Nell’era dell’intelligenza artificiale e della gestione dei dati, la capacità di porre buone domande è diventata una competenza essenziale. In un contesto saturo di conoscenza automatizzata, è fondamentale riscoprire l’intelligenza umana del domandare.
Pablo Picasso e Albert Einstein vissero più o meno nello stesso periodo storico e sono universalmente riconosciuti come figure di riferimento nei rispettivi ambiti. C’è chi sostiene che ci sia stata un’influenza reciproca tra il cubismo di Picasso e la celebre teoria della relatività di Einstein, dando origine a nuove visioni nel mondo dell’arte e della fisica.
C’è però qualcosa di inaspettato che accomuna queste due straordinarie personalità del Novecento: lo spazio, non inteso in senso fisico, ma come spazio linguistico, quello di una singola frase, che entrambi dedicarono a un tema oggi di sorprendente attualità nel campo del data management e dell’intelligenza artificiale.
Proprio nello spazio di una frase, infatti, Picasso ed Einstein hanno sottolineato l’importanza che gli esseri umani dovrebbero attribuire alle buone domande.
Forse alcuni di voi avranno già sentito queste citazioni famose, ma vale la pena richiamarle alla memoria.
Nel 1968, quando i primi computer cominciavano a fare capolino nella nostra epoca, Picasso dichiarò: “I computer sono inutili. Sanno solo dare risposte.” A quanto pare, non li utilizzò mai. Ancora più celebre è probabilmente la frase di Einstein: “Se avessi un’ora per risolvere un problema da cui dipendesse la mia vita, spenderei i primi 55 minuti per capire quale domanda porre… perché una volta individuata la domanda giusta, potrei risolvere il problema in meno di cinque minuti.”
Entrambi, quindi, ci riportano al tema delle buone domande: un argomento che potrebbe sembrare banale, ma che ritengo essere il concetto chiave che chiunque si occupi di dati e intelligenza artificiale dovrebbe oggi tenere ben presente. E ora vi spiegherò perché.
Viviamo in un’epoca in cui, con i dati, possiamo fare praticamente qualsiasi cosa. Ieri si parlava di Data Science, poi è arrivato il Machine Learning, oggi è il tempo dell’Intelligenza Artificiale. Etichette di scarsa rilevanza che, in fondo, mirano tutte a un medesimo obiettivo: trasformare i dati in informazioni e le informazioni in conoscenza. Non importa se si usano dati e AI per generare profitto o per migliorare il mondo: informazione e conoscenza abbondano.
Se guardiamo all’informazione, il fatto che si sia affermato il concetto di information overload rende bene l’idea di quanto siamo sommersi da contenuti, ben oltre la nostra capacità di elaborarli. Se invece osserviamo la conoscenza, possiamo dire che è diventata una commodity. Sono finiti i tempi in cui si accedeva alla conoscenza a scuola, sfogliando vecchie enciclopedie, con calma e lentezza, quando apprendere significava stupirsi, meravigliarsi, emozionarsi. Oggi non è più così. La conoscenza è diventata noiosa. È ovunque: da Wikipedia a ChatGPT, da Google a Instagram. L’Intelligenza Artificiale ha esasperato questa condizione. Ma le risposte alle nostre domande sono sempre meno utili, perché sono rapide, generiche, superficiali.
Vi chiederete: con tutta la velocità del progresso e il profondo cambiamento culturale che l’AI sta imprimendo alle nostre vite, perché mai dovremmo parlare di un tema apparentemente impopolare come quello delle buone domande?
Nino Letteriello
Perché oggi, in un mondo saturo di conoscenza, sono proprio le buone domande a permettere all’essere umano di rivendicare il proprio ruolo di guida dell’intelligenza artificiale, attraverso la creatività e l’unicità che gli sono proprie. Pensate, per esempio, ai prompt engineer: sono, in fondo, dei maestri nell’arte di porre “buone domande” all’intelligenza artificiale. Oppure considerate come, in moltissime analisi sui fallimenti dell’AI e dei progetti di data analytics, emergano sempre gli stessi temi: “eccesso di aspettative”, “mancanza di obiettivi chiari”.
Nel recente report di Amazon Scaling Generative AI for Value: Data Leader Agenda for 2025, condotto su 646 esperti del settore dati, il 52% ha dichiarato che alcuni progetti di Generative AI sono stati interrotti per via di un valore di business o di un ritorno sull’investimento poco chiaro. Tra tutte le opzioni disponibili, questa è risultata la causa più frequentemente indicata. Una semplice ma incisiva domanda come “Perché stiamo facendo questo progetto di Intelligenza Artificiale?” avrebbe potuto dare il via a una discussione sul valore reale del progetto, contribuendo a definire una roadmap più chiara o mettendo in luce, sin dall’inizio, l’assenza di motivazioni solide.
Osserviamo quotidianamente come tanti progetti nel campo dei dati — e ora dell’AI — vengano avviati per seguire una corrente. Una corrente che, sebbene rivoluzionaria e travolgente, resta pur sempre una corrente. Nella mia esperienza professionale, mi è capitato spesso di vedere manager intraprendere progetti tecnici privi di una motivazione chiara e fondata. Motivazioni che potrebbero emergere semplicemente con una domanda del tipo: “Ma perché stiamo facendo tutto questo?”
Non sono molte, in effetti, le occasioni in cui ho percepito che dietro a un grande progetto di gestione dei dati o di AI ci fosse stato davvero il tempo per fermarsi, riflettere e prendere una decisione consapevole. Le domande, e la capacità di restare dentro le domande, rappresentano, in questo senso, un varco di creatività, di pensiero autentico, in un’epoca che ci sta spingendo a essere sempre più impulsivi e compulsivi.
Diventa allora quanto mai attuale un libro notevole scritto da Warren Berger, autore che si definisce un “Questionologist” e che, nel 2014, ha pubblicato un’opera seminale sull’argomento: A More Beautiful Question: The Power of Inquiry to Spark Breakthrough Ideas. Il libro esplora l’impatto delle buone domande come vero motore dell’innovazione, ben più potente di qualsiasi tecnologia che oggi ci consente, sostanzialmente, di fare tutto a costi contenuti.
Vi consiglio di dedicare un po’ di tempo a questa piacevole lettura, ma vale la pena condividere alcuni spunti illuminanti della sua proposta teorica. Prima di tutto, il libro sottolinea come le buone domande siano molto più potenti delle risposte: sono le domande, infatti, a generare l’innovazione. Reed Hastings, per esempio, stanco delle multe per i ritardi nella restituzione dei film noleggiati da Blockbuster, si pose una domanda: “E se le persone potessero guardare i film senza dover andare nei negozi di noleggio?” — e nacque Netflix. Come lui, centinaia di innovatori hanno dato vita a trasformazioni profonde partendo proprio da una buona domanda.
In secondo luogo, Berger propone un modello a tre fasi per formulare le giuste domande: si parte con un “Perché?”, che mette in discussione lo status quo o apre a una rottura rispetto a una situazione statica; si prosegue con un “E se?”, che consente di immaginare nuove possibilità; e si conclude con un “Come?”, che trasforma l’idea in realtà concreta. La bellezza di questo modello sta nella sua semplicità: non richiede lo sforzo di approcci pur validi ma più strutturati, come il Design Thinking, che necessitano di tempo, persone dedicate e spazi adeguati. Qui si tratta di tre domande che si possono porre davanti a un caffè, durante il pranzo o in una riunione, ma che possono avere un impatto trasformativo straordinario.
“Perché vogliamo implementare quello strumento di intelligenza artificiale?” “E se non fosse davvero utile per le nostre esigenze?” “Forse dovremmo prenderci un momento per capire meglio.” Pensate a quanto possa essere innovativo, oggi, fermarsi un istante a riflettere prima di lasciarsi travolgere dall’onda dell’AI, per comprendere a fondo quali siano gli usi e i fini reali per cui si desidera implementarla. Vi assicuro: non è affatto una dinamica scontata.
Di buone domande non ha parlato solo Warren Berger: anche molti esperti di dati hanno dedicato parte del loro lavoro alla loro definizione e valorizzazione. In ambito non profit, ad esempio, il Governance Lab di New York ha ideato The 100 Questions Initiative, partendo da un presupposto semplice ma potente: i dati non servono assolutamente a nulla se non abbiamo buone domande a cui farli rispondere.
“La complessità delle sfide che il mondo si trova ad affrontare oggi — dal cambiamento climatico alla reinvenzione del lavoro, dalle disuguaglianze economiche alle migrazioni di massa — è senza precedenti, e i nostri approcci alla formulazione delle politiche e alla risoluzione dei problemi si rivelano insufficienti. Abbiamo bisogno sia di soluzioni innovative sia di innovazione nei modi con cui sviluppiamo le soluzioni.” E questa innovazione, affermano, parte proprio da buone domande. Come non essere d’accordo con questa prospettiva?
La raccomandazione, allora, è chiara: dobbiamo coltivare una vera e propria cultura delle buone domande, perché esse rappresentano oggi la vera discriminante tra persone, aziende e organizzazioni intelligenti e innovative, e realtà che invece seguono ciecamente il corso del progresso tecnologico.
Porre le domande giuste non è affatto banale. Richiede tempo, ascolto, umiltà. Richiede anche la capacità di accettare che non sappiamo tutto, che possiamo sbagliare nelle ipotesi, che dobbiamo saperci mettere nei panni degli altri.
Ecco perché sono convinto che la nuova competenza critica per chi lavora con i dati e con l’intelligenza artificiale sia proprio questa: saper domandare, e farlo più spesso e in modo più efficace. Ma stiamo perdendo l’allenamento nel fare buone domande.
E allora, come spesso accade, sono i bambini a insegnarci l’arte dimenticata delle buone domande: una virtù preziosa, ma purtroppo in via di estinzione.
Mio figlio ha quattro anni e, come molti bambini della sua età, non smette mai di fare domande. Tante domande. Eppure, se ci penso bene, non si tratta affatto di interrogativi casuali o privi di senso. Sono domande sensate, puntuali, nate da un bisogno autentico di capire, di collegare i puntini del mondo che lo circonda.
Sono domande che, nella loro apparente semplicità, mettono in crisi. Non perché io non sappia cosa rispondere, ma perché mi costringono a rallentare, a riformulare, a non dare per scontato ciò che pensavo fosse ovvio.
Tra qualche anno, mio figlio parlerà sempre di più con assistenti virtuali ben più intelligenti di me.
Potrà scrivere codice, esplorare dataset, generare insight… tutto con la voce o con un click.
Ma la sua vera competenza distintiva sarà un’altra: continuare a farsi buone domande, proprio come sta facendo ora con me. Quella sarà la sua vera intelligenza.
Nino Letteriello è un esperto di Project e Data Management, imprenditore e docente presso il MIT di Boston e l’Università di Modena e Reggio Emilia. Dal 2018 presiede l’Associazione Italiana Data e Analytics oltre che capitolo italiano di DAMA International, DAMA Italy
