Negli ultimi mesi mi è capitato spesso di soffermarmi su un dettaglio mentre guardavo la Formula 1. Non tanto sulle prestazioni o sulle strategie, ma su quello che c’è attorno.
Perché oggi certi nomi compaiono sempre più spesso. Meta su Mercedes-AMG Petronas Formula One Team. Gemini — quindi Google — su McLaren Formula 1 Team. Claude di Anthropic con Williams Racing. E poi Perplexity AI che spunta sul casco di Lewis Hamilton.
A guardarla così, sembra che l’intelligenza artificiale sia già diventata parte integrante della Formula 1.
Ma la realtà, probabilmente, è un passo indietro rispetto a questa percezione.
La Formula 1 è da anni uno sport costruito sui dati. Le decisioni vengono simulate, anticipate, modellate. L’uso di algoritmi e modelli predittivi non è una novità. Quello che è cambiato oggi è la visibilità dell’AI, non necessariamente il suo peso reale.
Ed è qui che nasce il punto più interessante.
Stiamo vedendo l’AI perché è diventata centrale… o è diventata centrale perché la vediamo ovunque?
La sensazione è che molte di queste operazioni partano da un’esigenza precisa: posizionarsi. Le aziende di intelligenza artificiale hanno bisogno di contesti concreti per raccontarsi, e la Formula 1 è perfetta. È veloce, tecnica, basata sui dettagli. È il posto ideale per associare un brand a un’idea di performance.
Il problema è che questo racconto rischia di correre più veloce della realtà.
Perché se si entra nel merito, il contributo diretto di queste piattaforme alla performance in pista è ancora difficile da misurare. In alcuni casi esiste, soprattutto quando si parla di infrastruttura e gestione dei dati. Ma è un livello che resta in secondo piano, lontano da quello che si vede.
Nel frattempo, la parte più visibile è un’altra. È quella dei loghi, delle attivazioni, della presenza nei momenti mediatici. È un’AI che si racconta molto bene, ma che per ora incide in modo selettivo.
E qui emerge un paradosso interessante.
La Formula 1 è già uno degli ambienti più avanzati al mondo nell’uso dei dati, ma le aziende AI più visibili non sono ancora quelle che fanno davvero la differenza in pista.
Chi lavora nei sistemi, nelle simulazioni, nei modelli interni spesso resta fuori dal racconto. Chi entra dal lato del brand, invece, è quello che si nota subito.
Questo non significa che sia tutto marketing. Sarebbe una lettura troppo semplice.
È più corretto dire che siamo in una fase di ingresso.
Prima si conquista spazio, poi si prova a portare valore reale. È una dinamica già vista in altri ambiti tecnologici. E difficilmente qui sarà diverso.
Il punto è capire chi riuscirà a fare il passo successivo.
Perché nel momento in cui una di queste aziende riuscirà davvero a entrare nei processi decisionali — quelli che influenzano una strategia gara, una simulazione, uno sviluppo — allora il vantaggio diventerà concreto.
E a quel punto non basterà più esserci. Bisognerà fare la differenza.