Oltre l’hype dell’adozione: senza memoria digitale responsabile l’IA resta un esercizio costoso e rischioso
Un allarme mal posto
Ogni anno, in un rituale consolidato, l’Istat fotografa l’adozione delle tecnologie digitali nelle imprese. L’edizione 2025 mostra un balzo significativo: dal 8,2% del 2024 al 16,4% delle imprese con almeno 10 addetti che utilizzano soluzioni di intelligenza artificiale. Un raddoppio in un anno, senz’altro positivo, ma che non cambia lo storytelling prevalente: “l’Italia è pericolosamente indietro nell’uso dell’intelligenza artificiale”.
La questione, però, è mal posta perché nessuno si interroga sul problema di fondo:
Siamo indietro nell’utilizzo dell’IA per fare cosa?
In realtà, avremmo disperato bisogno oggi di custodire dati di qualità e di recuperare il senso della memoria autentica in sistemi di conservazione che assicurino pubblica fede.
Non abbiamo bisogno di “usare l’IA” in modo sterile, senza sapere come e perché usarla. Questo è il cuore della questione.
Prima di invocare l’ennesima rincorsa tecnologica, dovremmo interrogarci sulla qualità del terreno su cui vorremmo far correre l’intelligenza artificiale.
Il vero ritardo italiano: la qualità del dato
Guardando oltre la superficie dei numeri Istat ci si può facilmente accorgere che il ritardo italiano non è tanto tecnologico, quanto documentale e archivistico. Archivi disomogenei, interoperabilità carente, processi documentali frammentati, conservazione digitale non sempre conforme agli standard di integrità e lunga durata: questo è il nostro vero gap.
Senza dati affidabili e contestualizzati l’IA non produce valore. Produce invece tanto rumore, amplificando errori, generando “allucinazioni” su scala industriale, trasformando possibili investimenti in potenziali rischi sistemici.
È proprio come pretendere di costruire grattacieli su fondamenta di sabbia.
La custodia affidabile dei dati non è un adempimento burocratico residuale.
È piuttosto un atto di responsabilità politica e culturale, perché stiamo facendo i conti con un’infrastruttura critica nazionale.
Garantire pubblica fede, tracciabilità, integrità, trasparenza, interoperabilità e accessibilità nel tempo significa dare all’Italia un vantaggio competitivo vero e duraturo. Significa ridurre la dipendenza da modelli addestrati altrove su dati che non siamo in grado di controllare, consentendoci così di mantenere il dominio sulla nostra memoria collettiva.
ANORC, nata nel 2007 ben prima dell’attuale hype generativo, nasceva proprio da questa consapevolezza: il futuro apparterrà a chi saprà custodire, non solo a chi saprà solo produrre.
Conclusioni: l’IA è un derivato, non un fine
L’Italia non è (solo) indietro nell’utilizzo dell’IA.
È indietro nella cura responsabile dei dati che dovrebbero alimentarla. L’intelligenza artificiale generativa è, infatti, vorace e ha bisogno, quindi, di nutrimento costante, ma che sia di qualità. Dati sporchi, incompleti o mal conservati non la rendono più intelligente, la rendono solo più pericolosa.
Servono team pienamente interdisciplinari capaci di tenere insieme processi complessi e oggi sempre più “generativi”, integrando trasversalmente gestione dei documenti, cybersecurity e data protection. Solo così la custodia del dato può diventare vera governance.
