QUANDO L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE DIVENTA UNA TEORIA DEL POTERE
di PAOLO POLETTI ♦
Il 3 agosto 2026, contestualmente alla pubblicazione dei risultati relativi al secondo trimestre dell’esercizio, Palantir Technologies ha diffuso la tradizionale “Letter to Shareholders”, firmata dal cofondatore e amministratore delegato Alex Karp. Le lettere agli azionisti delle società quotate hanno normalmente una finalità precisa: illustrare i risultati economici, spiegarne le cause, indicare le prospettive dell’impresa e rafforzare il rapporto fiduciario con gli investitori. Nel caso di Palantir, tuttavia, questo documento ha assunto da tempo una funzione più ampia. Karp lo utilizza anche per esporre la propria visione della trasformazione tecnologica e del ruolo che l’intelligenza artificiale è destinata ad assumere nella competizione economica, geopolitica e strategica del XXI secolo.
Palantir è una società tecnologica statunitense fondata nel 2003 da Peter Thiel, Alex Karp e altri imprenditori. Le sue piattaforme operano su grandi quantità di dati, anche provenienti dai sistemi dei clienti e sono utilizzate da grandi imprese, amministrazioni pubbliche, servizi di intelligence e forze armate. La peculiarità di Palantir non sta però nei dati, che generalmente appartengono ai clienti, né nei modelli di intelligenza artificiale in quanto tali, ma nella capacità di costruire una rappresentazione operativa della realtà sulla quale fondare analisi, scenari e decisioni.
Anche la lettera pubblicata in occasione dei risultati del secondo trimestre 2026 segue questa impostazione. I ricavi e gli utili record vengono presentati come la conferma commerciale di una tesi politica: sarebbe ormai in corso un “movimento globale” per l’indipendenza e la sovranità nell’intelligenza artificiale. Il documento va quindi letto non soltanto come una comunicazione rivolta al mercato, ma come un manifesto della nuova stagione tecnologica.
Per molti anni abbiamo descritto l’intelligenza artificiale come una tecnologia più potente dei software tradizionali, ma pur sempre strumentale: capace di automatizzare attività, assistere il lavoro umano, aumentare la produttività e accelerare la ricerca. Oggi questa rappresentazione non basta più, non tanto perché l’AI sia diventata improvvisamente più intelligente, quanto perché è cambiato il modo in cui i suoi stessi protagonisti la interpretano. Per alcuni anni il dibattito si è concentrato soprattutto su una domanda apparentemente tecnica: quale azienda avrebbe costruito il modello linguistico più avanzato? Karp sposta il problema a un livello diverso. La questione decisiva, secondo lui, non è chi disponga del modello migliore, ma chi conserverà il controllo delle organizzazioni che utilizzeranno quei modelli. È un passaggio dalla qualità dell’algoritmo alla distribuzione del potere.
Il rischio del vassallaggio
Negli anni Novanta Internet veniva presentata come una tecnologia della libertà. Avrebbe abbattuto le barriere dell’informazione, democratizzato la conoscenza e reso più difficile ogni forma di controllo centralizzato. Con l’avvento delle grandi piattaforme digitali il linguaggio cambiò, ma rimase sostanzialmente intatta la promessa: Google organizzava le informazioni, Facebook connetteva le persone, Amazon rendeva più efficienti i mercati. Anche quando cominciarono a emergere problemi di privacy, concentrazione economica e sfruttamento dei dati, continuò a prevalere l’idea che la tecnologia fosse, in sé, neutrale e che tutto dipendesse dall’uso che se ne faceva.
L’intelligenza artificiale è stata inizialmente raccontata nello stesso modo. Il lessico utilizzato da Karp segna invece una rottura: nella sua lettera compaiono categorie che appartengono più alla storia della politica che a quella dell’innovazione, come indipendenza, sovranità, appropriazione, rivolta e, soprattutto, vassallaggio. Secondo Karp, le organizzazioni che consegnano ai grandi laboratori dell’intelligenza artificiale dati, prompt, processi e conoscenze rischiano di trasformarsi in “Stati vassalli”. Il riferimento feudale è deliberato: evoca un sistema nel quale il soggetto subordinato conserva formalmente una propria identità, ma dipende da un potere superiore per l’esercizio di funzioni essenziali.
Al di là della forza retorica dell’immagine, il problema indicato è concreto. Quando un’impresa o un’istituzione trasferisce stabilmente a una piattaforma esterna non soltanto i propri dati, ma anche procedure, criteri di valutazione, interazioni e conoscenze accumulate nel tempo, non sta più acquistando semplicemente un servizio informatico. Sta affidando all’esterno una parte della propria memoria organizzativa e, con essa, della capacità di conoscere, decidere e agire. La sovranità evocata da Karp non riguarda quindi soltanto la proprietà formale dei dati, ma ciò che potremmo definire intelligenza organizzativa: l’insieme delle competenze, delle relazioni, delle regole, delle esperienze e delle conoscenze attraverso le quali un’organizzazione interpreta la realtà e assume le proprie decisioni.
La diagnosi merita di essere presa sul serio. Quanto più profondamente i grandi modelli entrano nei processi economici, professionali e amministrativi, tanto più il problema si sposta dalla semplice disponibilità dei dati alla conservazione del sapere necessario per interpretarli e utilizzarli. Ma proprio qui compare una difficoltà nel ragionamento di Karp: se il pericolo consiste nell’affidare a un soggetto esterno una parte crescente dell’intelligenza dell’organizzazione, perché la piattaforma destinata a proteggerla da questa dipendenza non potrebbe diventare, a sua volta, una nuova fonte di dipendenza?
Dall’algoritmo alla “ontology”
La trasformazione in corso nell’economia dell’intelligenza artificiale aiuta a comprendere la strategia di Palantir. La competizione non riguarda più soltanto i modelli linguistici, i loro parametri o le prestazioni ottenute nei benchmark. Si estende ai semiconduttori, ai data center, all’energia, ai servizi cloud, agli agenti software e alle piattaforme capaci di integrare dati, autorizzazioni, persone e processi operativi. L’AI sta entrando nella fase industriale e, in questa fase, il valore dipende sempre più dalla capacità di inserirla in modo affidabile, verificabile e governabile all’interno di organizzazioni complesse.
È precisamente in questo spazio che Palantir colloca il proprio modello di business. L’azienda non compete principalmente con OpenAI, Anthropic o Google nella costruzione del grande modello linguistico generalista più avanzato. Cerca piuttosto di fornire l’infrastruttura attraverso la quale modelli differenti vengono collegati ai dati, alle responsabilità e ai processi reali delle organizzazioni.
Per comprendere questa strategia è necessario soffermarsi su un concetto al quale Palantir attribuisce un’importanza centrale: la “ontology”. In termini filosofici, l’ontologia è la disciplina che si occupa dell’essere e delle categorie fondamentali attraverso cui interpretiamo la realtà. Nel linguaggio di Palantir il termine assume invece un significato tecnico e operativo: indica una rappresentazione digitale strutturata dell’organizzazione, nella quale i dati vengono collegati a entità operative – persone, mezzi, sedi, fornitori, documenti, eventi, procedure – e messi in relazione con ruoli, autorizzazioni e azioni possibili. In termini semplici, è una sorta di mappa dinamica dell’organizzazione, che non si limita a conservare informazioni ma cerca di rappresentare che cosa esse significhino nel contesto concreto e che cosa sia possibile fare con esse.
Quando l’intelligenza artificiale viene inserita in questa architettura, non lavora più su dati isolati. Può essere collegata alle regole operative, sapere quali informazioni siano accessibili a un determinato soggetto, riconoscere relazioni tra eventi e risorse e inserirsi nei flussi attraverso i quali vengono preparate o eseguite le decisioni. È qui che il problema del vassallaggio assume una forma più sottile: un modello linguistico può essere sostituito da un modello concorrente, ma quando dati, processi, autorizzazioni e conoscenze vengono organizzati all’interno di un’unica rappresentazione operativa, quella struttura tende a diventare parte del modo stesso in cui l’organizzazione conosce sé stessa e agisce.
Palantir sostiene di voler preservare il controllo del cliente sui dati e di consentire l’impiego di modelli differenti. È una distinzione importante, ma la sovranità non si misura soltanto attraverso la titolarità giuridica dei dati. Conta anche la possibilità concreta di cambiare fornitore, trasferire processi e conoscenze, ricostruire le integrazioni e continuare a operare senza dipendere dall’architettura proprietaria sulla quale l’organizzazione ha progressivamente costruito le proprie attività. Il rischio denunciato da Karp, quindi, non viene automaticamente eliminato: può spostarsi dal modello all’infrastruttura.
Dalla strategia industriale alla teoria politica
Se il discorso si fermasse qui, avremmo soprattutto una controversia tra differenti modelli industriali dell’intelligenza artificiale. Ma Karp va molto oltre. Nel volume “The Technological Republic”, scritto con Nicholas Zamiska, la sua visione assume esplicitamente una dimensione politica. La Silicon Valley, secondo gli autori, avrebbe un debito morale nei confronti del Paese che ne ha reso possibile l’ascesa e non dovrebbe limitarsi a produrre applicazioni di consumo o servizi remunerativi. Dovrebbe contribuire direttamente alla sicurezza nazionale, alla difesa dell’Occidente e alla conservazione della superiorità strategica americana.
È un rovesciamento significativo rispetto a una parte importante dell’immaginario tecnologico degli ultimi decenni. La cultura libertaria della Silicon Valley aveva spesso rappresentato lo Stato come una struttura lenta e inefficiente destinata a essere progressivamente aggirata dalla rete, dai mercati e dalle comunità digitali. Karp propone invece una ricomposizione tra tecnologia e potenza statale: l’industria tecnologica deve contribuire alla capacità dello Stato di difendersi, competere e prevalere.
In questa prospettiva il software diventa una componente dell’hard power. La superiorità militare non dipenderà soltanto dalle armi tradizionali, ma dalla capacità di raccogliere informazioni, integrarle, trasformarle rapidamente in scenari operativi e tradurle in azione. L’intelligenza artificiale diventa contemporaneamente capacità industriale, intelligence, deterrenza e organizzazione della decisione. La tesi di Karp non è quindi semplicemente che la tecnologia abbia conseguenze politiche: sostiene una relazione organica tra capacità tecnologica, potenza dello Stato e difesa di un determinato ordine politico.
È qui che l’intelligenza artificiale comincia a trasformarsi da tecnologia in teoria del potere. Non è più presentata come uno spazio universale e privo di appartenenza, ma come un’infrastruttura incorporata in una determinata concezione dello Stato, della sicurezza e dei rapporti di forza internazionali. Questa impostazione ha almeno un merito: rende esplicito ciò che per molto tempo il discorso sull’innovazione aveva preferito lasciare implicito. La tecnologia non è neutrale rispetto al potere. Ma proprio questa esplicitazione rende inevitabile una seconda domanda: chi legittima quel potere e fino a che punto l’efficienza tecnologica può sostituire le forme attraverso le quali una società decide i propri fini?
Dal potere alla legittimità
Quando l’intelligenza artificiale entra nelle funzioni pubbliche, nella difesa, nella sicurezza, nella sanità o nei servizi essenziali, non può essere giudicata soltanto sulla base del valore economico prodotto o dell’efficacia operativa raggiunta. Occorre chiedersi chi definisca gli obiettivi, quali interessi siano incorporati nei sistemi, quali criteri orientino le decisioni e quali possibilità abbiano cittadini e istituzioni di comprenderle, contestarle o modificarle.
L’efficienza non coincide automaticamente con la legittimità. Un sistema può correlare enormi quantità di dati, individuare rischi e proporre interventi con una rapidità impossibile per un essere umano; ma la decisione pubblica non può essere ridotta alla sola capacità di ottenere un risultato. Richiede responsabilità, motivazione, proporzionalità, controllo e possibilità di ricorso. Il problema diventa ancora più delicato quando la piattaforma non si limita a fornire informazioni, ma contribuisce a strutturare il modo nel quale l’organizzazione rappresenta la realtà. Ogni rappresentazione seleziona ciò che considera rilevante, stabilisce relazioni, definisce categorie e rende alcune possibilità di azione più immediatamente visibili di altre.
Questo non significa sostenere che una piattaforma come Palantir determini automaticamente le decisioni di chi la utilizza. Significa però riconoscere che l’architettura attraverso la quale una realtà complessa viene resa conoscibile contribuisce a definire il campo nel quale le decisioni vengono assunte. È a questo punto che la riflessione della filosofa e teologa inglese Carmody Grey introduce un elemento ulteriore e, per certi versi, decisivo.
Grey ha recentemente raccontato di avere rifiutato l’invito di Anthropic, la società che sviluppa Claude, a partecipare a un programma nel quale filosofi, teologi e studiosi delle grandi tradizioni morali avrebbero dovuto contribuire alla riflessione etica sull’intelligenza artificiale. La sua obiezione non riguardava il dialogo tra industria tecnologica e discipline umanistiche, che sarebbe anzi necessario, ma il rischio che quel confronto avvenisse all’interno di un’agenda già definita dall’impresa. Le questioni proposte riguardavano soprattutto la possibile natura morale della macchina: Claude può avere un carattere, soffrire, essere danneggiato, diventare un soggetto meritevole di tutela? Grey avrebbe voluto discutere anche della dipendenza degli esseri umani da questi sistemi, della concentrazione del potere nelle mani di poche imprese, delle trasformazioni del lavoro, dell’uso dei dati e della responsabilità di chi progetta e commercializza l’AI.
La sua obiezione contiene un’intuizione fondamentale: la scelta delle domande non è mai neutrale. Chi riesce a stabilire quali siano i problemi di cui discutere esercita già una forma di potere, perché orienta l’attenzione verso alcune questioni e ne lascia altre sullo sfondo. Non occorre immaginare una strategia deliberata di manipolazione: è sufficiente che un determinato modo di rappresentare la tecnologia diventi progressivamente il linguaggio attraverso il quale tutti siamo indotti a discuterne.
La riflessione di Grey porta così il ragionamento su Palantir a un livello ulteriore. Il potere tecnologico non si esercita soltanto quando un sistema produce una risposta o suggerisce una decisione. Può manifestarsi prima, nel momento in cui vengono selezionate le informazioni rilevanti, definite le categorie attraverso le quali interpretarle e delimitate le alternative che entreranno nel campo della decisione. È qui che il tema si ricongiunge all’ontology: una rappresentazione digitale dell’organizzazione deve necessariamente stabilire quali entità e relazioni siano rilevanti, quali informazioni debbano essere portate all’attenzione di chi decide e quali azioni siano possibili.
Il potere può dunque consistere nel decidere, ma anche nel predisporre il campo della decisione. Per questo filosofia, diritto e discipline umanistiche non possono entrare nel processo tecnologico soltanto quando le domande sono già state formulate: la loro funzione critica consiste anche nel discutere quelle domande, i presupposti dai quali derivano e gli interessi che possono orientarle. Diversamente, corrono il rischio indicato da Grey di trasformarsi in strumenti di “ethics washing” o persino di “wisdom washing”: la cultura umanistica utilizzata non per interrogare il potere tecnologico, ma per conferirgli una legittimazione morale.
L’Europa davanti alla questione della sovranità
È a questo livello che il problema riguarda direttamente l’Europa. Per molto tempo l’Unione europea ha interpretato la sovranità digitale soprattutto come capacità di disciplinare i trattamenti dei dati, le piattaforme e i sistemi algoritmici. L’AI Act rappresenta l’espressione più avanzata di questa impostazione, ma il nuovo scenario mostra che la regolazione, da sola, non basta.
La nuova gerarchia economica mondiale si sta organizzando attorno al controllo dell’intera filiera dell’intelligenza artificiale: modelli, semiconduttori, cloud, data center, energia, capitali e competenze. I Paesi che presidiano parti decisive di questa filiera attraggono investimenti, sviluppano capacità industriali e aumentano il proprio peso strategico; quelli che ne restano ai margini rischiano di dipendere stabilmente dalle infrastrutture altrui. L’Europa potrebbe quindi trovarsi nella posizione paradossale di disciplinare con grande accuratezza tecnologie progettate, finanziate e industrializzate altrove: una forma importante di potere giuridico, ma non ancora una piena sovranità tecnologica.
La risposta europea non può consistere nella chiusura protezionistica e neppure nella semplice imitazione del modello americano. Deve costruire capacità industriale, computazionale ed energetica, mantenendo al tempo stesso la propria concezione dei diritti, della responsabilità e della centralità della persona. Ma il caso Palantir mostra che neppure la semplice diversificazione dei fornitori è sufficiente. Un’amministrazione europea che sostituisse la dipendenza da un grande laboratorio americano con quella da una piattaforma americana profondamente integrata nei propri processi decisionali non avrebbe necessariamente recuperato sovranità: potrebbe avere soltanto spostato il luogo nel quale la dipendenza si manifesta.
L’autonomia richiede dunque interoperabilità, portabilità dei dati e delle configurazioni, pluralità dei fornitori, standard sufficientemente aperti, capacità autonoma di audit e competenze interne. Richiede soprattutto che sia concretamente possibile sostituire una tecnologia senza perdere la conoscenza organizzativa che nel frattempo è stata incorporata nel sistema. Non si tratta di perseguire un’autosufficienza tecnologica europea, probabilmente irrealistica, ma di evitare che l’interdipendenza si trasformi in subordinazione.
Il paradosso della sovranità tecnologica
Il ragionamento può allora essere ricondotto a un paradosso più generale, che va oltre Palantir. Più le tecnologie diventano complesse, integrate e indispensabili, più imprese e istituzioni hanno bisogno di intermediari specializzati capaci di governarle; ma più questi intermediari diventano necessari, più cresce il rischio che la sovranità recuperata nei confronti di un livello della tecnologia venga perduta nei confronti di un altro. È quello che potremmo definire il paradosso della sovranità tecnologica.
Per sottrarsi alla dipendenza dai produttori dei grandi modelli, un’organizzazione può affidarsi a una piattaforma che le consenta di utilizzarne diversi, mantenere il controllo dei propri dati e governare autorizzazioni e processi. Ma se quella piattaforma diventa progressivamente la rappresentazione digitale dell’organizzazione, il luogo nel quale vengono integrati dati, conoscenze, procedure e decisioni, la libertà conquistata rispetto al modello può trasformarsi in dipendenza dall’infrastruttura.
Non è un’obiezione specifica a Palantir. È un problema strutturale della nuova economia digitale, già sperimentato con il cloud, con i sistemi operativi e con le grandi piattaforme. L’intelligenza artificiale porta però il fenomeno a un livello ulteriore, perché ciò che può essere incorporato nell’infrastruttura non è soltanto un patrimonio di dati, ma una parte crescente della conoscenza necessaria per interpretarli e trasformarli in azione.
La sovranità tecnologica deve perciò essere definita in termini più esigenti. Non significa autosufficienza, ma capacità effettiva di scelta: conoscere l’architettura dalla quale si dipende, controllarne le funzioni essenziali, verificarne il comportamento, sostituirne le componenti critiche e mantenere all’interno dell’organizzazione competenze sufficienti per non consegnare all’esterno la comprensione dei propri processi. In questa prospettiva, la sovranità non è assenza di interdipendenza, ma governabilità dell’interdipendenza.
La riflessione di Grey consente però di aggiungere un ultimo livello, forse il più profondo. Si può conservare il controllo dei dati, dei modelli e persino delle infrastrutture e perdere ugualmente una parte della propria autonomia se si delega ad altri la formulazione dei problemi, la scelta delle categorie attraverso le quali interpretarli e la definizione delle alternative possibili. La sovranità cognitiva precede, in questo senso, quella tecnologica: non consiste nel pretendere che ogni decisione venga presa senza l’assistenza delle macchine, ma nel conservare la capacità umana e istituzionale di stabilire che cosa debba essere deciso e secondo quali fini.
La forma più profonda della sovranità potrebbe allora non consistere nel possedere le risposte, ma nel conservare la libertà di formulare le domande. Chi controlla le domande non determina necessariamente ciò che penseremo, ma contribuisce a delimitare lo spazio entro il quale penseremo.
Quando l’AI diventa una teoria del potere
La lettera di Karp acquista, a questo punto, un significato che va oltre Palantir. Mostra che siamo entrati in una fase nella quale l’intelligenza artificiale non può più essere considerata soltanto una tecnologia da sviluppare o un insieme di rischi da regolare. Sta diventando parte di una teoria del potere, non perché le macchine abbiano acquisito una volontà politica, bensì perché gli uomini che le progettano e le controllano hanno iniziato ad interpretarle come strumenti di sovranità, competizione geopolitica, sicurezza e organizzazione della società.
Il merito della provocazione di Karp consiste nell’aver posto con particolare nettezza una questione reale. Se consegniamo l’intelligenza delle nostre organizzazioni a pochi grandi laboratori, rischiamo di diventarne «vassalli». Ma la stessa metafora deve essere rivolta anche alla soluzione che egli propone: non basta sottrarsi al potere del produttore del modello se, per farlo, si trasferisce una parte altrettanto importante della propria autonomia al soggetto che controlla l’infrastruttura nella quale quel modello diventa operativo.
La vera alternativa non è quindi tra OpenAI, Anthropic, Google o Palantir, né semplicemente tra il dominio dei modelli e quello delle piattaforme. È tra organizzazioni capaci di governare consapevolmente le proprie interdipendenze tecnologiche e organizzazioni che, pur conservando formalmente dati, responsabilità e potere decisionale, hanno progressivamente trasferito all’esterno le competenze necessarie per esercitarli.
Per l’Europa questa distinzione è decisiva. La sfida consiste nel costruire una sovranità tecnologica che non si riduca alla disciplina giuridica delle tecnologie sviluppate da altri e che non cada neppure nell’illusione secondo cui basti scegliere un diverso fornitore per recuperare autonomia. Occorrono capacità industriale, infrastrutture computazionali ed energetiche, pluralità dei fornitori, interoperabilità, competenze scientifiche e tecniche, controllo democratico e capacità istituzionale di comprendere le tecnologie dalle quali dipendiamo.
Ma occorre anche qualcosa che nessuna infrastruttura può acquistare al nostro posto: la capacità di stabilire autonomamente i fini. È forse questo il punto nel quale Karp e Grey, partendo da prospettive quasi opposte, finiscono involontariamente per incontrarsi. Il primo ci ricorda che chi cede la propria intelligenza organizzativa rischia di perdere sovranità; la seconda che la perdita può cominciare ancora prima, quando lasciamo ad altri il potere di stabilire quali siano le domande rilevanti.
Nell’età dell’intelligenza artificiale, dunque, la sovranità non consiste nel non dipendere da nessuno, ma nel non dipendere da qualcuno al punto da non poter più scegliere. E scegliere significa non soltanto poter cambiare tecnologia o fornitore, ma conservare la capacità di comprendere il sistema, discuterne i presupposti, stabilirne i fini e formulare autonomamente i problemi ai quali chiediamo alla tecnologia di rispondere.
Perché, quando l’intelligenza artificiale diventa una teoria del potere, la questione decisiva non è soltanto chi possiede la tecnologia, ma chi conserva la libertà di non diventarne vassallo e, prima ancora, la libertà di decidere quali domande continuare a porre.
PAOLO POLETTI
