“Almeno usala”: Sanfilippo e Savastano contro il negazionismo dell’IA

Due leggende dell’open source italiano smontano, punto per punto, i pregiudizi di chi ancora rifiuta l’intelligenza artificiale. Dal creatore di Redis al fondatore di Cheshire Cat AI: una lezione di pragmatismo tecnologico.

Elaborato con il supporto di Claude (Anthropic) e NotebookLM (Google)
Fonti: video YouTube di Salvatore Sanfilippo e Piero Savastano

Un j’accuse dalla trincea open source

C’è qualcosa di paradossale nel 2025: viviamo nell’era degli agenti AI autonomi, dei modelli multimodali e dei sistemi che scrivono codice da soli, eppure una fetta consistente di professionisti — inclusi sviluppatori senior con decenni di esperienza — continua a guardare all’intelligenza artificiale con diffidenza, distanza o aperto scetticismo.

A rompere il silenzio, con toni diretti e senza diplomazia, sono due nomi che nel mondo dell’open source italiano non hanno bisogno di presentazioni: Salvatore Sanfilippo, creatore di Redis, uno dei database in-memory più usati al mondo, e Piero Savastano, fondatore di Cheshire Cat AI, il framework open source per la costruzione di assistenti AI personalizzabili.

In due video pubblicati sui rispettivi canali YouTube, i due hanno condiviso riflessioni che vanno ben oltre il solito dibattito tech: è un’analisi lucida — a tratti spietata — della psicologia della resistenza, delle sue radici culturali e delle sue conseguenze pratiche per chi lavora nell’industria digitale.

Salvatore Sanfilippo: la psicologia della resistenza

Sanfilippo apre il suo ragionamento con un paragone storico provocatorio: la resistenza all’IA di oggi somiglia alle paure per il Wi-Fi e le reti 3G di ieri. Ricorda uno slogan pubblicitario di un’azienda giapponese che, in piena psicosi da onde elettromagnetiche, invitava i propri clienti con una logica disarmante: “Immerso nel nostro campo elettromagnetico, almeno usalo.”

“Le paure sono delle psicosi collettive che vengono spostate da un target all’altro continuamente. Oggi è l’AI, ieri erano i vaccini, prima ancora le antenne del 3G.”

— Salvatore Sanfilippo

Il paradosso dei senior developer

Uno dei punti più interessanti dell’analisi di Sanfilippo riguarda chi resiste di più: paradossalmente, i professionisti più esperti e capaci. La spiegazione che offre è duplice e vale la pena soffermarsi su entrambe le dimensioni.

• Psicologica: non vogliono confrontarsi con gli errori che l’AI commette. Un tool imperfetto è percepito come un affronto alla propria competenza.
• Identitaria: vedere una macchina eseguire — seppur imperfettamente — compiti che erano il loro vanto professionale genera una forma di mortificazione difficile da elaborare.

A questa dinamica si aggiunge il problema delle “opinioni cristallizzate”: molti detrattori si sono formati una visione negativa testando modelli vecchi come GPT-3.5 due o tre anni fa, e da allora non hanno più aggiornato la loro prospettiva. Quando si avvicinano nuovamente all’AI, lo fanno cercando conferme ai propri pregiudizi — non prove contrarie.

La stupidità del management aziendale

Sanfilippo dedica una parte del suo intervento a un caso aziendale che definisce senza mezzi termini “irrazionale e assurdo”: un’azienda con una codebase enorme e un pesante debito tecnico che vieta ai propri dipendenti di usare l’AI per fixare bug, temendo che il codice sorgente finisca nei database dei fornitori LLM.

Il paradosso? Ogni dipendente ha già una copia del codice sul proprio laptop. Il divieto non protegge nulla — si limita a impedire all’azienda di risolvere il proprio debito tecnico, regalando un vantaggio competitivo ai concorrenti meno timorosi.

Piero Savastano: il salto generazionale che molti non hanno visto

Il fondatore di Cheshire Cat AI affronta il problema da un’angolazione diversa: non tanto la psicologia della resistenza, quanto la comprensione tecnica del cambiamento in corso. La sua tesi centrale è che gran parte dello scetticismo nasca da un equivoco di fondo: molti credono di star parlando ancora di chatbot, quando in realtà il mondo è già passato agli agenti.

Prima generazione vs seconda generazione

Savastano traccia una distinzione netta e illuminante tra le due generazioni dell’AI:

• Prima generazione (2022 – ChatGPT): modelli chiusi in una scatola, completatori statistici di testo. Entrano testo, esce testo. Utili, divertenti, ma fondamentalmente passivi.
• Seconda generazione (oggi – Agenti AI): entità operative che possono prendere decisioni e agire sul mondo esterno. Aprono ticket, mandano bonifici, creano eventi nel calendario, leggono file, scrivono codice direttamente nell’ambiente di sviluppo.

“Si passa dal chatbot che è utilissimo e divertente, a entità che sono operative. L’agente è un’entità che può automatizzare qualsiasi cosa possa essere digitalizzato — gli manca solo il corpo.”

— Piero Savastano

Il cambio di mestiere: da esecutori a supervisori strategici

Il punto più profondo dell’analisi di Savastano riguarda il cambiamento del ruolo professionale. Il programmatore del futuro prossimo non scrive codice: gestisce la delega verso le macchine. Diventa il collo di bottiglia — nel senso positivo — che supervisiona, valuta il rischio, prende le decisioni finali.

E questo vale, sottolinea Savastano, ben oltre il mondo del coding. Il medico che lavora con un agente integrato nelle banche dati farmaceutiche non viene sostituito: ottiene un assistente che prepara le bozze dei referti, recupera informazioni dallo storico dei pazienti, incrocia dati clinici. Il lavoro umano si sposta verso ciò che le macchine non possono ancora fare — giudizio, responsabilità, empatia.

L’avvertimento ai “resistenti”

Savastano non usa mezze misure con chi continua a ignorare questa trasformazione, in particolare con imprenditori e sviluppatori senior:

“Se non vi sbrigate, i ragazzini dei vent’anni vi falciano via dall’economia. E a quel punto ve sta pure bene.”

— Piero Savastano

Una provocazione, certo. Ma basata su un’osservazione empirica: Savastano gira aziende, anche multinazionali, tenendo corsi di formazione. E racconta di trovare una consapevolezza quasi nulla su cosa stiano davvero diventando questi strumenti.

Cosa unisce le due voci

Nonostante prospettive diverse — Sanfilippo più attento alla dimensione psicologica e culturale, Savastano più focalizzato sull’evoluzione tecnica — i due convergono su punti fondamentali:

• La resistenza è spesso irrazionale: basata su pregiudizi obsoleti, test superficiali o paure non fondate su evidenze aggiornate.
• Il costo della non-adozione è reale: chi non impara a usare questi strumenti accumula un ritardo formativo e competitivo che sarà sempre più difficile colmare.
• L’AI è uno strumento che si impara: non basta “provarlo”. Richiede pratica, metodo e la voglia di esplorarne il potenziale attuale — non quello di tre anni fa.
• Il ruolo umano non scompare, ma si trasforma: da esecutori a supervisori strategici, da tecnici a gestori della delega.

“Almeno usala”: una filosofia più che uno slogan

Il titolo di questo articolo riprende lo slogan di quell’azienda giapponese citata da Sanfilippo — e non è un caso. “Almeno usala” non è un invito all’adozione acritica e incondizionata dell’AI. È qualcosa di più sottile: un invito a sperimentare prima di giudicare, ad aggiornare la propria mappa mentale sulla base di evidenze attuali, non di esperienze datate.

Sanfilippo e Savastano sono due professionisti che hanno costruito strumenti usati da milioni di persone in tutto il mondo. La loro credibilità non è di opinione: è di codice, di prodotti, di community. Quando dicono che ignorare questa trasformazione è un errore, vale la pena ascoltare.

Il futuro non aspetta chi è ancora impegnato a decidere se l’AI sia degna di fiducia.

Note e attribuzioni

Questo articolo è stato redatto con il supporto di Claude (Anthropic) e NotebookLM (Google), sulla base delle trascrizioni dei seguenti video YouTube:

• Salvatore Sanfilippo — creatore di Redis, canale YouTube ufficiale – Guarda il video
• Piero Savastano — fondatore di Cheshire Cat AI, canale YouTube ufficiale – Guarda il video

Tutti i contenuti originali appartengono ai rispettivi autori. Le citazioni sono estratte dalle trascrizioni dei loro video pubblici e sono attribuite fedelmente.