Ai, Bernabé: perché le grandi ipo servono a distribuire il rischio

Franco Bernabè, presidente della Università di Trento, ha sollevato un dubbio netto sulla relazione tra le grandi IPO legate all’intelligenza artificiale e i rischi trasferiti agli investitori retail:

“Nel mondo dell’intelligenza artificiale sono stati investiti complessivamente 850 miliardi di dollari. Si tratta di denaro che non tornerà mai più, in termini di ritorno sull’investimento. E quindi bisogna allargare la platea di quelli che investono in modo tale da ridurre i rischi per quelli che hanno investito in precedenza. In questo senso, forse il ‘parco buoi’ è una metafora un po’ ardita, ma certamente siamo davanti a una riduzione del rischio per quelli che hanno investito e non hanno un modello di business che consenta un ritorno di quella dimensione dell’investimento. Certo, i ricavi ci sono, le prospettive ci sono. Ma su quelle dimensioni francamente è difficile dire che gli investimenti torneranno.”

Le osservazioni di Bernabè sono state espresse durante il panel intitolato “Fidarsi oppure no dell’intelligenza artificiale”, moderato da Andrea Malaguti, nel contesto di Palazzo Geremia. L’incontro ha messo a confronto punti di vista differenti su fiducia, regolazione, didattica e sicurezza digitale, offrendo spunti sia tecnici sia istituzionali.

Il sospetto sui grandi investimenti e il rischio per i risparmiatori

Secondo la tesi emersa, l’ondata di capitale riversata sull’intelligenza artificiale rischia di creare una dinamica per cui il rischio aggregato viene diluito spostandolo su platee più ampie di investitori, inclusi quelli privati. Questo fenomeno solleva interrogativi sulla sostenibilità dei ritorni attesi e sulla capacità delle startup o delle piattaforme di generare ricavi in grado di giustificare valutazioni così elevate.

Un effetto pratico potrebbe essere una maggiore volatilità sui mercati azionari e una possibile erosione di fiducia tra i piccoli risparmiatori se le attese di rendimento non si concretizzano nel medio-lungo periodo.

AI in aula: formazione critica e ruolo delle università

Andrea Zoppini, docente della Università Roma Tre, ha richiamato l’attenzione sull’ingresso già consolidato dell’intelligenza artificiale nella didattica e sulla necessità di adattare la formazione:

“Assumere un atteggiamento critico verso le risposte dell’AI è un fatto culturale.”

Zoppini ha proposto che le università formino gli studenti a funzionare da verificatori delle produzioni algoritmiche, insegnando a valutare, controllare e contestualizzare i risultati generati dalle macchine invece che proibire l’uso di strumenti avanzati. Ha inoltre segnalato il rischio del sottoutilizzo dei dati in Europa, che secondo lui ha già favorito il vantaggio competitivo di Stati Uniti e Cina sul fronte tecnologico.

Profilazione dei dati e concentrazione del potere

Il tema della dipendenza tecnologica è tornato nelle riflessioni di Bernabè, che ha espresso preoccupazione per l’estensione della profilazione e per la quantità di informazioni personali gestite da grandi piattaforme commerciali. Ha ricordato come anche figure istituzionali possano utilizzare strumenti che, a suo avviso, espongono dati sensibili.

Nel suo ragionamento si intravede la paura di una concentrazione del potere informativo in poche piattaforme globali, con ripercussioni sulla sovranità digitale degli Stati e sulla capacità di controllo pubblico. A titolo esemplificativo è stata menzionata la pratica di accesso a database molto estesi da parte di enti come la ICE americana, che amplifica i timori legati a monitoraggio e sorveglianza.

La Costituzione come riferimento per il quadro giuridico

Sul piano giuridico, Giovanni Maria Flick, presidente emerito della Corte Costituzionale, ha richiamato la funzione della Carta costituzionale nel guidare l’azione regolatoria, in particolare rispetto agli articoli che tutelano la libertà di espressione e la libertà economica.

Giovanni Maria Flick ha spiegato:

“Trovare una chiave che possa far distinguere il vero dal verosimile è necessario.”

Per Flick, diventa quindi imperativo stabilire limiti e criteri che consentano di bilanciare innovazione e diritti fondamentali, evitando che sistemi capaci di generare contenuti sofisticati mettano in crisi la percezione pubblica della verità e la qualità del dibattito democratico.

Osservazioni finali e prospettive

Il dibattito ha evidenziato una distanza tra lo slancio finanziario verso l’intelligenza artificiale e la capacità delle istituzioni pubbliche, del sistema educativo e delle norme di accompagnare questo sviluppo. La necessità di regolamentare, formare e proteggere emerge come un quadro condiviso, pur con soluzioni diverse sul come attuarlo.

Per il mondo finanziario e per i risparmiatori italiani, la sfida sarà riconoscere quali investimenti abbiano fondamenti economici sostenibili e quali invece siano spinti più dalla narrativa e dalle aspettative future. Analogamente, per le autorità pubbliche la partita si giocherà sulla capacità di definire regole che salvaguardino diritti e competitività.

In sintesi

• La forte concentrazione di capitali nell’ambito dell’intelligenza artificiale aumenta il rischio di valutazioni non sostenibili; per gli investitori italiani è cruciale distinguere tra aziende con modelli di business scalabili e operazioni guidate principalmente da aspettative speculative.
• Una formazione universitaria che insegni la verifica critica dei risultati algoritmici può ridurre l’asimmetria informativa e migliorare la qualità della forza lavoro, con potenziali benefici per l’innovazione nazionale.
• La dipendenza da piattaforme globali accentua rischi di sovranità digitale e concentrazione informativa; per l’Italia e l’Europa è strategico promuovere infrastrutture e regole che favoriscano la concorrenza e la protezione dei dati.
• Dal punto di vista regolatorio, il bilanciamento tra libertà di impresa e tutela dei diritti fondamentali richiede interventi mirati: regole chiare possono stabilizzare i mercati e aumentare la fiducia degli investitori retail.