La sera del 1° luglio, durante la partita degli ottavi di finale dei Mondiali tra Stati Uniti e Bosnia a Santa Clara, la nazionale americana ha vissuto due decisioni arbitrali molto diverse nel giro di mezz’ora. Probabilmente una delle due è già nota, ma il confronto tra questi episodi offre una delle lezioni più interessanti che i leader d’impresa possano trarre quest’anno sull’intelligenza artificiale.
Nei primi minuti del primo tempo, l’attaccante statunitense Folarin Balogun sembrava aver segnato. In realtà non era così: la tecnologia semi-automatica per il fuorigioco ha rilevato che si trovava in posizione irregolare per una frazione di secondo rispetto all’ultimo difensore. Il gol è stato annullato e nessuno ha protestato. Nessuno ha chiesto all’arbitro di valutare il contesto, le intenzioni del giocatore o lo sviluppo dell’azione. Una decisione che un tempo dipendeva esclusivamente dall’occhio del guardalinee è stata presa grazie a sensori, telecamere e intelligenza artificiale.
Circa mezz’ora dopo, però, la situazione è cambiata. Nel tentativo di contendere il pallone, Balogun ha colpito con il piede la gamba e la caviglia del difensore bosniaco Tarik Muharemović. Il sistema Var ha segnalato il contatto. L’arbitro Raphael Claus è andato al monitor, ha rivisto l’azione al rallentatore e ha espulso Balogun per gioco violento. Nonostante gli Stati Uniti abbiano poi vinto la partita in dieci uomini, quella decisione è diventata uno degli episodi più discussi del torneo.
Al di là del fatto che la decisione fosse giusta o meno, e senza considerare le successive polemiche politiche, il caso evidenzia un aspetto fondamentale: in un calcio sempre più ricco di tecnologia, il ruolo dell’arbitro umano è diventato più importante, non meno. Una decisione è stata immediata e incontestabile. L’altra ha alimentato un dibattito durato giorni e arrivato persino ai leader politici.
Le decisioni che l’intelligenza artificiale può automatizzare
La differenza non dipendeva dalla quantità di dati disponibili, ma dalla natura della domanda a cui bisognava rispondere. Ed è proprio questa distinzione a essere fondamentale per comprendere il ruolo dell’intelligenza artificiale nei processi decisionali. Esiste infatti una categoria di decisioni semplici, misurabili e spesso binarie, che non richiedono alcuna capacità di giudizio. Il fuorigioco è un problema geometrico, così come la goal-line technology si basa su principi fisici. In questi casi mantenere un ruolo decisionale umano aggiunge soltanto ritardi e aumenta il rischio di errore.
Anche nel mondo aziendale esistono decisioni di questo tipo, facilmente automatizzabili: instradare una richiesta verso il reparto corretto, mostrare la pubblicità più adatta a un determinato utente oppure segnalare una transazione che presenta tutti gli indicatori tipici di una frode. Sono attività che possono essere affidate a una macchina senza particolari rimpianti. In questi casi la presenza di una persona non aggiunge valore, ma soltanto complessità.
Un sondaggio condotto lo scorso anno tra dirigenti di grandi aziende ha rilevato che il 44% sarebbe disposto a modificare una decisione già presa sulla base delle indicazioni fornite dall’intelligenza artificiale. La domanda, però, è un’altra: di quali decisioni si tratta? Se riguardano casi oggettivi, come il fuorigioco o la goal-line technology, affidarsi all’AI è quasi scontato. Se invece si tratta di valutare un fallo, la questione diventa molto più complessa e le conseguenze per chi prende la decisione cambiano radicalmente.
Perché il giudizio umano diventa ancora più importante
Le decisioni davvero importanti sono sempre più quelle che richiedono esperienza, interpretazione e capacità di valutare i fatti. Molti leader pensano che avere più dati riduca lo spazio per il giudizio umano. In realtà accade l’opposto: i dati eliminano le decisioni semplici, lasciando soltanto quelle più difficili, che finiscono inevitabilmente sotto maggiore scrutinio.
Stabilire se un intervento sia stato imprudente o semplicemente sfortunato, valutare se la forza utilizzata sia stata proporzionata oppure decidere quanto contino le intenzioni del giocatore sono domande alle quali nessuna quantità di dati può dare una risposta definitiva. Anzi, più informazioni sono disponibili, più aumenta il rischio che persone diverse interpretino gli stessi elementi in modo differente.
Le decisioni che sopravvivono all’automazione sono, per definizione, proprio quelle che l’automazione non può né dovrebbe risolvere. Per affrontarle servono esperienza, competenza e capacità di giudizio.
La sfida per i leader nell’era dell’AI
Per questo motivo il compito dei leader non consiste nel mantenere un essere umano coinvolto in ogni singola decisione presa dall’intelligenza artificiale. Le responsabilità sono piuttosto due. La prima è individuare quali decisioni possano essere considerate definitivamente risolte una volta disponibili tutti i dati. La seconda è accettare che tutte le decisioni rimanenti saranno inevitabilmente più controverse, più visibili e più dipendenti dal giudizio umano.
Nell’era dell’intelligenza artificiale, quindi, la capacità di prendere decisioni diventa ancora più importante, perché tutto ciò che resta da decidere riguarda proprio gli aspetti che nessun algoritmo può risolvere. Quelle valutazioni non possono essere delegate a una macchina: restano concentrate nella responsabilità dei leader.
Manager e arbitri devono trovare un equilibrio tra la precisione analitica delle tecnologie e la valutazione umana. Devono costruire un modello di fiducia capace di evitare sia l’eccessiva dipendenza dai sistemi automatici, sia la diffidenza preconcetta verso gli algoritmi. Trovare il giusto equilibrio tra intuizione e dati significa progettare con attenzione il processo decisionale, definendo con chiarezza chi sia responsabile della decisione finale e delle sue conseguenze.
Ai Mondiali del 2026 il lavoro degli arbitri non è diventato più semplice grazie alla tecnologia. È diventato più circoscritto e, proprio nelle decisioni che rimangono di loro competenza, richiede ancora più esperienza, capacità di giudizio e qualità decisionali. Lo stesso compromesso attende anche i leader che stanno adottando l’intelligenza artificiale.
Questo articolo è stato pubblicato su Fortune.com.
