Dopo aver pagato 7,80 euro per una pinta a Dublino, l’ingegnere Matt Cortland ha usato un agente vocale per raccogliere i prezzi in tutta l’Irlanda. Il risultato è il primo dataset aggiornato dopo oltre dieci anni e un caso concreto su come l’AI può ricostruire informazioni assenti.

Matt Cortland, ingegnere statunitense con base a Londra, entra in un pub di Dublino e ordina una Guinness. Il conto arriva: 7,80 euro. Non è una cifra fuori mercato, ma è sufficiente per fermarsi su una domanda: è un prezzo normale? Provare a rispondere si rivela più complicato del previsto, perché un riferimento, semplicemente, non esiste.

Il Central Statistics Office irlandese ha smesso di monitorare il prezzo della birra nel 2011. Da allora, nessuna rilevazione nazionale aggiornata ha più restituito una fotografia del costo della Guinness, nonostante si tratti del prodotto più diffuso e simbolico del Paese. I prezzi sono rimasti distribuiti tra migliaia di pub, senza un sistema che permetta confronti reali. Quella che nasce come una curiosità personale diventa così un problema più ampio: capire quanto costa davvero una pinta in Irlanda significa, di fatto, ricostruire un dato che manca da oltre un decennio.

Cortland non arriva a questa domanda da osservatore esterno. Prima di lavorare nell’intelligenza artificiale ha operato nel mondo dell’ospitalità, fondando e gestendo attività legate a pub e intrattenimento. Conosce entrambe le prospettive: quella del cliente che paga e quella del gestore che risponde alle richieste. È anche per questo che il progetto non prende la forma di un’analisi teorica, ma di un’operazione pratica.

Pochissime settimane fa, durante il weekend di San Patrizio, sviluppa un agente vocale basato su intelligenza artificiale e lo mette al lavoro. Lo chiama “Rachel”.

Il nome non è casuale: Cortland testa diverse voci e personalità prima di arrivare alla versione finale, ma il punto non è solo tecnico. Rachel deve suonare credibile, familiare, qualcuno che potrebbe davvero chiamare un pub per chiedere un prezzo.

La scelta ricade su un accento nordirlandese, ispirato a Rachel Duffy del programma The Traitors, che Cortland considera il più naturale in una conversazione informale. Il riferimento non è estetico, ma funzionale: tono caldo, ritmo credibile, nessuna rigidità artificiale.

Il risultato è un agente AI che non cerca di convincere, ma semplicemente di passare inosservato. Il compito è uno solo: telefonare ai pub e chiedere quanto costa una pinta di Guinness. Prima indicizza oltre 5.200 locali attraverso l’API di Google Maps, poi seleziona quelli con numero disponibile. Rachel arriva a contattare più di 3.000 pub distribuiti in tutte le 32 contee irlandesi. Rispondono in 2.052 e oltre 1.000 forniscono un prezzo utilizzabile, che viene estratto automaticamente dalle trascrizioni delle chiamate.

L’intera operazione ha un costo sorprendentemente contenuto: circa 200 euro, escluso il tempo di sviluppo. Una cifra che rende evidente quanto oggi sia accessibile costruire sistemi di raccolta dati su larga scala.

Anche il copione della telefonata viene semplificato progressivamente: nella versione finale, Rachel fa una sola domanda, ringrazia e chiude la telefonata. Le prime versioni del copione erano più articolate, ma allungavano l’interazione e aumentavano il rischio che l’interlocutore si insospettisse. Ridurre il dialogo diventa quindi una scelta metodologica: meno conversazione, più uniformità nelle risposte. È in questa semplicità che il sistema riesce a funzionare su larga scala, trasformando migliaia di telefonate in dati confrontabili.

Rachel viene inoltre progettata per essere trasparente se interrogata: spiega che sta raccogliendo informazioni per una lista comparativa e, se le viene chiesto esplicitamente, conferma di essere un sistema basato su intelligenza artificiale. Nonostante questo, nella maggior parte dei casi chi risponde non si accorge di parlare con una macchina e tratta la chiamata come una richiesta normale. È proprio questo a rendere il dataset interessante: non è mediato, non è dichiarativo, ma nasce da vere interazioni quotidiane.

Il progetto però non si ferma alla raccolta e Cortland integra i dati con altre fonti: le serie storiche del Central Statistics Office, che monitoravano il prezzo della birra dagli anni Settanta fino al 2011, e le informazioni su oltre 22.000 locali provenienti da Google Maps, tra valutazioni e recensioni. Nasce così il Guinndex, un indice dei prezzi della Guinness aggiornato in tempo reale, costruito combinando dati storici, rilevazioni dirette e contributi degli utenti. La piattaforma è aperta: chiunque può inserire o aggiornare il prezzo della propria pinta, mentre il sistema segnala automaticamente valori anomali per mantenere una certa coerenza.

I dati restituiscono una fotografia chiara, ma tutt’altro che uniforme: nel marzo 2026 il prezzo medio nazionale di una pinta di Guinness si attesta intorno ai 5,95 euro, mentre il valore più ricorrente resta 5,50. Dublino si conferma l’area più cara, con una media di circa 6,75 euro, mentre in altre contee – soprattutto nell’ovest e nelle Midlands – i prezzi scendono.

Il dato più significativo, però, non è la media:  per lo stesso prodotto, nello stesso Paese, si può pagare poco più di 3 euro oppure arrivare a 10. Anche all’interno della stessa città, basta spostarsi di poche strade perché il prezzo cambi in modo sensibile.

Se confrontato con i dati storici, il quadro diventa ancora più evidente. Nel 2011 una pinta di stout costava in media 3,93 euro. Oggi siamo intorno ai 5,95: un aumento di circa il 48% in poco più di un decennio. Un gesto quotidiano, come ordinare una birra, diventa così una misura concreta del costo della vita.

Quello che succede in Irlanda non è così distante. Anche in Italia, in molti contesti quotidiani – dalla ristorazione ai servizi – i prezzi esistono ma non sono sempre immediatamente confrontabili. Spesso restano legati al luogo, all’abitudine, alla percezione, più che a un riferimento condiviso.

È proprio in questa zona grigia che progetti come il Guinndex diventano interessanti. Non per il prodotto in sé, ma per il metodo: rendere visibile ciò che normalmente resta distribuito, frammentato, difficile da leggere.

Cosa succede quando i prezzi diventano visibili?

Il Guinndex funziona perché interviene su un’asimmetria informativa. In assenza di dati, la scelta di un pub è guidata dalla prossimità o dall’abitudine. Il prezzo esiste, ma resta invisibile fino al momento in cui si paga. Quando i prezzi diventano visibili e confrontabili, cambia il modo in cui si decide. Basta rendere pubbliche le informazioni: alcuni pub iniziano ad abbassare i prezzi, altri a comunicarli in modo più trasparente… non come obbligo, ma come conseguenza.

La trasparenza agisce come un meccanismo indiretto, che modifica il mercato senza imporre regole.

È qui che il progetto smette di essere una curiosità e assume un significato più ampio. Le tecnologie utilizzate –  sintesi vocale, agenti autonomi, modelli linguistici – sono le stesse già impiegate nei call center automatizzati e, in altri contesti, nelle truffe telefoniche. La differenza non sta nello strumento, ma nell’obiettivo. Nel caso del Guinndex, l’intelligenza artificiale viene utilizzata per raccogliere dati e restituirli agli utenti, aumentando la loro capacità di scelta. In altri casi, gli stessi sistemi servono a persuadere o a estrarre valore.

Il progetto non nasce per testare quanto le persone siano in grado di riconoscere una voce artificiale, ma per capire se sia possibile, collettivamente, rendere più accessibile il prezzo di una pinta. L’obiettivo dichiarato è semplice: mappare l’intero Paese e, nel tempo, contribuire a stabilizzare i prezzi.

Un agente vocale che chiama 3.000 pub potrebbe restare un esperimento tecnico. Diventa rilevante nel momento in cui quel dato viene organizzato, reso pubblico e inserito in un sistema che lo rende leggibile. Il Guinndex non introduce una nuova tecnologia, ma mostra cosa succede quando strumenti già disponibili vengono utilizzati per colmare un vuoto informativo.

Oggi misura il prezzo di una Guinness, domani potrebbe fare lo stesso in settori in cui l’opacità non è un limite, ma una condizione strutturale.

Alla fine, la domanda resta molto semplice. Non quanto costa una Guinness, ma perché spesso non lo sappiamo prima di pagarla.

Siamo abituati a muoverci in spazi dove i prezzi esistono, ma non sono davvero accessibili. Dove scegliere significa accettare una piccola opacità, quasi fosse parte del gioco. Il Guinndex rompe questa abitudine su qualcosa di quotidiano, quasi banale. Ed è proprio per questo che funziona.

Perché quando inizi a vedere davvero quanto costa una pinta, diventa difficile non chiedersi quanto costano, davvero, tutte le altre cose.