Le discontinuità tecnologiche e scientifiche, emerse nel corso della storia umana, sono sempre state caratterizzate da paradossi e fenomeni contraddittori, poi rivelatisi come effetti della necessità per le società umane di realizzare profondi cambiamenti strategici e culturali, in base a orientamenti di lungo periodo, che indirizzassero le traiettorie evolutive in determinate direzioni, a seconda degli interessi prevalenti. Queste considerazioni valgono ancor di più per l’intelligenza artificiale (d’ora in poi IA), destinata a modificare le strutture fisiche e mentali, in cui l’umanità si sta muovendo (a fatica).
L’analisi dei processi di uso e adozione dell’IA nelle attività economiche può fornire elementi utili per l’elaborazione di strategie che vada a esclusivo beneficio della stessa umanità e non di interessi particolari, quali profitto e potere. Il punto di partenza di questo contributo è lo scenario complesso e al momento ingovernabile, nel quale si sviluppa una dinamica socio-economica globale dagli esiti imprevedibili.
Indice degli argomenti
Intelligenza artificiale e nuovo disordine globale
All’inizio del XXI secolo presente il processo di globalizzazione economica ha investito numerose dimensioni delle attività umane: tecnico-scientifica, culturale, sociale, politica. Una delle conseguenze più evidenti è il fatto che il mondo intero è pervaso da una serie di fenomeni inattesi, grazie ad una enorme infrastruttura fisica e materiale, entro cui pullulano flussi informativi, alimentati dalle interazioni multiscala tra processi materiali e immateriali.
Innanzitutto, nel 2025 si è registrato il più elevato numero di conflitti dalla seconda guerra mondiale (Fig.1)[1], a cui si aggiunge quello tra Usa e Iran, le cui implicazioni ormai coinvolgono tutta l’umanità
Fig.1
Fonte: Bartlett (2026)
Questo dato è probabilmente un indicatore sintetico forse della “fine della globalizzazione come l’abbiamo conosciuta” (Pisani-Ferry, 2021), ma anche di tutta una serie di altri avvenimenti epocali, che devono indurci ad ampliare l’orizzonte generale delle nostre riflessioni. La evidente frammentazione dei conflitti a livello globale ha profonde implicazioni sistemiche per l’assetto politico-strategico e socio-economico, che ha contraddistinto la seconda metà del XX secolo. Il relativo ordine globale e le regole fondanti il comportamento dei player a livello internazionale sono superate in un mondo frammentato, dove sono messe in discussione le gerarchie egemoniche, emerse dalla seconda guerra mondiale.
Ne consegue lo sconvolgimento delle tradizionali catene del valore e soprattutto di quelle nuove, che si basano sull’odierna infrastruttura fisico-cibernetica, la quale pervade e circonda l’intero Pianeta-Terra[2]. La crescente entropia del mondo attuale, dove il disordine aumenta in seguito a conflitti di interesse, emergenti dalle interazioni multi-scala e dai feedback multipli –positivi e negativi-, alimentati dall’impiego diffuso dell’intelligenza artificiale ad opera di una moltitudine di protagonisti individuali e collettivi.
Il disordine globale aumenta l’incertezza decisionale per tutte le tipologie di agenti, mentre si producono continuamente asimmetrie conoscitive e di potere tecnico-economico, ad esse collegate, in un contesto globale che evolve a ritmi esponenziali (Chima e Goodman, 2020; Espindola e Wright, 2021).
Cambiano pertanto i rapporti tra gli Stati, tra questi e le grandi corporations, mentre si affermano come global player le big tech, soprattutto gli hyperscaler, cioè le grandi società in gradi mettere a disposizione data server, grande potenza computazionale, servizi in cloud e reti crescenti di ogni topologia di user. Parallelamente svolgono un ruolo primario anche grandi gruppi finanziari, che vantano una lunga storia, e nuovi audaci entità sostenute dalla nuova Presidenza USA (Volpi, 2025).
Questo scenario vorticoso mette immediatamente in risalto vecchie e soprattutto nuove disfunzionalità delle Istituzioni, entrate in un processo di transizione denso di incognite, oltre che di squilibri interni, sia all’interno degli Stati che tra di essi. L’universo fisico-cibernetico è difatti in accelerata evoluzione, da cui originano inevitabili disomogeneità, forme contraddittorie di comportamento, complementarità e al tempo stesso contrasti di visioni e interessi, sia di minore rilevanza che di grande spessore strategico.
È quindi logico attendersi non perfetti allineamenti, nonché contrasti significativi, oltre che fra gli Stati, anche tra questi e i global player fisico-cibernetici. Si pensi, ad esempio, al problema della cosiddetta governance della sfera digitale, che non può non essere globale, anche se il disordine attuale lo impedisce, come si evince dalle differenze di vedute a riguardo tra USA, Europa, Cina.
Bisogna poi considerare il fatto che siamo entrati nella fractured age (Wolf, 2026; Shearing, 2026), in quanto la fine dell’ordine mondiale del secondo dopoguerra non ha ancora portato ad una nuova e definita gerarchia egemonica quale, ad esempio, una basata su due sfere di influenza, rispettivamente ancorate ai ruoli di Cina e USA.
Siamo di fronte ad un contesto globale assimilabile a ciò che Gramsci ha definito “interregno”, fase storica in cui «La crisi consiste appunto nel fatto che il vecchio muore e il nuovo non può nascere: in questo interregno si verificano i fenomeni morbosi più svariati» (Gramsci, 1975: 378). Nella situazione odierna, infatti, si affacciano sulla scena geopolitica nuovi protagonisti, quali le medie potenze e i Paesi (India. Brasile, Pakistan, Egitto, Iran, Paesi Arabi), protesi verso un ruolo di protagonisti e non di meri appartenenti a determinate strutture egemoniche, come avveniva nel precedente ordine globale, incentrato sulla “diarchia” USA-URSS.
Una delle conseguenze più rilevanti di un siffatto scenario è lo sconvolgimento delle supply chain di molte tipologie di output, in primis quelle di valenza strategica, inerenti alla pervasiva infrastruttura materiale che pervade l’interno Pianeta Terra. Occorre però tenere presente che le guerre in atto costituiscono minacce gravi anche per risorse essenziali per l’umanità, quali le catene globali di subfornitura del cibo, come ha recentemente affermato il segretario generale dell’ONU (UN News, 2026).
Più in generale, è da considerare che nessuna supply chain è esente da mutamenti, indotti non solo da fattori micro e macro-economici dei Paesi, ma anche e soprattutto da eventi geopolitici, che modificano in profondità le relazioni internazionali.
L’incertezza diventa, pertanto, una delle caratteristiche dominanti dell’orizzonte planetario, in questo modo creando elevata variabilità, disorientamento a vari livelli, quindi crescenti rischi di conflitti, mentre l’uso intensivo di risorse planetarie, limitate e cruciali per i meccanismi basilari dell’odierna configurazione dei sistemi economico-produttivi, mette a rischio la tenuta complessiva del Pianeta stesso: crisi energetica, climatica, geo-economica, ambientale, politico-istituzionale, bellica.
Siamo in un mondo fuori controllo, come sintetizza efficacemente l’economista Eswar Prasad (2026: 14): “…the feedback loop between economics, domestic politics, and geopolitics is spiraling out of control and becoming destructive on every front, turning into a doom loop”.
Nuove e mutevoli asimmetrie di conoscenze, ricchezza e potere dominano, inoltre, la scena dell’agone competitivo, sia all’interno dei Paesi che tra essi e le big tech, in uno scenario globale frammentato e variabile, ma tendenzialmente unito dal tessuto connettivo generale, costituito dall’infrastruttura fisico-cibernetica. In tale quadro, le regole competitive, che costituivano la base dell’ordine globale nel secolo scorso, hanno perso fondamento.
Il mondo sta vivendo una fase storica di caos normativo (Zartman, 2019), in quanto sono indeboliti i vincoli tradizionali, connessi all’appartenenza ad alleanze internazionali, e prevale una diffusa sfiducia, la quale ha allentato legami consolidati, favorendo la fluidità delle alleanze, a cui si accompagna la fragilità delle istituzioni nazionali e internazionali.
La situazione complessiva è caratterizzata da una crescente instabilità, alimentata dal fatto che si ridefiniscono le sfide competitive tra un insieme di Stati (indeboliti) ed entità non statali, sulla base di rapporti di forza tecno-economici e strategici, mentre si pone la questione delle legittimità non regolata dei comportamenti di nuovi big player, in grado di condizionare l’evoluzione di uno spazio tecno-politico ormai globalizzato.
È peraltro da mettere in evidenza come in tale contesto è del tutto superata l’epoca delle “aspettative crescenti” (rising expectations), motivi conduttori degli anni ’50 e ’60, sostituiti dalle “sfide globali”, che occorre affrontare in un Pianeta dove “aumentano i disastri innaturali e le incertezze ambientali” (Zartman, 2019), a causa dell’impiego senza limiti di risorse naturali, senza considerare le gravi implicazioni sistemiche (planetarie) di molti comportamenti individuali e collettivi (Helbing, 2013).
Siamo infatti entrati nell’era geologica chiamata “anthropocene” (Crutzen e Stoermer, 2000), per indicare il potere dell’umanità di influenzare la Natura mediante sistemi da essa creati o influenzati (Helbing, 2013). L’esito attuale è un enorme rete globale di connessioni e interdipendenze (Fig. 2)
Fonte: (WEF, 2011, riprodotto in Helbing, 2013)
Un mondo iperconnesso è soggetto a rischi globali, innescati da eventi che possono verificarsi in qualsiasi sottosistema della rete sistemica complessiva. Pertanto l’attrezzatura fisico-cibernetica è un amplificatore di segnali e impulsi di qualsiasi natura, specie se originati da player in grado di impiegare grande potenza computazionale e sofisticati sistemi di software, ma il potere di generare segnali e stimoli in grado di orientare rilevanti flussi informativi è alla portata di chiunque[3].
Alla luce dell’analisi svolta, si comprende come la ricerca di sistemi hardware-software sempre più potenti divenga un imperativo per gli operatori economici, in primo luogo le big tech, impegnate a elaborare modelli di intelligenza artificiale progressivamente più potenti. Siamo infatti in presenza di una “corsa alle armi”, nel campo dell’IA, che non ha precedenti per intensità, ampiezza e varietà degli strumenti adoperati.
Per quanto concerne intensità e ampiezza, si pensi alle previsioni di spesa delle Big Tech per la costruzione di data center, che dovrebbero sostenere il consumo di energia necessario per il funzionamento dei processi globali di information processing. Secondo Morgan Stanley (2026) e Goldman Sachs Research (2026) la spesa complessiva delle società di IA di tutto il mondo dovrebbe essere superiore al trilione di dollari a fine 2026 e crescere ulteriormente fino al 2030, nonostante le previsioni di gap tra spesa per investimenti e ricavi.
L’insufficienza del ROI (Return on Investment) non sembra preoccupare gli esponenti più in vista della Silicon Valley (Altman, Amodei e altri) le cui compagnie, rispettivamente OpenAI e Anthropic, stanno per lanciare IPO (Initial Public Offering, entrata in borsa con offerta di titoli al pubblico), dopo ripetuti annunci e relative dilazioni, unite a voci non confermate ufficialmente di quotazioni intorno al trilione di dollari. La prudenza è necessaria dopo la vicenda delle quotazioni di Space-X, diminuite del 10% dopo uno stratosferico lancio iniziale a un trilione di dollari, di cui la stampa specializzata ha immediatamente esaltato la portata storica.
Le big tech sono ormai nel pieno della vera e propria corsa alle armi, nel senso che la competizione si sviluppa nel produrre modelli sempre più potenti, di cui vengono descritte prestazioni tali da colpire l’immaginario collettivo e la tendenza umana all’antropomorfizzazione[4], salvo poi ridimensionare le enfatizzazioni.
La competizione si esplicita anche nello sviluppare progetti per la costruzione di infrastrutture come i data center, finanziati a debito sui mercati finanziari, grazie anche alla partecipazione di grandi player della finanzar a livello globale (NVIDIA Newsroom, 2026; Newmark, 2025). In breve, si auto-organizzano reti di finanziamenti reciproci (circular financing), tra costruttori di infrastrutture e fornitori di input per lo sviluppo di sempre più ampio compute (Fig. 3), con il supporto di rilevanti società finanziarie internazionali.
Fig.3
Fonte: Newmark, 2026.
Corsa alle armi in questo caso implica anche che una delle più importanti direttrici di impiego di IA e potenza computazionale è proprio l’industria delle armi, come mete in risalto Ilia Statitsa (2025), dal momento che la tecnologia è divenuta ormai ingrediente cruciale al fine di acquisire potere globale Non è infatti casuale che la competizione tra le grandi potenze (Usa, Russia, Cina) avvenga proprio sul terreno dell’IA (Frenkel et al., 2026), che ha radicalmente trasformato il warfare[5]. È da osservare che all’interno delle potenze odierne esiste una forte competizione ai fini della stipula di contratti con gli apparati istituzionali.
Su questo tema terneremo in futuro. In questa sede è doveroso mettere in risalto ancora una volta la estrema complessità dello scenario a livello nazionale e globale, dato che si configurano intrecci inestricabili di azioni competitive multi-livello, a cui consegue una evidente erosione della sovranità nazionale e dei processi democratici.
L’analisi svolta porta a sostenere due proposizioni di sintesi in merito agli sviluppi dell’IA e delle sue interrelazioni con l’evoluzione della società:
- La traiettoria prevalente si incentra su tecnologie ibride, a fini bellici e civili, ma sono le pressioni indotte da strategie di difesa nazionali a catalizzare gli investimenti odierni.
- La traiettoria tradizione, incentrata sulla sostituzione degli umani, non è modificata, ma in questo caso essa consente di risparmiare vittime militari degli scontri bellici.
È perciò fondata la questione posta da Suss e O’Connor sul Financial Times: “Why aren’t more companies adopting AI?”. Molti studi accademici e di società di consulenza sono univoci nell’indicare le cause di quello che possiamo definire paradosso: l’intenso sviluppo di modelli di IA sempre più potenti sembra finora interessare solo parzialmente gli apparati economico-produttivi, se si esclude la ‘galassia’ dell’industria militare.
Dalla corsa all’IA al problema dell’ultimo miglio
L’odierna situazione globale induce ad affrontare due interrogativi:
Uso e adozione dell’IA: perché i risultati restano limitati
Innanzitutto occorre fare una distinzione tra uso e adozione e uso dell’IA. L’uso comprende il click around, scrivere prompt e controllare le risposte, senza una preventiva analisi sistematica e approfondita dei problemi e del contesto variabile di riferimento.
L’adozione invece implica un ripensamento basilare del workflow, come base per l’impiego dell’IA ai fini della progettazione delle sequenze economico-produttive. La differenza è profonda e numerosi report mostrano come l’incoraggiamento –da parte dei middle management degli addetti ad usare l’IA, in assenza di una rielaborazione concettuale e operativa che coinvolga il sistema, porti ad un aumento della produttività individuale, con soddisfazione dichiarata, ma con impatto complessivo limitato (McKinsey, 2026: 11).
Dalla stessa indagine McKinsey (pagg. 15 e 25) emerge che crescono gli investimenti in AI ed aumentano soprattutto i costi operativi, soprattutto per ottenere i token. Al tempo stesso si registra che gli operatori ritengono sovrastimati cali occupazionali in conseguenza dell’introduzione dell’IA, anche se sono previste future diminuzioni degli occupati.
Una survey di Deloitte (2026: 30)[6] perviene a conclusioni analoghe: è rilevato un gap tra “accesso” all’IA a livello individuale (50% degli addetti) e “attivazione” mediante la riprogettazione dei processi di business (solo una minoranza delle imprese, pari al 30%). Il salto da livello individuale a quello del sistema (scaling), cioè dalla fase del “progetto pilota-sperimentazione” al redesign di tutta la configurazione della sequenza di economico-produttiva, viene effettuato da una minoranza del campione di imprese coinvolte nell’indagine.
Ci troviamo di fronte ad un inatteso fenomeno emergente: “Across industries, leaders are racing to bring artificial intelligence more deeply into their organizations. They are investing in new tools, launching pilots, asking teams to ‘use AI more’, and redesigning workflows around automation and AI agents” (Caprino: 2026).
Siamo di fronte a quello che il Boston Consulting Group (BCG, 2026) chiama “The AI adoption Puzzle”. Il Report in questione mette in luce che l’impiego esteso nelle aziende di IA da parte degli addetti non porta automaticamente a generare valore, perché le ’ “organizations’ focus on AI as a technology deployment, rather than how (or if ) employees truly integrate AI into their ways of working.”. E ancora:
“Adoption Quality Is the Goal, Not Adoption Rate”[7]… That approach misses the shift in mindset that occurs when AI becomes central to an employee’s core work.”. L’analisi si basa su uno studio di 1250 imprese di tutto il mondo (BCG, 2025), dal quale emerge: 1) Il 60% del campione non ha generato in alcun modo valore. 2) Il 35% ha ampliato e approfondito il processo di adozione, conseguendo vantaggi minimi in termini di costi e maggiori introiti. 3) Solo il 5% è riuscito a conseguire sostanziosi risultati.
Alla luce di tali elaborazioni e di altre analoghe, prese in esame in Lombardi (2026), è doveroso cercare di individuare le ragioni del “fallimento” di molti progetti di adozione. Occorre tenere presente, però, un elemento di una certa rilevanza.
L’IA costituisce una discontinuità tecno-scientifica di enorme portata. Il suo pieno dispiegamento e i risultati attesi, in termini di ROI, potrebbero richiedere un arco di tempo piuttosto ampio, anche maggiore di quelli registrati in occasione delle precedenti “rivoluzioni tecnologiche”. In ogni caso, appare già chiaro un elemento paradossale: le imprese tendono a concepire l’IA come un ammodernamento tecnologico, senza considerarne la portata strategica e culturale.
Il problema dell’ultimo miglio dell’IA nelle imprese
Una serie di studi individuano con precisione i motivi di questo fenomeno, applicando all’IA il concetto di ultimo miglio, derivato dalle ricerche in tema di logistica. Interessanti spunti di riflessione sono desumibili dalla sintesi (Lakhani et al., 2026) dei temi affrontati in un workshop, tenutosi all’Harvard Business School, con la partecipazione di eminenti studiosi del Digital Data Design (D^3) Institute e di esponenti del Microsoft founded the Frontier Firm Initiative (FFI).
Nel saggio in questione si evidenziano le ragioni per cui all’aumento della produttività individuali non corrisponde quelle del sistema-impresa. Esistono di fatto “isole di produttività” che non si proiettano a livello complessivo per una serie di fattori ostativi (frictions), i quali impediscono la transizione da esperimenti parziali all’insieme delle attività, quindi a un nuovo modello operativo.
L’l’ultimo miglio attiene al passaggio dalle acquisite, nuove, capacità tecniche ad una congruente riprogettazione organizzativa. Non si tratta, dunque, di una questione relativa alla disponibilità e qualità dei dati, oppure alla tecnologia, bensì di un problema strategico-organizzativo, della necessità di ridefinire il quadro strategico- organizzativo su nuove basi. Nel workshop sono individuati 7 fattori di frizione, che generano una sorta di “collo di bottiglia”.
1) Proliferazione delle sperimentazioni di IA pilots, le isole di produttività individuali, che risultano poi molto difficile coordinare, proiettandole in un modello coerente per l’intero sistema.
2) Gap di produttività, in quanto risulta difficile coordinare in un quadro coerente la varietà dei risultati positivi individuali, ottenuti con una miriade di singoli pilot-sperimentazioni, che variano nel corso del tempo.
3) Peso del debito culturale. È necessaria una leadership tecno-funzionale, cioè un management (middle e top), in grado di combinare nuove logiche di business e scenari tecnologici, al fine di riprogettare ex novo i processi operativi.
4) Problema della conoscenza tacita,cioè l’insieme delle conoscenze accumulate “nella testa dei lavoratori da lungo tempo impiegati”. Si tratta di conoscenze per lo più non esternalizzate e che costituiscono la base dell’identità professionale, di cui è ovvia la difficoltà di formalizzazione algoritmica.
5) In queste condizioni, la governance dell’agentic world aziendale richiede una leadership e un management dell’impresa con nuove e fondamentali caratteristiche, incentrate su culture teoriche e operative differenti da quelle finora prevalenti.
6) Complessità architetturale. È chiaro che emerge un rilevante problema di riallineamento tra direttrici tecnico-produttive e di business, variabili e profondamente cambiate rispetto al passato.7) Trappola dell’efficienza. Il perdurare di un mindset alla ricerca dei risparmi dei e dei costi, ancorati alla richiesta di ROI, mentre occorre innanzitutto rethinking value chain, premessa essenziale per attendersi un ROI, che tarda ad arrivare.
Altri aspetti degni di interesse sono individuati da ulteriori analisi, che individuano elementi importanti nei nuovi scenari per le attività economiche. Koteshov (2025) mostra che l’IA, semplicemente introdotta nei contesti, induce la mancanza di integrazione con i sistemi di business, a loro volta da trasformare.
Un altro ostacolo è costituito dalla pluralità di soluzioni, adottate nei vari segmenti dei processi di business, per cui è poi arduo o impossibile trovare un sentiero unico. Bisogna inoltre tenere presente che i dati su cui si lavora nella fase pilot possono essere molto differenti da quelle che si incontrano in quella operativa, determinando così un stallo realizzativo e quindi una mancata attivazione.
Gordon (2026) enfatizza, tra gli altri, due importanti questioni. Esiste una intrinseca discrasia tra quanto viene elaborato in ambiente virtuale[8] e i contesi reali in cui le società si devono misurare con problemi e incognite, conseguenti alle variabili multi-dimensionali, che influenzano i processi decisionali. L’ultimo miglio è quindi un problema strutturale e non solo tecnico-culturale.
Oltre ad aspetti analoghi, la Rand Corporation (2024) analizza i motivi per cui l’80% progetti viene abbandonato nel campione di realtà indagate.
Lo studio mette in luce problemi di investimenti in infrastrutture (materiali e immateriali) all’altezza delle sfide, ma soprattutto –ai fini del presente contributo- indica punti di valenza cruciale: 1) vi sono aspettative esagerate in merito all’AI, i cui limiti non sono conosciuti, per cui si sottovalutano componenti essenziali della dinamica attuativa. 2) Considerazioni attinenti agli assetti organizzativi sono quindi obnubilate da una fiducia spesso mal riposta nella tecnologia, deprivando così l’elaborazione strategica di apporti essenziali, da ricavare ampliando l’orizzonte strategico.
Riportiamo, infine, da uno studio di Rai (2026)[9] la tesi che il salto dal POC (Proof of Concept), dalla fattibilità teorica alla produzione di un artefatto reale deve fare i conti con regole di audit, la regolamentazione, i sentieri volutivi della stessa IA, oltre che le prospettive delle altre componenti delle sequenze economico-produttive.
La conseguenza è che many pilots stall indefinitely, mentre vari dipartimenti (IT, business unit, security, compliance aziendale) devono accordarsi, avendo differenti priorità e metriche di valutazione (KPI). Su questa base, è da ritenere che il ciclo decisionale vada incontro a problemi non facilmente superabili.
Intelligenza artificiale e ultimo miglio: le priorità strategiche
L’analisi svolta porta a sottolineare alcuni punti fondamentali: 1) la diffusione dell’IA non è un lineare processo di acquisizione di una cultura tecnica. In realtà il suo utilizzo ha una valenza molto ampia, perché richiede che si tenga conto di cambiamenti multi-dimensionali (tecnici, scientifici, culturali, organizzativi), che devono interagire per sviluppare il suo potenziale, in gran parte ignoto.
2) Occorre ripensare il mondo del lavoro in tutte le sue articolazioni, stimolando l’interdisciplinarità a livello individuale e collettivo. Si tratta evidentemente di un compito immane.
3) È fondamentale conoscere i limiti dell’IA, partendo dai propri limiti, e sviluppare conoscenze per aumentare la consapevolezza diffusa delle grandi sfide che incombono sul Pianeta-Terra, per affrontare le quali è essenziale adottare una visione sistemica, che abbia al centro la Natura e non finalità particolari, che devono invece essere modellate in modo coerente con il superamento delle sfide globali.
Riferimenti sull’intelligenza artificiale e l’ultimo miglio
Bartlett K., 2026, Conflicts are on the rise globally, at the highest level since WWII, data shows, NPR, June 9.
BCG, (Apotheker J. et al.), 2025, The Widening AI Value Gap.
BCG, (Bedan J. et al), 2026, The AI Adoption Puzzle: Why Usage Is Up But Impact Is Not.
Caprino K., 2026, Why AI Adoption Is Failing Inside Many Companies, Forbes, June 26.
Chima A., Gutman R,, 2020, What It Takes to Lead Through an Era of Exponential Change, Harvard Business Review, October 29.
Crutzen P.J., Stoermer E.F., 2000, “The ‘Anthropocene’”, in: Global Change Newsletter, 41, May.
Deloitte, 2026, State of AI in the Enterprise. The untapped edge, January.
Espindola D., Wright M.W, 2021 the-exponential-era-strategies-to-stay-ahead-of-the-curve-in-an-era-of-chaotic-changes-and-disruptive-forces, IEEE Press-Wiley.
Feldstein S., 2026, How drones reinvented the proxy war, Bulletin of the Atomic Scientists, September 2
Frenkel S., Mozur P., Satariano A., 2026, Mutually Automated Destruction: The Escalating Global A.I. Arms Race, New York Times, April,
Gardels N, Schmidt E, 2026, AI & Drones: Eric Schmidt On The Biggest Revolution In The History Of Warfare, Noema Magazine, June 16.
Goldman Sachs, 2026, Global AI investment Is Forecast to Exceed $1 Trillion in 2026, August 7.
Gordon T.N.,2026 The Last Mile Problem – Why AI Integration Fails at the Point of Human Contact, Substack Behavioral Capital.
Gramsci A., 1975, Quaderno dal Carcere, Quaderno IV § 34 Passato e Presente, Einaudi.
Helbing D., 2013, Globally networked risks and how to respond, Nature, 497, 51–59. https://doi.org/10.1038/nature12047.
Koteshov D., 2025, The “last mile” problem in AI adoption, MITRIX Technology, July 14.
Lakhani K.R., Spataro J., Stave j., 2026, The “Last Mile” Problem Slowing AI Transformation How organizations can overcome the seven sources of friction that stall progress, Harvard Business Review,
Laurens N., 2026, Rewriting the rules: critical minerals and the politics of global trade, in Oreglia et al. 2026.
Lombardi M., Vannuccini S., 2022, Understanding emerging patterns and dynamics through the lenses of the cyber-physical universe, Patterns, Cell Press.
Lombardi M, 2026, L’IA cambierà davvero il lavoro? Il divario tra allarmi e realtà. Agenda Digitale.
McKinsey, 2026, The state of AI in 2026, On the road to ROI, August.
Morgan Stanley, 2026, AI Infrastructure Stocks_ Key Investment Opportunities, July 27.
Newmark E., 2026, Do AI Markets Face a Circular Financing Problem? Enterprise Applications Will Determine the Answer, IDC, June 5.
NVIDIA Newsroom, 2026, Partners With Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs and KKR to Establish AI Compute Infrastructure Financing Platforms to Mobilize Over $500 Billion of Third-Party Capital.
Oreglia E. et al., 2026, Fragmentation, Securitization and Interdependencies in the Global Economy, The British Academy.
Pisani-Ferry J., 2021, The End if Globalization as We Know It, Project Syndicate, June 28.
Prasad E.S., 2026, The doom loop, Hurst & Company.
Rai A., 2026, The AI Last-Mile Problem: Why Enterprise Innovation Stumbles and How to Fix It, Techstrong, March 23l
RAND Corporation, 2024, The Root Causes of Failure for Artificial Intelligence Projects and How They Can Succeed, August 13.
Shearing N., 2025, he Fractured Age: How the Return of Geopolitics Will Splinter the Global Economy, John Murray Press.
Statitsa I., 2025, The Tech Arms Race is Reshaping Our Lives- and Threatening Democracy, Tech Policy Press, October 22.
Suss J., O’Connor S., 2026, Why aren_t more companies adopting AI?, Financial Times, June 25.
UN News, 2026, Global food supply has become ‘collateral damage’ in conflicts, Secretary-General, August 24.
WEF (World Economic Forum), 2011, Global Risk Report. January.
Wolf M., 2025, The fracturing of the world economy, Financial Times, November 25.
Zartman I.W. 2019, Fragmented Conflict: Handling the Current World Disorder, Global Policy, Volume 10, Issue Supplement 2: 8-13..
[1] Al numero 65 va aggiunto il conflitto USA-Iran, iniziato lo scorso Febbraio. ↩
[2] Viviamo, infatti, in un mondo definito universo fisico-cibernetico: “The cyber-physical universe is the result of information technology permeating every aspect of reality and blurring the boundaries between the physical and digital domains, at different scales” (Lombardi e Vannuccini, 2022:2) ↩
[3] A conferma di questa considerazione, si pensi al ruolo esercitato da varie tipologie di influencer. ↩
[4] Il riferimento è ai recenti casi di OpenAI e Anthropic. Aggiunere notizie di ieri ↩
[5] L’impiego dei droni e del controllo degli strumenti di attacco da remoto hanno irreversibilmente trasformato lo scenario e le strategie belliche (Gardels e Schmidt, 2026; Feldstein, 2026). ↩
[6] La survey ha coinvolto “3,200 business and IT leaders around the world with direct involvement in their companies’ AI initiatives.” ↩
[7] Most organizations are preoccupied with inputs, such as the number of logins to AI tools or the amount of time spent using them, as measures of adoption. ↩
[8] Per di più si tratta di sandbox in “isole di produttività”, aggiungiamo noi seguendo Lakhani et al. (2026) ↩
[9] I fattori di frizione, indicati in questo scritto, sono quelli più diffusi nell’ampia letteratura consultata. ↩
Partecipa alla community