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00:00:05Ben ritrovati ad AI Club, il programma di Class NBC dedicato alla rivoluzione dell'intelligenza
00:00:10artificiale. Dobbiamo per forza partire dalle dichiarazioni che stanno muovendo la cronaca
00:00:14dell'AI nelle ultime settimane. Ebbene, condivisione delle preoccupazioni da parte
00:00:19dei leader dell'AI, Dario Modei di Antropics, Sam Holtman di OpenAI, Elon Musk, che insieme,
00:00:24nonostante le loro diatribe dicono che servono regole condivise e bisogna anche rallentare
00:00:29lo sviluppo dell'AI. L'hanno fatto perfino arrivando al palazzo di vetro dell'ONU a New York.
00:00:35Parleremo però anche delle novità di Meta, di Meta Connect, Quantum Computing, sicurezza
00:00:39e molto altro. Per farlo partiamo col primo ospite, di fatto informatico, imprenditore,
00:00:44grande esperto e founder di Rialto Venture. Siamo con Stefano Quintarelli. Benvenuto.
00:00:50Grazie, è un piacere essere qui. Un saluto a tutti gli spettatori.
00:00:55Allora, Quintarelli, intanto è un grande piacere. Io cito anche il suo ultimo libro
00:01:00che è dedicato alla bolla dell'intelligenza artificiale, scritto con Emil Abirashid,
00:01:05edito da Bollati Boringheri. Di fatto voi analizzate questo momento sull'intelligenza artificiale
00:01:10e l'intreccio tra mercati, potere e regolamentazione. Dicevo poco fa, i big dell'AI hanno chiesto
00:01:16di rallentare lo sviluppo dell'AI e allo stesso tempo creare delle regole condivise.
00:01:21Prima di avere il suo parere, però, voglio farvi sentire le parole di Sam Holtman,
00:01:25che ha parlato in modo positivo anche di un rinascimento che potrebbe essere possibile
00:01:30grazie all'AI. Sentiamolo.
00:02:03In videoconferenza, invece, sempre dal Palazzo di Vetro, Dario Amodei, che ha spiegato
00:02:07quali sono i rischi di fatto a cui andiamo incontro se l'AI non viene controllata. Sentiamolo.
00:02:13I see two main categories of risk. The first is misuse of AI models, for example, misuse
00:02:20by bioterrorists to create biological weapons. The second risk is loss of control, model capabilities
00:02:26accelerating beyond developers' ability to control them. These questions are global in
00:02:31scope and concern all of humanity. They are grave enough that I believe they are important
00:02:36questions for this council, not just for economic or ICT ministries.
00:02:40Quintarelli, cosa ne pensa? Un eccessivo allarmismo? C'è un tema di concorrenza? Come
00:02:45la vede?
00:02:47Beh, in primo luogo osservo che questa narrazione che loro propongono è molto potente. Si radica
00:02:57in una comunità di pensatori che si chiamano i razionalisti, gli altruisti efficaci, i lungotermisti
00:03:05e via dicendo. E mi colpisce il fatto che siano arrivati a parlarne alle Nazioni Unite,
00:03:12nel senso che è una narrazione tipica di una certa subcultura della Silicon Valley che
00:03:18non si riscontra, ad esempio, nel mondo dell'informatica della costa est degli Stati Uniti.
00:03:23già. Quindi mi colpisce molto questo. L'altra osservazione che faccio è se questo è il loro
00:03:29livello di influenza adesso, in grado di influenzare la narrazione, immaginiamo cosa saranno in grado
00:03:36di fare dopo che avranno fatto dei collocamenti in borsa da migliaia di miliardi, si parla di
00:03:432.000 miliardi di dollari, e avranno a disposizione una quantità di risorse infinite per lobby,
00:03:51sponsorizzazione di centri di ricerca, professori, scuole, pubblicità sui media, eccetera.
00:04:00Cioè la loro influenza è destinata a crescere in un modo molto significativo.
00:04:04Nel merito c'è stata molta narrazione, molta retorica anche intorno a queste richieste di
00:04:15regolamentazione, che non sono una cosa nuova. In sostanza quello che stanno dicendo è vogliamo
00:04:21farci noi le nostre regole. Vada bene che questo avviene, è avvenuto, quando l'11 settembre,
00:04:29che ovviamente non era una data felice e non ha addestrato notizia, la California ha introdotto
00:04:35due pezzi importanti di regolamentazione dell'intelligenza artificiale. Il governatore
00:04:42Newsom ha firmato due leggi che quindi sono state promulgate, una riguarda il controllo,
00:04:47proprio il controllo dei modelli da parte di personale esperto, la seconda l'istituzione
00:04:52di un albo di revisori indipendenti. Quindi in realtà anche negli Stati Uniti, anche in
00:04:58California, un'architettura legale di verifica controllo da parte di terzi esperti indipendenti
00:05:07c'è già a livello di legge e probabilmente loro, anzi sicuramente ogni azienda preferisce
00:05:14darsi le proprie regole e autovigilarsi. Il fatto poi di dire rallentiamo, rallentiamo,
00:05:21beh rallentiamo, cioè bisogna essere precisi. I modelli di per sé non fanno niente, sono
00:05:27dei programmi intorno che interrogano i modelli e agiscono. Si chiamano hardness questi strumenti
00:05:33e sono dei pezzi di software con del codice che le persone possono, sono in grado di leggere
00:05:39e di capire. Per cui il rallentamento è qualcosa che io decido di fare. Il presidente della Federal
00:05:48Telecommunication Commission ha detto molto chiaramente che bisogna guardare con sospetto
00:05:54a queste richieste da parte di oligopolisti. L'ex presidente della Federal Communication Commission,
00:05:59l'Ina Khan, ha ricordato giustamente che non viviamo nell'iperuranio, che ci sono già
00:06:05un sacco di norme relative ai crimini informatici, ovvero penetrare in sistemi di terzi senza la
00:06:13loro autorizzazione, in materia di responsabilità civile e penale per l'introduzione di prodotti
00:06:19pericolosi, per la creazione di prodotti difettosi. Cioè il quadro normativo è già completo.
00:06:24completo. Certo che mettersi tutti d'accordo per rallentare la ricerca e sviluppo, che è
00:06:32la loro principale voce di costo, evidentemente ha un impatto sui costi e riducendo i costi
00:06:38miglioro i bilanci e migliorare i bilanci nel momento in cui sto arrivando vicino alla quotazione
00:06:45in borsa, evidentemente non displace alle aziende. Quindi come diceva Andreotti, pensare male si fa
00:06:51peccato, ma spesso ci si azzecca questa richiesta di autoregolamentazione e di automoderazione tra
00:07:01tutti. In pubblico, in cui tutti dicono di sì, è una sorta di accordo di cartello che non pare
00:07:12motivato. Quanto sia rilevante la comunicazione in questa vicenda, lo vediamo anche da un altro fatto.
00:07:19Tutto parte da, come avevi ricordato, un ricercatore che ha dichiarato che smetteva di lavorare in
00:07:26quell'azienda per paura di non meglio precisati rischi esistenziali, che avrebbero avuto il 10%
00:07:33di probabilità di uccidere tutta la popolazione del mondo. Ora, questa persona, cosa che non è stata
00:07:39detta anche questa, è che lavorava in quell'azienda da sole sei settimane, quindi era un neoassunto,
00:07:44un neoassunto non per essere il dirigente di un laboratorio di ricerca, eccetera, un neoassunto,
00:07:52punto, che in precedenza aveva lavorato per queste associazioni di lungotermisti, altruisti
00:07:59efficaci e così via. E la cosa ulteriormente che deve dare da pensare è che questo giovane ragazzo
00:08:05neoassunto in un'azienda aveva stabilito tutta una serie di collegamenti con alcune testate molto
00:08:12importanti, tra cui il Wall Street Journal, per cui quando ha fatto il suo tweet di esternazione,
00:08:20diciamo, tanti giornali avevano subito pronti dei pezzi per commentare quel tweet. Quindi un
00:08:26ragazzo, un neoassunto, da sei settimane, che come se qui è riuscisse a parlare con il Corriere
00:08:31della Sera, il Sole 24 Ore, Milano Finanza, e riuscire a convincere di avere dei pezzi pronti
00:08:38per coprire queste sue dimissioni da neoassunto. Ad aggravare la cosa il fatto che il Wall Street
00:08:46Journal ha pubblicato l'opet della notizia prima che il ragazzo faccesse effettivamente il tweet.
00:08:54Quindi questo stava molto sulla notizia, diciamo, il Wall Street Journal, l'ha addirittura anticipata.
00:09:00Ebbene Quintarelli, un altro punto. Nel suo libro citavamo la bolla dell'intelligenza artificiale.
00:09:05Le chiedo però, è un tema di capitali, noi raccontiamo la bolla in ambito finanziario,
00:09:10o è un tema di bolla sulla tecnologia? E poi lei è un venture capitalist, quindi anche qui
00:09:15gli investimenti, i fondi che vengono scelti per selezionare anche le start-up,
00:09:20c'è un tema di concentrazione e di dispersione di fondi. Cosa ne pensa?
00:09:26Le rispondo così. Comincio a dire un amico, ha comprato un locale, un ex laboratorio,
00:09:32che è vicino all'università a Milano, e ci voleva fare un luogo di aggregazione per ragazzi, eccetera.
00:09:38Dopodiché, non potendolo fare per questioni di permessi, gli ho chiesto allora che cosa ci pensi di fare,
00:09:43e lui mi ha detto ma forse ci faccio un data center.
00:09:46Farci un data center per l'intelligenza artificiale,
00:09:49fare un data center per l'intelligenza artificiale è diventato il nuovo sport mondiale, diciamo.
00:09:54Ha avuto più successo del Padel. È indubbio che ci sia una speculazione finanziaria sopra.
00:10:02Cioè ci sono, osservava l'amministratore delegato dell'IBM, che queste aziende,
00:10:09Antropica e OpenAI, dovrebbero da sole catturare tutto il fatturato di tecnologia e di telecomunicazioni
00:10:17del mondo, per poter pagare gli interessi sull'impegno di capitale che hanno sottoscritto,
00:10:24di investimenti in conto capitale che hanno già sottoscritto.
00:10:27E questo l'osservava ed è riportato nel libro all'amministratore delegato di BNA.
00:10:32Ovviamente stiamo parlando di una cosa che non sta in piedi.
00:10:36Le aspettative annunciate di ricavi sono eccessive,
00:10:42saranno significativissime, è ben inteso, ma non commisurate alla narrazione che c'è
00:10:48e al conseguente livello di valutazione delle aziende.
00:10:53C'è una speculazione finanziaria, indubbiamente.
00:10:57La tecnologia è molto sofisticata, avanza, è rilevante, avrà un impatto.
00:11:03L'impatto economico sarà molto diverso.
00:11:06Anche perché a rovinare il gioco e la narrazione sono arrivati i modelli open weight,
00:11:14che la Cina ha puntato immediatamente sui modelli open weight, ma non sono solo cinesi.
00:11:19Adesso ci punta anche NVIDIA sui modelli open weight.
00:11:23Una dichiarazione di Jensen Wang della settimana scorsa,
00:11:26il patron di NVIDIA era proprio in questa direzione.
00:11:30David Sachs, che è l'ex czar dell'intelligenza artificiale della Casa Bianca,
00:11:36in questa amministrazione, ha detto molto chiaramente che questo è un attorno di cartello
00:11:41per bloccare l'evoluzione.
00:11:43Non possiamo lasciare il mondo dei modelli open weight,
00:11:47cioè l'equivalente dell'open source nel software,
00:11:50non possiamo lasciarlo alla Cina.
00:11:52I modelli open weight si scaricano, si installano sulle proprie macchine,
00:11:57si esegue, da qui discende tutto un cambiamento dell'assetto industriale
00:12:04che il settore si era dato all'inizio.
00:12:07Quindi la tecnologia rimane e produrrà degli effetti,
00:12:12ci saranno degli effetti a livello finanziario.
00:12:15Ricordo che la cosiddetta bolla delle dot com del 2000 ha riguardato più le aziende
00:12:21di telecomunicazione e di produzione degli apparati per le aziende di telecomunicazione.
00:12:26Lucent, Cisco, Quest, Enron, erano tutte aziende che avevano a che fare quel settore
00:12:34e non erano start-up, non erano aziende internet
00:12:37e sono quelle che ne hanno subito i danni più significativi e repentini.
00:12:42Il resto del mercato ci ha messo due anni e mezzo a scendere.
00:12:46Il calo del 2000 è durato due anni e mezzo, dall'aprile del 2000 all'ottobre del 2002.
00:12:54Io credo che potremmo osservare una cosa di questo genere.
00:12:57Non credo che ci sarà un scoppio, mi auguro di no, quantomeno,
00:13:02anche per evitare eventuali paralleli che qualcuno traccia
00:13:05invece con la bolla del 2008 di Muti Subprime,
00:13:09in particolare Michael Burry che aveva puntato su quella bolla.
00:13:13Quindi io mi auguro che non ci sia uno scoppio, non credo,
00:13:17insomma non vedo, anche se il livello di investimento è ciclopico,
00:13:22la tecnologia sottostante esiste,
00:13:25credo che ci sia una bolla indiscusso, vedremo se scoppio o se si sgonfia.
00:13:31Certo, e poi le chiedo Quintarelli,
00:13:34c'è un grande tema di sicurezza che si affianca all'AI
00:13:37che stiamo raccontando sempre di più negli ultimi mesi,
00:13:39di fatto da Mythos in poi.
00:13:42Ebbene, le chiedo da informatico, quali sono le regole?
00:13:45Si parla di bene, servono regole per controllare l'AI,
00:13:48ma qual è la regola prima che deve essere inserita
00:13:52per far sì che di fatto l'elemento che non dovrebbe essere mai delegato all'AI
00:13:59dal suo punto di vista?
00:14:01Chiaro che ci sono vulnerabilità su tutte le macchine,
00:14:04ma l'AI come si può effettivamente controllare?
00:14:07Intanto ce ne sono tanti, no?
00:14:09Io ho fatto parte del gruppo di esperti della Commissione Europea
00:14:13che ha fatto il lavoro preparatorio più di due anni, due anni e mezzo,
00:14:19che poi ha informato l'AI Act, la norma europea,
00:14:24non tutto quello che abbiamo proposto è finito nell'AI Act,
00:14:27non tutto quello che c'è nell'AI Act è farina dal nostro sacco,
00:14:32però abbiamo fatto un lungo lavoro, ci sono quindi delle normative trasversali,
00:14:38la normativa europea è a mio avviso molto buona,
00:14:41quella della California di recente che impone i controlli
00:14:45e l'albo indipendente dei revisori mi sembra anche una buona direzione,
00:14:49la Cina ha un corpo regolamentare che per alcuni versi,
00:14:53uno pensa che la Cina faccia quello che vuole,
00:14:56la verità è no, ha un corpo regolamentare molto esteso,
00:15:00anche più esteso di quello europeo e anche più penetrante di quello europeo,
00:15:08quindi in realtà regole trasversali ci sono
00:15:11e poi ci sono le regole verticali per ogni settore,
00:15:14ad esempio in materia di sicurezza informatica
00:15:17ci sono le leggi in tutto il mondo,
00:15:21c'è il Computer Abuse and Fraud Act,
00:15:23mi sembra che si chiami negli Stati Uniti,
00:15:25e ci sono le leggi in materia di criminalità informatica
00:15:29in Europa e in tutto il mondo.
00:15:31Se io uso uno strumento per penetrare i sistemi di un altro
00:15:37a sua insaputa, senza che lui mi abbia autorizzato,
00:15:40sto commettendo un reato.
00:15:44Quindi tecnicamente quello che hanno fatto OpenAI, Antropic, eccetera,
00:15:49è stato un reato.
00:15:51Tra l'altro ci sono stati anche dei casi che sono meno...
00:15:55stati meno usati in termini di comunicazione,
00:15:59ad esempio hanno penetrato, hanno violato un sistema
00:16:04del Ministero della Sanità australiano,
00:16:08il primo ministro australiano albanese
00:16:10è incavolato nero con queste aziende
00:16:13e dice appunto, ricordavano che questo è un reato,
00:16:18adesso vediamo di capire,
00:16:19perché poi la probabilità che questo reato
00:16:21venga perseguito dall'attuale amministrazione
00:16:24nei confronti di queste aziende
00:16:25mi sembra sostanzialmente nulla,
00:16:28perché vivono in una sorta di esenzione.
00:16:32E si trincerano dietro questo fatto
00:16:35che le macchine sono autonome.
00:16:37E questo è profondamente sbagliato.
00:16:40Le macchine non sono autonome,
00:16:41le macchine sono automatiche.
00:16:43Cioè c'è qualcuno che gli fa,
00:16:45che gli dà l'istruzione e le fa partire.
00:16:47Io salgo sull'automobile, la lancio ad alta velocità,
00:16:51poi quella va e investe i pedoni,
00:16:53e autonomamente ha investito i pedoni.
00:16:56Eh no, non dovevo farlo, non dovevo lanciarlo.
00:17:00I casi, la narrazione è stata di questo modello
00:17:04che è sfuggito al controllo degli umani,
00:17:07ha violato le difese,
00:17:11ha penetrato il sistema di Hugging Face.
00:17:14Questa è la narrazione.
00:17:16Quella macchina era stata messa,
00:17:18gli erano state abbassate tutte le misure di sicurezza,
00:17:21un po' come togliere l'antivirus ai nostri computer.
00:17:23Ok.
00:17:25Perché?
00:17:25Perché stavano facendo degli esperimenti,
00:17:28degli esperimenti di sicurezza.
00:17:30Stavano facendo dei quiz,
00:17:31che si chiamano exploit gym,
00:17:34per valutare la capacità di questi strumenti
00:17:38di fare penetration testing,
00:17:40di fare i controlli di sicurezza,
00:17:42che sono tutti quelli che gli esperti di sicurezza fanno.
00:17:45Nella vostra relazione A voi avete degli esperti di sicurezza
00:17:48che usano degli strumenti per trovare le falle.
00:17:51Quindi questa è un'attività normale,
00:17:53è stata fatta usando questi LLM,
00:17:55abbassando le misure di protezione,
00:17:58quindi gli antivirus,
00:17:59mettendo dei sistemi di confinamento
00:18:01che sono stati difettosi,
00:18:04e questo ha riguardato tutti i casi che sono stati rilevati,
00:18:07quindi non erano stati provati in modo adeguato
00:18:09questi sistemi di confinamento,
00:18:11dopodiché non ci si deve stupire
00:18:13che nella ricerca della soluzione al quiz
00:18:16l'LLM, il modello linguistico dica
00:18:20prova a vedere sul sito dove questa risposta c'è.
00:18:24Quel sito dove ci sono le risposte al quiz
00:18:26è Hugging Face,
00:18:28come se fosse Google,
00:18:30il sistema ha trovato online
00:18:3114 credenziali, 14 password
00:18:34per accedere a Hugging Face,
00:18:36e ha acceduto ad Hugging Face
00:18:38usando queste password.
00:18:39Quando Hugging Face ne sono accorti,
00:18:41hanno usato delle tecniche strabilianti,
00:18:45estremamente sofisticate per bloccare l'attacco,
00:18:47cioè hanno cambiato le password.
00:18:49E lei, Quintarelli, citava il primo ministro australiano,
00:18:53albanese,
00:18:53che ha detto proprio
00:18:54che è inaccettabile,
00:18:55è riferito al fatto che agenti di OpenAI
00:18:59siano entrati e abbiano attaccato
00:19:00di fatto il sistema sanitario australiano,
00:19:02Medicare.
00:19:03Sentiamo proprio le sue parole.
00:19:04The AI agent accessed
00:19:07both public and non-public files.
00:19:11A forensic investigation
00:19:13aided by the Australian Signals Directorate
00:19:15is now underway
00:19:17to ascertain more information,
00:19:19including what other government systems
00:19:22were affected.
00:19:23Evidence currently available
00:19:25is there is no broader compromise
00:19:27to the Services Australia network.
00:19:31Nonetheless,
00:19:31this situation is obviously unacceptable.
00:19:35Today I spoke with the CEO of OpenAI,
00:19:38Sam Altman,
00:19:39to express Australia's extreme concern
00:19:42about this incident.
00:19:44And I also expressed my disappointment
00:19:47that it took the company way too long
00:19:49to inform the government
00:19:50what had occurred
00:19:52and the nature of the way
00:19:55that that notification occurred as well
00:19:57was unacceptable.
00:20:00Quintarelli,
00:20:01voglio chiudere su un punto.
00:20:02Trump e Xi si incontrano,
00:20:04parlano anche di possibili regole condivise
00:20:06sull'AI.
00:20:08Beh,
00:20:08ma c'è un grande tema competitivo
00:20:10tra i due.
00:20:10Quanto spazio resta
00:20:12all'Europa
00:20:12che è assente
00:20:13in questo dialogo?
00:20:15Come la vede?
00:20:15Ma io credo che alla base
00:20:18ci sia il fatto
00:20:19che queste grandi aziende
00:20:20Antropic e OpenAI
00:20:22vedono una minaccia
00:20:25nei modelli open weight,
00:20:27quelli che uno si scarica liberamente.
00:20:30La Cina ha basato
00:20:31la propria strategia su questo
00:20:33e lì c'è un punto
00:20:34di frizione evidente.
00:20:37Credo che abbia
00:20:38già vinto l'approccio cinese,
00:20:40cioè il fatto che David Sachs,
00:20:43consigliere del Presidente Trump,
00:20:44Texas Azzard
00:20:45a Casa Bianca
00:20:46sull'intelligenza artificiale,
00:20:48che Jensen Wang,
00:20:50fondatore e amministratore
00:20:51delegato dell'azienda
00:20:52più grande al mondo,
00:20:53NVIDIA,
00:20:55stiano puntando
00:20:57sui sistemi aperti,
00:20:59sui modelli open weight.
00:21:01Credo che...
00:21:03Poi, certo,
00:21:04diciamo,
00:21:05Antropico,
00:21:05Penai e Musk
00:21:06cercano di disseminare paura,
00:21:10che non è ingiustificata,
00:21:11è ben inteso,
00:21:12cioè la possibilità esiste,
00:21:14poi la possibilità
00:21:15per diventare
00:21:17un rischio effettivo
00:21:19dipende dall'uso
00:21:21che ne viene fatto.
00:21:22Cerco di spiegarmi.
00:21:26i bambini di età d'asilo
00:21:30sono un potenziale rischio
00:21:34esistenziale
00:21:35alla sopravvivenza
00:21:36della specie umana?
00:21:37Ovviamente mi dite di no,
00:21:39però se io vi dico
00:21:40quei bambini
00:21:40li mettiamo
00:21:41e li chiudiamo
00:21:42nella sala di controllo
00:21:43del lancio
00:21:44delle armi nucleari
00:21:45e gli diciamo
00:21:45giocate con tutti i bottoni
00:21:47che volete,
00:21:48ecco che diventano
00:21:49un rischio esistenziale
00:21:51della specie umana,
00:21:52però non accade
00:21:53e capiamo che è sciocco
00:21:54pensare che accada.
00:21:56Perché è sciocco
00:21:56pensare che accada?
00:21:57Perché esiste un complesso
00:21:58di norme
00:21:59che governa
00:22:00come questi sistemi
00:22:01vengono gestiti,
00:22:02quindi esiste un rischio
00:22:05esistenziale,
00:22:06in astratto sì,
00:22:08però in pratica
00:22:09direi che il rischio
00:22:10è molto limitato.
00:22:12Le aziende cercano
00:22:13di spingere
00:22:13questa narrazione
00:22:14perché questo
00:22:15escluderebbe
00:22:16i modelli
00:22:17per una ragione
00:22:17tecnica
00:22:18porterebbe
00:22:19ad escludere
00:22:19i modelli
00:22:19open weight
00:22:20ma io credo
00:22:22che sia una battaglia
00:22:23che hanno già perso.
00:22:25E grazie a Stefano
00:22:26Quintarelli
00:22:27founder di
00:22:28Rialto Venture
00:22:29è stato un grande piacere
00:22:29averla con noi
00:22:30alla prossima.
00:22:31Grazie a voi
00:22:32e un saluto
00:22:33tutti gli ascoltatori
00:22:33alla prossima.
00:22:35E grazie a lei.
00:22:36Dunque per chiudere
00:22:37però questa pagina
00:22:38relativa anche
00:22:39alle regole
00:22:40e alle possibili
00:22:42richieste
00:22:42di frenare
00:22:43lo sviluppo
00:22:44dell'AI
00:22:45ne ha parlato
00:22:46un'altra voce autorevole
00:22:47Jane Horvath
00:22:48che è partner
00:22:49di Gibson Dunn
00:22:50e ex chief
00:22:50privacy officer
00:22:51di Apple
00:22:52a Luis Sec
00:22:53la prima edizione
00:22:54del salone
00:22:54della sicurezza
00:22:55organizzato da Abbey
00:22:56proprio qui a Milano
00:22:57sentiamo cosa ne pensa.
00:22:58It's hard to imagine
00:23:00that it's sustainable
00:23:01you may have
00:23:02a limited set of companies
00:23:04that agree
00:23:05you have
00:23:05you also have
00:23:06different blocks
00:23:07and we have
00:23:08you know
00:23:09there are different
00:23:10national security
00:23:11interest
00:23:11and it's hard
00:23:13to imagine
00:23:13in a world
00:23:14in which we've been
00:23:15struggling
00:23:15with arms control
00:23:16for many decades
00:23:18that we're suddenly
00:23:19going to have
00:23:20an agreement
00:23:21across the board
00:23:22to slow down
00:23:23AI
00:23:23E passiamo invece
00:23:26alle notizie
00:23:26partiamo da Softbank
00:23:28perché di fatto
00:23:29l'investitore
00:23:30ha chiuso un'altra
00:23:31emissione
00:23:31la terza
00:23:32di fatto
00:23:33per concludere
00:23:33l'investimento
00:23:34che Softbank
00:23:35ha
00:23:36all'interno
00:23:37di Open AI
00:23:37parliamo di
00:23:38un'emissione
00:23:38obbligazionaria
00:23:39da 11,1 miliardi
00:23:41per contribuire
00:23:42a finanziare
00:23:42il suo investimento
00:23:44in Open AI
00:23:45la deadline
00:23:46di fatto
00:23:46chiusura
00:23:47per questo investimento
00:23:48che è di 30 miliardi
00:23:49di dollari
00:23:49è proprio per
00:23:50il prossimo
00:23:52primo ottobre
00:23:53il titolo
00:23:53ha reagito
00:23:54con un più 7
00:23:55di fatto
00:23:56in Giappone
00:23:57veniamo però
00:23:58ve lo avevo annunciato
00:23:59alle novità
00:24:00di Meta
00:24:01Meta Connect
00:24:012026
00:24:02ci si aspettava
00:24:03novità
00:24:04per quanto riguarda
00:24:04il mondo
00:24:05dei wearables
00:24:05ebbene
00:24:06sono arrivati
00:24:07i nuovi occhiali
00:24:08sono arrivati
00:24:08tra l'altro
00:24:09i nuovi occhiali
00:24:09controllati
00:24:10da un patch
00:24:11che si muove
00:24:12di fatto
00:24:13con i nostri
00:24:14movimenti del polso
00:24:15e poi un
00:24:16Tamagotchi
00:24:17un piccolo
00:24:17dispositivo
00:24:18da portare
00:24:19sempre con sé
00:24:20e poi ovviamente
00:24:21Mark Zuckerberg
00:24:22non abbandona
00:24:23il mondo
00:24:24virtuale
00:24:25vediamo
00:24:25tutte le novità
00:24:26presentate
00:24:27da Meta Connect
00:24:28con Alessandra
00:24:29Pellegrino
00:24:29alla conferenza
00:24:30Meta Connect
00:24:31Mark Zuckerberg
00:24:32ha presentato
00:24:33diversi nuovi prodotti
00:24:34tra cui
00:24:35News Charm
00:24:36un piccolo dispositivo
00:24:37da tenere in tasca
00:24:38per parlare
00:24:39direttamente
00:24:40con il proprio
00:24:41agente AI
00:24:42il prezzo però
00:24:43non è ancora
00:24:43stato annunciato
00:24:44poi ci sono
00:24:45i nuovi smart glasses
00:24:46senza fotocamera
00:24:48pensati per arrivare
00:24:49fino a 12 ore
00:24:50di autonomia
00:24:51e qui c'è una
00:24:52delle novità
00:24:52più interessanti
00:24:53gli occhiali
00:24:54possono essere
00:24:55abbinati
00:24:55a un bracciale
00:24:56da polso
00:24:56che interpreta
00:24:58i movimenti
00:24:58della mano
00:24:59trasformando
00:25:00i gesti
00:25:00in comandi
00:25:01per l'intelligenza
00:25:02artificiale
00:25:03in altre parole
00:25:04occhiali e bracciale
00:25:05lavorano insieme
00:25:06si guarda
00:25:07si ascolta
00:25:07e si interagisce
00:25:08con le AI
00:25:09senza dover
00:25:10necessariamente
00:25:11prendere in mano
00:25:11il telefono
00:25:12Meta punta
00:25:13così a costruire
00:25:14un vero ecosistema
00:25:15di dispositivi
00:25:17indossabili
00:25:18entro fine anno
00:25:19l'azienda
00:25:19prevede di arrivare
00:25:20a oltre 100 modelli
00:25:22e varianti di occhiali
00:25:23e sullo sfondo
00:25:24resta la grande
00:25:25scommessa
00:25:25sulla realtà virtuale
00:25:26arrivano i nuovi
00:25:28Meta VR Glasses
00:25:29circa 100 grammi
00:25:31di peso
00:25:315 volte in meno
00:25:33rispetto ai visori
00:25:33della famiglia Quest
00:25:34ma con un prezzo
00:25:36di quasi
00:25:361300 dollari
00:25:38in arrivo
00:25:39nella primavera
00:25:39del 2027
00:25:40una strategia
00:25:42che va oltre
00:25:43la tecnologia
00:25:43Meta sta cercando
00:25:45di trasformare
00:25:45l'AI
00:25:46in una nuova
00:25:47piattaforma
00:25:47di consumo
00:25:48collegando
00:25:49hardware e software
00:25:50a servizi
00:25:51con l'obiettivo
00:25:52di creare
00:25:52una nuova
00:25:53occasione
00:25:54di business
00:25:54accanto al suo
00:25:56storico modello
00:25:56basato
00:25:57sulla pubblicità
00:25:59e allora
00:26:00dalle novità
00:26:00di Meta
00:26:01passiamo
00:26:02al quantum computing
00:26:03un salto quantico
00:26:04potremmo dire
00:26:05per farlo però
00:26:05abbiamo con noi
00:26:06in studio
00:26:07per Paolo Marturano
00:26:08founder e CEO
00:26:09di CoreMatrix
00:26:10ben ritrovato
00:26:10benvenuto
00:26:11grazie
00:26:12grazie
00:26:12buongiorno
00:26:13allora
00:26:13per dare un'indicazione
00:26:14CoreMatrix
00:26:15la loro società
00:26:16d'ingegneria
00:26:17che sviluppa software
00:26:18basata a Milano
00:26:19vi occupate però
00:26:20anche di intelligenza
00:26:20artificiale
00:26:21ovviamente anche
00:26:21di ricerca applicata
00:26:22sul quantum
00:26:23motivo per cui
00:26:24adesso ci racconterà
00:26:25di fatto
00:26:26come uniamo
00:26:26questi due elementi
00:26:27e facciamo anche
00:26:28uno sforzo
00:26:29un po'
00:26:29un cross
00:26:29CNBC
00:26:30perché con
00:26:31Emmerich Denarda
00:26:32parlate di quantum
00:26:33proprio all'interno
00:26:33di quantum space
00:26:34quantum space
00:26:35questa trasmissione
00:26:36che facciamo insieme
00:26:37in cui spieghiamo
00:26:39un po'
00:26:39tutto quanto
00:26:40cosa succede
00:26:42come funziona
00:26:43dietro le quinte
00:26:44esatto
00:26:45ora faremo un focus
00:26:45sull'AI
00:26:46però per avvicinare
00:26:47i nostri telespettatori
00:26:48anche a queste tematiche
00:26:49io vi voglio far sentire
00:26:50un passaggio
00:26:51di un personaggio
00:26:52che è noto
00:26:53anche a Pierpaolo Pistoia
00:26:55stiamo parlando
00:26:55di un grande cervello
00:26:56che è tornato in Italia
00:26:57dopo 28 anni all'estero
00:26:59esperienze
00:26:59alla guida
00:27:00della ricerca del quantum
00:27:01e la sicurezza
00:27:02in JP Morgan
00:27:03IBM
00:27:03stiamo parlando di Marco Pistoia
00:27:06il CEO
00:27:07di IonQ Italia
00:27:08che ci ha spiegato
00:27:09di fatto
00:27:10come il quantum
00:27:11possa essere
00:27:12rilevante
00:27:13per la sicurezza
00:27:14in ambito finanziario
00:27:15sempre nel contesto
00:27:16di WISEC
00:27:17sentiamolo
00:27:18è una tecnologia
00:27:19che è stata introdotta
00:27:20proprio perché
00:27:21ha queste
00:27:21grandissime capacità
00:27:23di risolvere
00:27:24problemi
00:27:25molto complessi
00:27:26in tempo reale
00:27:27quindi
00:27:28ideale per le banche
00:27:30ideale per le
00:27:30per l'industria
00:27:32finanziaria
00:27:33perché le cose
00:27:33nell'industria finanziaria
00:27:34vanno risolte
00:27:35in tempo reale
00:27:36e con la massima
00:27:37precisione
00:27:38quindi siamo
00:27:40contentissimi
00:27:41di adottare
00:27:43le tecnologie quantistiche
00:27:44nella finanza
00:27:45ma c'è anche il rovescio
00:27:46della medaglia
00:27:47come diceva lei
00:27:48cioè il fatto che
00:27:49il quantum computer
00:27:51con questa grande potenza
00:27:52di calcolo
00:27:53può essere usato
00:27:54purtroppo
00:27:55dai nostri avversari
00:27:56per distruggere
00:27:58la nostra criptografia
00:28:00quella che abbiamo usato
00:28:01per decenni
00:28:01in pratica
00:28:02quello che può succedere
00:28:03è che con il quantum computer
00:28:05si può prendere
00:28:06una chiave criptografica
00:28:08e calcolare
00:28:09la chiave
00:28:10che serve
00:28:11per decriptare i dati
00:28:12noi sappiamo
00:28:14che con un computer
00:28:15classico
00:28:16questa chiave
00:28:17potrebbe essere
00:28:18calcolata
00:28:19in circa
00:28:2113 trilioni
00:28:22di anni
00:28:23ma con un computer
00:28:23quantistico
00:28:24si potrà fare
00:28:25in minuti
00:28:26quindi c'è
00:28:27questo rischio
00:28:28c'è l'ambivalenza
00:28:29diciamo del quantum
00:28:30come ha detto lei
00:28:31i benefici
00:28:32di questa tecnologia
00:28:33per il settore bancario
00:28:35perché risolvono
00:28:36dei problemi
00:28:37molto complessi
00:28:38però nello stesso tempo
00:28:39il rischio
00:28:40che si corre
00:28:41e che noi tutti
00:28:42dobbiamo affrontare
00:28:43un rischio concreto
00:28:44imminente
00:28:45si parla di due o tre anni
00:28:47la rottura
00:28:48della criptografia
00:28:49allora dalla sicurezza
00:28:51finanziaria
00:28:52a quanto spazio
00:28:53occupa
00:28:54il quantum
00:28:55all'interno
00:28:56dell'intelligenza artificiale
00:28:57allora possiamo unirle
00:28:58queste due realtà
00:28:59c'è chi confonde
00:29:01intelligenza artificiale
00:29:02e quantum
00:29:03pensando che siano parte
00:29:04della stessa cosa
00:29:04in realtà parliamo
00:29:05di due elementi
00:29:06distinti
00:29:07ecco quindi
00:29:08l'intelligenza artificiale
00:29:09oggi prevede investimenti
00:29:10infrastrutture
00:29:11attenzione
00:29:12applicazioni concrete
00:29:13spostando questo
00:29:15sul quantum
00:29:16quanto spazio
00:29:17occupa adesso
00:29:18il quantum
00:29:19all'interno
00:29:20di queste dinamiche
00:29:20allora
00:29:21molti confondono
00:29:23pensano
00:29:24che il quantum computing
00:29:25sia
00:29:26un AI
00:29:27più potente
00:29:27ecco
00:29:28assolutamente no
00:29:29questo secondo me
00:29:30è una prima distinzione
00:29:31importante
00:29:31perché in realtà
00:29:32il quantum computing
00:29:33è
00:29:34tra virgolette
00:29:35semplicemente
00:29:36un paradigma
00:29:36differente
00:29:37per eseguire
00:29:38dei calcoli
00:29:39ma che funziona
00:29:41in determinati ambiti
00:29:42molto specifici
00:29:43che possono essere
00:29:44la simulazione
00:29:45delle molecole
00:29:45e una serie di problemi
00:29:48di ottimizzazione
00:29:49alcuni
00:29:49quindi è molto selettivo
00:29:51sono quindi
00:29:52solo ed esclusivamente
00:29:53determinati problemi
00:29:54come li leghiamo
00:29:55il quantum
00:29:56e l'AI
00:29:56ci sono due
00:29:58filoni
00:29:59in sostanza
00:30:00il
00:30:01l'AI
00:30:02che aiuta
00:30:04il quantum computing
00:30:05a essere migliore
00:30:06e questo
00:30:06è una cosa
00:30:07di cui si parla
00:30:07molto poco
00:30:08che secondo me
00:30:09è molto interessante
00:30:09e poi
00:30:10abbiamo
00:30:11un secondo aspetto
00:30:12dove il quantum computing
00:30:15può
00:30:16in un futuro
00:30:17non oggi
00:30:19riuscire
00:30:20a lavorare
00:30:21su dati quantistici
00:30:22veri e propri
00:30:23con le solite
00:30:24tecniche
00:30:24che si usano
00:30:25nell'AI
00:30:27però
00:30:27solo
00:30:28su dati quantistici
00:30:29quindi
00:30:30tipicamente
00:30:30su molecole
00:30:32per esempio
00:30:33perché la natura
00:30:34è quantistica
00:30:35e quindi
00:30:36su quegli aspetti
00:30:37quindi
00:30:37l'AI
00:30:39come fa
00:30:40a potenziare
00:30:41il quantum
00:30:41se possiamo
00:30:42dire un paio
00:30:42di cose
00:30:43su questo
00:30:43allora
00:30:44normalmente
00:30:45il problema
00:30:46del quantum computing
00:30:46oggi
00:30:47sono gli errori
00:30:49ok
00:30:49quindi
00:30:50quello che si cerca
00:30:51di fare
00:30:52è correggere
00:30:53gli errori
00:30:53perché esistono
00:30:54dei codici
00:30:54di correzione
00:30:55di errori
00:30:55molto sofisticati
00:30:57che richiedono
00:30:58tanti qubit
00:30:59e il problema
00:31:00è che durante
00:31:01questo processo
00:31:02in tempo reale
00:31:03durante il calcolo
00:31:04bisogna identificare
00:31:05gli errori
00:31:06e correggerli
00:31:07allora
00:31:07in questo caso
00:31:08è l'AI
00:31:09che ci viene
00:31:10in aiuto
00:31:11l'AI
00:31:11classica
00:31:12perché si tratta
00:31:12di fare
00:31:13del vero e proprio
00:31:14pattern recognition
00:31:15riconoscimento
00:31:16di schemi
00:31:18dove l'AI
00:31:18è molto brava
00:31:20e questo è
00:31:21il modo con cui
00:31:22poi possiamo
00:31:23entrare
00:31:23nello specifico
00:31:24però
00:31:24è il modo con cui
00:31:26l'AI
00:31:26aiuta
00:31:26il quantum
00:31:27si uniscono
00:31:27tra virgolette
00:31:28ecco
00:31:28ma giustamente
00:31:29diceva
00:31:29la natura è quantistica
00:31:32ecco
00:31:32allora
00:31:32detta così
00:31:33la rendiamo molto semplice
00:31:35poi ovviamente
00:31:35voi ve ne occupate
00:31:37però non è
00:31:37chiaramente così
00:31:38magari immediato
00:31:40per chi ci segue
00:31:40però
00:31:41citava le molecole
00:31:42ecco
00:31:42all'inizio abbiamo parlato
00:31:44di sicurezza
00:31:44in ambito economico
00:31:45finanziario
00:31:46ma in realtà
00:31:46il quantum
00:31:47si può applicare
00:31:47ad esempio
00:31:48anche all'industria
00:31:48farmaceutica
00:31:49ora
00:31:50per questo le chiedo
00:31:52qual è la
00:31:53non è fantascienza
00:31:54ma è una
00:31:55diciamo applicazione
00:31:56concreta del quantum
00:31:57che potremmo vedere
00:31:58già all'interno
00:31:59di una compagnia
00:32:00di un'azienda
00:32:00già ci sono dei casi
00:32:02quanto lontano
00:32:03a che punto siamo
00:32:04nell'evoluzione
00:32:05del quantum
00:32:05siamo ancora un po'
00:32:07lontani
00:32:08perché come dicevo
00:32:09il problema serio
00:32:10che abbiamo
00:32:10è quello della correzione
00:32:11d'errore
00:32:12per riuscire a realizzare
00:32:14queste applicazioni
00:32:14fantascientifiche
00:32:15quindi per esempio
00:32:16modellare un farmaco
00:32:17che sarebbe una cosa
00:32:19incredibile da fare
00:32:21perché oggi si va
00:32:23in trial and error
00:32:24con tecniche classiche
00:32:25con decenni di sviluppo
00:32:27invece queste cose
00:32:28potrebbero avvenire
00:32:29in settimane
00:32:29e addirittura
00:32:30con della medicina
00:32:32costruita ad hoc
00:32:33quindi è proprio
00:32:34il sogno
00:32:35che a cui si tende
00:32:36per fare questo
00:32:37dobbiamo avere
00:32:37dei quantum computer
00:32:38perfetti
00:32:39quindi dobbiamo avere
00:32:40delle macchine
00:32:41cosiddette
00:32:42fold tolerant
00:32:42e qui abbiamo
00:32:44un problema
00:32:44di tempistiche
00:32:46perché già oggi
00:32:48in realtà
00:32:49siamo arrivati
00:32:50ad avere
00:32:50dei primi risultati
00:32:51cosiddetto
00:32:52quantum advantage
00:32:53dove con le macchine
00:32:54noisy
00:32:55le macchine rumorose
00:32:56che abbiamo adesso
00:32:57si riescono a fare
00:32:58già alcune cose
00:32:59il problema è che
00:33:01alcune di queste cose
00:33:03chiaramente non sono
00:33:04che si riescono a fare
00:33:05non sono sufficienti
00:33:05per arrivare
00:33:06a questi risultati
00:33:08fantascientifici
00:33:08il problema
00:33:09quindi è il percorso
00:33:10che ci deve portare
00:33:11al fold tolerant
00:33:13attualmente
00:33:14diciamo
00:33:15nel mondo
00:33:17industriale
00:33:18la roadmap
00:33:19più affidabile
00:33:20che abbiamo
00:33:21è quella di IBM
00:33:22che prevede
00:33:23delle prime macchine
00:33:24con fold tolerant
00:33:25nel 2029
00:33:27però non vuol dire
00:33:28che nel 2029
00:33:29all'improvviso
00:33:29siamo in grado
00:33:30esatto
00:33:31è un percorso lungo
00:33:33ed è un percorso
00:33:35che richiede
00:33:36che tanti pezzettini
00:33:37insomma
00:33:38si incastrino
00:33:39correttamente
00:33:40durante quello
00:33:42che ci separa
00:33:43da questo traguardo
00:33:45ora
00:33:45diceva giustamente
00:33:47manca ancora del tempo
00:33:48c'è questa fold tolerant
00:33:49quindi questa tolleranza
00:33:50d'errore
00:33:51anche questo è un po'
00:33:51l'elemento chiave
00:33:52però abbiamo visto già
00:33:54grandi big tech
00:33:56come cito
00:33:57per esempio
00:33:58Google
00:33:59che hanno investito
00:34:00nel quantum
00:34:00hanno fatto
00:34:01delle grandi presentazioni
00:34:03ponendo però
00:34:04il tema
00:34:05molto lontano
00:34:06giustamente diceva
00:34:08ok
00:34:082028 è una data
00:34:10ipotetica
00:34:11parlando però
00:34:12di infrastruttura
00:34:13ha citato
00:34:14le macchine rumorose
00:34:15quindi noi
00:34:16su AI
00:34:17parliamo di data center
00:34:18di tutto quel
00:34:19comparto
00:34:20di semiconduttore
00:34:22quello che serve
00:34:22hardware
00:34:23diciamo per fare
00:34:24l'AI
00:34:24per fare invece
00:34:26quantum
00:34:26cosa serve
00:34:28per fare un salto
00:34:28di qualità
00:34:29potenziale
00:34:30ecco da qua
00:34:31a dieci anni
00:34:31cos'è l'elemento
00:34:32infrastrutturale
00:34:33che fa la differenza
00:34:34allora oggi
00:34:35il problema
00:34:35è la fedeltà
00:34:36dei qubit
00:34:37è la velocità
00:34:38di esecuzione
00:34:39della correzione
00:34:39d'errore
00:34:40sono le due
00:34:41barriere
00:34:41perché i qubit
00:34:43ci sono le operazioni
00:34:45che vengono fatte
00:34:45con due qubit
00:34:46che sono quelle
00:34:47fondamentali
00:34:47che servono a realizzare
00:34:48l'entanglement
00:34:49che è quello
00:34:50che dà questa
00:34:50specie di magia
00:34:52al mondo
00:34:53del quantum
00:34:54questo speed up
00:34:56insomma
00:34:56nel calcolo
00:34:58richiede però
00:34:58una fedeltà
00:35:01dell'esecuzione
00:35:02dell'operazione
00:35:03del qubit
00:35:03del 99.9%
00:35:05oggi siamo lontani
00:35:06perché ci sono
00:35:07macchine
00:35:07che ogni tanto
00:35:09fanno tra il 9.1
00:35:109.2
00:35:109.5
00:35:11insomma
00:35:12non sono risultati
00:35:13ancora sufficientemente
00:35:15stabili
00:35:15e poi la velocità
00:35:16della correzione
00:35:17d'errore
00:35:17perché la correzione
00:35:19d'errore
00:35:20oggi viene fatta
00:35:21come dicevamo
00:35:21con tecniche
00:35:22legate al mondo
00:35:23delle AI
00:35:23eccetera
00:35:24quindi viene fatta
00:35:25anche per esempio
00:35:26a IonQ
00:35:26proprio l'altro giorno
00:35:28ha mostrato
00:35:29un risultato interessante
00:35:30dove su delle
00:35:31CPU normali
00:35:32fa girare
00:35:33un decoder
00:35:35che riesce
00:35:36in quasi
00:35:36in tempo reale
00:35:37a correggere
00:35:38a fare
00:35:39un decoder
00:35:41appunto
00:35:41a scovare
00:35:42dove è l'errore
00:35:42ecco perché lì
00:35:43il problema è molto
00:35:44tecnico
00:35:45in sostanza
00:35:45perché ci sono
00:35:47una serie di qubit
00:35:48che fanno
00:35:49da contorno
00:35:50che servono
00:35:50a proteggere
00:35:51l'informazione
00:35:52quantistica
00:35:52e quindi bisogna
00:35:53andare a identificare
00:35:54in questi qubit
00:35:55di supporto
00:35:57dove si è verificato
00:35:58l'errore
00:35:59con tecniche
00:35:59di inferenza statistica
00:36:01parliamo di criptografia
00:36:03e di chiavi
00:36:04che leggono
00:36:04altre chiavi
00:36:05cioè per tradurlo
00:36:06in modo
00:36:06no no no
00:36:07non parliamo
00:36:07di criptografia
00:36:08parliamo
00:36:09semplicemente
00:36:10si fa per dire
00:36:12di un sistema
00:36:14che riesce
00:36:15a stabilire
00:36:16con una probabilità
00:36:18insomma
00:36:19sufficiente
00:36:20dove si è verificato
00:36:21l'errore
00:36:21per poterlo
00:36:22correggere
00:36:23quindi è una cosa
00:36:23un po' diversa
00:36:24chiarissimo
00:36:24allora
00:36:25visto che c'è
00:36:26ancora molta confusione
00:36:28e diciamo che
00:36:30il quantum
00:36:31è visto ancora
00:36:32molto lontano
00:36:33ora lei si occupa
00:36:34di questo
00:36:34a una società
00:36:35che sviluppa software
00:36:36in questa direzione
00:36:37parlando di cosa serve
00:36:38oggi all'Italia
00:36:39che è un'eccellenza
00:36:40per quanto riguarda
00:36:41la ricerca
00:36:42anche in campo matematico
00:36:43però ecco
00:36:43parlando di quantum
00:36:44anche guardando
00:36:45a come si muove
00:36:47all'interno
00:36:47della sua azienda
00:36:48quali sono le competenze
00:36:49che ci servono oggi
00:36:51per rispondere
00:36:51dal 2028
00:36:52almeno
00:36:53no bisogna già
00:36:54iniziare oggi
00:36:55esatto
00:36:56per affrontare
00:36:58questo argomento
00:36:59certo
00:36:59allora
00:37:00diciamo che
00:37:01coloro che oggi
00:37:02normalmente si occupano
00:37:03di software tradizionale
00:37:06possono partire
00:37:07andando ad aggiungere
00:37:09competenze matematiche
00:37:10fondamentali
00:37:11che servono
00:37:11sia per le AI
00:37:12che per il quantum
00:37:13quindi l'algebra lineare
00:37:15l'ottimizzazione
00:37:16la probabilità
00:37:17insomma
00:37:18tutta questa parte
00:37:19ma questi attrezzi
00:37:20matematici
00:37:20sono condivisi
00:37:22tra il mondo
00:37:23delle AI
00:37:23e del quantum
00:37:24perché
00:37:24lavorano sempre
00:37:25con vettori
00:37:26di numeri
00:37:26quindi
00:37:27quella è la parte importante
00:37:30poi serve
00:37:31soprattutto
00:37:31avere competenze
00:37:33nel dominio
00:37:35del problema
00:37:35che io voglio affrontare
00:37:36perché
00:37:37il percorso
00:37:38che ci porterà
00:37:39poi ad avere
00:37:39dei risultati
00:37:40è problema
00:37:41per problema
00:37:41non è che c'è una data
00:37:42il giorno dopo
00:37:44istantaneamente
00:37:44tutto è risolto
00:37:45è un processo
00:37:47a step
00:37:47quindi bisogna
00:37:48esaminare
00:37:48i singoli problemi
00:37:50e scovare
00:37:50i problemi giusti
00:37:51quindi bisogna
00:37:52prendere
00:37:53delle persone
00:37:53che sono competenti
00:37:54nel loro dominio
00:37:55per esempio
00:37:56nel mondo
00:37:56della finanza
00:37:57sul problema
00:37:57di ottimizzazione
00:37:58di portafoglio
00:37:59eccetera
00:38:00e a quel punto
00:38:03selezionare
00:38:04e modellare
00:38:05modellarlo
00:38:06correttamente
00:38:07il problema
00:38:07perché il problema
00:38:08per trasferirlo
00:38:10sulle macchine
00:38:11quantistiche
00:38:11ha bisogno
00:38:12di un passaggio
00:38:13mentale
00:38:14non è molto semplice
00:38:16quindi bisogna
00:38:18che ci siano persone
00:38:19che conoscono
00:38:20approfonditamente
00:38:20il problema
00:38:21che si vuole risolvere
00:38:22questo è il primo passaggio
00:38:23e che abbiano
00:38:25le competenze
00:38:26poi ovviamente
00:38:26da sviluppatore software
00:38:28da problem solving
00:38:29classico
00:38:30aggiunta
00:38:30a questa base matematica
00:38:32questo consente
00:38:33per esempio
00:38:34in un'azienda
00:38:35di avere magari
00:38:35una massimo
00:38:36due persone
00:38:37che si possono dedicare
00:38:38già oggi
00:38:39in un mini team
00:38:40quantum
00:38:41a fare dei proof of concept
00:38:43su determinati problemi
00:38:45selezionarli
00:38:45e fare dei proof of concept
00:38:47perché purtroppo
00:38:48oggi
00:38:48bisogna provare
00:38:49e gli strumenti
00:38:50ci sono
00:38:51perché
00:38:51gli strumenti
00:38:53per realizzare
00:38:53gli algoritmi quantistici
00:38:55e farli girare
00:38:55sulle macchine
00:38:56che sono nel cloud
00:38:57ci sono
00:38:57il Kiskit
00:38:58che è open source
00:38:59fatto da IBM
00:39:00c'è il Penny Lane
00:39:01che è fatto da Xanadu
00:39:03che è un'azienda
00:39:04che fa solo
00:39:04quantum machine learning
00:39:06c'è il nuovo
00:39:08Q da Q
00:39:09che è quello di Nvidia
00:39:10che è un altro
00:39:11SDK
00:39:12open source
00:39:13per realizzare
00:39:14e lavorare
00:39:15su questi sistemi
00:39:16quindi gli strumenti
00:39:18in realtà esistono
00:39:18il problema
00:39:19è riuscire
00:39:21a focalizzare
00:39:22le competenze
00:39:23su determinati
00:39:25ambiti
00:39:26di cui si ha
00:39:27un'approfondita
00:39:28conoscenza
00:39:28perché molti
00:39:29hanno provato
00:39:30a fare
00:39:30cito il caso
00:39:31di Goldman Sachs
00:39:32che ha deciso
00:39:33di ridurre
00:39:34il team
00:39:35delle persone
00:39:36che è dedicata
00:39:38al quantum
00:39:38perché si sono accorti
00:39:39che servivano
00:39:40milioni di Qubit logici
00:39:41troppo in là
00:39:42milioni di Qubit logici
00:39:44per risolvere
00:39:44un problema di portafoglio
00:39:45dice allora
00:39:46non ne vale la pena
00:39:46perché milioni di Qubit logici
00:39:48li avremo
00:39:49fa diversi anni
00:39:51il problema
00:39:52è che
00:39:54probabilmente
00:39:55si sono focalizzati
00:39:56su un aspetto
00:39:56che non era quello
00:39:57più adatto
00:39:59a quello che noi abbiamo
00:40:00oggi
00:40:01esatto
00:40:02esatto
00:40:02beh allora
00:40:03è estremamente affascinante
00:40:05devo dire
00:40:05potremmo sicuramente
00:40:07aprire un approfondimento
00:40:09sul tema
00:40:10ma confido
00:40:11che noi ci rivedremo
00:40:12assolutamente
00:40:13per raccontare
00:40:14i prossimi step
00:40:15in ambito di quantum
00:40:16intanto io
00:40:17la ringrazio
00:40:18grazie per
00:40:18Paolo Marturano
00:40:19sia di Core Matrix
00:40:20che con la nostra
00:40:21nuova grafica
00:40:22dietro a tutti i numeri
00:40:23quindi siamo dentro
00:40:23Matrix
00:40:25grazie
00:40:25è stato un piacere
00:40:28grazie ancora a Paolo Marturano
00:40:30CEO di Core Matrix
00:40:31torniamo un attimo
00:40:33sul fronte dell'AI
00:40:34parlando di una novità
00:40:36di casa Microsoft
00:40:37parliamo di codice
00:40:38e parliamo di come
00:40:40Microsoft
00:40:41ospita il codice
00:40:42e gestisce
00:40:43il codice
00:40:45creato da Copilot
00:40:46di cosa stiamo parlando?
00:40:47Microsoft ha presentato
00:40:49Copilot Manage Runtime
00:40:51cioè una piattaforma
00:40:52di livello enterprise
00:40:53che ospita
00:40:54ed esegue il codice
00:40:55creato attraverso Copilot
00:40:56all'interno del perimetro
00:40:57Microsoft 365
00:40:59l'obiettivo è risolvere
00:41:01il problema che si apre
00:41:02dopo la creazione
00:41:02di un'app con l'AI
00:41:03quindi configurazione
00:41:04del cloud
00:41:04entità degli utenti
00:41:06sicurezza
00:41:06accesso a dati
00:41:07rispetto di privacy
00:41:08eccetera
00:41:09e Microsoft in questo modo
00:41:10gestisce l'infrastruttura
00:41:12mentre l'organizzazione
00:41:13mantiene il controllo
00:41:14sui dati
00:41:15autorizzazioni
00:41:15connettori
00:41:16ed endpoint
00:41:17è una piattaforma
00:41:18che è già
00:41:19alla base delle app
00:41:20realizzate con Copilot
00:41:21Cowork
00:41:22Code
00:41:22e Studio
00:41:23viene aperta però
00:41:24in questo caso
00:41:25anche agli sviluppatori
00:41:26e professionisti
00:41:27degli strumenti
00:41:27di terze parti
00:41:28e utilizza Microsoft
00:41:30Entra per identità
00:41:31e accessi
00:41:32integra controllo
00:41:33del codice
00:41:33versionamento
00:41:34tramite git
00:41:35e consente
00:41:36l'accesso regolamentato
00:41:37ai dati aziendali
00:41:38trans connettori
00:41:38quindi insomma
00:41:39stiamo andando
00:41:41un po'
00:41:42nel dettaglio
00:41:44l'obiettivo strategico
00:41:46è la separazione
00:41:47tra open build
00:41:48e managed run
00:41:50e quindi differenza
00:41:51dell'utilizzo
00:41:52del codice
00:41:52in ambito enterprise
00:41:54siamo arrivati
00:41:55alle notizie
00:41:56dell'AI
00:41:56perché è il momento
00:41:58di fare un focus
00:41:59sulle ultime novità
00:42:01e chi
00:42:02se non meglio
00:42:02di Mario Alberto Catarozzo
00:42:04esperto di intelligenza artificiale
00:42:05qui con noi
00:42:06può aggiornarci
00:42:07ben ritrovato
00:42:08Mario Alberto
00:42:08ciao Maria Vittoria
00:42:10buongiorno a tutti
00:42:11allora
00:42:12ben ritrovato
00:42:13partiamo da
00:42:14le ultimissime novità
00:42:15cioè io ho aperto
00:42:16questa puntata
00:42:17parlando
00:42:17di richiesta
00:42:19di rallentare
00:42:20sullo sviluppo
00:42:21dell'AI
00:42:22e poi
00:42:22i big
00:42:23che invece arrivano
00:42:24con nuovi modelli
00:42:26ora
00:42:27spiegaci
00:42:28che cosa c'è di nuovo
00:42:29effettivamente
00:42:30perché
00:42:31possono essere
00:42:32più competitivi
00:42:33competitivi
00:42:33soprattutto
00:42:34rispetto a cosa
00:42:35e
00:42:36qual è insomma
00:42:37secondo te
00:42:37l'obiettivo
00:42:38di queste
00:42:39new entry
00:42:40a te
00:42:41allora
00:42:42innanzitutto
00:42:43parliamo di quali sono
00:42:44le new entry
00:42:45più importanti
00:42:46degli ultimi giorni
00:42:47partiamo da
00:42:48casa
00:42:48OpenAI
00:42:49che ha lanciato
00:42:51nella sua
00:42:51ormai serie 6
00:42:53ha lanciato
00:42:54Cia GPT
00:42:556 Astra
00:42:55un paio di settimane fa
00:42:57che è la sua
00:42:57supercar
00:42:58quindi è il modello top
00:43:00che fa delle cose
00:43:01davvero
00:43:01devo dire
00:43:02egregie
00:43:02dopodiché
00:43:03ha lanciato
00:43:04in questi giorni
00:43:04Cia GPT
00:43:056 Sol
00:43:07e Cia GPT
00:43:086 Luna
00:43:09che sono
00:43:09sostanzialmente
00:43:10una berlina
00:43:11e una utilitaria
00:43:12sto usando
00:43:13volutamente
00:43:14una metafora
00:43:15automobilistica
00:43:16per far capire
00:43:17anche a chi non è
00:43:17del settore
00:43:18di cosa stiamo parlando
00:43:20cioè in sostanza
00:43:21noi stiamo parlando
00:43:22di un mercato
00:43:23quello dell'intelligenza
00:43:24artificiale
00:43:24che sta diventando
00:43:25simile
00:43:26al mercato
00:43:27delle automobili
00:43:28dove loro
00:43:29lanciano i modelli
00:43:30di frontiera
00:43:31le supercar
00:43:32che sono dei modelli
00:43:33mediamente costosi
00:43:35parlo in termini
00:43:35di API
00:43:37quindi di utilizzo
00:43:38e che vengono utilizzati
00:43:40o dai grandi appassionati
00:43:42o da chi deve fare
00:43:42delle attività
00:43:43molto impegnative
00:43:45che richiedono
00:43:46grande potenza
00:43:46dopodiché però
00:43:47si sono accorti
00:43:48ormai
00:43:49da tempo
00:43:49che soprattutto
00:43:51le aziende
00:43:51che ne fanno
00:43:52un utilizzo
00:43:53quantitativo
00:43:54importante
00:43:54avevano problemi
00:43:56di costi
00:43:56perché a un certo punto
00:43:57se cominciamo
00:43:58ad andare
00:43:58sull'agra scala
00:43:59parliamo poi
00:44:00di migliaia di euro
00:44:01o di dollari
00:44:01al mese
00:44:02che bisogna spendere
00:44:03e quindi spesso
00:44:04per esempio
00:44:04le aziende americane
00:44:05più del 60%
00:44:07utilizza tuttora
00:44:08pensate
00:44:09dei modelli cinesi
00:44:10che sono modelli
00:44:11più economici
00:44:12ed ecco che il mercato
00:44:13dunque
00:44:14sta cominciando
00:44:15a rispondere
00:44:15a queste istanze
00:44:16cioè per avere
00:44:17dei modelli
00:44:18innanzitutto
00:44:19più economici
00:44:20ma anche diversi
00:44:21tra di loro
00:44:22in modo da poter
00:44:23scegliere
00:44:23cioè una scalabilità
00:44:25ed ecco che
00:44:26esattamente come
00:44:27nel mondo
00:44:27dell'automobile
00:44:29anche nel mondo
00:44:30dell'intelligenza artificiale
00:44:31stanno strutturando
00:44:32l'offerta
00:44:33mediamente
00:44:33su tre modelli
00:44:34uno di punta
00:44:35cioè quello di frontiera
00:44:36il più potente
00:44:37uno intermedio
00:44:39che è quello
00:44:39che di solito
00:44:40si usa per l'80%
00:44:41delle attività
00:44:42che consuma
00:44:43costa meno
00:44:44e uno poi
00:44:45invece
00:44:45che è un po'
00:44:46l'utilitaria
00:44:47cioè che ha
00:44:47delle capacità
00:44:49un filino ridotte
00:44:50ma che ha
00:44:51dei prezzi
00:44:51decisamente più bassi
00:44:53e quindi serve
00:44:53quando uno deve fare
00:44:54piccole cose
00:44:55le sintesi
00:44:56le traduzioni
00:44:57dei verbali
00:44:58dei recap
00:44:59e quant'altro
00:45:00Antropic ha seguito
00:45:01la stessa strada
00:45:02in casa Antropic
00:45:03Claude
00:45:04che ormai è lanciato
00:45:05sulla sua serie 5
00:45:06ha come supercar
00:45:08Fable 5.1
00:45:10che effettivamente
00:45:11ha una potenza
00:45:12salvo il fatto
00:45:13che è molto costoso
00:45:14quindi impegnativo
00:45:15se usato
00:45:15in maniera copiosa
00:45:17ed ecco che allora
00:45:18ha lanciato
00:45:19in questi giorni
00:45:20e addirittura il roll out
00:45:21quindi alcuni
00:45:22non ce l'hanno ancora
00:45:23in una questione di ore
00:45:24o di giorni
00:45:25ha lanciato anche
00:45:26dopo Fable
00:45:28ha lanciato
00:45:28Opus 5.5
00:45:30e tra pochissimo
00:45:31è stato già annunciato
00:45:32arriverà anche
00:45:33Sonnet 5.5
00:45:35e Haiku 5.5
00:45:37torniamo
00:45:38allo stesso discorso
00:45:39esattamente come
00:45:41si stanno in qualche modo
00:45:42facendo un po'
00:45:43la gara
00:45:44la guerra
00:45:44verrebbe da dire
00:45:45all'interno
00:45:46delle big tech
00:45:47americane
00:45:48poi c'è il grande scontro
00:45:49proprio tra l'altro
00:45:50di questi giorni
00:45:51con la visita
00:45:51di Xi Jinping
00:45:52negli Stati Uniti
00:45:53tra l'America
00:45:54e la Cina
00:45:55e che cosa sta succedendo?
00:45:57Beh sta succedendo
00:45:58che ormai
00:45:58si sono accorti tutti
00:45:59che le aziende
00:46:00più in generale
00:46:01chi utilizza
00:46:02l'intelligenza artificiale
00:46:03è relativamente
00:46:05interessato
00:46:05ad avere modelli
00:46:06sempre più potenti
00:46:07e più interessato
00:46:08invece ad avere
00:46:09modelli più economici
00:46:11ma cosa vuol dire
00:46:11economici?
00:46:12Vuol dire sia
00:46:13abbassare il costo
00:46:15dei token
00:46:15il token
00:46:16è l'unità di misura
00:46:17ricordiamolo
00:46:18dell'intelligenza artificiale
00:46:19pensate che
00:46:20in questo momento
00:46:21più o meno
00:46:22il mondo open AI
00:46:24ha ridotto
00:46:24del 50%
00:46:26il costo
00:46:26dei token
00:46:27invece Antropic
00:46:28va a seconda
00:46:29dei modelli
00:46:29dal 20 al 40%
00:46:31di riduzione
00:46:32dall'altro
00:46:33è anche quello
00:46:33di avere degli strumenti
00:46:35che per
00:46:36ottenere
00:46:37il risultato
00:46:38che l'utente chiede
00:46:39usano meno token
00:46:40quindi quando parliamo
00:46:41di più economici
00:46:43vuol dire
00:46:43non solo
00:46:44che il token
00:46:44costa meno
00:46:45il risparmio
00:46:46ma vuol anche dire
00:46:47che se ne usano meno
00:46:48per ottenere
00:46:49il risultato
00:46:50ecco
00:46:50diciamo che
00:46:51in questi ultimi
00:46:53giorni
00:46:53settimane
00:46:54ciò su cui
00:46:55si sta decisamente
00:46:57impegnando
00:46:58l'intelligenza artificiale
00:46:59è quello
00:47:00di creare
00:47:00delle soluzioni
00:47:02modulari
00:47:02ovviamente
00:47:03la Cina
00:47:04non sta a guardare
00:47:05e quindi
00:47:06tanto per capirci
00:47:07il modello di punta
00:47:08cinese
00:47:08è il modello
00:47:09di Alibaba
00:47:10che è
00:47:10QN 3.8
00:47:11max
00:47:12piuttosto che
00:47:13DeepSeek
00:47:14la versione 4 Pro
00:47:15tenete presente
00:47:16che a volte
00:47:17il loro costo
00:47:19è un decimo
00:47:20rispetto ai modelli
00:47:21americani
00:47:22Elon Musk
00:47:23visto che lo citavi
00:47:24prima
00:47:24bisogna anche dire
00:47:25che non è stato
00:47:26certo a guardare
00:47:27è uscito da pochi giorni
00:47:28Grok 4.7
00:47:30parliamo
00:47:31nel mondo
00:47:32GrokBot
00:47:32che tra l'altro
00:47:33è una novità
00:47:34da un punto di vista
00:47:35proprio di
00:47:36approccio
00:47:37parliamo di
00:47:38uno strumento
00:47:39estremamente potente
00:47:40e quindi
00:47:41uno strumento
00:47:42che cerca di
00:47:43coniugare
00:47:43potenza
00:47:44e anche
00:47:45economicità
00:47:45insomma
00:47:46la sfida
00:47:47sull'intelligenza artificiale
00:47:48soprattutto
00:47:49su questi due mondi
00:47:51quello americano
00:47:51e quello cinese
00:47:52non si costruisce più
00:47:54sull'automobile
00:47:55più veloce
00:47:55sulla supercar
00:47:56ma si costruisce
00:47:57su chi riesce
00:47:58ad offrire
00:47:59al mercato
00:48:01tutto
00:48:02cioè
00:48:02sia modelli scalabili
00:48:04più economici
00:48:05ma aggiungo
00:48:05anche le concessionarie
00:48:07perché qui il punto
00:48:08è che
00:48:09oltre ad avere
00:48:10dei modelli
00:48:11tra cui scegliere
00:48:12sempre di più
00:48:13le imprese
00:48:14hanno bisogno
00:48:14di optional
00:48:15e personalizzazioni
00:48:17quindi hanno bisogno
00:48:18per ritornare
00:48:18alla metafora
00:48:20delle automobili
00:48:21e delle concessionarie
00:48:22che fanno assistenza
00:48:23alle imprese
00:48:23ecco qui
00:48:24secondo me
00:48:25si giocheranno
00:48:26nei prossimi giorni
00:48:27nei prossimi mesi
00:48:28la partita
00:48:29le grandi big tech
00:48:31grazie
00:48:32Mario Alberto Catarozzo
00:48:33direi per questa
00:48:34carrellata
00:48:35di nuovi modelli
00:48:36confronto
00:48:37e soprattutto
00:48:37questa metafora
00:48:38automobilistica
00:48:39che secondo me
00:48:39rende molto l'idea
00:48:40c'è da dire
00:48:41che non ci possiamo
00:48:42annoiare
00:48:42dovendo seguire
00:48:43le ultime novità
00:48:45e anche
00:48:46le nuove strategie
00:48:47di mercato
00:48:47come hai spiegato
00:48:48grazie Mario Alberto
00:48:49la prossima volta
00:48:50ti vogliamo qui
00:48:51con noi in studio
00:48:52grazie come sempre
00:48:52grazie a voi
00:48:54allora
00:48:55io
00:48:56oltre alla presenza
00:48:57di Mario Alberto Catarozzo
00:48:58vorrei anche
00:48:59ricordarvi
00:49:00che siamo vicini
00:49:01ad ottobre
00:49:02ottobre è un mese
00:49:03particolare
00:49:03per il settore
00:49:05dell'AI
00:49:05perché di fatto
00:49:06il mese
00:49:07sarà dedicato
00:49:08al mese europeo
00:49:11dell'innovazione
00:49:11del settore
00:49:12dell'AI
00:49:12verrà inaugurato
00:49:13il 14 ottobre
00:49:14a Dublino
00:49:15in concomitanza
00:49:16con la presidenza
00:49:17dell'irlandese
00:49:19del consiglio
00:49:19dell'UE
00:49:19e ci sarà
00:49:20un mese fitto
00:49:21di eventi
00:49:22che concluderà
00:49:23poi di fatto
00:49:23il 17 novembre
00:49:25ma questo solo
00:49:26per dirvi
00:49:26che classe NBC
00:49:27rafforza
00:49:28la sua presenza
00:49:30e il racconto
00:49:31la copertura
00:49:32in materia
00:49:32dell'AI
00:49:33lo avrete già notato
00:49:34c'è un TG
00:49:34quotidiano
00:49:35che racconta
00:49:36le 5 cose
00:49:37da sapere
00:49:38nel mondo
00:49:39dell'AI
00:49:40e poi come sempre
00:49:41AI Club
00:49:41ma ci saranno
00:49:42altri
00:49:43momenti
00:49:44di approfondimento
00:49:45dedicati
00:49:46proprio
00:49:46all'intelligenza
00:49:47artificiale
00:49:48ora per chiudere
00:49:49l'intelligenza artificiale
00:49:51che tocca
00:49:52anche il settore
00:49:53delle assicurazioni
00:49:54ebbene
00:49:55ora per chiudere
00:49:56l'intelligenza artificiale
00:49:57che entra anche
00:49:58nel settore
00:49:59delle assicurazioni
00:50:00della valutazione
00:50:01del prezzo
00:50:02del rischio
00:50:02fino alla gestione
00:50:03dei sinistri
00:50:04questo è stato
00:50:05uno dei temi
00:50:06al centro
00:50:07del Generali
00:50:08MIT AI Summit
00:50:09che si è tenuto
00:50:10due giornate
00:50:11le procuratie di Venezia
00:50:13con ricercatori
00:50:14dell'MIT
00:50:14dedicate alle nuove
00:50:15frontiere
00:50:16dell'AI
00:50:16e le sue applicazioni
00:50:17concrete nel business
00:50:18è stata un'occasione
00:50:19anche per fare
00:50:21un punto
00:50:21sul piano strategico
00:50:22di Generali
00:50:23Lifetime Partner
00:50:242027 Driving Excellence
00:50:26che individua
00:50:27proprio
00:50:28nell'AI
00:50:28uno dei pilastri
00:50:30della crescita
00:50:30del gruppo
00:50:31per noi
00:50:32il servizio
00:50:32con tutti i dettagli
00:50:33Tommaso Mori
00:50:43tra i vari settori
00:50:44impattati dall'arrivo
00:50:45dell'intelligenza artificiale
00:50:46c'è sicuramente
00:50:47anche quello assicurativo
00:50:48come decidere un prezzo
00:50:50come stabilire un rischio
00:50:51come cambia
00:50:52la gestione
00:50:52dei sinistri
00:50:53e il rapporto
00:50:54con i clienti
00:50:54ed è per questo motivo
00:50:56che Generali
00:50:56ha organizzato
00:50:57il proprio
00:50:58AI Innovation Summit
00:50:59due giorni
00:51:00alle procuratie
00:51:01di Venezia
00:51:01dove Generali
00:51:02ha riunito
00:51:03il proprio management
00:51:03insieme ai ricercatori
00:51:05dell'MIT
00:51:06per mettere a confronto
00:51:07proprio
00:51:07Accademia
00:51:08Ricerca
00:51:09insieme a innovazioni
00:51:10e applicazioni industriali
00:51:13Per Generali
00:51:15l'AI è uno
00:51:15dei pilastri
00:51:16del piano
00:51:16Lifetime Partner
00:51:1727 Driving Excellence
00:51:19il gruppo punta a portare
00:51:21su scala
00:51:2116 applicazioni
00:51:22di intelligenza artificiale
00:51:23e AI generativa
00:51:24Se guardiamo
00:51:25all'efficienza
00:51:26i sinistri
00:51:29diciamo
00:51:30lo sviluppo
00:51:31di agenti
00:51:31che gestiscano
00:51:32i sinistri
00:51:33e che gestiscano
00:51:33lo sviluppo software
00:51:34sono le due
00:51:36iniziative
00:51:36a nettamente
00:51:37più alto impatto
00:51:38peraltro
00:51:38erano nate
00:51:39un po' diverse
00:51:39due anni fa
00:51:40perché non c'era
00:51:41l'agente AI
00:51:41quindi erano nati
00:51:42come assistenti
00:51:44ai liquidatori
00:51:45assistenti
00:51:45e sviluppatori
00:51:46e sono evolute
00:51:48in gestione
00:51:49agentica
00:51:50dei sinistri
00:51:50gestione
00:51:51completamente autonoma
00:51:52come gestione
00:51:53completamente autonoma
00:51:54dello sviluppo software
00:51:54e stanno portando
00:51:57il massimo beneficio
00:51:58di efficienza
00:51:58in peraltro
00:51:59due delle aree
00:51:59più grandi
00:52:00che abbiamo
00:52:01non c'è solo
00:52:03l'efficienza però
00:52:03quindi l'altra
00:52:04leva d'impatto
00:52:05al risultato tecnico
00:52:06e da quel punto di vista
00:52:08le iniziative
00:52:09che rimangono
00:52:10le più importanti
00:52:11sono quelle
00:52:11che usano
00:52:12la cosiddetta
00:52:12traditional AI
00:52:13quindi
00:52:14l'ottimizzazione
00:52:15del prezzo
00:52:16l'antifrode
00:52:18che sono iniziative
00:52:19che portiamo avanti
00:52:20da dieci anni
00:52:21da ben prima
00:52:22dell'agente AI
00:52:22rimangono
00:52:23le iniziative
00:52:24a più alto valore
00:52:24aggiunto
00:52:25sul nostro
00:52:25risultato tecnico
00:52:27l'obiettivo
00:52:28è trasformare
00:52:28la tecnologia
00:52:29in risultati
00:52:30industriali
00:52:31nel 2025
00:52:32le applicazioni AI
00:52:33hanno prodotto
00:52:33circa 100 milioni
00:52:35di euro
00:52:35di benefici
00:52:36sul risultato
00:52:36economico
00:52:37il target
00:52:37supera i 350 milioni
00:52:39di euro
00:52:39su base annua
00:52:40entro il 2027
00:52:41in sintesi
00:52:42sono due
00:52:43gli elementi chiave
00:52:44che ci aspettiamo
00:52:45da un lato
00:52:45il ritorno
00:52:46economico
00:52:47che abbiamo
00:52:48anche dichiarato
00:52:49che è quello
00:52:49che ci aspettiamo
00:52:50superi
00:52:51i 350 milioni
00:52:52di risultato
00:52:53operativo
00:52:53all'anno
00:52:54in parte
00:52:55derivanti
00:52:56da ottimizzazione
00:52:56dei costi
00:52:57e in parte
00:52:58invece derivanti
00:52:59da ottimizzazione
00:53:01della performance
00:53:02tecnica
00:53:03c'è un obiettivo
00:53:04più qualitativo
00:53:05abbinato a questo
00:53:06che è quello
00:53:07di raggiungere
00:53:08i livelli
00:53:08di adozione
00:53:09dell'AI
00:53:10in linea
00:53:11con quelli
00:53:11che ci siamo
00:53:12prefissati
00:53:13abbiamo ad esempio
00:53:14un obiettivo
00:53:15di estendere
00:53:17avere una copertura
00:53:19di circa il 90%
00:53:20in termini
00:53:21di business unit
00:53:21coperte
00:53:22dei 16 use case
00:53:24che abbiamo considerato
00:53:25flagship
00:53:26ora abbiamo alzato
00:53:27inizialmente
00:53:28dai 300 milioni
00:53:29a 350
00:53:29grazie anche
00:53:30all'avanzamento
00:53:31tecnologico
00:53:32nel campo
00:53:33dell'AI
00:53:34soprattutto
00:53:34l'AI agentica
00:53:35e in generale
00:53:36le applicazioni
00:53:37sono lungo
00:53:38tutta la catena
00:53:39del valore
00:53:40della relazione
00:53:40col cliente
00:53:42come primo impatto
00:53:43della valutazione
00:53:44delle offerte assicurative
00:53:46della gestione
00:53:47del sinistro
00:53:49cosiddetto assicurativo
00:53:50e all'interno
00:53:51di questo
00:53:51tutta la macchina
00:53:52operativa
00:53:53che opera
00:53:54al di sotto
00:53:54quindi c'è un grosso
00:53:55sforzo
00:53:55per cercare
00:53:56di estrarre
00:53:57un beneficio
00:53:58in modo tale
00:53:59da avere
00:53:59un'offerta
00:53:59sempre più competitiva
00:54:00ma il cambiamento
00:54:02passa dai processi
00:54:03pricing
00:54:04sottoscrizione
00:54:05dei rischi
00:54:05sinistri
00:54:06operation
00:54:07l'AI entra
00:54:08nelle attività
00:54:08della compagnia
00:54:09e cambia il lavoro
00:54:10delle persone
00:54:10ci sono delle attività
00:54:11che sono già state
00:54:12completamente trasformate
00:54:13delle intere
00:54:14famiglie professionali
00:54:15se prendiamo
00:54:16gli sviluppatori
00:54:17IT
00:54:18sviluppatori
00:54:18di software
00:54:19fino a
00:54:20non più di otto mesi fa
00:54:22il lavoro era uno
00:54:24oggi
00:54:24almeno per alcuni team
00:54:26non già per tutti
00:54:27il lavoro
00:54:28è completamente un altro
00:54:29quindi
00:54:29fino a otto mesi fa
00:54:31il lavoro era scrivere
00:54:32il codice
00:54:32potenzialmente
00:54:33in maniera assistita
00:54:34con l'AI
00:54:35ma comunque avere davanti
00:54:36la pagina su cui
00:54:37il codice viene scritto
00:54:39adesso il lavoro
00:54:40non è più quello
00:54:41il lavoro è dare istruzione
00:54:42a un agente
00:54:43per scrivere il codice
00:54:45e lo stesso è
00:54:47ad esempio
00:54:48per la funzione legale
00:54:49il lavoro era scrivere
00:54:50o modificare contratti
00:54:51adesso
00:54:52in buona parte
00:54:53si danno istruzioni
00:54:54a un agente
00:54:54che poi va a modificare
00:54:55il contratto
00:54:56ci sono poi
00:54:57tante attività
00:54:59generaliste
00:55:00che sono
00:55:00completamente
00:55:01state riviste
00:55:02ad esempio
00:55:02analizzare i dati
00:55:04anche qui
00:55:05difficilmente
00:55:05adesso si va a mano
00:55:07ad analizzare
00:55:07una grande base di dati
00:55:08si danno istruzioni
00:55:09a un agente
00:55:10per farlo
00:55:10oppure ricercare
00:55:11informazioni su internet
00:55:12e queste sono attività
00:55:13che coinvolgono
00:55:14la gran parte
00:55:15della popolazione aziendale
00:55:16quindi
00:55:16ci sono funzioni
00:55:17che sono già state
00:55:18completamente trasformate
00:55:19altre funzioni
00:55:21la maggior parte
00:55:22che lentamente
00:55:23in maniera incrementale
00:55:24stanno sempre più
00:55:25beneficiando
00:55:26nella loro produttità
00:55:28individuale
00:55:28degli strumenti
00:55:29di AI
00:55:29noi utilizziamo
00:55:31e stiamo utilizzando
00:55:32le AI
00:55:32con molteplici obiettivi
00:55:33da un lato
00:55:34sì
00:55:34ci sono obiettivi
00:55:35di efficienza
00:55:36dall'altro
00:55:36pensiamo
00:55:36che possa
00:55:37darci dei vantaggi
00:55:38dal punto di vista
00:55:39dell'eccellenza tecnica
00:55:40e anche della qualità
00:55:41del servizio
00:55:42al cliente
00:55:43le AI
00:55:43può dare benefici
00:55:44in tutte le aree
00:55:45della catena
00:55:46di valore assicurativa
00:55:47in questo momento
00:55:48probabilmente
00:55:49ce ne sono due
00:55:50che sono ancora
00:55:51più promettenti
00:55:51delle altre
00:55:52e che a mio avviso
00:55:53sono i sinistri
00:55:54e tutta la filiera
00:55:57dello sviluppo
00:55:58del codice informatico
00:56:02per affrontare
00:56:03i problemi
00:56:03che richiedono
00:56:04ricerca di frontiera
00:56:05Generali
00:56:06lavora con l'MT
00:56:07la collaborazione
00:56:08annunciata nel 2025
00:56:09coinvolge
00:56:10i laboratori
00:56:11for information
00:56:11e decision systems
00:56:13dati e problemi
00:56:14industriali del gruppo
00:56:15incontrano ricerca
00:56:16accademica
00:56:16e nuovi modelli
00:56:17la nostra sfida
00:56:19principale
00:56:19è quella
00:56:20dell'adozione
00:56:20dell'AI
00:56:21e resta quella
00:56:22questa è una sfida
00:56:23che richiede
00:56:24tanti ingredienti
00:56:25richiede certamente
00:56:26avere delle infrastrutture
00:56:27richiede un grande focus
00:56:29sulla cultura
00:56:30sulle persone
00:56:31sulle loro skill
00:56:31in alcuni casi
00:56:33richiede anche
00:56:34di sfruttare
00:56:36i vantaggi
00:56:37dell'eccellenza
00:56:39scientifica
00:56:41ed è in questo senso
00:56:42che abbiamo sviluppato
00:56:45partnership
00:56:46col mondo accademico
00:56:47di cui
00:56:48quella con l'MIT
00:56:50è sicuramente
00:56:51una molto importante
00:56:53poi viene la prova
00:56:55della scala
00:56:55portare un modello
00:56:56da laboratorio
00:56:57alle attività
00:56:57di un grande gruppo
00:56:58significa confrontarsi
00:56:59con dati
00:57:00con sistemi tecnologici
00:57:01competenze
00:57:02governance
00:57:02e con cyber security
00:57:04la cosa più difficile
00:57:05per raggiungere la scala
00:57:06per me rimane
00:57:07il change management
00:57:09il dover convincere
00:57:11e dover
00:57:13ottenere la fiducia
00:57:14di tutte le funzioni
00:57:15di business
00:57:16sul
00:57:17gestire processi critici
00:57:19con l'AI
00:57:19e non è uno sforzo
00:57:21che si fa una volta sola
00:57:22nel senso che
00:57:23ormai
00:57:23tutte le persone
00:57:25tutte le funzioni
00:57:26si fidano
00:57:28di un assistente
00:57:29di AI
00:57:29ma nel frattempo
00:57:30la tecnologia è evoluta
00:57:31e bisogna fidarsi
00:57:33di agenti
00:57:34che gestiscono
00:57:35autonomamente
00:57:36task critici
00:57:37quindi diciamo
00:57:38per scalare
00:57:39il problema è
00:57:40riuscire ad applicare
00:57:42con successo
00:57:43ma anche a
00:57:43dimostrare
00:57:44il funzionamento
00:57:45ai responsabili
00:57:46di quel processo
00:57:47che l'AI
00:57:49può gestire
00:57:49automaticamente
00:57:50dei task
00:57:52critici
00:57:53e la tecnologia
00:57:53continuerà a evolvere
00:57:54quindi continuerà
00:57:55a essere uno sforzo
00:57:56continuo
00:57:57diciamo
00:57:58catch up
00:57:58con
00:57:59l'automazione
00:58:01l'autonomia
00:58:02sempre più crescente
00:58:04e appunto
00:58:05l'ottenere
00:58:05la fiducia
00:58:06di tutte le funzioni
00:58:07di business
00:58:07sul fatto che funzioni
00:58:09perché alla fine
00:58:09loro poi rimangono
00:58:10i responsabili
00:58:12finali
00:58:13di quello che
00:58:14l'AI
00:58:14fa
00:58:15sui loro processi
00:58:19a Venezia
00:58:20lo sguardo
00:58:21si è spinto
00:58:21anche verso
00:58:22la fisica
00:58:22l'AI
00:58:22macchine capaci
00:58:23di leggere
00:58:24il mondo fisico
00:58:25prendere decisioni
00:58:26e agire
00:58:26robot taxi
00:58:28fabbriche
00:58:28logistica
00:58:29e robot personali
00:58:30aprono così
00:58:31una nuova frontiera
00:58:32un nuovo mondo
00:58:33che potrebbe avere
00:58:33un impatto enorme
00:58:34sul business assicurativo
00:58:35siamo molto lontani
00:58:37soprattutto in Europa
00:58:38dal vedere
00:58:40questa trasformazione
00:58:42quindi
00:58:43il business
00:58:44assicurativo
00:58:45intorno ai robot
00:58:47è molto molto limitato
00:58:48però di sicuro
00:58:49è un tema
00:58:50in un orizzonte
00:58:51a 10 anni
00:58:52da attenzionare
00:58:55ed è probabile
00:58:56che lo stesso
00:58:57tipo di problemi
00:58:59e di assicurazioni
00:59:00che abbiamo sviluppato
00:59:01per le auto
00:59:03lo dovremo sviluppare
00:59:05a scala
00:59:05anche per i robot
00:59:06che siano
00:59:07le auto a guida autonoma
00:59:08che siano i robot
00:59:09domestici
00:59:10che abbiamo visto prima
00:59:10quindi è una trasformazione
00:59:12ancora un po' lontana
00:59:13nel tempo
00:59:14ma che sicuramente
00:59:15dobbiamo tener conto
00:59:17ma per generali
00:59:18la sfida del piano
00:59:19resta nel presente
00:59:21portare le AI
00:59:21su scala
00:59:22in tutto il gruppo
00:59:23trasformare i casi d'uso
00:59:24in applicazioni industriali
00:59:26e tradurre gli investimenti
00:59:27in risultati economici
00:59:28è chiaro che siamo capaci
00:59:30di implementare
00:59:30tutte le iniziative
00:59:31più importanti
00:59:32che stiamo facendo
00:59:34l'obiettivo
00:59:35è davvero scalarle
00:59:36abbiamo decine
00:59:37di business unit
00:59:38in ogni business unit
00:59:39abbiamo tante linee
00:59:40di business
00:59:42sono tutte diverse
00:59:43quindi riuscire a implementare
00:59:45i casi d'uso
00:59:46le iniziative più importanti
00:59:48su tutte le linee di business
00:59:50su tutte le business unit
00:59:52con un approccio
00:59:53sofisticato al massimo
00:59:55dappertutto
00:59:55quindi sfruttando
00:59:56la nostra scala
00:59:57è la vera sfida
00:59:58sia per l'anno prossimo
01:00:00sia anche per il prossimo piano
01:00:13grazie per averci seguito
01:00:15restate sempre con noi
01:00:16su class
01:00:16CNBC
01:00:20grazie a tutti
01:00:22grazie a tutti
01:00:22grazie a tutti