Puntini sull'AI - IA e Imprese. Dalla teoria alla pratica nelle aziende italiane

L'Italia dispone di infrastrutture tecnologiche di alto livello, vanta una delle prime leggi nazionali in Europa sull'intelligenza artificiale e posti dei centri di ricerca apprezzati in tutto il mondo. Eppure, secondo il recente rapporto l'Italia nell'era degli ha curato dalla Fondazione Leonardo. Se guardiamo ai dati reali di adozione nelle imprese rilevate da Eurostat, siamo solo diciottesimi. In Europa si sta creando una frattura silenzioso. Da un lato le grandi aziende che usano algoritmi e sistemi di intelligenza artificiale per ridisegnare interi processi industriali, dall'altro, migliaia di piccole e medie imprese che restano bloccate tra la paura di sbagliare e l'assenza di competenze, limitandosi a un uso marginale e di facciata delle tecnologie. Perché in Italia facciamo tanta innovazione, ma fatichiamo poi ammetterla davvero in pratica è come si passa dallo slogan alla pratica quotidiana. Queste sono solo alcune delle domande che affronteremo in questa puntata. Ciao, io sono Marco Cerrone. Queste puntini sulla i, la rubrica di Radio Radicale che vi guida alla scoperta dell'intelligenza artificiale, un punto alla volta
Permettere nuovi puntini sulla i e capire quando la tecnologia smette di promettere. Inizia a funzionare oggi il piacere di avere in collegamento Fabrizio Milano d'Aragona, già top manager di Google, Italia, dove ha vissuto dall'interno la fase in cui i dati hanno iniziato a ridisegnare il business globale oggi e ceo e co-founder di da tricks Group società quotata su Euronext Growth Milan siede nel consiglio direttivo ed è coordinatore del think tank sulla idee Assintel e danni. Osserva e guida l'applicazione operativa dell'intelligenza artificiale all'interno di aziende e organizzazioni, promuovendo un approccio pragmatico che definisce li ha del fare. Innanzitutto ringrazio Fabrizio Milano d'Aragona per essere qui con noi a puntini sulla i. Grazie a voi e grazie per l'invito in questa puntata, vorrei usare il tuo punto di osservazione privilegiato per provare a capire cosa succede davvero quando l'intelligenza artificiale entra nelle imprese, negli uffici, nelle decisioni sostanzialmente di tutti i giorni. Partiamo da un dato macroeconomico di scenario, secondo le rilevazioni Istat, che citavo in apertura del 2025, l'uso dell'intelligenza artificiale nelle imprese italiane è raddoppiato. Ma se incrociamo questo dato con le evidenze degli ultimi rapporti, in particolare l'Italia, nell'era degli A che ci vede e diciottesimi in Europa scopriamo una spaccatura profonda, cioè oltre il 53% delle grandi aziende a progetti strutturati, mentre l'adozione tra le Pmi si ferma ad appena il 15% e inoltre le grandi aziende percorrere più veloce spesso utilizzano startup e competenze sul mercato attraverso fusioni e acquisizioni.
Perché atto viso il nostro tessuto produttivo, fatica così tanto a colmare questo gap e, guardando al Bumba, anche di acquisizioni, secondo te si rischia di impoverire il nostro ecosistema di piccole e medie imprese o è una scorciatoia necessaria per la competizione, Marco grazie mille per questa domanda allora sicuramente la diciamo che,
Il tema dell'interesse nei confronti di intelligenza artificiale, un tema che esiste in Italia, noi osserviamo costantemente e quindi vediamo che comunque anche da parte delle aziende oggi il tema è al centro, diciamo della anche delle discussioni, soprattutto da parte dei top manager delle ex Agrippino anche direttamente gli imprenditori come tu di scrivevi effettivamente anche noi osserviamo una distinzione molto netta tra il mondo, diciamo, delle grandi aziende che addirittura ad oggi sono partite con più.
Tecnologie in produzione, quindi, parallelamente, anche il più funzioni aziendali. Quindi sono molte progettualità che sono attive rispetto sicuramente al tessuto delle piccole e medie imprese che tipicamente vivono un problema fondamentalmente anche proprio di gap. Dal punto di vista della dei temi organizzativi dell'organizzazione dei dati, spesso nome e quindi questo crea, diciamo, una distanza rispetto all'applicazione reale e e quindi il nodo tipicamente, quello che noi osserviamo non è tecnologico, non è un problema di tecnologia e è più una questione culturale necessita, diciamo, da anche di reskilling, di alcune figure all'interno delle aziende, soprattutto, appunto, dico le, le piccole e medie imprese e la possibilità di integrare anche nuove figure, no all'interno delle autorizzazioni per poter innestare questi sistemi. Il secondo punto che trattava è molto interessante. Diciamo che il tema delle Minei effettivamente un tema che necessita anche, quindi, una distinzione, cioè se parliamo delle startup, quindi il mondo, diciamo dell'innovazione. Sicuramente c'è un discorso legato al fatto che
Dalle iniziative innovative necessitano da un lato di risorse economiche e finanziarie per poter crescere. Ma se parliamo soprattutto delle startup che lavorano con le grandi aziende, quindi non mondo, chiamiamolo Betussi quindi per il consumatore finale, quanto piuttosto nel mondo del B2B, quindi il rapporto con il business. Spesso quello che noi vediamo è che c'è una, diciamo la difficoltà ad acquisire il cliente, quindi a mettere quei sistemi effettivamente a destra adottati e quindi c'è anche un tema di necessità da parte delle delle grandi aziende di di rispettare un po'il ruolo delle startup, no, quindi trattava effettivamente fornitori pagare quelle che possono essere i servizi e le soluzioni che vengono offerte
Ecco, dall'altra la lato, però, esistono anche le cosiddette Piemmei delle della tecnologia dell'innovazione in Italia ce ne sono tantissime ed è un tessuto anche molto esteso, sia in Italia che in Europa.
Tipicamente quelle realtà. Sono realtà che sono un po'più Stati che hanno come costruita molto competenze interna, perché è legata anche al tessuto produttivo italiano o europeo o no, quindi sono anche spesso connesse ai distretti alle località no in cui nascono e qui il tema invece è un po'diverso, le viene in questo caso e può essere molto utile. Crea copiare Scala, può creare una fase di evoluzione, perché le hai necessita anche di un cambiamento. No, nel in queste strutture, che sono nate spesso anche molto prima dell'intelligenza artificiale, e noi vediamo in questo una enorme opportunità. C'è quindi la possibilità di poter creare quasi una rigenerazione di queste realtà, facendolo diventare delle realtà che sono che integrano l'intelligenza artificiale. Quindi, per rispondere alla domanda, da un lato sicuramente è importante dare la possibilità alle startup di poter continuare una fase di innovazione e quindi di crescita, dall'altro lato, non sottovalutare invece il ruolo che lei me ne può avere nel creare un sistema di aziende tecnologiche che possono supportare il tessuto produttivo nazionale. Chiarissimo, provando a entrare ancora più, diciamo nel nel cuore di di questi temi e in realtà anche al tuo approccio che è difficile ai del fare molte organizzazioni sostanzialmente vediamo che prese dall'hip, cioè dall'ultima tendenza
Comprano la tecnologia, prima ancora aver definito il problema da risolvere, il risultato e spesso poi sostanzialmente di avere un'innovazione di facciata, cioè scollegata dai processi decisionali, i critici e incapace poi di generare alcun ritorno economico misurabile, cosa significa concretamente passare da questi slogan all'applicazione poi pratica della i del fare e quali sono vista anche la tua esperienza gli errori più frequenti che vidi commettere quando, ad esempio, dei manager cercano di integrare questi sistemi, specialmente sul fronte della governance dei dati e delle aspettative iniziali? Diciamo, e questa è un'ottima domanda
Per me lei ed è fare significa, diciamo una cosa molto semplice, cerco di semplificarla Massimo, smettere di parlare d'intelligenza artificiale in astratto e in primo luogo è iniziare a valutarla per quello che cambia davvero all'interno appunto dei processi nelle decisioni, nei costi e nei ricavi, quindi in in cose molto concreta. No, perché poi le aziende vivono appunto di meccanismi economici che devono essere in qualche modo rispettati. E quindi questo aspetto un aspetto che poi si collega un pochino anche gli errori che citavi no, il fatto che comunque ci sono dei idee del tipicamente anche gli errori che poi provocano una distanza, non l'abbiamo vissuto, anche se se ricordi nel periodo della digitalizzazione, quando ci furono lanciate le prime piattaforme e-commerce non funzionavano perché casomai non avevano, diciamo, non erano state integrate correttamente all'interno dei business model tradizionali, e questo ha provocato che cosa hai fatto che noi abbiamo accumulato un ritardo significativo da un punto di vista anche della dell'avvento della digitalizzazione.
Quindi l'errore più frequente, io vedo tipicamente è partire paradossalmente della tecnologia, prima ancora di aver definito bene qual è il problema che si vuole risolvere. Quindi questo è un aspetto abbastanza importante anche perché conviene sia che siano grandi aziende sia che siano soprattutto ancora di più piccole e medie imprese. Partire da, diciamo, problemi molto specifici. No quindi partire anche per in fa, in modo tale da poter poi evolvere da un punto di vista, poi dell'integrazione quindi tipicamente cosa avviene avviene che si fa una un esperimento in laboratorio, c'è qualcuno che le innesta all'interno dell'azienda? Questo crea fondamentalmente anche una, diciamo un'ottima, diciamo devo, per esempio
E poi questa demo non entra nel processo produttivo dell'azienda, questo è l'errore che noi vediamo spessissimo il secondo e è quello di pensare, dall'altro lato, questo velocità vecchio sistema dell'Aif che accedere semplicemente a un grande provider commerciale come potrebbe essere non solo che ne hai o Gemini o antropiche e così via risolve il problema dell'intelligenza artificiale, quella, ecco, è un'approssimazione che oggi esiste molto. Lo vediamo fondamentalmente perché, in realtà, quello che conta tantissimo, paradossalmente la conoscenza di campo non sistema generalista, quanto piuttosto integrare dei sistemi all'interno di quelle che sono delle specifiche competenze che esistono all'interno dell'azienda, che rappresentano effettivamente la vera distinzione tra la possibilità di utilizzare un sistema di AI davvero e per creare fondamentalmente valore economico e il semplicemente no
Adottare un sistema come se fosse un'alternativa alla rete, un'alternativa al web. La terza cosa noi vediamo naturalmente, e i dati sull'altro tema grande sono i dati, i dati sono, diciamo effettivamente la benzina dell'intelligenza artificiale e soprattutto non vogliamo di contesti aziendali e spesso si pensa che il limite sia nelle ai o nell'algoritmo in realtà spesso e nella modalità con cui i dati sono trattati e governati all'interno dell'azienda e questo è naturalmente un elemento molto importante su cui dovere lo diciamo anche lavorare prima di integrare i sistemi di intelligenza artificiale
Altro aspetto che noi vediamo, che è abbastanza importante e anche settare bene le aspettative, nel senso che spesso anche in passato ci sono anche molte ricerche che in qualche modo mettono in evidenza a livello anche a livello internazionale, questa problematica sia integrata. Leahy soprattutto nel rapporto finale col cliente, no, cioè di i famosi chatbot, no che sostituivano quasi il rapporto tra l'azienda e cliente. Ecco, lì noi sconsigliamo sempre di pensare che quello sia l'unico no e soprattutto il primo sistema di integrazione, perché il rapporto più critico, quello più, diciamo potenzialmente pericoloso. Quindi bisogna cercare di avere una capacità di poter integrare questi sistemi, per esempio a supporto di chi entra in contatto con il cliente. No, quindi mantenendo dal mantenendo per esempio la relazione umana. Ecco, questo può essere un aspetto molto importante da da dover considerare
C'è un altro focus che vorrei portare l'attenzione anche di chi ci ascolta, che una sostanzialmente un altro tipo di caso d'uso dell'intelligenza artificiale, perché appunto noi siamo abituati a pensarla come un qualcosa di molto astratto e le associamo comunque è un tipo di fruizione nel mondo digitale però c'è un aspetto più di uno in realtà che sono collegati al mondo fisico quando parliamo di intelligenza,
Artificiale e penso ad esempio a i costi energetici, che sono molto alti, quando appunto utilizziamo questi tipi di sistemi, perché appunto consumano energia anche nei data center del data center, ma può essere anche la stessa, diciamo la stessa Ajay, a rappresentare una soluzione rispetto, ad esempio, degli sprechi. Penso in questo caso al progetto rendita, che è finanziato dal ministero dell'Ambiente nell'ambito della Mission Innovation 2.0, in cui proprio voi anche lavorate sull'uso dei gemelli digitali, questi digital twin per le reti energetiche. Ora, per chi non è esperto di questi temi, chi è all'ascolto ci aiuti a capire come l'intelligenza artificiale può supportarci anche su questo fronte, cioè in che modo progetti come questi, sostanzialmente, possono dimostrare che lei non è solo quella tecnologia generativa che usiamo per testi, immagini, infrastrutture, ma anche un elemento importante per la sostenibilità del nostro Paese. Esatto, diciamo, questo è proprio un esempio. Ecco che si collega anche un po'quello che diciamo poco fa nel senso che le appunto 15 emiliani non è soltanto generativa. No, la, la produzione di contenuti di testo, immagini e quant'altro erano strettamente molto importante, ma
In qualche modo è anche predizione simulazione, ottimizzazione, capace di leggere sistemi fisici no complessi, e in questo caso poi il progetto rendita che una è un acronimo che significa, diciamo poi lo spiegherò resi Land network tv, digital twin applications è il punto è proprio, diciamo il focus su questo punto è proprio questo cioè utilizzare fondamentalmente dei gemelli digitali,
Per costruire quasi una rappresentazione digitale dinamica quindi, fondamentalmente che si adatta anche al cambiamento dei dati, questo è un aspetto molto importante che, soprattutto con le AI, è possibile fare di un'infrastruttura fisica ingaggiati un'infrastruttura fondamentalmente che può essere un impianto di distribuzione dell'energia, quindi stiamo parlando di qualcosa di molto concreto e molto fisico, tra l'altro anche, devo dire, la verità. Ecco, spesso questa cosa non la vedo nel dibattito è molto importante per il nostro tessuto. Qui stiamo
Abbiamo un problema enorme, geopolitico di di di energia, Leahy è uno strumento che può servire soprattutto a efficientare i consumi da un punto di vista anche produttivo, che è un aspetto molto critico nel nostro Paese e quindi cosa può fare questo digital twin? Fondamentalmente riesce a poter in qualche modo osservare scenari anticipare potenzialmente anomalie, quindi fondamentalmente intercettando quelli che possono essere dei cali di tensione o degli degli aumenti in oneri della richiesta energetica, prevedere anche guasti o sprechi che prima o poi diciamo potrebbero in qualche modo creare anche una produz, un problema nella produzione, immaginiamo per esempio la gestione delle stelle scorte, che è un problema molto, diciamo che è molto sentito
Quindi diciamo che questo questo tema è è legato al fatto che in questo caso, con un sistema diciamo un vero e proprio digital più liquidi, quindi replica al 100% e il funzionamento di un sistema reale io no o con un sistema di AI non faccio semplicemente dell'analisi ma posso associare un'analisi praticamente in tempo reale ad un'azione che ovviamente viene effettuata non direttamente dal sistema di intelligenza artificiale ma dalla figura esperta e questo è un aspetto molto importante quindi non c'è una.
Una sostituzione dell'essere umano, ma è un sistema che è fondamentalmente permette all'essere umano, fondamentalmente, di poter evitare interruzioni da abbattere i costi.
Rendere il sistema a 360 gradi più affidabile ed eventualmente anche capire quando effettivamente un sistema produttivo necessita anche di una manutenzione, fondamentalmente che le leggi a stessa può in qualche modo segnalare, quindi
In questo caso questo tipo di sistemi. Noi li vediamo molto importanti da un punto di vista, soprattutto delle a quel concetto, diciamo prima delle Aida e fare no, quindi un'AI che risolve in maniera molto concreta dei problemi che oggi viviamo come realtà anche del tessuto produttivo nazionale,
Tornerei a un aspetto che hai citato in apertura all'inizio e c'è quello legato poi alle persone che lavorano nelle aziende.
Recentemente ho letto questa ricerca, la global ceo Salvi 2026 di Pwc, che conferma che quasi la metà dei leader italiani indica la mancanza di competenze interne come la principale barriera, poi all'adozione degli a nelle organizzazioni, ma non possiamo trasformare poi sostanzialmente tutti in programmatori tu parli spesso della necessità di creare figure ibride,
Quali sono quindi, secondo te, le competenze irrinunciabili che un'organizzazione deve costruire oggi al suo interno per governare l'intelligenza artificiale e utilizzarla al meglio, ovviamente e questo è un aspetto molto importante perché rappresenta, come diceva uno dei primi problemi no che noi riscontriamo anche all'interno delle organizzazioni,
È sicuramente. Ecco, non si può ridurre tutto alla mancanza soltanto di profili tecnici, che certamente sono importanti. No cerca ovunque all'interno delle strutture, quindi naturalmente anche all'interno, per esempio, delle associazioni. C'è un impegno a ad avere sempre più risorse che in qualche modo possano in qualche anche formarsi su quelle che possono essere discipline cosiddette STEM, no che fondamentalmente, quindi di anche noleggio tecnologico, ma bisogna stare attenti a ritornare un po'il punto abbiamo toccato prima lei crea valore quando incontra una conoscenza molto precisa del campo in cui viene applicata. Quindi, per esempio, in Sanità servono persone che conoscono, per esempio, le logiche cliniche. Quindi stiamo parlando fondamentalmente dei medici dell'elegia. Servono competenze che capiscono le reti, gli asset e quindi anch'essa capiscono quando è più importante che attivare un meccanismo di manutenzione del marketing. Facciamo un esempio completamente diverso. Servono sensibilità commerciale, conoscenza dei clienti. Quindi, in realtà e in questo caso è molto importante tra spedire
Conoscenza legate alle AI proprio alle figure professionali che oggi sono già impegnate all'interno delle attività aziendali, e quindi la parte della formazione anche Del Re skilling è una parte molto importante, quindi la competenza di degno di dominio è un elemento chiave, quindi è trasferire logiche far conoscere anche all'esperto noi li chiamiamo appunto le figure esperte che si può affrontare quel problema anche grazie all'intelligenza artificiale, quindi già questo è un aspetto molto importante.
L'altra parte, invece, ecco che forse fa riferimento anche figure veramente nuove, anche ibride, e è la capacità di collegare i dati e decisioni in maniera differente, perché una delle dei vantaggi delle ai è possibile dare la possibilità di poter lavorare anche in una logica, diciamo cross, disciplinare, no, mettere insieme dati della gestione del cliente con i dati del marketing, per acquisire nuovi clienti, dati di produzione, addirittura con i dati del del marketing, quindi diciamo la capacità di poter collegare no, elementi che noi, per natura, separiamo no, perché ne abbiamo bisogno in qualche modo di focalizzare la nostra attenzione tutti gli aspetti molto concreti. Oggi con le AI, è possibile in qualche modo collegare i puntini, no, avere la possibilità di avere questa, questa capacità di mettere insieme delle differenti informazioni e quindi collegare questo anche ad una capacità poi di misurazione. No dei risultati dell'intelligenza artificiale, ma voglio aggiungere un ultimo aspetto che noi citiamo, sempre che spesso viene sottovalutato in questo nel contesto delle ai, c'è bisogno anche della creatività. Ecco, questa è una cosa che forse spesso non di cui non si parla, ma non creatività in senso astratto, è un po'quello che è un po'stavo descrivendo prima. C'è una capacità di immaginare modi diversi per poter affrontare i problemi che abbiamo affrontato in maniera standard nel corso degli ultimi anni. No, quindi avere anche la capacità di poter modificare un pochino in mindset e quindi innestare figure che in qualche modo partono dal presupposto che si può si può innovare no all'interno della struttura, ma non soltanto con la tecnologia, ma quel modo di gestire le attività. È un aspetto che noi consideriamo estremamente importante.
Prima di chiederti una risorsa da suggerire ai nostri ascoltatori. Abbiamo il tempo per un'ultima domanda che vorrei focalizzare più sugli aspetti legati a geopolitica e mercato Stati Uniti e Cina. Come sappiamo, dominano lo sviluppo dei grandi modelli generalisti. L'Europa ha scelto sostanzialmente di più puntare alla via della regolamentazione con lei Act e altre normative e c'è chi dice che questa iper regolazione, tema che abbiamo affrontato anche nelle scorse puntate, sia una sorta di zavorra per le nostre imprese e chi invece la vede come un'opportunità per creare una i sicura e certificata. Ora io ti chiedo di fronte a questo strapotere delle big tech americane e cinesi, esiste davvero una via italiana o ed europea all'intelligenza artificiale e irrealistico pensare di competere, puntando non solo sui modelli generalisti, ma anche su delle AI verticali, cioè specializzate nei singoli settori industriali e in questo caso anche diciamo compliant rispetto alla a alle normative sui dati, alla governance dei dati allora parto da un presupposto. Questa via deve esistere nel senso che quindi che oggi ci sia e ho un po'più complesso da dire, ma che
Ci verso un'attenzione fortissima affinché questa via si crea, i fondamentali all'interno del Sud europeo è fondamentale. Stiamo parlando fondamentalmente una rivoluzione piuttosto importante, perché pervasiva, e quindi noi la consideriamo anche e spesso ci confrontiamo anche con le imprese che stanno cieca, che stanno capendo questo tipo di passaggio, essendo così tanto pervasiva, toccando potenzialmente tutti i settori. No, tutti gli ambiti delle aziende inevitabilmente è molto più paragonabile alla rivoluzione industriale da certi punti di vista, e quindi pensare che non ci sia una via europea per affrontare questo tema fondamentalmente è un qualcosa, è uno scenario non non plausibile. Bisogna in qualche modo trovarla e, come dicevi giustamente, la strada probabilmente non non può essere, e questo c'è proprio un tema anche di gap ormai creato, e forse noi che ci lavoriamo tutti i giorni no
Capiamolo o da un punto di vista i grandi provider orizzontale, quindi sistemi generalisti foundation models quelli che si chiamano in gergo tecnico adesso è un modo, se così via, sia per risorse,
Che per devo dire, ahimè, capacità di accedere ai dati in maniera anche poi lo andremo a discutere nel corso degli anni. Cosa è accaduto in quest'ultimo periodo, però diciamo un accesso ai dati così diffuso. Pensare di poter colmare questo gap è molto complesso e forse diventa anche un rischio in termini di destinazione di risorse. No, provare a imitare quel tema,
Rischia di farci anche perdere risorse economiche che, come sappiamo, non sono tantissime no, da un punto di vista anche europeo, quindi quello che tu sottolineava è proprio la strada. Oggi esiste un tessuto di knowledge, no inserito nel tessuto europeo nel tessuto produttivo, nel tessuto diciamo ma anche magia, ma tutto il mondo della della sanità, il mondo, diciamo della della Faac farmacologia, tutti i settori che fondamentalmente sono molto importanti, anche lo storico con cui per esempio si è creato si sono creati i distretti intorno, per esempio al settore dell'automotive. C'è un un tema di knowledge molto verticale che su cui fondamentalmente è possibile creare, appunto una via europea, ma questo lo dico in maniera anche concreta perché attenzione, se voi sentite i grandi provider della tecnologia,
Le ultime dichiarazioni, fatte, per esempio hostess di Las Vegas. Ma da parte dei grandi problemi si parla tantissimo sempre di più di applicazioni verticali, cioè il passaggio da una e ai generalista ad una necessità di poter creare dei sistemi verticali. Ecco, noi possiamo diventare tranquillamente leader nel mondo dei sistemi verticali e non si tratta soltanto di diventarlo perché naturalmente in opportunità, ma lo è sicuramente, ma serve anche per evitare che ci sia un ulteriore trasferimento di knowledge. Se io ho un processo, una filiera industriale in una filiera della moda, alla filiera, diciamo della della produzione di, per esempio, di quello che in qualche modo sono le componentistiche, no, career servono anche proprio alla fase produttiva, che no, una parte dove l'Italia, dall'altro, ha un ruolo molto importante a livello anche di esportazione internazionale. È lì che bisogna innestare i sistemi di AI e i sistemi di knowledge, anche in una logica di protezione del dato che una protezione non legata semplicemente ai temi dell'AI Act, fondamentalmente, ma proprio anche al alla possibilità di evitare che ci sia un trasferimento fondamentalmente Knowledge, quindi, dall'altro lato, ecco
Partendo anche un po'dell'argomentazione, sicuramente dire ed è la prima tecnologia è stata regolamentata prima che ci sia ci fosse stata quasi diffusa, no, cosa vuol dire? Siamo partiti molto in anticipo, questo certamente crea una, diciamo un'asticella piuttosto importante per le aziende, dobbiamo stare un pochino attenti a non eccedere nella nella regolamentazione farla diventare un motore 1 propulsore piuttosto che un freno non è oggi, devo dire la verità così percepito dalle aziende perché, ahimè,
Le aziende vivono questo anche perché la documentazione spesso non è tanto quello che viene scritto all'interno della norma, quanto piuttosto a cosa significa quella norma, e quindi questa è una Enzo, è una cosa che avete affrontato. E quindi un aspetto molto importante su cui discutere, ma soprattutto io faccio una provocazione che per me è molto importante e quando entra in vigore, quando è entrata in vigore l'Ajax, la tesi iniziale non era soltanto quello di impedire giustamente le utilizzo delle ai in alcuni contesti estremamente critici e soprattutto la protezione dei cittadini, ma era anche l'obiettivo di permettere la diffusione delle aree tessuto produttivo nazionale, diciamo un'azione nei vari tessuti produttivi nazionali dell'Europa
C'è un aspetto dove sono gli indicatori che permettono di misurare questo, qual è il timing che ci stiamo dando, cioè noi dovremmo avere degli indicatori che ci dicono nei prossimi X animano, vent'anni, cinque anni propriamente tre anni. Dobbiamo vedere quante realtà, nei vari ambiti delle industrie critiche europee, hanno integrato hanno fatto la conversione alle ai quindi indicatori economici e se quella normativa su questo non sta funzionando, bisogna essere rapidi a cambiarla, perché sono in ritardo che a Cuba alleeremo anche in quell'ambito sarà immenso e poi difficilmente anche probabile prima di salutarci, chiedo sempre ai nostri ospiti di suggerire a chi ci ascolta una risorsa utile per continuare l'approfondimento, cosa ci suggerisce per continuare appunto a approfondire questi temi che abbiamo affrontato oggi
Allora tipicamente. Ecco, devo dire che io allora mi erano personalmente quello che suggerisco a mi piace molto. Allora i libri servono tanto per quindi testi quant'altro servano tantissimo per costruire una visione di fondo, quindi bisogna anche cercare di evitare di stare esempio sull'hip e iniziare un po'alimenta revisione. Quindi, per esempio, un libro che a me Eco e ha dato a Busto è stato superintelligenza di Mick vostro, ma no, che ci aiuta a ragionare sul rischio delle ai, in ottica molto a 360 gradi oppure, per esempio, Nexus di Harari no, per dire che in un qualche modo, anche il rapporto che ci può essere tra informazione, potere e controllo, oltre che naturalmente alcuni testi che in qualche modo vendono pezzi pop prediction machine no, che in qualche modo vede Leahy nelle decisioni proprio aziendali, ma non nel, diciamo nel cambio che avviene tutti i giorni, no sui sistemi di Hainan chissà tecnico, sicuramente poi invece ho suggerisco di essere collegati a Podcasts, perché questo è un aspetto molto importante che ha un valore è immenso nel momento in cui devo appunto seguire un po'quello che sono le novità Expo e il formato podcast, e molto molto efficace. Quindi, ovviamente, ci sono poi il gas come Olimpo Cassa oppure anche Digit, POD che in qualche modo parla molto anche dei mercati. Le applicazioni delle aziende e quindi anche dell'economia dei dei vari settori. Quindi so stiamo parlando, diciamo di cose che in qualche modo seguono anche l'andamento no e le evoluzioni delle Ice alla puzza tecnico che dal punto di vista di mercato
Bene, io ringrazio Fabrizio Milano d'Aragona per averci supportato in questa puntata ad affrontare una serie di nuovi puntini sulla i, grazie davvero 1.000, grazie a voi, grazie Marco, se volete riascoltare l'episodio condividerlo, potete trovarlo sul sito di Radio Radicale www punto radio radicale punto it e sulle principali piattaforme di podcast. Vi ricordo che potete scriverci a puntini sulla i chiocciola gmail, punto com per domande, commenti e suggerimenti anche sui prossimi temi da affrontare e, come sempre, vi do appuntamento alla prossima puntata di puntini sulla i, la rubrica di Radio Radicale che vi guida alla scoperta dell'intelligenza artificiale. Un punto alla volta