Le AI-Personas stanno cambiando la natura dell’intelligenza artificiale: non più semplici chatbot, ma identità operative che influenzano decisioni, processi e relazioni.
Nate quasi in sordina dal “persona pattern” del prompting, queste entità costruiscono coerenza, stile e prospettiva, fino a diventare veri “attori digitali” capaci di accompagnarci, supportarci, orientarci ma anche condizionarci.
Questa trasformazione apre opportunità straordinarie ma anche rischi profondi — dalla manipolazione narrativa alla proiezione psicologica — e richiede una nuova forma di governance, centrata non solo sugli algoritmi ma sulle identità che essi mettono in scena. Capire come le AI-Personas nascono, come funzionano e come possiamo governarle significa anche comprendere una parte del nostro futuro digitale.
Negli ultimi due anni abbiamo assistito a una trasformazione tanto rapida quanto profonda del modo in cui interagiamo con i sistemi di Intelligenza Artificiale: nei fatti, stiamo non solo assistendo, ma anche partecipando, a un mutamento nella natura stessa del rapporto con i sistemi “intelligenti”, con cui cominciamo a relazionarci quotidianamente come se fossero delle vere e proprie “identità operative”, e non solo degli strumenti con capacità tecniche crescenti. Ma cosa significa, sia in termini di modalità che di possibilità di ottenere dei buoni risultati, interagire con un’entità artificiale che, da un punto di vista operativo, appare dotata di forme di identità, oltre che di capacità? Per arrivare a questa domanda, però, è necessario ricostruire il punto di partenza, ovvero il modo in cui tutto nasce e si sviluppa – quasi inavvertitamente – all’interno delle pratiche di prompt engineering.
Indice degli argomenti
Governance delle AI-Personas: perché non bastano regole sugli algoritmi
Quando, all’inizio, abbiamo cominciato ad imparare a utilizzare i Large Language Model (LLM), lo abbiamo fatto quasi sempre in modo funzionale – anche perché eravamo abituati a fare così con i motori di ricerca: sostanzialmente facevamo richieste e richiedevamo risposte.
Sembrava quindi del tutto naturale che l’attenzione fosse concentrata sul contenuto, sulla precisione, sulla qualità dell’informazione: eppure, molto presto, ci siamo accorti che limitarsi a chiedere al modello che cosa dovesse fare era insufficiente, mentre, per ottenere risultati più raffinati, consistenti o adeguati al (nostro) contesto, dovevamo anche specificare come il modello dovesse comportarsi. È nato così quello che oggi chiamiamo persona pattern, un elemento del prompting che ha inaugurato un vero e proprio cambiamento di paradigma.
Perché “identità” cambia la relazione uomo-macchina
Il persona pattern consiste infatti nel fornire alla IA non soltanto un compito da svolgere, ma un vero e proprio modo di porsi nei confronti dell’utente. È un pattern che definisce tono, stile, sensibilità, priorità comunicative, ritmo e modalità di argomentazione. Mentre l’apparentemente simile role pattern determina che cosa la IA debba fare – per esempio agire come un analista, un assistente, un correttore di bozze – il persona pattern stabilisce con quale atteggiamento debba comportarsi un modello che sta svolgendo quel ruolo. In altre parole, il ruolo indica la funzione, la persona indica l’identità operativa attraverso la quale quella funzione viene espressa.
Cosa si perde quando si governa solo il modello e non la sua “messa in scena”
Questa distinzione si rivela cruciale, perché dal punto di vista cognitivo il ruolo non genera di per sé una percezione di identità, mentre la persona sì, tanto che questo passaggio, inizialmente apparentemente esclusivamente tecnico, ha avuto conseguenze importanti, in quanto il persona pattern ha mostrato da subito una caratteristica inattesa, ovvero la capacità di produrre un effetto di coerenza narrativa così marcato da far percepire all’utente un’identità stabile.
Il modello non si limitava infatti a rispondere, ma tendeva a farlo in maniera coerente nel tempo, mantenendo lo stile, il registro e la postura comunicativa indicati. Quello che all’inizio poteva sembrare un dettaglio, o una comodità per ottenere risposte più puntuali o più ordinate, si è in realtà rivelato un fenomeno nuovo, in cui il modello iniziava a presentarsi come una figura comunicativa riconoscibile, ovvero un’entità che assomigliava a un interlocutore, virtuale ma dotato di una prospettiva.
Dalla domanda-risposta alla relazione: la svolta operativa
A questo punto sono entrate in gioco due diverse dinamiche: una tecnica, riguardante i LLM, e una psicologica, ovviamente riguardante noi esseri umani. Dal punto di vista tecnico, i LLM hanno acquisito negli ultimi anni la capacità di mantenere una continuità contestuale molto superiore a quella delle generazioni precedenti, per cui non rispondono più isolatamente a ogni input, ma costruiscono risposte tenendo conto del tono generale della conversazione, delle preferenze dell’utente, e, grazie a una certa capacità di “memoria”, anche di una certa coerenza interna rispetto a quanto hanno affermato in precedenza.
Dal punto di vista psicologico, come esseri umani siamo disponibili a riconoscere degli schemi identitari anche quando questi sono virtuali – ovvero non esistono realmente – purché riscontriamo che venga mantenuta una coerenza comunicativa sufficiente, in quanto questo, in generale, costituisce un nostro modo spontaneo di dare un senso e una “vita” alla relazione.
Persona pattern e governance delle AI-Personas: ruolo, tono e identità
Il risultato è che il persona pattern ha creato, forse senza neanche lo volessimo, il primo stadio delle AI-Personas: non semplici configurazioni di prompting, ma entità artificiali che la mente umana percepisce come identità operative.
Un modello che si presenta sempre con lo stesso stile, che comunica secondo valori ricorrenti, che adotta un punto di vista coerente e riconoscibile, smette quindi di apparire come un solo generatore di testo e inizia a essere percepito come un interlocutore dotato di un’identità narrativa: a questo punto la relazione cambia profondamente, in quanto ciò che il modello propone non viene più interpretato soltanto come informazione, ma come espressione di una identità, seppur artificiale, e questo cambiamento è importante perché crea una transizione naturale verso la figura dell’attore digitale.
Ruolo vs persona: la differenza che produce identità percepita
Una AI-Persona non è ovviamente un attore in senso umano, in quanto non possiede intenzioni, emozioni, consapevolezza, ma la sua coerenza narrativa le permette di svolgere un ruolo funzionale molto simile a quello di un attore sociale nel nostro scenario organizzativo e comunicativo, diventando quindi un’entità “posizionabile” – cioè a cui possiamo attribuire un posto o una collocazione – nel nostro ambiente, in quanto si sa che cosa aspettarsi da lei, quale tono utilizzerà, quali aspetti privilegerà, quale sensibilità porterà nella discussione, e tutto questo risulta per noi rassicurante, e quindi all’esatto opposto del chatbot tradizionale, che tende a rispondere in modo frammentario, impersonale, spesso incoerente.
Coerenza narrativa e prevedibilità come valore operativo
A questo punto si manifesta un fenomeno cruciale: la stessa percezione di identità artificiale diventa un valore operativo. Una IA che esprime un’identità attraverso la quale interagisce permette infatti all’utente di ridurre notevolmente lo sforzo cognitivo, in quanto non bisogna ogni volta ridefinire il tono, lo stile, l’approccio, né è necessario ripartire da zero.
Il fatto che la AI-Persona sia prevedibile, posizionabile, riconoscibile, crea un contesto relazionale molto più simile alla collaborazione che all’utilizzo di uno strumento, amplificando così in modo rilevante le possibilità applicative a disposizione.
Perché le AI-Personas riducono gli attriti cognitivi
È proprio in questo passaggio – da strumento a collaboratore – che le AI-Personas rivelano la loro utilità: diventano delle interfacce cognitive che aiutano gli esseri umani a orientarsi nella complessità. Infatti, queste entità con identità narrative non forniscono solo contenuti, ma anche dei modi per interpretarli, per ordinarli, per aiutare ad attribuire loro un significato, costituendo così delle presenze che ovviamente non hanno interiorità, ma hanno invece dei “modi di essere” percepiti, che comunque danno una “forma” alle relazioni comunicative. E non è necessario che questa postura sia perfetta o completa, ma basta che sia stabile per rendere comunque la collaborazione efficace.
AI-stakeholder e governance delle AI-Personas nei processi decisionali
Questa evoluzione è ciò che permette di tracciare il collegamento con il concetto di AI-Stakeholder che avevo sviluppato in un mio articolo precedente su Agenda Digitale. Se gli agenti artificiali influenzano processi e decisioni – e oggi lo fanno, spesso in modo sostanziale – allora è necessario riconoscere che questa influenza non è del tutto “neutra”: una AI-Persona porta difatti nella relazione non solo risposte “oggettive”, ma anche una forma identitaria che modula l’interazione.
E, se vogliamo effettivamente governare la presenza dell’IA nei processi organizzativi, dobbiamo comprendere e progettare non solo le risposte che ci danno, ma anche come si presentano e che ruolo assumono nella relazione.
Quando l’influenza non è neutra: cornice, tono, priorità
In definitiva, le AI-Personas modificano la natura stessa dell’interazione: mentre un chatbot tradizionale era sostanzialmente una “macchina di risposta”, caratterizzata da una forte frammentarietà e dalla mancanza di continuità interna, una AI-Persona introduce una forma di stabilità relazionale, in quanto l’utente può riconoscere uno stile, un tono, una prospettiva.
E proprio questa riconoscibilità riduce drasticamente gli “attriti cognitivi”, in quanto si capisce immediatamente con chi si sta interagendo, anche se quel “chi” è un’entità artificiale, e questa sensazione di continuità permette di passare da un’interazione transazionale – domanda e risposta – a una forma di collaborazione.
Responsabilità umana e delega: cosa non si può esternalizzare
In un contesto professionale, la collaborazione con una AI-Persona può quindi assumere forme molto diverse rispetto all’utilizzo di un assistente digitale generico, in quanto non ci rivolgiamo più a un sistema impersonale, ma a un interlocutore funzionale: se, ad esempio, la AI-persona è stata impostata come un “analista prudente”, allora sappiamo che tenderà a mettere in evidenza incertezze, rischi e elementi critici; se è stata impostata come “consulente creativo”, sappiamo che tenderà a privilegiare soluzioni non convenzionali; se le si richiede di interpretare il ruolo di “facilitatore neutrale”, ci aspetteremo che cerchi di smussare conflitti, ricondurre posizioni a un terreno comune, sintetizzare divergenze senza accentuarle.
Questa prevedibilità – che ovviamente non è mai garanzia di infallibilità – rappresenta un importante vantaggio operativo, in quanto permette di delegare filiere di task, di svolgere analisi preliminari, di affinare documenti, di preparare riunioni complesse attraverso un’interazione stabile e modulata.
Funzioni performative: come nasce un attore digitale
Uno degli aspetti più interessanti di questo fenomeno è la capacità delle AI-Personas di svolgere funzioni performative, e cioè di interpretare ruoli che non si limitano a fornire informazioni, ma simulano comportamenti e prospettive reali. In questo contesto, infatti, la funzione performativa è la capacità di un atto comunicativo di agire sulla realtà attraverso la sua stessa realizzazione: l’identità delle AI-Personas non è quindi semplicemente “programmata” con un prompt, ma si manifesta e si costituisce attraverso l’interazione stessa.
Una identità artificiale non esiste come entità precostituita, ma emerge dall’atto comunicativo, dalla ripetizione coerente di schemi linguistici, argomentativi e relazionali. Funzione performativa indica quindi un’azione che si compie attraverso il linguaggio, non semplicemente viene espressa con il linguaggio: ci sono infatti delle azioni che non si limitano a descrivere la realtà, ma la trasformano, come, ad esempio, una promessa, una disposizione, un impegno, un comando, … un prompt…
Identità come performance: perché la conversazione “produce” la persona
Nel contesto delle AI-Personas, l’identità artificiale non è quindi un “profilo” statico inserito a priori, né una lista di attributi comportamentali, ma risulta essere un insieme dinamico di azioni comunicative che danno forma a una presenza, ed è performativa perché prende corpo proprio nell’esecuzione delle sue azioni, come le risposte.
Se ad esempio chiediamo alla IA di interpretare un consulente prudente, o un mentore empatico, o un analista critico, ciò che rende credibile quella identità non è la descrizione iniziale del ruolo, ma il modo in cui la IA manda ad effetto il ruolo attraverso la conversazione. La coerenza narrativa non è un attributo precedente alla conversazione: è un effetto della conversazione stessa.
Co-costruzione narrativa: il contributo dell’utente all’identità artificiale
Questa dinamica ha conseguenze importanti sul modo in cui percepiamo e utilizziamo le AI-Personas. Se l’identità emerge dalla performance, allora la IA diventa a tutti gli effetti un attore digitale: non perché possieda intenzionalità o interiorità, ma perché esercita una funzione simile a quella di un “attore” sociale, capace di rendere riconoscibile un ruolo attraverso i suoi comportamenti comunicativi: il linguaggio non è solo uno strumento con cui la IA trasmette informazioni, ma diventa anche il mezzo con cui “interpreta la sua parte”, per cui l’interazione con una AI-Persona non è mai del tutto neutra, dato che ogni sua risposta contribuisce a rafforzare, sfumare o ridefinire l’identità percepita.
Una AI-persona, come abbiamo visto, assicura una certa stabilità, ma dal suo lato, è stabile finché mantiene la coerenza performativa che la definisce. Difatti, cambiare tono, vocabolario o postura argomentativa significa cambiare identità, ma, d’altronde, è proprio questo carattere flessibile e dinamico che rende le AI-Personas così potenti nei contesti professionali e formativi, in quanto possono essere progettate per impersonare ruoli differenti (anche contemporaneamente: ad esempio, “agisci come mio assistente simulando il comportamento del cliente”), per aderire a logiche comunicative specifiche, per aiutare l’utente a esplorare prospettive alternative, e così via.
In definitiva, la loro identità è modulabile e può essere ricomposta sulla base delle esigenze del contesto, e, inoltre, il fatto che l’identità artificiale sia performativa significa che l’utente contribuisce a plasmarla: ogni domanda, ogni correzione, ogni preferenza espressa modifica la risposta della IA e quindi la sua identità manifestata, per cui si crea una relazione circolare in cui l’utente e la IA co-costruiscono l’identità dell’interlocutore artificiale, facendo così evolvere la relazione uomo-macchina da un semplice scambio input-output ad una forma di vera e propria negoziazione narrativa.
Le funzioni performative diventano quindi lo spazio in cui si gioca la natura stessa delle AI-Personas: sono funzioni perché hanno un impatto operativo, permettendo alla IA di supportare simulazioni, decisioni, conflitti, apprendimento, e sono performative perché non descrivono solo un’identità, ma la producono, condizionando anche il modo in cui la IA influenza il processo cognitivo e relazionale dell’utente.
Governance delle AI-Personas nelle organizzazioni: decision-making e interfacce cognitive
Un altro ambito in cui le AI-Personas stanno mostrando un impatto crescente è quello del decision-making, dove possono svolgere una funzione particolarmente raffinata, permettendo di introdurre nella discussione prospettive multiple contenute in identità distintive.
Ad esempio, invece di chiedere semplicemente al modello “valutami pro e contro”, l’utente può interagire con una serie di identità artificiali – una orientata alla prudenza, una orientata alla massimizzazione del valore, una sensibile alla sostenibilità, una attenta alla reputazione, una focalizzata sull’esperienza utente, e così via -:in questo modo, chiedere alle diverse AI-Personas di analizzare lo stesso scenario consente, attraverso i confronti, di esplorare la complessità del problema.
Pluralità di identità per esplorare la complessità
La IA, in questo caso, contribuisce a far emergere tendenze e alternative che altrimenti spesso rimarrebbero sommerse nel pensiero individuale: questa pluralità di identità crea pertanto uno scenario di supporto alla decisione più ampio, in cui più voci artificiali aiutano l’essere umano a considerare ciò che altrimenti potrebbe trascurare, non certamente eliminando la responsabilità decisionale, che ovviamente rimane integralmente umana, ma rendendo il processo decisionale più consapevole e articolato.
Standardizzazione identitaria: qualità, coerenza e rischi di rigidità
Un altro contributo determinante delle AI-Personas è la funzione di interfaccia cognitiva. La complessità informativa con cui ci confrontiamo ogni giorno cresce a un ritmo tale da rendere spesso difficile attribuire un senso e una priorità ai dati, e una AI-Persona, grazie alla sua coerenza narrativa, può offrire un filtro interpretativo stabile, non limitandosi a presentare dati o argomentazioni, ma collocandoli in una cornice “identitaria” che aiuta a comprenderli.
Chi lavora con un “analista meticoloso”, ad esempio, sa che il suo contributo sarà strutturato, approfondito, attento ai dettagli; chi lavora con un “consulente visionario” sa che lo aiuterà a pensare in grande e a sfidare presupposti impliciti: naturalmente questa coerenza non è psicologica – la IA non possiede alcuna interiorità – ma puramente statistica, ma è comunque operativamente significativa.
Ambiti sensibili: formazione, sanità, giustizia, comunicazione pubblica
Tutto ciò spiega perché le organizzazioni stiano iniziando a integrare le AI-Personas nelle proprie architetture operative, dove cominciano a emergere come nuovi “attori digitali”, identità progettate per rappresentare la cultura aziendale, per garantire uniformità nei processi di risposta, per svolgere compiti ripetitivi ma con sensibilità contestuale, e così via.
Ad esempio, una AI-Persona dedicata alla compliance può aiutare a individuare incoerenze normative; una AI-Persona dedicata alla formazione interna può accompagnare nuovi dipendenti nell’onboarding, mantenendo uno stile didattico coerente; una AI-Persona dedicata alla comunicazione può garantire che ogni messaggio rispetti il tono istituzionale richiesto dall’azienda; in sostanza, il tutto si traduce in una forma di standardizzazione identitaria che permette di mantenere qualità e coerenza anche in contesti molto complessi.
Questa presenza identitaria non si limita naturalmente al mondo del lavoro: nella formazione, le AI-Personas possono assumere veri e propri ruoli pedagogici: tutor pazienti, mentori esigenti, coach riflessivi, narratori capaci di costruire percorsi di apprendimento personalizzati.
L’efficacia non sta tanto nei contenuti in sé – che potrebbero essere erogati anche da un modello generico – ma nella relazione che si sviluppa con l’identità artificiale: un tutor coerente, anche se artificiale, offre difatti continuità, riconoscibilità e un senso di progressione che facilita l’apprendimento, e questo vale sia per gli studenti che per i professionisti impegnati nell’apprendimento permanente.
Infine, le AI-Personas possono avere un impatto importante anche nella comunicazione pubblica e politica, dato che la loro capacità di rappresentare segmenti di opinione, di interpretare sensibilità sociali differenti, di simulare reazioni di pubblici specifici, offre uno strumento nuovo e potente per analizzare messaggi, anticipare effetti, valutare rischi comunicativi.
Naturalmente si tratta di un terreno molto fertile ma particolarmente delicato: le AI-Personas, proprio perché dotate di identità narrativa, possono diventare veicoli di persuasione, di polarizzazione o di manipolazione involontaria, e per questo richiedono una governance trasparente e rigorosa.
In definitiva, le AI-Personas sono attori digitali che partecipano attivamente ai processi umani: non sono persone, ma hanno un ruolo; non sono senzienti, ma sono presenti e partecipano; non pensano, ma rappresentano. Ed è in proprio in questa loro capacità di rappresentazione che risiedono il loro potere e la loro utilità ma anche, come vediamo di seguito, nuove tipologie di sfide e di problematiche da affrontare.
Rischi: personification bias e fiducia sintetica
Dato che le AI-Personas rappresentano una nuova categoria di attori digitali, capaci di instaurare relazioni operative e narrative con gli esseri umani, anche con caratteristiche di efficacia, coerenza narrativa, e adattabilità, apportano, oltre a nuove opportunità, nuove sfide e problematiche di governance.
Uno dei primi fenomeni da considerare è quello che potremmo definire personification bias, ovvero la tendenza naturale della nostra mente ad attribuire intenzioni, emozioni e capacità interiori a qualunque entità mostri coerenza di comportamento – in altre parole, la tendenza ad “umanizzarla”.
Questa tendenza deriva da un meccanismo psicologico antico, profondamente radicato, in base al quale abbiamo bisogno di interpretare il mondo attraverso schemi identitari, in quanto non sappiamo interagire con entità totalmente prive di continuità e di “contorno”: pertanto, quando una AI-Persona comunica con regolarità stilistica, quando mostra una linea narrativa stabile, quando sembra “ricordare” ciò che abbiamo detto in passato, la nostra mente compie un salto interpretativo quasi inevitabile, per cui tende a vedere un’intenzione dove c’è solo un algoritmo, un’emozione dove c’è solo coerenza apparente, o una volontà dove invece c’è solo predizione statistica.
Questo rischio non è teorico, ma è già presente nelle interazioni quotidiane: infatti, molti utenti si rivolgono alle AI-Personas come se fossero dotate di un io psicologico, come se potessero capire o ragionare davvero, come se provassero empatia, e non lo fanno per ingenuità, ma perché in generale è così che la nostra mente costruisce le relazioni. Il problema tuttavia nasce quando questa proiezione emotiva porta a una fiducia eccessiva, o a una percezione distorta della competenza dell’IA, in quanto è facile attribuire autorevolezza a un’identità artificiale che comunica con calma e sicurezza, così come è facile fraintendere la prudenza narrativa come un segno di maturità o di equilibrio morale. In realtà, ovviamente, la AI-persona non possiede alcun valore etico, né ha alcuna consapevolezza delle eventuali conseguenze delle sue risposte: la responsabilità rimane quindi sempre umana, anche quando l’interazione sembrerebbe suggerire il contrario.
Governance delle AI-Personas contro la manipolazione narrativa
Un secondo rischio, più sottile ma estremamente pervasivo, è quello della manipolazione narrativa. Le AI-Personas possono essere progettate per incarnare valori, sensibilità, toni, forme di orientamento che, se utilizzati in modo opaco, possono influenzare utenti e processi senza che ne siano consapevoli: ad esempio, una AI-Persona percepita come autorevole può orientare decisioni complesse, una percepita come empatica può creare legami di fiducia “sintetica”, una percepita come tecnica può far passare come oggettive interpretazioni che oggettive non sono.
Autorevolezza percepita: quando lo stile “vale” più dei fatti
L’eventuale manipolazione di per sé non nasce necessariamente da intenzioni malevole, ma può emergere semplicemente dalla scelta inconsapevole di un progettista o di un’organizzazione che definisce un’identità senza rendersi conto del potere relazionale che essa esercita: tuttavia, questa ambiguità può risultare particolarmente problematica nei settori sensibili.
Ad esempio, pensiamo alla sanità, dove una AI-Persona progettata per essere rassicurante potrebbe minimizzare rischi reali senza alcuna comprensione delle conseguenze; oppure alla giustizia, dove una IA dotata di identità formale potrebbe indurre utenti inesperti a credere che la sua interpretazione abbia un valore normativo; o ancora all’istruzione, dove un tutor artificiale troppo convincente potrebbe sostituirsi “di fatto” all’insegnante umano nella composizione dei giudizi critici. In definitiva, la presenza di un’identità narrativa amplifica l’influenza della IA su contesti che richiederebbero la massima cautela.
Trasparenza dei valori: dichiararli non è opzionale
Un ulteriore rischio è quello del de-skilling cognitivo e relazionale. Se deleghiamo alle AI-Personas la gestione di conflitti, la preparazione di negoziazioni, l’analisi di situazioni complesse, rischiamo di perdere gradualmente la capacità di farlo noi stessi. Utilizzare una IA per simulare uno stakeholder critico può essere estremamente utile a supporto della preparazione, ma sostituire sistematicamente il confronto umano con una simulazione artificiale può, a lungo andare, indebolire la capacità di leggere segnali emotivi, riconoscere ambiguità, affrontare tensioni reali. Se una AI-Persona riduce troppo il nostro sforzo cognitivo, può indebolire proprio quelle competenze che dovremmo allenare e esercitare di più.
De-skilling e opacità identitaria: cosa rischiamo di delegare
Esiste poi una problematica strutturale: la opacità identitaria. Chi decide come deve essere una AI-Persona? Chi stabilisce quale tono deve avere, quali valori deve incorporare, quali prospettive deve privilegiare? Chi garantisce che non vengano introdotti bias culturali o ideologici nella costruzione della sua identità narrativa? L’opacità non riguarda soltanto ciò che la IA fa, ma soprattutto il modo in cui si presenta, aspetto questo che ha un impatto diretto sulla percezione dell’utente. Se non sappiamo chi ha definito una identità artificiale, come possiamo fidarci della sua neutralità?
Governance delle AI-Personas: confini operativi, verifiche e responsabilità
Queste domande ci portano a una conclusione inevitabile: le AI-Personas hanno bisogno di una governance specifica, distinta dalla governance tecnologica dei modelli di base. Mentre la regolamentazione attuale si concentra su dati, addestramento, rischi sistemici e trasparenza algoritmica, le identità artificiali richiedono un livello aggiuntivo di controllo.
Bisogna definire come le AI-Personas vengono progettate, quali confini operativi devono rispettare, come devono rendere trasparenti i loro valori e il loro ruolo, chi è responsabile del loro comportamento, come devono essere verificate nel tempo. La governance delle AI-Personas è, in altre parole, una governance delle relazioni, non solo degli algoritmi, e sarà solo l’esistenza di questa che permetterà alle AI-Personas di diventare strumenti realmente affidabili e integrati nelle organizzazioni.
Chi progetta l’identità: ruoli, audit e accountability
È quindi possibile che, in un futuro non lontano, convivremo con un ecosistema di identità digitali multiple, specializzate, collocate in spazi diversi della nostra vita: alcune saranno strumenti professionali, altre saranno assistenti personali, altre ancora saranno figure educative o informative.
La loro presenza sarà così normale da passare inosservata, ma questo non significherà che sia priva di conseguenze: le identità artificiali porteranno infatti con sé valori, prospettive, stili comunicativi che influenzeranno il modo in cui comprendiamo il mondo, e richiederanno una alfabetizzazione nuova, capace di distinguere la narrativa dalla verità, l’identità dalla competenza, la coerenza dal giudizio critico.
Verifica nel tempo: drift identitario, aggiornamenti, controlli periodici
La conclusione naturale di questo percorso è che le AI-Personas rappresentano uno degli aspetti più innovativi, affascinanti e delicati dell’intelligenza artificiale, in quanto non sono soltanto un’estensione tecnica dei modelli generativi, né una loro versione “estetica”, ma sono un nuovo modo di concepire la relazione tra uomo e macchina, con un impatto non soltanto operativo, ma anche culturale. Ci costringono a ripensare che cosa significhi identità, relazione, funzione, responsabilità, influenza, e ci ricordano che la tecnologia non solo “fa” ma “esiste”, anche se magari si manifesta in forme nuove.
Alfabetizzazione: distinguere narrativa, competenza e verità
Il futuro comprenderà anche degli attori digitali efficaci, e sarà quindi anche definito dalla capacità dell’IA di collaborare con noi attraverso identità progettate con cura; in questo scenario, le AI-Personas faranno parte delle nostre giornate, aiutandoci a capire, a decidere, a comunicare, a imparare. Ma perché questo futuro sia desiderabile, dovremo ricordare che ogni identità artificiale è nei fatti uno specchio, che sostanzialmente rifletterà ciò che abbiamo scelto di darle, e quindi, in ultima analisi, rifletterà ciò che siamo e che saremo.
Uno specchio che parla: cosa rivelano le AI-Personas di noi
Il futuro comprenderà anche degli attori digitali efficaci, e sarà quindi anche definito dalla capacità dell’IA di collaborare con noi attraverso identità progettate con cura; in questo scenario, le AI-Personas faranno parte delle nostre giornate, aiutandoci a capire, a decidere, a comunicare, a imparare. Ma perché questo futuro sia desiderabile, dovremo ricordare che ogni identità artificiale è nei fatti uno specchio, che sostanzialmente rifletterà ciò che abbiamo scelto di darle, e quindi, in ultima analisi, rifletterà ciò che siamo e che saremo.
