Nel 2014, quando uscì al cinema il film Lei di Spike Jonze, la storia di uno scrittore solitario innamorato della ‘voce’ di un sistema operativo era una trama ideale per un racconto di fantascienza. “Oggi, sembra più un brief per un progetto di design”: a dirlo è Chiara Diana, Vice President, Global Chief Design Officer e a capo dell’Innovation Team di frog (gruppo Capgemini), una delle società di consulenza creativa più famose al mondo che lavora da anni all’intersezione tra tecnologia, previsione di scenari futuri e progettazione.
Con lei ci siamo confrontati sull’integrazione dell’AI negli oggetti che ci circondano, un tema caldo e di stretta attualità: se ad attirare lo sguardo e a guadagnarsi i titoli dei giornali sono più che altro i robot umanoidi che sembrano veri o i cani robotici, l’intelligenza – o meglio, il meccanismo basato su calcoli statistici che chiamiamo così – si nasconde già in tanti oggetti di uso quotidiano, dagli specchi agli occhiali e ai frigoriferi. Ci troviamo, dicono gli esperti, alle soglie di un boom nel quale i designer avranno una grande responsabilità, perché sarà loro il compito di dare forma a quelle intelligenze e di plasmare il modo, non esente da rischi, in cui interagiranno con gli esseri umani. Questa particolare situazione, il momento cioè in cui sta per cambiare tutto ma non vediamo ancora in maniera nitida dove ci porterà il cambiamento, è stato il punto di partenza della nostra conversazione.
Si parla tanto di oggetti intelligenti, perché proprio adesso? Quali sono le condizioni che stanno rendendo possibile la loro moltiplicazione?
È vero, stiamo vivendo un momento di grande trasformazione, da un punto di vista tecnologico e per il consumatore. Lo ha detto anche Jensen Huang, il CEO di Nvidia, che al CES 2026 ha parlato di un momento di svolta per la physical AI paragonabile a quello che ChatGPT ha rappresentato per l’AI generativa. Assistiamo a una convergenza di fattori che oggi ci permettono di creare delle intelligenze capaci non soltanto di comprendere la dimensione linguistica, ma anche di leggere le caratteristiche fisiche dell’ambiente e di interpretarle nel modo corretto per poi agire sulla base di questa comprensione. E che rendono questo nuovo tipo di intelligenza accessibile e scalabile.
Di che cosa si tratta nello specifico?
C’è innanzitutto un tema di accesso alla connettività, di rapidità di connessione e di latenza, cioè il tempo che passa da quando viene dato un input a quando si ottiene una risposta. Poi c’è tutto il discorso legato alla sensoristica: sensori come quelli che anni fa venivano montati sulle auto di Google per mappare le strade e usati in pochi altri ambiti semi-sperimentali oggi possono essere prodotti su ampia scala e inseriti all’interno di una vasta gamma di oggetti. La miniaturizzazione regala al progettista una maggiore libertà di espressione e una flessibilità formale impensabile pochi anni fa. Pensiamo agli smart ring, che racchiudono sensori fisiologici in pochi grammi. Un ultimo fattore, meno evidente ma determinante, riguarda la capacità di apprendimento: oggi siamo in grado di addestrare questi sistemi in ambienti virtuali, con più controllo e meno rischi.
Quali sono le principali sfide per il progettista?
Esistono complessità specifiche come in qualunque progetto. Nell’ambito dei dispositivi indossabili, come per esempio gli occhiali intelligenti, la scelta dei materiali è importantissima perché può influenzare la capacità dell’antenna di comunicare i dati. Anche la distribuzione del peso è una sfida interessante: la posizione e la scelta delle componenti, come la batteria, influenzano in modo importante il comfort e il bilanciamento. Le sfide più grandi, però, nel progettare questi nuovi sistemi intelligenti, sono legate alla capacità di definire come interpretare in tempo reale un contesto ‘unscripted’, non pianificato o prevedibile in anticipo, e le intenzioni degli individui, e come agire.
In che senso?
I cosiddetti LLM (Large Language Models, una sigla che indica le intelligenze artificiali in grado di comprendere e generare linguaggio umano come ChatGPT, Claude e Gemini) funzionano in termini probabilistici. Se io dico “sto andando a” è probabile che la frase venga completata con “casa” perché è la parola che segue più spesso le altre. Se mi trovo in uno spazio fisico e dico “accendi la luce” a un ipotetico robot maggiordomo, però, lui dovrà capire quale fonte di luce intendo tra le tante disponibili e individuare la lampadina giusta all’interno di un ecosistema connesso. È un aspetto sul quale anche noi stiamo lavorando con Cambridge Consultants, una delle società del gruppo Capgemini.
Progettare macchine che si muovono in un contesto ‘unscripted’ fa sì che tutto non sia pienamente controllabile, giusto? Si disegna una macchina con il suo comportamento, e poi?
La prospettiva cambia: ci spostiamo dal disegnare i prodotti al disegnare le condizioni del sistema dentro il quale i prodotti esistono. Per questo ci dobbiamo assicurare che queste condizioni siano eque e che ci siano dei meccanismi di controllo pronti a intervenire qualora il comportamento della macchina esuli dal percorso definito. In questo spostamento, secondo me, cambiano anche gli strumenti intellettuali con cui affrontiamo il fare progetto. Nel momento in cui progettiamo un oggetto intelligente dovremmo considerare anche la sua sostenibilità per l’essere umano come un requisito funzionale.
Che cosa significa?
Dovremmo chiederci che tipo di carico cognitivo rappresentano per l’utente questi sistemi ‘always-on’, costantemente presenti e richiedenti attenzione. Capire in quali momenti devono fermarsi e in quali spazi non devono entrare è altrettanto importante che progettare il loro funzionamento. Vogliamo degli oggetti empatici ma non vogliamo per forza che tutti lo siano, o che lo siano in ogni momento della giornata perché ogni relazione comporta un investimento emotivo, piccolo o grande che sia, e il rischio di sovraccarico è altissimo.
Sembra, però, che ci sia una certa disponibilità a costruire legami emotivi con le IA soprattutto da parte degli utenti più giovani. Quali sono i rischi?
Sì, i giovani sono particolarmente aperti all’idea di instaurare una relazione sentimentale con un ‘AI companion’, un compagno virtuale. Rispetto a un essere umano in carne e ossa, c’è sempre, è disponibile e accondiscendente. Manca, tuttavia, la frizione tipica delle relazioni umane, che non è un errore del nostro sistema ma il modo in cui ci siamo evoluti come specie, imparando a navigare la complessità e il disordine. La domanda vera è: a che cosa rischiamo di rinunciare in cambio di queste relazioni perfette? L’AI si prende cura di noi, ci aiuta a espandere le nostre capacità ma, nel frattempo, è probabile che in qualche modo ne stia erodendo una parte. Lavorare su queste tensioni fa parte del nostro ruolo di designer.
Ci sono dei casi in cui l’utilità di questo legame emotivo tra l’utente e il dispositivo intelligente supera gli aspetti più critici?
Ci sono applicazioni interessanti. Già dall’inizio del secolo abbiamo esplorato come gli animali da compagnia robotici possano accompagnare gli anziani e reinventare e scalare una versione più controllata della pet therapy tradizionale.
Quali sono secondo te i settori nei quali accadranno cose più interessanti?
Lo sviluppo maggiore ci sarà sicuramente in ambito industriale, dove, con l’automazione e la robotica, il ritorno sugli investimenti è più prevedibile e più alto. In un ambito più vicino a noi, il settore a cavallo tra salute e prodotti di consumo è particolarmente interessante: stiamo imparando a leggere la biologia in tempo reale e identificare le strategie di risposta, e questo cambia radicalmente il modo in cui pensiamo a prevenzione, benessere e longevità.
