Dall’attenzione all’intenzione

Perché le aziende più ricche del mondo stanno spendendo cifre quasi incomprensibili per costruire un’AI che poi ci offrono gratis o per 20 euro al mese?

È una domanda che mi torna in mente spesso, soprattutto quando guardo gli investimenti che stanno facendo Google, Microsoft, Amazon, Meta, Nvidia, OpenAI e tutto l’ecosistema che ruota attorno all’intelligenza artificiale. Data center, GPU, energia, reti, modelli sempre più grandi: investimenti che hanno ormai la scala delle grandi infrastrutture industriali. Eppure noi, alla fine della catena, spesso paghiamo pochi euro al mese. Oppure nulla.

Qualche giorno fa mi sono ritrovato a parlare dello stesso tema con le ragazze delle giovanili del BFC Conegliano, partendo apparentemente da tutt’altra prospettiva: lo sport. Parlavamo di smartphone, distrazioni e prestazione. Il concetto era abbastanza semplice: l’attenzione è una risorsa limitata e ogni volta che la spostiamo da qualche altra parte togliamo qualcosa a ciò che stiamo facendo.

In campo questa dinamica diventa molto evidente. Una giocatrice deve leggere contemporaneamente la posizione delle compagne, quella delle avversarie, il movimento della palla, il tempo restante, lo spazio disponibile. Poi deve decidere, spesso in una frazione di secondo. L’attenzione, in quel momento, diventa una componente della prestazione esattamente come la velocità, la tecnica o la preparazione atletica.

Una notifica ricevuta cinque minuti prima può sembrare irrilevante. Un messaggio letto poco prima di entrare in campo può sembrare una cosa da nulla. Eppure una parte della mente può rimanere lì. La letteratura sul cosiddetto “attention residue” descrive proprio questo fenomeno¹: quando passiamo rapidamente da un’attività a un’altra, una parte dell’attenzione può restare legata al compito precedente. Detta semplice: siamo fisicamente in campo, ma una piccola parte della testa è ancora da un’altra parte. E nello sport quella piccola parte può fare la differenza.

Il passaggio interessante arriva quando guardiamo la stessa dinamica dal lato opposto. Nel 1971 Herbert Simon aveva descritto un principio che oggi sembra quasi ovvio: quando l’informazione diventa abbondante, ciò che diventa scarso è l’attenzione necessaria per consumarla.² Fu un profeta, perché oggi, a distanza di cinquant’anni, siamo dove aveva previsto: l’informazione è praticamente infinita: video, podcast, post, newsletter, messaggi, notifiche, contenuti, streaming, social network. La giornata invece continua ad avere 24 ore e la nostra capacità cognitiva ha limiti ancora più stretti.

Da questa asimmetria è nata quella che chiamiamo economia dell’attenzione. Le piattaforme hanno imparato progressivamente a competere per una porzione sempre più grande del nostro tempo mentale. Scroll infinito, notifiche, badge, autoplay, contenuti suggeriti, algoritmi di raccomandazione: tutto converge verso lo stesso obiettivo, aumentare la probabilità che rimaniamo lì.

Più attenzione significa più interazioni. Più interazioni significano più dati. Più dati permettono di costruire modelli più precisi del nostro comportamento. E quei modelli hanno un valore economico enorme. Attenzione → dati → previsione → denaro. Questa, per molti versi, è stata la macchina economica fondamentale dell’Internet degli ultimi vent’anni.

L’intelligenza artificiale porta questo meccanismo un livello più avanti. Un social network osserva ciò che facciamo. Un assistente AI può comprendere ciò che stiamo cercando di fare. La differenza sembra sottile, ma cambia parecchio. Quando scorriamo Instagram o TikTok lasciamo segnali: cosa guardiamo, quanto tempo rimaniamo su un contenuto, cosa ignoriamo, cosa commentiamo. Quando parliamo con un’intelligenza artificiale consegniamo qualcosa di molto più strutturato.

Le raccontiamo i nostri problemi, le chiediamo consiglio, le spieghiamo cosa vogliamo comprare, le diciamo dove vorremmo andare, le affidiamo decisioni professionali, confronti tra prodotti, dubbi personali, ricerche, progetti. In pratica, passiamo dal comportamento osservato all’intenzione dichiarata.

L’attenzione era prerogativa dei social, l’intenzione dell’utente era ciò che riuscivano a prevedere (proponendo quindi ads super mirati), ma l’emozione è ciò che genera nel più profondo di noi l’IA.

Ed è qui che compare un concetto interessante: la cosiddetta “intention economy”.³ Alcuni ricercatori hanno iniziato a descrivere un futuro nel quale il valore economico maggiore sarà generato dalla capacità dei sistemi AI di comprendere e anticipare ciò che una persona sta per voler fare. Questo spiega anche perché oggi tutti vogliono costruire agenti. Google, OpenAI, Microsoft e molti altri stanno cercando di creare sistemi capaci di agire al nostro posto: prenotare, cercare, comprare, organizzare, confrontare, selezionare.

A quel punto l’AI diventa qualcosa di più di un motore di ricerca evoluto. Diventa il livello intermedio tra noi e Internet. E chi controlla quel livello occupa una posizione straordinariamente preziosa.

Facciamo un esempio molto semplice. Oggi voglio comprare una moto. Cerco su Google, visito siti, guardo video su YouTube, leggo forum, confronto modelli. Lascio decine di segnali sparsi. Domani potrei semplicemente dire al mio agente AI: “Cerco una moto da turismo sportiva, comoda per una persona alta 1,94, che possa fare 500 km al giorno ma rimanga divertente sui passi di montagna. Budget 20.000 euro.”

In una singola conversazione ho appena espresso una quantità di informazioni sulle mie intenzioni enormemente superiore a quella prodotta da decine di clic. Il sistema conosce il mio obiettivo, i miei vincoli, il budget e i criteri con cui prenderò la decisione. Il punto economicamente più prezioso si sposta quindi dall’attenzione alla decisione.

Ed è probabilmente qui che va cercata almeno una parte della risposta alla domanda iniziale. Perché investire centinaia di miliardi in infrastrutture AI per poi offrire il servizio a pochi euro? Perché il valore strategico potrebbe stare molto più avanti dell’abbonamento. Sta nel diventare l’interfaccia attraverso cui passano le nostre intenzioni.

Ancora una volta: attenzione, intenzione, emozione. Con un social network abbiamo sviluppato principalmente un’abitudine. Con un assistente AI può nascere qualcosa di diverso: fiducia. Lo utilizziamo ogni giorno, impara come lavoriamo, conosce i nostri progetti, ricorda le nostre preferenze, comprende progressivamente il nostro linguaggio e le nostre priorità. Più diventa utile, più aumenta il costo di sostituirlo.

E quel costo è sempre meno tecnico. Diventa cognitivo. A volte persino emotivo. È già evidente nei servizi progettati esplicitamente per creare compagnia, ma il principio vale anche per gli strumenti professionali. Quando un sistema conosce profondamente il nostro modo di lavorare, cambiare piattaforma significa perdere una relazione costruita nel tempo. È un tipo di lock-in molto più potente di quello tradizionale.

Alla fine il collegamento con quello che raccontavo alle ragazze del BFC Conegliano è meno distante di quanto sembri. Per una giocatrice, l’attenzione è una risorsa che determina la qualità della prestazione. Per una piattaforma digitale, quella stessa attenzione rappresenta l’inizio di una catena del valore. Per noi significa concentrazione. Per loro significa dati. Dai dati arrivano previsioni, dalle previsioni arrivano intenzioni, dalle intenzioni arrivano decisioni e dalle decisioni arriva il denaro.

Per questo credo che parlare di Digital Mindfulness significhi soprattutto comprendere il valore economico e cognitivo dell’attenzione. Gli strumenti digitali continueranno a diventare più utili, più intelligenti e più presenti. La questione interessante sarà imparare a usarli sapendo esattamente quale risorsa stiamo mettendo sul tavolo.

Perché mentre noi stiamo ancora imparando a proteggere la nostra attenzione, qualcun altro ha già imparato a trasformarla in un asset economico estremamente prezioso.