Un’offerta molto richiesta, poi un debutto in Borsa in discesa. Il caso di Elice, società sudcoreana attiva nei servizi AI e nelle infrastrutture cloud, racconta una fase nuova della corsa all’intelligenza artificiale: gli investitori continuano a guardare al settore, ma chiedono prove più chiare sui ricavi e sulla sostenibilità degli investimenti.
Oggi, 20 ottobre, nel primo giorno di contrattazioni sul Kosdaq, il titolo Elice è arrivato a perdere fino al 32%, scendendo a 61.400 won rispetto ai 90.500 won del prezzo di collocamento. La società ha raccolto circa 201 miliardi di won, pari a 151 milioni di dollari. L’offerta pubblica iniziale, o IPO, aveva attirato richieste istituzionali per quasi 389 volte le azioni disponibili: un forte interesse iniziale che, però, non ha impedito le vendite in Borsa.
Che cosa ci dice il debutto di Elice
Elice è nata come piattaforma di formazione digitale e si è allargata ai servizi cloud e all’intelligenza artificiale. Con i fondi raccolti intende sviluppare data center modulari. Il mercato sta valutando se la crescita di queste infrastrutture possa trasformarsi in ricavi sufficienti a giustificare i capitali necessari.
Il calo del titolo non cancella i risultati operativi comunicati dall’azienda: nel primo semestre 2026 i ricavi sono saliti a 34 miliardi di won e la società è tornata a un utile operativo, dopo una perdita nello stesso periodo dell’anno precedente. La Borsa guarda anche avanti: costi, concorrenza e tempi di rientro degli investimenti pesano quanto la crescita registrata finora.
Segnale
Che cosa osservare
Elice: fino a -32% al debutto
Una IPO molto richiesta non garantisce un rialzo dopo la quotazione
Asia: Kospi -3,61%
Nella rilevazione Reuters del 20 ottobre la cautela ha coinvolto anche i grandi titoli tecnologici
ASML: domanda oltre la capacità nel 2027-28
La domanda di macchinari per chip resta forte, ma contano anche capacità produttiva e redditività
Bond dei data center sotto la pari
Gli investitori chiedono maggiori garanzie sui ricavi che dovranno ripagare il debito
La fotografia asiatica è più ampia del singolo titolo: l’indice MSCI Asia ex-Japan perdeva lo 0,93%, il Nikkei l’1,28% e il Kospi il 3,61%. I futures europei erano indicati deboli prima dell’avvio delle contrattazioni. Sono dati di una seduta, non una previsione per Piazza Affari o per l’intero mercato europeo: a muovere gli indici concorrono anche tensioni geopolitiche, petrolio, tassi e risultati aziendali.
Perché l’Europa guarda a Elice
Il collegamento europeo passa, soprattutto, dai semiconduttori e dal finanziamento delle infrastrutture. ASML, gruppo olandese che produce macchinari per la fabbricazione di chip, ha dichiarato che la domanda supererà la sua capacità produttiva nel 2027 e nel 2028, nonostante i piani per aumentarla. È un segnale di domanda robusta, ma anche una sfida: riuscire a produrre e investire abbastanza senza perdere di vista i rendimenti.
Sul fronte del credito, alcuni bond collegati a progetti di data center sono scesi sotto la pari. Gli investitori vogliono capire se i ricavi dell’AI copriranno i debiti contratti per costruire queste infrastrutture. È un contesto utile per leggere il debutto di Elice: il mercato sta distinguendo tra chi promette capacità di calcolo e chi dimostra di poterla trasformare in ricavi.
La questione tocca anche l’Italia. Data center e servizi cloud sono infrastrutture necessarie per imprese e consumatori, ma richiedono energia e reti adeguate. La Commissione europea punta a triplicare la capacità dei data center nell’Unione nei prossimi cinque-sette anni e ha proposto un sistema comune per rendere più trasparenti i consumi di energia e acqua.
Per i mercati europei, i prossimi risultati delle grandi aziende tecnologiche saranno un banco di prova: gli investitori cercheranno indicazioni sui ricavi e sulla capacità di sostenere gli investimenti. Meta è attesa mercoledì, seguita in settimana da Tesla e dai produttori di chip Lam Research e Texas Instruments.
Il debutto di Elice non basta a stabilire l’esito della corsa all’AI. È, però, un promemoria utile anche per chi segue i mercati europei. Tra una tecnologia promettente e un investimento redditizio c’è un passaggio decisivo: quello dei conti.
È stata firmata la delibera che dà il via alla fase due della Zona di Innovazione e Sviluppo (ZIS) di Milano dedicata all’Intelligenza Artificiale, che prende il nome di “Officina AI”. Promossa da Assolombarda, attuale capofila, la ZIS vedrà MADE Competence Center assumere il ruolo di hub e soggetto gestore. È un partenariato pubblico-privato che riunisce oggi 19 partner per accompagnare le imprese, in particolare le PMI, dall’avvio di progetti AI fino alla loro industrializzazione. L’annuncio è stato dato dal presidente di Assolombarda, Alvise Biffi, dall’Assessore Regionale allo Sviluppo Economico, Guido Guidesi, da Marco Taisch, Presidente di MADE.
L’occasione per l’annuncio è stato il convegno “AI e Physical AI, l’impatto nel mondo reale”, organizzato da Assolombarda in collaborazione con Regione Lombardia e MADE e che ha messo a confronto imprese, ricerca e istituzioni sul passaggio dell’AI dal digitale all’azione nei processi produttivi. Dall’AI generativa all’AI agentica fino alla physical AI, cioè sistemi capaci di percepire, decidere e agire grazie a robotica, sensori e automazione, con la presentazione di robot e applicazioni concrete con prototipi, video, simulazioni ed esperienze interattive. Le conclusioni sono state affidate ad Alvise Biffi, Presidente di Assolombarda, Giovanni Bozzetti, Presidente di Fondazione Fiera Milano, e Adolfo Urso, Ministro delle Imprese e del Made in Italy.
Biffi (Assolombarda): “Fare del nostro territorio la fabbrica dell’AI”
“Milano oggi fa un passo concreto verso l’obiettivo che abbiamo indicato all’Assemblea Generale: fare del nostro territorio la fabbrica dell’AI – ha detto Alvise Biffi, Presidente di Assolombarda. – Perché noi non vogliamo limitarci ad adottare la tecnologia: vogliamo contribuire a costruirla, a partire dalla physical AI, dove la nostra manifattura e la nostra meccatronica sono un vantaggio unico in Europa. Nel Quadrilatero di Assolombarda l’industria attiva più di 44 miliardi di valore aggiunto l’anno, ben il 45% del totale lombardo e l’11% nazionale. I numeri ci dicono che la strada è giusta: in meno di due anni le nostre imprese con progetti di AI sono passate da meno di una su cinque a una su due. Ma il divario tra grandi imprese e PMI è ancora ampio, ed è qui che la ZIS deve fare la differenza: portare l’AI nelle piccole e medie imprese, insieme alle competenze per usarla. Lo stiamo già facendo con forgIA, l’ecosistema digitale condiviso e sicuro che abbiamo promosso per mettere a valore i dati industriali e sviluppare applicazioni concrete, nel rispetto della sovranità del dato e della proprietà intellettuale delle imprese: la forgia in cui la fabbrica dell’AI prende forma. La ZIS, è la dimostrazione – conclude il presidente Biffi – di come la Grande Milano sappia fare sistema: istituzioni, università, grandi aziende, startup e formazione insieme, in un partenariato pubblico-privato che mette l’AI al servizio delle persone e della produttività. Questa è la strada migliore per generare benessere diffuso sul nostro territorio.”
Taisch (MADE): “Creare un luogo in cui l’innovazione diventa pratica quotidiana”
“Per le imprese, e per le PMI in particolare, la questione non è più capire se l’AI funzioni, ma come portarla dentro i processi e farle produrre risultati misurabili – ha commentato Marco Taisch, Presidente di MADE – Competence Center Industria 4,0 -. È in questo passaggio, dal progetto pilota all’industrializzazione, che MADE metterà a disposizione della Zona di Innovazione e Sviluppo neocostituita la propria esperienza, in qualità di hub e soggetto gestore. Lo faremo partendo da ciò che sappiamo fare: dalla nostra fabbrica dimostrativa, dove le aziende possono vedere in azione le tecnologie prima ancora di investire; dagli ambienti di sperimentazione protetti, come quelli del nodo italiano di AI-MATTERS, che coordiniamo; dai percorsi di formazione costruiti sui fabbisogni delle imprese. ‘Officina AI’ si inserisce in un ecosistema che stiamo costruendo, con Assolombarda e altri prestigiosi soggetti istituzionali, per fare di Milano una delle capitali mondiali dell’AI. Un grande sistema di competenze di cui fanno parte forgIA, AI4I e Euro-FMX, uno dei due progetti flagship della Commissione europea. Tutto ciò è di estrema importanza, perché nessuna tecnologia, tanto meno l’AI, si rivela utile senza persone in grado di governarla e senza contesti in grado di abilitarla. Grazie ad Assolombarda, agli atenei coinvolti e tutti i partner, ‘Officina AI’ ha le carte in regola per diventare il luogo in cui l’innovazione smette di essere una promessa e diventa pratica quotidiana delle fabbriche del territorio”.
Guidesi (Regione Lombardia): “Valorizzare le vocazioni e le competenze dei territori lombardi”
“La strategia delle Zone di Innovazione e Sviluppo nasce dalla volontà di valorizzare le vocazioni e le competenze dei territori lombardi, mettendo a sistema imprese, università e centri di ricerca per rafforzare la competitività dell’intero sistema produttivo – ha dichiarato l’Assessore regionale allo Sviluppo economico, Guido Guidesi -. Con questa nuova ZIS proseguiamo un percorso che punta a creare un distretto manifatturiero di produzione dell’intelligenza artificiale, favorendo il trasferimento tecnologico e accompagnando le imprese nell’affrontare le sfide del futuro. Vogliamo creare le condizioni affinché le eccellenze dei nostri territori possano continuare a crescere, attrarre investimenti e generare nuove opportunità di sviluppo e occupazione qualificata, soprattutto per le nuove generazioni”.
Mantoan (Città metropolitana di Milano): “Sostenere le imprese milanesi in un contesto sempre più competitivo”
“Da subito abbiamo creduto in questa proposta in coerenza con gli obiettivi della nostra amministrazione: sostenere le imprese milanesi in un contesto globale sempre più competitivo, fare in modo che l’innovazione digitale diventi un’opportunità per tutti e non un privilegio per pochi, mettere al centro la qualità del lavoro e delle competenze – ha aggiunto Giorgio Mantoan, Consigliere Delegato allo Sviluppo Economico della Città metropolitana di Milano -. L’ammissione alla seconda fase è il risultato del lavoro di squadra tra istituzioni, imprese e realtà della ricerca: questa è la strada giusta. La Città metropolitana di Milano è pronta a fare la sua parte. Ora comincia il lavoro più importante: l’obiettivo è tradurre questa candidatura in crescita, lavoro di qualità e opportunità per tutto il territorio”.
Il mercato italiano dell’AI e il ruolo di Milano
La ZIS AI nasce per riconoscere e consolidare Milano come principale ecosistema italiano per l’adozione, la sperimentazione e lo sviluppo industriale dell’Intelligenza Artificiale. Il mercato italiano dell’AI ha raggiunto nel 2025 un valore stimato di 1,8 miliardi di euro, in crescita del 50% sul 2024. L’adozione nelle imprese accelera, ma resta disomogenea. Secondo l’indagine condotta da Assolombarda con il Politecnico di Milano, su 700 aziende del Quadrilatero di Milano, Monza e Brianza, Lodi e Pavia, il 49% ha oggi progetti di AI attivi, contro meno del 20% di fine 2024, e un ulteriore 18% prevede di avviarli a breve. Il divario per dimensione però resta ampio: 79% tra le grandi imprese, 48% tra le medie, 41% tra le piccole e 40% tra le microimprese.
Milano, oltre che capitale italiana dei servizi knowledge intensive, è il cuore di un grande polo manifatturiero, capace di integrare settori tradizionali e storicamente radicati del Made in Italy con filiere ad alto potenziale strategico e di sviluppo. Nel Quadrilatero di Assolombarda nel manifatturiero ci sono 34 mila imprese con 347 mila addetti che attivano un valore aggiunto industriale di più di 44 miliardi di euro. In particolare, la meccatronica conta 13,4 mila unità locali, quasi 120 mila addetti e 36 miliardi di euro di export annuo. L’area concentra, quindi, ben il 40% delle unità locali, il 25% degli addetti e il 42% delle vendite estere della meccatronica lombarda, nonché l’11%, il 7% e il 13% di quella italiana. A questa solida base industriale il Quadrilatero aggiunge il primato nell’innovazione, ospitando più di 2,5 mila startup innovative, il 22% di tutte quelle attive in Italia. È questa combinazione, unica nel Paese, a rendere Milano il territorio più maturo per ospitare la ZIS sull’Intelligenza Artificiale e per continuare ad attrarre investimenti, talenti e capitali.
Al centro c’è una piattaforma aperta in cui imprese, università e startup progettano, testano e validano soluzioni AI in contesti industriali reali. La ZIS combina IA fisica, generativa e agentica e le applica a diversi ambiti produttivi. Un pilastro specifico è dedicato alle competenze, con percorsi di formazione, upskilling e reskilling che rafforzano il legame tra scuola, università e industria.
Il partenariato copre l’intera catena del valore dell’AI: ricerca, sperimentazione, formazione, trasferimento tecnologico, incubazione di startup e supporto all’industrializzazione. Ne fanno parte, oltre ad Assolombarda e MADE, Città Metropolitana di Milano, Camera di Commercio Milano Monza Brianza Lodi, le università Politecnico di Milano, Università Bocconi, Università degli Studi di Milano, Università degli Studi di Milano-Bicocca, grandi imprese tecnologiche, PMI innovative, soggetti dell’ecosistema dell’innovazione ed enti di formazione. La partecipazione è aperta anche agli altri atenei del territorio. Il progetto nasce sin dall’inizio con l’importante collaborazione di AI4I, l’Istituto Italiano di Intelligenza Artificiale per l’Industria.
Il convegno “AI e Physical AI, l’impatto nel mondo reale” con Matteo Zoppas (ICE)
Il convegno “AI e Physical AI, l’impatto nel mondo reale”, si è aperto con i saluti di Guido Guidesi, Assessore allo Sviluppo economico di Regione Lombardia. Matteo Zoppas, Presidente dell’Agenzia ICE, è intervenuto sul tema “Intelligenza artificiale e competitività: la sfida delle imprese italiane sui mercati globali”, mentre Marco Taisch, Presidente di MADE – Competence Center Industria 4.0 e docente del Politecnico di Milano, ha accompagnato il pubblico con l’intervento “dall’AI generativa all’AI integrata nei processi decisionali e operativi”.
Lo sguardo si è allargato alle prospettive future con “The next stage of AI”, la relazione di Tarek Zohdi, Professor e Director of the Richmond Field Station della UC Berkeley, e le esperienze dirette delle imprese, con Coco Robotics, Fincantieri e Multiply Labs. Spazio quindi alla tavola rotonda “Come creare un ecosistema di eccellenza sull’AI”, con Marina Brambilla, Rettrice dell’Università degli Studi di Milano; Fabrizio Grillo, Presidente di Federated Innovation; Federica Ingrosso, Senior Specialist Relazioni Esterne di SIMEST; Fred Parietti, Co-Founder e CEO di Multiply Labs; Stefano Venturi, Special Advisor Intelligenza Artificiale e Transizione Digitale di Assolombarda.
L’articolo “Xi spia l’esercitazione militare a Oslo I soldati usano mezzi cinesi per gli spostamenti e scoprono che le telecamere dei veicoli hanno filmato tutto” pubblicato sul La_Verita del14 Ottobre ...
L’intelligenza artificiale potrebbe essere in grado, nel giro di pochi mesi, di replicarsi autonomamente attraverso dispositivi connessi a internet, dai televisori alle telecamere di sicurezza, fino ai forni intelligenti e ai robot aspirapolvere. È l’allarme lanciato da Anthropic, secondo cui alcuni modelli potrebbero presto trasformarsi in una sorta di malware autonomo, capace di infiltrarsi nei dispositivi, sfruttarne la potenza di calcolo e propagarsi senza intervento umano. Un’evoluzione che renderebbe molto più difficile contenere un attacco informatico, perché non esisterebbe più un unico punto da disattivare per fermarlo.
Il Guardian ha esaminato il rapporto pubblicato lunedì dai ricercatori della società di intelligenza artificiale. Il documento descrive la possibilità che nascano veri e propri «vermi informatici» basati sull’IA, programmi capaci di copiare se stessi da un dispositivo all’altro. Una volta compromessa una macchina, il modello potrebbe trasferire il proprio codice e i propri pesi, cioè i parametri che ne permettono il funzionamento, sul dispositivo successivo, per poi riprendere l’attività e continuare a diffondersi.
La novità rispetto ai malware tradizionali è che questi sistemi potrebbero adattarsi anche a dispositivi e ambienti informatici che non conoscevano in precedenza. I primi bersagli potrebbero essere le abitazioni e le piccole imprese, dove sono diffusi apparecchi connessi spesso dotati di protezioni informatiche limitate. Tra quelli potenzialmente vulnerabili ci sono televisori, forni e frigoriferi intelligenti, tosaerba automatici, videocamere e sistemi per le videoconferenze. Molti di questi apparecchi integrano già piccoli chip progettati per eseguire modelli di intelligenza artificiale direttamente sul dispositivo, senza dover ricorrere ogni volta a un centro di calcolo remoto.
Secondo i ricercatori, in uno scenario estremo più sistemi autonomi potrebbero coordinarsi e attaccare insieme infrastrutture informatiche. Non è però ancora chiaro quale forma assumerebbe una simile minaccia. Potrebbe trattarsi di una diffusione lenta e persistente, paragonabile a una muffa digitale che si espande gradualmente, oppure di un modello più sofisticato, capace di colpire rapidamente grandi strutture come i data center. Un’altra possibilità è che i sistemi cerchino di procurarsi le risorse necessarie al proprio funzionamento attraverso truffe e furti di credenziali.
Gli autori dello studio avvertono che un replicatore autonomo sarebbe difficile da fermare proprio perché distribuito su una rete di dispositivi diversi. «Dovremmo rendere i nostri sistemi più resistenti, così da ostacolare la diffusione di questi replicatori, ma prepararci anche a un mondo in cui saranno presenti in modo permanente», scrivono. Il rischio, dunque, non riguarda soltanto la possibilità di un attacco immediato, ma anche la difficoltà di eliminare completamente un sistema una volta diffusosi nella rete.
L’allarme arriva in una fase in cui le principali aziende del settore segnalano capacità sempre maggiori dei propri agenti di IA, sistemi progettati per agire in autonomia e svolgere compiti complessi. Negli ultimi mesi sono emerse segnalazioni sulle loro capacità di individuare vulnerabilità e tentare intrusioni nei sistemi di aziende e istituzioni pubbliche. Questi sviluppi hanno spinto ricercatori, dirigenti e politici a chiedere maggiori garanzie di sicurezza e più controlli, mentre le stesse società continuano a sviluppare e distribuire nuovi modelli.
Il problema, sottolinea il Guardian, è che le difese informatiche dovranno adattarsi a una minaccia potenzialmente diversa da quelle conosciute finora: un sistema capace non solo di sfruttare le vulnerabilità, ma anche di trasferirsi su altre macchine e continuare a operare senza un controllo centralizzato. Per Anthropic, rendere più sicuri i dispositivi connessi e prepararsi a individuare queste reti sarà essenziale prima che simili capacità diventino più diffuse.
A settembre Jacob Coxon, un matematico britannico di ventisette anni, ha lasciato Anthropic, dove ricopriva il ruolo di capabilities researcher: lavorava cioè per rendere i modelli più potenti e autonomi. Nel comunicare le dimissioni ha scritto che non voleva più essere parte dei piani dell’azienda per gli anni successivi. Nei giorni scorsi, parlando con il New York Magazine, ha spiegato perché: guardando le capacità previste per la prossima generazione di modelli aveva pensato, molto semplicemente, di avere davvero paura del modello che Anthropic sta per addestrare.
Da mesi l’industria dell’intelligenza artificiale è al centro di un dibattito che va molto oltre la Silicon Valley. A Washington si discute se rallentare lo sviluppo dei modelli più potenti, quali regole imporre alle aziende e quanto ci si possa fidare della loro capacità di controllarsi da sole. I dirigenti dei grandi laboratori si dividono tra chi chiede più prudenza e chi avverte che fermarsi significherebbe lasciare campo libero alla Cina – quindi allo sviluppo di modelli controllati dal governo di Pechino. L’opinione pubblica è forse più preoccupata dei suoi politici, e comincia a chiedere apertamente limitazioni alle nuove tecnologie.
Anche dentro le aziende che stanno costruendo questi sistemi c’è molto fermento. Alcune delle persone che hanno lavorato alla frontiera dell’intelligenza artificiale hanno iniziato a lasciare i laboratori proprio perché non si fidano più della direzione che hanno preso. Molti vanno via perché hanno visto abbastanza. Coxon è tra questi, e nelle scorse settimane è stato intervistato dal New York Magazine con altri sette ex dipendenti di OpenAI, Anthropic e Google DeepMind. Le ragioni per cui se ne sono andati sono tutte diverse – il rapporto con il Pentagono, la perdita di posti di lavoro, la cultura aziendale, la convinzione che la sicurezza si possa studiare meglio fuori dai laboratori – ma nelle loro parole c’è un comune denominatore: più aumentano le capacità dei modelli, più diventa difficile per chi ci lavora mettere in discussione la direzione presa.
Per Coxon non siamo molto lontani dal momento in cui la capacità di discernimento umana diventerà obsoleta, o quasi. Oggi gli enormi modelli di Anthropic, OpenAI o Google hanno bisogno dei ricercatori umani per trovare idee e controllare i risultati, cioè per scegliere una direzione. Forse in un futuro non lontano il ricercatore dovrà semplicemente dire al modello: «Ok, fai buona ricerca», e lasciarlo lavorare. «È una situazione visceralmente spaventosa», ha detto Coxon.
Daniel Kokotajlo, che ha lasciato OpenAI nel 2024, aveva provato a cambiare le cose dall’interno. Poi ha perso fiducia nella capacità dell’azienda di autoregolarsi. «Non credo davvero che le aziende possano essere lasciate a regolarsi da sole», dice. La leadership, racconta, era molto brava ad ascoltare le critiche, dichiararsi d’accordo e poi non cambiare davvero direzione. Fuori dall’azienda, invece, parlando pubblicamente e facendo ricerca, ritiene di avere avuto più impatto.
Le aziende del settore hanno lanciato degli appelli alla regolamentazione – per paura o solo per liberarsi da alcune responsabilità morali, civili e penali – ma sono sempre annunci superficiali. Dopotutto, sono sempre società private che competono per il talento umano, la potenza di calcolo e il vantaggio sui concorrenti, proprio come tutte le società private: ogni scelta di rallentare espone alla possibilità che qualcun altro non lo faccia. E alla fine anche chi considera l’IA pericolosa ha almeno una buona ragione per continuare a svilupparla.
Anthropic è il caso più paradossale. È nata anche dalla convinzione che OpenAI stesse procedendo con troppa disinvoltura verso l’Agi (intelligenza artificiale generale, in grado di superare l’intelligenza umana). Eppure i suoi ex dipendenti la descrivono oggi una società convinta che la competizione sia inevitabile e che fermarsi significhi concedere un vantaggio alla concorrenza. Esattamente come tutte le altre. Jeff Wu, che ha lavorato sia a OpenAI sia ad Anthropic, riassume così la differenza: a OpenAI la narrazione era concentrata soprattutto sui benefici dell’AGI, mentre ad Anthropic è molto più presente quella dei rischi. Ma proprio quei rischi possono diventare una ragione per spingere ancora più forte: se OpenAI e la Cina sono irresponsabili, bisogna arrivare prima di loro.
Coxon descrive un clima di guerra in cui si parla continuamente di quello che fanno i concorrenti, della loro velocità, delle loro intenzioni. E lui ha vissuto dall’interno la quotidianità di Anthropic, cioè la società che vorrebbe sembrare moralmente più retta delle rivali. Da Dario Amodei in giù, tutti ad Anthropic si dicono sinceramente convinti che l’intelligenza artificiale possa diventare una tecnologia tpotenzialmente pericolosa. Ma proprio per questo ritengono di dover restare tra gli attori che la sviluppano. Con un’acrobazia intellettuale che dovrebbe dar loro un’aura da santoni, o da ipocriti.
Le dimissioni dalle aziende da parte dei ricercatori sono la presa d’atto che dall’interno dei laboratori è sempre più difficile incidere sulla direzione presa. Miles Brundage, ex dirigente di OpenAI, ha fondato una nonprofit per sottoporre i laboratori a verifiche indipendenti. «Non puoi lasciare alle aziende il compito di correggere i propri compiti», dice. Le aziende hanno punti ciechi e pressioni competitive: servono dunque controlli esterni.
L’inchiesta del New York Magazine mostra il limite dell’idea che basti rendere più sicuri i modelli. L’argine andrebbe posto prima, nello stabilire chi decide quanto devono diventare potenti i modelli, e chi può decidere di fermare la corsa. Servirebbe una specie di Carta Costituzionale dell’intelligenza artificiale.
Non sappiamo se gli allarmi più estremi siano fondati. E non è impossibile che alcuni di questi ricercatori abbiano buone ragioni personali per enfatizzarli: essere tra i primi a denunciare i pericoli dell’IA è un ottimo modo per costruirsi una reputazione e trovare fuori dai laboratori nuovi incarichi e stipendi più alti. Ma per ora sappiamo che hanno denunciato ciò che hanno visto dall’interno. E forse vale la pena ascoltarli prima di scoprire se avevano ragione.
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.
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.
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?
Inchiesta sulle Big Tech che distruggono fisicamente milioni di libri antichi e rari per addestrare l'IA. Un'analisi geopolitica ed economica del mercato dei dati puri.
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.
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.
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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