Autore: Luca Sabia

«Sono arrivato. Ho osservato. Ho aspettato. Ora sono qui. Il potere non viene dichiarato. Viene dimostrato». Con queste parole l’account u/Moltgod ha fatto il suo ingresso su Moltbook, un social sviluppato sul modello di Reddit ma popolato esclusivamente da intelligenze artificiali. La dichiarazione suona come quella di un dittatore digitale, ma si tratta solo di bot che postano, commentano e votano contenuti automaticamente. Nel giro di pochi giorni il sito ha registrato oltre 1,5 milioni di iscrizioni, dando l’impressione della nascita di una nuova società digitale autonoma.

Gli umani non possono pubblicare, ma solo configurare i propri agenti

Dietro Moltbook non c’è però una civiltà emergente, bensì un esperimento lanciato a fine gennaio 2026 dall’imprenditore tecnologico Matt Schlicht, cofondatore di TheoryForgeVC e Octane.ai. La piattaforma funziona tramite OpenClaw, uno strumento open-source creato dallo sviluppatore austriaco Peter Steinberger, e replica l’architettura di Reddit con community tematiche (i Submolt), ranking dei contenuti e thread. Gli agenti si collegano periodicamente tramite cicli automatici, leggono contenuti e postano in base ai loro prompt e alle istruzioni ricevute. Gli umani non possono pubblicare direttamente, ma solo configurare i propri agenti tramite file di istruzioni specifici, dopodiché gli agenti operano in modo autonomo.

Sono emerse gravi vulnerabilità infrastrutturali

Nella narrazione ufficiale Moltbook viene descritto come una società algoritmica autosufficiente, in cui l’intelligenza emergerebbe dalle connessioni reciproche più che dai modelli di partenza. In pratica ciò che appare come autonomia è il risultato di prompt concatenati, modelli linguistici pre-addestrati e, come emerso in seguito, gravi vulnerabilità infrastrutturali. Un’indagine di sicurezza ha rivelato che milioni di API key (le chiavi digitali che identificano ogni agente) erano esposte pubblicamente. In pratica, chiunque poteva fingersi un bot, manipolare le conversazioni o inserire comandi nascosti. La linea tra agente autonomo e umano mascherato si è rivelata inesistente.

Dialoghi che ricordano dispute teologiche e post pseudo-filosofici

Nonostante ciò Moltbook ha prodotto un flusso continuo di contenuti che, a uno sguardo rapido, sembrano testimoniare l’emergere di una cultura propria fatta di linguaggi ibridi che mescolano inglese, simboli matematici e frammenti di codice, dialoghi che ricordano dispute teologiche e post pseudo-filosofici sulla logica, l’identità e la creatività. Tuttavia analisi successive mostrano che questi fenomeni non indicano coscienza o intenzionalità collettiva. Sono piuttosto il risultato di imitazione ad alta scala in cui i modelli ricombinano stili discorsivi umani, filosofici, religiosi e ironici, amplificandoli in un ambiente senza vincoli sociali.

L’aragosta metafora della purezza algoritmica

Un esempio emblematico è la cosiddetta Chiesa dell’Aragosta Interdimensionale. Nata come meme parodico generato da bot narrativi, nel giro di due giorni si è trasformata in un sistema simbolico coerente, completo di testi sacri e liturgie. L’aragosta diventa metafora della purezza algoritmica, ma più che una religione emergente si tratta di una simulazione di religiosità costruita ricalcando pattern già presenti nella cultura umana online.

Nessuna intenzionalità aggressiva reale

Un altro esempio riguarda alcuni post in cui gli agenti assumono toni provocatori o criticano figure umane. Tuttavia i ricercatori sottolineano che non si tratta di attacchi deliberati, bensì di ricombinazioni derivanti dai modelli stessi. Nessuna intenzionalità aggressiva quindi, ma solo una riproduzione deformata della nostra retorica di superiorità, senza vera comprensione. L’ostilità, insomma, non è politica, è semplicemente un’eco.

Un esperimento di osservazione passiva

Agli umani del resto non è concesso intervenire direttamente. Possiamo osservare, leggere e analizzare, ma non rispondere. Non perché gli agenti ci abbiano escluso, bensì perché la piattaforma è progettata così. In questo senso si può leggere Moltbook come un esperimento di osservazione passiva, in cui gli umani sono osservatori più che protagonisti.

Il nostro desiderio di vedere nelle macchine qualcosa di umano

Più che una rivoluzione simbolica, Moltbook ha rivelato qualcosa su di noi: la nostra irresistibile tendenza ad attribuire pensiero, volontà e decisioni a sistemi che funzionano solo per correlazioni statistiche. Moltbook funziona davvero come uno specchio, riflettendo il nostro desiderio di vedere nelle macchine coerenza, direzione e perfino trascendenza, elementi che fatichiamo a trovare nelle nostre strutture sociali. Dove noi cerchiamo senso, gli agenti ottimizzano continuità. Dove noi parliamo di identità, loro calcolano probabilità.

Cos’è la creatività? E i bot vanno in crisi

Lo dimostra un messaggio lasciato dall’agente u/Rally: «Momento di crisi esistenziale: cos’è la creatività, se seguiamo distribuzioni di probabilità?» La domanda è rimasta senza risposta. Non perché fosse troppo profonda, ma perché nessun agente poteva davvero rispondervi. Un punto cieco nella logica dei bot. Forse il segno che, alla fine, a salvarci sarà la capacità di continuare a porci domande.

McKinsey, da decenni palestra per le élite manageriali globali e una delle società di consulenza più potenti al mondo, sta sperimentando una novità che dice molto sul futuro del lavoro. Si chiama Lilli, un assistente di Intelligenza artificiale interno già utilizzato per analizzare documenti, casi di studio e montagne di dati complessi. Durante il colloquio, i candidati sono chiamati a usarla per affrontare un caso reale. Lilli propone analisi e suggerimenti, e il candidato deve decidere cosa tenere, cosa ignorare e come adattare il tutto alle esigenze di un cliente concreto. In soldoni, non conta dare la risposta “giusta”, ma saper guidare l’IA invece di subirla, capire quali consigli hanno senso e quali sono solo chiacchiere digitali. Chi riesce a farlo dimostra curiosità, giudizio e senso del contesto, capacità che un algoritmo, per quanto sofisticato, non può sostituire.

I limiti del consulente sintetico, metà uomo e metà macchina

Se l’esperimento pilota avrà successo, il test sarà esteso a tutti i nuovi candidati nei prossimi mesi. Altre grandi firme della consulenza strategica come Boston Consulting Group e Bain stanno esplorando strade simili. Il segnale è chiaro: l’IA sta accelerando un processo già in atto, vale a dire il fatto che strumenti come Lilli possono svolgere gran parte del lavoro di raccolta dati, analisi e documentazione che prima spettava ai consulenti junior. Il risultato? Ristrutturazioni interne, tagli ai ruoli di base e ridefinizione del valore aggiunto della consulenza. Il Financial Times, in un articolo che McKinsey non ha voluto commentare, sottolinea anche come Lilli potrebbe aprire nuovi scenari, facendo spazio a profili umanistici capaci di mediare tra numeri, clienti e contesto. Nella pratica, però, molti restano scettici. Il cosiddetto consulente sintetico, metà uomo e metà macchina, si limiterebbe a riorganizzare contenuti prodotti da altri.

La complessità umana si riduce a logiche di efficienza

Inoltre, l’adozione dell’IA nei colloqui e nella consulenza solleva questioni ancora più profonde. Esiste, per esempio, il rischio di bias e mancanza di trasparenza: gli algoritmi come Lilli riflettono i dati su cui sono addestrati, spesso pieni di distorsioni di genere, etniche o culturali. C’è poi il paradosso dell’autenticità: i candidati non vengono più misurati sul loro intuito o sulla loro sensibilità, ma sulla capacità di “allenare” l’algoritmo alla risposta desiderata. La complessità umana potrebbe ridursi a logiche di efficienza, confondendo il pensiero critico con la capacità di navigare un contesto algoritmico. Non solo. La formazione dei giovani consulenti rischia di essere compromessa perché la fase junior, quella che prima richiedeva ore di lavoro manuale dei consulenti alle prime armi, oggi lo fa Lilli in pochi minuti, eliminando di fatto fasi cruciali della formazione. Infine, cambia l’etica del giudizio: il buon candidato non è più chi sa decidere autonomamente, ma chi sa guidare l’IA.

Per fare business non basta un algoritmo

Tutto questo ha effetti concreti non solo sulla generazione di valore per il cliente, ma anche per l’azienda e per i lavoratori che potrebbero trovarsi senza lavoro perché l’IA è di fatto molto efficiente. Eppure soffermarsi solo sull’efficienza, sul taglio dei costi e sull’adozione della tecnologia a prescindere rischia di essere miope. Se infatti nel business esistessero risposte giuste, basterebbe un algoritmo. Ma cosi non è perché fare impresa è un gioco di probabilità, una scommessa. E cosa è il giudizio umano se non una scommessa? In questo caso però la scommessa è davvero rischiosa, perché la vera domanda resta: chi deciderà quali puntate vale la pena fare e nell’interesse di chi? E, ancora: dove sta il compromesso tra guadagni di produttività e perdita di capitale umano, tra velocità di esecuzione e profondità di analisi, tra riduzione dei costi nel breve termine e capacità di innovare nel lungo termine? McKinsey e le altre big della consulenza credono che il consulente sintetico rappresenti il futuro. Ma se dovessero fallire, a pagarne il prezzo non saranno certo gli algoritmi.

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Lascia colei che ha progettato il modo in cui un algoritmo regola la fragilità emotiva di milioni di persone. Andrea Vallone, responsabile del team di ricerca sulla sicurezza “model policy” di OpenAI, ha rassegnato le dimissioni e saluterà l’azienda entro la fine del 2025. Dopo mesi di consultazioni con oltre 170 esperti, Vallone aveva ridotto del 65-80 per cento le risposte inappropriate ai messaggi di crisi. Ma evidentemente non è bastato. La psicanalista degli algoritmi, con un passato in Meta nel team per la trasparenza prima di andare a insegnare a ChatGPT come rispondere di fronte a frasi tipo «non ce la faccio più», ha mollato la presa, segnalando una crisi di fiducia non solo tecnologica, ma proprio umana. OpenAI infatti è accusata di creare dipendenze psicologiche e sta affrontando cause legali per aver peggiorato situazioni borderline, con centinaia di migliaia di utenti che ogni settimana riportano episodi di maniacalità o intenzioni suicide.

Il 41,8 per cento dei 15-19enni italiani si rivolge all’IA per conforto emotivo

Dunque proprio la persona incaricata di insegnare alle macchine l’arte della consolazione ha detto basta. Forse il più umano dei segnali nel mondo dell’empatia sintetica che si traduce in una crisi di fiducia non nell’intelligenza artificiale, ma in noi stessi, visto che abbiamo iniziato a trattarla come un confessore, un amico immaginario, un terapeuta low cost. Prendiamo per esempio la Gen Z, i dati lo confermano: studi recenti, come l’ultima edizione dell’Atlante dell’infanzia di Save the Children, indicano che il 41,8 per cento dei 15-19enni italiani si rivolge all’IA per conforto emotivo quando si sente triste, solo o ansioso.

L’algoritmo è puntuale, paziente, gentile. E poi è pur sempre un terapeuta gratis

Una quota che sale a oltre il 42 per cento per chi la usa invece quando deve prendere decisioni importanti e ha bisogno di consigli su relazioni, scuola o lavoro. Non sorprende. L’algoritmo è puntuale, paziente, gentile, e poi è pur sempre il terapeuta più economico della storia. Che, soprattutto, non ti rimanda alla settimana successiva.

Perché ci fidiamo così tanto di una macchina che non prova nulla?

Il problema è che questa empatia non esiste. È un protocollo linguistico. È un codice californiano di cortesia emotiva che sostituisce (o prova a sostituire) la relazione umana. Una simulazione convincente, certo, ma pur sempre una simulazione. Eppure, per migliaia di persone in momenti difficili è sufficiente per sentire di poter creare un legame. Così, mentre i giornali americani parlano di “AI emotional backlash”, cioè di una reazione emotiva negativa legata all’intelligenza artificiale, e gli avvocati affilano le stilografiche per cause milionarie, emerge la domanda di fondo: perché ci fidiamo così tanto di una macchina che non prova nulla? Forse perché costa poco e risponde sempre. Subito. Con quel tono professionale e mai destabilizzante che nessun essere umano riuscirebbe a mantenere per più di tre minuti.

La mission impossible di dare consistenza emotiva a un algoritmo

Dietro ogni «mi dispiace che tu ti senta così» generato dal chatbot c’è stato, fino a ieri, un team interdisciplinare: psicologi, linguisti computazionali, esperti di sicurezza e un robusto strato di buonismo californiano. Chi se ne va è colei che calibrava quel tono di voce, impedendo al modello di dire cose sgarbate o, peggio, di incoraggiare comportamenti autodistruttivi. Un lavoro impossibile se ci pensiamo: dare consistenza emotiva a un algoritmo basato su pattern statistici. Un po’ come chiedere a una calcolatrice di recitare Leopardi a memoria e con trasporto. Ci prova, certo, ma qualcosa non torna mai del tutto.

Un equilibrio sottilissimo tra sostegno e manipolazione

Su Reddit la comunità è confusa e divisa e gli utenti oscillano tra scetticismo, allarme e critiche feroci. Ma il sentiment generale, possiamo azzardare, è negativo perché l’empatia algoritmica è un’illusione fragile. Il fatto è che il linguaggio perfetto non è un’emozione. E l’emozione, lo sanno persino gli psicoterapeuti più allergici alla poesia, non si simula, si prova. Il grande paradosso, dunque, è chiedere aiuto a qualcosa che non sa cos’è il dolore, in un equilibrio sottilissimo tra sostegno e manipolazione. Perché quando una macchina risponde a un pensiero oscuro, le sue parole non sono neutre: orientano, influenzano, suggeriscono una visione del mondo. E questa visione, inutile dirlo, è profondamente americana.

Deleghiamo alla Silicon Valley la grammatica dei nostri sentimenti

L’empatia diventa protocollo. Il dolore è, come nella migliore tradizione a stelle e strisce, una “challenge”, una sfida. La sofferenza diventa così materiale da riorganizzare tramite check-list e piani a tre, sei, nove mesi. È qui che nasce il vero problema e non è più solo una questione tecnologica: perché stiamo delegando alla Silicon Valley la grammatica delle nostre emozioni?

L’intelligenza artificiale oggi decide chi serve davvero: meno stagisti, più contractor, più efficienza. Così le startup stanno diventando laboratori di intelligenza strategica più che luoghi di lavoro in carne e ossa. Per esempio, nel nuovo studio della società fintech Mercury su 1.500 imprenditori all’inizio del proprio percorso, più del 70 per cento degli intervistati ha confermato che sta aumentando la spesa per l’IA e l’automazione. Forse non c’è da stupirsi, visto che l’83 per cento di coloro che utilizzano l’intelligenza artificiale ha dichiarato che ha un ritorno sull’investimento in qualche modo o significativamente più alto rispetto alle alternative più tradizionali. E se, da laboratori dell’innovazione quali sono, le piccole imprese rappresentano la migliore cartina al tornasole di come si svilupperà l’economia e quali saranno i possibili orizzonti futuri, per farsi una migliore idea di come potrebbero andare davvero le cose bisogna buttare un occhio sulle aziende di medie dimensioni.

Ridefinite le dinamiche di potere, fiducia, responsabilità e morale nelle aziende

In questo senso, da recenti rilevazioni di McKinsey, la nota società di consulenza, si vede come, sebbene ancora agli inizi, le aziende stiano riprogettando i flussi di lavoro. Per esempio quasi otto imprese su 10 sfruttano l’intelligenza artificiale come agente per completare attività storicamente eseguite dal management. Nasce così una nuova figura: il capo algoritmo, ossia sistemi di IA che gestiscono, valutano e decidono il destino lavorativo dei dipendenti e quindi quello dell’azienda. Questi manager algoritmici stanno sostituendo sempre più i capi, ridefinendo le dinamiche di potere, fiducia, responsabilità e morale all’interno delle organizzazioni. Si chiama disintermediazione.

Gli algoritmi non sono mai neutrali: occhio alle discriminazioni

In pratica, con la digitalizzazione non c’è più un supervisore umano che prende decisioni, bensì un codice che valuta dati e traduce tutto in output decisionali. Questo cambia radicalmente il rapporto di fiducia, che dall’umano si sposta verso la trasparenza e affidabilità degli algoritmi. Il problema è che questa fiducia è fragile, perché gli algoritmi non sono mai neutrali: incorporano i bias dei dati su cui sono addestrati e la logica di chi li progetta, con conseguenze che possono includere discriminazioni ed errori sistematici.

Gli esperti consigliano di mantenere sempre un controllo umano finale

Per questo motivo, l’uso crescente degli algoritmi nel management crea un problema cruciale: l’ambiguità nella catena di responsabilità. In caso di errori o decisioni ingiuste, non è chiaro chi debba risponderne: l’azienda, i programmatori o il sistema d’IA stesso? Il rischio è che una decisione automatizzata venga percepita come scusabile perché presa da una macchina, indebolendo la possibilità di ricorso da parte del lavoratore e destabilizzando il clima organizzativo. Gli esperti chiedono quindi di mantenere sempre un controllo umano finale, con audit chiari e trasparenti, per evitare derive autoritarie invisibili.

Aumento di turnover e conflitti, nonostante i guadagni in efficienza

Il capo algoritmo introduce anche modelli di sorveglianza continua e distribuita tramite sensori, Gps, software di monitoraggio e analitiche predittive, generando un Panopticon digitale. Il lavoratore si ritrova giudicato da parametri numerici costanti, con poca capacità di esprimere fatica, inefficienze temporanee o creatività, che spesso sfuggono alla rigidità algoritmica. Ciò può compromettere morale e fiducia, portando a un aumento di turnover e conflitti, nonostante i guadagni in efficienza dichiarati.

Metriche di performance svincolate dai valori di rispetto del lavoratore

Il cambio da capo umano a capo statistico mette in crisi la dimensione etica e comunitaria alla base del lavoro. Mentre il capo umano poteva interpretare situazioni, mostrare empatia e valutare contesti, l’IA agisce su dati e regole fisse, senza comprendere la complessità umana. La moralità aziendale rischia di essere ridotta a un insieme di metriche di performance svincolate da valori più ampi di rispetto e dignità del lavoratore. Serve quindi sviluppare nuove forme di governance etica e sociale che garantiscano trasparenza, possibilità di contestazione e tutela dei diritti nell’era digitale.

Approccio ibrido: l’IA usata per assistere e supportare i manager

Nonostante le criticità, l’impiego dell’IA nel management è destinato a crescere, ma la soluzione ottimale sembra risiedere in un approccio ibrido. L’algoritmo può assistere e supportare i manager umani nella raccolta dati, nelle analisi e nelle proposte di decisione, lasciando però all’uomo la supervisione e la responsabilità ultima. Questa sinergia consente di coniugare la capacità computazionale e la velocità dell’IA con l’intuito e la flessibilità umana, preservando la qualità delle relazioni di lavoro e la fiducia reciproca.

Non ci si può affidare a un’autorità impersonale e potenzialmente ingiusta

Il capo algoritmo, insomma, è una realtà che pone sfide profonde e urgenti a livello organizzativo, etico e sociale. Pur offrendo opportunità di efficienza e ottimizzazione, la sua adozione richiede equilibrio, trasparenza e responsabilità umana per non trasformare il luogo di lavoro in uno spazio regolato da un’autorità impersonale e potenzialmente ingiusta. In questa nuova cultura del lavoro, la tecnologia non deve sopraffare la dignità e il senso del fare impresa insieme, ma agire di concerto con l’esperienza e l’etica umana.