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00:05E ben ritrovati a The iClub, il programma di Class NBC dedicato alla rivoluzione dell'intelligenza artificiale.
00:11Partiamo dall'enciclica di Leone XIV, la magnifica Humanitas, sulla custodia della persona umana nel tempo dell'intelligenza artificiale.
00:21E' un documento molto atteso perché è la prima volta nella storia che ha visto tra i partecipanti della presentazione
00:29lo stesso pontefice.
00:30Poi è un percorso che segue le urme della Rome Call for AI Ethics avviata a febbraio 2020 da Papa
00:37Francesco
00:38quando l'Accademia Pontificia per la Vita si è seduta allo stesso tavolo con Microsoft IBM per firmare quello che
00:44viene chiamato la Rome Call for AI Ethics.
00:47Al centro dell'enciclica di Papa Leone nessun algoritmo rende accettabile la guerra.
00:52Questo è un grande messaggio ma anche il tema dell'intelligenza artificiale è la responsabilità di impresa
00:58che deve includere la qualità e la dignità del lavoro tra gli indicatori di successo.
01:02Sarà questo uno dei fattori per governare in anticipo la trasformazione.
01:06Ancora il pontefice ha detto che l'accesso al lavoro per tutti deve rimanere un obiettivo prioritario
01:12e in questa transizione non basta reagire quando i posti scompaiono ma occorre governare in anticipo la trasformazione.
01:19Da segnalare che tra i relatori nella presentazione c'era anche Christopher Ola, il cofondatore di Antropic,
01:26appunto l'azienda di AI fondata da Dario Amodei e lui è il ruolo di responsabile della ricerca
01:33sull'interpretabilità dell'intelligenza artificiale.
01:36Questo meritava appunto di essere il nostro inizio in questa puntata.
01:42Passiamo però anche all'America perché sono successe diverse cose.
01:45Beh, partirei da di fatto l'intervista che Jeff Bezos ha rilasciato a CNBC
01:50dove parlando della possibilità di data center installati nello spazio
01:55è arrivato anche a parlare della produttività dell'EAM.
01:57Di questo sentiremo poi un passaggio.
02:00E poi sicuramente la disputa sulla IPO, quindi sulla quotazione di OpenAI e Antropic
02:08fa molto discutere perché è una sfida che si fa, ecco stiamo vedendo di fatto
02:13oltre a quella grande prevista di SpaceX il 12 giugno, beh ci sono questi li vedete
02:19Antropic, OpenAI, Strava, Databricks e Stripe sono le grandi IPO attese per il 2026.
02:24Una competizione che dicevamo si fa sempre più serrata
02:28anche perché OpenAI diciamo che ha fatto preoccupare per alcuni risultati
02:34mentre Antropic sul lato enterprise sta crescendo tantissimo.
02:38Allora in questa battaglia sulle IPO sentiamo le parole di Alex Kantrovitz
02:43che è il CBC contributor e di Big Technology, il founder di Big Technology
02:47che spiega proprio il difficile equilibrio in questa fase di lotta alle IPO.
02:52Sentiamolo.
02:54Well, I think the horse race that we're looking at specifically is going to be
02:57this OpenAI, Antropic horse race.
03:00OpenAI is obviously racing to get out first.
03:03A year ago, you'd speak to OpenAI about IPO and they would be like,
03:06yeah, we don't want to do that.
03:07Sam Altman said, it would be very annoying to be a public company's CEO.
03:11But now they're racing, obviously, to go public.
03:14And this is probably because this is about as bad as it's going to look for OpenAI.
03:18Now, obviously, we just saw some revenue numbers.
03:20They're doing well.
03:22But Anthropic has been gaining fast.
03:24The thing is, Anthropic is going to hit some sort of threshold where they're not going to be able to
03:28deliver their services the way they want to because they haven't been spending as much on infrastructure as OpenAI has.
03:34And therefore, we see that they're going to be profitable.
03:36I don't think that was by intent.
03:37They would rather continue to lose money.
03:39So OpenAI is going to have a faster growth rate with Anthropic.
03:42And it's going to be pressed to get out first right now, tell its story, and then over time, because
03:49it's invested in compute, then lap Anthropic.
03:52But you don't want Anthropic to come out first, set the narrative, look like you're behind and say, we'll try
03:56to figure out eventually.
03:57You want to come out first and say, here's what we are.
04:00We're the first pure AI, IPO, invest in us, give us the money.
04:03And then we'll see who will write their story first on the public, so on the market.
04:11Rest in America, there's an ultima news that has made it discusses, cioè the decision of President Donald Trump to
04:18inviare the executive order for the artificial intelligence in the United States.
04:25Sappiamo che crescono i malumori sul front dei data center, sulle questioni sui posti di lavoro, ma la motivazione che
04:33Trump ha dato ai giornalisti è stata di aver rimandato la firma perché temeva che il provvedimento avrebbe ostacolato il
04:40settore in un momento in cui stiamo battendo la Cina, stiamo battendo tutti.
04:46E quindi è una competizione che si fa sempre più forte anche nel contesto geopolitico.
04:50Tornando all'Italia, per arrivare poi di fatto all'ospite che sarà con noi in studio, c'è anche un
04:55'ultima notizia che merita di essere citata.
04:58Ebbene, di fatto Antropic apre la propria sede a Milano e succederà proprio alla fine di questo mese.
05:04Ora, direi, invitiamo e salutiamo con grande piacere, è tornato qui tra noi il professor Alfonso Fuggetta, professore di informatica
05:13del Politecnico di Milano.
05:15Un grande piacere.
05:16Grazie, grazie per l'invito.
05:18Allora, io ho detto che sono successe varie cose, tra cui la sede di Antropic che verrà aperta a Milano.
05:23Questa settimana ci si è anche la quinta edizione dei Stati Generali dell'Intelligenza Artificiale,
05:27che è un nostro un po' diciamo capitolo annuale dedicato all'intelligenza artificiale.
05:33Con lei volevamo fare proprio una preview di ragionamento, perché questa edizione si intitola
05:39AI Inside, quindi come ripensare la società, l'economia e le imprese in questa nuova architettura del mondo.
05:49Ecco dunque, l'intelligenza artificiale non dobbiamo vederla come uno strumento, il chat GPT della situazione che aggiungiamo, diciamo, on
05:56top alle nostre attività,
05:57ma è già una rivoluzione dentro le nostre attività.
06:01Ecco, partendo da una domanda su cui potremmo fare un seminario, quali sono le domande, secondo lei,
06:07che bisogna porsi in questo momento, in questa fase di adozione, per effettivamente avere un'adozione sensata dell'intelligenza artificiale?
06:17Credo che innanzitutto bisogna partire dai problemi, cioè l'intelligenza artificiale, come tutte le tecnologie,
06:24sono funzionali a uno scopo, devono servire per migliorare la nostra vita quotidiana,
06:29piuttosto che il funzionamento delle nostre imprese, la nostra competitività.
06:33Non è un fine in sé quanto un passaggio, un mezzo che noi usiamo per lavorare meglio.
06:40Allora uno deve iniziare a ragionare su quali sono le aree dove maggiori sono le sfide
06:46o dove ragionando sui meccanismi di funzionamento dell'intelligenza artificiale possiamo avere un maggiore impatto.
06:53E non si tratta semplicemente di scegliere una piattaforma, un modello, uno strumento o una tecnologia,
07:00quanto di capire come coniugare un miglioramento delle modalità di lavoro, una maggiore competitività,
07:08un incremento di prestazioni dei propri prodotti e servizi, grazie e tramite questi strumenti.
07:13Ecco allora io le voglio far sentire un passaggio perché proprio a come adottarla in modo intelligente
07:20c'è la domanda successiva è ma ci sostituirà?
07:23Allora sappiamo che i protagonisti diciamo delle case dell'intelligenza artificiale hanno pareri discordanti su questo
07:31perché Dario Modei, il founder di Antropic, ha detto, ha fatto questo annuncio, i colletti bianchi spariranno,
07:38l'intelligenza artificiale ci sostituirà.
07:40Gli stagisti saranno i primi ad andarsene per farla molto semplificata.
07:45Invece Jeff Bezos, fondatore di Amazon, ha un parere diverso.
07:50È stato intervistato da CNBC e di fatto ha detto
07:53chi dice che i radiologi non ci saranno più perché c'è l'intelligenza artificiale, non è vero.
07:58Sentiamo questo passaggio così sentiamo anche il suo parere su questo punto.
08:23Grazie a tutti.
08:25all of these people and there's gonna it's like it's it's like you've been digging let's say you're
08:29a software engineer right what it's the analogy and give you is you've been uh digging out a
08:36basement for your house with a shovel and somebody's about to hand you a bulldozer
08:44you're you're so you should be so happy if you're digging the basement to your house and somebody
08:49says hey how about this i have a tool here that's gonna and there what's really gonna happen is
08:54we're gonna have so much productivity in our economy that uh for example this is this is one
09:01effect a lot of people who have uh two earner income households right one of the people is
09:08going to drop out of the workforce that's why we're going to have a labor shortage people because of
09:14the productivity gains you're going to be able to afford things we're going to have i predict we'll
09:19actually have deflation of certain core uh assuming we let this technology play out and
09:26don't you know hamstring it with regulation too early we will actually have you know everything
09:32we'll get you food will get cheaper and housing construction will get cheaper and so on and so on
09:37ecco professore bezos ha questa metafora molto diretta della pala della ruspa ecco estremamente ottimistica la
09:45sua visione cioè dice ci sarà effettivamente un aumento della produttività anche se ci sarà
09:50una deflazione perché ecco cosa ne pensa io credo che in questo momento ci sono due modi diversi
09:57leggere la situazione la prima è quella di coloro che fanno previsioni cioè amodei piuttosto che
10:04anche molte società di consulenza basandosi sulla loro interesse la loro visione fanno delle
10:11previsioni e le fanno quasi sempre in maniera abbastanza catastrofistica poi ci sono in realtà
10:15i dati cioè ciò che osserviamo sul mercato il caso del radio dei radiologi di cui parlava bezos è
10:22emblematico perché dieci anni fa si diceva che gli radiologi dovevano sparire in realtà oggi ce
10:27ne molti più di prima e guadagnano molto più di prima per l'effetto che diceva proprio bezos che si
10:33chiama effetto paradosso di gerson è un paradosso in economia quando un bene diventa più economico lo
10:42si usa di più e io credo che primo probabilmente questa interpretazione quella corretta anche i
10:50job posting le job position ingegneri del software in realtà stanno aumentando magari non nelle btec che
10:56hanno sovrassunto dopo il covid e che adesso si stanno ridimensionando ma in tutte le altre
11:01aziende quindi è probabile che questo sarà il fenomeno e comunque sia questa valutazione va
11:07fatta sui dati le previsioni sono per certi versi comprensibili cioè che a modei spinga per vendere
11:14il suo prodotto dicendo che cambierà il mondo lo capisco è comprensibile però credo che dobbiamo
11:20essere molto razionali guardare esattamente cosa sta succedendo quali sono i dati e tenere conto che
11:27nel passato spesso è successo esattamente quello che diceva bezos chiarissimo ecco lei fa sempre
11:32delle riflessioni molto preziose per oggi bisogna ci riporta la realtà cioè bisogna guardare i dati
11:36lei è un informatico quindi se noi oggi dobbiamo pensare ai limiti dei modelli di intelligenza artificiale
11:42che utilizziamo quotidianamente ormai qual è secondo lei il limite c'è un tema di memoria c'è
11:47un tema di linguaggio di floridi filosofo direbbe capitale semantico che manca ecco cosa manca
11:56secondo lei allora le le tecnologie di cui parliamo oggi che non è tutta l'intelligenza artificiale sono
12:02gli strumenti di ai generativa si basano su un meccanismo che si chiama trasformativo prendono
12:09delle parole in ingresso delle informazioni in ingresso le trasformano in qualcosa in uscita che
12:15può essere il programma il testo tutto quello che noi vediamo l'immagine il film sono da questo
12:20punto di vista una trasformazione da un ingresso a un uscita e hanno tre caratteristiche o tre limiti
12:28importanti il primo questa trasformazione avviene in maniera probabilistica statistica non è detto che
12:35facendo la stessa domanda cento volte si ottenga sempre la stessa risposta per cui quando si parla per
12:41esempio le applicazioni di queste tecnologie per automatizzare i processi dove invece a noi serve
12:47avere la risposta certa non possiamo avere dubbi non possiamo chiederci ma sarà quella giusta perché
12:52in alcuni casi risponde in maniera diversa quindi questo è un primo limite non vuol dire che non si
12:57può usare ma va usata quando questa tipologia di funzionamento è accettabile sto facendo una
13:03stima uno scenario sto facendo brainstorming e voglio generare un'immagine creativa secondo
13:10limite è quello che queste tecnologie sono agnostiche trasformano numeri parole ma non hanno consapevolezza
13:18del significato siamo noi che dobbiamo addestrarle e non è che questo addestramento è banale quindi
13:25possiamo trasferire un po di conoscenza ma non riusciremo mai a trasferire tutte le informazioni in molti
13:32casi quantomeno che noi con noi abbiamo e quindi ci sarà sempre bisogno di un nostro intervento per
13:38integrare correggere indirizzare il terzo che è senza stato cioè queste trasformazioni non hanno una
13:46memoria permanente adesso stanno inserendo nuovi meccanismi nuove funzionalità però c'è poco da fare
13:53la struttura di funzionamento di gni è quella quello che mettiamo attorno è un modo per compensare un problema
13:59strutturale che cosa voglio dire che queste tecnologie vanno benissimo per fare alcune cose
14:05ma molto spesso dovranno essere integrate con altre tecnologie per far bene l'insieme di diverse
14:12attività che richiedono necessariamente meccanismi di funzionamento complementari
14:19ecco mi allaccio solo per fare un piccolo commento ultimamente abbiamo letto delle interviste fatte
14:26direttamente all'intelligenza cioè ecco quello che appena detto diciamo in realtà risponde un po
14:32al cioè l'intelligenza artificiale deve essere usata come un assistente un supporto per fare poi
14:36delle analisi però fare delle domande come se si trattasse di una persona ecco diciamo che è una
14:42mia riflessione nel senso non voglio assolutamente di richiedere un parere specifico però è proprio
14:49quello che ha detto cioè l'errore in questo quindi utili personalizzarla cosa in realtà abbiamo davanti
14:56un dei numeri un algoritmo senza stato come ha definito lei ecco passando a un altro punto di cui
15:03avevamo già discusso bolla ai allora le ha citato la generativa siamo anche arrivati agli agenti agenti che
15:10a livello finanziario wall street hanno fatto molto discutere perché hanno fatto calare i titoli
15:16software c'è stata la cosiddetta software apocalypse eccetera wang sostiene che l'intelligenza
15:22artificiale si mangerà il software ecco tutto questo va letto in una logica di sostenibilità economica
15:28dell'intelligenza artificiale secondo lei in che momento siamo si regge questa economia software
15:35versus ai come la vede io farei due tipi di discorsi uno tecnico e uno economico quello
15:41tecnico è rappresentato secondo me molto bene dagli ultimi annunci di salesforce con la sua piattaforma
15:49edless 360 che cosa dice salesforce ma adesso di là di salesforce è un discorso che vale un esempio
15:54generale salesforce dice io ho un sistema complesso che fa un insieme di operazioni sui dati clienti le
16:01informazioni dell'azienda lo rendo disponibile attraverso delle interfacce agli strumenti di
16:07ai ai e quindi creo edless senza testa anche una versione del mio prodotto o un punto d'aggancio del
16:13mio prodotto che non usa le tradizionali interfacce a schermo ma permette l'aggancio con gli strumenti di
16:20ai ai secondo me questa è una visione ripeto al di là di quello che fa salesforce che si coniuga
16:27bene con
16:27quello che dicevo prima cioè io uso lo strumento classico deterministico con memoria per fare certe
16:34operazioni però lo apro l'interazione con gli ai per farne altre secondo me questa è la vera strategia
16:41io personalmente lo uso così o alcuni strumenti che mi gestiscono i dati in più usa e ai attraverso le
16:48varie interfacce mcp quello che oggi è disponibile per fare altri tipi di elaborazione questo discorso
16:54tecnico il discorso economico è che non è ancora chiaro quale sia il business model che rende
17:02queste aziende profittevoli perché gli investimenti sono spaventosi è quello che è successo che credo
17:10bene gli altri si accorta che il mercato consumer da solo non regge il peso dei conti e quindi bisogna
17:19seguire un po la strada di antropica che invece punto al mercato b2b alle aziende al mercato
17:25professionale ma anche antropiche deve in un qualche modo fare in modo che sia visibile
17:33quantificabile l'effetto concreto delle ai sull'efficienza aziendale e non è per nulla facile e in ogni caso
17:41visti i livelli di investimento dobbiamo trovare devono trovare un modo per far quadrare i conti e
17:47questa cosa secondo me è ancora tutta da definire quindi siamo ancora in un momento in cui non è
17:53chiaro quale sarà questo punto di incrocio è stato fatto un confronto interessante tra quanta cassa
18:00ha bruciato uber quanto ha bruciato tesla e quanto ne stanno bruciando open ai sono dei numeri che fanno
18:06spavento sono di un ordine di grandezza quindi sia dal punto di vista tecnico che dal punto di
18:11vista economico finanziario secondo me serve molta attenzione e andare oltre quello che l'hype
18:17insomma le discussioni che trapelano sui social il colore il colore il folklore e vedremo soprattutto
18:24esatto in questa sfida chi vincerà di fatto chi si poterà prima poi i risultati per forza vengono a
18:29galla con una quotazione quindi la vorrei anche coinvolgere su un altro punto robotica perché abbiamo
18:36parlato finora comunque di modelli di linguaggio degenerativa l'agentica dentro la robotica pare che
18:42la robotica ormai insomma si lavora anche molto su lei ai fisica e alle canna tutta questa sua teoria
18:48che ormai i modelli linguaggio già superato ecco il gesto del robot diciamo che non può essere
18:56cancellato ecco quindi per dare uno diciamo uno sguardo un po al futuro come la vede c'è
19:01l'inserimento di intelligenza artificiale all'interno di un robot che poi ha un'interazione con noi nella
19:07nostra vita a cosa ci può portare ma io sono un ingegnere quindi guardo le applicazioni soprattutto
19:14industriali e lì ci sono esistono delle società dato c'è una società italiana che è leader a livello
19:20mondiale una società brianzola che si chiama over sonic robotics stanno va sta facendo ha già
19:27installato decine sta installando centinaia di robot industriali per fare applicazioni industriali
19:33appena annunciato un accordo con la settimana con elettronix io credo distinguerei quello che è da un
19:40lato la sperimentazione la l'utilizzo anche diciamo prospettiva delle tecnologie dell'intelligenza
19:47artificiale con il robot e guarderei quello che già oggi si può fare no quell'azienda vende dei
19:53robot che vanno sulle linee di produzione sono capaci al di là del rimpiazzare l'uomo in realtà
19:58di fare quei lavori che uno molte persone non vogliono più fare sono ripetitivi frustranti
20:05pericolosi soprattutto quelli pericolosi pensiamo a non so una fonderia piuttosto che
20:12operazioni di pulizia di cisterne cose di questo tipo allora anche qui credo che
20:21certamente possiamo ragionare su quello che accadrà sull'integrazione tra l'intelligenza
20:27artificiale robotica avanzata quello che vediamo che fa tesla piuttosto che anche gli operatori cinesi
20:34ma io credo che oggi quello che ha senso guardare sono anche applicazioni industriali come quelle che
20:39dicevo dove in maniera molto pragmatica integrando intelligenza artificiale tecnologie più
20:45tradizionali già possiamo avere un impatto significativo sulla produttività e sull'efficienza
20:51delle nostre imprese tra l'altro non sta male anche con prodotti italiani chiarissimo
20:56grazie immensamente grazie professor fuggetta professore di informatica ma direi anche grande esperto
21:03sul tema vi ricordo la sempre piacevole leggere su riflessioni sulla sua newsletter di sub stack lo
21:09possiamo dire quindi vi invito a seguirlo grazie per essere stato con noi grazie a voi grazie a lei e
21:14allora noi continuiamo perché come si fa grazie all'intelligenza artificiale a trovare soluzioni in
21:21ecosistemi complessi beh la risposta ce la da expert ai ai siamo in collegamento con umberto pardi
21:28siero di expert ai ai è un grande piacere averla con noi anche per me buongiorno a tutti e grazie
21:33dell'invito allora umberto partiamo proprio da qui io ho detto creare soluzioni ai per
21:40semplificare dell'analisi di informazioni complesse allora tradotto è un po quello che fa expert ai ai però che
21:47cosa significa come possiamo spiegarlo a chi ci segue significa molto semplicemente basti pensare
21:54soprattutto quelli che sono gli ambiti molto regolamentati in cui oggi abbiamo bisogno come
22:00diceva prima mi sono ritrovato molto professore fuggetta di certezze nell'output quindi i strumenti
22:06degli ai sono fondamentali oggi per aiutarci a migliorare soprattutto servizi prodotti ma abbiamo
22:12bisogno di certezze e quello che noi facciamo grazie a un approccio che si chiama neurosimbolico
22:18fondamentalmente riusciamo proprio in quest'ambito quindi vi faccio un esempio concreto basti pensare
22:23oggi ripeto a quello che è il triage in ambito sanitario dove oggi grazie purtroppo anche alla
22:29carenza di personale socio sanitario sicuramente le iai potrebbe essere un grandissimo alleato però il
22:36problema e le paure sono legate proprio al fatto che un esempio concreto anche qui quando
22:42c'è una lettera di dimissioni quindi fatto ovviamente una visita una diagnosi e bisogna
22:47liberare il paziente quindi rilasciare le dimissioni diventa fondamentale c'è un grande rischio soprattutto
22:53di responsabilità per il medico però allo stesso tempo questo accelererebbe l'utilizzo con l'utilizzo
22:57dell'ai di tutto quello che è della parte di diagnostica e oggi però il rischio è proprio quello di
23:03non avere
23:04la certezza dell'analisi e invece attraverso quella che è un ai composite quindi l'utilizzo di diversi
23:11strumenti gli iai diverse metodologie la verità è che noi possiamo avere maggiore certezza e questo
23:17è un po quello che facciamo quindi di fatto grazie a un approccio che è generativo semantico
23:23fondamentalmente riusciamo quindi a dare quella che è explainability accuratezza soprattutto
23:28di quello che è il risultato ecco ha già detto la parola chiave cioè explainability che è una parola
23:33brutta che però spiega il concetto che stava spiegando cioè non si può dare un output in sanità
23:41senza un passaggio neurosimbolico come diceva perché di fatto se no solo numeri magari non danno le
23:47motivazioni lo stesso vale per un mutuo in banca ecco quindi il concetto che non si possono le aziende
23:53non si possono permettere di avere risultati senza spiegazioni ecco questo è il grande ragionamento
24:03che sta dietro a quello che ci stava raccontando in questo contesto quindi le imprese italiane voi
24:09avete un grande diciamo osservatorio perché agite con tanti operatori in tutto il paese quindi come si
24:17pongono le aziende italiane e poi soprattutto c'è un altro grande argomento cioè lei ai act che impone
24:24anche delle tempistiche di adozione di governance dell'ei ecco qual è il vostro scenario al netto di
24:33questi punti che devono essere risolti oggi sicuramente c'è un elemento molto importante
24:39perché siamo entriamo in una nuova fase anche dell'ei act perché col 2 agosto di quest'anno in realtà
24:46avremo quello che poi è l'impatto su tutto quello che è il business high risk quindi ci sarà proprio
24:51un
24:51proseguimento del percorso che è stato iniziato nel 2025 e questo sicuramente rende quattro capi
24:56saldi di cui accennavamo prima fondamentali quindi sulla spiegabilità perché in italiano è la
25:02spiegabilità e soprattutto su quello che poi anche all'interno dei processi avere sempre lo human
25:08oversight ovvero il controllo e la governance da parte di noi esseri umani all'interno del processo quindi
25:15questo ovviamente diventa sempre sempre più importante e fondamentalmente noi quello che
25:20stiamo vedendo è che le aziende oggi forse non sono ancora pronte ma perché non si è ancora
25:25compreso realmente che la generativa nello specifico in realtà non è un po' l'ei per tutte le stagioni
25:32ma in realtà oggi essendo predittiva fondamentalmente non ti dà la certezza di quello che è il risultato
25:39e cosa che ovviamente in ambito regolamentato questo può creare grandissimi problemi che poi anche la
25:44parte ovviamente quella che noi abbiamo definito total cost of error quindi la propagazione dell'errore
25:50che porta ovviamente a un impatto sia in termini di risultati che in termini di costi quindi
25:55conseguentemente la cosa più importante che stiamo vedendo è che sta aumentando la sensibilità
26:01e fondamentalmente questo diventerà sicuramente il tema più importante noi un po' come antisignani
26:06abbiamo iniziato questo percorso proprio in parallelo con l'emissione AI Act nel 2025 quando
26:13abbiamo lanciato Edeni Suite proprio per avere tutta la parte di foundation layer che integra già
26:20l'approccio neurosimbolico quindi della composite AI verticalizzando ovviamente per l'industria perché
26:26poi la cosa molto importante è la verticalizzazione sui casi d'uso specifici di ogni industria
26:32ecco diceva giustamente è aumentata la sensibilità però c'è ancora tante parti che vengono sottovalutate
26:40citava l'industria quindi voi oltre di fatto a produrre delle soluzioni avete creato questo ecosistema
26:48possiamo chiamarlo così AI Fusion Labs quasi un anno fa quindi si può stilare quasi un bilancio
26:53del primo anno che mette in contatto le soluzioni la ricerca applicata con le necessità di fatto
27:00delle imprese e delle industrie ecco ad un anno dal lancio di questo lab quali sono i risultati
27:06insomma un po' il primo il primo giro di boa come è andato i risultati sono molto confortanti perché
27:13come dicevamo l'approccio sta cambiando sta evolvendo si sta capendo con maggiore sensibilità
27:18quello che può essere i benefici dell'utilizzo delle AI però ovviamente passa per una consapevolezza e
27:24un'adozione controllata quindi governabile sicuramente mi piace citare due situazioni che
27:30per me ovviamente oltre ad avere un tema specifico legato a come si fa governance AI c'è anche un
27:36tema
27:36di appunto sostenibilità e di socialità perché noi stiamo per esempio facendo quindi un impatto sociale
27:43stiamo facendo per esempio due sperimentazioni molto importanti una con l'ospedale Gaslini che come
27:50sapete ovviamente è uno dei migliori in Europa nell'ambito pediatrico in cui stiamo portando tutta una
27:57componente di ricerca clinica e soprattutto sulla parte di percorsi clinici operativi e questo ovviamente
28:03nella modalità che spiegavamo prima quindi attraverso ovviamente una verticalizzazione delle
28:09soluzioni che noi abbiamo a portafoglio e l'altro elemento molto importante ovviamente è andando però
28:15toccare quelli che sono i casi d'uso specifici nell'ambito. Il secondo elemento altrettanto rilevante
28:22che a me piace sempre citare anche in questo caso è anche qui con un ambito di ricerca abbiamo già
28:28avuto
28:28degli ottimi risultati in fase iniziale sono in collaborazione con lo sportiello amianto nazionale in cui
28:35praticamente stiamo costruendo un sistema integrato per la mappatura dell'amianto.
28:39e questo ovviamente anche qui attraverso l'utilizzo di diverse tecnologie quindi sia la tecnologia
28:45generativa che la tecnologia semantica così come il machine learning perché stiamo parlando di
28:51analizzare grande quantità di dati comprese immagini geospaziali proprio per capire dove ci sono
28:58ancora installazioni di amianto che ovviamente come sappiamo ancora oggi sono molto pericolose e molto
29:05diffuse sul nostro territorio. Certo anche quello che diceva prima il professore
29:09quindi l'AI di fatto in alcuni casi sarà cruciale per aiutare l'uomo a non sostituirlo in questi casi.
29:16Grazie Umberto Pardi sia Rodi Expert AI. L'abbiamo vista collegata ma noi la vedremo e saremo insieme
29:22di fatto agli stati generali dell'intelligenza artificiale. Quindi grazie per essere stato con noi.
29:26Grazie a voi è sempre un piacere. Parlando di imprese CNBC ha stilato una classifica delle start up
29:35più dirompenti dell'anno. Immaginate ai primi posti ovviamente ci sono i protagonisti dell'intelligenza
29:42artificiale. Guardiamolo.
29:48No. 5. Ramp. Valued at $32 billion, the fintech giant now has more than 50,000 companies
29:56using its platform for everything from corporate cards and expense management to vendor payments.
30:02No. 4. Andro. The $61 billion defense tech giant uses AI to build next generation autonomous
30:10weapons systems. In March, the company won its biggest contract yet, a 10-year deal worth
30:16up to $20 billion with the U.S. Army. No. 3. Databricks. The analytics giant now serves
30:2420,000 customers, including 70% of the Fortune 500. Valued at $134 billion, Databricks has strategic
30:33partnerships with OpenAI, Anthropic, and others. No. 2. OpenAI. Since kick-starting
30:40the AI boom with ChatGPT back in 2022, the platform has grown to more than 900 million
30:47weekly users. OpenAI recently closed a record $122 billion funding round, valuing the company
30:55at $852 billion. No. 1. Anthropic. Despite being labeled a supply chain risk in its legal battle
31:04with the U.S. government, the AI startup has seen historic growth, with revenue and usage
31:09increasing by 80 times in the first quarter of 2026. Anthropic's rise has been fueled by
31:15the explosion of its Claude code tool, which is revolutionizing software development. The company
31:21is currently in talks to raise even more capital at a whopping $900 billion valuation.
31:27We're thrilled to be in a position where we have so much demand for the cloud models. And I think
31:33we are, you know, always diligently working around the clock to make sure that we're able to meet customer demand,
31:39you know, as it comes along.
31:42And dalle classifiche passiamo invece a un indice, quello di The European House Ambrosetti. Siamo in compagnia di Corrado Panzeri,
31:51partner responsabile di InnoTech Hub di The European House Ambrosetti.
31:55Ben ritrovato, Corrado, un grande piacere.
31:58Buongiorno, buon pomeriggio.
32:00Allora, Corrado Panzeri, si è appena conclusa la quindicesima edizione del Technology Forum, che di fatto anche qui è un
32:09bilancio dello stato di innovazione del nostro paese, ma anche del contesto internazionale.
32:17Com'è andata? Ci sono stati grandi ospiti, sono state giornate intense, quindi qual è il bilancio di questa edizione?
32:23Ha un bilancio positivo, nel senso che l'obiettivo del Technology Forum è quello di radunare circa 200 fra business
32:32leader e istituzioni e parlare di quelle che sono le più rilevanti tendenze in ambito di tecnologia e innovazione.
32:40E così abbiamo fatto, quindi abbiamo toccato quelli che sono un po' i temi del momento, quindi il tema di
32:47tutto ciò che è intelligenza artificiale e relative infrastrutture, tutto ciò che è tematiche energie, energia vista anche in prospettiva
32:58con quindi tutto il filone del nucleare che sta venendo fuori.
33:01Ma non ci siamo limitati a questo, ma abbiamo visto anche cose un po' più, come dire, futuribili come tutto
33:08ciò che viene dallo spazio, cui quest'anno abbiamo dedicato un ambito particolare durante le due giornate di lavoro.
33:17Ecco, io però prima citavo l'indice, quindi al centro di queste giornate c'è la presentazione del Global InnoCistech
33:24Index, che se non vado errata è un indice che mette a confronto proprio il livello di innovazione, ma anche
33:29di competitività, di capacità.
33:31Produrre valore del nostro paese a confronto con altri 49 paesi nel mondo. Ecco, come si posiziona l'Italia?
33:40Sì, esattamente. Noi ogni anno produciamo questo indice. Questo indice va a monitorare una serie di dimensioni, come il capitale
33:50umano, la disponibilità di finanza a supporto dell'innovazione,
33:57la qualità degli ecosistemi dell'innovazione, l'attrattività di questi ecosistemi e anche poi i risultati che questi producono.
34:07E l'Italia quest'anno, così come l'anno scorso peraltro, si posiziona al 31esimo posto.
34:12Quindi un posizionamento da metà classifica, un posizionamento in ogni dimensione sostanzialmente indietro rispetto a quelli che sono i leader
34:25assoluti oppure i leader del singolo comparto.
34:32Ecco, ma chi svetta nella classifica invece il posizionamento dell'Italia versus, possiamo dire, i primi posti? Qual è il
34:41parametro che li differenzia?
34:44Ma allora, vorrei dirti che c'è un parametro che differenzia. In realtà purtroppo sono tanti parametri che differenziano.
34:52Nel senso che se andiamo a prendere sostanzialmente tutte le dimensioni, noi ci posizioniamo nelle retrovie.
35:02Penso per esempio a una cosa a cui noi, che ci sta particolarmente a cuore, come il capitale umano, dove
35:09abbiamo una quantità di laureati molto più bassa rispetto di oltre la metà rispetto a chi guida la classifica.
35:18O il fatto che le persone che studiano in disciplina STEM sono tutto sommato in un numero limitato, anche qui
35:27meno della metà dei leader.
35:29E queste dimensioni di ritardo le troviamo sostanzialmente in tutto.
35:36Quindi quello che in qualche modo esce dalla ricerca è che non è che esista un unico colo di bottiglia
35:44che impedisce al nostro paese di esprimersi nel migliore dei modi.
35:48Ma ci sono tante strozzature più o meno grandi che fanno sì che nel complesso non riusciamo a esprimerci così
35:57come riescono a farlo le nazioni leader.
36:01Ecco, quindi l'Italia, però io sono stata colpita da un tuo detto retrovie, però l'Italia è tra i
36:08leader per quanto riguarda la ricerca.
36:11Quindi qui sicuramente è un punto a nostro favore, possiamo vederla in questo modo, ma parlando anche di virtù c
36:17'è un altro fattore positivo per l'Italia.
36:20Cioè eccellenza di fatto nella potenza di calcolo dei super computer, per cui arriva tra i primi dieci, sotto i
36:28primi dieci.
36:30Come sfruttare al meglio queste capacità, queste potenzialità, anche per ridurre il gap poi tra ricerca che resta però negli
36:38Atenei e effettivo valore concreto per startup, brevetti e impresa?
36:43Sì, ma allora parto dal secondo, cioè il tema della disponibilità di infrastrutture computazionali.
36:54Effettivamente questa è una nota positiva, nel senso che l'Italia è stabilmente nel corso degli ultimi anni, nei primi
37:01posti, nella top ten della disponibilità di capacità computazionale.
37:06È stata capace di, come dire, essere parte dell'ultima onda che c'è stata e adesso la sfida sarà
37:13per la prossima onda che sono le cosiddette AI Gigafactory da una parte
37:18e per l'onda ancora successiva che è tutto il tema legato alla quantistica.
37:23La presenza però già oggi di queste infrastrutture è un dato estremamente importante perché noi ne abbiamo sia di pubbliche
37:31che di private
37:31e sono uno strumento veramente molto significativo per chi fa ricerca.
37:38E non è un caso che effettivamente tu hai detto come noi siamo bravi nel fare ricerca
37:47e questo è forse il dato storico più consolidato e positivo che abbiamo.
37:54Nel senso che la nostra ricerca, se la misuriamo come produttività dei ricercatori, è stabilmente ai livelli più alti.
38:02Quello che la nostra ricerca mette in luce è che dovremmo sforzarci di fare il passo ulteriore,
38:09cioè quello di trasformare i risultati nella nostra ricerca in applicazioni che poi arrivino al mercato.
38:18E qui invece c'è una delle strozzature più forti del nostro paese.
38:23E quindi diciamo di fatto che il collante, quello che manca sono i venture capital e gli investimenti diretti.
38:29Alla fine l'appello di Draghi, possiamo dire, torna sempre utile in questo contesto.
38:34Cioè bisogna ridurre questo cap investendo in innovazione, partendo appunto dalla ricerca,
38:40ma far sì che non ci sia appunto questo collo di bottiglia.
38:43Chiarissimo, direi sempre un prezioso osservatorio, quello di Diropiana Osambrosetti.
38:48Grazie a Corrado Panzieri, partner responsabile dell'InnoTech Hub di DEA.
38:55Grazie mille, grazie a voi.
38:57E allora abbiamo appena parlato di come ridurre di fatto o ampliare quello che è un collo di bottiglia,
39:03cioè dalla ricerca a effettivamente la start-up, i brevetti,
39:08entrare, far sì che l'intelligenza artificiale possa generare valore e l'innovazione all'interno delle imprese.
39:14Per farlo, un grande esperto con noi in collegamento, Mario Alberto Catarozzo.
39:18Ben ritrovato Mario Alberto.
39:20Grazie, ciao Maria Vittoria, buongiorno a tutti.
39:24Allora, targettizziamo quello che sto dicendo.
39:26Stiamo parlando di intelligenza artificiale all'interno delle PMI.
39:31Sappiamo che è un mosaico complesso, c'è chi investe X, chi investe Y.
39:36Quindi cambiano le misure, cambiano gli interessi, ma soprattutto anche la capacità di adozione.
39:42Capiamo in che modo e che cosa serve alle PMI per effettivamente generare un valore concreto,
39:50quindi utilizzarla in modo sensato, direi, nella quotidianità.
39:55Qual è l'impatto, insomma, la sicurezza che è necessaria a tenere sotto controllo?
39:59Tu hai un osservatorio ampio su questo, quindi bisogna anche stare in linea con quello che ci chiede l'AI
40:06Act.
40:06Quindi, tuo overview, qual è lo stato attuale, che cosa si usa e come siamo messi?
40:13Allora, cominciano a muoversi adesso le cose qui in Italia, nel senso che è come se fossimo stati un po'
40:19alla finestra
40:19in questi tre anni, tre anni e mezzo, da quando l'intelligenza artificiale è diventato un patrimonio comune,
40:26quantomeno di dibattito.
40:28Allora, noi dobbiamo pensare che in questo momento, a differenza di un anno fa, come sappiamo tutti,
40:33l'intelligenza artificiale ha fatto un salto di qualità passando dall'assistente in chat,
40:38il famoso chat GPT, Cloud, Gemini, eccetera, ad un agente.
40:42Perché ormai siamo dentro, non si può neanche più dire che si va nella direzione,
40:47siamo già nel presente dentro gli agenti.
40:51Gli agenti sappiamo che fanno le cose, come dire, prima tutto era il telefono
40:55e finiva lì quando mettevamo giù la cornetta, l'esempio riguarda la chat.
41:00In questo momento il telefono ci serve solo per comunicare, poi le aziende fanno
41:04e quello è quello che sta accadendo con gli agenti.
41:06La chat che noi vediamo è soltanto un'interfaccia attraverso cui possiamo comunicare
41:10con questi agenti, cioè questi software, che in questo momento agiscono direttamente
41:16sui computer, sui CRM, sui server delle aziende.
41:20Quindi siamo in un'altra epoca.
41:22Che cosa serve alle aziende e perché in Italia siamo in ritardo?
41:26Le ragioni sono ovviamente molteplici.
41:28Ti posso dire che la prima cosa che serve alle PMI italiane è avere dei dati puliti, ordinati.
41:35Perché?
41:36Perché l'intelligenza artificiale è un amplificatore, un moltiplicatore di che cosa?
41:41Di performance.
41:42Ma se partiamo da dati ben strutturati che l'intelligenza artificiale può gestire,
41:47utilizzare e sviluppare, altrimenti è un amplificatore di caos, di problemi.
41:52E quello che sta accadendo è che le PMI italiane sappiamo che tranne una piccola percentuale
41:58hanno poca managerialità al loro interno.
42:00Quindi hanno anche dati che sono spesso e volentieri mancanti, lacunosi o addirittura
42:05confusi, incoerenti.
42:08Capisci che applicare, creare una roadmap per l'inserimento all'interno delle PMI richiede
42:14prima di tutto avere dei dataset, cioè dei dati delle aziende che siano gestibili, che
42:20siano sviluppabili, su cui si può basare l'attività dell'intelligenza artificiale.
42:24E quindi la prima cosa da fare è quella di mettere ordine e non è cosa da poco per
42:31magari aziende che non ce l'hanno mai avuto, quindi vuol dire creare dei dataset su cui
42:36poi andare a far lavorare l'intelligenza artificiale sempre sotto la supervisione umana.
42:41E qui arriviamo anche alla tua seconda sollecitazione, cioè usare in modo sicuro.
42:46Come sappiamo l'AEact prevede l'obbligo di AI literacy, che poi è diventata una forte
42:53raccomandazione ultimamente.
42:55Quello che è accaduto è che il 7 di maggio, quindi poco tempo fa, la Commissione europea
43:02ha rilasciato una nuova normativa che di fatto va a modificare in parte l'AEact, soprattutto
43:10dal punto di vista delle scadenze che erano previste, in quanto il 2 agosto del 2026, cioè
43:16tra due mesi, doveva di fatto entrare in vigore, tre mesi doveva entrare in vigore la parte
43:22un po' più delicata se vuoi del regolamento europeo, quello che riguardava il mettere
43:27in sicurezza tutti i sistemi considerati ad alto rischio e le imprese italiane si muovono
43:32tutte tra sistemi a rischio limitato nell'utilizzo dell'intelligenza artificiale e a rischio alto.
43:38Probabilmente ciò che è accaduto è che ci si è accorti, da un lato, che non c'era
43:43un impianto normativo e tecnologico tale che potesse supportare questa messa in sicurezza
43:49e quindi l'essere a norma dal 2 agosto, quindi sarebbe stato problematico per le aziende,
43:54dall'altra parte quello che invece ci si è accorti è che probabilmente si sta perdendo
43:59decisamente la gara rispetto alla Cina e gli Stati Uniti che invece applicano di fatto
44:04una deregulation e quindi si è rinviato di 18-24 mesi l'entrata in vigore delle Act
44:10per la parte relativa ai sistemi ad alto rischio, che quindi è previsto come deadline non più
44:16il 2 agosto 2026 ma in alcuni casi dicembre 2027, 18 mesi, in altri addirittura l'agosto
44:252028.
44:26Bene, quindi direi Mario che per l'agosto 2026 ci dobbiamo aspettare solamente la fine
44:31del PNRR, questo è ormai scritto, però direi che è molto interessante perché in apertura
44:37abbiamo anche parlato del rimando dell'atto di Trump per gli Stati Uniti che doveva entrare
44:44in vigore e che è stato rimandato a sua volta, segue questa logica, quindi bisogna puntare
44:49sull'innovazione, tecnologia e investimenti, si aspetta sulle regole, però le aziende intanto
44:54si devono organizzare, regola d'oro dicevi dati puliti e mettere ordine, quindi sappiamo
45:00che tu hai questa opera di evangelizzazione all'interno delle aziende, spiegare loro cosa bisogna
45:05fare, gli strumenti sono chiari, io ti ringrazio Mario per essere stato con noi e avercelo raccontato
45:11ma stessa cosa se è in videocollegamento, ci vediamo agli Stati Generali dell'Intelligenza
45:17Artificiale.
45:18Ti ringrazio dell'invito, un saluto a tutti.
45:21Grazie, grazie Mario Alberto.
45:23Arrivederci.
45:26E grazie a voi per essere stati con noi, mi raccomando l'appuntamento Stati Generali
45:32dell'Intelligenza Artificiale, quinta edizione, mercoledì 27 maggio dalle 14.30 in diretta
45:38su Class NBC e in presenza a Casa Jesse in via Manzoni a Milano, per iscrizioni ovviamente
45:44su Class Agora e vi ricordo sarà un appuntamento annuale in cui noi stiliamo un bilancio della
45:52ricerca, dell'innovazione e lo facciamo con delle voci internazionali da Stuart Russell,
45:58professore di Berkeley a Xiao Shen Liu, professore di robotica a Shenzhen, ma poi Luciano Flore
46:06di incollegamento da Yale, poi avremo tantissimi esperti su scala nazionale, il presidente di
46:12Class Editore e professore di ILO Oreste Pollicino, il professore Mario Rasetti che aprirà le danze
46:21di questo grande appuntamento.
46:23Vi aspettiamo.
46:24Grazie per essere stati con noi, restate su Class NBC.
46:27Grazie a tutti.
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