Tra i vari ambiti in cui l’Artificial Intelligence cambia lo scenario che abbiamo visto fino a ora, vi è anche l’attività di lobbying. L’AI è in grado di semplificare l’attività di lobbying perché può analizzare testi normativi, comprendere le varie posizioni e valutare gli impatti in maniera quasi istantanea velocizzando il lavoro di un essere umano, aggiungendo anche un’incredibile capacità di sintesi.

Analizzare e capire l’impatto di una norma sugli interessi di business di un’azienda è forse l’attività più complessa del lavoro di un lobbista perché richiede una conoscenza approfondita del settore in questione, sommata alla capacità di coglierne la rilevanza che può essere non solo economica, ma anche reputazionale, e quindi forse ancora più difficile della prima da stimare in quanto priva di una dimensione quantitativa. L’AI permette di ottenere rapidamente tale risultato traducendo in un linguaggio facilmente intellegibile testi complessi pieni di rimandi legislativi, grazie a sistemi che saranno in grado di scandagliare banche dati legislative e poi “ricostruire” un testo di legge.

Inoltre, egualmente importante è la comprensione delle posizioni dei vari stakeholder in modo da sapere chi è un nostro potenziale alleato e chi, invece, un oppositore, cosa che i sistemi di AI riescono a fare scandagliando velocemente tutte le informazioni disponibili, dai voti in Parlamento, alle dichiarazioni sui media, alla presenza sui social.

Infine, a tendere, è anche possibile insegnare alle macchine a stimare il ritorno economico di una determinata norma in determinate circostanze. In sostanza si può arrivare a determinare l’impatto di una specifica legislazione sia a livello di bilancio che da un punto di vista reputazionale.

L’intelligenza artificiale è in grado di compiere queste attività molto più velocemente di un umano e con un livello di accuratezza che invece prevederebbe il coinvolgimento di più funzioni aziendali, con il risultato che è possibile prendere le proprie decisioni strategiche con maggiore consapevolezza e verosimilmente anche più rapidamente. La decisione strategica sull’agire o meno sembra essere ancora di competenza umana, anche se influenzata dalle informazioni raccolte dagli algoritmi dell’intelligenza artificiale.

L’AI si può applicare al lobbying in maniera reattiva e proattiva

• Reattiva: in questo caso l’AI è in grado di comprendere la rilevanza di una norma in essere o ancora in discussione, l’impatto sulla mia azienda e anche le posizioni dei vari portatori di interesse. Al tempo stesso è in grado di disegnare strategie di lobbying volte a frenare o spingerne l’adozione, ad esempio facendomi capire quali sono i legislatori con una visione in linea con i miei interessi e verso i quali, quindi, potrebbe essere diretta l’attività di lobbying e quali sono le leve da utilizzare per ottenerne una posizione in linea con i miei interessi.

• Proattiva: un’attività di lobbying proattiva è ancora più sottile perché grazie all’intelligenza artificiale posso comprendere quale cambiamento normativo è possibile ottenere per favorire i miei interessi di business tenuto conto delle posizioni dei decisori. In particolare, grazie agli algoritmi dell’AI posso anche arrivare a raggiungere il punto di equilibrio più efficiente tra possibilità che una proposta venga accolta, impatto sul mio business e risorse necessarie per ottenere l’accoglimento delle mie proposte. In questo senso l’AI è in grado di scrivere un testo che risponda a questi requisiti, indicandomi anche i soggetti a quali è più opportuno chiedere sostegno.

In questi casi la capacità di analisi e di sintesi dell’AI permette una notevole semplificazione dell’attività, arrivando a guidare, sulla base di criteri di efficienza ed efficacia, l’attività del lobbista.

Sebbene la curva di apprendimento delle macchine sia ancora all’anno zero, recenti ricerche di John Nay della Stanford University (Large Language Models as Corporate Lobbyists, 2023) riportano che modelli di AI attualmente disponibili permettono già oggi di determinare se specifiche proposte legislative siano rilevanti per date società e per queste le macchine sono in grado di predisporre documenti che illustrano le posizioni di un’azienda e inoltrarle ai legislatori. In questo scenario, la tendenza, come afferma Nay, è passare da una situazione in cui viene facilitato il lavoro di un lobbista umano, ad uno in cui le aziende hanno un incentivo a utilizzare sempre meno la supervisione umana e più quella delle macchine. La questione centrale è etica e consiste nel trovare un punto di equilibrio tra l’influenza politica guidata dall’uomo e quella guidata dall’intelligenza artificiale.