L’intelligenza artificiale sta trasformando i processi produttivi industriali, ma quale ruolo può assumere nei distretti artigianali italiani senza snaturarne l’essenza? Questo articolo esplora modelli di integrazione tecnologica che potenziano – anziché sostituire – il gesto creativo dell’artigiano.
Attraverso casi studio nel distretto lapideo veronese e nella ceramica di Caltagirone, si analizzano design generativo, ottimizzazione dei materiali e tracciabilità digitale che preservano l’unicità del manufatto.
La tesi centrale: l’AI come apprendista innovativo che amplifica la maestria umana, non come surrogato della creatività. Un ruolo decisivo spetta ai poli di innovazione che catalizzano il trasferimento tecnologico tra ricerca e tessuto artigianale.
Indice degli argomenti
AI nei distretti artigianali italiani di fronte alla sfida tecnologica
I distretti artigianali italiani rappresentano un patrimonio economico e culturale senza eguali nel panorama manifatturiero globale. Dalla lavorazione del marmo veronese in Valpolicella alle ceramiche policrome di Caltagirone, dall’oreficeria di Valenza ai tessuti pregiati di Como, queste realtà hanno costruito reputazione su secoli di saperi tramandati, sulla relazione intima tra artigiano e materia, e sulla capacità di trasformare materiali grezzi in opere che trascendono la funzione per diventare espressione culturale.
Oggi questi distretti si trovano a un bivio cruciale. Da un lato, la pressione competitiva globale impone efficienza, scalabilità e riduzione dei costi. Dall’altro, la loro identità si fonda su valori apparentemente antitetici: lentezza, unicità, imperfezione controllata, presenza della mano umana. L’intelligenza artificiale irrompe come forza potenzialmente dirompente, capace di automatizzare processi, ottimizzare materiali e generare design in frazioni del tempo tradizionalmente richiesto.
La domanda fondamentale non è se l’AI entrerà nei laboratori artigiani – questo è già inevitabile – ma come. Quale modello di integrazione può preservare l’anima dell’artigianato italiano mentre ne amplifica le capacità? La risposta, sosteniamo, risiede nel concetto di AI come apprendista innovativo: un assistente che osserva, apprende e supporta, riconoscendo i limiti del proprio contributo rispetto a creatività e giudizio umano.
Il paradosso dell’automazione nel contesto artigianale
L’artigianato di qualità vive di un paradosso che l’industria tradizionale non conosce. Il valore di un manufatto artigianale deriva precisamente da ciò che l’automazione tende a eliminare: variabilità controllata, impronta del gesto umano, capacità di rispondere in tempo reale alle caratteristiche uniche di ogni pezzo di materia prima. Un blocco di marmo rosso ammonitico della Valpolicella non è mai identico a un altro; l’argilla calatina presenta plasticità e grana che cambiano da lotto a lotto. L’artigiano esperto legge questi segnali e adatta il proprio intervento.
L’automazione industriale classica opera secondo una logica opposta: standardizzazione dei processi, minimizzazione delle variazioni, ripetibilità assoluta. Applicata rigidamente al contesto artigianale, questa logica produce un effetto paradossale: il manufatto perde esattamente le qualità che ne giustificano il valore premium. Una ceramica prodotta con tecniche completamente automatizzate può essere funzionalmente identica a una modellata e dipinta a mano, ma il mercato dell’arte e del design le attribuisce un valore radicalmente diverso.
L’intelligenza artificiale moderna, tuttavia, offre possibilità che l’automazione tradizionale non contemplava. I sistemi di machine learning possono essere addestrati non per eliminare la variabilità, ma per comprenderla e gestirla. Possono imparare a riconoscere le caratteristiche uniche di ogni materiale e suggerire adattamenti al processo. Possono amplificare le capacità percettive dell’artigiano, identificando pattern invisibili all’occhio umano. In questo senso, l’AI può funzionare come estensione delle facoltà umane, più che come sostituzione.
AI nei distretti artigianali italiani: la collaborazione nel design generativo
Il design generativo rappresenta forse l’applicazione più affascinante dell’AI nel contesto artigianale. Tradizionalmente, il processo creativo segue un percorso lineare: l’artigiano concepisce un’idea, la traduce in schizzi, sviluppa prototipi e infine realizza il pezzo finale. Questo processo, pur ricco di iterazioni e ripensamenti, è limitato dalla capacità cognitiva individuale di esplorare lo spazio delle possibilità.
I sistemi di design generativo introducono una dinamica diversa. L’artigiano definisce vincoli, obiettivi e parametri estetici; l’algoritmo esplora migliaia di variazioni possibili entro questi confini, proponendo soluzioni che la mente umana potrebbe non aver considerato. Il risultato non è la sostituzione della creatività umana, ma la sua amplificazione esponenziale. L’artigiano mantiene il controllo sulla direzione creativa e sulla selezione finale, disponendo però di un ventaglio di opzioni molto più ampio.
Nel settore lapideo veronese, questa collaborazione assume forme particolarmente interessanti. Un designer di superfici in marmo può definire parametri come continuità delle venature del rosso Verona, equilibrio cromatico tra le sfumature della pietra della Lessinia e distribuzione degli elementi decorativi. L’algoritmo genera configurazioni possibili per taglio e assemblaggio delle lastre, ottimizzando simultaneamente uso del materiale e risultato estetico. L’artigiano seleziona le proposte più promettenti, le raffina secondo sensibilità e le realizza con tecniche tramandate.
Il design generativo non sostituisce l’intuizione dell’artigiano: la moltiplica. È come avere cento apprendisti che esplorano simultaneamente direzioni diverse, permettendo al maestro di concentrarsi su selezione e perfezionamento.
Ottimizzazione dei materiali: efficienza coerente con l’etica artigiana
L’ottimizzazione dei materiali è un terreno d’incontro naturale tra le esigenze dell’artigianato e le capacità dell’AI. Le materie prime utilizzate nei distretti artigianali italiani – marmo, argille pregiate, legni nobili – sono risorse finite, costose e spesso associate a impatti ambientali significativi. Ridurre lo spreco non è solo un imperativo economico, ma un atto di rispetto verso la materia, coerente con la filosofia artigianale.
I sistemi di visione artificiale combinati con algoritmi di ottimizzazione possono trasformare radicalmente l’efficienza nell’uso dei materiali. Nel distretto lapideo veronese, scanner ad alta risoluzione analizzano ogni blocco di pietra prima della lavorazione, creando una mappa tridimensionale di venature, microfratture e variazioni cromatiche. L’algoritmo elabora la mappa insieme agli ordini di produzione, determinando la sequenza di taglio ottimale che massimizza il valore estratto da ogni blocco.
I risultati sono significativi. Studi condotti in distretti lapidei hanno documentato riduzioni degli scarti fino al 25–30% grazie a sistemi di taglio assistiti da AI. Il beneficio va oltre il risparmio: significa estrarre più valore da ogni cava della Lessinia o della Valpolicella, prolungando la vita utile delle risorse e riducendo l’impatto ambientale dell’attività estrattiva.
Nella ceramica di Caltagirone, l’ottimizzazione assume sfumature diverse. L’argilla è un materiale organico con variazioni intrinseche di plasticità, granulometria e comportamento in cottura. Tradizionalmente, il ceramista esperto valuta tattilmente ogni impasto, decidendo correzioni e temperature. Sistemi di analisi basati su AI possono accelerare e standardizzare la valutazione senza eliminarla, suggerendo parametri ottimali mentre il giudizio finale resta umano.
AI nei distretti artigianali italiani e tracciabilità digitale per l’autenticità
In un mercato globale afflitto dalla contraffazione, la tracciabilità digitale emerge come strumento fondamentale per proteggere il valore dell’artigianato autentico. L’AI gioca un ruolo cruciale non solo nella gestione dei dati, ma nella creazione di sistemi di autenticazione difficili da falsificare. Non è un caso che nel 2025 sia nata l’Associazione Produttori Ceramica di Caltagirone, con l’obiettivo esplicito di tutelare il marchio “Fatto a Caltagirone” contro l’uso improprio del nome da parte di produttori estranei alla tradizione locale.
Il concetto di gemello digitale applicato all’artigianato rappresenta un’innovazione promettente. Ogni manufatto di pregio viene documentato tramite scansioni ad alta risoluzione, fotografie multispettrali e registrazioni del processo produttivo. Questi dati vengono elaborati da algoritmi di AI che estraggono una firma digitale unica, equivalente a un’impronta del manufatto. La firma viene registrata su blockchain, creando un record immutabile di autenticità e provenienza.
Nel distretto lapideo veronese, la tracciabilità può risalire fino alla cava di origine nelle colline della Lessinia. Ogni blocco estratto viene marcato con un identificativo univoco e le sue caratteristiche registrate. Quando il blocco viene lavorato nei laboratori di Sant’Ambrogio di Valpolicella, il sistema traccia quali lastre derivano da quale blocco e quali manufatti da quali lastre. Il cliente finale può accedere, tramite un semplice codice QR, all’intera storia del proprio acquisto.
Il ruolo dei poli di innovazione nell’AI nei distretti artigianali italiani
L’integrazione dell’AI nei distretti artigianali non può avvenire in modo spontaneo e disorganizzato. Richiede infrastrutture, competenze specialistiche e risorse che le singole botteghe raramente possiedono. È qui che i poli di innovazione assumono un ruolo strategico, fungendo da ponte tra ricerca e produzione artigiana.
Il Polo Meccatronica Valley di Termini Imerese rappresenta un modello esemplare di funzione catalizzatrice. Nato come spin-off del Distretto Produttivo della Meccatronica della Sicilia, il Polo si estende su oltre 4.000 metri quadrati nell’area industriale termitana, ospitando dodici laboratori, spazi di coworking e uffici di rappresentanza. La sua missione è creare una piattaforma di innovazione diffusa e condivisa, aperta al contributo di operatori economici, amministrazioni pubbliche, ordini professionali e università.
Le sette direttrici tematiche del Polo – Industria 4.0, incubazione di startup, efficientamento energetico, smart cities, laboratorio comune, formazione e health tech – offrono competenze applicabili ai contesti artigianali. Un laboratorio ceramico di Caltagirone può accedere a consulenze su digitalizzazione dei processi, tracciabilità blockchain e ottimizzazione energetica dei forni. Il Polo funge da traduttore tra il linguaggio dell’innovazione e le esigenze concrete dell’artigiano.
Particolarmente significativa è la collaborazione recentemente avviata tra il Polo Meccatronica Valley e il Polo Innovativo di Brescia. Quest’ultimo, unico incubatore certificato dal MIMIT nel territorio bresciano, ha siglato un protocollo d’intesa per creare un “bridge” d’innovazione Nord-Sud. L’obiettivo è interconnettere le aziende delle due aree attraverso una piattaforma condivisa, realizzando prodotti innovativi e intercettando nuovi mercati a valore aggiunto.
“Il collegamento strategico tra Termini Imerese e Brescia rappresenta un esempio concreto di come la collaborazione tra territori, competenze e filiere produttive possa generare valore in una logica di Sistema Paese” — Antonello Mineo, Presidente Polo Meccatronica Valley
Il Polo Innovativo di Brescia porta competenze complementari: ventennale esperienza nella gestione d’impresa, consulenza strategica, supporto nella reingegnerizzazione dei processi, software selection e system integration. Insieme alla rete di esperti in finanza agevolata, può aiutare le realtà artigianali ad accedere ai finanziamenti necessari per l’innovazione tecnologica. La recente candidatura del Polo a diventare European Digital Innovation Hub (EDIH) amplierebbe ulteriormente le opportunità di networking europeo.
Questo modello di collaborazione territoriale offre vantaggi cruciali. Le piccole botteghe, che singolarmente non potrebbero permettersi consulenze specialistiche o infrastrutture avanzate, possono accedere a risorse condivise attraverso i poli. La formazione viene calibrata sulle esigenze del settore, evitando approcci generici. Il trasferimento tecnologico avviene in modo graduale e accompagnato, riducendo il rischio di rigetto culturale.
AI nei distretti artigianali italiani: caso studio del distretto lapideo di Verona
Il Verona Stone District offre un laboratorio ideale per osservare l’integrazione tra AI e artigianato tradizionale. Con un export di 416 milioni di euro nel 2024 e quasi 4.000 addetti tra le province di Verona e Vicenza, il distretto rappresenta il secondo polo italiano per valore di esportazione di pietre lavorate. La tradizione lapidea veronese affonda le radici nell’epoca romana – l’Arena stessa è costruita con blocchi di rosso ammonitico estratti dalle cave di San Giorgio – e continua oggi nei laboratori di Sant’Ambrogio di Valpolicella, Affi e Cavaion.
La tensione tra tradizione e innovazione è palpabile. Da un lato, la Scuola Tecnica del Marmo San Zeno – fondata come scuola d’arte nel 1868 – continua a formare nuove generazioni di scalpellini secondo metodi tramandati. Dall’altro, aziende come Antolini hanno abbracciato tecnologie all’avanguardia, creando partnership con realtà del design contemporaneo come Bang & Olufsen.
Il Verona Stone District, riconosciuto dalla Regione Veneto come referente regionale del settore, ha fatto dell’innovazione uno dei pilastri strategici. La collaborazione con università, centri di ricerca e aziende leader mira a individuare soluzioni su tematiche cruciali: implementazione di processi innovativi, abbattimento dei costi di smaltimento dei reflui di lavorazione, progetti per il riciclo dei marmi di scarto. Ogni anno, Marmomac – fiera leader mondiale del settore lapideo – porta a Verona oltre 1.400 espositori da 50 Paesi e 50.000 operatori da 150 nazioni, creando un hub naturale per l’innovazione.
L’introduzione di sistemi di scansione 3D nei laboratori è un esempio emblematico di integrazione riuscita. Questi sistemi permettono di digitalizzare opere esistenti con precisione submillimetrica, creando archivi digitali del patrimonio scultoreo e consentendo riproduzioni fedeli per scopi di restauro. L’applicazione più interessante riguarda il supporto al processo creativo: scultori contemporanei utilizzano la modellazione algoritmica per esplorare variazioni delle proprie opere prima di impegnare il prezioso marmo veronese.
Esistono, inoltre, tecniche di analisi delle sezioni sottili che possono rivelare strutture interne delle rocce invisibili all’occhio nudo. Questo dialogo tra scienza e artigianato apre possibilità inedite: comprendere meglio il materiale significa lavorarlo con maggiore consapevolezza, trasformando conoscenza geologica in valore estetico.
Caso Caltagirone: tradizione ceramica e nuove difese dell’identità
Caltagirone, cuore pulsante della ceramica siciliana, è un contesto privilegiato per osservare come tradizione millenaria e innovazione possano coesistere. La città vanta una storia ceramica che affonda le radici nell’epoca araba, passando attraverso influenze greche, bizantine e normanne, fino a raggiungere i vertici artistici del Settecento con i presepi dei Bongiovanni Vaccaro, oggi esposti al British Museum. La monumentale Scalinata di Santa Maria del Monte, rivestita di maioliche policrome, rappresenta il simbolo tangibile di questa tradizione.
Oggi oltre cento botteghe artigiane operano nel territorio calatino, producendo iconiche teste di Moro, pigne benauguranti, piatti decorativi e piastrelle. La tecnica della terracotta invetriata – cottura a bassa temperatura seguita dall’applicazione di smalti colorati – conferisce ai manufatti il caratteristico splendore. I colori vivaci – blu cobalto, giallo sole, verde smeraldo – evocano paesaggio siciliano e cultura mediterranea, rendendo riconoscibile l’identità estetica.
La nascita nel 2025 dell’Associazione Produttori Ceramica di Caltagirone segna un punto di svolta nella consapevolezza del distretto. Quattordici aziende fondatrici si sono unite per tutelare il marchio “Fatto a Caltagirone” e contrastare la diffusione di prodotti che sfruttano il prestigio del nome senza legami con la città. L’associazione punta a trasformare Caltagirone in un museo a cielo aperto, incrementando la presenza di elementi ceramici nello spazio urbano.
In questo contesto, l’AI può offrire strumenti preziosi. Il controllo qualità automatizzato può identificare difetti negli smalti o irregolarità nella cottura invisibili all’occhio non esperto, garantendo che solo manufatti perfetti raggiungano il mercato. Sistemi di tracciabilità digitale possono certificare l’autenticità di ogni pezzo, collegandolo alla bottega di origine e all’artigiano che l’ha realizzato. Il design generativo può proporre variazioni sui motivi tradizionali – decori floreali, scene mitologiche, pattern geometrici di derivazione araba – ampliando il repertorio senza tradire l’identità.
L’Istituto Statale per l’Arte della Ceramica, erede della scuola fondata da Don Luigi Sturzo nel 1918, può giocare un ruolo cruciale nell’introdurre le nuove generazioni alle tecnologie digitali. Non si tratta di sostituire l’apprendimento delle tecniche tradizionali – tornitura, modellazione, decorazione a mano – ma di affiancarle con competenze complementari. Il giovane ceramista del futuro saprà plasmare l’argilla con le mani e dialogare con gli algoritmi.
Rischi, confini e governance: quando la tecnologia snatura
Sarebbe ingenuo presentare l’integrazione tra AI e artigianato come priva di rischi. Esistono limiti tecnologici, economici e culturali che richiedono attenzione e gestione consapevole, perché il confine tra supporto e sostituzione può diventare sottile.
Sul piano tecnologico, i sistemi di AI eccellono in compiti specifici e ben definiti, ma faticano a replicare la versatilità e l’adattabilità dell’artigiano esperto. Un algoritmo può ottimizzare il taglio di una lastra di marmo per un progetto, ma non può decidere autonomamente come adattare il design a una pietra con caratteristiche inattese. La creatività genuina—la capacità di rispondere all’imprevisto con soluzioni originali—rimane una prerogativa umana.
I costi di implementazione rappresentano una barriera per le realtà più piccole. Sistemi di scansione avanzati, software di design generativo e piattaforme di tracciabilità blockchain richiedono investimenti che molte botteghe non possono sostenere da sole. Qui i poli di innovazione diventano cruciali: offrendo accesso condiviso a infrastrutture e competenze, possono democratizzare l’innovazione e ridurre l’asimmetria tra grandi aziende e micro-imprese.
La resistenza culturale non va sottovalutata. Molti artigiani percepiscono l’introduzione della tecnologia come minaccia alla propria identità professionale e alla tradizione. Questa resistenza non è irrazionale: la storia industriale è piena di mestieri scomparsi sotto la pressione dell’automazione. Superarla richiede dimostrare concretamente che l’AI può amplificare, non sostituire, le competenze artigianali.
Esiste infine il rischio di una deriva verso l’inautenticità. Se gli strumenti di AI diventano troppo centrali nel processo creativo, il manufatto rischia di perdere l’impronta umana che ne giustifica il valore. Una ceramica il cui design è stato interamente generato da un algoritmo, modellata da un robot e decorata con stampa digitale può ancora definirsi artigianale? La risposta dipende da dove tracciamo il confine, e questo confine deve restare oggetto di riflessione continua.
AI nei distretti artigianali italiani: il modello dell’apprendista innovativo
La metafora dell’apprendista innovativo offre un framework concettuale per guidare l’integrazione dell’AI nei contesti artigianali. Nella tradizione delle botteghe, l’apprendista impara osservando il maestro, esegue compiti delegati con supervisione crescente e gradualmente sviluppa competenze autonome, pur rimanendo subordinato al giudizio del maestro. L’AI può assumere un ruolo analogo.
Come un apprendista, l’AI osserva e apprende. I sistemi di machine learning possono essere addestrati sui dati storici del laboratorio, assimilando pattern di qualità, preferenze estetiche e best practice accumulate in generazioni. Questo apprendimento non sostituisce la conoscenza tacita del maestro artigiano, ma la completa con capacità analitiche che l’essere umano non possiede.
Come un apprendista, l’AI esegue compiti delegati. Può gestire operazioni ripetitive che non richiedono giudizio creativo: controlli qualità standardizzati, ottimizzazione matematica dei tagli, gestione della documentazione. Liberando l’artigiano da questi compiti, gli permette di concentrare tempo ed energia su attività ad alto valore aggiunto.
Come un apprendista, l’AI propone ma non decide. I sistemi di design generativo possono suggerire varianti per un motivo decorativo calatino o per la disposizione delle venature in una lastra veronese, ma la selezione finale spetta all’artigiano. Gli algoritmi di ottimizzazione possono indicare il taglio matematicamente più efficiente, ma l’artigiano può sovrascrivere per ragioni estetiche o pratiche che il sistema non comprende.
A differenza di un apprendista umano, però, l’AI non aspira a diventare maestro. Non svilupperà mai sensibilità estetica, intuizione creativa e capacità di relazione con il cliente che caratterizzano l’artigiano maturo. Il suo ruolo rimane ancillare, per quanto sofisticato. Questa limitazione, lungi dall’essere un difetto, è la garanzia che l’elemento umano rimarrà centrale nel processo.
Strategie di implementazione: infrastrutture condivise e formazione ibrida
L’adozione dell’AI nei distretti artigianali richiede strategie che tengano conto delle specificità: prevalenza di piccole imprese, importanza delle relazioni personali, centralità del sapere tacito. Approcci top-down o soluzioni standardizzate funzionano raramente; servono modelli flessibili e graduali, costruiti con e non sopra le botteghe.
La creazione di infrastrutture condivise è una strategia chiave. Centri di servizio a livello di distretto—come il Polo Meccatronica Valley o il nascente Brescia Innovation District—possono offrire accesso a tecnologie avanzate a costi accessibili anche per i laboratori più piccoli. Questi centri possono anche diventare luoghi di formazione e sperimentazione, dove gli artigiani familiarizzano con le nuove tecnologie in un ambiente non minaccioso.
La formazione ibrida è essenziale. Non si tratta di trasformare gli artigiani in programmatori, ma di sviluppare una literacy tecnologica di base per interagire efficacemente con i sistemi di AI. Parallelamente, i tecnici che sviluppano e gestiscono questi sistemi devono comprendere le specificità del contesto artigianale, evitando soluzioni inappropriate. La collaborazione tra i poli di Brescia e Termini Imerese, con lo scambio bilaterale Nord-Sud di competenze e startup, rappresenta un modello virtuoso.
L’approccio incrementale riduce rischi e resistenze. Iniziare con applicazioni a basso impatto—controllo qualità automatizzato, documentazione digitale—permette di costruire familiarità e fiducia prima di integrazioni più profonde. Ogni successo genera momentum per i passi successivi, rendendo l’innovazione praticabile.
Il coinvolgimento degli artigiani nella progettazione dei sistemi è cruciale. Le soluzioni più efficaci nascono dalla collaborazione tra chi conosce la tecnologia e chi conosce il mestiere. Gli artigiani devono essere co-creatori, non semplici utenti finali, dei sistemi che utilizzeranno. L’Associazione Produttori Ceramica di Caltagirone, con la rete di quattordici aziende fondatrici, può diventare un interlocutore ideale per progettare soluzioni su misura per il distretto ceramico siciliano.
Conclusioni: verso un nuovo Rinascimento artigianale
L’integrazione dell’intelligenza artificiale nei distretti artigianali italiani non rappresenta una minaccia all’autenticità, ma un’opportunità per un nuovo Rinascimento. Come i maestri del Quattrocento abbracciarono prospettiva e innovazioni tecniche senza perdere identità artistica, così gli artigiani contemporanei possono integrare l’AI preservando—e anzi esaltando—il valore della maestria umana.
La chiave sta nel modello dell’apprendista innovativo: l’AI come amplificatore delle capacità umane, non come sostituto. Strumenti di design generativo che moltiplicano le opzioni creative senza imporre scelte. Sistemi di ottimizzazione che rispettano la materia prima senza snaturare il processo. Piattaforme di tracciabilità che certificano l’autenticità senza burocratizzare la produzione.
I poli di innovazione—dal Polo Meccatronica Valley di Termini Imerese al Polo Innovativo di Brescia, dal nascente Brescia Innovation District alle collaborazioni con le università—rappresentano l’infrastruttura necessaria per questa trasformazione. Fungono da traduttori tra linguaggio dell’innovazione e quello della tradizione, democratizzando l’accesso alle tecnologie e accompagnando i distretti in un percorso graduale.
I distretti artigianali italiani—dal marmo veronese alle ceramiche di Caltagirone—possiedono un vantaggio competitivo unico: secoli di sapere accumulato, reputazione globale consolidata, ecosistemi di competenze complementari. L’AI può potenziare questi asset senza eroderli, a patto che l’integrazione avvenga con consapevolezza e rispetto per ciò che rende l’artigianato italiano inimitabile.
Il futuro dell’artigianato italiano non è una scelta binaria tra tradizione e innovazione. È una sintesi creativa in cui la tecnologia più avanzata si mette al servizio della maestria più antica. È un modello che il mondo osserva con interesse, perché offre una risposta a una domanda universale: come preservare l’umano in un’era di automazione crescente.
In fondo, è questa la lezione più profonda dell’artigianato: il nuovo non deve cancellare l’antico, ma dialogare con esso. L’intelligenza artificiale, accolta come apprendista rispettoso, può diventare l’alleato più prezioso nella missione di portare nel futuro ciò che di meglio il passato ci ha lasciato.
