Algoritmi e inclusione: la sfida del bias culturale nell’IA per marketing e sostenibilità
Nel 2026 l’Intelligenza Artificiale è entrata con decisione nei processi di marketing, comunicazione e sostenibilità.
Da formatrice su questi temi, mi sono interrogata su come l’Intelligenza Artificiale stia cambiando il nostro modo di comunicare, decidere e rappresentare la complessità delle culture. A partire dalla ricerca WHICH HUMANS e dai documenti successivi sul bias culturale dei modelli linguistici, ho raccolto qui alcuni ragionamenti personali e spunti operativi rivolti a chi lavora in marketing, sostenibilità e formazione.
Introduzione
Proprio mentre cresce la fiducia negli strumenti generativi, diventa però più chiaro un punto spesso trascurato: i modelli linguistici non osservano il mondo da una posizione neutra.
Rispondono, sintetizzano e propongono sulla base di dati che riflettono in modo sproporzionato una parte limitata dell’esperienza umana, soprattutto quella dei contesti occidentali, istruiti, industrializzati, benestanti e democratici, cioè WEIRD (acronimo per Western, Educated, Industrialized, Rich, and Democratic definito nella ricercaWhich Humans pubblicata dalla Harward Uniersity)
Per chi lavora nel marketing questo significa una cosa molto concreta: contenuti formalmente corretti possono risultare deboli, poco pertinenti o culturalmente fuori fuoco. Per chi si occupa di sostenibilità, la questione è ancora più ampia, perché tocca inclusione, rappresentazione e qualità delle decisioni quando l’IA entra in processi che hanno impatto su persone, comunità e territori.
Il problema non nasce solo nell’algoritmo
Una parte del bias culturale dell’IA dipende dai modelli, ma una parte nasce molto prima, nell’accesso diseguale alla rete e alla produzione dei dati.
Secondo le Nazioni Unite, circa 2,6 miliardi di persone nel mondo sono ancora offline, cioè un terzo dell’umanità, e restano quindi largamente escluse dall’ecosistema digitale da cui proviene una quota rilevante dei dati usati per addestrare i sistemi di IA.
Questo passaggio è importante soprattutto per chi si occupa di sostenibilità. Il bias non è soltanto un difetto tecnico da correggere a valle, ma anche il riflesso di una disuguaglianza infrastrutturale globale: l’IA tende a conoscere meglio chi è più connesso, più digitalizzato e più rappresentato nello spazio online.
Non cambiano solo i valori, cambia il modo di ragionare
Il punto critico non riguarda solo le opinioni o le preferenze morali. Le ricerche sul bias WEIRD mostrano che i modelli tendono anche verso una forma di pensiero analitico, più orientata a categorie astratte, attributi individuali e classificazioni, mentre molte culture non WEIRD privilegiano letture più olistiche, fondate sulle relazioni, sul contesto e sull’interdipendenza.
Per il marketing questa distinzione è decisiva. Una campagna può essere ben scritta, persuasiva e coerente sul piano linguistico, ma risultare meno efficace se interpreta il pubblico attraverso una logica troppo individualista o troppo astratta rispetto al modo in cui quel contesto costruisce fiducia, senso e appartenenza.
Il rischio dell’appiattimento culturale
Le ricerche più recenti suggeriscono che il problema non si esaurisce in una generica preferenza per l’Occidente. Nei modelli emerge anche un fenomeno più sottile, descritto come cultural flattening: culture differenti vengono confuse, semplificate o ricondotte a riferimenti dominanti, fino a perdere parte della loro specificità.
Per i manager questo ha una conseguenza pratica immediata. Quando un modello restituisce una visione troppo generica di un paese, di una comunità o di un mercato, non sta necessariamente producendo un contenuto inclusivo: può semplicemente stare comprimendo differenze rilevanti in una rappresentazione più facile da gestire ma meno aderente alla realtà.
La trappola delle culture a basse risorse
C’è poi un equivoco da evitare. Le culture meno rappresentate nei dati possono sembrare meno colpite da stereotipi o da bias espliciti, ma questa apparente neutralità non coincide con una maggiore equità. In molti casi significa soltanto che il modello possiede poche informazioni, e quindi meno strumenti per distinguere davvero quel contesto..
Per chi lavora su marketing internazionale, comunicazione inclusiva o sostenibilità sociale, questo è un avvertimento importante. L’assenza di segnali distorti non basta a dimostrare che l’IA abbia compreso una cultura; può invece indicare che quella cultura è rimasta, di fatto, poco rappresentata o quasi invisibile.
Il cultural prompting aiuta, ma non risolve
Tra le strategie più accessibili per ridurre il bias c’è il cultural prompting, cioè la richiesta esplicita al modello di assumere una determinata prospettiva culturale. Gli studi mostrano che questa tecnica può migliorare l’allineamento culturale in molti casi, soprattutto nei modelli più recenti, ma non elimina del tutto la distanza tra output del sistema e vissuto reale delle persone.
Secondo i risultati diffusi nel 2024, il cultural prompting ha ridotto il bias per il 71,0% dei paesi con GPT-4o, segnalando quindi un miglioramento rilevante ma parziale[cite:18]. Per questo, sul piano manageriale, va considerato come una leva di controllo utile ma non sufficiente: può orientare meglio la risposta, non garantire da solo autenticità culturale, accuratezza contestuale o inclusione effettiva.
Anche il feedback umano può introdurre bias
Un altro aspetto spesso trascurato riguarda il modo in cui i modelli vengono rifiniti dopo l’addestramento iniziale.
I processi di Reinforcement Learning with Human Feedback servono a rendere le risposte più sicure, più utili e più accettabili, ma riflettono inevitabilmente anche i criteri culturali delle persone che valutano quegli output.
La stessa letteratura evidenzia che questi processi possono spingere i modelli verso posizioni più secolari e liberali, allontanandoli da contesti che mantengono riferimenti più tradizionali o religiosi.
Per la governance della sostenibilità questo è un punto cruciale: non basta chiedersi se l’IA sia corretta, bisogna chiedersi anche secondo quali standard culturali sia stata addestrata a sembrare corretta.
Cosa cambia per brand e organizzazioni
Per il marketing, il rischio principale è una perdita di radicamento culturale. Un contenuto generato bene sul piano stilistico può trasmettere comunque una distanza implicita dal pubblico locale, soprattutto quando adotta una grammatica simbolica, relazionale o valoriale che non coincide con quella delle persone a cui si rivolge.
Per la sostenibilità, il nodo è più sistemico. Se l’IA entra nei processi decisionali, nella rendicontazione, nell’analisi degli stakeholder o nella comunicazione sociale senza un presidio critico, può trasformare una visione parziale del mondo in una norma apparentemente universale.
Sì, e conviene farlo: per chi si occupa di formazione il messaggio diventa ancora più utile se chiude sul tema di AI literacy, criterio e responsabilità, non solo su marketing e sostenibilità.
Puoi sostituire la conclusione con questa:
Una domanda utile per chi forma
La sfida non riguarda solo chi usa l’IA per comunicare o prendere decisioni, ma anche chi progetta formazione su questi strumenti. Se i modelli riflettono bias culturali, il compito della formazione non è insegnare soltanto “come usare il prompt”, ma aiutare persone e organizzazioni a riconoscere limiti, rischi, contesto e qualità delle risposte.
Per chi progetta percorsi formativi, questo significa lavorare su consapevolezza, verifica e supervisione umana, non su automatismi. Formare all’IA oggi vuol dire costruire criterio: capire quando un output è plausibile, quando è affidabile e quando invece va corretto o semplicemente scartato.
In questo senso, la vera AI literacy non è velocità di esecuzione, ma capacità di giudizio. È proprio qui a mio avviso, che la formazione diventa un fattore di inclusione: aiuta le persone a usare l’IA senza confondere l’efficienza dello strumento con la qualità del pensiero.
_____________________________________________________________________________________________
Se anche tu credi in una formazione capace di lasciare il segno, scrivici a info@waldenconsulenze.it
Progettiamo percorsi su misura per enti e aziende che vogliono trasformare l’apprendimento in esperienza concreta e costruire competenze davvero spendibili.



Marco Comazzi
Comazzi Marco
Alessandra Bosio Marco Comazzi
Marco Comazzi
Alessandra Bosio by Canva e Pixabay
di