Dieci principi su come usiamo l'intelligenza artificiale, accanto alle persone con cui lavoriamo.
Operatori di servizi sociali, funzionari comunali, beneficiari di progetti, partecipanti a focus group: ci raccontano cose, ci consegnano dati, ci aprono porte.
L'intelligenza artificiale può aiutarci a fare un lavoro migliore con quello che ci viene affidato. Ma può anche tradire quella fiducia, se non la usiamo con cura.
Questi dieci principi descrivono come la usiamo. Non sono aspirazioni: sono il modo in cui lavoriamo, ogni giorno, e chiediamo di essere giudicati.
Sono pubblici perché vogliamo che chi lavora con noi possa verificare. E perché crediamo che, in un momento in cui tutti dicono di usare l'AI, il modo in cui la si usa faccia la differenza.
L'AI esegue. Noi pensiamo, decidiamo, restituiamo.
Ogni progetto comincia con una conversazione tra persone. Quali domande vogliamo porci, quali metodi usiamo, cosa misuriamo, perché. Questo lavoro non lo deleghiamo a nessuno strumento.
L'AI interviene dopo, quando il disegno è già nostro: aiuta ad analizzare, a sintetizzare, a esplorare. Ma il giudizio resta del consulente che vi sta accanto.
Lo strumento accelera. La direzione la decidiamo insieme a voi.
Ogni report, ogni valutazione, ogni dato che vi consegniamo porta il nome di una persona del team.
Quella persona ha letto, validato, corretto. Si assume la responsabilità di quello che leggete — anche se l'AI ha contribuito a produrlo.
Se l'AI sbaglia e il consulente non se ne accorge, l'errore è del consulente. Non c'è scarico di responsabilità sulla macchina.
Non perché l'AI non possa essere utile. Ma perché la responsabilità verso di voi è una cosa umana.
Tra l'operatore e la persona che chiede aiuto, niente si interpone.
Un beneficiario di un servizio SAI, un genitore in un colloquio educativo, un cittadino che si presenta allo sportello — incontra una persona che lo ascolta. Non un algoritmo che lo classifica.
L'AI può alleggerire il lavoro burocratico intorno a quell'incontro. Mai il cuore dell'incontro stesso.
Lo strumento minimo sufficiente. Sempre.
Prima di attivare l'AI in un flusso di lavoro ci facciamo quattro domande: l'AI migliora davvero il risultato, o è solo più veloce? Possiamo supervisionarla bene? I dati sono trattabili in modo conforme? Il risultato è verificabile?
Se anche una delle risposte non ci convince, non la usiamo. Si lavora come si è sempre lavorato — con le mani, con la testa, con il tempo che serve.
Non si fa una cosa perché è possibile. Si fa perché serve.
Per noi e per voi.
Per noi: l'AI permette a un team piccolo di fare lavori che richiederebbero un team grande. Ma non riduciamo nessuno — liberiamo le persone per il lavoro che richiede ascolto, giudizio, presenza.
Per voi: con il framework wAIt (Work with AI in the Territory) costruiamo la vostra capacità di usare l'AI in autonomia. Non vendiamo dipendenza dagli strumenti.
L'obiettivo è restituirvi tempo per pensare. Quello che la routine vi aveva tolto.
Il sapere costruito insieme resta a voi.
I dati che raccogliamo, le analisi che produciamo, gli strumenti che attiviamo — appartengono ai territori che li hanno resi possibili.
Documentiamo i metodi. Spieghiamo le scelte. Lasciamo dietro di noi conoscenza che potete continuare a usare quando il progetto è finito.
Veniamo perché alla fine possiate camminare meglio. Con le vostre gambe.
Li trattiamo come se fossero nostri. Non lo sono.
Pseudonimizziamo le trascrizioni prima di analizzarle. Non carichiamo audio, video o dati biometrici su piattaforme AI. Usiamo solo piani enterprise con garanzia contrattuale di non addestramento sui dati inseriti.
Definiamo per ogni progetto quanto a lungo i dati restano, e li cancelliamo quando arriva il momento. Con un registro che lo dimostra.
La conformità GDPR non è un traguardo. È il livello minimo da cui partiamo.
Niente scatole nere. Mai.
Quando in un progetto usiamo l'AI, lo dichiariamo. Il committente e i destinatari sanno quali strumenti, per quale scopo, con quali garanzie, per quanta parte del lavoro.
Nessun output AI viene presentato come se fosse stato scritto interamente dal consulente.
Se non possiamo spiegarlo, non lo usiamo. Se non possiamo dichiararlo, non l'abbiamo fatto.
L'accessibilità è la prima forma di rispetto.
Un report prodotto con l'AI deve essere comprensibile per chi non conosce l'AI. Per l'operatore di sportello. Per l'assessore. Per il genitore al focus group.
Le metodologie le spieghiamo, non le diamo per scontate. Le visualizzazioni dei dati le progettiamo perché si leggano senza statistica avanzata. Usiamo Atkinson Hyperlegible perché chi ha difficoltà di lettura non venga lasciato indietro.
Un risultato che solo gli specialisti capiscono è un risultato che ha mancato il bersaglio.
Sobrietà digitale, non zero virtuoso.
Ogni chiamata a un modello consuma energia. Ogni trascrizione cloud lascia un costo ambientale. Possiamo fingere di no, oppure scegliere fornitori seri, modelli proporzionati al compito, e rendicontare quello che consumiamo.
Per ogni task scegliamo il modello più piccolo sufficiente. Privilegiamo fornitori con impegni ambientali verificabili (Hetzner, Infomaniak, Anthropic). Quando possibile usiamo Whisper locale invece del cloud. Riusiamo gli output invece di rigenerarli.
Ogni anno mettiamo i numeri nella Relazione di Impatto. Non per fare bella figura. Per renderne conto a voi.
L'AI ci aiuta a fare meglio il nostro lavoro.
Ma il lavoro resta nostro. E il vostro è insostituibile.
Senza fretta. E senza scatole nere.
