Peripatetico

(segue L’Occidente e la guerra parte uno). Invece, cosa è cambiato nel fare la guerra dal secondo dopoguerra? Quali perimetri si sono ampliati grazie e attraverso le innovazioni tecnologiche? Alcune caratteristiche dei conflitti sono mutate definitivamente: la temporalità, l’estensione spaziale e i domini in cui le guerre avvengono.

La maggiore causa di cambiamento è, senza dubbio, il progresso tecnologico, conseguenza di un sistema economico e sociale che, a livello delle singole nazioni, si è configurato organicamente verso la produzione tecnico-scientifica avanzata. Molti sono i mutamenti profondi delle concezioni di base, della tattica, della strategia e delle modalità operative nei conflitti. Conquiste tecnologiche hanno riguardato nuovi domini fisici e nuove dimensioni operative che non venivano usati – o usati solo in parte – in precedenza: quello elettromagnetico su tutti, che ha abilitato la telecomunicazione estesa, la produzione di dati, la digitalizzazione, la rivoluzione dell’intelligenza artificiale e dei dati critici del warfare, ridefinendo gli equilibri internazionali.

La rete dei dati, il data warfare

Le telecomunicazioni digitali, supportate da una rete di dati estesa su più livelli (aria, terra, spazio), hanno prodotto un modo di fare guerra “data driven” (guidato dai dati). Reti di raccolta dati, infatti, si affiancano ai sistemi di intelligence, sorveglianza e riconoscimento: sono sensori distribuiti e piattaforme satellitari che rendono continua e persistente la produzione informativa. I dati poi sono integrati, utilizzati e protetti (cyber security).

Lo strumento principale che ne estrae valore è l’AI, fornendone i criteri di interpretazione e viene usata, sempre di più, in due specifici domini: le operazioni di guerra e l’intelligence.

Nei teatri di guerra i dati vengono usati principalmente per comporre strategie complesse di scenari di attacco e difesa, organizzare la logistica di mezzi e uomini, sorvegliare i confini e le aree calde, monitorare i nemici, identificarli e, all’occorrenza, guidare gli attacchi. Particolarmente usati nei recenti conflitti sono i dati rielaborati per identificare gli obiettivi (soldati, mezzi, edifici…). Gli “algoritmi della guerra” possono eseguire infatti milioni di calcoli al minuto, le cui sequenze sono quasi impossibili da analizzare criticamente da chi poi prende le decisioni di colpire (in gergo black box decisions). (1) Migliaia di obiettivi sono profilati automaticamente e vengono colpiti con armi convenzionali (missili, artiglieria) ma anche con nuove tecnologie teleguidate come missili di precisione e droni. Durante le fasi operative dei conflitti l’avanzamento tecnologico spinge il ciclo di raccolta, analisi, decisione e azione a comprimersi, dando possibilità e capacità quasi in tempo reale attraverso l’uso di sistemi autonomi (droni, robot, …), avvicinando, in modo sconcertante, la guerra a forme di gamification. Gli operatori lavorano infatti in posizioni lontane dalle linee di scontro; i soldati si trovano in “situation room” piene di schermi, usano grafiche facilitate simili a piattaforme di gioco e guidano droni-robot con joystick. La brutalità e il senso di realtà del conflitto vengono così sicuramente “attenuati” dalla distanza e dall’uso di interfacce belliche.

Sorgono ovviamente dilemmi etici legati all’uso di AI nella guerra a distanza e, in particolare, quando si considerano i sistemi Lethal Autonomous Weapon Systems (LAWS): armi in grado di selezionare e colpire un obiettivo senza intervento umano diretto.

La “kill chain”, che è una definizione stridente che si riferisce a chi decide di colpire un obiettivo e come lo fa, viene cioè accorciata e influenzata dall’AI: l’umano ha poca leva per non seguire un’indicazione fornita dalla tecnologia. Questa automatizzazione e la velocità di esecuzione possono ricordare il paradigma di adozione degli algoritmi nella finanza speculativa dei primi anni duemila, momento in cui le decisioni di comprare o vendere titoli hanno iniziato ad essere prese, autonomamente, da algoritmi rapidissimi. In questo contestano diventano piu’ probabili quindi le dinamiche di escalation: una serie di risposte automatiche predeterminate e compresse nel tempo che portano ad effetti sempre più caotici, anche se razionalmente eseguiti; con la differenza che, nel caso della guerra, non si tratterebbe di titoli o posizioni finanziarie da ottimizzare ma di soldati e infrastrutture da colpire.

Dati e Intelligence

I dati e l’AI inoltre servono anche per alimentare l’attività dell’intelligence che sostiene gli sforzi bellici (in tempo di guerra) e la sicurezza (in tempo di pace). Nell’ambito dell’intelligence l’uso esteso dei dati ha amplificato la transizione verso le cosiddette intelligence OSINT (Open Source Intelligence: analisi di fonti aperte come media, social network e database pubblici), SIGINT (Signals Intelligence: intercettazione e analisi di comunicazioni e segnali elettronici) e IMINT (Imagery Intelligence, raccolta e interpretazione di immagini satellitari, aeree e da droni) rispetto alla metodologia piu’ classice della HUMINT (Human Intelligence: basata su fonti umane e presenza diretta sul campo), e la riconfigurazione operativa che questo comporta. I dati raccolti con OSINT consentono l’analisi massiva di fonti aperte (media, social network, database pubblici), mentre quelli SIGINT riguardano l’intercettazione e l’analisi di comunicazioni e segnali elettronici. Entrambe risultano oggi più ampiamente popolate e integrabili con sistemi automatizzati e coerenti con la necessità di alta velocità decisionale (algoritmi). La metodologia HUMINT, basata su fonti umane e presenza diretta sul campo, perde una certa centralità ma rimane fondamentale per cogliere le intenzioni, il contesto e i segnali deboli che spesso non sono rilevabili nei dati strutturati e che devono venire intepretati dall’umano . (2)

Dati e forze speciali

Infine i dati e l’AI assumono un ruolo sempre più determinante, sul piano tattico, per le operazioni militari di intelligence: attività specialistiche condotte da corpi d’élite altamente addestrati e con tattiche e tecniche non note al pubblico, finalizzate al conseguimento di obiettivi mirati e capaci di agire come veri game changer ( in cronologia la ultima è la cattura de Presidente Maduro in Venezuela).

Queste attività richiedono un utilizzo altamente integrato di dati, mezzi e forze speciali, ovvero un coordinamento intelligente e sincronizzato tra le componenti coinvolte che richiede di processare, prima, durante e dopo, enormi quantità di informazioni e di basarsi su scenari complessi e modellizzazioni strategiche dinamiche (tecnicamente: data fusion, pre-processing data) per le missioni.

Le operazioni speciali sono oggi in grado di determinare le sorti di una zona di conflitto come mai in precedenza, garantendo rapidità e selettività delle azioni, a parità di efficacia dell’output e con un minore impiego estensivo di risorse e tempo. Il focus di queste azioni quindi oggi, grazie ai dati, si sposta da un approccio basato sulla forza massiva impiegata per raggiungere un obiettivo alla selezione e al calcolo preciso delle risorse necessarie, all’analisi dei rischi e dei costi-benefici, fino al coordinamento meticoloso dell’azione programmata, con un livello di precisione quasi infinitesimale.

Implicazioni dell’uso dei dati in guerra: tempistiche e dipendenze

Da una parte, l’uso dei dati e dell’AI, impongono una nuova modalità di intensità dei conflitti che è bassa e costante e che richiede uno sforzo continuo di aggiornamento tecnologico e industriale, anche in tempo di pace. La competizione sui dati e sulle tecnologie ridefinisce il concetto stesso di assenza di conflitto, non più come l’assenza di attività ma come un equilibrio dinamico fondato su una competizione continua e permanente sotto la soglia (del conflitto aperto), sostenuta da sistemi sociali ipertecnologici e da una crescente domanda energetica per alimentare la produzione e rielaborazione dei dati.

Gli investimenti nell’AI, in ambito militare e intelligence, risultano quindi il paradigma più forte per garantire una dominanza continua nei settori strategici sia bellici sia pre-bellici di Intelligence: uno Stato antagonista che dovesse vincere, anche di pochi mesi, la competizione sull’AI potrebbe ottenere un vantaggio difficilmente recuperabile. La sfida oggi si basa non tanto sul singolo algoritmo innovativo, quanto sulla capacità di allestire grandi potenze di calcolo, e questo genera dipendenze strategiche sull’accesso a fonti energetiche ingenti e continuative per sostenere tali capacità computazionali e sull’organizzazione coerente di segmenti dello Stato e della società civile per garantire questi output. Ne consegue che sono poche le nazioni che possono entrare, di diritto, nella competizione di scala per l’AI militare del futuro.

Lo sviluppo di algoritmi sofisticati e di coding effettuato dalla macchina stessa rende i processi umani sempre più dipendenti da processi macchina, via via più complessi e meno comprensibili all’uomo (il coding da macchina a macchina si avvicina al 100% dell’output). Come accennato, il ruolo dell’operatore umano, ad esempio nella selezione automatica dei target da colpire, si sta progressivamente ridimensionando, mentre una necessaria riflessione etica non riesce a tenere il passo con l’incalzante ritmo della rincorsa dell’AI e la volontà delle potenze di non perdere aree di dominio. Lo strumento dei dati e dell’AI rappresenta cioè una tecnica che non solo riesce a stare dietro, ma anzi a tratti sopravanza, la volontà di potenza e dominio degli Stati contendenti. Una tecnica che, come altre avanzate e contemporanee, informa direttamente un modo di fare, un modo di procedere che esclude, per velocità esecutiva, opacità dei meccanismi, e diffusione capillare ogni ragionamento a priori.

Il concetto di dipendenza emerge anche nelle supply chain di materiali e componenti critici, nelle terre rare, nelle competenze di programmazione e ingegneria avanzata e nei colli di bottiglia delle rotte di commercio marittime, cruciali per le catene logistiche di approvvigionamento.

La competizione tecnologica ha infatti dato avvio a reti di confronto multidominio, che aumentano il livello di possibile detonazione di crisi ed escalation, lasciando spazi favorevoli anche a gruppi terroristici e destabilizzatori che, dotandosi di asset tecnologici sempre più accessibili e basilari, possono sfruttare la struttura già in tensione delle relazioni tra Stati per perseguire obiettivi di destabilizzazione e mercenarizzazione dei conflitti (3)

A ciò si collega la necessità di approvvigionarsi di fonti energetiche sempre maggiori così come delle risorse naturali (es. materiali critici) per lo sviluppo tecnologico. Sul piano sociale, diventa quindi necessario destinare risorse finanziarie ed economiche alla rincorsa tecnologica delle capacità militari (sottraendole ad altre spese come quelle sociali), gestendone il consenso nell’opinione pubblica.

L’accelerazione e l’automazione di dati ed AI possono portare a errori sistemici enormi, con vittime civili in aumento e possibilità concrete di escalation automatiche. Rimane un limite strutturale strategico: l’architettura nucleare che rappresenta oggi il vero vincolo alle configurazioni di potere. Lo spazio della competizione del warfare si colloca quindi al di sotto di questo limite e si basa sui dati, sulla capacità di utilizzarli e integrarli con decisionali efficaci e sull’impiego crescente della domanda di energia.

(1) In alcuni recenti conflitti sistemi di AI sarebbero stati utilizzati per identificare e classificare grandi quantità di possibili obiettivi militari, successivamente verificati e colpiti con armamenti convenzionali o di precisione (Iran 2025/2026, Gaza). Nel caso della guerra del 2023 a Gaza, diverse inchieste giornalistiche internazionali hanno inoltre evidenziato connessioni tra infrastrutture cloud e servizi tecnologici forniti da grandi aziende come Microsoft, Amazon e Google e capacità militari di elaborazione dati. https://www.theguardian.com/world/2025/jan/23/israeli-military-gaza-war-microsoft

(2) Rimane inoltre necessario un calcolo costi benefici su uso dei dati raccolti sul terreno e dati provenienti da sensori e reti tecnologiche. Il caso dell’ azione terroristica del 7 ottobre 2023 di Hamas contro Israele, evidenzia un possibile limite strutturale dei sistemi eccessivamente data-driven: l’intelligence israeliana, pur disponendo di una forte superiorità tecnologica (SIGINT, sorveglianza elettronica avanzata, analisi dati), avrebbe fatto forte affidamento su modelli predittivi e indicatori digitali. L’assenza di segnali rilevanti nei flussi informativi è stata interpretata come assenza di minaccia, mentre la preparazione dell’attacco avveniva deliberatamente fuori dai canali monitorati (riduzione delle comunicazioni elettroniche, uso di modalità analogiche, compartimentazione operativa). Questo mostra come sistemi altamente efficienti basati sui dati possano risultare vulnerabili quando l’avversario modifica intenzionalmente il proprio comportamento per sfuggire ai modelli di rilevazione e previsione.

3 Derivati di tecnologie avanzate, come un GPS e un software di navigazione uniti a una tecnologia base di volo come un drone commerciale, possono rappresentare una sfida che anche una grande potenza può non immediatamente affrontare: si noti l’uso dei droni iraniani su basi USA nel 2026 dopo Epic Fury oppure l’uso di droni ucraini contro i carro armati russi durante il conflitto Russo-Ucraino.