Intelligenza artificiale: cambio di paradigma (l’AI sta cambiando il web)

C’è una domanda che nel settore (web / digital) ci facciamo da un po’ e che non ha una risposta definitiva (non so nemmeno se mai l’avrà): l’AI è solo uno strumento che si aggiunge agli altri, o sta davvero cambiando la logica con cui il web funziona?

La distinzione non è puramente accademica. Da come rispondi a questa domanda dipende come ti comporti come professionista, come creatore di contenuti o come persona che vive e lavora online.

Come inquadriamo le nuove tecnologie

Ogni volta che arriva una tecnologia sufficientemente nuova, la nostra prima reazione è inquadrarla come “un altro strumento”. Lo abbiamo fatto con i CMS: WordPress è arrivato e lo abbiamo messo nella categoria “modo per costruire siti, ma più facile”. Lo abbiamo fatto con il mobile: uno schermo più piccolo, stesse logiche. Lo abbiamo fatto con i social: un canale di distribuzione in più.

Questa inquadratura è rassicurante, perché ci permette di continuare a usare le categorie che già abbiamo. Non dobbiamo ricominciare da capo, non dobbiamo rimettere in discussione quello che sappiamo già fare e quindi non ci sentiamo (subito) obsoleti. Aggiungiamo uno strumento alla cassetta degli attrezzi, impariamo a usarlo, andiamo avanti.

A volte questa inquadratura è corretta. A volte è sbagliata. E il prezzo di sbagliarsi si vede solo dopo, quando hai ottimizzato per un mondo che nel frattempo è cambiato.

Adottare non è comprendere

C’è una differenza importante tra adottare uno strumento e comprenderlo.

Adottare significa semplicemente iniziare a usarlo. Comprenderlo significa osservarne l’evoluzione, capire le logiche sottostanti, valutare le implicazioni, e quindi avere una comprensione più profonda anche dei risultati che ottieni. In linea di massima, chi fa la differenza sta nel team “comprendere uno strumento”.

Faccio un esempio concreto, che non riguarda il web. Ho usato un’AI per aiutarmi a progettare una modifica della mia bici: sostituire il cambio stradale con uno da montagna (MTB). L’AI mi ha risposto con una certa sicurezza dandomi componenti specifici, procedura, compatibilità. Tutto molto plausibile.

Il problema è che “plausibile” non è “corretto”. Quindi invece di accettare le risposte come autorevoli, ho iniziato a fare domande (sempre all’AI). Ho verificato che i pezzi descritti fossero davvero come li descriveva. Ho controllato la compatibilità con i comandi. Ho studiato gli schemi costruttivi e le tolleranze dei componenti (che per fortuna non sono tecnologicamente complessi). E alla fine ho trovato delle incongruenze, cose che, se le avessi ignorate, mi avrebbero portato ad acquistare componenti incompatibili e quindi a buttare i miei soldi e magari rimanerci frustrato, che se posso evito, ecco.

Chi adotta l’AI si fida della risposta plausibile.
Chi la comprende sa che la plausibilità non è una garanzia, e si comporta di conseguenza.
La differenza è di atteggiamento nei confronti del servizio.

Cosa sta cambiando nel web, concretamente

Torniamo al web. Quello che l’AI sta cambiando non è la velocità di produzione dei contenuti (anche se è di questo che si parla quasi sempre). Sta cambiando la struttura stessa della ricerca di informazioni da parte degli utenti. Le query di ricerca sono diventate diverse. Quello che cerchiamo è diverso. Oggi le informazioni di base le chiediamo direttamente a un modello AI. Solo gli approfondimenti, i casi limite, le esperienze dirette, quelli, sì, li cerchiamo ancora in contenuti più “umani”, in articoli e video prodotti da persone. E se il contenuto è evidentemente prodotto da AI, senza carattere, senza personalità, lo rileviamo e ne abbassiamo la sua qualità percepita.

(Qui potremmo parlare per ore di qualità percepita, di cosa sia un contenuto “evidentemente prodotto da AI” e cose di questo tipo, ma lo faremo magari in un altro articolo. Anzi, se ti interessa, scrivimelo!)

Se quello che cerchiamo è diverso da prima e anche come lo cerchiamo è un procedimento nuovo, questo ha una conseguenza diretta su come i siti vengono indicizzati e su come si misura la rilevanza di un contenuto. Il traffico organico classico basato su query informative semplici è già sotto pressione. Non è una previsione, è quello che sta succedendo.

Ma c’è un livello più profondo da leggere. E qui le cose si fanno davvero interessanti.

Siamo già dentro un paradigma diverso, e non ce ne siamo accorti

Sappiamo che l’AI può sbagliare, ce lo dice lei stessa. Quindi, ragionevolmente, cerchiamo contenuti scritti da esseri umani quando vogliamo qualcosa di più affidabile. Fin qui ha senso.

Il problema è il passo successivo: presupponiamo che un articolo sia scritto da un umano perché ci sembra scritto da un umano. E viceversa, presupponiamo che un contenuto sia generato da AI perché ha certe caratteristiche che associamo all’AI (per esempio l’uso di em-dashes ‘—’, che però è grammaticalmente più corretto che non usarle).

Questa è una fallacia logica. Gli indicatori che usiamo non sono precisi, sono il prodotto della nostra esperienza con i contenuti AI di qualche anno fa, spesso i peggiori, quelli più piatti e ripetitivi. Il fatto che non siamo abituati a leggere certe costruzioni sintattiche non significa che siano sbagliate. Il fatto che un articolo suoni “diverso” non significa che sia stato generato da un LLM.

Eppure stiamo prendendo decisioni di fiducia basandoci su questi indicatori tutti i giorni, di fatto facendo deduzioni che non sono corrette e che giocano a sfavore di un web migliore.

Questo non è un problema minore. È la prova che il paradigma è già cambiato, perché anche i criteri con cui valutiamo i contenuti si sono già adattati. E secondo me si sono adattati male. Stiamo usando strumenti di valutazione costruiti per un contesto che non esiste più, per orientarci in un contesto nuovo.

Non è che potrebbe cambiare il paradigma. È già cambiato. Stiamo solo cercando di applicargli le vecchie categorie.

Strumento o paradigma: perché la distinzione conta

Se l’AI fosse solo uno strumento, il ragionamento sarebbe semplice: impari a usarlo quando serve, lo ignori quando non serve, vai avanti.

Se, invece, è un cambio di paradigma, ignorarlo ha un costo. Non immediato, ma reale. Perché chi non capisce il cambiamento finisce per ottimizzare per un mondo che non esiste più: produce contenuti pensati per un motore di ricerca che funzionava in un certo modo, costruisce strategie basate su metriche che misuravano cose diverse, valuta i risultati con criteri che non reggono più.

Come capire in quale dei due casi ci troviamo? Una domanda utile è: sta cambiando solo cosa faccio, o sta cambiando anche come valuto quello che faccio? Se la risposta alla seconda parte è sì, probabilmente non stiamo parlando di uno strumento.

Una posizione provvisoria

Non ho una risposta definitiva. Nessuno ce l’ha, e diffido di chi dice di averla.

Quello che ho è una posizione provvisoria, soggetta a revisione, ma consapevole. L’AI non è uno strumento che si aggiunge agli altri. Sta cambiando la logica con cui il web funziona e lo sta facendo su più livelli contemporaneamente: come cerchiamo, cosa troviamo, come valutiamo quello che troviamo, come produciamo contenuti, come misuriamo la loro utilità.

Posso sbagliarmi. Ma questa posizione è il risultato di una riflessione, non di una reazione. E c’è una differenza enorme tra le due cose. Più o meno la stessa differenza che c’è tra adottare qualcosa e comprenderlo davvero.

Gli strumenti si imparano. I paradigmi si abitano. O ci travolgono.