Due veterinari, duemila immagini e una bufala da osservare. Il futuro della filiera

Che cosa può imparare l'intelligenza artificiale da una mozzarella? Una risposta semplice, ma tutt'altro che banale: prima di imparare a fare qualcosa, bisogna imparare a capire che cosa conta. E per capirlo, quasi sempre, bisogna farsi aiutare da chi quel lavoro lo conosce. La dimostrazione arriva da un luogo che nell'immaginario collettivo sembrerebbe lontanissimo dalla Silicon Valley: un allevamento di bufale in Campania.

Un gruppo di ricercatori dell'Università Federico II di Napoli ha messo a punto un sistema che utilizza una termocamera, collegata a un robot di mungitura, per monitorare le condizioni delle mammelle delle bufale e individuare segnali utili a riconoscere precocemente possibili problemi sanitari. Per addestrarlo, sono state raccolte 2.148 immagini termiche. Il dettaglio più interessante, però, riguarda il lavoro fatto prima che l'algoritmo diventasse capace di riconoscere qualcosa: due veterinari hanno esaminato le immagini e indicato, una per una, le aree da osservare. Hanno insegnato alla macchina dove guardare.

Sembra un dettaglio tecnico, ma è una piccola lezione politica, economica e culturale. Ci siamo abituati a discutere dell'AI come se il suo destino fosse sostituire competenze: il medico, il giornalista, il professore, l'artigiano. La storia delle bufale ci ricorda che le competenze, prima ancora di essere eventualmente automatizzate, devono essere comprese. Senza l'esperienza dei veterinari, le immagini rimangono immagini. Senza l'indicazione del problema da risolvere, la potenza di calcolo rischia di essere soltanto potenza sprecata.

Non significa che l'intelligenza artificiale sia destinata a restare un assistente obbediente. Significa qualcosa di più concreto: il suo valore cresce quando entra in contatto con il sapere accumulato nei mestieri. Può misurare con regolarità quello che un essere umano non può controllare continuamente, individuare anomalie, offrire elementi per intervenire prima. Ma il sistema studiato a Napoli, per ora, non formula da solo una diagnosi: fornisce informazioni che aiutano il veterinario a decidere. La distinzione non è un limite da nascondere, è il punto da cui partire.

Lo stesso principio vale per il casaro che sa leggere una lavorazione, per l'allevatore che riconosce un cambiamento nel comportamento di un animale, per chiunque sappia distinguere un numero corretto da una decisione giusta. Anche per un giornale. Non basta chiedere all'AI di scrivere: bisogna saperle insegnare che cosa vale una notizia, quali dettagli contano e dove cercare un errore.

Dal 28 al 30 ottobre, a Sorrento, il World Buffalo Congress riunirà scienziati e imprese intorno al futuro della filiera bufalina. Fra sensori, genetica e sistemi predittivi, il messaggio più interessante potrebbe essere proprio questo: la vera innovazione non comincia quando la macchina sostituisce l'esperto, ma quando l'esperto può insegnare alla macchina qualcosa di utile. Perfino per fare una mozzarella migliore bisogna, prima, imparare a guardare una bufala.