Il digitale non è immateriale: ecco il vero costo dell'AI

Nel dibattito pubblico la sostenibilità è diventata una parola d'uso quotidiano, ma quanto è davvero compresa e soprattutto applicata nel mondo digitale? È da qui che parte il confronto di Radio Next con Stefano Epifani, presidente della Fondazione per la Sostenibilità Digitale, e i numeri che emergono dal report annuale della Fondazione sono tutt'altro che rassicuranti: solo il 48% degli italiani dichiara di sapere cosa sia la sostenibilità, ma meno di un terzo riesce a collegare i principi teorici agli effetti concreti sulle tecnologie che utilizziamo ogni giorno. Il risultato? Aziende e professionisti parlano di sostenibilità senza avere una reale percezione degli impatti del digitale, a partire dal consumo energetico. I data center, oggi, assorbono già circa l'1,5% dell'elettricità globale e potrebbero arrivare al 3% entro il 2030, mentre l'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale ha costi ambientali paragonabili a quelli di una piccola città. Anche il gesto più banale, come una singola richiesta a un sistema di AI generativa, ha un peso energetico che moltiplicato per miliardi di interrogazioni quotidiane diventa tutt'altro che trascurabile. Siamo davvero pronti a integrare queste tecnologie senza ripensare i modelli di utilizzo e di ottimizzazione? Il tema non è solo quanto il digitale consuma, ma anche quanto consente di risparmiare rispetto ai processi che sostituisce: l'impatto non va misurato in assoluto, ma in termini comparativi e combinazionali, come nel caso dell'e-commerce, dove una consegna a domicilio può essere più sostenibile di centinaia di auto dirette verso un centro commerciale. Ma la sostenibilità digitale non è solo ambientale, è anche sociale e cognitiva. L'intelligenza artificiale introduce un processo di "rimediazione cognitiva" che interpone una sintesi algoritmica tra l'utente e le fonti, rendendo sempre meno visibile l'origine delle informazioni e privilegiando plausibilità e popolarità rispetto a veridicità e qualità. Il rischio? Perdere il concetto stesso di fonte, delegando alle macchine la costruzione delle nostre opinioni, dei consumi, persino delle scelte professionali. In un contesto dominato da logiche free e freemium, anche manager e professionisti finiscono per affidarsi a strumenti non verticali e non garantiti, esponendosi a bias, allucinazioni e discriminazioni algoritmiche. Che fare allora? Secondo Epifani il primo passo è culturale: diffondere consapevolezza prima ancora che competenze, perché senza coscienza del problema non esiste soluzione tecnica che tenga. Sul piano operativo, anche azioni apparentemente minime - dalla riduzione degli archivi inutili alla gestione più attenta dei dati - possono avere effetti significativi sul carbon footprint. Sul fronte sociale, la sfida decisiva per le imprese sarà l'adozione di modelli di explainable AI, capaci di rendere trasparenti i processi decisionali degli algoritmi e di mantenere il controllo sui dati. Non è un tema per specialisti, ma una condizione necessaria per restare competitivi e credibili. In fondo la domanda è una sola: vogliamo un digitale più potente o un digitale davvero sostenibile? La risposta, oggi, è una responsabilità che chi guida aziende e organizzazioni non può più rimandare.