I servizi di intelligence israeliani monitoravano da anni le telecamere stradali della capitale e le comunicazioni cifrate dei vertici del regime iraniano, ben prima che i jet, il 28 febbraio scorso, lanciassero i missili che hanno ucciso l’ayatollah Ali Khamenei, la Guida suprema, nella sua residenza di Teheran. Quell’oceano di dati non veniva più filtrato da analisti umani seduti davanti a schermi: veniva elaborato da macchine. Era il prologo di una guerra diversa da tutte le precedenti. Nei quattro giorni successivi, Stati Uniti e Israele hanno colpito oltre duemila bersagli in Iran. Per fare un confronto: la coalizione contro l’Isis aveva impiegato sei mesi per raggiungere lo stesso numero di attacchi in Iraq e Siria. Quella cadenza non è il prodotto di più aerei o più bombe. È il prodotto di un’architettura decisionale che ha cambiato natura.
Per decenni, pianificare un’operazione militare somigliava a un cantiere di grandi dimensioni. Funzionari dell’intelligence, comandanti operativi, esperti di armamenti e di logistica si riunivano per settimane. Il risultato era un raccoglitore di documenti cartacei, approvato a cascata lungo la catena di comando. Se l’intelligence spostava un bersaglio a maggiore distanza, bisognava ricominciare: tipo di aeromobile, armamento, rifornimento, tempi di volo, equipaggio – tutto andava ricalcolato a mano, in sequenza. Il ciclo che va dall’identificazione di un bersaglio all’attacco, ciò che i militari chiamano kill chain, si misurava in ore, spesso in giorni.
Oggi quell’aggiornamento avviene in parallelo, in automatico, in tempo reale. Ogni modifica si propaga istantaneamente attraverso l’intera catena. Quello che una volta richiedeva duemila persone, nelle esercitazioni più recenti dell’esercito americano ne ha richieste venti. Non è cambiata la potenza di fuoco. È cambiata la capacità di elaborazione.
Al centro di questa trasformazione c’è una piattaforma sviluppata dalla società di analisi dei dati Palantir per il Pentagono, che aggrega in tempo reale immagini satellitari, feed video da droni, intercettazioni e dati di sensori. Gli algoritmi marcano le anomalie, collegano gli indizi, rendono visibili i bersagli potenziali prima che un analista umano abbia aperto il primo file. Integrato in questa piattaforma c’è un modello linguistico di nuova generazione, usato per sintetizzare le intercettazioni, correlare le fonti aperte e produrre briefing in tempo reale per i comandanti. Non decide chi colpire, almeno formalmente. Aiuta a capire cosa si sta guardando, dentro un flusso che nessun essere umano potrebbe processare da solo. In condizioni normali, gli analisti militari riescono a esaminare al massimo il quattro per cento del materiale raccolto dai sistemi di sorveglianza. Il resto sparisce nell’abbondanza. La guerra in Iran ha mostrato cosa succede quando quel collo di bottiglia salta.
Il primo giorno di guerra, missili – statunitensi, secondo le analisi successive – hanno colpito la scuola primaria femminile Shajareh Tayyebeh a Minab, nel sud dell’Iran. Centodieci bambine uccise, insieme a decine di altre vittime. È l’episodio che ha trasformato un dibattito tecnico sull’intelligenza artificiale militare in una questione che non si riesce più a rimandare. Le immagini satellitari storiche mostrano che la scuola si trovava un tempo all’interno di un complesso dei Guardiani della Rivoluzione. Da almeno nove anni era separata da un muro perimetrale. Murales colorati sulle pareti esterne, un piccolo campo da gioco: una scuola, senza ambiguità alcuna.
Non è la prima volta che un sistema di targeting assistito dall’intelligenza artificiale solleva questo tipo di domande. Il sistema israeliano Lavender, impiegato a Gaza, suggeriva bersagli umani portando i militari a prendere decisioni di vita o morte in pochi secondi, con un ritmo di approvazione che rendeva il controllo umano poco più che una formalità. La scuola di Minab appartiene a una genealogia già scritta. I risultati preliminari dell’indagine statunitense attribuiscono l’errore a cause umane piuttosto che a un malfunzionamento del sistema automatizzato. Mala distinzione è meno netta di quanto sembri.
Una decisione presa in pochi secondi, su raccomandazione di un sistema che ha selezionato e presentato i dati, è ancora pienamente una decisione umana? O è qualcosa di intermedio, una ratifica, più che una scelta?
C’è un meccanismo che i ricercatori chiamano automation bias: quando una macchina suggerisce decine di bersagli all’ora, la sua raccomandazione diventa l’autorità di riferimento. La capacità di contestare sistematicamente ogni indicazione è strutturalmente limitata – non per pigrizia, ma per come funziona la mente umana sotto pressione. A questo si aggiunge un secondo effetto: la velocità della decisione automatizzata crea un’urgenza di agire che comprime lo spazio per la riflessione. E la riflessione – lenta, scomoda, spesso controintuitiva – è esattamente ciò che il diritto internazionale richiede prima di ogni attacco.
C’è dunque una contraddizione al cuore del progetto di guerra Al-first. La velocità è presentata come il vantaggio decisivo: chi elabora più rapidamente le informazioni anticipa le mosse dell’avversario, reagisce prima che la finestra si chiuda. Ma la velocità è anche esattamente ciò che riduce la possibilità di verifica. E la verifica è l’unico argine – etico, giuridico, operativo – tra un sistema di targeting e un errore che non si può correggere.
La posizione ufficiale statunitense è che gli esseri umani prenderanno sempre la decisione finale su cosa colpire e quando. Ma il significato reale di quella frase dipende interamente da quanto tempo un operatore abbia effettivamente a disposizione per valutare una raccomandazione generata da un sistema che lavora a velocità incommensurabile con quella del ragionamento umano. Approvare non è lo stesso che decidere.
Mentre l’Iran diventa il primo teatro di guerra ad alta intensità dove l’intelligenza artificiale è centrale, un altro fronte contribuisce a costruire l’infrastruttura di quella trasformazione. A metà marzo l’Ucraina ha annunciato che aprirà agli alleati l’accesso ai propri dati di combattimento per addestrare modelli destinati ai droni: milioni di immagini raccolte durante decine di migliaia di missioni reali. Un archivio senza precedenti di comportamenti in ambiente di guerra autentico – non simulato, non ricostruito. I dati di addestramento sono il collo di bottiglia che limita le capacità dei sistemi autonomi. Modelli addestrati su scenari simulati non catturano la complessità del combattimento reale: la polvere, il fumo, i veicoli civili mescolati a quelli militari, le situazioni che non compaiono nei manuali. I dati ucraini – continuamente aggiornati, prodotti in condizioni operative vere – colmano esattamente quella lacuna. I sistemi addestrati su di essi saranno più precisi, più veloci, più autonomi.
L’Ucraina ha già mostrato dove porta quella traiettoria. Nell’estate del 2025, droni ucraini hanno colpito basi aeree russe dopo che i segnali di navigazione e le comunicazioni erano stati neutralizzati dai sistemi di disturbo nemici. I droni hanno continuato la missione da soli, guidati da algoritmi addestrati a riconoscere i bersagli senza ausilio esterno. Era la più lunga operazione di attacco a lungo raggio del conflitto. Ed era anche una dimostrazione di cosa significhi affidare a una macchina una decisione letale in assenza di qualsiasi connessione con un operatore umano.
La domanda che la guerra in Iran ha reso urgente non è se l’intelligenza artificiale trasformerà la guerra. Lo sta già facendo, in modo che appare irreversibile. La domanda è un’altra: la competizione globale sui sistemi militari AI non riguarda più soltanto chi ha la tecnologia migliore.
Riguarda chi è disposto più in fretta ad abbandonare i propri vincoli. Da quella corsa può nascere una dinamica perversa, in cui ciascun attore abbassa le proprie soglie perché teme – o presume – che l’avversario lo abbia già fatto.
La scuola di Minab, con le sue bambine innocenti, non è la fine di quella storia. E soltanto un capitolo intermedio.
Questo è un articolo del numero di Linkiesta Magazine 01/26 – “Super Mario per l’Europa”, ordinabile qui.
