Newcert Magazine 32

Magazine Magazine

Leggi il Cambiamento: L’intelligenza aumentata nel mercato del lavoro tra opportunità, bias ed equità di genere

Meravigliosa...mente: La mente nell’era della Adaptive Intelligence: rischi, risorse e nuove consapevolezze

Responsabilità Aziendale: IA e responsabilità 231: il Modello alla prova delle decisioni aumentate

Reput-Azione: Decisioni aumentate, realtà aumentata

Redazione:

Iman Abouabdillah

Chantal Comegna

Alessandro D’Agostini

Ernesto Di Febo

Monica Di Prima

Daniela Esposito

Roberto Fioretti

Cristina Gatto

Alessandro Giurelli

Fabio La Porta

Maria Teresa Muscari Tomajoli

Cosima Palazzo

Chiara Puzo

Luca Serpericci

Francesca Simone

Federica Terrone

Hanno collaborato a questo numero: Filippo Conti

Laura Degiovanni

Giulia Gregorini

Lorenzo Nicolò Meazza

Aurelio Misiti

Annunziata Staffieri

Gemma Trinca

Questo magazine non rappresenta una testata giornalistica in quanto viene pubblicato senza alcuna periodicità. Non può pertanto considerarsi un prodotto editoriale ai sensi della legge n. 62 del 7.03.2001.

La responsabilità dei contenuti delle rubriche del magazine è in capo ai soggetti titolari delle stesse.

Le foto che ritraggono i titolari delle rubriche e delle interviste del magazine sono fornite dagli stessi.

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Il mondo di Newcert, ci presentiamo

8 "Leggi il Cambiamento"

Rubrica a cura di Annunziata Staffieri: L’intelligenza aumentata nel mercato del lavoro tra opportunità, bias ed equità di genere

11 "Meravigliosa...mente"

Rubrica a cura di Giulia Gregorini: La mente nell’era della Adaptive Intelligence: rischi, risorse e nuove consapevolezze

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Rubrica a cura del CNIM: Manutenzione predittiva e gestione degli asset intelligenti. Una visione strategica per l’evoluzione dei sistemi produttivi, infrastrutturali e dei servizi

27 "Reput-Azione"

Rubrica a cura di Laura Degiovanni: Decisioni aumentate, realtà aumentata

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TeladoiolaISO: "L’etica vale per TUTTI!"

Il mondo di Newcert, ci presentiamo

Il nostro nome è Newcert S.r.l.

Certificazione, qualità e professionalità sono i tratti distintivi della nostra realtà aziendale. Siamo una società operante nel settore delle certificazioni, in qualità di business partner di Organismi di certificazione accreditati italiani ed esteri La nostra sede è a Roma, ma operiamo su tutto il territorio nazionale con professionisti qualificati in grado di offrire servizi a tutti i tipi di aziende.

Grazie all’esperienza maturata nel corso degli anni, i nostri tecnici possiedono le competenze necessarie per assicurare la conformità di Organismi accreditati per la certificazione di Sistemi di Gestione (ISO/IEC 17021), di prodotto (ISO/IEC 17065), nel campo delle ispezioni (ISO/ IEC 17020) e nella certificazione del personale (ISO/IEC 17024)

Dal nostro oggetto sociale è invece esclusa l’attività di consulenza per l’implementazione dei Sistemi di Gestione (Qualità, Ambiente, Sicurezza, ecc )

Siamo apprezzati interlocutori di diverse realtà aziendali grazie al nostro impegno professionale e alla conoscenza delle normative e degli standard di settore

Tra gli elementi distintivi che ci vengono generalmente riconosciuti dai clienti, possiamo citare la competenza e la professionalità, l’esperienza nel settore e l’aggiornamento professionale continuo

Perché riusciamo a offrire un servizio di qualità così elevato? Perché siamo una vera e propria squadra! Lo spirito di gruppo fa sentire ogni membro del nostro team ben accolto e supportato, complice anche l’apertura mentale e il confronto costruttivo, obiettivi concreti della nostra modalità di relazione

Ci impegniamo con entusiasmo nel nostro lavoro perché lo troviamo davvero stimolante e sfidante, vista la grande varietà di aziende e settori nei quali operiamo. È anche per questo che siamo molto versatili nel nostro lavoro e troviamo estremamente formative e gratificanti le nostre missioni.

Nel corso degli anni siamo stati in grado di conquistare un ruolo sempre più attivo in questo settore, consolidando le competenze dei nostri professionisti nei settori della certificazione dei Sistemi di Gestione. Questo ci permette di essere considerati partner affidabili di enti di certificazione nazionale e internazionale. Inoltre siamo un punto di riferimento per i nostri clienti perché riusciamo a rispondere alle loro molteplici esigenze, anche in virtù della stretta collaborazione con esperti in settori integrativi

Da febbraio 2020 siamo soci del CNIM, Comitato Nazionale Italiano per la Manutenzione: questo ci consente di approfondire temi nevralgici per il miglioramento della produttività delle imprese e la sicurezza delle persone, nella consapevolezza che la Manutenzione è una questione di civiltà Per conto del CNIM il nostro amministratore cura i contenuti e l’aggiornamento del Magazine MM – Maintenance and Facility Management

Siamo anche associati all’UNI, Ente Italiano di Normazione, all’AICQ, Associazione Italiana Cultura Qualità Centro Insulare, dove abbiamo un nostro rappresentante presso il MAQ, Comitato Metodologie di Assicurazione della Qualità

Cooperiamo con importanti realtà formative e aiutiamo le organizzazioni e le persone a migliorare le loro competenze e abilità professionali. Operiamo in qualità di CFPT, Centro di Formazione Paritetico e Territoriale UNASF (Unione Nazionale Sicurezza e Formazione) – Conflavoro PMI (Confederazione Nazionale Piccole e Medie Imprese).

Nell’ambito della collaborazione con LL­C, operiamo con l’associazione ERCA European Register of Certificated Auditors per la Certificazione delle competenze professionali

Il punto di Fabio La Porta, CEO di Newcert

Bentrovate e bentrovati, il nuovo Newcert Magazine è dedicato alla Intelligenza Adattiva, un paradigma che sta trasformando il modo di lavorare, decidere e relazionarci con la tecnologia In un’epoca di cambiamenti, la sfida non è sostituire l’essere umano, ma valorizzare le competenze con strumenti sempre più evoluti Lo faremo attraverso le nostre rubriche che affrontano nuovi punti di vista:

In “Leggi il Cambiamento”, l’avv ta Staffieri concentra l’attenzione sull’intelligenza aumentata nel mercato del lavoro, tra opportunità, bias algoritmici ed equità di genere: temi centrali per costruire un futuro professionale inclusivo.

Nella rubrica “Meravigliosa…mente”, la dott.ssa Gregorini esplora la mente nell’era della Adaptive Intelligence, analizzando i rischi, le risorse e le nuove consapevolezze richieste dall’interazione continua tra uomo e tecnologie intelligenti.

In “Maintenance and Facility Management”, rubrica CNIM, si affronta il tema della manutenzione predittiva e della gestione degli asset intelligenti, oggi fondamentali per garantire efficienza, sicurezza e continuità operativa

In “Sustainainment”, la dott ssa Muscari Tomajoli, dell’ente NCERT, effettua un’analisi sulle nuove frontiere dell’entertainment aumentato e sostenibile, dove

l’innovazione digitale e l’esperienza immersiva si intrecciano con la responsabilità ambientale e sociale

In “Responsabilità aziendale”, l’avv. Meazza approfondisce il rapporto tra IA e Modello 231, evidenziando le sfide poste dalle decisioni aumentate nei sistemi di governance aziendale.

In “Reput­Azione” la dott ssa Degiovanni opera una riflessione sulle connessioni tra le decisioni aumentate e la realtà aumentata, soffermandosi sulla qualità dell’interazione tra sistema AI e giudizio umano

Il dott. Giurelli, della redazione Newcert, approfondisce l’augmented decision­making nelle Organizzazioni, un vantaggio competitivo capace di integrare velocità e profondità, dati e intuizione

Proseguiamo, infine, la scoperta della storia di Roma con la nuova rubrica dell’Associazione Neronis, dedicata ai popoli e alle città vicine, in un viaggio tra memoria, territorio e identità culturale.

Augurandomi che questi contenuti possano offrirvi nuovi spunti di riflessione sul rapporto tra innovazione, responsabilità e futuro, vi invito a una buona lettura

"Leggi il Cambiamento" Rubrica a cura di Annunziata Staffieri

L’intelligenza aumentata

nel mercato del lavoro

tra opportunità, bias ed equità di genere

Tempo di lettura: 3 minuti

“Leggi il Cambiamento”, è la rubrica dedicata all’equità e alla sicurezza tenuta dalla avvta Annunziata Staffieri, Capo Processo INL, Consigliera di fiducia e Diversity, Equity & Disability Manager, Advisor certificazioni DE&I ed esperta di salute e sicurezza inclusiva. È, inoltre, autrice del volume “Equità di genere nel lavoro. La certificazione della parità di genere tra compliance e

sostenibilità”, Key Editore, 2025

mento capace di amplificare competenze, migliorare i processi decisionali e rendere più efficiente l’organizzazione del lavoro.

A differenza dell’intelligenza artificiale tradizionale, spesso associata all’automazione totale, l’intelligenza aumentata valorizza la collaborazione tra persone e algoritmi. È un modello che mette, pertanto, al centro l’esperienza umana, arricchendola con analisi avanzate, velocità di calcolo e capacità predittive. L’introduzione di tale nuova metrica nei contesti organizzativi sta generando benefici indiscutibili:

L’evoluzione tecnologica degli ultimi anni ha portato alla ribalta un nuovo paradigma: l’intelligenza aumentata, un approccio che non punta a sostituire l’essere umano, ma a potenziarne le capacità. In un contesto lavorativo sempre più complesso e dinamico, questa tecnologia si presenta come uno stru­

• Produttività potenziata: le attività ripetitive vengono delegate ai sistemi intelligenti, liberando tempo per compiti strategici e creativi;

• Decisioni più consapevoli: l’analisi dei dati diventa più rapida, oltre che accurata, permettendo, quindi, di individuare rischi e opportunità con maggiore precisione;

• Riduzione degli errori: l’e­

laborazione automatizzata minimizza le imprecisioni dovute a stanchezza o sovraccarico cognitivo;

• Accesso più equo alle informazioni: gli strumenti intuitivi rendono la conoscenza aziendale più accessibile, riducendo le barriere tecniche;

• Valorizzazione delle competenze umane: l’IA non sostituisce l’intuizione, ma la rafforza, offrendo “insight” che arricchiscono il giudizio professionale

In questo scenario, la tecnologia diventa un’estensione delle capacità umane, non un rimpiazzo Accanto ai vantaggi, l’intelligenza aumentata, tuttavia, porta con sé una questione cruciale: i bias algoritmici. Gli algoritmi apprendono dai dati, e i dati spesso riflettono le distorsioni della società Se non vengono corretti, questi pregiudizi rischiano di infiltrarsi nei processi decisionali Nel contesto lavorativo, le conseguenze possono essere significative:

• Selezione del personale distorta: se i dati storici privilegiano un certo profilo, l’algoritmo tenderà a replicare quello schema;

• Valutazioni delle performance non eque: modelli addestrati su criteri non inclusivi possono penalizzare stili comunicativi o comportamentali diversi;

• Rischio di esclusione: tutti

i gruppi sottorappresentati possono diventare “invisibili” ai sistemi, con impatti su opportunità e crescita professionale

Per evitare queste derive, è necessario adottare pratiche di controllo rigorose: dataset bilanciati, audit periodici, trasparenza nei modelli e supervisione umana costante.

Strettamente legato alla questione dei bias è quella dell’equità di genere nel mondo del lavoro. Molti dataset aziendali riflettono squilibri storici: minore presenza femminile in ruoli STEM, gap retributivo, minori opportunità di leadership. Se questi dati vengono utilizzati senza correzioni, l’IA rischia di:

• Perpetuare stereotipi;

• Sottovalutare competenze femminili;

•Suggerirepercorsidicarrie­

ra meno ambiziosi;

• Penalizzare stili comunicativi non conformi a modelli maschili dominanti.

Eppure, se progettata con attenzione, l’intelligenza aumentata può diventare un potente strumento per la promozione della equità. Può intercettare disparità salariali, segnalare pattern discriminatori, rendere più oggettive le valutazioni e supportare politiche di “diversity, equity & inclusion” basate sui dati

In questo modo, la tecnologia può contribuire a costruire ambienti di lavoro più giusti, inclusivi e armoniosi L’intelligenza aumentata non rappresenta solo una evoluzione tecnologica, ma un cambiamento culturale. Il suo impatto sarà tanto più significativo quanto più sapremo:

• Usarla come strumento di empowerment;

• Vigilare sui rischi;

• Promuovere equità e trasparenza;

• Mantenere l’essere umano al centro.

Il futuro del lavoro dovrà essere, pertanto, imperniato sulla collaborazione intelligente tra persone e tecnologia. Un futuro in cui l’innovazione non cancella l’umanità, ma la esalta e la valorizza

© Di Annunziata Staffieri Riproduzione riservata

"Meravigliosa...mente"

Rubrica a cura di Giulia Gregorini

La mente nell’era della

Adaptive Intelligence: rischi, risorse e nuove consapevolezze

Tempo di lettura: 3 minuti

“Meravigliosa..mente” nasce dalla collaborazione con la psicologa e psicoterapeuta Giulia Gregorini grazie alla quale cercheremo di rendere la psicologia accessibile a tutti al fine di migliorare il nostro quotidiano

La psicologia, attraverso lo studio del comportamento umano, offre infatti una chiave di lettura su ciò che accade intorno a noi e può guidarci nella vita di tutti i

giorni, dandoci così un valido contributo nel migliorare il benessere di ciascuno di noi, consentendo di vivere una vita sana e soddisfacente Meravigliosa mente è uno spazio pensato per tutti coloro che hanno voglia di informarsi su diversi temi “psicologici” che tratteremo in modo semplice e pratico

genti sta trasformando profondamente il modo in cui pensiamo, decidiamo e ci relazioniamo con il mondo Dal punto di vista psicologico, queste partnership aprono scenari complessi: da un lato offrono nuove opportunità di supporto cognitivo e pratico, dall’altro introducono rischi legati all’identità, all’autonomia e al benessere mentale Abbiamo evidenziato alcuni aspetti con la Dott.ssa Giulia Gregorini, psicologa e psicoterapeuta

In che modo le tecnologie intelligenti influenzano l’identità personale?

Nel contesto dell’Adaptive Intelligence, l’interazione tra esseri umani e sistemi intelli­

Dipende da molteplici fattori, tra cui: la struttura di personalità, l’età, il grado di consapevolezza di sé e il senso di autostima e autoefficacia Le tecnologie intelligenti possono incidere profondamente sul senso di sé, e quindi anche sulla rappresentazione della propria persona Quando una macchina suggerisce decisioni o anticipa bisogni, alcune persone possono sentirsi potenziate e rassicurate, mentre altre rischiano di percepire una

perdita di controllo o di autenticità

Il senso di sfiducia nelle proprie capacità può essere esacerbato. Inoltre, in psicoterapia osserviamo come l’esperienza diretta e la fallibilità siano fondamentali per coltivare competenze essenziali come tollerare la frustrazione e incrementare il senso di autoefficacia L’errore è essenziale poiché quando viene riconosciuto e rielaborato, diventa un’esperienza concreta di apprendimento che rafforza la fiducia nelle proprie capacità di affrontare e superare le difficoltà. Delegare eccessivamente alle macchine può ridurre queste occasioni di crescita personale e minare processi evolutivi fondamentali.

Quali sono le dinamiche emotive che emergono nel rapporto continuo con i sistemi intelligenti?

Si sviluppano dinamiche emotive complesse a partire dall’unicità della persona Un rischio trasversale riguarda la disumanizzazione. L’enfasi sulla performance e sull’efficienza può compromettere l’essenziale possibilità di accettazione di sé con le proprie vulnerabilità. Alcuni utenti, inoltre, attribuiscono alle tecnologie caratteristiche quasi umane, creando forme di attaccamento o fiducia eccessiva, proiettando bisogni emotivi, affettivi e relazionali. Altri possono provare frustrazione o ansia quando

non comprendono i processi decisionali degli algoritmi Questa ambivalenza tra fiducia e diffidenza è interessante da osservare in chiave clinica.

Le partnership uomo–macchina possono sostenere il benessere psicologico?

Sì, se utilizzate consapevolmente Ciò che è fondamentale è la funzione che si attribuisce al ricorso ad alcuni ausili. Possono ridurre il sovraccarico cognitivo, offrire supporto nei processi decisionali, agevolare l’analisi di alcune situazioni confusive.

Tuttavia, è fondamentale che restino strumenti integrativi: il rischio è che sostituiscano relazioni umane significative, che offuschino il dialogo interno con sé stessi e che creino alienazione e dipendenza

È quindi importante che l’uso di questi strumenti non riduca il contatto con le emozioni e non blocchi il proprio pensiero, libero, critico e creativo

Qual è il ruolo della psicoterapia in questo nuovo scenario?

La psicoterapia ha un ruolo cruciale nell’aiutare le persone a sviluppare un senso di sé, valorizzando la soggettività e l’unicità

Ciò include, inevitabilmente, il potenziamento della consapevolezza nel suo complesso, anche rispetto all’uso della tecnologia Si lavora, a livelli diversi, sull’equilibrio tra autonomia e dipendenza sana ed è un focus che si correla anche al rapporto con la tecnologia

Spesso, in questo momento storico e sociale, connotato dalla tendenza all’individuali­

smo, nonché da una profonda fragilità relazionale, emerge l’ansia legata alla performance ed è importante incoraggiare la capacità di mantenere un senso di sé stabile anche in ambienti altamente digitalizzati

Inoltre, chiaramente, il terapeuta può aiutare a riconoscere, in maniera precoce, delle eventuali forme di dipendenza o di evitamento relazionale mediate dalla tecnologia

© Di Giulia Gregorini Riproduzione riservata

MM ­ Maintenance and

Facility Management

Lettera del Presidente Aurelio Misiti

Caro Socio,

Il CNIM costituito nel 1990 sulla spinta dei Ministeri dell’Università e dell’allora Ministero del Commercio e dell’Artigianato (M I C A ) attraverso numerose pubblicazioni, corsi di formazione e Master Universitari ha contribuito alla diffusione della cultura della Manutenzione tanto che in numerose Università (circa 30) sono stati inserite materie sulla Manutenzione nei corsi di laurea Industriali e Civili­Ambientali. Il nostro Comitato è stato riconosciuto nel 1999 dal M.I.C.A. quale “Istituto di riferimento per lo sviluppo di studi e ricerche nel settore della gestione e manutenzione di opere e impianti” Nel biennio 2025­2026, il Consiglio Direttivo intende promuovere la propria azione attorno a tre aree strategiche:

1. Sostenibilità ambientale e sociale: È necessario promuovere modelli di manutenzione orientati a ridurre l’impatto ambientale delle opere in costruzione

2. Transizione digitale:

La digitalizzazione è un fattore chiave per la competitività e l’innovazione nel settore manutentivo. Il C.N.I.M. si propone di stimolare l’integrazione di tecnologie emergenti al fine di abilitare nuove modalità di gestione e controllo

3. Massima attenzione nella formazione dei lavoratori delle aziende subappaltatrici nelle infrastrutture ed in particolare nel settore Ferroviario Italiano.

Il Consiglio Direttivo ha impegnato il Comitato a partecipare attivamente alla trasformazione del settore energetico con riferimento ai trasporti dove si ritiene necessario un cambio fondamentale dei combustibili tradizionali e quindi l’utilizzo sempre più ampio dell’uso dell’idrogeno al fine di evitare l’inquinamento nell’ambiente Di particolare interesse, dopo l’importante lavoro insieme alle Università La Sapienza, Calabria e Mediterranea svolto su incarico delle Ferrovie, che sta portando a sperimentazioni in numerose regioni italiane, è notevole la possibilità che si apre per i trasporti di Roma Capitale che ha avuto inizio con una convenzione tra il Dipartimento de La Sapienza, con il supporto del CNIM, e la Giunta del Comune di Roma per trasformare gli autobus della Capitale da Bus con motore diesel a motore a celle a combustibile ad idrogeno Il C.N.I.M. ritiene che oltre la modifica dei motori degli autobus sarà necessario trasformare in futuro i motori dei camion dell’A.M.A. e quelli degli autoveicoli dell’ACEA che porterà un grande sollievo all’ambiente di Roma Capitale Il C N I M tratterà con il Governo della Città la possibilità di concorrere a questo grande obiettivo da realizzare nei prossimi anni Il C N I M continuerà a favorire il dialogo tra imprese, associazioni professionali e Università, creando un terreno comune per l’innovazione e la condivisione di buone pratiche

MM ­ Maintenance and

Facility Management

Rubrica a cura del CNIM

Presidente: Prof Ing A Misiti

Segretario Generale: dott F La Porta

Comitato di Redazione: dott F La Porta, PhD ing M Migliarese Caputi, ing G Pavirani

Estratto dello Statuto: (Dall'art 1) Costituzione e sede

Sotto l’alto patrocinio del Ministero dell’Industria, del Commercio e dell’Artigianato è costituita, a norma dell’art. 36 del Codice Civile, una Associazione denominata

COMITATO NAZIONALE ITALIANO PER LA MANUTENZIONE

“CNIM”

Il CNIM intende porsi come punto di riferimento nazionale per tutti i settori italiani di produzione di beni e di fornitura di servizi, al fine di concertare, con l’insieme delle parti interessate, specifiche azioni di promozione e di intervento nel campo della manutenzione.

Il CNIM si prefigge inoltre di diffondere nel tessuto industriale del paese, in particolare a vantaggio delle piccole e medie imprese, la conoscenza delle metodologie di manutenzione, sia manageriali che tecniche L’Associazione non ha fini di lucro

(Dall'art.2) Scopi

Sensibilizzare i diversi settori industriali e dei servizi sulle opportunità rappresentate dalla messa in atto del “progetto manutenzione”;

Informare i diversi settori circa gli sviluppi che avvengono nel campo della manutenzione, indicando le opportunità offerte sia dal mercato sia dalla legislazione;

Formare, individuati gli idonei giacimenti di cultura manutentiva nel Paese, il personale addetto alle attività di manutenzione mediante l’organizzazione di corsi e seminari sulla normativa di manutenzione come pure sulle metodologie tecniche e di gestione;

Assistere ed aiutare le imprese nella attuazione dei loro “progetti manutenzione”, promuovere l’offerta di servizi di manutenzione, destinati sia al mercato italiano che a quello estero, attraverso iniziative tendenti ad individuare e qualificare gli operatori italiani del settore.

(Dall'art.3) Membri dell’associazione

Possono far parte del CNIM:

le imprese italiane in qualunque forma costituite;

le società, associazioni, consorzi, enti pubblici o privati, ecc., che, per la loro attività, abbiano dato o possano dare un valido apporto per il conseguimento delle finalità del CNIM o che siano interessati ad usufruire dei servizi offerti dall’associazione medesima

Sono soci di diritto:

l’UNI (Ente Nazionale Italiano di Unificazione) e il CEI (Comitato Elettrotecnico Italiano).

Manutenzione predittiva e gestione degli asset intelligent

Una visione strategica per l’evoluzione dei

sistemi produttivi, infrastrutturali e dei servizi

Tempo di lettura: 3 minuti

Nell’attuale contesto economico, industriale, nonché tecnologico, la capacità di anticipare eventi, criticità e fabbisogni rappresenta uno dei principali fattori di competitività per le Organizzazioni.

In questo scenario, la manutenzione predittiva e la gestione intelligente degli asset assumono un ruolo sempre più centrale, in quanto consentono di affrontare in modo evoluto i temi dell’affidabilità, della continuità operativa, della sicurezza e dell’efficienza dei sistemi complessi.

Per molti anni, e ancora oggi, la manutenzione è prevalentemente interpretata secondo modelli reattivi o preventivi: si interviene a guasto avvenuto oppure sulla base di scadenze programmate, spesso svincolate dallo stato reale degli impianti. Si tratta di approcci che, pur avendo rappresentato a lungo un riferimento consolidato, mostrano limiti evidenti in termini di costi, sprechi e ridotta capacità di prevenzione.

La manutenzione predittiva introduce al contrario un cambio di paradigma sostanziale: essa punta a pre­

vedere il manifestarsi delle anomalie attraverso l’analisi dei dati e il monitoraggio continuo delle condizioni operative degli asset La manutenzione predittiva rappresenta una delle applicazioni più avanzate della trasformazione digitale nei sistemi produttivi, infrastrutturali e dei servizi

L’adozione di queste tecnologie non rappresenta un intervento tecnico isolato, ma l’applicazione di un rigoroso pensiero sistemico alla gestione del patrimonio fisico, oltre che infrastrutturale. Considerare un impianto, una rete o un edificio come un sistema complesso significa riconoscere che ogni componente è parte di un insieme di relazioni e interdipendenze, nel quale il comportamento del singolo elemento influenza la stabilità complessiva. In questa prospettiva, la manutenzione supera una logica esclusivamente lineare e correttiva per assumere una dimensione integrata, orientata alla comprensione dei fenomeni e alla gestione dinamica dei processi I dati raccolti attraverso il monitoraggio continuo non rappresentano semplici informazioni tecniche, ma costituiscono indi­

catori strategici dello stato di salute dell’intero sistema, consentendo di ottimizzare le prestazioni complessive e non soltanto quelle delle singole componenti.

Alla base di questo modello vi è l’integrazione tra sensori IoT, sistemi di acquisizione dati e algoritmi di intelligenza artificiale Gli asset, dotati di strumenti in grado di rilevare parametri quali vibrazioni, temperature e consumi, diventano entità connesse e dinamiche, consentendo di stimare con maggiore accuratezza l’insorgenza di potenziali guasti e permettendo l’ottimizzazione dell’impiego delle risorse e delle competenze disponibili Il passaggio evolutivo verso cui il settore sta convergendo in maniera progressiva, è poi rappresentato dalla manutenzione prescrittiva e autonoma, nella quale l’intelligenza artificiale è in grado di suggerire o attivare direttamente le azioni correttive più appropriate.

Riduzione dei fermi operativi, estensione della vita utile degli asset, miglioramento della sicurezza e più efficace allocazione delle risorse sono benefici concreti di tale impostazione La manutenzione, in questa prospettiva, rappresenta una leva strategica di valore e strumento di sostenibilità, e non è più percepita esclusivamente come centro di costo Intervenire solo quando necessario significa, infatti, ridurre sprechi energetici, ottimizzare l’utilizzo dei materiali e limitare l’impatto

ambientale, in coerenza con le moderne strategie di responsabilità sociale e sostenibilità

La traiettoria evolutiva appare oggi orientata verso asset sempre più interconnessi, supportati da tecnologie quali i digital twin, repliche virtuali capaci di simulare comportamenti, condizioni operative e scenari previsionali In questo percorso assume una funzione di primaria e assoluta importanza la normazione tecnica volontaria, elemento essenziale per garantire uniformità metodologica, affidabilità dei processi e qualità delle competenze. L’evoluzione verso modelli data­driven richiede infatti riferimenti condivisi: standard quali la UNI EN 13306 sulla terminologia della manutenzione, la UNI EN 17007 relativa ai processi manutentivi e la serie UNI ISO 55000 sull’Asset Management costituiscono fonda­

menta indispensabili per costruire modelli organizzativi affidabili, misurabili e orientati al miglioramento continuo. Accanto a queste, la norma UNI EN 15628 definisce le competenze richieste ai professionisti della manutenzione, contribuendo a garantire che l’innovazione tecnologica sia sostenuta da adeguate professionalità

In tale contesto assume crescente rilevanza anche il BIM, sempre più orientato verso una gestione integrata e continua delle informazioni lungo l’intero ciclo di vita degli asset Le recenti evoluzioni della UNI EN ISO 19650 confermano, infatti, un progressivo passaggio da una visione centrata esclusivamente sulla modellazione digitale a un approccio più ampio di Information Management, nel quale il valore strategico risiede nella qualità, nella continuità e nella governance delle informazioni

L’integrazione tra BIM, piattaforme digitali, sistemi IoT e ambienti di condivisione dati consente oggi di sviluppare ecosistemi informativi dinamici capaci di supportare insieme manutenzione predittiva, gestione operativa, resilienza infrastrutturale e processi decisionali avanzati In questa prospettiva, il modello informativo non rappresenta più soltanto una replica digitale dell’opera, ma diventa una vera infrastruttura strategica per la gestione dell’asset durante tutte le fasi del suo ciclo di vita, dalla progettazione fino all’esercizio e alla manutenzione La revisione della ISO 19650 rafforza, in questo senso, il ruolo della governance informativa, dell’interoperabilità e della continuità dei dati tra fase realizzativa e fase operativa, confermando come la gestione delle

informazioni sia destinata a diventare uno degli elementi centrali della competitività e della sostenibilità dei sistemi complessi.

La convergenza tra manutenzione intelligente, pensiero sistemico e normazione tecnica rappresenta oggi una delle principali direttrici di sviluppo. Il CNIM – Comitato Nazionale Italiano per la Manutenzione fin dalla costituzione nel 1990, grazie alla lungimiranza dei fondatori, opera per promuovere una cultura della manutenzione orientata alla sicurezza, alla sostenibilità, alla valorizzazione delle competenze e alla tutela degli investimenti. In questa prospettiva, la gestione degli asset assume il ruolo di disciplina trasversale, strategica per il funzionamento efficiente dei sistemi produtti­

vi, infrastrutturali e dei servizi

Solo attraverso una visione sistemica che garantisca l’equilibrio tra l’innovazione tecnologica, le competenze professionali e la cultura manutentiva sarà possibile costruire modelli di gestione realmente sostenibili, resilienti e orientati alla creazione di valore per la comunità

© Di Fabio La Porta Segretario Generale Comitato Nazionale Italiano per la Manutenzione (CNIM) Riproduzione riservata

Gli articoli del CNIM sono raggiungibili sia su https:// mmcnim net/ che sul nuovo indirizzo web: http://comitatonazionaleitalianomanutenzione.it/

"Sustainainment"

Rubrica a cura di NCERT

L’Entertainment aumentato e

sostenibile: nuove frontiere

dello spettacolo aumentato e sostenibile

Tempo di lettura: 5 minuti

“Sustainainment” è la rubrica a cura di NCERT: uno spazio di analisi per comprendere come i principi ESG possano diventare leva di innovazione, di resilienza e di valore nel mondo dell’entertainment

tratta soltanto di contenuti generati artificialmente o di strumenti di supporto creativo: ciò che stiamo osservando è una ridefinizione strutturale delle filiere produttive, oltre che distributive e narrative dello spettacolo contemporaneo

Chi, oggi, non ha ancora usufruito almeno una volta delle molteplici funzioni dell’Intelligenza Artificiale?

Una domanda quasi retorica, che però apre scenari profondi sulla nuova epoca verso cui stiamo andando incontro, o forse, nella quale siamo già immersi: quella dell’Industria 5.0

L’AI sta trasformando il modo in cui concepiamo la produttività, la creatività e perfino l’esperienza stessa della fruizione culturale. Pochi settori mostrano questa trasformazione in maniera tanto evidente quanto quello dell’entertainment E non si

Cinema, televisione, gaming, musica, eventi live e anche piattaforme streaming stanno integrando sistemi di Intelligenza Artificiale lungo quasi tutto il ciclo produttivo: dalla scrittura alla post­produzione, dalla gestione dei contenuti alla personalizzazione della esperienza utente

In altre parole, l’AI non rappresenta più un semplice supporto tecnologico, ma una vera infrastruttura invisibile che attraversa ormai gran parte dell’ecosistema dell’intrattenimento contemporaneo

L’AI nell’entertainment: dove siamo oggi

Lo stato dell’arte attuale mostra come l’AI sia già pienamente integrata nelle grandi

industrie dello intrattenimento, probabilmente tra le prime realtà ad averne fatto un utilizzo così esteso e trasversale. Nel cinema e nella televisione, ad esempio, la virtual production ha rivoluzionato il concetto stesso di set Grazie a motori grafici realtime, digital twin e ambienti virtuali, molte produzioni riescono oggi a ricreare scenari complessi senza dover necessariamente spostare troupe, scenografie e attrezzature in luoghi remoti Le produzioni possono collaborare a distanza, condividere dati in Cloud, effettuare rendering da remoto e ridurre parte della logistica fisica tradizionale

Parallelamente, le piattaforme streaming utilizzano sistemi predittivi sempre più sofisticati per modellare l’esperienza di ogni utente attraverso algoritmi di raccomandazione e profilazione. Anche il gaming e le tecnologie immersive XR stanno evolvendo rapidamente grazie all’AI, attraverso ambienti dinamici, simulazioni adattive ed esperienze sempre più interattive. Persino il mondo musicale sta ridefinendo il rapporto tra creatività e automazione: mastering automatico e sintesi vocale, clonazione timbrica e composizione assistita stanno aprendo possibilità impensabili fino a pochi anni fa

La promessa sostenibile dell’AI

In questo scenario, l’AI porta

con sé anche una promessa importante per quel che riguarda il punto di vista della sostenibilità ambientale.

Pensiamo, infatti, a un caso concreto: un tempo, la ricerca di location, i sopralluoghi, gli spostamenti della troupe, la costruzione di set fisici e le riprese in luoghi remoti comportavano un carico elevato di trasporti, materiali, gestione operativa e, spesso, repliche di lavorazione. Oggi, grazie alla virtualizzazione degli ambienti e alla previsualizzazione assistita da AI, una parte di questi impatti può essere concretamente ridotta. Una location può essere simulata, testata, adattata e riutilizzata digitalmente; una scena può essere ottimizzata prima di essere girata; una troupe può lavorare in modo più distribuito e alcuni viaggi possono essere ridotti o evitati

E senz’altro un discorso ana­

logo vale per il lato esperienziale: infatti, contenuti aumentati, ambienti immersivi, fruizioni ibride e produzioni distribuite possono ampliare l’accesso culturale senza replicare in ogni situazione il modello tradizionale dello spostamento fisico Anche sul piano organizzativo in settori complessi come quelli dell’intrattenimento, l’AI può supportare previsione dei flussi, gestione energetica degli spazi, manutenzione predittiva degli impianti, localizzazione intelligente dei carichi di lavoro e migliore utilizzo delle risorse tecniche

Tutto ciò rappresenta un progresso importante sia dal punto di vista tecnologico che ambientale, e sarebbe sbagliato non riconoscerlo Sarebbe, pertanto, ingenuo fermarsi esclusivamente a questa narrazione. La domanda che dobbiamo porci, infatti, non è se l’AI sia “sostenibile” in astratto, ma in

quali condizioni, rispetto a quale scenario e con quali confini di analisi, l’Intelligenza Artificiale consente una riduzione netta degli impatti ambientali rispetto all’alternativa tradizionale che sostituisce? Quesito fondamentale da porci per far emergere i suoi cosiddetti “costi nascosti”.

I costi nascosti dell’AI

Alcuni bias della nostra mente ci portano a percepire il digitale come qualcosa di immateriale e quasi privo del suo peso fisico poiché non possiamo “toccarlo con mano” Di conseguenza, diventa più difficile immaginare di poterne quantificare gli impatti. Eppure, l’AI è un prodotto profondamente materiale Dietro ogni contenuto generato, ogni rendering virtuale o ogni esperienza immersiva esiste una rete strutturata di data center, server, sistemi di raffreddamento, reti di tra­

smissione dati e hardware ad alte prestazioni che occupano un luogo ed uno spazio (anche più di uno!)

Sulla base dei dati di International Energy Agency, i data center globali hanno già raggiunto consumi energetici comparabili a quelli di intere nazioni e, sebbene la crescita dell’AI rappresenti uno dei principali driver di espansione futura, il problema dei consumi risulta concreto. Non parliamo solo di elettricità, ma anche di consumo d’acqua necessaria al raffreddamento dei data center, materiali critici per semiconduttori e GPU, risorse minerarie, infrastrutture Cloud e dispositivi hardware a rapido turnover

Uno degli aspetti più sottovalutati riguarda proprio l’embodied carbon, cioè le emissioni incorporate nella produzione dell’hardware In questo contesto, lo studio

applicativo dell’Analisi del Ciclo di Vita (LCA, o Life Cycle Assessment) risulta di fondamentale importanza Infatti, molti studi LCA mostrano che, per dispositivi elettronici avanzati, la fase produttiva pesa di più dell’utilizzo operativo Questo significa che il vero impatto dell’entertainment aumentato non può essere valutato osservando soltanto il “momento d’uso”, ma deve includere anche: produzione dei device, supply chain, trasporto materiali, durata dell’hardware, obsolescenza e smaltimento finale

Inoltre, esiste un rischio sistemico importante: il cosiddetto rebound effect. Se l’AI rende più facile e veloce produrre contenuti, il rischio è che il volume totale di contenuti aumenti enormemente, annullando parte dei benefici di efficienza ottenuti

Una cosa è chiara: l’efficienza, da sola, non garantisce in maniera automatica la sostenibilità. Ma quindi, come fare?

LCA e LCS: la necessità di misurare davvero

Per questo motivo, strumenti come la Life Cycle Assessment (LCA) diventano indispensabili. La LCA consente di analizzare gli impatti ambientali lungo l’intero ciclo di vita di un prodotto o servizio: dall’estrazione delle materie prime fino al fine vita Nel caso dell’AI applicata all’entertainment, il suddetto approccio diventa fonda­

mentale proprio perché permette di osservare ciò che normalmente rimane invisibile: la complessità delle filiere tecnologiche che sostengono l’infrastruttura digitale contemporanea Tuttavia, nell’era dell’AI, anche questo approccio rischia di non essere più sufficiente. L’avvento della Intelligenza Artificiale richiede, infatti, una prospettiva ancora più ampia, vicina alla Life Cycle Sustainability Assessment (LCSA), capace di integrare dimensioni ambientali, economiche e sociali

L’AI non impatta soltanto sul clima: impatta sulle filiere globali, sul lavoro creativo, sull’accesso alle infrastrutture digitali, sulla distribuzione delle risorse e sulla gestione dei costi ambientali lungo tutta la supply chain. Misurare davvero significa quindi superare l’illusione che il digitale sia automaticamente sostenibile solo perché meno visibile. Significa comprendere che ogni innovazione porta con sé nuove responsabilità e nuovi interrogativi Ed è proprio qui che emerge il ruolo strategico delle certificazioni.

Certificazioni e standard: strumenti per scoprire i gap reali

Quando si parla di sostenibilità relativamente al settore dell’entertainment, il tema delle certificazioni genera spesso due reazioni opposte: da un lato l’entusiasmo per il cosiddetto “bollino green”, dall’altro il timore che

si tratti soltanto di burocrazia Entrambe le reazioni, prese singolarmente, risultano limitanti Le certificazioni, gli standard e gli schemi di verifica non servono infatti a dichiarare che una tecnologia sia sostenibile in senso assoluto Il loro valore più autentico risiede nella capacità di costruire processi che facciano emergere i gap reali delle filiere produttive

In un settore complesso come quello dell’entertainment aumentato, questo aspetto diventa decisivo Se ben utilizzati, standard e certificazioni aiutano a comprendere dove si trovino realmente i punti critici: nella progettazione, nella scelta dei motori di rendering, nella gestione del Cloud, nella durata dell’hardware, nella governance dei dati, nel procurement dei dispositivi elettronici e nella gestione dei rifiuti tecnologici Standard come ISO 14040 e ISO 14044 per la

LCA, ISO 14067 per la carbon footprint, ISO 20121 per gli eventi sostenibili o ISO 14001 per i Sistemi di Gestione ambientale possono diventare strumenti preziosi per rendere visibili impatti che spesso rimangono nascosti

Di fatto, la loro funzione più importante non consiste nel dichiarare che una tecnologia sia “sostenibile”, ma nel rendere trasparenti i confini del sistema osservato: cosa viene incluso, cosa resta escluso, quale energia alimenta i data center, quanto dura realmente un’infrastruttura hardware, chi misura i consumi Cloud e dove si concentrano gli impatti più significativi.

In un’epoca in cui il rischio di greenwashing e quello di AI­washing è sempre più concreto, la trasparenza metodologica diventa essa stessa una forma importante di

responsabilità

Conclusioni

La sostenibilità non risiede nelle soluzioni semplici, ma nella capacità di porsi le “giuste” domande Domande che non cercano una risposta immediata, ma che aprono

spazi di consapevolezza. Consapevolezza che la sostenibilità non rappresenti un punto di arrivo, bensì un modo di guardare la realtà: uno sguardo sensibile, critico e cosciente sul mondo, che si traduce in scelte non sempre definitive, ma continuamente interrogate

Il valore, in fondo, non risiede nelle certezze, ma nella qualità delle domande che siamo ancora disposti a porci

© Di Fabio La Porta e Maria Teresa Muscari Tomajoli

Riproduzione riservata

"Responsabilità aziendale"

Rubrica a cura di Lorenzo Nicolò Meazza

IA e responsabilità 231: il Modello alla prova delle decisioni aumentate

Tempo di lettura: 3 minuti

“Responsabilità aziendale” nasce dalla collaborazione con l’avv. Lorenzo Nicolò Meazza, il cui Studio ha sede a Milano e opera a livello na zionale, prestando assi stenza a italiani e stranieri, privati, piccole e medie imprese, ma anche a multi nazionali ed enti pubblici, in tutti i settori del diritto penale, dai più tradizionali, al diritto d’impresa.

Oltre all’opera di assistenza

in tutte le fasi del giudizio a indagati, imputati, persone offese e parti civili, lo Studio offre anche la propria consulenza stragiudizia le sia nella redazione di pareri, che nell’elaborazione di modelli di organizzazione e gestione degli enti ex D.Lgs 231/01 e dei sistemi di deleghe e funzioni

equivoco: il tema non è attribuire una responsabilità all’algoritmo, né immaginare un autonomo “reato IA”, ciò in quanto il sistema del D Lgs n 231/2001 resta ancorato al reato­presupposto commesso da una persona fisica nell’interesse oppure a vantaggio dell’ente e alla verifica della colpa di Organizzazione.

Ciò che cambia è il contesto in cui il rischio si forma L’IA aumenta la velocità delle condotte, la scala degli effetti, l’opacità delle decisioni e la difficoltà di ricostruire ex post chi abbia fatto cosa, con quali dati, con quale output e con quale controllo umano.

Per questo, nella compliance 231, l’intelligenza artificiale non rappresenta solo e unicamente un tema informatico, ma anche, e soprattutto, un tema organizzativo.

Parlare di intelligenza artificiale in chiave 231 significa, prima di tutto, evitare un

La domanda giusta non è se l’algoritmo “funziona”, quanto più se l’ente sappia governarlo, limitarlo, documentarlo e fermarlo quando serve

Dal rischio tecnologico al rischio organizzativo

Sia il Regolamento (UE) 2024/1689, noto come AI Act, che la Legge 23 settembre 2025, n. 132, spingono le Organizzazioni verso una logica di governo del rischio: trasparenza, tracciabilità, sicurezza, supervisione umana, qualità dei dati e capacità di intervento divengono parametri concreti per valutare se l’ente abbia adottato presidi adeguati rispetto ai processi in cui l’IA viene utilizzata

Il rischio, dunque, non nasce dall’uso dell’IA in sé, quanto più da una gestione non adeguata e non controllata della stessa: strumenti introdotti senza censimento, dati riservati caricati in sistemi esterni, output recepiti senza verifica, così come fornitori non controllati, assenza di log, mancanza di regole sui prompt, oppure decisioni “automatizzate” senza una reale validazione umana.

Dove l’IA incide sul catalogo 231

I rischi reato determinati dall’IA non sono nuovi, ma ciò che cambia è il modo in cui il rischio si produce e si nasconde:

• Reati informatici (art. 24bis): phishing personalizzato, social engineering, abuso di credenziali, prompt injection, esfiltrazione di dati e alterazione dei log possono essere resi più rapidi e credibili dall’IA;

• Reati societari e market abuse (art. 25­ter): bozze di reporting, verbali, comunicazioni al mercato, analisi interne o documenti contabili generati con IA possono entrare in processi sensibili se non adeguatamente verificati;

• Rapporti con la PA e processi documentali (art. 24 e 25): l’IA può accelerare la produzione di istanze, dichiarazioni, rendicontazioni e allegati tecnici, aumentando il rischio di errore, artificio o rappresentazione fuorviante;

• Salute e sicurezza sul lavoro (art. 25­septies): la manutenzione predittiva, la turnazione, la gestione degli allarmi e le istruzioni operative possono incidere sui presidi HSE;

• Diritto d’autore, dati e riciclaggio (art. 25­novies): dataset non governati, scraping, output che incorporano

contenuti protetti, screening automatizzati e falsi negativi nei controlli AML possono generare aree di esposizione rilevanti.

Il Modello 231 non può essere “decorativo”

L’adeguamento del Modello 231 non dovrebbe consistere nell’inserimento di un capitolo generico sull’intelligenza artificiale poiché un simile intervento rischierebbe di essere meramente decorativo. Occorre, invece, integrare l’IA nella mappatura dei processi sensibili, nei protocolli operativi, nei flussi informativi e nel sistema disciplinare. A tal fine, il Modello dovrebbe prevedere almeno cinque presidi:

1. Censimento dei casi d’uso: bisogna individuare quali sono gli strumenti utilizzati, da quali funzioni, con quali dati, per quali finalità e con quali effetti sui processi 231;

2. Classificazione del rischio: occorre distinguere gli usi meramente strumentali da quelli che incidono su decisioni, controlli, documenti o attività sensibili;

3. Human oversight effettivo: è necessario prevedere soglie di revisione obbligatoria, divieti di automazione cieca e regole di escalation quando l’output appare anomalo o non verificabile;

4. Governance di dati e fornitori: bisogna elaborare regole su prompt, segreti aziendali, dati personali, log, audit, incidenti, subfornitori, sicurezza e recesso;

5. Evidenze documentali: occorre conservare test, validazioni, incidenti, near miss, override umani, riesami periodici e formazione, ciò in quanto un controllo non documentato tendenzialmente equivale ad un controllo non dimostrabile.

L’OdV non deve trasformarsi in un revisore tecnico dell’algoritmo poiché sarebbe improprio attribuirgli compiti specialistici incompatibili con la sua funzione L’Organismo deve, però, verificare che l’ente abbia predisposto un sistema di governo dell’IA coerente con i rischi 231. A tal fine occorre istituire flussi informativi specifici tra cui, a titolo esemplificativo: la predisposizione di un elenco dei sistemi IA impiegati nei processi sensibili, delle nuove implementazioni o dismissioni, degli eventuali incidenti e anomalie, delle modifiche rilevanti dei fornitori, dei casi di override umano, nonché degli esiti dei test e delle attività formative

Nei casi più complessi, l’OdV potrà avvalersi anche di competenze specialistiche esternecheloaiutinoavalu­

tare la robustezza del sistema o la qualità dei controlli informatici Resta, però, una vera e propria distinzione fondamentale: mentre il ruolo del consulente sarà quello di valutare gli aspetti tecnici del sistema, l’OdV dovrà, invece, valutare la tenuta organizzativa dei presidi e la coerenza dei flussi di controllo rispetto ai rischio­reato individuati In altri e più chiari termini: l’OdV non deve certificare la bontà tecnica dei Modelli, ma deve verificare che il sistema di prevenzione dell’ente sia in grado di governare i rischi che quei Modelli introducono nei processi rilevanti.

Conclusione

L’intelligenza artificiale non impone di riscrivere da zero la responsabilità degli enti, quanto, piuttosto, di rendere più realistici e dinamici i Modelli 231 L’ente non deve dimostrare di aver eliminato ogni rischio, ma di averlo identificato, ridotto, governato e documentato

La vera adaptive intelligence dell’impresa non coincide con la semplice adozione di strumenti “intelligenti”, ma con la capacità di adattare i propri controlli alla trasformazione dei rischi. Nel sistema 231, l’intelligenza che conta non è soltanto quella della macchina, ma quella dell’Organizzazione che decide come usarla

© Di Lorenzo Nicolò Meazza Riproduzione riservata

Il ruolo dell’Organismo di Vigilanza

"Reput­Azione" Rubrica a cura di Laura Degiovanni

Decisioni aumentate, realtà aumentata

Tempo di lettura: 6 minuti

"Reput­Azione" è lo spazio in cui la fiducia diventa azione concreta. In questa rubrica, la dott ssa Degiovanni –fondatrice e CEO di TiiQu –esplora il valore della Digital Trust e della reputazione professionale come nuove leve del mercato del lavoro Attraverso analisi, visioni e casi reali, prende forma un modello fondato su conoscenza accessibile, verificabile e condivisa. Un percorso che punta a stabilire nuovi

standard basati sulla fiducia, per costruire un futuro più informato, trasparente ed equo, in cui persone e competenze possano essere riconosciute per ciò che realmente valgono

ca quando le decisioni diventano sempre più assistite, accelerate e influenzate dalla tecnologia

Il punto non è più solo cosa l’IA può fare. Il punto è come cambia la responsabilità umana quando l’IA entra nel processo decisionale

Un sistema può generare testi, sintetizzare documenti, individuare incoerenze, proporre scenari o supportare valutazioni Ma non possiede giudizio professionale. Non conosce il peso reputazionale di una decisione. Non firma un report Non risponde davanti a clienti, investitori, regolatori o comunità

Per questo, nell’era delle decisioni aumentate, la domanda non è: stiamo usando l’IA? La domanda vera è: siamo ancora capaci di governare ciò che l’IA contribuisce a produrre?

Adaptive Intelligence non è una tecnologia in più, né un nuovo nome per l’intelligenza artificiale. È il modo in cui le persone, i sistemi IA e le Organizzazioni imparano ad adattarsi in maniera recipro­

È qui che Adaptive Intelligence, AI governance e reputazione si incontrano. Perché più le decisioni sono aumentate dalla tecnologia, più deve aumentare anche la

capacità umana di verificare, dubitare, correggere e assumersi responsabilità

Dall’automazione alla decisione aumentata

Per anni abbiamo parlato di automazione come sostituzione di attività ripetitive L’automazione classica era relativamente semplice da comprendere: una procedura, infatti, veniva codificata, una macchina la eseguiva, un processo diventava più veloce, più stabile o meno costoso

L’intelligenza artificiale generativa e i sistemi predittivi spostano il problema su un piano più delicato. Non automatizzano soltanto attività operative Influenzano il modo in cui leggiamo informazioni e prepariamo analisi, successivamente confrontiamo alternative, interpretiamo documenti, valutiamo rischi e prendiamo decisioni

Un chatbot che risponde a un cliente non è solamente un’interfaccia Un sistema che analizza documenti di sostenibilità non è solo un motore di ricerca. Un assistente IA usato da un consulente, un auditor, un legale, un responsabile compliance o un tecnico qualità non è solo uno strumento di produttività. In tutti questi casi, l’IA entra nella catena del giudizio professionale

Da qui nasce il concetto di decisione aumentata: una decisione in cui la persona resta responsabile, ma opera

con il supporto di sistemi capaci di elaborare grandi quantità di informazioni, generare ipotesi, segnalare incoerenze, proporre priorità e accelerare il confronto tra opzioni

Il punto critico è che una decisione aumentata produce anche una responsabilità aumentata Più lo strumento è potente, più diventa importante sapere chi lo ha usato, per quale finalità, con quali dati, con quali limiti, con quali controlli e con quale supervisione umana

L’automazione classica eseguiva istruzioni. L’Adaptive Intelligence ridisegna il contesto in cui le decisioni vengono preparate, discusse, validate e assunte.

La domanda, quindi, non è più semplicemente: “Possiamo usare l’intelligenza artificiale?” La domanda più matura è: “Siamo in grado

di dimostrare che l’abbiamo usata bene?”

Il quadro europeo va in questa direzione. L’AI Act è entrato in vigore il 1° agosto 2024; gli obblighi relativi ad AI literacy e pratiche vietate si applicano dal 2 febbraio 2025; le regole di governance e gli obblighi per i modelli di AI general­purpose sono applicabili dal 2 agosto 2025; la piena applicazione generale è prevista dal 2 agosto 2026, con alcune regole per sistemi ad alto rischio inseriti in prodotti regolati che hanno una transizione fino al 2 agosto 2027.

Questo calendario non è solo una sequenza normativa È il segnale di un passaggio culturale: l’intelligenza artificiale non può più essere trattata come sperimentazione laterale o come iniziativa spontanea di singoli team Sta diventando un tema di

responsabilità organizzativa

La reputazione professionale entra in una nuova fase

La reputazione professionale è sempre stata costruita su competenza, su esperienza, su integrità e affidabilità. Tutti elementi ancora essenziali. Ma nell’era IA si aggiunge una nuova dimensione: la capacità di rendere verificabile il percorso che ha portato a un output o a una decisione.

Un professionista che utilizza strumenti di IA per preparare una relazione, analizzare documenti, valutare un rischio, costruire una raccomandazione o supportare una verifica non viene giudicato soltanto per il risultato finale. Viene giudicato anche per la disciplina con cui quel risultato è stato prodotto

Ha verificato le fonti? Ha

distinto tra dato, interpretazione e suggerimento generato? Ha compreso i limiti dello strumento? Ha documentato i passaggi rilevanti? Ha saputo, poi, correggere l’output quando questo appariva convincente ma non fondato? Ha esercitato un giudizio autonomo?

Questa è la nuova frontiera della reputazione professionale: non solo essere credibili, ma rendere osservabile il modo in cui si costruisce la credibilità.

Il caso Air Canada lo mostra con chiarezza Nel 2024 un tribunale canadese ha ritenuto la compagnia responsabile per informazioni errate fornite da un chatbot sul proprio sito, relative a una tariffa per lutto familiare L’aspetto rilevante non è l’errore del chatbot in sé, ma il principio: un’Organizzazione resta responsabile delle informazioni fornite attraverso i propri ca­

nali digitali, anche quando sono generate o mediate da un sistema IA

Questo principio vale ben oltre il customer service. Vale per report, offerte, valutazioni di rischio, comunicazioni istituzionali, due diligence, documenti di sostenibilità e ogni contesto in cui un output assistito dall’AI viene percepito come espressione professionale dell’Organizzazione L’IA può accelerare il lavoro, ma non trasferisce la responsabilità. Anzi, rende più urgente dimostrare che il controllo umano sia stato effettivo

Una formula sintetizza bene questo passaggio: la reputazione segue la decisione, non l’algoritmo Se una decisione produce un danno, una distorsione, una comunicazione fuorviante o una perdita di fiducia, il problema non sarà solo quale modello è stato usato Sarà come l’Organizzazione ha progettato, supervisionato e accettato quel processo decisionale

La vera sfida è culturale: saper dubitare

“Adaptive” non significa solo imparare più in fretta Significa anche dubitare meglio.

L’intelligenza artificiale produce testi convincenti, sintesi ordinate, risposte sicure Ma un testo ben scritto non è necessariamente un’informazione fondata. Una sintesi elegante non è una verifica Una correlazione non è una

prova. Qui si misura la vera Adaptive Intelligence: nella capacità di usare strumenti potenti senza diventarne dipendenti; ovvero di interrogare l’output, non subirlo; di correggere, contestualizzare, fermarsi quando serve

Per l’Italia questo passaggio è particolarmente importante. In un mercato del lavoro ancora spesso rigido, con formazione non sempre continua e ruoli poco mobili, il rischio è usare l’IA per fare più velocemente le stesse cose, con gli stessi limiti culturali

Sarebbe uno spreco L’IA dovrebbe invece aumentare la capacità critica: più informazioni, sì; ma anche più domande Più velocità, sì; ma anche più responsabilità Più strumenti, sì; ma non meno giudizio.

AI governance: non burocrazia, ma infrastruttura della fiducia

La espressione della cosiddetta “AI governance” rischia spesso di essere percepita come l’ennesimo insieme di policy, comitati e procedure. Non è così. Non parliamo, infatti, di burocrazia aggiuntiva, ma di infrastruttura della fiducia

Minimo requisito del governare l’intelligenza artificiale è sapere dove viene usata, da chi, per cosa, con quali dati, con quali rischi e con quali controlli. Questo prevede saper distinguere tra usi ordinari e usi critici Signifi­

ca definire quando l’output può essere considerato un supporto operativo e quando deve essere sottoposto a validazione esperta. Significa evitare che l’Organizzazione confonda velocità con affidabilità

L’uso non dichiarato, non mappato o non autorizzato di strumenti di IA all’interno dell’Organizzazione, definito “shadow AI”, è un tema ricorrente. È facile immaginare situazioni quotidiane: un dipendente che carica un documento riservato su uno strumento pubblico per sintetizzarlo; un team commerciale che genera una proposta senza revisione; un consulente che prepara una bozza di report; un manager che usa un sistema generativo per valutare comunicazioni, performance o rischi.

Spesso non c’è cattiva intenzione C’è desiderio di efficienza Ma se l’Orga­

nizzazione non offre strumenti approvati, regole chiare e formazione adeguata, l’uso di IA non scompare. Diventa invisibile. E ciò che è invisibile non può essere governato

In questa prospettiva, l’AI literacy prevista dall’AI Act non dovrebbe essere interpretata come formazione tecnica minima, ma piuttosto come capacità diffusa di comprendere rischi, limiti, contesto, responsabilità e impatto dei sistemi AI. Non basta saper usare uno strumento Occorre sapere quando fidarsi, quando verificare, quando correggere e quando fermarsi.

Anche standard come ISO/ IEC 42001:2023 possono essere letti in questa direzione. ISO lo descrive come il primo standard internazionale per Sistemi di Gestione della intelligenza artificiale (AI), pensato per affrontare sfide

come trasparenza, considerazioni etiche, apprendimento continuo e gestione di rischi e opportunità

Il punto, però, non è trasformare la governance di IA nell’ennesimo adempimento formale Il valore non sta nel “badge”, ma nella disciplina che un buon Sistema di Gestione può e deve introdurre: mappare, valutare, documentare, correggere, riesaminare

Certificazione: non badge, ma format culturale

La tentazione potrebbe essere quella di credere che l’AI governance si riassuma in nuovo badge reputazionale: una dichiarazione rassicurante, una pagina del sito, un segnale di modernità Sarebbe un’occasione persa. Far crescere una cultura dell’evidenza significa trasformare la verifica in una pratica continua e integrare

nei processi la capacità di dimostrare come si governa ciò che si dichiara, si produce e si decide

Integrare nuove tecnologie intelligenti nelle aziende, quindi, non significa soltanto adottarle Significa adattare il modo in cui l’Organizzazione prima apprende, per poi controllare, correggere e rispondere delle proprie decisioni

Sustainability report, auditing e assurance: una prova concreta

Il sustainability reporting è uno degli ambiti in cui il rapporto tra Adaptive Intelligence, reputazione e certificazione può diventare molto concreto

Con CSRD ed ESRS, le dichiarazioni aziendali su ambiente, persone, governance, catene di fornitura e rischi climatici assumono

un peso diverso rispetto al passato Non sono più soltanto contenuti di comunicazione: diventano affermazioni pubbliche che possono essere lette, confrontate, verificate e, se necessario, contestate

In questo contesto, il punto non è tanto stabilire se l’IA venga usata o meno, ma capire come viene gestita l’interazione tra strumenti IA e persone. L’Adaptive Intelligence nasce anche da qui: dalla capacità di interrogare, correggere, contestualizzare e validare ciò che la tecnologia produce

Il caso Deloitte in Australia offre uno spunto utile Il problema non sembra essere stato semplicemente l’uso di IA nella preparazione di un report, ma il fatto che errori e riferimenti non verificati siano arrivati fino alla pubblicazione, con conseguenze reputazionali per coloro che quel documento lo avevano prodotto e firmato.

Le aziende sono fatte di persone e il loro lavoro è premiato o meno a seconda dell’output, così come auditing e assurance evolveranno in partnership con l’AI per evitare rischi reputazionali, così management e professionisti impareranno a dotarsi di strumenti deterministici che aiutino a fare le domande giuste

La reputazione aziendale e quella del professionista in questo scenario, non sarà protetta da report più ele­

ganti ma da dichiarazioni

più solide, tracciabili e difendibili

Human in the loop: domanda o alibi?

Alla fine, il punto critico è uno: cosa intendiamo davvero quando diciamo “human in the loop”?

Se significa che una persona guarda distrattamente un output generato dall’AI prima di approvarlo, non è governance. È un passaggio formale

Se significa che qualcuno ha

competenze, tempo, criteri ed evidenze per interrogare, correggere o respingere ciò che la tecnologia produce, allora diventa una vera pratica di responsabilità.

La domanda, quindi, non è solo: abbiamo previsto un controllo umano? La domanda è: quel controllo umano è reale, competente e dimostrabile?

Chi controlla? Con quale autorità? Con quali informazioni? Con quali criteri? Con quale traccia documentale?

E soprattutto: può davvero fermare o correggere una

decisione?

È qui che l’Adaptive Intelligence diventa concreta Non nella delega alla macchina, ma nella qualità dell’interazione tra sistema AI e giudizio umano In un’economia di decisioni aumentate, la reputazione non sarà protetta dalla formula “human in the loop”, ma dalla capacità di dimostrare che quell’essere umano ha davvero esercitato responsabilità

© Di Laura Degiovanni Riproduzione riservata

#TeladoiolaISO “L’etica vale per TUTTI!”

Augmented decision­making: il nuovo paradigma delle decisioni aziendali

Tempo di lettura: 3 minuti

Nel dibattito contemporaneo sulla intelligenza artificiale, una delle prospettive più rilevanti non riguarda la sostituzione dell’uomo, ma la sua evoluzione. È proprio in questo spazio che si inserisce lo scenario sull’AI collaborativa e sull’augmented decisionmaking: un paradigma in cui la tecnologia non rimpiazza il decisore umano, ma ne amplifica capacità, velocità e qualità delle scelte

L’idea di fondo è tanto semplice quanto strategica: le decisioni migliori emergono dalla combinazione strutturata tra analisi algoritmica e giudizio umano. L’intelligenza artificiale agi­

sce come una sorta di co­pilota, capace di elaborare enormi quantità di dati e di simulare scenari complessi Il decisore umano, invece, mantiene il controllo interpretativo, contestualizzando le informazioni e assumendosi la responsabilità finale

Questo approccio trova riscontri concreti in numerosi contesti di tipo operativo Nel marketing, ad esempio, sistemi di AI analizzano comportamenti d’acquisto e preferenze in tempo reale, suggerendo delle campagne personalizzate Tuttavia, la definizione del posizionamento del brand oppure la valutazione dell’impatto reputazionale restano attività tipicamente umane Nella

supply chain, algoritmi predittivi consentono di ottimizzare scorte e flussi logistici, ma è il management a intervenire nelle situazioni di crisi, come interruzioni della catena di fornitura o instabilità geopolitiche

Un ambito particolarmente interessante è quello della gestione del rischio e della compliance normativa, in cui, per l’appunto, il paradigma dell’augmented decision­making si integra sempre più con standard internazionali come la ISO 31000: Gestione del rischioPrincipi e linee guida In questo caso, l’AI può supportare l’identificazione e la valutazione dei rischi analizzando dati storici, trend di mercato e segnali deboli Tuttavia, la definizione delle strategie di mitigazione richiede una valutazione umana che tenga conto di fattori organizzativi, culturali e reputazionali

Un esempio concreto riguarda anche la norma ISO 22380, dedicata alla prevenzione delle frodi sui prodotti In uno scenario di AI collaborativa, infatti, strumenti avanzati possono monitorare anomalie nella supply chain o identificare segnali di contraffazione attraverso l’analisi dei dati Tuttavia, la scelta delle contromisure più efficaci –

come l’adozione di tecnologie di autenticazione o la revisione dei processi – resta una decisione strategica che coinvolge il management.

Analogamente, nel campo della qualità, la ISO 9001 può beneficiare dell’integrazione con sistemi di intelligenza artificiale. L’AI può analizzare non conformità, reclami e performance dei processi, suggerendo azioni correttive Ma è l’Organizzazione a dover valutare priorità, impatti e sostenibilità delle decisioni, evitando un approccio puramente automatizzato

Questi esempi evidenziano come l’AI non sostituisca i framework normativi, ma li rafforzi, rendendoli più dinamici In questo senso, l’augmented decision­making diventa un acceleratore della conformità e della resilienza organizzativa

Un elemento centrale dello scenario descritto è la trasformazione delle competenze Non è più sufficiente utilizzare strumenti digitali: è necessario sviluppare una vera capacità di collaborazione con l’AI. Questo implica competenze di data literacy, comprensione dei modelli e, soprattutto, la capacità di formulare domande efficaci. In un contesto di AI collaborativa, il valore non risiede solo nelle risposte generate, ma nella qualità degli input forniti.

Allo stesso tempo, emergono

nuove sfide legate alla governance L’integrazione tra uomo e macchina richiede trasparenza, oltre che responsabilizzazione e, soprattutto, controllo. Infatti, le Organizzazioni devono stabilire chiaramente chi prende le decisioni, su quali basi e con quali responsabilità Questo è particolarmente rilevante nei contesti regolati, dove la conformità a standard e normative è un requisito imprescindibile

Un altro fattore chiave è la fiducia. Perché l’AI collaborativa funzioni, i decisori devono comprendere e fidarsi degli strumenti che utilizzano. Ciò richiede modelli più spiegabili e accessibili, capaci di rendere trasparenti le logiche decisionali Senza questa fiducia, il rischio è duplice: da un lato ignorare l’AI, dall’altro seguirla in modo acritico. Guardando al futuro, lo scenario HBR suggerisce

che le Organizzazioni più competitive saranno quelle in grado di costruire ecosistemi decisionali ibridi, dove persone e tecnologie lavorano in sinergia. Non si tratta solo di adottare strumenti avanzati, ma di ripensare processi, ruoli e modelli organizzativi

In definitiva, l’AI collaborativa rappresenta una evoluzione naturale della trasformazione digitale Non sostituisce l’uomo, ma ne ridefinisce il ruolo, spostando il valore verso capacità più strategiche, interpretative e decisionali Pertanto, l’augmented decision­making diventa un vero vantaggio competitivo concreto, capace di integrare velocità e profondità, dati e intuizione

© Di Fabio La Porta e Alessandro Giurelli Riproduzione riservata

Roma: ieri e oggi con Neronis

I popoli e le città vicine di Roma

A cura di Filippo Conti,

Presidente delll’Associazione Neronis

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Andiamo a descrivere quali città, comunità e popoli vi erano vicino a Roma e in Italia centrale al momento della fondazione della stessa nel 753 a.C. e durante il periodo della monarchia, sviluppatasi in 244 anni con l’avvicendarsi di sette re

I più importanti villaggi, comunità e città che i romani trovarono non molto distanti dai sette colli erano situati nelle varie direttrici di vie di comunicazione, ancora non lastricate ma poco più di sentieri, che si dipartivano da Roma.

Altra via di collegamento era il Tevere, in quanto crocevia di scambi commerciali tra i vari villaggi e le città situate sia verso il mare che nell’alta valle del fiume; si tratta di un fattore che i romani avevano considerato come primario al momento della scelta del luogo dove fondare la nuova città

Per questo, il guado del Tevere presso l’Isola Tiberina, oltre a facilitare il passaggio di persone e merci verso l’interno della regione, tornò utile ai romani per raggiungere i luoghi delle prime espansioni territoriali. Nell’Italia centrale esistevano dei

popoli stanziati già da tempo quali i latini – che risiedevano nella zona dei Colli Albani fino al Tevere – i volsci, gli equi, gli ernici – che occupavano le zone sud del Lazio –i sabini – che si diramavano da Rieti fino al colle Quirinale e gli etruschi – che dalla bassa Toscana arrivavano in prossimità del Gianicolo

I villaggi o le città che i romani trovarono a poca distanza da Roma furono le seguenti:

Veio, situata sull’odierna via Cassia e attuale parco archeologico Di cultura etrusca, era una ricca e potente città, e per diversi anni fu rivale di Roma, salvo alcuni momenti di collaborazione successivi agli scontri armati vinti dai romani Tali dispute si protrassero nel tempo anche dopo la fine della monarchia, fino al completo dominio e all’inglobamento da parte di Roma, con conseguenti benefici per la cultura religiosa, architettonica e urbanistica.

Seguendo la direzione della odierna via Salaria, si giungeva prima ad Antenne, nell’attuale zona di Ponte Salario, poi a Cures, oggi Passo Corese, entrambe sabine

e – infine – all’etrusca Fidene; più volte e in diversi scontri queste città furono sconfitte, finché vennero integrate a Roma

Più internamente, tra le attuali Salaria e Nomentana, vi erano dei villaggi di nome Caenina, Crustumerium e Ficulea, le odierne zone Bufalotta e Cesarina, che vennero assorbite da Roma, in quanto di estrazione latina.

Sulla futura via Nomentana c’era Nomentum, l’attuale Mentana, che era un antichissimo abitato e una colonia latina che presto si integrò con Roma

Sull’attuale via Collatina vi era il centro di Collatia, colonia latina che si trovava nella odierna zona di Salone; era questa stata fondata dal re Silvio, discendente da Enea, e anch’essa si integrò con Roma.

Sulla futura via Tiburtina si trovava Tibur, l’attuale Tivoli Questa antica città nacque con un insieme di piccoli villaggi, in prevalenza latini e sabini (Empulum, Sassula, Tebula), sorti nella zona del giardino dell’Aniene I romani si scontrarono con i tiburtini abbastanza frequentemente a causa del transito delle merci che provenivano dagli Appennini per raggiungere la pianura del Tevere tramite terra oppure attraverso l’Aniene. Dopo alterne vicende, protrattesi fino al periodo della repubblica, il territorio di Tibur divenne amministrato

definitivamente da Roma

Alla metà della futura via Prenestina, che portava a Praeneste, l’odierna Palestrina, si trovava Gabii, dove oggi, poco dopo Rocca Cencia, c’è il parco archeologico della vecchia e famosa città fondata dal re albano Silvio Latino Secondo la tradizione, a Gabii Romolo e Remo avrebbero trascorso alcuni anni della loro adolescenza; per questo le relazioni della città con Roma furono sempre buone e culminarono con il passaggio pacifico sotto la tutela dei romani. La popolazione di Gabii protestò in maniera violenta solo a seguito di un brutto episodio di Tarquinio il Superbo e di suo figlio, che violentò una principessa del posto. Ciò servì a eliminare l’ultimo re, cacciandolo dalla città e ponendo fine alla monarchia Sempre percorrendo la Prenestina, si arriva a

Praeneste, l’attuale Palestrina Anche questa antica città sembra che fosse stata fondata dal re albano Silvio. I rapporti con Roma furono buoni fino a che i prenestini gli si misero contro assieme ad alcuni altri popoli latini. Ciononostante, questa posizione venne presto cambiata e Praeneste si alleò con i romani, i quali collaborarono e la difesero da varie incursioni di popolazioni esterne provenienti dal sud del Lazio, portandola a essere, stabilmente, una colonia romana

Attraverso una diramazione della Prenestina dal colle Esquilino, partiva la futura via Labicana, poi chiamata Casilina, che si sviluppava verso il sud del Lazio e raggiungeva, dopo una deviazione, Labicum, piccola colonia di Albalonga, dove oggi è situata Zagarolo I labicani mantennero sempre, nei

confronti dei romani, un atteggiamento amichevole e contribuirono, con le loro forze, a sconfiggere i vari nemici che Roma incontrò nella sua espansione territoriale.

Per raggiungere la città di Tusculum da Roma esisteva una strada, chiamata poi via Latina e in seguito via Anagnina; ci si arrivava attraverso una diramazione dall’abitato di questa antica città, che si dice fosse stata fondata da Telegono, il figlio di Ulisse. Questa città, come molte altre, era sotto il dominio di Albalonga; dopo la distruzione di quest’ultima da parte dei romani, anche Tusculum confluì sotto il protettorato romano osservando le leggi imposte e collaborando con Roma in molte battaglie. L’attuale parco archeologico di Tusculum è raggiungibile sia attraverso l’antica via Latina/Anagnina, sia dal comune di Monte Porzio Catone

Lungo la strada che diventerà la via Appia, i romani integrarono la piccola realtà di Bovillae, l’attuale Santa Maria delle Mole, che rimase sempre fedele a Roma rispettando le sue regole e collaborando nelle varie battaglie

Si arrivava poi ad Albalonga che era ben collegata con Roma essendo questa nata da quella realtà e dalla storia di Enea e dei suoi discendenti che diedero i natali a Romolo e Remo. In seguito, i romani si trovarono a ingaggiare battaglie per ragioni territoriali fino a raderla al suolo e a integrare gli abitanti a Roma. L’antica Albalonga sorgeva nell’attuale zona tra Castel Gandolfo e la parte alta di Albano, ed era stata fondata da Ascanio, figlio di Enea, che vi si insediò dopo essere venuto via da Lavinium.

Essa divenne, infatti, la città

più importante del popolo latino e comandò la Lega Latina di cui facevano parte tutte le città e i villaggi della zona dei Colli Albani e del circondario. La situazione rimase tale per diverso tempo finché, appunto, Albalonga non si scontrò con Roma, che prevalse, sottraendole il dominio.

La città inglobava nel suo territorio il monte Albano, dove sorgeva il Tempio di Giove, sull’attuale monte Cavo, punto di raduno delle popolazioni latine, il cui rito proseguì negli anni Fu questa l’unica realtà che rimase dopo la distruzione della città eseguita dai romani.

Aricia, città latina, una delle più antiche d’Italia e, dopo Albalonga, la più importante. Essa fu ostile all’arrivo dei troiani quando fondarono Albalonga e con Roma si comportò in maniera differente a seconda del re governante.

Per quanto riguarda Velitrae, il suo nome sembra significasse “ai margini di una palude”; poiché essa si trovava agli estremi della zona dei Colli Albani. I romani intervennero in suo soccorso per difenderla, in epoca tardo monarchica, dall’attacco dei volsci provenienti dai monti Lepini.

Sul pendio dei Colli Albani, i romani entrarono in contatto con Lanuvium, probabilmente fondata da Lanuvius, che avrebbe combattuto a fianco di Enea; divenne,

quindi, colonia di Albalonga prendendo parte alla Lega Latina A seguito della vittoria dei romani contro di questa nella battaglia del Lacus Regillus, località situata lungo la via Latina, dopo Tusculum, nell’attuale zona dei Pratoni del Vivaro, anche Lanuvium si integrò con Roma

Dai Colli Albani, proseguendo verso il mare, si incontrava Ardea, ma per seguire un percorso storico parliamo prima di Lavinium, che non era Lavinio – l’attuale zona di mare – ma una città situata dove oggi è Pratica di Mare Enea, dopo lunghe tappe dovute alla sua fuga da Troia, approdò sulla costa di Laurentum, dove regnava il re Latino (che diede il suo nome al popolo della zona), il quale ospitò Enea, dandogli in moglie sua figlia Lavinia. Enea volle fondare una sua città chiamandola, in onore della moglie, Lavinium, scegliendo per l’ubicazione un promontorio nell’entroterra, situato a circa sei chilometri dal mare, e che corrisponde oggi a Pratica di Mare

Lavinium entrò presto in guerra con Ardea in quanto il suo re, Turno, si offese del fatto che Lavinia, figlia del re Latino, era stata data in sposa a Enea dopo che invece era stata promessa a lui; quindi, questo per vendetta gli dichiarò guerra. Accadde dopo che Ascanio, figlio di Enea e Lavinia, volle fondare una nuova città e scelse come luogo un sito

sulle pendici dei Colli Albani e che chiamò Albalonga, come già citato.

Anche Ardea era una antica città, probabilmente fondata dagli etruschi di Caere, l’attuale Cerveteri; era confinante con Lavinium e, come già detto, con essa entrò in una guerra di breve durata e ben presto, come le altre città latine, passò prima sotto Albalonga e poi, successivamente, sotto ai romani Ardea interessava Roma in quanto era diventata un centro di scambi commerciali tra etruschi e campani; fu questo il motivo per cui Tarquinio il Superbo cercò di impadronirsi della città con una guerra che durò molti anni. Dopo la cacciata dell’ultimo re di Roma, Ardea si integrò con il popolo romano partecipando alle varie guerre intraprese, ma con il tempo perse la sua importanza fino a non venire

più convocata nella Lega Latina, quando si svolgevano i riti sacri nel Tempio di Giove sul monte Albano.

Parliamo ora di Suessa Pometia, piccolo villaggio che oggi si troverebbe verso il mare, a un chilometro da Cisterna di Latina e di Satricum, un centro molto antico, oltre che importante attualmente identificato in una zona tra Cisterna di Latina e Anzio

Satricum aveva una Acropoli dove sorgeva il Tempio di Mater Matuta (la dea del mattino e della aurora, anch’essa inserita dai romani fra le divinità), di cui molti reperti sono esposti al museo di Villa Giulia a Roma. I contatti di Roma con questi due centri avvennero all’epoca di Tarquinio Prisco che fece intervenire l’esercito per difendere queste città dall’invasione dei volsci, dal

momento che questi sarebbero potuti arrivare anche a Roma Dopo di ciò, i due agglomerati vennero inseriti nei domini di Roma e seguirono tutte le vicende di guerra, collaborando con l’esercito romano, entrando, in seguito, a far parte della Lega Latina.

Antium, l’odierna Anzio, seguì le vicende delle città sopra descritte ma, dopo aver ricevuto l’aiuto di Roma contro l’invasione dei volsci, non volle sottostare al dominio romano con il conseguente inizio di scontri che si protrassero per parecchio tempo. Dopo la definitiva vittoria di Roma, gli anziati divennero soci dei romani, venendo inseriti nei vari trattati stabiliti con le città e Antium entrò a far parte della Lega Latina, partecipando ai vari riti religiosi

Politorium era un piccolo villaggio che si trovava dove

oggi è Castel di Decima e fu conquistato dai romani con facilità, entrando nel dominio di Roma senza creare problemi di resistenza; in ugual maniera fu con Ficana, zona dell’attuale Acilia, e con Tellenae, situata dove oggi è Fioranello; questi centri non ebbero la forza di contrastare l’espansione di Roma.

Ricordiamo che Ostia fu una colonia creata da Anco Marzio, il quarto re di Roma Con i centri etruschi dislocati lungo la costa tirrenica vicino a Roma: Caere (Cerveteri), Pyrgi (Santa Severa) e Tarquinia ci fu da subito integrazione, essendo queste popolazioni dedite al commercio.

Tutti i luoghi citati meriterebbero una maggiore descrizione perché per ognuno c’è un supporto storico che le identifica con i resti o i nuclei cimiteriali che gli archeologi hanno trovato, ma lo

scopo di questa esposizione è quello di mostrare cosa vi era alla nascita di Roma

L’espansione di Roma nell’epoca della monarchia era dovuta soprattutto alla voglia di prevalere sui popoli confinanti, sia questo per necessità, sia per desiderio di espandere il proprio dominio; tali motivazioni proseguirono durante la repubblica e, ancor più, nel periodo imperiale.

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