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00:05Benvenuti e ben ritrovati ad AI Club, il programma di Class NBC dedicato alla rivoluzione dell'intelligenza artificiale
00:12che ci sta facendo vivere delle settimane molto intense. Vi abbiamo raccontato cosa è successo al World AI Camp Festival
00:18e ora tutto si sposta sull'India. Ma in che momento siamo? Siamo nel momento degli agenti AI.
00:24Ne parliamo in realtà da quasi un anno in questa piattaforma. I mercati si sono accorti nelle ultime settimane
00:33che cosa significa avere gli agenti che iniziano ad operare. Il caso di Antropic ha destato preoccupazione
00:40proprio sui mercati con il sell-off per lo strumento dedicato al mondo legal e poi ancora il caso dei
00:47consulenti finanziari
00:51con Eisel, con Altruist e poi ancora OpenCloud, la piattaforma open source che fa sì che gli agenti autonomi
00:58possano avere un supporto e della scatenarsi quindi di moltbook e renta human AI.
01:04Tutto questo di fatto però ora deve essere metabolizzato dai mercati.
01:11Bisogna capire cosa significa se effettivamente è o no la fine dei software.
01:16Parleremo di tutto questo ma direi partiamo dal cosa sta succedendo in queste giornate, cioè dall'India AI Impact Summit.
01:24Tutto si sposta in questa direzione. Il primo evento globale è stato definito così nel sud del mondo
01:31ma un atteggiamento che ha poco da sud del mondo. Stiamo vedendo le immagini di Emmanuel Macron,
01:37il presidente francese con Arenda Modi. È stato il primo grande leader a partecipare ed intervenire
01:42ma è una settimana molto intensa. Tutti i capi delle big tech, meno Jensen Wang di NVIDIA
01:47che ha fatto forfè all'ultimo minuto sabato, sono presenti alla corte di Modi.
01:53Allora io saluto e do il benvenuto a Giuliano Noci, professore strategia e marketing
01:57e prorettore del Polo Territoriale Cinese del Politecnico di Milano. Un grande piacere averla con noi.
02:03Grazie dell'invito, buon pomeriggio a tutti.
02:05Allora, professore, partiamo da qui. Stiamo parlando del secondo mercato globale,
02:11lo ha detto Sam Woltman di OpenAI, lo ha detto anche Dario Modelli di Antropic.
02:16L'India rappresenta una prateria di possibilità per le big tech.
02:22Ecco, quali sono dal suo punto di vista le potenzialità di questo paese in questa tecnologia, in questo momento?
02:30Ma ce ne sono molteplici. Sostanzialmente noi dobbiamo considerare che l'India può per certi versi godere
02:38dello stesso effetto Cina quando è arrivata Internet. Partire da un'economia sostanzialmente quasi prato verde
02:45senza le incrostazioni del passato e costruirla nativamente intorno all'intelligenza artificiale.
02:53Quindi il vantaggio è che si sta sviluppando esattamente in un momento così trasformativo.
03:00Secondo elemento, c'è un deciso dividendo demografico.
03:05L'India è un miliardo e mezzo di persone, con età media 28 anni,
03:10è un enorme serbatoio di talenti per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale.
03:17Questo è un secondo elemento da cui non possiamo prescindere.
03:21Il terzo, e chiudo, l'India è un paese che è più gozato di altri allo sviluppo dell'Information Communication
03:31Technology.
03:33Bangalore e altri, nella testa di tutti noi, sono stati centri di sviluppo software negli ultimi decenni.
03:39Questi elementi evidenziano quanto l'economia indiana possa essere un'economia che può beneficiare
03:47in misura significativa dello sviluppo dell'intelligenza artificiale
03:50e come evidenziava opportunamente lei degli agenti di intelligenza artificiale.
03:55Ecco Noci, vi rivediamo un attimo in solo pochi giorni gli investimenti macro
04:01che sono arrivati e che sono stati annunciati in India.
04:05C'è una crescita nei prossimi due anni che si stima per 200 miliardi.
04:09Questo ha detto il ministro dell'informazione e della tecnologia indiano.
04:14Ci sono stati annunci.
04:15Il CEO di Google, Sundar Pichai, ha pubblicato di fatto su X le prime pagine dei giornali.
04:22Ecco, le stiamo vedendo.
04:23In cui il logo di Google compare in prima pagina con questo grande New Era of Innovation.
04:28Parliamo di 15 miliardi di investimenti che la società farà per cavi sottomarini
04:34per collegare America e India, di fatto.
04:38Quindi un investimento monster.
04:4068 sono i miliardi invece se si sommano quelli di Google
04:43con quelli annunciati anche da Amazon e da Microsoft.
04:46Per non citare anche i big indiani tipo Andani
04:50che hanno ad anni annunciato 100 miliardi di dollari.
04:54Quindi insomma stiamo parlando di grandissimi numeri.
04:57Ora sempre l'hype è molto alto,
04:59però di fatto i big dell'intelligenza artificiale sono là.
05:03Sono in India.
05:05Ecco, se come diceva lei, l'India sta vivendo un momento
05:07come quello della Cina di fatto tempo fa,
05:11come possono cambiare gli equilibri,
05:13parlando proprio di geografia, delle AI,
05:17con l'India che corre in questo momento?
05:20Guardi, io ho scritto ieri un editoriale
05:23in cui esplicitavo che India e Africa potrebbero superare
05:26molto rapidamente l'Europa
05:29per i motivi che ho precedentemente nucleato.
05:32Quindi l'intelligenza artificiale può diventare
05:35leva di potenza geopolitica
05:37che rende l'India uno degli attori chiave
05:44nel tavolo della geopolitica internazionale
05:46insieme alla Cina e agli Stati Uniti.
05:49Punto uno.
05:50Punto due.
05:50È chiaro che un'India che si sviluppa,
05:53che è oggetto di questi investimenti,
05:55vada a contraltare la Cina
05:57e quindi gioca un ruolo calmieratore
06:00molto utile agli Stati Uniti e anche al Giappone.
06:05Terzo elemento, io credo che non dobbiamo dimenticare
06:08che molti degli amministratori delegati
06:11che sono a capo delle big tech
06:13sono di origine indiana.
06:15Quindi questi investimenti, in qualche modo,
06:19hanno anche, come dire,
06:21risentono anche di un orgoglio legittimo
06:25di natura nazionalista.
06:27Per tutti questi motivi
06:29io credo che la partita
06:30sull'intelligenza artificiale in India
06:33non sia solo una partita tecnologica,
06:36ma sia una partita geopolitica
06:38che mira a riequilibrare
06:41quella parte del mondo
06:42che in questo momento
06:43vede nella Cina oggettivamente
06:45un'economia egemone
06:48e quindi che crea problemi
06:50a Giappone e Stati Uniti.
06:51Ecco, un po' un ritorno a casa
06:54stando a quello che diceva
06:55per i grandi della tecnologia.
06:57Ma professore, in tutto questo
06:59invece l'Europa cosa fa?
07:02Guarda, osserva, è spettatrice,
07:05attiva o passiva di tutto questo?
07:09L'Europa discute dell'etica degli algoritmi.
07:14L'Europa discute di questo
07:18che è un tema certamente non secondario.
07:22Peccato che mentre noi discutiamo
07:24di etica degli algoritmi
07:26gli altri li sviluppano
07:27e quando li avranno sviluppati
07:29cercheranno di venderceli
07:32e noi non avremo nulla in mano.
07:35Quindi l'Europa è purtroppo
07:37il grande assente di questa partita.
07:40È un'Europa che io quasi quotidianamente
07:43quando scrivo evidenzio
07:45che si debba svegliare.
07:46Deve svegliare non solo
07:48sul fronte dell'intelligenza artificiale
07:50ma il fronte dell'intelligenza artificiale
07:52è particolarmente critico
07:54perché noi abbiamo una legacy
07:56manifatturiera tradizionale.
07:58Quindi l'intelligenza artificiale
08:00cambia in misura profonda
08:02anche la manifattura.
08:04Paradossalmente la nostra storia
08:06di successo passata
08:08rischia di diventare un vincolo
08:10è un problema in chiave
08:12di intelligenza artificiale.
08:15E quindi una sveglia
08:16che arriva anche dall'India
08:17che speriamo che l'Europa
08:18colga il prima possibile.
08:20Grazie professore,
08:21grazie Giuliano Noci
08:22per essere stato con noi.
08:24Grazie, alla prossima.
08:26C'è un pizzico di Europa
08:28in realtà che emerge
08:29anche dall'India
08:30e di fatto sono le parole
08:32di Arthur Mesh
08:33il CEO di Mistral
08:34che è fresco di annunci
08:36su investimenti
08:37tra l'altro strategici
08:38per anche qui
08:39infrastrutture in Svezia
08:41del notizio della scorsa settimana.
08:43Arthur Mesh è presente
08:44anche lui
08:45all'India AI Impact Summit
08:47parlando chiaramente
08:49di questo sell-off
08:50nel mondo software
08:51e di quanto può impattare
08:53e quanto può fare la differenza
08:55se sì o no
08:56un'opportunità
08:57anche per chi sviluppa AI
08:59ha detto
09:00beh ci sarà
09:01una riduzione
09:02di fatto del 50%
09:05del software
09:07in sostituzione all'AI.
09:09Sentiamo le sue parole.
09:11AI è rendita
09:12di noi capire
09:13di sviluppare software
09:14alla velocità di l'aria.
09:16Quindi
09:16per quanto riguarda
09:17l'infrastruttura
09:18in place
09:19hai il proprio plumbing
09:20e sei collegato
09:20con i sistemi di ricordi
09:21e per quanto riguarda
09:23giving the design tools
09:24for creating applications
09:25to the business users
09:27in a way
09:28where they can
09:28just describe their needs
09:29and that's going
09:30to create their application.
09:31Then
09:32we do
09:33and we do
09:33see with our customers
09:34that in a couple of days
09:35we can create
09:36a really fully custom
09:38application
09:38to run a workflow
09:40to run a procurement workflow
09:42or to run
09:42supply chain workflows
09:44for instance
09:45in a way where
09:46I would say
09:46five years ago
09:47you would actually
09:48need a vertical SaaS.
09:49And so
09:50there is definitely
09:51a shift
09:51and a replatforming
09:52that is happening
09:53where
09:54the interface
09:55is no longer
09:56the thing
09:57where
09:57there's no longer
09:58the mode.
10:00What really matter
10:01is the connection
10:02what really matter
10:02is the context layer
10:03on top
10:04where the agents
10:05are constantly
10:06pulling from
10:06system of records
10:07to figure out
10:08what is happening.
10:08so there is a replatforming
10:10happening.
10:11Now
10:11I mean
10:12enterprise software
10:13I would say
10:14are there to stay
10:15because they have
10:17very big distribution
10:18and they're also
10:18moving toward
10:19making
10:20their system
10:21more agentic
10:22and more relying
10:23on AI.
10:24But the replatforming
10:24is a big opportunity
10:25for us
10:26because we see
10:27now have more than
10:28100 enterprise customers
10:29that are coming to us
10:30also with that
10:32wheel of
10:33maybe
10:33changing
10:34and replatforming
10:35their IT system
10:37so maybe
10:37getting rid of
10:38certain things
10:39that they bought
10:39like 20 years ago
10:41and that is starting
10:42to be a bit expensive
10:43it's starting to be
10:44hard to customize
10:45and to maintain
10:45and they see AI
10:46as a way
10:47to replatform
10:48the thing
10:48so that
10:49it becomes more efficient
10:50and less costly.
10:52And so
10:52Arthur Mesh
10:54ha spiegato
10:54come
10:55ciò che si faceva
10:56in 5 anni
10:58ora si fa
10:59quasi in una giornata
11:01e dell'impatto
11:02che può avere
11:03di fatto
11:03l'integrazione
11:04dell'AI
11:05nei software
11:06però è una
11:07possiamo dire
11:08aspetto positivo
11:10di crescita
11:10per entrambe
11:11le prospettive
11:12di chi integra
11:13l'AI
11:13nei sistemi
11:14di software
11:15non una vera
11:15e propria
11:16sostituzione.
11:17Comunque
11:17continuiamo a parlare
11:19di India
11:20andiamo
11:20in diretta
11:21di fatto
11:22grazie anche
11:23per questi
11:23orari
11:24notturni
11:25con Ivana
11:25Bartoletti
11:26vicepresidente
11:27di Wipro
11:27un grande piacere
11:28averla con noi
11:29grazie
11:30grazie mille
11:32e a lei
11:32dunque
11:32poco fa
11:33il professor
11:34Noci
11:34diceva
11:34Bangalore
11:35nella nostra
11:37mente
11:38è sinonimo
11:39di innovazione
11:40e tecnologia
11:40la sede
11:41di Wipro
11:42è proprio
11:42Bangalore
11:43quindi la società
11:44per cui lei
11:44è vicepresidente
11:45giusto per
11:46rappresentarla
11:46ai nostri ospiti
11:47Ivana Bartoletti
11:49anche CFI
11:49Governance
11:51presso
11:51Wipro
11:52guida programmi
11:53globali che guidano
11:54la governance
11:55e la tutela
11:57della privacy
11:57nei temi
11:58di AI
11:59ed è anche
12:00consulente esperta
12:01del Consiglio
12:02d'Europa
12:02sull'intelligenza
12:03artificiale
12:04per anche i diritti
12:05di genere
12:06ed è anche fondatrice
12:07appunto
12:07del
12:07Women Leading
12:08in AI
12:09e cofondatrice
12:10dell'alleanza
12:11per i diritti
12:12digitali
12:12universali
12:13ora
12:13partiamo
12:15da lei
12:15ma direi subito
12:16la domanda è
12:17che aria
12:18si respira
12:19a Nuova Delhi
12:20al AI Impact Summit
12:22ci sono
12:22grandi aspettative
12:24sul ruolo
12:24che può giocare
12:25l'India
12:27nella partita
12:28dell'AI
12:28ecco
12:29quali sono le priorità
12:30di questa partita
12:32dunque
12:34l'India
12:35gioca
12:35una partita
12:36importante
12:37è un paese
12:39che costruisce
12:40su
12:41due elementi
12:43fondamentali
12:44il primo
12:46è
12:46la capacità
12:48di
12:49lanciare
12:52grosse
12:54trasformazioni
12:55tecnologiche
12:56su tutto
12:56il territorio
12:57per esempio
12:59queste grandi
13:00infrastrutture
13:01digitali pubbliche
13:02come
13:03l'UPI
13:04cioè
13:05l'Unified Payment
13:06Initiative
13:07quindi la capacità
13:09di portare
13:10queste grosse
13:11iniziative
13:12queste grosse
13:13infrastrutture
13:14pubbliche
13:14in un paese
13:16di quelle dimensioni
13:17insieme a
13:18un appetito
13:19che hanno
13:20i cittadini
13:21così come le imprese
13:22di innovare
13:24questa combinazione
13:26tra questi due
13:27fenomeni
13:28certamente
13:29è un fattore
13:30competitivo
13:31per l'India
13:32a questo
13:32si aggiunge
13:33un investimento
13:34strategico
13:35del paese
13:36su tutto
13:37la supply chain
13:39quindi non solo
13:40sull'AI
13:40come tecnologia
13:41ma anche
13:41l'AI come
13:42data centers
13:43quindi
13:43l'annuncio
13:46fatto dal governo
13:47del tax relief
13:48per le compagnie
13:51che aprono
13:51i data centers
13:54e si aggiunge
13:57ovviamente
13:57la disponibilità
13:59di talento
14:00cioè questo
14:00è un paese
14:01dove il 65%
14:02della popolazione
14:03è giovane
14:04è un paese
14:05che ha voglia
14:06appetito
14:07fame
14:07di crescere
14:09che vede
14:09nell'intelligenza
14:10artificiale
14:11non solo
14:12uno strumento
14:12di competizione
14:13globale
14:13per sé
14:14ma anche
14:15uno strumento
14:16per crescita
14:18economica
14:19del welfare
14:22del benessere
14:23del paese
14:25ecco innovazione
14:26e poi anche
14:27benessere
14:28welfare for all
14:29questo è un po'
14:30il sottotitolo
14:30di questa edizione
14:32ricordiamo
14:33che tutto gira
14:34intorno al contesto
14:35a questi tre
14:36chakra tematici
14:37quindi persone
14:38progresso
14:39e pianeta
14:40quale può essere
14:41il messaggio chiave
14:42che arriva dall'India
14:43il messaggio
14:45che arriva dall'India
14:46è
14:47prima di tutto
14:48il fatto che
14:49questo è il primo summit
14:50che si tiene
14:51nel sud del mondo
14:52e questa cosa
14:53è fondamentale
14:54cioè va veramente
14:55tenuta in considerazione
14:56soprattutto
14:57nel clima
14:58geopolitico
14:59in cui ci troviamo
15:00l'India
15:02è un paese
15:03che ha fatto
15:03un accordo
15:03con gli Stati Uniti
15:04ma ha fatto
15:05anche un accordo
15:05considerato madre
15:07con l'Unione Europea
15:09oggi
15:10il presidente
15:11francese
15:12Macron
15:12è stato
15:13a Mumbai
15:14e ha
15:16elevato
15:17la partnership
15:18con l'India
15:19a un livello superiore
15:20che in termini diplomatici
15:22quindi
15:22in termini diplomatici
15:24vuol dire
15:25molto
15:26e
15:27quindi
15:28il messaggio
15:29che viene
15:30è
15:30che l'India
15:31c'è
15:32c'è
15:32su questi temi
15:33e
15:34è forte
15:35e
15:37ovviamente
15:41vuole crescere
15:42ma la crescita per l'India
15:43ha a che fare
15:45anche con l'inclusione
15:46perché
15:47l'India è un paese
15:48vastissimo
15:49di un miliardo
15:50punto quattro persone
15:52dove ovviamente
15:53il tema dell'inclusione
15:55è centrale
15:55la diffusione
15:57del benessere
15:58paese che investe
16:00sul
16:00far uscire
16:02le persone
16:03che vivono
16:04non solo
16:05nelle tier 1
16:06delle città
16:06come Delhi
16:07come Bangalore
16:07come Mumbai
16:08ma anche
16:09delle aree più rurali
16:11portando
16:12la tecnologia
16:13portando
16:14quindi
16:15il tema
16:16dell'intelligenza artificiale
16:17si lega
16:19inequivocabilmente
16:19per l'India
16:20con il tema
16:20dell'inclusione
16:21e con il tema
16:22della democratizzazione
16:25quindi
16:25dell'intelligenza artificiale
16:26finché poi riesca
16:27a beneficiare tutti
16:28ecco però
16:30le chiedo anche
16:31un tema
16:31estremamente attuale
16:33noi vediamo
16:34quello che succede
16:34sui mercati
16:35c'è un po' di preoccupazione
16:36il cosiddetto
16:36sell off
16:37del comparto software
16:39legato
16:40agli agenti
16:42ecco
16:42costruire una governance
16:44che stia al passo
16:45degli agenti
16:46diventa sempre più complesso
16:48quindi
16:48se
16:49dal lato dei mercati
16:50vediamo una preoccupazione
16:51invece
16:52dal lato
16:53della governance
16:54come si risponde
16:55a questa evoluzione
16:59il tema
17:00si sta
17:01è molto interessante
17:02in questo momento
17:03e la sua
17:04è una domanda fondamentale
17:05cioè
17:06ovviamente
17:07l'intelligenza artificiale
17:08è una questione
17:10di capabilities
17:11e quindi
17:11di capacità
17:12che hanno
17:12questi strumenti
17:13e questi strumenti
17:14ovviamente
17:15aumentano
17:16in termini di capacità
17:17modelli nuovi
17:19che emergono
17:19adesso abbiamo
17:20il boom
17:21dell'automazione
17:23attraverso
17:24appunto
17:25l'agente
17:25KI
17:25di agenti
17:28quindi
17:28diciamo
17:29quello che
17:30l'India
17:31sta portando
17:31al tavolo
17:32è un approccio
17:33diverso
17:34al tema
17:35della governance
17:36se noi
17:37pensiamo
17:38al tema
17:38della governance
17:39come
17:39un esercizio
17:41di compliance
17:42cioè di dire
17:43dobbiamo fare
17:44la compatibilità
17:44con l'European AI Act
17:46dobbiamo fare
17:47il tema
17:48della governance
17:48sta emergendo
17:50qui
17:50e l'ho visto
17:50anche in varie
17:51distruzioni
17:52che sono state
17:52partecipate oggi
17:53come speaker
17:54sta emergendo
17:56in maniera
17:58diversa
17:59in maniera
17:59nuova
18:00cioè
18:00non semplicemente
18:02AI Governance
18:03come
18:04Risk Management
18:05ma AI Governance
18:06come
18:07una
18:08capability
18:09strategica
18:10cioè il fatto
18:11che
18:12dobbiamo creare
18:14quella
18:14capability
18:15istituzionale
18:16che sia a livello
18:18di paese
18:18o che sia
18:19a livello
18:20di azienda
18:21per
18:23fare i conti
18:25e per governare
18:27capabilities
18:27dell'AI
18:28che normalmente
18:29matureranno
18:30sempre di più
18:32per questo
18:33l'India
18:34ha scelto
18:34anche un approccio
18:35diverso
18:35dal punto di vista
18:36legislativo
18:37cioè invece di fare
18:38una legge
18:38come ha fatto
18:39l'Europa
18:40che è una legge
18:42su Risk Management
18:43è una legge
18:45anche se un po'
18:46riduttivo
18:46chiamarlo così
18:46comunque
18:47che è una legge
18:48ex ante
18:50che governa
18:51quindi
18:51l'AI
18:51che può avere
18:52in base al rischio
18:53che può
18:57produrre
18:57poi nella società
18:58sia dal punto di vista
18:59di sicurezza
19:00ma anche dal punto di vista
19:01dei diritti
19:03umani e civili
19:04l'approccio
19:05che l'India
19:06sta utilizzando
19:07viene definito
19:07tecnolegale
19:08cioè un approccio
19:10che si occupa
19:11di accountability
19:11a livello di tutto
19:13il ciclo
19:13dell'intelligenza
19:14artificiale
19:15di valutazione
19:16di legislazione
19:17esistente
19:18per capire
19:20se
19:20la legislazione
19:21esistente
19:22è sufficiente
19:23per fare i conti
19:24con i possibili
19:26impatto
19:27il possibile impatto
19:28dell'intelligenza
19:29artificiale
19:30e
19:30tutta una serie
19:32di soft law
19:33quindi di
19:34linee guida
19:36che possono
19:37supportare
19:38le imprese
19:39per appunto
19:40per azionalizzare
19:41la
19:42governance
19:43e
19:45tutto un sistema
19:45di strumenti
19:46tecnici
19:47che possono
19:48supportare
19:49poi
19:49la governance
19:50da un punto di vista
19:51da un punto di vista
19:53operativo
19:53questo è un approccio
19:55sicuramente interessante
19:56perché
19:57ogni paese
19:58poi
19:58può governare
19:59l'intelligenza
20:00artificiale
20:00come
20:01crede
20:02gli Stati Uniti
20:03a livello
20:05di singolo
20:06Stato
20:06dentro la
20:07confederazione
20:07degli Stati Uniti
20:08hanno la loro
20:09governance
20:10mentre invece
20:12dal punto di vista
20:13degli Stati Uniti
20:14dal punto di vista
20:15federale
20:15utilizzano
20:16un modello
20:16di governance
20:17che
20:17spesso è legato
20:19alle tariffe
20:20cioè
20:21non è che
20:22perché
20:22non è che
20:23c'è
20:23una regulation
20:24sia un fatto
20:25in un altro modo
20:25nell'Unione Europea
20:27c'è l'European
20:27AI Act
20:28la Cina
20:29ha uno strumento
20:30regolamentativo
20:31forte
20:31che però
20:33comunque
20:34si coniuga
20:35con la loro
20:35innovazione
20:36ecco
20:37l'India
20:37ha scelto
20:37questo
20:38in modo
20:39molto pragmatico
20:40cioè
20:40ha scelto
20:40questo approccio
20:41tecnolegale
20:42ha scelto
20:43di aprire
20:44alle grosse
20:45compagnie
20:46cioè
20:46aprire
20:46a Google
20:47aprire
20:48alle grosse
20:49compagnie
20:49per investire
20:51in India
20:53basta
20:53pensare
20:54appunto
20:54ai investimenti
20:55recenti
20:56anche
20:56nei data centers
20:58insieme
20:59a questo
20:59però
21:00ha anche
21:00scelto
21:01la strategia
21:02di investire
21:03su modelli
21:03più piccoli
21:04ma
21:05soprattutto
21:06su modelli
21:06che siano in grado
21:07per esempio
21:08di rispondere
21:08alle esigenze
21:09locali
21:10cioè
21:10il fatto
21:11di non utilizzare
21:12semplicemente
21:12il CGPT
21:13ma
21:14di avere
21:14modelli
21:15che possano
21:16rispondere
21:17anche
21:17al fatto
21:18che in India
21:18si parlano
21:19300 lingue
21:20voglio dire
21:20che quindi
21:21c'è bisogno
21:22di strumenti
21:23che siano in grado
21:24di interfacciarsi
21:24con l'India
21:25e che
21:27anche siano in grado
21:28di abbracciare
21:29quelli che sono
21:30poi
21:32dal punto di vista
21:35etico
21:36insomma
21:36la cornice etica
21:37del paese
21:37in cui operano
21:38ecco
21:39e poi
21:40la spinta
21:40verso casi reali
21:42quindi
21:43modelli
21:44ma anche
21:45casi reali
21:46che possano
21:48aiutare
21:48veramente
21:49in settori
21:51chiave
21:51del paese
21:52che possano
21:52aiutare
21:53la diffusione
21:54dell'intelligenza
21:55artificiale
21:56su tutto
21:56il territorio
21:57ecco
21:58quindi
21:58si tratta
21:58sicuramente
21:59di una
21:59di un
22:01approccio
22:02molto interessante
22:02360 gradi
22:04consideriamo
22:05anche
22:06che l'India
22:06è una delle
22:07ovviamente
22:08è un paese
22:09che
22:10dove ci sono
22:11serie di
22:12grandissime
22:13organizzazioni
22:13compagnie
22:14cioè
22:14tipo la compagnia
22:15per cui lavoro io
22:16sono 260.000
22:17persone
22:18cioè sono compagnie
22:19che si occupano
22:20proprio di
22:20fornire servizi
22:22a varie parti
22:24del mondo
22:24queste sono compagnie
22:26che sono state
22:27anche negli ultimi giorni
22:28insomma
22:28nell'occhio
22:30del ciclone
22:30dopo
22:32varie innovazioni
22:33che annunciate
22:34da Antropic
22:35però sono compagnie
22:36appunto
22:37che
22:38sono compagnie
22:40che
22:41hanno un ruolo centrale
22:42continueranno
22:43ad avere un ruolo centrale
22:44perché
22:45il talento
22:47ma anche
22:48il fatto
22:49che l'India
22:49sta investendo
22:50su questo approccio
22:51tecno-legale
22:51fa dell'India
22:52un partner
22:53importante
22:53è un partner
22:54importante
22:55per l'Unione Europea
22:57penso
22:57per esempio
22:58alla Germania
22:59come
23:03investe
23:03anche
23:04su una partnership
23:06ma anche
23:06sull'attrazione
23:07del talento
23:08indiano
23:08ecco
23:09quindi
23:09è un partner
23:10fondamentale
23:11ed è un partner
23:12fondamentale
23:13io penso
23:14anche per l'Unione Europea
23:15soprattutto
23:15nel momento
23:16in cui viviamo
23:17e poi ecco
23:18per chiudere
23:19c'è un altro tema
23:20stando sempre
23:21un po'
23:22alla governance
23:23abbiamo citato
23:24i miliardi
23:25e anche il fatto
23:26che l'India
23:26sia un grandissimo
23:27importante mercato
23:29globale
23:29per l'innovazione
23:31tecnologica
23:32e per gli utenti
23:33che la utilizzano
23:34ecco
23:34il ministro
23:35dell'informazione
23:36tecnologica
23:36indiano
23:37ha detto
23:37che si valuta
23:39la limitazione
23:40di fatto
23:41dei social network
23:42per i minori
23:45di fatto
23:45sulla base
23:46di una fascia
23:47di età
23:47un po'
23:47un modello
23:48che si è visto
23:48anche in Australia
23:49questo però
23:50impatterebbe
23:51su un mercato
23:51che supera
23:52insomma
23:53si aggira
23:53intorno a
23:54un miliardo
23:54e quattro
23:55di utenti
23:56nel mondo
23:58questo
23:58potrebbe
23:59impattare
23:59anche sul mercato
24:00ecco
24:00che cosa
24:01si immagina
24:02io penso
24:03che il rapporto
24:04tra i giovani
24:06e l'utilizzo
24:07dei social media
24:08sia una questione
24:10che stanno
24:12affrontando
24:12tutti i paesi
24:13perché
24:16perché cominciamo
24:17voglio dire
24:19perché
24:20le ricerche
24:21ci sono
24:22perché ci sono
24:23stati casi
24:24anche che sono stati
24:25casi
24:25abbastanza
24:27insomma
24:27drammatici
24:28perché ci si interroga
24:29su
24:30l'impatto
24:32che può avere
24:33lo scrolling
24:35sulle capacità
24:36intellettive
24:37perché
24:37quindi sono
24:37dibattiti
24:38che comunque
24:39c'è che ci sono
24:40in cui poi
24:40ogni paese
24:41ogni paese
24:43poi prenderà
24:43la sua strada
24:44l'Australia
24:44ha fatto
24:45quello che ha fatto
24:45Keir Stam
24:47il primo ministro
24:48inglese
24:49ha detto
24:49che è in
24:51discussione
24:53ecco
24:53quindi
24:55diciamo
24:55questo è un dibattito
24:56che continuerà
24:57ad andare avanti
24:57l'India
24:58per esempio
24:59nei prossimi giorni
25:00entra in vigore
25:01una nuova legge indiana
25:02su per esempio
25:03il labeling
25:04del contenuto sintetico
25:05quindi
25:06diciamo
25:07ogni paese
25:09cerca di mitigare
25:10quelli che sono
25:11poi
25:12quello che poi
25:13ha l'impatto
25:14sulla
25:14sulla
25:15sulla propria
25:15sulla
25:16la propria
25:19fabbrica sociale
25:20cioè il tessuto sociale
25:21allora
25:23per esempio
25:24in India
25:24uno dei problemi
25:26più grossi
25:27dei rischi più grossi
25:28è stato proprio
25:28quello
25:28delle fake news
25:30che hanno avuto
25:31l'impatto
25:31sia dal punto di vista
25:32più
25:33di coesione pubblica
25:35ma anche per esempio
25:36anche
25:38l'impatto
25:39che hanno avuto
25:39per esempio
25:40sulle star di Bollywood
25:41no?
25:42cioè voglio dire
25:43e quindi
25:44ovviamente
25:45quello è un tema
25:45che per l'India
25:46è molto
25:47molto caldo
25:47io penso che le aziende
25:50che
25:51appunto
25:52i social media
25:53poi faranno
25:54quello che
25:54dovranno
25:55se
25:56se poi i paesi
25:57decideranno
25:57di mettere misure
25:58di questo tipo
25:59dovranno poi
26:00adeguarsi
26:01non sarà semplice
26:03dal punto di vista
26:03dell'implementazione
26:04perché poi
26:05io poi personalmente
26:07mi reputo anche
26:08abbastanza
26:09come figura
26:10come misura
26:10di emergenza
26:11penso che possa essere
26:13anche una misura valida
26:15perché
26:16però
26:17pensiamo per esempio
26:18all'Australia
26:18quando poi hanno fatto
26:20interviste
26:20dei ragazzi
26:21ho detto
26:21vabbè
26:21ma noi abbiamo chiuso
26:22l'account
26:24su social media
26:26e l'abbiamo aperto
26:26un altro
26:26dicendo che avevamo
26:2718 anni
26:28ecco
26:28quindi poi
26:28c'è anche tutto il tema
26:29dell'implementazione
26:30di queste soluzioni
26:34diciamo ecco
26:36bisognerà vedere
26:37come ci si evolve
26:40le compagnie
26:41per le compagnie
26:42ovviamente
26:43le grosse compagnie
26:44l'India
26:44ha un mercato enorme
26:45è un mercato enorme
26:46perché
26:46l'India
26:47è il paese
26:49che produce
26:50quasi il 20%
26:50di dati
26:51a livello mondiale
26:54Google per esempio
26:55sta facendo
26:56anche
26:57degli use cases
26:58su come interfacciarsi
27:00proprio
27:01rispettando
27:02il mercato indiano
27:04dal punto di vista
27:05linguistico
27:06dal punto di vista
27:06culturale
27:07quindi è un mercato
27:09importante
27:09quello
27:11diciamo
27:13diciamo che
27:16vedremo insomma
27:17come si evolverà
27:18nei prossimi anni
27:20per come vedo
27:21il dibattito
27:22in questo momento
27:23in India
27:24e per come vedo
27:25la voglia
27:28dell'India
27:29di fare in modo
27:30che le ha
27:31e contribuisca
27:32al benessere
27:33al welfare
27:34di tutti
27:34dentro questo tutti
27:36c'è
27:36sono le giovani generazioni
27:38sono le donne
27:38sono i minori
27:39cioè voglio dire
27:39c'è tutto
27:42è importante
27:43questo sarà sicuramente
27:44un tema
27:45un tema
27:47un tema
27:48importante
27:49che
27:49verrà affrontato
27:51nei prossimi
27:51del prossimo futuro
27:53e grazie ancora
27:55Ivana Bartoletti
27:56è stato un grande piacere
27:57alla prossima
28:00grazie a voi
28:01buona serata
28:01e noi continuiamo
28:03con un'altra
28:04novità
28:05di casa
28:05Antropic
28:06perché è stato
28:07lanciato
28:08l'ultimo
28:09aggiornamento
28:10Claude
28:10Sonnet 4.6
28:12di fatto
28:12è il più potente
28:13modello
28:13della linea Sonnet
28:14fino ad ora
28:15e dice
28:17la casa madre
28:18che non è
28:18solo un aggiornamento
28:19incrementale
28:20ma è un upgrade
28:21che tocca
28:22sia i coding
28:22l'uso del computer
28:23ragionamento
28:24sui lunghi contesti
28:25la pianificazione agentica
28:27e le attività
28:28di knowledge work
28:29però nel frattempo
28:30vi segnalo anche
28:31che ci sono problemi
28:32in paradiso
28:32perché di fatto
28:34ci sono
28:34delle discussioni
28:36in corso
28:36secondo a quanto
28:37ha riportato Axios
28:38con il Pentagono
28:39perché il Pentagono
28:40starebbe
28:42valutando
28:42di considerare
28:43e di interrompere
28:44il suo contratto
28:45da 200 milioni di dollari
28:46con la società
28:47guidata da Dario Amodei
28:49a causa
28:50dell'insistenza
28:51della società
28:52di mantenere
28:53alcune limitazioni
28:55sull'uso
28:55che l'esercito
28:56può fare
28:57dei suoi modelli
28:58retroscena
28:59è che c'è stato
29:00un coinvolgimento
29:01dell'intelligenza artificiale
29:04made by
29:05Antropic
29:06anche se non ci sono
29:06dettagli
29:07all'interno
29:08di Palantir
29:09che sono state
29:10utilizzate
29:11per di fatto
29:12la caccia
29:13e l'arresto
29:14di Maduro
29:15in Venezuela
29:16quindi un grande tema
29:17che però ci ricorda
29:19anche quanto
29:19l'intelligenza artificiale
29:21sia soprattutto
29:22oggi
29:23anche una questione
29:25geopolitica
29:26e di sovranità
29:27di controllo
29:27nazionale
29:28ora continuiamo
29:29a parlare
29:30del tema
29:30che scalda
29:31i mercati
29:32cioè quello
29:33dei sell-off
29:33e la preoccupazione
29:34su quella
29:35che è stata definita
29:36una software
29:37Armageddon
29:38a causa
29:39proprio degli agenti
29:40AI
29:41lo facciamo
29:41con il professore
29:42Alfonso Fuggetta
29:44un grande piacere
29:45benvenuto
29:45buongiorno
29:46allora professore
29:47lei è innanzitutto
29:48sempre per dare
29:49un'indicazione in più
29:51a chi ci segue
29:51professore
29:52di informatica
29:54al Politecnico
29:54di Milano
29:55un grande esperto
29:56di questo tema
29:56io invito anche
29:57chi ci segue
29:58a leggere la sua newsletter
30:00a bassa voce
30:00perché dà
30:01sempre un taglio
30:03un punto di vista
30:04su dei temi
30:05che spesso
30:06fanno
30:07molto rumore
30:08ma poi non si riescono
30:09a leggere
30:10in modo adeguato
30:11ecco
30:11partiamo proprio da qui
30:13da questo sell-off
30:14sui mercati
30:16la domanda è
30:18software is dead
30:19cioè effettivamente
30:21siamo davanti
30:22alla fine
30:23del mondo software
30:24gli ultimi 15 anni
30:25per come si sono strutturate
30:27anche grandi companies
30:28grandi società
30:29abbiamo visto
30:30gli annunci
30:31Antropic
30:32è stato
30:32la scintilla
30:33possiamo dire
30:34ha lanciato
30:34questo agente
30:35lo ricordiamo
30:37per il
30:38comparto legal
30:39e poi c'è stato
30:40tutto un seguito
30:41ha fatto scatenare
30:43questo effetto
30:44domino
30:44sui mercati
30:45è veramente
30:47finito il momento
30:48dei software
30:48dal suo punto di vista
30:49da informatico
30:50da studioso
30:51come la vede?
30:53è una questione
30:54diciamo
30:54articolata
30:55non il senso
30:55che
30:56diciamo
30:57non si può dare
30:57una risposta
30:58ma ci sono diversi
30:59aspetti da guardare
31:00io partirei
31:01dalla dichiarazione
31:01di Jensen Wang
31:02l'amministratore legato
31:04di Nvidia
31:04quindi
31:05abbastanza
31:06diciamo
31:07autorevole in materia
31:08e lui dice che questa cosa
31:09non ha senso
31:10perché se ci sono già
31:11degli strumenti
31:12che funzionano bene
31:13non ha senso
31:14rifarli con gli AI
31:15ed è così
31:16cioè io voglio vedere
31:17adesso prendere
31:18un tool di codex
31:20di AI
31:21e rifare SAP
31:22soprattutto bisogna
31:23raccontarglielo
31:23che cosa è SAP
31:24e ci vuole una marea
31:25di tempo
31:26ma poi soprattutto
31:27le prestazioni
31:28la tecnologia
31:29che c'è dietro
31:29in un sistema
31:30come SAP
31:30Salesforce
31:31prendete quello che volete
31:32ovviamente
31:33uso solo degli esempi
31:34sono tali per cui
31:36rifarla
31:37e proseguire
31:37ci vuole un sacco di tempo
31:39usare gli AI
31:41al posto di
31:42a dei problemi
31:43prestazionali
31:44e tecnologici
31:44che oggi
31:45non sono risolti
31:46quindi
31:47la vera
31:48la vero
31:50punto di vista
31:50secondo me
31:51che dobbiamo considerare
31:52è che
31:52come peraltro
31:54dice Wang
31:54è che
31:55i nuovi sistemi
31:56degli AI
31:57saranno complementari
31:59ci saranno delle zone
32:00di sovrapposizione
32:01come naturale
32:02fisiologico
32:03che sia
32:03ma saranno complementari
32:05tendenzialmente
32:05sistemi transazionali
32:07quelli che gestiscono
32:08le banche
32:08le assicurazioni
32:09le aziende
32:10le amministrazioni
32:11i cicli di produzione
32:12si continueranno
32:13a fare come prima
32:14quantomeno
32:15con lo stato
32:15della tecnologia
32:16di oggi
32:17rifarli ex novo
32:18ci si dimentica
32:19che produrre codice
32:20non è equivalente
32:22a aver fatto
32:22un software
32:23perché poi
32:23bisogna gestirlo
32:24integrarlo
32:25manutenerlo
32:26farlo evolvere
32:27fornire supporto
32:28ai clienti
32:29quindi sono delle cose
32:29sono delle affermazioni
32:31secondo me
32:31molto
32:32come dire
32:33o il desiderio
32:35legittimo
32:36di chi vuol
32:36proporre una tecnologia
32:39oppure un sogno
32:40che va al di là
32:40di quelle che sono
32:41oggi le reali
32:43possibilità
32:43e diciamo
32:45capacità di impatto
32:46sulla vita
32:47delle imprese
32:47e poi tra l'altro
32:49lei citava
32:49Jensei Wang
32:50anche
32:50lo stesso
32:51CEO di
32:54CIP
32:55all'interno
32:56di Salesforce
32:56ha detto
32:57direttamente
32:58coinvolto
32:58in questo calo
32:59ha detto
33:00c'è del panico
33:01quindi mettiamo un attimo
33:02ordine
33:02come diceva lei
33:03è un grande tema
33:04di aziende
33:05che hanno affidato
33:06i loro dati
33:07per anni
33:08a delle società
33:09che ora
33:10prima di cedere tutto
33:12in mano
33:12a chi produce
33:13un agente AI
33:14c'è un tema
33:15grandissimo
33:16di gestione
33:16di governance
33:17di controllo
33:18dei dati
33:18e quindi
33:19il rischio aumenta
33:20ecco
33:21attaccandoci a questo
33:22questi agenti
33:24AI
33:25di cui
33:25si ne parlava
33:26da molto tempo
33:27ma effettivamente
33:28non si era ancora vista
33:29concretamente
33:30cosa voleva dire
33:31abbiamo visto il caso
33:32anche dei consulenti
33:33finanziari
33:34del real estate
33:36ecco
33:36a livello di
33:38produttività
33:39quindi di come
33:39questi agenti
33:40si integrano
33:42nella nostra
33:42quotidianità
33:43ma anche
33:43il grande tema
33:44della sostituzione
33:46magari dell'uomo
33:47dal suo punto di vista
33:49come la vede
33:50cioè quale può essere
33:50la prospettiva
33:51allora anche qui
33:51ci sono diversi
33:52punti di vista
33:53il primo è
33:54che ovviamente
33:55io posso usare
33:57alcune di queste
33:57tecnologie
33:58io le uso quotidianamente
33:59per esempio
34:00per fare delle ricerche
34:01strutturate
34:02che sono molto più potenti
34:03di quelle che facevo prima
34:04con un search engine
34:06tradizionale
34:06quindi la raccolta
34:08di informazioni
34:08strutturazione
34:09di informazioni
34:10la verifica
34:11io sto finendo
34:12di scrivere un libro
34:13sto facendo fare
34:13delle verifiche
34:14grazie alla gente
34:15AI
34:15o comunque
34:16a uno strumento
34:18di gene AI
34:18adesso voglio sapere
34:20poi alla fine
34:20di questa conversazione
34:22che cosa utilizza
34:23perché questo
34:24è un territorio franco
34:25quindi io chiedo
34:26sempre anche
34:26una valutazione
34:29ecco
34:30quindi volentieri
34:30ma il punto qual è
34:32che una cosa
34:33è usarlo come strumento
34:34di supporto
34:35altro è dire
34:36questo fa il lavoro
34:37al posto mio
34:37uno degli articoli
34:39più interessanti
34:40che ho letto
34:40recentemente
34:41dice che
34:42su test fatti
34:44con strumenti
34:45di gene AI
34:46agenti
34:47se tu fai challenge
34:48e dici
34:49ma io non sono d'accordo
34:50con quello che dici
34:51al 50% alle volte
34:52ti dicono
34:52sì hai ragione
34:54perché
34:55siccome
34:56fanno delle valutazioni
34:57di carattere statistico
34:59probabilistico
34:59e continuano
35:00ad acquisire informazioni
35:01siccome sbagliano
35:03allora
35:04vanno a riguardare
35:05le informazioni
35:05progresse
35:06e il punto qual è
35:07ma io mi fido
35:08o non mi fido
35:08allora se il mio lavoro
35:10il lavoro che devo svolgere
35:11è un lavoro
35:11per cui ho bisogno
35:12di una risposta certa
35:13non posso affidarmi
35:15quando scrivo del codice
35:16non posso dirlo
35:17prendo
35:17lo metto in produzione
35:18perché lo devo verificare
35:19e molte volte
35:20le esperienze
35:21stanno iniziando
35:22a far vedere
35:22che sì certo
35:23produco il codice
35:24più velocemente
35:25però poi
35:26perdo più tempo
35:26per verificarlo
35:27validarlo
35:28integrarlo
35:28metto in produzione
35:29allora
35:30bisogna andare piano
35:31cioè dobbiamo capire
35:32esattamente
35:33in che cosa
35:34ci possono aiutare
35:35quali sono i limiti
35:37e ce ne sono
35:38e penso che poi
35:38ne parleremo
35:39ci sono dei limiti
35:40anche strutturali
35:41e non fare
35:43quelli eye washing
35:44per cui
35:45tutte le cose migliori
35:47succedono
35:48o tutte le cose peggiori
35:49succedono
35:50per colpo
35:51per merito
35:51delle eye
35:52e questo è
35:53veramente
35:53quanto di
35:54antiscientifico
35:55si possa immaginare
35:56è giustificabile
35:57dall'emozione
35:58o dalla
35:58diciamo
35:59dall'entusiasmo
36:01di chi propone
36:02queste tecnologie
36:03ma non ha nulla
36:04di scientifico
36:05e di razionalmente
36:05economico
36:06ecco
36:07e per quanto riguarda
36:08invece il tema
36:09automation
36:10o replacement
36:11cioè
36:11si parla di
36:12agenti autonomi
36:13quindi
36:14agenti che possono
36:15fare cose in autonomia
36:17o di
36:18rimpiazzo
36:19volgarmente
36:19parlando
36:20io qualche giorno fa
36:22su
36:22io dico ancora twitter
36:24diciamo su x
36:24ho letto
36:26un tweet
36:26di un analista
36:27finanziario
36:28che diceva
36:29che con gli agenti
36:30il e-commerce
36:31fatto tramite agenti
36:33guadagnerà
36:34due trilioni
36:35di mercato
36:37cioè
36:37si sposteranno
36:38si sposteranno
36:40due trilioni
36:41dagli acquisti
36:42tradizionali
36:43verso gli acquisti
36:44di agenti
36:44e giustamente
36:46uno
36:46non io
36:46una persona
36:48che rispondeva
36:48diceva va bene
36:49ma se sbaglia
36:50chi è responsabile
36:51allora
36:51noi ci dimentichiamo
36:52sempre
36:53che quando
36:53associamo
36:54un'automazione
36:55poi ci deve essere
36:56tutto un insieme
36:58di elementi a corredo
36:59una dei quali
37:00non è l'unica
37:01è la responsabilità
37:02cioè
37:04questi strumenti
37:05nel momento in cui
37:07demandassimo loro
37:08certe attività
37:10devono assumersi
37:11una responsabilità
37:12e non ce l'assumono
37:13in quanto strumenti
37:13vuol dire che c'è
37:14un'azienda
37:15un fornitore di servizi
37:17c'è una clausola
37:19per cui me la devo assumere
37:20io l'utente
37:20e la responsabilità
37:21allora tutto questo
37:23è segno
37:24che si sta guardando
37:25molto
37:26lo dico io
37:26che sono un professore
37:27di informatica
37:28all'aspetto tecnologico
37:29e all'aspetto
37:30di sogno
37:31la realtà
37:32è più complicata
37:33mettere
37:34questi strumenti
37:36all'interno
37:37di processi
37:37di business
37:38di aziende
37:39di realtà
37:39della società
37:40è molto più complicato
37:42che dire
37:42ah sì possiamo fare
37:43delle cose molto belle
37:44noi siamo ancora
37:45troppe volte
37:47ci sono tante applicazioni
37:48già che si possono fare
37:49che sono utili
37:50ma troppe volte
37:51stiamo andando
37:52cioè buttando
37:53il cuore
37:54non oltre l'ostacolo
37:55ma oltre i due
37:55o tre ostacoli
37:56senza rendersi conto
37:58che l'adozione
37:58è molto più complicata
37:59ed articolata
38:00di quello
38:01che viene discusso
38:03quando per esempio
38:04l'amministratore delegato
38:05di Mistral
38:05che sentivo poco fa
38:06dice
38:06rimpiazziamo i software
38:08con
38:09con cosa
38:10ci sono tre possibilità
38:12o uso Gen AI
38:13per rifare i software
38:15resistenti
38:15rimetterli a posto
38:16diciamo
38:17più che rifarli
38:18ma questo vuol dire
38:19che io ho accesso al codice
38:20e che comunque
38:20rigenero lo stesso codice
38:22ne scrivo di nuovi
38:25riscriviamo Salesforce
38:26da capo
38:27un'operazione complicata
38:29poi quando ho anche
38:29l'ho riscritto
38:30chi lo gestisce
38:31chi fa l'assistenza
38:32ai clienti
38:32chi fa gli aggiornamenti
38:33chi fa la manutenzione
38:35quindi
38:35non è che ho il codice
38:36e ho risolto
38:37uso un agente AI
38:38gli agenti AI
38:39funzionano
38:40su una tecnologia
38:41che non ha
38:42le stesse prestazioni
38:43di un sistema transazionale
38:44che usiamo
38:45nelle banche
38:46nell'e-commerce
38:46o nelle imprese
38:47ma
38:48se fate una ricerca
38:50con un agente AI
38:51ve lo dice la gente AI
38:52che è così
38:52certo
38:53quindi in questo momento
38:54c'è troppo hype
38:56troppo
38:57chiamiamolo entusiasmo
38:59per restare sul positivo
39:00e si sta dimenticando
39:02quelli che sono
39:02i limiti
39:03i livelli di maturità
39:05le complessità
39:06intrinseche
39:07del mondo
39:08in cui ci troviamo
39:09per cui
39:10serve
39:11non dico prudenza
39:12non dico rallentare
39:13serve saggezza
39:14cioè saper leggere i fenomeni
39:15in maniera oculata
39:17e non
39:18essere sommersi
39:19dalle emozioni
39:20in un senso o nell'altro
39:21beh allora è stato molto chiaro
39:23soprattutto perché
39:24lei è una visione scientifica
39:26ecco spesso
39:26guidano la comunicazione
39:28delle AI
39:28gli annunci legati
39:30agli investimenti
39:31al business
39:31e quindi
39:32il grande tema
39:33è il ritorno
39:34sugli investimenti
39:35perché ora si fanno
39:36scommesse
39:37su cose che verranno
39:39miliardi
39:40il capex
39:41è stato citato
39:42più volte
39:42perché le reazioni
39:43della presentazione
39:45dei conti
39:45di Google
39:46e anche di Amazon
39:48nella scorsa settimana
39:49ci hanno rivelato
39:49come spenderemo
39:51miliardi
39:51200 miliardi
39:53sull'AI
39:53ma concretamente
39:54non si capisce
39:55ancora bene
39:55su cosa
39:56ecco tornando
39:57alla realtà
39:57di questo
39:58lei ha detto
39:59non bisogna
39:59banalizzare
40:00in grandi annunci
40:01ha detto anche però
40:03realtà AI washing
40:04quindi sono due parole
40:05che mi rimandano
40:06a Cannes
40:07quello che è successo
40:07la scorsa settimana
40:08perché
40:09al World AI Cannes Festival
40:11è intervenuto
40:11Yale Cannes
40:12che tra l'altro
40:13è presente
40:14anche in India
40:15quindi sta facendo
40:16uno sforzo
40:16anche lui
40:17di evangelizzazione
40:19della sua nuova esperienza
40:20perché ha lasciato meta
40:22e inizia
40:23questo nuovo percorso
40:24in AmiLabs
40:24lui ha detto
40:26che
40:27la visione sua
40:28da matematico
40:29i large language models
40:31sono finiti
40:32ecco
40:32bisogna pensare
40:34alla realtà
40:34ora
40:35lei è un informatico
40:36lui è un matematico
40:37siete molto vicini
40:38direi
40:39è veramente
40:41siamo già a questo punto
40:42per cui
40:42i large language models
40:44sono finiti
40:44lui propone
40:45tutta questa visione
40:46di passare
40:47world model
40:47quando noi però
40:48stiamo parlando
40:49ancora di agenti
40:50e siamo già
40:50possiamo dire
40:51in difficoltà
40:52a gestire questo
40:52quindi
40:53come la vede?
40:54allora
40:54innanzitutto
40:55lui è molto
40:56immensamente più competente
40:57di me
40:58quindi non
40:58non mi ci metto
41:00neanche a confrontarmi
41:01mi piace citare
41:02un suo collega
41:04Gary Marcus
41:05della New York University
41:07che dice esattamente
41:08la stessa cosa
41:08e lo dice
41:10perché
41:11loro due
41:12e altri
41:13io
41:15umilmente
41:15mi accodo
41:16a loro
41:16perché sono d'accordo
41:17con quello che dicono
41:19ritengono
41:20che
41:20tutta la crescita
41:21dei large language models
41:23si basi
41:24su un'assunzione
41:25su alcune assunzioni
41:26la prima
41:27che in un qualche modo
41:28questi sono intelligenti
41:30perché sanno imitare bene
41:32quello che noi
41:33ci aspettiamo da loro
41:34cioè noi facciamo delle domande
41:35loro ci danno delle domande
41:36questo per noi
41:37è intelligenza
41:37che se vogliamo
41:38è la tesi di Turing
41:39originale
41:39beh non è così
41:41cioè non è che l'intelligenza
41:42è solo
41:43saper imitare
41:44perché se poi
41:44a un certo punto
41:45sbagli a imitare
41:46non sei intelligente
41:47quando le allucinazioni
41:49di cui parliamo
41:49ma la cosa più importante
41:51che loro dicono
41:52è che
41:54tutto si basa
41:55sul concetto
41:56di scaling
41:56cioè se ho dei limiti
41:58li supero
41:58perché aumento
41:59la potenza di calcolo
42:00metto più dati
42:01faccio più istruzione
42:03e questo aumenta
42:04mi fa arrivare
42:05a livelli più elevati
42:06di intelligenza
42:07quello che sembra
42:08che si sta osservando
42:09è che in realtà
42:09stiamo toccando
42:10un asintoto
42:11cioè
42:11che anche
42:12molti fenomeni
42:14sono così
42:15arrivo al 95
42:1590%
42:1695
42:1797
42:18poi l'ultimo 3%
42:19è quello più costoso
42:21e non vale la pena
42:21neanche affrontarlo
42:22allora il tema è
42:23il meccanismo
42:25dello scaling
42:26per cui aggiungo
42:27potenza di calcolo
42:28aggiungo dati
42:29effettivamente
42:30continuerà in maniera
42:31progressiva
42:32lineare
42:32oppure
42:34quello schema
42:35di ragionamento
42:36che c'è dietro
42:36che è il meccanismo
42:38di elaborazione
42:38delle informazioni
42:39basato sui
42:40large language model
42:41a un certo punto
42:42satura
42:43e quindi
42:44come dice la Kuhn
42:45servono altri modelli
42:46il punto è proprio questo
42:48questo
42:49umilmente
42:49il principio
42:50che anch'io pensavo
42:51all'inizio
42:52questo è un modo
42:54per strutturare
42:55le informazioni
42:56gestirle
42:56e farle evolvere
42:57ce ne sono degli altri
42:59questo
43:00sta raggiungendo
43:01dei limiti
43:02sono risposte
43:03da premio nobele
43:04quindi non mi azzardo
43:06però
43:06è sicuro
43:08che quantomeno
43:09la domanda
43:09dobbiamo porcela
43:10se vogliamo fare
43:10un'analisi seria
43:11altrimenti
43:12corriamo dietro
43:12le emozioni
43:13e poi tra l'altro
43:14ricordiamo
43:15che
43:15i large language model
43:17che abbiamo adesso
43:18parlando di proprio
43:18linguaggio solo
43:20si basano comunque
43:21anche sull'inglese
43:22parlando di lingua
43:23non di codice
43:24però pensiamo
43:25banalmente
43:26a cosa sta succedendo
43:27in India
43:28a quanto può
43:29svilupparsi in India
43:30ai large language model
43:31che devono ancora
43:32essere costruiti
43:33su tutto uno schema
43:33su tutta una società
43:35su un
43:36è a senso
43:38questo ragionamento?
43:39io credo che si stia facendo
43:40già moltissimo
43:41su questo
43:41ci sono per esempio
43:42molti progetti
43:44molte iniziative
43:44per alimentare
43:45con informazioni
43:46di altre lingue
43:48quindi
43:48devo dire la verità
43:49questo è l'aspetto
43:50che personalmente
43:51non sono iper esperto
43:53però personalmente
43:54mi colpisce
43:55un filo meno
43:56cioè
43:57quello che
43:58secondo me
43:58è il vero punto
44:00alcuni dei punti
44:01che abbiamo discusso
44:01sono centrali
44:02uno
44:03ma il gioco
44:04vale la candela
44:04cioè tutti questi soldi
44:06se poi alla fine
44:07OpenAI mi dice
44:08che vuole mettermi
44:09la pubblicità
44:09perché sennò
44:10non ce la fa
44:11e continuano a chiedere soldi
44:13perché non ce la fanno
44:14nel momento in cui
44:15ti fanno l'abbonamento
44:17dice che salterà
44:18il meccanismo
44:19l'abbonamento
44:20posto mese
44:21e poi l'abbonamento
44:22che ti fanno loro
44:23sono posto mese
44:24allora
44:25il modello economico
44:26che c'è dietro
44:27regge
44:28dal punto di vista
44:29tecnico
44:29possiamo avere
44:30questi sistemi
44:32che sono basati
44:33su analisi
44:33statistica
44:34probabilistica
44:35ci danno
44:35delle certezze
44:36per cui ci possiamo
44:37fidare
44:38stanno saturando
44:39che cosa sono effettivamente
44:41in grado di fare
44:42rispetto a quello
44:42che fanno altri
44:43l'ultimo esempio
44:44un esempio
44:44che vorrei fare
44:45dice adesso
44:46con Cloud Code
44:46abbiamo rifatto
44:47un compilatore
44:48anche Elon Musk
44:49ha detto che
44:50si può passare
44:50dal pensiero
44:51al codice
44:53eseguibile
44:53non è vero
44:55cioè i nostri
44:55compilatori
44:56sono immensamente più efficienti
44:58sono risultati
44:59di 30-40 anni
45:00di ricerca
45:01sono immensamente
45:02quello che può fare
45:03anche per il meccanismo
45:04di calcolo
45:05quindi
45:06ci sono troppe
45:07affermazioni
45:08che sono
45:11desideri
45:12non hanno ancora
45:13un fondamento
45:14solido
45:14poi vorrei essere chiaro
45:16ma magari ci riuscissimo
45:17sarei felicissimo
45:18da informatico
45:19non potrei essere
45:20che contento
45:21però
45:21non è serio
45:24sparare oltre
45:25diciamo
45:26l'orizzonte visivo
45:27ora adesso
45:27me lo deve dire
45:28ha detto
45:29che anche lei
45:29utilizza
45:30degli agenti
45:31o comunque
45:31dell'intelligenza artificiale
45:34non deve per forza
45:35dirmi
45:35che cosa preferisce
45:36però
45:36ha fatto dei test
45:38in cosa si trova
45:39io uso un prodotto
45:40non lo dico
45:42così non facciamo pubblicità
45:43però un prodotto
45:43che fa
45:44sostanzialmente
45:45da intermediario
45:47verso diversi modelli
45:48e quindi lui sceglie
45:49di volta in volta
45:50il vario modo
45:51quello di Google
45:52quello di Antropic
45:53quello di OpenAI
45:54e quindi in realtà
45:56lo posso anche scegliere io
45:57in maniera esplicita
45:58nel momento in cui
45:59faccio una richiesta
46:00quindi è una specie di shell
46:01per cui preparo una richiesta
46:03poi dico come la deve risolvere
46:04come la deve interpretare
46:07e in qualche caso dico
46:09lascio la scelta allo shell
46:10quindi è lui che decide
46:11in altri casi dico
46:12no per favore
46:13usa questo modello
46:14e procedi con questo modello
46:15perché so che dovrebbe essere
46:17il migliore
46:17e quindi in questo modo
46:19in realtà ne sto provando
46:20diversi in parallelo
46:21benissimo
46:22allora direi che
46:23la rivedremo
46:24per sapere anche
46:25il suo parere
46:26in futuro
46:27perché chiaramente
46:28noi quotidianamente
46:29abbiamo a che fare
46:30invece con questo grande hype
46:31grazie per la sua analisi
46:32molto realistica
46:34Alfonso Fuggetta
46:34professore informatica
46:36del Politecnico di Milano
46:37grazie per essere stato con noi
46:38grazie a lei
46:39e ora facciamo un piccolo throwback
46:41a Cannes
46:42al World Eye Cannes Festival
46:43vi ricordo
46:44lo speciale
46:45con tutte le voci
46:45dei protagonisti
46:46che potete trovare sul nostro sito
46:49di fatto
46:49questo è un elemento in più
46:51che ho voluto inserire
46:52in trasmissione
46:53perché è una realtà
46:54composta da ragazzi giovanissimi
46:57un'associazione studentesca
46:58non è ancora una start-up
47:00possiamo dire
47:00che è lo stadio
47:01che la precede
47:02nasce all'interno
47:04dell'Università Bocconi
47:05ed è BINSA
47:06sentiamo dalle parole
47:07del Presidente
47:08di fatto
47:09qual è il suo obiettivo
47:40che non rilassare
47:41a una manufattura
47:42per niente
47:42e numero due
47:43l'innovazione
47:44con i modelli
47:45e le architecche
47:46che abbiamo usato
47:46nessuno ha cercato
47:47prima
47:47quindi queste innovazioni
47:48possono fare qualcosa
47:49molto grande
47:49e un grande miglioramento
47:50per le persone
47:50che necessitano
47:51per le cose
47:51come questi
47:51e anche
47:52avanzare
47:53quello che crediamo
47:53può essere
47:54ottenuto
47:54dall'AI
47:54E allora
47:59tips and tricks
48:01come sempre
48:02però con noi
48:03questa volta
48:03Mario Alberto Catarozzo
48:04esperto di AI
48:05ben ritrovato Mario Alberto
48:06grazie
48:07ciao Maria Vittoria
48:08dunque puntata
48:09quasi totalmente
48:10dedicata agli agenti
48:11parliamo di
48:12i grandi protagonisti
48:14delle ultime settimane
48:15ne abbiamo visti
48:16tantissimi
48:17da Antropic
48:18a quelli per i consulenti
48:19insomma
48:20ne stiamo vedendo tanti
48:21facciamo un po' di ordine
48:22di che cosa parliamo
48:24quali sono
48:25che cosa possono fare
48:26Mario
48:26allora innanzitutto
48:27quello che si prevedeva
48:28sta accadendo
48:29cioè vale a dire
48:30il 2026
48:31comincia a essere dominato
48:32dagli agenti specializzati
48:34questi sono i due elementi
48:35fondamentali
48:36quindi strumenti
48:37che agiscono
48:38in piena autonomia
48:39per raggiungere
48:40degli obiettivi
48:40e che sono verticali
48:42quindi specializzati
48:43in determinati settori
48:45in particolare
48:46quello che ha fatto
48:47più rumore
48:47o quelli che hanno fatto
48:48più rumore
48:49sono stati due
48:49e cioè
48:50della società Altruist
48:52che è una società americana
48:53che offre servizi
48:55tecnologici avanzati
48:57a consulenti finanziari
48:58ha lanciato
48:59il 2025
49:00a settembre
49:01Eisel
49:02che è una piattaforma
49:03tecnologica
49:04OnlyOne
49:05che offre dei servizi
49:06ai consulenti finanziari
49:08per poter gestire
49:09i soldi
49:10dei propri clienti
49:11a 360 gradi
49:13quindi attraverso
49:14per esempio
49:14la generazione di brainstorming
49:16email
49:16documenti
49:17analisi
49:18approfondimenti
49:19insomma
49:19trovano in questa piattaforma
49:21tutti gli strumenti
49:22necessari
49:23per poter utilizzare
49:24un unico prodotto
49:26e questo ovviamente
49:27ha rappresentato
49:28una novità importante
49:29e quindi
49:30ecco che Altruist
49:31si è affermata
49:32come una delle società
49:33nel settore FinTech
49:34cioè quindi società finanziarie
49:36nel mondo finanziario
49:37tecnologico
49:38particolarmente innovativa
49:40e quindi molto comodo
49:41appetibile
49:42per gli operatori
49:43del settore
49:43ma non è finita
49:44una seconda
49:46novità
49:47dirompente
49:47questa volta
49:48all'inizio del 2026
49:49è stata introdotta
49:51dalla società americana
49:52Antropic
49:52in particolare
49:54con il suo prodotto
49:55di punta
49:55che è Claude
49:56in questo caso
49:57cosa è accaduto
49:58in particolare
49:58il 3 febbraio
49:592026
50:00Claude
50:01ha lanciato
50:02un plug-in
50:03che cos'è un plug-in
50:05spieghiamolo magari
50:05per chi non è
50:06del settore
50:07un plug-in
50:07è un software
50:08che non vive
50:09in autonomia
50:10ma che serve
50:11per espandere
50:13le competenze
50:13di un software
50:14principale
50:15vi faccio un esempio
50:16ipotizza Maria Vittoria
50:18un software
50:19per esempio
50:19un videogiochi
50:20un plug-in
50:21che cos'è
50:21è l'aggiornamento
50:23di questo videogiochi
50:24che aumenta
50:25le funzionalità
50:26le competenze
50:27quindi per esempio
50:28aggiunge dei livelli
50:30di questo videogiochi
50:31e quindi ne espande
50:32le competenze
50:33ecco cosa ha fatto
50:34Antropic
50:34ha lanciato
50:35dei plug-in
50:36in particolare
50:38quello più
50:38diciamo così
50:39dirompente
50:39è stato in ambito legal
50:41quindi in ambito legale
50:42che cosa fa
50:43questo plug-in
50:43può essere installato
50:45all'interno
50:47di cloud
50:48l'unica caratteristica
50:49che deve essere
50:50cloud per desktop
50:51quindi scaricato
50:52su desktop
50:53che in questo momento
50:54in cui noi stiamo
50:55parlando
50:56si può scaricare
50:57esclusivamente
50:58per il mondo
50:59Apple
50:59quindi Mac OS
51:00che cosa accade
51:01che una volta
51:02che noi l'abbiamo scaricato
51:03possiamo installare
51:04questo plug-in
51:05che c'è all'interno
51:06e questo fornisce
51:08a cloud
51:09delle competenze
51:10aggiuntive
51:11specialistiche
51:12in ambito legal
51:13quindi per esempio
51:14per l'analisi
51:15dei contratti
51:16la redazione
51:17dei contratti
51:17la gestione
51:19di pratiche
51:19per fare ricerche
51:20giuridiche
51:21la cosa interessante
51:23oltretutto
51:23che tutto questo
51:25è assolutamente
51:26open source
51:27cosa vuol dire
51:28open source
51:29vuol dire
51:29che tutto questo
51:30va gestito
51:32con una personalizzazione
51:34da parte degli utenti
51:35quindi vuol dire
51:36che ogni per esempio
51:37team legale
51:38ogni studio legale
51:39ogni direzione legale
51:40di azienda
51:41può andare a personalizzare
51:43sulle proprie pratiche
51:44sui propri master
51:46sui propri modelli
51:47sulle proprie esigenze
51:48questo plug-in
51:49e questo ha procurato
51:51tanto per internici
51:52all'inizio di febbraio
51:53un crollo in borsa
51:54di grandissime
51:56big tech
51:58specializzate
51:58nell'ambito legal
51:59cioè si sta parlando
52:00di una perdita secca
52:02di 300 miliardi di dollari
52:03in un colpo solo
52:04perché ha fatto tremare
52:05un settore
52:06che da tanto tempo
52:08era abituato
52:08ad avere
52:09da queste big tech
52:10come Antropic
52:11il motore
52:12sotto il cofano
52:13quindi
52:13se vogliamo chiudere
52:15questo discorso
52:16il ragionamento
52:16qual è
52:17che queste grandi big tech
52:18pensa ad Antropic
52:19pensa a ChagPT
52:20pensa a Gemini
52:22quindi DeepMind
52:24Google
52:24fino ad oggi
52:25erano diventate
52:26fornitrici
52:27del motore
52:28se facciamo l'esempio
52:30delle automobili
52:31che andava sotto
52:31il cruscotto
52:32sotto il cofano
52:33di un'automobile
52:34adesso cominciano
52:35a produrre
52:36l'automobile proprio
52:37quindi da fornitori
52:38del motore
52:39stanno diventando
52:40competitor
52:41a pieno titolo
52:42inoltre
52:43se vogliamo allargare
52:44e concludere
52:45quello che sta accadendo
52:46è che oltre al settore
52:48della consulenza finanziaria
52:49oltre al settore legale
52:50abbiamo visto
52:51delle novità
52:52agentiche
52:53molto importanti
52:54nel settore
52:55della sanità
52:55nel settore
52:56per esempio
52:57del customer care
52:58nel settore
52:59per esempio immobiliare
53:00quindi real estate
53:01insomma
53:02Maria Vittoria
53:03ciò che sta accadendo
53:04e che avevamo
53:04in qualche modo
53:05già previsto
53:06alla fine dell'anno scorso
53:07e che stiamo andando
53:09verso degli strumenti
53:11agentici
53:12che quindi
53:12si inseriscono
53:13nel flusso di lavoro
53:15di un'azienda
53:15di uno studio professionale
53:17tra l'altro
53:18personalizzabili
53:19completamente
53:20e che quindi
53:21fanno risparmiare
53:22moltissimo tempo
53:23in ambito lavorativo
53:24e questo potrebbe
53:25rappresentare
53:26effettivamente
53:27un pericolo
53:28come Dario Amodei
53:29cioè il fondatore
53:30di Antropica
53:31ha sottolineato
53:32in un suo recente paper
53:33potrebbe rappresentare
53:34un problema
53:35in termini poi
53:36di mantenimento
53:37del posto di lavoro
53:38per alcune figure
53:39professionali
53:40quindi agenti AI
53:41la domanda è
53:42chi si ferma
53:43è perduto
53:44nel senso che
53:44ormai quasi
53:45tutto quello
53:46che si può fare
53:47a livello
53:48diciamo
53:50via
53:50intelligenza artificiale
53:52via computer
53:53via software
53:54ce lo dobbiamo dimenticare
53:55e questo è un grande tema
53:56però in realtà
53:57più gli agenti
53:58si personalizzano
54:00si professionalizzano
54:02più si ampia
54:04il portafoglio
54:04di disponibilità
54:06che si trova
54:06anche grazie
54:07all'intelligenza artificiale
54:08dal tuo background
54:10anche personale
54:11come valuti
54:13l'agente legal
54:14allora l'agente legal
54:15in questo momento
54:17non è completamente maturo
54:19quindi possiamo
54:20immagini
54:20se vogliamo usare
54:21una metafora
54:22possiamo pensare
54:23che sia un praticante
54:24junior
54:25di uno studio legale
54:26quindi sa fare
54:27moltissime cose
54:29abbastanza bene
54:30o in alcuni casi
54:31molto bene
54:32però
54:32è sempre junior
54:34quindi ha bisogno
54:35di chi lo guida
54:36e di chi fa la supervisione
54:37e controlla
54:38oltre che questo
54:39sarà spero
54:40anche in futuro
54:40sempre necessario
54:42perché è proprio
54:42il ruolo
54:43dell'orchestratore
54:44che avrà l'essere umano
54:45rispetto a questi strumenti
54:47chiarissimo
54:48direi che forse
54:49noi ne abbiamo già parlato
54:50come dicevi
54:50ancora nel 2025
54:52quindi abbiamo anticipato
54:54tutto ciò
54:54ma penso che sarà
54:55solamente l'inizio
54:56di una lunga serie
54:57quindi arriveremo
54:58a parlare di agenti
54:59che preparano
55:00non so
55:01piatti per noi
55:02grazie
55:03Mario Alberto Catarozzo
55:04grazie per essere stato
55:05con noi
55:05e alla prossima
55:06grazie a voi
55:08grazie per averci seguito
55:09restate con noi
55:10su Class NBC
55:12grazie a tutti
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