Da email a intelligenza artificiale: un percorso di autodisciplina
L’intelligenza artificiale si trova oggi nella stessa fase in cui l’email era all’inizio del XXI secolo: una crescita fulminea che richiede limiti, regole di comportamento responsabile e un insieme di best practice condivise. Come i marketer di email hanno compreso l’importanza di stabilire standard propri, anche l’adozione accelerata dell’IA può trarre insegnamento da queste esperienze per definire standard etici.
Negli articoli precedenti di MarTech ho spiegato come i professionisti dell’email marketing si siano trovati di fronte a una sfida familiare: gestire una nuova tecnologia senza un quadro normativo governativo unificato. Il pensiero di alto livello sull’etica di una tecnologia emergente può apparire opprimente, perché si impara a usarla mentre si cercano di definirne le regole.
Il dibattito mediatico sull’IA si concentra spesso su chi debba decidere le regole – le stesse aziende che sviluppano l’IA o, peggio, i governi. L’email aveva lo stesso problema nell’era pre‑permesso, quando l’acquisizione indiscriminata di indirizzi e il bombardamento di messaggi quasi ne affondarono il canale, finché gli operatori responsabili non capirono la necessità di una migliore autoregolamentazione.
L’evoluzione normativa dell’email marketing
Solo dopo l’esempio dell’Unione Europea, il Congresso americano approvò il CAN‑SPAM Act, fornendo una base legale. Parallelamente, professionisti e leader di settore collaborarono tra brand, fornitori tecnologici e gruppi di interesse per creare un codice etico basato sull’esperienza dell’email marketing e su precedenti lavori di marketing e tecnologia.
Questo codice non è contenuto in un unico manuale, ma è un insieme di pratiche generalmente accettate che si è diffuso verso le aziende che gestiscono le piattaforme email (ESP) e i fornitori di tecnologia di marketing. Oggi esistono leggi, politiche di uso accettabile di ESP e MarTech, regole di blacklist e codici di condotta aziendali, oltre a una vasta libreria di libri, articoli, workshop formativi e presentazioni a conferenze. Sebbene non concordino su tutti i dettagli, tracciano una rotta comune.
AI: una crescita più rapida dell’email
Mai nella storia siamo passati così velocemente dall’idea al prodotto finito. Con l’email pensavamo di muoverci rapidamente, ma lo sviluppo dell’IA supera di gran lunga la velocità della posta elettronica. Il settore email ha impiegato due decenni per definire il proprio codice di condotta, che è ancora in evoluzione. ChatGPT, lanciato nel 2022, ha visto un’adozione immediata; altre forme di IA e machine learning esistevano da anni, ma non avevano la portata né il costo accessibile di oggi.
Questa rapidità ha un duplice aspetto:
- Crescita veloce è positiva. Consente di completare compiti più rapidamente, generare idee e passare dall’ispirazione all’esecuzione in pochi minuti.
- Crescita veloce è rischiosa. L’IA e il suo utilizzo evolvono più rapidamente della nostra comprensione degli impatti, e la storia insegna che cambiamenti importanti senza valutare le conseguenze possono portare a disastri.
Il problema non riguarda solo l’espansione dei data center necessari a supportare l’IA, ma anche l’uso personale di queste tecnologie e la necessità di autoregolamentazione prima che decisioni vengano imposte da altri.
Organizzare il dibattito etico sull’IA
Come nei primi giorni dell’email, le discussioni sull’etica dell’IA sono frammentate, ad hoc e dominate da interessi particolari e opinioni opposte, dal “l’IA ci salverà” al “l’IA ci distruggerà”. È fondamentale passare dalla semplice governance a un’etica condivisa, iniziando con l’autoregolamentazione.
Alcune risorse consigliate per approfondire includono articoli recenti su MarTech, ma la sostanza è chiara: dobbiamo definire i principi etici prima che siano gli altri a farlo per noi.
I tre “A” dell’uso etico dell’IA
1. Attribuzione
Negli ultimi venti anni ho prodotto una vasta libreria di post, white paper, articoli di settore, report aziendali, presentazioni e webinar. Molti colleghi hanno fatto lo stesso. Due pionieri dell’email hanno coniato termini che sono divenuti parte del lessico:
- Loren McDonald, nel 2011, ha unito i concetti di mobile, social e email in “mocial”. Nel 2009 ha introdotto “Average is the new bottom”, indicando che le medie non sono più accettabili.
- Kath Pay ha creato e denominato “holistic email marketing”, centrando la strategia sul cliente e usando l’email come canale principale del percorso di brand.
Queste espressioni sono strettamente legate ai loro creatori. Se un marketer le utilizza senza riconoscere le fonti, la comunità nota la mancanza di attribuzione. Quando si cerca “mocial” o “holistic email marketing” su Google, le sintesi generate dall’IA descrivono i concetti ma spesso non citano gli autori, costringendo l’utente a scavare tra i risultati per trovare i nomi.
Se chiedo a un assistente IA (come Claude) di scrivere su ESP e headless commerce, otterrò una risposta ben strutturata ma priva di riferimenti ai creatori originali. Alcuni modelli, come Google Gemini, includono URL, ma è improbabile che l’utente li verifichi se vuole semplicemente un articolo pronto da firmare.
Il rischio è duplice: si può perpetuare pensieri obsoleti o errati e, soprattutto, si cade in plagio, presentando idee altrui come proprie. L’attribuzione etica richiede di chiedere all’IA “Da dove proviene questa informazione?” e di citare le fonti, anche se l’assistente ha generato il contenuto.
Il mio protocollo di prompting prevede di istruire l’IA a citare le fonti e a spiegare il metodo di ricerca; verifico ogni riferimento per assicurarmi che non si tratti di concetti inventati. Ignorare questo passaggio equivale a plagio, anche se si modificano piccoli dettagli.
2. Accountability (Responsabilità)
Chi è responsabile quando un sistema di IA produce risultati dannosi o fuorvianti? Le aziende devono stabilire chi prende decisioni critiche, chi verifica i risultati e chi interviene in caso di errori. Questo principio è stato già applicato nell’email marketing: le piattaforme ESP hanno politiche di uso accettabile, e i marketer sono tenuti a rispettare le normative anti‑spam.
Nel contesto dell’IA, la responsabilità deve includere:
- Documentazione dei dati di addestramento e dei criteri di valutazione.
- Processi di revisione umana per decisioni ad alto impatto.
- Meccanismi di audit interno ed esterno per verificare conformità e bias.
3. Transparency (Trasparenza)
Gli utenti devono sapere quando interagiscono con un sistema di IA, quali dati vengono raccolti e come vengono utilizzati. Nell’email, la trasparenza è garantita da obblighi di informare il destinatario sull’origine del messaggio e offrire la possibilità di disiscriversi. Per l’IA, la trasparenza implica:
- Indicazione chiara quando un contenuto è generato da IA.
- Spiegazioni comprensibili dei risultati (es. “perché il modello ha suggerito questa azione”).
- Accesso a log e audit trail per gli stakeholder.
Verso una governance condivisa dell’IA
Le lezioni dell’email marketing mostrano che la combinazione di leggi, politiche aziendali, codici di condotta e formazione continua può creare un ecosistema responsabile. Per l’IA, è necessario:
- Stabilire normative di base ispirate a quelle già esistenti per l’email (es. norme anti‑spam applicate a messaggi generati da IA).
- Promuovere collaborazioni tra aziende, fornitori tecnologici, gruppi di interesse e organismi di standardizzazione per definire best practice comuni.
- Costruire un patrimonio di risorse educative – libri, workshop, conferenze – che diffondano una cultura etica dell’IA.
Il percorso non sarà lineare e i dettagli potranno divergere, ma la mappa è già tracciata: leggi, politiche di uso accettabile, elenchi di blocco, codici di condotta e una ricca offerta formativa. Seguendo questo modello, l’industria dell’IA può evitare gli errori che quasi hanno distrutto l’email e guidare un futuro più responsabile.