Benvenuti in IA Impatto Amplificato, il podcast di Gnucoop per chi nel terzo settore deve misurare il proprio lavoro. Ogni episodio parte da una storia vera e documentata e arriva dritto alla vostra scrivania: i dati che raccogliete, gli indicatori che avete scelto, l'intelligenza artificiale che avete appena cominciato a usare. Niente ricette miracolose: fonti dichiarate, tre cose concrete da fare lunedì mattina, e il limite onesto di quelle tre cose. Nuovo episodio ogni settimana. Il podcast fa parte di IA: Impatto Amplificato, il progetto Gnucoop per il terzo settore. Maggiori informazioni su https://academy.gnucoop.com
IA: Impatto Amplificato. Dati e intelligenza artificiale non generano valore da soli: amplificano il metodo che già usate. Se le basi sono fragili, amplificano l'errore. Il percorso formativo di Gnucoop per il Terzo Settore e l'economia sociale: raccolta dati e privacy, analisi, misurazione e indicatori, IA applicata alla progettazione. Quattro corsi in videolezioni brevi, webinar periodici e una community di pratica dove confrontarsi su casi reali. → https://academy.gnucoop.com/memberships/impatto-amplificato
Questo episodio include contenuti generati dall’IA.
24 Oct 2026
Le dispiacerebbe uscire dalla stanza?
Metà anni Sessanta, in un ufficio del MIT. Una donna si siede davanti a una telescrivente collegata a un programma che ha visto costruire per mesi. Sa perfettamente che è una macchina. Dopo qualche frase chiede al ricercatore di uscire dalla stanza. In questa puntata: perché sessant'anni dopo continuiamo a cascarci, perché il chatbot che usate per rivedere le vostre proposte di progetto è costruito per darvi ragione, e che cosa succede se lo mettete in mano a persone sole. Con tre mosse da provare stasera, e una domanda che non ha ancora risposta.
IA: Impatto Amplificato. Dati e intelligenza artificiale non generano valore da soli: amplificano il metodo che già usate. Se le basi sono fragili, amplificano l'errore. Il percorso formativo di Gnucoop per il Terzo Settore e l'economia sociale: raccolta dati e privacy, analisi, misurazione e indicatori, IA applicata alla progettazione. Quattro corsi in videolezioni brevi, webinar periodici e una community di pratica dove confrontarsi su casi reali. → https://academy.gnucoop.com/memberships/impatto-amplificato
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17 Oct 2026
Hai tolto i nomi. Non hai anonimizzato.
Nel 1997 una dottoranda del MIT comprò per 20 dollari le liste elettorali di Cambridge, Massachusetts, e le incrociò con un archivio sanitario pubblicato senza nomi. Poche ore dopo spediva al governatore dello stato i suoi stessi dati clinici. In questa puntata: perché il dato che vi tradisce non è quello che avete cancellato, che cosa resta dentro un file quando togliete nome e cognome, e una domanda che quasi nessuno si fa prima di allegare un foglio di calcolo a un'email. Con una verifica da fare stasera, sull'ultimo file che avete mandato fuori dall'organizzazione.
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10 Oct 2026
E se il merito non fosse vostro?
Nel 1969 una telenovela peruviana raccontava di una ragazza analfabeta che si iscriveva a un corso serale e imparava a cucire. Nei mesi successivi, in mezzo continente, le iscrizioni ai corsi di alfabetizzazione aumentarono. Immaginate di essere l'organizzazione che in quegli anni, in quel paese, lavorava sull'alfabetizzazione degli adulti: a fine anno i vostri numeri sarebbero stati splendidi. In questa puntata: la domanda più scomoda del mestiere — che cosa sarebbe successo se noi non ci fossimo stati — e tre modi per affrontarla senza uno studio randomizzato controllato.
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3 Oct 2026
Dieci minuti contro sei mesi
Una teoria del cambiamento fatta bene richiede mesi di workshop. Ed è per questo che quasi nessuna organizzazione la fa. Abbiamo dato a un modello di linguaggio una frase sola — la mission di un'associazione — e gli abbiamo chiesto di costruirci sopra una teoria del cambiamento e un piano di monitoraggio. Poi abbiamo preso il risultato e l'abbiamo dato a un secondo modello, chiedendogli di farlo a pezzi. In questa puntata: che cosa ha trovato, che cosa si era perso per strada, e perché questi strumenti vi risparmiano il tempo ma non la competenza.
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26 Sept 2026
Due milioni e quattrocentomila risposte sbagliate
Nel 1936 una rivista americana spedì dieci milioni di cartoline per capire chi avrebbe vinto le elezioni. Ne tornarono indietro 2.400.000: nessun sondaggio politico, prima o dopo, ha mai raccolto tante risposte. Il risultato fu il più clamoroso errore nella storia dei sondaggi, e la rivista chiuse nel giro di due anni. In questa puntata: quante persone bisogna davvero intervistare, che cosa succede quando il questionario arriva con un codice QR o su un gruppo WhatsApp, e perché il numero che il calcolatore stampa accanto al risultato non misura quasi nessuno dei problemi che avete davvero.
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16 Sept 2026
Il giorno in cui l'indicatore si ribellò
Nel 1902 le autorità coloniali di Hanoi misero una taglia su ogni coda di ratto consegnata, per liberare la città dai roditori. Nel giro di poche settimane i ratti erano di più. In questa puntata: perché ogni indicatore, appena diventa un obiettivo, comincia a lavorare contro chi l'ha scelto — dalla peste in Indocina al rapporto tra spese di struttura e spese di progetto, fino a un progetto scolastico che ha raccolto dati per un anno intero e si è ritrovato con un numero da buttare. Con tre mosse per tenere un indicatore al guinzaglio.
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