Ripercorri il passaggio di Eric Schmidt dal plasmare la ricerca Google all'influenzare la strategia nazionale sull'IA, inclusi ruoli politici, idee chiave e dibattiti.
Eric Schmidt viene spesso presentato come l'ex CEO di Google — ma la sua rilevanza oggi riguarda meno le caselle di ricerca e più il modo in cui i governi pensano all'intelligenza artificiale. L'obiettivo di questo articolo è spiegare quel cambiamento: come un dirigente tecnologico che ha contribuito a far crescere una delle più grandi aziende internet al mondo sia diventato una voce influente sulle priorità nazionali in materia di IA, sui rapporti pubblici e sulle pratiche per trasformare l'innovazione in capacità statale.
Una strategia nazionale per l'IA è il piano di un paese su come svilupperà, adotterà e regolerà l'IA in modi che servano obiettivi pubblici. Di solito copre finanziamenti per la ricerca, sostegno a startup e adozione industriale, regole per un uso responsabile, piani per la forza lavoro e l'istruzione, e come le agenzie governative acquisiranno e implementeranno sistemi IA.
Include anche questioni “dure”: come proteggere infrastrutture critiche, come gestire dati sensibili e come reagire quando gli stessi strumenti di IA possono servire sia scopi civili sia vantaggi militari.
Schmidt è importante perché si trova all'incrocio di quattro dibattiti che modellano le scelte politiche:
Questo non è una biografia né un catalogo di ogni opinione espressa da Schmidt. L'attenzione è sui suoi ruoli pubblici (come incarichi consultivi e iniziative ampiamente riportate) e su ciò che quei traguardi rivelano su come avviene l'influenza sulle politiche dell'IA — tramite rapporti, priorità di finanziamento, idee per il procurement e la traduzione della realtà tecnica in azione governativa.
Il profilo pubblico di Eric Schmidt è spesso legato a Google, ma il suo percorso verso la leadership tecnologica è iniziato molto prima che la ricerca diventasse un'abitudine quotidiana.
Schmidt si è formato come informatico e ha iniziato la carriera in ruoli che mescolavano ingegneria e management. Nel tempo è passato a posizioni dirigenziali in grandi aziende tecnologiche, tra cui Sun Microsystems e poi Novell. Quei lavori sono stati importanti perché gli hanno insegnato un tipo specifico di leadership: gestire organizzazioni complesse, rilasciare prodotti su scala globale e prendere decisioni tecnologiche sotto pressione di mercati, concorrenti e regolamentazione.
Quando Schmidt è entrato in Google nel 2001 come CEO, l'azienda era ancora nelle fasi iniziali — in rapida crescita, guidata da una missione e con fondatori che cercavano un dirigente esperto per professionalizzare le operazioni. Il suo compito non era tanto “inventare la ricerca” quanto costruire la struttura che permettesse all'innovazione di ripetersi con affidabilità: decisioni più chiare, pipeline di assunzione solide e ritmi operativi in grado di reggere l'iper-crescita.
L'era della crescita di Google non riguardava solo risultati migliori; riguardava gestire enormi volumi di query, pagine web e decisioni pubblicitarie — in modo coerente e rapido. “Ricerca su scala” sollevava anche questioni di fiducia che vanno oltre l'ingegneria: come vengono trattati i dati degli utenti, come le decisioni di ranking influenzano ciò che le persone vedono e come una piattaforma risponde quando gli errori diventano pubblici.
In quel periodo emergono alcuni schemi: preferenza per talenti tecnici forti, enfasi sulla focalizzazione (priorizzare ciò che conta) e pensiero sistemico — trattare prodotti, infrastruttura e vincoli politici come parti di un unico sistema operativo. Queste abitudini aiutano a spiegare perché Schmidt si sia poi orientato verso questioni tecnologiche nazionali, dove coordinamento e compromessi contano tanto quanto l'invenzione.
La ricerca sembra semplice — digiti una query, ottieni risposte — ma il sistema dietro è un ciclo disciplinato di raccolta informazioni, verifica di ipotesi e guadagno della fiducia degli utenti su larga scala.
A grandi linee, la ricerca ha tre compiti.
Per prima cosa, crawling: programmi automatizzati scoprono pagine seguendo link e ricontrollando siti per rilevare cambiamenti.
Secondo, indicizzazione e ranking: il sistema organizza ciò che ha trovato e ordina i risultati usando segnali che stimano qualità e utilità.
Terzo, rilevanza: il ranking non è “la migliore pagina su internet”, è “la migliore pagina per questa persona, per questa query, in questo momento.” Ciò significa interpretare intento, lingua e contesto — non solo abbinare parole chiave.
L'era della ricerca ha consolidato una verità pratica: buoni risultati vengono quasi sempre da misurazione, iterazione e infrastrutture pronte per la scala.
I team di ricerca vivevano di dati — pattern di clic, riformulazioni di query, performance delle pagine, segnalazioni di spam — perché rivelavano se le modifiche effettivamente aiutavano le persone. Piccoli aggiustamenti al ranking venivano spesso valutati tramite esperimenti controllati (come test A/B) per evitare decisioni basate sul solo istinto.
Niente di tutto ciò funziona senza infrastruttura. Sistemi distribuiti massivi, serving a bassa latenza, monitoraggio e procedure di rollback rapide trasformavano le “nuove idee” in rilasci sicuri. La capacità di eseguire molti esperimenti e imparare velocemente divenne un vantaggio competitivo.
Gli stessi temi si applicano al pensiero moderno sulla politica dell'IA:
Soprattutto, i sistemi rivolti agli utenti prosperano o falliscono sulla fiducia. Se i risultati sembrano manipolati, non sicuri o costantemente sbagliati, l'adozione e la legittimità si erodono — un'intuizione che vale ancora di più per i sistemi IA che generano risposte, non solo link.
Quando l'IA è trattata come priorità nazionale, la conversazione passa da “cosa dovrebbe fare questo prodotto?” a “cosa potrebbe fare questa capacità alla società, all'economia e alla sicurezza?” È un tipo diverso di decisione. Le poste in gioco si ampliano: i vincitori e i perdenti non sono solo aziende e clienti, ma industrie, istituzioni e talvolta paesi.
Le scelte di prodotto solitamente ottimizzano valore utente, ricavi e reputazione. L'IA come priorità nazionale costringe a bilanciare velocità e prudenza, apertura e controllo, innovazione e resilienza. Decisioni su accesso ai modelli, condivisione dei dati e tempi di implementazione possono influenzare rischi di disinformazione, disruption del lavoro e prontezza difensiva.
I governi si interessano all'IA per la stessa ragione per cui si interessarono all'elettricità, all'aviazione e a Internet: può aumentare la produttività nazionale e rimodellare il potere.
I sistemi IA possono anche essere “a doppio uso” — utili in medicina e logistica, ma applicabili anche a operazioni cibernetiche, sorveglianza o sviluppo di armamenti. Anche scoperte civili possono cambiare la pianificazione militare, le catene di approvvigionamento e i flussi di lavoro dell'intelligence.
Le capacità IA di frontiera risiedono in gran parte in aziende private e laboratori di ricerca d'eccellenza. I governi necessitano di accesso a competenze, capacità di calcolo ed esperienza di deployment; le aziende hanno bisogno di chiarezza su regole, percorsi di procurement e responsabilità.
Ma la collaborazione è raramente liscia. Le imprese temono per la proprietà intellettuale, svantaggi competitivi e di essere incaricate di compiti di enforcement. I governi temono capture, responsabilità diseguali e dipendenza da pochi fornitori per infrastrutture strategiche.
Una strategia nazionale per l'IA è più di un memorandum. Tipicamente comprende:
Quando questi pezzi sono trattati come priorità nazionali, diventano strumenti di politica — non solo decisioni di business.
L'impatto di Eric Schmidt sulla strategia dell'IA riguarda meno la scrittura di leggi e più la modellazione del “narrativo di default” che i decisori usano quando agiscono. Dopo Google, è diventato una voce prominente negli ambienti consultivi USA sull'IA — in particolare come presidente della National Security Commission on Artificial Intelligence (NSCAI) — oltre a partecipare ad altri consigli, board e sforzi di ricerca che collegano competenze industriali alle priorità governative.
Commissioni e task force lavorano spesso con tempi stretti, raccogliendo input da agenzie, accademici, aziende e società civile. Il risultato tende a essere pragmatico e facilmente condivisibile:
Questi documenti contano perché diventano punti di riferimento: i collaboratori li citano, le agenzie ne replicano la struttura e i giornalisti li usano per spiegare perché un tema merita attenzione.
I gruppi consultivi non possono allocare denaro, emanare regolamenti o comandare le agenzie. Propongono; funzionari eletti e organi esecutivi dispongono. Anche quando un rapporto è influente, compete con bilanci, vincoli politici, autorità legali e priorità nazionali mutevoli.
Detto questo, la distanza tra “idee” e “azione” può essere breve quando un rapporto offre passi pronti da implementare — specialmente su procurement, standard o programmi per la forza lavoro.
Se vuoi giudicare se il lavoro di un consulente ha cambiato risultati, cerca prove oltre i titoli:
L'influenza è misurabile quando le idee si trasformano in meccanismi politici ripetibili — non solo in frasi memorabili.
Una strategia nazionale per l'IA non è una legge singola o un pacchetto di finanziamenti una tantum. È un insieme di scelte coordinate su cosa costruire, chi può costruirlo e come il paese saprà se sta funzionando.
I finanziamenti pubblici alla ricerca aiutano a creare scoperte che il mercato privato potrebbe sottovalutare — specialmente lavori che richiedono anni, hanno ritorni incerti o si concentrano sulla sicurezza. Una strategia solida collega ricerca di base (università, laboratori) a programmi applicati (sanità, energia, servizi pubblici) così le scoperte non si bloccano prima di raggiungere utenti reali.
Il progresso dell'IA dipende da ricercatori, ingegneri e team di prodotto qualificati — ma anche da funzionari di policy che possano valutare i sistemi e team di procurement che sappiano acquistarli saggiamente. I piani nazionali spesso mescolano istruzione, formazione professionale e percorsi di immigrazione, perché le carenze non si risolvono solo con il denaro.
Il “compute” è la potenza grezza usata per addestrare ed eseguire i modelli — principalmente in grandi data center. Chip avanzati (come GPU e acceleratori specializzati) sono i motori che forniscono quella potenza.
Questo rende chip e data center simili a reti elettriche e porti: non sontuosi, ma essenziali. Se un paese non può accedere a chip di fascia alta — o non può alimentare e raffreddare data center in modo affidabile — potrebbe faticare a costruire modelli competitivi o a distribuirli su scala.
La strategia conta solo se l'IA migliora risultati in aree prioritarie: difesa, intelligence, sanità, istruzione e servizi pubblici. Ciò richiede regole di procurement, standard di cybersecurity e responsabilità chiare quando i sistemi falliscono. Significa anche aiutare le imprese più piccole ad adottare l'IA in modo che i benefici non restino concentrati in pochi giganti.
Nella pratica, molte agenzie hanno bisogno anche di modi più rapidi per prototipare e iterare in sicurezza prima di impegnarsi in contratti pluriennali. Strumenti come Koder.ai (una piattaforma che genera web, backend e app mobili dalla chat, con modalità di pianificazione, snapshot e rollback) illustrano la direzione del procurement: cicli di feedback più brevi, documentazione più chiara delle modifiche e pilot misurabili.
Più dati possono migliorare l'IA, ma “collezionare tutto” crea rischi reali: sorveglianza, fughe di dati e discriminazione. Strategie pratiche usano condivisione mirata dei dati, metodi privacy-preserving e limiti chiari — specialmente per domini sensibili — invece di trattare la privacy come irrilevante o assoluta.
Senza misurazione, le strategie diventano slogan. I governi possono richiedere benchmark comuni per le performance, test di red-team per la sicurezza, audit indipendenti per usi ad alto rischio e valutazioni continue dopo il deployment — così il successo è visibile e i problemi vengono individuati presto.
Le agenzie di difesa e intelligence si interessano all'IA per una ragione semplice: può cambiare velocità e qualità delle decisioni. I modelli possono analizzare immagini satellitari più velocemente, tradurre comunicazioni intercettate, individuare anomalie informatiche e aiutare gli analisti a connettere segnali deboli su grandi set di dati. Usati bene, ciò significa allerta precoce, migliore allocazione delle risorse scarse e meno ore umane spese su compiti ripetitivi.
Molte delle capacità IA più preziose sono anche le più facili da usare in modo improprio. Modelli generici che scrivono codice, pianificano compiti o generano testo credibile possono supportare missioni legittime — come automatizzare report o accelerare la scoperta di vulnerabilità — ma possono anche:\n\n- Aiutare gli attaccanti a creare phishing su larga scala o a generare varianti di malware\n- Abbassare la soglia per operazioni di influenza e propaganda\n- Consentire targeting e sorveglianza più rapidi se combinati con flussi di dati
La sfida per la sicurezza nazionale riguarda meno un singolo “IA armata” e più strumenti ampiamente disponibili che potenziano sia la difesa sia l'offesa.
I governi faticano ad adottare IA veloce perché il procurement tradizionale richiede requisiti stabili, cicli di test lunghi e linee di responsabilità chiare. Con modelli che si aggiornano frequentemente, le agenzie hanno bisogno di modi per verificare ciò che comprano (rivendicazioni sui dati di training, limiti di performance, postura di sicurezza) e chi è responsabile quando qualcosa va storto — il fornitore, l'integratore o l'agenzia.
Un approccio praticabile unisce innovazione e controlli applicabili:
Fatto bene, i salvaguardie non rallentano tutto. Prioritizzano l'esame dove le poste in gioco sono più alte — analisi di intelligence, difesa informatica e sistemi legati a decisioni di vita o di morte.
La geopolitica plasma la strategia sull'IA perché i sistemi più capaci dipendono da ingredienti misurabili e contendibili: talento di ricerca, compute su larga scala, dati di alta qualità e aziende in grado di integrarli. In questo contesto, la dinamica USA–Cina è spesso descritta come una “corsa”, ma quella definizione può nascondere una distinzione importante: correre per capacità non è lo stesso che correre per sicurezza e stabilità.
Una corsa basata solo sulle capacità premia la velocità — schierare prima, scalare più in fretta, conquistare più utenti. Un approccio orientato alla sicurezza e stabilità premia la prudenza — test, monitoraggio e regole condivise che riducono incidenti e abusi.
La maggior parte dei decisori cerca un equilibrio. Il compromesso è reale: controlli più severi possono rallentare il deployment, mentre non investire in sicurezza può creare rischi sistemici e erodere la fiducia pubblica, il che rallenta comunque il progresso.
La competizione non riguarda solo “chi ha il modello migliore”. Riguarda anche se un paese è in grado di produrre e attrarre ricercatori, ingegneri e product builder.
Negli USA, università di eccellenza, finanziamenti venture e una fitta rete di laboratori e startup rafforzano l'ecosistema di ricerca. Allo stesso tempo, la capacità IA è sempre più concentrata in poche aziende con budget di compute e accesso ai dati per addestrare modelli di frontiera. Questa concentrazione può accelerare le scoperte, ma anche limitare la concorrenza, ostacolare l'apertura accademica e complicare le partnership governative.
I controlli alle esportazioni sono uno strumento per rallentare la diffusione di input chiave — in particolare chip avanzati e attrezzature specializzate — senza interrompere completamente il commercio.
Le alleanze contano perché le catene di approvvigionamento sono internazionali. Il coordinamento con partner può allineare standard, condividere oneri di sicurezza e ridurre la “fuga” tecnologica attraverso paesi terzi. Se fatto con attenzione, le alleanze possono anche promuovere interoperabilità e aspettative comuni di sicurezza, invece di frammentare l'IA in stack regionali.
La domanda pratica per qualsiasi strategia nazionale è se rafforza la capacità di innovazione a lungo termine mantenendo la competizione lontana dall'incentivare implementazioni sconsiderate.
Quando i sistemi IA influenzano assunzioni, prestiti, triage medico o polizia, la “governance” smette di essere uno slogan e diventa una questione pratica: chi è responsabile quando il sistema fallisce — e come prevenire danni prima che accadano?
La maggior parte dei paesi mescola leve diverse invece di affidarsi a una sola legge:
Tre temi ricorrono in quasi ogni dibattito politico:
I sistemi IA variano molto: un chatbot, uno strumento diagnostico medico e un sistema di targeting non comportano gli stessi rischi. Per questo la governance enfatizza sempre più la valutazione del modello (test pre-deployment, red-teaming e monitoraggio continuo) legata al contesto.
Una regola generale come “divulga i dati di training” può essere fattibile per alcuni prodotti ma impossibile per altri per motivi di sicurezza, IP o protezione. Allo stesso modo, un singolo benchmark di sicurezza può fuorviare se non riflette condizioni reali o comunità interessate.
Governo e industria non possono essere gli unici arbitri. Gruppi di società civile, ricercatori accademici e laboratori di testing indipendenti aiutano a far emergere danni, validare metodi di valutazione e rappresentare le persone che sopportano i rischi. Fornire loro accesso a compute, dati e percorsi di test sicuri è spesso importante quanto scrivere nuove regole.
Quando l'IA diventa una priorità pubblica, il governo non può costruire tutto da solo — e l'industria non può fissare le regole da sola. I migliori risultati nascono da partenariati espliciti su quale problema si vuole risolvere e quali vincoli rispettare.
Una collaborazione operativa inizia con obiettivi chiari (es.: procurement più rapido di compute sicuro per la ricerca, miglioramento degli strumenti di difesa informatica, o migliori metodi di auditing per modelli ad alto rischio) e guardrail altrettanto chiari. I guardrail spesso includono requisiti di privacy-by-design, controlli di sicurezza, standard di valutazione documentati e supervisione indipendente. Senza questi, le partnership scivolano in vaghe iniziative di “innovazione” difficili da misurare e facili da politicizzare.
Il governo porta legittimità, mandato e la capacità di finanziare lavori a lungo termine che potrebbero non pagare subito. L'industria porta esperienza ingegneristica pratica, dati operativi su guasti reali e la capacità di iterare. Università e nonprofit spesso completano il triangolo con ricerca aperta, benchmark e canali per i talenti.
La tensione più grande sono gli incentivi. Le aziende possono spingere per standard che esaltano i loro punti di forza; le agenzie possono favorire offerte al prezzo più basso o scadenze che minano sicurezza e testing. Un altro problema ricorrente è il procurement in “scatola nera”, dove le agenzie acquistano sistemi senza sufficiente visibilità su dati di training, limiti del modello o politiche di aggiornamento.
I conflitti di interesse sono una preoccupazione reale, specialmente quando figure di spicco consigliano il governo mantenendo legami con aziende, fondi o board. La trasparenza è importante perché aiuta il pubblico — e i decisori — a separare competenza da interesse personale. Protegge anche i consulenti credibili da accuse che possono mandare alle ortiche lavori utili.
La collaborazione tende a funzionare meglio quando è concreta:
Questi meccanismi non eliminano i disaccordi, ma rendono il progresso misurabile — e facilitano l'applicazione della responsabilità.
Il passaggio di Eric Schmidt dal far scalare la ricerca consumer al consigliare priorità nazionali sull'IA mette in luce un cambiamento semplice: il “prodotto” non è più solo un servizio — è capacità, sicurezza e fiducia pubblica. Questo rende facili da vendere e difficili da verificare le promesse vaghe.
Usa queste come filtro rapido quando senti un nuovo piano, white paper o discorso:
L'era della ricerca ha insegnato che la scala amplifica tutto: benefici, errori e incentivi. Applicato alla strategia nazionale per l'IA, ciò suggerisce:
Una strategia nazionale per l'IA può sbloccare opportunità reali: servizi pubblici migliori, maggiore prontezza difensiva e ricerca più competitiva. Ma lo stesso potere a doppio uso alza la posta in gioco. Le affermazioni migliori accoppiano ambizione con guardrail che puoi indicare concretamente.
Ulteriori letture: esplora altre prospettive in /blog e primer pratici in /resources/ai-governance e /resources/ai-safety.
Una strategia nazionale per l'IA è un piano coordinato su come un paese svilupperà, adotterà e governerà l'IA per servire obiettivi pubblici. Nella pratica di solito copre:
Perché la sua influenza oggi riguarda meno la tecnologia consumer e più il modo in cui i governi traducono la capacità dell'IA in capacità statale. I suoi ruoli pubblici (in particolare lavori consultivi e commissioni) si trovano all'incrocio tra innovazione, sicurezza, governance e competizione geopolitica—aree in cui i decisori hanno bisogno di spiegazioni credibili e operative su ciò che l'IA può e non può fare.
Gli organismi consultivi in genere non promulgano leggi né spendono fondi, ma possono definire il playbook di riferimento che i decisori copiano. Producono spesso:
Cerca prove che le idee siano diventate meccanismi ripetibili, non solo titoli di giornale:
Su larga scala, i fallimenti rari diventano eventi frequenti. Per questo la strategia necessita di misurazione e operazioni, non solo principi:
Dual-use significa che la stessa capacità può portare benefici civili e consentire danni. Per esempio, modelli che aiutano a programmare, pianificare o generare testo possono anche:
Le politiche si concentrano spesso su accesso con gestione del rischio, test e monitoraggio, piuttosto che presumere una netta separazione tra IA “civile” e “militare”.
Il procurement tradizionale presume requisiti stabili e prodotti che cambiano lentamente. I sistemi IA possono aggiornarsi frequentemente, quindi le agenzie devono verificare:
Il “compute” (data center) e i chip avanzati (GPU/acceleratori) sono la capacità per addestrare ed eseguire modelli. Le strategie li trattano spesso come infrastrutture critiche perché carenze o vincoli di supply chain possono ostacolare:
Gli strumenti di governance comuni includono:
Le partnership possono accelerare il deployment e migliorare la sicurezza, ma richiedono guardrail:
Una collaborazione ben progettata bilancia innovazione e responsabilità, invece di esternalizzare una delle due.
L'approccio pratico è di solito per livelli di rischio: controlli più severi dove l'impatto è maggiore.
