Udine al centro del dibattito sull’intelligenza artificiale: l’intervento di Alex Skerlavaj di Delex Digital sul rapporto tra controllo dello strumento e efficacia del risultato

“Un’immagine sbagliata si vede, un numero sbagliato no”. È da questa osservazione che è partito l’intervento di Alex Skerlavaj, Responsabile ricerca e sviluppo e Amministratore delegato di Delex Digital, all’Artificial Intelligence Forum 2026, la tre giorni di incontri e confronti a Tavagnacco dedicata all’impatto dell’intelligenza artificiale sulla società e sul nostro futuro.

Il convegno sulla comunicazione generativa ha affrontato una questione centrale per chi lavora in azienda: come l’intelligenza artificiale stia trasformando la produzione di informazioni e contenuti creativi e la comunicazione d’impresa, e quali conseguenze abbia sulla fiducia del pubblico.

La domanda di partenza era semplice: se una macchina può produrre in pochi secondi testi, immagini e video credibili, che cosa garantisce che siano corretti, leciti e degni di fiducia? Partendo dal quadro dell’AI Act europeo, con gli articoli 4 e 50 su alfabetizzazione e trasparenza, l’intervento si è concentrato su tre macro temi: la fiducia, le relazioni e il giudizio.

L’IMPORTANZA DEL CONTROLLO NEI PROCESSI AZIENDALI PER LA COSTRUZIONE DELLA FIDUCIA:

Come controllare ciò che si dà in pasto all’AI? Skerlavaj ha ammesso una difficoltà che molti professionisti condividono: “Se poniamo la nostra attenzione solo sul risultato, non siamo ormai più in grado di distinguere l’origine della sua provenienza e quindi la sua veridicità: l’unica cosa che possiamo ancora controllare è cosa gli è stato dato per ottenere un dato prodotto. Un risultato sbagliato ma convincente porta a decisioni sbagliate, e per questo – ha spiegato – il lavoro si è spostato dal verificare la risposta al costruire bene la domanda e il materiale di partenza.” Il controllo quindi non può essere delegato allo strumento, ma va costruito nei processi dell’azienda.

C’è poi il tema della trasparenza: alcuni strumenti di AI marcano i contenuti con watermark e metadati, anche quando intervengono solo a rivedere bozze scritte da persone. Quel segno ci dice che lo strumento “è passato di qui” e non che “l’ha scritto lui”, ma non tutti lo mettono in evidenza: per questo la trasparenza, resta ancora una scelta soggettiva.

IL RUOLO DELL’AI NELLE RELAZIONI UTENTE/BRAND E NELLA GENERAZIONE DEL TRAFFICO WEB

E nelle relazioni, invece, come e cosa influenza l’AI nello sviluppo dei rapporti tra utenti e aziende? I chatbot, ovvero quei software progettati per simulare una conversazione umana tramite testo o voce, sono tra gli usi più diffusi dell’AI generativa e anche quelli in cui il rapporto tra azienda e cliente è più esposto. “Quando una parte del dialogo con i clienti viene affidata a un sistema automatico – ha osservato Skerlavaj – il nodo è la relazione con il brand: non conta solo quanto il servizio sia efficiente, ma che cosa il cliente percepisce e che fiducia che ripone in quel brand. Il tema è stato anche affrontato a livello normativo: dal 2 agosto 2026 l’articolo 50 dell’AI Act prevede infatti che chi interagisce con un chatbot venga informato di avere davanti un sistema di intelligenza artificiale e non una persona, a meno che non sia evidente, al fine di tutelare l’utente.”

Lo scenario però è cambiato anche fuori dalle conversazioni con i clienti, dato che oltre la metà del traffico web è oggi generata da bot, cioè programmi software automatizzati progettati per svolgere attività ripetitive, predefinite o complesse in rete con una velocità e una precisione superiori a quelle di un essere umano. I dati di giugno 2026 di Cloudflare Radar (piattaforma pubblica che funziona come uno “specchio” del traffico web mondiale) indicano che il 57,4% delle richieste ai contenuti web era automatico, contro il 42,6% di origine umana. Per chi fa marketing il dato ha una conseguenza pratica: una parte di visite, clic e interazioni che compaiono nelle statistiche non corrisponde a persone, e leggere i numeri senza questa consapevolezza può portare a scelte sbagliate. È lo stesso principio da cui siamo partiti, ovvero che un dato convincente non è detto che sia affidabile. 

IL GIUDIZIO E LA DEFINIZIONE DEI CRITERI

Ed infine un ultimo tema, quello del giudizio: se l’AI può produrre e anche valutare i contenuti, che cosa resta al professionista? “L’AI valuta rispetto a un criterio che gli è stato fornito, ma non decide il criterio da valutare, questo resta prettamente umano – ha risposto Skerlavaj – a definire criteri e governance restano le persone. Non delegherei mai la decisione, per esempio, di valutare se dire di no a un cliente. In questo caso non si sta giudicando un output, ma una relazione e un rischio da prendere personalmente e che non è delegabile”.