Chi progetta l’anima dei modelli AI? Anche filosofi e umanisti
Di Gaia Gambarelli, AI Education Expert & Instructional Designer, IFAB International Foundation
Amanda Askell ha un dottorato in filosofia. È ricercatrice di Anthropic, dove guida il team di personality alignment, responsabile del carattere e dei valori di Claude, uno dei modelli linguistici più diffusi al mondo. A gennaio 2026 ha firmato come autrice principale la nuova versione della Constitution di Claude, il documento che ne definisce identità, comportamento e principi guida. Il suo ruolo consiste nel rispondere a domande come “cosa dovrebbe fare questo sistema quando riceve istruzioni ambigue?” e “su quali principi deve basarsi il suo comportamento?”. Domande che appartengono alla filosofia morale prima che all’informatica.
Nel settore AI, casi come quello di Askell rappresentano la regola più spesso di quanto si pensi. Pensiamo ai linguisti che costruiscono i dataset di addestramento, studiano modelli di linguaggio e tecnologie semantiche o valutano la qualità delle risposte e di interazione efficace. Pensiamo ai filosofi che lavorano sull’allineamento dei modelli, e così via… Le aziende AI più avanzate lo sanno già da tempo: l’AI si nutre e necessita di tante prospettive differenti. Edgar Morin, filosofo recentemente scomparso che ha dedicato decenni a teorizzare il pensiero complesso, distingueva tra la testa ben piena, ricca di nozioni ma incapace di connettere, e la testa ben fatta, capace di attraversare i confini tra i saperi. L’AI è indiscutibilmente, oggi, un banco di prova ben visibile di questa distinzione.
I numeri confermano quello che il campo ha già capito
Il Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum registra che nei prossimi anni quasi il 40% delle competenze richieste nei luoghi di lavoro cambierà. Mentre la capacità di lavorare con AI e big data cresce in modo trasversale in quasi tutti i settori, con piacere notiamo che il pensiero analitico appare come abilità più richiesta dai datori di lavoro; segue il pensiero creativo. Il rapporto documenta con altrettanta chiarezza che il 63% delle aziende segnala il divario di competenze come il principale ostacolo alla propria trasformazione, e quel divario riguarda spesso le abilità che i curricula esclusivamente tecnici tendono a non formare.
L’AI Index Report 2026 di Stanford HAI registra una crescita della domanda di profili con competenze AI del 297% nell’arco di un decennio. Una crescita che attraversa settori e ruoli. Accanto a ingegneri e data scientist, le offerte di lavoro includono sempre più spesso content policy specialist, AI safety researcher, UX researcher per sistemi conversazionali, esperti di interazione uomo-macchina. Profili che richiedono, prima di tutto, una comprensione profonda del linguaggio e del comportamento umano e che spesso trovano la loro formazione in percorsi che, nativamente, con l’informatica hanno poco a che fare. Il mio è uno di questi.
Un percorso che sembra strano, finché non ci sei dentro
Mi trovo a fare un lavoro in un campo di studi che, all’epoca della mia laurea triennale in Lettere Moderne, non avrei di certo immaginato. Mi sono avvicinata piano piano all’Intelligenza Artificiale, innanzitutto con una tesi magistrale in linguistica computazionale. Ho lavorato alla costruzione di un corpus per l’analisi stilometrica della personalità nei testi e alla relativa elaborazione con tecniche di Machine Learning. Il percorso di dottorato in Digital Humanities, sempre all’Università di Bologna, mi ha dato modo di lavorare su un progetto di AI e privacy, studiando modelli basati su AI per l’identificazione automatica di dati sensibili nelle conversazioni digitali.
Quando ho iniziato a progettare flussi di dialogo e ad addestrare modelli AI per agenti conversazionali in azienda, ho capito che la formazione umanistica poteva sorprendentemente tradursi in vantaggio concreto. La pragmatica e l’analisi del discorso, tutto quello che avevo studiato per capire come gli esseri umani comunicano, era esattamente quello che serviva per individuare dove e perché un sistema conversazionale fallisce.
Quello che vedo ogni giorno in IFAB
Oggi ricopro il ruolo di AI Education Expert & Instructional Designer per IFAB, International Foundation Big Data and Artificial Intelligence for Human Development, una fondazione che mette l’AI al servizio dello sviluppo delle persone attraverso progetti che fanno dialogare imprese e ricerca. In particolare mi occupo di progettare e realizzare programmi di formazione che includono figure tra le più diverse, dai manager ai team tecnici fino ai neolaureati, su percorsi che vanno dall’alfabetizzazione AI all’adozione strategica nei processi aziendali.
IFAB propone inoltre da qualche anno il programma IFAB 4 Next Generation Talents che coinvolge studenti universitari e aziende. Queste ultime lanciano sfide reali legate all’AI su cui i partecipanti sono chiamati a misurarsi in poche settimane. Al termine, le aziende possono proseguire la collaborazione con gli studenti attivando tirocini o altri contratti di lavoro. Nel programma almeno 1/3 dei partecipanti viene da background SSH (economia, scienze politiche, comunicazione, filosofia, giurisprudenza…) e la forza dei team risiede spesso in questo carattere ibrido.
Una consapevolezza che inizia a trovare riscontro anche nell’offerta formativa con progetti come DATA LAB, sostenuto dai fondi europei della Regione Emilia-Romagna, che offre percorsi gratuiti di alta specializzazione aperti anche a chi arriva da una formazione umanistica o sociale, con percorsi specifici per chi ha un background umanistico e vuole sviluppare competenze riconoscibili nel mondo dei dati e dell’intelligenza artificiale, valorizzando e non abbandonando il proprio percorso.
Per molto tempo, chi veniva da percorsi umanistici ha dovuto spiegare la propria presenza nel mondo tecnologico quasi come un’eccezione da giustificare. Penso con sollievo che quel tempo stia finendo o sia già finito, in modo discreto ma chiaro.