Immaginate una manager che deve convincere un gruppo di investitori a finanziare un progetto milionario. Prima del grande giorno, carica una prova del suo discorso su un innovativo sistema basato sull’intelligenza artificiale. Il software analizza voce, postura, gestualità, contatto visivo, ritmo e coerenza tra parole e linguaggio del corpo. In pochi minuti, la dirigente ottiene un “trust score” — un punteggio che misura quanta fiducia riesce a trasmettere — e una serie di suggerimenti mirati per migliorare. Dopo qualche sessione di training personalizzato, entra nella sala riunioni con maggiore sicurezza e porta a casa il risultato: ottiene i fondi.

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Se non fosse che lo studio è apparso nientemeno che su The Lancet Digital Health a firma di ricercatori afferenti a realtà di prim’ordine, il titolo parrebbe una boutade non degna di nota in un magazine scientifico.

Leggi ancheInvece siamo davvero arrivati a mettere a punto un software impensabile fino a qualche anno fa. Un team del Mass General Brigham statunitense e della Harvard Medical School ha sviluppato FaceAge , uno strumento basato sull’intelligenza artificiale che analizza una semplice foto del volto per stimare l’età biologica e supportare i clinici nella scelta del trattamento più indicato per quella persona.

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Sì, queste piattaforme esistono già, sono operative, si stanno espandendo. Al momento (marzo 2025) i risultati che abbiamo sono preliminarissimi, ma ci suggeriscono che ci sono più errori negli studi scientifici pubblicati di quanti – forse – immaginiamo. Black Spatula, Yesnoerror, TruLyzer, ScholarlyAI: sono solo alcune delle iniziative nate “dal basso” ossia non in seno a istituzioni scientifiche, con l’obiettivo di passare al setaccio gli articoli scientifici pubblicati per individuare eventuali errori metodologici, o addirittura di calcolo.

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