Come e perché l’intelligenza artificiale è utile all’analista Marco Mayer
Marco Mayer
Come e perché l'intelligenza artificiale è utile all'analista - Startmag
Come e perché l’intelligenza artificiale è utile all’analista
Consigli pratici per usare bene l'intelligenza artificiale.
Il mio approccio è piuttosto semplice. Dopo aver scritto una prima bozza sul tema che voglio approfondire, la sottopongo a una o più piattaforme di intelligenza artificiale. Ma è fondamentale non usare l’AI per far presto o limitarsi a correggere i refusi. È a mio avviso necessario, al contrario, adottare quello che definisco un approccio “slow” all’AI. Solo così può diventare davvero utile nel lavoro di ricerca informativa e nei processi di analisi.
Le prime risposte dell’AI sono spesso incomplete, superficiali o addirittura piene di errori, talvolta macroscopici. Per ottenere risultati affidabili, bisogna quindi interagire a lungo con le piattaforme, controllare le informazioni, correggere gli errori e migliorare progressivamente le domande di ricerca. In pratica, serve prendersi tutto il tempo necessario.
Un aspetto che si sottovaluta spesso è che l’efficacia dell’AI dipende da come la si utilizza e da come la si “allena” gradualmente a rispondere alle nostre esigenze. Non basta correggere gli errori: spesso bisogna fornire informazioni, documenti, dati e fonti che la piattaforma non è in grado di trovare da sola. I modelli tendono infatti a privilegiare le fonti piu’ citate e i grandi flussi di dati. La “miopia” della AI lascia in ombra le notizie pubbliche che circolano sotto una certa soglia di diffusione, perché nascoste in qualche piccolo anfratto del web. Questo squilibrio ha una conseguenza precisa: se l’AI riflette semplicemente ciò che è più noto e ripetuto in rete, tende a scambiare la quantità delle informazioni per la loro affidabilità — ed è esattamente questo meccanismo, la ripetizione che genera credibilità, a essere sfruttato dalle campagne di disinformazione, non solo quelle legate all’intelligenza artificiale.
È anche fondamentale chiarire bene il contesto spazio-temporale delle domande di ricerca. Ogni richiesta deve indicare in modo preciso il periodo di riferimento e l’area geografica. Nella mia esperienza, gli errori più grossolani – le cosiddette allucinazioni – nascono proprio quando questi elementi vengono trascurati.
Mi è capitato, ad esempio, di chiedere a un modello di ricostruire la cronologia della crisi diplomatica tra Cipro e Turchia senza specificare l’ambito temporale esatto: il risultato mescolava eventi di anni diversi come se fossero simultanei. Bastava riformulare la domanda con date precise perché la ricostruzione tornasse coerente. È un errore banale, ma è proprio nella sua banalità che si nasconde il rischio maggiore: chi non lo conosce rischia di prendere per buona una cronologia sbagliata.
Un’altra caratteristica dell’AI è che tende ad assecondare l’utente, dando risposte rassicuranti anche quando sbaglia. Per questo il primo consiglio è di chiedere sempre argomentazioni contrarie e formulare domande trappola per sfidare l’AI. Ma oltre a questi accorgimenti, la strada che prediligo è quella di confrontare i risultati tra più sistemi. Io, ad esempio, uso spesso Copilot di Microsoft, Gemini di Google, ChatGPT di OpenAI, Claude di Anthropic e DeepSeek, anche se quest’ultima si blocca quando si trattano temi sensibili censurati dalle autorità cinesi.
Proprio l’uso di più piattaforme, soggette a giurisdizioni diverse, impone una cautela che vale la pena richiamare esplicitamente: quando si lavora su temi sensibili — reti di relazioni, fonti riservate, dinamiche di potere — è bene sapere cosa succede ai dati e ai documenti che si condividono con questi strumenti, ed evitare di caricare informazioni che non si è autorizzati a diffondere e/o che potrebbero esporre persone a rischi gravi e rappresentare pericoli per la sicurezza nazionale. Da più di dieci anni ho acceso i riflettori sulla penetrazione digitale delle aziende cinesi nei paesi democratici. Ricordo ancora quando, da poco insediato al Viminale come consigliere del ministro dell’Interno per la cybersecurity, mi fu consegnato in dotazione un telefono di servizio Huawei: un episodio che mi lasciò interdetto, proprio per la sensibilità del tema di cui mi occupavo. La “slow AI” richiede riflessione e conseguente lentezza nella scelta di cosa affidare a ciascuna piattaforma.
Un altro suggerimento importante: quando si consultano fonti straniere, è decisamente preferibile far analizzare i testi nella lingua originale e solo dopo chiedere la traduzione in inglese o italiano. La possibilità di analizzare direttamente i media e i social nelle lingue locali è un fondamentale valore aggiunto per sfidare le correnti mainstream sulla base di evidenze empiriche concrete.
La qualità delle risposte dell’AI dipende direttamente dalla qualità delle domande. Più le richieste sono precise, dettagliate e formulate da chi conosce la materia, più i risultati sono interessanti e affidabili. Per questo sconsiglio di usare l’AI in ambiti che non si conoscono abbastanza: senza la capacità di valutare criticamente le risposte, il rischio di farsi guidare – e spesso depistare – dalla macchina è molto alto…
Sotto questo profilo anche nell’ era dell’ intelligenza artificiale una buona preparazione in campo umanistico è una condizione importante per un efficiente uso della AI. In un articolo su Limes, Lucio Caracciolo ha segnalato che solo il 5% degli studenti che vanno alle superiori sceglie il liceo classico. Ha ragione a preoccuparsi; il tema non riguarda solo gli specialisti: senza una buona preparazione in storia e geografia è impossibile per qualunque cittadino orientarsi nel mondo della contemporaneità.
L’intelligenza artificiale è utile non solo per la velocità con cui consente di analizzare grandi quantità di fonti. È altrettanto importante che sia capace di costruire una memoria personalizzata, ad hoc, al servizio dell’utente. Accumulando e aggiornando le informazioni, permette di costruire una base di conoscenza sempre più solida e in continuo aggiornamento. Un ultimo aspetto che desidero segnalare è che, con il supporto di queste piattaforme, è possibile monitorare in simultanea non solo i nodi delle reti complesse, ma anche il fluire delle connessioni e le relative dinamiche di potere – un campo di indagine particolarmente rilevante, ad esempio, nelle attività di contrasto al terrorismo internazionale.
Per organizzazioni come Boko Haram in Africa l’uso sempre più frequente della AI costituisce al tempo stesso una loro nuova vulnerabilità. Oggi si è creato, infatti, un nesso strettissimo tra cybersicurezza, cyberdefence e intelligenza artificiale. Le grandi piattaforme possono contribuire all’ aziome dei governi per il contrasto e la prevenzione gruppi terroristici. Lo stesso vale per la guerra psicologica. I proxy dell’Iran (Hezbollah, Hamas, ecc.) fanno largo uso della AI per costruire le fake news e false narrative con cui inondare la rete.
ANALISI ED IMMAGINE BY GEMINI 8-8-26
[OCCHIELLO BREVE]
[FOCUS]
[INDICIZZAZIONE SEMANTICA A FACCETTE]
- Soggetto principale:
Intelligenza Artificiale e Analisi Informativa (Slow AI, Cybersecurity, Disinformazione) - Ambito tematico disciplinare:
Relazioni Internazionali / Geopolitica / Intelligence / Sociologia della Tecnologia - Ambito spaziale:
Globale / Italia / Aree di crisi geopolitica (Medio Oriente, Africa, Asia-Pacifico) - Ambito temporale:
Contemporaneo (XXI Secolo / Era Digitale)
ANALISI SINTETICA PER PUNTI
- L'illusione della scorciatoia e l'approccio "Slow AI"L'uso efficace dell'intelligenza artificiale nell'analisi geopolitica e di sicurezza rifiuta la velocità superficiale. L'AI richiede un processo iterativo ("slow"), pazienza, spirito critico e continue verifiche per evitare risposte incomplete o visioni miopi condizionate dai flussi di dati mainstream.
- Mitigazione della "miopia" dei dati e delle allucinazioniI modelli linguistici tendono a privilegiare la quantità di informazioni rispetto all'affidabilità, favorendo inavvertitamente meccanismi di disinformazione. È essenziale contestualizzare in modo rigoroso gli ambiti spazio-temporali dei prompt e integrare l'AI con documenti, fonti locali in lingua originale e dati di nicchia non reperibili dai grandi motori.
- Incrocio di piattaforme e contestazione del sistema (Adversarial Prompting)Per un'analisi solida occorre sottoporre i modelli a "domande trappola", sollecitare argomentazioni contrarie e comparare le risposte tra diversi LLM (Copilot, Gemini, ChatGPT, Claude, DeepSeek), tenendo sempre in conto i limiti di censura di determinati regimi.
- Cybersecurity, sovranità digitale e riservatezza dei datiL'utilizzo di strumenti di AI su dossier sensibili richiede la massima cautela riguardo alla gestione dei dati riservati. Il riutilizzo di infrastrutture e piattaforme digitali di potenze estere espone a rischi per la sicurezza nazionale e la tutela delle fonti.
- Centralità della formazione umanistica (Storia e Geografia)La bontà dell'output dell'AI è direttamente proporzionale alla competenza di chi formula le domande. In linea con le preoccupazioni sul calo degli studi classici, l'autore evidenzia come le competenze storiche, geografiche e critiche rimangano la precondizione indispensabile per orientarsi nel contesto contemporaneo ed evitare di farsi guidare passivamente dalla macchina.
- Network Analysis e nuove minacce geopoliticheL'AI offre un apporto decisivo nella ricostruzione di reti complesse, dinamiche di potere e mappatura di gruppi eversivi o terroristici (es. Boko Haram, proxy iraniani). Tuttavia, costituisce anche un’arma a doppio taglio usata dai gruppi ostili per la guerra psicologica e le narrative manipolative.
- Sistemi autonomi e dilemmi etico-politici nella DifesaL'integrazione dell'AI a scopi difensivi (es. difesa aerea e intercettazione di droni/missili) solleva impellenti nodi politici ed etici sull'uso di sistemi operativi autonomi in tempo reale.
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