Cos’è l’AI washing? Ecco in cosa consiste questo fenomeno dannoso per aziende e consumatori e quali sono le strategie efficaci per riconoscerlo.
Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale è diventata una delle parole più potenti - e abusate - in quasi ogni settore, marketing tecnologico compreso. Dalle app per smartphone agli elettrodomestici, dai servizi finanziari alle campagne pubblicitarie, tutto sembra ormai essere “alimentato dall’AI”. Ma non è tutto oro quel che luccica.
Proprio in questo clima di grandi aspettative si è diffuso il fenomeno, sempre più discusso, dell’“AI washing”, un termine che indica la tendenza di aziende e startup a presentare come “intelligenti” prodotti e servizi che, in realtà, lo sono solo in parte o non lo sono affatto.
Emblematico è il caso di Amazon: nel 2024 alcune inchieste hanno messo in discussione il funzionamento della tecnologia “Just Walk Out”, il sistema installato in diversi negozi fisici del gruppo che promette ai clienti di prendere i prodotti e uscire senza passare dalla cassa grazie all’intelligenza artificiale. Secondo le ricostruzioni, una parte significativa delle transazioni sarebbe stata in realtà verificata manualmente da operatori umani in India, causando danni commerciali e reputazionali significativi per il colosso dell’e-commerce fondato da Jeff Bezos.
Ecco cos’è l’AI washing, come si può riconoscere e perché danneggia aziende e consumatori.
Cos’è l’AI washing
Con l’espressione AI washing si intende l’esagerazione o distorsione delle reali capacità di un prodotto o servizio venduto come “basato sull’intelligenza artificiale”. In pratica, l’AI viene utilizzata come etichetta seducente, capace di evocare autonomia e innovazione tecnologica, anche quando dietro non ci sono algoritmi in grado di apprendere dai dati o prendere decisioni in modo autonomo.
Il meccanismo è simile a quello già visto in passato con il greenwashing. Si cavalca un trend molto sentito dall’opinione pubblica per rendere più attraente un’offerta, senza che questa corrisponda davvero alle promesse. Spesso l’AI washing si manifesta attraverso descrizioni vaghe, l’uso disinvolto di termini come “intelligente” o “smart” e la mancanza di spiegazioni chiare su quali parti del sistema siano realmente automatizzate e quali invece dipendano da software tradizionali o dall’intervento umano.
In molti casi, più che di intelligenza artificiale, si tratta semplicemente di prodotti “connessi” o di strumenti che richiedono un forte contributo umano per funzionare in modo efficace.
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Perché è un problema per aziende e investitori
Il problema dell’AI washing, tuttavia, non si riduce solo a una questione di marketing. Può avere infatti conseguenze concrete sull’ecosistema tecnologico, come il soffocamento delle aziende che sviluppano soluzioni davvero avanzate e che faticano a emergere in mezzo al rumore di promesse gonfiate. Inoltre, contribuisce a erodere la fiducia nei confronti dell’intelligenza artificiale, alimentando scetticismo e disillusione tra utenti e clienti.
Anche per gli investitori il fenomeno rappresenta un rischio: distinguere tra chi utilizza realmente tecniche di machine learning e chi si limita a camuffare prodotti esistenti diventa sempre più complesso. Non a caso, negli ultimi anni gli enti regolatori - soprattutto negli Stati Uniti e nel Regno Unito - hanno iniziato a intervenire contro dichiarazioni considerate fuorvianti sull’uso dell’AI.
Il problema è poi amplificato dal fatto che non esiste una definizione univoca di intelligenza artificiale, un’ambiguità semantica che lascia spazio a interpretazioni molto elastiche e rende l’AI washing più facile da praticare e più difficile da smascherare.
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Come riconoscere l’AI washing
Individuare l’AI washing richiede soprattutto uno sguardo critico. Un primo segnale d’allarme è la mancanza di dettagli tecnici. Quando un’azienda parla di AI senza mai citare modelli, algoritmi, dati o processi di addestramento, è lecito dubitare della sostanza che c’è dietro. Al contrario, chi utilizza davvero l’intelligenza artificiale tende a spiegare, almeno a grandi linee, come funziona la tecnologia e quali problemi risolve.
Un altro elemento da osservare è il ruolo dell’intervento umano. Se un prodotto dichiarato “completamente automatizzato” richiede in realtà verifiche manuali costanti o un forte contributo umano per garantire risultati accettabili, è possibile che l’AI venga usata più come slogan che come motore reale del servizio.
Infine, vale la pena interrogarsi sulle promesse. L’AI washing prospera su aspettative irrealistiche, promettendo risultati “miracolosi” ed efficienza totale. Un approccio trasparente, che riconosce limiti, margini di errore e problemi come bias o allucinazioni degli algoritmi, è spesso un segnale di maggiore autenticità.
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