Il Programma

Giovedì 26 febbraio – Sala del Maggior Consiglio di Palazzo Ducale

• 9.30 ACCOGLIENZA
• 10.00 SALUTI ISTITUZIONALI
• 10.15 INTRODUZIONE
• 10.30 KEY NOTE SPEECH Mario De Caro, Professore di Filosofia morale Università Roma Tre - Comprensione e conoscenza nei sistemi di IA
• PANEL - IA tra inganno e fiducia: etica, cultura e Intelligenza Cooperativa
• PANEL VISIONI E STRATEGIE
• 13.00 PAUSA PRANZO
• 14.00 KEY NOTE SPEECH Simona Chiodo, Professoressa di Filosofia Politecnico di Milano - Nuova Estetica del profitto: forma, senso e responsabilità nell’era dell’IA generativa
• PANEL - Oltre la disuguaglianza invisibile degli algoritmi. La cooperativa di dati.
• PANEL - Relazioni aumentate: i robot sociali tra cura, prossimità e inclusione.
• PANEL - Piattaforme Digitali: tra proprietà privata e modelli cooperativi.
• 17.00 CONCLUSIONI

Venerdì 27 febbraio – Workshop 

Sala della Grida a Palazzo della Borsa e Casa Paganini

• 9.00 - Accoglienza
• 9.30 - Apertura
• 10.00 – Lavori di gruppo
• 13.00 - Pausa pranzo
• 14.00 – Lavori di gruppo
• 16.30 – Conclusione

• Workshop 1: identità e comunicazione Il podcast cooperativo: come immaginare, progettare, lanciare una cooperativa di ascoltatori Progetto: Il panorama mediatico contemporaneo è dominato dalla frammentazione dell'attenzione e dalla crisi dei modelli editoriali tradizionali. Parallelamente, il formato podcast ha consolidato la sua rilevanza come strumento di comunicazione intimo e verticale, capace di creare comunità di ascolto dedicate. La cooperativa di ascoltatori intende trasformare i fruitori del podcast in fautori del podcast stesso, scegliendo insieme la linea editoriale e le attività di comunicazione. Obiettivo del workshop è sviluppare un business plan per la costituzione e il lancio di una cooperativa che riesca a coinvolgere gli ascoltatori come soci.
• Workshop 2: gestione non estrattiva dei dati La cooperativa dei proprietari di dati: dalla ricerca al business plan alla startup cooperativa Progetto: La cooperativa di dati nasce come un modello innovativo per affrontare la concentrazione privata dei dati e la passività dei cittadini nell'ecosistema digitale. Finalità della cooperativa è trasformare i cittadini da semplici fornitori a soci attivi e decisionali attraverso delle “strutture socio tecniche” che permettono ai cittadini di esercitare un controllo consapevole sui propri dati e di condividere scelte sul loro utilizzo. Queste strutture sociotecniche sono basate sui principi cooperativi tradizionali (democrazia, partecipazione, mutualità), applicati alla sfera digitale. I soci contribuiscono con i loro dati, beneficiando direttamente dei servizi generati e della redistribuzione equa del valore. A partire dal progetto coordinato dalla Prof.ssa Tania Cerquitelli per la creazione di una cooperativa di proprietari di dati, verificare l’upgrade della potenziale startup in altri settori.
• Workshop 3: tecnologie inclusive per il bene comune Welfare digitale: soluzioni culturali per l’inclusione, dal prototipo al business plan di cooperativa Progetto: L'accelerazione della digitalizzazione ha ampliato il divario tra chi accede e usa efficacemente la tecnologia e chi è a rischio di esclusione digitale (anziani, persone con disabilità, residenti in aree interne, cittadini con basso reddito o scarsa alfabetizzazione tecnologica). Questa esclusione si riflette in una minore partecipazione ai servizi di welfare (sanità, burocrazia) e alle opportunità culturali. Il progetto dovrà affrontare questa sfida sviluppando soluzioni di Welfare Digitale centrate sull'individuo e sulla mediazione culturale. A partire da progetti di ricerca e a prototipi attualmente esistenti, grazie alla collaborazione con Casa Paganini, l’obiettivo sarà impostare una possibile evoluzione dal prototipo al business plan di cooperativa.
• Workshop 4: principi cooperativi, bisogni contemporanei Quinto principio cooperativo “educazione, formazione e informazione”: metodi e strumenti per la sua declinazione digitale, la piattaforma INDICOO Progetto: Il quinto principio cooperativo impegna le cooperative ad assicurare la educazione, formazione e informazione dei propri soci, rappresentanti eletti, manager e dipendenti affinché possano contribuire allo sviluppo della cooperativa stessa alla crescita personale e alla costruzione di un mondo migliore. L'era digitale segna un momento di passaggio per la formazione tradizionale, spingendoci a cercare nuovi strumenti e modalità che rendano i contenuti del principio accessibili, interattivi e scalabili. Questo progetto ha l’obiettivo di colmare questo divario sviluppando una suite di metodologie digitali e un framework operativo per la loro implementazione. Obiettivo principale è fornire alle cooperative un kit di strumenti digitali per l'adempimento e l'esaltazione del quinto principio, trasformando l'obbligo in un vantaggio competitivo e sociale.
• Workshop 5: aree interne e accessibilità Il drone cooperativo per la connessione e la trasmissione di informazioni: da startup locale a progetto nazionale Progetto: Si chiama H.A.L.E. ed è un drone a energia solare, ideato per operare come un  satellite locale a zero emissioni, progettato dalla startup cooperativa Firmamento Technologies. Nasce per rispondere alle fragilità delle Aree Interne, colmando i vuoti di servizio e copertura lasciati dalle reti terrestri. Il drone è modulare e può avere funzionalità diverse: non solo ponte per telecomunicazioni, ma anche osservazione satellitare per mappare aree coltivabili, rilevare incendi o monitorare pannelli solari. Obiettivo è realizzare un piano strategico per sviluppare il drone cooperativo rendendolo fruibile a livello nazionale.
• Workshop 6: qualità dei dati e qualità della cura Sviluppo di un sistema IA nelle mutue sanitarie per i diritti universali di cura e assistenza Progetto: L'Intelligenza Artificiale (AI), fondata sul Machine Learning, opera spesso come una scatola nera la cui affidabilità dipende criticamente dalla qualità e rappresentatività dei dati di addestramento. Se i dataset riflettono asimmetrie storiche, distorsioni culturali o discriminazioni (legate a genere, etnia, condizione socio-economica o sanitaria), l'algoritmo non solo amplifica tali disuguaglianze, ma fallisce nel fornire servizi conformi alle reali necessità delle popolazioni sottorappresentate. Tale rischio è particolarmente grave in ambito sanitario.  L'implementazione dell'AI AI nei servizi pubblici non riuscirebbe ad oggi a garantire l'universalità e l'inclusività delle cure. Obiettivo è la progettazione di un sistema predittivo basato su dati di alta qualità epistemica cioè completi, accurati e pienamente rappresentativi che incorpori i principi di giusta rappresentazione e riconoscimento dei soggetti fin dalla fase di costruzione dell'algoritmo.