Il 17 giugno Antonella Varesano, referente scientifica di Asperastra Innovation Lab, ha presentato a HWID2026, conferenza internazionale dedicata allo Human-Work Interaction Design ospitata dalla University of West London, un paper scritto insieme a Paolo Gallina, docente dell’Università di Trieste. Il contributo si intitola When Machines Dream at Work: Human-Centered Interaction Design for AI-Augmented Creativity in Industry 5.0.
Il punto di partenza del paper è semplice da dire, meno da risolvere: negli ultimi anni l’Industria 4.0 ha reso i processi più efficienti, più automatizzati, più veloci. Ma questa spinta ha spesso lasciato sullo sfondo una domanda essenziale: che posto resta alle persone, quando i sistemi diventano sempre più autonomi, opachi e difficili da governare davvero?
L’Industria 5.0 prova a riaprire questa questione, spostando l’attenzione su benessere umano, sostenibilità, responsabilità e capacità di azione delle persone. Il paper di Varesano e Gallina si inserisce esattamente qui, con una domanda molto concreta: come si progetta un’interazione tra esseri umani e intelligenza artificiale che non riduca il ruolo umano a supervisione passiva, ma lo rafforzi davvero?
Un framework per l’AI aumentata, non automatica
Il paper propone un modello, chiamato Human-Centered Interaction Framework, costruito attorno a sei principi: agency e controllo umano, trasparenza e spiegabilità, interazione ed embodiment, consapevolezza dei limiti del significato prodotto dalle macchine, benessere e fiducia, governance umana.
Detta così potrebbe sembrare una lista teorica. In realtà il punto è molto pratico. Questi sei elementi servono a evitare che sistemi di AI e robotica diventino scatole nere che le persone si limitano a usare o subire senza capire davvero cosa stia accadendo.
Uno dei passaggi più interessanti del paper riguarda proprio il tema del significato. Le macchine possono generare output convincenti, fluidi, persino sorprendenti. Ma questo non vuol dire che “capiscano” ciò che producono. Un risultato generato da un sistema di AI resta sospeso finché qualcuno non lo interpreta, lo colloca in un contesto, ne valuta l’utilità, il senso, i limiti. È qui che si gioca una parte decisiva del rapporto tra persone e tecnologie intelligenti: nel non confondere la capacità di generare con la capacità di comprendere.
Il Lab come banco di prova
Dentro il paper, Asperastra Innovation Lab non compare come sfondo, ma come caso concreto. Varesano e Gallina descrivono gli Innovation Lab come ambienti socio-tecnici in cui tecnologie, pratiche e persone coevolvono: luoghi in cui si sperimenta, si prototipa, si osserva cosa succede quando un sistema entra davvero in relazione con chi lo usa.
Questo aspetto, per noi, conta molto. Significa riconoscere che certe domande sull’AI non si risolvono solo nei paper, nei convegni o nei documenti strategici. Si mettono alla prova anche nei laboratori, nei workshop, nei corsi, nelle situazioni in cui una tecnologia deve smettere di essere concetto e diventare esperienza concreta.
Un ruolo particolare è affidato anche alle arti. Non come abbellimento dello STEM, ma come strumento cognitivo. Pratiche come il neural cinema o i sistemi audiovisivi generativi possono rendere visibile il comportamento, spesso opaco, di un’intelligenza artificiale. Costringono chi osserva e chi usa questi sistemi a fare qualcosa di molto umano: interpretare, contestualizzare, decidere. In fondo è una logica che ci è familiare anche nel lavoro che portiamo avanti in Lab con l’AI in locale: non chiedere alla macchina di produrre significato al posto nostro, ma usarla come dispositivo che apre lettura, confronto e scelta.
Perché conta anche fuori dal paper
Portare il lavoro di Asperastra dentro una conferenza internazionale come HWID2026 significa inserire l’esperienza quotidiana del Lab in una conversazione più ampia sul futuro del lavoro e della creatività aumentata dalle tecnologie. Non come eccezione curiosa, ma come parte di una domanda molto concreta e molto attuale: che tipo di relazione vogliamo costruire con sistemi che generano, suggeriscono, ottimizzano e, sempre più spesso, sembrano perfino “immaginare”?
La qualità del futuro del lavoro non dipenderà da macchine più intelligenti prese in isolamento, ma da interazioni meglio progettate tra persone, tecnologie e contesti.
È un cambio di fuoco importante. Sposta il discorso dall’hype alla responsabilità, dalla prestazione della macchina alla struttura della relazione.
Ed è anche il motivo per cui questo contributo ci interessa al di là del contesto accademico in cui è stato presentato. Perché parla di lavoro, creatività, progettazione e autonomia in un momento in cui il rischio più grande non è soltanto usare male questi strumenti, ma abituarsi a usarli senza più interrogarsi abbastanza su come agiscono e su cosa ci chiedono in cambio.
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