L’annuncio di grandi finanziamenti da parte di organizzazioni filantropiche legate all’intelligenza artificiale ha acceso un dibattito su chi, realmente, beneficia di questi fondi. Non è più la mancanza di volontà politica a frenare la diffusione, ma la capacità di assorbimento delle realtà che ricevono i grant.
Primi grant AI a istituzioni già pronte
Il 10 settembre la OpenAI Foundation ha destinato 60 milioni di dollari a un progetto di previsione climatica e di malattie delle colture per 100 milioni di agricoltori in Asia meridionale, sud-est e Africa orientale. Il denaro è stato suddiviso tra sei enti: University of Chicago, Precision Development, UC Berkeley, AIM for Scale (via University of Notre Dame), Digital Green e CIMMYT. Tre di questi sono università americane, tutte con strutture amministrative, statuti fiscali e sistemi di rendicontazione già consolidati.
Altri esempi di concentrazione
Nel aprile la stessa fondazione ha impegnato più di 100 milioni di dollari in sei istituti di ricerca statunitensi per la lotta contro l’Alzheimer. In agosto ha stanziato 100 milioni al Common Health Coalition per un sistema AI che ricontatta i pazienti con epatite C negli Stati Uniti, mentre a settembre ha lanciato il programma Public Data for Health con un investimento di oltre 125 milioni di dollari. Su un totale di circa 435 milioni di impegni della OpenAI Foundation, solo 60 milioni sono diretti a paesi a basso e medio reddito, e nessun beneficiario nel settore salute è basato fuori dagli Stati Uniti.
Assorbimento vs. advocacy: dove sta il vero ostacolo
Molti osservatori hanno ipotizzato che la advocacy fosse il blocco principale. In realtà, la capacità di gestire rapidamente fondi ingenti – assorbimento – è il criterio decisivo per i finanziatori. Un ente che riceve 10 milioni di dollari deve disporre di statuto legale riconosciuto, bilanci certificati, tassi di costi indiretti accettati e assicurazioni adeguate. La mancanza di questi requisiti rende impossibile anche il più piccolo grant da 100.000 dollari perché richiede 100 pratiche di due diligence, 100 audit e 100 rapporti di rendicontazione.
Iniziative per potenziare la capacità di assorbimento
Il modello Coefficient Giving ha identificato il problema e ha finanziato la risposta. Il 8 settembre Otis Reid e James Snowden hanno presentato i “Launchpad Funds”, un RFP che offre da 200 000 a 10 milioni di dollari di pre-seed per creare nuovi fondi, e da 10 milioni a 50 milioni o più per lanciare iniziative su larga scala. Le proposte vengono valutate in base al potenziale di assorbire 100 milioni di dollari da altri finanziatori nei prossimi anni.
Health Aid Transition Fund
Un altro esempio è il Health Aid Transition Fund annunciato il 18 settembre con un capitale di 165 milioni di dollari e costruito su precedenti 18 milioni. Il fondo mira a supportare i governi nella selezione di partner locali per sostituire i contra-fattori internazionali, includendo attività di budget absorption, dato che i paesi a reddito medio-basso tendevano a sottoutilizzare i bilanci sanitari di circa il 13 %.
Cosa dovrebbe cambiare ora
Per rendere più equa la distribuzione dei soldi AI, tre azioni risultano fondamentali. Prima, creare fondi regionali – ad esempio a Nairobi, Delhi, Dakar o Jakarta – con gestione locale e capacità di assorbire 100 milioni di dollari. Seconda, chiedere ai grandi finanziatori di pubblicare la quota di ciascun grant che effettivamente raggiunge organizzazioni registrate localmente e la data di arrivo, così da avere una misura trasparente del flusso. Terza, definire regole di ammissibilità AI che specifichino chiaramente se è prevista una procedura di equivalenza e a quale costo, permettendo a realtà come quelle di Kathmandu di valutare in pochi minuti la fattibilità della candidatura.
Il prossimo ciclo di finanziamenti AI seguirà la logica del chi può assorbire in 90 giorni. Costruire le strutture necessarie per accogliere questi capitali è quindi l’unica strada per evitare che il denaro rimanga confinato in poche mani.
