Il prototipo è una storia

Nel 1972 un gruppo del MIT pubblica I limiti dello sviluppo. Dentro c’è World3, un modello di simulazione che incrocia popolazione, risorse, inquinamento e produzione alimentare.

L’output del modello è una serie di curve che divergono e collassano intorno alla metà del ventunesimo secolo.

Quel documento ha spostato la politica ambientale globale per cinquant’anni. E quel documento è, tecnicamente, una storia: un mondo immaginato con precisione, popolato da variabili che si comportano come personaggi, con un finale che nessuno voleva.

La stessa cosa vale per il caso più studiato di pianificazione strategica del Novecento. Negli anni Settanta Pierre Wack, alla Shell, costruisce scenari narrativi su cosa accadrebbe se i paesi produttori decidessero di controllare il prezzo del petrolio. Nel 1973 succede. Shell è l’unica major preparata, perché i suoi dirigenti avevano già abitato quel mondo in forma di racconto. La parola “scenario”, del resto, la RAND Corporation l’aveva presa in prestito dalla sceneggiatura cinematografica.

Questo articolo sostiene una cosa sola: costruire storie è una competenza di progettazione, e va insegnata a chi lavorerà con la tecnologia con lo stesso rigore con cui si insegna a leggere un dataset.

Il problema che nessun laboratorio tecnico risolve da solo. In ingegneria del software esiste una curva che ogni docente STEM dovrebbe conoscere: il costo di correggere un errore cresce di ordini di grandezza a seconda della fase in cui lo si scopre. Un requisito sbagliato individuato in fase di analisi costa poco. Lo stesso requisito sbagliato individuato dopo il rilascio costa cento volte tanto.

E la maggior parte dei progetti fallisce per definizione errata del problema, con l’esecuzione tecnica che spesso è impeccabile. Si costruisce benissimo la cosa sbagliata.

Da qui nasce tutta la strumentazione narrativa che l’industria ha sviluppato per conto proprio, senza chiamarla letteratura:

Il pre-mortem di Gary Klein merita una riga in più, perché poggia su un dato sperimentale netto. Lo studio di Mitchell, Russo e Pennington (1989) sulla prospective hindsight mostra che immaginare un evento come già accaduto aumenta in modo sostanziale la capacità di identificarne correttamente le cause.

Chiedere “cosa potrebbe andare storto” produce elenchi generici. Chiedere “è andato storto, raccontatemi come” produce diagnosi precise.

È esattamente la mossa di un laboratorio di scrittura distopica.

La terza scala della causalità

C’è un argomento più profondo, e viene da chi si occupa di intelligenza artificiale. Judea Pearl, informatico e premio Turing, descrive tre livelli del ragionamento causale. Il primo è l’associazione: osservo che due cose vanno insieme. È il livello a cui operano i modelli statistici, incluse le reti neurali che alimentano i sistemi generativi. Il secondo è l’intervento: cosa succede se cambio deliberatamente qualcosa. Il terzo è il controfattuale: che cosa sarebbe successo se le cose fossero andate diversamente.

Pearl sostiene che il terzo livello è il tratto distintivo del ragionamento umano, ed è quello che i sistemi puramente statistici faticano a raggiungere. Ed è, letteralmente, la definizione di una storia: un mondo che si comporta secondo regole, in cui qualcosa è andato in un certo modo e avrebbe potuto andare in un altro.

Un adolescente che scrive una distopia coerente sta operando sul terzo livello della scala causale di Pearl. Sta costruendo un modello del mondo, lo sta facendo girare, e ne sta osservando l’output.

Che cosa fa il modulo, movimento per movimento

Ci salverà la catastrofe dura quattro ore. Ogni movimento corrisponde a una fase riconoscibile di un ciclo di progettazione.

1. Il dato reale → problem framing

Si parte da tre dati verificabili sulla crisi climatica. Ogni studente scrive una riga sola: l’incipit del romanzo che comincia da quel dato.

Il salto cognitivo è quello che i laboratori tecnici faticano a ottenere: il dato passa da informazione a condizione di partenza di un sistema. Il numero delle morti da ondata di calore diventa un mondo in cui qualcuno vive.

Il fondamento è documentato: leggere di un’azione attiva nel cervello parte dei circuiti senso motori dell’azione stessa. Vittorio Gallese chiama questo meccanismo simulazione incarnata, e osserva che nella finzione la simulazione guadagna ampiezza, perché è dispensata dal compito di gestire la realtà. Un grafico chiede comprensione. Una scena chiede simulazione, e la simulazione lascia tracce di memoria più profonde.

2. La struttura narrativa a carte → specifica del sistema

I gruppi lavorano su una griglia di carte disposte sul tavolo, derivata dalle strutture narrative classiche. Le voci sono queste, e ognuna ha un equivalente progettuale esatto:

Un gruppo che riempie queste sei caselle ha prodotto, in trenta minuti, una specifica di sistema centrata sull’utente. La forma narrativa fa il lavoro pesante: costringe a nominare l’utente prima della soluzione, che è precisamente l’inversione che i progetti tecnici sbagliano più spesso.

3. La linea del tempo → catena causale e test dei connettivi

Sette carte in fila: mondo ordinario, evento scatenante, soglia, prove, prova centrale, esito, conclusione. Il gruppo riempie ogni casella e poi rilegge la linea intera ad alta voce.

Qui entra il vincolo più tecnico dell’intero laboratorio: la storia deve procedere per “quindi” e per “però”, con divieto esplicito di “e poi”.

La regola viene dalla sceneggiatura, e ha un fondamento cognitivo verificato: la ricerca sulla memoria narrativa mostra che gli eventi ad alta centralità causale — quelli collegati a molti altri — vengono ricordati sistematicamente meglio, e che le persone riorganizzano spontaneamente una storia secondo causalità invece che secondo cronologia.

Tradotto in linguaggio di progetto: la differenza tra “e poi” e “quindi” è la differenza tra una lista di attività e un diagramma delle dipendenze. Un gruppo che elimina tutti gli “e poi” dalla propria storia ha appena imparato a distinguere una sequenza temporale da una catena causale. È la competenza che serve per leggere un Gantt, per fare analisi delle cause profonde, per capire perché un sistema è caduto.

4. Il confronto con l’IA → valutazione critica dell’output generativo

Il gruppo passa la propria specifica a un sistema generativo e gli chiede di scrivere la scena centrale. Poi valuta la risposta con tre criteri, assegnati a tre persone diverse:

Troppo facile — dove ha risolto un problema che il modello del mondo non permetteva di risolvere

Troppo eroico — dove il comportamento del personaggio contraddice i vincoli stabiliti

Troppo consolatorio — dove ha aggiunto una conclusione che i dati non autorizzano

Poi riscrivono a mano ciò che l’algoritmo ha evitato.

Questa è alfabetizzazione all’IA nella sua forma più utile per un contesto STEM. Un modello linguistico produce la risposta più probabile dato il contesto: restituisce la media di ciò che è già stato scritto. In un compito di progettazione, la media è il punto di partenza e l’innovazione vive nella coda della distribuzione.

I ragazzi lo scoprono per esperienza diretta, e ne ricavano una regola operativa che vale perqualunque uso futuro di questi strumenti: l’IA è eccellente per coprire lo spazio del noto, e il lavoro umano comincia dove quello spazio finisce. Miguel Benasayag lo formula così: l’antidoto alla statistica è la singolarità.

C’è un secondo effetto, più sottile. Per criticare una risposta bisogna avere un modello del mondo abbastanza preciso da riconoscere quando qualcuno lo viola. La critica dell’output è possibile solamente a chi ha già costruito la specifica. I tre criteri funzionano perché arrivano dopo le fasi 2 e 3.

5. Il punto di svolta → identificazione del punto di leva

Il movimento finale è quello che giustifica l’intero laboratorio.

Il gruppo guarda la propria linea del tempo e mette il dito su una carta: il punto in cui il mondo che ha immaginato si è separato dal mondo in cui vuole vivere. Poi scrive una pagina sola — la soluzione cattiva: quella laterale, imperfetta, che sembrava troppo assurda per essere detta.

Donella Meadows, sistemista e coautrice del rapporto del 1972, ha dedicato un saggio

celebre ai punti di leva: i luoghi di un sistema complesso in cui un piccolo intervento produce un grande cambiamento. La sua osservazione centrale è che le persone individuano intuitivamente i punti di leva giusti, e poi spingono nella direzione sbagliata.

Meadows ordina i punti di leva dal meno al più potente, e in cima colloca i paradigmi: le assunzioni non dette da cui il sistema deriva i propri obiettivi.

Il gesto della carta è un esercizio di individuazione del punto di leva su un sistema che gli studenti hanno costruito loro, e che quindi conoscono nei dettagli. La regola della soluzione cattiva aggiunge la parte che Meadows chiede esplicitamente: intervenire sul paradigma richiede di formulare qualcosa che al paradigma corrente sembra assurdo.

Ogni tecnologia che oggi diamo per scontata è passata da uno stadio in cui suonava ridicola.

L’argomento per un contesto STEAM

Sophia porta mille studenti a lavorare con l’intelligenza artificiale e le tecnologie emergenti su sfide reali. In un contesto così, un modulo narrativo produce quattro output che i laboratori tecnici assumono come già disponibili.

Uno. Definizione del problema. Prima di prototipare serve sapere per chi, in quale ambiente, contro quali vincoli. La griglia narrativa lo produce in trenta minuti, con una forma che tutti sanno riempire.

Due. Un modello mentale condiviso. Otto persone che hanno costruito insieme lo stesso mondo hanno un riferimento comune quando discutono di soluzioni. La ricerca sulla comprensione narrativa documenta che l’esposizione a una stessa storia produce allineamento misurabile tra cervelli diversi. Un gruppo allineato litiga sulle cose giuste.

Tre. Analisi dei modi di guasto. La distopia è un pre-mortem esteso. Chi ha scritto con precisione come le cose vanno male ha prodotto una lista di rischi che nessun brainstorming genera.

Quattro. Uno spazio delle soluzioni più largo. Il vincolo della soluzione cattiva sposta deliberatamente il gruppo fuori dalla prima risposta disponibile — che è, quasi sempre, la stessa risposta che avrebbe dato il modello generativo.

C’è poi una ragione che riguarda l’età. La ricerca in psicologia dello sviluppo colloca tra i sedici e i vent’anni la finestra in cui si forma la capacità di costruire coerenza globale: collegare quello che è successo con quello a cui si mira, riconoscere temi che attraversano una traiettoria intera. È la stessa competenza che serve per tenere insieme un progetto complesso. Il laboratorio interviene nel momento evolutivo in cui lo strumento viene acquisito.

Una precisazione sull’ansia

Un laboratorio che si limita a far scrivere catastrofi produce un danno documentato. Il modello di Kim Witte sull’efficacia percepita mostra che un messaggio che genera paura produce due esiti opposti: chi si sente capace di agire affronta il pericolo, chi si sente impotente gestisce la paura attraverso negazione ed evitamento.

Per questo l’agency è inserita nella struttura del modulo, invece di essere affidata a un messaggio finale di incoraggiamento. Il gruppo passa metà del tempo a costruire un mondo e l’altra metà a smontarlo dall’interno, con strumenti che ha imparato a maneggiare. La capacità di agire viene esercitata, e per questo resta.

In sintesi

Le competenze STEM producono la capacità di costruire ciò che è stato specificato. La costruzione di storie produce la capacità di specificare ciò che vale la pena costruire.

Sono due metà dello stesso mestiere, e la seconda ha una letteratura tecnica che va da Herman Kahn a Judea Pearl, passando per la sala riunioni della Shell e per i manuali di ingegneria del software. Portarla dentro un villaggio STEAM significa restituire agli studenti l’operazione che sta a monte di ogni prototipo: immaginare con precisione un mondo che ancora non esiste, e capire dove intervenire per renderlo possibile.

Quattro ore, dieci gruppi, un foglio a testa. E dieci mondi che alla fine della mattinata contengono, ciascuno, l’indicazione precisa del punto in cui avremmo potuto cambiare direzione.

Articolo a cura di Daniele Casolino.

Daniele Casolino è psicologo a mediazione corporea, neuroscientifica e narrativa. Presiede Clandestina APS, che sviluppa format laboratoriali per scuole all’intersezione tra cultura, tecnologia e trasformazione sociale.

Riferimenti richiamati: Meadows et al., The Limits to Growth (1972) · Meadows, Leverage Points: Places to Intervene in a System (1999) · Wack, Scenarios: Uncharted Waters Ahead, HBR (1985) · Klein, Performing a Project Premortem, HBR (2007) · Mitchell, Russo & Pennington, Journal of Behavioral Decision Making (1989) · Pearl & Mackenzie, The Book of Why (2018) · Cooper, The Inmates Are Running the Asylum (1998) · Bleecker, Design Fiction (2009) · Kirby, The Future Is Now: Diegetic Prototypes, Social Studies of Science (2010) · Gallese & Wojciehowski, How Stories Make Us Feel (2011) · Lee & Chen, Nature Communications (2022) · Witte, Communication Monographs (1992) · Habermas & Bluck, Psych