Stare al passo con l'intelligenza artificiale è diventato quasi un lavoro a tempo pieno. Ogni settimana esce un modello nuovo, un termine nuovo, un acronimo che ieri non esisteva e oggi sembra indispensabile. È facile sentirsi sempre un passo indietro, anche per chi con la tecnologia ci lavora.

L'estate, però, offre una delle rare occasioni per fermarsi e rimettere ordine: leggere di AI sottraendosi, almeno per qualche ora, all'AI stessa. Un buon libro fa quello che nessun feed riesce a fare, cioè rallentare il presente quanto basta per renderlo comprensibile.

Ecco allora dieci libri, più un bonus irrinunciabile, da mettere in valigia. Così, la prossima volta che sotto l'ombrellone qualcuno dirà che "l'AI deciderà tutto al posto nostro", non vi sentirete in difficoltà: avrete il vocabolario e gli argomenti per rispondere.

Le uscite dell'anno

1. Empire of AI, di Karen Hao (Penguin, 2025) — solo in inglese

Dentro la fabbrica dell'AI.

La cronaca più documentata dell'industria che sta ridisegnando ogni mercato, raccontata da chi è entrata per prima dentro OpenAI. Karen Hao, già firma del MIT Technology Review e dell'Atlantic, ricostruisce ambizioni, capitali e rapporti di potere della corsa all'AI. Per un decisore, capire il sistema che produce questi strumenti conta quanto capire gli strumenti stessi.

2. L'intelligenza condivisa, di Ethan Mollick (Luiss University Press, 2025)

Titolo originale: "Co-Intelligence".

L'AI come collega, non come oracolo.

Il manuale più pragmatico su come lavorare con l'AI generativa: dove delegare, dove affiancarla, dove diffidare. Mollick, professore alla Wharton, traduce mesi di sperimentazione in principi semplici e verificabili. Niente profezie, solo pratiche quotidiane per team e manager: la guida ideale per passare dall'entusiasmo all'uso reale.

3. Forma mentis, di Nello Cristianini (Il Mulino, 2025)

Cosa succede dentro i modelli.

Un viaggio nell'interpretabilità, il campo che prova a rendere leggibili e verificabili le reti neurali. Cristianini, tra i pionieri del machine learning in Europa, racconta con precisione ciò che la ricerca ha capito e ciò che resta opaco. Fiducia, governance e responsabilità sulle decisioni automatizzate nascono proprio da qui. Tra i saggi italiani dell'anno, uno dei più compatti e originali.

4. AI Snake Oil, di Arvind Narayanan e Sayash Kapoor (Princeton University Press, 2024) — solo in inglese

Separare l'AI vera dall'olio di serpente.

Lo strumento anti hype indispensabile per chi valuta fornitori e investimenti: cosa l'AI sa fare davvero e cosa le viene solo promesso. Narayanan, professore a Princeton, e Kapoor smontano con rigore le esagerazioni di mercato e insegnano a chiedere le prove giuste prima di firmare. Il contrappeso perfetto ai libri ossessionati dalla superintelligenza.

5. L'onda che verrà, di Mustafa Suleyman e Michael Bhaskar (Garzanti, 2024)

Titolo originale: "The Coming Wave".

Governare l'onda, non subirla.

La riflessione strategica sulla doppia ondata di AI e biotecnologie, e su come contenerne i rischi senza rinunciare alle opportunità. Suleyman, cofondatore di DeepMind e oggi CEO di Microsoft AI, unisce sguardo tecnico e visione di sistema. Un libro pensato per chi guida organizzazioni e deve decidere adesso: ambizioso, controverso, necessario.

Il metodo: causal AI e decision intelligence

6. Causal Artificial Intelligence, di Judith S. Hurwitz e John K. Thompson (Wiley, 2023) — solo in inglese

L'AI che capisce il perché, non solo il cosa.

Il testo che porta la causal AI dentro l'impresa: perché un'AI basata solo su correlazioni non basta e come i modelli causali migliorano le decisioni, con casi d'uso concreti. Hurwitz (chief evangelist di una piattaforma di causal AI) e Thompson (a capo delle operations AI globali di EY) scrivono da practitioner, non da accademici. Il sottotitolo dice tutto: il prossimo passo per un'AI di business davvero efficace.

7. Link, di Lorien Pratt (Emerald Publishing, 2019) — solo in inglese

Partire dalla decisione, non dal dato.

Il libro che ha fondato la Decision Intelligence: come collegare dati, azioni e risultati mettendo la decisione al centro. Lorien Pratt ha di fatto definito questa disciplina, offrendo un metodo per trasformare modelli e previsioni in scelte migliori e misurabili. Per l'uso operativo, il suo "The Decision Intelligence Handbook" (2023) è il compagno pratico ideale.

8. Potere e previsione, di Ajay Agrawal, Joshua Gans e Avi Goldfarb (Franco Angeli, 2024)

Titolo originale: "Power and Prediction".

L'economia delle decisioni nell'era dell'AI.

La tesi economica più citata: l'AI abbassa il costo della previsione, e questo cambia il valore di ogni decisione. I tre economisti dell'Università di Toronto spiegano perché il vero salto non sono i singoli strumenti, ma la riprogettazione dei sistemi decisionali. Un ponte perfetto tra economia d'impresa e decision intelligence, da leggere con il loro classico "Macchine predittive".

Lo sguardo lungo

9. Nexus, di Yuval Noah Harari (Bompiani, 2024)

Chi controlla le informazioni, governa.

Una storia delle reti di informazione, dalla stampa agli algoritmi, per capire come i flussi di dati plasmano le società. Harari, lo storico più letto al mondo sui grandi temi, offre la cornice ampia dentro cui collocare l'AI. Non un libro tecnico, ma la mappa del terreno su cui le nostre decisioni prendono forma: utile per alzare lo sguardo oltre il singolo caso d'uso.

10. Etica dell'intelligenza artificiale, di Luciano Floridi (Raffaello Cortina, 2022)

Le regole del gioco.

Il quadro di riferimento su governance, responsabilità e uso corretto dell'AI, firmato dal filosofo dell'informazione italiano più influente a livello internazionale. Floridi traduce principi astratti in criteri applicabili alle organizzazioni, in un momento in cui le regole (dall'AI Act in poi) entrano nella pratica quotidiana. Perché decidere bene con l'AI significa anche decidere in modo legittimo.

Il bonus irrinunciabile

The Book of Why, di Judea Pearl e Dana Mackenzie (Basic Books, 2018) — solo in inglese

Le radici della causal AI.

Ha qualche anno sulle spalle, ma per noi di Vedrai resta una lettura irrinunciabile: è l'opera che ha reso popolare la scienza della causa e dell'effetto. Judea Pearl, premio Turing e padre dell'inferenza causale, spiega perché le macchine devono imparare a rispondere alla domanda "perché?". È la radice teorica su cui poggiano la causal AI e la decision intelligence di oggi, e il naturale prologo al libro di Hurwitz e Thompson. Se un solo titolo dovesse restare in valigia anche l'estate prossima, è questo.

In conclusione

Undici libri non trasformano nessuno in esperto nel giro di due settimane. Servono a qualcosa di più utile: dare un vocabolario e un metodo per distinguere ciò che conta da ciò che è soltanto rumore. È esattamente il lavoro che, in Vedrai, facciamo ogni giorno con la decision intelligence: aiutare le imprese a decidere meglio, non a delegare le decisioni. La prossima volta che, sotto l'ombrellone, qualcuno dirà che "l'AI deciderà tutto al posto nostro", avrete gli strumenti per rispondere. Buona lettura, e buona estate.

Domande frequenti

Quali sono i migliori libri sull'intelligenza artificiale da leggere nel 2026?

Tra i migliori ci sono Empire of AI di Karen Hao, L'intelligenza condivisa di Ethan Mollick, Forma mentis di Nello Cristianini, AI Snake Oil di Narayanan e Kapoor e L'onda che verrà di Mustafa Suleyman, affiancati dai riferimenti su causal AI e decision intelligence.

Qual è il libro di riferimento sulla causal AI?

Per il mondo business è Causal Artificial Intelligence di Judith Hurwitz e John Thompson (2023). Il classico fondativo, ancora irrinunciabile, è The Book of Why di Judea Pearl, premio Turing e padre dell'inferenza causale.

Qual è il libro fondamentale sulla decision intelligence?

Il testo che ha fondato la disciplina è Link di Lorien Pratt, che spiega come collegare dati, azioni e risultati mettendo la decisione al centro. Per l'uso operativo è utile il suo The Decision Intelligence Handbook.

Ci sono libri sull'AI in italiano?

Sì: Forma mentis di Nello Cristianini, L'intelligenza condivisa di Ethan Mollick, L'onda che verrà, Nexus di Yuval Noah Harari, Potere e previsione di Agrawal, Gans e Goldfarb ed Etica dell'intelligenza artificiale di Luciano Floridi.