L'intelligenza artificiale
La domanda interessante non è cosa sa fare. È dove conviene davvero usarla — e dove, sotto l'entusiasmo, resta soltanto un costo in più.
Il gruppo Gen.IA
Faccio parte del gruppo di studio INAF Gen.IA, nato per rispondere a una domanda concreta: come entra l'intelligenza artificiale generativa nel lavoro quotidiano di chi fa ricerca astronomica.
Non in astratto. Nei problemi reali: scrivere e correggere codice di analisi, esplorare archivi di dati enormi, produrre materiale divulgativo, documentare strumenti, tradurre. In ognuno di questi casi la domanda vera non è se si può fare, ma se il risultato regge il livello di verifica che la ricerca richiede.
Strategie e casi d'uso di questo lavoro sono confluiti in un contributo presentato a SPIE Astronomical Telescopes + Instrumentation 2026, a Copenaghen.
Cosa ho imparato finora
Che il guadagno non è quasi mai dove viene promesso. Non nelle cose spettacolari, ma in quelle noiose e ripetute: la conversione di formati, la prima stesura di uno script, la documentazione che nessuno ha voglia di scrivere.
Che il costo vero non è l'abbonamento, è la verifica. Uno strumento che produce risultati plausibili ma sbagliati con la stessa sicurezza con cui ne produce di corretti sposta il lavoro, non lo elimina: lo sposta dal fare al controllare. Se chi controlla non ha la competenza per farlo, il guadagno è illusorio.
E che la domanda giusta da porsi prima di adottare qualcosa è sempre la stessa: quale lavoro smette di essere fatto da una persona, e chi si accorgerà se il risultato è sbagliato?
Seminari e formazione
Tengo interventi su questi temi in ambito scientifico e formativo. Il prossimo alla Scuola di Computer Grafica e Intelligenza Artificiale per i Beni Culturali e la Scienza di CINECA e INAF, all'Osservatorio Astronomico di Capodimonte, su intelligenza artificiale applicata alla produzione di grafica, video, applicazioni e siti web.
Fuori dalla ricerca
Gli stessi problemi si presentano identici in qualunque organizzazione: capire dove l'intelligenza artificiale porta un vantaggio misurabile, dove è indifferente, e dove aggiunge soltanto un costo e un rischio.
Su questo lavoro volentieri anche con realtà non scientifiche, in tre modi:
- Valutazione di fattibilità — guardare un processo reale e dire, senza entusiasmo e senza pregiudizio, se e dove ha senso intervenire.
- Formazione — mettere le persone in condizione di usare questi strumenti sapendo dove sbagliano, che è l'unica formazione che serve davvero.
- Sviluppo — costruire lo strumento specifico, quando serve, con la stessa disciplina di verifica che uso in laboratorio.
Il mio percorso tecnico viene da lì: sviluppo software e infrastrutture, sistemi, siti scientifici, analisi dati. L'intelligenza artificiale è uno strumento che si aggiunge a quel mestiere, non lo sostituisce.
