L’intelligenza della macchina a vapore

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Forse a causa di letture recenti, o forse solo per via di una mente che col passare degli anni si è assestata sul ciglio della tangente, pensando alla realtà odierna dell’AI, fatta di strumenti generativi che si allargano all’intero scibile umano mi viene in mente l’epopea della prima rivoluzione industriale.

Fu quello un periodo di grandi trasformazioni economiche e tecnologiche che iniziò in Inghilterra alla fine del Settecento per poi diffondersi in Europa e nel mondo. Tralasciando per gli scopi di queste riflessioni aspetti sociali quali lo spostamento in massa dalle campagne alle città e i primi vagiti del cosiddetto sistema industriale (stabilimenti, turni), il tratto più evidente di questo periodo è stato l’introduzione delle macchine nelle fabbriche–macchine in una certa misura autonome e costanti, non più dipendenti da fattori variabili come trazione animale o pressione dell’acqua.

A torto o a ragione, io in questo vedo un marcato parallelo con l’AI generativa che mi porta a chiedere se nella storia della macchina a vapore non vi sia già scritto il futuro prossimo dell’attuale AI. Per cui lo scopo di queste note è proprio quello di ricalcare gli aspetti storici della macchina a vapore e come essa sia entrata di prepotenza e nel lavoro e nel sociale cambiando la storia.

La macchina a vapore

La chiave della prima rivoluzione industriale è stata senza dubbio la macchina a vapore nella versione realizzata da James Watt nella seconda metà del XVIII secolo. Che si potesse usare vapore per generare energia meccanica atta a spostare pesi e quantità era già noto da tempo. La prima macchina a vapore funzionante fu realizzata da Newcomen a inizio Settecento. Essa però consumava molto carbone ed era lenta e poco potente. Nella versione di Watt la macchina divenne, oltre che meno vorace e più potente, anche in grado di produrre energia rapidamente e, soprattutto, in modo stabile e costante. Proprio quello che ci voleva!

Di per sé la macchina a vapore era solo un voluminoso aggregato di caldaia, cilindro, pistone e biella con un quinto elemento—il condensatore—a rappresentare la chiave di volta. Proprio il condensatore fu l’aspetto cruciale dell’innovazione di Watt. Si trattava di un contenitore freddo separato dal cilindro dove raffreddare e trasformare in acqua il vapore usato senza però raffreddare il cilindro e risparmiando così i costi e i tempi di un ennesimo riscaldamento del cilindro di spinta.

Tuttavia, per quanto efficiente, la macchina a vapore da sola resta solamente un groviglio di componenti.

L’evoluzione dell’industria tessile

Prima della rivoluzione industriale la produzione dei tessuti avveniva su base familiare. Si filava e tesseva in casa contelai e filatoi manuali. La consegna della materia prima (lana e cotone) e la raccolta dei tessuti avveniva tramite quelli che oggi chiameremmo corrieri al servizio di commercianti. Un sistema che aveva funzionato per secoli ma che d’un tratto si rivela troppo lento per soddisfare una sempre più crescente domanda di tessuti e vestiti.

Nel Settecento nascono nuove macchine, quali ad esempio il telaio meccanico di Cartwright. Si trattava sì di macchine ma ancora mosse da forza umana o al più dall’acqua di fiumi e ruote idrauliche. Il lavoro quindi rallentava con la siccità e le fabbriche dovevano necessariamente nascere in prossimità di un (importante e impetuoso) corso d’acqua. La macchina di Watt cambia tutto: le fabbriche possono essere costruite ovunque, sono più potenti, non si fermano mai e, più di tutto, supportano quella che oggi chiameremmo scalabilità. Ovvero, una sola macchina sufficientemente potente può muovere molte macchine tessili insieme.

L’impatto sull’occupazione

L’invenzione di Watt ha determinato nel giro di pochi anni una trasformazione radicale del lavoro: turni di lavoro, salari fissi (non più cottimo) e produzione continua. In un certo senso il lavoratore tipo del settore è passato dall’essere un lavoratore autonomo all’essere un dipendente con orari e salario fissi e un capo (padrone) cui rendere conto.

E non si trattò di una scelta libera, ma di una inevitabile evoluzione sistemica.

Il lavorare per una impresa invece che per sé stessi ha portato alla scomparsa di molti mestieri tradizionali tra cui il filatore e il tessitore. Inoltre non tutti quelli che prima campavano di filato in casa hanno potuti essere assorbiti dalle nuove fabbriche, sia per un fatto meramente quantitativo di necessità di manodopera sia per una volontà personale di non scendere a patti col demonio delle macchine.

In questo contesto, nasce, vive intensamente e poi muore il movimento luddista—un movimento di protesta violento contro le macchine, lo sfruttamento e la perdita di lavoro dignitoso. Si è trattato di un quinquennio di agitazioni violente e distruzione di macchine nelle fabbriche poi severamente represso dal governo britannico con legge marziale, esecuzioni e deportazioni in Australia. A conti fatti, il luddismo è stato un fenomeno breve ma fortemente simbolico: pochi anni di proteste attorno al 1815 che hanno scatenato l’immaginaria lotta uomo/macchina e al tempo stesso segnato la nascita della coscienza operaia nell’era industriale e portato nel più lungo termine alla nascita di sindacati e movimenti operai.

Un’altra conseguenza rilevante della rivoluzione industriale è stata l’apertura del mondo del lavoro a donne e bambini nel momento in cui la forza fisica diventava un fattore molto meno importante.

Il primo effetto della rivoluzione delle macchine è stato uno stallo (se non una diminuzione) dell’occupazione. A fronte di nuovi lavori in fabbrica vi è stata per molti lavoratori la perdita di posti di lavoro più tradizionali—la vera miccia che ha innescato il luddismo. Oltretutto i posti nuovi erano perlopiù per manodopera a basso costo e spesso in condizioni dure di sfruttamento.

Nel lungo periodo però le cose sono cambiate per il meglio. Sono nate molte nuove professioni (meccanici, tecnici, macchinisti, supervisori, impiegati), è aumentata la produzione e con essa sono cresciuti trasporti e commercio.  Alla fine, il lavoro è persino aumentato, sebbene in forme completamente diverse e comunque attraverso una fase di turbolenza che ha avuto le sue incolpevoli vittime. Quanto alle tutele ci è voluto sicuramente di più. Dalla macchina a vapore ai limiti al lavoro minorile, orari regolati e sicurezza sono passati alcuni decenni.

Oltre la macchina

Quella narrata finora è pura storia.

Guardando ora all’AI con questo background è relativamente facile mettere in conto qualche imminente turbolenza occupazionale ma lo è altrettanto mettere in conto una importante trasformazione del lavoro e la nascita di nuove professioni.

Il punto che mi piace sollevare però non è quello relativo all’eventuale impatto occupazionale (nemmeno in ambito dev dove il vibe coding potrebbe essere assimilato alla macchina a vapore) bensì quello legato alla dinamica effettiva che ha portato una mera innovazione tecnologica a scatenare l’inferno della rivoluzione industriale.

In questo ambito, trovo che il parallelo più calzante sia tra la macchina a vapore e l’intera AI generativa.

Nella prima rivoluzione industriale, James Watt fornì solo l’innovazione tecnica. Senza il lavoro commerciale e organizzativo di Matthew Boulton (socio di Watt) non sarebbe nato il sistema economico che ha permesso al motore a vapore di diffondersi prima in tutta l’Inghilterra e poi in Europa. La macchina a vapore era una tecnologia concreta e standardizzabile e una stessa soluzione poteva essere replicata in molte fabbriche con un ritorno di produttività immediato e misurabile. Si può dire lo stesso oggi per la AI?

La mia risposta è: non del tutto, o quantomeno, non ancora.

L’Intelligenza Artificiale segue oggi un percorso diverso. Realtà come OpenAI e ElevenLabs mettono a disposizione modelli e piattaforme, ma dal punto di vista di un’azienda che si confronta tutti i giorni col mercato si tratta solo di un motore grezzo, non di una soluzione pronta. Un motore grezzo che è sufficiente per i lavoratori a portare a casa in fretta (e apparentemente bene) i task quotidiani ma ben lontana dalle esigenze di una azienda. Anche i grandi fornitori di soluzioni, come SAP o magari Deloitte, coprono solo livelli intermedi, integrando l’AI nei sistemi gestionali ma sempre in modo generico e, sebbene non superficiale, mai sufficientemente dentro al contesto reale di ciascuno. 

A differenza del tessile ottocentesco, oggi non esistono modelli di business basati su AI che siano replicabili su larga scala. Non esiste, e non può esistere, una sola realtà (come la Boulton & Watt) che produca e commercializzi la stessa macchina in ogni dove. Ogni azienda – e oggi sono molte di più che nell’ottocento – ha processi, dati e culture proprie. Oggi manca (ancora) uno strato stabile di ultimo miglio tra tecnologia e organizzazione: la traduzione concreta dell’AI nel lavoro quotidiano. O per dirla con termini più appariscenti, manca ciò che dia la percezione di effettiva intelligenza nelle soluzioni basate su AI.

La diffusione della AI nelle aziende non è centralizzata, ma molecolare, ovvero fatta di micro-adattamenti locali; progetti da poche decine, forse centinaia, di migliaia di euro da mettere in pratica con agilità e onestà intellettuale. La vera rivoluzione dell’AI non è nell’ambito tecnologico ma in quello organizzativo e di visione: cosa si può fare oggi con questi strumenti per lavorare meglio e ottenere di più? L’AI è solo il motore ma ciascuna azienda è responsabile della costruzione del proprio veicolo.

È qui, nel concetto di diffusione molecolare, che si apre lo spazio per aziende piccole e agili per nascere, crescere e riprodursi. Ed è qui, nel concetto di diffusione molecolare, che aziende grandi e organizzazioni devono trovare aggregati che estendano e sostituiscano quelli esistenti portando a flussi ripensati o semplicemente diversi. In fondo, ogni vera rivoluzione tecnologica – e nell’Information Technology ne abbiamo vissute almeno due recentemente, Internet e mobile per non parlare del cloud – porta con sé la rottura (breakthrough): ovvero rendere possibili cose che prima, semplicemente, non lo erano.

Guardando oltre

L’entrata in vigore dell’AI Act obbliga a dare all’AI nei processi aziendali una dimensione strutturata e organica. Le imprese sono chiamate non solo a introdurre strumenti di AI, ma a integrarli nei propri sistemi informativi e a definire modalità di utilizzo, controllo e responsabilità coerenti con il quadro normativo europeo.

Per ottenere ciò bisogna comprendere – ed è la sfida dei C-level – che è necessario disaggregare il continuum dell’AI, non vederla più per semplicità come una scatola magica ma scomporla in un conglomerato di molecole che costruiscano tutte assieme l’ultimo miglio tra la realtà aziendale attuale e quella del prossimo decennio.

Servono, in altre parole, soluzioni su misura e intelligenti. Che non siano semplicemente pezzi unici di tecnologia (peraltro prodotti in serie da grandi player).