War Room InnovAction - I dati dell'indipendenza

Eccoci benvenuti a una nuova portata dei Innovaction per war room, ancora una volta alla ricerca di strade alternative per interpretare questo grande momento di innovazioni, ma anche di.
Preoccupazioni, rischi, cambiamenti di equilibri mondiali. Stiamo parlando di una epoca nella quale l'intelligenza artificiale si sta presentando, come diciamo la grande novità, il grande fenomeno, la leva del cambiamento principale. D'altra parte, però, sappiamo anche che la tecnologia da sola non produce le sue conseguenze sono gli umani e la loro organizzazione a farlo. È una dei temi che ci poniamo molto spesso qui in Europa. È cosa farà l'Europa in un contesto nel quale l'intelligenza artificiale è così importante, ma fondamentalmente è sviluppata in America e in Cina è molto meno qui noi abbiamo una grande scienza, abbiamo una grande industria, ma non abbiamo.
Per adesso modelli in e aziende che producono e propongono al mondo intelligenza artificiale della dimensione di quelle americane e cinesi. Questo è il punto di partenza e da questo punto di partenza si sviluppa il pensiero e il la, le proposte intellettuale di Andrea Bonaccorsi che abbiamo qui con noi
Assessore al giorno a Pisa, economista, una lunga carriera nel pensiero e nell'azione relativa agli ecosistemi dell'innovazione.
E allora la domanda è, insomma, siamo qui.
Con un tema spesso ripetuto di sovranità digitale ma in qualche modo a battere la testa contro il muro del fatto che la maggior parte delle tecnologie del digitale non sono fatte in Europa e allora che cosa è possibile pensare per affrontare questo argomento in maniera seria, energica, è dotata di possibili risultati positivi
Bene, grazie dell'invito recentemente El economista asse Mokulu, premio Nobel, ha stimato che la ricchezza di ciascuno dei sette big tech oggi aggiustate per l'inflazione è più grande della ricchezza dell'intero impero coloniale britannico, a metà dell'800 c'è la concentrazione è enorme e nell'intelligenza artificiale questo effetto,
Ormai è evidente e si divide tra Stati Uniti e Cina,
In modo da lasciare l'Europa ai margini, perché se percorriamo tutti lei ieri i livelli dell'intelligenza artificiale e troviamo questo fatto dalle materie prime che sono terre rare al schede grafiche, che sono monopolio alle,
Ai grandi sistemi LLM, allora, rispetto a questo tema, il primo punto è la sovranità digitale europea, non deve essere una dichiarazione di principio, come spesso viene fatto anche spesso dai nostri governi,
E deve avere una concretezza industriale. Allora l'idea che stiamo discutendo è quella della sovranità dei dati. Che cosa vuol dire vuol dire che, mentre le i grandi modelli linguistici si basano su ormai trilioni di token, quindi su addestramenti su una scala ormai irraggiungibile in gran parte per l'Europa vi sono moltissime applicazioni che richiedono invece
Come si dice in modelli piccoli small language, model o modelli
Non linguistici che si chiamano di AI fisica. Che cosa vuol dire vuol dire che il punto di partenza non è una conoscenza generale sull'universo, ma è un insieme di dati che sono specifici di un contesto, per esempio, di un'azienda,
Sono alcuni decentrati
Non sono accentrabili in in grandi archivi di addestramento e sono molto specifici, cioè molto come dire, granulari dettagliati e quindi potenzialmente proteggimi lì da chi li genera e li possiede. Quindi stiamo ragionando intorno a un concetto molto diverso da quello che comunemente viene detto, cioè ci inventiamo lei a europea
Stiamo invece lavorando su una sovranità sui dati, usando gli ultimissimi sviluppi della AI cosiddetta fisica.
Quindi diciamo che, dal punto di vista economico e razionale, la possibilità che l'Europa recuperi tutto il terreno perduto su temi come controllo delle terre rare produzione di chip.
Produzione di grandi sistemi di data center e come quelli che sono in costruzione negli Stati Uniti e che richiedono una finanza gigantesca,
Produzione della jungle Smothers. Questo recupero europeo in questi settori non è probabilmente destinato a essere molto veloce, ma la sovranità che conta secondo Bonaccorsi è quello della conoscenza e in particolare della conoscenza de incarnata nei dati che sono in possesso delle aziende industriali europee e delle attività che utilizzano il digitale per forme di controllo come la robotica alle auto senza guidatore. Ma anche le macchine industriali e così via, che producono dati in diretta, insomma, che devono
A fronte dei quali scusa Andrea se riassumo
Non soltanto c'è uno spazio di conoscenza diverso da quello che cercano di sfruttare gli americani e cinesi per quanto riguarda il Large Language Mothers, ma anche la possibilità di sviluppare delle altre tecnologie. Una tecnologia di AI fisica non è un large language model,
E allora è esattamente questa la prospettiva su cui dobbiamo lavorare.
Un'AI fisica si basa su quello che si chiama un modello del mondo.
World Model in linguaggio tecnico, un modello del mondo è un modello che rappresenta.
L'entità dei processi e le loro relazioni in modo non linguistico, cioè non derivabile da un addestramento di un sistema linguistico come i grandi di OpenAI o di antropica, cioè richiede una conoscenza estremamente specifica
Che però oggi è possibile rappresentare e quindi rendere fruibile per applicazioni di intelligenza artificiale con tecnologie che vanno sotto il nome di ontologie estremamente potenti, cioè mentre un tempo era un esercizio costosissimo e è sempre fallace quello di trasformare per esempio, un processo produttivo in una codifica, cioè in una descrizione talmente precisa da poter essere ripetuta da una macchina. Chiunque si occupava di robotica Saab sapeva esattamente che ci sono attività che si possono robotizzate facilmente, altri Deng, incredibile, difficoltà, no, allora questa difficoltà, che quindi ha protetto anche i processi produttivi europei e italiani, per esempio dall'imitazione,
E oggi, invece possibile, codificarla attraverso metodi di grandissima potenza di cui.
Fra un attimo posso fare qualche esempio concreto
Che rappresentano i processi attraverso entità e relazioni,
Costruendo delle piattaforme, diciamo, di modellazione dei processi produttivi
Sufficientemente generali da poter essere utilizzate
Ma poi vanno riempite dei dati della singola azienda, quindi l'idea è che oggi possiamo costruire ontologia, supponiamo di un processo produttivo del turismo che raccolga dentro quello che va dalle prenotazioni alla gestione dei reclami, ai pagamenti, alla mobilità, all'organizzazione, all'entertainment, in modo da essere possibile attraverso l'intelligenza artificiale,
Poi occorre che la singola azienda metta dentro i suoi dati e qui si apre un altro capitolo che la protezione attraverso Cloud locali, cioè queste tecnologie non vanno sulle grandi piattaforme mondiali, non hanno bisogno di cedere i dati, questo è il punto cruciale, come invece avvenne nel LM in cui se io interrogo ChatGPT ChatGPT impara da quello degli sto dicendo
E quindi di fatto usa anche la mia conoscenza nel suo si dice che ha una conoscenza istantanea no nel suo nel suo archivio di risposte e ha invece con la lei ai fisica. I dati restano in un cloud, con una soluzione locale perfettamente controllati dall'azienda. E qual è allora il vantaggio interessante che le aziende possono godere di piattaforme? Diciamo che rappresentano la parte comune dei processi produttivi, quindi
Possiamo ipotizzare delle piattaforme per il per il turismo, per l'agricoltura, per alcuni settori produttivi industriali manifatturieri, che quindi fanno il Pri, la prima parte del lavoro di modellazione. Poi le aziende inseriscono i loro dati dentro questo processo, di proteggono e li controllano. Questa è decisamente la novità radicale che è appena arrivata e che dovremmo noi in Europa e soprattutto in Italia, e studiare con molta determinazione e applicare su larga scala,
Da quello che risulta, per esempio, un'inchiesta del Financial Times che ha guardato il numero dei Talking che le aziende comprano sul mercato quando si rivolgono le piattaforme che consentono di scegliere da quali modelli prendere.
Il i token, di volta in volta, risulta che prendono a questo punto 5 volte di più token dai modelli
Che stanno sulle loro premi Isis, che sono o pence Opengate, come si dice
Piuttosto che da quelli giganteschi che si usano soltanto sui sui cloud di proprietà dei fornitori, quindi già adesso il papà, a quanto pare, è compresa questa dinamica ed è a quanto risulta da aprile che c'è stato il sorpasso di questo genere di utilizzo, quindi ci siamo in pieno fenomeno
E Andrea Bonaccorso ci sta segnalando una possibilità non soltanto reale, ma anche Real realmente adottata quanto risulta sia per l'utilizzo dei villaggi language model
Sia naturalmente per tutte le nuove frontiere, come la la lei ai fisica, che ha una sua dinamica. A questo punto, i motivi per cui noi andiamo a usare questo genere di modelli che stanno nei computer, che sono sotto il controllo delle aziende, non stanno altrove, sono, da un lato, di protezione della conoscenza e quindi delle dei motivi di competitività delle aziende. Ricordiamo che tutti sanno che OpenAI ha
è accusata dal New York Times di avere rubato e i dati del New York Times, fondamentalmente senza compensare in nessun modo tanto che c'è una causa, eccetera. La Samsung ha vietato ai suoi dipendenti di usare OpenAI e An e Anthropic per controllare i loro software. Insomma, quello è
Un'attività che deve essere fatta all'interno e non condivisa con potenziali competitor. Comprendere questo, a quanto pare, è necessaria per salvaguardare la competitività delle aziende e la possibilità di realizzare questo tipo di strategie reale. Quello che uno si domanda è, ma gli altri hanno i modelli più potenti. Noi ci accontentiamo di quelli good enough, sarà sufficiente.
Ma allora intanto non direi che sono good enough, perché sono modelli che hanno una efficienza nello svolgimento dei processi, ma mai mai vista prima, provo a dare qualche elemento più più operativo di questa idea, intanto.
L'adozione di intelligenza artificiale da parte delle aziende è in corso, ma molte indagini cito per esempio quella della Banca d'Italia segnalano che tra le preoccupazioni delle delle aziende vi è certamente un problema di competenze.
È un problema di costi, è un problema di protezione dei dati, allora, su tutte e tre queste dimensioni.
La sovranità dei dati interviene sulla protezione, abbiamo detto, non entriamo dentro LLM di scala mondiale, entriamo dentro soluzioni di server locali, controllati i costi.
Si sta progressivamente aprendo l'idea di una collaborazione tra
System integrator, quindi aziende di grande scala che possono garantire di di informatica, intendo DT, che possono garantire la continuità del servizio, la la prosecuzione, che che hanno anche radici, però in Italia, in particolare in Europa,
E il mondo delle start up, che invece è tradizionalmente più capace di fare applicazioni verticali molto, molto spinte molto dedicate.
In Toscana, per esempio, se posso citare le mie Regione, stiamo lavorando intensamente con con questo schema, avere grandi player sistema integrato in molte aziende innovative, con il supporto anche del del della Regione, per abbattere i costi, anche cioè fare in modo che le piattaforme tra virgolette generiche il modello generico del settore sia fatto da da una collaborazione poi renda venga messa a disposizione delle aziende in maniera che il loro costo di inserimento dei dati sia
Abbattuto. Quindi, questo è un altro elemento economicamente molto, molto importante perché la Toscana perché siamo la regione delle filiere, come ben noto a tutti, siamo i leader nella nautica nel tessile, abbigliamento nell'orafo, nel nel ferroviario, nella pie, quindi è una è una industria dove la filiera,
Dal punto di vista dei dati ha una consistenza importante, per cui la soluzione non è appunto good, enough, very good, nel senso che
C'è chi studia le ontologie dei principali processi produttivi.
E sviluppa, diciamo, delle delle piattaforme di base su queste piattaforme di base, quindi le aziende non hanno bisogno di pagare l'intero processo, l'intera tecnologia che sarebbe probabilmente accessibile, come dice la Banca d'Italia, soltanto alle imprese grandi o medio-grandi.
Conferisce ai dati, quindi fa un lavoro innanzitutto necessario, un po'faticoso ma necessario di detta quality, cioè di pulizia dei dati di di cleaning, come si dice no, cioè di di messa in ordine, il proprio sistema dei dati, e poi li li conferisce a delle soluzioni che sono,
Probabilmente anche miste pubblico private
Ma che garantiscono appunto un accesso a costi più contenuti. Questo aiuta anche a risolvere prima delle competenze, perché è chiaro che le aziende piccole non hanno le competenze di creare un modello no, ma invece hanno le competenze per conferire i dati e saperlo gestire. Quindi oggi si riescono a fare ontologie di estrema precisione,
Con investimenti nell'ordine di mesi, non anni uomo, ovviamente di personale estremamente competente sulla base di queste antologie. Le aziende mettono dentro i dati, quindi è una una una alternativa decisamente praticabile e anche trasversale, nel senso che non richiede necessariamente la robotica come sviluppo finale nei processi produttivi. Si applica anche ai processi amministrativi, per esempio la gestionali. Ah, ah, ah, ah, ah ah, le fasi terziarie, diciamo, della vita delle aziende,
Quindi è veramente un'alternativa praticabile,
Quindi, fragole, Naf very, good è il punto di vista che conta, se tu parli soltanto di quantità di billion, di token, di e dei parametri, è una cosa, ma se guardi al risultato finale, in termini di costo di qualità della conoscenza e di efficienza del servizio, il very good è proprio il contrario del generico giga modello che fa tutto malino insomma,
Questo, mi sembra, mi sembra un buon ragionamento sul quale occorre molta più narrativa, molto più convinzione, insomma,
Bah non voglio solo parlare della mia Regione, ma ne ne ne cito un'altra perché stiamo studiando le le attività di un di un di un consorzio di imprese IT in Sardegna.
Che ha messo insieme, come, come sappiamo, Sardegna è una regione ben strana, diciamo dove c'è una sproporzione tra le intelligenze e le e le applicazioni produttive
Cito un'applicazione nelle nell'agroindustria, per dire un settore tra i più tradizionali che esiste, diciamo.
Un modello ad ontologie significa la capacità di modellare tutte le entità che intervengono in un processo produttivo,
Quindi immaginate di avere decine di prodotti diversi nelle campagne che devono essere raccolti e processati costruita l'ontologia, essenzialmente si mettono in moto degli agenti
Quindi l'AI fisica abilità, la gentrificazione delle Iaia, cioè la capacità di operare in modo automatico processi in parallelo,
In concreto, le operazioni e le le persone sul campo in campagna eseguono attività, raccolgono prodotti comunicano non con un sistema complicato ma con la voce, quindi semplicemente via WhatsApp. Un sistema multimodale raccoglie quelle informazioni in automatico, lancia i processi a valle che sono il trasporto, l'immagazzinamento, la prenotazione dei prodotti complementari, la verifica se ci sono altre materie prime necessarie, il planning della produzione, addirittura la contabilità gestionale, cioè la la, la previsione di costo del processo produttivo in parallelo gestito da agenti che hanno poi una supervisione umana,
E che velocizza tutti i processi produttivi e li rende estremamente più efficienti. Allora la preoccupazione di diventano. Allora poi le persone diventano meno necessarie, no, diventano una risorsa talmente potente. Usando strumenti di questo tipo, che che il business si amplia, non si riduce, si allarga, fa crescere ulteriormente le imprese. Questa logica,
è è praticata da da una serie di settori. Noi stiamo raccogliendo testimonianze, anche organizzando, diciamo, le collaborazioni pubblico private e credo che sia una prospettiva interessante anche per per molte regioni in cui diciamo la la, la struttura produttiva, una una connotazione verticale più forte, ma il tema ed è decisamente in in in agenda, quindi il mio invito è a uscire dal dai dibattiti sulle sovranità da convegni che, diciamo, servono ad altri scopi. Non discuto, ma e invece entrare dentro il racconto di esperienze in corso, ancora diciamo su scala no, non grandissimo, amava, molto, molto promettenti con risultati, quindi ca esattamente occorre cambiare l'unità di misura. I trilioni di token qui non ci interessano. Ci interessano la capacità di traghettare la conoscenza produttiva italiana ed europea, che è una conoscenza accumulata, potremmo dire per certi settori, nei secoli, in ogni caso accumulata dalle aziende
Competitive in in anni e decenni di esperienza, traghettarla al mondo dell'AI senza disperderla senza renderla in qualche modo subordinata a logiche, diciamo generaliste mai invece preservandone esattamente le le le caratteristiche
Di di di produttività e, anche, lasciatemi dire, di di di innovazione e di creatività.
Sì, nei secoli effettivamente la relazione tra Pisa e la Sardegna provata, e per quanto riguarda invece la la nautica, devo a mia volta testimoniare il fatto che la nostra nautica di lusso ha la sua produzione di modelli di AI autonomi e The dedicati a un tema che è complessissimo è verticalismo far navigare delle,
Imbarcazioni per gente che non necessariamente è un.
Dotato di vuole dotarsi di un equipaggio professionale o vuole comunque poter navigare in qualsiasi condizione all'intelligenza artificiale che controlla navi di quel tipo, è un'intelligenza specifica che i nostri produttori stanno già adesso sviluppando con la loro competenza e con la loro conoscenza della complessità specifica di quel tipo di di problema quindi nelle filiere c'è anche questo aspetto, insomma della circolazione della conoscenza, del suo utilizzo nei contesti specifici
Confermò nel nel nel nella mia esperienza regionale, dove, con il polo tecnologico con Gate 4.0 e stiamo cercando di facilitare questa questa collaborazione e centro di tecnologie che si chiama navigò sul sulla nautica, dove appunto diverse startup stanno sperimentando tecnologie di AI, quindi quello che serve secondo me è una,
Una collaborazione pubblico privato che tenga conto dell'intero ciclo di implementazione dell'AI, che non è quindi soltanto LLM, ma appunto Iai fisica, che richiede quindi un investimento più corposo e anche di scala più elevata nell'iniziale modellazione dei processi produttivi e gestionali.
E richiede però poi, dopo l'integrazione di tante startup che possono verticalizzare su singoli, sotto processi su singole tecnologie molto molto specifiche, in un contesto in cui le aziende conferiscono i dati in modo protetto, se questo modello potesse essere replicato, diciamo per per tanti settori,
Credo che in qualche anno, qualche anno per fare l'Italia si aprirebbe una prospettiva vera di sovranità, nel senso che sarebbero tutte soluzioni in cui le aziende tengono il controllo e una volta che hanno digitalizzato agenti ficcato i propri processi
Si possono controllare e ulteriormente scalare. Questa è un'altra dimensione interessante nel momento in cui tu hai ha identificato dei processi controllando liquidi con come si dice quando Human in the loop, molto, molto forte, non è così rischioso così pericoloso crescere, perché a quel punto la capacità di espansione avviene con una leva,
Gap, che è quella dell'intelligenza artificiale decisamente più potente che non quella tradizionale della crescita lenta lineare delle aziende. Quindi anche qua si apre un'ulteriore prospettiva che non è difensiva la sovranità come come protezione, ma è invece la solidità dei dati come crescita, come opportunità di ulteriore crescita e decrescita scalabile. Andrea Bonaccorsi qua. Si tratta di riuscire a dare a raccontare questo questa cosa. Gli altri raccontano la costruzione dell'intelligenza artificiale della superintelligenza di questa nuova dimensione della tecnologia e dell'economia
Anthropic. Nel suo prospetto alla Sec dice che il suo mercato potenziale di 30.000 miliardi di dollari più del pil americano. Insomma, no, quindi lì la narrativa è un po'ganassa, come minimo no, però noi non è che contrapponiamo una narrativa alternativa e invece qui del nella sovranità dei dati, che è un argomento, non è una narrativa. In realtà stiamo dicendo con Andrea Bonaccorsi che è l'industria che si innova
è l'industria e il soggetto non è il l'intelligenza artificiale che conquista il mondo, è l'industria che fa cose che prima non poteva fare.
E quindi in Europa è molto avanti e allora l'Europa è molto avanti, ma noi siamo industrialmente molto più avanti, de de di quello che siamo solo nel nel mondo delle intelligenze, devi già.
E mi sembra una sintesi decisamente decisamente corretta e illuminante.
Potrebbe essere che cominciamo a raccontare anche singole storie
Questo noi lo stiamo già facendo, lo mettiamo anche a disposizione perché le storie di chi sta implementando con questa dinamica diciamo, di sovranità dei dati a identificazione, ontologie, modelli fisici sta determinando veri salti di di di competitività, quindi c'è bisogno di raccontarli di più e persuadere appunto il resto delle imprese che val la pena di di mettere il naso e quindi quegli ostacoli che la Banca d'Italia elencava sono tutti superabili. Beh, allora, se questa è la il lavoro di ricerca che andrebbe una corsia del suo gruppo stanno portando avanti, direi che
Spero possa tornare qui a Innovaction a raccontarci i 1.000 migliori storie che troverà e che ci serviranno per incoraggiarci nella costruzione di una narrativa alternativa a quella dei colossi del Big Tech.
Bene, grazie.
Grazie