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“In Search of a New Consensus: from Tension to Intention,” the Ipsos Global Trends 2024 study by Ben Page, Jennifer Bender, and Billie Ing, offers an extensive analysis of global trends based on over 50,000 interviews carried out in fifty markets. The report examines how people are reacting to ongoing transformations—from geopolitical aspects to interpersonal and individual dynamics—highlighting nine key trends that reveal deep-rooted tensions, as well as pushes toward new socioeconomic balances. Ipsos Global Trends 2024: Analysis of Tensions Between Global Uncertainties and Individualism Ipsos Global Trends 2024: Globalization Between Fractures and Cooperation More than fifty thousand people, spread across fifty markets that represent three-quarters of the global population and 90% of total GDP, expressed an opinion that is surprisingly more open toward globalization compared to the past, even though the overall climate sometimes appears hostile. There is a growing consensus around the idea that economic interconnection has brought many benefits. Approximately 60% believe that globalization is positive for their country and, similarly, the same percentage believes it produces beneficial effects at a personal level. Interestingly, results are particularly high in emerging economies of Africa and Asia, with countries such as China and Indonesia showing significant enthusiasm for the commercial and cultural advantages of being part of a global ecosystem. However, the paradox is that this sentiment coexists with a strengthening of nationalism, fueled by demands to protect local markets and by greater attention to security and sovereignty issues. According to the collected data, around 63% of respondents say they are proud of their country and see national self-affirmation as a key value, especially in times of crisis. These seemingly opposite beliefs—on the one hand, trust in globalization, and on the other, national pride—can coexist within the same individual, underscoring the need for communication and operational strategies that balance cooperation with the re-evaluation of local specificities. This complex scenario is influenced by several macro factors, such as the fluctuating situation of the middle class and the political uncertainty arising from international tensions, large-scale migrations, and more protectionist trade policies. The increase in investments in advanced technologies, such as artificial intelligence applied to supply chains, is promoting “derisking” practices: many companies are diversifying production away from a “China-only” model toward a “China+1” approach, which involves a second manufacturing country or additional regional hubs. It is as though we are facing a score performed by an orchestra where each musician plays a piece in sync with the others but maintains individuality. Many nations keep global connections, yet a growing number of governments are promoting the idea that it is necessary to emphasize cultural traits and strategic autonomy. At the same time, consumers—and future workforces—are not asking to suspend global cooperation but rather to fine-tune it based on more equitable and less risky foundations. In this context, global brands must show themselves to be strongly connected to local communities on the one hand, and on the other, able to capitalize on the advantages offered by their extended reach. A company that wants to remain competitive today needs to understand these tensions and avoid adopting a single, one-size-fits-all language. For a brand to appear credible in different markets, it is necessary to present tailored offerings, in line with the demand for localization seen in Ipsos’ data. For example, many food companies produce “limited editions” reserved for one region or even a single city, as shown by the choice of a large multinational group that launched in Brazil a locally branded chocolate variety, while in China, a well-known coffee chain opened stores inspired by local gastronomic traditions. It may seem there is a fundamental contradiction between the demand to protect national identities and the gradually growing acceptance of globalization. However, a closer look reveals that many people, particularly in low- to middle-income countries, have experienced tangible benefits from foreign investments and products, thus seeing an improvement in their economic conditions. Meanwhile, in many Western contexts, a significant portion of the population associate’s “globalization” with offshoring and job losses, fueling a desire for greater protection. Hence, there is a steady focus on public policies. Much of the public wants more regulatory governance, for instance by setting fair criteria for distributing economic benefits: 80% of respondents think companies with major environmental impacts should be more strictly monitored by governments. Nonetheless, in many national contexts, that same pool of people claims to trust public institutions less than before, believing political interventions to be ineffective at keeping inequalities in check. These ongoing tensions also affect business models. In Europe, there is strong pressure for companies to implement sustainability strategies throughout their supply chains, so as to meet the demands of consumers more sensitive to environmental issues, as well as to comply with increasingly strict regulations. In Asia, on the other hand, telecommunications and manufacturing giants are focusing on local innovation to establish themselves domestically and simultaneously compete abroad. In both cases, the perception is that globalization has not disappeared—rather, it appears transformed: a sort of “mosaic” in which each individual tile retains ever more visible shapes while still contributing to a collective design. The analyses point to a future of selective globalization and the growth of “regional blocs” that will inevitably require complex managerial strategies. Global companies will have to choose how to position themselves in a landscape where acceptance of international supply chains varies from one country to another, while fast-expanding local businesses gain competitive advantage thanks to better local roots. However, the Ipsos report also indicates an opportunity to leverage benefits arising precisely from the intersection of local specializations and global assets, suggesting that the demand for cultural proximity can be interpreted as a stimulus for innovation.   Inequalities and Social Divisions in the Ipsos Global Trends 2024 Analysis A central theme that emerged powerfully is the widespread perception that economic and social inequalities are undermining cohesion within individual nations. In this edition of Ipsos Global Trends, 77% of respondents define the income gap as “damaging” to society, while almost three-quarters believe the economy is “rigged” in favor of the wealthy. The gap is not limited to income; it also involves cultural, religious, and gender identities, contributing to a sense of fragmentation. Migration, a pivotal element of the current landscape, plays a significant role in shaping these tensions. On the one hand, aging societies could benefit from an influx of younger populations; on the other, the majority (71%) agrees with the idea that, in the absence of enough jobs, locals should be given priority over immigrants. This highlights an internal conflict: awareness of the need to integrate foreign labor clashes with fears of “lost opportunities” for native-born citizens. A notable example of this ambivalence is found in countries with very young populations, where the median age is low. In theory, these are places that often lack specialized labor, so an influx of qualified immigrants could be advantageous. Yet, survey data shows that in demographically young regions—such as parts of Africa and Southeast Asia—feelings that “there are too many immigrants” are surprisingly common. This apparent contradiction can be explained by the fear that newcomers increase internal competition and that resources might not be sufficient for everyone. Geopolitically, the report indicates that various forces (nationalisms, populisms, economic crises, trade tensions) may converge to fuel conflicts. With each crisis, parties or movements ready to channel citizens’ frustrations emerge, reinforcing already existing divisions. The perception of fragmentation also appears in private spheres: half of respondents report an increase in opinion conflicts within their families. This snapshot clearly shows that polarization is no longer just “someone else’s problem” or confined to social media; it enters the most intimate relationships. The Ipsos survey also notes an explicit request for greater social responsibility from companies. Seventy-six percent of respondents believe that businesses should act more boldly to reduce disparities or support collective-interest causes. Yet about half of the people say they do not really pay attention to a brand’s ethical commitment—even if they acknowledge that such commitment should exist. In practical terms, there is a strong expectation of “good conduct,” but during the actual purchase, cost and product quality often prevail. However, this should not be misleading: in the more educated and affluent segments, a company’s social consistency becomes a significant deciding factor. The analysis of social fractures also covers the delicate topic of gender ideologies and family models. While most respondents consider the advancement of civil rights “natural,” a substantial 39% still believe that the woman’s main role is to be a wife and mother. Although this figure varies widely from one country to another (ranging from 82% in some regions down to 13% in others), it shows a line of division on issues that might seem outdated but are still current, particularly where strong traditional or religious structures persist. This thematic area—referred to by Ipsos as Splintered Societies —also fuels a “search and evade” dynamic in politics: people show a growing demand for protection (against injustices, perceived excessive immigration, or global competition) while, at the same time, disillusionment with traditional parties grows. Companies thus find themselves in a position of potential leadership, where, if they act consistently with community needs, they can fill the void left by governments deemed slow or ineffective. On the opportunity side, the report highlights various market niches: services for migrants, microcredit initiatives, intercultural communication platforms, and resources that connect minority groups. By collaborating, companies, NGOs, and public institutions can mitigate tensions and develop innovative solutions at the same time. A concrete example comes from the Netherlands, where a nonprofit organization recruits and trains refugees as technicians to accelerate the energy transition, thereby addressing a shortage of skilled labor. Similarly, in Spain, a banking service has emerged specifically designed for immigrants with documentation different from what is usually required. For entrepreneurs and business leaders aiming for stable growth, understanding these internal social divisions is crucial. The Ipsos report suggests that to maintain solid relationships with a diverse public, brands should highlight common values—such as tangible attention to sustainability or youth training—while remaining aware of the risks of making explicit and divisive choices. Some global brands are forced to develop different messages for different countries, balancing respect for diversity with the ability to inspire a “shared value.” In conclusion, “social fragmentation” is not an inevitable destiny. Technology and business models can build bridges, provided there is an awareness of these tensions. However, it remains critical to anticipate the needs of those population segments that feel excluded, or there is a risk of further fueling mistrust and dissatisfaction. It is not an issue that can be solved with proclamations: concrete evidence of a positive impact is what can help mend, at least partially, the tears in the social fabric.   Climate, Technology, and Health: Global Challenges in the Ipsos Global Trends 2024 Report Environmental issues occupy a central position at the intersection of several factors. Eighty percent of respondents now believe we risk environmental disaster if we do not change course quickly. This percentage is relatively uniform across the countries examined, indicating that climate denialism has lost ground. What varies is the approach to solutions: if in Asia and some European economies there is a greater willingness to use electric cars or to accept new rules aimed at reducing CO2, in other areas pragmatism gives way to skepticism. For instance, less than 40% of the population in the United States and Germany say they believe the spread of electric vehicles is a priority. Another crucial aspect is the perception of individual effort: 72% of respondents claim to already be doing “everything possible” for the climate. At the same time, more than three-quarters think businesses are not doing enough. This imbalance reveals a significant gap between the commitment people perceive as their own and the commitment they expect from companies and governments. In other words, there is widespread fatalism: citizens feel powerless and call for leadership capable of steering the decarbonization process. The climate challenge then intersects with major technological transformations. On the one hand, 71% believe that only modern technology can solve future problems; on the other hand, 57% fear that technical progress is “destroying our lives.” The broad availability of digital solutions and the power of devices based on artificial intelligence raise hopes—as in healthcare applications or in quantum computing research—but also worries regarding job losses and data management. A particularly interesting point concerns data management: 73% admit to being worried about how governments and companies use the information gathered, while 78% think the loss of privacy is inevitable. Yet the majority continues to use digital tools daily. This discrepancy between concern and practical use is an example of deeply rooted “technological fatalism.” Alongside the increasing pervasiveness of technology, there is an emphasis on the concept of holistic health. The Ipsos report shows that over 80% of the global population feels the need to take better care of their physical well-being, and almost the same percentage (81%) underscores the importance of safeguarding mental health. To understand the extent of this phenomenon, note that while physical health was once the main priority, today the two dimensions proceed in parallel. The use of devices and apps to monitor sleep, vital signs, and calorie intake is on the rise. It is therefore unsurprising that 69% of respondents say they no longer rely solely on a doctor’s opinion but actively search for information—sometimes online, sometimes in mutual support groups. This is especially common in countries where access to medical care is not immediate, such as some areas of Africa and Asia, but it also applies to markets with advanced healthcare systems, illustrating a desire for autonomy in decision-making. A related topic is demographic aging: the expectation of living to be 100 often exceeds a country’s actual statistics. This optimistic outlook (especially common in Asia and Africa) clashes with the reality of healthcare systems that do not always guarantee equitable and continuous care. Those who can afford it turn to innovative treatments, such as GLP-1 drugs (for weight management and diabetes treatment), but questions remain about whether these therapies are available to those without sufficient resources. All these elements—environmental issues, technological transformations, and attention to mental and physical well-being—point to a broad “toolbox” for companies and public administrations. On one side, sustainability, particularly for brands aiming to show responsibility; on the other, opportunities made available by digital healthcare, from telemedicine to digital therapies for anxiety or depression. And that is not all: the computational power of new infrastructures can accelerate biomedical research, as shown by studies that use generative AI to identify effective antibiotics. At the same time, it is important to consider the issue of changing work environments: the use of increasingly sophisticated algorithms can replace some tasks, leading to questions about how to reform welfare systems, training, and worker protections. It is not surprising that several leading AI companies have formed consortia to study the impact of automation on the workforce. Respondents fear a loss of control, not only over privacy but also over economic stability. Given these data, it is understandable that more than 60% express a feeling of being “overwhelmed” by a vast array of choices. For executives and entrepreneurs, this translates into a twofold challenge: on the one hand, ease complexity by offering solutions and services that are user-friendly; on the other, reassure the public that technology can improve quality of life. An illustrative case is the new “green” search engines that calculate environmental impact, or projects aimed at making the Internet more energy efficient. Ultimately, the combined analysis of climate, technology, and health outlines a future filled with responsibilities, in which efforts must necessarily converge in an integrated direction. Only collective action by governments, businesses, and individual citizens can address environmental threats, harness the potential of technological innovation, and ensure access to healthcare in an aging world. The call for solid governance and the need for a paradigm shift in tackling shared problems are no longer deferrable.   Tradition and Individualism in 2024 According to Ipsos Global Trends While on the one hand we see global tensions that seem new, on the other we observe a return to forms of “nostalgia” and old patterns: about 57% of people wish their country were “the way it used to be.” This phenomenon appears both in industrialized nations and in developing ones, with varying motivations ranging from a desire for economic stability to the appeal of religious or family values. However, when asked if they would rather live in their parents’ era, the figure drops to 46%, indicating that the past is romanticized more at a collective level than a personal one. This yearning for the past intertwines with a kind of traditionalism that embraces gender roles and the restoration of entrenched hierarchies. For some population segments—especially the young in lower-income countries—looking to so-called “morally solid” systems is a way to cope with present anxieties. Consider the phenomenon of “tradwives,” partly spread via social networks, which puts forward a romanticized view of traditional family dynamics, rejecting modern-day chaos. Not surprisingly, the same social channels—symbols of digital innovation—become tools for disseminating models inspired by the past. This mix of technological advancement and restoration myths exemplifies the current complexity. For brands, nostalgia and references to local traditions can be a powerful marketing tool: reviving vintage styles, opening stores with artisanal themes, or even launching “limited editions” evoking symbolic moments in a country’s history. At the same time, the report indicates that not everyone “wants to go back”: 44% of people do not miss the past at all. The topic is tied to a broader process of growing individualism. As Ipsos Global Trends points out, this is not limited to Western societies: in Africa, Asia, and Latin America, the ability to shape one’s own professional and personal destiny is seen as a genuine “status symbol.” Among the key values is independence: 79% believe that everyone should establish their own guiding principles. However, individualism takes many forms: some focus on “career success” as the core of their identity, while others embrace the need to “simplify” their lives and free themselves from social pressures. Concerning the latter, 61% admit to feeling “overwhelmed” by the abundance of choices and possibilities. Some people try to reduce the superfluous and return to a slower pace of life (the so-called “soft life”), while others seek refuge in extreme experiences or in consumption choices that define them socially (think of the importance placed on brand identity). In any case, the individual dimension seems stronger than in the past: whereas life used to be framed by stages (marriage, children, a permanent job), now there are multiple life paths, often driven by a kind of “work nomadism” and the YOLO (you only live once) phenomenon. This last point relates to a sense of “nihilism” that Ipsos defines as “Nouveau Nihilism”: the belief that, in the face of climate crises, war, and economic instability, the only certainty is to enjoy the present. Sixty-four percent state: “I live for today because the future is uncertain.” On one side, this can spur impulsive spending, such as relying on “buy now, pay later” schemes without worrying about debt; on the other, it reflects widespread fatalism that global problems are too big for individuals to solve. The picture that emerges is multifaceted: the pull toward returning to old values overlaps with a focus on personal autonomy and the rush to achieve self-realization as quickly as possible, almost as though trying to “outsmart fate.” This blend of tradition and hypermodernity yields extremely diverse markets and target audiences, which a forward-thinking company or institution should learn to understand. Some companies opt to leverage nostalgia, launching products that recall bygone eras; others choose to cater to the need for extreme personalization, offering products or services that can be customized at will, such as “made-to-order” travel packages or fashion lines that blend antique style with futuristic elements. In any case, the main takeaway from Ipsos is not to label the population as one homogeneous block, but to recognize the simultaneous presence of contradictory forces—between a longing for community and a desire for total freedom, between nostalgia for an apparently more harmonious past and a thrust toward an uncharted future.   Trust and Consumption in 2024: Insights from Ipsos Global Trends In the sea of information that characterizes daily life, trust becomes a prized asset. Seventy-one percent of people believe technology will help solve tomorrow’s problems, yet they also voice doubts about the reliability of the companies that develop it. More generally, there is a trend toward consulting multiple sources before making a purchase and cross-referencing reviews on social networks. This phenomenon—which Ipsos terms Informed Consumerism —leads the average consumer to spend more time researching the product they plan to buy, comparing prices, and assessing the brand’s ethical stance. At the same time, brand recognition grows for those that have a long history or a strong geographical presence: 80% admit they trust a new product more if it comes from a well-known brand. However, only 55% say they are willing to pay more for a brand with a “good image.” The data thus depict a particularly pragmatic consumer: while brand reputation remains important, genuine loyalty largely depends on the quality-price ratio. Another decisive factor is the customer experience: 63% say they are willing to spend more if they get better customer service. Yet three-quarters of respondents (75%) note that assistance services have become excessively automated, with impersonal processes and chatbots that fail to address real needs. This frustration creates an opportunity for differentiation: companies that manage to strike a balance between technology and human interaction can gain a significant competitive edge. Many organizations are therefore introducing dual channels: automated for standard requests and staffed by real operators for complex issues or complaints. A strong desire for transparency also emerges. Consumers want to know how products are made, where their data goes, and how the company handles environmental issues. More and more often, the evaluation extends to the entire value chain, from raw materials to packaging and delivery methods. Even though many shoppers are pragmatic, there is a growing segment of customers willing to switch to competitors deemed more ethical or sustainable. Here we encounter a paradox: on the one hand, an increasing number of people claim to buy brands aligned with their personal values; on the other, the same person might say, “If the product is good, I don’t care how ethical the producer is.” In these apparently contradictory dynamics, finding the right strategy means addressing different nuances for different segments—even within the same country. It means, for example, providing detailed sustainability information for those who consider it crucial but also ensuring a competitive price for those who focus primarily on cost. The Ipsos survey also notes that, between 2013 and 2024, the number of consumers who buy brands aligned with their personal values increased by 16 percentage points in markets like Italy and Argentina, and by 20 points in the United States. This is a notable change: a growing portion of the population sees brands as a means of self-expression, a way to publicly display affiliation with certain ideas or lifestyles. Likewise, the social “bandwagon effect” can amplify the success (or failure) of a product in very short order. Lastly, the issue of trust ties in with the complex topic of regulations. Certain governments, for example in the European Union, have introduced transparency obligations, such as requiring clear labeling if a product’s weight is reduced (shrinkflation) while the price remains unchanged. Encouraged by these policies, the public compares data and judges more harshly any practice considered misleading. In countries where such regulations are not in force, companies may find themselves balancing the need to cut costs with the opportunity to be proactive and communicate honestly. The trust relationship between consumer and company is no longer built solely on an appealing image but on a set of tangible elements: consistency with declared values, quality customer service, clarity on data use, and an ability to offer cost-effective solutions. For entrepreneurs and managers, the watchword is “scalable personalization”: communicating with multiple targets that may have conflicting demands, using digital channels without neglecting human empathy. All this inevitably calls for a forward-thinking perspective, as “trust” and “experience” are assets built over time, and they are hard to recover once lost.   Conclusions The Ipsos Global Trends 2024 study reveals multiple tensions running through today’s world, outlining parallel and often opposing movements. On the one hand, there is collective focus on systemic challenges such as climate change, inequality, and holistic health; on the other, a push to center on more intimate and manageable dimensions of reality, such as individual autonomy and immediate personal gratification. In such a varied field of opinions, companies and organizations cannot rely on a single uniform strategy: a successful approach demands adaptability, clarity, and recognition of cultural differences. Existing technologies, including automation and artificial intelligence, could potentially enable flexible, customizable services. At the same time, there are concerns about the improper use of data and the possible polarizing effects of algorithms. This highlights the responsibility of those working in innovation to build transparent frameworks and carefully assess the risk of worsening service accessibility. Comparing these findings with other similar reports, one sees overlapping areas, for example in the globally shared environmental fears, yet Ipsos Global Trends offers an additional angle on values like autonomy, nostalgia, and the pursuit of simplicity. Some known technological trends intersect with identity issues in original ways, indicating that public reactions to emerging innovations may differ from the commonly accepted narrative, something entrepreneurs and managers should keep in mind. From a business standpoint, this calls for differentiated strategies for various geographic areas and consumer segments so that products and services are perceived as solutions to real needs rather than mere impositions of progress. Specifically, meeting local identities within a globally competitive market pushes for new integrations between “glocal” business models and ESG innovations designed to comply with increasingly strict environmental regulations. A deeper reflection arises regarding the potential long-term impact of these macro-phenomena. If social fragmentation and the sense of a “lost future” (with generations unable to maintain their parents’ standard of living) intensify, we can expect a further rise in populisms and national protectionisms. Conversely, if we succeed in valuing elements of global cooperation and in offering policies and products that help mitigate social and environmental anxieties, more harmonious development opportunities may emerge. Compared to competitors and other studies, Ipsos adopts a perspective less focused on enthusiasm for what is “new” and more on analyzing complexity. The challenge for managers and entrepreneurs is to recognize this complexity as a potential opportunity for differentiation: deciding where to invest, how to tailor messages and commercial strategies, and which values should be at the core of a brand’s identity. Striving for relevance in a divided world is no simple task, but by engaging in a clear-eyed and honest reading of the data, one can identify strategic paths to success. No scenario, however, guarantees immediate results unless a continuous dialogue is established with citizens-consumers, employees, suppliers, and institutions. The quantitative findings are clear: the variety of voices and positions is expanding. It therefore requires steady nerves and awareness that managing contradictions is not a limitation but a characteristic intrinsic to current developments. Ultimately, Ipsos Global Trends presents a portrait of the modern world in which public pessimism and private optimism coexist, where distrust of institutions intersects with a constant search for reference points. The next step will be to decide how to leverage these insights and shape the future more realistically, while trying not to give up on the chance of collective improvement. This may well be the greatest opportunity for those operating in the markets: to consciously help shape solutions and visions that bring people, technologies, and values together, avoiding the trap of superficial simplifications. Podcast: https://spotifycreators-web.app.link/e/scrXbKGgxPb Source:   https://www.ipsos.com/en/global-trends-2024

"In Search of a New Consensus: from Tension to Intention”, la ricerca Ipsos Global Trends 2024 curata da Ben Page, Jennifer Bender e Billie Ing, propone un’ampia analisi delle tendenze globali basata su oltre 50.000 interviste svolte in cinquanta mercati. Il rapporto indaga come le persone stiano reagendo alle trasformazioni in atto – da quelle geopolitiche fino alle dinamiche interpersonali e individuali – evidenziando nove tendenze chiave che mostrano tensioni radicate, ma anche spinte verso nuovi equilibri socioeconomici. Ipsos Global Trends 2024: Analisi delle tensioni tra incertezze globali e individualismo Ipsos Global Trends 2024: globalizzazione tra fratture e cooperazione Oltre cinquantamila persone, distribuite in cinquanta mercati rappresentativi di tre quarti della popolazione mondiale e del 90% del PIL complessivo, hanno espresso un’opinione sorprendentemente più aperta verso la globalizzazione rispetto al passato, sebbene il clima generale appaia a tratti ostile. Si riscontra, infatti, un consenso in crescita sul fatto che l’interconnessione economica abbia prodotto numerosi benefici. Una percentuale intorno al 60% ritiene che la globalizzazione sia positiva per il proprio Paese e, parallelamente, altrettanti credono che generi ricadute benefiche anche a livello personale. È interessante notare come i risultati siano particolarmente elevati nelle economie emergenti di Africa e Asia, con Paesi come Cina e Indonesia che dimostrano un entusiasmo elevato per i vantaggi commerciali e culturali dell’essere parte di un ecosistema globale. Il paradosso, però, è che questo sentimento coesiste con un rafforzamento del nazionalismo, alimentato da istanze di protezione dei mercati locali e da una più marcata attenzione alle questioni di sicurezza e sovranità. Secondo i dati raccolti, attorno al 63% degli intervistati si dichiara orgoglioso del proprio Paese e vede nell’autoaffermazione nazionale un valore chiave, specialmente nei momenti di crisi. Queste convinzioni apparentemente opposte – da un lato la fiducia nella globalizzazione, dall’altro l’orgoglio nazionale – possono convivere nel medesimo individuo, sottolineando l’esigenza di trovare strategie comunicative e operative che bilancino cooperazione e rivalutazione delle specificità locali. Questo quadro composito è influenzato da diversi fattori macroscopici, come l’andamento altalenante della classe media e l’incertezza politica dovuta a tensioni internazionali, migrazioni su larga scala e politiche commerciali più protezionistiche. L’aumento degli investimenti in tecnologie avanzate, come l’intelligenza artificiale applicata alla supply chain, sta favorendo fenomeni di “derisking”: molte aziende stanno diversificando la produzione dal modello “China-only” verso un approccio “China+1” che contempla un secondo Paese produttore o ulteriori nodi regionali. È come se fossimo di fronte a uno spartito suonato da un’orchestra dove ogni musicista esegue un pezzo in sincronia con gli altri, ma ognuno preserva la propria individualità. Molte nazioni mantengono connessioni globali, tuttavia un numero crescente di governi promuove l’idea che si debba insistere sulle caratteristiche culturali e sull’autonomia strategica. Allo stesso tempo, l’insieme dei consumatori – e dei futuri talenti lavorativi – non chiede di sospendere la cooperazione globale, bensì di modularla su basi più eque e meno rischiose. In questo contesto, i brand globali hanno il compito di mostrarsi, da un lato, fortemente legati alle comunità locali e, dall’altro, di capitalizzare i vantaggi offerti dalla propria dimensione estesa. Un’azienda che vuol restare competitiva, oggi, deve comprendere queste tensioni ed evitare di adottare un unico linguaggio. Affinché un marchio risulti credibile in diversi mercati, è necessario saper presentare offerte su misura, in linea con le richieste di localizzazione emerse proprio nei dati Ipsos. Per esempio, molte imprese alimentari producono linee “limited edition” riservate a una regione o a una singola città, come dimostra la scelta di un grande gruppo multinazionale di lanciare in Brasile un cioccolato con denominazione tipica locale, mentre, in Cina, una nota catena di caffetterie ha aperto store ispirati a tradizioni gastronomiche autoctone. Si potrebbe pensare a una qualche contraddizione di fondo tra la richiesta di tutela delle identità nazionali e l’accettazione, seppur in crescita, della globalizzazione. Tuttavia, l’osservazione approfondita rivela come molte persone, soprattutto nei Paesi a reddito medio-basso, abbiano sperimentato benefici tangibili dati dall’arrivo di investimenti e prodotti stranieri, vedendo così migliorare la propria condizione economica. Al contempo, in numerose realtà occidentali, una parte significativa della popolazione associa la parola “globalizzazione” alla delocalizzazione e alla perdita di posti di lavoro, da qui scaturisce un desiderio di maggiore tutela. Emerge così un’attenzione costante alle politiche pubbliche. Buona parte dell’opinione pubblica vorrebbe una governance più regolatrice, per esempio stabilendo criteri equi di distribuzione dei vantaggi economici: l’80% degli intervistati pensa che le aziende con impatti significativi sull’ambiente debbano essere meglio controllate dai governi. Nonostante ciò, la stessa platea, in molti contesti nazionali, dichiara di riporre meno fiducia nelle istituzioni pubbliche rispetto al passato, ritenendo poco efficaci gli interventi politici nel tenere sotto controllo le disuguaglianze. Le tensioni in corso influenzano, dunque, anche i modelli di business. In Europa è forte la pressione perché le imprese mettano in atto strategie di sostenibilità lungo tutta la filiera, così da coniugare le aspettative dei clienti più sensibili alle tematiche ambientali con i requisiti normativi sempre più stringenti. In Asia, diversamente, i giganti delle telecomunicazioni e della manifattura stanno puntando sull’innovazione locale per affermarsi e contemporaneamente competere all’estero. In entrambi i casi, la percezione è che la globalizzazione non sia sparita, anzi, ma appaia trasformata: una sorta di “mosaico” dove i singoli tasselli mantengono sempre più visibili le proprie forme, pur compiendo un disegno unitario. Dalle analisi condotte si delinea un futuro di globalizzazione selettiva e di crescita dei “blocchi regionali” che inevitabilmente produrranno strategie manageriali complesse. Le aziende globali, in particolare, dovranno scegliere come posizionarsi in un quadro dove la soglia di accettazione delle catene di fornitura internazionali cambia di Paese in Paese, mentre le aziende locali, in rapida espansione, guadagnano vantaggi competitivi grazie a un miglior radicamento. Tuttavia, il rapporto Ipsos indica anche la possibilità di far leva sulle opportunità che nascono proprio dall’incrocio tra specializzazioni locali e asset globali, suggerendo di interpretare la domanda di vicinanza culturale come uno stimolo di innovazione.   Disuguaglianze e divisioni sociali nell’analisi Ipsos Global Trends 2024 Un tema centrale emerso con forza riguarda la percezione diffusa che le disuguaglianze economiche e sociali stiano deteriorando la coesione all’interno delle singole nazioni. In quest’edizione di Ipsos Global Trends, il 77% degli intervistati definisce “dannoso” per la società il divario di reddito, mentre quasi tre quarti ritengono l’economia “truccata” a favore dei più ricchi. Il divario non si limita agli aspetti di censo, ma tocca identità culturali, religiose e di genere, contribuendo a creare un senso di frammentazione. Le migrazioni, elemento cruciale del quadro odierno, giocano un ruolo significativo nel definire queste tensioni. Da un lato, le società che stanno invecchiando potrebbero trarre beneficio da un flusso di popolazione giovane; dall’altro, la stessa maggioranza (71%) sostiene di essere d’accordo con l’idea che, in mancanza di posti di lavoro, si debba privilegiare l’occupazione dei cittadini locali rispetto agli immigrati. Ciò rivela un conflitto interiore: la consapevolezza di dover integrare la forza lavoro straniera contrasta con le paure di “fuga di opportunità” per i nativi. Un esempio significativo di questa ambivalenza si ritrova nella percezione del fenomeno migratorio in Paesi giovani, dove l’età media della popolazione è bassa. In teoria, si tratta di contesti con poca manodopera specializzata, per cui un afflusso di immigrati qualificati potrebbe essere vantaggioso. Eppure, i dati dell’indagine mostrano che nelle realtà demograficamente giovani, come alcune aree dell’Africa e del Sud-Est asiatico, l’idea che “ci siano troppi immigrati” appare sorprendentemente comune. Questa apparente contraddizione si spiega con il timore che i nuovi arrivati comportino un aumento della competizione interna e che le risorse non bastino per tutti. Sul piano geopolitico, il rapporto segnala come la convergenza di diverse forze (nazionalismi, populismi, crisi economiche, tensioni commerciali) possa alimentare conflitti. A ogni crisi emergono partiti o movimenti disposti a canalizzare le frustrazioni dei cittadini, rafforzando contrapposizioni già esistenti. La percezione di frammentazione si manifesta pure in ambito privato: metà degli intervistati nota un aumento di conflitti di opinione all’interno delle proprie famiglie. Questo spaccato rende bene l’idea che la polarizzazione non sia più soltanto un “problema degli altri” o relegato ai social network, ma entri nelle relazioni più strette. L’indagine Ipsos registra, inoltre, una richiesta esplicita di maggiore responsabilità sociale da parte delle aziende. Il 76% del campione ritiene che le imprese debbano agire con più coraggio nel ridurre le disparità o nel sostenere cause di interesse collettivo. Eppure, circa la metà delle persone dichiara di non prestare attenzione all’impegno etico di un brand, sebbene riconosca che tale impegno dovrebbe esistere. In pratica, sussiste una forte aspettativa di “buona condotta”, ma nell’atto concreto di acquisto prevalgono spesso criteri di costo e qualità del prodotto. Ciò non deve però trarre in inganno: nelle fasce più istruite e abbienti, la coerenza sociale delle imprese diventa un discrimine importante. L’analisi sulle fratture sociali tocca anche il delicato tema delle ideologie di genere e dei modelli familiari. Se la maggior parte dei rispondenti considera “naturale” l’avanzamento dei diritti civili, un buon 39% crede ancora che la principale funzione della donna sia quella di moglie e madre. Il dato, pur variando molto fra Paesi (si passa dall’82% in alcune regioni al 13% in altre), segnala un asse divisivo su questioni apparentemente superate, ma in realtà ancora attuali, soprattutto laddove permangono strutture tradizionali o religiose molto forti. Questo spazio tematico, che Ipsos chiama Splintered Societies, alimenta anche un fenomeno di “cerca e fuggi” nelle dinamiche politiche: si osserva una richiesta crescente di protezione (contro le ingiustizie, contro l’immigrazione percepita come eccessiva o contro la concorrenza globale) e, al contempo, monta la disillusione verso partiti tradizionali. Le aziende si ritrovano così in una posizione di potenziale leadership, dove, se agiscono in modo coerente con i bisogni della comunità, possono ricoprire il vuoto lasciato da governi ritenuti lenti o inefficienti. Sul fronte delle opportunità, il rapporto evidenzia l’esistenza di nicchie di mercato dedicate a servizi per migranti, iniziative di microcredito, forme di comunicazione interculturale e piattaforme che connettono gruppi minoritari. Aziende, ONG e Pubblica Amministrazione, collaborando, possono mitigare le tensioni e, al contempo, sviluppare soluzioni innovative. Un esempio concreto proviene dall’Olanda, dove un’organizzazione non profit recluta e forma rifugiati come tecnici per accelerare la transizione energetica, colmando un deficit di manodopera qualificata. Allo stesso modo, in Spagna è sorto un servizio bancario pensato apposta per immigrati con documenti diversi da quelli comunemente richiesti. Per gli imprenditori e i dirigenti aziendali che mirano a progettare una crescita stabile, la comprensione di queste divisioni interne alle società è essenziale. Il rapporto Ipsos suggerisce che, per mantenere un rapporto saldo con un pubblico differenziato, i brand dovrebbero enfatizzare valori comuni – per esempio l’attenzione concreta alla sostenibilità o alla formazione dei giovani – e al tempo stesso essere consci dei rischi che scelte esplicite e divisive possono comportare. Alcuni marchi, operando su scala globale, si trovano a dover elaborare messaggi diversi per Paesi diversi, bilanciando il rispetto delle differenze con la capacità di ispirare un “valore condiviso”. In conclusione, la “frammentazione sociale” non è un destino inevitabile: la tecnologia e i modelli di business possono gettare ponti, a patto che ci sia la consapevolezza di queste tensioni. Resta però cruciale anticipare i bisogni di quei segmenti di popolazione che si percepiscono come esclusi, pena il rischio di alimentare ulteriormente sentimenti di sfiducia e insoddisfazione. La questione non si risolve con proclami: è la dimostrazione concreta di un impatto positivo a poter ricucire, almeno in parte, gli strappi nel tessuto sociale. Clima, tecnologia e salute: le sfide globali nel report Ipsos Global Trends 2024 Le problematiche ambientali si posizionano al centro di una convergenza di fattori. Ormai l’80% delle persone intervistate ritiene che si rischi il disastro ambientale se non si cambia rotta in modo rapido. È un dato relativamente uniforme nei Paesi esaminati, segno che il negazionismo climatico ha perso terreno. Quello che differisce è l’approccio alle soluzioni: se in Asia e in alcune economie europee esiste una maggiore propensione a usare l’auto elettrica o a sottostare a nuove regole per la riduzione della CO2, in altre aree il pragmatismo lascia spazio a scetticismi. Per esempio, meno del 40% della popolazione statunitense e tedesca si dice convinto che la diffusione di veicoli elettrici sia una priorità. Un altro aspetto cruciale risiede nella percezione dello sforzo individuale: il 72% degli intervistati dichiara di fare già “il possibile” per il clima. Al contempo, oltre tre quarti pensano che le imprese non stiano facendo abbastanza. Tale squilibrio evidenzia una distanza notevole fra l’impegno che le persone percepiscono come proprio e l’impegno che si aspettano da aziende e governi. In altre parole, c’è un diffuso fatalismo: i cittadini si sentono impotenti e chiedono leadership in grado di pilotare il processo di decarbonizzazione. La sfida climatica si interseca, poi, con la grande trasformazione tecnologica. Da un lato, il 71% pensa che soltanto la tecnologia moderna potrà risolvere i problemi futuri; dall’altro, il 57% teme che il progresso tecnico stia “distruggendo la nostra vita”. L’ampia disponibilità di soluzioni digitali e la potenza dei dispositivi basati sull’intelligenza artificiale generano speranze – come nel caso di applicazioni sanitarie o nelle ricerche sul calcolo quantistico – ma anche preoccupazioni legate alla perdita di posti di lavoro e alla gestione dei dati personali. Un punto interessante riguarda proprio la gestione dei dati: il 73% ammette di essere preoccupato da come governi e aziende utilizzano le informazioni raccolte, mentre il 78% pensa che la riduzione della privacy sia inevitabile. Eppure, la maggior parte delle persone continua a fare uso quotidiano di strumenti digitali. Questa discrepanza tra preoccupazione e uso concreto è un esempio di “fatalismo tecnologico” ormai radicato. Alla crescente pervasività tecnologica si aggiunge un’accentuazione del concetto di salute olistica. Il rapporto Ipsos mette in luce che oltre l’80% della popolazione mondiale avverte il bisogno di prendersi più cura del proprio benessere fisico, ma quasi la stessa percentuale (81%) sottolinea anche l’urgenza di salvaguardare la salute mentale. Per capire la portata di questo fenomeno, basti pensare che, se un tempo la priorità era prevalentemente la salute fisica, ora le due dimensioni viaggiano parallelamente. L’uso di dispositivi o app per il monitoraggio del sonno, dei parametri vitali e delle calorie consumate appare in ascesa. Non a caso, il 69% delle persone dichiara di non fare più esclusivo affidamento sul parere medico, ma di cercare attivamente informazioni, talvolta su internet, talvolta in gruppi di mutuo aiuto. Questo coinvolge specialmente i Paesi in cui l’accesso al medico non è immediato, come in alcune zone dell’Africa e dell’Asia, ma è molto visibile anche in mercati con servizi sanitari evoluti, a testimonianza di una voglia di autonomia decisionale. Un tema collaterale è quello dell’invecchiamento demografico: l’aspettativa di vivere fino a 100 anni supera spesso le reali statistiche nazionali. Tale visione ottimistica (diffusa specialmente in Asia e Africa) si scontra, però, con la realtà di sistemi sanitari che non sempre garantiscono equità e continuità di cure. Chi può, ricorre a terapie innovative, come i farmaci GLP-1 (per il controllo del peso e per il trattamento del diabete), ma rimane il dubbio sulla disponibilità di tali cure per chi non gode di risorse adeguate. L’insieme di questi elementi – questione ambientale, trasformazioni tecnologiche e attenzione alla salute mentale e fisica – evidenzia un’ampia “cassetta di strumenti” per aziende e amministrazioni pubbliche. Da un lato, la sfera della sostenibilità, soprattutto per i brand che vogliono dimostrarsi responsabili; dall’altro, gli spazi aperti dalla digitalizzazione dei servizi sanitari, dalla telemedicina alle terapie digitali per disturbi d’ansia o depressione. E non è tutto: la potenza di calcolo delle nuove infrastrutture può accelerare la ricerca biomedica, come dimostrano gli studi condotti, con l’ausilio dell’AI generativa, nell’individuazione di antibiotici efficaci. In parallelo, occorre considerare la problematica del lavoro che cambia: l’impiego di algoritmi sempre più sofisticati può sostituire alcune mansioni, sollevando interrogativi su come riformare i sistemi di welfare, formazione e tutela del lavoratore. Non sorprende che alcune delle imprese leader nel settore AI abbiano formato consorzi per studiare l’impatto dell’automazione sui posti di lavoro. Gli intervistati temono di perdere il controllo, non solo per la privacy, ma anche per la stabilità economica. Alla luce di questi dati, è comprensibile la diffusa convinzione (oltre il 60%) di sentirsi “sopraffatti” da una mole enorme di scelte. Per dirigenti e imprenditori, ciò si traduce in una duplice sfida: da un lato, alleggerire la complessità offrendo soluzioni e servizi di facile utilizzo; dall’altro, rassicurare sul fatto che la tecnologia possa migliorare la qualità della vita. Esemplare il caso di nuovi motori di ricerca “green” che calcolano l’impatto ambientale, o di progetti per rendere la rete Internet più efficiente sotto il profilo energetico. In definitiva, l’analisi combinata di clima, tecnologia e salute disegna un futuro ricco di responsabilità, dove gli sforzi devono necessariamente confluire in una direzione integrata. Solo un’azione condivisa fra governi, imprese e singoli cittadini potrà contrastare i rischi ambientali, mettere a frutto il potenziale dell’innovazione tecnologica e al contempo garantire l’accesso alle cure in un mondo sempre più anziano. La richiesta di governance solida e la necessità di un cambio di paradigma nell’approccio ai problemi collettivi non sono più rinviabili. Tradizione e individualismo nel 2024 secondo Ipsos Global Trends Se da una parte emergono tensioni globali che sembrano nuove, dall’altra si rileva un ritorno a forme di “nostalgia” e a vecchi schemi: circa il 57% delle persone vorrebbe che il proprio Paese fosse “come una volta”. Il fenomeno si manifesta in nazioni industrializzate come in altre in via di sviluppo, con motivazioni che variano dal desiderio di stabilità economica al richiamo di valori religiosi o familiari. Eppure, quando si chiede a chi risponde se preferirebbe vivere nell’epoca dei propri genitori, il dato scende al 46%, segno che il passato viene idealizzato più a livello collettivo che personale. Tale desiderio di passato s’intreccia con una sorta di tradizionalismo che abbraccia i ruoli di genere e il ripristino di gerarchie consolidate. Per alcuni segmenti di popolazione, soprattutto giovani in nazioni a reddito più basso, il richiamo a sistemi ritenuti “moralmente solidi” rappresenta una reazione alle ansie del presente. Pensiamo ai cosiddetti “tradwives”, un fenomeno veicolato in parte dai social network, che propone una versione romantizzata delle dinamiche familiari tradizionali, rigettando il caos moderno. Non a caso, gli stessi canali social, che pure sono il simbolo dell’innovazione digitale, diventano strumenti per diffondere modelli ispirati al passato. Questo mix fra slancio tecnologico e miti restaurativi è emblematico della complessità attuale. Per i brand, la nostalgia e il riferimento a tradizioni locali possono costituire un veicolo potente di marketing: la riproposizione di stili vintage, l’apertura di store con richiami all’artigianato, persino il lancio di “edizioni limitate” che evocano momenti simbolo della storia del Paese. Al tempo stesso, il rapporto segnala che non tutti “desiderano tornare indietro”; esiste un 44% di persone che non rimpiange il passato in nessun aspetto. Il tema si collega al più vasto processo di individualismo in crescita. Quest’ultimo, come evidenzia Ipsos Global Trends, non riguarda esclusivamente la sfera occidentale: in Africa, Asia e America Latina, la possibilità di autodeterminarsi e scegliere il proprio destino professionale e personale costituisce un vero e proprio “status symbol”. Tra i valori centrali c’è l’ autonomia : il 79% concorda sul fatto che ciascuno debba stabilire da solo i propri principi guida. L’individualismo, però, assume molte forme: vi è chi punta sul “successo di carriera” come fulcro dell’identità, mentre altri rivendicano la necessità di “semplificare” la vita, liberandosi dalle pressioni sociali. Su quest’ultimo fronte, il 61% ammette di sentirsi “sopraffatto” dall’abbondanza di scelte e possibilità. Nel tentativo di reagire, alcuni cercano di ridurre il superfluo e tornare a ritmi più lenti (cosiddetto “soft life”), mentre altri si rifugiano in esperienze estreme o nella scelta di consumi che li definiscano agli occhi del mondo (si pensi all’attenzione al brand come elemento d’identità). In ogni caso, la dimensione individuale appare più forte che in passato: mentre anni fa si dava per scontato che la vita fosse scandita da tappe (matrimonio, figli, lavoro fisso), ora si moltiplicano percorsi esistenziali molto diversi, spesso spinti da una sorta di “nomadismo lavorativo” e dal fenomeno YOLO (you only live once). Quest’ultimo si collega a un sentimento di “nihilismo” che Ipsos ha definito “Nouveau Nihilism”: la convinzione che, fra crisi climatiche, guerra e precarietà economica, l’unica certezza sia godersi il presente. Il 64% afferma: “vivo per oggi perché il futuro è incerto”. Se da un lato ciò alimenta comportamenti dispendiosi, come ricorrere al “buy now, pay later” senza preoccuparsi dei debiti, dall’altro riflette un diffuso fatalismo secondo cui i problemi globali siano troppo grandi per le possibilità dei singoli. Il quadro che emerge è multiforme: la spinta al ritorno dei valori antichi si mescola con la celebrazione dell’autonomia individuale e con l’ansia di realizzare sé stessi il più in fretta possibile, come a voler “fregare il destino”. Questo cocktail di tradizione e ipermodernità si traduce in mercati e segmenti di pubblico estremamente diversificati, che un’impresa o un’istituzione lungimirante dovrebbe saper interpretare. Alcune aziende scelgono di puntare sulla leva nostalgica, lanciando prodotti che evocano epoche passate; altre preferiscono assecondare il bisogno di personalizzazione estrema, offrendo prodotti o servizi che possano essere customizzati a piacere, come ad esempio i pacchetti di viaggio “su misura” o le linee di moda ibride fra stile antico e contaminazioni futuristiche. In ogni caso, la lezione che Ipsos ci suggerisce è di non etichettare la popolazione come un blocco unitario, bensì di riconoscere la coesistenza di spinte contrastanti – tra voglia di comunità e desiderio di libertà totale, fra rimpianto per un presunto passato armonioso e slancio verso un futuro tutto da inventare. Fiducia e consumi nel 2024: insight da Ipsos Global Trends Nell’oceano di informazioni che caratterizza la quotidianità, la fiducia diventa merce preziosa. Il 71% delle persone ritiene che la tecnologia servirà a risolvere i problemi di domani, ma nello stesso tempo esprime dubbi sull’affidabilità delle aziende che la gestiscono. Più in generale, si riscontra la tendenza a consultare più fonti prima di compiere un acquisto e a incrociare recensioni sui social. Questo fenomeno – definito da Ipsos come “Informed Consumerism” – porta il consumatore medio a dedicare più tempo alla ricerca di informazioni sul prodotto che intende comprare, alla comparazione dei prezzi e all’analisi dell’impegno del brand su temi etici. Allo stesso tempo, cresce la riconoscibilità dei marchi storici o che vantano un’ampia presenza geografica: l’80% ammette di fidarsi di più di un nuovo prodotto se proviene da un brand conosciuto. Tuttavia, solo il 55% si dice disposto a pagare di più per un marchio dalla “bella immagine”. I dati testimoniano dunque un consumatore particolarmente pragmatico: la reputazione del marchio resta importante, ma la vera fedeltà dipende in larga parte dal rapporto qualità-prezzo. Un ulteriore, decisivo fattore è l’esperienza cliente: il 63% si dichiara disposto a spendere maggiormente se ottiene un servizio clienti migliore. Eppure, tre quarti degli intervistati (75%) avvertono che i servizi di assistenza siano diventati eccessivamente automatizzati, con processi impersonali e chat bot che non risolvono le esigenze reali. Questa frustrazione crea opportunità di differenziazione: le aziende che riescono a modulare l’equilibrio tra le tecnologie e il contatto umano possono ottenere un notevole vantaggio competitivo. In questa direzione si stanno muovendo molte imprese che introducono, per esempio, un doppio canale: automatizzato per le richieste standard e con operatori in carne e ossa per la gestione di problemi complessi o reclami. Ciò che emerge con forza è il desiderio di trasparenza. I consumatori vogliono sapere come vengono prodotti i beni, dove finiscono i loro dati, in che modo l’azienda gestisce le questioni ambientali. Sempre più spesso la valutazione si estende all’intera catena del valore, dalle materie prime al packaging, fino alle modalità di consegna. E sebbene molti acquirenti siano pragmatici, si nota un ampliamento di una fascia di clientela pronta a passare a competitor considerati più etici o sostenibili. C’è poi un paradosso: da un lato, sale il numero di persone che afferma di acquistare brand in linea con i propri valori; dall’altro, la stessa persona può dichiarare che “se il prodotto è buono, non mi interessa quanto sia etico il produttore”. In questa dinamica di apparenti contrasti, trovare la strategia ottimale implica considerare sfaccettature diverse per segmenti differenti, anche nello stesso Paese. Significa, per esempio, veicolare informazioni dettagliate sulla sostenibilità per chi le ritiene cruciali, ma al contempo offrire un prezzo competitivo per chi è più focalizzato sul costo. Nell’indagine Ipsos, inoltre, si constata che nel decennio 2013-2024 i consumatori che comprano marchi in linea con i propri valori sono aumentati di 16 punti percentuali in mercati come l’Italia e l’Argentina, e di 20 punti negli Stati Uniti. È un cambiamento di rilievo: una porzione crescente di popolazione considera i brand come strumenti di auto-espressione, un modo per dichiarare pubblicamente l’appartenenza a certe idee o stili di vita. Analogamente, il “bandwagon effect” dei social può amplificare il successo (o il fallimento) di un prodotto in tempi rapidissimi. Infine, la questione della fiducia si intreccia con l'argomento complesso delle regolamentazioni. Alcuni governi, per esempio nell’Unione Europea, hanno introdotto obblighi di trasparenza, come quello di segnalare le riduzioni di peso (shrinkflation) dei prodotti alimentari se i prezzi restano invariati. Il pubblico, incoraggiato da queste politiche, confronta i dati e giudica più severamente eventuali pratiche ritenute ingannevoli. Nei Paesi dove tali normative non sono in vigore, le aziende potrebbero trovarsi in bilico fra la necessità di ridurre costi e l’opportunità di mostrarsi proattive e comunicare onestà. Il legame di fiducia fra consumatore e azienda non si costruisce più soltanto su un’immagine accattivante, ma su una serie di elementi tangibili: coerenza rispetto ai valori dichiarati, customer service di qualità, chiarezza sul trattamento dei dati e capacità di offrire soluzioni convenienti. Per imprenditori e manager, la parola d’ordine è “personalizzazione scalabile”: occorre parlare a target con esigenze anche contraddittorie, sfruttando i canali digitali senza trascurare l’empatia umana. E tutto ciò, inevitabilmente, impone un’ottica più lungimirante, poiché “fiducia” ed “esperienza” sono patrimoni costruiti nel tempo, difficili da recuperare una volta persi. Conclusioni La ricerca Ipsos Global Trends 2024 evidenzia molteplici tensioni che percorrono il mondo contemporaneo, delineando movimenti paralleli e spesso contrastanti. Da un lato, l’attenzione collettiva a sfide sistemiche come il cambiamento climatico, la disuguaglianza e la salute olistica; dall’altro, la spinta a concentrarsi sulle dimensioni più intime e gestibili della realtà, come l’autonomia individuale e la soddisfazione personale immediata. In un quadro di opinioni così variegate, imprese e organizzazioni non possono limitarsi a un’unica strategia uniforme: l’approccio vincente richiede adattabilità, chiarezza e riconoscimento delle differenze culturali. Le tecnologie esistenti, comprese quelle di automazione e intelligenza artificiale, potenzialmente consentirebbero di strutturare servizi flessibili e personalizzabili. Al contempo, si riscontra un timore per l’uso improprio dei dati e per la possibile polarizzazione causata dagli algoritmi. Ciò richiama la responsabilità di chi opera nell’innovazione di costruire framework trasparenti e di vagliare con attenzione il rischio di peggiorare l’accessibilità dei servizi. Dal confronto dei risultati con lo stato dell’arte di altri rapporti similari, si notano aree di sovrapposizione, per esempio sui timori ambientali condivisi a livello globale, ma Ipsos Global Trends offre un’angolatura ulteriore su valori come autonomia, nostalgia e ricerca di semplicità. Alcuni trend tecnologici già noti si intersecano con la sfera identitaria in modo originale, segnalando a imprenditori e manager che la reazione del pubblico a innovazioni emergenti può essere molto diversa dalla narrativa comunemente diffusa. Sul piano delle imprese, ciò invita a una strategia differenziata per le diverse aree geografiche e i segmenti di consumatori, in modo da far percepire i propri prodotti e servizi come soluzioni a bisogni concreti, non come mere imposizioni del progresso. In particolare, la sfida di gestire le identità locali in un mercato globale competitivo spinge a integrazioni inedite tra modelli di business “glocal” e innovazioni ESG pensate per superare le normative ambientali sempre più stringenti. La riflessione più profonda riguarda il possibile impatto a lungo termine di questi macrofenomeni. Se la frammentazione sociale e la sensazione di “perdita del futuro” (con generazioni che non riescono a mantenere standard di vita pari a quelli dei genitori) diventeranno più forti, ci si potrà attendere un ulteriore incremento dei populismi e dei protezionismi nazionali. Al contrario, se riusciremo a valorizzare gli elementi di cooperazione globale e a offrire politiche e prodotti capaci di alleviare ansie sociali e ambientali, allora si apriranno strade per uno sviluppo più armonico. Rispetto ai competitor e ad altre ricerche, questo studio di Ipsos suggerisce una chiave di lettura meno incentrata sull’entusiasmo per il “nuovo” e più spostata sull’analisi della complessità. La sfida per manager e imprenditori sta nell’accogliere questa complessità come un’opportunità di differenziazione: scegliere dove investire, come modulare messaggi e politiche commerciali, quali valori porre al centro del proprio brand. Cercare di rendersi rilevanti in un mondo diviso non è compito semplice, ma attraverso una lettura onesta e ragionata dei dati, si possono identificare sentieri strategici di successo. Nessuno scenario, tuttavia, garantisce risultati immediati se non si costruisce un dialogo continuativo con i cittadini-consumatori, i dipendenti, i fornitori, le istituzioni. I risultati quantitativi sono chiari: la pluralità di voci e posizioni è in espansione. Servono quindi nervi saldi e consapevolezza che la gestione delle contraddizioni non è un limite bensì un aspetto connaturato all’evoluzione odierna. In definitiva, Ipsos Global Trends ci consegna un ritratto del mondo odierno in cui pessimismo pubblico e ottimismo privato convivono, dove la sfiducia verso le istituzioni si intreccia con una continua ricerca di punti di riferimento. Il passo successivo sarà decidere come fare leva su questi dati e come progettare il futuro con più realismo, cercando al contempo di non rinunciare alla possibilità di migliorare collettivamente. E qui risiede forse la più grande opportunità per chi opera nei mercati: contribuire, in modo consapevole, a delineare soluzioni e visioni che uniscano persone, tecnologie e valori, senza cadere nella trappola di semplificazioni superficiali.   Podcast: https://spotifycreators-web.app.link/e/bdJF4NQfxPb Fonte: https://www.ipsos.com/en/global-trends-2024

The document “LearnLM: Improving Gemini for Learning” outlines innovations in educational artificial intelligence, focusing on Gemini and advanced pedagogical approaches. Developed by the Google team, it involved the participation of Abhinit Modi, Aditya Srikanth Veerubhotla, and Aliya Rysbek. The institutions involved include Google DeepMind, Google Research, and other Google divisions specialized in educational technologies. The overall objective of the study is to enhance generative artificial intelligence systems, such as Gemini, to effectively support learning by emulating the pedagogical behavior of a human tutor. LearnLM: Innovation in Educational Artificial Intelligence with Gemini and Personalized Pedagogy LearnLM’s Pedagogical Training Methodology: The Gemini-Based Approach The LearnLM analysis highlights a significant advancement in generative artificial intelligence, with unique potential in personalized education and a specific focus on instruction following. Generalist Gemini models are trained to follow instructions rigidly, limiting themselves to predefined definitions of behaviors. However, the LearnLM team adopted a more flexible strategy, allowing teachers and developers to specify the desired pedagogical instructions. This approach avoids constraining the model to a single definition of pedagogy, enabling greater adaptability to different educational needs. A key element of this methodology is the integration of Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). This technique allows the model to learn from human feedback, further refining its ability to follow complex and nuanced instructions. For example, during training, experts can provide detailed feedback on how the model responds to certain pedagogical situations, allowing LearnLM to continuously improve its effectiveness as a tutor. The co-training approach with Gemini, where pedagogical data is directly integrated into Gemini’s standard training phases, ensures that LearnLM maintains its fundamental capabilities in reasoning, multimodal understanding, and safety without compromising other skills. This balance is crucial to ensure that the model not only follows pedagogical instructions but does so while maintaining a high level of accuracy and reliability in responses. Learning Scenarios with LearnLM: Creation and Evaluation To assess LearnLM’s performance, a comprehensive set of learning scenarios was developed, covering various academic disciplines and educational levels. This process involved several phases: Elicitation of Use Cases:  The team gathered feedback from educational technology companies, educational institutions, and Google product teams interested in applying generative AI in teaching. These inputs helped identify common themes and real challenges in education that LearnLM could address. Template Design:  Based on the collected use cases, a structured template for scenario generation was created, including elements such as the subject area, subtopic, learning environment, learning objective, and student profile. Generation and Refinement of Scenarios: Through a collaborative process, the team developed and refined 49 scenarios that simulate authentic interactions between students and AI tutors. These scenarios cover a wide range of learning objectives, contexts, and student profiles, ensuring a comprehensive evaluation of the model’s pedagogical capabilities. Conversations were collected by involving 186 pedagogical experts who played the roles of students in these scenarios. This approach ensured that the simulated interactions were realistic and representative of various educational situations, providing robust data for evaluating LearnLM’s performance. LearnLM vs. AI Models: Analysis of Pedagogical Performance During the evaluation phase, LearnLM was compared with leading models such as GPT-4o and Claude 3.5 Sonnet. Pedagogical experts assessed the interactions based on specific criteria, highlighting how LearnLM stands out for its pedagogical effectiveness. The results show a significant preference for LearnLM, with a 31% increase compared to GPT-4o, an 11% increase compared to Claude 3.5, and a 13% increase compared to Gemini 1.5 Pro. This preference manifests in several pedagogical dimensions: Maintaining Focus:  LearnLM demonstrates a greater ability to keep the conversation focused on the learning objective, avoiding digressions and maintaining the student’s attention. Encouraging Active Learning:  The model excels in promoting active learning, encouraging students to think critically and engage actively in the learning process. Adaptability to Individual Needs:  LearnLM effectively adapts to the diverse needs and competency levels of students, offering personalized support that responds to each individual’s specific requirements. These results suggest that the pedagogical instruction-following approach adopted by the LearnLM team is effective in enhancing the tutor-student interaction. Implications of LearnLM for Corporate Training and Continuous Learning The results of this research present significant strategic implications for the business and corporate training sectors. The introduction of models like LearnLM could transform professional training by offering personalized tutors that increase effectiveness and stimulate employee engagement. Another significant aspect concerns the possibility of training platforms using best business practices, so they can be used not only for employee updates but also for training new hires, while ensuring the continuity of corporate know-how over time. Companies can benefit from more specific and adaptable continuous education, significantly reducing the need for employees to be physically present in classrooms. This approach allows for cost reductions related to training while simultaneously increasing productivity. Future Developments of LearnLM in Education and Professional Training Looking to the future, the LearnLM team plans to further enhance the model by expanding its pedagogical capabilities and integrating continuous user feedback. Future initiatives include feasibility studies focused on medical education, an area that could extend LearnLM’s applicability to highly specialized sectors. Another development direction involves creating a universal framework for the pedagogical evaluation of artificial intelligence, which will be developed in collaboration with a broader network of stakeholders. This framework aims to ensure that AI models adequately respond to diverse educational needs globally, promoting high standards of pedagogical effectiveness and reliability. Additionally, the LearnLM team intends to explore extrinsic evaluations, which are measurements that assess the real impact of AI on learning, such as student outcomes and academic performance. These studies will be crucial for understanding how interactions with LearnLM can translate into concrete improvements in learning, going beyond intrinsic evaluations that measure the model’s capabilities based on predefined criteria. Finally, LearnLM plans to expand its applicability beyond traditional academic disciplines, including areas such as professional training and continuous education in specific fields. This expansion will help establish LearnLM as a reference point in the field of educational AI, offering advanced solutions for more personalized, effective, and accessible learning. Conclusions The analysis of LearnLM highlights a significant advancement in the application of artificial intelligence in the educational context. Through an innovative approach to pedagogical training and the integration of techniques like Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), the model demonstrates notable potential in replicating complex educational behaviors. This development suggests that AI-based solutions can provide more targeted and personalized support to students, responding more effectively to diverse educational needs. However, it is essential to contextualize these results within a broader landscape of educational AI technologies. Although LearnLM shows improvements compared to generalist AI products, its real effectiveness will depend on its ability to adapt to a variety of educational contexts and address the practical challenges related to large-scale implementation. The need for continuous feedback and realistic pedagogical scenarios imposes additional requirements to ensure that the model remains relevant and up-to-date over time. Another crucial aspect concerns the scalability and integration of LearnLM into existing educational structures. Transitioning from controlled research environments to real educational contexts requires a thorough evaluation of the interactive dynamics between students and AI, as well as the ethical implications related to data usage and privacy. Furthermore, the effectiveness of LearnLM must be continuously monitored through extrinsic evaluations that consider the actual impact on learning and students’ academic outcomes. The proposal to develop a universal framework for the pedagogical evaluation of artificial intelligence represents an important step toward the standardization and quality assurance of AI educational solutions globally. This approach could facilitate greater adoption and trust in AI technologies, while simultaneously promoting high standards of effectiveness and reliability. In conclusion, LearnLM positions itself as a promising evolution in the field of educational AI, offering substantial improvements in tutor-student interactions. However, the full potential of this technology will be realized only through ongoing commitment to research, empirical validation, and adaptation to the dynamic needs of the educational sector. By adopting a critical and reflective approach, it will be possible to maximize the benefits of artificial intelligence in education, ensuring equitable, effective, and sustainable learning for all students. Podcast: https://creators.spotify.com/pod/show/andrea-viliotti/episodes/LearnLM-Innovation-in-Educational-Artificial-Intelligence-with-Gemini-and-Personalized-Pedagogy-e2sk2db Source:   https://blog.google/feed/learnlm-technical-report/

Il documento “LearnLM: Improving Gemini for Learning” illustra l'innovazione nell'intelligenza artificiale educativa, con focus su Gemini e approcci pedagogici avanzati. Sviluppato dal team di Google, ha visto la partecipazione di Abhinit Modi, Aditya Srikanth Veerubhotla e Aliya Rysbek. Le istituzioni coinvolte includono Google DeepMind, Google Research e altre divisioni di Google specializzate in tecnologie educative. L'obiettivo generale dello studio è migliorare i sistemi di intelligenza artificiale generativa, come Gemini, per supportare efficacemente l'apprendimento, emulando il comportamento pedagogico di un tutor umano. LearnLM: Innovazione nell'Intelligenza Artificiale Educativa con Gemini e Pedagogia Personalizzata Metodologia di addestramento pedagogico di LearnLM: L'approccio basato su Gemini L'analisi di LearnLM evidenzia un avanzamento significativo nell'intelligenza artificiale generativa, con potenzialità uniche nell'educazione personalizzata e con un focus specifico sull' instruction following . I modelli Gemini generalisti vengono addestrati per seguire istruzioni in modo rigido, limitandosi a definizioni predefinite di comportamenti. Tuttavia, il team LearnLM ha adottato una strategia più flessibile, permettendo a insegnanti e sviluppatori di specificare le istruzioni pedagogiche desiderate. Questo approccio evita di vincolare il modello a una singola definizione di pedagogia, consentendo una maggiore adattabilità a diverse esigenze educative. Un elemento chiave di questa metodologia è l'integrazione del Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) . Questa tecnica permette al modello di apprendere da feedback umani, raffinando ulteriormente la sua capacità di seguire istruzioni complesse e sfumate. Ad esempio, durante l'addestramento, gli esperti possono fornire feedback dettagliati su come il modello risponde a determinate situazioni pedagogiche, permettendo a LearnLM di migliorare continuamente la sua efficacia come tutor. L'approccio di co-addestramento con Gemini, in cui i dati pedagogici vengono integrati direttamente nelle fasi di addestramento standard di Gemini, garantisce che LearnLM mantenga le sue capacità fondamentali di ragionamento, comprensione multimodale e sicurezza, senza compromettere altre competenze. Questo bilanciamento è cruciale per assicurare che il modello non solo segua le istruzioni pedagogiche, ma lo faccia mantenendo un alto livello di accuratezza e affidabilità nelle risposte.   Scenari di apprendimento con LearnLM: creazione e valutazione Per valutare le prestazioni di LearnLM, è stato sviluppato un ampio banco di scenari di apprendimento  che copre diverse discipline accademiche e livelli educativi. Questo processo ha coinvolto diverse fasi: Elicitation dei Casi d'Uso : Il team ha raccolto feedback da aziende di tecnologia educativa, istituzioni educative e team di prodotto di Google interessati ad applicare l'AI generativa nell'insegnamento. Questi input hanno aiutato a identificare temi comuni e sfide reali nell'educazione che LearnLM potrebbe affrontare. Design del Template : Basandosi sui casi d'uso raccolti, è stato creato un template strutturato per la generazione di scenari, includendo elementi come l'area soggettiva, il sottotema, l'ambiente di apprendimento, l'obiettivo di apprendimento e il profilo dello studente. Generazione e Refinement degli Scenari : Attraverso un processo collaborativo, il team ha sviluppato e raffinato 49 scenari che simulano interazioni autentiche tra studenti e tutor AI. Questi scenari coprono una vasta gamma di obiettivi di apprendimento, contesti e profili di studenti, garantendo una valutazione completa delle capacità pedagogiche del modello. La raccolta delle conversazioni è stata effettuata coinvolgendo 186 esperti pedagogici che hanno interpretato i ruoli di studenti in questi scenari. Questo approccio ha assicurato che le interazioni simulate fossero realistiche e rappresentative delle varie situazioni educative, fornendo dati robusti per la valutazione delle prestazioni di LearnLM.   LearnLM vs modelli di AI: analisi delle prestazioni pedagogiche Nella fase di valutazione, LearnLM è stato confrontato con modelli di punta come GPT-4o e Claude 3.5 Sonnet. Gli esperti pedagogici hanno valutato le interazioni basate su criteri specifici, evidenziando come LearnLM si distingua per la sua efficacia pedagogica. I risultati mostrano una preferenza significativa per LearnLM, con un aumento del 31% rispetto a GPT-4o, dell'11% rispetto a Claude 3.5 e del 13% rispetto a Gemini 1.5 Pro. Questa preferenza si manifesta in diverse dimensioni pedagogiche: Mantenimento del Focus : LearnLM dimostra una maggiore capacità di mantenere la conversazione focalizzata sull'obiettivo di apprendimento, evitando digressioni e mantenendo l'attenzione dello studente. Stimolazione dell'Apprendimento Attivo : Il modello eccelle nel promuovere un apprendimento attivo, incoraggiando gli studenti a pensare criticamente e a partecipare attivamente al processo di apprendimento. Adattabilità alle Esigenze Individuali : LearnLM si adatta efficacemente alle diverse esigenze e livelli di competenza degli studenti, offrendo supporto personalizzato che risponde alle specifiche necessità di ciascun individuo. Questi risultati suggeriscono che l'approccio di instruction following  pedagogico adottato dal team LearnLM è efficace nel migliorare l'interazione tutor-studente.   Implicazioni di LearnLM per la formazione aziendale e l'apprendimento continuo I risultati di questa ricerca presentano rilevanti implicazioni strategiche per il settore delle imprese e della formazione aziendale. L'introduzione di modelli come LearnLM potrebbe trasformare la formazione professionale, offrendo tutor personalizzati che ne accrescono l'efficacia e stimolano il coinvolgimento dei dipendenti. Un altro aspetto significativo riguarda la possibilità di allenare le piattaforme utilizzando le migliori pratiche aziendali, in modo che possano essere impiegate non solo per l’aggiornamento dei dipendenti, ma anche per la formazione dei nuovi assunti, garantendo al contempo la continuità del know-how aziendale nel tempo. Le aziende possono beneficiare di un'educazione continua più specifica e adattabile, riducendo notevolmente la necessità di una presenza fisica in aula da parte dei dipendenti. Questa modalità permette di abbattere i costi legati alla formazione, aumentando allo stesso tempo la produttività.   Futuri sviluppi di LearnLM nell'educazione e nella formazione professionale Guardando al futuro, il team di LearnLM prevede di potenziare ulteriormente il modello, ampliando le sue capacità pedagogiche e integrando i feedback continui degli utenti. Tra le iniziative future vi sono studi di fattibilità focalizzati sull'educazione medica, un'area che potrebbe estendere l'applicabilità di LearnLM a settori altamente specializzati. Un'altra direzione di sviluppo riguarda la creazione di un framework universale per la valutazione pedagogica dell'intelligenza artificiale, che sarà realizzato in collaborazione con una rete più ampia di stakeholder. Questo framework avrà l'obiettivo di garantire che i modelli di AI rispondano adeguatamente alle diverse esigenze educative a livello globale, promuovendo elevati standard di efficacia pedagogica e affidabilità. Inoltre, il team di LearnLM intende esplorare valutazioni extrinseche, ovvero misurazioni che valutano l'impatto reale dell'AI sull'apprendimento, come i risultati degli studenti e le performance accademiche. Questi studi saranno fondamentali per comprendere come le interazioni con LearnLM possano tradursi in miglioramenti concreti nell'apprendimento, andando oltre le valutazioni intrinseche, che misurano esclusivamente le capacità del modello in base a criteri predefiniti. Infine, LearnLM prevede di espandere la propria applicabilità oltre le discipline accademiche tradizionali, includendo settori come la formazione professionale e l'educazione continua in ambiti specifici. Questo ampliamento contribuirà a consolidare LearnLM come punto di riferimento nell'ambito dell'AI educativa, offrendo soluzioni avanzate per un apprendimento più personalizzato, efficace e accessibile.   Conclusioni L'analisi di LearnLM evidenzia un avanzamento significativo nell'applicazione dell'intelligenza artificiale nel contesto educativo. Attraverso un approccio innovativo all'addestramento pedagogico e l'integrazione di tecniche come il Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), il modello dimostra potenzialità notevoli nel replicare comportamenti educativi complessi. Questo sviluppo suggerisce che le soluzioni basate su AI possono offrire un supporto più mirato e personalizzato agli studenti, rispondendo in modo più efficace alle diverse esigenze educative. Tuttavia, è fondamentale contestualizzare questi risultati all'interno di un panorama più ampio di tecnologie AI educative. Sebbene LearnLM mostri miglioramenti rispetto ai prodotti AI generalisti, la sua efficacia reale dipenderà dalla capacità di adattarsi a una varietà di contesti educativi e di affrontare le sfide pratiche legate all'implementazione su larga scala. La necessità di feedback continui e di scenari pedagogici realistici pone ulteriori requisiti per garantire che il modello rimanga rilevante e aggiornato nel tempo. Un altro aspetto cruciale riguarda la scalabilità e l'integrazione di LearnLM nelle strutture educative esistenti. La transizione da ambienti controllati di ricerca a contesti educativi reali richiede una valutazione approfondita delle dinamiche interattive tra studenti e AI, nonché delle implicazioni etiche legate all'uso dei dati e alla privacy. Inoltre, l'efficacia di LearnLM deve essere continuamente monitorata attraverso valutazioni extrinseche che considerino l'impatto effettivo sull'apprendimento e sui risultati accademici degli studenti. La proposta di sviluppare un framework universale per la valutazione pedagogica dell'intelligenza artificiale rappresenta un passo importante verso la standardizzazione e la garanzia di qualità delle soluzioni AI educative a livello globale. Questo approccio potrebbe facilitare una maggiore adozione e fiducia nelle tecnologie AI, promuovendo al contempo elevati standard di efficacia e affidabilità. In conclusione, LearnLM si posiziona come una promettente evoluzione nell'ambito dell'AI educativa, offrendo miglioramenti sostanziali nelle interazioni tutor-studente. Tuttavia, il pieno potenziale di questa tecnologia sarà realizzato solo attraverso un impegno continuo verso la ricerca, la validazione empirica e l'adattamento alle esigenze dinamiche del settore educativo. Solo adottando un approccio critico e riflessivo sarà possibile massimizzare i benefici dell'intelligenza artificiale nell'educazione, garantendo al contempo un apprendimento equo, efficace e sostenibile per tutti gli studenti. Podcast: https://creators.spotify.com/pod/show/andrea-viliotti/episodes/LearnLM-innovazione-nellintelligenza-artificiale-educativa-con-Gemini-e-pedagogia-personalizzata-e2sk2d5 Fonte:   https://blog.google/feed/learnlm-technical-report/

The research, titled “Enhancing industrial robot selection through a hybrid novel approach: integrating CRITIC-VIKOR method with probabilistic uncertain linguistic q-rung orthopair fuzzy,” was conducted by authors such as Sumera Naz, Muhammad Muneeb ul Hassan, and Atif Mehmood, in collaboration between institutions like the University of Education (Lahore, Pakistan) and Zhejiang Normal University (China). The study focuses on choosing industrial robots when numerous variables are involved, and not all are certain. To tackle this, it proposes a model that uses two analysis techniques (CRITIC and VIKOR) combined with a system capable of handling imprecise information, expressed through linguistic terms and probabilities. In other words, this model helps evaluate different robots, considering vague or uncertain data, thus providing a more flexible and clearer method for selecting the machine best suited to a company’s needs. Method for Industrial Robot Selection Managing Uncertainty in Industrial Robot Selection with CRITIC-VIKOR Selecting an industrial robot using the CRITIC-VIKOR method is a strategic step for many modern companies, as robots play a key role in automating production processes and optimizing resources. However, the multiplicity of attributes to consider makes the choice complex. Experts must deal with heterogeneous factors ranging from load capacity to the quality of the human-machine interface, as well as more nuanced criteria such as ease of programming or the level of service offered by the supplier. In addition to purely numerical parameters—such as maximum achievable speed or positioning accuracy—it is often necessary to evaluate qualitative aspects. Examples include how easily a robot can be integrated into existing production environments, its flexibility in adapting to future tasks not yet fully defined, or the perceived reliability of the manufacturer. Such aspects are not simple to quantify because the human mind translates impressions into linguistic terms that, if transposed into a decision analysis, risk losing part of their semantic richness. This scenario highlights the need for an approach that values the uncertainty inherent in human judgments. In traditional methods for choosing among alternatives, data are often converted into numbers that do not fully reflect the nuanced nature of the decision-makers’ evaluations. When an expert describes a robot’s accuracy as “good” instead of providing an exact number, they are not expressing a fixed value, but a multidimensional, variable perception influenced by experience and context. Linguistic uncertainty should not be viewed as a limitation but rather as a source of information that can provide a more realistic perspective of the decision-maker’s thoughts. For this reason, representing information through fuzzy linguistic sets enriched by probabilities (as in the case of PULq-ROFS) allows balancing numerical precision with cognitive flexibility. The probabilities associated with linguistic terms make it possible to capture the frequency or credibility a decision-maker assigns to a particular expression. For example, if a judgment on a robot’s repeatability is “mainly good, sometimes very good,” two linguistic intervals with related probabilities can be used, indicating more precisely how often the decision-maker expects the robot to operate at a given qualitative level. Moreover, the q parameter allows adjusting the degree of uncertainty, adapting the model to the problem’s specific needs. Situations with greater complexity or very divergent expert opinions require finer granularity, while simpler scenarios can be managed with less complex settings. Such a representation is particularly advantageous in highly variable production environments, where required robot characteristics can rapidly change as lines evolve, demand shifts, or corporate strategies adapt. Using PULq-ROFS does not merely provide a new formalism but opens the possibility of better integrating human perceptions, probabilistic estimates, and objective measurements. This delineates a decision-making process that is more consistent with industrial realities. Robot selection thus moves beyond a mere table of technical specifications, becoming an evaluative journey where uncertainty complexity, incomplete data, and diverging expert judgments find a rigorous yet flexible channel of expression. CRITIC-VIKOR: A Hybrid Approach for Industrial Robot Selection In the proposed methodology, combining the CRITIC and VIKOR methods within the PULq-ROFS context addresses the need to go beyond the limits of a purely subjective multicriteria analysis. Traditional approaches, based solely on human evaluation, risk being unbalanced: a decision-maker may assign excessive importance to criteria that are not truly crucial overall, or neglect objective parameters because they are less eye-catching. This creates a potential gap between individual perception and the actual discriminating value of each attribute. The CRITIC method directly addresses this issue, bringing order to the complexity of criteria. CRITIC (Criteria Importance Through Intercriteria Correlation) does more than simply compile a list of criteria with preassigned weights. Instead, it analyzes the data to measure their variability and correlation. If an attribute shows high variability among alternatives and provides information not overlapping with other criteria, it means this attribute has strong discriminating power. In practice, CRITIC assigns greater weight to those indicators that truly differentiate the alternatives. Conversely, if a criterion is strongly correlated with others and does not contribute new information, its weight will be lower. This procedure, based on statistical and mathematical measures, reduces the influence of arbitrary judgments by decision-makers and produces a more objective set of weights. Take a concrete example: imagine evaluating four robots (M1, M2, M3, M4) based on attributes like load capacity, programming flexibility, repeatability, cost, and other technical aspects. Without the CRITIC method, a decision-maker might, due to personal preference or unmeasured perception, assign a much higher weight to accuracy compared to programming flexibility. However, CRITIC might discover that accuracy shows very similar trends among all robots (i.e., their values are all quite close), while programming flexibility varies significantly and is not closely correlated with other criteria. Consequently, CRITIC will assign a higher weight to flexibility because it can “make the difference” in the final choice. Once the weights are defined through CRITIC, VIKOR comes into play. This method ranks and selects solutions capable of handling situations where criteria conflict with each other. VIKOR was developed to provide a compromise solution that lies as close as possible to the ideal. Its crucial aspect is the ability to simultaneously consider maximizing collective utility (the overall benefit of the attribute group) and minimizing individual regret (how far an alternative deviate from the best attribute overall). In other words, VIKOR does not simply choose the globally best candidate; it offers a balanced vision that acknowledges potential conflicts between criteria. For instance, one robot might excel in precision but be less cost-effective and less versatile. VIKOR identifies a point of balance, a solution that is not only optimal in a strict sense but also better satisfies all-around interests. By integrating these methods, CRITIC-VIKOR addresses the need to overcome the limits of purely subjective multicriteria analysis in industrial robot selection. On one hand, CRITIC eliminates or reduces initial bias by defining more coherent weights based on the data’s informational structure. On the other hand, VIKOR, using these weights and probabilistic fuzzy evaluations, calculates the compromise solution that best respects the identified priorities. The result is a decision-making process with multiple layers of robustness: data are first interpreted in probabilistic fuzzy form (PULq-ROFS), then weighted objectively (CRITIC), and finally ranked following a compromise approach (VIKOR). This three-pronged method ensures that the robot selection results from a balanced, rational evaluation that carefully considers the various facets of uncertainty. Practical Application of CRITIC-VIKOR in Robotic Selection In actual business scenarios, identifying the ideal industrial robot for a specific production application cannot be limited to a simple comparison of technical parameters. Although robots often share basic characteristics such as degrees of freedom, speed, load capacity, and precision, each one possesses distinctive features—both technical and qualitative—that make direct comparisons difficult. In this hypothetical scenario, consider four industrial robots (M1, M2, M3, and M4), evaluated based on four fundamental attributes: load capacity (N1), programming flexibility (N2), repeatability (N3), and cost (N4). These criteria, chosen in collaboration with technical consultants and plant managers, reflect both objectively measurable aspects—such as the ability to handle heavy loads or maintain a high degree of accuracy over time—and more subjective elements, like how easily an operator can update the robot’s settings or the perception of long-term economic convenience. Initial data come from expert assessments, not expressed through certain numbers but with uncertain, probabilistic linguistic terms. For example, an expert might describe the programming flexibility of M1 as “mostly high, with a moderate probability of being considered very high,” whereas for M2 they might say “flexibility varies between medium and high, but rarely very high.” These expressions are transformed into PULq-ROFS sets, encoding the expressed linguistic intervals and the associated degree of uncertainty. This approach captures the cognitive complexity behind human judgments, integrating both the variability of individual decision-makers and the possibility that a judgment may not always be the same in all contexts. After obtaining a PULq-ROFS evaluative framework, an aggregation operator like the PULq-ROF Weighted Average is applied. This step allows the combination of judgments from multiple experts into a single composite evaluation, considering the respective weights of the decision-makers or information sources. The result is a decision matrix representing a shared perception, integrating the viewpoints of various stakeholders (managers, line technicians, maintenance personnel, logistics experts). The CRITIC method is then applied to the aggregated result to determine the attributes’ weights objectively. Suppose the CRITIC calculations show that programming flexibility (N2) is a highly discriminating criterion compared to the other characteristics, thus assigning it a higher weight. This step highlights that, among differences between M1, M2, M3, and M4, the way the robot can be reprogrammed or adapted to process changes significantly impacts the final choice. At this point, the VIKOR method is used on the processed data to identify the alternative that best fits the compromise between maximizing benefits and minimizing regret, based on CRITIC’s weights and the probabilistic fuzzy evaluations of the robots. VIKOR returns a final ranking. For example, in the presented case, M2 might emerge as the solution closest to the ideal compromise, showing an excellent balance between objective criteria like repeatability and more qualitative aspects like programming flexibility. Robustness Analysis of the CRITIC-VIKOR Method for Industrial Robots The concrete application and initial results of the proposed method lead to an important question: how robust and resilient is the model when facing variations in parameters or input information? To explore this, it is essential to examine the model’s sensitivity to changes in some fundamental parameters, with special attention to the q parameter, which regulates the degree of granularity and uncertainty within q-rung orthopair fuzzy sets. The q parameter acts as a “precision regulator” in q-rung orthopair fuzzy sets. When q takes on higher values, the system can more finely distinguish differences between alternatives, capturing and representing subtler nuances of linguistic uncertainty. On the other hand, lower q values result in less granularity, simplifying the analysis but potentially losing some of the informative complexity. In-depth investigation has shown that varying q—for example, by increasing it from 1 to 35 at irregular intervals (e.g., using only odd values)—does not overturn the ranking results produced by VIKOR integrated with PULq-ROFS and CRITIC. Certainly, small differences may be noted in the margin between alternatives or in the intensity of intermediate scores, but the final order of preferences remains substantially unchanged. This finding is significant: it indicates that the methodology is not fragile. A small perturbation in uncertainty parameters does not reverse the conclusions. On the contrary, the model shows sufficient robustness to maintain stable key choices and the ranking of alternatives, regardless of how finely uncertainty is represented. Another crucial aspect of sensitivity analysis is how the method reacts to the addition of new experts or the removal of an information source. In real environments, data and evaluations are not always available in a complete and stable form: sometimes an expert is no longer available, or it may be necessary to incorporate the opinion of a new specialized technician. Thanks to the use of PULq-ROF aggregation operators and the objective weight calculation (CRITIC), the proposed method can quickly update the analysis without starting from scratch. A recalculation of the PULq-ROFWA aggregation is sufficient, followed by updated weights (CRITIC) and a new ranking (VIKOR). The approach’s modular structure ensures easy adaptation to changes in the context. Moreover, the combined use of CRITIC and VIKOR in the PULq-ROFS framework further enhances the decision-making process’s resilience. CRITIC ensures that attribute weights are not chosen arbitrarily, but instead emerge from statistical data analysis. VIKOR does not seek the simply “best” alternative, but one that is closest to a compromise solution, reducing the ranking’s sensitivity to extreme conditions. This methodological arrangement creates an internal balance: if one attribute is evaluated less stably, other criteria and the entire weighting process help limit the impact of that fluctuation on the result. CRITIC-VIKOR vs. Other Methods: Advantages in Industrial Robot Selection The above analysis highlights how integrating PULq-ROFS with CRITIC and VIKOR yields a particularly solid approach. To fully understand its value, it is useful to compare it with some well-known methods from the multicriteria decision literature. In the field of robotic selection and, more broadly, evaluating complex alternatives, there are many established approaches like TOPSIS, MABAC, CODAS, or EDAS, including fuzzy or probabilistic variants. While these methods are extremely useful, they sometimes have limitations when it comes to simultaneously handling complex linguistic uncertainties, probability associated with terms, and a weighting structure not solely based on subjective judgment. For example, a method like TOPSIS generally works with distances from ideal solutions but does not inherently integrate the logic of linguistic probability or the adaptability of the q parameter. Similarly, MABAC or CODAS can provide effective classifications but may not always offer the same flexibility in expressing uncertainty, nor the ability to extract attribute weights truly objectively, as CRITIC does. The fuzzy variants introduced in some of these methods, such as PUL-TOPSIS, PL-MABAC, or PUL-CODAS, represent a step forward in incorporating linguistic uncertainty. However, these versions often remain tied to a single level of fuzzification or do not fully exploit the combined potential of a system that unites probabilities, q-rung orthopair sets, and objective weighting methods. In these approaches, determining weights may still depend largely on decision-makers’ discretionary choices, or the representation of linguistic uncertainty might remain partial. The proposed strategy differs substantially. Using PULq-ROFS makes it possible not only to capture the vagueness and uncertainty inherent in judgments but also to model the probability with which certain linguistic intervals occur. This means the information is never impoverished; rather, it is enriched. Instead of reducing a verbal evaluation to a single central value, a probabilistic range of possibilities is maintained. This is particularly useful in situations where decision-makers cannot always guarantee the same perception, or where the robot’s operating conditions can change over time. The use of the CRITIC method to determine weights adds further value compared to systems relying solely on subjective judgments or simple averages. CRITIC uses the information contained in the data to establish the relative importance of criteria, highlighting those that truly discriminate between alternatives. This reduces the risk of distortions tied to overly strong personal preferences, providing an objective basis for calculating weights. Finally, integrating VIKOR adds another piece to the puzzle. Unlike other methods that aim straight for the globally best alternative, VIKOR favors a compromise solution that brings the system closer to a balance between overall benefits and minimal regrets. This makes the choice more resistant to conflicts between criteria and minor input changes, as demonstrated by the sensitivity analysis. In summary, the proposed methodology not only fills gaps found in other approaches but also creates a harmonious ensemble of tools: PULq-ROFS manages the complexity of linguistic uncertainty, CRITIC extracts objective weights, and VIKOR leads to a compromise solution. This framework, seen from an industrial strategy perspective, allows identifying a robot that is not only “theoretically better” but also more aligned with operational needs and real constraints. Entrepreneurs, managers, and decision-makers can rely on a more comprehensive analytical framework, capable of reducing the influence of biases or incomplete information, offering a competitive advantage in tackling complex choices with greater confidence and clarity. Conclusions The results suggest that integrating CRITIC and VIKOR in a PULq-ROFS environment provides a solution capable of addressing the typical complexity of advanced industrial choices. The approach does not merely handle uncertainty but also reflects the real dynamics of conflicts between criteria, offering a solid tool for decision-makers and managers. Compared to the state of the art, this solution appears more balanced and versatile, especially where other methodologies focused on a single level of fuzzification, or a single probabilistic approach may risk oversimplifying the problem. From an industrial strategy perspective, such analytical capabilities make it possible to identify options that satisfy both operational needs and economic constraints, positioning the choice of the robot to support innovation and competitiveness. The interaction of quantitative methods and probabilistic linguistic representations proves to be a significant tool for those who must make strategic decisions in uncertain environments, showing how a hybrid perspective can become a stable reference point in selecting complex industrial systems. Podcast: https://spotifycreators-web.app.link/e/0hjnM69uuPb Source: https://www.nature.com/articles/s41598-024-67226-z

La ricerca, intitolata “Enhancing industrial robot selection through a hybrid novel approach: integrating CRITIC-VIKOR method with probabilistic uncertain linguistic q-rung orthopair fuzzy” , è stata condotta da autori come Sumera Naz , Muhammad Muneeb ul Hassan  e Atif Mehmood , in collaborazione tra istituzioni quali la University of Education (Lahore, Pakistan) e la Zhejiang Normal University (Cina). L’indagine si concentra sulla scelta di robot industriali quando ci sono molte variabili in gioco e non tutte sono certe. Per farlo, propone un modello che usa due tecniche di analisi (CRITIC e VIKOR) insieme a un sistema che permette di gestire informazioni non precise, espresse con termini linguistici e probabilità. In altre parole, questo modello aiuta a valutare diversi robot tenendo conto di dati vaghi o incerti, fornendo così un metodo più flessibile e chiaro per scegliere la macchina più adatta alle esigenze di un’azienda. Metodo CRITIC-VIKOR per la selezione di robot industriali Gestione dell’incertezza nella selezione di robot industriali con CRITIC-VIKOR La selezione di un robot industriale, utilizzando il metodo CRITIC-VIKOR, è un passaggio strategico in molte aziende moderne, poiché i robot costituiscono un elemento chiave per automatizzare processi produttivi e ottimizzare risorse. Tuttavia, la molteplicità degli attributi da considerare rende la scelta complessa. Gli esperti si confrontano con fattori eterogenei che vanno dalla capacità di carico fino alla qualità dell’interfaccia uomo-macchina, passando per criteri più sfumati come la facilità di programmazione o il livello di servizio offerto dal fornitore. Oltre a parametri puramente numerici, come la massima velocità raggiungibile o la precisione nel posizionamento, spesso occorre valutare aspetti di natura qualitativa, ad esempio la facilità con cui un robot può essere integrato in ambienti produttivi già esistenti, la flessibilità di adattarsi a compiti futuri non ancora del tutto definiti oppure l’affidabilità percepita del produttore. Questi aspetti non sono semplici da quantificare, poiché la mente umana traduce le impressioni attraverso termini linguistici che, se riportati in un’analisi decisionale, rischiano di perdere parte della loro ricchezza semantica. Proprio in questo contesto si colloca la necessità di un approccio che valorizzi l’incertezza insita nei giudizi umani. Nei tradizionali metodi di scelta delle alternative, i dati vengono spesso convertiti in numeri che non riflettono appieno la natura sfumata delle valutazioni dei decisori. Quando un esperto descrive la precisione di un robot come “buona” invece di fornire un numero esatto, non sta esprimendo un valore fisso, bensì una percezione multidimensionale, variabile, influenzata dall’esperienza e dal contesto. L’incertezza linguistica non va vista come un limite, bensì come una fonte di informazione in grado di restituire una prospettiva più realistica di ciò che il decisore ha in mente. Per questo motivo, rappresentare le informazioni attraverso insiemi fuzzy linguistici, arricchiti da probabilità (come nel caso dei PULq-ROFS), permette di bilanciare la precisione numerica con la flessibilità cognitiva. Le probabilità associate ai termini linguistici consentono di catturare la frequenza o la credibilità che un decisore assegna a una determinata espressione. Ad esempio, se un giudizio sulla ripetibilità di un robot è “principalmente buona, a volte molto buona”, si possono usare due intervalli linguistici con relative probabilità, indicando con maggiore precisione quanto spesso il decisore si aspetta che il robot operi a un certo livello qualitativo. Il parametro q, inoltre, permette di regolare il grado di incertezza, adattando il modello alle esigenze specifiche del problema: situazioni con maggiore complessità o con pareri molto divergenti tra esperti richiedono un livello più fine di granularità, mentre scenari più semplici possono essere gestiti con impostazioni meno articolate. Tale rappresentazione risulta particolarmente vantaggiosa in ambienti produttivi fortemente variabili, in cui le caratteristiche richieste al robot possono mutare rapidamente con l’evoluzione delle linee, delle esigenze della domanda o delle strategie aziendali. L’adozione di PULq-ROFS non fornisce semplicemente un nuovo formalismo, bensì apre alla possibilità di integrare meglio le percezioni umane, le stime probabilistiche e le misurazioni oggettive, delineando un processo decisionale più coerente con la realtà industriale. La selezione del robot non si riduce così a una mera tabella di specifiche tecniche, ma diventa un percorso valutativo in cui la complessità dell’incertezza, la natura incompleta dei dati e le divergenze tra i giudizi dei vari esperti trovano un canale di espressione rigoroso e al contempo flessibile.   CRITIC-VIKOR: un approccio ibrido per la selezione dei robot industriali Nella metodologia proposta, la combinazione dei metodi CRITIC e VIKOR all’interno del contesto PULq-ROFS risponde all’esigenza di superare i limiti di un’analisi multicriterio puramente soggettiva. L’approccio tradizionale, basato sulla sola valutazione umana, rischia di essere squilibrato: un decisore potrebbe attribuire importanza eccessiva a criteri che, nel complesso, non sono così rilevanti, oppure trascurare parametri oggettivi perché meno appariscenti. Questo crea un potenziale divario tra la percezione individuale e l’effettivo valore discriminante di ogni attributo. Il metodo CRITIC interviene proprio su questo aspetto, mettendo ordine nella complessità dei criteri. CRITIC (Criteria Importance Through Intercriteria Correlation) non si limita a compilare un elenco di criteri con pesi preassegnati; al contrario, analizza i dati stessi per misurarne la variabilità e la correlazione. Se un attributo mostra alti livelli di variabilità tra le alternative e fornisce informazioni non sovrapponibili ad altri criteri, significa che quest’attributo ha una grande capacità discriminante. In pratica, CRITIC attribuisce peso maggiore a quegli indicatori che realmente differenziano le alternative. Al contrario, se un criterio è fortemente correlato con altri e non apporta nuove informazioni, il suo peso risulterà più basso. Questo procedimento, fondato su misure statistiche e matematiche, riduce l’influenza di giudizi arbitrari dei decisori, producendo un set di pesi più oggettivo. Prendiamo un esempio concreto: immaginiamo di dover valutare quattro robot (M1, M2, M3, M4) sulla base di attributi come capacità di carico, flessibilità di programmazione, ripetibilità, costo e altri aspetti tecnici. Senza il metodo CRITIC, un decision-maker potrebbe, sulla base di preferenze personali o di una percezione non misurata, attribuire all’accuratezza del robot un peso molto elevato rispetto alla flessibilità di programmazione. Tuttavia, CRITIC potrebbe scoprire che l’accuratezza ha andamenti molto simili tra i robot (cioè, i valori sono tutti abbastanza prossimi tra loro), mentre la flessibilità di programmazione varia notevolmente ed è poco correlata ad altri criteri. Di conseguenza, CRITIC assegnerà un peso più alto proprio alla flessibilità, perché è un parametro in grado di “fare la differenza” nella scelta finale. Una volta definiti i pesi mediante CRITIC, entra in gioco VIKOR, un metodo di ordinamento e selezione capace di gestire situazioni con criteri tra loro in conflitto. VIKOR nasce per fornire una soluzione di compromesso che si collochi il più vicino possibile all’ideale. L’aspetto cruciale di VIKOR è la capacità di considerare contemporaneamente la massimizzazione dell’utilità collettiva (il beneficio complessivo del gruppo di attributi) e la minimizzazione del rimpianto individuale (quanto un’alternativa si discosta dal miglior attributo in assoluto). In altre parole, VIKOR non sceglie soltanto il candidato globalmente migliore, ma fornisce una visione equilibrata che riconosce la presenza di criteri a volte in contrasto: un robot potrebbe primeggiare per precisione ma essere meno performante su costi e versatilità. VIKOR tende a identificare un punto di equilibrio, una soluzione che non è solo ottima in senso stretto, ma che accontenta meglio gli interessi complessivi. Il metodo CRITIC-VIKOR risponde all’esigenza di superare i limiti di un’analisi multicriterio puramente soggettiva nella selezione di robot industriali. Da un lato, CRITIC elimina o riduce i bias di partenza, definendo pesi più coerenti basati sulla struttura informativa dei dati. Dall’altro, VIKOR, utilizzando questi pesi e le valutazioni fuzzy probabilistiche, calcola la soluzione di compromesso che meglio rispetta le priorità identificate. Il risultato è un processo decisionale a più livelli di robustezza: i dati vengono prima interpretati in forma fuzzy probabilistica (PULq-ROFS), poi pesati in modo oggettivo (CRITIC) e infine ordinati secondo un approccio di compromesso (VIKOR). Questo triangolo metodologico assicura che la selezione del robot sia frutto di una valutazione equilibrata, razionale e attenta alle diverse sfaccettature dell’incertezza.   Applicazione pratica del metodo CRITIC-VIKOR nella selezione robotica Nella realtà aziendale, individuare il robot industriale ideale per una specifica applicazione produttiva non può limitarsi a un semplice confronto di parametri tecnici. Pur condividendo spesso caratteristiche di base come gradi di libertà, velocità, capacità di carico e precisione, ogni robot possiede tratti distintivi, sia tecnici sia qualitativi, che ne rendono difficile un confronto diretto. In questo scenario ipotetico si considerano quattro robot industriali (M1, M2, M3 e M4), valutati in base a quattro attributi considerati fondamentali: capacità di carico (N1), flessibilità di programmazione (N2), ripetibilità (N3) e costo (N4). Questi criteri, scelti in collaborazione con consulenti tecnici e responsabili di stabilimento, riflettono sia aspetti misurabili in modo oggettivo — ad esempio la capacità di movimentare pesi elevati o di mantenere un elevato grado di precisione nel tempo — sia elementi più soggettivi, come la facilità con cui l’operatore può aggiornare le impostazioni del robot o la percezione di convenienza economica nel lungo termine. I dati iniziali provengono da valutazioni di esperti, espressi non mediante numeri certi, bensì con termini linguistici incerti e probabilistici. Ad esempio, un esperto potrebbe descrivere la flessibilità di programmazione di M1 dicendo che “è per la maggior parte elevata, con una moderata probabilità di essere giudicata molto elevata”, mentre per M2 potrebbe segnalare una “flessibilità variabile tra media e alta, ma raramente molto alta”. Tali espressioni vengono trasformate in insiemi PULq-ROFS, che codificano linguisticamente gli intervalli espressi e il grado di incertezza associato. Questo approccio cattura la complessità cognitiva dietro i giudizi umani, integrando sia la variabilità dei singoli decisori sia la possibilità che un giudizio non sia sempre lo stesso in tutti i contesti. Una volta ottenuto un quadro valutativo espresso in PULq-ROFS, si procede con l’applicazione dell’operatore di aggregazione come il PULq-ROF Weighted Average. Questo step consente di combinare i giudizi di più esperti in un’unica valutazione composita, tenendo conto dei rispettivi pesi dei decisori o delle fonti informative. Ne scaturisce una matrice decisionale che rappresenta la percezione condivisa, integrando i punti di vista dei vari attori coinvolti (manager, tecnici di linea, responsabili della manutenzione, esperti di logistica interna). Sul risultato aggregato, si applica il metodo CRITIC per determinare i pesi degli attributi in modo oggettivo. Supponiamo che i calcoli del CRITIC mostrino che la flessibilità di programmazione (N2) sia un criterio altamente discriminante rispetto alle altre caratteristiche, assegnandole un peso maggiore. Questo passaggio evidenzia che, all’interno delle differenze tra M1, M2, M3 e M4, il modo in cui il robot può essere re-programmato o adattato ai cambiamenti di processo incide fortemente sulla scelta finale. A questo punto si utilizza il metodo VIKOR sul set di dati così elaborato, per individuare l’alternativa che meglio risponde al compromesso tra massimizzare i benefici e minimizzare il rimpianto, in base ai pesi stabiliti da CRITIC e alle valutazioni probabilistiche fuzzy dei robot. VIKOR restituisce un ranking finale: ad esempio, nel caso presentato, la soluzione M2 emerge come quella più vicina all’ideale di compromesso, mostrando un ottimo equilibrio tra criteri oggettivi come la ripetibilità e aspetti più qualitativi come la flessibilità di programmazione.   Analisi di robustezza del metodo CRITIC-VIKOR per robot industriali L'applicazione concreta e i risultati iniziali del metodo proposto portano a una domanda rilevante: quanto il modello si dimostra robusto e resiliente di fronte a variazioni nei parametri o nelle informazioni di input? Per approfondire questa questione, è fondamentale esaminare la sensibilità del modello rispetto a modifiche di alcuni parametri fondamentali, con un'attenzione particolare al parametro q, che regola il grado di granularità e incertezza all'interno dei set fuzzy probabilistici q-rung orthopair (PULq-ROFS). Il parametro q funge da “regolatore di precisione” nell’ambito degli insiemi fuzzy q-rung orthopair. Quando q assume valori elevati, il sistema può distinguere con maggiore finezza le differenze tra le alternative, catturando e rappresentando sfumature più sottili dell’incertezza linguistica. Al contrario, valori più bassi di q possono risultare in una minore granularità, semplificando l’analisi ma potenzialmente perdendo parte della complessità informativa. Approfondendo, si è osservato che variando q, ad esempio incrementandolo da 1 a 35 a intervalli irregolari (ad esempio utilizzando solo valori dispari), i risultati del ranking prodotto dal metodo VIKOR integrato con PULq-ROFS e CRITIC non vengono stravolti. Certo, si possono registrare piccole differenze nei valori di scarto tra le alternative o nell’intensità dei punteggi intermedi, ma l’ordine finale delle preferenze rimane sostanzialmente invariato. Questo dato è significativo: indica che la metodologia non è fragile, cioè non basta una piccola perturbazione nei parametri di incertezza per ribaltare le conclusioni. Al contrario, il modello mostra una robustezza tale da mantenere stabili le scelte chiave e la classifica delle alternative, indipendentemente dalla finezza con cui viene rappresentata l’incertezza. Un altro aspetto cruciale nell’analisi di sensibilità è la reazione del metodo all’aggiunta di nuovi esperti o all’eliminazione di una fonte informativa. In ambienti reali, non sempre i dati e le valutazioni sono disponibili in modo completo e stabile: talvolta un esperto non è più disponibile, oppure occorre integrare l’opinione di un nuovo tecnico specializzato. Il metodo proposto, grazie all’uso di operatori di aggregazione PULq-ROF e al calcolo oggettivo dei pesi tramite CRITIC, consente di aggiornare velocemente l’analisi senza ripartire da zero. È sufficiente ricalcolare l’aggregazione PULq-ROFWA e, di seguito, aggiornare pesi (CRITIC) e ranking (VIKOR). La struttura modulare dell’approccio garantisce un agevole adattamento a variazioni del contesto. Inoltre, l’impiego combinato di CRITIC e VIKOR nel framework PULq-ROFS migliora ulteriormente la resilienza del processo decisionale. CRITIC assicura che i pesi degli attributi non siano scelti arbitrariamente, bensì emergano dall’analisi statistica dei dati. VIKOR, a sua volta, non cerca l’alternativa semplicemente “migliore”, ma quella più vicina a una soluzione di compromesso, riducendo la sensibilità del ranking a condizioni estreme. Questo assetto metodologico porta a un equilibrio interno: se un attributo fosse valutato in modo meno stabile, altri criteri e l’intero processo di pesatura intervengono limitando l’impatto di questa oscillazione sul risultato finale.   CRITIC-VIKOR vs altri metodi: vantaggi nella selezione di robot industriali L’analisi svolta nei passaggi precedenti mette in luce come la metodologia che integra PULq-ROFS con CRITIC e VIKOR presenti un profilo particolarmente solido, ma per comprenderne appieno il valore è utile confrontarla con alcuni metodi già noti nella letteratura della decisione multicriterio. Nel campo della selezione robotica e, più in generale, della valutazione di alternative complesse, esistono diversi approcci consolidati come TOPSIS, MABAC, CODAS o EDAS, anche in varianti fuzzy o probabilistiche. Questi metodi, sebbene estremamente utili, hanno talvolta limiti quando si tratta di gestire simultaneamente incertezze linguistiche complesse, probabilità associate ai termini e una struttura di pesatura che non si basi esclusivamente sul giudizio soggettivo. Ad esempio, un approccio come TOPSIS lavora generalmente con distanze da soluzioni ideali, ma non integra intrinsecamente la logica della probabilità linguistica né l’adattabilità del parametro q. Analogamente, MABAC o CODAS possono offrire classificazioni efficaci, ma non sempre forniscono la stessa flessibilità nell’espressione dell’incertezza, né la capacità di scomporre i pesi degli attributi su basi realmente oggettive come fa CRITIC. Le varianti fuzzy introdotte in alcuni di questi metodi, come PUL-TOPSIS, PL-MABAC o PUL-CODAS, rappresentano un passo avanti nell’incorporazione dell’incertezza linguistica. Tuttavia, queste versioni spesso rimangono legate a un singolo livello di fuzzificazione o non sfruttano appieno la potenzialità combinata di un sistema che riunisca probabilità, insiemi q-rung orthopair e metodi di pesatura oggettiva. In tali approcci, la definizione dei pesi potrebbe ancora dipendere largamente da scelte discrezionali dei decisori, oppure la rappresentazione dell’incertezza linguistica rimane parziale. La strategia proposta si differenzia in modo sostanziale. L’impiego di PULq-ROFS permette di catturare non solo la vaghezza e l’incertezza intrinseche nei giudizi, ma anche di modellare la probabilità con cui certi intervalli linguistici si manifestano. Ciò significa che l’informazione non viene mai impoverita, ma anzi arricchita: invece di ridurre una valutazione verbale a un singolo valore centrale, si mantiene un ventaglio probabilistico di possibilità. Questo è particolarmente utile in situazioni in cui i decisori non possono garantire di aver sempre la stessa percezione, o dove le condizioni operative del robot possono cambiare nel tempo. L’uso del metodo CRITIC per la determinazione dei pesi fornisce inoltre un valore aggiunto rispetto a sistemi che si basano esclusivamente su giudizi soggettivi o semplici medie. CRITIC sfrutta le informazioni contenute nei dati per stabilire l’importanza relativa dei criteri, mettendo in evidenza quelli realmente discriminanti. Questo riduce il rischio di distorsioni legate a preferenze personali troppo marcate, offrendo una base oggettiva per il calcolo dei pesi. Infine, l’integrazione di VIKOR aggiunge un ulteriore tassello: a differenza di altri metodi che puntano dritti all’alternativa globalmente migliore, VIKOR privilegia una soluzione di compromesso che avvicina il sistema a un equilibrio tra benefici complessivi e minimi rimpianti. Questo rende la scelta più resistente a conflitti tra criteri e a modifiche minori negli input, come mostrato nell’analisi di sensibilità. In sintesi, la metodologia proposta non solo colma alcune lacune presenti in altri approcci, ma crea un insieme armonico di strumenti: PULq-ROFS gestisce la complessità dell’incertezza linguistica, CRITIC ne estrae pesi oggettivi, VIKOR guida verso una soluzione di compromesso. Questo assetto, valutato in un’ottica di strategia industriale, permette di identificare un robot non solo “teoricamente migliore”, ma anche più aderente alle necessità operative e ai vincoli reali. Imprenditori, manager e decisori potranno così contare su una cornice analitica più completa, capace di ridurre l’influenza di pregiudizi o incompletezze informative, offrendo un vantaggio competitivo nell’affrontare scelte complesse con maggiore fiducia e chiarezza.   Conclusioni I risultati suggeriscono che integrare CRITIC e VIKOR in un ambiente PULq-ROFS rappresenta una soluzione capace di affrontare la complessità tipica delle scelte industriali avanzate. L’approccio non si limita a gestire l’incertezza, ma riflette le reali dinamiche di conflitto tra i criteri, offrendo uno strumento solido per decisori e manager. Rispetto allo stato dell’arte, questa soluzione appare più equilibrata e versatile, soprattutto laddove altre metodologie focalizzate su un unico livello di fuzzificazione o su un singolo approccio probabilistico rischiano di semplificare eccessivamente il problema. Guardando alla strategia industriale, una tale capacità di analisi permette di identificare opzioni che soddisfano sia esigenze operative sia vincoli economici, posizionando la scelta del robot in modo da sostenere l’innovazione e la competitività. L’interazione di metodi quantitativi e rappresentazioni linguistiche probabilistiche si rivela uno strumento significativo per chi deve prendere decisioni strategiche in ambienti di incertezza, mostrando come una prospettiva ibrida possa diventare un punto di riferimento stabile nella selezione di sistemi industriali complessi.   Podcast: https://spotifycreators-web.app.link/e/ii4hmUWuuPb Fonte: https://www.nature.com/articles/s41598-024-67226-z

“Large Concept Models: Language Modeling in a Sentence Representation Space” by TheLCMteam, Loïc Barrault, Paul-Ambroise Duquenne, Maha Elbayad, Artyom Kozhevnikov, involving FAIR at Meta and INRAI, addresses the idea of modeling language at the level of concepts rather than individual tokens. The research aims to explore strategies of abstract semantic modeling—language-independent and potentially multimodal—by examining an architecture known as the Large Concept Model (LCM) and evaluating its ability to predict entire sentences within a high-dimensional representation space instead of individual tokens. These investigations fit into the broader landscape of how LLMs evolve, questioning previously established paradigms. Large Concept Model (LCM): a new paradigm for large-scale semantic reasoning in AI Tokens vs. Concepts: the role of the Large Concept Model (LCM) The research focuses on the shift from models that predict individual tokens to models capable of managing entire sentences as semantic entities, defined as concepts. In a Large Concept Model, the sentence becomes a fundamental building block, a kind of compact semantic unit, allowing for reasoning that surpasses the level of individual terms. To understand this approach, imagine a traditional LLM that predicts word by word: it is somewhat like describing a scene by examining each pixel of a digital image. Now consider jumping from a minimum granular level to a broader one: no longer single words, but entire sentences as units. In doing so, the model operates in an abstract space, organized according to broader conceptual dimensions, and sentences are represented as points in a continuous space. This makes it possible to handle ideas or actions of a higher level of abstraction—an aspect that, potentially, could lead to more coherent and structured language. Unlike tokens, where meaning is rebuilt step by step, using sentences as concepts reduces the complexity of long-scale generation, because the model reasons in terms of complex semantic blocks. For example, when expanding a brief summary into a detailed text, acting at the sentence level might allow for more coherent maintenance of the narrative thread, minimizing informational dispersion. In previous approaches, an entire paragraph had to be constructed token by token, increasing the risk of generating coherence errors. In the case of concepts, generation could theoretically proceed by key “ideas.” The crucial point then is defining a solid and stable semantic space, where sentences are not just scattered coordinates but strongly organized nodes with deep meaning. SONAR and Large Concept Model (LCM): a universal semantic atlas The presented work uses SONAR, a sentence embedding space that can embrace up to 200 languages as well as speech, laying the foundation for multilingual and multimodal approaches. This is vital: a Large Concept Model based on SONAR can, in theory, reason over inputs from English texts, French texts, or hundreds of other languages, and even from spoken sequences. The idea is to access a single semantic space capable of representing similar sentences in many languages, broadening the model’s capacity for generalization. For instance, consider a scenario where you have a document in English and a requested summary in Spanish: an LCM operating on SONAR could potentially use the same sequence of concepts without having to readjust its entire reasoning process. The stability of the model depends on the quality of the representation and SONAR, pre-trained on translation tasks and equipped with broad linguistic coverage, allows sentences to be treated as shared entities across different languages. It is somewhat like having a universal semantic atlas: starting from the same map, you can navigate seas of different texts without losing your bearings. This approach, though fascinating, requires caution: sentences in continuous embedding spaces can prove fragile if slightly perturbed, sometimes causing decoding errors. To reduce associated risks, the researchers adopt techniques such as diffusion and quantization, exploring various strategies to make the representation more stable and reliable. Diffusion refers to a method that gradually distributes information, improving data coherence. Quantization, on the other hand, consists of dividing sentences into “discrete units,” i.e., well-defined segments that ensure greater resistance to minor errors or inaccuracies. Diffusion and quantization in the Large Concept Model (LCM) The research experimentation analyzes different approaches to predict the next sentence in semantic space. A linear model based on Mean Squared Error (MSE) minimization is evaluated, but it has not proven sufficient for capturing the multifaceted nature of sentence-level meaning. The researchers then examine diffusion-based approaches, already employed in image processing. The idea is to think of sentence space as a continuum where a target sentence can be viewed as a point to reach. Diffusion attempts to model the probabilistic distribution of these points, potentially showing a richer set of possible coherent sentences and reducing issues related to “semantic averaging.” If generating a sentence step-by-step through tokens is like reconstructing a puzzle piece by piece, the diffusion method tries to synthesize the sentence as a coherent whole, starting from a noisy form and moving toward a recognizable structure. In parallel, the quantization approach seeks to bring continuous complexity back into discrete units, making generation more akin to sampling discretized semantic cues. To demonstrate the effectiveness of these strategies, consider their performance in tasks like summarization or text expansion: while diffusion models are not yet on par with more mature LLMs, they have shown interesting abstraction capabilities. The project also introduced two distinct architectures, One-Tower and Two-Tower, differing in how context and the noisy sentence are handled. The Two-Tower methodology allows for separating the contextualization process from the noise-removal phase, ensuring a more modular structure. The main goal is to improve stability and analyze a wide range of trade-offs between quality, generalization capacity, and computational resource costs. Zero-shot generalization and long contexts with the Large Concept Model (LCM) A crucial element in the Large Concept Model (LCM) based on SONAR is its ability to extend zero-shot generalization—i.e., without the need for specific training—toward languages not included in the initial learning process and over large textual sequences. Imagine having a very long text and asking the model to summarize a portion of it in a language different from the original: the LCM, working on concepts, can leverage the multilingual nature of SONAR without requiring further fine-tuning. This perspective offers significant scalability, reducing complexity in handling large contexts. For example, a traditional model required to reason about thousands of tokens faces very high computational costs because of the quadratic cost of attention. With an LCM that operates on sequences of sentences, one can greatly reduce the sequence length, simplifying the management of extended contexts. Moreover, the possibility of planning hierarchical structures is explored, going beyond the single sentence to consider overall content plans. Through procedures like “outline,” which consists of creating a schematic structure or organized list of key points, and “summary expansion,” i.e., expanding a summary to enrich it with details and insights, the model can outline a coherent narrative flow even for lengthy texts. A practical application might be creating detailed presentations starting from simple lists of key concepts. Although not yet fully established as a definitive result, initial experimental evidence suggests that the ability to process higher-level semantic units could support producing more coherent, well-structured texts. Limits and potentialities of the Large Concept Model (LCM) Shifting from the token level to the conceptual level opens up interesting prospects but is not without obstacles. It is clear that defining a stable semantic space, where concepts are cohesive entities, is challenging. The results show that while diffusion-based models in the textual domain have not yet reached the fluidity and precision of more established LLMs, certain qualities have emerged: less dependence on language, the possibility of zero-shot generalization, and the promotion of more modular approaches. Furthermore, the idea of semantic planning at higher levels—such as entire paragraphs or even sections—could become a key strategy: predicting a structural scheme for the model to follow would ensure greater narrative coherence and less loss of meaning. However, challenges remain: the fragility of representation, the discrepancy between continuous space and the combinatorial nature of language, and the need to improve decoding robustness. Designing embedding spaces better suited for sentence generation is another open question. In a world dominated by token-based models, the concept of moving to broader semantic units requires a paradigm shift. The trajectory indicated by the research suggests that, by integrating new representation spaces and probabilistic modeling approaches, more coherent, cross-lingual, and easily scalable textual generation could be achieved. For companies, this might mean more efficient tools for wide-ranging multilingual text processing, potentially reducing costs and complexity. It remains to be seen whether refining these techniques can truly lead to more resilient models capable of handling semantic complexity more naturally than traditional approaches. Conclusions The insights that have emerged show that the LCM approach, though still far from the performance of conventional LLMs, offers a strategic line of thought, especially considering the growing limitations of simple token-based scaling. Over time, the development of more suitable conceptual spaces, combined with diffusion, quantization, and the integration of multiple levels of abstraction, could enable companies to have models not bound to single languages or modalities, capable of tackling extensive texts with greater efficiency. The idea of operating on broader semantic units also suggests a fertile testing ground, where the choice of these units, their robustness, and their conceptual organization will be central topics. Contrary to the current scenario in which excellence is defined by the ability to predict the next tokens, the techniques discussed open up the opportunity to measure progress in terms of global clarity, multi-paragraph coherence, and the capacity to manipulate knowledge through more abstract concepts. Podcast: https://spotifycreators-web.app.link/e/OK6Y8gtWtPb Source:   https://ai.meta.com/research/publications/large-concept-models-language-modeling-in-a-sentence-representation-space/

The December 2024 report by the Bipartisan House Task Force on Artificial Intelligence, a working group of the United States Congress, provides a detailed analysis of the impact of AI adoption. Drafted by 24 congressional members from both political parties, the document presents 89 recommendations based on 66 key findings. Among the examined issues are questions related to privacy, national security, civil rights, and technological development, with the aim of promoting responsible innovation and consolidating the United States’ leadership in this field. AI Governance in the USA: Strategies, Innovation, and Public Policies AI Governance in the USA: A Strategic Vision for Competitiveness In the United States, Artificial Intelligence is not merely an emerging technological factor, but rather a genuine strategic lever destined to redefine paradigms of economic competitiveness, security, and the preservation of democratic principles. The constant evolution of data analysis platforms, made possible by ever-increasing computing power, has enabled the development of systems capable of tackling complex issues rapidly and with unprecedented levels of efficiency. However, the very sophistication of these tools requires a clear regulatory framework that ensures transparency and accountability while preventing potential abuses stemming from improper use. Although the United States maintains a global leadership position, supported by a vibrant entrepreneurial fabric, substantial private funding, and a still highly qualified research environment, the complexity of the markets and the rapid pace of technological progress demand a structural rethinking. Being at the forefront of innovation can no longer be limited to the mere availability of capital or expertise. A long-term perspective is needed, one that contemplates the entire AI supply chain—from basic research to the development of specific applications, and finally the definition of ethical and security standards. A sector-based approach to AI governance in the USA, aiming to establish rules and guidelines tailored to the peculiarities of each application domain, could strengthen the ability to integrate AI into various economic and social sectors. This implies fostering synergy among industry, academia, and institutions, where investment in public research and the adoption of targeted incentives can sustain the entire ecosystem in the medium and long term. Only through a coherent strategy, fueled by rigorous governance policies, can the emergence of truly sustainable AI solutions be encouraged, while simultaneously ensuring that innovation does not become a risk to democratic stability and systemic resilience. In this perspective, the ability of the United States to preserve its leadership becomes inseparable from the consolidation of a solid regulatory terrain and the understanding that the effectiveness of these technologies is measured not only in terms of competitiveness, but also in respect for human dignity and the foundational values of society. Within this framework, attention to rights and equity acquires central importance. The “Executive Order On Advancing Racial Equity and Support for Underserved Communities Through the Federal Government,” issued by the Biden administration, represents a concrete example of how U.S. public policies are seeking to address structural inequalities. This approach aligns with the need to ensure that AI, when deployed on a large scale, does not perpetuate biases or discrimination. The explicit reference to historically disadvantaged communities and the commitment to removing systemic barriers reflect the willingness to build a more inclusive and accountable technological ecosystem. AI thus becomes a tool to promote social justice, equitable access to opportunities, and transparency—fundamental elements for reinforcing the democratic legitimacy of the entire innovation governance project. Artificial Intelligence and Public Governance in the USA: Efficiency and Transparency The progressive integration of Artificial Intelligence into U.S. public administrations highlights governance as a delicate balance among innovation, efficiency, and upholding democratic principles. On one hand, AI offers the possibility of streamlining procedures, eliminating redundancies, improving service quality, and responding more swiftly to citizens’ needs. On the other, it demands strengthening tools for oversight, transparency, and participation. Employing algorithms in public policy design or in managing collective resources requires constant vigilance over potential discriminatory effects and the capacity to adequately protect privacy and the security of personal data. Fully aware of these implications, the United States is working to define a coherent regulatory framework that supports federal administrations in risk assessment and ensures stability and trust. In this context, transparency is not simply an abstract value but a technical and operational prerequisite: ensuring access to the decision-making logic of algorithms, the ability to understand data processing procedures, and the delineation of clear responsibilities for any harm or discrimination are all crucial steps. At the same time, avoiding regulatory overlaps and reducing bureaucratic complexity is essential to prevent slowing down the benefits of technological innovation. Government agencies are therefore striving to find a balance between a sufficiently strict set of rules to prevent abuses and enough flexibility to adapt to continuously evolving technologies. This vision of public governance—flexible yet rooted in solid principles—translates into choosing to invest in training, promoting best-practice sharing among various agencies, enhancing cyber-resilience infrastructures, and implementing continuous monitoring mechanisms to track AI applications’ impact. The ultimate goal is to establish a more authentic relationship of trust with the community, demonstrating that technological innovation is not an end in itself but a tool to improve the state’s functioning and citizens’ quality of life, without weakening rights, freedoms, and the founding values of American society. When addressing regulatory and social issues, one cannot ignore the broader context of constitutional rights and fundamental freedoms. The “Remarks by President Biden on the Supreme Court Decision to Overturn Roe v. Wade,” though not directly related to AI, show how institutional and judicial choices affect citizens’ perceptions about the protection of individual rights. At a historical moment when a Supreme Court decision removes a right that had been guaranteed for decades, a climate of uncertainty arises regarding the future of other rights and balances. This tension also resonates in the AI field: if institutions do not appear able to firmly safeguard privacy and equality, trust in automated systems and the policies governing their implementation may suffer as a consequence. AI Legislation in the USA: Balancing Federal and State Authority The issue of coordination between federal and state levels in the United States highlights the complexity of defining AI regulations in a variegated institutional context. On the one hand, the rapid pace of technological innovation encourages some states to intervene with experimental regulations, aiming to guide the sector and anticipate emerging challenges. On the other, Congress is considering guaranteeing a unified regulatory framework to provide certainty to businesses and investors, minimizing the risk of conflicts and duplications. The objective is to ensure that AI can evolve within a coherent and not fragmented system of rules, capable of promoting economic growth and encouraging innovation. However, choosing to centralize too many responsibilities could flatten the regulatory landscape, depriving local and state authorities of the necessary flexibility to address specific situations. Socioeconomic and cultural contexts vary significantly from one state to another, and legislative solutions suitable in one area may not fit elsewhere. An excessive national standardization risks slowing down the adaptation of rules to local conditions, limiting the capacity for continuous policy experimentation and improvement. Finding a balance between the need to standardize rules and the need to allow room for maneuver at the state level is not merely a theoretical exercise, but the key to ensuring a regulatory ecosystem capable of responding to the technological, economic, and social challenges of AI. From this perspective, the discussion on federal preeminence is essential for shaping a governance system that encourages innovation, fosters investor confidence, protects consumers, and simultaneously preserves the vitality of American federalism as a driving force for creative and timely solutions. Federal Standards for Privacy and Data Security in the AI Era Protecting privacy and safeguarding personal data are central issues in the AI era, where large-scale data analysis can reveal deeply rooted vulnerabilities in digital systems. Machines’ ability to extract complex patterns, generate seemingly authentic content, and infer personal traits from fragmentary data poses new challenges because a single error can compromise user trust and undermine the reputation of entire organizations. In the United States, multiple sectoral regulations have created a fragmented landscape, pushing the debate toward establishing clearer, more robust, and more uniform federal standards. Such standards can mitigate regulatory uncertainties and reduce opportunities for opportunistic behavior. This scenario calls for a reflection that goes beyond mere data protection: it is necessary to enhance approaches that preserve anonymity while still enabling research and innovation. The use of synthetic datasets and privacy-preserving algorithms represents effective technological solutions to ensure data utility without jeopardizing confidentiality. These solutions are not purely technical; they have profound implications for balancing market needs, economic progress, and fundamental rights. The goal is to ensure that a society increasingly dependent on automation can trust the digital ecosystem. Adopting an integrated approach, where technical excellence merges with a clear regulatory framework, can align corporate interests with the protection of the individual, thereby supporting the credibility of the entire system. Where algorithmic transparency and the accountability of those handling data intersect with constitutional rights, it becomes urgent to introduce resources, expertise, and norms that guide AI development in a direction that does not sacrifice values and freedoms. Thus, the implementation of stricter federal standards and innovative privacy protection techniques is not merely a legislative step but the foundation of a new trust pact among citizens, businesses, and the state, oriented toward a future in which the power of automated systems does not contradict but rather reinforces democratic ideals and human rights. AI Governance in National Security: Rules to Maintain Technological Advantage AI’s relevance to defense and national security is evident in its potential to make operations faster, more precise, and better informed. Advanced automation enables processing large data volumes, identifying emerging threats, and optimizing responses. This potential not only improves logistics but also involves strategic analysis, resource management efficiency, and the ability to integrate distributed computer networks in complex operational theaters. On the horizon, a geopolitical context emerges in which global adversaries are accelerating their own R&D programs, showing no hesitation in exploiting AI to gain tactical advantages or even compromise the security of U.S. critical infrastructure. For the American defense apparatus to maintain a leadership position, relying solely on the technological excellence of recent decades is insufficient. Constant updates are required, adjusting platforms and reducing innovation adoption times. This involves setting precise and transparent rules both for human responsibility and for data usage, avoiding untested or unsupervised technologies that might prove unreliable or even harmful. Sharing information within the armed forces, harmonizing technical standards, and protecting the industrial supply chain are indispensable elements to ensure that AI integration in defense systems does not undermine cybersecurity. Modernizing digital infrastructures, making sufficient computational resources available, and ensuring the robustness of satellite and terrestrial networks is essential for operational units to fully exploit AI’s capabilities. At the same time, a regulatory framework capable of establishing ethical guidelines prevents dangerous drifts and ensures that the solutions adopted respect constitutional principles and the country’s democratic values. Congressional oversight—monitoring investments, strategic choices, and the Department of Defense’s conduct—is a key instrument to maintain a balance between the drive for innovation and the need to contain risks and abuses. The coherence and cohesion of this approach will be decisive in facing future challenges, where technological supremacy may become a critical factor in preserving long-term stability and security. American Leadership in Artificial Intelligence: Research, Standards, and Innovation The driving force of basic research in the United States lies in the ability to nurture an ecosystem where innovation is not limited to producing new products but translates into continuous development of fundamental tools and knowledge. This is reflected in the creation of increasingly robust, understandable, and efficient algorithms, supported by massive federal funding for universities, research centers, and private industries. The goal is not just isolated breakthroughs, but building a cognitive and technological infrastructure that, through advanced computing capabilities, high-quality data repositories, and close public-private collaboration, accelerates AI maturity in an organic way. Defining shared standards plays a central role, making the field more stable and coherent by preventing everyone from proceeding with entirely different approaches, methodologies, and parameters. However, to maintain this momentum, it is vital to prevent a vicious cycle of opacity, where the know-how accumulated by a few large companies remains secret, limiting the multiplier effect of open research. Adopting a policy that favors transparency and the controlled dissemination of information enhances competitiveness, as new players can contribute to collective progress. In a rapidly evolving global market, international collaboration in identifying common standards and regulatory frameworks can foster sector stability and reduce uncertainties arising from fragmented approaches. Cross-border cooperation, guided by principles of reciprocity and responsibility, turns global challenges into opportunities for collective growth. Ultimately, maintaining an open attitude and continuously investing in basic research, building shared infrastructures, and engaging in dialogue with international allies preserves the capacity of the United States to remain at the center of the AI landscape, guiding its evolution toward a safer, more ethical model that promotes shared prosperity. Equity and Transparency in Artificial Intelligence: A Priority for Civil Rights Using AI in contexts of high social sensitivity requires constant vigilance to prevent algorithms from becoming, even inadvertently, conduits of inequality. If the initial data are incomplete or represent only a portion of the population, there is a risk of penalizing individuals or groups already disadvantaged. Faced with such scenarios, transparency in decision-making processes becomes a key element: it is essential to know the criteria the system uses, to have avenues of recourse when errors or abuses are suspected, and to ensure that a human supervisor can always intervene in the event of anomalies. Regulatory agencies themselves must evolve, equipping themselves with the technical and legal skills necessary to promptly recognize potentially discriminatory situations. This is particularly urgent in sectors like employment, where inaccurate algorithms can deny opportunities to qualified candidates, or in healthcare, where an incorrect decision can put lives at risk. The financial sector, education, and public security are also areas where improper AI use can have detrimental consequences. Protecting civil rights and fundamental freedoms is not achieved through high-level principles alone: a strategy of periodic monitoring, recognized technical standards, independent inspection procedures, and evaluations is required. Constant engagement with civil society and interested groups helps maintain a balance between technological progress and safeguarding human dignity, preventing algorithms from aggravating pre-existing disparities or creating new ones. The ultimate goal is to build a system in which innovation proceeds in tandem with responsibility, ensuring a future where AI’s benefits are shared and its risks adequately contained. Training in the AI Era: Skills for a Future-Oriented Workforce The need to train a workforce fully integrated into the AI era is now undeniable. The labor market requires professionals not only capable of developing algorithms or managing IT infrastructures but also of interpreting the results produced by models and integrating them into complex decision-making processes. Meeting this challenge requires a profound revision of educational pathways: university and school curricula must be updated to include machine learning, data ethics, cybersecurity techniques, and basic notions to understand the functioning of neural networks. However, training cannot be confined to academic classrooms alone: short courses, apprenticeships, and targeted certifications are indispensable tools to ensure continuous updating, especially given that technological innovation moves at a very rapid pace. It is also crucial to overcome barriers limiting access to these skills: democratizing AI education must include underrepresented communities, reducing the gap between those who can invest in their technological training and those who cannot. This calls for financial incentives, scholarships, and cultural awareness to encourage a broader participation in the digital world. In this scenario, businesses, research institutes, and public organizations must work in synergy to define shared professional standards, create internship and apprenticeship opportunities, and offer continuous staff training. Only by doing so will it be possible to have a pool of talent prepared to support AI growth, ensuring that society as a whole can benefit from new technologies while avoiding the formation of exclusive elites or leaving behind those without the means or connections to access the most advanced knowledge. The final goal is to design an inclusive, updated, and dynamic educational ecosystem, in which AI becomes not a privilege for the few but a shared tool that amplifies the creative, economic, and social potential of everyone. Intellectual Property and Artificial Intelligence: Solutions to New Challenges The widespread emergence of AI models capable of generating text, images, video, music, and software is challenging traditional intellectual property paradigms. Where once the creative process was inextricably linked to human authorship, today automated content production raises complex issues: for example, whether an algorithm can be considered an author, or whether AI-generated content derived from existing works violates the rights of original creators. Moreover, AI’s ability to “assimilate” enormous volumes of data, including copyrighted materials, may lead to situations where a model reproduces substantial parts of works without authorization. This risks fueling litigation difficult to manage with current legal tools, designed for a context where creation and content consumption followed more linear dynamics. The United States, always at the forefront of intellectual property protection, now faces the challenge of updating its regulatory framework to embrace new technological realities. Beyond addressing the protection of content generated entirely by AI, it becomes urgent to establish clear guidelines for the use of protected material in training models. Tracing content provenance through shared techniques and standards could help identify violations, while investing in technologies to ensure the integrity of works can increase trust in the system. The complexity of the problem, however, requires a balanced approach that preserves creators’ rights, encourages innovation, and at the same time does not excessively limit creative freedom and access to knowledge. The cited report, with its numerous key findings and recommendations, testifies to the urgency of a multi-level legislative and policy solution. It is not just a matter of updating laws and regulations, but of promoting a broad and informed debate involving companies, artists, legal experts, technologists, and civil society. Only through inclusive dialogue and forward-thinking vision will it be possible to ensure that intellectual property protection continues to stimulate human creativity, even in the age of artificial intelligence. Applications of Artificial Intelligence in the USA: Evolving Healthcare, Finance, and SMEs Applying AI in key sectors such as healthcare, finance, agriculture, and small businesses presents a heterogeneous landscape of opportunities and responsibilities. On one hand, AI optimizes processes, reduces costs, improves diagnostic accuracy, speeds up the search for new drugs, and broadens access to financial services. On the other, each domain imposes specific requirements and constraints. For instance, to fully exploit AI’s potential in agriculture, it is necessary to overcome structural problems like lack of connectivity in rural areas and to create conditions for the secure sharing of data among producers, distributors, and consumers. In healthcare, the precision of automated diagnostic tools calls for a clear framework of responsibilities and safety standards, since the quality of technology and the correct interpretation of its analyses can mean the difference between life and death. In the financial sector, increasing inclusion and transparency of AI-assisted services requires balancing the advantages of automation with robust data and consumer protection, avoiding discriminatory or misleading practices. For small businesses, adopting AI means confronting limited resources, reduced expertise, and fears related to regulatory complexity. Providing technical support, incentives, and targeted training becomes essential to prevent only large market players from benefiting from technological innovation. This scenario requires the capacity to tailor policies based on the distinctive features of each sector. Congress and sector-specific agencies must take the lead in outlining flexible principles proportional to various realities, avoiding standardized approaches that ignore operational and social differences. Dialogue with businesses, local communities, experts, and consumer representatives is fundamental to identifying effective and sustainable solutions, ensuring that AI delivers real and lasting added value for the economy and society. AI in Agriculture: From Precision to Forest Management for a Sustainable Ecosystem AI is emerging as a powerful innovation catalyst in agriculture, helping to make production processes more sustainable and resilient. Through the ability to analyze vast amounts of data related to soil, weather, and crop health, AI offers tools to optimize the use of resources such as fertilizers, water, and pesticides, increasing yields and reducing waste. Technologies like sensors, drones, intelligent irrigation systems, and autonomous machinery—although currently hindered by high costs and limited connectivity in rural areas—can foster precision agriculture, capable of responding to climate and economic challenges. In particular, specialty crops, often requiring intense labor, could benefit from robots for selective fruit harvesting and advanced orchard monitoring services. At the same time, improving connectivity and broadband availability in remote areas would attract investments, boost R&D, and support the adoption of increasingly sophisticated machinery and algorithms. On the other hand, AI integration is not limited to cultivated areas: forest management and wildfire prevention represent another crucial domain. Artificial vision systems, drones, satellite sensors, and predictive models enable faster interventions, identify vulnerable areas, and support planning preventive and restorative strategies. For these innovations to become effective, flexible regulations, federal support programs, specialized personnel training, and partnerships among the USDA, universities, and the private sector are needed. In this way, AI can become a key factor in increasing productivity, reducing environmental impact, stabilizing consumer prices, strengthening ecosystem resilience, and creating new economic opportunities, ensuring that technological innovation remains accessible and enduring over time. AI in Healthcare: Accelerating Research, Improving Diagnosis, and Simplifying Clinical Processes Artificial Intelligence is transforming the healthcare sector, accelerating pharmaceutical research and making diagnoses more efficient. Machine learning algorithms identify new compounds and facilitate drug development at lower costs and reduced times, also promoting access to therapies for rare diseases. At the same time, analyzing clinical, genetic, and molecular data optimizes clinical trials, mitigating risks and speeding up the arrival of new treatments. Employing deep learning techniques to interpret medical images—such as MRIs and CT scans—supports physicians in detecting anomalies that are difficult to identify with traditional means, contributing to more accurate and timely diagnoses. AI can also lighten bureaucratic burdens: NLP tools and generative AI can transcribe and summarize doctor-patient conversations, freeing professionals from manual record-keeping and allowing them to spend more time on direct patient care. However, challenges persist: the quality and representativeness of data are crucial to avoid biased models and erroneous diagnoses, privacy protection must comply with regulations like HIPAA, and interoperability among different healthcare systems remains an unresolved issue. Finally, legal accountability cannot be neglected, ensuring that medical authority remains central and that AI errors do not compromise care quality. A pragmatic regulatory framework and ongoing research activity can support the responsible adoption of these tools, ensuring tangible benefits for patients and greater efficiency in the healthcare system. AI in Financial Services: Context, Opportunities, and Challenges The finance sector has a long history of interacting with AI: since the 1980s, expert systems and algorithms have supported credit analysis, automated trading, and risk management. Today, the arrival of generative models opens even broader horizons, offering more accurate forecasts, refined analyses, and enhanced anti-fraud systems. However, to fully leverage these potentials, the sector needs regulators who understand the technologies, monitor equity, and ensure compliance with anti-discrimination, credit, anti-money laundering, privacy, and cybersecurity regulations. Large banking institutions, with considerable capital and expertise, lead in developing internal solutions, while smaller entities risk lagging due to lack of data, know-how, and resources. At the same time, oversight authorities are starting to use AI to strengthen supervision, detect market manipulations, and reinforce AML and CFT controls. This requires substantial investment in regulators’ technical competencies and the creation of experimental environments—such as sandboxes—where new solutions can be tested without jeopardizing system stability. Data quality remains essential: decisions about credit, insurance policies, or property valuations must not be influenced by biases or distorted data, under penalty of lost trust and potential legal violations. AI must remain a tool serving human responsibility, while algorithmic transparency and independent audits are crucial to preventing discrimination. In cybersecurity, AI is a double-edged sword: it defends against sophisticated fraud and attacks but is also exploited by criminals to enhance phishing and overcome traditional protection systems. Greater public-private collaboration, incentives to adopt open banking solutions, and access to standardized datasets can strengthen small financial enterprises’ competitiveness, lowering entry barriers. A clear regulatory framework open to innovation, along with a joint commitment to raising technical standards and training specialized skills, would allow the dynamism of AI to be combined with consumer protection, equitable access to services, and the resilience of the entire financial ecosystem. Conclusions Artificial Intelligence is not a mere tool: its adoption and diffusion affect the core of how a society creates value, protects rights, generates knowledge, and addresses global threats. Unlike past technologies, AI evolves rapidly, forcing legislators, businesses, and citizens to constantly rethink regulatory frameworks. Compared to well-established scenarios, it is now possible to intervene strategically, benefiting from past experiences, a mature public debate, and awareness of the importance of responsible innovation. Many technological sectors exhibit partially analogous regulatory models, but AI magnifies these traits, making new public-private sector alliances indispensable. Investments in research to make systems safer, the definition of shared and international standards, and especially the training of individuals capable of facing this transition are all crucial elements. The emerging policies in the USA offer valuable insights to entrepreneurs and corporate leaders, indicating that a solid future does not require unrestrained enthusiasm but rather well-considered reflections, interdisciplinary knowledge, and a constant rebalancing between innovation and responsibility. In this scenario, attention to equity and civil rights—as highlighted in the “Executive Order On Advancing Racial Equity and Support for Underserved Communities Through the Federal Government” and by institutional reactions to socially impactful issues (such as the Supreme Court’s decision on abortion)—influences how AI governance is perceived. The idea of an inclusive artificial intelligence, respectful of human dignity and anchored to democratic principles, becomes even more relevant at a time when America’s legal and social fabric is evolving. Only by deeply integrating these dimensions into the strategic framework for AI will it be possible to ensure that emerging technologies contribute to balanced and sustainable progress for the entire community, rather than fueling new disparities. Podcast: https://creators.spotify.com/pod/show/andrea-viliotti/episodes/AI-Governance-in-the-USA-Strategies--Innovation--and-Public-Policies-e2si43u Source: https://www.speaker.gov/wp-content/uploads/2024/12/AI-Task-Force-Report-FINAL.pdf

Il rapporto di dicembre 2024 del Bipartisan House Task Force on Artificial Intelligence, un gruppo di lavoro del Congresso degli Stati Uniti, presenta un'analisi dettagliata sull'impatto dell'adozione dell'intelligenza artificiale. Il documento, elaborato da 24 membri del Congresso appartenenti a entrambi gli schieramenti politici, offre 89 raccomandazioni basate su 66 risultati principali. Tra i temi approfonditi emergono questioni legate alla privacy, alla sicurezza nazionale, ai diritti civili e allo sviluppo tecnologico, con l'intento di favorire un'innovazione responsabile e consolidare la leadership degli Stati Uniti in questo ambito. Governance dell’intelligenza artificiale negli USA: Strategie, innovazione e politiche pubbliche Governance dell’intelligenza artificiale negli USA: Visione strategica per la competitività Negli Stati Uniti l’Intelligenza Artificiale non è soltanto un fattore tecnologico emergente, ma una vera e propria leva strategica destinata a ridefinire i paradigmi della competitività economica, della sicurezza e della salvaguardia dei principi democratici. La costante evoluzione delle piattaforme di analisi dati, rese possibili dalla potenza di calcolo sempre crescente, ha consentito lo sviluppo di sistemi capaci di affrontare questioni complesse in tempi ridotti e con livelli di efficienza senza precedenti. Tuttavia, proprio la sofisticazione di questi strumenti richiede un quadro normativo nitido, in grado di garantire trasparenza e responsabilità, oltre che di prevenire possibili derive legate a un uso improprio. Nonostante gli Stati Uniti conservino una posizione di guida a livello globale, grazie a un tessuto imprenditoriale vivace, finanziamenti privati di grande entità e un sistema di ricerca ancora altamente qualificato, la complessità dei mercati e la rapidità del progresso tecnologico impongono un ripensamento strutturale. L’essere alla frontiera dell’innovazione non può più limitarsi alla semplice disponibilità di capitale o di competenze: occorre una prospettiva di lungo periodo che contempli l’intera filiera dell’AI, dalla ricerca di base allo sviluppo di applicazioni specifiche, fino alla definizione di standard etici e di sicurezza. Un approccio settoriale alla governance dell’intelligenza artificiale negli USA, che miri a stabilire regole e orientamenti calibrati sulle peculiarità dei singoli ambiti di applicazione, potrebbe rafforzare la capacità di integrazione dell’AI nei diversi settori economici e sociali. Ciò significa coltivare una sinergia tra industria, mondo accademico e istituzioni, in cui l’investimento in ricerca pubblica e l’adozione di incentivi mirati siano in grado di sostenere l’intero ecosistema nel medio e lungo termine. Solo attraverso una strategia coerente, alimentata da politiche di governance rigorose, si potrà da un lato favorire l’emergere di soluzioni AI effettivamente sostenibili e, dall’altro, assicurare che l’innovazione non si trasformi in un rischio per la tenuta democratica e la stabilità sistemica del Paese. In questa prospettiva, la capacità degli Stati Uniti di preservare la propria leadership diventa inscindibile dal consolidamento di un terreno normativo solido e dalla consapevolezza che l’efficacia di tali tecnologie non si misura soltanto in termini di competitività, ma anche nel rispetto della dignità umana e dei valori fondanti della società. In questo quadro, l’attenzione ai diritti e all’equità acquisisce un rilievo centrale. L’“Executive Order On Advancing Racial Equity and Support for Underserved Communities Through the Federal Government” emanato dall’amministrazione Biden rappresenta un esempio concreto di come le politiche pubbliche statunitensi stiano cercando di affrontare le disuguaglianze strutturali. Questo approccio è coerente con la necessità di garantire che l’AI, nel suo impiego su larga scala, non perpetui bias o discriminazioni. Il riferimento esplicito a comunità storicamente svantaggiate e l’impegno a rimuovere barriere sistemiche riflettono la volontà di costruire un ecosistema tecnologico più inclusivo e responsabile. L’AI diviene così strumento per promuovere giustizia sociale, equità nell’accesso alle opportunità e trasparenza, elementi fondamentali per rafforzare la legittimità democratica dell’intero progetto di governance dell’innovazione.   Intelligenza artificiale e governance pubblica negli USA: Efficienza e trasparenza La progressiva integrazione dell’Intelligenza Artificiale nelle amministrazioni pubbliche statunitensi porta in primo piano il tema della governance intesa come un equilibrio delicato tra innovazione, efficienza e tutela dei principi democratici. Se da un lato l’AI offre la possibilità di snellire le procedure, eliminare ridondanze, migliorare la qualità dei servizi e rispondere con maggiore celerità alle esigenze dei cittadini, dall’altro impone un rafforzamento degli strumenti di controllo, trasparenza e partecipazione. L’impiego di algoritmi nella definizione di politiche pubbliche o nella gestione di risorse collettive richiede una costante vigilanza sui potenziali effetti discriminatori e sulla capacità di proteggere in modo adeguato la privacy e la sicurezza dei dati personali. Gli Stati Uniti, consapevoli di tali implicazioni, stanno lavorando per definire un quadro normativo coerente che supporti le amministrazioni federali nel valutare i rischi e nel garantire, allo stesso tempo, stabilità e fiducia. In questo contesto la trasparenza non è un semplice valore astratto, ma un presupposto tecnico e operativo: l’accessibilità alle logiche decisionali degli algoritmi, la possibilità di comprendere i processi di elaborazione dati e la delineazione di responsabilità chiare per eventuali danni o discriminazioni costituiscono passaggi cruciali. Allo stesso tempo, evitare sovrapposizioni normative e ridurre la complessità burocratica è fondamentale per non rallentare i benefici dell’innovazione tecnologica. Le agenzie governative si sforzano dunque di trovare un equilibrio tra una struttura di regole abbastanza rigorosa da impedire abusi e sufficientemente flessibile per adattarsi al continuo evolversi delle tecnologie. Questa visione di governance pubblica, duttile ma ancorata a principi solidi, si traduce nella scelta di investire in formazione, nel promuovere la condivisione di best practice tra i vari enti, nel potenziare le infrastrutture per la cyber-resilienza e nel predisporre meccanismi di monitoraggio continuo dell’impatto delle applicazioni AI. L’obiettivo finale è quello di instaurare una relazione più autentica di fiducia con la collettività, dimostrando che l’innovazione tecnologica non è un fine in sé, ma uno strumento per migliorare il funzionamento dello Stato e la qualità della vita dei cittadini senza indebolire i diritti, le libertà e i valori fondanti della società americana. Nell’affrontare i nodi normativi e sociali, non si può ignorare il contesto più ampio dei diritti costituzionali e delle libertà fondamentali. Le “Remarks by President Biden on the Supreme Court Decision to Overturn Roe v. Wade”, pur non riguardando direttamente l’AI, evidenziano come le scelte istituzionali e giudiziarie impattino la percezione dei cittadini circa la tutela dei diritti individuali. In un momento storico in cui una decisione della Corte Suprema rimuove un diritto consolidato da decenni, si crea un clima di incertezza sul futuro di altri diritti ed equilibri. Questa tensione si riflette anche nel campo dell’AI: se le istituzioni non appaiono in grado di salvaguardare con fermezza la sfera privata e l’uguaglianza, anche la fiducia nei sistemi automatizzati e nelle politiche che ne guidano l’implementazione potrebbe risentirne.   Normativa sull’intelligenza artificiale negli USA: Equilibrio tra stato e federazione La questione del coordinamento tra il livello federale e quello statale negli Stati Uniti evidenzia la complessità di definire regole sull’AI in un contesto istituzionale variegato. Da una parte, la rapidità con cui l’innovazione tecnologica avanza incoraggia alcuni stati a intervenire con normative sperimentali, cercando di guidare il settore e di anticipare le sfide emergenti. Dall’altra, il Congresso riflette sull’opportunità di garantire un quadro normativo unificato per fornire certezze a imprese e investitori, riducendo al minimo il rischio di conflitti e duplicazioni. L’obiettivo è assicurare che l’AI possa evolversi all’interno di un sistema di regole coerenti e non frammentate, capace di promuovere la crescita economica e incoraggiare l’innovazione. Tuttavia, la scelta di centralizzare troppo le competenze potrebbe esporre il sistema a un appiattimento normativo, privando le autorità locali e statali della flessibilità necessaria a rispondere a situazioni peculiari. I contesti socioeconomici e culturali variano notevolmente da uno stato all’altro, e soluzioni legislative adatte in una determinata area potrebbero non esserlo altrove. Un’eccessiva standardizzazione nazionale rischierebbe di rallentare l’adattamento delle norme a condizioni specifiche, limitando la capacità di sperimentazione e di miglioramento continuo delle politiche. Trovare un equilibrio tra la necessità di standardizzare le regole e l’esigenza di lasciare margini di manovra alle entità statali non è un esercizio puramente teorico, ma la chiave per garantire un ecosistema regolatorio capace di rispondere alle sfide tecnologiche, economiche e sociali dell’AI. In tale ottica, la discussione sulla preminenza federale diventa un elemento essenziale per definire un sistema di governance che incoraggi l’innovazione, crei fiducia negli investitori, tuteli i consumatori e, al contempo, conservi la vitalità del federalismo americano come forza propulsiva per soluzioni creative e puntuali.   Standard Federali per la privacy e la sicurezza dei dati nell’era dell’AI La protezione della privacy e la salvaguardia dei dati personali rappresentano un nodo essenziale nell’era dell’AI, in cui l’analisi di informazioni su larga scala può evidenziare vulnerabilità profondamente radicate nei sistemi digitali. L’abilità delle macchine di estrarre pattern complessi, generare contenuti apparentemente autentici e inferire tratti dell’individuo a partire da dati frammentari pone sfide nuove, poiché un singolo errore può compromettere la fiducia degli utenti e minare la reputazione di intere organizzazioni. Negli Stati Uniti, la molteplicità di regolamenti settoriali ha prodotto un quadro frammentato, spingendo il dibattito verso la definizione di standard federali più chiari, solidi e uniformi, capaci di contenere le incertezze normative e di ridurre i rischi di comportamento opportunistico. Tale scenario richiede una riflessione che vada oltre la mera difesa delle informazioni: occorre valorizzare approcci che preservino l’anonimato pur consentendo la ricerca e l’innovazione. L'uso di dataset sintetici e l'applicazione di algoritmi a tutela della privacy costituiscono soluzioni tecnologiche efficaci per garantire l'utilità dei dati senza mettere a rischio la riservatezza. Questo tipo di soluzioni non è puramente tecnico, ma ha profonde implicazioni nell’equilibrio tra esigenze di mercato, progresso economico e diritti fondamentali. L’obiettivo è garantire che la società, sempre più dipendente dall’automazione, possa fidarsi dell’ecosistema digitale. L’adozione di un approccio integrato, dove l’eccellenza tecnica si sposa con un quadro regolatorio chiaro, può avvicinare gli interessi delle imprese alla tutela dell’individuo, sostenendo così la credibilità dell’intero sistema. Laddove la trasparenza degli algoritmi e la responsabilità dei soggetti che manipolano i dati si intrecciano con i diritti costituzionali, diviene urgente introdurre risorse, competenze e norme capaci di guidare lo sviluppo dell’AI in una direzione che non sacrifichi valori e libertà. L’affermazione di standard federali più rigorosi e di tecniche innovative per la protezione della privacy, dunque, non è semplicemente un passaggio legislativo, ma la base per un nuovo patto di fiducia tra cittadini, imprese e Stato, proiettato in un futuro in cui la potenza dei sistemi automatizzati non contraddica, bensì rafforzi, gli ideali democratici e i diritti umani. . Governance dell’AI nella sicurezza nazionale: Regole per mantenere il vantaggio tecnologico La rilevanza dell’AI per la difesa e la sicurezza nazionale si manifesta nella possibilità di rendere le operazioni più rapide, precise e informate, poiché l’automazione avanzata consente di processare grandi volumi di dati, identificare minacce emergenti e ottimizzare le risposte. Questo potenziale non si limita a migliorare i flussi logistici, ma coinvolge anche l’analisi strategica, l’efficacia nella gestione delle risorse e la capacità di integrare reti informatiche distribuite in teatri operativi complessi. All’orizzonte si intravede un contesto geopolitico in cui avversari globali stanno accelerando i propri programmi di ricerca e sviluppo, non esitando a sfruttare l’AI per ottenere vantaggi tattici o addirittura per compromettere la sicurezza delle infrastrutture critiche statunitensi. La difesa americana, per mantenere una posizione di leadership, non può affidarsi unicamente all’eccellenza tecnologica degli ultimi decenni, ma deve aggiornare costantemente la propria strategia, adeguando le piattaforme e riducendo i tempi di adozione delle innovazioni. Ciò implica definire regole precise e trasparenti, sia nel campo della responsabilità umana sia in quello dell’utilizzo dei dati, evitando il ricorso a tecnologie non verificate o non supervisionate, che potrebbero risultare non affidabili o addirittura dannose. La condivisione di informazioni all’interno delle forze armate, l’armonizzazione degli standard tecnici e la protezione della filiera industriale sono elementi indispensabili per assicurare che l’integrazione dell’AI nei sistemi di difesa non comprometta la sicurezza informatica. Modernizzare le infrastrutture digitali, rendere disponibili sufficienti risorse computazionali e garantire la solidità delle reti satellitari e terrestri è essenziale per permettere alle unità operative di sfruttare appieno le capacità offerte dall’AI. Parallelamente, un quadro normativo capace di stabilire linee guida etiche consente di evitare derive pericolose e garantire che le soluzioni adottate rispettino i principi costituzionali e i valori democratici del paese. L’esercizio di un’adeguata funzione di sorveglianza da parte del Congresso, volto a monitorare gli investimenti, le scelte strategiche e la condotta del Dipartimento della Difesa, diventa uno strumento chiave per mantenere un equilibrio tra la spinta all’innovazione e la necessità di contenere rischi e abusi. La coerenza e la coesione di questo approccio saranno decisive per affrontare le sfide di un futuro sempre più complesso, in cui la supremazia tecnologica potrà assumere il ruolo di fattore critico nella preservazione della stabilità e della sicurezza a lungo termine.   Leadership americana nell’intelligenza artificiale: Ricerca, standard e innovazione La forza motrice della ricerca di base negli Stati Uniti risiede nella capacità di alimentare un ecosistema in cui l’innovazione non si limita alla produzione di nuovi prodotti, ma si traduce in uno sviluppo continuo di strumenti e conoscenze fondamentali. Questo si riflette nella creazione di algoritmi sempre più robusti, comprensibili ed efficienti, sostenuti da un massiccio impegno finanziario federale a supporto di università, centri di ricerca e industrie private. L’idea non è solo quella di ottenere scoperte isolate, ma di consolidare un’infrastruttura cognitiva e tecnologica che, tramite avanzate capacità di calcolo, ampi repository di dati ad alta qualità e stretti rapporti di cooperazione tra settore pubblico e privato, acceleri la maturazione dell’AI in modo organico. Un ruolo centrale è svolto dalla definizione di standard condivisi, capaci di rendere il campo più stabile e coerente, evitando che ognuno proceda con approcci, metodologie e parametri completamente diversi. Tuttavia, per mantenere questa spinta propulsiva, occorre vigilare affinché non si generi un circolo vizioso di opacità, in cui il know-how accumulato da poche grandi imprese rimanga segreto, limitando l’effetto moltiplicatore della ricerca aperta. Una linea di condotta che privilegi la trasparenza e la diffusione controllata delle informazioni rende infatti il sistema più competitivo, poiché nuovi attori possono contribuire a un progresso condiviso. Nel contesto di un mercato globale in rapida evoluzione, la collaborazione internazionale sull’individuazione di standard e di quadri normativi comuni può favorire la stabilità del settore, riducendo le incertezze che nascono da approcci frammentati. La cooperazione oltre i confini nazionali, se guidata da principi di reciprocità e responsabilità, trasforma le sfide globali in opportunità di crescita collettiva. In definitiva, mantenere un atteggiamento aperto e investire con continuità nella ricerca di base, nella costruzione di infrastrutture comuni e nel dialogo con gli alleati internazionali permette di preservare la capacità degli Stati Uniti di rimanere al centro della scena dell’intelligenza artificiale e di orientarne l’evoluzione verso un modello più sicuro, etico e capace di promuovere la prosperità condivisa.   Equità e trasparenza nell’intelligenza artificiale: Una priorità per i diritti civili L’uso dell’intelligenza artificiale in contesti ad alta sensibilità sociale richiede una vigilanza costante per evitare che gli algoritmi diventino, anche involontariamente, vettori di disuguaglianze. Se i dati di partenza sono incompleti o rappresentano solo una parte della popolazione, ne deriva il rischio di penalizzare individui o gruppi già svantaggiati. Di fronte a simili scenari, la trasparenza dei processi decisionali diventa un elemento chiave: è indispensabile conoscere i criteri utilizzati dal sistema, disporre di vie di ricorso quando si sospetta un errore o un abuso e assicurarsi che esista sempre una supervisione umana pronta ad intervenire in caso di anomalie. Le stesse agenzie di regolamentazione devono evolvere, dotandosi di personale con competenze tecniche e legali adeguate a riconoscere tempestivamente situazioni potenzialmente discriminatorie. Ciò vale in maniera particolarmente urgente in settori come l’occupazione, dove algoritmi poco accurati possono negare opportunità a candidati qualificati, o nella sanità, dove una decisione errata può mettere a rischio la vita delle persone. Anche il settore finanziario, l’istruzione e la sicurezza pubblica sono ambiti in cui le conseguenze di un uso improprio dell’AI possono risultare deleterie. Per tutelare i diritti civili e le libertà fondamentali non basta stabilire principi di alto livello: occorre una strategia fatta di monitoraggi periodici, standard tecnici riconosciuti, procedure di ispezione e valutazione indipendenti. Il costante confronto con la società civile e i gruppi interessati aiuta a mantenere un equilibrio tra progresso tecnologico e salvaguardia della dignità umana, evitando che gli algoritmi aggravino disparità preesistenti o ne creino di nuove. L’obiettivo finale è costruire un sistema nel quale l’innovazione proceda di pari passo con la responsabilità, assicurando un futuro in cui i vantaggi dell’AI siano condivisi e i suoi rischi adeguatamente contenuti.   Formazione nell’era dell’intelligenza artificiale: Competenze per una forza lavoro futuristica La necessità di formare una forza lavoro pienamente integrata nell’era dell’intelligenza artificiale è ormai un dato incontestabile. Il mercato del lavoro richiede professionisti in grado non solo di sviluppare algoritmi o gestire infrastrutture informatiche, ma anche di interpretare i risultati prodotti dai modelli e di integrarli all’interno di processi decisionali complessi. Per affrontare questa sfida, occorre una revisione profonda dei percorsi formativi: i curricoli universitari e scolastici devono aggiornarsi con programmi orientati all’apprendimento del machine learning, all’etica dell’uso dei dati, alle tecniche di sicurezza informatica e alle nozioni di base necessarie per comprendere il funzionamento delle reti neurali. Tuttavia, la formazione non può limitarsi alle aule accademiche: corsi brevi, apprendistati e certificazioni mirate sono strumenti indispensabili per garantire un aggiornamento continuo, soprattutto se si considera che l’innovazione tecnologica procede a ritmi assai rapidi. È fondamentale anche superare le barriere che limitano l’accesso a queste competenze: la democratizzazione dell’istruzione in materia di AI deve abbracciare le comunità meno rappresentate, riducendo il divario tra chi può investire nella propria formazione tecnologica e chi ne è escluso. Questo richiede non solo incentivi economici e borse di studio, ma anche una sensibilizzazione culturale che promuova la partecipazione di un numero più ampio di individui al mondo digitale. In tale quadro, le imprese, gli istituti di ricerca e le organizzazioni pubbliche devono lavorare in sinergia, sia per definire standard professionali condivisi, sia per creare opportunità di tirocinio e stage, sia per offrire formazione continua al personale. Solo così sarà possibile disporre di un bacino di talenti preparato a sostenere la crescita dell’AI, assicurando che l’intera società possa trarre beneficio dalle nuove tecnologie, evitando allo stesso tempo la formazione di élite ristrette e l’esclusione di chi non ha mezzi o relazioni per accedere ai saperi più avanzati. L’obiettivo finale è dunque disegnare un ecosistema formativo inclusivo, aggiornato e dinamico, in cui l’AI diventi non un privilegio per pochi, ma uno strumento condiviso che amplifichi le potenzialità creative, economiche e sociali di tutti.   Proprietà intellettuale e intelligenza artificiale: Soluzioni per le nuove sfide La crescente diffusione di modelli di intelligenza artificiale capaci di generare testi, immagini, video, musica e software sta mettendo in discussione i tradizionali paradigmi della proprietà intellettuale. Laddove un tempo il processo creativo era legato indissolubilmente all’opera umana, oggi la produzione di contenuti automatizzati solleva questioni complesse: per esempio, se un algoritmo può essere considerato autore o se i contenuti generati a partire da opere esistenti violino i diritti dei creatori originali. Inoltre, la capacità dell’AI di “assimilare” enormi moli di dati, inclusi materiali protetti da copyright, può far emergere situazioni in cui un modello riproduce parti sostanziali di opere senza autorizzazione. Questo rischia di alimentare un contenzioso difficile da gestire con gli strumenti legali attuali, progettati per un contesto in cui la creazione e la fruizione di contenuti seguivano dinamiche più lineari. Gli Stati Uniti, da sempre in prima linea nella tutela dei diritti di proprietà intellettuale, si trovano a dover aggiornare il proprio quadro normativo per abbracciare la nuova realtà tecnologica. Oltre ad affrontare il nodo della protezione di contenuti generati interamente dall’AI, diventa urgente stabilire linee guida chiare per l’uso di materiale protetto nel training dei modelli. La tracciabilità della provenienza dei contenuti, ottenuta attraverso tecniche e standard condivisi, potrebbe facilitare l’individuazione di violazioni, mentre investire in tecnologie che garantiscano l’integrità delle opere può aumentare la fiducia nel sistema. La complessità del problema richiede tuttavia un approccio bilanciato, in grado di preservare i diritti dei creatori, incentivare l’innovazione e, allo stesso tempo, non limitare eccessivamente la libertà creativa e l’accesso alla conoscenza. Il rapporto citato, con i suoi numerosi key findings e raccomandazioni, testimonia l’urgenza di una soluzione legislativa e politica a più livelli. Non si tratta soltanto di aggiornare leggi e regolamenti, ma di promuovere un dibattito ampio e consapevole, che coinvolga aziende, artisti, giuristi, esperti di tecnologia e la società civile. Solo attraverso un dialogo inclusivo e una visione lungimirante sarà possibile garantire che la protezione della proprietà intellettuale continui a fungere da stimolo per la creatività umana, anche nell’era dell’intelligenza artificiale. Applicazioni dell’intelligenza artificiale negli USA: Sanità, finanza e PMI in evoluzione L’applicazione dell’intelligenza artificiale in settori chiave come la sanità, la finanza, l’agricoltura e le piccole imprese presenta un quadro eterogeneo di opportunità e responsabilità. Se da un lato l’AI consente di ottimizzare i processi, ridurre i costi, migliorare l’accuratezza delle diagnosi, accelerare la ricerca di nuovi farmaci e ampliare l’accesso ai servizi finanziari, dall’altro ogni ambito pone esigenze e vincoli specifici. Ad esempio, per sfruttare appieno le potenzialità dell’AI in agricoltura, è necessario superare problemi strutturali come la mancanza di connettività nelle aree rurali e creare le condizioni per la condivisione sicura dei dati a beneficio di produttori, distributori e consumatori. Nel campo della sanità, la precisione degli strumenti diagnostici automatizzati richiede un quadro chiaro di responsabilità e standard di sicurezza, poiché dalla qualità delle tecnologie e dalla corretta interpretazione delle loro analisi dipende la vita dei pazienti. Sul versante finanziario, incrementare l’inclusione e la trasparenza dei servizi assistiti dall’AI impone di bilanciare i vantaggi dell’automazione con una solida protezione dei dati e del consumatore, evitando pratiche discriminatorie o fuorvianti. Nel contesto delle piccole imprese, adottare l’AI significa affrontare problemi di risorse limitate, competenze ridotte e timori legati alla complessità regolatoria. Assicurare supporto tecnico, incentivi e formazione mirata diventa quindi essenziale per evitare che solo i grandi attori del mercato traggano beneficio dall’innovazione tecnologica. Questo scenario richiede la capacità di calibrare le politiche sulla base delle peculiarità dei singoli settori. Il Congresso e le agenzie di settore devono assumere un ruolo guida nel delineare principi flessibili e proporzionali alle diverse realtà, evitando approcci standardizzati che ignorino le differenze operative e sociali tra un contesto e l’altro. Il dialogo con le imprese, le comunità locali, gli esperti e i rappresentanti dei consumatori è fondamentale per identificare soluzioni efficaci e sostenibili, garantendo che l’AI si traduca in un valore aggiunto reale e duraturo per l’economia e la società.   AI in agricoltura: Dalla precisione alla gestione forestale per un ecosistema sostenibile L’Intelligenza Artificiale si sta affermando come un potente catalizzatore di innovazione nell’agricoltura, contribuendo a rendere più sostenibili e resilienti i processi produttivi. Grazie alla capacità di analizzare enormi quantità di dati relativi a suolo, meteo e salute delle colture, l’AI offre strumenti per ottimizzare l’uso di risorse quali fertilizzanti, acqua e fitofarmaci, incrementando la resa e riducendo gli sprechi. Tecnologie come sensori, droni, sistemi di irrigazione intelligenti e macchine autonome, seppur attualmente frenate da costi elevati e connettività limitata nelle aree rurali, possono favorire un’agricoltura di precisione capace di rispondere alle sfide climatiche ed economiche. In particolare, le colture speciali, spesso soggette a un intenso impiego di manodopera, potrebbero trarre vantaggio da robot per la raccolta selettiva di frutta e servizi avanzati di monitoraggio dei frutteti. Al tempo stesso, migliorare la connettività e la disponibilità di reti a banda larga in zone remote consentirebbe di attirare investimenti, potenziare la ricerca e sviluppo e sostenere l’adozione di macchinari e algoritmi sempre più sofisticati. D’altro canto, l’integrazione dell’AI non si limita alle aree coltivate: la gestione delle foreste e la lotta agli incendi boschivi ne rappresentano un altro ambito cruciale. Sistemi di visione artificiale, droni, sensori satellitari e modelli predittivi permettono interventi più rapidi, individuano aree vulnerabili e supportano la pianificazione di strategie preventive e di ripristino. Affinché queste innovazioni diventino effettive, serve un quadro normativo flessibile, programmi federali di sostegno, formazione per il personale specializzato e partnership tra USDA (Dipartimento dell'Agricoltura degli Stati Uniti), università e settore privato. L’AI può così diventare un fattore chiave per incrementare la produttività, ridurre l’impatto ambientale, stabilizzare i prezzi al consumo, rafforzare la resilienza degli ecosistemi e creare nuove opportunità economiche, garantendo che l’innovazione tecnologica sia accessibile e durevole nel tempo.   AI in sanità: Accelerare la ricerca, migliorare la diagnosi e semplificare i processi clinici L’Intelligenza Artificiale sta trasformando il settore sanitario, accelerando la ricerca farmaceutica e rendendo più efficiente la diagnosi. Algoritmi di machine learning individuano nuovi composti e facilitano lo sviluppo di farmaci a costi e tempi ridotti, promuovendo anche l’accesso a terapie per malattie rare. Allo stesso tempo, l’analisi di dati clinici, genetici e molecolari ottimizza i trial clinici, abbattendo i rischi e velocizzando l’arrivo di nuovi trattamenti. L’impiego di tecniche di deep learning per interpretare immagini mediche, come MRI e TAC, supporta i medici nel riconoscere anomalie difficili da individuare con i soli mezzi tradizionali, contribuendo a diagnosi più accurate e tempestive. L’AI può inoltre alleggerire l’onere burocratico, poiché strumenti di NLP e generative AI consentono di trascrivere e riassumere le conversazioni medico-paziente, liberando i professionisti dalla compilazione manuale di cartelle cliniche e consentendo loro di dedicare più tempo all’assistenza diretta. Non mancano però le sfide: la qualità e la rappresentatività dei dati risultano cruciali per evitare modelli distorti e diagnosi errate, la protezione della privacy richiede il rispetto di normative come HIPAA, e l’interoperabilità tra diversi sistemi sanitari resta un problema aperto. La responsabilità legale, infine, non può essere trascurata, garantendo che l’autorità medica rimanga centrale e che gli errori dell’AI non compromettano la qualità della cura. Una regolamentazione pragmatica e una costante attività di ricerca possono sostenere l’adozione responsabile di questi strumenti, assicurando benefici tangibili per i pazienti e maggiore efficienza nel sistema sanitario.   AI nei servizi finanziari: Contesto, opportunità e sfide La finanza ha una lunga storia di interazione con l’Intelligenza Artificiale: sin dagli anni ’80, sistemi esperti e algoritmi hanno supportato l’analisi del credito, il trading automatizzato e la gestione del rischio. Oggi l’ingresso di modelli generativi apre prospettive ancora più ampie, offrendo previsioni più accurate, analisi più raffinate e sistemi antifrode potenziati. Tuttavia, per sfruttare a fondo queste potenzialità, il settore necessita di regolatori capaci di comprendere le tecnologie, monitorare l’equità e garantire conformità a normative su antidiscriminazione, credito, antiriciclaggio, privacy e sicurezza informatica. I grandi istituti bancari, grazie a ingenti capitali e competenze, dominano lo sviluppo di soluzioni interne, mentre le realtà più piccole rischiano di restare indietro per mancanza di dati, know-how e risorse. Allo stesso tempo, le autorità di vigilanza stanno iniziando a utilizzare l’AI per potenziare la supervisione, individuare manipolazioni di mercato e rafforzare i controlli AML (Anti-Money Laundering) e CFT (Countering the Financing of Terrorism). Ciò richiede un forte investimento nelle competenze tecniche dei regolatori e la creazione di spazi sperimentali, come sandboxes, dove testare nuove soluzioni senza mettere a rischio la stabilità del sistema. La qualità dei dati resta essenziale: decisioni su credito, polizze o valutazioni immobiliari non devono essere influenzate da pregiudizi o dati distorti, pena la perdita di fiducia e potenziali violazioni legali. L’AI deve rimanere uno strumento al servizio della responsabilità umana, mentre la trasparenza degli algoritmi e audit indipendenti sono fondamentali per prevenire discriminazioni. Nel campo della cybersecurity, l’AI è un’arma a doppio taglio: difende dalle frodi e dagli attacchi più sofisticati, ma è anche sfruttata dai criminali per potenziare il phishing e superare i sistemi di protezione tradizionali. Una maggiore collaborazione pubblico-privata, incentivi per l’adozione di soluzioni di open banking e l’accesso a dataset standardizzati possono favorire la competitività delle piccole imprese finanziarie, riducendo le barriere d’ingresso. Un quadro normativo chiaro, aperto all’innovazione, e un impegno congiunto per elevare gli standard tecnici e formare competenze specialistiche, consentirebbero di coniugare la dinamicità dell’AI con la protezione dei consumatori, l’equità nell’accesso ai servizi e la resilienza dell’intero ecosistema finanziario.   Conclusioni L’Intelligenza Artificiale non è un semplice strumento: la sua adozione e diffusione toccano l’essenza di come una società produce valore, protegge i diritti, crea conoscenza e affronta minacce globali. A differenza di tecnologie del passato, l’AI si evolve in tempi rapidissimi, costringendo legislatori, imprese e cittadini a ripensare continuamente i riferimenti normativi. Rispetto a scenari già consolidati, oggi è possibile intervenire in modo strategico, potendo contare su esperienze pregresse, un dibattito pubblico maturo e la consapevolezza dell’importanza di innovazione responsabile. Molti settori tecnologici presentano modelli di regolamentazione parzialmente analoghi, ma l’AI ne esaspera i tratti, rendendo imprescindibili nuove alleanze tra settori pubblici e privati, investimenti in ricerca per rendere i sistemi più sicuri, definire standard condivisi e internazionali, e soprattutto formare persone capaci di affrontare questa transizione. Le politiche emergenti negli USA offrono spunti preziosi a imprenditori e dirigenti aziendali, indicando che un futuro solido non richiede entusiastici slanci non controllati, bensì riflessioni ragionate, conoscenze interdisciplinari e un costante riequilibrio tra innovazione e responsabilità. In questo scenario, l’attenzione all’equità e ai diritti civili, così come emerge dal testo dell’“Executive Order On Advancing Racial Equity and Support for Underserved Communities Through the Federal Government”, e dalle reazioni istituzionali a temi di grande impatto sociale – come la decisione della Corte Suprema sull’aborto – influisce sulla percezione della governance dell’AI. L’idea di un’intelligenza artificiale inclusiva, rispettosa della dignità umana e ancorata ai principi democratici diventa ancora più rilevante in un momento in cui il tessuto giuridico e sociale americano è in evoluzione. Soltanto integrando profondamente queste dimensioni nel quadro strategico dedicato all’AI sarà possibile assicurare che le tecnologie emergenti, anziché alimentare nuove disparità, contribuiscano a un progresso equilibrato e sostenibile per l’intera collettività.   Podcast: https://creators.spotify.com/pod/show/andrea-viliotti/episodes/Governance-dellintelligenza-artificiale-negli-USA-Strategie--innovazione-e-politiche-pubbliche-e2si3vp Fonte: https://www.speaker.gov/wp-content/uploads/2024/12/AI-Task-Force-Report-FINAL.pdf

The research “Survey of different Large Language Model Architectures: Trends, Benchmarks, and Challenges,” conducted by Minghao Shao, Abdul Basit, and Ramesh Karri at New York University and New York University Abu Dhabi, analyzes the architectures of Large Language Models (LLMs) and their multimodal variations. It highlights the evolution from simple textual comprehension models to systems capable of managing heterogeneous inputs. The study underscores progress, structural complexity, and numerical results, providing critical insights into current techniques and upcoming developments in LLMs. Understanding the Evolution of Large Language Models Amid Complexity, Advanced Functions, and Multimodal Perspectives Large Language Models: From Architectural Foundations to Initial Experiments The early phase of natural language processing (NLP) on computers was dominated by models that captured only a limited portion of textual complexity. Before the advent of Large Language Models, NLP systems relied on approaches such as Markov chains, bag-of-words models, or recurrent neural networks (RNNs, LSTMs), all sharing intrinsic limitations in maintaining long-term context. Although these solutions marked an important first step, they proved relatively inflexible in interpreting articulated, hypertextual texts with extensive cross-references. Their ability to generate coherent large-scale responses was modest, and the effectiveness of contextual understanding dwindled over longer textual sequences. The qualitative leap occurred in 2017 with the publication of the Transformer model. The introduction of the attention mechanism broke the sequential constraint of recurrent networks: instead of processing words one by one, the Transformer could analyze all words in a sentence simultaneously, identifying which terms were most important for interpreting each individual token. This allowed the model to overcome the barrier of long-range dependencies in texts: a word at the beginning of a sequence could be related to a term much farther ahead, without relying on a slow, incremental update of an internal state, as in RNNs. The parallelization of attention, combined with large-scale training techniques, facilitated the exponential increase in model size. The first Large Language Models that followed—such as the early versions of BERT and GPT—adopted the Transformer architecture and showed how adding new neural layers and increasing the number of parameters could lead to significant improvements on various NLP tasks. More accurate translations, more coherent summaries, increasingly precise question-answering, and more robust contextual comprehension emerged thanks to models with millions, then billions of parameters. LLMs came to encompass distributed knowledge extracted from entire encyclopedias, books, web pages, and technical documents. It should be noted that this transition was not without obstacles. Training models with billions of parameters required enormous computational resources: highly performant GPUs, distributed computing clusters, parallelization techniques such as data parallelism and pipeline parallelism, as well as custom optimization strategies. Computational costs and investments in research and development became substantial. Moreover, as models grew, concerns about access to suitable datasets, data quality, bias, and the ability to evaluate performance using reliable benchmarks increased. Despite these costs and complexities, the shift to Transformer architectures represented a turning point: on the one hand, it made possible the processing of much longer textual contexts; on the other, it rendered models more adaptable to different domains, from literary text to technical documentation, from natural languages to programming languages. The ability to understand the semantic structure of text was no longer an insurmountable theoretical limit. During this historical phase, NLP research underwent a drastic acceleration: the advent of LLMs marked the transition from simple neural networks designed for specific tasks to highly versatile base models capable of addressing a wide array of linguistic challenges with simple fine-tuning or suitable prompt engineering techniques. Parameters, Data, and Ever-Growing Dimensions The rapid growth in the number of parameters contained in a Large Language Model has profound implications for capability, performance, and operational complexity. In the early years of applying neural networks to language, models ranged from a few million parameters to a few hundred million—already ambitious results at the time. Today, the bar has risen to models boasting tens or hundreds of billions, and in some cases even trillions of parameters are hypothesized. This quantitative escalation is not merely an engineering feat; it directly affects the quality and variety of the linguistic competencies acquired. Such a vast model can capture subtle semantic nuances, narrative structures, and even styles or idiolects, drawing upon the knowledge distributed across immense textual collections. However, increasing the number of parameters also raises the requirements for computational resources and optimization strategies. Training a large-scale LLM is not comparable to running a few epochs on a single GPU: it involves orchestrating complex computational pipelines on clusters of hundreds of processing units, synchronizing gradients, and managing efficient workload distribution. Traditional training techniques are no longer sufficient: methods like activation checkpointing, which stores only certain intermediate information to reduce memory usage, or quantization, which converts model weights from 32-bit formats into more compact representations (for example, 8 or 16 bits), aim to contain computational costs and enable the convergence of massive models. In parallel, the availability of massive-scale datasets has been crucial. During training, the model draws on corpora made up of billions of tokens from heterogeneous sources: books, scientific articles, social media posts, web pages, and code repositories. This enormous variety of materials enhances the model’s robustness and versatility, allowing it to fluidly switch from a literary translation to analyzing a specialized text, from answering a general knowledge question to solving a logic problem. The semantic richness embedded in the model is such that, given the right prompts, it can generate coherent content in multiple languages, tackle complex problems, and demonstrate basic deductive abilities. Despite the power of these giants of computational linguistics, researchers face a delicate balance. Every additional increase in parameters leads to exponential growth in training time, hardware costs, and energy consumption. Questions arise about environmental impact, economic sustainability, and the responsibility of those developing these technologies. For this reason, new research lines have emerged focused on model compression, the search for more efficient architectures, or strategies to reuse acquired representations. Extraordinary linguistic skills are not enough: an LLM must be trained and managed sustainably. Applications of Large Language Models and Concrete Examples The ability of LLMs to handle a multitude of operational scenarios, fluidly shifting from one domain to another, is already transforming various industrial and professional sectors. The most immediate example is text generation, where a model trained on a wide range of sources can compose formal business emails, draft informative articles, propose effective headlines for marketing content, or create original narratives, adjusting style and tone to user preferences. But beyond writing, applications have extended well beyond simple text composition. In customer support, a suitably configured LLM can serve as a virtual agent capable of conducting a structured conversation with the user, recognizing the problem and proposing targeted solutions. Once limited to predefined responses, this ability now extends to personalizing the interaction: the assistant can understand the user’s specific situation, provide technical details, recall the entire context of a previous chat, and handle increasingly complex questions. From a business perspective, this means reducing training times for support staff and guaranteeing a 24/7 service with consistently high-quality responses. Another tangible case is specialized consulting. Imagine an executive who needs a concise and up-to-date market analysis. By providing the model with a series of internal reports and external sources, the LLM can extract key insights, identify emerging trends, compare competitors’ strategies, and point out potential risks, all presented in a clear and coherent manner. In financial contexts, the LLM can read balance sheets, extract salient data, and answer questions like “What were the main growth drivers in the last six months?” or “How does operating margin vary by sector?” It is not merely generating text, but performing a semantic bridge between raw data, specialized reports, and the user’s specific queries. In R&D departments, the LLM can serve as an assistant in code design or technical documentation writing. A team of software engineers can receive suggestions on how to optimize an algorithm, which libraries to use for a particular function, or even how to migrate part of the code to a new framework. These capabilities are useful not only for experts seeking faster implementation ideas but also for novices who want to learn through examples and explanations provided by the model itself. In the creative realm, linguistic models can help draft scripts, create briefs for advertising campaigns, write scripts for podcasts or online videos. Their ability to understand context allows them to generate drafts already coherent with the topic, desired style, and set communication goals. This enables creative professionals to focus more on the concept and less on execution. The integration with analytics and Business Intelligence tools should not be underestimated. An LLM can act as a “conversational interface” to data: instead of querying a database with complex SQL, a manager can pose questions in natural language—“Show me the sales distribution by geographic area in the last quarter”—and receive immediate answers, possibly with on-the-fly generated tables and charts. Finally, in education and corporate learning, an LLM can serve as a virtual tutor, clarifying difficult concepts, suggesting additional exercises, evaluating the correctness of student responses, or offering tips to improve understanding of a topic. Learning thus becomes interactive, personalized, and continuous, without the need for constant human intervention. Beyond Text: Multimodal Models The evolution toward Multimodal Large Language Models (MLLMs) represents a crucial turning point in the history of automated content processing. While early LLMs were confined to the textual dimension, MLLMs combine heterogeneous inputs—images, videos, audio, and potentially even sensory data—to offer an integrated understanding of a scene or context. This capability is not a simple quantitative extension: it moves from interpreting sequences of tokens to comprehending a richer, more complex narrative in which words, sounds, and images merge into a unified semantic fabric. From a technical perspective, integrating different modalities requires specialized architectures. It is not enough to train a visual model (such as a CNN or a Vision Transformer) and a textual model (like an LLM) separately: alignment and fusion mechanisms of signals must be planned. Some approaches use common latent spaces, where text, images, and audio are mapped into comparable numerical representations, enabling the model to “reason” about the content. Others adopt two-stage architectures, in which a visual or audio backbone extracts semantic features, and a linguistic module, informed by these features, produces coherent textual descriptions or generates contextual responses. The results obtained by pioneering models indicate that MLLMs can accurately describe complex scenes, identifying objects, recognizing actions, extracting situational contexts, and formulating sensible narratives. For example, a multimodal system could interpret a drone video flying over farmland: not only identifying the presence of crops, buildings, and roads, but also explaining the ongoing action (an inspection of the fields) and providing a coherent summary. Similarly, it could listen to an audio clip containing voices and background noise, detecting people conversing, a moving vehicle, or music, and integrate this information into a textual description that explains the scene comprehensibly. The commercial and industrial applications of MLLMs are potentially immense. In e-commerce, an MLLM can analyze product images, technical data sheets, and customers’ voice reviews, then synthesize detailed descriptions or suggest targeted marketing strategies for different user segments. In market analysis, integrating images (like graphs and infographics), text (reports, news articles), and audio/video (interviews, conferences) allows the identification of trends, emerging patterns, and hidden correlations among heterogeneous information sources. In the creative field, an MLLM can support multimedia production: an author can provide an initial storyboard, reference images, and an oral description of a scene, obtaining from the model ideas for dialogue, settings, and coherent narrative dynamics. Robotics also benefits from this multimodal convergence. A robot equipped with cameras and microphones can transmit raw data (images and ambient sounds) to an MLLM which, interpreting them, provides the robot with textual and logical instructions on how to proceed: for example, when faced with a partially unknown environment, the robot might receive suggestions on which object to manipulate, which direction to follow, or how to react to an acoustic signal. This synergy between the physical world and multimodal interpretive power lays the foundation for more flexible and “intelligent” autonomous systems in the colloquial sense. It must be emphasized that we are still at the dawn of MLLMs’ full maturity. The promises are significant, but so are the technical and conceptual challenges: from the need for balanced multimodal datasets and careful annotation, to reducing cultural and perceptual biases, and up to scaling the computational power required to train and maintain these systems. Nevertheless, the progress already made indicates a clear direction: future models will not be limited to “reading” texts, but will perceive images, sounds, videos, and potentially other signals, becoming universal assistants capable of understanding the world in its full sensory and cognitive complexity. Current Challenges, Future Perspectives, and Evolutions One of the major challenges in the field of LLMs concerns the ability to process increasingly large and complex textual contexts. Today, if a model can maintain a context of a few thousand tokens, the future goal is to handle extended documents, entire books, or even knowledge databases. Achieving this is not as simple as blindly increasing model size: more efficient architectures and attention to aspects such as long-term memory, dynamic text segmentation, and internal indexing mechanisms inspired by advanced data structures are needed. The difficulty lies in making these solutions scalable and computationally sustainable. Data quality remains crucial. If the LLM is fed inaccurate, outdated, or poor-quality information, the results and recommendations it provides will be equally unreliable. Hence the need for ongoing dataset curation, with data cleaning, deduplication, and advanced filtering practices to remove toxic content, propaganda, or misinformation. Moreover, linguistic bias inevitably reflects the prejudices present in the training data. Aligning models with ethical and inclusive principles requires interdisciplinary efforts: linguists, sociologists, ethicists, and AI engineers must collaborate to define criteria and metrics capable of measuring the model’s fairness and neutrality, preventing discriminatory tendencies. On the efficiency front, energy costs and the ecological footprint of training gigantic models cannot be ignored. With increasingly powerful GPUs, energy-intensive computing centers, and the need to perform multiple training iterations, the environmental impact is not negligible. The search for more sustainable training methods, the reuse of pre-trained models, the use of pruning techniques (selective removal of less relevant parameters) and quantization (reducing numerical weight precision) are some approaches to contain costs without sacrificing performance. In parallel, the emergence of sparse or hybrid architectures that activate only certain parts of the model based on input promises to reduce computational load. The variety of competing approaches—from enhancing individual models to specialized solutions, from multimodal LLMs to hybrid ones integrating symbols and logic—reflects an increasingly diversified scenario. This competition is not only technical but also industrial: large companies, startups, and research consortia are racing to develop more powerful, faster, and cheaper models. In this context, the lack of shared standards and uniform evaluation metrics is an obstacle. To compare performance and reliability, credible, up-to-date benchmarks recognized by the scientific community and the business world are needed. In this sense, joint efforts such as defining new test sets, ethical standards, and safety protocols become fundamental. Looking to the future, the goal is no longer just the raw power of LLMs, but their ability to integrate into more complex ecosystems: systems that combine linguistic models with structured knowledge databases, software agents that leverage the LLM to interact with the real world, and conversational interfaces that make data accessible to non-technical users. The coming years will see more elastic LLMs, able to dynamically adapt to available resources and learn new tasks without starting from scratch. A future emerges in which the balance between power, efficiency, reliability, and sustainability becomes the true measure of success, paving the way for linguistic models fully integrated into everyday practices—in education, scientific research, business, political analysis—in an ethical, responsible, and lasting manner. Conclusions The current results of Large Language Models and their multimodal variants underscore a phase in which computational power and data availability have enabled capabilities once unimaginable. However, reflecting on the overall picture and comparing what has emerged with technologies already on the market, it becomes clear that one cannot rely solely on scaling parameters and dataset size. Alternative strategies—such as using more specialized models, compression formats, or techniques tailored to specific tasks—may prove more sustainable and scalable for businesses and organizations. Performance stability, the ability to adapt to specific domains, and the management of hybrid contexts will be key elements for those looking to harness these technologies strategically, avoiding the limits of overly generic approaches. This suggests a scenario in which new standards, shared evaluation metrics, and integrated approaches become essential, outlining a future in which model power is accompanied by a more reasoned and sustainable vision. Podcast: https://spotifycreators-web.app.link/e/2s9T7cfarPb Source: https://arxiv.org/abs/2412.03220

La ricerca “Survey of different Large Language Model Architectures: Trends, Benchmarks, and Challenges”, condotta da Minghao Shao, Abdul Basit e Ramesh Karri presso la New York University e la New York University Abu Dhabi, analizza le architetture dei Large Language Model (LLM) e le loro declinazioni multimodali, mettendo in luce l’evoluzione da semplici modelli di comprensione testuale a sistemi in grado di gestire input eterogenei. Lo studio evidenzia progressi, complessità strutturali e risultati numerici, fornendo indicazioni critiche sulle tecniche attuali e sui prossimi sviluppi dei LLM. Comprendere l’evoluzione dei Large Language Model tra complessità, funzioni avanzate e prospettive multimodali Large Language Model, dalle basi architetturali alle prime sperimentazioni La fase iniziale dell’elaborazione del linguaggio naturale su computer era dominata da modelli capaci di cogliere solo una parte limitata della complessità testuale. Prima dell’avvento dei Large Language Model, i sistemi di NLP sfruttavano approcci basati su catene di Markov, modelli bag-of-words o reti neurali ricorrenti (RNN, LSTM), tutti accomunati da limitazioni intrinseche nel mantenere a lungo il contesto. Queste soluzioni, pur avendo segnato un primo passo importante, risultavano poco flessibili quando si trattava di interpretare testi articolati, ipertestuali e ricchi di riferimenti incrociati. La loro capacità di generare risposte coerenti su larga scala era modesta e l’efficacia della comprensione del contesto andava scemando su sequenze testuali più lunghe. Il salto di qualità arrivò nel 2017 con la pubblicazione del modello Transformer. L’introduzione del meccanismo di attenzione (attention mechanism) ruppe il vincolo sequenziale delle reti ricorrenti: invece di processare una parola dopo l’altra, il Transformer era capace di analizzare contemporaneamente tutte le parole di una frase, individuando quali termini fossero più importanti per interpretare ogni singolo token. Questo permise di superare l’ostacolo della distanza a lungo raggio nei testi: una parola collocata a inizio sequenza poteva essere relazionata con un termine molto più avanti, senza dover passare per un lento e progressivo aggiornamento di uno stato interno, come avveniva nelle RNN. La parallelizzazione dell’attenzione, unita a tecniche di addestramento su larga scala, facilitò poi l’aumento esponenziale delle dimensioni dei modelli. I primi Large Language Model che seguirono — come BERT e GPT nelle loro versioni iniziali — adottarono l’architettura Transformer e dimostrarono come aggiungere nuovi strati neurali e aumentare il numero di parametri poteva portare a miglioramenti significativi su diversi task di NLP. Traduzioni più accurate, riassunti più coerenti, risposte a domande sempre più precise e una comprensione del contesto più robusta si materializzarono grazie all’uso di milioni, poi miliardi di parametri. I LLM arrivarono a inglobare conoscenze distribuite nel testo di intere enciclopedie, libri, pagine web e documenti tecnici. Va sottolineato che questa transizione non fu priva di ostacoli. L’addestramento di modelli con miliardi di parametri richiedeva risorse informatiche imponenti: GPU altamente performanti, cluster di calcolo distribuito, tecniche di parallelizzazione come data parallelism e pipeline parallelism, oltre a strategie di ottimizzazione su misura. I costi computazionali e l’investimento in ricerca e sviluppo divennero notevoli. Inoltre, man mano che i modelli crescevano, aumentarono le preoccupazioni per l’accesso a dataset adeguati, la qualità dei dati, i bias e la capacità di valutare le prestazioni su standard di riferimento attendibili. Nonostante questi costi e complessità, il passaggio alle architetture Transformer fu una svolta: da una parte rese possibili l’elaborazione di contesti testuali molto più lunghi; dall’altra, rese i modelli più adattabili a domini differenti, dal testo letterario a quello tecnico, dalle lingue naturali ai linguaggi di programmazione. La capacità di comprendere la struttura semantica del testo non era più un limite teorico insormontabile. In questa fase storica, la ricerca nell’NLP subì una spinta drastica: la nascita degli LLM sancì il salto da semplici reti neurali pensate per compiti specifici a modelli di base estremamente versatili, in grado di affrontare una vasta gamma di task linguistici con un semplice fine-tuning o con opportune tecniche di prompt engineering. Parametri, dati e dimensioni sempre crescenti La rapida crescita nel numero di parametri contenuti in un Large Language Model ha implicazioni profonde su capacità, prestazioni e complessità operativa. Nei primi anni dello sviluppo delle reti neurali applicate al linguaggio, si passava da pochi milioni di parametri a qualche centinaio di milioni, già considerati allora risultati ambiziosi. Oggi, la soglia si è spostata su modelli che vantano decine, centinaia di miliardi e, in alcuni casi, si ipotizzano persino trilioni di parametri. Questa escalation quantitativa non è solo un fatto ingegneristico, ma incide direttamente sulla qualità e varietà delle competenze linguistiche acquisite. Un modello così vasto può catturare sottigliezze semantiche, strutture narrative e perfino stili e idioletti, attingendo al sapere distribuito su sterminate collezioni di testi. Tuttavia, l’aumento dei parametri comporta anche un corrispettivo innalzamento dei requisiti in termini di risorse computazionali e strategie di ottimizzazione. Addestrare un LLM di grandi dimensioni non è paragonabile a eseguire qualche epoca su una singola GPU: si tratta di orchestrare complesse pipeline di calcolo su cluster di centinaia di unità di elaborazione, sincronizzando i gradienti e gestendo una divisione efficiente del carico di lavoro. Le tradizionali tecniche di addestramento non bastano più: l’introduzione di metodi come l’activation checkpointing, che memorizza solo alcune informazioni intermedie per ridurre la memoria necessaria, o la quantizzazione, che converte i pesi del modello da formati a 32 bit in rappresentazioni più compatte (ad esempio 8 o 16 bit), mira a contenere i costi computazionali e rendere possibile la convergenza di modelli imponenti. Parallelamente, la disponibilità di dataset su scala massiva ha avuto un ruolo cruciale. Durante l’addestramento si attinge a corpora composti da miliardi di token, provenienti da fonti eterogenee: libri, articoli scientifici, post sui social media, pagine web e archivi di codice informatico. Questa enorme varietà di materiali migliora la robustezza e la versatilità del modello, permettendogli di passare con disinvoltura da una traduzione letteraria all’analisi di un testo specialistico, dalla risposta a una domanda di cultura generale alla risoluzione di un esercizio di logica. La ricchezza semantica incorporata nel modello è tale che, con i giusti prompt, può generare contenuti coerenti in molteplici lingue, approcciando problemi complessi e dimostrando capacità deduttive di base. Nonostante la potenza di questi giganti della linguistica computazionale, i ricercatori si confrontano con un equilibrio delicato. Ogni ulteriore incremento nei parametri comporta una crescita esponenziale nei tempi di addestramento, nei costi hardware e nei consumi energetici. Sorgono questioni sull’impatto ambientale, sulla sostenibilità economica e sulla responsabilità di chi sviluppa queste tecnologie. Per questo motivo, sono nate linee di ricerca dedicate alla compressione dei modelli, alla ricerca di architetture più efficienti o di strategie per il riuso delle rappresentazioni acquisite. Le competenze linguistiche straordinarie non bastano: un LLM deve poter essere addestrato e gestito in modo sostenibile. Applicazioni dei Large Language Model ed esempi concreti La capacità dei LLM di affrontare una molteplicità di scenari operativi, passando con fluidità da un dominio all’altro, sta già trasformando diversi settori industriali e professionali. L’esempio più immediato è la generazione di testo, dove un modello addestrato su una vasta gamma di fonti può comporre e-mail di lavoro formali, redigere articoli informativi, proporre titoli efficaci per contenuti di marketing o creare narrazioni originali, calibrando stile e tono in base alle preferenze dell’utente. Ma oltre alla scrittura, i campi di applicazione sono andati ben oltre la semplice redazione di contenuti. Nell’ambito dell’assistenza clienti, un LLM opportunamente configurato può fungere da agente virtuale, in grado di sostenere una conversazione strutturata con l’utente, riconoscendo il problema e proponendo soluzioni mirate. Questa capacità, un tempo ristretta a risposte predefinite, si è estesa alla personalizzazione dell’interazione: l’assistente può comprendere la situazione specifica, fornire dettagli tecnici, ricordare l’intero contesto di una chat precedente e gestire domande sempre più complesse. Dal punto di vista imprenditoriale, questo significa ridurre i tempi di formazione del personale addetto al supporto e garantire un servizio disponibile 24/7, con una qualità delle risposte tendenzialmente costante. Un altro caso tangibile è quello della consulenza specializzata. Immaginiamo un dirigente che necessiti di un’analisi di mercato sintetica e aggiornata. Fornendo al modello una serie di report interni e fonti esterne, l’LLM può estrarre insight chiave, riconoscere trend emergenti, confrontare strategie di diversi competitor, segnalare potenziali rischi, il tutto presentato in modo chiaro e coerente. In contesti finanziari, l’LLM può leggere bilanci, estrarre dati salienti e rispondere a domande come “Quali sono stati i principali driver di crescita negli ultimi sei mesi?” o “Come varia il margine operativo per settore?”. Non si tratta semplicemente di generare testo, ma di effettuare un bridging semantico tra dati grezzi, report specialistici e richieste precise dell’utente. Parallelamente, nei settori della ricerca e dello sviluppo, l’LLM può servire come assistente alla progettazione di codice o alla scrittura di documentazione tecnica. Un team di ingegneri del software può ricevere suggerimenti su come ottimizzare un algoritmo, su quali librerie utilizzare per una determinata funzione o persino su come migrare una parte del codice verso un nuovo framework. Queste capacità si rivelano utili non solo per sviluppatori esperti in cerca di idee più veloci da implementare, ma anche per neofiti che desiderano imparare attraverso esempi e spiegazioni fornite dal modello stesso. In ambito creativo, i modelli linguistici possono coadiuvare la stesura di sceneggiature, la creazione di briefing per campagne pubblicitarie, la redazione di copioni per podcast o video online. La loro abilità di comprendere il contesto permette di generare bozze già coerenti con l’argomento, lo stile desiderato e gli obiettivi di comunicazione prefissati. Questo consente ai creativi di focalizzarsi più sul concept e meno sull’esecuzione. Non va poi sottovalutata l’integrazione con strumenti di analytics e Business Intelligence. Un LLM può fungere da “interfaccia conversazionale” verso i dati: invece di interrogare un database con query complesse, un manager può porre domande in linguaggio naturale — “Mostrami la distribuzione delle vendite per area geografica nel quarto scorso” — e ottenere risposte immediate, magari con tabelle e grafici generati al volo. Infine, nel campo dell’istruzione e del learning aziendale, un LLM può fare da tutor virtuale, chiarendo concetti difficili, proponendo esercizi aggiuntivi, valutando la correttezza di risposte fornite dallo studente, o offrendo suggerimenti per migliorare la comprensione di un argomento. L’apprendimento diventa così interattivo, personalizzato e continuo, senza la necessità di un contatto umano costante. Oltre il testo, i modelli multimodali L’evoluzione verso i Multimodal Large Language Models segna un punto di svolta cruciale nella storia dell’elaborazione automatica dei contenuti. Mentre i primi LLM erano confinati alla sola componente testuale, i MLLM combinano input eterogenei — immagini, video, audio, e in prospettiva anche dati sensoriali — per offrire una comprensione integrata di una scena o di un contesto. Questa capacità non è una semplice estensione quantitativa: passa dall’interpretare sequenze di token a comprendere una narrazione più complessa e ricca, in cui parole, suoni e immagini si fondono in un tessuto semantico unificato. Dal punto di vista tecnico, l’integrazione di diverse modalità richiede architetture specializzate. Non è sufficiente addestrare separatamente un modello visivo (come una rete CNN o un Vision Transformer) e un modello testuale (come un LLM): bisogna prevedere meccanismi di allineamento e fusione dei segnali. Alcuni approcci adoperano spazi latenti comuni, dove testo, immagini e audio vengono mappati in rappresentazioni numeriche confrontabili, per poi consentire al modello di “ragionare” sul contenuto. Altri adottano architetture a due stadi, in cui un backbone visivo o audio estrae feature semantiche, e un modulo linguistico, informato da queste feature, produce descrizioni testuali coerenti o genera risposte contestuali. I risultati ottenuti da modelli pionieristici indicano che gli MLLM possono descrivere accuratamente scene complesse, individuando oggetti, riconoscendo azioni, estraendo contesti situazionali e formulando narrazioni sensate. Per esempio, un sistema multimodale potrebbe interpretare un video di un drone che sorvola un campo agricolo: non solo identificare la presenza di colture, edifici e strade, ma anche spiegare l’azione in corso (un’ispezione dei campi), e fornire un sommario coerente. Analogamente, potrebbe ascoltare un frammento audio contenente voci e rumori di fondo, rilevando la presenza di persone che conversano, di un veicolo in movimento o di musica, e integrare queste informazioni in una descrizione testuale che spieghi la scena in modo comprensibile. Le applicazioni commerciali e industriali degli MLLM sono potenzialmente enormi. Nell’e-commerce, un MLLM può analizzare immagini di prodotti, schede tecniche e recensioni vocali dei clienti, sintetizzando poi descrizioni dettagliate o suggerendo strategie di marketing mirate per i diversi segmenti di utenza. Nel campo dell’analisi di mercato, l’integrazione di immagini (come grafici e infografiche), testi (rapporti, articoli di giornale) e audio/video (interviste, conferenze) permette di individuare trend, pattern emergenti e correlazioni nascoste tra fonti informative eterogenee. In ambito creativo, un MLLM può supportare la produzione multimediale: un autore può fornirgli uno storyboard iniziale, alcune immagini di riferimento e una descrizione orale di una scena, ottenendo dal modello spunti per dialoghi, ambientazioni e dinamiche narrative coerenti. Anche la robotica trae vantaggio da questa convergenza multimodale. Un robot, dotato di telecamere e microfoni, può trasmettere dati grezzi (immagini e suoni ambientali) a un MLLM che, interpretandoli, fornisce al robot istruzioni testuali e logiche su come procedere: ad esempio, di fronte a un ambiente parzialmente sconosciuto, il robot potrebbe ricevere suggerimenti su quale oggetto manipolare, quale direzione seguire o come reagire a un segnale acustico. Questa sinergia tra il mondo fisico e il potere di comprensione multimodale crea la base per sistemi autonomi più flessibili ed “intelligenti” nel senso colloquiale del termine. Va infine sottolineato che siamo ancora agli albori della piena maturità dei MLLM. Le promesse sono grandi, ma le sfide tecniche e concettuali non mancano: dalla necessità di dataset multimodali bilanciati e accuratamente annotati, alla riduzione dei bias culturali e percettivi, fino alla scalabilità della potenza di calcolo necessaria per addestrare e mantenere operativi tali sistemi. Ciò nonostante, i progressi già ottenuti indicano una direzione chiara: i modelli del futuro non si limiteranno a “leggere” testi, ma percepiranno immagini, suoni, video, e potenzialmente altri segnali, diventando assistenti universali capaci di comprendere il mondo nella sua complessità sensoriale e cognitiva.   Sfide attuali, prospettive ed evoluzioni future Una delle sfide maggiori nel campo degli LLM riguarda la capacità di elaborare contesti testuali sempre più ampi e complessi. Oggi, se un modello riesce a mantenere un contesto di qualche migliaio di token, in futuro si punta a gestire documenti estesi, interi libri o addirittura database di conoscenze. Per ottenere ciò non basta aumentare ciecamente le dimensioni del modello: occorrono architetture più efficienti e attenzione ad aspetti come la memoria a lungo termine, la segmentazione dinamica del testo e l’implementazione di meccanismi di indicizzazione interna, magari ispirati a strutture dati avanzate. La difficoltà sta nel rendere queste soluzioni scalabili e computazionalmente sostenibili. Il problema della qualità dei dati resta cruciale. Se l’LLM viene alimentato con informazioni inaccurate, datate o di bassa qualità, i risultati e i consigli che fornirà saranno altrettanto poco affidabili. Da qui la necessità di una continua curatela dei dataset, con pratiche di data cleaning, deduplicazione e filtraggio avanzato per eliminare contenuti tossici, propaganda o disinformazione. Inoltre, il bias linguistico riflette inevitabilmente i pregiudizi presenti nei dati di addestramento. Allineare i modelli a princìpi etici e inclusivi richiede uno sforzo interdisciplinare: linguisti, sociologi, esperti di etica e ingegneri dell’AI devono collaborare per definire criteri e metriche capaci di misurare l’equità e la neutralità del modello, prevenendo derive discriminatorie. Sul fronte dell’efficienza, i costi energetici e il footprint ecologico dell’addestramento di modelli giganteschi non possono essere ignorati. Tra GPU sempre più potenti, centri di calcolo energivori e necessità di eseguire multiple iterazioni di addestramento, l’impatto ambientale non è trascurabile. La ricerca di metodi di addestramento più sostenibili, il riuso di modelli già pre-addestrati, l’impiego di tecniche di pruning (rimozione selettiva dei parametri meno rilevanti) e quantizzazione (riduzione della precisione numerica dei pesi) sono alcuni degli approcci per contenere i costi senza sacrificare le prestazioni. Parallelamente, l’emergere di architetture sparse o ibride, che attivano solo alcune parti del modello in base all’input, promette di diminuire il carico computazionale. La varietà di approcci in competizione – dal potenziamento di singoli modelli a soluzioni specializzate, dagli LLM multimodali a quelli ibridi che integrano simboli e logica – riflette uno scenario sempre più diversificato. Questa competizione non è solo tecnica, ma anche industriale: grandi aziende, startup e consorzi di ricerca si sfidano nello sviluppare modelli più potenti, più veloci e meno costosi. In tale contesto, la mancanza di standard condivisi e metriche univoche di valutazione rappresenta un ostacolo. Per confrontare prestazioni e affidabilità, servono benchmark credibili, aggiornati e riconosciuti dalla comunità scientifica e dal mondo aziendale. In questo senso, sforzi congiunti come la definizione di nuovi set di test, standard etici e protocolli di sicurezza diventano basilari. Guardando al futuro, l’obiettivo non è più solo la pura potenza dell’LLM, ma la sua capacità di integrarsi in ecosistemi più complessi: sistemi che combinano modelli linguistici con database di conoscenze strutturate, agenti software che sfruttano l’LLM per interagire con il mondo reale, interfacce conversazionali che facilitano la fruizione dei dati a utenti non tecnici. I prossimi anni vedranno nascere LLM più elastici, in grado di adattarsi dinamicamente alle risorse disponibili e di apprendere nuovi compiti senza ricominciare da zero. Si profila un futuro in cui l’equilibrio tra potenza, efficienza, affidabilità e sostenibilità diventerà la misura vera del successo, aprendo la via a modelli linguistici pienamente integrati nelle pratiche quotidiane, in settori che spaziano dall’istruzione alla ricerca scientifica, dal business all’analisi politica, in modo etico, responsabile e duraturo.   Conclusioni I risultati attuali dei Large Language Model e delle loro varianti multimodali evidenziano una fase in cui la potenza computazionale e la disponibilità di dati hanno permesso l’emergere di soluzioni dalle capacità prima inimmaginabili. Tuttavia, riflettendo sul quadro generale e confrontando quanto emerso con tecnologie già operative nel mercato, è chiaro che non si può puntare soltanto sulla scala dei parametri e sulla dimensione dei dataset. Strategie alternative, come l’uso di modelli più specializzati, formati di compressione o tecniche mirate a compiti specifici, possono risultare maggiormente sostenibili e scalabili per imprese e organizzazioni. La stabilità delle prestazioni, la capacità di adattarsi a domini specifici e la gestione di contesti ibridi saranno elementi chiave per chi intende sfruttare queste tecnologie in modo strategico, evitando i limiti di approcci troppo generici. Ciò suggerisce uno scenario in cui nuovi standard, metriche di valutazione condivise e approcci integrati divengono fondamentali, delineando un futuro in cui la potenza dei modelli si affiancherà a una visione più ragionata e sostenibile. Podcast: https://spotifycreators-web.app.link/e/9rzzRgg9qPb Fonte: https://arxiv.org/abs/2412.03220

“ Navigating the AI Frontier: A Primer on the Evolution and Impact of AI Agents ” is the title of the research led by Fernando Alvarez (Capgemini), Jeremy Jurgens (World Economic Forum), and with the contribution of the internal team at the World Economic Forum. The document addresses the evolution of AI agents, entities capable of operating autonomously in digital or physical environments. Published in December 2024, the research shows how, from the 1950s to today, these agents have progressed from simple programs to systems capable of managing complex processes, bolstered by the extensive use of advanced language models. A Look at the Evolution and Impact of AI Agents From the Concept of an AI Agent to Growing Autonomy Originally, AI agents were tied to rigid, deterministic logics, unable to adapt to unforeseen situations. Today, thanks to the development of deep learning and large language models, these agents do not merely react to static instructions. On the contrary, they process complex data and develop decision-making strategies that resemble autonomous reasoning. Over time, the increase in computing power and the availability of online data have led to the development of agents capable of interpreting multimedia inputs, overcoming the barriers of written text. If in the 1950s an AI agent was little more than a series of coded instructions, by 2024 it has become a tool with capabilities in memory, planning, and continuous interaction with the environment. This translates into an analytical capacity that, in certain contexts, can help reduce the time needed to evaluate complex scenarios—optimizing work plans in a matter of hours instead of days, for example. There is growing awareness that AI agents can handle complex decision-making sequences in various sectors. The shift from simply answering a question to managing articulated operational flows implies a potential increase in efficiency. An entrepreneur might, for instance, entrust an AI agent with the organization of work shifts, comparing historical data and external variables to propose more streamlined operational models. This approach no longer requires constant human intervention, as the agent can adapt to changes. This fuels interest in solutions that can oversee dynamic business processes without continuous supervision. From Linear Control to Adaptive Planning: The Evolution of AI Agents The research describes how AI agents have transitioned from rigid rules to systems that learn from experience, thanks to techniques such as reinforcement learning, which help reinforce effective behaviors over time. A modern AI agent can evaluate future outcomes based on past data, analyzing usage patterns or operational anomalies to anticipate problems and optimize resources. This qualitative leap enables more mature use in industrial and organizational environments. In a corporate scenario, an AI agent could assist a manager in monitoring the supply chain, checking in real-time for raw material availability, logistical delays, and price volatility, and then proposing corrective actions accordingly. This approach differs from traditional methods since the agent does not limit itself to executing a single action but balances multiple objectives—such as cost containment and quality assurance—while weighing complex variables. The ability to update decision-making strategies on the fly, without halting at every minor obstacle, saves time and energy. With the expansion of available data, these agents become capable of identifying correlations between factors that would previously have escaped immediate human analysis. A concrete example is customer service management: an AI agent can analyze thousands of requests in seconds, identify recurring issues, and suggest improvements to products or services, reducing wait times by 20% and improving customer satisfaction. Toward Multi-Agent Systems in Complex Contexts The research highlights how the evolution toward multi-agent systems represents a significant step in managing highly variable environments, where interactions are not limited to single inputs and outputs but entail a network of interconnected decisions. In an urban context, various agents could operate in parallel: one focused on traffic flow, another on public transportation, and a third on monitoring pedestrian movement. Each of these agents possesses specialized skills, as if each portion of the problem had its own virtual expert. The result is not a single agent struggling to consider all variables, but a community of autonomous entities that can interact with each other to achieve a more efficient overall outcome. Practically speaking, coordinating traffic lights and autonomous vehicles with subway passenger flow analysis creates an ecosystem that continuously adapts its operating parameters, optimizing mobility even when unforeseen events occur, such as an accident or a sudden increase in people in a particular area of the city. One of the distinctive features of these systems is the ability of the agents to communicate on a common basis, sharing information through standardized protocols. To make this dialogue functional, the agents can adopt shared languages developed specifically for the exchange of complex data. These languages are essential so that each agent correctly interprets the messages of the others, avoiding misunderstandings. Consider a company structured as a multi-agent system: an agent dedicated to accounting sends cash flow data to an agent responsible for risk analysis, which in turn communicates with another agent tasked with investment planning. All of this takes place without a single control center but rather through a dynamic network of communications. The effect is a more organic set of decisions, capable of modulating long-term strategies, for example by balancing the investment portfolio with market forecasts provided by another agent specialized in international trend analysis. In terms of resilience, this distributed approach shows clear advantages. If a single agent encounters a failure—such as an error in data analysis—the others can compensate for its effects, thus avoiding a total system shutdown. This applies not only to urban mobility or finance but also to sectors like energy or logistics, where demand can change abruptly or where technical problems threaten infrastructure stability. An agent network cooperating in energy supply can dynamically redistribute loads and resources. If one power plant experiences a technical issue, another agent can increase production from alternative sources, while a third can communicate in advance the need to activate reserves or warn users of possible temporary reductions. This characteristic of robustness is not limited to simple technical redundancy. In multi-agent systems, robustness also comes from each agent’s ability to learn and update itself, incorporating new data and adapting to changed conditions. One example is the warehouse of a large distributor, where multiple agents coordinate inventory, incoming and outgoing logistics. If an unexpected surge in demand for a certain product occurs, the agent responsible for procurement can negotiate with the agent managing nearby warehouses’ availability, quickly obtaining a reassignment of stock. The overall effect is greater system efficiency, no longer dependent on a single central “mind” but on a coordinated community of agents. A company, a critical infrastructure, or a public service can benefit from this flexibility. Instead of reacting late to problems, the multi-agent system can anticipate them and adapt, maintaining an elevated level of service even in adverse situations. The interaction between agents, each endowed with its own specialization, makes it possible to tackle the complexity of the real world with a distributed, dynamic, and resilient approach, thus leading to more intelligent and solid management of complex systems. Managing Complexity and Reducing Risks The agents’ increasing ability to operate without constant human control requires effective governance systems. The research emphasizes the importance of defining protocols, interoperability standards, ethical guidelines, and monitoring mechanisms. Without adequate structures, an agent capable of acting autonomously may pursue misaligned objectives, leading to unexpected consequences. A manager’s responsibility is not to rely blindly on the agent but to ensure its development within a solid regulatory framework. Transparency in the agent’s decision-making processes is essential: understanding why it suggested a particular action makes it possible to assess the soundness of the choices and intervene promptly. For example, in the healthcare sector, an AI agent that supports diagnosis must be verifiable and robust so as not to introduce errors undetectable by the human eye. The research shows how proactive governance, based on tests, controls, and periodic audits, reduces the likelihood of unexpected failures. If well implemented, this approach builds trust in the agents even among business decision-makers, encouraging investment and supporting adoption in regulated sectors. Strategic Approaches Amid Technological Competition and Social Integration The document explores the prospect of increasingly widespread use of AI agents, ready to permeate complex processes. This is not only about technology but about imagining how multi-agent systems will influence the entire economic and social fabric. For an entrepreneur, understanding these scenarios can make the difference between adopting effective solutions or falling behind. The research explains that the adoption of advanced agents makes it possible to reduce the need for manual intervention even in sensitive processes. In a global market that is increasingly competitive, AI agents can support strategic decisions by filtering vast amounts of international data, interpreting macroeconomic trends, and signaling opportunities in emerging markets. A practical example could be entering a new market: the agent analyzes regulations, consumption trends, supplier availability, and geopolitical risks, providing the manager with a map of probable future scenarios. This informed approach makes it possible to evaluate alternative strategies, consider long-term impacts, and reduce improvisation. Auditing Pre-Processing for the Credibility of AI Agents The adoption of AI agents and multi-agent systems can offer greater operational efficiency and quicker decision-making but requires a solid informational foundation. Before these systems process complex inputs, it is necessary to ensure data integrity and consistency through a careful pre-processing audit. This is not merely a formal check but a moment when the quality of information becomes a strategic value. Ensuring that data sources are dependable, that acquisition processes are transparent, and that applied transformations do not introduce inconsistencies means preserving the credibility of the final result. Such oversight fosters the creation of more stable models, capable of resisting unpredictable environmental variations and providing reliable outputs over time. A structured audit in the pre-processing phase of data makes subsequent optimization interventions more effective. Consider the importance of identifying and minimizing anomalies in the initial information: a careful data cleansing ensures clearer analyses, reducing the burden associated with detecting false signals. The resulting efficiency affects not only processing times but also the solidity of the models, the traceability of operations, and ultimately the agents’ ability to generate large-scale value. Creating a transparent, coherent, and well-documented information flow directly affects the strategic management of AI projects, allowing organizations to face the growing complexity of multi-agent systems, the variety of information sources, and the impact of decisions that, if based on inconsistent data, could compromise end-user trust. Paying attention to the pre-processing phase and combining it with continuous auditing is equivalent to building stronger foundations for technologies that can harmoniously integrate with other solutions already on the market. This approach does not only concern operational efficiency but also the ethical and reputational implications related to representativeness and fairness in data distribution. Forward-looking companies understand how controlling data pre-processing, integrated within a holistic AI infrastructure management context, can strengthen the resilience of models, preparing them to deal with more complex and regulated future scenarios without sacrificing transparency or the ability to seize emerging opportunities. In a market where the credibility of information is central to competitive advantage, pre-processing auditing becomes a crucial lever for supporting the evolution of AI agents and anchoring technological choices to quality and reliability standards that go well beyond the simple execution of analyses. Security and Vulnerabilities in LLM Implementations Integrating AI agents with large language models (LLMs) requires continuous attention to security dynamics, as these systems no longer rely on a fixed set of rules but operate over a vast, complex, and potentially exposed informational perimeter. It is appropriate to consider the risk that malicious inputs, sensitive information, or vulnerabilities in the supply chain could compromise the entire architecture. The challenges related to input manipulation, the introduction of data anomalies, unauthorized access to internal resources, attacks aimed at exploiting agents’ autonomy, or stealing credentials and operational details, demand the adoption of advanced security practices. This is not about simply updating protocols, but rather a strategic rethinking effort, where architecture, auditing, filtering processes, and human oversight work in synergy. An integrated vision that considers the entire life cycle—from initial data management to operational phases—helps mitigate the risk of unintended actions, data leaks, and reputational damage. These considerations make security no longer an isolated technical aspect, but an essential factor in aligning the implementation of AI agents with objectives of reliability, credibility, and service continuity. The effectiveness of an AI agent and LLM ecosystem depends on balancing autonomy and control, adaptability, and accuracy, as well as openness to innovation and rigor in data protection. In a context where vulnerabilities are not confined to isolated technical flaws, but involve the entire informational and decision-making structure, security becomes a pillar of AI’s strategic value. Conclusions The analysis conducted shows that integrating AI agents into operational structures is not a simple exercise in technology adoption, but a path requiring critical thinking and balanced strategies. While not representing an infallible solution for every need, agents can, if implemented carefully and coordinated with existing systems and processes, offer greater resilience and faster adaptability. This does not mean embracing them uncritically but evaluating their impact within an ever-evolving technological ecosystem. In a context characterized by heterogeneous solutions, the most effective approach is not to pursue novelty without reservations, but to integrate AI agents as one of the tools available, calibrating investments, risks, and potential. If managed with foresight and supported by rigorous security and data quality, these systems can help make organizations more flexible, better able to interpret market variables, and to experiment with new forms of efficiency without relinquishing vigilant control and a long-term strategic perspective. Podcast: https://creators.spotify.com/pod/show/andrea-viliotti/episodes/A-Look-at-the-Evolution-and-Impact-of-AI-Agents-e2sg5kg Source : https://www.weforum.org/publications/navigating-the-ai-frontier-a-primer-on-the-evolution-and-impact-of-ai-agents/