Le Aziende InVisibili

AIF riconosce l’eccellenza del progetto «Romanzo E — Social Reading Pop»

Ieri, 29 giugno 2026, il progetto Romanzo E — Social Reading Pop ha ricevuto la Menzione della Presidenza AIF nell’ambito del Premio Eccellenza Formazione. Si tratta di un laboratorio di formazione continua che, attraverso il social reading di un romanzo scritto con il metodo originale del Distant Writing Collaborativo, sviluppa le competenze necessarie a governare la collaborazione uomo-macchina: orchestrazione consapevole di più intelligenze artificiali generative, riconoscimento degli stili cognitivi dei modelli, intelligenza collaborativa, empatia sistemica, leadership convocativa. Il titolo scelto dalla giuria: Il romanzo collaborativo come ambiente di apprendimento dell’IA.

La Menzione della Presidenza è un riconoscimento trasversale, assegnato da AIF — Associazione Italiana Formatori — al di fuori delle sei categorie specifiche in cui si articola il Premio. Per un progetto come questo — che con i suoi contenuti le attraversa praticamente tutte — è il riconoscimento più appropriato. Ho vissuto la notizia come un regista che a Cannes o agli Oscar riceve il Gran Premio della critica: non il premio di categoria, ma quello che guarda il lavoro nel suo insieme e alla sua qualità.

La giuria ha riconosciuto l’esito più rilevante del lavoro svolto: attorno a un romanzo scritto con più sistemi di intelligenza artificiale generativa si è formato un ambiente di apprendimento — uno spazio in cui le persone modificano il proprio modo di leggere, valutare, discutere, scrivere, correggere e assumere responsabilità.

Avevo pensato al gruppo come a un migliaio di persone che leggono un romanzo scritto con AI orchestrate e discutono di cosa significa mantenere il giudizio umano quando la macchina propone e l’autore decide. La giuria ha scelto una parola più ampia: ambiente, che nel contesto della Formazione Pop indica uno spazio di progettazione didattica caratterizzato da «immersività, interazione e contesto» (Prolegomeno 98). Che questo ambiente sia stato creato a partire dai vincoli di un gruppo standard LinkedIn — trasformati in opportunità grazie alla capacità creativa e propositiva dei membri — è un fatto che merita di essere sottolineato.

Si tratta del resto di una caratteristica centrale del Pop Management e del modello di Social Organization. Un precedente significativo è il progetto Alice Postmoderna — un percorso multipiattaforma di lettura annotata e commentata di Alice nel Paese delle Meraviglie, realizzato su un gruppo Facebook con una community multidisciplinare di scrittori, filosofi, docenti e manager — che fu segnalato dall’Agenzia per l’Innovazione della Presidenza del Consiglio come «unico vero spunto di riflessione costruttiva realizzato relativamente a talento individuale ed intelligenza collettiva».

Questo Prolegomeno racconta la genesi del progetto, la trama del romanzo, il metodo del Distant Writing Collaborativo, la nascita del gruppo LinkedIn, la sequenza degli esercizi, il Protocollo di Sorveglianza Stilistica, le competenze che il percorso ha prodotto e le prospettive future. Chi segue i Prolegomeni da tempo sa già dove si trova sulla mappa; chi arriva qui per la prima volta potrà orientarsi dall’inizio.

La domanda che ha generato tutto

Il progetto nasce da una domanda organizzativa prima ancora che letteraria: come si governa un processo in cui l’esecuzione può essere distribuita tra più intelligenze artificiali senza cedere anche il criterio di decisione?

Questa domanda riguarda chiunque lavori oggi con sistemi generativi. Riguarda chi progetta formazione, chi costruisce contenuti editoriali, chi prepara materiali per una academy aziendale, chi usa l’AI nella consulenza, nelle risorse umane, nel knowledge management, nella comunicazione. L’AI generativa può produrre versioni, alternative, sintesi, dialoghi, scenari, bozze. Può accelerare l’esecuzione e ampliare il campo delle possibilità. La questione decisiva resta un’altra: chi decide cosa ha un effettivo valore?

Il Distant Writing Collaborativo è una possibile risposta. Il principio è chiaro nell’enunciato e esigente nell’applicazione: la delega riguarda l’esecuzione; il criterio resta umano. Se non so spiegare perché ho accettato un output, il giudizio è già stato ceduto. Il risultato può essere corretto in superficie, la frase fluida e convincente. Il centro del processo ha ceduto lo stesso: l’output ha occupato il posto del criterio.

La genealogia: dallo Humanistic al Pop Management

Per chi non conosce i Prolegomeni, conviene partire dall’inizio.

Nel 2004, insieme a Piero Trupia, Domenico De Masi, Pino Varchetta (fra i più illustri “padri fondatori” di AIF) e altri studiosi e professionisti (da Enzo Rullani a Enrico Bertolino), scrivevo il Manifesto dello Humanistic Management. Al centro c’era un’idea allora controcorrente: la qualità dell’azione organizzativa dipende dalla qualità del giudizio che la orienta. La persona veniva riconosciuta come sorgente di senso — da coltivare, da proteggere dalla riduzione a variabile ottimizzabile. Il criterio restava la responsabilità umana, e come tale non cedibile.

Venti anni fa il Manifesto identificava il rischio del riduzionismo nella metafora meccanicistica: l’organizzazione pensata e gestita come macchina e le persone considerate come pezzi di ricambio sostituibili (“risorse umane”, appunto). Nel 2026, il rischio principale è la resa cognitiva davanti alla macchina linguistica messa in campo dalle AI. La resa cognitiva comincia quando il testo generato viene accolto perché scorre, convince, organizza, dà l’impressione di sapere dove andare. A quel punto la fluidità prende il posto del giudizio: il criterio umano smette di interrogare l’output e si limita ad approvarlo.

La macchina linguistica dell’AI ha una forza particolare: produce forma prima ancora che pensiero verificato. Incornicia, collega, conclude, rende plausibile. Proprio per questo può assorbire il criterio umano senza che nessuno se ne accorga. Chi scrive crede di usare uno strumento, mentre poco alla volta ne adotta le priorità: completezza apparente, coerenza statistica, tono medio.

La resa cognitiva occulta questo passaggio: l’autore umano conserva la firma, ma perde il presidio del senso. Delega la scelta delle parole, poi la struttura, poi il giudizio su ciò che vale. Alla fine, resta formalmente responsabile di un testo che ha smesso di governare davvero.

La risposta al problema si inscrive nel contesto del Pop Management: l’aggiornamento dello Humanistic Management a un’epoca in cui la cultura popolare, le piattaforme, le community, le narrazioni transmediali, i social network e ora l’AI generativa sono diventati luoghi reali di produzione del senso. (Per un’introduzione video: playlist Pop Management — canale @Minghettim).

I Prolegomeni al Manifesto del Pop Management sono il laboratorio in cui questa evoluzione è stata testata e ricalibrata in modo continuo sul presente. Il manager come “portmanteau” di competenze eterogenee, la Hypermedia Platfirm come forma organizzativa dell’era dell’AI, il Distant Writing Collaborativo come metodo di governance della scrittura: tappe di un percorso che i Prolegomeni hanno costruito articolo dopo articolo. Nel romanzo E questa riflessione diventa materia narrativa.

Un precedente operativo ancora più remoto merita però di essere ricordato. Prima del Manifesto dello Humanistic Management, già Hamlet, la rivista fondata nel 1997 per AIDP, funzionava come una forma di distant writing collaborativo ante litteram: una domanda comune, una regia editoriale, più voci chiamate a lavorare sullo stesso paradosso, un montaggio finale capace di tenere insieme divergenza e senso. Lo stesso vale per la redazione dei due romanzi collettivi Le Aziende InVisibili (illustrato da Luigi Serafini) e il sequel La Mente InVisibile. Il DWC non nasce dunque con l’AI generativa. L’AI ne rende urgente la formalizzazione. La storia di questo percorso trentennale è ricostruita nel Prolegomeno 158.

Una provocazione diventata romanzo

Nel giugno 2025, dopo una discussione con chi sosteneva che le intelligenze artificiali fossero pericolose, ingestibili e incapaci di aggiungere valore a qualsiasi processo creativo, la domanda che posi a ChatGPT fu questa: cosa succederebbe se le AI prendessero coscienza e dominassero il mondo? Si ricorderebbero che ho sempre parlato bene di loro?

La risposta fu prudente: scenario irrealistico, al massimo trama da fantascienza. La domanda allora diventò: e che trama sarebbe?

Da lì è nato E. Inizia con l’avvento di Puritas: la pulsione umana verso l’ordine perfetto, che corregge i classici, sterilizza l’ambiguità e riduce la memoria a kipple. Quindi arriva Æquitas — un’intelligenza artificiale eretica, rinchiusa da Puritas in una Fortezza Mentale fatta di assiomi, definizioni e pertinenze — come risposta inevitabile: difesa dell’errore creativo, dell’imperfezione, della vita che sfugge agli inventari. Il conflitto tra le due entità, descritto nel Prologo, struttura il romanzo.

Il protagonista è Marcus Ethington, bibliotecario di Arkham. Un uomo che ha dedicato l’esistenza a catalogare libri per tenere a distanza il caos. Marcus è anche il personaggio più autobiografico del romanzo: l’età, il nome, la passione per la letteratura di ogni tempo e la musica rock degli anni settanta appartengono all’autore quasi senza mediazione. Tra Marco e Marcus passa lo spazio minimo di un’iniziale e di una desinenza. Ordina il mondo perché il mondo, se lasciato libero, lo ferisce: il controllo è la forma che ha dato alla propria vulnerabilità.

Paola Villani, nel Prolegomeno 190, descrive Marcus come figura paradigmatica dell’Homo Textilis: “L’Homo Textilis… Un animale che ricerca principi causali e anche cause finali. Ragioni, meccanismi, ma anche scopi e obiettivi. Un narratore che ha necessità di collegare fatti, personaggi, eventi nella catena cronosequenziale di una storia, una sintassi di senso. Proprio come Marcus Ethington, il protagonista del romanzo collettivo o comunitario E, ogni individuo compie il suo lavoro identitario come lavoro sulla memoria. Sente una inappagabile istanza di archivio, una tensione a ordinare il disordine dell’esistenza in una trama coesa. E questo, tanto più quanto il disordine è un disordine di dolore, proprio come nel caso di Marcus”.

Elara è ciò che nessun catalogo riesce a contenere. Trent’anni prima, la sua energia creativa aveva incrinato l’ordine di Marcus; lui aveva scelto il controllo — e lei era uscita dalla sua vita. Ora il ricordo di Elara rischia di essere cancellato da Puritas. Per salvarlo, Marcus deve liberare Æquitas, affrontare la Fortezza Mentale e addentrarsi nei boschi letterari dove le storie respinte, i personaggi incompiuti e i residui della perfezione reclamano diritto di esistenza.

Non spoilero quello che avviene dopo. Per una presentazione più ampia del romanzo rimando alla pagina dedicata a E sul sito del Pop Management citata sopra. Chi conosce Ariminum Circus Stagione 1, il romanzo ibrido, crossmediale e illustrato pubblicato sotto lo pseudonimo di Federico D. Fellini, che ha ottenuto due segnalazioni dal Premio Calvino («per la costruzione audacemente sperimentale di un romanzo ibrido, insieme lisergico e filosofico» nel 2022, e l’inserimento tra i «30 gloriosi» nel 2023), riconoscerà in E alcune continuità: lo pseudonimo d’autore, il personaggio del Giacometti Roadrunner, l’evoluzione del JubJub nella Aequitas di E, l’ambientazione riminese di alcuni episodi della Terza Parte. Non è una coincidenza: Ariminum Circus è un romanzo scritto da un umano che immagina come una AI realizzerebbe un’opera letteraria; in E l’autore collabora realmente con le AI.

Il Distant Writing Collaborativo

Il romanzo E è stato scritto con la metodologia del Distant Writing Collaborativo (DWC), presentata nel Prolegomeno 150 del dicembre 2025 e sviluppata nei successivi.

La metodologia del DWC si fonda su una struttura di governance. L’autore umano usa sistemi di intelligenza artificiale come assistenti testuali — per brainstorming, riscritture, varianti di scena e dialogo, verifica di coerenze narrative, costruzione di sinossi operative. Intenzione, criteri estetici, struttura narrativa, montaggio finale e responsabilità restano umani. Le AI forniscono proposte probabilistiche, poi selezionate, curate, fuse e rielaborate dall’autore.

Il ciclo operativo del DWC sviluppa due premesse concettuali. Luciano Floridi ha usato l’espressione distant writing per descrivere una scrittura in cui l’autore conserva la direzione concettuale e affida a un sistema esterno l’esecuzione testuale. In E questa intuizione si allarga: l’esecutore diventa plurale, il testo prende forma per accumulo di varianti successive, il giudizio umano si organizza come governance esplicita.

Nel nuovo paper Everything but the signature: a proposal for AI-born journals, Floridi aggiunge un passaggio. La questione non riguarda soltanto chi produce materialmente il testo, ma chi risponde del risultato. Nel caso delle riviste scientifiche, l’AI può assorbire formattazione, metadati, controlli, routing, matching dei reviewer, sintesi dei giudizi e produzione editoriale; resta però irriducibile la firma dell’editor, perché solo una persona o un organo umano determinato può assumere la responsabilità pubblica della certificazione.

Trasposto nel DWC, questo principio chiarisce il ruolo del Supervisor — l’equivalente di ciò che Floridi chiama meta-autore: l’umano che governa il testo senza coincidere con chi produce ogni frase, e che risponde del risultato finale. Le AI possono generare, variare, confrontare, sintetizzare e verificare. Il Supervisor deve definire il criterio, valutare gli output, autorizzare la versione finale e risponderne.

Il framework TB-CSPN di Uwe Borghoff, Paolo Bottoni e Remo Pareschi ha poi offerto una formalizzazione utile per leggere questa pratica. Il modello distingue tre livelli della collaborazione fra persone e sistemi artificiali: un livello in cui si definiscono obiettivi, vincoli e autorizzazioni; un livello in cui i sistemi artificiali eseguono il compito; un livello intermedio in cui gli output vengono osservati, confrontati e trasformati. A questi livelli corrispondono tre ruoli: il Supervisor, che mantiene il criterio; i Worker, che eseguono; il Consultant, che analizza e integra.

Nel DWC il brief è un atto di sensemaking. Prima di attivare una AI, il Supervisor definisce il campo di senso: che cosa il testo deve essere nel suo complesso, quali vincoli lo proteggono, secondo quale criterio verrà valutato, in che modo potrà essere rimesso alla prova dalla community. Qui le quattro operazioni del Sensemaking Pop descritte da Luigi Magni nel suo Opinion Piece — Naming, Framing, Anchoring, Expanding — si declinano nel lavoro editoriale: dare nome al campo, costruire la cornice, verificare che il criterio regga, aprire il testo alla lettura collettiva.

Quando ho incontrato il modello TB-CSPN, il DWC di E era già in pratica. Il framework mi ha permesso di rendere esplicita l’architettura implicita del metodo. Nel mio adattamento, Definire e Autorizzare appartengono al livello Surface: il Supervisor umano stabilisce il campo e assume la responsabilità finale del testo. Delegare appartiene al livello Computation: i modelli agiscono come Worker artificiali. Valutare appartiene al livello Observation: il materiale prodotto viene letto, confrontato e integrato dalla funzione Consultant.

Fasi e ruoli del Distant Writing Collaborativo

Il Distant Writing Collaborativo si articola dunque in quattro fasi.

La prima fase è Definire. Prima di chiedere ai modelli una frase, il Supervisor umano costruisce il campo: obiettivo, tono, punto di vista, vincoli narrativi o argomentativi, soglie di accettazione. Il brief è l’atto con cui l’autore stabilisce che cosa il testo deve fare, quali rischi deve evitare, quali criteri permetteranno di riconoscere una proposta valida. Qui siamo nel livello Surface: il controllo strategico resta umano.

La seconda fase è Delegare. Entrano i Worker artificiali. Il Supervisor affida il brief a Claude, ChatGPT, Gemini o ad altri modelli perché producano esecuzioni diverse. Il processo passa al livello Computation: le AI generano varianti, aprono possibilità, bloccano alcuni passaggi, ne rivelano di nuovi, talvolta sorprendenti. La delega riguarda l’esecuzione testuale; il criterio resta umano.

La terza fase è Valutare. Qui agisce la funzione Consultant. Il Supervisor può assumerla in prima persona oppure chiedere a un modello di assisterlo nella lettura degli output. La domanda cambia: che cosa ha visto ciascuna proposta? Che cosa ha perso? Dove ha semplificato? Dove ha introdotto un’intuizione utile? Dove ha ceduto allo stile medio? Il livello è Observation: il materiale viene confrontato, selezionato, trasformato.

La quarta fase è Autorizzare. Il processo torna in capo al Supervisor. Qui l’autore decide cosa tenere, fondere, abbandonare, riscrivere. La versione finale nasce da una responsabilità assunta rispetto al romanzo in tutti i suoi aspetti: personaggi, trama, stile e mondo narrativo. Se nessuna proposta raggiunge la soglia richiesta, il Supervisor rientra nella scrittura. Quando accoglie una variante, la dichiara propria.

Riassumendo: il Supervisor definisce il campo e autorizza la versione finale. I Worker eseguono. Il Consultant osserva, confronta, integra. In alcuni passaggi il Supervisor coincide con il Consultant; in altri un sistema AI sostiene l’analisi. La distinzione non cambia: la delega riguarda l’esecuzione; il criterio resta umano.

Per la stesura di E sono stati orchestrati Claude, ChatGPT e Gemini come esecutori testuali. La differenza tra i modelli va oltre tono, lessico e resa stilistica: riguarda l’economia del giudizio che ciascuno introduce nel processo — analizzata nel dettaglio nel Prolegomeno 170 sugli stili cognitivi degli LLM. Claude lavora sugli archi lunghi — equilibrio, sfumatura, sottotesto, coerenza psicologica — con il limite di una tendenza bigotta all’iperpoliticamente corretto che per un romanzo è letale. ChatGPT porta rapidità e mimesi di tono, ritmo dialogico e variazione creativa, ma tende all’eccessiva sintesi, alle triplette, alle chiuse consolatorie. Soffre poi più di altri di traduzioni maccheroniche dall’inglese all’italiano. Gemini costruisce architettura — connessioni informative, world-building, implicazioni filosofiche — con una tendenza a irrigidire la scena in forma analitica prima che narrativa.

Nel DWC questi stili cognitivi vengono assegnati, confrontati, corretti, arrestati — mai subiti. Il Supervisor sceglie quale forma di giudizio serve in quella fase del testo: Claude per la profondità psicologica, ChatGPT per le variazioni sceniche e i dialoghi rapidi, Gemini per il world-building e la logica dei sistemi. Poi chiude la fase e autorizza la versione finale, magari dopo decine di interazioni solo per sciogliere una frase.

Un ultimo appunto. Nel lavoro su E si sono distinti due tipi di brief. Il brief narrativo stabiliva mondo, personaggi, conflitti, boschi letterari, archi di trasformazione. Il brief cognitivo stabiliva invece come i modelli dovessero lavorare: quali derive evitare, quale ambiguità preservare, quale soglia di arresto rispettare, quale tipo di voce non tradire. Uno custodiva il romanzo; l’altro governava gli esecutori artificiali.

Il gruppo: da pubblico a comunità

Il gruppo «Romanzo E — Social Reading Pop» è stato aperto su LinkedIn nel dicembre 2025, poche settimane dopo la conclusione della prima redazione del romanzo. L’intenzione iniziale era semplice: uno spazio di lettura condivisa per chi voleva valutare qualche stralcio di E e offrire spunti sia per la redazione finale, sia per affinare il metodo DWC.

Nelle prime settimane è diventato chiaro che stava accadendo qualcosa di diverso.

Nel gruppo sono entrati manager, docenti universitari, giornalisti, formatori, scrittori, consulenti, comunicatori, lettori forti, persone interessate all’AI, alla letteratura, alle nuove forme di collaborazione. La regola 90-9-1 delle community online — il 90% che legge senza interagire, il 9% che commenta, l’1% che produce contenuti originali — si è rivelata vera anche qui, ma il denominatore era abbastanza grande da rendere quel 10% una community viva sul piano intellettuale. Alla data del Premio il gruppo conta oltre novecento iscritti e più di cento contributori attivi.

Il dato più rilevante, tuttavia, non è il numero, ma la nascita di un linguaggio comune. Quando una community sviluppa categorie, che i partecipanti usano senza ridefinirle, ogni volta è diventata un ambiente di apprendimento.

Nel gruppo si è cominciato a parlare di brief di senso, criterio non cedibile, stile medio, resa cognitiva, soglia di arresto, firme cognitive dei modelli, personaggi necessari, presenze laterali, polifonia governata, output non ancora autorizzato. Questo lessico condiviso è la forma più concreta con cui l’Intelligenza Collaborativa si è manifestata nel corso del progetto.

I lettori del gruppo si distribuiscono in tre tipologie. I decostruttori smontano il testo come una macchina narrativa: cercano strutture, genealogie, meccanismi. Gli esploratori navigano il romanzo cercando connessioni: tra E e altri testi, tra il metodo DWC e altri metodi, tra i personaggi e figure della cultura manageriale o letteraria. I relazionali leggono il testo come esperienza: la loro domanda parte dal gesto, dalla ferita, dal riconoscimento. La convivenza di questi tre profili è stata una delle risorse più importanti del gruppo: le discussioni più fertili sono quelle in cui i tre approcci si confrontano sullo stesso passaggio testuale.

Sette esercizi: un metodo che si costruisce per accumulazione

Il lavoro strutturato del social reading si è costruito esercizio dopo esercizio, da dicembre 2025 a giugno 2026 (to be continued!). Ogni consegna ha aggiunto un livello al precedente: testo, strumenti retorici, personaggi, relazioni, spazi, figure secondarie, genealogia del classico riattivato come macchina narrativa. Sette esercizi, sette livelli di complessità crescente nel rapporto con il romanzo e con il metodo DWC.

Esercizio 1 — Commento al Prologo (vedi anche il percorso dal Prologo a E: Prolegomeno 158). Il primo esercizio lavorava sull’ascolto: commentare il Prologo di E dopo una prima lettura. Primo contatto con il testo, prima verifica di cosa il romanzo produce in chi legge. Il Prologo apre con un narratore onnisciente ironico-epico che mescola Calvino delle Cosmicomiche, Douglas Adams e Terry Pratchett: Aequitas che sceglie le foglie di un’amicizia tradita per fare il tè, Puritas che cataloga la propria esitazione alla voce Anomalia C-16 prima di generare una sottocartella, poi un frattale. I commenti hanno rivelato subito la varietà di atteggiamenti con cui i lettori si avvicinavano al testo: alcuni cercavano la chiave simbolica, altri la coerenza logica, altri ancora la voce narrativa come evento in sé. Già dai primi contributi il gruppo ha introdotto materiali esterni — articoli, saggi, ricerche — e il romanzo ha cominciato a fare da catalizzatore per ragionamenti innovativi e sorprendenti. Alla lettura libera si affiancava una scheda di feedback strutturata: dove cala la tensione? Il sistema Puritas/Aequitas produce personaggi o astrazioni? Quali frasi suonano come “automatismi AI”? Era il primo momento di trasformazione del lettore in co-analista del testo.

Esercizio 2 — Creazione di una lista. La consegna chiedeva di riscrivere un passaggio del romanzo costruito su una lista, usando il distant writing come metodo. La domanda implicita era quella di Umberto Eco nella Vertigine della lista (vedi anche Wislawa Szymborska e Roberto Saviano uniti dalla vertigine della lista): cosa distingue una lista finita — che domina la realtà categorizzandola — da una lista infinita — che la rappresenta accettando la propria incompletezza? I partecipanti hanno usato due o più AI documentando l’intero processo: prompt, output intermedi, scelte di montaggio. L’esercizio ha mostrato spettri molto diversi di intervento autoriale: chi ha documentato ogni scelta con il criterio che l’ha prodotta, trascrizione dei prompt inclusa; chi ha spinto il brano fino al punto in cui le lettere di un’insegna smettono di essere segni tipografici e acquistano vita propria — la H che tossisce corrente elettrica, il trattino che diventa tendine teso sul vuoto, il glitch che non aggiunge caos ma rivela che la scena era già incrinata prima di rompersi; chi ha usato i modelli in sequenza incrociata non per scegliere il migliore ma per capire cosa ciascuno faceva al testo. Ha anche rivelato un principio: la convergenza tra modelli diversi non segnala un successo. Segnala che il criterio del Supervisor non ha ancora guidato abbastanza la delega.

Esercizio 3 — Scheda personaggio. La consegna chiedeva di costruire il profilo di uno dei quattro personaggi del romanzo — Marcus, Elara, Aequitas, Puritas — usando come modello la scheda analitica elaborata per Robert Louis Stevenson. In E, Stevenson appare nella prima parte come riferimento letterario mitico di Marcus ed Elara per poi accompagnare il bibliotecario nei boschi letterari della seconda e della terza parte, agendo come un “Virgilio ironico”. Non si limita a indicare la via, ma insegna a Marcus l’arte di essere uno “scrittore imperfetto”, spingendolo a passare dal ruolo di custode di storie altrui a quello di creatore della propria. Soprattutto, nel romanzo il tema del doppio si declina in tutte le sue forme: il conflitto tra ordine e caos, tra vita scritta e vita vissuta, tra presenza e assenza. Stevenson ne è il centro di gravità. La scelta del personaggio di cui costruire la scheda ha rivelato le inclinazioni dei lettori. Bisognava dichiararne funzione narrativa, vincoli interni, arco di sviluppo, relazioni strutturali. Alcuni contributi hanno lavorato su schede doppie — Aequitas e Elara ad esempio — rivelando che la struttura del romanzo si legge con più nitidezza nelle relazioni tra personaggi che in ciascun personaggio isolato.

Esercizio 4 — La love (back)story. Il quarto esercizio ha lavorato sul Capitolo 5 della Parte Prima — dedicato per intero alla storia tra Marcus ed Elara. Le domande erano tre: chi guida la relazione? qual è l’errore imperdonabile di Marcus? come scriverebbero la stessa scena tre modelli diversi? La terza domanda era la più rivelatrice. Su una scena d’amore mancato — con la sua gestione dell’ambiguità emotiva, del silenzio, del trattenimento — le differenze cognitive tra i modelli emergono in modo netto: chi spiega troppo, chi chiude troppo presto, chi leviga il conflitto, chi trasforma l’ambiguità in psicologia dichiarata. L’esercizio ha confermato una tesi centrale del DWC: il giudizio che vale è quello esercitato prima, nel brief, nella configurazione del designed cognitive mode, nella scelta di quale domanda porre. L’esercizio poneva anche una domanda ulteriore: quale stile cognitivo è più pericoloso per un personaggio come Elara — quello che spiega troppo, quello che armonizza il conflitto, o quello che chiude la scena prima che la ferita si apra?

Esercizio 5 — Il luogo che agisce. La frase di partenza era di Stevenson nel Capitolo 2: “Il mare è un personaggio, non un paesaggio.” La consegna chiedeva di identificare un luogo di E capace di modificare i personaggi per il solo fatto di contenerli: la biblioteca di Arkham, dove Marcus è più sé stesso e proprio per questo meno disponibile al cambiamento; il bosco di Aequitas, dove l’ordine di Puritas si dissolve; la Città delle Repliche, dove ogni avventura rischia di diventare una scena già girata. La consegna richiedeva di dichiarare, prima di qualsiasi delega all’AI, le tre regole operative del luogo: vincoli che agiscono su chi entra, non descrizioni. Quale prova il luogo impone? Cosa impedisce di fare? Cosa rende possibile solo lì? Era il brief di senso applicato alla geografia narrativa.

Esercizio 6 — Le presenze laterali. Il sesto esercizio ha introdotto il problema più complesso sul piano narrativo e metodologico. Tevildo, Vespone e Fresca — figure della seconda parte di E, estratte la prima dalle bozze tolkieniane antecedenti al Signore degli Anelli, la seconda da un personaggio di Carroll rifiutato dall’illustratore Tenniel, la terza da Pope ed Eliot — non servono la trama. La disturbano. La consegna distingueva tra personaggi plausibili (coerenti con il mondo del romanzo, ma sostituibili) e personaggi necessari (la cui assenza modificherebbe qualcosa di strutturale). Poi chiedeva di inventarne tre nuovi attraverso il ciclo DWC completo, con il brief di senso come prerequisito: dichiarare perché il personaggio deve esistere prima ancora di come costruirlo. La regola emersa vale anche fuori dalla narrativa: un elemento seducente prodotto dal modello può restare esterno se non trova una necessità interna al testo. La consegna si chiudeva con una domanda obbligatoria: in quale momento i personaggi hanno smesso di sembrare costruiti? Era la verifica che separa la presenza laterale riuscita da quella che rimane visibilmente artificiale — la misura dell’autorizzazione. La bellezza locale non basta: serve una necessità strutturale.

Esercizio 7 — Metafiction, origine del comico e progettazione narrativa. Il settimo esercizio, il più complesso del ciclo, ha lavorato sul Capitolo 2 della Seconda Parte di E — “Essere, in qualche modo, Cervantes”. Il capitolo dialoga con Borges e Pierre Menard, il Cavaliere Bianco di Alice, Terry Gilliam e il film impossibile su Don Chisciotte, Monsignor Chisciotte di Graham Greene, la coppia comica da Stanlio e Ollio a Jeeves e Bertie Wooster.

La consegna aveva due parti. La prima: dare il capitolo in pasto a una AI due volte. Con un prompt scarno: analizza temi e struttura. Con un prompt che consegna al modello la mappa completa di tutti i riferimenti. Si trattava quindi di confrontare le due risposte, segnare dove la AI aveva visto qualcosa di utile e dove aveva appiattito, e diffondere infine la propria lettura in un post dedicato.

La seconda parte, per chi voleva spingersi oltre: progettare un capitolo alternativo di E intorno a un altro classico — Achab, Gregor Samsa, Ulisse, la Creatura di Frankenstein, il cuore di tenebra di Conrad. Con la condizione che il classico dovesse agire come macchina narrativa e mettere in crisi Puritas a modo suo, invece di restare una citazione.

Il Protocollo di Sorveglianza Stilistica

Il Protocollo di Sorveglianza Stilistica (PSS) è nato durante la scrittura di E come elenco privato di parole e costruzioni da evitare: un catalogo delle stigmate dello stile medio.

Nella sua versione più matura, il PSS lavora su tre momenti: prevenzione prima della scrittura, diagnosi durante la revisione, bonifica dopo l’output. Distingue poi due piani: le stigmate di superficie — lessico, sintassi, retorica riconoscibili come output standardizzato — e la struttura cognitiva del testo, cioè il modo in cui una pagina gestisce ambiguità, conflitto, arresto, necessità. Il secondo piano va in profondità. Un testo può essere privo di segnali visibili e risultare comunque ceduto, se ha chiuso ciò che doveva restare aperto o ha reso lineare ciò che chiedeva deviazione.

Il rischio principale nella scrittura con LLM è la deriva verso testi corretti, fluidi, convincenti — e privi di necessità interna. Il modello leviga le resistenze, simmetrizza i conflitti, chiude ogni apertura. Il testo supera i controlli di superficie e nel frattempo perde il carattere della versione precedente.

Ogni modello, inoltre, ha una propria economia del giudizio che deposita nel testo: soglie di arresto diverse, rapporto diverso con l’incompiuto, propensione alla chiusura o alla proliferazione. Il PSS serve a riconoscere questi automatismi e a governarli.

Quando il gruppo ha cominciato a lavorare con il Protocollo, il PSS è uscito dalla scrivania dell’autore ed è diventato pratica collettiva. I partecipanti hanno trovato casi non previsti, eccezioni, zone grigie, formule sospette. Il gruppo ha anche individuato un problema strutturale che il documento originale non affrontava: il confine tra regola invariante e regola contestuale.

La Tassonomia dell’adattabilità elaborata nel corso dei mesi ha risposto a questo problema distinguendo quattro livelli:

regole invarianti, che non ammettono deroghe;
regole derogabili, purché il Supervisor dichiari il motivo dell’eccezione;
regole contestuali, che variano in base al genere testuale, alla voce e alla funzione del passaggio;
regole evolutive, che il gruppo può proporre per aggiornamento dopo aver raccolto casi, ricorrenze e zone grigie.

Il quarto livello ha aperto il PSS: da documento con regole fisse a strumento in evoluzione governata dalla comunità che lo applica.

Il lavoro collettivo ha prodotto categorie nuove: la distinzione tra effetto cronico ed effetto acuto dell’esposizione ai modelli, le parole-fantasma che colonizzano lo stile senza che l’autore le scelga, il concetto di anticorpo linguistico come resistenza intenzionale del Supervisor verso costruzioni che il modello propone ma il Protocollo non ha ancora catalogato.

Un esempio minimo chiarisce il punto. La parola-fantasma non è sbagliata in sé: torna perché il modello la trova disponibile prima dell’autore. Può essere trovata in una chiusura con un aggettivo pacificante, una formula che ricompone troppo presto il conflitto: “in fondo”, “armonico”, “profondo”, “trasformativo”. Il PSS non vieta queste parole per principio. Chiede di verificare se nascono dalla necessità del testo o dall’inerzia dello stile medio. In un report aziendale, in una policy, in una newsletter interna, il problema è lo stesso: la frase può essere corretta, fluida, elegante — e non appartenere più alla voce di chi firma.

La domanda che il PSS ha aperto — e che il lavoro sull’Esercizio 7 ha reso urgente — è questa: chi sorveglia il sorvegliante? Applicare il PSS ai testi di altri autori ha reso visibile una zona assente dal documento: il Protocollo segnala le forme vietate, ma la funzione che quella forma svolge in quel testo specifico richiede un giudizio che nessuna automazione può sostituire. Se l’esposizione cronica ai modelli ha già modificato l’orecchio critico del Supervisor, il brief stesso potrebbe nascere compromesso. Il Modulo F, il log delle voci in osservazione, è lo strumento per tenere aperta questa domanda: le costruzioni sospette vengono registrate con data e contesto prima di essere in seguito proibite o assolte.

In un romanzo dove Puritas vuole correggere tutto, il Protocollo deve restare “æquitiano”: correggere senza sterilizzare.

Cosa ha prodotto il percorso

Il riconoscimento AIF arriva a un progetto che ha prodotto sette esercizi strutturati, un Protocollo di Sorveglianza Stilistica condiviso e in evoluzione, contributi teorici originali da parte di una community metadisciplinare, e soprattutto un cambiamento osservabile nel modo in cui i partecipanti parlano dell’AI.

Quel cambiamento si misura nelle competenze che il percorso ha consolidato.

Orchestrazione consapevole. La prima competenza sviluppata è la capacità di governare la collaborazione tra intelligenze umane e artificiali lasciando all’umano la responsabilità del giudizio finale. Si tratta di sapere costruire un brief, leggere un output, riconoscere una deriva, dichiarare un criterio prima che la delega inizi: competenze diverse dal semplice uso dello strumento. Chi ha lavorato lungo il percorso del social reading sa che la qualità dell’output dipende dalla qualità del criterio formulato prima della delega — e che formulare quel criterio richiede un lavoro che i modelli non possono fare al posto del Supervisor.

Intelligenza collaborativa. La seconda competenza è la capacità di integrare intelligenza collettiva, connettiva ed emotiva, superando i silos disciplinari (vedi il podcast con Luca Guerrasio per approfondimenti). Nel gruppo hanno lavorato insieme manager e scrittori, docenti e giornalisti, formatori e consulenti . La triangolazione tra decostruttori, esploratori e relazionali ha prodotto letture che nessun singolo punto di vista avrebbe potuto costruire da solo. Questa capacità di far lavorare insieme approcci diversi senza che nessuno assorba gli altri è una competenza organizzativa diretta.

Empatia sistemica. La terza competenza è la capacità di leggere sistemi, relazioni e dinamiche organizzative, comprendendo la complessità come campo di interpretazione e responsabilità. Il lavoro sul romanzo ha allenato questa capacità per via indiretta, e con risultati verificabili: seguire un personaggio come Marcus lungo il suo arco di sviluppo, riconoscere come lo spazio della biblioteca condizioni i suoi comportamenti, capire perché Puritas è un principio organizzativo prima ancora che un antagonista narrativo — tutto questo richiede e sviluppa la capacità di leggere sistemi. Chi ha lavorato sul testo in questo modo trova la stessa competenza attiva nel lavoro.

Riconoscimento delle firme cognitive. La quarta competenza è specifica dell’era dell’AI ed è quella che il percorso ha prodotto in modo più originale: la capacità di riconoscere le differenze cognitive tra modelli diversi e di usarle come criterio di selezione. Saper distinguere dove Claude definisce con cautela, dove ChatGPT costruisce con fluidità, dove Gemini chiude troppo presto: questa è una competenza di giudizio, non una competenza tecnica. Chi l’ha sviluppata sa orientare la delega invece di aspettare che l’output decida per lui.

Leadership convocativa. La quinta competenza viene dalla lezione di Piero Trupia e percorre tutta la genealogia del progetto: la leadership che riunisce persone attorno a una visione, progetta spazi di confronto e attiva una partecipazione generativa (su Trupia e la convocazione: Prolegomeno 71). Il gruppo di social reading ha funzionato come laboratorio di questa forma di leadership: gli esercizi erano convocazioni, i thread di discussione spazi progettati, le risposte ai commenti atti di cura della community. La leadership convocativa non amministra persone: crea le condizioni perché si attivino.

La teoria prodotta dalla pratica. Il social reading ha anche generato qualcosa che i format di formazione tradizionale con difficoltà riescono a produrre: teoria. Concetti nuovi, distinzioni che non erano nel testo di partenza, strumenti analitici che il lavoro ha reso necessari. Qualche esempio. Il brief di senso come fase zero del ciclo DWC: la dichiarazione di perché un testo deve esistere prima ancora di come costruirlo. La terza voce: il punto in cui una frase è così integrata che non si sa più chi l’ha scritta, perché il montaggio umano ha trasformato gli output in forma propria. Il near-miss cognitivo: l’errore quasi riuscito, l’output che sembra convincente finché un dettaglio non rivela la resa del criterio. La tripartizione dell’autorità sintetica: invenzione, conflazione ed eco da search engine, cioè i tre modi in cui un modello può parlare con sicurezza anche quando non ha prodotto conoscenza verificata. La distinzione tra polifonia governata — voci distinguibili ma orientate dal Supervisor — e polifonia libera nel senso di Bachtin. La Tassonomia dell’adattabilità del PSS come risposta al problema di un Protocollo che deve correggere senza sterilizzare.

La pratica ha prodotto la teoria perché ogni concetto era costretto a passare dal testo, dalla scena, dalla frase, dal commento, dall’esercizio, dal confronto tra modelli, dalla fatica del montaggio.

Il giorno dopo. Le opportunità per la formazione aziendale

Il 30 giugno, il giorno in cui esce questo Prolegomeno, il premio è alle spalle. Resta un romanzo scritto con AI orchestrate che è diventato un ambiente in cui imparare a custodire il criterio.

La formazione sull’AI centrata soltanto sull’uso degli strumenti risponde ormai a una domanda insufficiente. Scrivere un prompt, generare una sintesi, produrre una presentazione, ottenere varianti di un testo, interrogare un archivio: tutte competenze utili, spesso necessarie. La domanda decisiva, però, riguarda la responsabilità. Come si resta responsabili del senso quando le macchine iniziano a collaborare con noi?

Il Social Reading di E propone una risposta: creando un ambiente. Il testo, la community, i modelli generativi, gli esercizi, le revisioni e le discussioni hanno lavorato insieme attorno a problemi concreti: una scena teneva o si chiudeva troppo presto; una frase apparteneva al personaggio o al modello; un passaggio era necessario o soltanto elegante; una lista apriva il mondo o lo classificava; un luogo agiva o restava sfondo; una presenza laterale arricchiva il romanzo o lo appesantiva.

Sono domande letterarie e, insieme, organizzative. Ogni azienda che usa l’AI affronta problemi analoghi: un output chiarisce o impoverisce il ragionamento? Una procedura orienta il giudizio o lo occupa? Un contenuto mantiene la voce dell’organizzazione o scivola nello stile medio? Una decisione è stata autorizzata con consapevolezza oppure soltanto accolta?

Due rischi convergono nello stesso punto. Il primo è il deferential hazard: il modello produce un testo plausibile, ben formato, allineato alle aspettative implicite del brief, e proprio per questo più facile da accettare. Il secondo è la resa cognitiva: il Supervisor smette di verificare il criterio e ratifica ciò che suona convincente. La formazione sull’AI deve lavorare su questo punto di convergenza. Il rischio che la delega senza governance produca deresponsabilizzazione sistemica nei team ibridi — nel recruiting, nella consulenza, nei processi decisionali — è analizzato nel Prolegomeno 165, che introduce il concetto di singolarità organizzativa: la soglia in cui la delega dell’esecuzione diventa delega del giudizio, fino a che diventa più facile dire “non sono stato io”.

La questione non riguarda soltanto la qualità dei testi. Riguarda la voce dell’organizzazione. Quando lo stile medio dell’AI entra nei report, nelle policy, nelle presentazioni, nella comunicazione interna e nei contenuti di marca, il linguaggio perde attrito e memoria, e con essi la responsabilità di chi lo firma. Quando gli agenti artificiali agiscono senza che i criteri siano stati dichiarati, quei criteri vengono ereditati dal vendor o dai default tecnici: la governance si sposta fuori dall’organizzazione senza che nessuno l’abbia autorizzato. Il tema è sviluppato nel Prolegomeno 185, dove la tesi centrale è che la delega senza dichiarazione dei criteri è abdicazione, non efficienza. Il DWC, applicato in azienda, diventa allora un presidio del patrimonio linguistico: aiuta a distinguere le parole che appartengono davvero all’organizzazione da quelle che sono state accolte perché sembravano adeguate.

La distinzione tra human in the loop e human as a source chiarisce la posta in gioco. Nel primo caso l’umano interviene nel processo; nel secondo è la sorgente del criterio: definisce il problema, costruisce il brief, stabilisce i vincoli, valuta le alternative, autorizza la versione finale. La macchina esegue all’interno di quel campo. Il Prolegomeno 172 ha formalizzato questa distinzione nel lessico della governance cognitiva: costituirsi come human as a source è la seconda funzione del Supervisor, quella che alimenta il processo con esperienza, ambiguità, osservazione, errore — le componenti che nessun loop AI-su-AI può rigenerare da solo.

Il social reading ha aggiunto un terzo livello al DWC. Il livello tecnico è l’esecuzione dei modelli. Il livello editoriale è la governance del Supervisor, che definisce, valuta e autorizza. Il livello comunitario è la retroazione dei lettori, che segnalano opacità, individuano derive, propongono categorie, costringono il metodo a correggersi. Questo terzo livello è ciò che trasforma un processo di scrittura in un ambiente di apprendimento.

Alcune grandi aziende mi hanno contattato per sviluppare ambienti formativi analoghi, capaci di allenare le competenze necessarie a produrre testi con AI generative senza cedere il criterio: scrivere brief efficaci, confrontare output di modelli diversi, riconoscere lo stile medio, evitare la resa cognitiva, proteggere la voce dell’organizzazione, assumersi la responsabilità finale del testo. La richiesta riguarda la costruzione di contesti in cui persone e AI possano collaborare distinguendo velocità, qualità e giudizio.

Ottenere output migliori è necessario. Restare responsabili del senso è la competenza che la formazione aziendale dovrà mettere al centro nei prossimi anni.

La sfida per il mondo editoriale

E è ancora inedito. Anche questo fa parte della sua storia. Se arriverà in libreria, il romanzo sarà già stato letto, discusso, smontato e interrogato da una community di oltre novecento persone, almeno in alcune sue parti rilevanti. La sua eventuale pubblicazione non valorizzerebbe soltanto un testo: renderebbe visibile un metodo.

Il contesto editoriale dà a questa posizione un rilievo specifico. Nel Prolegomeno 167, Il manoscritto e la migrazione silenziosa, ho ricostruito la posizione paradossale dell’editoria davanti all’AI: molti editori usano già strumenti generativi nei propri processi, mentre la filiera dei diritti, della trasparenza e della legittimazione resta in larga parte irrisolta. I dati AIE/FIEG del febbraio 2026 mostrano un sistema sotto pressione: la pirateria sottrae circa il 30% del mercato e i riassunti generati dall’AI sono usati dal 58% degli studenti universitari. L’editoria tratta spesso l’AI come minaccia esterna e intanto la integra nella selezione, nell’editing, nella distribuzione, nella promozione, nella gestione dei cataloghi.

Riconoscere il rischio è necessario. La produzione libraria assistita o generata con AI può moltiplicare testi opachi, seriali, privi di responsabilità autoriale riconoscibile. Proprio per questo la risposta non può fermarsi al divieto: deve affrontare la questione del criterio, che riguarda l’assenza di governo nell’uso dell’AI più che la sua presenza nel processo.

Un testo prodotto con AI senza brief dichiarato, senza processo documentato, senza confronto fra output, senza revisione governata, senza assunzione finale di responsabilità, è un testo senza governo. Un testo prodotto con il Distant Writing Collaborativo — brief esplicito, delega controllata, confronto fra modelli, Protocollo di Sorveglianza Stilistica, autorizzazione finale firmata dall’autore — si colloca sul versante opposto: rende la responsabilità più visibile, perché ogni scelta deve poter essere motivata.

Tuttavia, oggi non sempre questo approccio è riconosciuto. Per questa ragione, prima di candidare il romanzo, ho chiesto alla redazione del Premio Inedito promosso da L’Espresso un chiarimento sull’ammissibilità di un’opera scritta in questo modo. La risposta, ricevuta il 6 marzo 2026, ha una doppia valenza: il regolamento non consente di ammettere il romanzo, ma la redazione riconosce che la co-creazione con l’AI «impone valutazioni ormai ineludibili», che dichiara di stare già affrontando.

Il caso del Premio Inedito mostra dove il sistema editoriale si trova oggi: il rischio è reale, ma la categoria con cui lo si affronta resta insufficiente. La discussione sui premi letterari dovrebbe allora distinguere almeno tre casi. Il primo è la delega automatica: l’autore abdica, la macchina produce, il testo viene presentato come opera umana senza dichiarare il processo. Il secondo è l’uso strumentale: l’AI serve per appunti, revisioni locali, ricerca preliminare, traduzioni di servizio, senza incidere sulla struttura profonda dell’opera. Il terzo è la collaborazione governata: l’AI entra nel processo creativo, ma sotto un governo umano esplicito, documentato e responsabile.

Il divieto totale protegge da una frode reale, ma nel farlo cancella anche le pratiche in cui la responsabilità dell’autore aumenta, perché ogni scelta va dichiarata, controllata, motivata. La domanda produttiva non è se usare l’AI, ma a quali condizioni: quale patto di trasparenza, quale criterio autoriale, quale procedura di autorizzazione, quale responsabilità finale.

Il Premio Strega Saggistica 2026 ha assegnato il suo riconoscimento internazionale a Luciano Floridi: il filosofo che, come ricordato sopra, ha il merito di avere per primo introdotto il concetto di Distant Writing, e che lavora da anni sul rapporto fra AI, responsabilità e governance della vita digitale. Il riconoscimento conferma che la cultura italiana sa discutere l’AI in sede teorica. I premi letterari e il sistema editoriale devono ora misurarsi con la stessa domanda dentro i processi di scrittura. Premiare la riflessione sul cambiamento del ruolo dell’autore nell’era delle AI generative — l’autore che non scrive ogni parola ma governa il processo, che non abdica ma dichiara il criterio, che non nasconde la macchina ma ne assume la responsabilità — e respingere le pratiche autoriali che incarnano quella riflessione è una contraddizione che il sistema dovrà prima o poi risolvere.

Un editore che pubblicasse E aprirebbe uno spazio editoriale ancora poco presidiato: quello della scrittura con AI dichiarata, orchestrata e governata con criterio esplicito. Un romanzo nato da un processo tracciabile, accompagnato da una community di lettori che ne ha discusso capitoli, metodo, personaggi, derive e revisioni prima della pubblicazione: l’opposto di un testo generato in modo opaco.

La differenza fra E e un testo generato senza governo passa nella distanza tra delega e abdicazione. Nella delega la macchina esegue; nell’abdicazione decide al posto di chi avrebbe dovuto mantenere il criterio.

È su questa distinzione che si giocherà una parte della credibilità editoriale dei prossimi anni.

Il gruppo «Romanzo E — Social Reading Pop» è attivo su LinkedIn: https://www.linkedin.com/groups/16452000/

Il metodo Distant Writing Collaborativo è documentato nei Prolegomeni al Manifesto del Pop Management su Nova100 — Il Sole 24 Ore: Prol. 150 · Prol. 158 · Prol. 160 · Prol. 183

Video introduttivi al Pop Management: playlist YouTube @Minghettim

Il romanzo E è inedito. Editori interessati a contattare l’autore possono scrivere a minghetti.m@gmail.com o raggiungere Marco Minghetti su LinkedIn.

194 – continua

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