Il 12 settembre scorso Dario Amodei, CEO di Anthropic, ha dichiarato che l'industria dell'intelligenza artificiale debba deliberatamente rallentare il ritmo di miglioramento dei propri modelli; poco dopo Sam Altman, CEO di OpenAI, ha espresso pubblico accordo e persino Elon Musk ha commentato in modo lapidario: «Dario ha ragione».

Appare un controsenso commerciale che due dei principali venditori al mondo di sistemi di intelligenza artificiale concordino sul fatto che lo sviluppo dei loro prodotti vada rallentato: nessuna casa automobilistica chiede per legge di produrre vetture più lente.

Vale la pena chiedersi cosa ci sia dietro, senza accontentarsi della prima lettura che viene in mente, sia essa il cinismo o la buona fede.

Anthropic non nasce come una startup qualunque: è stata fondata nel 2021 da Dario e Daniela Amodei insieme ad altri ricercatori che avevano lasciato OpenAI proprio per diverse vedute in materia di sicurezza informatica; pertanto il messaggio di Amodei non appare come una novità opportunistica, ma come coerente prosecuzione di una posizione che l'azienda sostiene fin dalla propria nascita.

Una seconda possibile lettura è più strategica: chi chiede regole (audit esterni, leggi nazionali che testino i modelli prima del rilascio, standard condivisi tra Paesi democratici) sta anche disegnando il tipo di barriera all'ingresso che un'azienda già grande può assorbire molto più facilmente di un concorrente più piccolo. Il giorno successivo alla dichiarazione di Amodei, Rivista AI¹ pubblica una lettura critica: i grandi laboratori starebbero «utilizzando la paura dell'AI per costruire attraverso la regolazione un “moat” che il mercato sta diventando meno capace di garantire». Il rallentamento servirebbe anche a proteggere il vantaggio statunitense nei confronti della Cina, intrecciando sicurezza e geopolitica industriale.

Una terza ipotesi esprime un pensiero più sottile, ma molto efficace. Affermare «questa tecnologia è così potente da poter essere pericolosa» è anche un modo per dire «questa tecnologia è straordinariamente potente»: l'allarme e la promessa condividono lo stesso vocabolario. Quando Amodei parla di sciami di agenti IA capaci di compromettere infrastrutture critiche nel giro di mesi², volontariamente o meno rafforza anche la percezione che il prodotto della sua azienda sia già ai confini della tecnologia disponibile.

Un elemento colpisce chi legge i commenti americani a questo appello: quasi nessuno cita l'AI Act europeo. Mentre Amodei chiede «leggi nazionali che testino i modelli avanzati prima della distribuzione», l'Unione Europea ha già scritto una legge in merito e la sta mettendo in pratica proprio in queste settimane: dal 2 agosto 2026 l'AI Act si applica nella sua interezza, con sanzioni pienamente operative per i fornitori di modelli IA “general purpose” (GPAI)³. In altre parole, una parte non piccola di quanto Amodei propone come scenario auspicabile per il futuro è già oggi obbligo di legge nell’Unione Europea.

L’Unione Europea ha la possibilità di giocare, in questo dibattito, un ruolo che finora ha avuto poco spazio mediatico, ma che è sostanzialmente più maturo sul piano normativo rispetto a quello 

statunitense: si tratta di un banco di prova già in corso, con regole vincolanti anziché impegni volontari annunciati via social media. Il rischio, naturale in un continente che non ospita nessuno dei grandi laboratori citati nell'appello, è restare spettatore normativo di una partita che si gioca altrove; l'opportunità è che l'Europa possa presentarsi come riferimento concreto proprio nel momento in cui i produttori stessi ammettono pubblicamente di aver bisogno di regole esterne.

A prescindere da quale delle tre ipotesi sopra citate sia più vicina al vero, i dirigenti aziendali si devono porre una domanda operativa: che cosa bisogna fare adesso?

Una prima risposta, semplice e concreta, riguarda la conoscenza. L'AI Act stesso, all'articolo 4, impone dal 2 febbraio 2025 un obbligo di «alfabetizzazione all'IA» a chi fornisce o utilizza questi sistemi in azienda: non è più solo una buona pratica manageriale, ma un requisito esplicito. L'obbligo si applica in modo ampio, non solo a chi sviluppa sistemi di IA, ma a qualunque utente, anche a quelli che usano sistemi di IA in modo informale; riguarda dipendenti, collaboratori esterni e chiunque ne faccia uso per conto dell'organizzazione. Non è prevista una sanzione diretta per la sua violazione, ma l'assenza di formazione documentata può aggravare le sanzioni quando emergono altre infrazioni dell'AI Act o del GDPR: un obbligo senza multa propria, ma non per questo opzionale.

Per un dirigente significa che la comprensione anche non tecnica, ma sufficientemente solida di come funzionano questi sistemi, dei loro limiti reali e dei rischi effettivi non è più delegabile del tutto a un reparto IT o a un fornitore esterno. È anche l'unico modo per leggere criticamente affermazioni come quelle di Amodei: senza un minimo di competenza propria, il rischio è di scegliere se allarmarsi o entusiasmarsi non in base ai fatti, ma in riferimento a chi ha parlato per ultimo o con più autorevolezza.

L’aggiornamento non può essere un evento isolato: un corso, una conferenza, un articolo… Il ritmo con cui cambiano capacità dei modelli, quadro normativo e persino le stesse posizioni pubbliche dei protagonisti rende la formazione continua l'unica postura sostenibile per chi deve prendere decisioni di investimento, adozione o governance dell'IA in azienda, a maggior ragione nelle PMI, spesso meno attrezzate delle grandi imprese per valutare autonomamente rischi e conformità. In quest’ottica una partecipazione attiva a quanto organizzato dall’Associazione dei dirigenti è un’opportunità da cogliere per creare un giudizio informato.

Le ipotesi sulle motivazioni di Amodei non si escludono a vicenda e probabilmente convivono in proporzioni difficili da quantificare con precisione; forse la domanda più utile per ciascuno noi è: se un continente che non produce i modelli più avanzati al mondo ha già scritto le regole che i loro stessi creatori oggi invocano, chi sta davvero guidando questa fase dell'intelligenza artificiale, chi la costruisce o chi la regola?

Vale la pena aggiungere una notazione che resta fuori dalle tre ipotesi precedenti, perché riguarda un problema che nessuno dei protagonisti dell’appello affronta pubblicamente: il costo energetico dell’IA. Le stime dell’Agenzia Internazionale dell’Energia indicano che il consumo elettrico dei data center dedicati all’IA supererà i 945 TWh entro il 2030, più del triplo del fabbisogno annuo dell’Italia; secondo il MIT Technology Review, entro il 2028 l’IA assorbirà oltre metà dell’elettricità destinata ai data center a livello globale.⁴

Il quadro è però più sottile di un semplice «i modelli più sofisticati sprecano energia»: l’efficienza per singola interrogazione sta in realtà migliorando rapidamente, ma il consumo complessivo cresce comunque, perché i volumi di utilizzo e le corse all’addestramento di modelli sempre più grandi aumentano più velocemente di quanto l’efficienza riesca a compensare. Non è forse un caso che, tra le categorie di rischio che lo stesso Amodei ha elencato nei suoi scritti (dall’autonomia dei sistemi al rischio di abusi per armi biologiche, fino alla concentrazione di potere) il costo energetico e ambientale dell’IA non compaia mai.