In 3 Sorsi – Nell’epoca dei Big Data il problema non è più soltanto raccogliere informazioni. Fonti aperte, sensori e intelligenza artificiale moltiplicano i dati disponibili, ma il vantaggio nasce dalla capacità di trasformarli in comprensione, warning e supporto alla decisione.
1. DALLA SCARSITÀ ALL’ABBONDANZA
Per gran parte della storia dell’intelligence, il problema principale è stato ottenere informazioni che l’avversario cercava di nascondere. Oggi questa logica non è scomparsa, ma convive con una trasformazione profonda: una parte crescente dell’ambiente informativo è accessibile attraverso fonti aperte, dati commerciali, piattaforme digitali e strumenti automatizzati.
La IC OSINT Strategy 2024-2026 statunitense definisce infatti l’OSINT come una disciplina centrale per la comunità di intelligence e pone tra gli obiettivi acquisizione e condivisione dei dati, innovazione e sviluppo di nuove capacità professionali. La strategia parla esplicitamente di decision advantage per decisori e operatori.
L’abbondanza, però, non elimina il problema dell’intelligence: lo sposta. Più dati non significano automaticamente più conoscenza. Aumentano anche rumore, ridondanza, informazioni manipolate e rischio di sovraccarico cognitivo. La domanda diventa quindi meno “quanto sappiamo?” e sempre più “che cosa significa ciò che sappiamo?”.
Fig. 1 – Una torre di libri alla Fiera del Libro di Torino
2. L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE ACCELERA IL CICLO, MA NON LO SOSTITUISCE
L’intelligenza artificiale può modificare profondamente alcune fasi del lavoro analitico. Sistemi automatizzati possono classificare grandi quantità di documenti, individuare anomalie, confrontare pattern e accelerare la ricerca.
Anche le comunità di intelligence occidentali stanno investendo sulla modernizzazione tecnologica e sull’integrazione tra dati, calcolo avanzato e AI con l’obiettivo dichiarato di preservare un vantaggio decisionale. Ma velocità e capacità computazionale non equivalgono automaticamente a una buona analisi. Le regole analitiche britanniche pubblicate nel 2025 insistono ancora su elementi molto tradizionali: indipendenza, chiarezza, completezza, tracciabilità, rilevanza, rigore, obiettività e tempestività.
Il punto è significativo: anche nell’era dell’IA, la qualità dell’intelligence continua a dipendere dalla capacità di distinguere fatti, ipotesi e giudizi, valutare l’affidabilità delle fonti, esplicitare l’incertezza e considerare spiegazioni alternative. L’algoritmo può accelerare il processo. Non elimina la necessità del giudizio.
Fig. 2 – Veduta prospettica urbana (“Città ideale”), pittore sconosciuto, 1470-1480, Galleria Nazionale delle Marche, Urbino, olio su tavola. La perfezione razionale e la piazza vuota del dipinto simboleggiano la sorveglianza discreta e la difesa dell’ordine dello Stato, elementi centrali della dottrina dell’intelligence. | Fonte: Galleria Nazionale delle Marche, CC BY-SA 4.0, via Wikimedia Commons
3. DALL’INFORMAZIONE ALLA DECISIONE
La trasformazione più importante potrebbe quindi non riguardare soltanto gli strumenti, ma la funzione stessa dell’analista. In un ambiente saturo di dati, il valore non risiede più esclusivamente nell’accesso all’informazione. Risiede nella capacità di attribuirle significato, anticipare sviluppi, costruire scenari e tradurre conoscenza incompleta in un prodotto utile al decisore.
È qui che concetti come warning, anticipation, sense-making e decision support acquistano una centralità crescente. L’intelligence non deve prevedere il futuro come se fosse deterministico. Deve ridurre l’incertezza abbastanza da consentire a chi decide di comprendere quali scenari siano più probabili, quali segnali meritino attenzione e quali conseguenze possano derivare da una scelta.
L’IA può ampliare enormemente questa capacità, ma introduce anche nuove vulnerabilità: bias, dipendenza dai dati, opacità dei modelli, eccessiva fiducia nell’automazione e possibilità di manipolare gli input. Per questo, nell’era dell’intelligenza artificiale, il vero vantaggio non consiste nel possedere più informazioni dell’avversario. Consiste nel comprenderle meglio e trasformarle più rapidamente in una decisione utile.
Michele Prudente – Master in Intelligence UNICAL
Galleria Nazionale delle Marche, CC BY-SA 4.0, via Wikimedia Commons
