Indice
- Il fenomeno dell'AI Washing
- Perché nasce l'AI Washing?
- Alcuni esempi concreti di AI Washing
- Come riconoscere il vero uso dell’AI
- L'etica come vantaggio competitivo
L'intelligenza artificiale (AI) è senza dubbio la tecnologia del momento. È protagonista di ogni conversazione tech e viene proposta come la chiave di volta per innovazione, competitività e trasformazione digitale. Tuttavia, nel panorama attuale, sorge una domanda: stiamo davvero assistendo a un reale impiego dell’AI, o il termine viene abusato a fini di marketing?
Un vecchio proverbio diceva: "L’AI è come il prezzemolo, si trova dappertutto." o forse non era così? Basta comunque osservare il mercato post 2022 per notare come qualsiasi prodotto, servizio o startup tech abbia ormai inserito l'etichetta "AI-powered" — spesso senza una reale necessità o sostanza tecnologica alle spalle.
Il fenomeno dell'AI Washing
Da qui nasce il concetto di AI Washing: la pratica di dichiarare falsamente o in modo fuorviante l'utilizzo di tecnologie AI, quando l'adozione è minima o addirittura inesistente. Come nel caso del greenwashing in ambito sostenibilità, anche nell’AI washing si gioca una partita rischiosa tra marketing aggressivo e perdita di credibilità.
Negli ultimi anni, essere associati all’AI è diventato sinonimo di innovazione e attrattività. Le startup "AI-based" attraggono mediamente tra il 15% e il 50% di finanziamenti in più rispetto a quelle tradizionali. Un incentivo potente, che spiega perché molte realtà siano spinte a gonfiare — se non inventare — la propria competenza nell'ambito AI.
Tuttavia, l’elevata complessità tecnica di queste tecnologie rende difficile, anche per investitori esperti e giornalisti, distinguere tra progetti realmente innovativi e operazioni di facciata. Questo genera un effetto pericoloso: una progressiva perdita di fiducia nel valore reale dell’innovazione.
Perché nasce l'AI Washing?
Le motivazioni dietro questa pratica sono molteplici:
1. Ambiguità terminologica
"AI" è ormai un termine ombrello che include machine learning (ML), natural language processing (NLP), deep learning (DL) e molte altre discipline. Questa mancanza di precisione semantica apre la porta a interpretazioni opportunistiche, dove anche una semplice automazione può essere venduta come "intelligenza artificiale avanzata".
2. Accesso a incentivi e fondi
Bandi di ricerca, agevolazioni fiscali e finanziamenti favoriscono le realtà "AI-driven", spingendo alcune imprese a enfatizzare il loro impegno nell'intelligenza artificiale senza una reale base tecnologica. Non a caso, molti progetti candidati a fondi pubblici o venture capital fanno largo uso di termini come "AI-powered" senza dettagli concreti.
3. Strategie difensive di mercato
Molte aziende, pur senza possedere solide competenze AI, etichettano i propri prodotti come "AI-powered" per restare competitive, mentre internamente lavorano a sviluppi futuri. Una mossa comprensibile, ma che rischia di compromettere la trasparenza nei confronti di clienti e investitori.
Alcuni esempi concreti di AI Washing
Vediamo alcuni esempi emblematici in cui la promessa dell'AI si è rivelata più marketing che realtà:
- Intelligent Document Processing (IDP): Diverse soluzioni presentate come "AI-based" si rivelano semplici strumenti di OCR (Optical Character Recognition) con poche regole aggiuntive, ben lontani dalle promesse di automazione intelligente.
- Prodotti smart: Dai frigoriferi ai termostati, spesso vengono spacciati per "intelligenti" dispositivi che sono semplicemente connessi a Internet, senza alcuna reale capacità di apprendimento o autonomia decisionale.
- Strumenti di creazione contenuti: Alcuni software che promettono la generazione autonoma di testi o video richiedono in realtà un massiccio intervento umano per ottenere output accettabili, riducendo di fatto il valore della presunta "intelligenza" della piattaforma.
Il caso Coca-Cola: Il gusto "Y3000" è stato presentato come "co-creato" con l'AI, ma l'azienda non ha mai chiarito il reale contributo tecnologico nel processo, sollevando dubbi sulla veridicità dell'operazione.
Come riconoscere il vero uso dell’AI
In un contesto dove l’AI è spesso più dichiarata che applicata, è fondamentale allenare uno sguardo critico. Alcuni indicatori utili:
- Richiedere trasparenza:
Le aziende serie non hanno paura di spiegare quali modelli e algoritmi utilizzano (ad esempio, reti neurali convoluzionali, modelli transformer per NLP, etc.). La chiarezza tecnica è spesso un segnale di autenticità. - Valutare la gestione dei bias:
La gestione consapevole dei bias algoritmici è un altro indice di maturità. Un progetto AI serio riconosce che ogni modello può introdurre errori e dimostra di avere procedure attive per correggerli. - Analizzare la documentazione:
Case study, white paper e report devono essere concreti e accessibili. Un linguaggio vago o fumoso è spesso il primo campanello d’allarme di un progetto che ha più storytelling che sostanza.
Osservare le metriche:
Performance dichiarate in termini di accuratezza, recall, F1 score o metriche simili sono elementi oggettivi su cui valutare l’effettivo valore delle soluzioni proposte.
L'etica come vantaggio competitivo
L'AI washing è una pratica che genera visibilità immediata, ma mina la fiducia sul lungo termine. E in un mercato sempre più maturo e consapevole, essere trasparenti sull’uso reale delle tecnologie AI diventa un vero vantaggio competitivo.
In Neodata, crediamo che l'innovazione passi attraverso l'integrità e la competenza: valori fondamentali per costruire un futuro tecnologico più sostenibile, responsabile e condiviso.
I nostri progetti di intelligenza artificiale non si limitano a etichette: puntiamo su soluzioni realmente basate su AI avanzata, trasparenza metodologica e rispetto etico, garantendo ai nostri clienti e partner risultati concreti e duraturi.
Perché per Neodata, innovare non significa solo utilizzare l'AI: significa farlo nel modo giusto.
AI Evangelist e Marketing specialist per Neodata
