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- Profilo professionale: chi è Alessandra Di Lorenzo e perché conta
- Cos’è l’intelligenza artificiale e come si applica al web
- L’economia della persuasione: come funziona la monetizzazione dell’attenzione
- Trasparenza degli algoritmi: quanto sappiamo davvero?
- Effetti sul lavoro: quali ruoli cambiano con l’AI
- Regole, protezione dei minori e limiti della legislazione
- In aula con gli studenti: opportunità, rischi e buone pratiche
- Consigli pratici per navigare con più controllo
- Un mito da sfatare: l’AI non è neutrale
- La Media Mentor: uno strumento che svela il profilo del tuo feed
Al centro del dibattito sull’innovazione digitale c’è chi spiega, chi insegna e chi costruisce strumenti per orientarsi in un web sempre più guidato dall’intelligenza artificiale. In questa intervista raccontiamo il punto di vista di Alessandra Di Lorenzo, professionista che unisce esperienza aziendale e attività accademica per spiegare come funzionano algoritmi, pubblicità e raccomandazioni online.
Profilo professionale: chi è Alessandra Di Lorenzo e perché conta
Italo-britannica, residente a Londra, Alessandra Di Lorenzo lavora come consulente e docente universitaria nel marketing e nei media digitali. Ha oltre vent’anni di esperienza in aziende internazionali come Yahoo, Nokia, Vodafone, eBay e lastminute.com. In quest’ultima realtà ha fondato la media house del gruppo e ne è stata CEO. È autrice del libro “Pubblicità Oggi” e guida progetti che mettono in luce le dinamiche nascoste dietro feed e raccomandazioni.
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Cos’è l’intelligenza artificiale e come si applica al web
L’intelligenza artificiale è un insieme di tecnologie che permette a macchine e piattaforme di comprendere linguaggio, riconoscere immagini, analizzare dati e generare contenuti.
Molte infrastrutture digitali non sono nate con l’AI, ma l’hanno assorbita e resa più potente. In pratica, l’AI si è innestata su tre elementi chiave:
- Algoritmi che selezionano e ordinano ciò che vediamo.
- Aste che assegnano visibilità e spazi pubblicitari.
- Analisi continua dei dati per ottimizzare risultati.
La novità più evidente è l’emergere dell’AI generativa, che trasforma il web da un sistema che organizza informazioni a un sistema che produce risposte e contenuti su richiesta.
L’economia della persuasione: come funziona la monetizzazione dell’attenzione
Il web moderno non si limita a mostrare contenuti. Cerca di prevedere e influenzare comportamenti.
Dietro ogni scroll operano meccanismi che decidono cosa vedi, in quale ordine e con quale intenzione.
- Circa il 90% dei contenuti su TikTok proviene dai sistemi di raccomandazione.
- Amazon stima che un terzo degli acquisti derivi dai suoi motori di raccomandazione.
- In Europa, circa il 60% delle ricerche Google termina senza un click verso siti esterni.
Questi numeri mostrano che le piattaforme non sono neutre ospiti. Diventano editori che guidano scoperta e attenzione.
Per rendere tangibile il valore economico dell’attenzione: la pubblicità digitale in Italia pesa circa 6 miliardi di euro. Tradotto per persona, è una cifra che avvicina l’idea del web “gratuito” a un vero e proprio scambio economico.
Trasparenza degli algoritmi: quanto sappiamo davvero?
Le piattaforme ottimizzano obiettivi specifici: tempo passato, click, vendite, visualizzazioni. Non esistono sistemi davvero neutri.
L’utente vede il risultato finale, raramente la logica sottostante. Mancano ancora spiegazioni chiare su quali segnali guidano la distribuzione dei contenuti.
I dati sulla alfabetizzazione digitale sono eloquenti. Secondo AGCOM solo il 7% degli italiani ha un livello ottimale di conoscenza sugli algoritmi. Il 41% non comprende il ruolo delle raccomandazioni delle principali piattaforme.
Questo crea un divario: strumenti potenti da una parte, cittadini poco equipaggiati dall’altra.
Effetti sul lavoro: quali ruoli cambiano con l’AI
La transizione verso sistemi automatizzati modifica i processi aziendali. Attività una volta manuali vengono ora assorbite dalle piattaforme.
Nel marketing e nella pubblicità gli incarichi operativi si riducono. Restano compiti di controllo, strategia e valutazione.
Il World Economic Forum segnala che il 40% dei datori di lavoro intende ridurre organico dove l’AI può automatizzare compiti. È una fase di passaggio: alcuni ruoli scompaiono prima che nuovi profili diventino chiari.
Regole, protezione dei minori e limiti della legislazione
Legislazioni come l’AI Act europeo sono passi importanti, ma non bastano. Toccano soprattutto gli aspetti visibili: contenuti dannosi, hate speech, pubblicità non dichiarata.
Serve attenzione anche al livello meno visibile: il sistema che decide quali contenuti raggiungono e trattengono gli utenti. Proteggere i minori non può limitarsi a blocchi.
Occorrono due azioni parallele:
- Regole più stringenti e trasparenza da parte delle piattaforme.
- Maggiore alfabetizzazione algoritmica per ragazzi, genitori e insegnanti.
Il vero obiettivo è capire perché certi contenuti vengono mostrati e come si può intervenire in modo concreto.
In aula con gli studenti: opportunità, rischi e buone pratiche
Gli studenti usano l’AI quotidianamente per scrivere, fare ricerca e creare contenuti. Questo porta vantaggi ma anche rischi di omologazione.
Per usare questi strumenti al meglio servono metodo e regole: contestualizzare, costruire prompt efficaci, valutare le risposte e mantenere controllo umano.
Le università dovrebbero definire politiche chiare su cosa sia permesso, come citare l’uso dell’AI e quale dato non inserire nelle piattaforme esterne.
L’integrazione dell’AI nell’insegnamento deve partire dall’uomo, non dal sistema.
Consigli pratici per navigare con più controllo
Le misure individuali non risolvono tutto, ma aiutano a ridurre esposizione e distrazioni. Ecco alcune azioni utili:
- Disattivare notifiche non essenziali.
- Controllare i permessi delle app e limitare l’accesso ai dati.
- Pulire i cookie e la cronologia periodicamente.
- Utilizzare momenti di digital detox settimanali.
- Chiedersi: chi guadagna se resto su questa pagina?
Parallelamente servono regole più forti e maggiore responsabilità da parte delle piattaforme.
Un mito da sfatare: l’AI non è neutrale
Il luogo comune più pericoloso è credere che l’AI sia neutrale. Nessun sistema è neutrale quando è progettato per ottimizzare metriche.
La domanda fondamentale da porsi non è se l’AI sia “buona” o “cattiva”. È: che cosa sta ottimizzando e per quale interesse?
La Media Mentor: uno strumento che svela il profilo del tuo feed
Alessandra Di Lorenzo ha sviluppato La Media Mentor, una piattaforma sperimentale pensata per rendere visibili pattern e bias nascosti nei feed social.
Il funzionamento è semplice: l’utente carica alcuni screenshot del proprio feed e il sistema analizza segnali e ricostruisce il profilo che la piattaforma ha creato. Vengono individuati archetipi, ripetizioni di contenuti e suggerite azioni per migliorare la qualità del feed.
Lo strumento punta a trasformare l’attenzione passiva in consapevolezza operativa, offrendo indicazioni pratiche per intervenire sulla propria esperienza digitale.
