INTRODUZIONE

Siamo in Piazza dei Miracoli, davanti alla Torre di Pisa, persone da tutto il mondo allungano le mani nel vuoto per farsi fotografare in una posa ormai universale: la torre alle spalle, il corpo inclinato, il gesto che simula il tentativo di raddrizzarne la pendenza.

Vista da fuori, la scena può sembrare quasi fuorviante. In fondo guardiamo persone con le braccia tese verso il nulla. Eppure, quella fotografia racconta qualcosa di molto umano: quando vediamo una struttura inclinata, la nostra reazione spontanea è provare a compensarla, anche solo simbolicamente.

La scena dice anche altro. Davanti alla stessa Torre, le persone assumono posture diverse. C’è chi si mette subito in posa, chi cerca l’inquadratura giusta, chi esagera il gesto, chi osserva da lontano, chi partecipa con ironia, chi resta ai margini. La struttura è la stessa, ma il modo di starle davanti cambia.

È una dinamica che abbiamo ritrovato in un percorso avviato con un cliente di una multinazionale, che ci ha chiesto di accompagnare un gruppo di assistenti nell’uso dell’intelligenza artificiale nel lavoro quotidiano.

La richiesta iniziale sembrava centrata sugli strumenti. Già dal primo ascolto, però, è apparso chiaro che il tema non fosse solo tecnico. Le prime interviste restituivano infatti un quadro differenziato: c’era chi usava l’AI in modo esteso, con curiosità e sperimentazione, e chi invece la impiegava quasi solo per formulare o riformulare email. Cambiavano strumenti, frequenza d’uso, fiducia e disponibilità a delegare.

Avevamo davanti un gruppo con posture diverse rispetto allo stesso oggetto.

Come abbiamo lavorato

Per questo il primo incontro non è stato impostato come una sessione tecnica, ma come una fase di lettura del contesto.

Prima di parlare di strumenti, ci è servito comprendere da quale posizione le persone stessero già guardando l’AI e su quali basi stesse crescendo il loro utilizzo.

Abbiamo lavorato in tre passaggi:

1. Ascolto preliminare
   Una prima fase di interviste ci ha aiutati a raccogliere segnali sulle pratiche già presenti.
2. Rilevazione rapida in apertura
   Abbiamo utilizzato questionari brevi per costruire una fotografia del gruppo. Le domande riguardavano: quando l’AI viene usata, per quali attività, con quale frequenza, quando non viene ritenuta utile, quali rischi vengono percepiti, che cosa non si delegherebbe mai, quali strumenti siano già entrati nelle attività giornaliere e come venga descritto il proprio atteggiamento verso questi sistemi.
3. Restituzione e riflessione guidata
   A partire da quanto emerso, abbiamo costruito una restituzione utile a leggere non solo il livello di utilizzo, ma anche il tipo di relazione già costruita con l’AI.

Questa fase ha avuto una funzione precisa: non misurare soltanto l’adozione, ma capire il terreno.

Perché la Torre di Pisa?

È stato proprio a partire da questo lavoro che il collegamento con la Torre di Pisa si è chiarito meglio. Non solo per la sua notorietà, ma perché la sua storia sposta subito l’attenzione nel punto giusto.

Il problema della Torre di Pisa non è mai stato la torre in sé, ma è stato il terreno.

La Torre nasce come campanile della cattedrale, dentro il complesso monumentale di Piazza dei Miracoli. Non doveva essere inclinata: doveva essere verticale, stabile, coerente con il progetto originario. L’inclinazione compare quasi subito, quando emerge la fragilità del suolo, troppo morbido e instabile per sostenerla come previsto.

Da lì in avanti, ogni intervento si misura con questa condizione iniziale.

I 4 insegnamenti della Torre di Pisa

La Torre di Pisa è una metafora efficace dell’intelligenza artificiale perché mostra che anche un sistema nato con un’intenzione chiara e con un grande potenziale può inclinarsi presto, se non viene sostenuto da condizioni adeguate.

La Torre non nasce per essere storta. L’inclinazione non è parte del progetto. Compare durante la costruzione, quando il terreno cede. I costruttori cercano di compensare il problema mentre continuano a costruire. Per questo la torre non è solo pendente: è anche leggermente curva. La crescita, però, non elimina l’errore iniziale. Lo incorpora.

Applicata all’AI, la metafora diventa chiara. Anche l’intelligenza artificiale può apparire efficace, veloce, ben costruita. Ma se viene impostata su dati deboli, richieste vaghe, obiettivi poco chiari, governance insufficiente o uso acritico, l’inclinazione compare presto. E non sempre il problema è nell’algoritmo. Spesso è nel modo in cui lo strumento viene introdotto, interrogato e governato.

La Torre di Pisa insegna almeno quattro cose.

Primo: un sistema promettente può nascere su basi fragili.
Secondo: la crescita non corregge automaticamente gli errori iniziali, anzi può amplificarli.
Terzo: fermarsi non è sempre un fallimento; le pause possono servire ad assestare, verificare e correggere.
Quarto: non tutto ciò che è imperfetto va eliminato; a volte va governato.

La Torre di Pisa, infatti, non è stata raddrizzata del tutto, è stata messa in sicurezza rispettando la sua storia. Anche l’AI non va pensata come uno strumento perfetto o autosufficiente, ma come un sistema da orientare, supervisionare e stabilizzare.

Perché questa metafora ha funzionato

Nel gruppo con cui stavamo lavorando, questo tema era molto evidente. Le differenze tra le persone non riguardavano solo il livello di familiarità con l’AI, ma il punto da cui partivano. Alcune avevano già sviluppato una relazione più attiva con lo strumento, altre lo trattavano come un supporto marginale, altre ancora si muovevano tra utilità pratica e cautela.

In tutti i casi, però, emergeva lo stesso nodo: l’AI tende ad amplificare il modo in cui viene chiamata in causa.Una richiesta generica produce spesso una risposta generica, anche se plausibile. Un contesto debole non viene ricostruito automaticamente in modo affidabile. In assenza di criteri di valutazione, l’output può apparire formalmente ordinato ma restare sostanzialmente fragile.

Per questo il punto non è solo imparare a usare l’AI. Il punto è imparare a guidarla.

La competenza da allenare

Da qui si è chiarito anche l’obiettivo del percorso. Non si trattava soltanto di aumentare la familiarità con uno strumento, ma di allenare una competenza trasversale chiave: la capacità di orientarlo.

Per persone con un forte orientamento all’esecuzione, questo passaggio è rilevante, significa:

• spostarsi dal fare bene un compito al saperne impostare bene le condizioni
• formulare richieste più chiare, dare contesto, esplicitare criteri riconoscere i limiti dell’output
• decidere cosa delegare e cosa presidiare direttamente.

In questo senso, la comunicazione non è solo una competenza espressiva. Diventa una forma di delega consapevole.

Guidare l’AI significa proprio questo costruire le condizioni perché la risposta sia utile, coerente e verificabile. Significa sapere quando accelerare, quando correggere, quando fermarsi e quando mantenere il presidio umano.

Conclusione

La Torre di Pisa continua a essere una metafora utile perché sposta l’attenzione dal fascino della struttura alla qualità del presidio che la rende sicura.

Quando parliamo di intelligenza artificiale nelle organizzazioni, il punto non è soltanto cosa sa fare lo strumento. Il punto è come lo interroghiamo, con quali obiettivi, con quale contesto, con quali criteri di verifica e con quale responsabilità umana.

Una struttura può essere visibile, utile e persino ammirata, ma può allo stesso tempo essere fragile se non viene gestita.

Per questo l’innovazione non si gioca solo sulla qualità della tecnologia, ma sulla capacità delle persone e delle organizzazioni di darle direzione.

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