Dalla formazione delle persone con disabilità alla prevenzione delle situazioni di fragilità, l’intelligenza artificiale può diventare una risorsa preziosa per il Terzo settore. Ma servono competenze, regole e, soprattutto, la capacità di mantenere le persone al centro. È il messaggio di Carlo Fenaroli, presidente del consorzio Cascina Clarabella e autore del libro «L’intelligenza artificiale per accrescere l’impatto sociale – Guida etico-strategica per dirigenti del Terzo settore» (Gam Editrice). Un volume che, attraverso esempi concreti, esplora opportunità e rischi di una trasformazione già in corso, con particolare attenzione al mondo della cooperazione sociale.
Nel suo lavoro con le cooperative sociali, quale esperienza le ha fatto pensare che l’intelligenza artificiale potesse migliorare concretamente la vita delle persone?
«La svolta è arrivata con ChatGpt, nel 2022. Ho capito che l’intelligenza artificiale poteva lavorare sul linguaggio, materia prima di tante nostre attività: relazioni, verbali, progetti. Un esempio concreto riguarda la formazione dei lavoratori con disabilità: oggi una procedura può diventare un video in cui un avatar spiega ogni passaggio, adattandosi alle esigenze della persona, con costi impensabili fino a pochi anni fa. L’AI può anche analizzare i dati di un servizio educativo e segnalare cambiamenti nei comportamenti prima che si trasformino in situazioni critiche. Ma servono dati di qualità: gli algoritmi non hanno pregiudizi propri, prendono in prestito i nostri».
Una piccola cooperativa, con risorse e personale limitati, da dove può cominciare? Ci fa un esempio alla portata anche di chi non ha competenze tecnologiche?
«Consiglio di partire da quelli che nel libro chiamo “traguardi rapidi”: piccoli problemi quotidiani da risolvere con strumenti già disponibili. Per esempio, la stesura di una relazione di fine progetto. Si raccolgono appunti e dati, eliminando le informazioni personali, e si chiede a ChatGpt, Claude o Gemini una bozza organizzata per obiettivi, attività e risultati. Poi bisogna verificarla, perché l’AI può inventare informazioni plausibili ma inesatte. Lo stesso metodo vale per traduzioni, verbali e documenti in linguaggio facile. La prima competenza da acquisire è saper dare istruzioni precise, il cosiddetto prompt engineering. Poi si può passare a progetti più complessi, come l’analisi dei diari quotidiani di un centro diurno».
Si promette di liberare gli operatori dalla burocrazia per restituire tempo alle relazioni. Dove sta già accadendo e con quali risultati misurabili?
«Le sperimentazioni esistono, ma le promesse corrono più delle statistiche. Un rapporto americano su 346 organizzazioni non profit rileva che il 92% utilizza l’AI, ma solo il 7% registra miglioramenti importanti. In Italia mancano dati nazionali sulle cooperative sociali. Un’indagine di Legacoop Romagna indica che soltanto il 25% ha investito o programmato investimenti nell’intelligenza artificiale e che l’86% delle cooperative non ha ancora adottato regole interne. Il vero risultato, però, non si misura soltanto nelle ore risparmiate. Se un servizio educativo riesce ad aggiornare il progetto individuale di un ragazzo quando emergono cambiamenti, anziché attendere sei mesi, passiamo da operatori-pompieri, che affrontano le emergenze, a operatori-sentinelle, capaci di prevenirle. Altrimenti avremo ottenuto soltanto una burocrazia più veloce».
Per una persona con disabilità o una fragilità che cerca lavoro, quali opportunità può aprire l’AI? E quali occupazioni rischia invece di sottrarle?
«Le opportunità sono concrete: sottotitolazione in tempo reale per chi non sente, sistemi di lettura assistita per chi non vede, istruzioni semplificate per chi ha difficoltà cognitive. Nell’agricoltura sociale, per esempio, un sistema può trasformare i dati dei sensori in indicazioni semplici su un tablet. Questo consente di costruire il lavoro attorno alle capacità delle persone, anziché chiedere loro di adattarsi a mansioni prestabilite. Esistono però rischi occupazionali, soprattutto nelle attività di archiviazione, inserimento dati e centralino, tradizionalmente importanti per l’inserimento lavorativo. C’è poi il pericolo che gli algoritmi di selezione riproducano discriminazioni passate, penalizzando candidati con disabilità o percorsi professionali discontinui. Serve sempre una valutazione umana».
Nel lavoro sociale contano silenzi, esitazioni e storie personali. Come evitare che ciò che un algoritmo riesce a misurare pesi più di ciò che un operatore sa riconoscere?
«Nel libro racconto di un sistema che analizzava i dati di dormitori e mense per individuare le persone maggiormente a rischio di emarginazione. Ma non considerava chi, per paura o diffidenza, non frequentava quei servizi, come alcune donne vittime di tratta. I dati raccontano chi bussa alla nostra porta, mentre il nostro mestiere è cercare anche chi non bussa. Per questo le indicazioni dell’algoritmo devono essere discusse da un’équipe di educatori, psicologi e mediatori culturali. Una persona considerata ad alto rischio può avere una rete familiare solida; un’altra, apparentemente meno fragile, può aver appena perso il suo unico punto di riferimento. La decisione deve restare umana».
Quale decisione non affiderebbe mai all’intelligenza artificiale, anche se sembrasse più efficiente di una persona?
«Non affiderei mai a un algoritmo la decisione di concedere o negare un aiuto, l’accesso a un servizio o un’opportunità di lavoro. Pensiamo al microcredito: un sistema addestrato sulle pratiche degli ultimi dieci anni potrebbe penalizzare le madri sole perché storicamente hanno ricevuto meno finanziamenti. Il pregiudizio diventerebbe una regola statistica apparentemente oggettiva. Anche l’AI Act europeo prevede obblighi di supervisione umana per i sistemi ad alto rischio. La tecnologia può raccogliere documenti e supportare le valutazioni, ma la responsabilità finale deve appartenere a una persona che sappia motivare la decisione e risponderne».
Le cooperative custodiscono informazioni delicate sulle persone assistite. Come si può sperimentare tutelandone la riservatezza?
«La strada più semplice è iniziare da attività che non coinvolgano dati personali delle persone assistite: organizzazione dei turni, bandi, comunicazione e formazione interna. Servono account aziendali e contratti che garantiscano la tutela dei dati. Gli account personali gratuiti rappresentano un rischio spesso invisibile. Quando si lavora sui singoli casi, bisogna eliminare gli elementi identificativi e valutare gli adempimenti previsti dal Gdpr, coinvolgendo il responsabile della protezione dei dati. È fondamentale anche spiegare alle persone come saranno utilizzate eventuali registrazioni o informazioni personali. La fiducia si costruisce in anni e si può perdere con un copia-incolla».
Se grazie all’AI un servizio richiede meno tempo, chi beneficia del risparmio? Come evitare che si traduca soltanto in una riduzione del personale?
«Il tempo risparmiato è il vero dividendo dell’intelligenza artificiale. Se una relazione richiede mezz’ora anziché due ore, possiamo dedicare il tempo guadagnato a una visita domiciliare o alla supervisione dell’équipe. Ma potrebbe anche tradursi in una riduzione delle ore finanziate dagli enti pubblici. Per questo occorre confrontarsi con Comuni e aziende sanitarie affinché il risparmio resti nel servizio, producendo più cura e tempi di attesa più brevi. Sarebbe utile anche un’intesa scritta con le rappresentanze dei lavoratori. Nelle cooperative, dove molti operatori sono anche soci, coinvolgere chi svolge concretamente il lavoro è ancora più importante».
Nelle realtà bresciane che conosce, qual è l’ostacolo maggiore all’adozione di questi strumenti? Il rischio è che anche nel sociale cresca la distanza tra organizzazioni attrezzate e realtà che restano indietro?
«Il problema principale è il tempo a disposizione dei dirigenti, prima ancora delle risorse economiche. In una cooperativa di trenta o quaranta persone spesso manca un referente informatico e chi dovrebbe occuparsi di innovazione è già sommerso dalla gestione dei turni, dei bandi e dei rapporti con gli enti pubblici. Così l’AI entra attraverso iniziative individuali, senza regole condivise. Il rischio è che le organizzazioni più grandi diventino sempre più competitive e quelle piccole restino indietro, anche nella qualità dei servizi. La soluzione è cooperare: licenze acquistate in forma consortile, tecnici condivisi, formazione e procedure comuni. Il Bresciano dispone di una rete di consorzi che può fare molto. Per contribuire alla diffusione delle competenze ho anche avviato la newsletter settimanale “Aifornoprofit–L’Inclusione con L’AI maiuscola”, dedicata all’intelligenza artificiale nel Terzo settore».
Ha utilizzato l’intelligenza artificiale per scrivere questo libro? Che cosa le ha insegnato quell’esperienza sulle possibilità e sui limiti dello strumento?
«Certo, sarebbe stato strano scrivere un libro sull’intelligenza artificiale senza utilizzarla. Mi è servita per individuare punti deboli nei ragionamenti, cercare obiezioni, sintetizzare documenti e controllare la coerenza della terminologia. Ho provato anche a farle scrivere qualche paragrafo, ma il risultato era formalmente corretto e piuttosto anonimo. Ho imparato che l’AI è un ottimo lettore critico, purché le si chieda esplicitamente di esserlo, altrimenti tende a darci ragione. E bisogna verificare ogni fonte, perché può inventare articoli e riferimenti bibliografici con assoluta naturalezza. Per me resta un ottimo editor, ma un pessimo autore».
