collegare questi materiali, far emergere schemi e bisogni ricorrenti e rendere più accessibile la memoria dell’organizzazione. Favorendone nel concreto l’azione sociale.
Organizzazioni della società civile, robotica e IA: esempi dall’Italia
Ma questo non è l’unico modo in cui l’intelligenza artificiale può sostenere il lavoro e le missioni delle organizzazioni della società civile. In Italia, per esempio, una sfida sempre più urgente in cui l’IA può fornire un contributo importante è l’invecchiamento della popolazione.
La carenza di personale sanitario e assistenziale è già oggi una realtà in molte aree del Paese, dove trovare infermieri, operatori sanitari o caregiver è sempre più difficile. In questo scenario l’IA può contribuire a rendere la cura di lungo periodo più accessibile attraverso sistemi di monitoraggio a distanza capaci di segnalare tempestivamente situazioni di rischio, tramite assistenti che aiutano le persone anziane a gestire terapie e appuntamenti oppure sviluppando strumenti diagnostici che accelerano gli screening e permettono al personale di concentrarsi sui casi più complessi.
Anche la robotica assistiva, su cui l’IIT lavora da anni, può offrire un sostegno concreto nella vita quotidiana delle persone con un’autonomia ridotta, senza sostituire quella relazione umana che resta centrale nei percorsi di cura.
Lo dimostra l’esperienza del laboratorio Rehab Technologies, nato dalla collaborazione tra IIT e INAIL, l’Istituto Nazionale per l’Assicurazione contro gli Infortuni sul Lavoro. Qui vengono sviluppati dispositivi robotici avanzati insieme ai pazienti, che vengono coinvolti fin dalle prime fasi della progettazione. Tra questi c’è Hannes, una mano protesica robotica che permette alle persone con amputazione dell’arto superiore di recuperare circa il 90% delle funzionalità di una mano naturale. È controllata attraverso segnali mioelettrici: algoritmi di intelligenza artificiale interpretano i segnali provenienti dai muscoli residui e un apposito meccanismo consente alla protesi di adattare la presa alla forma degli oggetti, rendendo il gesto fluido e naturale. Un altro esempio interessante è Twin, un esoscheletro robotico per gli arti inferiori che consente alle persone con lesioni del midollo spinale o altri deficit motori di tornare in posizione eretta e camminare, attraverso modalità di funzionamento che si adattano al grado di autonomia motoria residua della persona.
Cosa tenere sempre a mente
L’intelligenza artificiale può ampliare l’accesso a competenze che fino a poco tempo fa erano concentrate in poche grandi organizzazioni: analisi dei dati, produzione di contenuti multilingue, supporto alla progettazione. Come detto, per una piccola associazione questo può fare una differenza concreta.
In questo scenario, la qualità dei dati assume un ruolo fondamentale. Le organizzazioni sociali lavorano spesso con informazioni sensibili relative a persone vulnerabili. Non basta quindi chiedersi se uno strumento “funziona”: bisogna capire quali dati utilizza, chi li controlla e quali rischi di errore o discriminazione comporta. Un algoritmo addestrato su dati distorti può produrre decisioni distorte. Un sistema opaco può rendere difficile contestarne i risultati.
Da qui emerge un ruolo specifico per il Terzo Settore: superare la posizione di semplice utilizzatore della tecnologia per diventare un soggetto attivo nell’interpretazione e nella costruzione dell’innovazione. La conoscenza ravvicinata delle comunità può aiutare ricercatori e istituzioni a progettare sistemi di IA capaci di produrre benefici reali, anticipando allo stesso tempo i possibili effetti negativi.
Come ricercatori, non possiamo progettare tecnologie socialmente utili restando chiusi nei laboratori: dobbiamo costruirle insieme a chi conosce i problemi reali.
L’intelligenza artificiale rappresenta anche un cambiamento organizzativo: introdurla significa ripensare competenze, ruoli e processi decisionali. Una domanda utile potrebbe essere: questa applicazione ci aiuta a essere più vicini alle persone, più trasparenti, più efficaci? Se la risposta non è chiara, è meglio procedere con cautela.
Infine, chi fa ricerca non dovrebbe dimenticare l’impatto materiale dell’IA. L’addestramento e l’utilizzo dei grandi modelli richiedono quantità significative di energia e infrastrutture: la sostenibilità non può essere considerata una questione separata dall’innovazione digitale.
Se l’intelligenza artificiale deve contribuire alla transizione ecologica, deve diventare essa stessa più efficiente, meno energivora e più proporzionata agli obiettivi per cui viene utilizzata. Non serve sempre il modello più grande. Spesso serve il modello giusto: ben costruito, verificabile e adeguato al contesto. Anche questa è una forma di responsabilità.
L’Italia, così come l’Europa, ha una responsabilità importante: non limitarsi a inseguire modelli sviluppati altrove, ma contribuire a costruire un’intelligenza artificiale che incorpori i propri valori sociali, democratici e scientifici.
Il Terzo Settore protagonista del cambiamento
Per il Terzo Settore questa è una sfida, ma anche un’opportunità. Significa entrare nel dibattito non come spettatori, ma come protagonisti. Significa portare nei luoghi dell’innovazione domande che spesso vengono trascurate: chi beneficia di questa tecnologia? Chi rischia di esserne escluso? Quali relazioni vengono trasformate? Quali diritti devono essere tutelati? Quale idea di società stiamo incorporando nei nostri sistemi digitali?
È questa, in definitiva, la lezione che possiamo trarre dagli esempi descritti: robotica e intelligenza artificiale esprimono il loro valore più autentico non come innovazioni isolate, ma quando vengono sviluppate insieme alle organizzazioni della società civile, al servizio delle persone e delle comunità che esse rappresentano.
L’intelligenza artificiale può aiutarci a vedere connessioni che le persone non riescono a cogliere a occhio nudo. Può accelerare la ricerca, migliorare i servizi e sostenere decisioni più informate. Ma il cambiamento sociale non nasce dall’automazione. Nasce dalla capacità umana di utilizzare meglio la conoscenza, assumersi responsabilità e orientare la tecnologia verso obiettivi condivisi.
La sfida, dunque, non è diventare più simili alle macchine. È costruire macchine che ci aiutino a prenderci cura meglio del mondo e delle persone.
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L'Autore
Giorgio Metta è ingegnere e ricercatore internazionale, nonché Direttore scientifico dell’IIT. Ha studiato all’Università di Genova e al MIT ed è tra i maggiori esperti di robotica cognitiva e sistemi di intelligenza artificiale. Ha coordinato lo sviluppo di iCub, uno dei robot umanoidi più avanzati d’Europa, ed è una figura di riferimento nel dialogo tra intelligenza artificiale, robotica e società.
Note legali
Questa risorsa è stata realizzata nell'ambito del progetto AI for Social Change all'interno del Digital Activism Program di TechSoup, con il supporto di Google.org.
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