AI, design e immaginazione critica: Nadia Piet a Domus Academy

Piet ha aperto il talk riflettendo sul concetto di “AI imaginaries”: l’insieme di immagini, metafore e narrazioni collettive attraverso cui la società comprende l’intelligenza artificiale.

Secondo Piet, molte di queste narrazioni sono plasmate dalle grandi aziende tecnologiche, la cui influenza va ben oltre infrastrutture, capitale e competenze tecniche. Come ha affermato durante il talk, “Il monopolio più potente della Silicon Valley potrebbe essere il modo in cui percepiamo la tecnologia.”

Questo aspetto è fondamentale perché il modo in cui l’AI viene rappresentata influenza il modo in cui viene adottata, regolamentata, progettata e percepita. Quando l’intelligenza artificiale viene descritta come inevitabile, magica, oggettiva o onnipotente, le persone possono sentirsi prive di reale possibilità di intervento nel definirne il futuro.

Uno dei temi centrali affrontati da Piet è stato il predominio delle narrazioni della big tech. La designer ha contestato l’idea che lo sviluppo dell’AI sia un processo neutrale o inevitabile, invitando il pubblico a interrogarsi su chi tragga vantaggio da queste storie e quali prospettive vengano invece escluse.

Attraverso AIxDesign, Piet e i suoi collaboratori lavorano per “spezzare l’incantesimo” delle narrazioni dominanti sull’AI, creando spazi per conversazioni più plurali, concrete e critiche. Il loro approccio combina ricerca, design, lavoro comunitario, workshop, pubblicazioni e programmazione culturale.

Durante l’incontro, Piet ha presentato Better Images of AI, un progetto sviluppato in collaborazione con l’organizzazione omonima. Il progetto nasce come risposta al linguaggio visivo ripetitivo e fuorviante spesso utilizzato per rappresentare l’AI: cervelli blu, robot umanoidi, codici luminosi e reti digitali astratte.

Queste immagini, ha spiegato Piet, fanno apparire l’AI sterile, misteriosa e scollegata dal mondo reale. Il progetto propone invece visuali alternative che mostrano il lavoro umano, le risorse naturali, le infrastrutture e i sistemi sociali che rendono possibile l’intelligenza artificiale.

Immagini di data center, estrazione mineraria, lavoro invisibile di data labeling e infrastrutture cloud aiutano a rendere visibile ciò che normalmente rimane nascosto. Ricordano che l’AI non è magia, ma il risultato di processi materiali, ambientali e umani.

Un altro progetto discusso durante il talk è stato Feminist UX of AI, che esplora il modo in cui il design delle interfacce e dell’interazione influenzi il comportamento degli utenti.

Secondo Piet, i sistemi algoritmici non agiscono soltanto attraverso processi invisibili di back-end. Anche le interfacce plasmano ciò che gli utenti vedono, scelgono, comprendono e accettano. Questo significa che UI e UX design possono diventare spazi fondamentali di intervento progettuale.

Reimmaginando piattaforme familiari come Uber, Netflix e Spotify attraverso principi femministi di human-computer interaction, il progetto indaga valori come partecipazione, inclusione, trasparenza e responsabilità.

Per Piet, il design speculativo ha un ruolo importante nel rendere visibili le assunzioni nascoste. Spesso le persone accettano una piattaforma o uno strumento come qualcosa di “naturale” finché non incontrano una possibile alternativa.

Come ha spiegato durante il talk, “a volte non ci si rende conto che esiste un’assunzione implicita, oppure si pensa che qualcosa sia semplicemente così com’è. Ed è solo quando la si vede in un altro modo che ci si rende conto che altre possibilità esistono.”

Mostrando alternative, i designer possono aiutare le persone a comprendere che i sistemi attuali non sono inevitabili: sono il risultato di scelte progettuali e, proprio per questo, possono essere ripensati.

Piet ha poi introdotto Slow AI, una direzione di ricerca che mette in discussione l’idea che l’intelligenza artificiale debba necessariamente diventare sempre più grande, veloce e universale.

Invece di accettare la logica dominante della scala e dell’ottimizzazione, Slow AI si interroga su cosa potrebbe accadere se l’AI fosse più piccola, lenta, situata e connessa a comunità e contesti specifici.

Questo approccio apre riflessioni sull’impatto ecologico, sulla governance, sulle infrastrutture e sulla cura, mettendo anche in discussione l’idea che il progresso debba coincidere con l’accelerazione continua.

All’interno della ricerca Slow AI, Piet ha esplorato il rapporto tra AI e magia. Ha osservato come la big tech utilizzi spesso un linguaggio quasi magico per rendere l’AI misteriosa o apparentemente oltre ogni responsabilità umana.

Allo stesso tempo, ha invitato il pubblico a guardare alle antiche pratiche predittive — rituali e forme collettive di interpretazione — come modi alternativi per riflettere sull’incertezza.

Piuttosto che presentare gli output dell’AI come risposte definitive, Piet ha suggerito che le tecnologie potrebbero essere progettate per rendere esplicita l’incertezza e incoraggiare gli utenti a diventare partecipanti attivi nel processo di interpretazione.

Una parte importante del talk si è concentrata sul tema dell’AI literacy. Piet ha sottolineato come sapere utilizzare gli strumenti di AI sia importante, ma rappresenti soltanto una dimensione della comprensione dell’intelligenza artificiale.

Prompting, context engineering e produzione assistita dall’AI sono competenze utili, ma non devono essere confuse con una comprensione completa dell’AI. Per Piet, una vera alfabetizzazione all’AI deve includere anche consapevolezza tecnica, culturale, politica e pratica.

Significa chiedersi: cos’è realmente l’AI? Come viene costruita? Chi prende decisioni durante il processo? Quali valori incorpora? Quali alternative potrebbero essere costruite dalle comunità?

Piet ha ricordato al pubblico che l’AI non è una singola tecnologia. È un termine ombrello che comprende sistemi e capacità differenti, dai large language models al riconoscimento visivo e alla computer vision.

Come ha dichiarato chiaramente durante il talk, “L’AI non è magia.” Ha inoltre sottolineato che “L’AI non è neutrale, non è oggettiva.”

Comprendere questa distinzione è fondamentale perché aiuta a demistificare l’AI e a riconoscerne sia le possibilità sia i limiti.

I large language models, ad esempio, possono sembrare conversazioni autentiche, ma operano attraverso processi di previsione statistica. Non comprendono il mondo nel modo in cui lo fanno gli esseri umani. Essere consapevoli di questo aiuta a mantenere uno sguardo critico, soprattutto di fronte a fenomeni come le allucinazioni, eccessiva fiducia o attaccamento emotivo verso i sistemi di AI.

Piet ha inoltre riflettuto sul modo in cui gli strumenti di AI influenzano i processi creativi e cognitivi. La domanda non riguarda soltanto ciò che l’AI può produrre per noi, ma come il nostro modo di pensare cambia quando la utilizziamo.

La designer ha espresso preoccupazione rispetto al rischio di cognitive outsourcing: la possibilità che gli utenti delegano progressivamente parti del proprio pensiero, del processo decisionale o dello sviluppo creativo ai sistemi di AI.

Allo stesso tempo, Piet non propone una semplice opposizione all’AI. Al contrario, invita a un’adozione consapevole, capace di preservare attenzione, apprendimento, autonomia e sovranità creativa.

Un ulteriore livello di AI literacy riguarda il riconoscere l’AI come una narrazione. Piet ha descritto l’intelligenza artificiale come un racconto modellato da aziende, investitori, media e aspettative culturali.

Il linguaggio dell’inevitabilità, della disruption, della salvezza o del disastro rende l’AI più grande della vita stessa. Ma queste narrazioni non sono neutrali: spesso servono interessi economici e politici.

Per comprendere davvero l’AI, secondo Piet, è necessario guardare oltre lo strumento e osservare l’intero ecosistema: dati, lavoro, infrastrutture, materiali, impatto ambientale, governance e valori incorporati lungo tutta la filiera.

L’ultima dimensione dell’AI literacy affrontata da Piet riguarda la possibilità di costruire alternative. Invece di accettare esclusivamente gli strumenti offerti dalle grandi piattaforme, le comunità possono sperimentare modelli locali, sistemi open source, dataset personalizzati e infrastrutture indipendenti.

Piet ha condiviso esempi di progetti AI su piccola scala e contestualizzati, dai modelli eseguiti localmente fino agli esperimenti artistici con computer vision soggettiva e language model alimentati a energia solare.

Questi progetti mostrano che l’AI non deve necessariamente essere universale, estrattiva o centralizzata. Può anche essere locale, riflessiva, sperimentale e modellata sulle esigenze di specifiche comunità.

Nella parte finale del talk, Piet ha affrontato la polarizzazione del discorso sull’AI. Troppo spesso le conversazioni si dividono tra due posizioni opposte: una sponsorizzazione del mezzo oppure un odio verso di esso.

Da una parte, l’hype celebra l’AI come qualcosa di entusiasmante e inevitabile. Dall’altra, l’hate la rifiuta come sistema dannoso ed estrattivo. Pur riconoscendo la validità di entrambe le preoccupazioni, Piet ha avvertito che entrambe le posizioni rischiano di diventare passive se si limitano a reagire a ciò che sta già accadendo.

Ha quindi invitato il pubblico a restare nella complessità di quello che ha definito il “messy in-between”. Come ha affermato, “non scegliete una parte, anche se è strano stare nel mezzo, ed è difficile.”

È proprio in questo spazio intermedio che diventa possibile porre domande migliori, compiere scelte più consapevoli e partecipare attivamente alla costruzione di futuri più responsabili.

Per la community di Domus Academy, il talk di Piet ha rappresentato una riflessione importante sul ruolo dei designer oggi.

I designer non sono soltanto utenti di strumenti AI. Sono interpreti, critici, storyteller, costruttori di sistemi e agenti culturali. Possono mettere in discussione le narrazioni dominanti, rendere visibili infrastrutture nascoste, progettare interazioni più trasparenti e immaginare alternative.

In questo senso, “disrupting patterns” significa rifiutare l’idea che il futuro dell’AI sia già deciso. Significa riconoscere che la tecnologia è plasmata dalle persone — e che più persone dovrebbero poter partecipare a questo processo.

Piet ha concluso con un invito all’immaginazione collettiva e alla responsabilità condivisa. Nessuno sa con certezza dove stia andando l’AI, ma il suo futuro non può essere lasciato nelle mani di poche grandi aziende o individui.

Citando una delle riflessioni centrali del talk, ha ricordato al pubblico che “altri mondi sono possibili, ma esistono già dentro questo mondo.”

Attraverso AIxDesign e la sua pratica di ricerca, Piet promuove processi di senso condiviso, alfabetizzazione critica e sperimentazione creativa. Il suo messaggio è stato chiaro: il compito non è soltanto smantellare sistemi problematici, ma anche immaginare e costruire i mondi senza cui non possiamo vivere.

A Domus Academy, il talk Disrupting Patterns si è trasformato così in un invito a ripensare l’intelligenza artificiale oltre l’automazione e l’efficienza, affrontandola invece come uno spazio di possibilità culturale, etica e creativa.