Capire la tecnologia per capire il mercato resta, anche in questa fase dell’AI, l’unico modo serio per non farsi travolgere dalla narrazione del momento. E sappiamo bene che negli ultimi mesi quella narrativa ha ricominciato a parlare soprattutto la lingua della geopolitica. Con il ritorno di Donald Trump alla Casa Bianca, l’espressione “chip wars” è entrata nei documenti ufficiali e nei commenti di analisti e politici. Si continua a discutere di nuovi controlli sulle esportazioni di chip avanzati e di una possibile revisione delle politiche industriali degli Stati Uniti. In questo contesto, è diventato quasi automatico attribuire a Washington o a Pechino ogni movimento del settore dei semiconduttori.

Nel mio precedente articolo, “L’AI oltre la bolla, i limiti strutturali dei LLM”, avevo provato a spostare il punto di osservazione. Il punto non è stabilire se l’AI sia una bolla finanziaria, ma valutare la solidità del paradigma tecnologico sottostante. Il mito dello scaling infinito, l’idea che basti aumentare parametri, dati e potenza di calcolo per ottenere sistemi migliori, funziona fino a un certo punto. Oltre, emergono vincoli molto concreti, legati ai costi, all’energia e soprattutto alla memoria. Quello che è successo nelle ultime settimane sui titoli legati all’hardware AI sembra andare esattamente in questa direzione.

ATTENZIONE ALL’EFFICIENZA

Se si guarda al quadro generale, l’indice PHLX Semiconductor resta su livelli storicamente elevati dopo un rally molto significativo su base annua. Qualcosa però è cambiato. Perché dopo aver toccato nuovi massimi, l’indice ha registrato una correzione significativa. Non è un’inversione strutturale, ma sufficiente per incrinare la certezza che l’AI garantisca automaticamente una crescita lineare dei ricavi per tutto il settore. Il caso di Micron Technology è diventato emblematico.

Il titolo ha subito un calo nel corso di più sedute consecutive, arrivando a una perdita cumulata in doppia cifra. Una parte del movimento è stata collegata direttamente a un annuncio di Google.

Non si tratta di una nuova infrastruttura o di una GPU più potente, ma del nuovo algoritmo TurboQuant, che agisce su un elemento molto specifico dei modelli linguistici: la key-value cache, che permette di mantenere il contesto. Le prime analisi indicano che TurboQuant riesce a comprimere questa memoria fino a livelli estremi, arrivando a una rappresentazione a 3 bit e riducendo il consumo complessivo fino a un fattore di sei, senza perdita evidente di performance nei benchmark mostrati.

Tradotto in termini pratici, significa che la stessa GPU può fare molto di più. Può gestire più richieste, più contesto, modelli più lunghi, senza bisogno di aumentare proporzionalmente la memoria installata. È esattamente il tipo di innovazione che emerge quando il paradigma dello scaling “a forza bruta” inizia a mostrare i suoi limiti. Invece di aggiungere continuamente hardware, si inizia a lavorare sull’efficienza. Si comprime, si ottimizza, si riduce lo spreco.

Il mercato però ha reagito in modo quasi istintivo, leggendo questa evoluzione come un segnale negativo. Perché se basta un algoritmo per ridurre drasticamente il fabbisogno di memoria, allora la domanda futura di DRAM e HBM potrebbe non essere così lineare come si pensava. Non a caso, il movimento non ha riguardato solo Micron. Nelle stesse giornate si sono visti ribassi anche su Western Digital, Seagate Technology e Samsung Electronics: proprio quelle aziende che più avevano beneficiato della narrazione, secondo cui l’AI avrebbe consumato memoria senza limiti.

Esiste però anche una lettura diversa, che alcuni analisti hanno già iniziato a considerare. Una maggiore efficienza non necessariamente riduce il mercato complessivo. In molti casi lo espande, perché abbassa i costi e rende la tecnologia accessibile a un numero più ampio di applicazioni. È un meccanismo noto in economia, spesso associato al paradosso di Jevons.

Il fatto che il mercato abbia reagito in senso opposto dice probabilmente molto anche sul posizionamento degli investitori e sui livelli di valutazione raggiunti dopo il rally degli ultimi mesi. Se si torna al punto di partenza, il collegamento è abbastanza chiaro. Il paradigma “the bigger, the better” ha funzionato finché i costi marginali restavano gestibili. Oltre una certa soglia, ogni miglioramento richiede un aumento sproporzionato delle risorse. Tecniche come TurboQuant nascono proprio per affrontare questo passaggio. Perché se non posso continuare a scalare all’infinito, devo usare in maniera più efficiente le risorse che dispongo.

CAUSE E FRAINTENDIMENTI

Per il mercato questo passaggio è tutt’altro che neutrale. Chi ha costruito le proprie aspettative sulla convinzione che l’AI avrebbe assorbito qualunque capacità produttiva disponibile, deve iniziare a rivedere i propri modelli. La variabile rilevante non è più solo quanta domanda ci sarà in assoluto, ma quante risorse saranno necessarie per generare una certa quantità di valore. Tutto questo si inserisce in un contesto globale che resta comunque complesso.

L’amministrazione Trump ha già mostrato l’intenzione di intervenire nuovamente sui controlli dell’export e di usare la tecnologia come leva geopolitica. Allo stesso tempo, torna il tema dell’indipendenza della Federal Reserve System, con pressioni più visibili sulla politica monetaria rispetto al passato. Tutti questi fattori contribuiscono all’incertezza complessiva. Ma ridurre quello che sta accadendo a una semplice conseguenza della geopolitica rischia di essere fuorviante. La causa che ha innescato il repricing recente è, in larga parte, tecnologica. È la presa d’atto che la traiettoria dell’AI potrebbe non coincidere con una crescita illimitata e lineare della domanda di hardware.

In questo contesto, l’idea di un “rating tecnologico” delle aziende AI diventa sempre più rilevante. Integrare nelle valutazioni una comprensione minima delle architetture, dei vincoli tecnici e delle direzioni della ricerca non è più un esercizio accademico. È una necessità. Guardando avanti, lo scenario appare meno lineare rispetto a quello raccontato nella prima fase dell’hype. È probabile che l’AI continui ad espandersi e a sostenere una domanda elevata di infrastrutture. Allo stesso tempo, è altrettanto probabile che ogni modello diventi progressivamente più efficiente, riducendo il fabbisogno unitario di memoria e calcolo.

Anche nelle community tecniche online questo tema inizia a emergere con maggiore chiarezza. Nelle discussioni su Reddit dedicate a TurboQuant e alla gestione della key-value cache, l’attenzione si concentra sempre più su VRAM, costo di inferenza, lunghezza del contesto ed efficienza d’uso dell’hardware, più che sulla corsa ad acquistare nuova capacità. Non è ancora la prova di un cambio di paradigma, ma la tendenza è molto interessante: il dibattito tecnico si sta spostando dall’abbondanza di risorse alla loro ottimizzazione.

La vera domanda riguarda quanta potenza servirà all’AI e quanto efficientemente sarà in grado di utilizzarla. Ed è su questo terreno, più che su quello geopolitico, che si giocherà il prossimo repricing del settore.

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L’intelligenza artificiale è il grande paradosso della consulenza contemporanea. Più diventa centrale nelle strategie di imprese e istituzioni, più mette in discussione il modello economico di chi, da sempre, vende competenze, analisi e trasformazione. Non si tratta solo di un ciclo negativo o di un rallentamento congiunturale. È una trasformazione strutturale che tocca la consulenza manageriale, quella tecnologica e anche la consulenza finanziaria. Negli ultimi anni il settore ha beneficiato di un’espansione senza precedenti. Dopo la pandemia, le aziende hanno accelerato progetti di digitalizzazione, riorganizzazione e gestione del rischio e le grandi firm globali hanno assunto migliaia di professionisti, ampliato le practice e registrato crescite a doppia cifra.

Ma oggi? Lo scenario sembra cambiato tanto. E si parla sempre più di consulting slowdown perché la crescita si è appiattita, i budget vengono rivisti e le società hanno iniziato a contenere costi e risorse umane. Questo perché i clienti corporate dichiarano di voler ridurre la spesa in consulenza, riallocando le risorse su piattaforme interne, infrastrutture dati e investimenti strutturali su centri di intelligenza artificiale. In questo contesto si inserisce il caso Accenture, che pur continuando a crescere sul piano dei ricavi e a registrare una forte espansione nei progetti legati all’Advanced AI, ha visto il proprio titolo perdere circa il 40% nell’ultimo anno. E la cosa interessante è che non c’è un collasso dei fondamentali, ma una compressione dei multipli. Il mercato, infatti, sta prezzando il rischio che il modello tradizionale della consulenza, basato su leva organizzativa e vendita di ore, sia meno sostenibile in un mondo in cui l’AI automatizza parte rilevante delle attività.

VERSO UN NUOVO PARADIGMA?

Il punto non riguarda una singola società, ma l’intera architettura del settore. Per decenni la consulenza si è retta su tre pilastri: grandi team junior dedicati a raccolta dati e produzione di materiali, pricing fondato sul tempo e non solo sui risultati, infine una certa asimmetria informativa tra chi fornisce insight e chi li acquista. Oggi invece i modelli generativi, le piattaforme multi-agente con analytics integrati consentono ai clienti di svolgere internamente attività che prima richiedevano settimane di lavoro esterno. Così report preliminari, benchmark di settore, sintesi di documentazione normativa o finanziaria possono essere generati in poche ore con strumenti avanzati.

Questo non significa che l’AI sostituisce il consulente strategico o l’advisor finanziario nel breve periodo. Significa però che erode la base di attività standardizzate che giustificava l’impiego di squadre numerose e tariffe elevate. Se una parte dell’analisi può essere automatizzata, il valore si sposta verso l’interpretazione, il giudizio, la capacità di implementare e di assumersi responsabilità sui risultati. La trasformazione è visibile anche nella struttura dei contratti, infatti, cresce il peso dei progetti a prezzo fisso e dei modelli legati a outcome misurabili. Nella consulenza finanziaria, per esempio, aumenta l’attenzione per le remunerazioni basate sui risultati, risparmi generati o metriche di efficienza. Questo sposta il rischio verso il fornitore e rende più difficile sostenere margini elevati senza un reale vantaggio competitivo tecnologico o metodologico.

E le discussioni nelle community professionali online riflettono questa tensione. Molti consulenti su Reddit osservano che l’AI generativa stia accelerando notevolmente i tempi di produzione. Alcuni sintetizzano il cambiamento in questo modo: “L’AI non sostituirà i consulenti, ma i consulenti che usano l’AI sostituiranno quelli che non la integrano nel proprio lavoro”. Altri sottolineano che la piramide tradizionale è sotto pressione, perché i clienti accettano meno facilmente team sovradimensionati quando parte dell’analisi può essere generata con strumenti digitali. Non mancano però posizioni più caute, secondo cui l’AI resta un supporto che richiede supervisione e responsabilità umana. Tutti concordano su un fatto: il modello sta davvero cambiando. Alcuni grandi nomi della consulenza globale hanno iniziato a legare in modo più diretto l’uso degli strumenti di AI alle valutazioni di performance e alle opportunità di crescita professionale.

L’uso delle piattaforme interne non è più solo una scelta operativa, ma diventa metrica di valutazione. In parallelo, si registrano ristrutturazioni e programmi di riqualificazione per spostare competenze verso aree più tecnologiche. L’intelligenza artificiale non incide così solo sui servizi venduti ai clienti, ma ridefinisce il capitale umano necessario per competere. Il caso Deloitte in Australia ha aggiunto una dimensione reputazionale al dibattito. Un report commissionato dal governo federale, del valore di circa 440mila dollari australiani, è stato oggetto qualche mese fa di molte polemiche perché conteneva citazioni accademiche e riferimenti legali inesistenti generati da un modello di AI utilizzato nel drafting. Così dopo le verifiche, il governo australiano ha chiesto e ottenuto un rimborso parziale e una revisione del documento. Questo episodio dimostra che l’adozione dell’AI senza adeguati controlli può tradursi in un rischio diretto per la credibilità della consulenza, soprattutto quando si tratta di clienti istituzionali.

MARGINI SOTTO PRESSIONE

La consulenza finanziaria non è immune dalla rivoluzione dell’intelligenza artificiale. Hazel, la piattaforma AI sviluppata dalla fintech Altruist per supportare la pianificazione fiscale e l’analisi automatizzata dei documenti, riaccende il dibattito sui modelli tradizionali di wealth management. E nella settimana del suo lancio, a Piazza Affari si sono registrate vendite significative: FinecoBank ha perso circa il 7,5%, Banca Generali il 7,4%, Banca Mediolanum oltre il 6% e Azimut circa il 4,4% in un movimento legato ai timori di compressione delle commissioni e dei margini.

Il mercato inizia a scontare uno scenario in cui attività ad alto contenuto tecnico come la pianificazione fiscale, l’analisi patrimoniale e la costruzione di scenari possono essere automatizzate e rese disponibili a costi inferiori. Strumenti come Hazel generano strategie in pochi minuti, attività che fino a ieri richiedevano ore e ore di lavoro specialistico. Questo non elimina il consulente, ma ne cambia il valore. Se gli algoritmi producono insight in tempo reale, l’advisor deve distinguersi per interpretazione, gestione del rischio e responsabilità decisionale. Pur riconoscendo che l’AI può automatizzare il processo di analisi, molti professionisti ritengono che la fiducia, l’empatia e il giudizio restino difficilmente replicabili.

E in Italia? Il cambiamento sarà probabilmente più graduale. Perché il mercato del risparmio gestito è ancora fortemente relazionale e la fiducia personale pesa molto nelle scelte finanziarie. Nel breve periodo l’AI resta soprattutto strumento di supporto. Ma il vero nodo è il ricambio generazionale. I nuovi investitori sono più digitali e meno legati al modello tradizionale. Non si tratta di una sfida tra consulente e algoritmo, ma di un’opportunità per chi saprà combinare tecnologia e fiducia. Chi rimane fermo, invece, vede già oggi i propri margini e multipli erodersi.

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La domanda è legittima, ma formulata nel modo sbagliato. Prima ancora di interrogarsi sugli esiti di mercato, bisognerebbe chiarire che cosa sia oggi l’intelligenza artificiale dal punto di vista tecnologico e solo partendo da questa comprensione è possibile valutare in modo razionale le implicazioni economiche, industriali e finanziarie. Un passaggio chiave per capire dove siamo arrivati è il salto qualitativo tra GPT‑2 e GPT‑3.

GPT‑2 rappresentava un’evoluzione dei chatbot tradizionali, ma produceva risposte spesso incoerenti, casuali e prive di una struttura argomentativa stabile. Con GPT‑3 emerge invece qualcosa di diverso, una capacità di generare sequenze di output che, dal punto di vista statistico, assomigliano a un ragionamento. Non perché il modello “ragioni” nel senso umano del termine, ma perché la distribuzione di probabilità appresa è sufficientemente ricca da produrre catene di testo coerenti e contestualmente plausibili. È questo salto qualitativo, più che la semplice crescita dimensionale, ad aver portato l’AI al grande pubblico e ad aver reso l’idea di “assistente universale” credibile per utenti e imprese.

Il secondo punto, meno discusso ma cruciale, riguarda i limiti strutturali delle architetture attuali. Gli approcci oggi dominanti, basati su grandi modelli autoregressivi, mostrano rendimenti marginali decrescenti perché ogni incremento di scala richiede ordini di grandezza in più di dati e calcolo per ottenere miglioramenti via via più piccoli sulle metriche standard. Aumenti incrementali di parametri e di potenza di calcolo non garantiscono né un miglioramento sostanziale dell’accuratezza né soprattutto una riduzione sistematica delle cosiddette allucinazioni, che vengono ormai riconosciute come un effetto intrinseco del modo in cui questi modelli generano testo, ossia predicendo il token più probabile, considerato il contesto, non la “verità” del mondo.

LO “SCALING WALL” DEI MODELLI AI

Un vero salto qualitativo, sempre più spesso, viene quindi collegato alla necessità di nuove architetture e di una diversa formalizzazione del ragionamento, non al semplice scaling delle soluzioni esistenti. Questa percezione è condivisa anche al di fuori dei circuiti accademici. Nelle comunità tecniche online, su piattaforme come Reddit, in particolare nei forum frequentati da ricercatori e ingegneri, emergono osservazioni difficilmente rintracciabili nella comunicazione ufficiale delle aziende.

In thread molto discussi su r/MachineLearning e r/LocalLLaMA vari sviluppatori si chiedono se non si sia raggiunta una sorta di “scaling wall” nei modelli base, notando come i costi crescano più rapidamente dei benefici marginali sulle prestazioni reali. Su r/artificial un post dal titolo “The real reason LLMs hallucinate –  And why every fix has failed” evidenzia che le allucinazioni non siano un bug localizzato, ma una conseguenza strutturale del fatto che il modello deve comunque “indovinare” quando manca evidenza sufficiente, qualunque patch si applichi attorno. Allo stesso modo, discussioni su r/singularity insistono sul fatto che, senza un meccanismo esterno di verifica o “retrieval”, le allucinazioni rimarranno intrinseche ai LLM e ne limiteranno l’uso in contesti critici.

Pur non costituendo letteratura scientifica, queste discussioni rappresentano una forma di recensione tecnica informale della promessa industriale dell’AI e un osservatorio privilegiato sul divario tra aspettative di marketing e utilizzo concreto. Da qui nasce una delle domande più ricorrenti tra investitori e analisti, ovvero se serviranno ancora tutte queste GPU di NVIDIA? Nel breve–medio periodo la risposta è verosimilmente sì.

La fase attuale è caratterizzata da un’intensa sperimentazione: l’evoluzione verso architetture multi-agentiche rende il fabbisogno di calcolo molto oneroso. Nel lungo periodo, tuttavia, lo scenario potrebbe cambiare in modo significativo. Perché se dovessero emergere modelli realmente più efficienti, in grado di ottenere le stesse prestazioni con un ordine di grandezza in meno in termini di parametri e calcolo, potrebbe affermarsi un ecosistema hardware più leggero e specializzato.

In questo quadro è rilevante il caso di Google, che sta ottenendo risultati competitivi facendo leva su architetture proprietarie come le TPU e per alcuni workload stabili di larga scala le TPU di ultima generazione offrono un rapporto costo‑prestazioni e un’efficienza energetica superiori a molte GPU generaliste. Parallelamente, NVIDIA è consapevole di questo rischio strategico e sta cercando di difendere il proprio posizionamento lungo la catena del valore non solo con hardware sempre più potente, ma anche attraverso l’integrazione verticale dello stack software, librerie ottimizzate e acquisizioni mirate nell’ecosistema AI.

IL RISCHIO FINANZIARIO DELL’AI

Dal punto di vista finanziario, il quadro resta delicato. OpenAI e altre realtà di frontiera hanno assunto impegni pluriennali molto rilevanti sul fronte degli investimenti infrastrutturali e delle partnership industriali, in un contesto in cui il mercato continua a scontare scenari di crescita estremamente ottimistici. Se l’evoluzione tecnologica dovesse rallentare o cambiare direzione – per esempio privilegiando modelli più efficienti e meno compute‑intensive rispetto a quelli “brute‑force” – alcune valutazioni basate sull’idea di un ciclo infinito di CapEX e di monetizzazione rapida dell’AI potrebbero rivelarsi eccessive.

In questo contesto si inserisce una linea di ricerca emergente che esplora soluzioni alternative allo scaling puro, come meccanismi di memoria esterna, sistemi di retrieval strutturato o una separazione più netta tra memoria statica e ragionamento dinamico. L’obiettivo non è costruire modelli semplicemente “più grandi”, ma consentire loro di allocare le risorse computazionali dove realmente servono, attivando percorsi di calcolo più profondi solo quando necessario e appoggiandosi a basi di conoscenza esterne per i fatti.

Il segnale di fondo è chiaro: una parte rilevante del progresso futuro potrebbe derivare dall’efficienza algoritmica, dall’ingegneria dei sistemi e da nuove architetture orientate al reasoning, più che dalla sola forza bruta di calcolo. È inoltre realistico aspettarsi che, come in ogni grande ciclo tecnologico, molte società oggi attive nel settore dell’intelligenza artificiale non sopravvivranno. Alcune falliranno, altre vedranno crollare drasticamente le proprie valutazioni quando le aspettative di mercato si confronteranno con limiti tecnologici più duri del previsto, costi infrastrutturali persistenti e modelli di business non sostenibili. Non è un’anomalia, ma una dinamica storicamente ricorrente in tutte le grandi ondate di innovazione dalle ferrovie all’elettricità, fino a Internet e alle dot‑com. La tecnologia di fondo continua a diffondersi, ma non tutte le realtà che cavalcano l’hype iniziale arrivano all’equilibrio di lungo periodo.

Proprio per questo diventa sempre più evidente la necessità di strumenti di valutazione specifici per l’AI. Non semplici metriche finanziarie di breve termine, ma vere forme di rating tecnologico, basate su audit indipendenti e processi di due diligence capaci di valutare architetture, qualità e provenienza dei dati, robustezza dei modelli, scalabilità operativa e governance tecnica. Un ecosistema di questo tipo ridurrebbe il rischio per gli investitori e contribuirebbe a una migliore allocazione del capitale, premiando le aziende con fondamentali tecnologici solidi e limitando gli effetti distruttivi delle inevitabili fasi di correzione del mercato, in cui la narrativa tende a oscillare tra euforia e rigetto.

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Il dibattito sull’intelligenza artificiale continua a oscillare tra due estremi, l’entusiasmo senza freni e l’allarme sistemico. Da un lato la promessa di una nuova rivoluzione industriale, dall’altro la paura di uno shock occupazionale e sociale di proporzioni inedite. Ma come in ogni grande transizione tecnologica, il punto non è la tecnologia in sé. Il punto è l’ecosistema economico, industriale e geopolitico che la sostiene. La storia delle bolle speculative – dai tulipani olandesi alla crisi delle dot-com – mostra un ciclo ricorrente, in cui le tecnologie reali attraversano fasi di aspettative irrazionali. L’errore non è nella tecnologia, ma nell’ipotesi implicita che ogni innovazione sia immediatamente in grado di generare valore ovunque, per tutti e nello stesso modo. L’intelligenza artificiale non fa eccezione perché funziona sì ma non è onnipotente.

L’AI NON È PLUG-AND-PLAY

L’intelligenza artificiale è una componente strutturale dei sistemi produttivi avanzati. È il nuovo livello operativo che connette dati, automazione e decisioni. E trattarla come un semplice progetto IT significa non coglierne la portata reale, perché l’intelligenza artificiale sta ridisegnando i flussi informativi, modificando l’organizzazione del lavoro e ridefinendo i processi decisionali. Non si limita più a migliorare ciò che esiste, ma ristruttura le architetture. Il vero vantaggio competitivo non risiede però più nei modelli, sempre più replicabili, ma nell’infrastruttura che li rende possibili come i chip avanzati, cloud hyperscale, data center, sistemi energetici e reti di trasmissione dei dati.

Negli Stati Uniti questa integrazione verticale è ormai evidente. Hardware, software e servizi cloud convergono dentro pochi attori sistemici che controllano l’intera filiera del calcolo. Non è solo una competizione tecnologica ma è una concentrazione industriale. E come ogni concentrazione, produce stabilità apparente e tanta fragilità latente. Un aspetto spesso ignorato è la crescente autocorrelazione finanziaria dell’ecosistema AI. Le stesse aziende operano contemporaneamente come fornitori, clienti e investitori. Il capitale circola rapidamente all’interno dello stesso perimetro industriale, alimentando valutazioni che crescono più in funzione delle aspettative che dei fondamentali economici e il rischio non è il singolo titolo sopravvalutato, ma la sincronizzazione delle narrazioni. Quando tutti credono nella stessa storia, anche il rischio diventa sistemico e la questione non è stabilire se esista una bolla, ma capire quali componenti dell’ecosistema resteranno centrali una volta assorbito l’eccesso di capitale.

TRA EUFORIA E PRAGMATISMO

La storia insegna che le crisi tecnologiche non cancellano le tecnologie, selezionano le architetture. Un ulteriore fraintendimento riguarda il rapporto tra crescita dell’AI e crescita dell’hardware. Si dà per scontato che servano sempre più chip, sempre più data center, sempre più energia. Ma l’innovazione non corre solo sul silicio, potrebbe correre, perché no, proprio sugli algoritmi. Architetture software sempre più efficienti mostrano che è possibile ottenere risultati migliori con minore potenza di calcolo. Se questa traiettoria si consolidasse, una parte delle valutazioni basate esclusivamente sulla scarsità computazionale potrebbe risultare fragile. Non per errore tecnologico, ma per cambio di paradigma ingegneristico.

Parallelamente cresce il fenomeno dell’AI-washing, ovvero l’etichetta “intelligenza artificiale” viene applicata a sistemi che non hanno nulla di realmente intelligente e neanche “artificiale”. Ma ricalca e rafforza la narrativa, trainata dal marketing. Il mercato inizia così ad avere bisogno di ciò che la finanza ha costruito nel tempo: metriche affidabili, validazione indipendente, capacità di distinguere architettura industriale e narrazione commerciale. Dopo Stati Uniti e Cina, l’Arabia Saudita con la nascita di Humain (full-stack AI ecosystem) cosa fa? Non domina le piattaforme digitali globali né la filiera dei semiconduttori avanzati. Ma possiede un capitale spesso sottovalutato come scienza teorica, matematica applicata, fisica computazionale, ingegneria dei sistemi complessi. Il suo spazio competitivo non può limitarsi alla semplice creazione e finanziamento di startup scalabili. È inverosimile competere con gli Stati Uniti. Ma potrebbe trovare spazio nella progettazione di sistemi affidabili, verificabili e sicuri, senza attendere sempre applicazioni pratiche dal resto del mondo. Concentrandosi magari anche di più sul quantum. Nel lungo termine il vero discriminante dell’AI non sarà così solamente la forza bruta dell’hardware, ma soprattutto la qualità dei dati, la capacità di integrazione tra sistemi e l’affidabilità dei modelli. Senza questi elementi l’AI non scala, non industrializza e non diventa sistema.

L’AI DIVENTA SISTEMA

Il quantum computing invece non è una versione “più potente” dell’informatica tradizionale. È un cambio ontologico del calcolo. Non sostituirà l’intelligenza artificiale, ma ne ridefinirà il perimetro operativo. L’AI apprende da dati osservabili. Il calcolo quantistico esplora spazi matematici inaccessibili ai computer classici e la loro convergenza non produrrà applicazioni visibili nel breve periodo, ma trasformerà silenziosamente le infrastrutture decisionali più complesse. Le bolle non distruggono le tecnologie. Distruggono le illusioni. È ciò che Joseph Schumpeter definiva “distruzione creativa”, il processo attraverso cui il sistema economico elimina strutture inefficienti per generare nuovi equilibri.

Se pensiamo a quanto hanno performato le principali società quantum e AI negli ultimi anni viene quasi da sorridere: ma cosa ci riserva il breve periodo? Credo, indubbiamente che molte startup scompariranno, alcuni colossi verranno ridimensionati, ma l’intelligenza artificiale resterà: più integrata e più infrastrutturale. La competizione globale non si giocherà sui modelli, ma sui sistemi, non sulla comunicazione, ma sull’architettura. Come ricordava Michael Porter, “la strategia non è fare meglio le stesse cose, ma fare cose diverse”. E come scriveva Alan Turing, “possiamo vedere soltanto a breve distanza in avanti, ma possiamo già intravedere ciò che deve essere fatto”. È in questo spazio tra visione e metodo che si ridisegnerà il futuro dell’intelligenza artificiale.

IL RUOLO DEI DECISORI AZIENDALI

Non basta adottare strumenti di intelligenza artificiale, ma occorre ripensare governance dei dati, formazione interna, sicurezza informativa e responsabilità algoritmica. Le imprese che tratteranno l’intelligenza artificiale come un semplice software rischiano di subirla. Mentre quelle che la interpreteranno come infrastruttura strategica potranno invece governarne gli effetti. Perché l’AI non è più un tema tecnologico, ma un tema di leadership. È la capacità di integrare modelli, persone e processi in una visione coerente che farà la differenza tra chi utilizzerà l’AI e chi verrà utilizzato dal cambiamento. La partita che si apre ora non riguarda l’adozione, ma la direzione. Non chi userà l’AI, ma chi deciderà come usarla. Non chi correrà di più, ma chi saprà fermarsi ad usarla meglio e con i dati di maggiore qualità. Perché nella nuova economia dei dati, la velocità senza visione è solo movimento, non progresso. L’automazione senza strategia è soltanto rumore computazionale.

QUALE FUTURO?

Non saranno gli algoritmi a scrivere il futuro, ma le decisioni che prenderemo oggi su infrastrutture, competenze e responsabilità. È lì che si decide se l’AI diventerà leva di sviluppo o semplice amplificatore di disuguaglianze. La differenza nascerà dal coraggio di governare questa trasformazione, che l’Europa non può più permettersi di subire, ancora una volta.

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Non si fa che parlare di intelligenza artificiale. Ma tra gli addetti ai lavori, la vera rivoluzione si gioca su un altro fronte, quello degli agenti e, ancor più, dei sistemi multi-agente. Ne parliamo con Marco D’Ambra, matematico e consulente di modellazione AI per l’econometria, che ci spiega come queste architetture stanno cambiando il modo in cui investitori e istituzioni affrontano la complessità dei mercati finanziari. Una carriera costruita al confine tra intelligenza artificiale, data science e applicazioni reali. Marco D’Ambra guida la progettazione e l’implementazione di sistemi di AI in ambienti produttivi complessi, con un approccio che unisce rigore scientifico e visione strategica.

Dopo il settore militare, la finanza è sempre stata il laboratorio naturale dell’innovazione tecnologica, dai primi algoritmi degli anni 2000 ai modelli predittivi di machine learning, fino ai moderni modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Ogni salto evolutivo ha portato maggiore efficienza, ma anche nuove sfide. Oggi, però, emerge un paradigma più profondo: creare reti di intelligenze autonome che cooperano o competono per risolvere compiti complessi.

La finanza non sta solo adottando AI più potenti, ma un modello di intelligenza distribuita e cooperativa, capace di simulare scenari e trasformare la gestione del rischio in conoscenza predittiva. Un cambio di prospettiva che tocca la gestione dei portafogli, la simulazione dei mercati e le decisioni strategiche, con ricadute su velocità, qualità informativa, governance e controllo del rischio. «Un agente è un’entità software autonoma, capace di percepire l’ambiente, prendere decisioni e agire secondo uno scopo» – spiega Marco D’Ambra. «A differenza di un algoritmo statico, un agente apprende, si adatta e interagisce con altri sistemi. In sintesi, un sistema multi‑agente è una rete di queste intelligenze che comunicano e collaborano per risolvere problemi complessi». Nel mondo della finanza, questo significa passare da modelli monolitici ad architetture distribuite, dove agenti specializzati condividono segnali, validano decisioni e si adattano in tempo reale ai movimenti di mercato. La vera novità non sta solo nella potenza di calcolo, ma nella capacità di dialogo e coordinamento, più simile a un team digitale che a un motore deterministico.

Che cosa cambia rispetto ai modelli tradizionali?

«Possiamo immaginare un agente che analizza il sentiment globale, uno che misura volatilità e regime, un terzo che costruisce scenari di rischio e un quarto che propone operazioni con vincoli di esposizione e liquidità» – spiega Marco D’Ambra. «Ognuno agisce in autonomia, ma influenza e viene influenzato dagli altri. Ne nasce un comportamento emergente, un organismo adattivo che si corregge, sperimenta e apprende dai feedback». Le applicazioni sono già concrete in diversi ambiti. Il loro valore – continua D’Ambra – nasce non dalla semplice automazione, ma dalla cooperazione strutturata con obiettivi chiari e metriche condivise. «Nel trading, agenti autonomi prendono decisioni operative basate su reinforcement learning. Nella gestione del rischio, altri monitorano correlazioni, drawdown e stress macro, proponendo ribilanciamenti dinamici. Nella ricerca, i modelli multi-agente replicano mercati popolati da investitori virtuali per studiare formazione dei prezzi, liquidità e rischio sistemico».

Vantaggi e limiti

Rispetto ai sistemi tradizionali i benefici possono essere riassunti in tre parole chiave: robustezza, trasparenza e la scalabilità. «La robustezza, perché un errore locale non compromette il sistema grazie a meccanismi di revisione e voto. La trasparenza, perché ogni agente lascia una traccia decisionale utile per audit e governance. E in ultimo, la scalabilità grazie a un’architettura modulare che permette di integrare nuovi mercati e competenze con costi prevedibili». Per quanto riguarda i limiti, l’orchestrazione in tempo reale è complessa. «Servono protocolli di coordinamento, gestione dei conflitti e piani di fallback per mantenere coerenza globale senza rallentare» – spiega D’Ambra. Inoltre, l’affidabilità dei modelli è un cantiere aperto.  «Gli agenti basati su LLM o modelli predittivi devono preservare memoria e coerenza evitando drift e allucinazioni». E poi c’è il costo computazionale. «Più agenti significa più dati, più calcolo, più storage. E senza un disegno efficiente, la curva dei costi può crescere rapidamente». Ma chi risponde di una decisione presa da un collettivo di agenti? «Le autorità stanno ancora definendo le cornici normative su accountability e explainability, ma la maturità industriale è in evoluzione»

Dalla gestione del rischio alla strategia

I sistemi multi‑agente sono il terreno ideale per la finanza che combina dati abbondanti, processi complessi e necessità di decisioni rapide. È il contesto perfetto per sistemi capaci di apprendere, adattarsi e generare insights in tempo reale. E il vantaggio non è solo operativo. «Sul piano strategico – continua D’Ambra – i sistemi multi‑agente permettono di stressare strategie prima dell’implementazione, valutare l’impatto di shock o nuove regole, anticipare trend e punti di rottura. Simulare mercati sintetici popolati da migliaia di investitori artificiali consente di comprendere fenomeni emergenti e testare la resilienza della liquidità. Tutto questo mantenendo tracciabilità e spiegabilità, elementi chiave per l’audit e la vigilanza»

Come cambiano i ruoli?

Il gestore o il risk officer diventa un orchestratore di intelligenze perché – come spiega D’Ambra – definisce obiettivi, vincoli e priorità, verifica che i segnali siano solidi e che le decisioni restino coerenti al mandato e alla normativa. «Gli agenti non sostituiscono l’essere umano, ma ne potenziano la capacità di reazione e di giudizio» – afferma D’Ambra. «Offrono ampiezza di sguardo e tempestività, mentre l’uomo mantiene il presidio su etica, contesto e responsabilità».

Evoluzione graduale, ma profonda

Oggi prevalgono gli agenti “narrow”, focalizzati su compiti specifici. «In futuro – continua D’Ambra – vedremo reti sempre più cooperative, capaci di apprendere in modo continuo, negoziare risorse computazionali e proporre strategie alternative. Il valore non sarà nel singolo agente più “smart”, ma nell’ecosistema: un’intelligenza distribuita che unisce specializzazione, coordinamento e adattamento». In definitiva, i sistemi multi‑agente non promettono una finanza senza uomo, ma una finanza più umana nei fini e più precisa nei mezzi, in poche parole, più proattiva, interpretabile, resiliente. Se ben progettati, trasformano un processo reattivo e frammentato in una conoscenza operativa condivisa, capace di affrontare la complessità con rigore e velocità. È la direzione in cui si stanno muovendo le grandi banche di investimento cercando di integrare specializzazione algoritmica, governance trasparente e intelligenza collettiva.Come scriveva Norbert Wiener, padre della cibernetica: «Il vero problema non è se le macchine pensano, ma se gli uomini riescono ancora a farlo».

In fondo, la finanza è sempre stata un linguaggio dell’intelligenza collettiva: il luogo dove l’informazione, la fiducia e il rischio si incontrano per generare valore. Oggi, grazie ai sistemi multi-agente, questo linguaggio torna a essere vivo, dinamico, capace di apprendere ma anche di correggersi. Ma il vero salto non è tecnologico, è culturale. La sfida dei prossimi anni sarà costruire ecosistemi in cui l’uomo e la macchina condividano lo stesso fine: comprendere e governare la complessità senza smarrire il senso del limite e della responsabilità. Perché, come ricordava Wiener, il progresso tecnologico ci fornisce strumenti sempre più potenti, ma resta a noi decidere come usarli.

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«La tecnologia non è mai neutrale ma riflette la visione di chi la costruisce e di chi la guida». Parola di Luigi Simeone, senior project leader all’Italian International Economic Center (IIEC), esperto indipendente di intelligenza artificiale e machine learning, CTO e chief AI Officer con focus su modellistica matematica e AI-driven strategy. Sì, abbiamo lo stesso cognome. Ma no, non siamo parenti. Secondo Heisenberg, padre del principio di indeterminazione, uno dei pilastri della meccanica quantistica, Premio Nobel per la Fisica nel 1932, ciò che osserviamo non è la natura in sé, ma la natura esposta al nostro metodo di interrogazione. Lo stesso vale oggi per l’intelligenza artificiale: ogni volta che formuliamo una domanda, che costruiamo un prompt per un LLM, non dovremmo mai dimenticare che la risposta riflette anche il modo in cui abbiamo scelto di interrogare il sistema. «L’AI non è un oracolo, ma uno specchio delle nostre domande, delle nostre ipotesi, delle nostre speranze» – spiega Luigi Simeone.

«Il compito di chi guida l’innovazione è fare in modo che questo specchio non distorca, ma illumini, mostrando ciò che ancora non vediamo, senza mai perdere il legame con la realtà. Il ruolo del leader tecnologico è prima di tutto etico e culturale. L’innovazione è reale solo se produce fiducia, e la fiducia si costruisce unendo rigore scientifico e immaginazione».

Qual è stato il punto di partenza del tuo percorso professionale?

«Il mio percorso è iniziato con lo studio della Fisica e una laurea in Ingegneria Meccanica al Politecnico di Torino, che mi ha dato un metodo di pensiero rigoroso, per scomporre sistemi complessi, comprenderne le leggi e costruire modelli predittivi da principi primi. Questa ricerca di profondità mi ha portato a un dottorato in elaborazione dei segnali e dinamiche non-lineari a Southampton, dove dimostrai come introdurre non-linearità nei sistemi di recupero energetico potesse migliorarne le prestazioni. Già allora capii che le soluzioni più efficaci spesso stanno fuori dai modelli lineari e semplificati, e che la creatività nasce dall’accettare la complessità del reale».

Quali sono state le prime esperienze sul campo?

«Ho iniziato a lavorare nel settore automotive e aerospaziale, dove il margine di errore è nullo. Ho sviluppato e validato modelli matematici, supportando clienti con tecniche avanzate di signal processing. Lavorare su sistemi mission-critical, come il Mars Rover, mi ha insegnato che i modelli devono essere robusti, verificabili e spiegabili. Non basta dire “la rete neurale penso che reggerà” ma bisogna dimostrarlo con le leggi della fisica. Oggi, nell’era delle black box dell’AI, questa prospettiva è cruciale, perché ci ricorda che la scienza non può abdicare al principio della trasparenza».

A un certo momento hai scelto di cambiare rotta: Perché?

«Sì, ho sentito la necessità di affrontare sistemi governati non da leggi fisiche, ma dall’incertezza e dalla psicologia umana, ovvero i mercati. I modelli deterministici non bastavano più, serviva un approccio probabilistico e guidato dai dati, capace di riconoscere pattern deboli in spazi ad alta dimensionalità. La finanza è stata la mia “forgia”, l’ambiente che mi ha spinto ad abbracciare pienamente il machine learning e a misurarmi con un contesto in cui i margini di errore si traducono immediatamente in valore o perdita».

Come descriveresti la tua attuale traiettoria?

«All’intersezione di due mondi: quello deterministico della fisica e quello probabilistico dei dati. Un background nella modellistica fisica offre un “controllo di realtà” nel machine learning, evitando errori come confondere correlazione e causalità. Per esempio un data scientist puro potrebbe correlare la vendita di gelati con gli attacchi di squali senza cogliere il fattore estate. Oppure, un fisico puro rischierebbe di ignorare il rumore del mondo reale. Io cerco continuamente di unire i due approcci: sono convinto che sia proprio nella loro sintesi che si trova la vera innovazione».

Questa specializzazione porta un nome preciso: Scientific Machine Learning. Puoi spiegarci di cosa si tratta?

«Significa sviluppare AI più robuste ed efficienti, vincolate dalle leggi fisiche, quindi più affidabili. È un campo in rapida crescita, ci chiediamo se la previsione di un algoritmo violi i principi fondamentali, e al tempo stesso sfruttiamo le reti neurali per apprendere ciò che i modelli classici non stimano bene. Non si tratta solo di migliorare le performance, ma di costruire un’AI che rispetti la logica del mondo reale, e non una sua caricatura statistica».

Da lì il passo verso il ruolo di CTO: come è avvenuto questo passaggio?

«Sì, e la sfida più stimolante è guidare team multidisciplinari – matematici, data scientist, ingegneri – diventando un ponte intellettuale tra approcci diversi. L’obiettivo è una cultura integrata, dove il rigore dei modellisti e l’empirismo dei data scientist generano soluzioni innovative. Un leader che comprende un solo paradigma rischia di creare silos o di favorire involontariamente un approccio a discapito dell’altro. Il compito di un CTO non è semplicemente coordinare progetti, ma costruire un linguaggio comune, una visione condivisa che permetta a discipline diverse di dialogare e di creare valore. Questo significa anche spingere la Ricerca e Sviluppo verso frontiere nuove, come l’AI Generativa e i Large Language Models, senza dimenticare le basi metodologiche che garantiscono solidità».

In che modo vedi evolvere oggi la figura del CTO? Hai un esempio concreto?

«Un esempio concreto, durante la mia esperienza in consulenza, è stata la creazione e la pubblicazione di modelli linguistici (LLM) open source specificamente addestrati per la lingua italiana, che abbiamo reso disponibili alla comunità attraverso piattaforme come Hugging Face. Non è stato solo un risultato tecnico, ma un contributo all’ecosistema nazionale, perché la tecnologia non cresce in isolamento ma ha bisogno di comunità, di condivisione e di apertura. Credo infatti che un leader tecnologico debba rafforzare non solo la propria azienda, ma l’intero contesto.

Quale ruolo giocano la ricerca scientifica pura e la formazione continua?

«Al lavoro di consulenza affianco attività accademiche e di advisory, come il mio ruolo di senior advisor del Laboratorio Quantum & AI dell’Università Luiss Guido Carli, e l’insegnamento di corsi avanzati focalizzati su LLM e AI generativa applicata alla finanza. Formare nuovi talenti non è un progetto accessorio, ma un investimento strategico».

Guardando al futuro, su quali progetti o innovazioni stai lavorando in questo momento?

«Oggi sono senior project leader all’Italian International Economic Center (IIEC), dove applichiamo l’intelligenza artificiale ai sistemi più complessi, ovvero le economie nazionali. Con il mio team abbiamo depositato due brevetti statunitensi, uno su un sistema di previsione economica basato su AI per PIL e inflazione, e uno su un sistema multi-agente per la valutazione del rischio di startup e imprese. Diversi agenti autonomi analizzano aspetti tecnici, legali e di mercato, producendo una valutazione olistica che supera i limiti dei modelli tradizionali».

E per chi aspira a diventare CTO: quali consigli ritieni davvero strategici?

«Un CTO non deve essere solo un ottimizzatore di processi aziendali. Ma architetto del futuro, un costruttore di strumenti che possono orientare politiche economiche e strategie di investimento di un Paese. L’AI non è soltanto uno strumento di business, ma una leva strategica nazionale, capace di trasformare il potenziale tecnologico in progresso concreto per aziende e società».

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La corsa globale all’intelligenza artificiale generale (AGI) è cominciata, e ha già tutte le caratteristiche di una nuova guerra fredda. Solo che questa volta, il campo di battaglia non è lo spazio aereo o l’oceano Pacifico, ma l’infrastruttura digitale, i laboratori di ricerca e i data center più potenti del pianeta. A contendersi la supremazia sono Stati Uniti e Cina. In palio, non solo la leadership tecnologica, ma la possibilità di dettare le regole di un mondo sempre più plasmato dagli algoritmi. L’AGI non è una fantasia da romanzo di fantascienza. Ma potrebbe rappresentare il prossimo salto tecnologico, indipendentemente dai progressi del quantum computing. Stiamo parlando di sistemi capaci di apprendere, adattarsi e agire in modo autonomo su compiti diversi, con una flessibilità e una creatività paragonabili, se non superiori, a quelle umane. Secondo molti analisti, potremmo assistere alla sua comparsa già entro il prossimo decennio. E chi riuscirà ad arrivarci per primo potrebbe ottenere un vantaggio competitivo destinato a ridisegnare gli equilibri globali.

LA VISIONE AMERICANA E LA STRATEGIA CINESE

Cina e USA stanno investendo risorse senza precedenti e parliamo di centinaia di miliardi di dollari per conquistare l’AGI. La Cina si muove con rapidità, alimentata da una visione industriale pragmatica, un accesso privilegiato ai dati e un ecosistema hardware sempre più autonomo. Gli Stati Uniti, dal canto loro, puntano sulla ricerca accademica, su colossi privati come OpenAI e Google DeepMind, e su un contesto istituzionale che, pur frammentato, sta accelerando per non perdere il primato. Senza ovviamente tralasciare l’ecosistema startup e l’intero mondo del Venture Capital. Ci sono alcuni indici che segnalano che la Cina avrebbe già superato gli Stati Uniti in 57 delle 64 tecnologie chiave, dall’AI all’energia quantistica.

Tuttavia, a un’analisi più approfondita, molti paper provenienti dalla Cina si rivelano delle mere vetrine dimostrative, con scarsa solidità sul piano metodologico, senza contare il divario ancora marcato sul fronte dei brevetti. Quello che i numeri ci dicono però è che gli USA restano avanti comunque in termini di potenza computazionale, open source e alleanze strategiche. La differenza non è solo nei mezzi, ma soprattutto nella mentalità. La Cina investe in AI applicata a città intelligenti, veicoli autonomi, sanità predittiva.

Gli Stati Uniti, invece, inseguono una visione più “filosofica” dell’AGI. A tratti, trainata da narrazioni hollywoodiane. Eppure, questa visione si sta politicizzando. L’amministrazione Trump mira a ridurre i tempi di sviluppo dell’AGI a pochi anni, tra investimenti pubblici, semplificazione normativa e alleanze industriali. Ma non tutti sono entusiasti. L’ex CEO di Google, Eric Schmidt, ha criticato l’idea di un “Manhattan Project dell’AI”, temendo una corsa senza controllo. Anche Demis Hassabis, fondatore di DeepMind, avverte: «L’AGI potrebbe risolvere problemi globali enormi, ma va governata con responsabilità e visione condivisa». Senza un’etica comune, il rischio è di aprire il vaso di Pandora. La ricerca RAND ha modellato scenari futuri in cui l’AGI, se gestita male, potrebbe destabilizzare equilibri geopolitici già fragili. Attacchi preventivi e sabotaggi informatici rientrano tra le ipotesi possibili.

Come avverte Dan Hendrycks, direttore del Center for AI Safety: «Stiamo entrando in un’era dove la superiorità cognitiva non sarà più umana. E non c’è alcuna garanzia che i valori incorporati in questi sistemi saranno condivisi». La comunità scientifica internazionale chiede a gran voce standard minimi di sicurezza, verificabilità e auditabilità. L’iniziativa globale promossa dagli Stati Uniti, l’International Network of AI Safety Institutes, vuole porre le basi per un primo nucleo di governance multilaterale, ma la Cina per ora partecipa da osservatore. Su Reddit, molti ricercatori discutono tra di loro senza filtri. Alcuni osservano che «la vera corsa è tra cinesi in Cina e cinesi in America», riferendosi alla diaspora di talenti tech. Altri invece fanno notare chiaramente come l’accesso ai dati in Cina offra, rispetto all’Occidente, un vantaggio difficilmente colmabile. E c’è chi sottolinea che «il primo che raggiungerà l’AGI potrà usarla per migliorare la propria posizione di vantaggio, rendendo il distacco dagli altri Paesi esponenziale».

#AILAB #AGI Startup AI USA: +50 mld di dollari raccolti nel 2023. Europa? Meno di 1/10
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EUROPA A RILENTO, MA QUALCOSA SI MUOVE

Anche nel mondo della finanza, le preoccupazioni non mancano. Lindsay Gorman (German Marshall Fund) ha dichiarato al Johns Hopkins Tech Forum: «Chi controlla l’AGI potrebbe ridefinire l’economia globale. La posta in gioco non è solo tecnologica, ma monetaria e politica». I mercati lo sanno e il lancio di nuovi modelli cinesi come DeepSeek (ne abbiamo parlato ampiamente in un precedente articolo) ha causato turbolenze a Wall Street, mettendo sotto pressione le aziende americane simbolo dell’AI come Nvidia e Palantir. Intanto l’Europa, dopo aver firmato i dazi reciproci con Trump, osserva la situazione, con preoccupazione ma anche con un po’ di ambizione.

La Commissione ha infatti stanziato oltre quattro miliardi di euro entro il 2027 tramite il programma Digital Europe, ma la distanza in termini di capacità computazionale e capitali privati resta abissale. Solo nel 2023, le startup AI negli USA hanno raccolto oltre 50 miliardi di dollari mentre quelle europee meno di un decimo. La Francia prova a guidare, la Germania frena, l’Italia fatica a posizionarsi. Eppure, qualcosa si muove. L’annuncio del fondo CDP Venture Capital dedicato all’AI, con una dotazione iniziale di qualche centinaia di milioni di euro, potrebbe rappresentare una leva importante, soprattutto se accompagnato da co-investimenti istituzionali. Ma la vera svolta potrebbe arrivare da un altro canale spesso dimenticato, ovvero i fondi pensione. In Italia, il patrimonio dei fondi pensione supera i 200 miliardi di euro, ma meno del 3% è oggi allocato in venture capital e innovazione. Un’apertura strutturata verso startup deep tech, e in particolare AI, potrebbe rappresentare una fonte di capitali per rafforzare l’ecosistema.

In Europa, sono poche le realtà che si avvicinano ai colossi americani o cinesi: Mistral AI in Francia, Aleph Alpha in Germania e Synthesia nel Regno Unito stanno attirando capitali, brevetti e attenzione strategica. Il loro limite non è tecnologico, ma spesso finanziario e regolatorio. In Italia, alcune startup o progetti universitari emergenti si stanno facendo strada, ma servono meccanismi di crescita più rapidi. Il nodo resta la mancanza di capitale, soprattutto nella fase di scale-up. Alcune casse previdenziali professionali stanno già studiando questa possibilità, anche grazie alle aperture normative contenute nel nuovo regolamento della Commissione di vigilanza sui fondi pensione (Covip) e nella proposta UE sul Listing Act. Secondo i dati di OECD e InvestEurope, nei Paesi nordici e nel Regno Unito oltre il 10% del capitale dei fondi pensione è allocato in private equity e venture. In Italia, siamo fermi al 2,9%. Ma l’interesse verso l’intelligenza artificiale, anche come strumento di modernizzazione industriale, potrebbe cambiare la percezione del rischio.

#AGI Senza un’etica comune, il rischio è di aprire il vaso di Pandora
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LA REGOLAMENTAZIONE

L’AI Act europeo è il primo tentativo al mondo di normare l’intelligenza artificiale. Ma molti temono che l’eccesso di cautela possa frenare l’innovazione rispetto a Cina e Stati Uniti, dove la sperimentazione è più libera. Serve più slancio, più capitale e soprattutto più strumenti per orientarsi. Per questo, una delle soluzioni più urgenti potrebbe essere la creazione di un’agenzia di rating indipendente per l’AI europea, per valutare startup, tecnologie e impatti, aiutando investitori e policy maker a distinguere valore reale da hype. Un sistema simile a Moody’s, ma pensato per l’innovazione: autorevole, trasparente e distribuito. In un contesto dove mancano risorse, tempo e capacità di analisi diffuse, la selezione diventa la chiave. Senza un meccanismo chiaro di validazione, il rischio è che le migliori startup europee vengano ignorate o assorbite da capitali extra-UE, lasciando all’Europa solo il ruolo di regolatore tardivo. E l’Italia, da sempre terra di talenti ma che parte già in ritardo, non può permettersi di perdere questa opportunità.

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Vi racconto una storia. Ogni riferimento a persone esistenti o a fatti realmente accaduti è puramente casuale. O quasi. Era una sera qualunque. Appena uscito dalla palestra, il nostro protagonista si sentiva davvero in forma. Lo smartwatch si congratulava con lui per l’allenamento completato, mentre risaliva in sella allo scooter. Ma bastò una curva mal illuminata, una buca invisibile, e il corpo volò sull’asfalto. Se fosse stato più pesante, l’impatto avrebbe potuto essere fatale. Ma era ancora abbastanza agile: istinto e fortuna fecero il resto. Riuscì ad attutire la caduta con le mani, salvando la testa.

Successe tutto a pochi metri dalla Stazione Termini, nel cuore di Roma. Un uomo visibilmente ubriaco si avvicinò dicendo di aver visto l’incidente, parlando di un’auto pirata. Non era vero. La caduta era stata accidentale. Mentre il buio si faceva più fitto, il dolore cominciava a farsi sentire. Serviva solo un po’ di ghiaccio – pensava. Ma fu l’inizio di un’altra storia. Il trauma ai polsi fu sottovalutato. Le prime radiografie furono lette in fretta. La diagnosi, imprecisa. Una seconda lastra, eseguita pochi giorni dopo, portò a un’altra interpretazione errata. Solo mesi più tardi – dopo decine di consulti, ritardi, liste di attesa e tanto dolore – si scoprì la verità: entrambe le fratture richiedevano un intervento chirurgico.

Non si trattò di un caso negligenza, ma di una catena di errori diagnostici e di letture imperfette, ciascuno apparentemente giustificabile. Ora chiediamoci: e se accanto al medico ci fosse stato un sistema avanzato di intelligenza artificiale? Se un algoritmo addestrato su milioni di casi clinici avesse affiancato l’interpretazione umana? Avrebbe forse riconosciuto l’anomalia già dalla prima immagine? Il nostro protagonista avrebbe potuto evitare mesi di dolore e di costi a carico del Servizio Sanitario Nazionale?

BIG TECH E AI: LA CORSA È INIZIATA

La questione non riguarda solo il nostro amico. Il settore della salute digitale e dell’intelligenza artificiale applicata alla medicina sta vivendo una vera esplosione. Secondo Galen Growth, il mercato globale dell’AI nella sanità ha raggiunto i 32,3 miliardi di dollari nel 2024 e potrebbe arrivare a 431 miliardi entro il 2032, con una crescita annua composta tra il 36% e il 38%. Solo nel primo trimestre del 2025, gli investimenti nel settore digital health hanno superato i 6,3 miliardi di dollari, segnando un aumento del 2% rispetto all’anno precedente, trainati da mega-deal e da un interesse crescente delle big tech. FierceHealthcare conferma che, negli USA, le startup AI healthcare hanno raccolto 7,2 miliardi di dollari nel 2024, con ulteriori 2,8 miliardi già investiti nei primi mesi del 2025, e proiezioni che puntano a superare gli 11 miliardi entro fine anno. Microsoft ha investito quasi 20 miliardi di dollari per l’acquisizione di Nuance nel 2022 e, nel 2025, ha lanciato Dragon Copilot, adottato da organizzazioni come Northwestern Medicine. Al suo fianco, Google, Amazon, Nvidia, Apple, Oracle, Salesforce e Palantir, con strategie sempre più aggressive per conquistare il futuro della medicina.

Il progetto più ambizioso di Microsoft si chiama MAI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO), presentato nel paper intitolato “Sequential Diagnosis with Language Models”. Di cosa si tratta? È un software diagnostico basato su intelligenza artificiale che simula un panel virtuale di specialisti, replicandone il ragionamento. Testato su 304 casi clinici reali pubblicati dal New England Journal of Medicine, ha raggiunto un’accuratezza dell’85%, contro il 20% ottenuto dai medici in assenza di strumenti di supporto. Il cuore del sistema è il meccanismo chiamato “chain of debate”, in cui modelli diversi – come OpenAI GPT, Google Gemini, Anthropic Claude, Meta LLaMA e xAI Grok – discutono tra loro, proponendo ipotesi diagnostiche, esami, interpretazioni e valutazioni di costo, proprio come farebbe un’équipe medica multidisciplinare.

#AILAB #AIHealthcare Il futuro della medicina: diagnosi più rapide, errori ridotti, costi sotto controllo
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DATI, BIAS E FIDUCIA

Come ha reagito la comunità medica? Le reazioni, ovviamente, non si sono fatte attendere. Su Reddit, un medico ha definito l’AI come una sorta di “infermiera virtuale tascabile”: utile, certo, ma non paragonabile al contatto umano. Altri utenti condividono esperienze di diagnosi errate, auspicando che sistemi di questo tipo possano contribuire a evitarle in futuro. Tuttavia, nei forum specializzati, si critica il benchmark scelto per i test, giudicato troppo semplice rispetto alla complessità della realtà clinica. Oltre a Microsoft, altri attori importanti stanno facendo passi avanti. Google DeepMind ha lanciato Med-PaLM e Med-Gemini, modelli linguistici multimodali addestrati su dati clinici, capaci di superare l’esame USMLE e di ragionare in modo sofisticato. Hippocratic AI sviluppa assistenti clinici vocali dedicati al triage e all’empatia, mentre Babylon Health continua a offrire servizi di telemedicina e diagnosi via app.

E in Europa? La startup berlinese Ada Health propone soluzioni basate sull’analisi di sintomi e dati clinici, già integrate in diversi sistemi sanitari. In Italia, PatchAI, ora parte di Zambon, lavora su interfacce conversazionali per migliorare l’aderenza terapeutica. Tuttavia, l’ecosistema resta ancora molto frammentato. Permangono alcune criticità importanti, come i bias nei dati, la scarsa rappresentazione di alcune etnie e l’eccessiva fiducia dei pazienti nelle risposte automatiche. Alcuni studi dimostrano, infatti, che gli utenti attribuiscono all’AI lo stesso livello di autorevolezza di un medico, anche quando vengono commessi errori. E lo ammetto: capita anche a me di inserire le mie cartelle cliniche su ChatGPT o Claude per creare un database personale e ricevere promemoria su esami da ripetere. Ma sono consapevole che la macchina ha dei limiti e che la medicina è fatta anche di sguardi, ascolto e tanta empatia.

LA MEDICINA DEL FUTURO

Molti medici su X ricordano che curare non è solo diagnosticare, ma soprattutto comunicare. E nelle aree rurali o nei pronto soccorso affollati, le sfide sono anche, e soprattutto, sociali e organizzative. L’AI ha bisogno di un sistema che la sappia integrare, ma anche governare. In Italia il dibattito è ancora più acceso. Da un lato si intravede la possibilità di colmare divari territoriali, soprattutto nelle regioni a bassa densità di specialisti. Dall’altro si riconosce la necessità di investimenti strutturali, digitalizzazione e linee guida etiche chiare. MAI DxO di Microsoft rappresenta un passo avanti straordinario nella diagnostica, ma il suo valore massimo si otterrà solo in alleanza con l’esperienza clinica.

La medicina del futuro realizzerà il suo massimo potenziale nella sinergia tra persone e algoritmi: la vera sfida non è più se funzionerà, ma come decideremo di sfruttarla. Mentre ci interroghiamo sul futuro della sanità tra dieci anni, c’è chi guarda le proprie mani, ripensando a un’esperienza vissuta: quell’urto improvviso, il dolore che non passava, gli errori che avrebbero potuto essere evitati. Forse, la vera evoluzione comincia proprio lì, dal desiderio umano di non dover più affrontare simili sofferenze. L’evoluzione ci conduce inevitabilmente oltre: verso un’intelligenza artificiale che supporta l’essere umano, per l’essere umano. Perché, come ricordava William Osler, uno dei padri della medicina moderna: «La medicina è l’arte dell’incertezza e la scienza della probabilità». In fondo, data science e intelligenza artificiale non è poi così lontane da quella visione. Entrambe cercano di illuminare l’incertezza, offrendo strumenti per affrontare la complessità, senza mai perdere di vista che al centro resta sempre la persona. Dall’alleanza tra tecnica e compassione si gioca il futuro della medicina.

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Nel 2025, Meta ha annunciato un cambio epocale per il mondo della pubblicità digitale: entro il 2026, le sue piattaforme, Facebook e Instagram, saranno in grado di generare campagne pubblicitarie complete, dalla creatività al targeting, grazie a strumenti avanzati di intelligenza artificiale. La promessa è davvero affascinante. Basterà caricare un’immagine del prodotto, indicare il budget e il sistema farà tutto il resto, generando contenuti visivi e testuali, scegliendo il pubblico giusto e adattando l’annuncio in tempo reale. Una rivoluzione che ha suscitato entusiasmo, ma anche non pochi timori.

OPPORTUNITÀ STORICA PER LE PMI

Una delle prime ricadute positive riguarda proprio le piccole e medie imprese. Fino a oggi, creare campagne pubblicitarie efficaci richiedeva risorse, tempo e competenze specialistiche, non di rado fuori portata per aziende con budget limitati. Grazie all’intelligenza artificiale, artigiani, ristoratori o iberi professionisti potranno lanciare campagne pubblicitarie con qualità professionale, accessibili in pochissimi clic. Questa democratizzazione del marketing rappresenta una possibilità enorme, soprattutto nei mercati emergenti e nelle aree dove il know-how digitale è ancora carente.

Inoltre, Meta promette che gli annunci potranno essere personalizzati dinamicamente, in altre parole, lo stesso prodotto potrà essere mostrato con uno sfondo innevato a chi vive sulle Alpi o in un contesto marittimo a chi abita in Sicilia, aumentando l’efficacia e la rilevanza della comunicazione. Un nuovo paradigma, insomma, in cui la creatività diventa scalabile e adattiva.

Ma qual è l’altra faccia della medaglia? Il possibile ridimensionamento del ruolo delle agenzie pubblicitarie e dei professionisti del marketing. Se la creatività può essere interamente affidata a un algoritmo, quale spazio rimane per l’intuizione umana, il branding emotivo, la costruzione di un’identità duratura? Le reazioni non si sono fatte attendere, soprattutto su Reddit. Alcuni utenti si interrogano sul futuro di figure come il media buyer o il copywriter digitale, temendo che siano destinate all’obsolescenza. Uno dei commenti più votati ironizza: «Siamo a un passo da bot che creano ads per altri bot. Il futuro della pubblicità sarà solo un circuito chiuso tra AI che vendono ad altre AI».

Con un approccio più pragmatico, molti vedono in questa rivoluzione tecnologica un’evoluzione inevitabile, per molti versi paragonabile a quella che ha trasformato il mondo della finanza con il trading algoritmico. In questo scenario, il valore umano non scompare, ma si sposta: verso la strategia, l’etica, il controllo qualità e l’interpretazione dei dati prodotti da questi nuovi sistemi intelligenti.

PUNTO DI SVOLTA PER L’ADS

L’introduzione dell’automazione pubblicitaria segna un punto di svolta non solo creativo, ma anche economico. I modelli di business delle agenzie pubblicitarie tradizionali si trovano ora sotto pressione, costretti a ripensarsi in un contesto in cui la produzione di campagne, dalla creatività al media buying, può essere gestita interamente da algoritmi.

I mercati hanno reagito di conseguenza. Alla notizia dell’espansione dell’ecosistema AI di Meta, alcune delle principali holding pubblicitarie mondiali hanno già registrato cali dei propri titoli in Borsa. Tra queste, WPP, Publicis Groupe e Havas, che vedono profilarsi un futuro in cui il valore non risiederà più nell’esecuzione operativa, ma nella supervisione e nell’interpretazione dell’automazione. È plausibile che si assista a una nuova concentrazione di mercato, con i grandi gruppi che si evolvono in “curatori algoritmici”, incaricati di supervisionare e validare il lavoro svolto dalle AI generative. Il ruolo dell’agenzia pubblicitaria, quindi, non scompare, ma si trasforma: da fabbrica creativa a custode della coerenza di marca, dell’etica comunicativa e della qualità del contenuto. Nel lungo termine, le agenzie potrebbero offrire servizi legati all’interpretazione e regolazione degli output dell’AI, sviluppare framework etici o lavorare alla supervisione dei modelli generativi per evitare derive comunicative indesiderate.

La creatività umana non è l’unica dimensione sotto pressione. Anche la privacy degli utenti è tornata al centro del dibattito, innescando un’ondata di preoccupazioni. Come rivelato da un’inchiesta di Fanpage, a partire da maggio 2025, Meta ha iniziato a utilizzare i contenuti pubblicati su Facebook e Instagram – foto, commenti, post pubblici – per addestrare i propri modelli di intelligenza artificiale. In Europa, questa raccolta è soggetta alle rigide normative del GDPR. Meta ha messo a disposizione un modulo per esercitare il diritto di opposizione. Tuttavia, la protezione è parziale: il diniego vale solo per i dati futuri, non per quelli già acquisiti, aprendo una falla sostanziale nel controllo individuale sull’uso delle informazioni personali.

La questione solleva interrogativi sempre più urgenti: quanto siamo realmente consapevoli del valore dei nostri dati? Quali limiti devono essere imposti a sistemi che apprendono dai nostri contenuti, anche se pubblici? È legittimo che un selfie pubblicato nel 2019 possa essere reinterpretato da un algoritmo nel 2026 per generare una pubblicità personalizzata – o addirittura sintetica – senza consenso esplicito? Nel nuovo ecosistema dell’AI generativa, il confine tra pubblico e privato non è mai stato così sottile.

#AILAB Meta, campagne generate dall’AI entro il 2026. Creatività scalabile, targeting automatico, annunci adattivi
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RISCHIO UNIFORMITÀ E AMBIGUITÀ

L’elemento più visionario della strategia di Meta è il superamento degli “annunci statici” a favore di vere e proprie videocampagne pubblicitarie generate dall’AI. Da un lato, i brand avranno la possibilità di testare centinaia di varianti della stessa campagna, analizzando in tempo reale quali creatività ottengono le performance migliori, in termini di engagement, conversioni e impatto visivo. Un’ottimizzazione continua, basata su dati e algoritmi. Dall’altro, però, questo approccio rischia di portare a un’omologazione creativa. Per quanto ottimizzati, i contenuti generati dall’intelligenza artificiale tendono a convergere su schemi narrativi ricorrenti, sacrificando l’imprevedibilità e l’originalità: due qualità che spesso fanno la differenza nella comunicazione di marca.

L’altro tema critico riguarda la possibilità che i contenuti generati dall’AI, pensati per vendere, finiscano col veicolare messaggi distorti, falsificati o manipolativi. In assenza di controlli efficaci, una campagna automatizzata potrebbe generare annunci fuorvianti, imprecisi, poco etici o persino dannosi. L’integrazione di AI generative nei sistemi pubblicitari deve quindi accompagnarsi a meccanismi di auditing trasparente.

COLLABORAZIONE O SOSTITUZIONE

Il vero dilemma, in fondo, è questo: l’intelligenza artificiale nella pubblicità ci libererà dalla complessità o ci priverà di significato? Perché una campagna efficace non è solo questione di conversioni o metriche di performance, ma anche espressione di identità, valori, estetica, visione culturale.

Come osserva uno degli utenti più esperti su Reddit, la vera sfida non sarà scegliere tra umano o macchina, ma saper combinare la potenza computazionale dell’AI con l’intuizione creativa e simbolica dell’essere umano. Le agenzie dovranno “orchestrare” l’intelligenza artificiale come strumento, non come sostituto, trasformando gli output algoritmici in narrazioni che emozionano, che restano. Albert Einstein diceva: «La creatività è l’intelligenza che si diverte». Ma se l’intelligenza è artificiale, può divertirsi? E può davvero essere creativa nel senso pienamente umano del termine? Probabilmente no.

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Il 2025 potrebbe essere ricordato come l’anno in cui l’intelligenza artificiale ha iniziato ad assomigliare – davvero – al cervello umano. La crescente convergenza tra neuroscienze e AI sta generando un nuovo paradigma, in cui l’ispirazione biologica non è più solo una metafora ma una strategia concreta per superare i limiti dei modelli attuali. Una delle innovazioni più significative arriva dal MIT CSAIL con il nuovo modello LinOSS (Linear Oscillatory State-Space model), che riproduce il comportamento degli oscillatori armonici, una dinamica presente nei circuiti neurali biologici. Questa intuizione semplice ma profonda apre la strada a un’AI capace di leggere sequenze temporali lunghissime – come dati finanziari, segnali biologici, trend climatici – con precisione, stabilità ed efficienza, mai viste prima.

UN CERVELLO ARTIFICIALE, MA STABILE

LinOSS non è solo performante: è stabile, un aspetto tecnico determinante. I modelli tradizionali, come i Transformer o anche i recenti Mamba, tendono a diventare instabili nel lungo termine o a richiedere una potenza di calcolo insostenibile. LinOSS, invece, mantiene le prestazioni su orizzonti temporali estesi, senza dover forzare alcuna condizione matematica restrittiva, un risultato che nasce proprio dalla struttura fisica ispirata agli oscillatori cerebrali. In altre parole, è un’AI che pensa “a onde”, proprio come la nostra mente.

Il modello offre anche una proprietà fondamentale: la capacità di approssimare qualsiasi funzione continua causale, una caratteristica che lo rende potenzialmente universale nel campo delle previsioni sequenziali. Si tratta di una svolta con applicazioni vastissime per la medicina, la finanza e le scienze climatiche. Nel settore medico, per esempio, può migliorare il monitoraggio continuo dei pazienti o l’analisi di segnali biologici complessi. In ambito climatico, può aumentare la capacità di prevedere eventi estremi o cambiamenti strutturali. Nella finanza, può anticipare trend macroeconomici leggendo serie storiche con granularità e robustezza. Ed è proprio qui che il contributo del modello LinOSS ha stupito la comunità scientifica: ha superato lo stato dell’arte nei test su classificazione e previsione, battendo modelli avanzati come Mamba. Non a caso, è stato selezionato per la presentazione orale a ICLR 2025, un riconoscimento riservato all’1% dei paper. Il team del MIT ha pubblicato il codice e il dataset di test, dimostrando non solo trasparenza scientifica, ma anche la volontà di rendere questo modello un riferimento per le community legate allo sviluppo dell’intelligenza artificiale. Alcuni ricercatori suggeriscono che LinOSS potrebbe diventare il nuovo standard per la modellazione temporale in diversi settori.

PERCHÉ SERVE PIÙ RICERCA

In un’epoca in cui si parla molto di regolamentazione dell’AI, è importante sottolineare che il futuro dell’intelligenza artificiale dipende soprattutto dalla ricerca. LinOSS non è un prodotto commerciale, né una demo da conferenza. È il frutto di anni di studio sul cervello, sulla dinamica dei sistemi lineari e sull’apprendimento sequenziale. Esempi come questo dimostrano che i veri salti in avanti arrivano quando si investe nel lungo termine, quando si fondono competenze multidisciplinari e quando l’AI non è pensata per imitare l’intelligenza umana, ma per comprenderla. L’intelligenza artificiale ispirata al cervello non cerca semplicemente di simulare la mente umana. Cerca di estrarne i principi fondamentali, quelli che hanno permesso al nostro cervello di evolversi per risolvere problemi complessi in ambienti incerti e mutevoli. Non è un caso se molti dei nuovi modelli promettenti – dalle Spiking Neural Networks ai sistemi oscillatori come LinOSS – si muovono in questa direzione. Le neuroscienze non sono più un’ispirazione vaga, ma una vera e propria mappa di progettazione.

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L’INIZIO DI UNA NUOVA FASE

Se il 2023-2024 sono stati gli anni del boom dei Large Language Model e degli agenti AI, il 2025 segna l’inizio di una fase nuova: il ritorno alla fisica, alla biologia, alla dinamica temporale reale. È probabile che nei prossimi anni i modelli più potenti non saranno quelli con più parametri, ma quelli in grado di capire e adattarsi nel tempo, proprio come fa un organismo vivente. In questo senso, LinOSS rappresenta un passo concreto verso un’AI che non si limita a rispondere, ma che apprende nel tempo, cambia, generalizza, dimentica il rumore e ricorda l’essenziale. In pratica, non serve un cervello artificiale per stupirci, ma una buona idea, radicata nella scienza. LinOSS è questo: un piccolo grande esempio di come l’AI del futuro non sarà solo più potente, ma probabilmente anche “intelligente”, perché capace di imparare dai migliori: noi stessi. Come disse Richard Feynman: «What I cannot create, I do not understand». Tuttavia, per quanto questi modelli siano affascinanti, dobbiamo riconoscere un fatto non secondario: non conosciamo realmente come funziona il cervello umano. Si tratta, ahimè, ancora di una simulazione, forse sempre più vicina alla realtà, ma pur sempre una ricostruzione parziale di un mistero ancora irrisolto.

Fin dagli anni 50, i primi pionieri dell’intelligenza artificiale, da McCulloch e Pitts fino a Marvin Minsky, hanno immaginato che i circuiti artificiali potessero imitare le reti neurali del cervello. Ma la distanza tra le prime reti neurali artificiali e il comportamento del cervello biologico è rimasta enorme per decenni. È solo negli ultimi anni, grazie a progressi paralleli nelle neuroscienze computazionali e nella fisica dei sistemi dinamici, che si è tornati a credere possibile una reale convergenza. L’approccio seguito dal team del MIT con LinOSS va proprio in questa direzione: invece di costruire modelli sempre più grandi e costosi, si parte da leggi semplici – come le equazioni degli oscillatori armonici – per ricostruire la complessità emergente del pensiero. Non deve sorprendere, quindi, che questa linea di ricerca stia suscitando crescente interesse da parte di scienziati provenienti da campi come la biologia teorica, l’econofisica e la teoria dei sistemi complessi.

VERSO UN NUOVO PARADIGMA

Un altro vantaggio dei modelli ispirati al cervello è la possibilità, almeno teorica, di migliorare l’interpretabilità. In un’epoca in cui l’AI è usata in settori ad alto impatto – dalla salute al credito, dalla giustizia predittiva all’energia – comprendere “perché” un modello prende una certa decisione è tanto importante quanto il risultato stesso. LinOSS, con la sua struttura lineare oscillatoria, consente una tracciabilità più semplice rispetto a reti profonde tradizionali. Questo potrebbe facilitare la futura integrazione tra AI e normative internazionali, aprendo anche a forme ibride di governance scientifica e democratica dei modelli predittivi. Nel prossimo decennio, è probabile che l’intelligenza artificiale vedrà una nuova fase di ibridazione tra scienza cognitiva, biologia computazionale e teoria dei segnali. L’adozione di modelli ispirati al cervello porterà anche a nuovi hardware, come i chip neuromorfici, e a linguaggi di programmazione che integrano tempo, feedback e adattamento continuo. LinOSS potrebbe essere solo l’inizio. Magari ci sarà qualcosa di simile: nella scienza ogni inizio va oltre le metriche: rappresenta una visione. Una visione in cui, per comprendere il mondo, costruiamo strumenti che somigliano sempre più a noi stessi.

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