C’è una salita che ho fatto decine di volte. Sempre la stessa strada, lo stesso dislivello, lo stesso punto in cui le gambe iniziano a cedere. Sul ciclocomputer i numeri non cambiano: watt, cadenza, frequenza cardiaca. Precisi, fedeli, sempre uguali.
Eppure ogni volta è diversa.
Non nel dato, ma nella sensazione. In quella valutazione istintiva che arriva dopo il primo chilometro, quando inizi a capire che tipo di giornata sarà. Quando capisci se puoi spingere o se è meglio amministrare. Non lo leggi da nessuna parte. Lo senti.
È da qui che torno sempre quando penso all’intelligenza artificiale.
Oggi l’AI ha accesso a tutto: analizza migliaia di profili, costruisce piani, ottimizza carichi, suggerisce recuperi. La competenza tecnica non è più un vantaggio competitivo, è diventata il punto di partenza. Il punto non è che l’AI non sia in grado di decidere. È che, senza qualcuno che abbia già attraversato certe situazioni, tutte le decisioni iniziano ad assomigliarsi: corrette, ottimizzate, intercambiabili.
È qui che entra in gioco l’esperienza.
In vasca lo vedo ogni giorno. La tecnica si insegna, si corregge, si affina. Ma c’è un momento preciso, quando il respiro si accorcia, quando la fatica sale e il ritmo si spezza, in cui il nuotatore capisce davvero cosa sta facendo. Quel passaggio non si spiega: si attraversa. E ogni volta lascia qualcosa che non finisce in nessun dato, ma resta dentro e riemerge la volta dopo.
In bici è lo stesso. Lo impari quando sbagli il timing di un attacco, quando parti troppo forte in salita e paghi metro dopo metro, quando perdi il ritmo nel momento sbagliato e ti ritrovi da solo. Sono errori che insegnano più di qualsiasi numero, perché ogni volta depositano qualcosa: una forma di sensibilità che non vedi, ma che la volta successiva ti avvisa un secondo prima.
L’AI calcola la traiettoria più probabile. Tu scegli quella giusta per quel momento, in quel contesto, con quelle gambe. E non è la stessa cosa.
C’è poi un altro livello, più sottile, che riguarda la creatività. L’AI produce contenuti coerenti, bilanciati, senza sbavature, ed è proprio questo il limite. Perché spesso ciò che funziona davvero, in un testo, in una campagna, in un allenamento, nasce da qualcosa che non era previsto: un dettaglio fuori posto, una scelta che sulla carta non tornava.
Un algoritmo minimizza l’errore. Ma spesso ciò che funziona davvero nasce da un errore fatto nel momento giusto.
Me ne sono accorto provando a farla ridere. Non una risata di circostanza, ma una vera. Il risultato era perfetto, e completamente vuoto. Perché far ridere davvero qualcuno non è una questione di struttura, ma di tempo, tensione e fiducia. Devi sapere fin dove puoi spingerti e sentire quando fermarti. E questo lo impari solo sbagliando, molte volte.
Il vero vantaggio non è usare l’AI meglio degli altri. È avere qualcosa di tuo da metterci dentro.
Per questo non penso che mi sostituirà. Ma c’è un rischio più concreto: smettere di allenarmi. Abituarmi così tanto a un suggerimento esterno da perdere la capacità di gestire una situazione da solo. Quella capacità, se non la usi, si consuma.
È come quella salita. Puoi conoscerla a memoria, avere tutti i numeri davanti, sapere esattamente cosa fare. Ma se smetti di ascoltarti, prima o poi sbagli il ritmo. E quando succede, non c’è algoritmo che tenga.