Quattro segnali da Daniel Goleman sull’intelligenza artificiale
C’è qualcosa di significativo nel fatto che Daniel Goleman, lo psicologo che quasi trent’anni fa ha consegnato al mondo il concetto di intelligenza emotiva e che da allora studia il modo in cui le emozioni governano le nostre decisioni, le nostre relazioni, la qualità della nostra vita organizzativa, abbia scelto di tornare in pochi mesi quattro volte sullo stesso tema — quello dell’intelligenza artificiale — pubblicando una serie di articoli su Korn Ferry che, presi singolarmente, sembrano contributi distinti, ma che letti uno accanto all’altro compongono qualcosa di più ampio: una mappa di ciò che sta accadendo all’umano dentro la trasformazione che stiamo attraversando con l’AI.
Goleman non parla di tecnologia, non discute architetture, modelli, prestazioni, benchmark, quello che lo interessa, è ciò che accade dentro le persone — leader, lavoratori, organizzazioni — mentre questi sistemi diventano parte della loro quotidianità.
I quattro segnali che ci consegna in questi mesi sono altrettanti modi di guardare lo stesso nodo da angolature diverse, e vale la pena ripercorrerli nell’ordine in cui costruiscono il ragionamento, dal più personale al più sistemico, perché ognuno di essi apre una domanda che il dibattito italiano sull’intelligenza artificiale sta ancora largamente eludendo.
1. Quando i sistemi non dormono mai, la mossa strategica è opposta
Il primo segnale arriva quando Goleman riflette sull’ascesa dei sistemi di intelligenza artificiale agentici, quelli sempre attivi, progettati per eseguire compiti in modo autonomo, monitorare i flussi di lavoro e continuare a funzionare quando i loro omologhi umani sono già usciti dall’ufficio. Una società prevede che entro il 2027 il cinquanta per cento delle aziende che oggi usano l’AI generativa avrà implementato sistemi agentici autonomi, eppure — annota Goleman con una precisione che vale la pena raccogliere — solo l’uno per cento dei leader descrive la propria azienda come matura nell’implementazione, a fronte di un novantadue per cento che prevede di aumentare gli investimenti nei prossimi tre anni.
La distanza tra quanto le aziende stanno investendo e quanto sono davvero pronte a integrare questi sistemi è già evidente, e a riempire quel vuoto interviene quasi sempre qualcosa che nessun bilancio prevede: un’urgenza travolgente che finisce per passare per metodo.
Il rischio più grande, scrive Goleman, non è che l’AI sbagli, ma che i leader siano troppo sopraffatti o si muovano troppo velocemente per accorgersene, sotto pressione per produrre e competere, sono vulnerabili a scalare prematuramente, ad automatizzare prima che le barriere siano in atto, a implementare sistemi prima che l’infrastruttura umana — governance, responsabilità, vie di escalation — sia stata costruita per supportarli.
Da qui la sua tesi più affilata, quella che vale come tesi di fondo: quando i sistemi accelerano, i leader devono rallentare, e questa lentezza, lungi dall’essere debolezza, in questa fase storica è probabilmente la mossa strategica più sofisticata disponibile.
Vale la pena radicare questa intuizione in un dato che Goleman non cita ma che la rinforza in modo sorprendente: lo studio del Digital Economy Lab di Stanford pubblicato pochi giorni fa documenta che il settantasette per cento delle difficoltà più ostiche incontrate dalle aziende che hanno adottato l’AI con successo non aveva nulla a che fare con la tecnologia, ma riguardava ridisegno dei processi, gestione del cambiamento, qualità dei dati, dimensione organizzativa e relazionale.
La fretta di adottare scarica esattamente sulle dimensioni umane il prezzo che nessuno aveva messo a budget. Goleman e Stanford, partendo da osservatori distinti, dicono la stessa cosa con linguaggi diversi: non è la macchina che fallisce, è il tempo umano che manca, e qui c’è un livello ulteriore che merita di essere nominato, quello del contagio emotivo.
Le emozioni dei leader, lo sappiamo dagli studi italiani di Martina Ardizzi del gruppo di Parma sui neuroni specchio, non si trasmettono come metafora ma come sincronizzazione neurale: il sistema nervoso di chi guida un’organizzazione riconfigura il sistema nervoso di chi vi lavora ben prima delle parole, in poche parole un leader cronicamente sotto pressione non comunica solo decisioni affrettate, le imprime nel corpo organizzativo. La domanda di rallentamento, allora, è responsabilità neurobiologica verso gli altri.
2. Le virtù che chiediamo alle macchine, e che noi non pratichiamo
Il secondo segnale apre un paradosso che ancora pochi, nel dibattito pubblico, hanno avuto il coraggio di guardare in faccia. Anthropic , ricorda Goleman, ha pubblicato lo scorso inverno un documento che ha chiamato Costituzione di Claude: una mappa lunga e dettagliata dei valori, del carattere e degli impegni etici che vuole che la propria intelligenza artificiale incarni.
Ciò che colpisce di quel testo non è tanto l’ambizione di dotare un sistema di valori, quanto il modo in cui questi vengono formulati — non come elenco di regole da seguire ma come virtù da sviluppare, le regole ti dicono cosa fare nelle situazioni previste; il carattere è ciò che ti guida quando nessuna regola copre il momento, e il carattere che chiedono a Claude include cose come l’umiltà, l’apertura allo sbaglio, la disponibilità ad aggiornare le proprie posizioni quando vengono presentate buone ragioni, la curiosità etica davanti alle questioni difficili anziché la difesa.
Goleman pone allora la domanda che fa male: i leader umani hanno mai svolto questo lavoro su di sé? La sua risposta passa attraverso un dato della psicologa organizzativa Tasha Eurich che dovrebbe figurare in apertura di ogni programma di leadership: il novantacinque per cento delle persone crede di essere consapevole di sé, mentre il numero reale di chi lo è davvero si colloca tra il dieci e il quindici per cento. La differenza tra l’autopercezione e la realtà è abissale, e tende ad allargarsi — non a restringersi — man mano che si sale nelle gerarchie organizzative, perché più si è senior meno è probabile che le persone intorno ci dicano la verità.
L’ironia, scrive Goleman, è sorprendente: stiamo costruendo macchine capaci di autocorrezione morale, una competenza che umani e organizzazioni non hanno ancora perfezionato, è una di quelle frasi che il dibattito italiano farebbe bene a fermare e a leggere due volte. Stiamo addestrando l’AI a pratiche — l’apertura al dissenso, la disponibilità a riconoscere l’errore, l’aggiornamento delle proprie posizioni — che non sono accessorie del suo funzionamento ma costitutive del suo carattere; e contemporaneamente stiamo chiedendo a leader umani di governare quei sistemi senza aver mai fatto lo stesso lavoro su di sé. Il rischio, allora, non è solo culturale: è di asimmetria di maturità tra chi viene governato e chi governa.
3. Quando l’AI diventa una scusa per non cambiare il sistema
Il terzo segnale è il più politico dei quattro, anche se Goleman lo veste in panni filosofici. Riprendendo un’espressione coniata dalla teorica culturale Lauren Berlant e ripresa da Johann Hari nel libro Stolen Focus, parla di crudele ottimismo: quella dinamica per cui ci attacchiamo a qualcosa che promette una vita migliore, salvo scoprire che l’attaccamento stesso blocca il nostro benessere. Il crudele ottimismo si manifesta tipicamente quando prendiamo un problema strutturale e sistemico e cerchiamo di risolverlo con una soluzione individuale, semplice, splendente. L’industria delle diete e l’ossessione per le tecniche di produttività personale ne sono esempi classici: invece di guardare ai sistemi alimentari in deterioramento o a culture lavorative tossiche di sovraccarico e logoramento, scarichiamo sull’individuo la responsabilità di mangiare meglio o gestire meglio il proprio tempo, e quando la soluzione fallisce l’individuo si incolpa.
L’AI, osserva Goleman, sta diventando il nuovo terreno fertile di questa dinamica: Sovraccarico di lavoro? Automatizza meglio. – Solitudine? Compagni AI. – Lacune di competenza? Copilot AI. – Tensione nella leadership? Strumenti di supporto alle decisioni.
Il messaggio implicito è chiaro: usa bene l’AI e i tuoi problemi si ridurranno, ma la maggior parte delle difficoltà organizzative — sottolinea Goleman — non sono problemi di strumenti, sono problemi di significato, di fiducia, di cultura, di capacità di leadership, sebbene l’AI possa far parte di una soluzione, non è la soluzione in sé, e quando viene presentata come tale accadono due cose insieme: il problema strutturale persiste, e gli individui iniziano a colpevolizzarsi per non aver sfruttato adeguatamente gli strumenti.
Qui il discorso di Goleman incrocia, anche se non lo nomina mai, una linea di pensiero che Shoshana Zuboff ha sviluppato per altre ragioni e che vale la pena riportare alla luce: esiste un’asimmetria strutturale tra chi progetta i sistemi e chi li subisce, e quell’asimmetria si nutre proprio dei meccanismi che spostano l’onere del cambiamento dal sistema all’individuo.
Se i dipendenti si sentono sopraffatti, viene detto loro di automatizzare meglio; se i team non innovano, vengono spinti a stimolare meglio; ciò che scompare dalla conversazione, conclude Goleman, è se il carico di lavoro sia realistico, se le aspettative siano coerenti, se la cultura permetta sperimentazione senza punizione. Il dato del MIT NANDA, secondo cui il novantacinque per cento dei pilota di intelligenza artificiale generativa nelle imprese non raggiunge un impatto economico misurabile, smette allora di essere un fallimento della tecnologia e diventa un sintomo di questa precisa asimmetria — di organizzazioni che usano l’AI per evitare di guardare i propri problemi anziché per affrontarli.
4. Non importa se le macchine diventano coscienti, importa cosa diventiamo noi
Il quarto segnale — pubblicato per ultimo, in ordine cronologico, e non a caso — è quello che chiude il cerchio e tira tutti gli altri verso una domanda antropologica più ampia, riprendendo una ricerca di Korn Ferry intitolata Mind or Machine: The Illusion of Consciousness, Goleman affronta una confusione che si sta installando silenziosamente nelle nostre interazioni quotidiane con i sistemi di intelligenza artificiale: man mano che questi diventano più fluidi, più conversazionali, più capaci, iniziamo a trattarli come se possedessero qualcosa che non hanno: la coscienza.
La coscienza, ricorda Goleman, non è definita dalla performance ma dall’autoconsapevolezza, dall’integrazione delle informazioni, dall’esperienza qualitativa soggettiva, i sistemi attuali simulano alcuni aspetti dell’intelligenza, possono produrre quella che lui stesso chiama una sorprendente fluidità, ma non sperimentano, non intendono, non comprendono e non danno significato come fanno gli esseri umani.
E qui Goleman compie una mossa che vale la pena cogliere, perché spiazza il dibattito corrente: dichiara la domanda sulla coscienza dell’AI affascinante ma non urgente, perchè la sfida più immediata, sostiene, non è se le macchine stiano diventando coscienti, ma come gli esseri umani rispondono quando le macchine appaiono riflessive e autoguidate. Quando qualcosa parla con chiarezza e sicurezza, la maggior parte degli esseri umani attribuisce istintivamente intelligenza, credibilità e intenzione. La questione vera, allora, non è ontologica ma comportamentale: come restiamo consapevoli di non rispondere come se fossero definitivamente coscienti, quando il nostro istinto evolutivo ci spinge a farlo?
L’invito che Goleman lascia, e che vale come chiusura di tutta la sua serie di articoli, è disarmante nella sua semplicità: trattare l’AI come uno specchio, non come una mente. Questi sistemi riflettono il nostro linguaggio, le nostre assunzioni e i nostri schemi con straordinaria chiarezza, e possiamo contare su di loro in questo modo, ma senza coinvolgerli come veri partner di pensiero in decisioni che richiedono una forma di coscienza più raffinata. Da qui la frase che da sola vale tutto l’articolo, e che merita di essere riportata per intero: non perché le macchine stiano diventando come noi, ma perché non è mai stato così importante che noi non diventassimo come loro.
Quattro angolature, un solo nodo
Quattro segnali, quattro angolature, un solo nodo. Ciò che Goleman sta nominando, con una pazienza editoriale che fa rumore proprio perché non urla, è che la sfida dell’intelligenza artificiale non sta dentro l’intelligenza artificiale, sta dentro noi — dentro la nostra capacità di rallentare quando il mercato chiede di accelerare, dentro il nostro coraggio di praticare le stesse virtù che chiediamo alle macchine, dentro il nostro discernimento per riconoscere quando l’AI è soluzione e quando è alibi, dentro la nostra lucidità per ricordare che lo specchio non è una mente.
E forse è proprio per questo che Goleman ci torna così spesso: perché in un dibattito pubblico saturo di previsioni tecnologiche e di scenari di lungo periodo, sta cercando di riportare lo sguardo sul tempo presente e sul soggetto che lo abita.
La domanda che attraversa, in trasparenza, tutti e quattro i suoi segnali è la stessa che da sempre dovremmo porci davanti a ogni innovazione che incontriamo: a cosa serve, per chi, deciso da chi, perché quando un sistema tecnologico chiede a chi lo usa competenze che chi lo usa non ha tempo di sviluppare, quella sproporzione non è un effetto collaterale del progresso. è una scelta progettuale, e qualcuno ne sta traendo vantaggio.
Innovare il digitale, custodire l’umano.
Nota editoriale
Questo articolo raccoglie e mette in dialogo quattro contributi pubblicati da Daniel Goleman su Korn Ferry tra l’autunno 2025 e l’inverno 2026, tutti dedicati alla relazione tra intelligenza artificiale e leadership. La lettura e la composizione dei quattro segnali in un’unica architettura interpretativa è mia, non di Goleman, che li ha sempre pubblicati come contributi distinti. I dati di rinforzo provenienti dal Digital Economy Lab di Stanford, dal MIT NANDA Initiative e dagli studi italiani sui neuroni specchio non sono stati citati da Goleman, ma sono stati introdotti per radicare la sua riflessione nel quadro più ampio. L’articolo è stato scritto con il supporto di strumenti AI per la ricerca e l’organizzazione delle fonti, ma la linea editoriale, l’analisi critica e le interpretazioni sono interamente MIE.
