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L’IA e il paradosso della produttività

L’IA velocizza singole mansioni, ma per il momento non cambia la filiera nel suo insieme, con pochi effetti sulla produttività. Perché la capacità tecnologica non si traduce automaticamente in valore per l’impresa e per il sistema che se ne dota.

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L’intelligenza artificiale ha un problema di stabilità

Non basta rendere sicuri i singoli sistemi di intelligenza artificiale, bisogna guardare alle loro interazioni. È una lezione lasciata dalla crisi finanziaria: comportamenti individualmente razionali possono produrre risultati collettivamente disastrosi.

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Che cosa resta della ricerca ai tempi dell’IA?

L’intelligenza artificiale entra in tutte le fasi della ricerca. Se produrre un paper diventa più semplice, aumenterà la quantità degli studi e potenzialmente anche la loro qualità. Su quali basi dovrebbe allora essere valutato il ricercatore?

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L’IA serve se entra nei processi

L’IA si diffonde nelle imprese italiane, restando però spesso confinata a singole attività. Mentre ha effetti sulla produttività e li propaga lungo le filiere solo se è integrata nei processi. È poi necessaria la disponibilità di dati e competenze.

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Manca un piano B per l’infrastruttura che regge l’euro

T2 è il sistema attraverso cui le banche dell’Eurozona regolano i pagamenti tra loro in tempo reale. Non ha sostituti: se si ferma, si fermano tutte le operazioni. Una situazione che diventa preoccupante di fronte alla possibilità di attacchi informatici.

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L’onda lunga inaugurata dall’intelligenza artificiale

La teoria delle onde lunghe porta a interpretare le grandi trasformazioni degli ultimi anni come il segnale dell’emergere di un nuovo paradigma tecnologico. La competitività futura di Europa e Italia dipende dalla capacità di partecipare al suo sviluppo.

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