Tag: Ai

AI & GENAI, PENSIERI SPARSI

L’obsolescenza delle competenze. Abbiamo bisogno ancora di imparare?

Sabato scorso, al festival di Medioera a Viterbo, ho avuto l’opportunità di rispondere a 11 delle 50 domande affrontate nel mio libro “L’AI non è quello che pensi”. Ho scelto i punti più curiosi e quelli su cui spesso lo scetticismo è più forte, approfondendo temi come il futuro delle competenze, il rapporto tra AI e capacità critica, e il rischio di una società sempre più dipendente dalla tecnologia.

Uno dei temi centrali del mio intervento è stato l’obsolescenza delle competenze. L’AI accelera inevitabilmente la velocità con cui ciò che sappiamo diventa obsoleto. Non basta più apprendere una volta sola; oggi la vera sfida è imparare come imparare.

Elga Nowotny, in Le Macchine di Dio, chiama questo rischio auto-appiattimento: non solo rischiamo di delegare troppo, ma anche di smettere di sviluppare un pensiero critico. Se consumiamo passivamente informazioni generate dall’AI senza metterle in discussione, diventiamo spettatori passivi. Qui, l’obsolescenza delle competenze si intreccia con una questione più ampia: la nostra autonomia intellettuale.

L’AI, infatti, non “pensa”, ma “calcola”. Non ha valori, emozioni o coscienza. Eppure, spesso tendiamo a trattarla come una fonte di verità assoluta. Questo può portarci a una passività intellettuale pericolosa, in cui accettiamo tutto ciò che viene proposto senza metterlo in discussione.

Eppure, l’AI può (e dovrebbe) essere uno strumento straordinario per amplificare le nostre capacità. Come ho detto durante lo speech, l’AI è uno specchio: riflette il meglio o amplifica il peggio di noi. Non è una minaccia né una salvezza, ma un’opportunità per sviluppare una nuova alfabetizzazione digitale e una capacità critica che ci permettano di costruire con questa tecnologia qualcosa di significativo.

Su questo punto, una delle domande su cui si è posato più l’interesse della platea è stata: “Con l’AI non ci servirà più imparare?”

A prima vista, potrebbe sembrare che, grazie all’intelligenza artificiale, non avremo più bisogno di accumulare conoscenze o competenze, dato che possiamo delegare il lavoro pesante alle macchine. Ma è davvero così?

La risposta è complessa e ci porta dritti al cuore di una trasformazione epocale: l’obsolescenza delle competenze. Ciò che impariamo oggi rischia di diventare irrilevante in tempi brevissimi, in un contesto in cui il ritmo di sviluppo del nuovo è così veloce da non permettere di consolidare quanto appreso.

L’AI sta ridisegnando il mondo del lavoro e il nostro rapporto con l’apprendimento. Non si tratta di non dover più imparare, ma di imparare in modo diverso e molto più velocemente. Le competenze che oggi riteniamo essenziali potrebbero diventare superflue in pochi anni. L’unica vera competenza per il futuro sarà la capacità di imparare continuamente. L’apprendimento non sarà più un processo statico legato alla formazione scolastica, ma un viaggio dinamico che ci accompagnerà per tutta la vita.

L’AI non sostituirà mai del tutto la nostra capacità di giudizio, ma potrebbe renderci dipendenti se non impariamo a governarla. Per questo, oltre ad aggiornare le nostre competenze tecniche, dobbiamo sviluppare capacità trasversali come l’analisi critica, la creatività e l’adattabilità. L’AI non elimina la necessità di imparare, ma trasforma il come e il cosaimpariamo.

Non basta più sapere. Dobbiamo saper cercare, collegare e creare. Non possiamo limitarci a memorizzare nozioni; dobbiamo comprendere i processi e i modelli che ci permettono di innovare. L’AI, come tutte le tecnologie, non dovrebbero renderci meno responsabili; al contrario, le innovazioni ci chiedono di assumere un ruolo attivo nell’interpretazione e nell’utilizzo, ed in particolare, con l’AI, nell’utilizzo dei dati. Paolo Benanti, parlando di algoretica, ci invita a non fermarci all’automatismo ma a sviluppare una consapevolezza critica sull’impatto degli algoritmi.

Imparare, quindi, non è solo una necessità, ma un atto di resistenza. Resistenza contro l’appiattimento (già amplificato da social e algoritmi), contro la tentazione di delegare tutto alla tecnologia.

L’idea che l’AI possa liberarci dal bisogno di imparare è una semplificazione pericolosa. Piuttosto, ci spinge a imparare di più, con nuove metodologie e a velocità mai viste prima. L’intelligenza artificiale deve essere un catalizzatore per un apprendimento più profondo, che possa abilitarci sempre più curiosità e spirito critico.

Forse la domanda giusta è: siamo pronti a reinventare il nostro modo di imparare?

+

Nel libro “L’AI non è quello che pensi” trovi altre 49 domande e risposte semplici.

AI & GENAI

L’AI non è quello che pensi – 50 domande frequenti e risposte serie ma semplici sull’Intelligenza Artificiale

Sarà che quando si pubblica qualcosa, si è felici, ma oggi lo sono un po’ di più. Oggi ho (auto) pubblicato un nuovo lavoro, una piccola novità che, in un certo senso, è il risultato di anni di dialoghi, discussioni (accese) e scambi di opinioni su un tema che continua ad affascinarmi e sfidarmi: l’intelligenza artificiale. Sono contento di annunciare la pubblicazione del mio ultimo e-book su Amazon, “L’AI non è quello che pensi – 50 domande frequenti e risposte serie ma semplici sull’Intelligenza Artificiale” – una raccolta strutturata in 50 domande frequenti e provocatorie che tentano di rispondere ai dubbi, alle curiosità e agli equivoci che ruotano intorno all’AI.

Come nasce questo libro?

La genesi del libro è un mix di casualità e intenzione: da anni, durante eventi, lezioni, conversazioni e persino cene con amici, ho accumulato domande – alcune tecniche, altre curiose, e altre ancora del tutto inaspettate. In meno di sette giorni, dopo uno spunto di amici discutendo per l’ennesima volta di questi temi, e grazie anche al supporto di strumenti di AI come ChatGPT, Perplexity, Claude e DALL-E, ho raccolto e organizzato tutte le risposte in un formato accessibile. Mi sono reso conto che la struttura a domande e risposte è perfetta per chi cerca di orientarsi nel mondo dell’AI senza voler (o dover) diventare un esperto.

A chi è rivolto?

Il libro è pensato per chiunque: dal curioso che vuole saperne di più, allo scettico convinto che l’AI sia solo un’altra moda passeggera, fino a chi, già nel settore, cerca uno sguardo nuovo, senza tecnicismi eccessivi ma con un approccio puntuale. Non troverete un manuale tecnico, ma una guida che invita a riflettere, a sfatare miti e a scoprire aspetti meno noti dell’AI.

Macro temi trattati

Il cuore del libro esplora temi attuali e spesso controversi:

  • Definizioni e Fondamenti: Cosa intendiamo per AI? Qual è il rapporto tra AI, machine learning e deep learning?
  • Miti e Percezioni Sbagliate: L’AI è davvero una minaccia per l’umanità o uno strumento di supporto?
  • Impatto sul Lavoro e sulle Professioni: Come cambierà il mercato del lavoro con l’avanzare dell’AI?
  • Etica, Privacy e Sicurezza: Come gestire il lato etico di un’intelligenza artificiale in continua evoluzione?
  • Creatività e Pensiero Critico: L’AI potrà mai essere creativa o comprenderà mai le emozioni umane?
  • Fantascienza e Futuro: Un gemello digitale potrebbe interagire per noi in futuro? E cosa significherebbe questo per il ricordo e il legame con chi non c’è più?

Un lancio speciale

Per i prossimi giorni, il libro sarà scaricabile gratuitamente su Amazon, e successivamente sarà disponibile a 4,99 euro. Sto anche valutando la possibilità di una versione cartacea per chi, come me, preferisce ancora avere qualcosa di fisico da sfogliare.

Un ringraziamento speciale

Non posso concludere senza ringraziare chi ha reso questo progetto possibile. Alla mia famiglia, che ha sempre pazientemente sopportato le mie discussioni infinite sull’AI, agli amici con cui ho condiviso idee e battute (Roberto, Andrea, Angelo, Stefano, Fabrizio, Alessandro), e a tutti coloro che continuano a farmi domande e stimolare il confronto. Un ringraziamento va anche agli scettici e a tutti i curiosi, perché senza di voi queste 50 domande non avrebbero mai trovato una risposta.

Spero che questo libro possa offrirvi qualche spunto nuovo e, chissà, magari anche ispirarvi a fare nuove domande. Buona lettura! Qui per prenderlo in eBook 

AI & GENAI, WEB3, METAVERSE & NFT

Un nuovo senso alla parola Fiducia, nell’intersezione Blockchain e AI. Non solo.

Fino a poco tempo fa, ciò che vedevamo e ascoltavamo sembrava essere la verità (non sempre) assoluta. Le immagini che scorrevano sui nostri schermi, le voci che ci arrivavano dagli altoparlanti, erano per noi un riflesso di una realtà alquanto tangibile. Ma questa sensazione di certezza, a cui ci siamo affidati per decenni, sta rapidamente crollando.

Oggi, voci, immagini, video e persino testi possono essere creati, manipolati e distorti con una facilità senza precedenti, grazie alle potenzialità dell’intelligenza artificiale generativa e agli strumenti sempre più accessibili. Ciò che un tempo era una rappresentazione affidabile della realtà è ora diventato un’ombra di quella stessa realtà. In questo contesto, ci troviamo di fronte a una domanda fondamentale: in un mondo in cui tutto può essere falsificato, cosa è realmente autentico? E, soprattutto, come possiamo fidarci di ciò che vediamo e ascoltiamo?

Cyber attacchi e truffe: una criticità crescente

Negli ultimi anni, le truffe e i cyber attacchi alimentati dall’intelligenza artificiale sono aumentati drasticamente, con conseguenze economiche e sociali gravi. Le frodi legate a identità e transazioni hanno portato, solo nel 2023, a perdite globali di miliardi di dollari. Tecniche avanzate come la sintesi vocale e la manipolazione video consentono ai criminali di creare attacchi sempre più sofisticati. Il problema non risiede solo nel danno economico immediato, ma nella crescente sfiducia che questi fenomeni generano. Più credibile è l’attacco, più difficile è ripristinare la fiducia nelle informazioni digitali.

Quali soluzioni abbiamo per lavorare su questo concetto di fiducia?

AI e Blockchain: un’opportunità nella convergenza tecnologica

Uno dei temi che maggiormente sto trattando recentemente e di cui ho scritto nel libro Spatial Shit, è quelllo della convergenza tecnologica, che vede, in questo momento storico, la maturità di diverse tecnologie raggiungere uno di contatto con tutte le altre. Intelligenza artificiale, Spatial Computing, Blockchain, Iot stanno iniziando appunto un processo di convergenza in cui ognuna di queste introduce vantaggi per le altre.

Se ci soffermiamo a osservare il rapporto tra l’intelligenza artificiale (AI) e la blockchain, per esempio, in riferimento alla domanda principale, è facile dedurre come queste due tecnologie, sebbene apparentemente diverse, siano in grado di integrarsi perfettamente. L’AI, da un lato, si basa su algoritmi capaci di apprendere dal passato, analizzare grandi quantità di dati e, attraverso processi predittivi, fornire scenari futuri per aiutare le aziende a prendere decisioni in tempo reale. In questo flusso costante di dati e previsioni, le informazioni però possono essere potenzialmente manipolate o modificate con facilità, soprattutto in un ambiente sempre più digitale e complesso.

Ed è qui che entra in gioco la blockchain, che svolge il ruolo di custode del passato. A differenza dell’AI, che è in continua evoluzione e ottimizzazione, la blockchain non prevede adattamenti o cambiamenti: una volta che un’informazione viene registrata in questo registro distribuito, diventa permanente. Ogni decisione o transazione è tracciabile e verificabile da tutti i partecipanti alla rete, garantendo che nulla possa essere alterato senza che l’intero sistema ne prenda atto.

Questa complementarità tra AI e blockchain crea un equilibrio a mio avviso fondamentale. L’AI offre velocità e capacità predittiva, ma in un contesto in cui è sempre necessario valutare quanto ci si possa fidare dei dati. La blockchain fornisce invece un contesto di trasparenza e integrità, assicurando che ogni dato, una volta registrato, non sia più soggetto a manipolazioni o alterazioni. Insieme, le due tecnologie, non solo accelerano il processo decisionale, ma lo rendono anche verificabile e sicuro. Pensiamo per esempio a un sistema aziendale in cui l’AI ottimizza le operazioni in base a scenari futuri, ma ogni scelta chiave è tracciata su blockchain per garantirne la trasparenza.

Un altro aspetto senza dubbio interessante da approfondire è che l’AI, per la sua stessa natura, tende a centralizzare il potere: ha bisogno di enormi risorse di calcolo e di dati per funzionare in modo ottimale, dati però spesso concentrati in pochi grandi centri. La blockchain, invece, opera esattamente all’opposto. La sua forza risiede nella decentralizzazione: ogni nodo della rete è autonomo ma collegato agli altri, il che significa che non esiste un singolo punto di controllo. Questo riduce la possibilità di manipolazione e aumenta la fiducia tra i partecipanti, creando un ecosistema in cui il potere è distribuito equamente.

Se l’AI quindi punta a risolvere problemi complessi attraverso la competizione e il miglioramento continuo, la blockchain mira a creare un ambiente di cooperazione, dove ogni partecipante ha la certezza che ciò che è registrato è reale e immutabile. Questo connubio tra previsione e sicurezza, centralizzazione e decentralizzazione, potrebbe rappresentare una nuova via per affrontare le sfide del mondo digitale di oggi, in cui la fiducia è diventata il bene più prezioso.

Fiducia e trasparenza: il cuore della blockchain

Un altro punto cruciale che differenzia AI e blockchain è la spiegabilità. Gli algoritmi di AI agiscono di fatto come scatole nere, con processi decisionali che spesso non sono chiari neanche ai loro creatori. Al contrario, la blockchain è costruita su principi di trasparenza. Ogni azione registrata è tracciabile e spiegabile da chiunque partecipi alla rete, offrendo così un sistema verificabile in ogni momento, e tale meccanismo è fondamentale per costruire una nuova architettura di fiducia in un mondo in cui ciò che vediamo e ascoltiamo non può più essere dato per scontato.

La blockchain non solo protegge l’integrità dei dati, ma cambia radicalmente il concetto di fiducia. In passato, questa fiducia era mediata da istituzioni, autorità centrali e relazioni umane. Oggi, potenzialmente, grazie alla blockchain, potremmo affidare il compito della fiducia a un sistema distribuito che verifica ogni passaggio. La fiducia, quindi, non sarebbe più una questione puramente umana o istituzionale, ma diventerebbe un processo tecnologico, una fiducia “computazionale”, come già alcuni la definiscono.

Ma non tutto è verità: i limiti della blockchain

Nonostante il suo potenziale, la blockchain non è una panacea. Pur avendo evidenziato un enorme potenziale, restano però alcuni limiti nella sua implementabilità rispetto al problema della fiducia. Un limite importante è che la blockchain può registrare informazioni false, rendendole permanenti e inalterabili nel tempo, ed una volta registrata, un’informazione errata, rimarrà nella blockchain per sempre, con la sola traccia di chi l’ha inserita. Questo significa che, sebbene la blockchain possa garantire l’integrità, non può garantire la sua veridicità. Un aspetto che spesso viene frainteso e che non può esser sottovalutato.

C’è poi un altro punto di debolezza che va affrontato nel provare a comprendere questo tema: la blockchain funziona solo in reti dove esiste una comunione di interessi tra i partecipanti. Se gli attori della rete non condividono gli stessi obiettivi, o non sono d’accordo su cosa monitorare, l’efficacia della blockchain diminuisce. E se, soprattutto, all’interno della rete esistono gerarchie rigide, l’intera filosofia decentralizzata della blockchain viene compromessa. In altre parole, la blockchain funziona meglio quando tutti i partecipanti della rete sono su un piano di parità e condividono gli stessi scopi. Ma questo è possibile realisticamente parlando?

Quindi cosa manca?

Guardando ad un possibile futuro, la fiducia nel mondo digitale richiederà un ecosistema di tecnologie integrate. Alcuni elementi chiave che potrebbero completare il puzzle, ad oggi, potrebbero appunto esser:

  1. Intelligenza Artificiale (AI): l’AI, utilizzata in modo trasparente e con logiche etiche ben definite, può aiutare a verificare e validare la qualità dei dati prima che vengano registrati sulla blockchain. Ad esempio, strumenti di AI avanzati potrebbero essere impiegati per analizzare i dati in tempo reale e distinguere tra contenuti genuini e falsificati, riducendo il rischio che informazioni false vengano immortalate su blockchain.
  2. Zero-Knowledge Proofs (ZKP): le prove a conoscenza zero sono un elemento fondamentale per garantire la privacy senza sacrificare la verificabilità. Con ZKP, sarà possibile dimostrare che un’informazione è vera senza rivelarla esplicitamente. Questo potrebbe rappresentare un miglioramento fondamentale per assicurare la fiducia nelle interazioni digitali senza violare la riservatezza dei dati sensibili.
  3. Regolamentazione e Governance: la fiducia ovviamente non può basarsi solo su tecnologia. Devono essere implementati chiari quadri normativi e regolamentazioni che definiscano le regole di ingaggio per le tecnologie come blockchain e AI. Una governance trasparente e condivisa permetterebbe di bilanciare l’uso di queste tecnologie con i diritti e le aspettative delle persone.
  4. Identità Digitale Decentralizzata (DID): infine uno degli elementi più critici per stabilire la fiducia nel futuro sarà la creazione di identità digitali sicure, che possano essere verificate in modo decentralizzato. La blockchain può giocare un ruolo chiave qui, ma sarà necessario integrarla con altri strumenti per garantire che le identità non possano essere falsificate o compromesse.

Un nuovo senso della parola fiducia

In un mondo in cui tutto può essere manipolato o falsificato, la fiducia deve essere ricostruita in modo diverso, più profondo. La regolamentazione giocherà un ruolo essenziale nel garantire che queste tecnologie convergenti operino all’interno di un quadro etico e sicuro, ma il vero cambiamento sarà culturale: la costruzione di una responsabilità distribuita e una governance decentralizzata, incarnata dal concetto di Web3.

Il bilanciamento tra il mondo probabilistico dell’intelligenza artificiale e quello deterministico della blockchain, integrate al un modello di regolamentazione, rappresenta un nuovo modo di costruire fiducia. In questa direzione, ownership e trasparenza diventano i pilastri portanti di un futuro in cui potremo non solo verificare ciò che vediamo e ascoltiamo, ma anche agire con consapevolezza e responsabilità se ciò che percepiamo non risulta affidabile.

AI & GENAI

The Intelligence Age: la trasformazione del lavoro e l’obsolescenza della competenza

Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale generativa (GenAI) ha guadagnato un ruolo centrale nella trasformazione del mondo del lavoro. Come evidenziato dallo studio di Sia Partners, oltre l’80% delle attività di un terzo delle professioni potrebbe essere automatizzato, e siamo solo all’inizio di una rivoluzione che cambierà il modo in cui lavoriamo, viviamo e risolviamo problemi complessi. Questa evoluzione non è solo un passaggio tecnologico: è il preludio a ciò che Sam Altman ha definito l’inizio dell’“The Intelligence Age”, un’era di straordinaria prosperità e innovazione.

Impatto settoriale e suddivisione del lavoro

Il potenziale impatto dell’AI generativa varia tra i settori, ma è significativo in aree come l’ingegneria, la finanza, il design digitale e l’assistenza sanitaria. Attività ripetitive e strutturate, come la gestione fiscale o la creazione di contenuti web, saranno tra le prime a essere automatizzate, mentre altre aree, come la sanità o il legale, vedranno l’intelligenza artificiale come supporto nella presa di decisioni complesse.

Sam Altman, nel suo post “The Intelligence Age“, sottolinea come l’intelligenza artificiale diventerà un potente strumento per aumentare le capacità umane, rendendo le persone in grado di affrontare problemi che prima sembravano irrisolvibili. Questo significa che anche settori come l’istruzione e la medicina potrebbero vedere una rivoluzione, con l’introduzione di tutor e assistenti virtuali che personalizzeranno l’apprendimento e miglioreranno la qualità delle cure sanitarie.

Nuovi modelli di lavoro: l’era del “team virtuale”

Uno dei concetti chiave introdotti da Altman è l’idea che in futuro ognuno di noi potrebbe avere un “team virtuale” composto da esperti AI in diverse discipline. Questi team ci aiuteranno a svolgere attività che oggi richiedono competenze multiple e interazioni complesse, trasformando il modo in cui collaboriamo e produciamo risultati. Questo concetto si inserisce nella visione di “lavoro aumentato“, dove l’intelligenza artificiale non sostituisce il lavoratore umano, ma ne amplifica le capacità.

Un esempio pratico può essere visto nel settore legale: un avvocato potrebbe affidare la ricerca e la revisione dei documenti a un sistema AI, concentrandosi sugli aspetti strategici e creativi del caso. Allo stesso modo, gli educatori potrebbero affidarsi a tutor AI personalizzati per offrire supporto individuale agli studenti, ottimizzando l’esperienza di apprendimento.

Efficienza e produttività: AI come forza moltiplicatrice

Lo studio di Sia Partners mostra come l’AI generativa potrebbe accelerare il 10-20% delle attività nelle professioni, portando a un significativo aumento della produttività. Sam Altman, sempre nel suo post, spinge oltre questa riflessione, immaginando un futuro in cui l’intelligenza artificiale diventerà un moltiplicatore di produttività su larga scala. “L’AI ci permetterà di realizzare molto di più di quanto possiamo fare oggi“, afferma, e il risultato sarà una prosperità senza precedenti per tutti.

L’AI non solo accelera i processi, ma porta precisione ed efficienza in compiti che finora richiedevano molto tempo e risorse. Aziende che adottano l’AI vedono miglioramenti nelle operazioni, dalla logistica alla pianificazione finanziaria. Questo livello di efficienza, secondo Altman, permetterà di concentrare risorse su sfide ancora più ambiziose, come la risoluzione della crisi climatica o la colonizzazione dello spazio.

Reskilling e Upskilling: prepararsi all’obsolescenza della competenza

Un punto critico, evidenziato sia dallo studio che da Altman, ma oggetto continuo di discussioni e confronti in ogni dove, è la necessità di preparare la forza lavoro a questa nuova era. Molte aziende non hanno ancora sviluppato piani chiari per il reskilling e l’upskilling dei loro dipendenti. Altman immagina un futuro in cui la formazione continua diventa un aspetto centrale del lavoro umano: dovremo costantemente adattarci e aggiornare le nostre competenze per sfruttare al meglio le nuove tecnologie. E questo, come dico da tempo, è legato alla velocità con cui la competenza invecchia, e viviamo un tema di obsolescenza della competenza.

Come società, la nostra capacità di navigare nell’era dell’intelligenza dipenderà da quanto investiremo nell’infrastruttura educativa e nell’accessibilità delle tecnologie AI. L’istruzione diventerà una componente essenziale per ridurre le disuguaglianze che potrebbero emergere da questa trasformazione.

Sfide e rischi: un futuro da costruire con saggezza

Nonostante le promesse, Altman riconosce che l’era dell’intelligenza porterà con sé rischi significativi, inclusi cambiamenti nel mercato del lavoro e potenziali disuguaglianze. La stessa automazione che aumenta la produttività potrebbe portare alla perdita di posti di lavoro, e questo richiederà una riflessione profonda su come redistribuire le risorse e creare nuove opportunità per tutti.

La sfida, quindi, è trovare un equilibrio tra il progresso tecnologico e la gestione etica di questi cambiamenti. Altman, e su questo condivido pienamente, avverte che l’AI non sarà solo uno strumento per i ricchi o per pochi settori privilegiati, ma dovrà essere accessibile a tutti per garantire una prosperità condivisa.

L’adozione dell’AI e il futuro dell’umanità

Sia lo studio di Sia Partners che le riflessioni di Altman convergono sull’importanza dell’adozione rapida dell’AI. Le aziende che per prime integreranno l’intelligenza artificiale nelle loro operazioni avranno un vantaggio competitivo significativo. Ma non solo, anche in contesti non solo professionali, l’adozione dell’AI porterà benefici a chi sarà usarla prima di altri. Come sottolinea Altman, il vero salto sarà quando l’AI diventerà parte integrante della vita quotidiana di ogni persona, migliorando non solo il lavoro, ma anche la qualità della vita.

Infine Altman dipinge un quadro ambizioso del futuro, in cui “la prosperità sarà così grande da sembrare inimmaginabile“. Questo richiederà un investimento in infrastrutture, energia e volontà umana, elementi necessari per far sì che l’AI diventi uno strumento di progresso per tutti, e non solo per pochi.

Un futuro luminoso e complesso

L’intelligenza artificiale generativa rappresenta una delle più grandi trasformazioni nella storia dell’umanità. Mentre lo studio di Sia Partners ci mostra il potenziale impatto sul mondo del lavoro, Sam Altman ci invita a guardare oltre, verso un futuro in cui l’AI diventerà parte integrante della nostra vita e della nostra civiltà. Le sfide saranno molte, come è comprensibile, e come è sempre successo ad ogni grande cambiamento, ma le opportunità sono altrettanto straordinarie.

“Il futuro sarà così luminoso che nessuno può descriverlo adeguatamente oggi“. Ma ciò che possiamo fare è prepararci, investire in nuove competenze e infrastrutture, e abbracciare la promessa di un’era di intelligenza che potrebbe superare ogni nostra aspettativa.

AI & GENAI

Introduzione sintetica ai Modelli di Base On-Device e Server di Apple

Apple ha presentato Apple Intelligence alla Worldwide Developers Conference 2024. Questo sistema di intelligenza “personale”, praticamente un assistente sempre attivo sul device, sarà integrato completamente in iOS 18, iPadOS 18 e macOS Sequoia e compatibile su device Iphone 15 pro e successivi. Il sistema Apple Intelligence utilizza modelli generativi avanzati, specializzati per compiti quotidiani come la scrittura e la revisione di testi, la sintesi e la priorizzazione delle notifiche, la creazione di immagini per le conversazioni e l’esecuzione di azioni in-app per semplificare le interazioni tra le app.

Ho letto e studiato il paper pubblicato e presente a questo indirizzo con l’obiettivo di chiarirmi e chiarire meglio come funziona questo tipo di approccio.

Modelli di base

Prima di tutto partiamo dai modelli utilizzati. Apple Intelligence si basa su due modelli principali: un modello linguistico on-device con circa 3 miliardi di parametri e un modello più grande basato su server. Entrambi i modelli sono progettati per offrire prestazioni elevate, segregare alcune funzioni demandabili al device e altre ad un sistema fuori dal device e garantire di conseguenza un utilizzo responsabile dei dati e dell’AI, oltre a mio avviso del consumo e impatto.

Modello On-Device

Caratteristiche tecniche:

  • Parametri: Circa 3 miliardi di parametri.
  • Architettura: Basato su architettura Transformer, ottimizzata per l’esecuzione locale su dispositivi Apple.
  • Quantizzazione: Utilizza tecniche di riduzione della precisione, a bassa risoluzione (2-bit e 4-bit) così da ridurre i requisiti di memoria e migliorare l’efficienza energetica.
  • Ottimizzazioni:
    • Grouped-Query Attention (GQA): Riduce i requisiti di memoria e migliora la velocità di inferenza.
    • Palletizzazione: Implementa una configurazione mista di 2-bit e 4-bit per ottenere prestazioni comparabili a quelle dei modelli non compressi.
    • Talaria: Strumento interattivo di analisi della latenza e del consumo energetico per ottimizzare la selezione del bit rate in ogni operazione.
    • Quantizzazione di attivazioni e embedding: Riduce ulteriormente i requisiti di memoria senza compromettere la qualità del modello.

Utilizzo: Il modello on-device è integrato direttamente nei dispositivi Apple (iPhone, iPad e Mac) per gestire compiti quotidiani come:

  • Scrittura e Revisione di Testi: Assistenza nella stesura e modifica di email, messaggi e documenti.
  • Sintesi e Prioritizzazione delle Notifiche: Riassume e organizza le notifiche per migliorare la gestione delle comunicazioni.
  • Esecuzione di Azioni In-App: Automatizza attività e interazioni tra le app per rendere l’uso del dispositivo più intuitivo.

Modello Server-Based

Caratteristiche tecniche:

  • Parametri: Modello con un numero di parametri significativamente maggiore rispetto al modello on-device, progettato per operare sui server Apple Silicon.
  • Architettura: Anche questo modello si basa sull’architettura Transformer, ma è ottimizzato per l’elaborazione su larga scala nei data center.
  • Vocabulario: Utilizza una dimensione del vocabolario più ampia (100.000 token) rispetto al modello on-device (49.000 token), includendo token aggiuntivi per lingue e termini tecnici.
  • Ottimizzazioni:
    • Parallelismo: Impiega parallelismo a livello di dati, tensor, sequenza e Fully Sharded Data Parallel (FSDP) per scalare l’addestramento su vari hardware.
    • Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF): Utilizza algoritmi avanzati di ottimizzazione delle politiche per migliorare la qualità delle risposte del modello.
    • Rejection Sampling Fine-Tuning: Metodo di campionamento con un comitato di insegnanti per migliorare la capacità di seguire istruzioni.

Utilizzo: Il modello server-based è utilizzato per gestire compiti più complessi e intensivi in termini di calcolo, beneficiando delle capacità avanzate dei data center di Apple. Esempi di utilizzo includono:

  • Generazione di Contenuti Complessi: Creazione di testi dettagliati e specifici su richiesta degli utenti.
  • Analisi Avanzata dei Dati: Esecuzione di elaborazioni intensive come l’analisi approfondita dei dati.
  • Supporto ai Servizi Cloud: Fornisce potenza di calcolo per applicazioni e servizi che richiedono un’elaborazione continua e intensiva.

Integrazione nei Processi di Apple Intelligence

Apple Intelligence integra questi modelli in un sistema coeso per offrire una vasta gamma di funzionalità intelligenti. Questo processo coinvolge:

  1. Identificazione del Compito: Riconosce il tipo di attività che l’utente sta cercando di eseguire e decide se può essere gestita localmente o richiede il supporto del modello server-based.
  2. Selezione del Modello: Determina quale modello utilizzare in base alla complessità e ai requisiti del compito. Compiti quotidiani semplici vengono gestiti dal modello on-device, mentre compiti complessi vengono indirizzati al modello server-based.
  3. Esecuzione e Ottimizzazione: Il modello selezionato esegue il compito utilizzando ottimizzazioni specifiche per garantire velocità e precisione.
  4. Risposta e Feedback: Fornisce i risultati all’utente e raccoglie feedback per migliorare continuamente i modelli.
  5. Aggiornamenti e Manutenzione: I modelli sono costantemente aggiornati per migliorare le prestazioni e mantenere la sicurezza.

Questa architettura garantisce che Apple Intelligence possa offrire un’esperienza utente fluida, potente e sicura, sfruttando al meglio le capacità sia dei dispositivi locali che dell’infrastruttura cloud di Apple.

3. Sviluppo responsabile dell’IA

Apple segue una serie di principi di AI responsabile che guidano lo sviluppo di Apple Intelligence:

  • Empowerment degli utenti:
    • Apple si impegna a identificare aree in cui l’intelligenza artificiale può essere utilizzata responsabilmente per creare strumenti che rispondano a bisogni specifici degli utenti.
    • Rispetta le modalità in cui gli utenti scelgono di utilizzare questi strumenti per raggiungere i loro obiettivi, garantendo che l’IA sia uno strumento di potenziamento piuttosto che di controllo.
  • Rappresentazione autentica degli utenti:
    • L’obiettivo di Apple è creare prodotti che rappresentino autenticamente gli utenti di tutto il mondo, evitando di perpetuare stereotipi e bias sistemici.
    • Apple lavora continuamente per identificare e mitigare qualsiasi forma di bias nei loro modelli di intelligenza artificiale, assicurando una rappresentazione equa e inclusiva.
  • Design attento:
    • Apple prende precauzioni in tutte le fasi del processo di sviluppo dell’IA, inclusi il design, l’addestramento dei modelli, lo sviluppo delle funzionalità e la valutazione della qualità.
    • Si impegna a identificare e prevenire potenziali usi impropri o dannosi degli strumenti di IA, migliorando proattivamente questi strumenti attraverso il feedback degli utenti.
  • Protezione della privacy:
    • Apple utilizza processi on-device e infrastrutture come il Private Cloud Compute per proteggere la privacy degli utenti.
    • Non utilizza i dati personali privati degli utenti o le loro interazioni per addestrare i modelli di base, applicando filtri per rimuovere informazioni identificabili come numeri di previdenza sociale o di carte di credito.

4. Addestramento dei modelli

I modelli di base di Apple sono addestrati utilizzando il framework AXLearn, un progetto open-source basato su JAX e XLA, che permette un addestramento efficiente e scalabile.

  • Efficienza e Scalabilità:
    • AXLearn consente l’addestramento su vari hardware e piattaforme cloud, inclusi TPU e GPU sia in cloud che on-premise.
    • Apple utilizza tecniche come data parallelism, tensor parallelism, sequence parallelism e Fully Sharded Data Parallel (FSDP) per scalare l’addestramento su più dimensioni.
  • Strategia Ibrida dei Dati:
    • Apple combina dati annotati manualmente con dati sintetici e implementa procedure di curation e filtraggio rigorose per garantire la qualità del training data.
    • Apple filtra informazioni personali e contenuti di bassa qualità dal corpus di addestramento, utilizzando un classificatore basato su modelli per identificare documenti di alta qualità.
  • Algoritmi di Post-Training:
    • Rejection Sampling Fine-Tuning: Apple utilizza un algoritmo di campionamento con un comitato di insegnanti per migliorare la capacità del modello di seguire le istruzioni.
    • Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF): Un algoritmo avanzato che utilizza la politica di discesa speculare e un estimatore di vantaggio leave-one-out per migliorare la qualità delle risposte del modello.

5. Ottimizzazione

Apple applica una serie di tecniche innovative per ottimizzare i modelli, sia on-device che su server, garantendo velocità e efficienza.

  • Grouped-Query Attention (GQA): Questa tecnica riduce i requisiti di memoria e migliora le prestazioni di inferenza.
  • Quantizzazione:
    • Low-Bit Palletization: Utilizza una configurazione mista di 2-bit e 4-bit per ottenere prestazioni comparabili ai modelli non compressi, mantenendo la qualità.
    • Talaria Tool: Strumento interattivo per analizzare latenza e consumo energetico, ottimizzando il bit rate per ogni operazione.
    • Quantizzazione di Attivazioni e Embedding: Riduce ulteriormente i requisiti di memoria senza compromettere la qualità del modello.
  • Cache KV: Ottimizza l’aggiornamento della cache Key-Value sui motori neurali per migliorare l’efficienza.

6. Adattamento dei modelli

Apple utilizza adattatori, piccoli moduli di rete neurale, per specializzare i modelli per compiti specifici, mantenendo inalterati i parametri originali del modello base.

  • Adattatori (Adapters):
    • Gli adattatori sono integrati nei vari strati del modello pre-addestrato, consentendo una specializzazione dinamica per il compito attuale.
    • I parametri degli adattatori sono rappresentati con 16 bit e richiedono solo pochi megabyte di memoria.
    • Gli adattatori possono essere caricati dinamicamente e gestiti in memoria in modo efficiente, garantendo la reattività del sistema operativo.
  • Infrastruttura per l’Addestramento degli Adattatori:
    • Apple ha creato un’infrastruttura efficiente per addestrare, testare e distribuire rapidamente gli adattatori quando il modello base o i dati di addestramento vengono aggiornati.

7. Valutazione delle prestazioni

Apple valuta le prestazioni dei modelli tramite benchmark e valutazioni umane, concentrandosi sull’utilità per l’utente finale.

  • Benchmarking:
    • Apple utilizza un set completo di prompt reali per testare le capacità generali del modello, coprendo categorie come brainstorming, classificazione, codifica, ragionamento matematico e sicurezza.
    • Le valutazioni dimostrano che i modelli Apple spesso superano i modelli comparabili in termini di accuratezza e capacità di seguire le istruzioni.
  • Valutazioni di Specifiche Funzionalità:
    • Apple utilizza adattatori per ottimizzare le prestazioni su compiti specifici, come la sintesi di email, messaggi e notifiche.
    • Le valutazioni includono anche test su set diversificati di input rappresentativi dei casi d’uso reali.

8. Risultati di performance

Le valutazioni mostrano che i modelli Apple sono preferiti dai valutatori umani rispetto ai modelli concorrenti in vari compiti.

  • Comparazione con Modelli Competitor:
    • I modelli on-device di Apple con ~3 miliardi di parametri superano modelli più grandi come Phi-3-mini, Mistral-7B, Gemma-7B e Llama-3-8B.
    • I modelli server di Apple si confrontano favorevolmente con modelli commerciali come GPT-3.5, GPT-4 e Llama-3-70B, risultando più efficienti e sicuri.
  • Risultati di Sicurezza:
    • Apple utilizza prompt diversificati e avversariali per testare le prestazioni dei modelli su contenuti dannosi e argomenti sensibili, raggiungendo tassi di violazione inferiori rispetto ai modelli open-source e commerciali.
  • Benchmark di Instruction-Following (IFEval):
    • I modelli Apple dimostrano capacità superiori nel seguire istruzioni dettagliate rispetto ai modelli di dimensioni comparabili.
  • Benchmark di Scrittura e Sintesi:
    • I modelli Apple sono valutati positivamente nelle capacità di sintesi e composizione, ottenendo punteggi elevati nelle valutazioni interne.

Apple Intelligence, presentata alla WWDC 2024, è profondamente integrata nei dispositivi Apple e offre capacità potenti in ambito linguistico, visivo e di azione, sviluppate responsabilmente e guidate dai valori fondamentali di Apple. I modelli di base e gli adattatori garantiscono prestazioni elevate e sicure, migliorando l’esperienza utente in vari compiti quotidiani. Apple continuerà a condividere ulteriori informazioni sulla famiglia di modelli generativi, inclusi modelli linguistici, di diffusione e di programmazione.

A questo indirizzo è possibile leggere i paper integrale e la documentazione ufficiale. Vale la pena sse avete interesse e tempo di leggere tutto lo studio che in questo post ho sinteticamente riportato.

AI & GENAI

Oltre i confini dell’immaginazione: il pensiero creativo supportato da AI

Questa mattina mentre navigavo nel feed leggendo diversi contenuti e facendo un po’ della mia curation mattutina, mi sono imbattuto in un esperimento condotto da Allie K. Miller e Reid Hoffman riguardo al tema Creatività e AI. In pochi minuti di videoil loro confronto offre spunti illuminanti su come si possa sfruttare l’AI per potenziare il nostro pensiero creativo.

In un modo non molto diverso da un lavoro di sperimentazione che ho fatto con un cliente recentemente durante il quale abbiamo simulato i sei cappelli di Edward de Bono, attraverso l’addestramento di un GPT, la loro conversazione ha visto l’impiego di diversi GPT personalizzati, ed una sequenza di domande e quesiti per analizzare un tema.

Il punto focale su cui riflettere non è quale AI utilizzano e come, ma l’importanza della co-creazione uomo-macchina in un futuro ormai presente.

L’orchestra GPT: una sinfonia di prospettive

Miller e Hoffman hanno creato un “Entourage AI”, un ensemble di GPT ciascuno con un ruolo specifico:

  1. Lo Scriba: per sintetizzare e documentare
  2. Il Ricercatore: per fornire dati e contesto
  3. Lo Scettico: per sollevare dubbi e sfide
  4. L’Acceleratore: per spingere le idee oltre i limiti
  5. Lo Storico: per offrire prospettive storiche
  6. Il Gemello Digitale: per emulare il pensiero umano

Questa diversità di “voci” IA, che ricorda appunto i sei cappelli di De Bono, permette di esplorare problemi da angolazioni multiple, ampliando l’orizzonte creativo. Come osserva Hoffman: “È come suonare un’orchestra GPT per aiutarci a compiere i nostri compiti meglio.”

La metafora musicale nell’era dell’IA

La metafora dell’orchestra non è casuale. Hoffman sottolinea: “Le persone pensano spesso di interagire con una sola cosa, ma l’idea di avere un entourage, un ensemble, un set di cose diverse… e ti ritrovi che improvvisamente stai creando musica molto più interessante.” Questa visione si allinea perfettamente con la teoria dei sei cappelli del pensiero di Edward de Bono, dimostrando come diverse modalità di pensiero, diverse competenze e discipline, diverse angolazioni e punti di vista – ora amplificate dall’IA – possano coesistere e collaborare.

Lateralità del pensiero e IA: danzare con l’inaspettato

L’interazione con diverse intelligenze artificiali, come dimostrato dall’esempio del “Cheshire Cat GPT” nell’esperimento di Allie K. Miller e Reid Hoffman, rivela come l’IA possa “danzare con l’inaspettato“. Questo modello ha risposto mescolando temi di creatività con metafore musicali, creando connessioni sorprendenti che ampliano il nostro orizzonte creativo. La capacità dell’IA di combinare elementi in modi non convenzionali evidenzia il suo potenziale nel promuovere il pensiero laterale, un approccio che esplora nuove angolazioni e sfide preconcetti, portando a scoperte innovative e inaspettate.

L’IA come strumento di fact-checking e validazione

Hoffman evidenzia un punto cruciale: “Una delle frequenti idee sbagliate sui GPT è che l’unica cosa che si ottiene indietro è la suddivisione dei dati inseriti, invece della sintesi e di cose effettivamente nuove.” Questo sottolinea l’importanza di utilizzare l’IA non solo per la generazione di idee, ma anche per la loro validazione e contestualizzazione. Utilizzando l’IA come strumento di fact-checking, possiamo verificare l’accuratezza delle informazioni e identificare eventuali bias o errori nei dati di partenza. L’IA può contestualizzare le informazioni fornite, integrandole con dati aggiornati e pertinenti, creando una base più solida per prendere decisioni informate, soprattutto se il check viene effettuato con diverse AI. Questo processo di validazione è essenziale per evitare che si diffondano informazioni fuorvianti o inesatte, garantendo che le decisioni siano basate su una sintesi accurata e rilevante dei dati disponibili. L’uso dell’IA in questo modo non solo migliora la qualità delle informazioni, ma rafforza anche la nostra capacità di pensiero critico, permettendoci di discernere meglio tra ciò che è vero e ciò che non lo è.

Integrazione con strumenti di automazione: dall’idea all’azione

Miller menziona come il suo team utilizzi già l’IA “quasi come uno strumento di analisi delle lacune“. Questo passaggio suggerisce un futuro (ormai attuale) in cui l’automazione e l’IA lavoreranno in tandem per non solo generare idee, ma anche per testarle e refinarle in tempo reale. Utilizzando l’IA per identificare le aree di miglioramento o le carenze in un progetto, possiamo ottenere una visione chiara e dettagliata delle opportunità di ottimizzazione. Una volta individuate queste lacune, gli strumenti di automazione possono essere impiegati per implementare rapidamente soluzioni, monitorare i risultati e apportare ulteriori perfezionamenti. Questa sinergia tra AI e automazione permette un ciclo continuo di innovazione e miglioramento, dove le idee non solo nascono, ma vengono continuamente validate e migliorate. Il risultato è un processo decisionale più agile e informato, in grado di rispondere rapidamente ai cambiamenti e alle nuove informazioni. In un mondo in cui la velocità e l’efficienza sono cruciali, questa integrazione promette di trasformare radicalmente il modo in cui concepiamo, sviluppiamo e implementiamo le nostre idee, portando a un livello di produttività e innovazione senza precedenti.

Nuove frontiere: comunicazione interspecifica e coscienza

Un aspetto affascinante emerso dalla conversazione è il potenziale dell’IA di fungere da ponte tra specie. Hoffman menziona il suo coinvolgimento nel “Earth Species Project“, che mira a utilizzare l’IA per decodificare e potenzialmente comunicare con altre specie animali. Questo progetto ambizioso cerca di sfruttare le capacità avanzate dell’IA per analizzare e interpretare i modelli di comunicazione animale, con l’obiettivo di comprendere e, eventualmente, dialogare con essi. Se riuscissimo a decodificare il linguaggio dei delfini, delle balene o degli uccelli, potremmo ottenere una comprensione senza precedenti dei loro comportamenti, delle loro emozioni e delle loro interazioni sociali.

L’idea di Miller, che scherzosamente suggerisce di avere un “amico aquila” che esplori e riporti informazioni, illustra in modo creativo le possibilità che si aprono con tale tecnologia. Immaginiamo un mondo in cui possiamo chiedere ai nostri amici animali di raccogliere dati ambientali, avvertirci di pericoli imminenti o semplicemente condividere con noi le loro prospettive uniche sulla vita. Questo non solo rivoluzionerebbe il campo della biologia e dell’etologia, ma avrebbe anche implicazioni profonde per la conservazione e la protezione delle specie.

La comunicazione interspecifica potrebbe offrirci nuove intuizioni sulla coscienza e sull’intelligenza animale, sfidando e ampliando le nostre concezioni attuali. Potremmo scoprire che molte specie possiedono forme di consapevolezza e pensiero complesso che non avevamo mai immaginato. In sintesi, l’uso dell’IA per facilitare la comunicazione tra specie rappresenta una delle frontiere più entusiasmanti e promettenti della ricerca tecnologica e scientifica, aprendo scenari di interazione e comprensione del tutto nuovi e affascinanti.

Preparare le future generazioni

Miller propone un’idea provocatoria ma potenzialmente rivoluzionaria: “L’IA dovrebbe essere richiesta in classe per compiti o lavori specifici, e ci dovrebbero essere alcuni compiti o lavori in cui l’IA non è permessa.” Questo approccio duale permetterebbe agli studenti di sviluppare sia competenze tradizionali che la capacità di lavorare efficacemente con l’IA.

Competenze essenziali per un futuro guidato dall’IA

Hoffman sintetizza le competenze chiave per il futuro: “Avrai bisogno di creatività, curiosità, pensiero critico, consapevolezza del contesto e giudizio.” Queste abilità umane, combinate con la potenza dell’IA, formeranno la base per l’innovazione futura.

Verso una nuova era di co-creazione

L’esperimento di Miller e Hoffman offre uno spunto su un futuro in cui l’IA non sostituisce il pensiero umano, ma lo amplifica in modi prima inimmaginabili. Come osserva Miller, “Nel futuro potremmo averne 10.000 [IA] a cui possiamo fare appello, alcune delle quali stanno compiendo azioni, alcune stanno facendo battute e meme, alcune stanno mediando una lite che potrebbe scoppiare.“

In questo nuovo shift, in cui la convergenza tecnologica di cui parlo anche nel libro Spatial Shift, integra fisico, digitale e virtuale, viviamo una ulteriore integrazione: quella dell’uomo e della macchina. La creatività umana viene potenziata, permettendoci di esplorare territori dell’innovazione prima inaccessibili. Il futuro della creatività è una danza armoniosa tra l’intuizione umana e l’analisi dell’IA, una partnership che promette di ridefinire i limiti di ciò che possiamo immaginare e realizzare.

Come ci ricorda il “Cheshire Cat GPT”: “Preparate i nostri giovani per un futuro intrecciato con l’IA concentrandovi su queste abilità curiose: creatività per danzare con l’inaspettato, pensiero critico per mettere in discussione il noto e consapevolezza del contesto per giudicare il momento. È una sinfonia di abilità, un equilibrio giocoso tra uomo e macchina.“

Ci stiamo addentrando in questa nuova era di co-creazione con l’IA, una fase in cui diventa fondamentale per sviluppare le competenze necessarie per orchestrare efficacemente questi strumenti. L’abilità di dialogare con diverse “personalità” IA, di sintetizzare le loro intuizioni e di integrarle nel nostro processo creativo diventerà una competenza chiave per i professionisti del futuro e ci permetterà di andare oltre i confini della nostra immaginazione.

SPATIAL COMPUTING, WEB3, METAVERSE & NFT

La convergenza: AI, Blockchain e Spatial Computing

Stiamo vivendo un momento di convergenza senza precedenti tra intelligenza artificiale (AI), blockchain e spatial computing, una trasformazione che promette di ridefinire i processi in molti settori, influenzando la trasparenza, la sicurezza e l’efficienza in tempi brevi.

Recentemente ho avuto modo di approfondire un paper pubblicato dall’AI & Blockchain Convergences Task Force in collaborazione con esperti internazionali del settore. Questo studio esamina in dettaglio come queste tecnologie stiano convergendo e offre una panoramica delle implicazioni per il futuro. I razionali del lavoro includono un’analisi approfondita degli sviluppi tecnologici e delle loro applicazioni reali, con contributi di vari esperti come Mariana de la Roche, Erwin Voloder, e altri professionisti provenienti da organizzazioni come Cheqd, Hyperledger Foundation e UNJSPF.

Questi esperti hanno unito le loro competenze per delineare un quadro chiaro di come l’integrazione di AI e blockchain possa rivoluzionare vari settori.

Anche nel mio libro Spatial Shift, ho esplorato come la convergenza tecnologica stia trasformando il nostro mondo, e ho trovato molteplici punti di contatto con quanto trattato nel paper. Innanzitutto, la combinazione di AI e blockchain crea un nuovo paradigma nella gestione dei dati, noto come “dataconomy“. La Blockchain offre una piattaforma sicura e immutabile per la gestione dei dati, garantendo che i dati utilizzati dagli algoritmi di AI siano autentici e di alta qualità. Questo approccio migliora la trasparenza e l’integrità dei dati, affrontando problemi di accesso e sicurezza.

La decentralizzazione offerta dalla blockchain potrà ridurre i bias nei modelli di AI, distribuendo il controllo e le decisioni su una rete di nodi piuttosto che concentrarle in un’unica entità. Questo aumenterà la sicurezza e la trasparenza dei processi decisionali, rendendo l’AI più equa e affidabile. Inoltre, l’addestramento distribuito dei modelli di AI su una rete blockchain permette di accelerare i tempi di elaborazione e migliorare l’efficienza dei modelli su larga scala. La decentralizzazione del calcolo distribuisce il carico su più nodi, riducendo i colli di bottiglia e migliorando la scalabilità dei modelli di AI.

Gli smart contracts basati su blockchain possono automatizzare la gestione del consenso e la revoca dell’accesso ai dati. Questi contratti intelligenti potranno (e possono già) garantire che i dati vengano utilizzati solo per gli scopi autorizzati, aumentando la fiducia degli utenti e rispettando la privacy. Inoltre, l’AI migliora la sicurezza delle reti blockchain monitorando e rilevando comportamenti anomali in tempo reale. Questo permetterà di prevenire attività fraudolente come hacking e riciclaggio di denaro, garantendo la protezione delle risorse digitali.

La convergenza di AI, blockchain e spatial computing sta trasformando anche le esperienze di realtà mista (Mixed Reality, MR). L’AI crea ambienti virtuali più realistici e interattivi in tempo reale attraverso la sua capacità generativa e predittiva, mentre la blockchain gestisce la proprietà e le transazioni di asset digitali, assicurando autenticità e tracciabilità. Questa combinazione renderà sempre più le esperienze di MR coinvolgenti e sicure, permettendo agli utenti di interagire in modo naturale e protetto.

L’integrazione di AI e blockchain sarà inoltre il boost di miglioramento alla sostenibilità e l’autenticità delle operazioni in vari settori. Per esempio, nella gestione delle catene di approvvigionamento, l’AI potrà prevedere le complessità logistiche, mentre la blockchain garantirà la trasparenza e l’autenticità dei prodotti, promuovendo pratiche sostenibili e responsabili. Un esempio pratico che ho trattato nel libro riguarda il settore agricolo, dove la blockchain sarà la base su cui tracciare l’intero ciclo di vita di un prodotto agricolo, dall’origine alla tavola del consumatore, mentre l’AI può ottimizzare la gestione delle risorse e prevedere le condizioni meteorologiche per migliorare la resa delle colture e lo spatial computing sarà l’elemento di visualizzazione immersiva.

Nel campo della sanità, la blockchain, già oggi utilizzata in alcuni progetti, potrà gestire le credenziali digitali portatili dei pazienti, mantenendo la loro storia medica sicura e sotto il controllo del paziente. L’IA potrà invece analizzare questi dati per prevedere tendenze di salute o epidemie, mentre la blockchain assicurerà che i dati rimangano immutabili e tracciabili. Nel mio libro, discuto anche di un caso studio in cui un sistema basato su blockchain e AI ha migliorato la gestione delle malattie croniche, permettendo ai pazienti di condividere i propri dati con i ricercatori in cambio di incentivi sotto forma di token, promuovendo così la ricerca medica senza compromettere la privacy.

La convergenza di queste tecnologie si sta estendendo a diversi settori, tra cui anche quello finanziario, dove l’AI verrà sempre più utilizzata per creare strategie di trading automatizzate e personalizzate, di asset allocation, di analisi dinamica dei parametri finanziari, mentre la blockchain assicurerà a tutte le transazioni la trasparenza e la verificabilità. Questo non solo migliorerà l’efficienza, ma ridurrà anche il rischio di frodi e manipolazioni ed introdurrà modalità nuove per lo sviluppo degli investimenti.

Infine, uno dei temi più discussi ultimamente – e attualmente fuori hype – trattati nel paper è l’applicazione delle tecnologie convergenti nel contesto del metaverso. L’IA come già visto in una fase ancora immatura sar utilizzata per creare avatar realistici e ambienti interattivi, mentre la blockchain garantirà che gli asset digitali all’interno del metaverso siano autentici, posseduti dagli utenti, realmente visualizzati in un determinato contesto e garantirà inoltre la veridicità delle informazioni a cui l’utente sarà esposto in termini di sollecitazioni visive. Questo apre una nuova strada a nuove forme di interazione sociale e economica, in cui gli utenti potranno possedere, scambiare e monetizzare beni digitali, ma soprattutto “collegare” alla realtà un layer virtuale sicuro e trasparente, e condivisibile.

Questa convergenza tecnologica non solo sta rendendo le esperienze digitali più coinvolgenti e sicure, ma sta mettendo le basi per promuovere una fase nuovo del web (il “famoso” web3) e un ambiente di sviluppo e utilizzo più inclusivo e collaborativo.

L’integrazione di AI, blockchain e spatial computing sta costruendo le fondamenta per un futuro in cui il digitale, il fisico e il virtuale si fondono armoniosamente, offrendo soluzioni innovative e sostenibili per le sfide globali.

Per approfondire questi temi e capire come queste tecnologie stanno rivoluzionando il nostro mondo, vi invito a leggere il mio libro Spatial Shift, disponibile su Amazon.

TECH & BUSINESS

Innovation Shockwave Curve: dalla disruption all’impatto dell’AI

Che l’innovazione sia il motore della crescita economica e della competitività aziendale e della società non credo ci sia alcun dubbio e non dovrebbe esser, soprattutto l’evento pandemico vissuto, nemmeno necessario doverlo sottolineare.

Malgrado oggi sia noto che siamo entrati nel pieno dell’era della convergenza tecnologica e dell’accelerazione derivante dall’AI e seppur dovrebbe esserci maggiore consapevolezza della necessità di un approccio al cambiamento, su questo tema molti hanno ancora poca propensione e dirottano ancora pochi investimenti.

Nel corso degli ultimi decenni, abbiamo assistito a diverse fasi dell’innovazione, ognuna caratterizzata da modelli di diffusione e adozione tecnologica, caratterizzate da diversi fattori, culturali, sociali, economici e tecnologici.

L’evoluzione, la propagazione e l’impatto delle innovazioni digitali sul mercato hanno avuto andamenti e dinamiche differenti e la loro rappresentazione grafica ha dimostrato diverse curve ed effetti differenti negli anni, con ripercussioni ed effetti con manifestazioni in tempi, frequenze e volumi crescenti

Shockwave AI | Fabio Lalli | Dall-E

Partendo da modelli noti a distribuzione gaussiana, passando per la curva a pinna di squalo (quella della big bang disruption) definita qualche anno fa da Larry Downes e Paul Nunes, stiamo arrivando ad oggi, una fase in cui la maturità di diverse tecnologie e l’arrivo simultaneo dell’AI, sta creando una nuova fase, e quindi un nuovo potenziale impatto, che ho definito la fase della Innovation Shockwave Curve.

Ho buttato giù due righe di riflessioni sul tema, liberi di commentare, integrare, discutere e “distruggere” pensieri e riflessioni … in modo costruttivo.

La curva gaussiana dell’Innovazione

In un’era pre-digitale, le innovazioni tecnologiche erano limitate e richiedevano tempi di sviluppo molto lunghi. Le risorse per la ricerca e lo sviluppo erano meno accessibili e concentrate in poche grandi aziende o istituti di ricerca. La diffusione delle innovazioni avveniva principalmente attraverso mezzi di comunicazione tradizionali e il passaparola, che era un processo lento.

La curva di diffusione dell’innovazione, formalmente conosciuta come “diffusione dell’innovazione”, è stata introdotta da Everett M. Rogers nel 1962 nel suo libro “Diffusion of Innovations“. Questa curva, rappresentata come una distribuzione normale o gaussiana, illustra come le nuove idee e tecnologie vengono adottate nel tempo.

Diffusion of Innovations | 1962 | Rogers

Rogers ha progettato questa curva per spiegare il processo attraverso il quale un’innovazione viene comunicata nel tempo tra i partecipanti a un sistema sociale. La curva si divide in cinque segmenti principali di adottanti: Innovatori, Early Adopters, Early Majority, Late Majority e Laggards. Ogni segmento rappresenta un gruppo distinto di persone che adottano l’innovazione in momenti diversi, a seconda della loro propensione al rischio e all’accettazione delle novità, oltre a fattori economico sociali.

Gli Innovatori, che costituiscono il 2.5% della popolazione, sono i primi a sperimentare nuove tecnologie. Sono seguiti dagli Early Adopters (13.5%), considerati leader d’opinione e primi costruttori della fiducia verso il mercato, e dall’Early Majority (34%), che adotta l’innovazione dopo un periodo di osservazione. La Late Majority (34%) è più scettica e adotta solo dopo che la maggior parte della società ha già accettato l’innovazione. Infine, i Laggards (16%) sono gli ultimi ad adottare, spesso solo quando diventa inevitabile. Questi ultimi due, per un tema di resistenza al cambiamento, adottavano le innovazioni solo dopo ampie prove di successo e la diffusione tra le masse.

Un punto cruciale nella curva di diffusione dell’innovazione è il Tipping Point (punto di non ritorno, coniato da Malcolm Gladwell nel suo libro del 2000, “The Tipping Point: How Little Things Can Make a Big Difference“). Questo punto rappresenta il momento in cui un’innovazione passa dall’essere adottata solo dai primi utenti (Innovatori ed Early Adopters) a diventare accettata dalla maggioranza del mercato (Early Majority). È il punto di svolta in cui l’adozione dell’innovazione diventa autoalimentante e inizia a diffondersi rapidamente attraverso il resto della popolazione.

Il Tipping Point è fondamentale perché segna il passaggio dalla fase iniziale di adozione, che richiede sforzi significativi di promozione e persuasione, a una fase di crescita accelerata dove l’innovazione guadagna trazione grazie al passaparola e alla crescente accettazione sociale. Raggiungere questo punto è spesso l’obiettivo principale delle strategie di marketing e lancio di nuovi prodotti, poiché una volta superato, l’innovazione tende a diffondersi più facilmente e rapidamente.

La curva di Rogers non fornisce solo una comprensione del comportamento di adozione, ma offre anche preziose indicazioni strategiche per le aziende. Comprendere la distribuzione degli adottanti e il significato del Tipping Point può aiutare a pianificare l’introduzione di nuovi prodotti e a sviluppare strategie di marketing mirate per ciascun segmento.

La Curva a Pinna di Squalo o curva della Big Bang Disruption

La curva della disruption è un concetto che ha preso forma nel 2014 grazie al lavoro di Larry Downes e Paul Nunes nel loro libro “Big Bang Disruption: Strategy in the Age of Devastating Innovation“. Questo modello è nato dall’osservazione dei cambiamenti rapidi e radicali che le tecnologie digitali stavano causando nei mercati esistenti. Downes e Nunes hanno studiato come l’avvento di tecnologie come il mobile, internet e i social media stavano trasformando interi settori economici, producendo innovazioni che non seguivano il tradizionale modello di adozione graduale delineato da Everett Rogers.

Big Band Disruption | 2014 | Downes & Nunes

Il modello di Downes e Nunes articola la disruption in quattro fasi distinte. La prima fase, “Singularity“, è caratterizzata da numerosi esperimenti falliti che preannunciano l’arrivo di un cambiamento significativo. Nella fase del “Big Bang“, gli utenti abbandonano rapidamente i vecchi prodotti in favore di quelli nuovi. Segue la fase del “Big Crunch“, dove i disruptors subiscono un’implosione rapida e l’innovazione diventa incrementale. Infine, nella fase di “Entropy“, l’industria attraversa un declino terminale, preparando il terreno per l’ingresso di nuovi disruptors.

La curva della disruption si distingue nettamente dalla curva di diffusione dell’innovazione di Rogers, introdotta nel 1962. Mentre la curva di Rogers è rappresentata come una distribuzione normale (gaussiana), con una diffusione lenta e graduale delle innovazioni attraverso Innovatori, Early Adopters, Early Majority, Late Majority e Laggards, la curva della disruption è caratterizzata da una rapida ascesa, un picco acuto e un altrettanto rapido declino. Questo modello assomiglia a una pinna di squalo, riflettendo la velocità e l’intensità con cui le innovazioni digitali possono devastare i mercati esistenti.

Se nella curva di Rogers, come ho detto, un elemento cruciale è il tipping point, ossia il momento in cui un’innovazione passa dall’essere adottata solo dai primi utenti a diventare accettata dalla maggioranza del mercato e segna il passaggio dalla fase iniziale di adozione a una crescita accelerata e autoalimentante, grazie al passaparola e alla crescente accettazione sociale, non è così nella curva della Disruption. Nella curva della disruption infatti il tipping point è molto più rapido e acuto, con un’adozione di massa che avviene quasi simultaneamente tra gli early adopters e la majority.

Le variabili che impattano la curva della disruption includono la frequenza delle innovazioni, la velocità di adozione e l’ampiezza del picco. Con l’avvento delle tecnologie digitali, infatti, la frequenza delle innovazioni disruptive è aumentata notevolmente e sta accelerando progressivamente, con nuove tecnologie che emergono a un ritmo sempre più rapido. La velocità di adozione sia lato aziende, che lato utenti, è anche significativamente aumentata, grazie alla pervasività di internet, ai social media che permettono una diffusione ed una viralità quasi istantanea delle nuove idee, prodotti e servizi. L’ampiezza del picco nella curva della disruption è molto più elevata rispetto alla curva di Rogers, indicando che una grande percentuale del mercato può essere rapidamente raggiunta e conquistata da una nuova innovazione.

Downes e Nunes, nel loro modello, hanno inoltre identificato tre caratteristiche principali che definiscono i Big Bang Disruptors:

  • “Undisciplined Strategy” implica che questi disruptors competono simultaneamente su molteplici valori strategici, offrendo prodotti che sono sia migliori che più economici rispetto a quelli dei concorrenti. In secondo luogo;
  • “Unconstrained Growth” descrive una crescita rapida e quasi verticale, seguita da un’obsolescenza altrettanto veloce;
  • “Unencumbered Development” riguarda la sperimentazione rapida e il lancio di prodotti utilizzando componenti pronti all’uso.

Queste dinamiche hanno effetti profondi, come evidenziato da Downes e Nunes sulla ricerca e sviluppo (R&S) e sull’approccio alla capacità di resistere all’impatto dei cambiamenti e alla capacità delle aziende di “surfare” l’onda.

La necessità di innovazione continua diventa cruciale, con le aziende che devono investire costantemente in R&S per rimanere competitive e non lasciare al caso o alla rincorsa del cambiamento. L’attenzione si sposta verso la creazione di valore e innovazioni che possano innescare un meccanismo virtuoso incrementale o ancora di più verso innovazioni in grado di cambiare radicalmente e in modo dirompente i mercati esistenti, anziché migliorare solo marginalmente i prodotti esistenti. In questa fase, come descritto dai due autori del libro, le aziende devono sviluppare una forte capacità di adattamento per rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato e implementare strategie di mitigazione dei rischi, come la diversificazione del portafoglio prodotti e la flessibilità operativa.

Per affrontare l’impatto della disruption, le aziende sono state sollecitate ad adottare metodologie agili, snelle e adattative come Scrum e Kanban, per esempio, per migliorare la gestione dei progetti in modo flessibile e iterativo. Il Design Thinking, esploso nell’ultima decade, con il suo approccio centrato sull’utente e l’iterazione continua, è stato fondamentale per molte aziende per creare soluzioni innovative orientate alla risoluzione di problemi reali. La metodologia Lean Startup, con il ciclo Build-Measure-Learn, ha introdotto approcci e mindset orientati a sviluppare prodotti minimamente validi (MVP) e di iterare rapidamente basandosi sui feedback degli utenti, così da poter presidiare più rapidamente il mercato con un rapido time to market, un approccio incrementale ed una mitigazione del rischio di fallimento.

Un ulteriore approccio cruciale che è nato nel periodo della Disruption è anche quello del Platform Design, un approccio che permette, in sintesi, di ridefinire l’approccio e la progettazione della azienda facilitando l’interazione tra diversi attori dell’ecosistema. Questo include la standardizzazione dei protocolli e l’apertura dei servizi, e l’integrazione e creazione di un ecosistema di servizio che permette alle aziende di interagire facilmente con nuove tecnologie e di collaborare con partner esterni, accelerando l’innovazione e ampliando le capacità di sviluppo.

L’Open Innovation infine, negli ultimi anni, ha incoraggiato la collaborazione estesa con partner esterni, startup, università, community di territorio, e clienti, per accelerare l’innovazione e ampliare le capacità di sviluppo. Non ultimo lo Scenario Planning ossia una metodologia strategica che esplora diverse possibilità future per aiutare le organizzazioni a prepararsi all’incertezza. Identificando variabili chiave come cambiamenti tecnologici ed economici, si sviluppano scenari alternativi per capire meglio i potenziali impatti. Questo approccio permette (e sta permettendo) di creare strategie flessibili e resilienti, capaci di adattarsi a diverse evoluzioni del contesto, favorendo una preparazione robusta e la mitigazione dei rischi.

L’integrazione di questi approcci, metodologie, cambio di mindset sta consentendo alle aziende di essere più resilienti e adattabili, e allo stesso tempo robuste, rispondendo prontamente ai cambiamenti del mercato, mantenendo la competitività in un ambiente in rapida evoluzione.

Innovation Shockwave Curve: l’arrivo dell’AI e la convergenza tecnologica

Negli ultimi anni ho affrontato questi temi di cui ho scritto fin qui, di impatto ed innovazione, con differenti aziende clienti e partner affrontando, in industrie diverse, le modalità di gestione e sviluppo delle nuove tecnologie, dei nuovi media, dei linguaggi di diverse generazioni e come queste dovessero esser affrontate con metodologie e piattaforme sempre più adeguate, e con approcci di pensiero strategico sempre più snelli e adattativi.

Negli ultimi mesi, grazie al lavoro fatto su diverse piattaforme e dal confronto con diversi professionisti, ho iniziato a riflettere sulle ripercussioni derivanti oggi dall’AI e dalle nuove opportunità e complessità da affrontare considerata questa “nuova” onda d’urto che sta arrivando.

The Innovation Shockwave Curve | 2024 | Fabio Lalli – Image by Marco Lorio

Questa onda d’urto l’ho definita, già in diverse riunioni, la Innovation Shockwave Curve. Un concetto che descrive a mio avviso bene (sia in termini letterari che visuali) come l’intelligenza artificiale (AI) e altre tecnologie sempre più mature, in questa fase di convergenza e shift di cui parlo da un po’, stanno ridefinendo il panorama dell’innovazione.

La Shockwave Curve è un concetto emergente che descrive come l’intelligenza artificiale (AI) e altre tecnologie avanzate stiano ridefinendo il panorama dell’innovazione. Questo modello è nato dall’osservazione delle rapide e intense ondate di adozione che sta avendo l’AI e le altre tecnologie, che superano (e supereranno) i tradizionali modelli di diffusione dell’innovazione e di Disruption a mio avviso, andando oltre la previsione di Downes e Nunes.

ll termine “Innovation ShockWave Curve” l’ho scelto per descrivere un nuovo modello di adozione delle innovazioni caratterizzato da una rapida diffusione, un picco elevato e una fase di assestamento con continue iterazioni e che combina impatti intensi, appunto come uno shock le innovazioni emergono con un impatto immediato e significativo sul mercato e una diffusione rapida, proprio come un’onda le innovazioni si propagano velocemente attraverso il mercato, raggiungendo un’adozione massiva in breve tempo.

Con l’introduzione della Shockwave Curve, le caratteristiche chiave dei Big Bang Disruptors subiscono ulteriori evoluzioni per adattarsi al nuovo contesto tecnologico e di mercato dominato dall’intelligenza artificiale e dalle tecnologie convergenti. Ho mantenuto le stesse classificazioni per facilità di ragionamento:

  • Strategia indisciplinata (Undisciplined Strategy): mentre nella Big Bang Disruption i disruptors competono simultaneamente su molteplici valori strategici, offrendo prodotti migliori e più economici, nella Shockwave Curve questa strategia diventa ancora più pronunciata. La rapida iterazione e l’ottimizzazione continua consentita dall’AI permettono ai disruptors di personalizzare e adattare i prodotti in tempo reale alle esigenze dei clienti, aumentando ulteriormente la loro competitività su tutti i fronti.
  • Crescita senza vincoli (Unconstrained Growth): la crescita rapida e quasi verticale dei Big Bang Disruptors si intensifica nella Shockwave Curve. Grazie alle capacità predittive e di automazione dell’AI, la velocità di adozione diventa ancora più rapida, permettendo ai disruptors di scalare e raggiungere il mercato di massa in tempi record. Tuttavia, anche l’obsolescenza avviene più velocemente, con nuove ondate di innovazione che emergono costantemente e soppiantano rapidamente le tecnologie precedenti.
  • Sviluppo svincolato (Unencumbered Development): la capacità di sperimentare e lanciare rapidamente prodotti utilizzando componenti pronti all’uso, già evidente nella Big Bang Disruption, viene ulteriormente potenziata nella Shockwave Curve. Le tecnologie AI facilitano lo sviluppo e la sperimentazione continua, consentendo ai disruptors di iterare rapidamente e migliorare costantemente i loro prodotti. Questo ciclo accelerato di sviluppo e implementazione diventa fondamentale per mantenere il vantaggio competitivo in un mercato in continua evoluzione.

Per spiegare meglio la dinamica della Shockwave, ecco alcune differenze sostanziali a mio avviso:

  • Forma della Curva: Curva di Rogers: Una distribuzione normale, con una diffusione lenta e graduale. Curva della Disruption: Una rapida ascesa e declino, simile a una pinna di squalo. Shockwave Curve: Una rapida adozione iniziale, un picco molto alto e un periodo di assestamento con continue iterazioni, somigliante a un’onda d’urto.
  • Tempo di Adozione: Curva di Rogers: L’adozione avviene in anni o decenni. Curva della Disruption: L’adozione può avvenire in diversi mesi o pochi anni. Shockwave Curve: L’adozione è estremamente rapida, spesso in pochi mesi, grazie all’AI e alle tecnologie digitali.
  • Tipping Point: Curva di Rogers: Un punto critico dove l’adozione passa dalla minoranza alla maggioranza. Curva della Disruption: Un tipping point rapido e acuto. Shockwave Curve: Il tipping point è quasi istantaneo, con una diffusione simultanea tra early adopters e majority.

Le variabili già descritte anche nel modello della Disruption cambiano di nuovo:

  • Frequenza: Le innovazioni supportate dall’AI emergono a una frequenza molto alta, creando ondate successive di adozione, con impatto su diverse altre tecnologie e ambiti.
  • Velocità: La velocità di adozione è estremamente rapida, facilitata dalla connettività globale e dai sistemi AI che accelerano lo sviluppo e la distribuzione delle innovazioni.
  • Ampiezza: L’ampiezza del picco è molto elevata, indicando una rapida e vasta adozione, spesso coinvolgendo gran parte del mercato in tempi brevi.

Per quanto riguarda gli effetti che avrà sui processi di ricerca e sviluppo e sull’approccio che le aziende dovranno adottare per mitigare gli impatti e affrontare il repentino cambiamento e una aggressiva competizione, sarà necessario:

  • implementare processi di Innovazione Continua: le aziende dovranno investire costantemente in R&S per sviluppare tecnologie e modelli innovativi e sarà necessario rivedere il concetto purtroppo radicato che “Innovazione = costo”
  • focalizzare l’attenzione senza dubbio su AI e automazione: l’attenzione si concentrerà su tecnologie che possono essere rapidamente iterate e migliorate.
  • allenare l’adattabilità: le aziende dovranno essere estremamente flessibili per rispondere rapidamente alle nuove ondate di innovazione e rivedere modelli di offerta in funzione di un cambiamento repentino anche delle abitudini di consumo e comportamento del mercato
  • definire strategie di mitigazione: sarà sempre più necessario intervenire su processi e strategie per anticipare e rispondere ai rapidi cambiamenti del mercato, come la diversificazione e la flessibilità operativa, e la mitigazione di rischi operativi

Per quanto io veda nelle fasi di enorme cambiamento opportunità di sviluppo e crescita, credo che questa fase, per via di questa onda d’urto, si potrebbero creare e potrebbero emergere non pochi effetti collaterali che provo a buttare giù a livello di macro-pensiero:

  1. Saturazione del mercato: ogni mercato ha un limite massimo di adozione, oltre il quale non è possibile acquisire nuovi utenti senza sottrarli ad altri. Quando un’innovazione raggiunge una crescita come quella che stiamo vedendo, ad un certo punto (ed in questo caso presto), la crescita inevitabilmente rallenta e inizierà a decrescere quando non ci saranno più nuovi utenti da acquisire, o quando la velocità di acquisizione di nuovi utenti non potrà più compensare la perdita di quelli esistenti.
  2. Stanchezza da innovazione: un’accelerazione costante e la frequente introduzione di nuove tecnologie possono portare il mercato a “stancarsi” del continuo cambiamento. La “fatigue” dell’innovazione si verifica quando i consumatori diventano meno inclini a provare nuovi prodotti o servizi a causa dell’eccesso di novità. La resistenza al cambiamento aumenta, e i tassi di adozione iniziano a declinare poiché i consumatori preferiscono stabilità e familiarità.
  3. Limiti di risorse: le risorse necessarie per sviluppare, produrre e distribuire innovazioni non saranno illimitate, ed in alcuni contesti cominciamo a vedere già alcuni. Costi crescenti e la competizione per risorse scarse potranno rallentare il ritmo dell’innovazione. Le aziende rischiano di incontrare difficoltà nel mantenere il ritmo di innovazione, portando automaticamente ad un rallentamento nella diffusione di nuove tecnologie.
  4. Effetti di cannibalizzazione: le nuove innovazioni spesso sostituiscono quelle esistenti. Quando le nuove tecnologie cannibalizzano il mercato delle tecnologie precedenti senza espandere significativamente il mercato totale, il tasso complessivo di crescita può rallentare. La curva di crescita mostra un declino, poiché l’adozione di nuove innovazioni non genera un aumento netto degli utenti.
  5. Dinamiche economiche e sociali: i fattori macroeconomici come recessioni, cambiamenti nelle politiche governative o cambiamenti demografici possono influenzare la capacità di un mercato di adottare nuove tecnologie. Questi fattori possono portare a una stagnazione o a una riduzione nell’adozione delle innovazioni, interrompendo il modello della Shockwave Curve.
  6. Aumento della concorrenza: la rapida diffusione delle innovazioni altamente impattanti e generative, come l’AI appunto, crea mercati altamente competitivi. Le aziende devono competere non solo con le imprese tradizionali ma anche con nuove startup, più agili snelle e maggiormente aggressive in termini di capacità di insediamento sul mercato. L’aumento della concorrenza portare automaticamente ad una riduzione dei margini di profitto e a una maggiore pressione per innovare continuamente.
  7. Dipendenza dall’innovazione continua: un tema che non avrei pensato anni fa, è il tema della dipendenza (e da effetto Fomo). Le aziende non possono più non fare innovazione, ma ne potrebbero diventare troppo dipendenti, con la necessità costante di introdurre costantemente nuove proposizioni o miglioramenti di offerta. Questa rincorsa potrebbe generare, come sta succedendo già con l’effetto FOMO, a decisioni affrettate, investimenti rischiosi e un focus eccessivo sull’innovazione a breve termine a scapito della stabilità a lungo termine.
  8. Disuguaglianze di accesso: le innovazioni tecnologiche raggiungono prima i mercati sviluppati, lasciando indietro i mercati emergenti. Questa dinamica crea potenzialmente una disuguaglianza nell’accesso alle tecnologie avanzate, esacerbando le disparità economiche e sociali.
  9. Impatto ambientale: non ultimo un tema oggi più che mai attuale. La produzione e lo smaltimento rapidi di nuovi dispositivi tecnologici e di sistemi dall’impatto enorme in termini di consumo, possono avere effetti negativi sull’ambiente e sul consumo di risorse naturali.

Le metodologie fin ora adottate e suggerite anche dal precedente modello della BigBang Disruption, rimangono essenzialmente le stesse, centrate principalmente su alcuni principi: progettazione sempre più utente centrica, agilità di processo e metodo, collaborazione multidisciplinare per comprendere non solo gli impatti tecnici, ma anche sociali, economici, psicologici e normativi.

Per affrontare l’impatto della Shockwave Curve, le aziende dovranno continuare ad adottare diverse metodologie:

  • Metodologie Agili: Framework come Scrum e Kanban permettono una gestione flessibile e iterativa dei progetti.
  • Design Thinking: Approccio centrato sull’utente e iterazione continua per sviluppare soluzioni che risolvano problemi reali.
  • Lean Startup: Ciclo Build-Measure-Learn per sviluppare MVP e iterare rapidamente basandosi sui feedback degli utenti.
  • Platform Design: Creazione di piattaforme che facilitano l’interazione tra diversi attori dell’ecosistema, standardizzazione dei protocolli e apertura dei servizi attraverso API.
  • Open Innovation: Collaborazione estesa con partner esterni, startup, università e clienti per accelerare l’innovazione.
  • Scenario Planning: Previsione e preparazione per diverse possibili evoluzioni del mercato, sviluppando strategie per affrontare ciascun scenario.

Dato l’impatto estremamente rapido e intenso della Shockwave Curve, oltre metodologie agili, Design Thinking, Lean Startup, Platform design, Open Innovation e Scenario Platform sarà a mio avviso necessario sviluppare e adattare nuove metodologie per affrontare le sfide specifiche che questa nuova onda presenterà.

Credo, anche per l’esperienza che sto facendo su alcuni ambiti di industria, che sarà necessario includere:

  • AI-Driven Innovation: utilizzo di algoritmi di intelligenza artificiale per anticipare le tendenze e adattare rapidamente le strategie.
  • Continuous Deployment & Integration: processi automatizzati per implementare continuamente nuove funzionalità e miglioramenti, riducendo il tempo di risposta ai cambiamenti del mercato.
  • Ecosystem-Oriented Development: prodottizzazione di alcuni procesi, sviluppo di servizi con un approccio integrato all’ecosistema, favorendo la collaborazione tra diversi attori del mercato e sfruttando le sinergie.
  • Adaptive Governance: strutture di governance flessibili che permettano decisioni rapide e decentralizzate, facilitando l’innovazione continua e l’adattamento alle nuove condizioni di mercato.
  • Real-Time Analytics & Decision Making: Utilizzo di strumenti di analisi in tempo reale per prendere decisioni rapide e informate, migliorando la capacità di reagire ai cambiamenti del mercato.

La curva di innovazione ha subito un’evoluzione significativa dalle prime fasi rappresentate dalla curva gaussiana, attraverso la fase della curva a pinna di squalo, fino alla recente “emergenza” di fronteggiare l’onda d’urto della innovation shockwave curve, influenzata dall’AI.

Questa transizione riflette senza dubbio l’accelerazione e la dinamizzazione dei processi di innovazione nel contesto tecnologico attuale. Le aziende che non sapranno, più di prima, adattarsi subiranno non più l’effetto travolgente di una onda di grandi dimensioni, ma l’impatto di un muro verso cui si sta correndo senza possibilità di frenare. L’agilità e l’innovazione continueranno ad esser non una certezza di salvataggio, ma un approccio utile per interpretare, comprendere e adattarsi nell’era dell’intelligenza artificiale e delle tecnologie convergenti.

Dello Shift che stiamo vivendo ne ho scritto nel libro “Spatial Shift: La convergenza tecnologica di Computing, Mixed Reality, Artificial Intelligence e Blockchain” trattando in modo specifico lo shift della mixed reality e dell’AI, focalizzandomi sugli impatti dello Spatial Computing, ossia una piccola parte del grande cambiamento che stiamo vivendo.

AI & GENAI, SPATIAL COMPUTING, WEB3, METAVERSE & NFT

SPATIAL SHIFT : La convergenza tecnologica di Computing, Mixed Reality, Artificial Intelligence e Blockchain

Quando nel 2007 Steve Jobs presentò al mondo l’iPhone, pochi potevano immaginare l’impatto rivoluzionario che questo dispositivo avrebbe avuto sulle nostre vite. In quel momento storico, non solo assistevamo alla nascita di un nuovo prodotto, ma eravamo testimoni dell’alba di un’era completamente nuova: l’era dello smartphone, un’epoca in cui la tecnologia mobile avrebbe ridefinito il modo in cui comunichiamo, ci connettiamo, lavoriamo, giochiamo e viviamo.

Oggi, mentre scrivo queste righe, sento un senso di déjà vu, una sensazione che l’”iPhone moment” sta per arrivare di nuovo, ma per una tecnologia diversa, o forse meglio, per una convergenza di diverse tecnologie che stanno arrivando ad una fase di maturità, tutte nello stesso momento. Forse come non è mai successo in modo così impattante. Un momento che sta preparando il terreno per una trasformazione altrettanto monumentale e che appunto non riguarda solo una tecnologia come successe con il mobile, ma riguarda l’intelligenza artificiale, la blockchain, la mixed reality e diverse altre tecnologie come la sensoristica, la connettività e che stanno definendo la nuova fase di internet.

Una fase che viene battezzata come web3 e che porta internet dal bidimensionale (2D) al tridimensionale (3D) integrando in questo processo di transizione una serie di nuovi paradigmi legati all’ownership delle informazioni, la decentralizzazione, l’intelligenza artificiale ed una nuova capacità computazionale e capacità di interazione.

Il cambiamento introdotto da questa convergenza tecnologica e lo sviluppo di nuovi dispositivi che stanno entrando sul mercato stanno consentendo la crescita di un altro trend che prende il nome di Spatial Computing. Il computing spaziale, con la sua promessa di unire il mondo fisico e quello virtuale in un continuum senza percezione di discontinuità, insieme all’AI che offre capacità di comprensione, previsione e personalizzazione a livelli prima inimmaginabili, rappresenta un ulteriore cambio di paradigma nell’interazione uomo-macchina.

Stiamo percorrendo la strada che ci porterà a un futuro in cui l’estensione della realtà diventerà la norma, i nostri ambienti di vita e di lavoro saranno arricchiti da informazioni e interazioni virtuali, rendendo la nostra quotidianità più connessa, intuitiva e più avanzata tecnologicamente e potenzialmente più umana. L’impatto che queste tecnologie potranno avere, in particolare lo Spatial Computing, sulla società moderna è enorme ed abbraccia non solo la sfera personale ed empatica, ma anche quella professionale e la sua efficacia ed efficienza. Se da una parte avremo accesso ad informazioni in una modalità nuova, dall’altra avremo strumenti di interazione, nuove forme di apprendimento e di lavoro.

Se il pensiero, mentre si leggono queste prime righe di libro, è che il mondo stia andando verso un contesto distopico in cui avremo permanentemente un casco in testa o una maschera sul volto, come nelle visioni fantascientifiche di serie Tv e film iconici come Black mirror o Ready Player One, beh no, lo dico subito, non credo in questo tipo mondo. Ma soprattutto lo spero dal più profondo del cuore.

Il motivo per cui ho deciso di scrivere questo libro, e di cui ringrazio #Egea per la fiducia, “Spatial Shift, la convergenza tecnologica di Computing, Mixed Reality, Artificial Intelligence e Blockchain“, nasce da una convinzione profonda che il momento che stiamo vivendo è un punto di svolta per la nostra società, paragonabile appunto all’uscita dell’iPhone e lo sviluppo degli smartphone nella direzione come la conosciamo oggi.

La recente introduzione di dispositivi come il Vision Pro, l’aggiornamento del Quest 3 e l’evoluzione di altri dispositivi e smart glass, insieme agli sviluppi nell’intelligenza artificiale generativa, stanno alimentando un hype ed un entusiasmo che non vedevamo da anni nel settore tecnologico. Tuttavia, questo entusiasmo non è infondato; è il preludio a un cambiamento epocale nel modo in cui interagiamo con le informazioni, gli ambienti e tra di noi.

Il percorso che ho fatto in questi anni e che mi ha portato a scrivere questo libro è stato tanto personale quanto professionale. Negli ultimi anni, ho avuto il privilegio di lavorare a stretto contatto con persone brillanti nell’ambito del design, della user Experience e dello sviluppo di nuove tecnologie, collaborando con aziende, progetti ed eventi che spingevano i confini del possibile, nel loro ambito, sempre al limite. Ho visto da vicino cosa significa progettare progetti di mixed reality in contesti ed industrie differenti, tra successi incredibili e le sfide impreviste che hanno portato anche al fallimento di progetti che apparentemente sembrano eterni. Ho inoltre avuto modo di sperimentar l’entusiasmo di vedere un progetto passare da un’idea su carta a un’applicazione reale e poi vedere l’impatto che questo ha avuto sulle persone, sul come interagiscono con il mondo intorno a loro e come sono cambiate alcune abitudini.

Quando recentemente poi ho avuto modo di provare due nuovi strumenti Quest3, VisionPro e trovarmi a sperimentare con sistemi di Intelligenza Artificiale Generativa in modo diretto, mi sono reso conto che esisteva un vuoto. Mancava un testo che da una parte esplorasse le potenzialità tecniche e le applicazioni del computing spaziale e dell’AI, ma che considerasse anche le implicazioni più ampie di queste tecnologie, tra modalità di progettazione e riflessioni più etiche.

Come questo Spatial Shift influenzerà il nostro modo di vivere, di pensare, di relazionarci? Quali sfide progettuali, tecniche, etiche e sociali dobbiamo anticipare e affrontare? E, forse più pressante di tutto, come possiamo assicurarci che queste tecnologie siano utilizzate in modo corretto nel suo complesso, piuttosto che trasformarci in esseri completamente isolati e assuefatti da stimoli digitali e virtuali?

Queste domande mi hanno stimolato nella ricerca e la stesura di questo libro. Ho voluto creare una testo che fosse una prima guida ed un punto di partenza per coloro che sono nuovi a questi concetti, e anche una punto di unione di diversi concetti per coloro che, come me, sono immersi in questi temi da anni.

“Spatial Shift, la convergenza tecnologica di Computing, Mixed Reality, Artificial Intelligence e Blockchain” non è quindi solo un titolo; è una dichiarazione d’intenti. In queste pagine, esploreremo insieme un po’ di storia della realtà aumentata, la convergenza tecnologica che ci ha portato fino ad oggi, termini, contesti e ambiti in cui lo spatial computing e l’intelligenza non sono (e non saranno) solo strumenti nelle nostre mani, ma fondamenti di una nuova realtà. In modo non del tutto esteso, anche perché siamo all’inizio di questo viaggio, vedremo come queste tecnologie potranno avere un impatto trasformativo in diverse industrie, dalla sanità all’educazione, dal retail all’intrattenimento, e di come stiano riscrivendo le regole del gioco in termini di interazione umana, produttività e creatività.

Attraverso questo libro, mi auguro di trasmettere non solo la conoscenza e la comprensione di queste potenti tecnologie, ma anche di ispirare una riflessione su come possiamo utilizzarle per creare un futuro in cui la tecnologia arricchisce le nostre vite senza sopraffarle. Un futuro in cui la convergenza tra il mondo fisico e quello digitale ci porta a nuove altezze di innovazione e intimità umana, senza perdere di vista i valori che ci rendono veramente umani.

Benvenuti in un viaggio verso il futuro.

Per acquistarlo

SPATIAL COMPUTING

Il VisionPro è il secondo device dopo l’Iphone ad avermi stupito

La penso così, come Altman. Lo dico da Dicembre quando ho avuto modo di provarlo la prima volta: il #VisionPro è il secondo device dopo l’Iphone ad avermi stupito per l’impatto potenziale che avrà. Non c’è dubbio secondo me che questo dispositivo segnerà una evoluzione in tutta l’industria e aggiungo in tutte le industrie che lo adotteranno mettendo in discussione nuovi modelli di servizio.

Ci sono diverse cose sottovalutate rispetto a questo device:

  • fa parte di un ecosistema di dispositivi e servizi integrati
  • ha una esperienza d’uso lato ux già nota agli utenti
  • ha una community di sviluppatori enorme e consolidata
  • è di proprietà di un brand in grado di influenzare cambiamenti

Il prezzo e la vendita solo usa non sono un problema come ho già scritto. Anzi sono parte integrante della strategia di barriera all’ingresso, messa appositamente per:

  • avere il tempo di popolare lo store di applicazioni e servizi per non far sembrare il device noiso (come altri e come già successo ad alcuni ecosistemi smartphone)
  • amplificare l’effetto mediatico e creare senso di esclusività
  • trasformare una aspettativa nerd in un desiderio di life style

È il prodotto definitivo? Ovviamente no. Questo non è non sarà l’unico dispositivo, è il primo di un viaggio in una industria dove Apple ha atteso di entrare, pur studiando da anni.

Sarà un prodotto di massa nell’immediato? Sicuramente no. Per adesso. Ci vorrà tempo e maggiore maturità, tecnologica, e di mercato.

Vedremo app e servizi stupidi e futuli? Ovviamente si, come successo anche alle app dell’Iphone e servizi inutili dei primi anni, fallimenti e progetti morti, che però hanno permesso di capire, migliorare e raggiungere il modo in cui utilizziamo oggi il device, come hub.

Avrà altre potenzialità oltre quello che vediamo adesso? Ne sono certo, perché gradualmente capiremo in che modo potremo accedere una realtà sempre più estesa.

Da Lunedì, con l’arrivo del primo dei 2 device che ho preso (si lo so, sembra una follia ma ha un senso, ve lo racconterò) sarò al lavoro proprio su progetti che mettono insieme #SpatialComputing #AI e #Gamification.

Sono elettrizzato come quando mi stava arrivando il primo iphone.