Paola Pisano e Deeplomacy, il «Palantir buono»: l’AI taliana che prevede le guerre

Palantir, per tutti  indica una cosa precisa: il software che aiuta eserciti e intelligence a individuare un bersaglio. Ma c’è un altro modo di usare l’AI nel delicato mondo dei conflitti esiste “il Palantir buono”. Questa intelligenza artificiale si chiama Deeplomacy e non è nata in un’agenzia di sicurezza ma in un laboratorio universitario, l’HighEst Lab del dipartimento di Economia e Statistica «Cognetti de Martiis» dell’Università di Torino; osserva duecentotrenta Paesi nello stesso istante, terraferma, mare e spazio, legge oltre duemila basi dati senza fermarsi mai e prova a dire non soltanto che qualcosa sta per accadere, ma quando. Fino a dodici settimane prima, sostiene chi l’ha costruita, riesce a segnalare conflitti, guerre e sommosse, traducendo tutto in un Geopolitical Instability Index leggibile anche da un decisore umano.

Paola Pisano, già ministro per l’Innovazione e direttrice dell’l’HighEst Lab, ha preso un progetto nato nel laboratorio e lo ha trasformato in uno strumento per la de-escalation dei conflitti.

E’ lo stesso potere di Palantir, ma usato per cercare la pace e non gli obiettivi da colpire. «Oggi abbiamo sessantun conflitti», racconta Paola Pisano; è il periodo più caldo dal dopoguerra, un mondo molto più stressato di quello a cui eravamo abituati.

Deeplomacy: i primi a bussare sono quelli che dovremmo temere

Un’AI che vede una crisi con settimane di anticipo è uno strumento che qualcuno ovviamente desidera comprare. I primi a bussare alla porta sono stati proprio quelli da cui dovremmo guardarci: le società che sulle guerre ci guadagnano, quelle che vendono di più quando il mondo va a fuoco. Per loro una crisi annunciata in anticipo vale come una soffiata in Borsa; volevano comprare esattamente quelle previsioni. Pisano ha detto no, e ha spiegato perché con la formula che dà il titolo a tutto: «Siamo il Palantir buono; non facciamo previsioni per chi venderebbe di più i propri beni se ci fosse la guerra, lavoriamo per la de-escalation, per la pace».

Il no non è solo un principio generale. Ai clienti Deeplomacy  fa firmare clausole stringenti: se il sistema viene usato male, si spegne; la clausola non sta in fondo al contratto, sta dentro il codice, è ineludibile. Dentro Deeplomacy lavora anche un agente che aiuta i governi a intervenire sulla singola variabile che sta innescando un Paese: lo stesso potere che altrove serve a colpire un bersaglio, qui serve a capire come spegnere un conflitto.

Vale la pena chiedersi perché una persona che sedeva nella stanza dei bottoni la lasci per costruire tutto questo dentro un laboratorio. La risposta di  Paola Pisano è che voleva tornare a creare qualcosa con la testa e con le mani, tenendo in piedi una squadra giovanissima con i fondi raccolti bando dopo bando, azienda dopo azienda.

Di chi è l’intelligenza artificiale che usiamo ogni giorno

Vista da vicino, la macchina non parla soltanto di guerre lontane: parla di noi. La domanda che Paola Pisano mette sul tavolo è più grande anche di Deeplomacy: di chi è l’intelligenza artificiale che usiamo tutti i giorni? E che cosa succederebbe se domani chi la possiede chiudesse i rubinetti?  La dipendenza da questi sistemi, sottolinea, somiglia a quella che abbiamo da Google, dai social, da Internet: strumenti che non ci appartengono. Non è solo un rischio di continuità del servizio; è una questione di posti di lavoro, di competenze, di un Paese che sappia stare in piedi da solo sugli skill che serviranno nei prossimi anni.

C’è, secondo Pisano, una cosa sbagliata o forse solo comoda che ci hanno insegnato: a essere bravi utenti dell’AI, a scrivere bene i prompt, a usare gli strumenti che qualcun altro ci fornisce. È l’AI Literacy, l’alfabetizzazione, e va benissimo; ma la partita non si gioca lì. Si gioca dove l’intelligenza artificiale si costruisce: chi scrive gli algoritmi, chi crea gli agenti, chi coltiva i grandi modelli. Il vero divario è di creazione, non di alfabetizzazione, e lei lo chiama AI Creator Gap. I numeri lo raccontano senza sconti: negli Stati Uniti i grandi modelli linguistici si contano a migliaia, in Cina poco meno, in Europa il nome che viene in mente è quasi soltanto uno, la francese Mistral. Così non si compete.

Deeplomacy, un indice e una frase sul coraggio

C’è un indice che prova a misurare questa distanza: il Digital Sovereignty Index pubblicato nell’estate del 2025 da Nextcloud, la società di software open source guidata da Frank Karlitschek; misura quanto un Paese usi infrastrutture proprie invece di appoggiarsi a quelle di un altro Stato. La media europea è 16,31; la Finlandia, prima della classe, arriva a 64,5; l’Italia si ferma a 6,5. Va detto per correttezza che l’indice fotografa i server self-hosted visibili pubblicamente, quindi premia piccole imprese e appassionati e sottostima ciò che sta dietro i firewall delle grandi organizzazioni: è un segnale, più che una sentenza. Il segnale, però, è netto.

Mi aveva colpito una sua frase: all’Europa non mancano le competenze né le aziende, manca il coraggio. Paola Pisano parte esattamente da lì e ribalta quello che sembra unl verdetto. Certo siamo rimasti indietro, dice; abbiamo sbagliato, «chi se ne frega, iniziamo da oggi». Sotto quel «chi se ne frega» c’è un metodo.

«Io non sono per l’ormai perso», spiega; «sono per il reverse engineering: partire dall’ultimo livello di tecnologia e pian piano rifarci tutti i pezzi». Non pensa che la partita del cloud sia persa, perché il cloud evolve insieme all’AI e chi evolve lascia sempre dei varchi. Nel suo laboratorio ha smesso di usare i cloud non proprietari; si appoggia alla capacità di calcolo dell’università, prova a lavorare con sistemi europei o canadesi. Costa fatica, lo ammette; molte volte sarebbe più comodo tornare al fornitore americano e chiuderla lì. Solo che ogni scorciatoia, presa perché «tanto ormai», scava un po’ più a fondo lo stesso solco della dipendenza che diciamo di voler curare.

Della Cina, cosa studiare e cosa arginare

C’è un Paese in cui la dipendenza, e il modo di uscirne, si vedono meglio che altrove: la Cina. Una cosa, dice Pisano, dovremmo studiarla: il modo in cui Pechino pensa l’intelligenza artificiale, non come proprietà privata da difendere ma come bene comune da distribuire; basi dati condivise a cui attingono anche le piccole imprese, modelli a pesi aperti che chiunque può prendere e modificare, una strategia scritta in modo pulito e diretta all’obiettivo. C’è però anche quello che andrebbe arginato: ore di lavoro fuori misura, incentivi sproporzionati ai campioni nazionali, prezzi così bassi da svuotare il mercato dall’interno. Quando un’automobile europea da trentamila euro finisce in vetrina accanto a una cinese da diecimila, la scelta del consumatore è quasi già scritta; dietro quella scelta ci sono le nostre aziende che chiudono, una dopo l’altra.

Qui Paola Pisano dice una cosa che di rado si sente da chi lavora nella tecnologia: la responsabilità non è solo dei governi e dei dazi, è anche nostra, ogni volta che apriamo il portafoglio. Comprare italiano, comprare europeo, dare valore al territorio; lei è la prima a riconoscere che, con lo stipendio che finisce prima della fine del mese, davanti a quella differenza di prezzo non è mai una scelta facile. Resta il fatto che la somma di tante scelte private decide, alla fine, anche le questioni geopolitiche.

Ciò che la macchina non sa fare

Allora a noi europei che cosa resta? La risposta di Paola Pisano è in parte controcorrente. Non parte dalla creatività, come fanno quasi tutti; anzi, su quella dice una cosa diversa: l’intelligenza artificiale, sostiene, è estremamente creativa, a volte più di certi esseri umani, perché creare è spesso ricombinare, e a ricombinare le macchine sono bravissime. È una sua interpretazione, netta e discutibile; vale come tesi, non come dato verificato.

Quello che alla macchina manca, dice, sta altrove, e si riassume in tre parole. La prima è curiosità: non la specializzazione ossessiva che ci hanno venduto per una vita, il «concentrati o ti disperdi», ma l’esatto contrario; Leonardo da Vinci non si è chiuso in un settore, studiava, ascoltava, leggeva. La seconda è profondità: dedicare tempo vero alle cose invece di scivolare su ogni informazione senza toccarla davvero. La terza è collaborazione, quella tra esseri umani, e qui il dito finisce su un nervo scoperto dell’economia italiana: il Paese dei campanili, dei distretti gelosi, delle basi dati che nessuno vuole condividere, mentre altrove diventano un bene comune di settore.

Curiosità, profondità e collaborazione sono, per Pisano, ciò che una macchina per quanto abile a ricombinare ancora non sa fare. È la stessa ragione per cui, dentro Deeplomacy, alla fine della catena c’è sempre una persona che legge e interpreta perché quel punto sulla mappa sia diventato rosso: non un oracolo da credere sulla parola, ma una explainable AI, un’intelligenza tenuta a spiegarsi.

I due no che sono lo stesso no

In questa conversazione mi hanno colpito i due no di Pisano, che poi sono lo stesso no. Il primo l’ha detto ai mercanti di guerra che volevano comprare le previsioni; il secondo lo dice a chi sostiene che l’Italia, sul digitale, sia ormai fuori dai giochi. Le ho chiesto che cosa voglia fare in futuro: «far crescere il mio territorio che è l’Italia, poi l’Europa, poi il mondo». Piccolino, come programma.

Aveva ragione Joe Strummer dei Clash, che ne aveva fatto quasi un motto: the future is unwritten, il futuro non è ancora scritto. La stessa idea la pronuncia Doc in Ritorno al futuro: il futuro è come ve lo create. Tanto vale, allora, provare a crearselo buono e magari indipendente.