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La diffusione di modelli linguistici, un approccio di AI frugale  e AI generativa sta trasformando produzioni culturali, ricerca scientifica e processi industriali su scala globale. Da un lato, la promessa di automazione e analisi avanzata attrae investimenti e apre a nuove opportunità creative. Dall’altro, emergono preoccupazioni relative all’impatto ambientale, alle implicazioni etiche e alle questioni di governance. Queste tensioni rivelano la necessità di individuare cornici che garantiscano trasparenza, responsabilità sociale e valorizzazione culturale. Di seguito, sei prospettive per affrontare i nodi chiave di queste tecnologie. 1.       AI frugale e Architetture Digitali: equilibrio planetario e consumo responsabile 2.       Governance dell’AI frugale: regole e strategie per modelli generativi sostenibili 3.       Cultura Digitale e AI frugale: interpretazioni, bias e tutela della diversità 4.       Creatività e AI frugale: diritti d’autore nell’era dei modelli generativi 5.       Ricerca Condivisa: community, open source e AI frugale inclusiva 6.       Dal gigantismo al minimalismo: percorso verso un’AI frugale a basso impatto 7.       Conclusioni: orientare l’AI frugale verso un progresso equilibrato 8.       FAQ su AI frugale e sostenibilità dei modelli generativi   AI frugale AI frugale e Architetture Digitali: equilibrio planetario e consumo responsabile Lo sviluppo di AI generativa  ha prodotto notevoli miglioramenti analitici in diversi settori, ma ha anche innescato un dibattito complesso sulle conseguenze ambientali. Data center e infrastrutture di calcolo richiedono ingenti risorse idriche ed energetiche, che talvolta risultano sproporzionate rispetto ai vantaggi promessi. Alcune analisi specificano che, a livello globale, queste strutture rappresentano circa l’1-1,5% del consumo di elettricità, con punte che in alcuni contesti possono raggiungere soglie superiori. Nonostante l’efficienza di certi dispositivi e le recenti ottimizzazioni dei chip, lo scenario attuale evidenzia un crescente divario tra aumento di capacità computazionale e distribuzione di risorse. Una parte consistente di questi data center sorge dove l’energia costa meno o dove la regolamentazione ambientale è più permissiva, trasferendo il peso della domanda di risorse in aree già soggette a stress idrico o dipendenza da fonti fossili. L’uso intensivo di acqua per il raffreddamento, unito all’aumento delle infrastrutture di calcolo, aggrava i disagi locali e amplia il divario nello sviluppo di reti elettriche. Le promesse di alcune aziende di contenere l’impatto ambientale spesso non coincidono con risultati effettivi: le iniziative si rivelano frammentarie, l’utilizzo di fonti rinnovabili copre solo una frazione del fabbisogno e i crediti verdi non compensano del tutto la crescita della domanda. La questione non si risolve con la semplice imposizione di parametri di efficienza o piani volontari di “responsabilità sociale” da parte dei fornitori di servizi di AI generativa. La concentrazione di data center in aree geografiche specifiche ha messo in evidenza un fenomeno di scarsità localizzata: l’improvviso aumento di domanda energetica o idrica in regioni tradizionalmente agricole rischia di far lievitare i prezzi, costringendo alcune comunità a ridurre attività primarie di sussistenza o spostare più lontano le proprie coltivazioni. Per esempio, dove la produzione elettrica dipende da impianti a carbone, la scelta di costruire ulteriori strutture di calcolo innesca una spirale di emissioni aggiuntive, vanificando eventuali sforzi di decarbonizzazione su altre filiere. La risposta più comune a queste preoccupazioni consiste nel promuovere tecnologie “verdi” e meccanismi di ottimizzazione energetica interni ai data center. Tuttavia, l’impatto effettivo di tali soluzioni si rivela limitato, soprattutto perché la crescita della domanda di calcolo non appare frenabile. Molti responsabili di progetti di AI generativa sostengono che le soluzioni “pulite” arriveranno dall’evoluzione di hardware e algoritmi, dalla miniaturizzazione dei chip e dall’implementazione di architetture a ridotto consumo di acqua o con sistemi di raffreddamento più sostenibili. Non è detto, però, che l’approccio basato sul solo efficientamento sia sufficiente: l’effetto rimbalzo, infatti, può annullare i benefici, dal momento che la riduzione dei costi di calcolo porta a un aumento dell’uso di risorse. Il nodo centrale è l’esigenza di una prospettiva sul ciclo di vita, che valuti estrazione mineraria, produzione di dispositivi, smaltimento e riciclo, misurando ogni passaggio sotto il profilo ambientale. Se l’AI generativa si basa su cluster di GPU e su memorie complesse, la filiera che rifornisce tali componenti attinge a minerali e materiali spesso estratti in condizioni sociali e lavorative critiche. Per di più, la corsa a generare su larga scala modelli di dimensioni crescenti, con parametri sempre più elevati, conduce a colossali necessità di calcolo e, quindi, a una potenziale replica di logiche estrattive già note. In parallelo, alcuni studiosi e attivisti richiamano l’attenzione su misure di minimizzazione e su modelli di “AI decelerata” come strumento di equilibrio. L’idea di chiedersi se realmente occorra spingere il carico computazionale verso dimensioni indefinite e se esistano alternative alla pura escalation di potenza, acquisisce rilievo per chi crede in un modello più sobrio di innovazione. Un’ipotesi suggerita dalla ricerca è la definizione di standard e parametri globali: un “coefficiente di intensità” che quantifichi risorse e impatti di ogni operazione di training: ad esempio:“Consumo Totale = Intensita Energetica Computazionale x Tempo x Fattore Raffreddamento”senza differenze di unità di misura e con una trasparenza di parametri di calcolo. Alla fine, la spinta verso l’AI generativa e la crescente materialità del suo impatto mostrano un panorama articolato, dove le opportunità d’innovazione si intrecciano a sfide sociali e ambientali. Occorre un approccio che privilegi una governance globale e locale, evitando di delegare la pianificazione solo ad alcuni colossi. La protezione degli equilibri planetari, la salvaguardia delle risorse idriche e la trasparenza dei processi decisionali sono elementi fondamentali per tradurre la crescita tecnologica in progresso reale. Governance dell’AI frugale: regole e strategie per modelli generativi sostenibili Per comprendere appieno la portata delle tecnologie basate su modelli linguistici, su un’ AI frugale  e su ricerche contestuali, occorre analizzare anche i limiti e le strategie di governo possibili. Molti Paesi hanno avanzato proposte di regolamentazione, ipotizzando normative che tutelino trasparenza, protezione dei dati, proprietà intellettuale e diritti degli utenti. Tuttavia, la ricerca di un approccio comune evidenzia difformità. Le tensioni emergono perché il tessuto normativo si scontra con mercati globali, in cui imprese di diverse aree geografiche competono, adottando standard di fatto molto distanti. Nelle discussioni accademiche più recenti, alcuni analisti hanno proposto di trattare l’AI come un bene che si sviluppa entro confini politici frammentati. In alcuni contesti, la governance punta a definire buone pratiche e framework di responsabilità. Eppure, la forza di tali strumenti è spesso indebolita dal ruolo dominante delle grandi aziende. Talune spinte verso una regolazione “soft” fanno affidamento su autoregolamentazione e linee guida su base volontaria, facendo leva sulle certificazioni di conformità e su meccanismi di supervisione interna. Il risultato è che, malgrado i tentativi di definire soglie di rischio e di trasparenza, non sempre emergono reali standard vincolanti. I poteri pubblici, a loro volta, appaiono sovente in ritardo, incerti su quali competenze sviluppare e su come evitare di irrigidire l’innovazione. La grande sfida consiste nel salvaguardare l’interesse pubblico, con trasparenza e accountability reali. Per far ciò, alcuni richiamano l’idea di comitati indipendenti, dotati di competenze interdisciplinari, con poteri di revisione degli algoritmi e di ispezione dei data center. Se non si affronta la questione dell’asimmetria informativa — cioè il fatto che poche entità private detengono la maggior parte delle informazioni sui modelli di AI generativa — è difficile stabilire un quadro condiviso di regole. Di fronte a un uso intensivo di questi sistemi anche in ambiti delicati come la selezione del personale, la concessione di mutui o l’accesso a servizi pubblici, si fa urgente la definizione di un principio di “intervento umano significativo.” In esso, si auspica che la decisione finale non possa mai dipendere unicamente da un output generato da algoritmi opachi. La responsabilità legale degli effetti dannosi dell’AI è un altro tema caldo. Chi paga se un modello produce contenuti falsi o discriminatori? La complessità di tali tecnologie, spesso addestrate su dati raccolti in modo massiccio e non sempre lecito, ingarbuglia la catena delle responsabilità. All’interno della comunità scientifica, si discute la possibilità di un “responsabile etico” all’interno delle aziende, incaricato di vigilare sugli effetti sociali e di conformare lo sviluppo dei modelli ai principi di non discriminazione. Tuttavia, c’è il rischio che si creino figure di rappresentanza più formali che operative, senza reali poteri di veto sugli investimenti o sulle strategie di prodotto. Un ulteriore snodo riguarda la tutela dei diritti individuali rispetto all’uso dei dati personali e la sicurezza. La proliferazione di modelli di AI generativa  basati su tecniche di machine learning supervisionato o auto-supervisionato richiede enormi quantità di testo, immagini, metadati e contenuti audio-video. Il rischio di infrangere i diritti di autori e creatori sussiste, così come la violazione di normative su dati sensibili. Se un modello acquisisce informazioni su abitudini di acquisto, geolocalizzazioni o dati sanitari, si configura il problema di definire i confini leciti del dataset di training. Alcune esperienze pilota stanno implementando la cosiddetta “data trust,” una forma di alleanza tra utenti e gestori, per regolamentare l’accesso e l’uso dei dati secondo criteri di equità e controllo continuo. D’altra parte, governare l’AI significa anche sviluppare competenze e strumenti analitici per i decisori politici. Creare normative coerenti senza disporre di specialisti che possano valutare algoritmi e codici sorgente risulta complicato. Ciò genera un’evidente discrepanza tra la velocità di adozione dei modelli e la lentezza del processo legislativo. Di qui, la proposta di un sistema di licenze, sulla falsariga di quello farmaceutico, in cui un organo terzo valuti sicurezza, efficacia, rischi e vantaggi di ogni nuovo modello generativo prima della diffusione sul mercato. Un passo simile, tuttavia, presuppone la disponibilità di risorse notevoli per l’ente preposto, oltre alla costruzione di procedure di validazione condivise internazionalmente, aspetto non secondario se si considera la competizione tra poli tecnologici differenti. L’inquadramento teorico e normativo, in definitiva, non può prescindere da una visione sinergica. Non si tratta solo di regolare, ma di abilitare processi di innovazione responsabile, capaci di incidere sulle dinamiche produttive e sociali. Per promuovere l’interesse collettivo, la via non è la semplice demonizzazione della tecnologia né l’adozione incondizionata, bensì una governance partecipata, in cui cittadini, aziende e stati collaborino per definire limiti, scopi e metodologie di auditing. Solo con un robusto impianto normativo e una costante riflessione etica l’AI potrà integrarsi in modo equo nella società. Cultura Digitale e AI frugale: interpretazioni, bias e tutela della diversità L’espansione dei modelli generativi  e delle ricerche contestuali riscrive gli spazi della cultura digitale, trasformando il modo in cui comunichiamo, produciamo testi, immagini o musica, e reinterpretando perfino la memoria collettiva. È un mutamento che spazia dall’istruzione ai media, dalle arti visive agli ecosistemi dell’innovazione. In parallelo, le contraddizioni emergono: la tecnologia, da una parte, promette più accessibilità e democratizzazione culturale, mentre dall’altra comporta uno smarrimento di riferimento sulle fonti, una ripetizione di bias o la semplificazione eccessiva dei contenuti. Quando un artista o un divulgatore sfrutta un software di AI per generare un testo o un bozzetto, attinge inevitabilmente all’enorme archivio di materiali accumulati online. Ne risulta un’opera ibrida, espressione sia dell’autore umano sia di un “collage algoritmico.” Le dispute sull’originalità si fanno roventi: la creatività risiede nel modello o nell’intenzionalità di chi lo adopera? Certe formazioni politiche invitano alla prudenza, ad esempio proponendo “bollini” di attestazione del contenuto umano, mentre alcuni settori più aperti intravedono nella fusione tra generato e umano una forma di co-creazione. Anche le piattaforme d’informazione subiscono influenze profonde. Il sovraccarico di dati e l’adozione di sistemi di rank generativo rischiano di far emergere sintesi testuali prive di una vera verifica fattuale. Al contempo, la standardizzazione stilistica tipica di alcuni modelli generativi produce un “appianamento” delle peculiarità linguistiche e identitarie: espressioni regionali, forme dialettali, termini specialistici rischiano di essere omessi a favore di un linguaggio più neutro. Molte ricerche confermano che una parte dei contenuti generati, specialmente in tempi stretti, talvolta presenta errori concettuali, esaspera conflitti interpretativi o alimenta superficialità. La cosiddetta “allucinazione” del modello si traduce in sintesi fuorvianti, con conseguenze problematiche sia in ambito scolastico sia per la corretta informazione pubblica. Sul versante delle comunità creative, il quadro si fa ancora più complesso. Chi lavora con musiche e immagini sperimenta l’ambivalenza di strumenti che, in un attimo, generano concept art o composizioni melodiche replicando stili noti. Alcuni sviluppatori sottolineano la potenzialità di tali meccanismi per abbassare barriere d’ingresso, favorendo chi non possiede mezzi tecnici o grandi capitali. Altri, invece, temono che la cultura digitale diventi un immenso archivio di clonazioni, dove il valore autoriale precipita e la catena di generazione risulta opaca. L’utente finale, di fronte a contenuti di dubbia provenienza o ottenuti mescolando milioni di frammenti, rischia di non distinguere più l’elemento umano. Le differenze di prospettiva traspaiono anche in settori come la conservazione del patrimonio: da un lato, i modelli generativi potrebbero aiutare a ricostruire digitalmente reperti o monumenti a rischio, offrendo “copie” virtuali consultabili da chiunque, in tempo reale. Allo stesso tempo, alcuni ricordano che la musealizzazione digitale non sostituisce l’esperienza vissuta e che i progetti di digitalizzazione finiscono per trascurare contesti di provenienza e processi di interpretazione storica. Si sollevano perplessità etiche: se il modello si addestra su immagini di un’opera d’arte, di un manufatto etnografico o di un documento, come si rispetta la sacralità di certi simboli, la sensibilità delle comunità di riferimento, il valore rituale di un oggetto? Ulteriormente, le contraddizioni si evidenziano se si guarda alla sfera politica. Alcune campagne elettorali fanno sempre più ricorso a generazione automatica di testi e immagini propagandistiche. La conseguenza è un potenziamento della persuasione su larga scala e una rapida diffusione di slogan, al limite tra manipolazione e creatività virale. Senza adeguate forme di tracciamento e responsabilità, i social network vedono crescere la presenza di bot “dialoganti,” rendendo complicato distinguere interventi genuini. Il pericolo, dunque, è di erodere la fiducia nelle fonti e minare la partecipazione politica consapevole. Resta la necessità di costruire uno spazio interpretativo che riprenda i principi di un umanesimo tecnologico. Per alcuni studiosi, la cultura digitale dev’essere un luogo di sperimentazione e contaminazione, ma insieme di consapevolezza critica. Va incentivata l’educazione alle competenze sociotecniche, in modo che i fruitori comprendano come nascono i testi generati, quali sono i limiti dei dataset di addestramento, come si producono distorsioni e come si evitano. Una cultura digitale matura non si accontenta di facili scorciatoie, ma alimenta la percezione del processo creativo come sintesi di molteplici livelli: umano, algoritmico, comunitario. La contraddizione potrà essere superata solo se ci sarà una partecipazione attiva di artisti, professionisti, enti di tutela e cittadini, capaci di formulare proposte inclusive e sostenibili. Creatività e AI frugale: diritti d’autore nell’era dei modelli generativi Quando si parla di AI generativa  e di modelli linguistici , l’attenzione cade spesso su come queste soluzioni possano semplificare processi e ridurre i tempi di produzione nei settori creativi. Dai professionisti del marketing agli sceneggiatori, dagli illustratori ai musicisti, in molti vedono nell’automazione uno strumento per liberarsi di incombenze ripetitive, cercando di dedicare più tempo alla ricerca di nuove ispirazioni. Tuttavia, questa cornice “ottimistica” si scontra con alcune questioni di fondo che emergono nei dibattiti su diritto d’autore, originalità e remunerazione. La natura stessa della creatività, intesa come capacità di produrre forme o concetti inediti, appare messa alla prova dal modo in cui i modelli di AI generativa  rielaborano dati precedenti. Tali modelli, per funzionare, sfruttano archivi immensi di testi, immagini e suoni prodotti dall’attività collettiva di persone. In sostanza, la creatività algoritmica è un remix approfondito di un patrimonio preesistente, con la differenza che l’autore umano non sempre è consapevole dell’origine dei frammenti utilizzati. Questa sintesi solleva problemi di equità: chi deteneva i diritti sulle opere originali dovrebbe essere citato o compensato? Oppure la porzione di ogni singolo contributo è così esigua e diluita da rendere impraticabile la definizione di un compenso? Un risvolto interessante nasce dai casi in cui i modelli imitano uno stile. Se un sistema addestrato su migliaia di fotografie di un celebre fotografo riesce a generare immagini “nello stesso stile,” avremo un “omaggio creativo” o una violazione di diritti? Gli ordinamenti giuridici hanno difficoltà a inquadrare la questione: il diritto d’autore si basa sull’idea di opera dell’ingegno, ma l’AI genera una miriade di output potenzialmente simili a quelli di un artista, senza un intervento specifico del fruitore. Alcuni ipotizzano la nascita di licenze speciali per i modelli di AI generativa , finalizzate a limitare l’imitazione pedissequa di uno stile, o quantomeno a obbligare la segnalazione che l’output si ispira a un determinato autore o corrente. Nel frattempo, tra i creativi si avverte un senso di smarrimento: c’è il timore che la professionalità di chi scrive testi, di chi disegna copertine, di chi compone jingle pubblicitari possa subire una svalutazione drastica. Il fatto che un modello linguistico  possa sfornare parole in maniera plausibile, in tempo reale, e a costo marginale prossimo allo zero, tende a impoverire il mercato del lavoro creativo. Il rischio non è solo economico, ma anche culturale: un conformismo indotto, perché i modelli si allenano su opere mainstream e finiscono per riprodurre cliché, appiattendo la variabilità creativa del panorama. D’altro canto, alcuni artisti vedono nell’AI una fonte di ispirazione: l’uso di un generatore di immagini può diventare il punto di partenza per rielaborazioni manuali che trasformano il “manufatto algoritmico” in un’opera originale di grande impatto. In quest’ottica, l’AI assomiglia a un collaboratore in grado di suggerire idee, ma la direzione finale dipende dalla sensibilità dell’autore. Le piattaforme di produzione musicale e di scrittura di testi pubblicitari, già diffuse, dimostrano che è possibile integrare un modello generativo come uno strumento supplementare, affiancato al processo di composizione, e non come suo sostituto. Sullo sfondo, la questione dei diritti morali e del giusto riconoscimento resta aperta. Vi sono riflessioni su come garantire una “filiera della creatività” che metta in luce l’apporto dei dataset e la storia delle opere di partenza, ancor prima di considerare i profili economici. Chi sperimenta con l’AI auspica la creazione di database trasparenti, dove siano riportati i contributi di artisti e autori e dove i parametri di addestramento dei modelli siano chiaramente documentati. Tuttavia, le grandi aziende tendono a proteggere i segreti industriali e la composizione dei dataset. Questa opacità alza barriere di dubbio spessore tra la rivendicazione dei creatori e l’interesse del pubblico a conoscere l’origine del contenuto. In aggiunta, è cruciale affrontare il tema dei contenuti protetti da copyright. Se un modello addestrato su pubblicazioni coperte da diritti genera sintesi, siamo di fronte a un potenziale plagio? Nella pratica, la ricombinazione di parti ridotte e diffuse potrebbe sfuggire alle classiche definizioni di violazione. Eppure, la percezione diffusa tra gli autori è di subire un’espropriazione invisibile del proprio lavoro, sfruttato per addestrare un’entità che poi produce valore commerciale. Urge definire un bilanciamento: da un lato, è fondamentale preservare la libertà di ispirazione e l’accesso alla conoscenza; dall’altro, occorre riconoscere i diritti a chi effettivamente genera contenuti e stili. Nonostante tutto, le tensioni non devono tradursi in un conflitto irresolubile tra AI generativa e autorialità. Alcuni casi di collaborazione “ibrida” mostrano che l’AI può favorire la nascita di nuove forme di performance e design, purché sia chiara la linea di demarcazione tra l’apporto umano e il bagaglio algoritmico. Se si stabilisce un nuovo patto creativo, con regole limpide sulla trasparenza e condivisione degli utili, si potrà costruire un dialogo costruttivo e preservare l’essenza della creatività. In mancanza di un tale patto, la proliferazione di opere generate rischia di alimentare un circolo vizioso, riducendo l’incentivo a produrre contenuti veramente innovativi. Ricerca Condivisa: community, open source e AI frugale inclusiva Nelle discussioni più avanzate su AI generativa  emerge un elemento centrale: la conoscenza non può più essere dominata da un singolo attore. Università, centri di ricerca, aziende e comunità online si trovano a operare in un ecosistema fluido, dove la co-produzione della conoscenza richiede la cooperazione e la condivisione dei risultati. Questo tema risuona ancor più forte considerando che molti contributi scientifici e pacchetti di codice open source hanno definito i modelli linguistici di maggior successo. Eppure, la strada per un sistema realmente inclusivo è irta di ostacoli. Le difficoltà iniziano dalla diversità linguistica. Molti modelli linguistici  vengono addestrati soprattutto su dataset in inglese o in poche lingue dominanti, trascurando le sfumature delle altre culture. Ciò impedisce di riflettere la ricchezza di espressioni e costrutti provenienti da comunità locali. Non appena si tenta di utilizzare un modello su testi in lingue poco coperte, l’accuratezza crolla e le risposte possono diventare imprecise o addirittura offensive. Alcuni progetti di ricerca collaborativa provano a colmare tali lacune, costruendo archivi di testi e terminologie di popoli indigeni o di minoranze linguistiche, nella speranza di evitare che l’innovazione resti appannaggio di pochi. Risulta cruciale coinvolgere le community interessate, non per un consulto formale ma per una co-creazione continua. Un secondo aspetto riguarda la condizione di invisibilità di molti lavoratori digitali. I modelli di AI generativa , per essere raffinati, spesso richiedono la cosiddetta data labeling: eserciti di persone, talora poco tutelate, che annotano testi o immagini per definire categorie e segnalare errori. Senza tale manodopera, l’AI non acquisisce la capacità di riconoscere contesti e sfumature. Ciò avviene in diverse regioni del mondo, con remunerazioni talvolta assai basse e contratti precari. Il paradosso è che un sistema definito “intelligente” dipende in modo massiccio da intelligenze umane diffuse e sottopagate. Da qui emerge la proposta di una certificazione “fair AI,” che introduca standard di rispetto dei diritti e di compensi adeguati ai collaboratori. Tale prospettiva può unire i valori della ricerca condivisa con la necessità di un’attenzione etica alle filiere di produzione algoritmica. Un ulteriore fronte di riflessione interessa le ricerche contestuali , ovvero le implementazioni di AI che apprendono dai comportamenti degli utenti all’interno di applicazioni specifiche. Pensiamo a un motore di raccomandazione culturale, che suggerisce libri, film o eventi in base alle preferenze individuali. Se una città volesse sviluppare una piattaforma pubblica di promozione culturale, potrebbe usare un modello generativo per consigliare spettacoli e musei. Ma come assicurarsi che non si creino distorsioni e discriminazioni? E come evitare che i luoghi con meno risonanza o i gruppi con minor peso economico siano penalizzati? L’inclusione delle community parte dalla raccolta di feedback costante, dalla supervisione umana e, in certi casi, dall’open source dei modelli, che garantisca la possibilità di revisione da parte di gruppi di cittadini e associazioni. Interessante rilevare che alcuni enti di ricerca e fondazioni stanno già operando con modelli di co-design. Avviano laboratori territoriali, dove esperti di AI generativa  si affiancano a rappresentanti civici, scuole, biblioteche, piccole imprese locali, con lo scopo di personalizzare i modelli sulle esigenze concrete e massimizzare i benefici. Questa co-progettazione alimenta un senso di appropriazione che può favorire la sostenibilità nel tempo: non si tratta di subire la tecnologia, ma di plasmarla per risolvere problemi e potenziare risorse, in una logica di empowerment delle comunità. La letteratura scientifica sulle metodologie partecipative suggerisce che tali pratiche riducono i tassi di disaffezione e disinformazione, creando un circolo virtuoso di apprendimento reciproco tra ricercatori e cittadini. Ciononostante, l’impostazione di una rete di ricerca condivisa pone anche interrogativi di budget e di governance. Chi fornisce le risorse per l’hardware e per la formazione dei team locali? Come si selezionano i facilitatori e chi garantisce la permanenza dei progetti una volta terminati i fondi iniziali? Emerge la necessità di un patto di lunga durata, in cui fondi pubblici, sostegni filantropici e adesione delle imprese del territorio cooperino in maniera organica. Perché i progetti di co-creation non rimangano limitati a esperimenti episodici, serve un quadro strutturale: ad esempio, incentivi fiscali per le aziende che rilasciano in open source porzioni dei loro modelli; o la creazione di “incubatori ibridi” in cui le competenze ingegneristiche si integrino con discipline umanistiche e scienze sociali, fino al coinvolgimento delle comunità di riferimento. In definitiva, l’idea di un’AI che non sia appannaggio di ristretti circoli tecnologici, ma diventi un bene comune su cui plasmare innovazioni calibrate ai contesti, appare la strada più percorribile verso un impiego sostenibile e realmente creativo. Le community non solo usufruiscono di soluzioni pronte, ma partecipano alla loro genesi, riducendo il rischio di scollamento culturale. Allo stesso tempo, l’attitudine alla ricerca collaborativa permette di mettere a fuoco i problemi reali, piuttosto che le mode del momento. Se l’obiettivo è una tecnologia che migliori la qualità della vita, l’ascolto delle istanze collettive e l’apertura dei processi di sviluppo sono ingredienti irrinunciabili. Dal gigantismo al minimalismo: percorso verso un’AI frugale a basso impatto A fronte di un panorama così vasto di impieghi e controversie, sorge spontanea la domanda: è possibile limitare la deriva della pura escalation computazionale e, contemporaneamente, promuovere forme di intelligenza artificiale attente all’ambiente e ai bisogni collettivi? Numerosi esperti hanno introdotto l’idea di “minimizzazione dell’AI,” ovvero la scelta di modelli non necessariamente orientati alla massima potenza, bensì tarati su obiettivi chiari, con dataset selezionati e finalità contestuali. Questa strategia punta a ridurre il consumo di energia e di risorse, evitando progetti dal costo ambientale esorbitante ma dal dubbio beneficio. Parallelamente, la ricerca in ambito tecnologico evidenzia come soluzioni di “AI frugale” o “AI a basso impatto” possano trovare applicazioni in contesti di utilità sociale. Si pensi a piccoli comuni che hanno bisogno di ottimizzare servizi di trasporto o a filiere agricole che desiderano previsioni meteo localizzate e gestione sostenibile dell’irrigazione. In queste situazioni, l’adozione di un modello linguistico di dimensioni colossali sarebbe superflua, mentre strumenti più semplici, ma egualmente robusti, possono risultare efficaci e meno invasivi. L’obiettivo non è frenare l’innovazione, ma orientarla su progetti calibrati, dove la logica dell’efficienza computazionale viene connessa a una valutazione dell’impatto sociale ed ecologico. In alcuni contesti, appare interessante la menzione di un’offerta modulare, pensata per imprese e manager desiderosi di comprendere l’AI generativa in modo progressivo, come avviene in alcuni programmi di formazione e consulenza. Qui, un breve richiamo a “ Rhythm Blues AI ” che propone percorsi di audit iniziali e pacchetti di intervento scalabili, lascia intendere una strategia di affiancamento alle realtà imprenditoriali meno preparate. Sebbene la gamma di pacchetti preveda un accompagnamento pratico e graduale, ciò assume rilievo soprattutto se inserito in una visione ampia che includa governance, considerazioni etiche, ROI e, non ultimo, un approccio alla sostenibilità. Tali modelli di consulenza possono tradursi in opportunità di scambio di competenze, laddove le aziende vengono supportate a misurare l’effettivo ritorno d’investimento e a valutare l’impatto su brand e reputazione in caso di scelte irresponsabili. Ma la minimizzazione richiede anche un ripensamento collettivo della cultura del “bigger is better” finora prevalente. Occorre riconoscere che non ogni soluzione deve passare per la generazione di modelli giganteschi, che non ogni applicazione abbia bisogno di infinite risorse e che, a volte, la creatività umana e la collaborazione diretta forniscono soluzioni meno costose e più immediate. Non si tratta di azzerare la ricerca su modelli avanzati, bensì di contestualizzare l’enorme potenzialità dell’AI generativa entro paradigmi di sostenibilità e rilevanza sociale. Dal punto di vista industriale, la strada da percorrere potrebbe consistere nella definizione di parametri vincolanti per certificare la “responsabilità” di un modello, valutando parametri come l’energia impiegata per la fase di addestramento, la trasparenza dei dataset, la composizione dei team di sviluppo e la provenienza dei finanziamenti. In parallelo, le istituzioni pubbliche dovrebbero promuovere bandi mirati per progetti di “AI a impatto,” premiando gli attori che dimostrino di poter coniugare efficienza e solidarietà. Un sistema di punteggi, ispirato ai meccanismi di rating ambientale, potrebbe dare slancio a un mercato in cui l’innovazione “leggera” trovi spazi concreti. Un approccio olistico alla minimizzazione apre anche una prospettiva proattiva per la formazione dei futuri professionisti. Occorre immaginare percorsi accademici e professionali in cui i tecnologi apprendano a interagire con filosofi, economisti, sociologi, e viceversa. L’ibridazione delle competenze consente di valutare i progetti non soltanto in termini di performance, ma anche di ricadute su ambiente e organizzazione sociale. In tal senso, università e centri di ricerca possono diventare laboratori di sperimentazione partecipata, simili a living labs, dove i cittadini si confrontano in modo critico con prototipi di servizi digitali, esprimendo preferenze e dubbi. L’adozione di metodologie di design thinking, integrate con modelli di accountability, rappresenta una delle chiavi per conciliare avanzamento tecnologico e sostenibilità. Il futuro delle tecnologie generative, in conclusione, non va inteso come una marcia inevitabile verso la saturazione computazionale, ma come un percorso modulabile, finalizzato a risolvere problemi reali e a costruire valore condiviso. Perché ciò accada, è necessaria una consapevolezza collettiva che ci renda capaci di individuare e denunciare gli eccessi, di premiare le soluzioni virtuose e di collaborare alla definizione di standard di ampio respiro. L’impegno congiunto di istituzioni, imprese, cittadini e organizzazioni culturali potrà dare forma a un ecosistema in cui la forza dell’AI generativa non sacrifichi il pianeta né riduca le opportunità creative. Al contrario, il potenziale di automazione e analisi potrebbe divenire il volano per idee e iniziative attente ai fragili equilibri del nostro tempo.   Conclusioni: orientare l’AI frugale verso un progresso equilibrato Le sei sezioni proposte delineano opportunità e tensioni che accompagnano l’espansione di modelli generativi e ricerche contestuali. La tecnologia non è mai neutrale: rispecchia strutture di potere, modelli economici e prospettive sociali spesso ritenute scontate. Le sue applicazioni spaziano dall’efficienza amministrativa alla cultura, passando per la divulgazione scientifica e la gestione di dinamiche urbane e ambientali. L’AI generativa offre innovazioni significative, come l’accelerazione di alcune ricerche e l’emergere di nuove forme espressive, ma presenta anche rischi concreti: dipendenza da risorse naturali, appiattimento linguistico e tutele deboli per i lavoratori digitali. Paragonando queste evoluzioni a trasformazioni digitali del passato, come l’avvento dei social network o l’automazione industriale, si osserva che l’impatto effettivo non dipende solo dalla rapidità di crescita ma, soprattutto, dal quadro regolamentare e dalla capacità di mantenere l’equilibrio fra interessi pubblici e privati. Nel caso dell’AI generativa, ciò è ancor più urgente, vista la velocità di diffusione e la quantità di dati richiesti. Diventa quindi essenziale proteggere la varietà culturale, i diritti d’autore e la trasparenza dei processi decisionali. Per un percorso sostenibile, serve un pluralismo di attori che lavorino in sinergia. È indispensabile agire su più fronti: la definizione di metriche ambientali condivise, la formazione di figure ibride, il sostegno a progetti partecipativi e lo sviluppo di normative aperte ma efficaci. In alcuni contesti si intravedono già segnali di collaborazione tra creatori di contenuti, ingegneri, enti pubblici e imprese sociali. L’AI generativa, se orientata dalle comunità e governata con trasparenza, può favorire cooperazione e responsabilità. L’obiettivo non è una gara di potenza di calcolo, ma la costruzione di un approccio che riconosca potenzialità e limiti e renda la società più preparata alle sfide globali di domani. FAQ su AI frugale e sostenibilità dei modelli generativi Domanda: Come incide l’AI generativa sul consumo energetico globale? Risposta: L’incremento di data center e processi di addestramento comporta un notevole aumento della domanda di elettricità e acqua. Sebbene alcuni studi indichino percentuali tra l’1% e l’1,5% del consumo mondiale, il valore potrebbe crescere con l’uso intensivo di tecnologie sempre più complesse. Domanda: I modelli linguistici possono causare problemi di plagio o violazioni del diritto d’autore? Risposta: Sì, perché utilizzano enormi volumi di contenuti protetti per addestrarsi, spesso senza consenso esplicito. La ricombinazione di porzioni di testo o immagini solleva dubbi su come equilibrare l’uso legittimo del materiale esistente e la tutela delle opere originali. Domanda: Perché è così difficile regolamentare l’AI generativa? Risposta: Le tempistiche della ricerca scientifica e i processi legislativi sono diversi, e mancano competenze istituzionali che comprendano davvero l’architettura dei sistemi. Inoltre, i colossi tecnologici dispongono di un vantaggio informativo che ostacola la definizione di regole condivise. Domanda: L’AI generativa ridurrà le opportunità di lavoro nel settore creativo? Risposta: Potrebbe trasformare alcuni ruoli e automatizzare compiti ripetitivi, ma potrebbe anche generare nuove mansioni e forme di ibridazione tra tecnologia e creatività. Molto dipende da come si regolamenta e valorizza il contributo degli autori umani. Domanda: Come si può verificare l’affidabilità dei contenuti prodotti dall’AI? Risposta: È essenziale un controllo umano nelle fasi critiche. Alcuni propongono procedure di validazione simili a quelle di revisione paritaria, mentre altri invocano comitati indipendenti o certificazioni. L’obiettivo è garantire rigore e trasparenza nei sistemi di generazione. Domanda: Ci sono rischi di discriminazione e bias nei modelli di AI? Risposta: Sì perché, se i dataset di addestramento includono pregiudizi o rappresentazioni distorte, i modelli tendono a replicarli. Strumenti e procedure di auditing possono identificare e mitigare questi problemi, ma occorrono standard robusti e supervisione continua. Domanda: Qual è il ruolo delle comunità locali nello sviluppo dell’AI? Risposta: Il coinvolgimento di gruppi e territori nel co-design delle soluzioni permette di costruire strumenti più inclusivi, di intercettare esigenze reali e di evitare distorsioni a svantaggio delle fasce meno rappresentate. È una via per trasformare l’AI in un bene collettivo. Domanda: Come bilanciare l’uso di grandi modelli con l’esigenza di contenere i consumi? Risposta: Una strategia è la “minimizzazione,” che individua soluzioni di dimensioni più ridotte, ma adeguate all’obiettivo. Non sempre serve un modello enorme; a volte strumenti calibrati producono risultati sufficienti con minor spreco di risorse. Domanda: L’AI generativa può sostenere la conservazione del patrimonio culturale? Risposta: Sì, ad esempio creando copie digitali di reperti a rischio o ricostruzioni di monumenti scomparsi. Tuttavia, è necessario rispettare il contesto storico e sociale di tali beni, coinvolgendo specialisti e comunità per evitare banalizzazioni e usi impropri. Domanda: Quali competenze occorrono per un’adozione sostenibile dell’AI generativa? Risposta: Servono figure interdisciplinari che comprendano gli aspetti ingegneristici e quelli legati alle scienze sociali, all’etica e all’analisi dei dati. Formare profili misti è fondamentale per progettare sistemi con attenzione all’impatto ambientale e alle dinamiche socioculturali.

L’uso di modelli linguistici di ultima generazione (es. GPT-4) sta assumendo rilievo nella preparazione e gestione delle gare d’appalto. In Italia, le opportunità sono concrete, soprattutto alla luce del nuovo Codice dei Contratti Pubblici (D.Lgs. 36/2023), che solleva interesse su benefici, rischi e obblighi legali. Il testo che segue propone un’esplorazione di queste tematiche, illustrando le potenzialità della tecnologia, le implicazioni normative e gli usi possibili. È un percorso pensato per imprese, funzionari pubblici, specialisti di procurement e chiunque voglia capire l’impatto dell’Intelligenza Artificiale nelle procedure di gara. AI generativa e partecipazione alle gare d’appalto: scenario iniziale e sfide Dalla ricerca bandi all’analisi documentale con i Large Language Models Redigere l’offerta: come l’AI generativa riduce tempi e refusi Quadro giuridico 2025: Codice dei Contratti e obblighi sull’AI Governance etica: evitare bias e proteggere i dati sensibili Il modello Rhythm Blues AI: integrazione cross-funzionale e ROI Nuove professionalità: prompt engineer e AI data analyst in gara Prospettive 2030: vertical LLM e portali e-procurement intelligenti Conclusioni: bilanciare automazione e competenza umana FAQ: risposte rapide su rischi, vantaggi e compliance AI generativa e partecipazione alle gare d’appalto AI generativa e partecipazione alle gare d’appalto: scenario iniziale e sfide La partecipazione alle gare d’appalto, pubbliche o private, è cruciale per imprese di ogni settore. Oggi, le procedure richiedono competenze ampie: non basta produrre documenti conformi, bisogna rispondere a requisiti dettagliati, interfacciarsi con piattaforme telematiche e seguire normative in costante evoluzione. In questo panorama, l’avvento dei modelli di Intelligenza Artificiale generativa (ad esempio GPT-4, Claude, PaLM) sta suscitando grande interesse, poiché può semplificare analisi e stesure complesse, facilitando la partecipazione alle gare. Nel contesto italiano, AI generativa e partecipazione alle gare d’appalto formano ormai un binomio strategico per affrontare procedure articolate e oneri elevati, soprattutto negli appalti pubblici disciplinati dal nuovo Codice dei Contratti Pubblici (D.Lgs. 36/2023). Molte PMI rinunciano a partecipare per mancanza di risorse destinate all’analisi dei disciplinari e alla compilazione di documenti. L’IA generativa risulta di sostegno, perché sintetizza testi normativi lunghi, individua i passaggi chiave dei capitolati e suggerisce formulazioni utili. Con un adeguato addestramento, questi sistemi riducono tempi e oneri, alleggerendo il lavoro del personale. Resta importante, però, la corretta interpretazione delle norme e la verifica di ciò che l’AI produce, per evitare errori e clausole ridondanti. L’esperienza insegna che serve sempre la supervisione umana. Inoltre, sorgono temi etici: l’AI potrebbe ereditare distorsioni dai dati di addestramento. Eppure, per molte aziende, specialmente le più piccole, un assistente virtuale che supporti l’ufficio gare può migliorare precisione e competitività. Un ulteriore aspetto riguarda la riservatezza: la documentazione di gara contiene spesso dati strategici o segreti commerciali, che richiedono adeguate misure di sicurezza. Evitare di caricare file su piattaforme cloud generiche e garantire la protezione dei dati è essenziale. Alla fine, l’IA generativa non è solo un miglioramento tecnico, ma un passaggio che coinvolge fattori normativi, organizzativi e strategici. Lo scenario evolve rapidamente e l’AI si propone come strumento essenziale per competere con successo nei bandi. Dalla ricerca bandi all’analisi documentale con i Large Language Models Gran parte del lavoro in una gara d’appalto consiste nell’analizzare bandi, capitolati, disciplinari e modulistica. Prima ancora di decidere se partecipare, è necessario individuare le fonti (Gazzetta Ufficiale, TED europeo, portali regionali, MEPA) e valutare se il bando corrisponde alle proprie competenze. L’AI generativa e le tecniche di NLP già automatizzano parte di questa fase, sfruttando algoritmi di web scraping e analisi semantica per trovare i bandi, convertirli in testo e identificare informazioni chiave come importo, categoria e requisiti di ammissione. Così, un’impresa può ricevere elenchi sintetici di opportunità, risparmiando tempo e minimizzando il rischio di perdere bandi adatti. Un esempio pratico è un software AI che filtra tutti i bandi recenti in base a parole chiave (manutenzione, fornitura hardware, servizi di pulizia), produce un elenco di avvisi con un indice di “affinità” e, per ciascuno, genera un abstract. Una PMI con risorse limitate può così concentrarsi sui bandi più promettenti e verificare in anticipo la presenza di certificazioni o referenze obbligatorie. Inoltre, l’AI generativa può supportare la comprensione semantica dei disciplinari, rispondendo a domande in linguaggio naturale e indicando la sezione rilevante. Ciò riduce l’errore umano e funge da tutor digitale, aprendo il mercato a operatori meno strutturati. Occorre comunque mantenere un controllo umano, dato che i modelli linguistici possono “allucinare” o generare contenuti imprecisi. Molte piattaforme di e-procurement offrono infatti la possibilità di generare Q&A interni all’azienda per chiarire eventuali dubbi e minimizzare il rischio di esclusione. Anche la traduzione automatica è un punto di forza: in Europa, molti bandi appaiono in lingue diverse dall’italiano. L’AI consente di tradurre rapidamente e valutare se una gara estera meriti un ulteriore approfondimento, favorendo l’internazionalizzazione. Pur non sostituendo la traduzione giuridica, velocizza la fase preliminare. Nel complesso, l’uso di modelli generativi per scouting e analisi dei documenti trasforma il processo: un “assistente virtuale” che segnala tempestivamente i bandi e i passaggi cruciali, riducendo errori e accelerando la reattività dell’impresa. Redigere l’offerta: come l’AI generativa riduce tempi e refusi Una delle fasi più complesse nel rapporto fra AI generativa e partecipazione alle gare d’appalto  è la redazione dell’offerta, soprattutto nelle parti tecniche e amministrative. L’AI generativa promette di accelerare questo passaggio: su indicazione dell’utente, il modello può produrre bozze per sezioni ricorrenti (profilo aziendale, esperienze, metodologie) allineandole al disciplinare, consentendo al team di focalizzarsi sugli aspetti strategici.Prendiamo l’esempio di un “assistente AI per la redazione”: caricando linee guida e requisiti del bando, l’AI genera una traccia dell’offerta (criteri minimi, cronoprogramma, piano di sicurezza, organigramma risorse). Il team umano fornisce poi dati specifici (mezzi aziendali, certificazioni, procedure interne), che il modello integra in un testo coerente. La bozza va comunque verificata: gli esperti controllano i dati sensibili, adattano lo stile e verificano l’accuratezza delle sezioni specialistiche. Il “ghostwriter AI” facilita l’organizzazione e l’uniformità dei contenuti, riducendo errori e incongruenze. In questo modo si abbassano errori materiali, come refusi o incoerenze. Un sistema addestrato su gare ben riuscite tende a includere le clausole fondamentali, a mantenere coerenza terminologica e a uniformare i riferimenti normativi. Tuttavia, resta cruciale la responsabilità dell’azienda: se l’AI inserisce informazioni errate o inventate, ne risponde il firmatario dell’offerta. Per progetti complessi, ingegneri o altri specialisti devono valutare la fattibilità di quanto generato. La riservatezza è un altro punto chiave: molte offerte contengono informazioni strategiche o dati sensibili. Se ci si affida a piattaforme cloud senza protezioni adeguate, si rischiano violazioni della privacy. Le imprese più prudenti adottano sistemi on-premise o soluzioni con garanzie contrattuali. In alcuni casi, si usa il “retrieval augmented generation,” vincolando l’AI a documenti controllati per ridurre il rischio di dati esposti. Infine, disciplinari e commissioni di gara possono prevedere limiti di pagine o formati stringenti. L’automazione deve quindi essere guidata con precisione (prompt mirati) e rifinita a mano per evitare penalizzazioni. Un eccesso di standardizzazione rischia di appiattire il contenuto, riducendo l’originalità che spesso determina il punteggio tecnico. Il futuro resta promettente: l’AI riduce oneri di stesura, ma non sostituisce la supervisione umana. Solo integrando la tecnologia con la competenza del team si garantisce un’offerta conforme, valida e personalizzata. Quadro giuridico 2025: Codice dei Contratti e obblighi sull’AI L’impiego di AI generativa negli appalti avviene in un quadro normativo recentemente aggiornato dal nuovo Codice dei Contratti Pubblici (D.Lgs. 36/2023), che regola trasparenza, concorrenza e imparzialità. L’AI è menzionata come strumento potenzialmente utile alle stazioni appaltanti, ma la decisione finale spetta comunque alla PA. Vige l’obbligo di garantire un controllo umano e la possibilità, per i partecipanti, di conoscere il funzionamento dei sistemi. Poiché il principio di tassatività delle cause di esclusione non vieta l’uso dell’AI, è legittimo presentare offerte generate in tutto o in parte da algoritmi testuali, purché rispettino veridicità e conformità. Altre normative europee, in particolare l’AI Act, potrebbero però introdurre in futuro obblighi di dichiarazione o trasparenza sull’uso di modelli AI, specialmente se “ad alto rischio.” Considerata la rilevanza economica delle gare, è probabile un inquadramento più stringente. Anche la giurisprudenza nazionale pone l’accento sull’istruttoria adeguata e sulla responsabilità delle commissioni. L’ANAC sta elaborando linee guida per prevenire bias e garantire trasparenza: un contenuto generato dall’AI dev’essere giustificabile e, se risultasse mendace, l’azienda ne risponderebbe. Sul fronte GDPR, molte offerte contengono dati personali e informazioni sensibili. Chi utilizza servizi cloud stranieri deve prestare attenzione a minimizzare e proteggere i dati, evitando violazioni. Il nuovo Codice sollecita un equilibrio: la tecnologia può ridurre errori e tempi, ma non sostituisce la valutazione umana. Complessivamente, l’AI si integra come un assistente: non esonera dalle responsabilità, né dai principi fondamentali degli appalti. Le imprese prudenti documentano l’uso dell’AI e la sua coerenza con i requisiti di gara, così da tutelarsi in caso di contenzioso. Governance etica: evitare bias e proteggere i dati sensibili Uno degli aspetti più delicati nell’uso dell’AI generativa è evitare errori e distorsioni. Anche i modelli più avanzati ereditano bias dai dati di addestramento e possono “allucinare” contenuti inesatti. In un contesto regolato come gli appalti, basta un’informazione errata sui requisiti di ammissione per causare confusione o esclusioni. Per scongiurare questo pericolo, occorre sempre un controllo umano che validi i paragrafi prodotti, confrontandoli con i dati reali e i requisiti di gara. Molte aziende preferiscono un approccio prudente: l’AI fornisce bozze che vengono sistematicamente riviste da responsabili legali o tecnici. Un ulteriore problema riguarda i bias: se i dati di addestramento favoriscono determinate tipologie di operatori, l’AI può proporre soluzioni standard ripetitive, trascurando strategie alternative. Le procedure di “debiasing” mirano a limitare il problema, ma la loro efficacia dipende dalla qualità dei dataset e dalla sensibilità del fornitore dell’AI. Inoltre, un uso eccessivo di format collaudati può generare offerte poco personalizzate, penalizzate in sede di valutazione. L’AI va quindi combinata con contributi originali del team per distinguersi in modo credibile. La governance interna è fondamentale: servono policy che disciplinino l’uso dell’AI, i dati caricati e i passaggi di validazione. Tenere traccia delle versioni e dei log è essenziale in caso di contestazioni. Molte aziende regolamentano l’impiego di piattaforme cloud, impedendo di incollare dati sensibili o, in alternativa, adottano soluzioni on-premise. Parallelamente, il personale va formato sui limiti e le potenzialità dell’AI, per capire come gestire prompt, revisioni e controlli finali. Un approccio etico e consapevole offre maggiore affidabilità, tutela la reputazione e migliora il rapporto con la stazione appaltante. In definitiva, l’AI può potenziare la credibilità di un’offerta solo se impiegata con la supervisione umana e in linea con i vincoli normativi ed etici. Il modello Rhythm Blues AI: integrazione cross-funzionale e ROI Nel panorama della consulenza e formazione sull’Intelligenza Artificiale Generativa, “Rhythm Blues AI” propone pacchetti modulari rivolti a CEO, proprietari di PMI e dirigenti, finalizzati a integrare l’IA in ogni reparto aziendale. La sua offerta va oltre la stesura di documenti di gara, toccando anche marketing, vendite, analisi finanziaria e gestione delle risorse.Per le gare e i contratti, Rhythm Blues AI aiuta a identificare bandi con requisiti ricorrenti e sezioni ripetitive, in cui l’assistente testuale velocizza la preparazione delle offerte. Un team specializzato garantisce procedure di validazione e supervisione in linea con le norme e il buon senso. L’idea è governare l’ecosistema completo: dalla sicurezza dei dati alla governance e al calcolo del ROI, evitando approcci superficiali. Molte imprese temono costi di licenza, complessità di training e il rischio di errori in contesti delicati come l’aggiudicazione di un appalto. Un percorso formativo strutturato, quale quello proposto, crea un ambiente in cui manager e dipendenti comprendono il valore dell’IA. Dallo “starter” all’“advanced” fino all’“executive,” l’adozione è graduale e copre tutti gli aspetti fondamentali.“ Rhythm Blues AI ” non vende solo un software, ma anche una metodologia: formare l’azienda sui fondamenti di machine learning, deep learning e AI generativa, includendo la cultura aziendale e le questioni di governance. L’obiettivo è un uso responsabile, riducendo pregiudizi e interpretando correttamente i criteri di aggiudicazione. In questo modo, l’IA diventa un alleato strategico, non un gadget temporaneo. In sostanza, il riferimento a “Rhythm Blues AI” mostra come un approccio ben strutturato all’IA generativa non si riduca alla sola generazione di documenti, ma preveda formazione, affiancamento continuo, piani modulari e monitoraggio costante del ROI e della conformità. Ciò può fare la differenza tra una partecipazione infruttuosa e l’aggiudicazione di commesse importanti, nel rispetto di regole e trasparenza. Nuove professionalità: prompt engineer e AI data analyst in gara Con l’avvento dell’AI generativa, anche l’organizzazione dei team di gara cambia. Tradizionalmente, le offerte erano curate da profili tecnici, legali e amministrativi. Ora emergono nuove figure, come il “prompt engineer,” che sa formulare istruzioni efficaci, e l’“AI data analyst,” che alimenta il modello con dati di qualità. Questo mix di competenze IT e procurement crea team ibridi, in cui ciascun membro impara almeno i rudimenti dell’altro ambito. I ruoli tradizionali si evolvono: il legale non verifica solo gli aspetti formali, ma controlla che i testi generati siano conformi al Codice dei Contratti; il tecnico fornisce parametri e valuta la fattibilità di quanto l’AI propone. In pratica, l’esperienza umana passa a un livello di supervisione e revisione, mentre i compiti ripetitivi vengono automatizzati. Ciò innalza la specializzazione: chi lavora alle gare deve saper indirizzare l’AI, riconoscerne i limiti e correggerne gli output. Parallelamente, la formazione interna diventa fondamentale. L’AI generativa non è un “basta chiedere e la macchina scrive,” ma richiede conoscenze su prompt, dataset e gestione dei risultati. Grandi aziende hanno creato centri di competenza, mentre le PMI possono trovare supporto tramite consorzi o collaborazioni esterne. Inoltre, occorre curare un repository centrale: l’AI rende al massimo se alimentata con testi validati (bandi passati, soluzioni tecniche, CV, ecc.). La figura del Knowledge Specialist, che aggiorna e indice le informazioni, diventa cruciale. Nonostante la spinta tecnologica, l’IA è uno strumento che potenzia la velocità ma non sostituisce la responsabilità e la creatività umane. Si liberano risorse per il controllo qualitativo, la strategia e la ricerca di soluzioni innovative. In definitiva, le organizzazioni che uniscono competenze umane e AI in modo efficace offrono proposte di maggior valore, riducono errori e si mostrano pronte alle trasformazioni del mercato. Prospettive 2030: vertical LLM e portali e-procurement intelligenti L’AI generativa per le gare d’appalto si svilupperà guidata sia dall’evoluzione tecnologica sia dalle norme che ne vogliono garantire trasparenza e sicurezza. Nei prossimi anni, è probabile che l’elaborazione automatica di capitolati e la generazione semi-automatica di relazioni tecniche diventino prassi abituali, integrate con i portali di e-procurement. Dal punto di vista tecnologico, si passerà sempre più da modelli “generalisti” a soluzioni verticali addestrate su corpus di documenti specifici del settore appalti, mitigando il rischio di allucinazioni e aumentando l’accuratezza. Se l’AI Act fornirà certificazioni chiare, la fiducia di imprese e stazioni appaltanti potrà crescere ulteriormente. Allo stesso tempo, le policy potrebbero imporre obblighi di dichiarazione e trasparenza nell’uso di questi algoritmi, soprattutto da parte degli enti pubblici. Le imprese che non adotteranno l’AI rischieranno uno svantaggio competitivo, vista la complessità crescente dei bandi. Tuttavia, l’elemento distintivo resterà la combinazione fra contenuti generati in modo automatico e competenza settoriale, perché l’originalità progettuale continua a essere determinante. Alcuni ipotizzano un futuro con AI che compilano automaticamente la busta tecnica e commissioni assistite da AI. Se ben regolato, questo scenario potrebbe velocizzare le procedure, a patto che rimanga centrale la valutazione umana degli aspetti qualitativi. Parallelamente, le aziende più strutturate potranno sfruttare analytics e modelli predittivi per correlare dati storici di gara e punteggi, perfezionando di continuo la stesura delle offerte. S’intravede dunque la diffusione di “copiloti cognitivi” capaci di assistere l’intero flusso d’appalto, dalla ricerca del bando alla fase contrattuale successiva all’aggiudicazione. In definitiva, l’AI sta diventando parte integrante del business delle gare, spinta dalle normative che impongono trasparenza e responsabilità. Le aziende dovranno mantenere un equilibrio fra automazione e apporto umano, restare aggiornate sugli sviluppi legislativi e adottare procedure di controllo adeguate. Chi si prepara in anticipo potrebbe ottenere un vantaggio concreto, innalzando la qualità delle offerte e la competitività sul mercato. Conclusioni: bilanciare automazione e competenza umana L’adozione dell’AI generativa nelle gare d’appalto rappresenta un passaggio evolutivo complesso. Da un lato, i vantaggi operativi sono evidenti: meno attività ripetitive, maggiore precisione in alcune parti dell’offerta e capacità di analizzare in breve tempo vasti documenti. Dall’altro, la tecnologia non risolve tutto da sola: servono governance attenta e supervisione. Allo stato attuale, l’AI fornisce un supporto concreto, ma permane il rischio di incongruenze, specialmente nella comprensione di normative complesse. Nel mercato si assiste a una concorrenza tra piattaforme “generiche” e soluzioni verticalizzate per gli appalti. Grandi imprese e organizzazioni più strutturate risultano favorite rispetto a realtà di dimensioni minori, e resta molto da fare per integrare l’AI negli uffici gare pubblici con trasparenza. Inoltre, le normative in arrivo (AI Act, regolamenti di responsabilità civile) imporranno standard e sanzioni più chiari, costringendo le organizzazioni a un adeguamento progressivo. Per imprenditori e manager, la chiave è non temere l’AI né abbracciarla in modo ingenuo. Se ben implementata, porta benefici competitivi, purché si investa in formazione e processi chiari, valorizzando l’apporto umano. La tecnologia non deve soffocare la creatività o la responsabilità: al contrario, diventa un motore di efficienza che riserva all’uomo la parte strategica e ideativa. Con l’evolvere dei modelli, delle norme e delle professionalità, la gara assistita da un “copilota virtuale” potrebbe presto diventare prassi consolidata. In conclusione, l’IA generativa non sostituisce il professionista, ma ne potenzia il ruolo. Se usata con regole adeguate e controlli puntuali, rende più fluide le procedure di appalto e favorisce la partecipazione anche di aziende meno strutturate. L’approccio umano rimane centrale: la tecnologia dovrebbe servire l’efficienza e la creazione di valore per tutti. Con la giusta governance, la combinazione di competenze umane e algoritmi rafforzerà trasparenza e competitività alla base di un buon sistema di appalti. FAQ: risposte rapide su rischi, vantaggi e compliance 1) L’AI generativa è già utilizzabile senza limitazioni nelle offerte di gara? Attualmente, non esistono divieti generali che impediscano alle imprese di affidarsi a modelli di AI per redigere le parti narrative dell’offerta. Tuttavia, occorre assicurarsi che i contenuti generati siano veritieri, completi e conformi al bando. Non ci si può sottrarre alle responsabilità in caso di errori o dichiarazioni mendaci, per cui rimane fondamentale una revisione umana. 2) Come si evita il rischio di inserire dati sensibili in piattaforme AI di terzi? La prevenzione passa da policy interne chiare: è opportuno mascherare o sintetizzare i dati sensibili prima di incollarli in servizi cloud non controllati. In alternativa, si possono adottare soluzioni on-premise o cloud privato con contratti specifici di protezione dei dati, preservando la riservatezza aziendale. 3) Il nuovo Codice dei Contratti consente di presentare un’offerta scritta in buona parte dall’AI? Il Codice non pone ostacoli espliciti all’uso di un generatore di testi, purché la redazione finale rispetti i requisiti di forma e sostanza e la decisione finale rimanga in mano all’impresa. Non esiste obbligo di dichiarare esplicitamente l’impiego di un modello AI, a meno che disposizioni future non lo impongano. 4) Cosa succede se l’AI inventa esperienze dell’azienda e si presentano in offerta dati falsi? In tal caso, l’azienda risponde di una dichiarazione mendace. La stazione appaltante può escludere l’offerta e segnalare il fatto all’ANAC, con rischi per l’affidabilità dell’operatore. L’uso di AI non giustifica l’errore. Ecco perché occorre sempre una verifica scrupolosa dei contenuti prima di inoltrarli. 5) È possibile utilizzare l’AI per analizzare i punteggi e calcolare la strategia di ribasso migliore? Sì, se l’impresa dispone di dati storici su esiti e ribassi aggiudicatari in gare simili, può applicare algoritmi di analisi predittiva e generazione testuale per definire una strategia d’offerta economica. Ciò non garantisce la vittoria, ma offre indicazioni più fondate rispetto a scelte puramente istintive. 6) Quali accorgimenti tecnici riducono le “allucinazioni” dell’AI generativa? L’uso di metodologie come il “retrieval augmented generation” (RAG) aiuta, perché il modello viene ancorato a documenti reali che ne guidano la risposta. Inoltre, l’addestramento su un corpus specializzato nel dominio degli appalti e la presenza di un meccanismo di supervisione umana riducono drasticamente il rischio di contenuti inventati. 7) In che modo “Rhythm Blues AI” può sostenere un’impresa nello scenario delle gare? Offre percorsi formativi modulari e un supporto consulenziale: dall’audit iniziale per individuare le aree di miglioramento, ai pacchetti avanzati che includono governance e calcolo del ROI, fino a un livello executive con accompagnamento continuativo nell’uso dell’AI generativa. L’obiettivo è integrare la tecnologia in modo sicuro ed efficace. 8) Come proteggersi sul piano giuridico se si adotta l’AI nella redazione dell’offerta? È consigliato definire procedure interne di validazione dei testi, documentare i passaggi in cui l’AI interviene, mantenere versioni e log delle correzioni, e formare il personale su GDPR e Codice dei Contratti. In caso di contenzioso, poter dimostrare un metodo controllato e rispettoso delle regole riduce il rischio di sanzioni o annullamenti. 9) Le piccole imprese rischiano di restare escluse dal vantaggio che l’AI offre ai grandi concorrenti? La tecnologia in cloud e le proposte di consulenza personalizzata stanno rendendo l’AI generativa accessibile anche alle PMI. Una pianificazione oculata degli investimenti e la scelta di formare il personale può azzerare il divario. Anzi, per le PMI l’AI può colmare la carenza di risorse specialistiche interne. 10) Che prospettive si intravedono per il futuro prossimo delle gare digitali con l’AI? Probabile diffusione generalizzata, supportata da regolamenti più precisi sull’AI Act. Si vedranno software AI integrati nei portali telematici, con meccanismi di tutoring automatico e precompilazione delle offerte. La sfida principale sarà garantire trasparenza, supervisione dell’uomo e originalità delle soluzioni, evitando uniformità e abusi.

L’ambito degli appalti pubblici in Italia rappresenta per molte imprese un’occasione significativa di crescita e di consolidamento, soprattutto quando si punta a presentare un’ Offerta Economicamente Più Vantaggiosa (OEPV) capace di coniugare qualità e prezzo. Le procedure digitali e la normativa più recente hanno introdotto principi e metodologie che, se ben compresi, consentono di competere in modo trasparente e strategico, anche grazie a strumenti innovativi come modelli linguistici, AI generativa e ricerche contestuali. Affrontare questo percorso richiede un’analisi sistematica dei requisiti, un’approfondita conoscenza dei passaggi formali e un uso consapevole delle piattaforme telematiche. Le prossime sezioni esplorano in dettaglio i principali step operativi e i criteri decisivi per aggiudicarsi una gara, con uno sguardo alle opportunità che l’analisi digitale può offrire a imprenditori e dirigenti alla ricerca di nuovi vantaggi competitivi. 1.       Preparazione aziendale: requisiti e OEPV al centro della strategia 2.       Trovare i bandi giusti: filtri digitali e OEPV 3.       Costruire l’offerta: documenti, AI generativa e Offerta Economicamente Più Vantaggiosa 4.       Invio telematico: errori da evitare prima della OEPV 5.       Valutazione e aggiudicazione: difendere la tua OEPV 6.       Contratto ed esecuzione: tradurre la OEPV in performance 7.       Conclusioni operative 8.       FAQ: l’Offerta Economicamente Più Vantaggiosa in pratica   Offerta Economicamente Più Vantaggiosa Preparazione aziendale: requisiti e OEPV al centro della strategia Prima di intraprendere qualsiasi procedura pubblica, è necessario definire basi solide. L’ordinamento italiano impone requisiti penali, fiscali, tecnici e finanziari che l’impresa deve rispettare, con particolare attenzione alla regolarità contributiva e giudiziaria. In caso di mancanze, l’esclusione può verificarsi già in fase di presentazione dell’offerta, vanificando gli sforzi compiuti. Perciò, è essenziale un controllo interno scrupoloso, soprattutto sulle cause di esclusione indicate dalla legge, come condanne penali irrevocabili o violazioni fiscali.Le imprese che operano in settori specifici, ad esempio con lavori oltre determinate soglie di importo, valutano il conseguimento di certificazioni come l’Attestazione SOA, rilasciata da Società Organismo di Attestazione e garanzia della capacità economica e organizzativa dell’azienda. Per la fornitura di servizi o prodotti, la qualificazione passa da iscrizioni camerali, albi professionali ed eventuali certificazioni di qualità (ISO 9001, ISO 14001, ISO 45001, SA 8000), spesso apprezzate dalle Stazioni Appaltanti. Un aspetto cruciale è dimostrare la solidità economico-finanziaria, documentata da bilanci, fatturati minimi e polizze adeguate. Molti bandi richiedono coperture assicurative specifiche, perciò è opportuno aggiornare tali documenti con regolarità. Oggi, strumenti come la firma digitale, la PEC e l’accesso a piattaforme certificate sono parte integrante dei processi di gara, garantendo tracciabilità e conformità formale. La digitalizzazione, infatti, è diventata un requisito imprescindibile, e i modelli linguistici uniti all’AI generativa possono migliorare la redazione di documenti complessi e l’analisi delle opportunità di business. Le ricerche contestuali nelle banche dati pubbliche, incrociate con l’analisi storica dei risultati, forniscono un valore aggiunto nella scelta dei bandi e riducono il margine di errore in procedure fortemente regolate. Alcune imprese ancora in dubbio sulla propria struttura utilizzano l’avvalimento o partecipano in raggruppamento temporaneo (RTI), così da sommare requisiti di altre aziende ed entrare in gare complesse. Occorre però definire con precisione le risorse messe a disposizione dall’avvalitore per evitare contestazioni. Tutti questi dati confluiscono nel Fascicolo Virtuale dell’Operatore Economico (FVOE), gestito dall’Autorità Nazionale competente, da tenere sempre aggiornato per agevolare i controlli da parte della Stazione Appaltante. Sebbene il quadro possa apparire impegnativo, la cura di ogni singolo dettaglio rappresenta un investimento che offre accesso a opportunità remunerative. Queste verifiche preliminari costituiscono la vera base operativa per passare alla fase successiva, dedicata alla ricerca e all’individuazione strategica dei bandi più in linea con le potenzialità dell’impresa. Trovare i bandi giusti: filtri digitali e OEPV Dopo aver consolidato requisiti e qualificazioni, ogni impresa interessata agli appalti pubblici deve avviare una ricerca sistematica e mirata. Il mercato pubblico non lascia spazio all’improvvisazione: esistono portali nazionali e internazionali, collegati a piattaforme telematiche, in cui competenze legate all’AI generativa e alle ricerche contestuali possono accelerare l’analisi dei bandi, filtrando codici CPV e settori d’interesse. La Pubblica Amministrazione italiana ha un portale nazionale che integra i dati delle gare con la Gazzetta Ufficiale della Repubblica Italiana e, per gli appalti di valore comunitario, con la piattaforma TED dell’Unione Europea. Rimanere aggiornati monitorando costantemente tali fonti e accreditandosi presso le piattaforme regionali o di grandi stazioni appaltanti è fondamentale. Meglio avviare per tempo queste registrazioni, evitando di trovarsi impreparati di fronte a un bando interessante. Una strategia di ricerca efficace parte dall’individuare i codici CPV più ricorrenti nel proprio settore, dall’uso di parole chiave specifiche e dallo studio dei bandi passati, per stimare la concorrenza e i ribassi possibili. Alcune aziende ricorrono a software di monitoraggio a pagamento, ma ogni informazione va sempre confrontata con le fonti ufficiali. Una volta identificato un bando, è indispensabile esaminare integralmente il disciplinare, il capitolato, gli allegati e lo schema contrattuale. Contraddizioni o dubbi vanno chiariti per tempo, grazie a richieste di chiarimento e FAQ pubblicate dalle stazioni appaltanti. Può risultare utile creare una checklist con i principali requisiti amministrativi, tecnici ed economici, evitando sorprese all’ultimo momento. La convenienza economica e la capacità di eseguire il servizio ai livelli qualitativi richiesti acquistano ulteriore rilevanza se il criterio di aggiudicazione è l’Offerta Economicamente Più Vantaggiosa, dove la componente tecnica incide fortemente. In questo senso, simulazioni di costi e scenari basate su modelli linguistici e AI generativa aiutano a individuare possibili anomalie e strategie di differenziazione. Prima di inviare la candidatura, vale la pena valutare se partecipare singolarmente, in raggruppamento temporaneo, con avvalimento o in consorzio. Un raggruppamento ben organizzato può essere decisivo per affrontare gare di maggior rilievo, a patto che i ruoli siano chiaramente definiti. In tal modo, la fase di ricerca strategica si trasforma in un vero investimento di competenze e tempo, con vantaggi nel medio e lungo termine. Scegliere accuratamente i bandi, conoscere le procedure digitali e definire correttamente gli aspetti economici crea un vantaggio concreto. Imprese che puntano a gare fuori portata o tralasciano dettagli tecnici e normativi rischiano di ritirarsi o di essere escluse, disperdendo tempo e risorse. Superare con successo questa fase significa affrontare in modo efficiente la compilazione dei documenti, riducendo al minimo errori formali. Costruire l’offerta: documenti, AI generativa e Offerta Economicamente Più Vantaggiosa La costruzione dell’offerta richiede una distinzione netta tra parte amministrativa, parte tecnica e proposta economica. Nella prima rientrano il Documento di Gara Unico Europeo (DGUE), eventuali dichiarazioni integrative e la garanzia provvisoria. Il DGUE, spesso in formato elettronico (eDGUE .xml), attesta l’assenza di cause di esclusione e il possesso dei requisiti di idoneità. Bisogna compilarlo con la massima cura: errori nel codice identificativo della gara o firme digitali non valide possono determinare l’esclusione. Le dichiarazioni integrative comprendono accettazioni di clausole contrattuali, tracciabilità dei pagamenti e conformità ai requisiti tecnici. Quando richiesta, la garanzia provvisoria, in genere pari al 2% dell’importo a base di gara, dimostra la solidità dell’offerta e può essere ridotta grazie a certificazioni di qualità o rating di legalità. Di solito si carica tutto in una “busta digitale” separata, seguendo le istruzioni su formato e firme. L’offerta tecnica, cruciale quando l’aggiudicazione segue il criterio dell’ Offerta Economicamente Più Vantaggiosa , deve dettagliare modalità di svolgimento, migliorie proposte e impegni di sostenibilità ambientale, dimostrando la convenienza globale della proposta (ad esempio, criteri CAM). In alcuni casi, è richiesta l’anonimizzazione dell’offerta per garantire l’imparzialità della commissione. Inoltre, l’uso di esempi, schede e grafici può rendere più chiara la bontà della proposta. Per la busta economica, è fondamentale compilare correttamente le voci di costo, evidenziando in modo esplicito costi della manodopera e oneri di sicurezza, che non sono soggetti a ribasso. Ribassi eccessivi possono far scattare la verifica di anomalia, costringendo l’impresa a dimostrare la sostenibilità dei prezzi. Sfruttare in anticipo strumenti predittivi e AI generativa aiuta a stimare le soglie di anomalia e a fissare ribassi ragionevoli. L’invio dell’offerta avviene tramite una piattaforma digitale certificata, che “sigilla” i documenti fino all’apertura ufficiale. È prudente non aspettare l’ultimo minuto, poiché guasti tecnici o rallentamenti di rete potrebbero impedire il caricamento. In caso di problemi, occorre rivolgersi subito all’assistenza e informare la stazione appaltante, conservando prova di ogni passaggio. Infine, per chi desidera un sostegno consulenziale, un riferimento a Rhythm Blues AI risulta strategico: fornisce best practice per l’uso di algoritmi di analisi testuale, l’adozione di AI generativa e l’ottimizzazione dei processi documentali. Questo tipo di competenze può potenziare la qualità dell’offerta tecnica e ridurre errori formali, offrendo un approccio più evoluto e dinamico, particolarmente apprezzato dalle stazioni appaltanti. Invio telematico: errori da evitare prima della OEPV Dopo aver predisposto l’intero corredo documentale, l’azienda procede all’invio sulla piattaforma digitale indicata dalla Stazione Appaltante, caricando le varie buste firmate digitalmente. La firma deve provenire da un ente certificatore accreditato ed essere valida al momento dell’invio; in caso di procura, occorre allegare l’atto notarile che conferisce i poteri al firmatario. Il fattore tempo è cruciale: le piattaforme non consentono eccezioni oltre l’orario stabilito, e anche un ritardo di pochi secondi provoca il rifiuto automatico dell’offerta. Per questo, è fondamentale testare per tempo hardware, connessione e corretto caricamento dei documenti, contattando il supporto tecnico se necessario. Una volta caricati i file, il sistema genera una marca temporale che certifica data e ora di ricezione. L’offerta rimane “sigillata” fino alla seduta di gara digitale, in cui si verifica la regolarità formale della documentazione. Qualora emergano piccole irregolarità, si può ricorrere al soccorso istruttorio, ma non è possibile sanare la mancanza di requisiti essenziali. In alcune procedure è obbligatorio mantenere l’anonimato nella busta tecnica, rimuovendo riferimenti all’offerente, per garantire l’imparzialità della commissione. L’identità si scopre solo in fase di apertura dell’offerta economica. Coordinare con precisione reparti amministrativi, legali e tecnici diventa determinante: l’uso di ricerche contestuali e modelli linguistici avanzati riduce il rischio di duplicazioni o errori di copiatura, e il versionamento dei documenti agevola l’adeguamento alle normative. Una volta caricata l’offerta, l’azienda ha compiuto l’ultimo passaggio diretto, mentre la successiva valutazione rimane in carico alla Stazione Appaltante. Gli strumenti digitali rendono più fluida la consultazione, ma rimangono essenziali l’aggiornamento normativo costante e la massima cura nella gestione delle piattaforme, per affrontare con serenità l’attesa degli esiti. Valutazione e aggiudicazione: difendere la tua OEPV Dopo la chiusura dei termini, la Stazione Appaltante apre prima le buste amministrative e, se risultano conformi, procede alla valutazione tecnica ed economica. L’azienda deve seguire la procedura dalla propria PEC o dalla piattaforma, verificando eventuali richieste di integrazione. Nella fase amministrativa si controllano completezza documentale, validità delle firme e rispetto dei requisiti minimi. Carenze formali marginali possono essere sanate tramite soccorso istruttorio, mentre mancanze sostanziali portano all’esclusione definitiva. Esaurita la verifica amministrativa, la commissione valuta l’offerta tecnica in seduta riservata, attribuendo punteggi in base a criteri e sottocriteri predefiniti. Se il criterio è l’Offerta Economicamente Più Vantaggiosa, la parte qualitativa può incidere in modo decisivo sulla graduatoria provvisoria, che viene poi completata con l’apertura dell’offerta economica. Ribassi troppo spinti avviano la verifica di anomalia, dove l’impresa deve dimostrare la sostenibilità dei propri prezzi. Se la giustificazione risulta insoddisfacente, la Stazione Appaltante esclude l’azienda e passa all’offerta successiva. Una volta individuato il miglior offerente, la Stazione Appaltante formula una proposta di aggiudicazione e attiva i controlli sui requisiti effettivi, consultando il Fascicolo Virtuale dell’Operatore Economico (FVOE) e verificando certificati camerali, DURC e attestazioni SOA, se previste. In caso di omissioni, l’aggiudicatario viene escluso. Se invece tutto è regolare, l’aggiudicazione diventa efficace, ma diviene definitiva solo dopo il periodo di standstill (spesso 35 giorni), trascorso il quale si può stipulare il contratto. L’intero processo richiede precisione e trasparenza: un banale errore sul DURC o sulle dichiarazioni di idoneità può annullare la vittoria. Da un punto di vista manageriale, è fondamentale pianificare la fase successiva all’aggiudicazione, predisponendo risorse, contratti di subappalto e formazione del personale, specialmente quando si integrano nuove tecnologie come la AI generativa per il monitoraggio in tempo reale. La sezione conclusiva mostrerà come gestire al meglio stipula e realizzazione del contratto, garantendo competitività anche in futuro. Contratto ed esecuzione: tradurre la OEPV in performance La firma del contratto segna l’inizio della fase esecutiva, in cui l’azienda realizza quanto proposto nell’offerta, rispettando tempistiche e standard qualitativi. Una volta terminato il periodo di standstill, la Stazione Appaltante convoca l’impresa per la stipula elettronica, con firma digitale. In questo momento occorre presentare la garanzia definitiva, di solito pari al 10% dell’importo contrattuale, soggetta a svincolo graduale con l’avanzare dei lavori. Possono essere richieste polizze aggiuntive, come la CAR per i lavori o la responsabilità civile per determinati servizi. Durante l’esecuzione, è essenziale un coordinamento costante tra impresa e stazione appaltante. Nei lavori di costruzione, il Direttore dei Lavori segue gli stati di avanzamento (SAL) e verifica il rispetto del capitolato; per servizi e forniture, un Direttore dell’Esecuzione esamina la qualità delle prestazioni. I certificati di pagamento vengono emessi dopo i SAL o le verifiche positive, seguiti da fatture e incassi. Alcuni contratti prevedono un’anticipazione, erogata tramite un’ulteriore fideiussione. Eventuali varianti in corso d’opera vanno sempre formalizzate con un atto aggiuntivo; l’impresa non può procedere di propria iniziativa. Il subappalto richiede il rispetto dei requisiti di legge, entro i limiti normativi previsti, mantenendo l’azienda principale come unica responsabile davanti all’amministrazione. Terminata la prestazione, avviene il collaudo o la verifica di conformità, che attesta il corretto adempimento degli obblighi contrattuali. Solo dopo la conclusione positiva di questo passaggio e lo scadere di eventuali garanzie, la stazione appaltante libera l’azienda dagli ultimi vincoli, certificando il successo del progetto. Da un punto di vista manageriale, i risultati ottenuti influenzeranno la reputazione dell’impresa e la sua capacità di ottenere nuovi contratti pubblici. Oggi, le amministrazioni pubbliche mostrano maggiore apertura verso strumenti come l’AI generativa e i modelli linguistici avanzati, capaci di accelerare le analisi di dati complessi e facilitare decisioni tempestive. Integrare tali metodologie, anche grazie a consulenti come Rhythm Blues AI, aumenta la competitività di chi investe in progetti di digital transformation. La crescente digitalizzazione delle procedure, unita a capitolati più rigorosi e a richieste di innovazione, rende la partecipazione alle gare un’opportunità di crescita e di consolidamento: chi padroneggia l’analisi dei dati e la lettura dinamica della normativa migliora le possibilità di vittoria e di partnership durature. Conclusioni operative L’analisi dei passaggi chiave dimostra che partecipare a una gara d’appalto pubblica non è solo questione di conformità formale, ma un modo per riesaminare le dinamiche di un’impresa, interne ed esterne. L’impiego di piattaforme telematiche e la digitalizzazione delle procedure evidenziano l’evoluzione verso una maggiore trasparenza e un più rigoroso controllo dei dati. Da un lato, le soluzioni già in uso agevolano gestione documentale, prevenzione degli errori e aggiornamento continuo dei requisiti; dall’altro, la nuova cornice normativa introduce vantaggi e tutele per chi struttura professionalmente i propri processi, anche avvalendosi di consulenze specialistiche e accettando la complessità intrinseca di ogni fase. Il futuro pone sfide strategiche per imprenditori e dirigenti: l’integrazione tra gestione dati, analisi mirata dei bandi e disponibilità di risorse umane e finanziarie richiede un approccio aziendale flessibile e team multidisciplinari. Dal punto di vista competitivo, adottare metodi e tecnologie all’avanguardia rafforza la credibilità, ma occorre prudenza, perché gli errori formali o tecnici non trovano indulgenza in un sistema di gara molto regolamentato. In questa prospettiva, valutare l’offerta di realtà che combinano governance, strategie e aspetti etici, come Rhythm Blues AI , diventa sempre più sensato per concentrarsi su ROI e uso responsabile dell’AI generativa, migliorando produttività e qualità nelle proposte alle Stazioni Appaltanti. L’esperienza di aziende internazionali conferma l’importanza di un approccio bilanciato: la competizione globale e i requisiti di settore rendono la partecipazione al mercato pubblico un’occasione da affrontare con preparazione e volontà di rinnovare i propri modelli operativi. Chi procede con realismo, attenzione ai dettagli e prudenza può ottenere vantaggi significativi in un contesto di investimenti rilevanti e opportunità di crescita spesso non pienamente sfruttate. Per chi desidera un confronto sulle modalità di introduzione dell’Intelligenza Artificiale in azienda, è possibile fissare un incontro esplorativo con Rhythm Blues AI al link: https://calendar.google.com/calendar/u/0/appointments/AcZssZ3eexqwmgoYCSqEQU_4Nsa9rvUYF8668Gp7unQ L’obiettivo è avviare un dialogo improntato a progetti concreti, con percorsi di formazione e consulenza personalizzati e sostenibili nel tempo. FAQ: l’Offerta Economicamente Più Vantaggiosa in pratica 1.       Qual è il requisito più critico per partecipare a una gara pubblica? L’assenza di cause di esclusione penali, fiscali o contributive è fondamentale, poiché eventuali irregolarità bloccano la partecipazione già in fase iniziale. 2.       Come si può velocizzare la ricerca dei bandi più adatti? Molti operatori utilizzano ricerche contestuali e piattaforme di monitoraggio automatizzate, incrociando codici CPV e parole chiave mirate. 3.       Perché l’Offerta Economicamente Più Vantaggiosa richiede una preparazione speciale? Perché include valutazioni qualitative e tecniche, non solo legate al prezzo, valorizzando il valore progettuale e le soluzioni migliorative. 4.       Che vantaggi offre un approccio basato su AI generativa nella documentazione? Permette di redigere più velocemente testi complessi, rilevare incongruenze e attingere a dati storici su gare simili, aumentando precisione e affidabilità. 5.       L’Attestazione SOA è sempre obbligatoria per i lavori pubblici? È necessaria quando l’importo dei lavori supera la soglia prevista (150.000 euro), certificando le capacità economiche e tecniche dell’impresa. 6.       Cosa succede se l’offerta risulta anomala per eccessivo ribasso? La Stazione Appaltante procede con la verifica di anomalia, chiedendo spiegazioni sull’equilibrio dei costi. Se non sono convincenti, l’azienda viene esclusa. 7.       Quali sono le tempistiche per la stipula del contratto una volta aggiudicati? Di norma si attende il decorso di un periodo di standstill di circa 35 giorni, durante il quale possono essere presentati ricorsi. Trascorso questo termine, si firma il contratto. 8.       Come si differenzia il collaudo di un servizio da quello di un lavoro edile? Per i servizi esiste una verifica di conformità sulle prestazioni erogate, mentre nei lavori edili si effettua un collaudo tecnico-amministrativo più articolato. 9.       Si possono presentare migliorie non richieste dal Capitolato? Sì, in particolare con l’Offerta Economicamente Più Vantaggiosa, dove idee migliorative e pertinenti vengono premiate con punteggi aggiuntivi. 10.  In che modo Rhythm Blues AI supporta le imprese nell’introduzione dell’IA negli appalti? Propone audit e programmi di formazione modulare per CEO e dirigenti, offrendo strategie su AI generativa e analisi dati, con focus su governance e ROI.”

La ricerca dal titolo "Byte Latent Transformer: Patche Scale Better Than Tokens" a cura di Artidoro Pagnoni, Ram Pasunuru, Pedro Rodriguez, John Nguyen, Benjamin Muller, Margaret Li, Chunting Zhou, Lili Yu, Jason Weston, Luke Zettlemoyer, Gargi Ghosh, Mike Lewis, Ari Holtzman, Srinivasan Iyer, sviluppata presso FAIR di Meta, Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering dell’Università di Washington e Università di Chicago, introduce un modello di apprendimento del linguaggio che supera i limiti legati alla dipendenza dalla tokenizzazione fissa. L’obiettivo è mostrare come un approccio a byte permetta di mantenere o migliorare le prestazioni con una maggiore efficienza computazionale. Quando i modelli a byte superano i limiti della tokenizzazione tradizionale Byte Latent Transformer, contesto e architettura La comprensione di come gestire al meglio i dati testuali in input rappresenta una sfida storica nel campo dei modelli linguistici. L’uso di schemi di tokenizzazione basati su vocabolari statici ha favorito per lungo tempo l’adozione di modelli noti come ChatGPT o LLaMA, dove ciascun token discendeva da un insieme di unità sub lessicali fisse. Questo approccio si era reso necessario per contenere i costi computazionali, poiché operare direttamente su flussi di byte nativi, senza alcuna forma di segmentazione prestabilita, era considerato troppo oneroso su larga scala. Le architetture tradizionali, infatti, appoggiandosi a tokenizzatori statici, portavano con sé vincoli legati all’indisponibilità di informazioni al livello più elementare, ovvero il byte, rendendo poco agevole il trattamento di lingue poco coperte dai vocabolari, testualità rumorose o contenuti multimodali. L’iniziativa alla base del Byte Latent Transformer, indicato come BLT, consiste nel partire direttamente dai byte grezzi e creare in modo dinamico dei gruppi, definiti  patch , all’interno dei quali vengono allocate le risorse di calcolo in modo proporzionale alla complessità informativa. Non si usano elenchi né sottosezioni schematiche, ma si adopera una strategia discorsiva per descrivere i punti chiave. L’idea centrale, resa possibile grazie a questa architettura, è quella di esaminare il flusso di byte e individuare le regioni ad alta entropia, ovvero segmenti in cui la previsione del prossimo byte risulta incerta, e di dedicarvi porzioni più generose di potenza computazionale. Viceversa, dove la sequenza è più facilmente prevedibile, si creano patch più grandi, riducendo i passaggi del modello globale a costo elevato. Questo sistema si fonda sull’integrazione di tre componenti. Da un lato esiste un modello locale leggero che codifica i byte in input, dall’altro un trasformatore globale di dimensioni consistenti che ragiona sulle patch prodotte, infine un decodificatore locale che lavora a ritroso sui byte partendo dalle rappresentazioni globali. In questo modo non si abbandona mai davvero l’informazione del byte originale, poiché non si dispone di un vocabolario fisso come avviene nei modelli basati su token BPE, bensì di una mappatura dinamica e adattiva. Rispetto a preesistenti architetture, ciò garantisce l’accesso alla struttura interna delle parole, permettendo un livello di comprensione più radicato nei caratteri costitutivi. L’uso di hash embedding n-gram per i byte consente di arricchire la rappresentazione, fornendo al modello una vista composita che bilancia granularità fine e contesto esteso. I test presentati nella ricerca non si limitano a semplici confronti teorici. Gli studiosi hanno analizzato in dettaglio il comportamento su un ampio spettro di dimensioni, addestrando modelli fino a 8 miliardi di parametri con 4 trilioni di byte di training. Questa dimensione è significativa, poiché tradizionalmente i modelli che adottano token predefiniti, come LLaMA 3, raggiungono ottime performance, ma subiscono costi sempre crescenti nel mantenimento di un vocabolario esteso. Nel caso del BLT, si sfruttano patch di media grandezza come 6 o 8 byte, notando che con patch più ampie non solo si riducono i passaggi del trasformatore globale in fase di inferenza, ma si ottiene una gestione più efficiente del calcolo. La ricerca mostra che, a parità di costo di inferenza, il Byte Latent Transformer raggiunge una qualità comparabile se non superiore ai noti modelli basati su token. Nei test vengono considerati sia set di dati di grandi dimensioni, sia compiti complessi come common sense reasoning, question answering e persino generazione di codice. Interessante è il confronto in termini di flops, un’unità di misura per il costo computazionale: il BLT riesce a ottenere gli stessi livelli di performance di LLaMA 3, riducendo sino al 50% i flops necessari a parità di dimensioni del modello e dati di addestramento. Ciò significa un vantaggio in termini di efficienza. L’architettura sfrutta varie tecniche, come la cross-attention tra il livello globale e quello locale, e l’uso di embedding n-gram hashate che permettono di catturare pattern linguistici a più livelli. Confrontando diversi approcci, la ricerca mostra che il BLT supera modelli come MegaByte in termini di scaling e prestazioni, stabilendo un terreno comune su cui costruire nuove sperimentazioni. Nel contesto della robustezza, il Byte Latent Transformer sembra rendere il modello meno vulnerabile a distorsioni testuali, migliorando anche le prestazioni su traduzioni in lingue a basso regime di risorse e su compiti di manipolazione ortografica. Risultati emersi Nello studio, i risultati indicano un passo significativo verso l’eliminazione della tokenizzazione tradizionale, dimostrando che un’architettura senza vocabolario fisso può raggiungere parità di prestazioni rispetto ai modelli più avanzati. Il BLT offre la possibilità di ridurre in modo marcato i costi di inferenza, guadagnando in efficienza pur mantenendo i livelli di accuratezza. Nei confronti diretti, ad esempio con LLaMA 2 e LLaMA 3, la ricerca evidenzia come le curve di miglioramento a parità di flops siano paragonabili, se non migliori, quando si impiega l’architettura a patch di byte. Ciò significa che, invece di considerare l’espansione del vocabolario token-based per ridurre il numero di step, una pratica che aumenterebbe la dimensione finale del modello e quindi i costi, il BLT spalanca la strada a un ridimensionamento più flessibile. All’aumentare della scala del modello, poter ampliare sia la dimensione del modello globale sia la dimensione delle patch permette di mantenere lo stesso budget di inferenza, pur ottenendo miglioramenti progressivi. Un aspetto cruciale è la valutazione di metriche indipendenti dalla tokenizzazione. In passato, la valutazione della performance di modelli linguistici si basava sulla perplexity calcolata in base a un vocabolario di token. Nel caso del BLT, la ricerca adotta la Bits-Per-Byte (BPB), una misura universale in quanto indipendente dalla tokenizzazione. Con l’aumentare della grandezza del modello, adottando una patch media di 6 o 8 byte, il Byte Latent Transformer supera in efficienza modelli con token fissi, mantenendo il controllo su flops e allocando dinamicamente le risorse computazionali nei passaggi più difficili. Nella valutazione di compiti come ARC-E, ARC-C, HellaSwag, PIQA, MMLU, MBPP e HumanEval, la ricerca mostra che è possibile ottenere prestazioni medie di elevato livello senza dipendere dalla segmentazione a token. In alcuni casi si ottiene un’accuratezza comparabile, in altri si registrano miglioramenti sulla robustezza rispetto a test caratterizzati da rumore o manipolazioni testuali. Si dimostra che, a parità di parametri e flops, si possono ottenere risultati coerenti e qualità di reasoning paragonabile alle migliori pipeline consolidate basate su BPE. L’aspetto forse più interessante è che allontanandosi dall’uso di token predefiniti si riducono paradossalmente le complessità introdotte dalle euristiche di segmentazione e dai costi di adattamento a nuovi domini o lingue. Inoltre, il BLT dimostra una capacità migliore di trattare i cosiddetti long-tail data, quelle porzioni di testo meno comuni, così come input multilingue non ottimizzati per un dato vocabolario, grazie alla totale assenza di pregiudizi indotti dalla tokenizzazione. Le analisi confermano che la riduzione del 50% dei flops in inferenza rispetto a modelli token-based di pari dimensioni non comporta perdita di prestazioni. Questo equilibrio rende la tecnologia particolarmente interessante per aziende e realtà operative, dove i costi di calcolo rappresentano un fattore strategico. Inoltre, l’approccio di incrementare le dimensioni del modello globale e il patch size apre vie inedite alla scalabilità, riducendo i compromessi tipici tra costo computazionale, dimensioni della rete e ampiezza del contesto. In definitiva, i risultati sottolineano come l’approccio a byte, dinamico e flessibile, sia in grado di raggiungere e talvolta superare i confini delle architetture token-based più consolidate, fornendo una base per la ricerca futura su modelli sempre più versatili e robusti. Conclusioni Il panorama attuale della modellazione del linguaggio, dominato da architetture che si appoggiano a tokenizzazioni fisse, aveva raggiunto una certa maturità con modelli all’avanguardia come ChatGPT, in grado di performare efficacemente su una vasta gamma di compiti. Tuttavia, la dipendenza da un vocabolario predefinito comporta limiti intrinseci: l’adattamento a nuovi domini, lingue o testualità anomale resta problematico, e la necessità di ingrandire il vocabolario per ridurre i passaggi al modello globale introduce costi crescenti e rigidità nell’inferenza. Altre soluzioni, come Megabyte o SpaceByte, avevano già intuito il valore di avvicinarsi al byte, ma senza riuscire a colmare del tutto il divario con i migliori modelli token-based ad alta scala. Il Byte Latent Transformer si inserisce in questa scia di innovazione mostrando un approccio meno vincolato e maggiormente legato alle caratteristiche fondamentali del testo. A differenza di Megabyte, che si limitava a patch statiche, il BLT sfrutta patch dinamiche dettate dall’entropia locale del flusso testuale, consentendo di allocare calcolo solo dove è necessario e consentendo patch molto lunghe laddove il testo è prevedibile. Così si ottiene un sistema che non sacrifica la qualità, bensì la ottiene a costi inferiori, offrendo una scalabilità più agile e una resilienza al rumore superiore. In una prospettiva imprenditoriale e manageriale, questa tecnologia va letta con l’ottica di ottimizzare le risorse hardware e operative. Se i modelli a token richiedono spesso ingenti costi per la personalizzazione, qui la versatilità intrinseca riduce gli oneri per adattarsi a dati non canonici, aprendo a nuovi mercati e applicazioni industriali con contesti linguistici non standard. Gli attori più lungimiranti riconosceranno nel Byte Latent Transformer un modello in grado di gestire situazioni impreviste senza dover ricorrere a vocabolari estesi o ristrutturazioni costose del flusso. Non si tratta di sostituire immediatamente le soluzioni esistenti, ma di comprendere che il futuro dei modelli linguistici può muoversi su un piano più elementare, dove i confini tra word e subword cedono il passo alla granularità del byte e alla possibilità di rimodellare la rappresentazione del testo senza vincoli. Le conseguenze strategiche sono evidenti: chi sviluppa soluzioni linguistiche potrà evitare di inseguire continuamente nuovi tokenizzatori e ottimizzazioni spinte sul lato vocabolario, concentrandosi invece su come rendere più efficiente l’allocazione del calcolo. Il Byte Latent Transformer dimostra che esiste una strada alternativa, un percorso che potrebbe portare a modelli più capaci di apprendere in modo organico la struttura e le regolarità del testo fin dal livello elementare. Un simile approccio potrebbe, con l’evoluzione di nuove tecniche di patching ancora più accurate, superare barriere oggi considerate consolidate, come la dipendenza da euristiche di segmentazione, guadagnando così in flessibilità. Questa riflessione, lontana dall’essere una lode entusiastica, suggerisce piuttosto un ribaltamento dei pesi: invece di ottimizzare il tokenizzatore, perché non ripensare alla base stessa dell’input testuale? Attraverso questo cambio di prospettiva, il BLT insegna che valorizzare il byte può portare a un equilibrio più armonico tra costo, efficienza e adattabilità, aprendo un cammino meno rigido e più coerente con la varietà di dati che le imprese si troveranno sempre più spesso a dover interpretare. Podcast: https://spotifycreators-web.app.link/e/ZwcApBy8jPb Fonte: https://ai.meta.com/research/publications/byte-latent-transformer-patches-scale-better-than-tokens/

La ricerca "ROI dell’Intelligenza Artificiale" , sviluppata da IBM in collaborazione con Lopez Research e Morning Consult nel dicembre 2024, analizza le esperienze di 2.413 IT Decision Makers provenienti da 12 Paesi. L’indagine esplora vantaggi, sfide e prospettive dell’implementazione su larga scala dell’AI, con un focus su metriche di ROI , ostacoli all’adozione e trend futuri, offrendo spunti strategici per imprenditori, dirigenti e professionisti. Dall’analisi emergono la spinta verso l’innovazione, le diverse modalità di calcolo della redditività e i gap di competenze che possono ostacolare il passaggio da progetto pilota alla produzione. ROI dell’Intelligenza Artificiale: fattori chiave, rischi e strategie vincenti ROI e Intelligenza Artificiale: strategie globali e opportunità Il documento evidenzia una tendenza che coinvolge 2.413 IT Decision Makers (ITDMs) provenienti da Stati Uniti, Canada, Messico, Brasile, Regno Unito, Francia, Germania, Spagna, India, Singapore, Indonesia e Corea del Sud. Ogni ITDM appartiene a imprese con oltre 100 dipendenti, ricopre ruoli di livello dirigenziale o superiore in ambito tecnologico e possiede potere decisionale in almeno un’area tra consulenza, acquisto di prodotti IT o servizi di business consulting. L’indagine, realizzata online fra il 30 ottobre e il 13 novembre 2024, presenta un margine di errore di ±2 punti percentuali e offre uno spaccato ampio su come le aziende stiano misurando e percependo il ritorno sugli investimenti in AI. I dati mostrano che l’85% dei partecipanti dichiara di aver compiuto progressi concreti nell’esecuzione della propria strategia di intelligenza artificiale, con un 43% che ha raggiunto risultati significativi. Questo indica una forte inclinazione a integrare soluzioni basate sull’AI in processi di business già strutturati. Tuttavia, l’aspetto più rilevante è che tali investimenti non sempre partono dalla necessità di ricavi immediati. Un 41% degli interpellati, infatti, ammette di essere guidato in egual misura da ROI e spinta verso l’innovazione. In altri termini, chi sceglie di adottare soluzioni di intelligenza artificiale tende a bilanciare il desiderio di vantaggi tangibili con l’interesse a sperimentare funzioni più avanzate e in linea con il progresso tecnologico. Solo il 31% si dichiara prevalentemente votato all’innovazione, mentre un 28% si concentra di più sui risultati economici misurabili. Questa dialettica fra innovazione e ROI crea uno scenario in cui i fattori di valutazione non si esauriscono nel puro dato economico, ma abbracciano la produttività, la soddisfazione del personale e l’efficienza operativa. Dalle percentuali indicate emerge che le grandi aziende con oltre 1.000 dipendenti progrediscono più rapidamente nella strategia di intelligenza artificiale rispetto a quelle di dimensioni più contenute. Ciò potrebbe derivare dalla capacità di investire in infrastrutture e competenze adeguate. In Paesi come India e Brasile, si osserva un'elevata quota di imprese che dichiara di aver conseguito risultati significativi. Questi mercati, spesso definiti “in via di sviluppo”, mostrano una forte dinamicità nel passaggio rapido dalla fase di ideazione a quella di attuazione. Alcuni intervistati riportano una transizione dalle iniziative sperimentali a soluzioni operative in meno di un anno, soprattutto quando il sostegno della leadership aziendale è accompagnato da risorse adeguate. Secondo quanto riportato, l’attenzione non si focalizza unicamente sul risparmio di costi. Metriche come faster software development o productivity time savings  assumono un peso maggiore. Si tratta di parametri che riguardano l’accelerazione dello sviluppo e il miglioramento dell’efficienza, evidenziando come molte imprese cerchino di ricavare un ritorno tramite processi più veloci e sperimentazione intensiva. Nel documento, si legge che il 25% degli ITDMs considera la velocità di sviluppo software la metrica più importante, mentre il 23% fa riferimento a un’innovazione più rapida e il 22% a tempi ridotti per attività operative. Solo il 15% guarda alle mere economie di scala. I ragionamenti degli intervistati suggeriscono che non sempre si punta a ridurre i costi, bensì ad aumentare la competitività, l’efficacia dei flussi di lavoro e la capacità di creare prodotti o servizi in anticipo rispetto al mercato. Da questa prima panoramica, appare lampante l’esistenza di una diversificazione di obiettivi nell’adozione dell’AI: se da un lato c’è chi cerca un riscontro economico diretto, dall’altro c’è chi sceglie di concentrarsi su misure come la velocità di rilascio e la soddisfazione interna. Tale dualismo permette di capire come l’AI non sia vista unicamente come un supporto tecnico, bensì come un fattore di rinnovamento aziendale di ampio spettro. La ricerca evidenzia, inoltre, come il 32% degli ITDMs giudichi l’aumento dell’efficienza nelle operazioni IT l’indicatore più importante di successo, mentre il 21% segnala l’innovazione di prodotto come fattore determinante. Questo suggerisce che molte imprese trovino nella semplificazione dell’ecosistema tecnologico un risultato prioritario, prima ancora di valutare altri aspetti correlati al business. Il quadro che ne emerge non è però privo di contraddizioni. Meno della metà del campione, ossia il 47%, conferma di aver raggiunto un ROI positivo dalle iniziative di AI nel 2024. Un ulteriore 33% dichiara di essere in sostanziale pareggio, mentre il 14% riporta valori negativi. C’è poi un 6% che fatica a raccogliere metriche sistematiche su cui fondare un bilancio credibile. Questi dati si collegano al fatto che, pur essendo l’AI una priorità, non sempre le aziende dispongono di metodologie di calcolo coerenti o di processi di integrazione fluidi. La ricerca rimarca che molte organizzazioni dichiarano di avere piani di ampliamento dei progetti di AI, ma il percorso verso una redditività conclamata richiede infrastrutture, competenze e risorse che non tutti sembrano possedere. Adozione dell’AI: metriche di ROI e sperimentazione rapida Oltre a mostrare come l’intelligenza artificiale venga approcciata da realtà di dimensioni molto diverse, la ricerca mette in evidenza i numeri relativi ai progetti pilota e alla velocità con cui tali progetti si traducono in implementazioni complete. Circa il 58% degli ITDMs afferma di riuscire a passare dalla fase di test alla produzione entro un anno, con un 10% capace di finalizzare il tutto in meno di sei mesi. In particolare, le organizzazioni che superano i 5.000 dipendenti sono più inclini ad accelerare i processi e mostrano maggiore scioltezza nell’incorporare nuove soluzioni ai propri sistemi esistenti. Si tratta di un aspetto che interessa in modo specifico i dirigenti aziendali desiderosi di ridurre i tempi di go-to-market e di ripensare costantemente la propria offerta di prodotti. La tendenza a eseguire più progetti contemporaneamente risalta dai dati su quanti progetti pilota sono partiti nel 2024: il 71% degli intervistati dichiara di aver avviato oltre 10 progetti pilota in un solo anno, con punte di un terzo del campione in mercati come Brasile e India che superano i 20 progetti. Si tratta di numeri indicativi di un approccio sperimentale molto dinamico, soprattutto dove l’AI viene vista come un motore di nuove opportunità industriali e di servizi. Tuttavia, accanto a questo fermento, si registra anche un consolidamento dei risultati: solo la metà dei progetti pilota avviati nel 2024 viene trasformata in iniziative pienamente operative entro la fine dell’anno, segno che passare dalla fase teorica a quella esecutiva non è sempre così immediato. La questione dell’open-source è cruciale. Il 61% degli ITDMs utilizza ecosistemi open-source per almeno una parte dei propri strumenti di AI, mentre il 67% dichiara di preferire l’opzione di comprare o noleggiare soluzioni da fornitori terzi. Inoltre, emerge che il 55% integra competenze di sviluppo in-house, in una combinazione ibrida di risorse interne ed esterne. Gli intervistati di Messico, Spagna, Indonesia, Corea del Sud e India mostrano un’adesione ancora più spiccata alle piattaforme open-source, superando in alcuni casi il 70% di adozione. In diverse regioni, l’open-source favorisce la rapidità di sperimentazione e la possibilità di personalizzare gli algoritmi in linea con obiettivi di business specifici. Per i dirigenti, la scelta di strumenti open-source non rappresenta soltanto un abbattimento dei costi iniziali di licenza, ma anche un potenziale vantaggio in termini di flessibilità e adattabilità. Le preferenze sulle metriche di performance offrono spunti interessanti: il 62% misura il ROI in termini di productivity time savings , mentre un ulteriore 61% osserva la rapidità di innovazione. La riduzione di tempi di risoluzione dei problemi (52%) e la velocità di sviluppo software (62%) emergono come elementi di analisi più importanti del semplice calcolo di risparmio in dollari, citato dal 43% dei partecipanti. Questa impostazione rivela come la redditività, in molti casi, venga valutata combinando parametri di efficienza e agilità, piuttosto che focalizzarsi sul classico risparmio di budget. Da un punto di vista manageriale, interpretare correttamente questi dati significa capire che la decisione di introdurre l’AI abbraccia una visione più ampia di crescita aziendale, in cui la tecnologia diventa un fattore che snellisce i flussi di lavoro e aumenta la capacità innovativa. Proprio la capacità di innovare in tempi più stretti appare essenziale, perché offre all’azienda la possibilità di stare al passo con mercati globali in rapida evoluzione. Esempi operativi possono riguardare la riduzione dei tempi di debugging in software engineering o l’automatizzazione di analisi predittive per il marketing. Se un’impresa tradizionale punta a migliorare i risultati nel breve termine e tagliare i costi, un’azienda più proiettata sull’espansione globale potrebbe avvalersi dell’AI per sperimentare prototipi di prodotto con un ciclo di sviluppo molto ridotto. La gestione consapevole di questi processi permette di accumulare competenze interne e di raggiungere quell’equilibrio fra redditività e sperimentazione che la ricerca indica come destinato a diventare un trend dominante. Sfide operative e strategie per migliorare il ROI nell’AI L’analisi mostra come molte organizzazioni si trovino a fronteggiare un insieme di ostacoli tecnici e organizzativi quando cercano di portare i progetti AI dalla fase pilota a quella operativa. Il primo ostacolo citato risulta la data quality , segnalata dal 50% degli intervistati come fattore critico. In termini pratici, un progetto di AI è fortemente dipendente da dati coerenti, puliti e immediatamente disponibili. Se le informazioni risultano parziali o difficili da integrare, il sistema di machine learning non produce risultati attendibili. Molte aziende, specialmente quelle con un organico fra i 101 e i 5.000 dipendenti, confessano di incontrare difficoltà nel reperire dataset unificati o di superare problemi di duplicazione e formati eterogenei. Un secondo ostacolo, menzionato dal 44% degli ITDMs, è l’integrazione con i sistemi esistenti. Le imprese che hanno storicamente accumulato infrastrutture informatiche di generazioni diverse, a volte faticano a far dialogare i nuovi strumenti di intelligenza artificiale con le piattaforme in produzione, come i gestionali ERP o i CRM. Concretamente, ciò può tradursi in rallentamenti nei processi di ETL (Extract, Transform, Load) o in un eccessivo sforzo di customizzazione. Per i manager, il rischio è di spendere più tempo e risorse nella manutenzione di ponti informatici che nell’estrarre valore dall’AI. Un altro aspetto cruciale è il lack of AI expertise : il 23% degli intervistati lo definisce “molto impegnativo”. In altre parole, la costruzione di un team specializzato rappresenta una sfida notevole, sia perché la domanda di talenti AI supera l’offerta, sia perché i costi di reclutamento e formazione possono risultare elevati. Le aziende che riescono a far crescere competenze interne e a trattenere professionisti specializzati ottengono spesso risultati migliori nei progetti di intelligenza artificiale, anche perché la comprensione profonda dei modelli e dei dati facilita l’individuazione di soluzioni su misura. La ricerca segnala poi problemi di lack of AI governance , con un 22% di risposte che indicano difficoltà nel definire regole e processi adeguati. Ciò può riguardare la responsabilità sui risultati degli algoritmi, la gestione del rischio di bias, la protezione dei dati sensibili o la definizione di un perimetro etico. In assenza di una governance chiara, le iniziative di AI rischiano di incappare in problemi legali o reputazionali, che rendono diffidenti alcuni settori dirigenziali. A ciò si aggiunge il fattore “employee adoption”: se i dipendenti non comprendono l’utilità pratica delle nuove soluzioni o le vivono come un’imposizione calata dall’alto, è più difficile ottenere un allineamento tra processi umani e processi automatizzati. La parte metodologica della ricerca, infatti, segnala che oltre il 16% dei partecipanti ravvisa ostacoli dovuti a uno scarso coinvolgimento del personale. Sul piano pratico, uno scenario frequente è quello di un’impresa che pianifica di automatizzare una parte dei processi amministrativi: se i dati non sono ben organizzati, se l’AI non si integra nel flusso preesistente e se le figure che dovrebbero usare questi strumenti non sono addestrate, l’iniziativa si blocca in fase di test o rilascia risultati imprecisi. L’insieme di queste criticità spiega perché molte aziende lanciano più progetti pilota di quelli che poi arrivano davvero in produzione. In linea generale, per imprenditori e manager è utile considerare che la presenza di un’architettura dati solida e di una strategia di formazione continua del personale costituisce un prerequisito per non sprecare risorse e per alimentare una cultura aziendale che veda l’AI come un supporto, e non come un elemento di complicazione. Un punto interessante è che le organizzazioni che utilizzano open-source segnalano più spesso la mancanza di una corretta governance per l’AI. Questo potrebbe derivare dalla necessità di definire processi e responsabilità più articolati, dato che l’adozione open-source consente di personalizzare le soluzioni ma, al contempo, richiede maggior coordinamento tra i vari team. Per i tecnici, la libertà offerta dal codice aperto è un vantaggio notevole, ma per i dirigenti si traduce in un’esigenza di definire regole e controlli di sicurezza più rigorosi, in modo da evitare che ogni sviluppatore operi in modo scollegato dalla visione d’insieme. Futuro dell’AI: investimenti e miglioramento del ROI Guardando al futuro, la ricerca evidenzia una forte tendenza verso un aumento degli investimenti in intelligenza artificiale entro il 2025: il 62% degli intervistati intende destinare più risorse rispetto all'anno precedente. Questo fenomeno è particolarmente evidente in Paesi come Messico, Corea del Sud, Brasile e soprattutto India, dove il 93% dei responsabili IT prevede di incrementare i finanziamenti per i progetti legati all’intelligenza artificiale. Questo quadro, oltre a riflettere un ottimismo sul potenziale dell’AI, suggerisce che molte aziende puntino a valorizzare le esperienze passate, migliorando la gestione della transizione dalla fase pilota alla piena operatività. Un altro dato importante riguarda il numero di progetti previsti per il 2025. Circa un terzo dei rispondenti afferma che la propria azienda aprirà più di 20 nuovi progetti pilota di AI nell’arco di un solo anno, in netto aumento rispetto al 2024. L’obiettivo comune è accelerare lo sviluppo di use case, sperimentando soluzioni volte a migliorare diverse aree aziendali: IT operations, gestione dei dati, innovazione di prodotto e software coding. Per i dirigenti, questo scenario implica l’opportunità di definire una road map più chiara, dove le iniziative non si sovrappongano in modo casuale, ma siano orchestrate per generare valore in maniera sequenziale. A un livello strettamente operativo, ciò si traduce nell’esigenza di definire priorità, stabilire KPI di valutazione e favorire la circolazione di competenze, così che le lezioni apprese in un progetto possano essere utilizzate in un altro. Ci sono casi in cui l’azienda pianifica di aumentare la propria dipendenza dall’open-source nel 2025. Il passaggio dall’attuale 37% di soluzioni open-source a un 41% stimato per il prossimo anno suggerisce che la spinta verso piattaforme condivise e modelli pubblici continua a crescere. Emerge, infatti, che i Paesi con tassi elevati di open-source usage (come l’India, in cui si stima che il 70% delle soluzioni di AI sarà basato su piattaforme aperte) puntino a rafforzare questa direzione per garantire maggiore flessibilità e ridurre i costi di licensing. Tuttavia, bisogna ricordare che, come già evidenziato, questa scelta impone una governance interna più strutturata, un continuo aggiornamento di skill e una capacità di gestione coordinata di progetti complessi. Nella ricerca figurano anche i cambiamenti previsti per ottimizzare le implementazioni AI: un 51% del campione dichiara di voler adottare più assiduamente i cloud managed services , un 48% di voler assumere talenti specializzati e un ulteriore 48% di voler incrementare l’utilizzo di open-source. Alcuni pensano di rivedere i modelli di AI, magari scegliendone di diversi o mettendoli a confronto per identificare i più performanti nelle specifiche aree di utilizzo. Altri valutano di ripensare i flussi di lavoro, concentrandosi sugli use case che hanno fornito risultati tangibili nel corso degli ultimi mesi. L’idea di aggiungere nuovi casi d’uso, al contempo, rispecchia la volontà di sperimentare soluzioni orizzontali, come algoritmi di analisi predittiva in settori che vanno oltre lo sviluppo software, includendo la finanza, la logistica o il marketing. Un aspetto pratico utile ai manager è l’identificazione di quei processi in cui l’AI può offrire un impatto rapido, come l’ottimizzazione dell’IT operations. Nel 2025, molte imprese indirizzeranno gli investimenti proprio verso la gestione e la manutenzione dei sistemi IT, che appare come un crocevia di numerose iniziative correlate alla sicurezza, all’efficientamento dell’infrastruttura e all’affidabilità dei servizi. Se un’azienda riesce a monitorare in tempo reale le performance dei propri server e a prevedere in anticipo i guasti, questo si traduce in un consistente risparmio sui tempi di inattività e in una maggiore continuità di servizio, fattori importanti per la reputazione e la crescita. ROI dell’Intelligenza Artificiale: fattori chiave, rischi e strategie vincenti: modelli AI di successo La ricerca conferma che l’adozione di modelli open-source può portare benefici significativi, ma richiede un’organizzazione molto consapevole del proprio ecosistema digitale. Le realtà che hanno registrato ROI positivi già nel 2024, spesso combinano una struttura interna preparata su data science, un supporto manageriale che comprende le sfide tecniche e un solido impianto di data governance . L’incremento dell’investimento in AI programmato per il 2025 lascia ipotizzare che queste aziende rafforzeranno ulteriormente i propri strumenti, magari puntando su modelli più sofisticati di machine learning e su strumenti di cloud managed services  per semplificare la gestione del ciclo di vita dei progetti. Le imprese che hanno difficoltà a raggiungere un ROI positivo, invece, spesso si trovano a fronteggiare un’incertezza su come misurare concretamente i benefici delle nuove applicazioni. Pur avendo una strategia, non sempre riescono a definire KPI uniformi, e talvolta confondono l’idea di innovazione con l’idea di semplice sperimentazione tecnologica senza uno scopo di business definito. Ecco perché solo un quarto di chi non raggiunge ROI positivo prevede di ottenerlo entro un anno. Il resto ipotizza di avere bisogno di un periodo più lungo, da uno a tre anni o oltre, a seconda del grado di maturità dei progetti e del contesto aziendale. Per imprenditori e dirigenti, l’interpretazione di tali dati suggerisce la necessità di agire su più livelli: dall’allineamento dell’AI con gli obiettivi di business alla gestione di un team competente, dalla cura della qualità dei dati alla creazione di una cultura aziendale che favorisca l’adozione. Non a caso, i partecipanti allo studio considerano “business value/vision” come il fattore di impatto più importante per il ROI, con una percentuale di preferenze superiore al 30%. Significa che prima di investire si dovrebbe capire quali problemi l’AI può concretamente risolvere, e che l’aspetto tecnologico deve rientrare in una strategia di sviluppo più ampia e condivisa. Un esempio chiarificatore è quello di un’azienda manifatturiera che desidera introdurre sistemi di monitoraggio AI per anticipare difetti di linea e ridurre gli sprechi: qui la visione di business è ben definita (diminuire le inefficienze), il team IT lavora in sinergia con la produzione, i dati raccolti dai sensori sono costantemente puliti e aggiornati e il management è coinvolto nel tradurre i risultati in decisioni operative. L’implementazione open-source può dare un vantaggio di velocità e personalizzazione del modello, ma necessita di competenze di sicurezza informatica e di un framework di governance che assicuri la tracciabilità delle modifiche al codice. La sfida che attende chi vuole implementare soluzioni AI su larga scala riguarda, quindi, la capacità di evitare progetti isolati e svincolati dal contesto aziendale. Se l’AI viene introdotta come uno strumento complementare, sostenuto da processi di gestione e da obiettivi ben delineati, produce effetti concreti e misurabili. Se invece viene percepita come un progetto sperimentale senza prospettive di reale trasformazione operativa, rischia di rallentare e non restituire alcun valore tangibile. In questo senso, la ricerca risulta particolarmente rilevante, perché fornisce dati empirici su come le organizzazioni di vari Paesi stiano gestendo la transizione verso un’adozione matura dell’AI, con un occhio di riguardo ai parametri di efficienza e redditività. Per i responsabili tecnici, il documento sottolinea l'importanza di dedicare tempo all'acquisizione di competenze nell'integrazione e nel mantenimento dei modelli di intelligenza artificiale in produzione, oltre che nella gestione efficace dei dati. In uno scenario che prevede l’avvio di numerosi progetti pilota ogni anno, la capacità di trasformarli in soluzioni operative rappresenta il fattore decisivo tra chi riesce a ottenere risultati concreti e chi accumula iniziative senza raggiungere obiettivi significativi. In questo contesto, l’open-source assume il ruolo di acceleratore, ma richiede un approccio strutturato per evitare la dispersione di risorse e strumenti. Conclusioni I risultati dello studio ROI dell’Intelligenza Artificiale mostrano un’industria in pieno fermento, in cui l’AI risulta sempre più cruciale per affrontare la complessità del mercato e migliorare processi e servizi. L’ampia partecipazione di ITDMs provenienti da dodici Paesi consente di tracciare un quadro variegato, dove emerge il ruolo crescente di metriche come la produttività e la rapidità di sviluppo, più che il mero risparmio economico. Pur essendo numerose le imprese che non hanno ancora raggiunto una redditività misurabile, la maggior parte è propensa ad aumentare gli investimenti, segnale di fiducia nelle potenzialità dell’intelligenza artificiale. Le implicazioni strategiche per il mondo imprenditoriale si possono leggere confrontando i risultati con tecnologie già presenti sul mercato. Molte soluzioni di analytics tradizionale, ad esempio, offrono funzionalità di elaborazione dati, ma non sempre garantiscono la stessa elasticità dell’AI nel rilevare pattern complessi. Altre piattaforme di automazione possono contribuire all’efficientamento, ma non possiedono capacità predittive o cognitive. L’AI, invece, se ben integrata e alimentata da dati puliti, permette di migliorare notevolmente la sinergia fra i reparti, anticipare guasti e ridurre i costi di test. Per i dirigenti, una prospettiva inedita sta nel riflettere su come l’AI possa diventare un collante tra le diverse anime aziendali, agevolando sperimentazioni veloci e cicli di feedback continui. La necessità di assumere talenti specializzati e di potenziare i sistemi di governance appare come una priorità che si aggiunge alle scelte di partnership con fornitori di cloud managed services o piattaforme open-source. Alla luce di ciò, il mondo delle imprese si trova di fronte a un bivio: investire in modo integrato, combinando obiettivi di breve periodo con una visione a lungo termine, oppure procedere in ordine sparso, rischiando di non riuscire a tradurre in opportunità i vantaggi potenziali dell’AI. L’analisi dei dati del 2024 suggerisce che chi ha già una cultura tecnologica avanzata beneficia di un vantaggio competitivo, specialmente nelle grandi organizzazioni e in aree geografiche dove la base di competenze AI si è consolidata più rapidamente. Tuttavia, le barriere legate alla qualità dei dati e alle integrazioni con i sistemi esistenti rappresentano un freno, esattamente come la difficoltà di comunicare il valore dell’AI ai livelli esecutivi e ai dipendenti. Da ciò discende la raccomandazione di costruire un percorso di trasformazione graduale ma solido, tenendo presente che la sola potenza dell’algoritmo non basta se non si definiscono strategie, responsabilità e strumenti di misurazione adeguati. In ultima analisi, la prospettiva per i manager è quella di compiere scelte realistiche, partendo dai casi d’uso che assicurano una resa concreta e pianificando in modo metodico la formazione interna e i piani di assunzione, così da sostenere la crescita della cultura AI nel tempo. Senza toni enfatici, si può affermare che l’intelligenza artificiale è un asset tecnologico che, opportunamente governato, può mettere radici solide nelle organizzazioni, spingendo verso una maggiore resilienza e una capacità di trasformarsi di fronte alle nuove sfide di mercato. Podcast: https://spotifycreators-web.app.link/e/FKsn98Zs9Pb Fonte:   https://newsroom.ibm.com/2024-12-19-IBM-Study-More-Companies-Turning-to-Open-Source-AI-Tools-to-Unlock-ROI

Autore:   Andrea Viliotti Nell'ambito altamente competitivo del settore dei semiconduttori, si sta delineando una rivalità fondamentale: Intel vs ARM based. Intel, un gigante storico nella produzione di chip di tipo CISC (Complex Instruction Set Computing), sta ora affrontando una sfida crescente dai chip basati sull'architettura RISC (Reduced Instruction Set Computing) di ARM. Questi ultimi sono sviluppati da colossi tecnologici quali Apple, Alphabet (la casa madre di Google), Amazon e Nvidia. Questa dinamica segna un momento cruciale per l'industria, potendo riscrivere le regole della competizione e influenzare significativamente le future tendenze tecnologiche. Intel vs ARM based La Svolta di ARM e l'Influenza di Apple Nel panorama della tecnologia dei microprocessori, cardine fondamentale dell'epoca digitale, assistiamo a un cambiamento radicale che ha scosso le fondamenta stesse dell'industria. Questa trasformazione trova il suo epicentro nell'architettura ARM e nella decisione strategica di Apple, un connubio che ha riscritto le regole del settore, generando effetti rilevanti anche per colossi come Intel. Esploriamo insieme il percorso di questa trasformazione. Apple, nota per la sua costante innovazione, ha avuto un ruolo determinante nell'adozione dei processori ARM, a partire dal 1993 con il loro primo assistente digitale personale, il Newton . Questa scelta, inizialmente considerata audace e potenzialmente rischiosa, ha dato il via a una tendenza che negli anni si è progressivamente rafforzata. Un punto di svolta è stato la scelta di Apple di abbandonare Intel per i propri computer desktop e notebook, una decisione che trascende la mera scelta di un componente hardware. Questo passaggio ha infatti segnato un netto miglioramento nelle prestazioni e nell'efficienza energetica dei dispositivi Apple, gettando le basi per un'influenza significativa sull'intero settore. Consideriamo l'impatto di questa decisione su Intel, una realtà fino ad allora dominante nel mercato dei chip per computer. Il passaggio di Apple ai processori basati su ARM non ha solo migliorato le prestazioni dei suoi dispositivi, ma ha anche aperto la strada a giganti tecnologici quali Amazon, Google e Nvidia nell'esplorare e adottare le tecnologie ARM nei loro prodotti e servizi. È come se Apple avesse spalancato un portale verso nuove possibilità, con molti grandi player che si sono precipitati ad attraversarlo. ARM, dal canto suo, ha sperimentato una crescita esponenziale nel mercato dei dispositivi mobili, affermandosi in un settore che aveva già consolidato il suo vantaggio prima del tentativo di Intel di penetrarlo nel 2011. Questa posizione di privilegio ha permesso ad ARM di emergere come un attore chiave nel mondo dei microprocessori, soprattutto nel segmento mobile. La vicenda dimostra come una tecnologia inizialmente pensata per dispositivi di piccole dimensioni possa scalare ed estendere la sua influenza anche ai computer notebook, desktop e ai data center, rivoluzionando così l'intero settore. Differenze Tecnologiche tra Processori Intel e ARM Intel e ARM rappresentano due filosofie di design radicalmente diverse, ciascuna con i suoi punti di forza unici e le sue specifiche applicazioni. Partiamo dall'esplorazione dell'architettura CISC (Complex Instruction Set Computing) adottata dai processori Intel . Questi processori sono equipaggiati con un vasto e complesso set di istruzioni, il che li rende particolarmente adatti a eseguire operazioni intricate. La compatibilità con un'ampia gamma di software e l'abilità nel gestire compiti complessi hanno reso Intel una forza dominante nel mercato dei PC. Dall'altro lato, troviamo ARM (Advanced RISC Machines) Ltd, nata nel 1990 da una joint venture che includeva Acorn Computers, Apple Computer (ora Apple Inc.) e VLSI Technology. ARM ha adottato l'architettura RISC (Reduced Instruction Set Computing), caratterizzata da un set di istruzioni più semplice e diretto, puntando su efficienza energetica, personalizzazione e velocità. Prima di ARM, RISC era già utilizzato in settori come workstation e server da aziende come Sun Microsystems e Silicon Graphics (SGI). ARM ha poi esteso l'uso di questa architettura a dispositivi mobili e IoT, sfruttando le sue caratteristiche di efficienza e compattezza. Un esempio concreto dell'impatto di ARM nel settore è rappresentato da Amazon Web Services (AWS). Nel 2018, AWS ha introdotto nei propri data center la tecnologia ARM con i processori Graviton, seguiti dai più avanzati Graviton2 nel 2019. Questi chip, sviluppati internamente da Amazon, si sono distinti per l'efficienza energetica e alte prestazioni in applicazioni di cloud computing e intelligenza artificiale. Confrontando le due architetture, i processori Intel e ARM rappresentano due visioni distinte di integrazione tecnologica. Mentre i processori Intel, basati sull'architettura x86, sono paragonabili a SUV robusti e multifunzionali, i processori ARM ricordano più veicoli ibridi: efficienti, flessibili e adattabili a vari scenari. Ideali per dispositivi mobili, dove è cruciale ridurre il consumo energetico, i processori ARM hanno dimostrato la loro efficacia anche in data center e applicazioni di intelligenza artificiale. Un aspetto fondamentale da considerare è la flessibilità e la personalizzazione. I processori ARM offrono ai produttori la possibilità di licenziare l'architettura e di personalizzare i chip in base alle specifiche esigenze, un po' come scolpire un'opera d'arte da un blocco di argilla. Intel, invece, offre meno libertà in termini di personalizzazione, ma garantisce un design più uniforme e standardizzato, simile a un set di mattoncini LEGO con istruzioni precise. Processori ARM-based L'ascesa dei processori ARM-based, inizialmente limitati al mondo dei dispositivi mobili, stanno ora rivoluzionando settori che vanno dai PC personali ai data center. Ma cosa spinge questa ondata di personalizzazione e sviluppo in-house? Perché sta guadagnando così tanto slancio? I processori ARM-based presentano una serie di vantaggi ineguagliabili, particolarmente rilevanti in un'epoca dove le prestazioni personalizzate e l'efficienza energetica sono fondamentali. La possibilità di ottimizzare i processori per specifiche applicazioni permette alle aziende di affinare le prestazioni dei loro prodotti, un po' come un sarto che crea un abito su misura anziché acquistarlo preconfezionato. Questa personalizzazione porta a dispositivi non solo più performanti, ma anche più efficienti dal punto di vista energetico. Un esempio emblematico di questa tendenza è Apple con il suo chip M3, introdotto nel 2023. Questo colosso tecnologico, dotato di 25 miliardi di transistor, offre prestazioni eccezionali per MacBook Pro e iMac , esemplificando come la personalizzazione possa tradursi in capacità e prestazioni senza precedenti. Anche Google non è da meno, con il suo Google Tensor G3 che incorpora l'ultima generazione di CPU ARM e una GPU aggiornata, dimostrando ancora una volta l'impatto significativo della personalizzazione sulle prestazioni. NVIDIA, a sua volta, ha introdotto la Grace CPU, un processore per data center basato su core ARM, mirato a migliorare le prestazioni in ambiti come l'intelligenza artificiale e il calcolo ad alte prestazioni. NVIDIA ha anche lanciato il NVIDIA Arm HPC Developer Kit per supercomputer e data center efficienti, e sta ampliando la collaborazione con MediaTek per sviluppare laptop con tecnologia avanzata. Queste iniziative evidenziano l'impegno di NVIDIA nell'adottare la tecnologia ARM per potenziare prestazioni ed efficienza energetica in vari mercati. Inoltre, NVIDIA e AMD stanno progettando processori ARM-based per PC Windows, segnando un cambiamento significativo nel settore dei PC, tradizionalmente dominato da Intel e AMD con architetture x86. Microsoft sta facilitando questa transizione sviluppando un'infrastruttura software più compatibile con ARM, migliorando l'esperienza utente e superando le limitazioni di compatibilità di driver e software. Questo orientamento verso ARM sfida la predominanza di Intel nel mercato dei processori per PC. Cosa significa questo per il settore? La crescente adozione di processori ARM-based indica un cambio fondamentale nel modo in cui le aziende concepiscono il design dei chip. Non si tratta più di scegliere il processore "meno peggio" disponibile sul mercato; ora le aziende hanno la possibilità di creare il processore perfetto per le loro specifiche esigenze. Questa è un'era di personalizzazione e innovazione senza precedenti, che promette di ridisegnare il panorama tecnologico come lo conosciamo, offrendo nuove opportunità e sfide per imprenditori e consulenti nel campo. Intel vs ARM: La Battaglia per il Dominio dei Data Center e dei Servizi Cloud Nel settore dei data center e dei servizi cloud, la competizione tra Intel e ARM rappresenta un vero e proprio campo di battaglia tecnologico. Intel, con una quota di mercato del 71% nel 2022, ha a lungo dominato questo settore. Tuttavia, sta affrontando sfide significative, tra cui una diminuzione del 16% nelle vendite dei chip per server con conseguente perdita di quote di mercato, in parte dovute a ritardi nel lancio dei suoi prodotti di nuova generazione e a un contesto macroeconomico complicato. In questo contesto, AMD sta guadagnando terreno, con un aumento del 62% nei ricavi dei data center e una quota di mercato del 20%, grazie in particolare al suo processore EPYC Milan. Allo stesso tempo, i processori basati su architettura ARM, come il Graviton di AWS, stanno emergendo per la loro efficienza energetica e prestazioni ottimizzate, superando per la prima volta 1 miliardo di dollari in ricavi. Amazon ha continuato a innovare nel campo dei processori ARM con il lancio di AWS Graviton4 , la quarta generazione dei suoi processori Graviton, che si è affermata come componente fondamentale nell'ambito dei data center e dei servizi cloud di Amazon. Il Graviton4, un processore con 96 core, offre prestazioni computazionali superiori del 30% rispetto al Graviton3 e un aumento delle prestazioni del 40% in applicazioni database e del 45% in applicazioni Java. Google sta sviluppando due processori ARM in-house per il suo servizio cloud. Uno di questi, Maple, si basa su design esistenti di Marvell Technology, mentre l'altro, Cypress, si affida a un design interno. Entrambi i processori sono basati su nodi di processo a 5nm e dovrebbero entrare in produzione di massa entro la seconda metà del 2024. Microsoft ha annunciato due processori ARM-based personalizzati per i suoi servizi cloud , Azure Maia e Azure Cobalt. Azure Maia è ottimizzato per carichi di lavoro AI, mentre Azure Cobalt è un CPU a 64 bit con 128 core, progettato per alimentare servizi Microsoft come Teams e Azure SQL. Questi processori sono stati sviluppati per massimizzare la flessibilità, ottimizzare le prestazioni, la sostenibilità e i costi. Microsoft sta innovando nel campo dei processori ARM-based e sta anche orientando Windows verso il cloud. Questo passo si inserisce nella strategia dell'azienda di adattarsi a un mercato in rapida evoluzione, con il cloud computing in crescente importanza. La trasformazione di Windows in piattaforma cloud-based punta a maggiore flessibilità, efficienza e sicurezza, soddisfacendo la domanda di servizi e applicazioni da remoto. Questo sviluppo segna un cambio significativo per Windows e sottolinea il ruolo cruciale delle infrastrutture cloud nell'era digitale, posizionando Microsoft in modo competitivo nel mercato dei servizi cloud. In risposta, Intel sta intensificando i suoi sforzi nel cloud computing con il lancio di nuovi processori Xeon, tra cui Sierra Forest e Granite Rapids , e sta puntando sull'intelligenza artificiale integrando acceleratori AI nei processori Xeon e sviluppando il processore Core Ultra, oltre agli acceleratori Gaudi2 di Habana. Intel ha anche annunciato un supercomputer AI basato su processori Intel Xeon e 4.000 acceleratori AI Intel Gaudi2. La battaglia tra Intel e ARM per il dominio dei data center e dei servizi cloud è un esempio vivido della rapida evoluzione tecnologica in questo settore. Mentre Intel cerca di mantenere la sua posizione di leadership, l'ascesa di ARM nel cloud computing rappresenta una sfida significativa, segnalando un cambiamento fondamentale nel modo in cui le aziende pensano al design dei chip e alla gestione dei data center. Intel e il Futuro La strategia di Intel per il futuro si focalizza sul lancio di una nuova generazione di chip, con particolare attenzione ai notebook "thin and light". L'obiettivo è recuperare il terreno perso nei confronti di giganti come Apple. Un aspetto fondamentale di questa strategia è la sfida nella produzione avanzata: Intel mira a eguagliare e superare il livello di tecnologia di produzione avanzata di TSMC entro il 2025 e a diventare il secondo maggior fornitore mondiale nel suo nuovo business di fonderia di chip per conto terzi entro il 2030. Le considerazioni geopolitiche giocano un ruolo significativo nella strategia di Intel. In particolare, le tensioni tra Cina e Taiwan potrebbero impattare notevolmente sull'industria globale dei semiconduttori. TSMC, la gigante taiwanese nella produzione di semiconduttori, domina il mercato delle fonderie di chip. In uno scenario in cui le tensioni geopolitiche potrebbero limitare l'accesso alle fabbriche di TSMC in Taiwan, Intel, con le proprie capacità di fabbricazione di semiconduttori negli Stati Uniti, potrebbe emergere come un'alternativa strategica vitale, influenzando in modo significativo l'equilibrio dell'industria tecnologica globale. Sotto la guida di Pat Gelsinger, CEO di Intel, l'azienda sta intensificando i suoi sforzi per rimanere un concorrente di spicco nel settore, enfatizzando la sua resilienza e capacità di innovare. La strategia di Intel si estende anche al processo di digitalizzazione globale, concentrando l'attenzione su cinque asset tecnologici chiave: information technology ubiquitaria, connettività avanzata (inclusi 5G e 6G), infrastruttura cloud to edge, sensoristica avanzata e intelligenza artificiale. Un esempio concreto di questa innovazione è il progetto di Intel sul più grande dataset al mondo sui tumori al cervello, che ha migliorato la precisione delle diagnosi del 30%. In aggiunta, Intel si impegna a essere un leader nella sostenibilità, con l'obiettivo di raggiungere zero rifiuti in discarica, ripristinare più acqua di quella utilizzata e avere un impatto zero a livello energetico entro il 2030, e di raggiungere le zero emissioni nette di gas serra entro il 2040. Questi obiettivi riflettono un impegno non solo verso l'innovazione tecnologica, ma anche verso un futuro più sostenibile. Intel sta navigando in un panorama tecnologico in rapida evoluzione con una visione chiara e una strategia ben definita, che combina innovazione, adattabilità e sostenibilità. Conclusioni La recente storia di Intel si configura come una lezione intrigante sulle dinamiche del settore dei semiconduttori e sull'importanza vitale dell'innovazione. La situazione attuale dell'azienda è un chiaro esempio di come anche le entità più solide e affermate del mercato debbano confrontarsi con sfide significative, soprattutto in un contesto segnato da rapidi cambiamenti tecnologici e da un'enfasi crescente sull'efficienza energetica. Nel contesto tecnologico attuale, assistiamo a una marcata evoluzione verso una maggiore centralizzazione delle risorse informatiche nel cloud. Questo ambiente si sta rivelando particolarmente propizio per lo sviluppo delle piattaforme di intelligenza artificiale, che richiedono enormi quantità di potenza di calcolo. Parallelamente, con lo sviluppo di Internet e l'avvento di tecnologie come il 5G, i PC e i dispositivi mobili si trovano a dover bilanciare la richiesta di alte prestazioni con la necessità di maggiore efficienza energetica. In questo scenario, ARM si distingue come un attore agile e flessibile, grazie alle sue tecnologie a basso consumo energetico e alla capacità di personalizzare i suoi processori. Intel, fino a poco tempo fa, ha puntato sulla produzione di processori ad alte prestazioni, ma con un consumo energetico relativamente elevato e con una minore personalizzazione. Questo approccio, un tempo standard, ora si trova in contrasto con la tendenza crescente verso soluzioni più efficienti dal punto di vista energetico e più adattabili, come quelle proposte da ARM. Le tensioni geopolitiche aggiungono un ulteriore strato di incertezza nel mercato dei semiconduttori; tuttavia, è evidente che l'industria sta evolvendo verso un nuovo paradigma tecnologico. Nonostante le sfide che questo scenario in rapida trasformazione presenta, sarebbe un errore sottovalutare la capacità di Intel di adattarsi e mantenere la sua posizione competitiva. L'azienda ha dimostrato nel corso degli anni una notevole resilienza e un impegno costante verso l'innovazione e l'adattamento. La reazione di Intel a queste sfide è attesa con grande interesse dal mercato. È paragonabile all'osservare un campione di lunga data che si prepara per una nuova gara, con la consapevolezza che la sua esperienza e capacità di adattamento potrebbero rivelarsi decisive. Per imprenditori e consulenti aziendali, questa è un'occasione unica per osservare come una delle aziende leader del settore affronta le trasformazioni del mercato, adattandosi e innovando in risposta a un ambiente in costante mutamento. Podcast: https://spotifyanchor-web.app.link/e/E26GWvhOVNb

La ricerca della Fudan University esplora l'implementazione ottimale delle tecniche RAG (Retrieval-Augmented Generation) per migliorare la qualità delle risposte dei modelli linguistici. Le tecniche RAG combinano il recupero di informazioni rilevanti e la generazione di testo, aggiornando costantemente i modelli linguistici e riducendo le allucinazioni. Questo approccio è particolarmente utile per applicazioni aziendali, migliorando l'accuratezza e la pertinenza delle risposte fornite ai clienti, integrando informazioni aggiornate e ottimizzando i processi interni. Come migliorare le risposte di ChatGPT, Gemini o Claude tramite le tecniche RAG (Retrieval-Augmented Generation) La ricerca, condotta da Xiaohua Wang, Zhenghua Wang, Xuan Gao, Feiran Zhang, Yixin Wu, Zhibo Xu, Tianyuan Shi, Zhengyuan Wang, Shizheng Li, Qi Qian, Ruicheng Yin, Changze Lv, Xiaoqing Zheng e Xuanjing Huang  della School of Computer Science presso l'Università di Fudan a Shanghai, Cina, ha esplorato le pratiche ottimali per l'implementazione delle tecniche di generazione aumentata dal recupero (Retrieval Augmented Generation, RAG). Questa tecnologia si è dimostrata efficace nell'integrare informazioni aggiornate, ridurre le allucinazioni (ovvero, errori o informazioni non verificate generate dai modelli) e migliorare la qualità delle risposte, soprattutto in ambiti specializzati.   Le tecniche di Recupero e Generazione (RAG) rappresentano un'innovativa metodologia che combina due processi distinti ma complementari: il recupero delle informazioni e la generazione del testo. Il recupero delle informazioni ( retrieval ) implica la ricerca e l'estrazione di dati rilevanti da una vasta base di conoscenze, spesso utilizzando motori di ricerca specializzati o database strutturati. La generazione ( generation ), invece, si occupa della produzione di testi coerenti e informativi basati sui dati recuperati, utilizzando modelli linguistici avanzati come GPT (Generative Pre-trained Transformer).   Questa sinergia tra recupero e generazione è particolarmente vantaggiosa per mantenere i modelli linguistici costantemente aggiornati, migliorando così la precisione e la pertinenza delle risposte fornite. Ad esempio, nel contesto delle ricerche accademiche o delle applicazioni aziendali, un sistema RAG può accedere a pubblicazioni recenti o report di settore, integrando queste informazioni nelle risposte generate per fornire dati aggiornati e contestualmente rilevanti.   Tuttavia, la realizzazione pratica di questi sistemi non è priva di sfide. Molti approcci proposti per migliorare i modelli linguistici attraverso recuperi dipendenti dalle query presentano ancora una complessa implementazione e tempi di risposta prolungati. Un tipico flusso di lavoro RAG comprende più fasi di elaborazione, come la selezione delle fonti, il filtraggio delle informazioni recuperate e la generazione del testo finale. Ogni fase può essere implementata in vari modi, influenzando l'efficienza complessiva del sistema.   La ricerca sulle tecniche RAG ha esplorato diverse combinazioni di questi approcci per individuare le pratiche migliori. Attraverso vari esperimenti, sono state proposte strategie per implementare RAG che equilibriano prestazioni ed efficienza. Ad esempio, l'uso di modelli già addestrati su ampi insiemi di dati può diminuire i tempi di elaborazione, mentre l'integrazione di meccanismi di feedback continuo può migliorare la qualità delle risposte generate. Inoltre, tecniche come l'ottimizzazione dei modelli linguistici con dati specifici del settore possono aumentare la pertinenza delle informazioni fornite. È stato anche dimostrato che le tecniche di recupero multimodale, che combinano diversi tipi di dati come testo e immagini, possono migliorare significativamente le capacità di risposta a domande basate su input visivi e velocizzare la creazione di contenuti multimodali utilizzando una strategia chiamata "recupero come generazione". Le risorse relative a questa ricerca sono disponibili su https://github.com/FudanDNN-NLP/RAG .   Utilizzo delle tecniche RAG (Retrieval Augmented Generation) in azienda Immaginiamo un'azienda che produce beni di consumo e che vuole migliorare il servizio clienti integrando un sistema di intelligenza artificiale avanzato. Questo sistema dovrebbe essere in grado di rispondere in modo accurato e tempestivo alle domande dei clienti riguardanti i prodotti, le politiche di reso, la disponibilità degli articoli, ecc.   1. Implementazione di un LLM (Large Language Model): La prima fase consiste nell'implementare un modello linguistico pre-addestrato (LLM) come GPT-4. Questo modello è in grado di comprendere e generare testo in linguaggio naturale, ma ha bisogno di essere costantemente aggiornato con le informazioni più recenti per rispondere in modo accurato e pertinente.   2. Integrazione con un sistema di recupero e generazione (RAG): Per migliorare la precisione e la pertinenza delle risposte, l'azienda decide di integrare un sistema RAG. Il sistema RAG inizia con il recupero delle informazioni rilevanti dai database interni dell'azienda (come il catalogo prodotti, le FAQ, i manuali d'uso, ecc.) e da fonti esterne affidabili (come recensioni di prodotti, notizie di settore, ecc.).   3. Processo di recupero: Quando un cliente pone una domanda, il sistema RAG utilizza tecniche avanzate di retrieval per cercare e recuperare le informazioni più rilevanti dai database disponibili. Ad esempio, se un cliente chiede informazioni su un particolare prodotto, il sistema recupera i dettagli del prodotto, recensioni recenti e informazioni sulla disponibilità in magazzino.   4. Processo di generazione: Successivamente, il sistema utilizza le informazioni recuperate per generare una risposta coerente e informativa. Il modello linguistico pre-addestrato (come GPT-4) elabora i dati e crea un testo che risponde in modo naturale e comprensibile alla domanda del cliente.   5. Feedback e miglioramento continuo:  Il sistema raccoglie feedback sulle risposte fornite per migliorare continuamente la qualità delle informazioni generate. Ad esempio, se il cliente ritiene che la risposta non sia stata utile, il feedback viene utilizzato per affinare il modello e migliorare le future risposte.   6. Esempio pratico di utilizzo: Un cliente interessato all'acquisto di un nuovo frullatore interagisce con il sistema di chat automatico sul sito web dell'azienda, chiedendo se il modello KTX di frullatore, noto per le buone recensioni, è disponibile anche con funzionalità aggiuntive per impasti. In questa situazione, il sistema di Recupero e Generazione (RAG) entra in azione per fornire una risposta dettagliata e personalizzata.   Il sistema utilizza algoritmi di ricerca avanzati per raccogliere dati dal database interno. Questi algoritmi esaminano non solo la disponibilità del modello KTX, ma anche le specifiche tecniche per identificare se include o è compatibile con accessori per impasti. Dopo aver recuperato le informazioni, inclusi i feedback di altri clienti su accessori compatibili, il sistema elabora i dati per creare una risposta completa. Utilizzando un tono amichevole e informativo, il sistema risponde che il modello KTX è molto apprezzato per la sua efficacia e versatilità. Inoltre, esso è compatibile con l'accessorio "Mix-Blade", ottimo per preparare impasti leggeri e pastelle. Questo accessorio è venduto separatamente e attualmente disponibile nel catalogo online.   Per arricchire l'esperienza del cliente, il sistema offre ulteriori opzioni, come aiutare a completare l'ordine sia per il frullatore KTX che per l'accessorio "Mix-Blade" direttamente attraverso la chat. In alternativa, il sistema può inviare i link diretti ai prodotti nel sito o organizzare una consulenza telefonica con uno specialista per discutere ulteriormente delle esigenze del cliente.   In questo modo, il sistema RAG risponde efficacemente alle domande del cliente e anticipa anche eventuali esigenze aggiuntive, migliorando l'esperienza d'acquisto e aumentando la soddisfazione del cliente attraverso interazioni personalizzate e informazioni utili.     In questo modo, l'integrazione di tecniche RAG permette all'azienda di fornire un servizio clienti altamente efficiente e accurato, migliorando la soddisfazione del cliente e ottimizzando i processi interni.   Approfondimento delle tecniche RAG (Retrieval Augmented Generation) I modelli di linguaggio generativo di grandi dimensioni possono generare informazioni superate o inventare contenuti che sembrano credibili ma sono completamente o parzialmente falsi. Questo accade anche se tali modelli sono stati adattati alle preferenze umane attraverso tecniche di apprendimento, come l'apprendimento per rinforzo. Per affrontare questi problemi, esistono tecniche chiamate "generazione aumentata dal recupero" (RAG), che combinano i vantaggi dei modelli pre-addestrati con quelli basati sul recupero delle informazioni. Questo approccio crea un sistema robusto che migliora le prestazioni dei modelli linguistici. Inoltre, RAG consente di creare velocemente applicazioni per organizzazioni e settori specifici senza dover modificare i parametri del modello, purché siano forniti documenti rilevanti per il compito richiesto.   Sono stati proposti diversi metodi RAG per migliorare i modelli di linguaggio di grandi dimensioni utilizzando recuperi basati sulle domande specifiche degli utenti. Un tipico processo RAG include vari passaggi: classificare le domande per capire se è necessario cercare informazioni aggiuntive, recuperare i documenti rilevanti, riordinare questi documenti in base alla loro importanza per la domanda, organizzare i documenti in modo strutturato per una migliore comprensione e, infine, sintetizzare le informazioni chiave eliminando quelle ridondanti.   L'implementazione di RAG richiede anche decisioni su come suddividere correttamente i documenti, quali tipi di rappresentazioni utilizzare per le diverse parti dei documenti, quale database utilizzare per memorizzare efficacemente queste rappresentazioni e quali metodi utilizzare per migliorare i modelli di linguaggio.   Ogni fase del processo può essere realizzata in modi diversi. Ad esempio, per trovare i documenti rilevanti, si possono riscrivere le domande prima di effettuare la ricerca, oppure generare risposte simulate e confrontarle con i documenti disponibili. Un altro approccio è utilizzare modelli di embedding, che sono migliorati confrontando coppie di domande e risposte corrette e non corrette. Le tecniche scelte per ciascun passaggio e le loro combinazioni influenzano notevolmente l'efficacia e l'efficienza dei sistemi RAG. Finora non è stato fatto uno sforzo sistematico per trovare l'implementazione ottimale di RAG per l'intero processo.   Lo studio dell'Università di Fudan a Shanghai mira a identificare le migliori pratiche per RAG attraverso esperimenti dettagliati. Tuttavia, a causa dell'impossibilità di testare tutte le combinazioni possibili di questi metodi, viene adottato un approccio in tre fasi per individuare le pratiche ottimali. Inizialmente, vengono confrontati i metodi rappresentativi per ciascun passaggio (o modulo) di RAG e selezionati fino a tre dei migliori. Successivamente, l'impatto di ciascun metodo sulle prestazioni complessive di RAG viene valutato testando un metodo alla volta per un passaggio specifico, mantenendo invariati gli altri moduli RAG. Questo permette di determinare il metodo più efficace per ciascun passaggio in base al suo contributo e alla sua interazione con gli altri moduli durante la generazione delle risposte. Una volta scelto il miglior metodo per un modulo, viene utilizzato negli esperimenti successivi. Infine, vengono esplorate empiricamente alcune combinazioni promettenti adatte a diversi scenari applicativi, in cui l'efficienza potrebbe essere prioritaria rispetto alle prestazioni, o viceversa. Sulla base di questi risultati, vengono suggerite diverse strategie per implementare RAG che bilancino sia le prestazioni che l'efficienza.   RAG Workflow Non tutte le richieste necessitano di un miglioramento tramite il recupero di informazioni, grazie alle capacità intrinseche dei modelli di linguaggio. Sebbene il RAG possa aumentare l'accuratezza delle informazioni e ridurre le allucinazioni, un recupero frequente può allungare i tempi di risposta. Per questo motivo, si inizia classificando le richieste per determinare se è necessario il recupero. Le richieste che necessitano di recupero passano attraverso i moduli RAG, mentre le altre vengono gestite direttamente dai LLM.   Il recupero è generalmente consigliato quando è necessario avere informazioni che vanno oltre i parametri del modello. Tuttavia, la necessità di recupero varia in base al compito. Ad esempio, un LLM addestrato fino al 2023 può gestire una richiesta di traduzione come "Sora è stata sviluppata da OpenAI" senza bisogno di recupero. Invece, una richiesta di introduzione sullo stesso argomento richiederebbe recupero per fornire informazioni pertinenti.   Si suggerisce quindi di classificare i compiti per tipo, al fine di determinare se una richiesta necessiti di recupero. Le attività vengono categorizzate in base alla sufficienza delle informazioni fornite dall'utente. Per i compiti che si basano interamente sulle informazioni date dall'utente, vengono indicati come "sufficienti" e non necessitano di recupero; altrimenti, vengono indicati come "insufficienti" e il recupero potrebbe essere necessario.   Segmentazione dei documenti per il miglioramento del recupero informazioni La segmentazione dei documenti è una tecnica utilizzata per dividere testi lunghi in parti più gestibili, migliorando così la precisione nel trovare le informazioni richieste. Questa tecnica è particolarmente utile quando si lavora con modelli di linguaggio di grandi dimensioni, aiutando a evitare problemi legati alla lunghezza dei testi.   Il primo livello di segmentazione è quello dei token, che suddivide il testo in singole unità di parole o simboli. Questo metodo è semplice ma può spezzare frasi a metà, causando interruzioni di senso e riducendo la qualità del recupero delle informazioni.   Un secondo livello è la segmentazione in frasi, che divide il testo in frasi complete mantenendo il significato logico e contestuale. Questo metodo offre un buon equilibrio tra semplicità e conservazione del contesto, rendendo più facile la gestione del testo.   Il livello più avanzato è quello semantico, che utilizza modelli di linguaggio avanzati per determinare dove dividere il testo, cercando di preservare il contesto completo. Questo metodo è il più accurato ma anche il più complesso e lento da applicare.   Nello studio condotto dall'Università di Fudan, è stata adottata la segmentazione a livello di frasi, trovando un buon compromesso tra facilità di implementazione e integrità del significato. Sono state analizzate varie metriche di valutazione per testare l'efficacia di questo metodo, utilizzando diversi modelli di linguaggio.   Ad esempio, il "Mean Reciprocal Rank" (MRR) misura la posizione media del primo risultato rilevante trovato, con valori più alti che indicano una migliore capacità del modello di posizionare i risultati pertinenti in cima alla lista. Un'altra metrica è il "Recall" (R), che indica la percentuale di documenti rilevanti effettivamente recuperati dal sistema rispetto al totale disponibile, misurata a diversi livelli di profondità (come R@10, che considera i primi 10 documenti recuperati).   I risultati variano a seconda del modello utilizzato, ma illustrano chiaramente come differenti approcci alla segmentazione e ai modelli di linguaggio possano influenzare significativamente l'efficacia del recupero delle informazioni. Queste metriche aiutano a capire quali modelli funzionano meglio in specifiche configurazioni di segmentazione.   Dimensione dei Blocchi di Testo La dimensione dei blocchi di testo è un fattore chiave che influisce sulle prestazioni di un modello di linguaggio. Utilizzare blocchi di testo più grandi consente di avere un contesto più ampio, migliorando così la comprensione del testo. Tuttavia, questo approccio richiede più tempo per l'elaborazione delle informazioni. D'altra parte, l'uso di blocchi più piccoli rende più veloce il recupero delle informazioni e riduce i tempi di elaborazione, ma può compromettere la completezza del contesto fornito.   Per stabilire la dimensione ottimale dei blocchi è necessario trovare un equilibrio tra due aspetti importanti: la fedeltà e la rilevanza. La fedeltà si riferisce alla precisione delle risposte fornite dal modello rispetto al testo originale. La rilevanza, invece, indica quanto le risposte del modello siano pertinenti rispetto alle domande poste.   Analizzando le prestazioni con blocchi di diverse dimensioni, i risultati mostrano variazioni nelle metriche di fedeltà e rilevanza: - Con blocchi di 2048 token (pezzetti di testo), la fedeltà è del 80.37% e la rilevanza del 91.11%. - Con blocchi di 1024 token, la fedeltà sale al 94.26% e la rilevanza al 95.56%. - Con blocchi di 512 token, la fedeltà raggiunge il 97.59% e la rilevanza il 97.41%. - Con blocchi di 256 token, si registra una fedeltà del 97.22% e una rilevanza del 97.78%. - Con blocchi di 128 token, la fedeltà è del 95.74% e la rilevanza del 97.22%.   Questi dati sono stati ottenuti usando LlamaIndex, uno strumento per valutare le prestazioni, e il modello text-embedding-ada-002 per convertire il testo in formati numerici che il modello può processare. I modelli utilizzati per generare e valutare le risposte includono zephyr-7b-alpha e gpt-3.5-turbo, noti per la loro efficacia nel comprendere e generare linguaggio naturale. Per mantenere la continuità del contesto tra un blocco e l'altro, è stata prevista una sovrapposizione di 20 token. I dati analizzati provengono dai primi sessanta documenti del corpus lyft_2021, utilizzati per generare circa 170 query.   Queste osservazioni evidenziano come la dimensione dei blocchi influenzi direttamente la qualità e l'efficacia delle risposte, fornendo indicazioni preziose per ottimizzare le prestazioni dei modelli di linguaggio.   Tecniche di suddivisione del testo Per migliorare il recupero delle informazioni, esistono tecniche avanzate per suddividere il testo in blocchi, come "small-to-big" e "sliding window". Queste tecniche aiutano a organizzare meglio le relazioni tra diverse parti del testo. In pratica, blocchi di testo più piccoli vengono utilizzati per trovare corrispondenze precise con le richieste di ricerca, mentre blocchi più grandi, che includono i piccoli e informazioni contestuali aggiuntive, forniscono una risposta più completa.   Un esempio di queste tecniche è l'uso del modello di embedding LLM-Embedder. L'embedding è un metodo che converte il testo in numeri, facilitando l'elaborazione da parte dell'intelligenza artificiale. In questo caso, i blocchi più piccoli sono di 175 token (unità di misura per le parole o parti di parole), mentre i blocchi più grandi sono di 512 token, con una sovrapposizione di 20 token tra i blocchi. Queste tecniche mantengono il contesto del testo, migliorando così il recupero delle informazioni rilevanti. I dettagli sono mostrati nella Tabella 4.   La scelta del modello di embedding è cruciale per assicurare una corrispondenza accurata tra le richieste e i blocchi di testo. Utilizzando il modulo di valutazione di FlagEmbedding e il dataset "lyft_2021", si valuta quanto fedelmente il modello rappresenta i dati originali e la rilevanza delle risposte. I risultati mostrano che la tecnica "small-to-big" ha una fedeltà media del 96,67% e una rilevanza del 95,37%, mentre la tecnica "sliding window" ha una fedeltà del 97,41% e una rilevanza del 96,85%.   Per scegliere il miglior modello di embedding, si usano come query il dataset "namespace-Pt/msmarco" e come corpus il dataset "namespace-Pt/msmarco-corpus". Il modello LLM-Embedder ottiene risultati simili al modello BAAI/bge-large-en, ma è tre volte più piccolo, rendendolo una scelta equilibrata tra prestazioni e dimensioni.   L'importanza dei metadati e dei database vettoriali nel migliorare il recupero delle informazioni Aggiungere metadati come titoli, parole chiave e domande ipotetiche ai testi aiuta a trovare informazioni più facilmente, offrire più opzioni per l'elaborazione dei testi recuperati e migliorare la comprensione dei contenuti da parte dei LLM. Per esempio, aggiungere parole chiave come "intelligenza artificiale" o "database" a un documento può renderlo più facile da trovare quando qualcuno cerca informazioni su questi argomenti.   I database vettoriali memorizzano rappresentazioni numeriche dei dati insieme ai loro metadati, permettendo di trovare documenti rilevanti in modo efficiente tramite vari metodi di indicizzazione e approssimazione dei vicini più prossimi (ANN). Immagina di avere una collezione di articoli scientifici: invece di cercare solo per parole chiave, un database vettoriale permette di cercare articoli simili basati su concetti simili.   Per scegliere il database vettoriale più adatto, sono stati considerati alcuni criteri fondamentali: la disponibilità di più tipi di indice, il supporto per vettori su scala di miliardi, la capacità di effettuare ricerche ibride e le funzionalità cloud-native. Ad esempio, se hai bisogno di cercare tra miliardi di immagini, è importante avere un database che supporti vettori su scala di miliardi.   Questi criteri sono importanti perché garantiscono flessibilità, capacità di gestire grandi quantità di dati e facilità d'uso nelle infrastrutture cloud moderne. Avere più tipi di indice permette di ottimizzare le ricerche in base a diverse caratteristiche dei dati e casi d'uso. La gestione di vettori su scala di miliardi è cruciale per applicazioni con grandi modelli linguistici, come un motore di ricerca che deve analizzare enormi quantità di testo. La ricerca ibrida combina ricerca basata su vettori e su parole chiave, migliorando la precisione dei risultati. Per esempio, una ricerca ibrida potrebbe combinare i risultati di "intelligenza artificiale" con articoli che parlano di "machine learning" anche se non usano esattamente le stesse parole. Le funzionalità cloud-native garantiscono una gestione fluida negli ambienti cloud. Una tabella comparativa ha mostrato un'analisi dettagliata di cinque database vettoriali open-source: Weaviate, Faiss, Chroma, Qdrant e Milvus.   Milvus è emerso come la soluzione più completa tra i database valutati, soddisfacendo tutti i criteri principali e superando le altre opzioni open-source.   I metodi di recupero delle informazioni sono stati testati usando i set di dati TREC DL19 e TREC DL20, valutati con vari parametri come media di precisione media (mAP), Normalized Discounted Cumulative Gain a 10 (nDCG@10), richiamo a 50 (R@50), richiamo a 1000 (R@1k) e latenza. Per esempio, mAP misura quanto sono precisi i risultati della ricerca in media, mentre nDCG@10 valuta quanto sono rilevanti i primi 10 risultati. I risultati hanno evidenziato le prestazioni dei metodi non supervisionati e supervisionati, mostrando che l'LLM-Embedder combinato con la ricerca ibrida e tecniche come HyDE ha ottenuto le migliori prestazioni complessive.   Metodi di Recupero Una volta individuati i documenti giusti, un modello di generazione usa queste informazioni per rispondere alla richiesta. Ma spesso le richieste originali non producono buoni risultati perché sono formulate in modo poco chiaro o mancano di dettagli importanti, complicando il processo di recupero. Per migliorare questa situazione, sono stati studiati tre metodi utilizzando il LLM-Embedder per codificare sia le richieste che i documenti.   Il primo metodo è la riscrittura delle richieste: si riformulano le richieste per farle corrispondere meglio ai documenti rilevanti. Questo metodo segue il concetto di Rewrite-Retrieve-Read, dove un modello linguistico riscrive le richieste per renderle più efficaci.   Il secondo metodo è la decomposizione delle richieste: si divide una richiesta complessa in domande più semplici. Ogni domanda semplice viene poi utilizzata per trovare i documenti pertinenti.   Il terzo metodo è la generazione di pseudo-documenti: si crea un documento ipotetico basato sulla richiesta dell'utente e lo si usa per trovare documenti simili. Un esempio di questo approccio è HyDE.   Gli studi recenti indicano che combinare la ricerca basata su parole chiave con quella basata su vettori migliora notevolmente i risultati. Per la ricerca basata su parole chiave viene usato BM25, mentre per la ricerca basata su vettori si utilizza Contriever, un codificatore non supervisionato. Questi metodi vengono usati come punti di riferimento.   I vari metodi di recupero sono stati testati sui dataset TREC DL 2019 e 2020. I risultati mostrano che i metodi supervisionati sono molto più efficaci di quelli non supervisionati. Combinando HyDE con la ricerca ibrida, LLM-Embedder ottiene i migliori risultati. Tuttavia, la riscrittura e la decomposizione delle richieste non hanno migliorato molto le prestazioni di recupero. Per ottenere i migliori risultati con una latenza accettabile, si consiglia di usare la ricerca ibrida con HyDE. Questa combinazione unisce il recupero basato su parole chiave (BM25) con quello basato su vettori (Original embedding), garantendo buoni risultati con una bassa latenza.   Con HyDE, anche solo un pseudo-documento migliora i risultati, ma aggiungendo più pseudo-documenti e richieste, le prestazioni aumentano ulteriormente, sebbene anche la latenza aumenti. Modificando il parametro α nella ricerca ibrida, che rappresenta il peso dato alla combinazione tra la ricerca basata su parole chiave e quella basata su vettori, le prestazioni variano. Il valore ottimale di α dipende dal giusto equilibrio tra la precisione dei risultati (quanto sono accurati) e la latenza (il tempo necessario per ottenere i risultati).   HyDE con diversi metodi di concatenazione di documenti e query Unire più pseudo-documenti con la query originale può migliorare le prestazioni del recupero delle informazioni, anche se richiede più tempo. Questo evidenzia la necessità di bilanciare l'efficacia del recupero con l'efficienza del processo. Aggiungere troppi documenti ipotetici, però, non migliora significativamente i risultati e aumenta solo il tempo di elaborazione. Quindi, un solo documento ipotetico è spesso sufficiente.   Nello studio è stato testato come un parametro chiamato 𝛼 influisce sulle prestazioni del sistema. Questo parametro aiuta a trovare un equilibrio tra due diversi metodi di ricerca: uno che cerca in modo più ampio (recupero sparso) e uno che cerca in modo più dettagliato (recupero denso). La formula usata per calcolare l'efficacia del sistema è: 𝑆ℎ = 𝛼 ⋅ 𝑆𝑠 + 𝑆𝑑 , dove 𝑆𝑠 e 𝑆𝑑 sono i punteggi dei due metodi di ricerca, e 𝑆ℎ è il punteggio finale. Hanno provato cinque valori diversi di 𝛼 e hanno   scoperto che 0,3 è il migliore. Quindi, hanno usato questo valore per i loro esperimenti principali.   Nel dataset MS MARCO, sono stati confrontati diversi metodi per riorganizzare i risultati di ricerca (reranking). Senza questa riorganizzazione, sia l'ordinamento casuale che il metodo BM25 funzionano male. Modelli come monoT5, monoBERT e RankLLaMA migliorano molto i punteggi di precisione (Mean Reciprocal Rank - MRR) e il tasso di successo (Hit Rate). Il metodo TILDE, che si basa sulle probabilità dei termini, è più veloce e mantiene buone prestazioni.   Immagina di cercare "migliori libri di fantascienza" su un motore di ricerca. La prima fase di ricerca ti dà una lista di risultati. Senza reranking, questa lista potrebbe avere i risultati più rilevanti sparsi qua e là, come se fossero ordinati a caso. Questo è simile a come funzionano l'ordinamento casuale e il metodo BM25, che non danno buoni risultati.   Ora, modelli come monoT5, monoBERT e RankLLaMA entrano in gioco per riordinare questi risultati. È come avere un esperto che riorganizza la lista per te, mettendo i libri di fantascienza più consigliati in cima. Questo aumenta molto la precisione (MRR) e il tasso di successo (Hit Rate), cioè quanto spesso trovi subito quello che cerchi.   Il metodo TILDE, invece, è come un esperto che lavora molto velocemente, usando le probabilità di trovare le parole della tua query nei risultati. Anche se è più veloce, riesce comunque a darti una lista ben organizzata.   Sono stati considerati due approcci nel reranking: DLM Reranking e TILDE Reranking. Il metodo DLM Reranking utilizza modelli di linguaggio profondi per valutare la rilevanza dei documenti rispetto a una query, classificandoli come "veri" o "falsi". Durante l'inferenza, i documenti sono classificati in base alla probabilità del token "vero". TILDE Reranking, invece, calcola la probabilità di ogni termine della query indipendentemente, sommando le probabilità logaritmiche pre-calcolate dei termini della query per un reranking rapido.   Gli esperimenti sono stati condotti sul dataset MS MARCO Passage ranking, utilizzando i modelli monoT5, monoBERT, RankLLaMA e TILDEv2. MonoT5 è raccomandato come metodo equilibrato tra prestazioni ed efficienza, RankLLaMA per ottenere le migliori prestazioni, mentre TILDEv2 è indicato per un'esperienza più veloce su una collezione fissa.   Ripacchettamento dei documenti L'ordine di presentazione dei documenti può influenzare le performance dei processi successivi. Per affrontare questa problematica, è stato inserito un modulo compatto di ripacchettamento all'interno del flusso di lavoro, subito dopo la fase di riordino dei documenti. Questo modulo adotta tre metodi di ripacchettamento: "forward", "reverse" e "sides". Il metodo "forward" organizza i documenti in base ai punteggi di rilevanza, dal più alto al più basso. Ad esempio, se si devono riordinare articoli scientifici in base alla loro pertinenza con un argomento specifico, questo metodo metterà per primi quelli più rilevanti. Il metodo "reverse" invece ordina i documenti dal meno rilevante al più rilevante, utile in situazioni in cui si vuole iniziare con contenuti più generali per poi arrivare a quelli più specifici. Il metodo "sides", ispirato ai risultati di uno studio di Liu e collaboratori, colloca le informazioni rilevanti sia all'inizio che alla fine dell'input, poiché è stato dimostrato che questo approccio migliora le performance. Ad esempio, in una presentazione, si potrebbe iniziare e terminare con le informazioni più importanti per mantenere alta l'attenzione del pubblico.   Per selezionare il metodo più efficace, sono stati condotti test in combinazione con altri moduli. Alla fine, il metodo "sides" è stato scelto come predefinito per le sue migliori prestazioni. Questo significa che, in una situazione pratica, come la presentazione di un report aziendale, si potrebbe iniziare e concludere con i dati più rilevanti, migliorando la comprensione e l'impatto del messaggio.   Per valutare l'efficacia dei vari metodi di ripacchettamento, sono stati utilizzati set di dati conosciuti come NQ (Natural Questions), TQA (TriviaQA) e HotPotQA (HotPot Question Answering). Le performance sono state misurate utilizzando il punteggio F1, che valuta la precisione e la completezza. Ad esempio, un punteggio F1 elevato indica che il sistema risponde accuratamente e copre tutti i punti richiesti. È stato inoltre considerato il numero medio di token, che rappresenta la lunghezza del testo, utile per capire quanto il testo sia conciso.   Senza riassunto, cioè, utilizzando i documenti così come sono senza sintetizzarli, il prompt originale ha ottenuto un punteggio F1 medio di 31.53 con una media di 139 token. Con il metodo estrattivo BM25, che seleziona e utilizza solo le parti più rilevanti dei documenti, il punteggio F1 medio è stato di 29.47 con 54 token, mentre con Contriever, un altro metodo estrattivo che cerca di trovare le informazioni più pertinenti nei testi, è stato di 27.02 con 56 token. Il ripacchettamento estrattivo, che riorganizza il contenuto selezionato per migliorare la comprensione, ha leggermente migliorato le performance, con un punteggio F1 medio di 30.87 e 51 token.   Per quanto riguarda i metodi che creano riassunti del contenuto, detti metodi astrattivi, il SelectiveContext ha ottenuto un punteggio F1 medio di 31.24 con una media di 67 token. Un altro metodo astrattivo, chiamato LongLLMlingua, ha raggiunto un punteggio F1 medio di 28.29 con una media di 55 token. Il metodo di ripacchettamento astrattivo, che riorganizza il contenuto riassunto per migliorare la comprensione e la rilevanza, ha ottenuto il miglior risultato con un punteggio F1 medio di 32.85 e una media di 59 token. Questi risultati dimostrano che l'ordine di presentazione dei documenti può migliorare significativamente la qualità delle risposte generate.   Metodi efficaci per il riassunto di documenti nel processo RAG Le ricerche possono presentare informazioni ridondanti o inutili, rendendo difficile per i modelli di linguaggio fornire risposte precise. Inoltre, prompt troppo lunghi possono rallentare il processo di risposta. Per questo motivo, è essenziale avere metodi efficaci per riassumere i documenti recuperati durante il processo di Recupero e Generazione (RAG). Esistono due tipi principali di riassunto: estrattivo e astrattivo. I metodi estrattivi suddividono il testo in frasi, le valutano e le classificano in base alla loro rilevanza. I metodi astrattivi, invece, sintetizzano le informazioni da più documenti per creare un riassunto coerente. Questi riassunti possono essere basati su una specifica query o meno. Poiché il processo RAG recupera informazioni pertinenti per specifiche query, l'attenzione si concentra sui metodi basati su query.   Recomp utilizza due tipi di compressori: estrattivi e astrattivi. Il compressore estrattivo sceglie le frasi più utili da un testo esistente, mentre quello astrattivo combina informazioni da più documenti per creare un riassunto. LongLLMLingua è una versione migliorata di LLMLingua che si concentra sulle informazioni più importanti per una data domanda. Selective Context rende i modelli di linguaggio più efficienti eliminando le informazioni superflue dall'input, valutando l'importanza delle parole con un modello linguistico di base. Questo metodo non dipende dalle query, permettendo di confrontare approcci che usano o non usano query.   Questi metodi sono stati valutati su tre dataset di riferimento: NQ, TriviaQA e HotpotQA. Recomp è raccomandato per le sue eccellenti prestazioni. LongLLMLingua, pur non essendo altrettanto performante, dimostra migliori capacità di generalizzazione.   Effetti della rifinitura del modello generatore con contesti pertinenti e non pertinenti Lo studio analizza l'effetto della rifinitura di un modello generatore, valutando come contesti rilevanti o irrilevanti influiscano sulle sue prestazioni. L'input del sistema è definito come "query", mentre i contesti associati a questo input sono indicati come 𝒟. La perdita durante la rifinitura del generatore è calcolata come la log-verosimiglianza negativa dell'output atteso, una misura utilizzata per valutare quanto un modello predittivo sia vicino ai valori effettivi.   Per comprendere l'impatto della rifinitura con contesti pertinenti e non, vengono definiti due tipi di contesto: 𝑑𝑔𝑜𝑙𝑑, rilevante per la query, e 𝑑𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚, recuperato casualmente. Il modello è istruito con varie combinazioni di questi contesti. Quando il contesto include solo documenti pertinenti alla query, è indicato come 𝐷𝑔={𝑑𝑔𝑜𝑙𝑑}. Se il contesto contiene un documento selezionato casualmente, è indicato come 𝐷𝑟={𝑑𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚}. Se il contesto include sia un documento pertinente che uno casuale, è indicato come 𝐷𝑔𝑟={𝑑𝑔𝑜𝑙𝑑, 𝑑𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚}. Se il contesto consiste in due copie dello stesso documento pertinente, è indicato come 𝐷𝑔𝑔={𝑑𝑔𝑜𝑙𝑑, 𝑑𝑔𝑜𝑙𝑑}.   Il modello non rifinito è chiamato 𝑀𝑏, mentre le versioni rifinite sono 𝑀𝑔, 𝑀𝑟, 𝑀𝑔𝑟 e 𝑀𝑔𝑔, a seconda del contesto utilizzato nella rifinitura. Il modello viene istruito e valutato su diversi set di dati di domande e risposte (QA) e comprensione del testo. La copertura dei dati di riferimento, ossia quanto il modello riesce a rispondere correttamente utilizzando le informazioni pertinenti, è utilizzata come metrica di valutazione, data la brevità delle risposte tipiche nei compiti di QA. Il modello di base utilizzato per questo studio è Llama-2-7B, un modello di linguaggio avanzato.   Tutti i modelli istruiti vengono valutati su set di validazione con contesti 𝐷𝑔, 𝐷𝑟, 𝐷𝑔𝑟 e 𝐷∅, dove 𝐷∅ rappresenta l'inferenza senza alcun contesto aggiuntivo. I modelli istruiti con una combinazione di contesti pertinenti e casuali (𝑀𝑔𝑟) mostrano le migliori prestazioni quando testati con contesti pertinenti o misti. Questo suggerisce che la mescolanza di contesti durante la fase di istruzione aumenta la robustezza del modello, rendendolo capace di gestire informazioni non pertinenti senza perdere l'efficacia nell'utilizzare contesti rilevanti. Quindi, l'approccio ottimale per la rifinitura è includere alcuni documenti pertinenti insieme a documenti scelti casualmente.   Ottimizzazione delle pratiche per l'implementazione di RAG Per individuare le pratiche ottimali per l'implementazione di RAG (retrieval-augmented generation), sono state inizialmente utilizzate le pratiche standard definite in una sezione specifica per ciascun modulo. Si è seguito un flusso di lavoro in cui si è proceduto a ottimizzare ogni singolo modulo, selezionando l'opzione più efficace tra quelle disponibili. Questo processo iterativo è proseguito fino a identificare il metodo migliore per implementare il modulo finale di sintesi. È stato utilizzato il modello Llama2-7B-Chat, migliorato aggiungendo alcuni documenti rilevanti selezionati casualmente per ogni query. Per costruire un database vettoriale, è stato impiegato Milvus, che contiene 10 milioni di testi dall'enciclopedia inglese Wikipedia e 4 milioni di testi di dati medici. Inoltre, è stato valutato l'impatto della rimozione dei moduli di classificazione delle query, riorganizzazione e sintesi per comprenderne il contributo.   Sono stati condotti esperimenti approfonditi su vari compiti di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e dataset per valutare le prestazioni dei sistemi RAG. In particolare, sono stati considerati il ragionamento di buon senso, la verifica dei fatti, il QA (domanda e risposta) a dominio aperto, il QA MultiHop e il QA medico. È stata anche valutata la capacità di RAG su sottoinsiemi estratti da questi dataset, utilizzando metriche come fedeltà, rilevanza contestuale, rilevanza delle risposte e correttezza delle risposte. Inoltre, è stata misurata la somiglianza nel recupero calcolando la similarità coseno tra i documenti recuperati e quelli di riferimento.   L'accuratezza è stata utilizzata come metrica di valutazione per i compiti di ragionamento di buon senso, verifica dei fatti e QA medico. Per il QA a dominio aperto e MultiHop, sono stati impiegati il punteggio F1 a livello di token e il punteggio di corrispondenza esatta (EM). Il punteggio finale RAG è stato calcolato come media delle cinque capacità RAG sopra menzionate. Seguendo le indicazioni di Trivedi et al., sono stati sottocampionati fino a 500 esempi per ciascun dataset.   I risultati degli esperimenti hanno mostrato che ogni modulo contribuisce in modo unico alle prestazioni complessive del sistema RAG. Il modulo di classificazione delle query migliora l'accuratezza e riduce i tempi di risposta, mentre i moduli di recupero e riorganizzazione migliorano significativamente la capacità del sistema di gestire query diverse. I moduli di riposizionamento e sintesi affinano ulteriormente l'output del sistema, garantendo risposte di alta qualità in vari compiti.   L'integrazione e l'ottimizzazione di questi moduli sono fondamentali per migliorare le prestazioni e l'efficienza dei sistemi RAG, con particolare attenzione alle configurazioni che bilanciano efficacia e costi computazionali.   Implementazione dei Sistemi RAG (Retrieval Augmented Generation) Gli esperimenti condotti hanno identificato due modalità per implementare i sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation), progettate per rispondere a esigenze diverse: una focalizzata sulla massimizzazione delle prestazioni e l'altra su un compromesso tra efficienza ed efficacia. Per ottenere le prestazioni migliori, si raccomanda di integrare un modulo di classificazione delle domande, utilizzare il metodo "Hybrid con HyDE" per recuperare informazioni, impiegare monoT5 per riordinare i risultati, scegliere Reverse per il riassemblaggio e sfruttare Recomp per la sintesi finale. Questa configurazione ha ottenuto un punteggio medio di 0,483, richiedendo però un significativo impegno computazionale.   Per un equilibrio tra prestazioni ed efficienza, si consiglia di includere il modulo di classificazione delle domande, implementare il metodo Hybrid per il recupero delle informazioni, usare TILDEv2 per riordinare i risultati, optare per Reverse nel riassemblaggio e continuare a utilizzare Recomp per la sintesi. Poiché il modulo di recupero delle informazioni consuma la maggior parte del tempo di elaborazione, adottare il metodo Hybrid mantenendo invariati gli altri moduli può ridurre significativamente i tempi di risposta, senza compromettere troppo le prestazioni.   L'uso del sistema RAG è stato esteso a contesti multimodali, integrando capacità di recupero text2image (da testo a immagine) e image2text (da immagine a testo), utilizzando una vasta collezione di immagini con descrizioni testuali come fonte di recupero. Quando una domanda dell'utente corrisponde bene alle descrizioni testuali delle immagini archiviate, la funzione text2image accelera il processo di generazione delle immagini. La funzionalità image2text viene utilizzata quando un utente fornisce un'immagine per ottenere informazioni a partire da essa. Queste capacità multimodali offrono vari vantaggi.   Innanzitutto, garantiscono l'affidabilità: i metodi di recupero forniscono informazioni da materiali multimodali verificati, assicurando autenticità e specificità. Al contrario, la generazione di contenuti in tempo reale si basa su modelli che possono occasionalmente produrre errori o inesattezze. Inoltre, sono efficienti: i metodi di recupero sono generalmente più rapidi, specialmente quando la risposta è già presente nei materiali archiviati. I metodi di generazione richiedono spesso più risorse computazionali per creare nuovi contenuti, soprattutto nel caso di immagini o testi lunghi. Infine, sono facilmente mantenibili: i modelli di generazione necessitano frequentemente di un accurato adattamento per nuove applicazioni, mentre i metodi basati sul recupero possono essere migliorati semplicemente ampliando e migliorando la qualità delle fonti di recupero.   Conclusioni L'implementazione delle tecniche di generazione aumentata dal recupero (RAG) offre un'opportunità unica per le aziende di migliorare l'efficienza e la qualità dei loro sistemi di risposta automatica. Utilizzando una combinazione di recupero delle informazioni e generazione del testo, le aziende possono garantire che le risposte fornite siano sia aggiornate che accurate, riducendo così il rischio di informazioni errate o obsolete. Questo è particolarmente vantaggioso in settori ad alta specializzazione dove la precisione e la pertinenza dei dati sono cruciali.   Per le imprese, l'integrazione di un sistema RAG non solo migliora la qualità del servizio clienti, ma ottimizza anche i processi interni. Un sistema di intelligenza artificiale avanzato che utilizza tecniche RAG può accedere rapidamente a una vasta gamma di informazioni, sia interne che esterne, e fornire risposte dettagliate e contestualmente rilevanti.   La chiave per un'implementazione efficace di RAG risiede nella scelta delle tecniche e degli strumenti giusti per ogni fase del processo. Dalla classificazione delle richieste al recupero delle informazioni, fino alla generazione e al riordino delle risposte, ogni passaggio deve essere ottimizzato per garantire un equilibrio tra prestazioni ed efficienza. Ad esempio, l'uso di modelli già addestrati su ampi insiemi di dati può ridurre significativamente i tempi di elaborazione, mentre l'integrazione di feedback continuo può affinare la qualità delle risposte nel tempo.   Un aspetto fondamentale da considerare è l'efficienza del recupero delle informazioni. L'adozione di tecniche di segmentazione avanzate e l'uso di database vettoriali possono migliorare notevolmente la precisione e la velocità del sistema. Inoltre, l'integrazione di metadati e la gestione efficiente dei database vettoriali sono cruciali per garantire che le informazioni recuperate siano pertinenti e facilmente accessibili. Questo non solo migliora la qualità delle risposte, ma riduce anche i tempi di latenza, rendendo il sistema più reattivo alle richieste degli utenti.   L'adozione di metodi di riassunto e di ripacchettamento dei documenti contribuisce ulteriormente a migliorare la qualità delle risposte. Utilizzare riassunti estrattivi e astrattivi permette di eliminare informazioni ridondanti e presentare solo i dati più rilevanti, migliorando la comprensione e la pertinenza delle risposte generate. Inoltre, il ripacchettamento dei documenti può ottimizzare la presentazione delle informazioni, assicurando che le parti più importanti siano evidenziate in modo efficace.   Un ulteriore vantaggio dell'implementazione delle tecniche RAG è la loro applicabilità a contesti multimodali. Integrare capacità di recupero text2image e image2text permette alle aziende di offrire risposte non solo testuali, ma anche visive, migliorando l'esperienza utente e soddisfacendo una gamma più ampia di richieste. Questo approccio multimodale non solo aumenta la versatilità del sistema, ma garantisce anche una maggiore affidabilità e velocità nella generazione delle risposte.   In conclusione, l'implementazione delle tecniche RAG rappresenta un'opportunità strategica per le aziende di migliorare significativamente la qualità del servizio clienti e l'efficienza operativa. Ottimizzando ogni fase del processo, dalle tecniche di recupero e generazione alle strategie di riassunto e ripacchettamento, le imprese possono garantire che le risposte fornite siano sempre accurate, pertinenti e tempestive. L'integrazione di capacità multimodali e l'uso di metadati e database vettoriali completano un sistema robusto e versatile, capace di rispondere efficacemente alle esigenze delle aziende e di adattarsi rapidamente a nuove sfide e opportunità.

“Large Concept Models: Language Modelingina Sentence Representation Space” di TheLCMteam, Loïc Barrault, Paul-Ambroise Duquenne, Maha Elbayad, Artyom Kozhevnikov, con il coinvolgimento di FAIR at Meta e INRAI, affronta l’idea di modellare il linguaggio a livello di concetti anziché di singoli token. La ricerca mira a esplorare strategie di modellazione semantica astratta, indipendente dalla lingua e potenzialmente multimodale, studiando un’architettura nota come Large Concept Model (LCM) e valutandone la capacità di predire intere frasi in uno spazio di rappresentazione ad alta dimensionalità invece di singoli token. Queste indagini si collocano nel più ampio panorama dell’evoluzione degli LLMs, mettendo in discussione paradigmi finora consolidati. Large Concept Model (LCM) Token vs Concetti: il ruolo del Large Concept Model (LCM) La ricerca si concentra sul passaggio da modelli che predicono singoli token a modelli in grado di gestire intere frasi come entità semantiche, definite concetti. In un Large Concept Model la frase diventa un blocco fondamentale, una sorta di unità semantica compatta, rendendo possibile un ragionamento che supera il livello dei singoli termini. Per far comprendere questo approccio, si immagini un tradizionale LLM che predice parola per parola: è un po’ come descrivere una scena procedendo pixel per pixel su un’immagine digitale. Ora pensiamo invece di saltare da un livello granulare minimo a un livello più ampio: non più singole parole, ma intere frasi come unità. Così facendo, il modello opera in uno spazio astratto, organizzato secondo dimensioni concettuali più ampie, e le frasi vengono rappresentate come punti in uno spazio continuo. Questo permette di maneggiare idee o azioni di elevato livello astratto, un aspetto che, potenzialmente, potrebbe portare a un linguaggio più coerente e strutturato. A differenza dei token, dove il significato viene ricostruito passo dopo passo, l’uso di frasi come concetti riduce la complessità di generazione su scale molto lunghe, poiché il modello ragiona a blocchi semantici complessi. Ad esempio, nell’espandere una breve sintesi in un testo dettagliato, agire a livello di frase potrebbe consentire un mantenimento più coerente del filo logico, minimizzando la dispersione informativa. In precedenti approcci, un intero paragrafo doveva essere costruito token dopo token, moltiplicando il rischio di generare errori di coerenza. Nel caso dei concetti, la generazione potrebbe teoricamente procedere per “idee” chiave. L’importante diventa allora definire uno spazio semantico solido e stabile, dove le frasi non siano semplici coordinate sparse, ma nodi fortemente organizzati in base a significati profondi.   SONAR e Large Concept Model (LCM): un atlante semantico universale Il lavoro presentato utilizza SONAR, uno spazio di embedding di frasi che riesce ad abbracciare fino a 200 lingue e anche il parlato, ponendo le fondamenta per approcci multilingue e multimodali. Questo è cruciale: un Large Concept Model basato su SONAR può in teoria ragionare su input provenienti da testi inglesi, francesi o da altre centinaia di idiomi, e perfino da sequenze di parlato. L’idea è quella di accedere a un unico spazio semantico in grado di rappresentare frasi simili in molte lingue, allargando la capacità di generalizzazione del modello. Per esempio, pensiamo a uno scenario in cui si ha un documento in inglese e un riassunto richiesto in spagnolo: un LCM che operi su SONAR potrebbe potenzialmente utilizzare la stessa sequenza di concetti senza dover riadattare l’intero ragionamento. La stabilità del modello dipende dalla qualità della rappresentazione e SONAR, pre-addestrato su compiti di traduzione e dotato di un’elevata copertura linguistica, permette di trattare frasi come entità condivise fra lingue diverse. È un po’ come avere un atlante semantico universale: a partire dalla stessa mappa, si possono navigare mari di testi differenti senza perdere la rotta. Questo approccio, sebbene affascinante, richiede attenzione: le frasi negli spazi a embedding continuo possono rivelarsi fragili se leggermente perturbate, talvolta dando luogo a decodifiche con errori. Per ridurre i rischi associati, i ricercatori adottano tecniche come la diffusione (diffusion) e la quantizzazione, esplorando diverse strategie per rendere la rappresentazione più stabile e affidabile. La diffusione si riferisce a un metodo che distribuisce le informazioni in modo graduale, migliorando la coerenza dei dati. La quantizzazione, invece, consiste nel suddividere le frasi in “unità discrete”, cioè segmenti ben definiti, che garantiscono una maggiore resistenza a lievi errori o imprecisioni.   Diffusione e quantizzazione nel Large Concept Model (LCM) La sperimentazione della ricerca analizza diversi approcci per predire la frase successiva nello spazio semantico. Si valuta un modello lineare basato sulla Minimizzazione dell’Errore Quadratico Medio (MSE), che però non si è rivelato sufficiente nel catturare la multiformità di significato a livello di frase. I ricercatori studiano poi approcci basati su modelli di diffusione, già impiegati nell’elaborazione di immagini. L’idea è di pensare allo spazio delle frasi come un continuo dove una frase target può essere vista come un punto da raggiungere. La diffusione tenta di modellare la distribuzione probabilistica di questi punti, consentendo potenzialmente di mostrare un insieme più ricco di possibili frasi coerenti, riducendo problemi di “media” semantica. Se generare la frase passo-passo tramite token è come ricostruire un puzzle pezzo per pezzo, il metodo a diffusione cerca di sintetizzare la frase come un tutto coerente, partendo da una forma rumorosa verso una struttura riconoscibile. Parallelamente, l’approccio di quantizzazione cerca di ricondurre la complessità continua a unità discrete, rendendo l’operazione di generazione più simile al campionamento di indizi semantici discretizzati. Per mostrare l’efficacia di tali strategie, si considerino ad esempio le prestazioni su compiti come il riassunto o l’espansione testuale: i modelli a diffusione, sebbene non ancora equiparabili agli LLM più maturi, hanno mostrato capacità di astrazione interessanti. Il progetto ha presentato inoltre due architetture distinte, One-Tower e Two-Tower, che differiscono nella modalità con cui il contesto e la frase rumorosa vengono gestiti. La metodologia Two-Tower permette di distinguere il processo di contestualizzazione dalla fase di rimozione del rumore, garantendo una struttura più modulare. Lo scopo principale è migliorare la stabilità e analizzare un'ampia gamma di compromessi tra qualità, capacità di generalizzazione e costi legati alle risorse computazionali.   Generalizzazione zero-shot e contesti lunghi con Large Concept Model (LCM) Un elemento di grande importanza nel Large Concept Model (LCM) basato su SONAR è la sua abilità di estendere la generalizzazione in modalità zero-shot, ovvero senza necessità di un addestramento specifico, verso lingue non incluse nel processo di apprendimento iniziale e su sequenze testuali di ampia estensione. Proviamo a immaginare di avere un testo lunghissimo e di chiedere al modello di riassumerne una parte in una lingua diversa da quella originale: l’LCM, operando su concetti, può sfruttare la natura multilingue di SONAR senza necessitare di un’ulteriore messa a punto. Questa prospettiva offre una scalabilità notevole, riducendo la complessità nel trattamento di contesti di grandi dimensioni. Ad esempio, un modello tradizionale che deve ragionare su migliaia di token affronta costi computazionali molto elevati a causa del costo quadratico dell’attenzione. Con un LCM che opera su sequenze di frasi si può ridurre enormemente la lunghezza della sequenza, semplificando la gestione di contesti estesi. Inoltre, si sperimenta la possibilità di pianificare strutture gerarchiche, andando oltre la singola frase per considerare piani generali di contenuto. Attraverso procedure come “outline”, che consiste nel creare una struttura schematica o un elenco organizzato di punti chiave, e “summary expansion”, ovvero l'espansione di un riassunto per arricchirlo con dettagli e approfondimenti, il modello è in grado di delineare un flusso narrativo coerente anche su testi di grande estensione. Un'applicazione pratica potrebbe consistere nella creazione di presentazioni articolate a partire da semplici elenchi di concetti chiave. Sebbene non si possa ancora considerare un risultato pienamente consolidato, le prime evidenze sperimentali indicano che la capacità di elaborare unità semantiche di livello elevato potrebbe favorire la produzione di testi più coerenti e strutturati.   Limiti e potenzialità del Large Concept Model (LCM) Il passaggio dal livello token a quello concettuale apre prospettive interessanti, ma non è privo di ostacoli. È chiaro che definire uno spazio semantico stabile, dove i concetti siano entità coese, è difficile. I risultati mostrano che, sebbene i modelli a diffusione nel dominio testuale non abbiano ancora raggiunto la fluidità e la precisione dei più noti LLM, sono emerse qualità come la minore dipendenza dalla lingua, la possibilità di generalizzazione zero-shot e la promozione di approcci più modulari. Inoltre, l’idea di una pianificazione semantica a livelli superiori, come quella di interi paragrafi o persino sezioni, potrebbe diventare una strategia chiave: prevedere uno schema strutturale da dare in pasto al modello garantirebbe maggiore coerenza narrativa e minore perdita di senso. Tuttavia, rimangono sfide: la fragilità nella rappresentazione, la discrepanza tra spazio continuo e natura combinatoria del linguaggio, la necessità di migliorare la robustezza della decodifica. Anche la progettazione di spazi di embedding più adatti alla generazione di frasi è una questione aperta. In un mondo in cui i modelli token-based dominano, il concetto di passare a unità semantiche più ampie richiede un cambio di paradigma. La traiettoria indicata dalla ricerca suggerisce che, integrando nuovi spazi di rappresentazione e approcci di modellazione probabilistica, si potrebbe ottenere una generazione testuale più coerente, cross-lingua e facilmente scalabile. Per le aziende, ciò potrebbe significare strumenti più efficienti per elaborazioni testuali multilingua ad ampio spettro, con potenziale riduzione di costi e complessità. Rimane da vedere se l’affinamento di queste tecniche potrà davvero portare a modelli più resistenti, capaci di gestire la complessità semantica in modo più naturale rispetto agli approcci tradizionali.   Conclusioni Le riflessioni emerse mostrano che l’approccio LCM, benché ancora lontano dalle prestazioni degli LLM convenzionali, offre uno spunto di pensiero strategico, soprattutto se consideriamo i limiti crescenti del semplice scaling token-based. Con il tempo, l’evoluzione di spazi concettuali più adatti, in combinazione con la diffusione, la quantizzazione e l’integrazione di livelli di astrazione multipli, potrebbe consentire alle aziende di disporre di modelli che non siano vincolati a singole lingue o modalità e che possano affrontare testi ampi con maggiore efficienza. L’idea di operare su unità semantiche più ampie suggerisce inoltre un terreno fertile di sperimentazione, in cui la scelta di tali unità, la loro robustezza e l’organizzazione concettuale saranno temi centrali. Contrariamente allo scenario attuale in cui l’eccellenza è definita dalla capacità di prevedere i token successivi, le tecniche discusse inaugurano l’opportunità di misurare il progresso in termini di chiarezza globale, coerenza multi-paragrafo e capacità di manipolare la conoscenza attraverso concetti più astratti.   Podcast: https://spotifycreators-web.app.link/e/v3aQIxXTtPb Fonte:   https://ai.meta.com/research/publications/large-concept-models-language-modeling-in-a-sentence-representation-space/

Med-Gemini di Google DeepMind rappresenta una nuova generazione di modelli medici multimodali derivati dalla tecnologia Gemini. Questi modelli si distinguono per i loro progressi nel ragionamento clinico e nelle capacità multimodali in contesti estesi. Sono stati sviluppati per integrare funzionalità di ricerca web e offrono la possibilità di essere adattati a nuove modalità mediche mediante encoder specifici. La loro efficacia è stata confermata attraverso valutazioni su 25 compiti distribuiti in 14 benchmark nel settore medico, dove hanno ottenuto risultati di eccellenza, con una performance del 91,1% su MedQA (USMLE), frutto di una strategia di ricerca guidata dall'incertezza. Med-Gemini si è dimostrato particolarmente competente in 5 dei 7 benchmark medici multimodali, attestando la sua abilità nei contesti più complessi e nella personalizzazione per specifiche modalità, come l'interpretazione degli ECG. Si anticipa che Med-Gemini verrà impiegato in applicazioni pratiche quali la sintesi di note mediche e il question answering basato su registri sanitari elettronici (EHR), anche se sono necessari ulteriori sviluppi per il suo impiego in applicazioni di criticità elevata. Med-Gemini di Google DeepMind: Intelligenza artificiale per medici e pazienti La medicina è un campo intrinsecamente complesso e multiforme, che richiede ai clinici di padroneggiare competenze diverse per offrire la migliore assistenza possibile ai pazienti. Le consultazioni quotidiane con i pazienti richiedono non solo la capacità di comunicare chiaramente diagnosi e piani di trattamento, ma anche un approccio empatico per costruire un rapporto di fiducia.   I casi più complessi richiedono un'analisi approfondita della storia clinica del paziente, consultando il record medico elettronico, oltre a un approccio di ragionamento multimodale che includa l'interpretazione di immagini e altre forme di diagnostica. Per gestire l'incertezza, i medici devono rimanere costantemente aggiornati sulle ultime scoperte mediche provenienti da fonti autorevoli, come pubblicazioni scientifiche e video procedurali.   Il successo nella cura dipende dalla capacità del medico di sintetizzare informazioni complesse provenienti da fonti diverse e collaborare con altri specialisti per fornire un'assistenza completa. Sebbene i sistemi di intelligenza artificiale stiano già offrendo supporto in alcuni compiti medici specifici, e abbiano iniziato a mostrare potenziale nell'ambito multimodale e multitasking, c'è un ampio margine per sviluppare strumenti più sofisticati. Questi includono un miglior ragionamento clinico, una comprensione più approfondita di informazioni multimodali e la capacità di assistere i clinici a lungo termine.   L'obiettivo finale è creare strumenti di AI che possano supportare in modo più intuitivo sia i clinici che i pazienti, migliorando la qualità delle cure e semplificando la gestione dei casi complessi.   L'avvento di modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) e modelli multimodali di grandi dimensioni (LMM), come GPT-4, PaLM e Gemini, ha dimostrato che tali modelli codificano efficacemente la conoscenza clinica e possono esibirsi nei benchmark di risposta a domande mediche, anche per casi complessi e scenari che richiedono conoscenze specializzate. Tuttavia, la performance in tali compiti è ben lontana dall'indicarne l'utilità nel mondo reale. La natura unica dei dati medici e la critica necessità di sicurezza richiedono un prompting specializzato, un fine-tuning o potenzialmente entrambi, oltre a un attento allineamento di questi modelli.   I grandi modelli linguistici (LLM) ottimizzati per la medicina rappresentano un notevole passo avanti nel fornire risposte a domande mediche complesse e aperte. Ad esempio, Med-PaLM 2 ha dimostrato di superare i medici in termini di accuratezza fattuale, ragionamento, minimizzazione dei danni e riduzione dei pregiudizi.  Ma il loro potenziale va oltre il semplice rispondere alle domande. Modelli come Flamingo-CXR e Med-PaLM M si sono dimostrati paragonabili ai radiologi nella generazione di referti radiologici in ambienti controllati , mentre il modello AMIE ha superato i medici di base nelle consulenze diagnostiche basate su testo.   Nonostante questi successi, gli LLM devono ancora affrontare diverse sfide.  Il loro ragionamento clinico può essere subottimale in situazioni incerte , e continuano a mostrare confabulazioni e pregiudizi . Hanno anche difficoltà nell'utilizzo di strumenti e informazioni mediche aggiornate e nel collaborare efficacemente con i clinici . Inoltre, la gestione di dati medici multimodali complessi rappresenta un'ulteriore area di miglioramento. Anche se queste sfide sono particolarmente importanti in campo medico, il superamento di tali ostacoli può avere impatti positivi anche in altri settori. I benchmark sviluppati per valutare e migliorare le prestazioni degli LLM medici saranno preziosi in questa direzione.   I modelli Gemini 1.0 e 1.5 rappresentano una nuova generazione di modelli multimodali con capacità innovative, progettati per affrontare queste sfide. Basandosi su architetture avanzate di transformer, ottimizzazioni e un ampliamento dei dati di addestramento, offrono prestazioni affidabili in modalità diverse, tra cui immagini, audio, video e testo. Grazie a queste caratteristiche, la serie Gemini ha il potenziale per innovare l'uso dell'intelligenza artificiale in campo medico, migliorando la capacità dei clinici di fornire diagnosi e trattamenti con maggiore precisione e tempestività. Med-Gemini: Innovazione AI di Google DeepMind per la medicina personalizzata Il team di ricerca di Google DeepMind, composto da esperti come Khaled Saab, Tao Tu, Wei-Hung Weng e Ryutaro Tanno, insieme a contributori come David Stutz ed Ellery Wulczyn, e supportato da un gruppo interdisciplinare di Google Research e DeepMind, ha sviluppato Med-Gemini.  Questa è una famiglia di modelli di intelligenza artificiale specializzati per la medicina, costruita a partire dalla base dei modelli Gemini.   Il team ha riconosciuto che, benché l'obiettivo di sviluppare un approccio generalista sia affascinante nel campo della ricerca medica, le specifiche esigenze del mondo reale presentano delle sfide e richiedono compromessi che necessitano di ottimizzazioni mirate per ciascun compito, spesso in contrapposizione tra loro.  Pertanto, in questo studio, non si è puntato alla creazione di un unico sistema di intelligenza artificiale generalista per la medicina. Al contrario, è stata introdotta una famiglia di modelli specializzati, ognuno dei quali è stato ottimizzato per specifici scenari e diverse capacità applicative.   Questi modelli considerano attentamente fattori come i dati di addestramento disponibili, la potenza di calcolo richiesta e i vincoli di latenza nell'elaborazione, ottimizzando così le prestazioni per fornire soluzioni più efficaci e tempestive a seconda delle necessità cliniche. Med-Gemini è quindi un insieme di strumenti più mirato e adattabile, progettato per soddisfare le varie esigenze della pratica medica moderna.   Med-Gemini eredita le capacità fondamentali dei modelli Gemini nel linguaggio, nelle conversazioni, nella comprensione multimodale e nel ragionamento a lungo termine. Per i compiti basati sul linguaggio, queste capacità sono state potenziate grazie all'uso della ricerca web tramite l'auto-apprendimento e all'introduzione di una strategia di ricerca guidata dall'incertezza durante l'elaborazione dei dati, all'interno di un framework di agenti. Questa combinazione consente al modello di produrre risultati più accurati, affidabili e dettagliati in compiti complessi di ragionamento clinico.   Grazie a queste migliorie, Med-Gemini ha raggiunto prestazioni all'avanguardia con un'accuratezza del 91,1% nel benchmark MedQA (USMLE), un test standardizzato che valuta la conoscenza medica necessaria per la pratica medica negli Stati Uniti, superando i precedenti modelli Med-PaLM 2 del 4,6%.     Med-Gemini di Google DeepMind: Sfruttando l'evoluzione dei modelli Gemini per avanzare nella medicina AI Il team di Google DeepMind ha sfruttato le caratteristiche dei modelli Gemini per creare una base solida per Med-Gemini. Ad esempio, Gemini 1.0 Ultra eccelle nelle attività linguistiche che richiedono un ragionamento complesso, mentre Gemini 1.5 Pro è in grado di gestire input con milioni di token, ore di video o decine di ore di audio. Gemini 1.0 Nano, invece, è la versione più compatta, ottimizzata per offrire efficienza sui dispositivi. Med-Gemini, sviluppato sulla base dei modelli Gemini, si focalizza su queste caratteristiche e funzionalità chiave. Ragionamento avanzato tramite auto-apprendimento e integrazione della ricerca web: Med-Gemini-M 1.0 , affinato da Gemini 1.0 Pro , è progettato per compiti linguistici meno complessi, come la sintesi di note mediche e la redazione di lettere di riferimento. Per i compiti di ragionamento più avanzati, Med-Gemini-L 1.0  è stato sviluppato affinando Gemini 1.0 Ultra  e adottando un metodo di auto-apprendimento per utilizzare in modo efficiente la ricerca web. Comprensione multimodale tramite affinamento ed encoder personalizzati:  Sebbene i modelli Gemini offrano eccellenti prestazioni zero-shot, cioè la capacità di gestire nuovi compiti senza bisogno di addestramento specifico, su benchmark multimodali, l'eterogeneità delle modalità mediche richiede un affinamento. Med-Gemini-M 1.5 , ottimizzato utilizzando Gemini 1.5 Pro , è stato sviluppato per elaborare dataset medici multimodali. Invece, Med- Gemini-S 1.0  utilizza encoder specializzati, sviluppati sulla base di Gemini 1.0 Nano , per adattarsi efficacemente a nuove modalità mediche. Elaborazione di dati estesi con catena di ragionamento: Med-Gemini-M 1.5  è stato riconfigurato per gestire dati estesi. Inoltre, una nuova tecnica di catena di ragionamento migliora la comprensione delle Cartelle Cliniche Elettroniche (EHR).   Ragionamento avanzato tramite auto-apprendimento e integrazione della ricerca web Il ragionamento clinico è una competenza fondamentale per una pratica medica di successo. Sebbene sia definito in molti modi, può essere visto come un processo iterativo in cui il medico integra le informazioni iniziali del paziente con le proprie conoscenze cliniche per formare una rappresentazione del caso . Questa rappresentazione guida l'acquisizione iterativa di ulteriori informazioni, fino a raggiungere una soglia di fiducia che consente una diagnosi finale e l'elaborazione di piani di trattamento e gestione.   Durante questo processo, il medico considera diversi input, tra cui sintomi, storia clinica e socioeconomica, risultati di esami di laboratorio, risposte precedenti ai trattamenti e dati epidemiologici. Molti di questi input presentano una componente temporale, come i sintomi che si evolvono nel tempo o le misurazioni di laboratorio ripetute. Inoltre, la conoscenza medica è altamente dinamica, con un rapido aumento delle informazioni disponibili a causa dell'intenso ritmo della ricerca . Pertanto, gli LLM dovrebbero possedere non solo solide capacità di ragionamento, ma anche la capacità di integrare informazioni aggiornate da fonti autorevoli sul web. Questa integrazione ha il potenziale per ridurre l'incertezza nelle risposte, richiedendo però un approccio accurato nel recupero e nell'uso delle informazioni.   L'obiettivo stabilito dal team di ricerca con l'ottimizzazione medica di Gemini 1.0 Ultra è migliorare la capacità del modello nel formulare le query di ricerca web più rilevanti e integrare i risultati nel processo di ragionamento per fornire risposte accurate. Il risultato di questi sforzi è Med-Gemini-L 1.0 .   Dataset di perfezionamento per compiti basati sul linguaggio La raccolta di dimostrazioni esperte di ragionamento clinico, compreso l'uso degli strumenti di ricerca web, richiede tempo e risorse e non è facilmente scalabile. Per risolvere questa sfida, sono stati creati due nuovi dataset attraverso l'auto-apprendimento: MedQA-R (Reasoning):  Un'estensione di MedQA che include spiegazioni di ragionamento generate sinteticamente, chiamate "Chain-of-Thoughts" (CoTs). Questo approccio fornisce una catena di pensiero dettagliata che guida il processo di risposta. MedQA-RS (Reasoning and Search):  Un'estensione di MedQA-R che aggiunge istruzioni per utilizzare i risultati della ricerca web come contesto aggiuntivo per migliorare l'accuratezza delle risposte. Questo aiuta a integrare informazioni esterne rilevanti nel processo decisionale.   Per ampliare ulteriormente la varietà dei dati di perfezionamento per Med-Gemini-L 1.0, sono stati aggiunti due dataset aggiuntivi: Question answering:  Un set di 260 risposte dettagliate fornite da esperti a domande provenienti da HealthSearchQA, LiveQA e MedicationQA, tutte incluse nel benchmark MultiMedQA. Sintesi medica:  Un set di 65 riassunti clinici scritti da medici, basati su note mediche provenienti da MIMIC-III.   Questi dataset diversificati contribuiscono a migliorare le capacità di ragionamento clinico dei modelli Med-Gemini-L 1.0, fornendo risposte più accurate, dettagliate e affidabili per il question answering medico.   Auto-apprendimento con ricerca Ispirato dai recenti progressi dell'auto-apprendimento nella generazione di dati sintetici, il team ha sviluppato un framework iterativo per creare esempi sintetici di alta qualità di ragionamento clinico che incorporano la ricerca web. Questo framework genera due percorsi di ragionamento, o Catene di Pensiero (CoTs), per ogni domanda: una senza accesso a fonti esterne e un'altra che integra risultati di ricerca web come contesto aggiuntivo. Il framework di auto-apprendimento con ricerca è composto da questi elementi chiave: Ricerca web:  Per ogni domanda, Med-Gemini-L 1.0 genera query di ricerca utili per rispondere alla domanda medica. Le query vengono inviate a un'API di ricerca web e i risultati recuperati forniscono un contesto aggiuntivo. Dimostrazioni in contesto:  Il team ha preparato manualmente cinque spiegazioni dettagliate per ogni possibile risposta, illustrando ragionamenti clinici chiari e spiegando perché una risposta è migliore delle altre. Inoltre, quando le domande si basano su risultati di ricerca specifici, vengono citate le informazioni pertinenti da questi risultati per motivare la scelta della risposta. Generazione di CoTs:  Med-Gemini-L 1.0 viene stimolato a generare catene di pensiero utilizzando le dimostrazioni in contesto. I CoTs che portano a previsioni errate vengono filtrati prima di affinare il modello. Ciclo di miglioramento: Dopo aver ottimizzato Med-Gemini-L 1.0 con i CoTs (catene di ragionamento) generati, il modello aumenta la sua capacità di adottare uno stile di ragionamento dettagliato e di incorporare spiegazioni esperte. Successivamente, il modello ottimizzato viene usato per creare nuove catene di ragionamento, e questo processo di auto-miglioramento continua a ripetersi fino a che non si raggiunge un livello massimo di prestazioni.   Questo approccio iterativo migliora la qualità del ragionamento clinico e la precisione delle risposte del modello, integrando efficacemente le ricerche web e consentendo a Med-Gemini-L 1.0 di fornire risposte sempre più accurate e contestualizzate.   MedQA-RS Per spiegare come funziona MedQA-RS, prendiamo in considerazione un esempio pratico che include un prompt di input, i risultati ottenuti da una ricerca sul web e una Catena di Pensiero (CoT) creata per migliorare Med-Gemini-L 1.0. Questo esempio segue un processo iterativo guidato dall'incertezza, che consiste in quattro passaggi: 1)       Generazione di molteplici percorsi di ragionamento:  Med-Gemini-L 1.0 genera vari percorsi di ragionamento per rispondere alla domanda medica data nel prompt di input. Durante la prima iterazione, il prompt contiene solo la domanda. Nelle iterazioni successive, si aggiungono i risultati della ricerca recuperati nel passaggio 4. 2)       Attivazione della ricerca basata sull'incertezza:  Dopo aver valutato i diversi percorsi di ragionamento elaborati nel primo passaggio, si misura quanto le opzioni di risposta sono incerte utilizzando l'entropia di Shannon, una tecnica che quantifica l'incertezza. Se questa misura supera un valore limite stabilito, si inizia una ricerca dettagliata per ridurre l'incertezza nei passaggi 3 e 4. Se l'incertezza è bassa, la risposta più comune viene scelta come definitiva. 3)       Generazione di query di ricerca guidata dall'incertezza:  Quando ci sono risposte che si contraddicono, Med-Gemini-L 1.0 crea tre domande specifiche da cercare online. L'obiettivo di queste query è trovare informazioni precise che aiutino a chiarire i dubbi emersi. 4)       Recupero della ricerca:  Le query vengono inviate a un motore di ricerca web, e i risultati recuperati vengono integrati nel prompt per la successiva iterazione, ricominciando dal passaggio 1. Questo arricchimento del prompt con i risultati della ricerca consente a Med-Gemini-L 1.0 di perfezionare le risposte integrando le informazioni esterne.   Questo processo iterativo consente a Med-Gemini-L 1.0 di perfezionare progressivamente le proprie risposte, attingendo a informazioni esterne e migliorando la capacità del modello di rispondere con maggiore accuratezza alle domande mediche complesse.   Comprensione multimodale tramite affinamento ed encoder personalizzati Per migliorare le abilità di Gemini nel ragionamento multimodale e nelle conversazioni nel settore medico, il team ha aggiornato le istruzioni di Gemini utilizzando una serie di compiti specifici per l'ambito medico. Hanno utilizzato otto compiti multimodali, applicati su sei diversi insiemi di dati. Affinamento multimodale da immagine a testo L'affinamento multimodale da immagine a testo si basa su quattro dataset da MultiMedBench (Slake-VQA, Path-VQA, MIMIC-CXR e PAD-UFES-20) insieme al dataset Radiology Objects in COntext (ROCO) . Questi dataset forniscono compiti di question answering visivo, classificazione e didascalia delle immagini in vari domini clinici:   Slake-VQA e Path-VQA:  Slake-VQA si concentra sul question answering visivo sia aperto che chiuso nell'ambito della radiologia, mentre Path-VQA fa lo stesso per la patologia. ROCO (Radiology Objects in COntext):  Un dataset con didascalie per immagini radiologiche in molteplici modalità di imaging, tra cui tomografia computerizzata (CT), ecografia, radiografia, fluoroscopia, mammografia, angiografia, tomografia a emissione di positroni (PET) e risonanza magnetica (MRI). PAD-UFES-20:  Un dataset specifico per il dominio dermatologico, contenente etichette diagnostiche e informazioni cliniche dei pazienti per la classificazione delle immagini. MIMIC-CXR:  Comprende immagini di radiografie del torace (CXR), referti testuali corrispondenti e un insieme di etichette discrete indicanti la presenza di 13 condizioni radiologiche anomale. Le etichette sono derivate utilizzando il labeler CheXpert, e il dataset viene usato sia per la generazione dei referti CXR che per la classificazione delle immagini.   Per ciascuno di questi compiti, il modello Gemini 1.5 Pro è stato affinato con istruzioni specifiche. La miscelazione dei compiti avviene in proporzione al numero di campioni di formazione per ogni dataset. Il modello finale, Med-Gemini-M 1.5 , offre una capacità avanzata di interpretare e generare testo da immagini mediche in diversi contesti clinici, migliorando così la precisione nella generazione dei referti e nella classificazione delle immagini.   Miglioramento della gestione dei dati sanitari con nuovi encoder per diversi tipi di segnali L'integrazione di vari segnali sanitari nei modelli medici può offrire un notevole potenziamento per il processo decisionale clinico. Tra questi segnali troviamo dati provenienti da dispositivi indossabili, come il monitoraggio della frequenza cardiaca e dei livelli di attività, informazioni genomiche, dati nutrizionali come immagini dei pasti e fattori ambientali come le misurazioni della qualità dell'aria.   Per dimostrare questo concetto, Med-Gemini-S 1.0 è stato potenziato partendo da Gemini 1.0 Nano  e integrando un encoder specializzato. Questo encoder utilizza un meccanismo di cross-attenzione simile a quello di Flamingo , un modello AI noto per la sua capacità di integrare testo e immagini. Grazie a questa tecnologia, il modello può rispondere a domande direttamente da un input costituito da un'onda elettrocardiografica (ECG) a 12 canali.   Med-Gemini-S 1.0 è stato addestrato utilizzando un sottoinsieme di esempi etichettati dal dataset ECG-QA e si concentra su domande a risposta chiusa, cioè domande che richiedono la scelta di una risposta da un elenco limitato di opzioni predefinite. Questo approccio consente al modello di trattare segnali biomedici come gli ECG, migliorando la precisione e l'affidabilità delle risposte cliniche che fornisce.   Elaborazione di ampli contesti tramite sollecitazione di istruzioni e catena di ragionamento Numerose applicazioni mediche richiedono l'analisi di grandi quantità di informazioni, insieme a un livello di esperienza elevato per identificare dettagli sottili. Med-Gemini-M 1.5  è stato valutato su compiti medici complessi che richiedono l'elaborazione di informazioni dettagliate in grandi quantità. In particolare, è stato impiegato in due tipi di applicazioni: Recupero "ago nel pagliaio":  Questo compito riguarda l'estrazione di informazioni chiave da note e registrazioni nelle cartelle cliniche elettroniche (EHR). Richiede un attento lavoro di selezione e identificazione di dettagli cruciali tra un volume significativo di dati. Comprensione di video medici:  Alcune applicazioni mediche richiedono l'analisi di contenuti video per acquisire dettagli importanti per il trattamento o la diagnosi. Med-Gemini-M 1.5 è stato testato su questi compiti per valutare la sua capacità di elaborare dati multimodali.   Per affrontare questi contesti, sono state progettate varie strategie di sollecitazione e catene di ragionamento, che consentono a Med-Gemini-M 1.5 di gestire con precisione le informazioni e ragionare su contesti complessi. Questo approccio rende il modello in grado di ricordare dettagli importanti e di effettuare analisi accurate, offrendo così un supporto prezioso per i professionisti sanitari.   Catena di ragionamento per la comprensione di EHR La ricerca e il recupero di informazioni clinicamente rilevanti da note estese e registrazioni delle EHR (Electronic Health Records) è un compito fondamentale nella cura dei pazienti, ma richiede un'elevata precisione e affidabilità per migliorare l'efficienza dei medici e ridurre il loro carico di lavoro. Spesso, i clinici creano un riassunto delle condizioni storiche, dei sintomi o delle procedure del paziente, noto come "lista dei problemi". Tuttavia, questo processo può essere complesso e laborioso, soprattutto per i pazienti con registrazioni mediche estese. La difficoltà è amplificata da vari fattori che complicano il recupero efficace delle informazioni dalle EHR.   Principali sfide Espansione delle query e corrispondenza:  I metodi tradizionali per ampliare le ricerche possono avere difficoltà quando si incontrano testi simili per condizioni mediche affini, diversi modi di esprimere gli stessi termini, e variazioni nella scrittura dei termini medici (ad esempio, "rx" usato per "prescrizione" o "sindrome di Miller Fisher" al posto di semplicemente "Miller"). Struttura dei dati eterogenea:  Gli EHR spesso presentano una struttura di dati eterogenea, come il modello checklist: “[] tosse [x] mal di testa”, dove la menzione non indica necessariamente la presenza effettiva di una condizione. Contestualizzazione:  Il contesto della menzione può influenzarne l'interpretazione. Ad esempio, una condizione menzionata nella “Storia Familiare” di un paziente può avere un significato diverso rispetto alla stessa condizione menzionata nella “Anamnesi”. Acronimi polisemici:  Acronimi con significati multipli nelle note mediche possono condurre a interpretazioni errate.   Soluzione proposta con Med-Gemini Le sfide sopra descritte evidenziano la necessità di sistemi di AI in grado di recuperare informazioni in modo consapevole del contesto da registri EHR, identificando condizioni, farmaci o procedure rare o sottili. Questo rappresenta un benchmark pratico per valutare l'efficacia di Med-Gemini.   Metodo Compito di comprensione EHR:  Basato su ricerche precedenti, il team ha sviluppato un insieme di casi complessi da MIMIC-III, simulando uno scenario clinicamente rilevante di "ago in un pagliaio". Approccio in due Fasi:  Utilizzando Med-Gemini-M 1.5 con una finestra di contesto lunga, il processo si articola in due passaggi: 1)       Recupero delle menzioni:  Med-Gemini-M 1.5 recupera tutte le menzioni pertinenti al problema specifico con una singola dimostrazione. 2)       Determinazione della presenza:  Valuta la presenza del problema basandosi sulle menzioni recuperate.   Metodo di confronto Il metodo euristico di annotazione-aggregazione precedentemente descritto serve come confronto di base per Med-Gemini-M 1.5. Questo metodo richiede un'elaborata ingegneria manuale per determinare l'esistenza di condizioni da un insieme di registri medici. Sebbene efficace, copre solo un insieme limitato di condizioni e necessita di ulteriori adattamenti per includere nuove condizioni.   Linee guida per l'analisi di video medici L'analisi di video chirurgici e procedurali è un elemento chiave della ricerca nell'ambito dell'intelligenza artificiale applicata alla medicina. Grazie ai progressi nella visione artificiale, emergono nuove applicazioni come la segmentazione semantica, che consiste nel dividere un'immagine in parti che hanno significato specifico, il rilevamento e il tracciamento degli strumenti, e la classificazione delle azioni. Queste innovazioni possono trasformare il modo in cui comprendiamo e valutiamo le procedure mediche. Tuttavia, una sfida significativa è data dalle limitazioni nel comprendere le relazioni e le dipendenze a lungo termine nei video, a causa delle ridotte capacità di analisi contestuale dei modelli che integrano linguaggio e immagini. Med-Gemini-M 1.5 supera questa barriera grazie alla sua abilità di analizzare dati su periodi prolungati, permettendo così l'esame completo di interi video per riconoscere schemi visivi e azioni su archi temporali estesi. Per migliorare le capacità di Med-Gemini-M 1.5 nell'analisi dei video medici, si impiega un approccio zero-shot, che permette al modello di eseguire compiti per i quali non è stato specificamente addestrato, basandosi su istruzioni dettagliate per ciascun compito. In particolare, il modello deve essere in grado di analizzare sia la query linguistica sia il contenuto del video per eseguire compiti come: Localizzazione della Risposta Visiva Medica (MVAL): Identificare e localizzare la porzione del video che corrisponde alla query, fornendo la risposta visiva corretta. Valutazione della Vista Critica di Sicurezza (CVS): Identificare con precisione le viste chirurgiche nei fotogrammi video, assicurando che tutte le strutture critiche siano chiaramente visibili e adeguatamente posizionate. Questi compiti richiedono una comprensione dettagliata e contestualizzata dei video per facilitare il riconoscimento delle fasi procedurali, degli strumenti e delle azioni rilevanti.     Valutazione completa delle prestazioni di Med-Gemini: Dall'analisi testuale alla comprensione multimodale e dei contesti estesi Le aree per valutare il rendimento di Med-Gemini sono tre, e comprendono: Ragionamento basato su testo:  Misura l'abilità di Med-Gemini nel comprendere e interpretare le informazioni cliniche testuali. Compiti multimodali:  Valuta la capacità del modello di integrare e analizzare dati provenienti da diverse modalità, come immagini, audio e video. Elaborazione di contesti estesi:  Testa le prestazioni del modello nell'analizzare registri medici con informazioni estese.   Questi benchmark dimostrano come Med-Gemini possa offrire prestazioni solide in un'ampia gamma di attività nel campo medico.   Valutazione del ragionamento avanzato su compiti basati su testo La valutazione delle capacità di ragionamento medico di Med-Gemini-L 1.0 viene eseguita attraverso tre benchmark testuali, progettati per misurare il ragionamento clinico e la capacità di ridurre l'incertezza mediante la ricerca web.   MedQA (USMLE):  Un dataset con 1.273 domande a scelta multipla in stile USMLE (4 opzioni). Le domande sono progettate per testare le competenze mediche. Metodo:  Seguire il formato input-output e le metriche di valutazione descritte da Singhal et al. (2023) , utilizzando l'accuratezza delle previsioni come metrica. Durante l'inferenza, vengono eseguite quattro iterazioni di ricerca guidata dall'incertezza. Etichettatura:  I medici certificati negli Stati Uniti ricontrollano e rietichettano il set di test per individuare domande con errori di etichettatura, ambiguità o informazioni mancanti. Questo processo consente una migliore caratterizzazione delle prestazioni del modello.   NEJM CPC (Conferenze Clinico-Patologiche del New England Journal of Medicine):  Un dataset con casi clinico-patologici complessi pubblicati sul New England Journal of Medicine. Metodo:  Il modello è progettato per elencare dieci possibili diagnosi per ogni caso presentato. Le prestazioni vengono misurate utilizzando due indicatori: l'accuratezza della prima diagnosi suggerita (top-1) e l'accuratezza tra le prime dieci diagnosi suggerite (top-10), seguendo metodi simili a quelli di MedQA. Durante il processo di analisi, il modello esegue una ricerca dettagliata guidata dalle incertezze riscontrate.   GeneTuring:  Un dataset con 600 coppie di domande e risposte progettate per valutare le conoscenze genomiche dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni. Metodo:  Il dataset è composto da 12 moduli, ognuno dei quali contiene 50 coppie di domande e risposte. L'accuratezza delle previsioni del modello è utilizzata come criterio di valutazione, seguendo il metodo descritto da Hou e Ji (2023).  Non si prendono in considerazione i casi in cui il modello sceglie di non rispondere o le risposte non sono dirette. Durante l'analisi, viene attuata una ricerca dettagliata basata sull'incertezza, simile a quella usata nel NEJM CPC, che sta per "New England Journal of Medicine Clinical Problem-Solving", un approccio che mira a migliorare il processo di diagnosi attraverso casi clinici complessi.   Oltre ai test standard, Med-Gemini-M 1.0 viene anche valutato in tre complessi scenari pratici che richiedono la creazione di testi dettagliati. Un gruppo di clinici valuta le risposte del modello comparandole con quelle di esperti umani mediante un metodo di confronto anonimo: Riassunto medico:  Il modello crea un riassunto post-visita (AVS) partendo da note mediche anonime. Questo riassunto aiuta i pazienti a comprendere meglio il loro piano di cura. Generazione di lettere di riferimento:  Genera una lettera di riferimento per un altro professionista sanitario utilizzando note mediche ambulatoriali anonime. Semplificazione medica:  Trasforma un riassunto tecnico di uno studio approfondito in un testo facile da capire per il pubblico. Questo testo, denominato "riassunto in linguaggio semplice" (PLS), è redatto in un linguaggio chiaro e diretto, ideale per chi non ha una formazione medica.   Valutazione delle capacità multimodali Per valutare Med-Gemini su domande e risposte visive multimodali (VQA), sono stati utilizzati sette benchmark:   Valutazione standard PAD-UFES-20:  Dermatologia. Slake-VQA:  Radiologia in inglese e cinese. Path-VQA:  Patologia per Med-Gemini M 1.5. ECG-QA:  Cardiologia per Med-Gemini S 1.0.   Valutazione inter-specialità Sfida di immagini del NEJM:  Challenge diagnostico del New England Journal of Medicine. USMLE-MM (Multimodale):  Benchmark multimodale in stile USMLE. MMMU-HM (Salute e Medicina):  Dataset specifico per salute e medicina. Questi ultimi tre benchmark non sono stati utilizzati per l'addestramento o il perfezionamento del modello, quindi Med-Gemini-L 1.0 è stato valutato senza alcun aggiustamento ulteriore specifico per le diverse modalità.   Metodologia di valutazione Domande a scelta multipla chiusa: Per i benchmark come PAD-UFES-20, la Sfida di Immagini del NEJM, USMLE-MM, e la maggior parte delle domande in MMMU-HM, si usano domande a scelta multipla con risposte predefinite. ECG-QA: L'accuratezza viene determinata valutando la corrispondenza esatta tra le risposte del modello e le risposte corrette. Domande a risposta aperta: Per Slake-VQA e Path-VQA, la valutazione si basa sul punteggio F1, che misura la precisione a livello di singoli token nelle risposte fornite.   Capacità multimodali in dialogo diagnostico Med-Gemini-M 1.5 è stato valutato qualitativamente in dermatologia e radiologia attraverso un dialogo diagnostico multimodale. Un panel di esperti clinici ha esaminato gli esempi di dialoghi, fornendo una valutazione qualitativa. Questi esempi mostrano "l'arte del possibile", ma sono necessarie ulteriori ricerche e verifiche prima dell'uso in contesti di assistenza clinica per garantire sicurezza ed efficacia.   Valutazione delle capacità di analisi di informazioni dettagliate in contesti video e registri sanitari   Compiti per Med-Gemini-M 1.5: Analisi di note dettagliate e non strutturate dei registri sanitari elettronici (EHR): Valutare la capacità del modello di comprendere documenti medici complessi. Domande e risposte su video educativi medici: Testare la capacità del modello di rispondere a quesiti basati su contenuti video didattici. Valutazione della "Critical View of Safety" (CVS) in video chirurgici: Misurare l'efficacia del modello nel riconoscere e valutare aspetti cruciali di sicurezza durante le procedure chirurgiche attraverso l'analisi video.     Comprensione di note EHR Per testare la capacità di Med-Gemini-M 1.5 di ragionare su contesti estesi, è stato sviluppato il compito "MIMIC-III-Needle-in-a-Haystack." L'obiettivo è recuperare i frammenti di testo pertinenti per una determinata condizione medica (condizione/sintomo/procedura) da una vasta raccolta di note cliniche non strutturate e determinare la presenza della condizione attraverso un ragionamento basato sulle prove.   Criteri Numero di pazienti:  44 pazienti unici dall'ICU. Numero di note:  Più di 100 note per paziente (senza contare i dati strutturati). Ogni esempio contiene tra 200.000 e 700.000 parole. Menzioni uniche:  Ogni condizione viene menzionata una sola volta in tutte le note. Condizione unica:  Ogni campione si focalizza su una singola condizione di interesse. Etichetta binaria:  Ogni campione ha un'etichetta binaria che indica la presenza o meno della condizione, determinata tramite il voto della maggioranza di tre medici valutatori.   Set di Test Numero di esempi: 200. Casi positivi: 121. Casi negativi: 79.   Nel contesto del test, le prestazioni di Med-Gemini-M 1.5, impiegato in modalità one-shot, sono messe a confronto con un metodo tradizionale di annotazione e aggregazione basato su euristiche. Per valutare l'efficacia di questi due approcci nel determinare con precisione la presenza di una condizione medica, vengono utilizzate specifiche metriche, come la precisione e il recall. L'obiettivo principale di questo benchmark è dimostrare la capacità di Med-Gemini-M 1.5 di interpretare note cliniche EHR complesse e di effettuare ragionamenti accurati sulle condizioni mediche analizzando contesti informativi estesi. Questa prova mette in luce come il modello possa gestire e processare grandi quantità di dati per fornire diagnosi affidabili e ben informate.   Comprensione video Localizzazione delle Risposte Visive Mediche (MVAL) Dataset MedVidQA:  Viene utilizzato per due compiti MVAL, in cui Med-Gemini-M 1.5 deve localizzare risposte visive specifiche all'interno di video istruttivi medici.   Valutazione della Critical View of Safety (CVS) Dataset Cholec80:  Contiene video di colecistectomia laparoscopica. Dataset Cholec80-CVS:  Include annotazioni dettagliate dei clip video relativi ai criteri della Critical View of Safety. CVS Protocol:  Questo protocollo assicura l'identificazione sicura del dotto cistico e dell'arteria cistica, riducendo il rischio di lesione del dotto biliare (BDI). Dettagli del Dataset Cholec80-CVS Ogni clip video è etichettato con un punteggio da 0 a 2 per ciascuno dei tre criteri CVS. Tutti i fotogrammi in un dato clip condividono la stessa annotazione. Numero di clip annotati: 572.   Valutazione Obiettivo:  Med-Gemini-M 1.5 deve prevedere quali criteri CVS sono soddisfatti in ogni clip video. Metrica:  Viene calcolata l'accuratezza media delle risposte rispetto alle annotazioni Cholec80-CVS.   Riconoscimento delle azioni chirurgiche Dataset AVOS:  Una collezione di video di chirurgia aperta caricati su YouTube, con esempi annotati. Obiettivo:  Valutare qualitativamente la capacità di Med-Gemini-M 1.5 nel riconoscere le azioni chirurgiche all'interno di questi video. Risultati Attesi Queste valutazioni dimostrano la capacità di Med-Gemini-M 1.5 di comprendere contesti video complessi e localizzare informazioni rilevanti, nonché riconoscere azioni chirurgiche specifiche nei video procedurali.   Risultati dei Benchmark: Med-Gemini eleva le prestazioni nell'IA medica La vasta gamma e la diversità dei compiti analizzati in questo studio rappresentano l'approccio più esaustivo adottato fino ad ora per i modelli di linguaggio avanzati nel settore sanitario. Le valutazioni di Med-Gemini vanno oltre il semplice test delle sue funzionalità, includendo compiti che mostrano il suo valore pratico, come la creazione di sintesi mediche, la gestione di conversazioni in formati diversi e l'analisi di video chirurgici.   Med-Gemini-L 1.0 ha raggiunto un'accuratezza del 91,1% nel benchmark MedQA (USMLE), stabilendo un nuovo punto di riferimento e superando di 4,5% il modello precedente, Med-PaLM 2, e di 0,9% i risultati ottenuti con MedPrompt, che è basato su GPT-4 e utilizza sollecitazioni specializzate.  A differenza di MedPrompt, Med-Gemini utilizza la ricerca web generica all'interno di un sistema che si adatta all'incertezza, rendendolo particolarmente versatile per applicazioni più complesse.   Per dimostrare la sua capacità di adattamento e applicazione generale, nel benchmark NEJM CPC, che tratta di sfide diagnostiche complesse, Med-Gemini-L 1.0 ha superato il precedente modello di punta, AMIE (già migliore rispetto a GPT-4), migliorando la precisione del 13,2% nella classifica delle prime 10 risposte.   Questa stessa strategia di ricerca è stata efficace anche nei compiti di genetica. Med-Gemini-L 1.0 ha superato altri modelli di riferimento in sette aree del progetto GeneTuring, includendo l'identificazione e la categorizzazione dei geni, la localizzazione, e le loro funzioni e regolazioni . Inoltre, è stata analizzata la frequenza con cui il modello decide di non fornire una risposta nei 12 moduli testati. È importante notare che, sebbene GeneGPT abbia ottenuto punteggi superiori grazie all'uso di API web specializzate, il confronto si è focalizzato su modelli che, come Med-Gemini, utilizzano tecniche di ricerca web più generaliste.   Effetti dell'autoapprendimento e della ricerca guidata dall'incertezza sulle prestazioni di Med-Gemini-L 1.0 Per valutare l'effetto dell'autoapprendimento e della ricerca guidata dall'incertezza sulle prestazioni del modello, il team ha eseguito test confrontando le prestazioni di Med-Gemini-L 1.0 sia con che senza l'impiego dell'autoapprendimento. Hanno inoltre integrato diversi cicli di ricerca guidata dall'incertezza per il dataset MedQA (USMLE). I risultati mostrano che Med-Gemini-L 1.0 registra un miglioramento significativo, con un incremento del 3,2% in accuratezza, quando utilizza l'autoapprendimento. In particolare, l'accuratezza è aumentata dal 87,2% al 91,1% attraverso successive iterazioni di ricerca. Analogamente, per il benchmark del NEJM CPC, l'introduzione della ricerca guidata durante l'analisi dei dati ha portato a un aumento del 4,0% nella precisione delle prime 10 risposte.   Rivalutazione delle etichette di MedQA (USMLE) MedQA (USMLE) rappresenta un benchmark fondamentale per misurare le prestazioni dei Large Language Models (LLM) nel settore medico. Tuttavia, è emerso che alcune delle domande di questo test presentano carenze, come la mancanza di figure o dati di laboratorio essenziali, e risposte che possono essere considerate obsolete. Per risolvere questi problemi, è stato intrapreso un processo completo di rietichettatura del set di test MedQA (USMLE).   Questo processo ha coinvolto la partecipazione di almeno tre medici statunitensi per ciascuna domanda, incaricati di rispondere e valutare le risposte standard fornite. È stato loro richiesto di identificare qualsiasi mancanza informativa nelle domande e, attraverso un approccio di valutazione bootstrap con tre revisori per domanda, di decidere quali domande escludere per mancanze informative o errori nelle etichette. Inoltre, sono state individuate le domande ambigue che potevano ammettere più risposte corrette.   Dai risultati medi dei comitati bootstrap, si è scoperto che il 3,8% delle domande era carente di informazioni necessarie, con un consenso unanime dei comitati. Il 2,9% delle domande è stato rilevato come probabile portatore di errori di etichettatura, e lo 0,7% è stato considerato ambiguo. L'esclusione di queste domande ha ricevuto un forte sostegno dai valutatori, con percentuali di consenso del 94%, 87,6% e 94,6% rispettivamente.   È importante notare che una porzione significativa degli errori del modello Med-Gemini-L 1.0 può essere attribuita a questi problemi. Inoltre, l'indice di incertezza, misurato tramite l'entropia, tende a essere più elevato per queste domande (test t, 𝑝-value=0.033). Rimuovendo tali domande, l'accuratezza è migliorata, passando dal 91,1% al 91,8% ± 0,2%. Adottando criteri di maggioranza piuttosto che di unanimità, l'accuratezza è ulteriormente aumentata al 92,9% ± 0,38%, escludendo fino al 20,9% delle domande incerte.   Med-Gemini: Un modello all'avanguardia nel comprendere diversi tipi di contenuti medici   Med-Gemini si è dimostrato capace nel gestire diversi tipi di compiti che combinano testo e immagini nel settore medico. Questo modello si è distinto o ha tenuto testa ai migliori metodi disponibili in sette diversi test. In particolare, Med-Gemini-L 1.0 ha impostato nuovi record in tre specifici compiti di domande e risposte visive : ha superato di gran lunga altri modelli come GPT-4V nei test delle immagini del New England Journal of Medicine, nelle domande multimodali dell'USMLE, e nel sottoinsieme di salute e medicina di MMMU, con miglioramenti notevoli nelle prestazioni.   Parallelamente, un'altra versione del modello, Med-Gemini-M 1.5, ha superato i precedenti modelli multimodali migliorando significativamente nelle valutazioni di patologia visiva, e Med-Gemini-S 1.0 ha ottenuto risultati superiori nella valutazione di domande basate su ECG, migliorando la media di accuratezza rispetto a versioni precedenti di modelli come GPT-4.   Il modello Med-Gemini-M 1.5 ha anche mostrato ottimi risultati in altre due valutazioni, Slake-VQA e PAD-UFES-20, tenendo il passo con i migliori standard precedenti.   Inoltre, la valutazione del benchmark PAD-UFES-20 è stata effettuata in due modi diversi: inizialmente si è confrontato il modello con il precedente utilizzando le stesse divisioni di immagini, e poi si sono valutate le prestazioni con una nuova suddivisione basata sui pazienti, per una misurazione più accurata.   Per il dataset USMLE-MM, il modello ha ottenuto eccellenti risultati, con percentuali di successo che variano dall'89,5% al 100% a seconda della fase del test.   Complessivamente, Med-Gemini ha mostrato di superare GPT-4V con un margine medio del 44,5% nei sette benchmark considerati.  Per alcuni test come USMLE-MM, PAD-UFES-20 e Slake-VQA, sono stati anche confermati i risultati usando le stesse tecniche di GPT-4V, dimostrando la consistenza e l'affidabilità del modello Med-Gemini.   Esplorazione delle capacità di dialogo multimodale di Med-Gemini Per dimostrare come Med-Gemini possa essere utile nella pratica medica quotidiana, sono stati creati alcuni esempi ipotetici che mostrano il modello in azione in scenari di dialogo medico.   Primo esempio:  Immaginiamo un utente che chieda a Med-Gemini-M 1.5 consiglio su alcune protuberanze pruriginose sulle gambe e braccia. Il modello suggerisce all'utente di inviare una foto delle protuberanze. Una volta ricevuta l'immagine, Med-Gemini-M 1.5 fa domande specifiche per capire meglio il problema e riesce a diagnosticare un tipo comune di eruzione cutanea. Inoltre, offre consigli sui possibili passi successivi e sulle opzioni di trattamento.   Secondo esempio:  In un altro scenario, Med-Gemini-M 1.5 assiste un medico di medicina generale nell'analisi di una radiografia del torace. Il modello aiuta a identificare una malattia comune della colonna vertebrale e discute le possibili cause del mal di schiena cronico del paziente. Suggerisce esami di follow-up per determinare la causa precisa del dolore e prepara un referto in linguaggio semplice, per aiutare il medico a comunicare meglio con il paziente. Tuttavia, le risposte del modello possono variare a seconda delle specifiche richieste; ad esempio, potrebbe non notare piccoli cambiamenti degenerativi se viene indirizzato a concentrarsi su altre caratteristiche.   Questi esempi illustrano il potenziale di Med-Gemini-M 1.5 nel facilitare la comunicazione e il supporto decisionale in contesti medici che integrano informazioni visive e testuali. Tuttavia, per implementare pienamente queste capacità nel mondo reale, sarebbero necessari ulteriori sviluppi e una valida conferma per garantire l'efficacia e l'affidabilità del sistema.   Come Med-Gemini gestisce le informazioni complesse ed estese in sanità Med-Gemini-M 1.5 è stato messo alla prova per valutare la sua capacità di gestire informazioni molto dettagliate e complesse, sia nei record sanitari elettronici (EHR) sia attraverso video medici. Questo modello ha dimostrato di essere particolarmente efficace nell'identificare condizioni mediche rare e complesse all'interno di documentazioni EHR molto lunghe, soprattutto in situazioni descritte come "trovare l'ago nel pagliaio".   In aggiunta, Med-Gemini-M 1.5 ha mostrato ottime prestazioni anche nell'analisi di video medici, comprendendo compiti che richiedevano la gestione di video con e senza sottotitoli. Questo ha evidenziato come l'aggiunta di sottotitoli possa migliorare notevolmente la capacità del modello di comprendere i contenuti video. Nonostante alcune difficoltà dovute alla non disponibilità di alcuni video necessari per il test MedVidQA, Med-Gemini-M 1.5 ha superato i modelli precedenti, dimostrando come l'integrazione di diversi formati di dati, quali video, testo e audio, possa essere ottimizzata per una migliore comprensione dei contenuti.   È stato tentato un confronto con GPT-4, ma si sono riscontrate limitazioni legate alla lunghezza del testo che GPT-4 può elaborare, una limitazione non presente in Med-Gemini-M 1.5.  Inoltre, nella specifica analisi di video di colecistectomia laparoscopica, Med-Gemini-M 1.5 ha superato il modello GPT-4V del 21%, anche se un modello più semplice basato su tecnologia ResNet3D ha mostrato prestazioni superiori, suggerendo aree di miglioramento possibile per Med-Gemini-M 1.5.   Questi risultati indicano che esiste un ampio margine per ulteriori ricerche su come affinare l'uso di dati multimodali e migliorare le strategie di istruzione per i modelli di intelligenza artificiale, in modo da potenziarne l'efficacia specialmente in contesti medici complessi.   Applicazioni delle capacità di elaborazione di contesti complessi in biomedicina Med-Gemini-M 1.5 ha mostrato notevoli potenzialità nella gestione di contesti complessi in diversi ambiti della biomedicina. Oltre ai risultati numerici, il modello è stato valutato per il suo impatto nell'educazione medica, nell'assistenza ai clinici nell'uso dei sistemi di registrazioni sanitarie elettroniche (EHR) e nella revisione e sintesi della letteratura biomedica.   Un'area particolarmente promettente è l'uso di Med-Gemini-M 1.5 nei video procedurali in ambito clinico e formativo.  Il modello ha dimostrato di poter identificare azioni chirurgiche specifiche da video, come dimostrato nell'analisi di una colecistectomia laparoscopica. Questa capacità può innovare la formazione chirurgica, consentendo valutazioni automatizzate, ottimizzando l'efficienza nelle sale operatorie analizzando i flussi di lavoro e guidando potenzialmente i chirurghi in tempo reale durante interventi complessi per migliorare la precisione e i risultati per i pazienti.   Ad esempio,  Med-Gemini-M 1.5 non solo riconosce che un video mostra una colecistectomia laparoscopica, ma identifica anche strutture chiave importanti per assicurare la sicurezza durante l'operazione. Se queste capacità di classificazione potessero essere eseguite su larga scala con alta precisione, ciò potrebbe migliorare significativamente la revisione delle procedure, per esempio in contesti di assicurazione della qualità, o persino ottimizzare le fasi operative per aumentare l'efficienza.   Le potenzialità di Med-Gemini-M 1.5 suggeriscono che, con ulteriori sviluppi, il modello potrebbe fornire supporto didattico, assistenza e guida automatizzata durante le procedure mediche, migliorando così la formazione medica e la sicurezza dei pazienti. Tuttavia, per realizzare questi obiettivi più ambiziosi, saranno necessari studi e sviluppi ulteriori per valutare e affinare le sue capacità in contesti ancora più complessi e sfumati.   Interazione clinica con i registri sanitari elettronici Med-Gemini-M 1.5 ha dimostrato di essere particolarmente abile nell'analizzare registrazioni mediche estese e nel sintetizzarle in riassunti chiari e facili da comprendere. Questa capacità permette ai medici e ai pazienti di avviare conversazioni basate su questi riassunti, facilitando la richiesta di informazioni più dettagliate su specifiche condizioni mediche o risultati di esami, come la polmonite o i risultati di una radiografia del torace. L'utilizzo di un linguaggio naturale nelle richieste e l'accesso facilitato ai dati medici attraverso un'interfaccia conversazionale possono notevolmente ridurre il carico di lavoro dei clinici e migliorare la comprensione delle informazioni, beneficiando così sia i professionisti che i pazienti.  Per portare questa funzionalità nella pratica quotidiana, sono tuttavia necessari ulteriori studi e valutazioni.   In un altro esempio di applicazione, Med-Gemini-M 1.5 ha gestito efficacemente l'analisi di numerosi articoli di ricerca riguardanti il gene FTO e la sua relazione con l'obesità . Il modello ha esaminato e sintetizzato il contenuto di 12 articoli scientifici, presentando un riassunto conciso che spiega come variazioni genetiche in una specifica area del gene FTO possano influenzare il rischio di obesità. Queste variazioni alterano l'attività di alcuni geni coinvolti nell'accumulo di grasso. Questo esempio mostra la capacità del modello di svolgere complesse analisi genetiche che potrebbero avere implicazioni importanti per la ricerca biomedica e la comprensione di malattie come l'obesità.   Performance su MedQA Med-Gemini-L 1.0 ha raggiunto risultati notevoli nel MedQA (USMLE), un importante test per valutare la conoscenza e il ragionamento medico. Questo successo è dovuto all'uso di tecniche avanzate di apprendimento automatico che affinano e integrano la ricerca nel processo di apprendimento. Inoltre, una revisione accurata del test MedQA effettuata da medici in servizio ha offerto spunti preziosi, rivelando che circa il 4% delle domande mancava di informazioni necessarie e un ulteriore 3% aveva potenziali errori nelle risposte fornite.   Tuttavia, nonostante l'efficacia di MedQA come strumento di valutazione, è emerso che stabilire una verità oggettiva in medicina può essere difficile a causa delle diverse interpretazioni e delle incertezze tipiche di questo campo, oltre ai continui aggiornamenti delle conoscenze mediche. Queste scoperte indicano che migliorare i risultati nei test come il MedQA non si traduce necessariamente in un avanzamento diretto delle capacità pratiche dei modelli di intelligenza artificiale in medicina. Per questo, è fondamentale condurre test più approfonditi che riflettano meglio la realtà dei contesti clinici.   È importante notare che molti test di valutazione hanno limitazioni dovute alla qualità e alla dimensione dei dati utilizzati. Per esempio, un nuovo approccio di addestramento per Med-Gemini-M 1.5 utilizzando un diverso insieme di dati dermatologici ha portato a una diminuzione del 7,1% nelle prestazioni del modello. Questo sottolinea l'importanza di considerare attentamente la qualità e la dimensione dei dati quando si valutano le prestazioni di tali modelli.   Integrazione della ricerca web L'integrazione di Med-Gemini con la ricerca web offre ottime prospettive per migliorare la precisione e l'affidabilità delle risposte fornite a domande mediche tramite i Large Language Models (LLM). Questo studio si è concentrato sull'addestramento di Med-Gemini-L 1.0 per formulare query di ricerca web in situazioni di incertezza e per utilizzare i risultati della ricerca per arricchire la qualità delle risposte. I risultati ottenuti nei test MedQA, NEJM CPC e GeneTuring sono stati promettenti, ma è chiaro che sono necessarie ulteriori ricerche. Ad esempio, non è stata ancora valutata la possibilità di limitare i risultati della ricerca esclusivamente a fonti mediche autorevoli, né sono state applicate tecniche avanzate di recupero di informazioni multimodali o analizzate in dettaglio la precisione e la rilevanza dei risultati della ricerca e la qualità delle citazioni utilizzate. Rimane aperta anche la questione se LLM di dimensioni minori possano essere efficacemente addestrati a utilizzare la ricerca web. Questi aspetti saranno esplorati in futuro per avanzare ulteriormente in questo ambito di ricerca.   Potenzialità delle capacità conversazionali multimodali di Med-Gemini-M 1.5 Le capacità di dialogo multimodale di Med-Gemini-M 1.5 appaiono molto promettenti, specialmente perché sono state sviluppate senza un addestramento specifico per gestire dialoghi medici. Queste abilità permettono interazioni fluide e naturali non solo tra persone e clinici, ma anche con sistemi di intelligenza artificiale. Come dimostrato in alcuni esempi pratici, Med-Gemini-M 1.5 riesce a condurre conversazioni cliniche estese, a richiedere ulteriori dettagli come immagini quando necessario, a spiegare chiaramente il proprio processo decisionale e a fornire informazioni utili per le decisioni cliniche, lasciando però la decisione finale ai professionisti umani.   Questa capacità di dialogo apre numerose possibilità per applicazioni pratiche, come il supporto a clinici e pazienti, ma comporta anche alcuni rischi significativi. Nonostante si evidenzi il grande potenziale per ulteriori ricerche in questo ambito, le capacità di conversazione clinica di Med-Gemini-M 1.5 non sono state esaminate con la stessa profondità di studi precedenti focalizzati sull'intelligenza artificiale conversazionale diagnostica. Le potenzialità di Med-Gemini-M 1.5 nell'elaborazione di dati estesi in medicina Le caratteristiche più rilevanti di Med-Gemini risiedono nella sua abilità di elaborare contesti estesi, aprendo nuove frontiere nelle prestazioni e nelle potenzialità applicative in ambito medico, precedentemente irraggiungibili per i sistemi di intelligenza artificiale. Questo studio introduce un compito specifico focalizzato sull'analisi delle cartelle cliniche elettroniche molto dettagliate, mirando all'identificazione e alla verifica di condizioni, sintomi e procedure. Questo compito di ricerca, descritto come "trovare l'ago nel pagliaio", rappresenta una sfida reale per i clinici, e le prestazioni di Med-Gemini-M 1.5 dimostrano il suo potenziale nel ridurre notevolmente il carico cognitivo dei clinici, aiutandoli a estrarre e analizzare informazioni cruciali da vasti volumi di dati dei pazienti. Le capacità del modello nel rispondere a domande su video medici e nell'annotazione di dati indicano che queste competenze possono essere applicate anche a dati multimodali complessi. È significativo notare che le dimostrazioni di queste capacità di elaborare contesti estesi sono state effettuate utilizzando il metodo di few-shot learning, che permette al modello di apprendere da pochi esempi specifici, senza necessità di un addestramento esteso per il compito. Queste capacità aprono nuove opportunità per l'analisi dettagliata e l'annotazione di dati in settori quali la genomica sequenziale e multi-omica, tecniche di imaging avanzate come l'analisi patologica e l'imaging volumetrico, e l'elaborazione integrata con registrazioni sanitarie per scoprire nuove conoscenze e supportare i flussi di lavoro clinici.   La necessità di specializzazione e adattamento nei modelli medici AI I modelli Gemini, che sono progettati per lavorare con diversi tipi di dati (multimodali), hanno già una solida base di conoscenze mediche grazie a un ampio addestramento iniziale. Questa preparazione li rende immediatamente efficaci, come dimostra il loro successo in test complessi come la NEJM Image Challenge, dove superano di gran lunga i modelli più generali che combinano visione e linguaggio, come il GPT-4V. Tuttavia, i dati medici, soprattutto quelli che combinano diversi tipi di informazioni (multimodali), sono unici e complessi e spesso non sono disponibili pubblicamente su internet, dove questi modelli vengono di solito addestrati.   Nonostante la versatilità dei modelli Gemini, è cruciale che vengano ulteriormente perfezionati e specializzati prima di essere utilizzati in ambito medico. I modelli Gemini hanno il vantaggio di richiedere meno dati specifici per la specializzazione rispetto alle generazioni precedenti di sistemi AI medici, rendendo più pratico ed efficiente il loro adattamento anche a nuove applicazioni mediche cruciali, come dimostrato nel contesto degli ECG.     Superare i benchmark per una valutazione completa dell'intelligenza artificiale medica È fondamentale andare oltre i semplici test di valutazione standard per comprendere appieno l'efficacia dei modelli di intelligenza artificiale medica. Questo studio si distingue come uno dei più dettagliati nell'esame delle capacità pratiche dei Large Language Models (LLM) e dei Large Multimodal Models (LMM) in campo medico, esplorando nuove funzionalità e la loro applicabilità pratica. Questa ricerca mette in luce le ottime performance dei modelli in compiti come la sintesi di documentazione medica e la creazione di note mediche di rinvio.   Tuttavia, l'uso di AI diagnostica solleva importanti questioni regolamentari, cliniche ed etiche che devono essere affrontate per garantire un'implementazione sicura e fattibile. In generale, l'AI generativa trova impiego più sicuro in ambiti sanitari non diagnostici, dove gli errori sono meno rischiosi.  In questi contesti, l'AI può migliorare notevolmente l'efficienza dei fornitori di cure, alleggerendo i carichi amministrativi e facilitando l'accesso e la sintesi di informazioni complesse necessarie nella pratica quotidiana.   Anche per questi impieghi non diagnostici, per assicurare un impatto reale, è essenziale realizzare valutazioni specifiche per il contesto di uso.  Tali valutazioni vanno oltre i tradizionali test di benchmarking e richiedono una cautela nell'interpretazione dei risultati. Per comprendere le implicazioni a lungo termine e la capacità di applicazione delle potenzialità dimostrate, è cruciale aderire alle migliori pratiche di AI responsabile, valutando attentamente aspetti come l'equità, la giustizia e la sicurezza nell'ambiente designato, e considerando i vari fattori sociotecnici che influenzano l'efficacia specifica.   Nonostante in questo studio siano stati esaminati 14 test diversi e impegnativi, vi sono oltre 350 benchmark medici disponibili nella comunità scientifica, dimostrando l'ampio spettro di valutazione possibile.   Integrazione dei principi di AI Responsabile nel settore sanitario La ricerca di Google si è focalizzata sulle potenzialità e i miglioramenti offerti dai modelli Gemini, aprendo nuove frontiere nell'utilizzo dell'intelligenza artificiale. Un aspetto fondamentale che emergerà nelle future ricerche è l'integrazione dei principi di un'intelligenza artificiale responsabile nel ciclo di sviluppo di questi modelli. Tra questi principi, si annoverano equità, privacy, trasparenza e responsabilità, per citarne alcuni. La protezione della privacy deve aderire strettamente alle leggi che salvaguardano le informazioni dei pazienti.   Un'altra questione chiave è l'equità, poiché esiste il rischio che i sistemi di AI in campo sanitario possano involontariamente perpetuare pregiudizi storici e disuguaglianze, portando a risultati che potrebbero danneggiare i gruppi sociali meno rappresentati. Queste disparità possono riguardare differenze di genere, razza, etnia, condizione economica, orientamento sessuale, età e altre caratteristiche personali sensibili.   L'esplorazione delle nuove capacità dei Large Language Models (LLM) e dei Large Multimodal Models (LMM) pone delle sfide legate ai pregiudizi presenti nei dati, nei modelli stessi e nelle applicazioni pratiche. Queste sfide si manifestano in varie forme, come nell'apprendimento da contesti estesi, nell'integrazione di ricerca online, nella dinamica dell'autoapprendimento e nell'uso di metodi avanzati di elaborazione dei dati. I pregiudizi possono emergere durante la formulazione delle ricerche online e influenzare le informazioni restituite, o possono essere presenti nelle fonti di dati esterne.   Nonostante queste sfide, l'evoluzione dei modelli AI offre anche l'opportunità di superare vecchie limitazioni e migliorare l'accessibilità. Ad esempio, la capacità di elaborare dati estesi permette di affrontare problemi complessi in tempo reale, senza la necessità di adattamenti specifici, consentendo agli utenti di utilizzare direttamente i dati nel contesto di una richiesta. Questo era impensabile senza competenze tecniche specialistiche in passato. Inoltre, l'integrazione della ricerca web può essere cruciale per incorporare rapidamente nuove informazioni mediche in un ambiente in costante cambiamento, come dimostrato dalla pandemia di COVID-19, che ha sottolineato la necessità di aggiornamenti rapidi nelle conoscenze mediche e il pericolo rappresentato dalla disinformazione.   Per assicurare che i risultati siano giusti e non distorti, è essenziale condurre studi approfonditi e sviluppare un modello di valutazione che consideri il contesto sociotecnico specifico di ogni applicazione clinica.   Conclusioni Med-Gemini di Google DeepMind segna un passo importante nella collaborazione tra intelligenza artificiale e medicina. I suoi avanzamenti, con una precisione del 91,1% nel benchmark MedQA e competenze superiori in contesti medici multimodali, dimostrano il potenziale di questa tecnologia nel migliorare l'efficacia delle diagnosi e delle decisioni terapeutiche, fondamentali in un ambiente clinico. La capacità di Med-Gemini di integrare dati da varie fonti, compresi i registri sanitari elettronici e la ricerca web, potrebbe cambiare non solo la gestione dei casi complessi ma anche il flusso quotidiano di lavoro dei medici, offrendo supporto in tempo reale e riducendo il carico di lavoro.   Questo sviluppo offre alle aziende del settore sanitario l'opportunità di esplorare nuove applicazioni pratiche come la sintesi di note mediche e il supporto decisionale basato sui dati. Tuttavia, la sua implementazione in contesti critici richiederà ulteriori validazioni e adattamenti per garantire la sicurezza e l'efficacia delle cure. Per le startup e le aziende del settore, ciò significa considerare le partnership strategiche con sviluppatori di AI come Google DeepMind, per sfruttare queste tecnologie avanzate pur navigando nei complessi requisiti regolatori della medicina.   Inoltre, l'adozione di Med-Gemini potrebbe spingere le aziende sanitarie a rivedere le loro infrastrutture IT e i protocolli di formazione per i clinici, assicurandosi che possano sfruttare appieno le capacità dell'AI. La trasformazione digitale, guidata da queste innovazioni, potrebbe non solo migliorare la qualità dell'assistenza ma anche spianare la strada a un'assistenza sanitaria più personalizzata e accessibile, sfruttando il potenziale dell'intelligenza artificiale per trattare i pazienti con un grado di precisione e personalizzazione precedentemente irraggiungibile.

L'intelligenza artificiale (IA) sta rapidamente trasformando il nucleo operativo delle aziende in ogni settore, dall'ottimizzazione delle catene di approvvigionamento al marketing personalizzato, rendendo indispensabile una Guida EU AI Act per imprese  che chiarisca il panorama normativo. Tuttavia, con l'avanzare dell'innovazione, anche il quadro normativo si evolve. La normativa europea sull'IA, nota come EU AI Act, rappresenta un tentativo significativo di bilanciare progresso tecnologico e tutela dei diritti fondamentali. Questo scenario normativo, ampio e in parte ancora in divenire, pone le aziende di fronte a una sfida cruciale: come implementare strategie di IA conformi, sicure e rispettose dei valori etici, trasformando al contempo i requisiti normativi in opportunità strategiche, obiettivo primario di questa Guida EU AI Act per imprese ? Comprendere a fondo questa legislazione è fondamentale per mitigare i rischi e cogliere i vantaggi competitivi. 1.       Introduzione all'EU AI Act: Fondamenti e Strategie per la tua Impresa 2.       EU AI Act per Imprese: Ambito Territoriale e Ruoli Aziendali Chiave da Conoscere 3.       Interpretare l'EU AI Act: Definizioni Cruciali per la Tua Impresa – La Guida Essenziale 4.       AI Literacy Aziendale: Conformità e Innovazione con la Guida EU AI Act per Imprese 5.       Pratiche IA Proibite dall'EU AI Act: Guida ai Rischi e Implicazioni per le Imprese 6.       Sistemi IA Alto Rischio nell'EU AI Act: Guida a Classificazione e Gestione per Imprese 7.       Requisiti per Sistemi IA Alto Rischio: Guida Operativa alla Conformità EU AI Act per Imprese 8.       Obblighi EU AI Act per Alto Rischio: Guida alle Responsabilità d'Impresa per Fornitori e Utilizzatori 9.       Trasparenza e GPAI nell'EU AI Act: Guida a Classificazione e Obblighi per Fornitori d'Impresa 10.  Innovazione e Governance EU AI Act: Guida al Futuro Normativo per la tua Impresa 11.  Conclusioni: Strategie Vincenti per la tua Impresa con la Guida EU AI Act 12.  FAQ: Risposte Rapide dalla Guida EU AI Act per Imprese Guida EU AI Act per imprese Introduzione all'EU AI Act: Fondamenti e Strategie per la tua Impresa Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale si è trasformata da campo di ricerca a motore operativo per imprese di ogni settore: ottimizza le supply chain, personalizza il marketing, abilita nuovi servizi; una trasformazione che richiede una Guida EU AI Act per imprese  per orientarsi tra le nuove responsabilità. Il legislatore europeo ha risposto con l’EU AI Act, un regolamento già in vigore ma ancora soggetto a revisioni che impongono obblighi diretti alle aziende. Il punto critico per il management, e che questa Guida EU AI Act per imprese  si propone di affrontare, è dunque gestire oggi l’incertezza applicativa – definizioni, requisiti e interpretazioni non ancora stabilizzati – senza rallentare l’adozione di soluzioni IA sicure e rispettose dei diritti fondamentali. È importante comprendere che esistono aree sostanziali in cui nessuno può affermare di sapere con certezza come l'EU AI Act sarà applicato dai tribunali e dalle autorità di regolamentazione. Nonostante ciò, è possibile fornire indicazioni sulle posizioni probabili, spesso ragionando per analogia basandosi sull'esperienza nell'interpretazione di disposizioni vaghe e incerte in altre leggi dell'UE. Laddove la normativa è ambigua, l'obiettivo è fornire chiarezza; dove è di alto livello, si mira a concretezza, e dove è teorica, ci si concentra sulle interpretazioni che i tribunali dell'UE adotteranno con maggiore probabilità. Non si pretende di risolvere tutte le incertezze – nessuno può farlo, non ancora – ma si fornisce una mappa che aiuta le aziende a muoversi oggi, non solo a prepararsi per domani. Le imprese necessitano di una guida pratica perché la posta in gioco è alta. Le sanzioni per la non conformità all'EU AI Act sono significative: fino a un massimo di 35 milioni di euro o il 7% del fatturato annuo globale, a seconda di quale sia l'importo maggiore. Per intenderci, queste cifre sono superiori del 75% rispetto alle già elevate sanzioni massime previste dal GDPR. Oltre al rischio di esposizione finanziaria, anche il rischio reputazionale derivante dall'essere etichettati come non conformi è considerevole, specialmente in un mercato in cui fiducia e trasparenza stanno rapidamente diventando fattori di differenziazione competitiva. La maggior parte delle aziende, tuttavia, non dispone del tempo, delle competenze o della capacità legale interna per dedicare ore alla ricerca di risposte a domande come: "Come faccio a sapere se il mio sistema di IA è ad 'alto rischio?", "Quali informative sulla trasparenza devo iniziare a preparare?", "Devo riqualificare i miei team sull'alfabetizzazione in materia di IA?". È essenziale, quindi, iniziare a costruire le basi della conformità il prima possibile, sapendo che si potranno apportare adattamenti. Nell'eventualità di un'indagine regolamentare, è infinitamente preferibile dimostrare un programma di conformità in corso piuttosto che non avere nulla da presentare. Le aziende dovranno inevitabilmente affrontare decisioni rischiose su come bilanciare al meglio gli obblighi di conformità con la necessità di sviluppare e/o utilizzare l'IA per raggiungere i propri obiettivi di business. Ad esempio, ogni azienda deve decidere quali delle sue tecnologie sono sistemi di IA e quali no. Data la vaghezza con cui l'EU AI Act definisce i "sistemi di IA", le aziende dovranno adottare definizioni interne che trovino un equilibrio tra l'essere troppo ampie (rischiando di trattare alcune tecnologie come rientranti nell'ambito di applicazione quando potrebbero non esserlo) e troppo strette (rischiando la non conformità). Nel trovare tale equilibrio, è essenziale che le aziende siano in grado di giustificare e difendere le scelte fatte, e di documentarle. In questo modo, le aziende possono dimostrare a qualsiasi autorità di regolamentazione la ragionevolezza delle scelte operate, specialmente quando tali scelte hanno dovuto essere fatte prima che fossero disponibili linee guida approfondite. Purtroppo, in questo ambiente normativo in rapida evoluzione, non c'è alternativa al tenersi aggiornati sulle tendenze normative, sulla guida legale e sul feedback dell'implementazione nel mondo reale. Takeaway operativo: Le aziende dovrebbero avviare immediatamente una valutazione interna del proprio utilizzo attuale e pianificato di sistemi di IA, identificando le aree di potenziale impatto dell'EU AI Act e stanziando risorse per un programma di conformità proattivo e adattabile. Questo approccio mitiga i rischi e posiziona l'azienda per capitalizzare sulle opportunità offerte da un uso responsabile dell'IA.   EU AI Act per Imprese: Ambito Territoriale e Ruoli Aziendali Chiave da Conoscere Per le imprese che sviluppano o impiegano IA, il primo nodo è l’ambito territoriale: l’EU AI Act si applica agli operatori (fornitori, utilizzatori, importatori, distributori, produttori) stabiliti o semplicemente attivi nel SEE e può estendersi a soggetti extra-SEE se l’output dei loro sistemi viene usato nell’Unione. In altre parole, anche chi non vende direttamente nel mercato europeo può ricadere nella normativa se i suoi modelli o servizi generano risultati utilizzati da utenti europei. Una delle peculiarità più rilevanti è che l'EU AI Act si applica a qualsiasi fornitore o utilizzatore di sistemi di IA se l'output prodotto dal sistema viene utilizzato nel SEE, apparentemente indipendentemente dall'intenzione. Specificamente, il Considerando 22 indica che la normativa dovrebbe applicarsi ai fornitori e agli utilizzatori al di fuori del SEE se l'output dei loro sistemi di IA è destinato ad essere utilizzato nel SEE. Tuttavia, ciò sembra incoerente con l'Articolo 2(1)(c), che afferma che la normativa si applica a "...fornitori e utilizzatori di sistemi di IA che hanno la loro sede di stabilimento o che sono situati in un paese terzo [cioè, al di fuori del SEE], laddove l'output prodotto dal sistema è utilizzato nel [SEE]". Questa formulazione rimuove l'elemento dell'intenzione e sembra invece significare che l'EU AI Act si applica se l'output è utilizzato nel SEE, indipendentemente dal fatto che ciò fosse intenzionale. Di conseguenza, le aziende che operano al di fuori del SEE sono comunque a rischio di essere soggette alla normativa, anche se non mirano a condurre affari nel SEE. Un'ulteriore complicazione deriva dal concetto di "persone interessate". Ai sensi del GDPR, se un'azienda non rientra in nessuno dei test di ambito territoriale stabiliti nell'Articolo 3 del GDPR, tale azienda non è soggetta al GDPR, anche se alcuni degli interessati si trovano nel SEE. Ma l'Articolo 2(1)(g) dell'EU AI Act stabilisce che la normativa si applica alle persone interessate situate nel SEE. Sebbene la formulazione sia poco chiara, è possibile che ciò significhi che anche laddove un'azienda non superi nessuno degli altri test di applicabilità dell'EU AI Act, qualsiasi persona interessata situata nel SEE potrebbe comunque essere in grado di esercitare i propri diritti ai sensi della normativa nei confronti di tale azienda. L'EU AI Act è un "Testo con rilevanza SEE". Ciò significa che, ai sensi dell'Accordo SEE, gli Stati SEE non UE (cioè Islanda, Liechtenstein e Norvegia) dovranno implementare leggi nazionali per dare effetto all'EU AI Act. Tuttavia, in pratica le regole si applicheranno in tali stati in modo funzionalmente identico a come si applicano nell'UE. Oltre all'ambito territoriale, è cruciale identificare i ruoli degli attori coinvolti nella catena del valore dell'IA, poiché l'EU AI Act attribuisce responsabilità specifiche a ciascuno di essi. A differenza, ad esempio, del GDPR (che regola essenzialmente solo due ruoli – titolare e responsabile del trattamento), l'EU AI Act ne regola sei distinti: Fornitore (Provider): Qualsiasi organizzazione che sviluppa un sistema di IA/modello GPAI, o che fa sviluppare un sistema di IA/modello GPAI e lo immette sul mercato o mette in servizio il sistema di IA con il proprio nome o marchio. I fornitori non devono necessariamente essere stabiliti o situati nel SEE, né devono necessariamente immettere un sistema di IA sul mercato del SEE (a condizione che l'output del sistema di IA sia utilizzato nel SEE). Utilizzatore (Deployer): Qualsiasi organizzazione che utilizza un sistema di IA sotto la propria autorità, tranne quando il sistema di IA è utilizzato nel corso di un'attività personale non professionale. Gli utilizzatori non devono necessariamente essere stabiliti o situati nel SEE, né devono necessariamente immettere un sistema di IA sul mercato del SEE (a condizione che l'output del sistema di IA sia utilizzato nel SEE). Importatore: Qualsiasi organizzazione situata o stabilita nel SEE che immette sul mercato un sistema di IA che porta il nome o il marchio di un'entità stabilita al di fuori del SEE. Distributore: Qualsiasi organizzazione (diversa dal fornitore o dall'importatore) che fornisce sistemi di IA/modelli GPAI per la distribuzione o l'uso sul mercato del SEE. Il distributore non deve necessariamente essere la prima organizzazione nella catena del valore dell'IA che rilascia il sistema di IA/modello GPAI sul mercato del SEE. Produttore di prodotti: Il concetto non è definito esplicitamente nell'EU AI Act, ma si riferisce alla legislazione di armonizzazione dell'UE elencata nell'Allegato I. I produttori di prodotti rientrano nell'ambito di applicazione quando immettono un sistema di IA sul mercato del SEE insieme ai propri prodotti e con il proprio nome o marchio. Rappresentante autorizzato: Intermediari nominati da fornitori al di fuori del SEE. È qualsiasi organizzazione nel SEE che ha accettato un mandato scritto dal fornitore per svolgere gli obblighi del fornitore rispetto all'EU AI Act. L'EU AI Act riconosce anche la figura della persona interessata (Affected person), termine non definito esplicitamente ma che sembra indicare gli individui influenzati dall'IA, e dell'operatore (Operator), un termine generico che include fornitori, produttori di prodotti, utilizzatori, rappresentanti autorizzati, importatori e distributori. È importante notare che l'Articolo 2 non stabilisce regole separate che disciplinano l'applicabilità dell'EU AI Act agli operatori. Di conseguenza, quando tale termine è utilizzato, l'applicabilità della normativa sembra dipendere dal fatto che tale operatore sia un fornitore, un utilizzatore, ecc. Esistono anche delle limitazioni all'ambito di applicazione: la normativa non si applica ad aree al di fuori della competenza legislativa dell'UE, non influisce sulle competenze degli stati SEE in materia di sicurezza nazionale, né a sistemi di IA usati esclusivamente per scopi militari, di difesa o di sicurezza nazionale (Art. 2(3)). Non si applica a sistemi di IA usati da autorità pubbliche di paesi terzi nell'ambito della cooperazione internazionale per l'applicazione della legge e la cooperazione giudiziaria, a condizione che siano in atto protezioni appropriate per i diritti degli individui (Art. 2(4)). Non influisce sulle disposizioni sulla responsabilità degli intermediari nella DSA (Art. 2(5)), né si applica a sistemi o modelli di IA progettati e usati unicamente per ricerca e sviluppo scientifico (Art. 2(6)). Non pregiudica l'applicazione del GDPR o della Direttiva e-Privacy (Art. 2(7)) o le leggi UE sulla protezione dei consumatori e sulla sicurezza dei prodotti (Art. 2(9)). Non si applica a ricerca, test o sviluppo di sistemi o modelli di IA prima della loro immissione sul mercato o messa in servizio – ma questa esclusione non si estende ai test in condizioni reali (Art. 2(8)). Infine, non si applica agli utilizzatori che usano sistemi di IA esclusivamente per attività personali non professionali (Art. 2(10)), né impedisce agli Stati Membri SEE di legiferare per proteggere i lavoratori dall'impatto dell'IA (Art. 2(11)). I sistemi di IA rilasciati con licenze libere e open-source sono esclusi, a meno che non siano sistemi di IA ad alto rischio, proibiti o soggetti agli obblighi di trasparenza dell'Art. 50 (Art. 2(12)). Takeaway operativo: Le aziende, indipendentemente dalla loro localizzazione geografica, devono valutare attentamente se i loro sistemi di IA, o gli output da essi generati, possano essere utilizzati all'interno del SEE. È altresì cruciale identificare correttamente il proprio ruolo (fornitore, utilizzatore, ecc.) per comprendere gli obblighi specifici imposti dalla normativa.   Interpretare l'EU AI Act: Definizioni Cruciali per la Tua Impresa – La Guida Essenziale Le definizioni dell’EU AI Act – in particolare quella di “sistema di IA” – sono volutamente elastiche per restare valide a fronte dell’evoluzione tecnologica; di conseguenza risultano talora ambigue. Finché la Commissione o la giurisprudenza non offriranno chiarimenti, le imprese devono applicarle in via prudenziale, ispirandosi ad analogie con altre normative UE e documentando il ragionamento alla base di ogni classificazione. La definizione di "Sistema di Intelligenza Artificiale (AI system)" (La nota esplicativa n. 12 dell'EU AI Act; Art. 3(1)) è basilare. Un sistema di IA è definito come "un sistema basato su macchine progettato per operare con livelli variabili di autonomia e che può esibire adattabilità dopo l'implementazione e che, per obiettivi espliciti o impliciti, inferisce, dall'input che riceve, come generare output quali previsioni, contenuti, raccomandazioni o decisioni che possono influenzare ambienti fisici o virtuali." Analizziamo gli elementi chiave: "Sistema basato su macchine...": La nota esplicativa n. 12 dell'EU AI Act indica che ciò "si riferisce al fatto che i sistemi di IA funzionano su macchine". Le Linee Guida della Commissione sulla definizione dei sistemi di IA (febbraio 2025) chiariscono che "basato su macchine" include una varietà di sistemi hardware e software, ma non offrono chiarimenti espliciti sullo stato dei sistemi che richiedono un certo livello di interazione o manutenzione umana. Sembra probabile che i sistemi con un certo grado di coinvolgimento umano rientrino comunque nella definizione, purché gli altri elementi siano soddisfatti. "...progettato per operare con livelli variabili di autonomia...": Secondo la nota esplicativa n. 12 dell'EU AI Act, "autonomia" significa "un certo grado di indipendenza delle azioni dal coinvolgimento umano e [la capacità] di operare senza intervento umano". Le Linee Guida indicano che i sistemi che richiedono "pieno coinvolgimento umano manuale" sono esclusi. Una lettura letterale suggerisce che qualsiasi grado di autonomia sarebbe sufficiente, sebbene le Linee Guida stabiliscano un requisito leggermente più alto, indicando che il requisito minimo è "un certo ragionevole grado di indipendenza delle azioni". La parola "variabili" indica presumibilmente che un'ampia gamma di livelli di autonomia è inclusa. "...che può esibire adattabilità dopo l'implementazione...": La nota esplicativa n. 12 dell'EU AI Act chiarisce che "adattabilità" "si riferisce a capacità di autoapprendimento, consentendo al sistema di cambiare durante l'uso". La parola "può" sembra significare che l'adattabilità non è un requisito rigoroso. Le Linee Guida confermano che un sistema di IA "non deve necessariamente possedere adattabilità". "...per obiettivi espliciti o impliciti...": Ciò sembra significare semplicemente "tutti gli obiettivi". La nota esplicativa n. 12 dell'EU AI Act chiarisce che questo termine cattura sia i sistemi diretti a produrre output specificati all'inizio sia quelli che producono output diversi dallo scopo previsto. "...inferisce, dall'input che riceve, come generare output...": La nota esplicativa n. 12 dell'EU AI Act sottolinea che la capacità di "inferire" è una caratteristica essenziale. Le Linee Guida dedicano notevole attenzione al significato del termine "inferire" e forniscono esempi come "sistemi di classificazione delle immagini addestrati su un dataset di immagini... sistemi diagnostici di dispositivi medici addestrati su immagini mediche etichettate da esperti umani, e sistemi di rilevamento frodi addestrati su dati di transazione etichettati". Questi sono contrapposti a sistemi che prevedono i prezzi delle azioni o le temperature basandosi su medie storiche, usando "una regola di apprendimento statistico di base" – considerati non sistemi di IA. La distinzione precisa rimane sfuggente. "...quali previsioni, contenuti, raccomandazioni o decisioni...": Il termine "quali" indica che questi sono solo esempi. "...che possono influenzare ambienti fisici o virtuali": Questa espressione è poco chiara. Le Linee Guida affermano che il riferimento ad ambienti fisici o virtuali "indica che l'influenza di un sistema di IA può essere sia su oggetti fisici tangibili (ad esempio, un braccio robotico) sia su ambienti virtuali, inclusi spazi digitali, flussi di dati ed ecosistemi software." Altra definizione cruciale è quella di "Modello di IA per Scopi Generali (GPAI model)" (Considerando 97-99; Art. 3(63)). Si tratta di "un modello di IA, incluso laddove tale modello di IA sia addestrato con una grande quantità di dati utilizzando l'auto-supervisione su larga scala, che mostra una generalità significativa ed è in grado di eseguire competentemente una vasta gamma di compiti distinti indipendentemente dal modo in cui il modello è immesso sul mercato, e che può essere integrato in una varietà di sistemi o applicazioni a valle, eccetto i modelli di IA utilizzati per attività di ricerca, sviluppo o prototipazione prima che siano immessi sul mercato." Il termine "eseguire competentemente" non è pienamente spiegato. Se un modello ha una generalità significativa ma prestazioni scarse, non è certo se sia un modello GPAI. La definizione di "Fornitore (Provider)" (Art. 3(3)) è anch'essa fonte di potenziale incertezza. Significa qualsiasi organizzazione "che sviluppa un sistema di IA o un modello di IA per scopi generali, o che fa sviluppare un sistema di IA o un modello di IA per scopi generali e lo immette sul mercato o mette in servizio il sistema di IA con il proprio nome o marchio, a titolo oneroso o gratuito". Una lettura letterale suggerirebbe che un'entità è fornitore solo se compie entrambe le azioni (sviluppo E immissione sul mercato). Ciò lascerebbe scoperte situazioni in cui un'entità sviluppa e un'altra commercializza. Una lettura disgiuntiva ("o") creerebbe invece molteplici fornitori per lo stesso sistema. La definizione di "Utilizzatore (Deployer)" (Considerando 13; Art. 3(4)) è "una persona fisica o giuridica, autorità pubblica, agenzia o altro organismo che utilizza un sistema di IA sotto la propria autorità, tranne quando il sistema di IA è utilizzato nel corso di un'attività personale non professionale". Questa definizione è relativamente semplice, ma un fornitore che utilizza il proprio sistema di IA diventa anche un utilizzatore, dovendo quindi adempiere agli obblighi di entrambi i ruoli. Infine, la "Identificazione biometrica" (Considerando 15; Art. 3(35)) significa "il riconoscimento automatico di caratteristiche umane fisiche, fisiologiche, comportamentali o psicologiche [...] confrontando i dati biometrici di quell'individuo con i dati biometrici di individui memorizzati in un database". Mentre i dati biometrici ai sensi del GDPR non si riferiscono alle caratteristiche psicologiche, l'identificazione biometrica include il riconoscimento automatico di caratteristiche umane "psicologiche". Non è chiaro cosa ciò potrebbe significare in pratica. Il concetto di "rischio" (Art. 3(2)) è definito come "la combinazione della probabilità di accadimento di un danno e della gravità di tale danno". In pratica, è difficile da applicare. Non è spiegato se la formula sia semplicemente (rischio di accadimento) x (gravità del danno). Fino a quando non verranno fornite chiare linee guida o giurisprudenza, le aziende dovranno effettuare le proprie valutazioni del rischio. Per interpretare le disposizioni poco chiare dell'EU AI Act, è probabile che tribunali e regolatori adottino un'interpretazione finalistica, privilegiando la protezione dei diritti degli individui, dato che questo è l'enfasi principale della normativa, pur menzionando il supporto all'innovazione. Takeaway operativo: Data l'ambiguità di definizioni chiave come "sistema di IA", le aziende dovrebbero adottare un approccio prudente, documentando meticolosamente le proprie interpretazioni e le motivazioni alla base della classificazione delle proprie tecnologie. È consigliabile predisporre una strategia di "posizione difendibile" per giustificare le scelte fatte in assenza di chiare linee guida definitive.   AI Literacy Aziendale: Conformità e Innovazione con la Guida EU AI Act per Imprese L’Articolo 4 richiede a fornitori e utilizzatori di garantire che dipendenti e collaboratori dispongano di una AI Literacy adeguata, cioè competenze sufficienti per gestire l’IA con consapevolezza tecnica, etica e normativa. In pratica, ogni organizzazione deve formare chi sviluppa, configura o supervisiona i sistemi affinché comprenda rischi, limiti e responsabilità connessi all’uso dell’intelligenza artificiale. Ma cosa si intende specificamente per alfabetizzazione sull'IA secondo la normativa? L'Articolo 3(56) la definisce come l'insieme di "competenze, conoscenze e comprensione che consentono a fornitori, utilizzatori e persone interessate – tenendo conto dei rispettivi diritti e obblighi nel contesto dell'EU AI Act – di effettuare un'implementazione informata dei sistemi di IA, nonché di acquisire consapevolezza sulle opportunità e sui rischi dell'IA e sui possibili danni che può causare." Analizzando questa definizione, emergono due componenti principali. Primo, la capacità di effettuare un'implementazione informata di un sistema di IA. Ciò dipenderà probabilmente dal contesto specifico, ossia da cosa fa il sistema di IA e dove verrà utilizzato. Tuttavia, la formulazione suggerisce che i dipendenti che prendono decisioni sui sistemi di IA dovrebbero comprendere come funziona il sistema, come è previsto che venga utilizzato e come interpretare l'output del sistema. Il secondo aspetto dell'alfabetizzazione sull'IA riguarda l'acquisizione di consapevolezza sulle opportunità, sui rischi e sui possibili danni che un sistema di IA può causare. Una lettura letterale indica che i dipendenti e le altre persone che agiscono per conto di fornitori e utilizzatori devono possedere le competenze, le conoscenze e la comprensione per acquisire tale consapevolezza; ciò implica che devono sapere dove e come ottenere maggiori informazioni, ma non necessariamente devono aver già appreso tali informazioni per soddisfare questo aspetto. Poiché il regolamento non dettaglia come misurare la AI Literacy, le imprese devono colmare il vuoto con iniziative proprie: piani formativi modulati per ruoli, workshop pratici, monitoraggio delle future linee guida dell’AI Board e dei codici di condotta settoriali. Investire ora in percorsi che coprano aspetti tecnici, governance, gestione del rischio e valutazione critica dei modelli – inclusi quelli di IA generativa – migliora la conformità e rafforza la cultura aziendale. In tale percorso, il supporto di specialisti come Rhythm Blues AI consente di progettare programmi su misura e di accelerare l’apprendimento organizzativo. L'obbligo di garantire un livello sufficiente di alfabetizzazione sull'IA si applica a due gruppi di persone: i dipendenti dei fornitori e degli utilizzatori, e altre persone che si occupano dell'operatività e dell'uso dei sistemi di IA per loro conto. Ad esempio, se il Fornitore A fornisce una chatbot IA, "altre persone" potrebbero includere coloro che forniscono supporto tecnico agli utenti della chatbot per conto del Fornitore A. È consigliabile che fornitori e utilizzatori vadano oltre una lettura letterale della definizione e adottino misure per fornire ai dipendenti e alle altre persone rilevanti un livello sufficiente di alfabetizzazione sull'IA e opportunità adeguate per apprendere di più. Takeaway operativo: Le aziende dovrebbero considerare l'alfabetizzazione sull'IA non come un mero adempimento, ma come un investimento strategico. È opportuno avviare una mappatura delle competenze interne, identificare i fabbisogni formativi specifici per i diversi ruoli aziendali che interagiscono con sistemi di IA o prendono decisioni basate su di essi, e iniziare a sviluppare o reperire programmi di formazione che coprano aspetti tecnici, etici e normativi.   Pratiche IA Proibite dall'EU AI Act: Guida ai Rischi e Implicazioni per le Imprese L'EU AI Act, nel suo Articolo 5, stabilisce un elenco di pratiche di intelligenza artificiale considerate inaccettabili e, pertanto, interamente proibite. È cruciale sottolineare che queste proibizioni sono entrate in vigore il 2 febbraio 2025, e le imprese rischiano sanzioni significative per la non conformità. La logica alla base di queste specifiche interdizioni risiede nella constatazione che l'uso dell'IA in particolari contesti, e per determinate finalità, potrebbe comportare danni significativi per gli individui. L'EU AI Act tenta di mitigare il rischio che tali danni si materializzino attraverso la proibizione di specifiche pratiche di IA. È fondamentale che le aziende non solo garantiscano di non essere attualmente coinvolte in alcuna delle pratiche di IA proibite, ma monitorino anche l'elenco per eventuali future modifiche, poiché la Commissione Europea effettuerà revisioni annuali considerando gli ultimi sviluppi tecnologici (Art. 112). Le pratiche di IA proibite particolarmente rilevanti per le imprese includono: Tecniche subliminali, manipolative o ingannevoli (Considerando 29; Art. 5(1)(a)): La normativa vieta i sistemi di IA che impiegano tecniche subliminali, volutamente manipolative o ingannevoli con l'obiettivo o l'effetto di distorcere materialmente il comportamento in un modo che causa (o è ragionevolmente probabile che causi) un danno significativo. È importante notare che non è necessario che il sistema di IA miri a distorcere materialmente il comportamento per essere proibito; è sufficiente che il sistema di IA abbia tale effetto. Questa proibizione contiene anche qualificatori notevoli (cioè, la distorsione del comportamento deve essere materiale e deve causare, o essere ragionevolmente probabile che causi, un danno significativo). Questi qualificatori contribuiscono a garantire che tale divieto non si applichi a pratiche commerciali comuni e legittime nel campo della pubblicità che sono altrimenti conformi alla legge applicabile. Sfruttamento delle vulnerabilità (Considerando 29; Art. 5(1)(b)): L'EU AI Act proibisce i sistemi di IA che sfruttano qualsiasi vulnerabilità di una o più persone fisiche dovuta all'età, alla disabilità o alla situazione sociale/economica con l'obiettivo o l'effetto di distorcere materialmente il comportamento in un modo che causa (o è ragionevolmente probabile che causi) un danno significativo. Anche in questo caso, non è necessario che il sistema di IA intenda distorcere materialmente il comportamento per essere proibito; la proibizione si applicherà se il sistema di IA ha questo effetto. Entrambe queste proibizioni (subliminale/manipolativa e sfruttamento delle vulnerabilità) non dovrebbero applicarsi a pratiche mediche lecite svolte in conformità con gli standard medici applicabili. Riconoscimento facciale tramite scraping non mirato (Considerando 43; Art. 5(1)(e)): È vietato l'uso di sistemi di IA che creano o espandono database di riconoscimento facciale tramite lo scraping non mirato di immagini facciali da internet o da filmati di telecamere a circuito chiuso (CCTV). Una lettura letterale suggerisce che il divieto si applica solo allo scraping "non mirato", lasciando potenzialmente spazio a interpretazioni sullo scraping mirato. Inferenza delle emozioni sul posto di lavoro e nelle istituzioni educative (Considerando 44; Art. 5(1)(f)): La normativa proibisce i sistemi di IA che inferiscono le emozioni di una persona fisica sul posto di lavoro e nelle istituzioni educative, tranne per ragioni mediche o di sicurezza (come i sistemi destinati a uso terapeutico). L'EU AI Act distingue tra emozioni interne (es. felicità, tristezza) e stati o espressioni fisiche (es. dolore, affaticamento). L'inferenza di stati o espressioni fisiche non rientra in questa proibizione (Considerando 18). Categorizzazione biometrica basata su dati sensibili (Considerando 30; Art. 5(1)(g)): È vietato l'uso di sistemi di IA che utilizzano dati biometrici per dedurre o inferire razza, opinioni politiche, appartenenza sindacale, convinzioni religiose o filosofiche, vita sessuale o orientamento sessuale. È importante notare che i sistemi di IA che utilizzano dati biometrici per inferire etnia, dati sanitari o dati genetici saranno classificati come sistemi di IA ad alto rischio e non sono proibiti dall'Articolo 5 (Considerando 54), ma soggetti a requisiti stringenti. Esistono anche pratiche proibite più specificamente rivolte ai governi e alle forze dell'ordine: Social scoring in determinati casi d'uso (Considerando 31; Art. 5(1)(c)): Divieto di sistemi di IA che applicano il social scoring a individui/gruppi se i punteggi sociali portano a trattamenti dannosi o sfavorevoli in contesti sociali non correlati a quelli in cui i dati sono stati originariamente generati o raccolti, e/o in modi ingiustificati o sproporzionati rispetto al loro comportamento sociale o alla sua gravità. Polizia predittiva basata esclusivamente su profilazione (Considerando 42; Art. 5(1)(d)): Divieto per i sistemi di IA di effettuare valutazioni del rischio per prevedere la probabilità che un individuo commetta un reato penale, basandosi esclusivamente sulla profilazione o sulla valutazione dei tratti della personalità e delle caratteristiche dell'individuo. Questo non si applica quando i sistemi di IA supportano la valutazione umana basata su fatti oggettivi e verificabili. Sistemi di identificazione biometrica remota "in tempo reale" (RBIS) in spazi accessibili al pubblico per scopi di applicazione della legge (Considerando 32; Art. 5(1)(h)), a meno che non si applichino eccezioni rigorosamente definite (es. ricerca mirata di vittime specifiche, prevenzione di minacce specifiche e imminenti alla vita, localizzazione di sospetti per reati gravi). La portata delle proibizioni contenute negli Articoli 5(1)(a) e (b) è ampia, applicandosi a sistemi di IA che hanno "l'obiettivo o l'effetto" di distorcere materialmente il comportamento. Ciò significa che le aziende dovranno investire risorse per garantire la conformità, sia prima dell'implementazione che successivamente, essendo pronte a reagire se il sistema di IA produce effetti imprevisti che rientrano nell'ambito di queste proibizioni. Takeaway operativo: Le aziende devono condurre un audit immediato e approfondito di tutti i sistemi di IA in uso o in fase di sviluppo per assicurarsi che nessuno rientri nelle categorie proibite. È altresì fondamentale istituire un processo di monitoraggio continuo per gli aggiornamenti normativi, poiché l'elenco delle pratiche vietate potrebbe espandersi. La documentazione delle valutazioni e delle decisioni prese è essenziale per dimostrare la dovuta diligenza.   Sistemi IA Alto Rischio nell'EU AI Act: Guida a Classificazione e Gestione per Imprese L'EU AI Act adotta un approccio basato sul rischio, in cui i sistemi di intelligenza artificiale classificati come "ad alto rischio" sono soggetti a requisiti particolarmente stringenti. È fondamentale comprendere che i sistemi di IA sono considerati "ad alto rischio" in base alle categorie in cui rientrano, piuttosto che a un'analisi basata sui fatti del livello effettivo di rischio reale associato a ciascun sistema di IA. Questa distinzione è cruciale per le imprese che sviluppano o utilizzano soluzioni di IA, poiché determina l'ampiezza degli obblighi di conformità. Per determinare se un sistema di IA è "ad alto rischio", le aziende devono seguire un processo di valutazione specifico: Il test "non proibito": Prima di tutto, è necessario verificare che il sistema di IA in questione non rientri tra le pratiche proibite dall'Articolo 5. Se un sistema è proibito, non è necessario considerare se sia ad alto rischio. Il test dei "sistemi di IA critici per la sicurezza" (Art. 6(1)): Alcuni sistemi di IA possono comportare il rischio di un impatto negativo sulla salute e sulla sicurezza quando tali sistemi fanno parte di, o sono utilizzati come, prodotti critici per la sicurezza. Questo test si articola in due passaggi: Primo passaggio (Art. 6(1)(a)): Determinare se il sistema di IA rientra in una delle normative UE sulla sicurezza elencate nelle due sezioni dell'Allegato I dell'AI Act. La Sezione A dell'Allegato I include normative relative a macchinari, dispositivi medici (inclusi quelli diagnostici in vitro), ascensori, apparecchiature radio, giocattoli, attrezzature a pressione, ecc. Per esempio, sistemi di IA integrati in robot industriali, strumenti diagnostici basati su IA o sistemi di IA per il controllo di infrastrutture critiche potrebbero rientrare qui. La Sezione B dell'Allegato I copre normative relative a veicoli agricoli e forestali, sicurezza dell'aviazione civile, attrezzature marittime, veicoli a motore, sistemi ferroviari, aeromobili senza equipaggio, ecc. Sistemi di IA come quelli per la guida autonoma o la manutenzione predittiva delle infrastrutture ferroviarie potrebbero essere inclusi. È importante notare che i sistemi di IA che rientrano nella Sezione B sono esentati dalla maggior parte dei requisiti dell'EU AI Act (Art. 2(2)). Secondo passaggio (Art. 6(1)(b)): Determinare se il sistema di IA richiede una valutazione della conformità da parte di terzi ai sensi delle leggi sopra elencate per essere immesso sul mercato o messo in servizio. Se non è richiesta una valutazione di terzi, il sistema non è considerato "ad alto rischio" secondo questo test. Se, invece, è richiesta, il sistema è considerato "ad alto rischio". Il test delle "categorie ad alto rischio" (Art. 6(2) e (3); Allegato III): Anche questo test si articola in due passaggi: Primo passaggio: Determinare se il sistema di IA è destinato a essere utilizzato per uno degli scopi elencati nell'Allegato III. Queste categorie includono: Biometria: Sistemi di identificazione biometrica remota, sistemi per la categorizzazione biometrica e sistemi per il riconoscimento delle emozioni. Infrastrutture critiche: Sistemi di IA usati come componenti di sicurezza nella gestione e nel funzionamento di infrastrutture digitali critiche, traffico stradale, o nella fornitura di acqua, gas, riscaldamento o elettricità. Istruzione e formazione professionale: Sistemi usati per determinare l'accesso o le ammissioni, valutare i risultati dell'apprendimento, o monitorare comportamenti proibiti degli studenti. Occupazione, gestione dei lavoratori e accesso al lavoro autonomo: Sistemi usati per reclutare individui o prendere decisioni che influenzano l'occupazione. Accesso e godimento di servizi privati essenziali e servizi e benefici pubblici essenziali: Sistemi usati per valutare l'affidabilità creditizia, per la determinazione dei prezzi delle assicurazioni sulla vita e sulla salute, o per rispondere a richieste di servizi di emergenza o sanitari. Include anche sistemi usati da autorità pubbliche per valutare l'idoneità a benefici pubblici. Forze dell'ordine: Sistemi usati per valutare il rischio che un individuo diventi vittima/autore/recidivo di un reato, valutare l'affidabilità delle prove, o indagare su reati. Include anche sistemi simili al poligrafo. Gestione della migrazione, dell'asilo e del controllo delle frontiere. Amministrazione della giustizia: Sistemi usati per ricercare e interpretare fatti e leggi, o applicare la legge a fatti concreti. Amministrazione dei processi democratici: Sistemi destinati a influenzare l'esito di un'elezione o referendum, o il comportamento di voto degli individui. Secondo passaggio: Considerare se il sistema di IA potrebbe essere esente dallo status di "alto rischio" sulla base del fatto che non pone un rischio significativo di danno alla salute, alla sicurezza o ai diritti fondamentali degli individui (Considerando 53 e Art. 6(3)). Non sono considerati ad alto rischio i sistemi destinati a svolgere un compito procedurale ristretto (es. trasformare dati non strutturati in strutturati), migliorare il risultato di un'attività umana precedentemente completata (es. migliorare la lingua di documenti già redatti), rilevare modelli decisionali o deviazioni senza sostituire o influenzare una valutazione umana precedente, o svolgere un compito meramente preparatorio per una valutazione del rischio (es. indicizzazione di file). Tuttavia, qualsiasi sistema di IA utilizzato per uno scopo elencato nell'Allegato III e utilizzato anche per profilare individui sarà sempre considerato ad alto rischio. Per avvalersi di un'esenzione ai sensi dell'Art. 6(3), le aziende dovranno conservare i dettagli della valutazione effettuata e registrare il sistema di IA esente nel database UE per i sistemi di IA ad alto rischio (Art. 6(4)). La Commissione Europea dovrà pubblicare entro il 2 febbraio 2026 linee guida che specificano l'implementazione pratica dell'Articolo 6, includendo un elenco completo di esempi pratici di sistemi di IA ad alto rischio e non ad alto rischio (Art. 6(5)). Fino ad allora, le aziende dovranno agire con limitate indicazioni normative. È fondamentale che le imprese comprendano come utilizzano i sistemi di IA e per quali scopi, al fine di valutare correttamente la loro esposizione e le eventuali esenzioni disponibili. Un aspetto importante da considerare è lo "scopo previsto" del sistema di IA, definito come l'uso per il quale un sistema di IA è inteso dal fornitore, specificato nelle istruzioni per l'uso, nei materiali promozionali o nella documentazione tecnica (Art. 3(12)). Le aziende dovranno tener conto delle situazioni in cui un sistema di IA viene utilizzato per uno scopo non previsto dal fornitore e potrebbero essere tenute ad affrontare i rischi che potrebbero prevedibilmente derivare da tali usi, così come le situazioni in cui un sistema ha più di uno scopo previsto. Takeaway operativo: Le imprese devono avviare un'analisi dettagliata di tutti i loro sistemi di IA per classificarli correttamente secondo i criteri dell'EU AI Act. Questo processo dovrebbe essere documentato meticolosamente, specialmente se si invoca un'esenzione dalla classificazione "ad alto rischio". Data la natura evolutiva della normativa e l'attesa di linee guida specifiche, è consigliabile un approccio cauto e la predisposizione a rivalutazioni periodiche.   Requisiti per Sistemi IA Alto Rischio: Guida Operativa alla Conformità EU AI Act per Imprese Una volta che un sistema di intelligenza artificiale è stato classificato come "ad alto rischio" ai sensi dell'EU AI Act, scatta una serie di requisiti obbligatori, delineati negli Articoli da 8 a 15, che i fornitori devono scrupolosamente rispettare. Questi requisiti sono progettati per garantire che tali sistemi siano sviluppati e utilizzati in modo sicuro, trasparente e rispettoso dei diritti fondamentali. La conformità a queste disposizioni non è un esercizio una tantum, ma un impegno continuo che deve tenere conto dello scopo previsto del sistema e dello stato dell'arte delle tecnologie di IA. I requisiti chiave per i sistemi di IA ad alto rischio sono i seguenti: Sistemi di gestione del rischio (Art. 9): I fornitori devono stabilire, implementare, documentare e mantenere un sistema di gestione del rischio per ciascun sistema di IA ad alto rischio. Questo sistema deve essere un processo iterativo e continuo per tutta la durata del ciclo di vita del sistema di IA. Deve includere l'identificazione e l'analisi dei rischi per la salute, la sicurezza e i diritti fondamentali; la valutazione dei rischi che emergono durante l'uso del sistema; la valutazione di altri rischi potenziali basati sui dati del sistema di monitoraggio post-commercializzazione; e l'adozione di misure di gestione del rischio appropriate. L'obiettivo è ridurre o eliminare i rischi identificati (per quanto tecnicamente fattibile), implementare mitigazioni adeguate dove i rischi non possono essere eliminati, fornire informazioni sulla trasparenza e, se del caso, formare gli utilizzatori. È obbligatorio testare i sistemi di IA ad alto rischio per identificare le misure di gestione del rischio più appropriate e per garantire che funzionino come previsto. Gestione e governance dei dati (Art. 10): I sistemi di IA ad alto rischio devono essere sviluppati utilizzando dataset di alta qualità per l'addestramento, la validazione e il test. I fornitori devono garantire che questi dataset siano appropriati per lo scopo previsto del sistema. È necessario implementare pratiche di governance e gestione dei dati appropriate per affrontare questioni come le scelte progettuali, i processi di raccolta dei dati, le fonti dei dati, la preparazione dei dati, le ipotesi e la disponibilità, quantità e idoneità dei dataset. Queste pratiche devono includere misure per rilevare, prevenire e mitigare possibili bias che potrebbero influenzare la salute e la sicurezza, i diritti fondamentali o portare a discriminazioni illecite. Ai fornitori è "eccezionalmente" consentito trattare categorie particolari di dati personali (SCD) ai fini della correzione dei bias, a condizione che implementino garanzie appropriate per gli interessati e rispettino i requisiti del GDPR, assicurando che tale trattamento sia l'unico modo efficace, che i dati siano protetti, non ulteriormente condivisi, cancellati una volta corretto il bias e che vengano mantenuti registri appropriati. Documentazione tecnica (Art. 11): I fornitori devono redigere una documentazione tecnica dettagliata dei sistemi di IA ad alto rischio prima che tali sistemi siano immessi sul mercato o messi in servizio. Questa documentazione deve dimostrare che il sistema soddisfa i requisiti del Capitolo in esame e deve contenere le informazioni specificate nell'Allegato IV dell'EU AI Act. Si tratta, in effetti, di creare e mantenere informazioni di trasparenza dettagliate su ciascun sistema di IA ad alto rischio. Questa documentazione deve essere mantenuta aggiornata, tenendo conto sia delle modifiche apportate ai sistemi sia delle eventuali modifiche che la Commissione potrebbe introdurre all'Allegato IV. Registrazione degli eventi (Record-keeping) (Art. 12): I fornitori di sistemi di IA ad alto rischio devono implementare la registrazione automatica degli eventi (logging) per consentire un livello di tracciabilità appropriato allo scopo previsto del sistema. Questa capacità di logging dovrebbe includere l'identificazione dei rischi per la salute, la sicurezza o i diritti fondamentali, la facilitazione del monitoraggio post-commercializzazione e il monitoraggio del funzionamento del sistema. Questi log devono essere conservati per almeno sei mesi. Per i sistemi di identificazione biometrica remota, il sistema di logging deve includere dettagli aggiuntivi. Trasparenza e informazioni per gli utilizzatori (Art. 13): I sistemi di IA ad alto rischio devono essere progettati in modo che il loro funzionamento sia trasparente e comprensibile per gli utilizzatori (deployers). I fornitori devono garantire che i sistemi siano accompagnati da istruzioni per gli utilizzatori, che includano almeno l'identità e i dettagli di contatto del fornitore; le caratteristiche, le capacità e le limitazioni di prestazione del sistema (incluso lo scopo previsto); le modifiche al sistema; le misure di supervisione umana; le informazioni sull'hardware richiesto; la durata prevista e le misure di manutenzione, nonché una descrizione dei meccanismi che consentono agli utilizzatori di raccogliere, conservare e interpretare correttamente i log. Supervisione umana (Art. 14): I sistemi di IA ad alto rischio devono essere progettati e sviluppati in modo tale da poter essere efficacemente supervisionati da un essere umano. L'obiettivo della supervisione umana è prevenire o minimizzare i rischi per la salute, la sicurezza o i diritti fondamentali. Ciò dovrebbe essere ottenuto attraverso misure integrate nel sistema prima del lancio e/o misure identificate dal fornitore dopo il lancio che possono essere implementate dagli utilizzatori. I fornitori devono fornire i sistemi in modo che la persona che supervisiona possa comprenderne capacità e limiti, rilevare e affrontare problemi, evitare un eccessivo affidamento/bias di automazione, interpretare correttamente l'output, decidere di non usarlo o interromperne il funzionamento. Accuratezza, robustezza e cybersecurity (Art. 15): I sistemi di IA ad alto rischio devono essere progettati e costruiti per raggiungere un livello appropriato di accuratezza, robustezza e cybersecurity. I fornitori devono spiegare i livelli di accuratezza che i loro sistemi raggiungono. La Commissione collaborerà con l'industria per determinare come misurare al meglio questi parametri. Nel frattempo, i fornitori dovrebbero considerare come spiegare al meglio i livelli di accuratezza e robustezza attesi. Devono garantire che i sistemi siano "il più resilienti possibile" contro errori, guasti o incongruenze, adottando misure tecniche e organizzative (es. test, backup, piani di disaster recovery). Per quanto riguarda la cybersecurity, i fornitori devono adottare misure appropriate per garantire che i loro sistemi siano resilienti agli attacchi informatici, in modo proporzionato ai rischi. L'implementazione di queste misure richiede un approccio strutturato e la creazione di una solida governance interna. È consigliabile istituire procedure chiare, liste di controllo per i team e una costante attenzione all'evoluzione sia dei sistemi di IA sviluppati sia delle indicazioni normative. Takeaway operativo: Le aziende fornitrici di sistemi di IA ad alto rischio devono integrare questi requisiti nel loro ciclo di vita di sviluppo del prodotto (SDLC) fin dalle fasi iniziali. Ciò include la creazione di un solido sistema di gestione dei rischi, l'adozione di pratiche rigorose di governance dei dati focalizzate sulla qualità e sulla mitigazione dei bias, la preparazione di una documentazione tecnica esaustiva e costantemente aggiornata, e la progettazione di sistemi che incorporino trasparenza, supervisione umana e robustezza by design.   Obblighi EU AI Act per Alto Rischio: Guida alle Responsabilità d'Impresa per Fornitori e Utilizzatori L'EU AI Act impone obblighi stringenti non solo ai fornitori (providers) di sistemi di intelligenza artificiale ad alto rischio, ma estende specifiche responsabilità anche agli utilizzatori (deployers), e ad altri attori della catena del valore come rappresentanti autorizzati, importatori e distributori. Comprendere la ripartizione di questi obblighi è cruciale per garantire una filiera conforme e per mitigare i rischi legali e reputazionali. In determinate circostanze, distributori, importatori e utilizzatori possono essere considerati essi stessi fornitori, ereditandone i relativi obblighi. Gli obblighi generali dei fornitori di sistemi di IA ad alto rischio (Art. 16-21) sono ampi. Essi devono: Garantire la conformità dei loro sistemi ai requisiti essenziali (Art. 8-15), come la gestione del rischio, la governance dei dati, la documentazione tecnica, la registrazione degli eventi, la trasparenza, la supervisione umana, l'accuratezza, la robustezza e la cybersecurity. Indicare il proprio nome e recapiti sul sistema o sulla sua confezione. Disporre di un sistema di gestione della qualità (Art. 17) documentato, che includa strategie per la conformità normativa, tecniche di progettazione, controllo qualità, procedure di test, specifiche tecniche, sistemi di gestione dei dati, un sistema di gestione dei rischi, un sistema di monitoraggio post-commercializzazione (Art. 72), procedure per la segnalazione di incidenti gravi (Art. 73), e un quadro di responsabilità. L'implementazione di tale sistema deve essere "proporzionata alle dimensioni dell'organizzazione del fornitore", con semplificazioni per le microimprese. Conservare la documentazione necessaria (Art. 18), inclusa la documentazione tecnica, quella del sistema di gestione della qualità, e le dichiarazioni di conformità UE, per dieci anni dall'immissione sul mercato. Conservare i log generati automaticamente (Art. 19) per almeno sei mesi. Sottoporsi alla pertinente procedura di valutazione della conformità (Art. 43), redigere una dichiarazione di conformità UE (Art. 47) e apporre la marcatura CE (Art. 48). Rispettare gli obblighi di registrazione nel database UE (Art. 49). Adottare le necessarie azioni correttive (Art. 20) in caso di non conformità, informando distributori, utilizzatori, rappresentanti autorizzati e importatori. Cooperare con le autorità nazionali competenti (Art. 21). I fornitori stabiliti al di fuori del SEE (Art. 22) devono nominare un rappresentante autorizzato nel SEE. Gli importatori (Art. 23) devono verificare che il sistema di IA sia conforme, che sia stata eseguita la valutazione della conformità, che sia stata redatta la documentazione tecnica, che il sistema rechi la marcatura CE e che il fornitore abbia nominato un rappresentante autorizzato. Devono inoltre indicare il proprio nome e recapiti e garantire condizioni di stoccaggio e trasporto adeguate. I distributori (Art. 24) devono verificare la presenza della marcatura CE, della dichiarazione di conformità e delle istruzioni per l'uso, e che fornitore e importatore abbiano rispettato i loro obblighi. Anch'essi devono garantire condizioni di stoccaggio e trasporto idonee e adottare azioni correttive in caso di non conformità. È importante sottolineare che un distributore, importatore, utilizzatore o altra terza parte (Art. 25) sarà considerato un fornitore (e quindi soggetto agli obblighi del fornitore) se: (i) appone il proprio nome o marchio su un sistema di IA ad alto rischio già sul mercato; (ii) apporta una modifica sostanziale a un sistema di IA ad alto rischio già sul mercato in modo tale che rimanga un sistema ad alto rischio; o (iii) altera lo scopo previsto di un sistema di IA (incluso un sistema GPAI) che non era inizialmente classificato come ad alto rischio, in modo che diventi tale. In questi casi, il fornitore originale non sarà più considerato il fornitore per quello specifico sistema di IA e dovrà cooperare con il nuovo fornitore. Gli obblighi degli utilizzatori di sistemi di IA ad alto rischio (Art. 26-27) sono altrettanto significativi: Implementare misure tecniche e organizzative appropriate per garantire l'uso dei sistemi di IA ad alto rischio in conformità con le istruzioni per l'uso. Assegnare la supervisione umana a individui appropriati. Nella misura in cui esercitano il controllo sui dati di input, garantire che tali dati siano pertinenti e sufficientemente rappresentativi. Monitorare il funzionamento del sistema di IA e informare i fornitori se il sistema presenta un rischio. Conservare i log generati dal sistema di IA per un periodo appropriato (almeno sei mesi) e cooperare con le autorità competenti. Gli utilizzatori che sono datori di lavoro devono informare i lavoratori interessati e i loro rappresentanti prima di utilizzare un sistema di IA ad alto rischio. Le autorità pubbliche o gli organismi UE che sono utilizzatori devono rispettare gli obblighi di registrazione e informare il fornitore o il distributore se il sistema non è registrato nel database UE. Gli utilizzatori di sistemi di identificazione biometrica remota "a posteriori" nel contesto di indagini penali devono ottenere un'autorizzazione giudiziaria o amministrativa preventiva. Infine, per determinate categorie di utilizzatori (enti pubblici o che forniscono servizi pubblici; utilizzatori di sistemi per la valutazione del merito creditizio o per la tariffazione di assicurazioni vita e salute), è richiesta una valutazione dell'impatto sui diritti fondamentali (FRIA) (Art. 27) prima di implementare un sistema di IA ad alto rischio. Questa valutazione deve descrivere l'uso del sistema, le categorie di persone interessate, i rischi specifici, le misure di supervisione umana e le misure di mitigazione. L'AI Office svilupperà un modello per semplificare questo obbligo. Se i requisiti sono già stati soddisfatti tramite una Valutazione d'Impatto sulla Protezione dei Dati (DPIA) ai sensi dell'Art. 35 GDPR, non è necessario ripeterli. Esistono regole speciali per fornitori e utilizzatori che sono istituti finanziari (Art. 17(4), 18(3), 19(2), 26(5) e (6)), i quali possono adempiere ai loro obblighi ai sensi dell'EU AI Act (relativi a sistemi di gestione, documentazione tecnica, log, monitoraggio e manutenzione dei log) conformandosi ai requisiti previsti dalla normativa sui servizi finanziari. Takeaway operativo: È essenziale per tutte le organizzazioni coinvolte nella catena del valore dei sistemi di IA ad alto rischio definire chiaramente ruoli e responsabilità attraverso accordi contrattuali. Gli utilizzatori, in particolare, devono essere consapevoli che non sono semplici consumatori passivi di tecnologia, ma hanno obblighi attivi di monitoraggio, supervisione e, in alcuni casi, di valutazione dell'impatto.   Trasparenza e GPAI nell'EU AI Act: Guida a Classificazione e Obblighi per Fornitori d'Impresa L'EU AI Act dedica una specifica attenzione ai Modelli di Intelligenza Artificiale per Scopi Generali (GPAI models), riconoscendo il loro potenziale impatto diffuso e la loro capacità di essere integrati in una miriade di applicazioni a valle. Questi modelli, come i grandi modelli linguistici o i modelli fondamentali addestrati su vasti set di dati, sono capaci di eseguire un'ampia gamma di compiti in contesti diversi. La normativa stabilisce regole per la loro classificazione, in particolare per identificare quelli che presentano un "rischio sistemico", e impone obblighi specifici ai loro fornitori, con un forte accento sulla trasparenza. Classificazione dei Modelli GPAI con Rischio Sistemico (Art. 51-52) Un modello GPAI è considerato avere un rischio sistemico se possiede "capacità ad alto impatto" (Art. 51(1)(a)). Queste sono descritte come "capacità che eguagliano o superano le capacità registrate nei modelli di IA per scopi generali più avanzati" (Considerando 111). La metodologia predominante per valutare queste capacità è la quantità cumulativa di calcolo utilizzata per l'addestramento: se questa cifra supera 1025 FLOPs (floating point operations), si presume che il modello GPAI abbia capacità ad alto impatto (Considerando 111 e Art. 51(2)). Questa soglia può essere aggiornata dalla Commissione per riflettere lo stato dell'arte. I fornitori che determinano che un loro modello GPAI ha capacità ad alto impatto devono notificarlo alla Commissione entro due settimane (Art. 52(1)). Tuttavia, possono contemporaneamente argomentare che, nonostante il superamento della soglia, il modello non dovrebbe essere classificato come avente rischio sistemico a causa di sue caratteristiche specifiche (Art. 52(2)). La Commissione può respingere tali argomentazioni se non sufficientemente comprovate (Art. 52(3)). Inoltre, la Commissione ha il potere di designare un modello GPAI come avente rischio sistemico (Art. 51(1)(b)), d'ufficio o su segnalazione del Comitato Scientifico, basandosi sui criteri dell'Allegato XIII (es. numero di parametri, qualità del dataset, risorse di calcolo, numero di utenti business registrati nell'UE – si presume un alto impatto sul mercato interno se supera i 10.000 utenti business registrati). I fornitori possono richiedere una rivalutazione di tale designazione dopo sei mesi. Obblighi Generali per i Fornitori di Modelli GPAI (Art. 53-54) Tutti i fornitori di modelli GPAI, indipendentemente dal fatto che presentino o meno un rischio sistemico, devono adempiere a una serie di obblighi fondamentali, che mirano a garantire trasparenza e responsabilità lungo la catena del valore dell'IA: Documentazione Tecnica (Art. 53(1)(a) e Allegato XI): Devono preparare e mantenere una documentazione tecnica dettagliata, che includa una descrizione generale del modello (compiti eseguibili, natura dei sistemi IA a cui può essere applicato, policy di uso accettabile, data di rilascio, metodi di distribuzione, numero di parametri, architettura, modalità di input/output, licenza), informazioni sul processo di sviluppo (requisiti tecnici per l'integrazione, metodologie di addestramento, informazioni sui dati di training, validazione e test – inclusa origine, cura, rilevamento bias – e risorse computazionali utilizzate). Questa documentazione deve essere fornita all'AI Office e alle autorità nazionali competenti su richiesta. Informazioni per i Fornitori a Valle (Downstream Providers) (Art. 53(1)(b) e Allegato XII): Devono preparare, mantenere e rendere disponibili informazioni e documentazione sufficienti a consentire ai fornitori a valle di comprendere le capacità e le limitazioni del modello GPAI. Questo permette loro di integrare tali modelli nei propri sistemi di IA e di adempiere ai propri obblighi. Le informazioni includono come il modello interagisce con hardware/software esterni, versioni software rilevanti, e dettagli sugli elementi del modello e sul processo di sviluppo (modalità e formato di input/output, informazioni sui dati di training). Questi obblighi sono soggetti ai diritti di proprietà intellettuale e ai segreti commerciali. Conformità al Diritto d'Autore (Art. 53(1)(c)): Devono implementare una politica per rispettare la legislazione UE sul diritto d'autore, in particolare per identificare e rispettare le riserve di diritti (opt-out) per il text and data mining. Possono utilizzare tecnologie allo stato dell'arte per raggiungere la conformità. Informazioni sulla Trasparenza (Art. 53(1)(d)): Devono pubblicare un riepilogo dettagliato di tutto il materiale utilizzato per addestrare il modello GPAI, utilizzando un modello fornito dall'AI Office. Ulteriori obblighi di trasparenza, come quelli previsti dall'Art. 50 per specifici sistemi di IA (es. chatbot, sistemi che generano "deep fake"), si applicano cumulativamente. I fornitori devono assicurare che gli output dei sistemi che generano contenuti sintetici audio, video, immagini o testo siano marcati in formato leggibile dalla macchina e rilevabili come artificialmente generati o manipolati, utilizzando soluzioni tecniche efficaci (Art. 50(2)). Gli utilizzatori di sistemi che generano o manipolano deep fake o testi pubblicati per informare il pubblico su questioni di interesse pubblico devono dichiarare che il contenuto è stato generato o manipolato artificialmente (Art. 50(4)). Rappresentanti Autorizzati (Art. 54): I fornitori di modelli GPAI stabiliti in paesi terzi devono nominare un rappresentante autorizzato stabilito nel SEE. Esistono esenzioni per i fornitori di modelli GPAI open-source da alcuni di questi requisiti (documentazione tecnica per le autorità, istruzioni di integrazione per i fornitori a valle, nomina di un rappresentante autorizzato), a condizione che il modello sia rilasciato con una licenza libera e open-source e che i parametri, l'architettura e le informazioni sull'uso siano resi pubblici (Art. 53(2), 54(6)). Tuttavia, devono comunque rispettare il diritto d'autore e pubblicare un riepilogo dei materiali di addestramento. Obblighi Aggiuntivi per i Fornitori di Modelli GPAI con Rischio Sistemico (Art. 55) Oltre agli obblighi generali, i fornitori di modelli GPAI designati come aventi rischio sistemico devono: Valutazioni del Modello GPAI (Art. 55(1)(a)): Eseguire e documentare valutazioni del modello, utilizzando protocolli e strumenti standard che riflettano lo stato dell'arte, inclusi test contraddittori (adversarial testing/red teaming). Valutazione e Mitigazione dei Rischi Sistemici (Art. 55(1)(b)): Valutare e mitigare i rischi sistemici esistenti e potenziali derivanti dallo sviluppo, commercializzazione o uso del modello. Segnalazione degli Incidenti (Art. 55(1)(c)): Tracciare, documentare e segnalare senza indugio all'AI Office e, se del caso, alle autorità nazionali competenti, gli incidenti gravi e le possibili misure correttive. Un "incidente grave" include eventi che portano a morte o danno grave alla salute, interruzione grave e irreversibile di infrastrutture critiche, violazioni dei diritti fondamentali, o danno grave a proprietà o ambiente. Obblighi di Cybersecurity (Art. 55(1)(d)): Implementare un livello adeguato di protezione della cybersecurity per il modello e l'infrastruttura fisica su cui gira, per salvaguardare da fughe accidentali del modello, rilasci non autorizzati, elusione delle misure di sicurezza, attacchi informatici, accessi non autorizzati e "furto del modello". La conformità a questi obblighi può essere dimostrata seguendo codici di pratica (Art. 56) o standard armonizzati UE (Art. 40), che creano una presunzione di conformità. Takeaway operativo: Le aziende che sviluppano o utilizzano modelli linguistici o altre forme di IA generativa, specialmente se su larga scala, devono valutare attentamente se i loro modelli rientrano nella definizione di GPAI e, in tal caso, se potrebbero essere classificati come aventi rischio sistemico (monitorando la soglia di 1025 FLOPs). La preparazione della documentazione tecnica richiesta e l'implementazione di policy per la trasparenza e la conformità al diritto d'autore sono passi immediati e cruciali. La collaborazione con i fornitori a valle per garantire una corretta integrazione e comprensione dei modelli è altresì fondamentale.   Innovazione e Governance EU AI Act: Guida al Futuro Normativo per la tua Impresa L'EU AI Act non si limita a imporre obblighi, ma cerca anche, almeno nelle intenzioni, di promuovere un ecosistema di innovazione responsabile nell'ambito dell'intelligenza artificiale. Parallelamente, istituisce una complessa architettura di governance e meccanismi di applicazione per garantire l'effettiva implementazione delle sue disposizioni. Comprendere queste dinamiche è essenziale per le imprese, non solo per assicurare la conformità, ma anche per cogliere le opportunità e prepararsi a un panorama normativo in continua evoluzione. Misure a Sostegno dell'Innovazione (Art. 57-63) La normativa introduce i cosiddetti "AI regulatory sandboxes" (Art. 57-59), ambienti controllati istituiti dalle autorità nazionali competenti dove i fornitori (anche prospect) possono sviluppare, addestrare, validare e testare sistemi di IA innovativi, anche in condizioni reali, secondo un "piano sandbox" concordato e per un periodo limitato, sotto supervisione regolamentare. Ogni Stato Membro dovrà istituire almeno un sandbox entro il 2 agosto 2026. La partecipazione offre ai fornitori una maggiore certezza giuridica e, se rispettano il piano sandbox e agiscono in buona fede, una protezione dalle sanzioni amministrative ai sensi dell'EU AI Act per le attività svolte all'interno del sandbox (ma non dalla responsabilità per danni a terzi). Esistono disposizioni specifiche per il trattamento dei dati personali all'interno dei sandbox per scopi di interesse pubblico (Art. 59), consentendo, sotto determinate garanzie, il riutilizzo di dati raccolti per altri scopi. È anche possibile testare sistemi di IA ad alto rischio (limitatamente ad alcune categorie dell'Allegato III) in condizioni reali al di fuori dei sandbox (Art. 60-61), previa approvazione di un piano di test da parte dell'autorità di sorveglianza del mercato e con il consenso informato degli individui coinvolti. Questa opzione, tuttavia, non offre la stessa protezione dalle sanzioni. Sono previste misure specifiche per le PMI e le start-up (Art. 62), come l'accesso prioritario e gratuito (salvo costi eccezionali) ai sandbox e canali di comunicazione dedicati. Struttura di Governance e Autorità Competenti (Art. 64-70) L'EU AI Act crea un sistema di governance a più livelli: L'AI Office (Art. 64), istituito all'interno della Commissione Europea, ha un ruolo centrale nel monitoraggio, supervisione e applicazione delle norme, specialmente per i modelli GPAI. Ha il potere di imporre sanzioni dirette ai fornitori di modelli GPAI. L'AI Board (Art. 65-66), composto da rappresentanti degli Stati Membri, dell'AI Office e dell'EDPS (come osservatore), facilita l'applicazione coerente della normativa fornendo pareri e raccomandazioni. Un Advisory Forum (Art. 67), con rappresentanti dell'industria, PMI, società civile e mondo accademico, fornisce competenze tecniche. Un Scientific Panel (Art. 68) di esperti indipendenti fornisce consulenza imparziale all'AI Office, specialmente sulla classificazione dei modelli e sui rischi emergenti. A livello nazionale, ogni Stato Membro deve designare almeno un'autorità di notifica (per gli organismi di valutazione della conformità) e un'autorità di sorveglianza del mercato (per l'applicazione generale della legge) (Art. 70). Queste autorità avranno poteri ispettivi e sanzionatori. L'EDPS agisce come autorità competente per le istituzioni UE. Monitoraggio Post-Commercializzazione, Sorveglianza del Mercato e Applicazione (Art. 72-94) I fornitori di sistemi di IA ad alto rischio devono istituire un sistema di monitoraggio post-commercializzazione (Art. 72) per raccogliere e analizzare dati sull'uso dei loro sistemi e segnalare immediatamente incidenti gravi alle autorità di sorveglianza del mercato (Art. 73). Le autorità di sorveglianza del mercato avranno ampi poteri (Art. 74), derivanti anche dal Regolamento sulla Sorveglianza del Mercato (UE) 2019/1020, per richiedere informazioni, ordinare azioni correttive, ritirare prodotti non conformi e imporre sanzioni. Esiste una procedura di salvaguardia UE (Art. 81) qualora uno Stato Membro contesti una misura adottata da un altro. Per i modelli GPAI, l'AI Office ha poteri di monitoraggio (Art. 89), può richiedere informazioni (Art. 91), valutare i modelli (Art. 92, incluso l'accesso al codice sorgente) e richiedere misure correttive o il ritiro dal mercato (Art. 93). Standard, Valutazioni di Conformità, Certificati e Registrazione (Art. 40-49) I sistemi di IA ad alto rischio che si conformano a standard armonizzati o specifiche comuni beneficiano di una presunzione di conformità ai requisiti pertinenti (Art. 40-41). I fornitori devono sottoporsi a procedure di valutazione della conformità (Art. 43), che possono basarsi su controlli interni (per alcune categorie dell'Allegato III) o richiedere l'intervento di un organismo notificato (per i sistemi biometrici dell'Allegato III o quelli che non applicano pienamente gli standard). I certificati rilasciati dagli organismi notificati hanno una validità limitata (4-5 anni) (Art. 44). I fornitori devono redigere una dichiarazione di conformità UE (Art. 47), apporre la marcatura CE (Art. 48) e registrare i loro sistemi di IA ad alto rischio (e quelli dell'Allegato III ritenuti non ad alto rischio) in un database UE gestito dalla Commissione (Art. 49, 71). La registrazione include informazioni sul sistema, sul suo funzionamento e sui dati di input (Allegati VIII e IX). Codici di Condotta e Linee Guida (Art. 95-96) L'AI Office e gli Stati Membri incoraggeranno lo sviluppo di codici di condotta volontari per i sistemi di IA non ad alto rischio (Art. 95) per promuovere l'adozione di best practice. La Commissione svilupperà linee guida sull'implementazione pratica della normativa (Art. 96). Sanzioni (Art. 99-101) Le sanzioni per la non conformità sono severe: Fino a 35 milioni di euro o il 7% del fatturato annuo globale per violazione delle pratiche proibite (Art. 5). Fino a 15 milioni di euro o il 3% del fatturato per violazione di altri obblighi (es. quelli per operatori, organismi notificati, trasparenza Art. 50). Fino a 7,5 milioni di euro o l'1% del fatturato per fornitura di informazioni errate/incomplete. Per le PMI, si applica l'importo inferiore tra la percentuale e il valore fisso. L'AI Office può imporre direttamente multe ai fornitori di modelli GPAI fino al 3% del fatturato o 15 milioni di euro per violazioni specifiche. Tempistiche di Applicazione (Art. 111, 113) L'EU AI Act è entrato in vigore il 1° agosto 2024 e si applicherà generalmente dal 2 agosto 2026. Tuttavia: Le proibizioni (Art. 5) si applicano dal 2 febbraio 2025. Le norme sui modelli GPAI (e relative sanzioni) si applicano dal 2 agosto 2025 per i modelli immessi sul mercato da tale data (per quelli immessi prima, dal 2 agosto 2027). Le norme sui sistemi di IA ad alto rischio dell'Art. 6(1) (componenti di sicurezza di prodotti) si applicano dal 2 agosto 2027. Per i sistemi di IA ad alto rischio usati da autorità pubbliche e immessi sul mercato prima del 2 agosto 2026 (e non significativamente modificati), l'applicazione è posticipata al 2 agosto 2030. La Commissione ha il potere di adottare atti delegati (Art. 97) per aggiornare aspetti tecnici della normativa (es. Allegati, soglie FLOPs). Takeaway operativo: Le aziende devono familiarizzare con il complesso sistema di governance e le tempistiche scaglionate dell'EU AI Act. È cruciale sviluppare una roadmap di conformità che tenga conto delle diverse date di applicazione per le varie tipologie di sistemi e obblighi. La partecipazione ai sandbox può essere una strategia valida per testare l'innovazione in un ambiente controllato, mentre il monitoraggio degli standard armonizzati e delle linee guida sarà fondamentale per mantenere la conformità nel tempo.   Conclusioni: Strategie Vincenti per la tua Impresa con la Guida EU AI Act L'analisi dettagliata dell'EU AI Act rivela un quadro normativo complesso, destinato a incidere profondamente sulle strategie di adozione e sviluppo dell'intelligenza artificiale da parte delle imprese. Al di là dei singoli obblighi, è fondamentale per imprenditori e dirigenti cogliere le implicazioni strategiche di questa legislazione, interpretandola non solo come un insieme di vincoli, ma anche come un potenziale catalizzatore per un'innovazione più responsabile e, in ultima analisi, più sostenibile e affidabile. Un primo aspetto di riflessione riguarda la centralità del concetto di rischio. L'approccio stratificato della normativa, che distingue tra pratiche proibite, sistemi ad alto rischio, obblighi di trasparenza specifici e modelli GPAI con rischio sistemico, impone alle aziende una profonda autoanalisi. Non si tratta più solo di valutare il ROI di una soluzione di IA, ma di integrare organicamente la valutazione del rischio etico, legale e per i diritti fondamentali fin dalle primissime fasi di progettazione e sviluppo (privacy and ethics by design). Questo richiede un cambiamento culturale, oltre che procedurale, promuovendo una maggiore collaborazione tra i team tecnici, legali e di business. Confrontando l'EU AI Act con lo stato dell'arte e tecnologie similari già esistenti o altre normative impattanti (come il GDPR nel campo della protezione dati), emerge una peculiarità: l'AI Act tenta di regolamentare una tecnologia intrinsecamente dinamica e dalle applicazioni potenzialmente illimitate prima che molti dei suoi impatti si siano pienamente manifestati su larga scala. Mentre il GDPR si è concentrato sulla gestione di un "bene" (il dato personale) già ampiamente utilizzato, l'AI Act interviene su processi e "capacità" (quelle dei sistemi di IA) ancora in fase di rapida evoluzione. Questo approccio proattivo, se da un lato mira a prevenire derive problematiche, dall'altro introduce un grado di incertezza operativa, data la necessità di interpretare principi generali in contesti tecnologici specifici e mutevoli. Tecnologie concorrenti o approcci regolatori in altre giurisdizioni (es. USA, Cina) potrebbero seguire percorsi diversi, creando un panorama globale frammentato che le aziende multinazionali dovranno saper navigare con attenzione. Per i dirigenti, ciò implica la necessità di sviluppare una visione strategica dell'IA che vada oltre la mera conformità. L'enfasi della normativa su documentazione tecnica, sistemi di gestione della qualità, tracciabilità e supervisione umana può essere vista come un onere, ma anche come un'opportunità per costruire sistemi di IA più robusti, affidabili e, quindi, più facilmente accettati da clienti e stakeholder. La trasparenza richiesta, ad esempio per i modelli linguistici e l'IA generativa, se gestita correttamente, può diventare un fattore di differenziazione competitiva, rafforzando la fiducia nel brand. L'obbligo di alfabetizzazione sull'IA (AI Literacy) per il personale non è da sottovalutare. Un team consapevole delle capacità, dei limiti e dei rischi dell'IA è una risorsa inestimabile, capace di identificare usi innovativi ma anche di segnalare potenziali criticità prima che si trasformino in problemi di conformità o reputazionali. Investire in formazione continua diventa, quindi, una leva strategica. Infine, la complessità dell'EU AI Act e le significative sanzioni previste rendono imprescindibile per le imprese, soprattutto PMI e start-up che potrebbero non disporre di grandi uffici legali interni, la ricerca di supporto qualificato. Orientarsi tra definizioni, classificazioni di rischio, obblighi documentali e procedure di valutazione della conformità richiede competenze specifiche. Navigare questo scenario normativo richiede una leadership informata, capace di bilanciare innovazione e prudenza. Le imprese che sapranno integrare i principi dell'EU AI Act nella propria cultura e nei propri processi operativi non solo mitigheranno i rischi, ma potranno anche scoprire nuove vie per un utilizzo dell'intelligenza artificiale che sia eticamente fondato, legalmente solido e strategicamente vantaggioso. Per un confronto più diretto e per esaminare come Rhythm Blues AI possa supportare concretamente la vostra azienda nell'adozione strategica e consapevole dell'IA, fornendo audit iniziali, formazione personalizzata sui vari aspetti dell'EU AI Act (dalla governance agli aspetti etici, dalla gestione del ROI all'IA generativa) e consulenza per sviluppare piani di conformità efficaci, vi invitiamo a fissare una consulenza iniziale gratuita di 30 minuti tramite il seguente link: https://calendar.google.com/calendar/u/0/appointments/AcZssZ3eexqwmgoYCSqEQU_4Nsa9rvUYF8668Gp7unQ .   FAQ: Risposte Rapide dalla Guida EU AI Act per Imprese Cos’è esattamente l’EU AI Act e perché è rilevante per la mia azienda? L’EU AI Act è una normativa europea che disciplina lo sviluppo, l’immissione sul mercato e l’utilizzo dei sistemi di intelligenza artificiale (IA) all’interno dell’Unione. Coinvolge la tua azienda se sviluppi, fornisci o impieghi sistemi di IA, perché introduce obblighi graduati in base al livello di rischio del sistema e prevede sanzioni significative in caso di non conformità. L’obiettivo principale è assicurare un’IA sicura, trasparente e rispettosa dei diritti fondamentali. Quali sono le principali categorie di rischio per i sistemi di IA secondo l’EU AI Act? Il regolamento identifica quattro fasce di rischio: Rischio inaccettabile (pratiche proibite) Alto rischio Rischio limitato (obblighi di trasparenza specifici) Rischio minimo o nullo Gli adempimenti più stringenti si concentrano sui sistemi ad alto rischio. Come faccio a sapere se un sistema di IA che utilizzo o sviluppo è considerato “ad alto rischio”? Un sistema ricade nella fascia “alto rischio” se rientra nelle categorie elencate negli Allegati I e III del regolamento. Allegato I: componenti di sicurezza di prodotti già regolati (macchinari, dispositivi medici). Allegato III: casi d’uso critici in biometria, infrastrutture essenziali, istruzione, lavoro, accesso a servizi essenziali, forze dell’ordine, giustizia e processi democratici. Serve quindi un confronto puntuale con questi elenchi. Quali sono gli obblighi principali per i fornitori di sistemi di IA ad alto rischio? Sistema di gestione dei rischi Governance dei dati (mitigazione dei bias inclusa) Documentazione tecnica completa Logging automatico degli eventi Trasparenza verso gli utilizzatori Supervisione umana efficace Accuratezza, robustezza e cybersecurity adeguate Valutazione di conformità, marcatura CE e registrazione nel database UE Cosa si intende per “alfabetizzazione sull’IA” (AI Literacy) e perché è importante? È l’insieme di competenze e conoscenze che permette a fornitori, utilizzatori e persone interessate di impiegare l’IA in modo informato, comprendendone opportunità, rischi e potenziali impatti. Il regolamento richiede che il personale coinvolto nei sistemi di IA abbia un livello sufficiente di AI Literacy per garantirne un uso responsabile. Quali sono le sanzioni previste per la non conformità all’EU AI Act? Fino a 35 milioni € o 7 % del fatturato annuo globale (l’importo maggiore) per pratiche di IA proibite. Fino a 15 milioni € o 3 % del fatturato per altre violazioni. Fino a 7,5 milioni € o 1 % del fatturato per informazioni false o fuorvianti. L’EU AI Act si applica anche alle aziende con sede fuori dall’UE? Sì. Ha portata extraterritoriale: vale per fornitori che immettono o mettono in servizio sistemi di IA nel mercato unico, indipendentemente dalla sede legale, e per gli utilizzatori nell’UE. Coinvolge anche soggetti di Paesi terzi se l’output del sistema è usato nell’Unione. Cosa sono i Modelli di IA per Scopi Generali (GPAI models) e quali obblighi specifici hanno i loro fornitori? I GPAI sono modelli – ad esempio i Large Language Models – addestrati su grandi moli di dati e in grado di svolgere molteplici compiti. I fornitori devono: Fornire documentazione tecnica e informazioni ai downstream providers Rispettare il diritto d’autore Pubblicare un riepilogo dei dati di training Se il modello supera la soglia di 1025 FLOPs (rischio sistemico), scattano requisiti aggiuntivi: valutazioni periodiche, mitigazione dei rischi sistemici e segnalazione degli incidenti. Quando entreranno pienamente in vigore le disposizioni dell’EU AI Act? 2 febbraio 2025: entrano in vigore i divieti sulle pratiche inaccettabili 2 agosto 2025: requisiti per i GPAI models e relative sanzioni 2 agosto 2026: maggior parte degli obblighi per i sistemi ad alto rischio Scadenze successive (fino al 2030) per alcune applicazioni di autorità pubbliche e grandi sistemi IT Cosa sono gli “AI regulatory sandboxes” e come possono aiutare la mia azienda? Sono ambienti di test controllati, istituiti dalle autorità nazionali, dove imprese – in particolare PMI e start-up – possono sviluppare e collaudare sistemi di IA innovativi con supervisione regolatoria. Offrono certezza giuridica, guida operativa e, in alcuni casi, un’esenzione temporanea dalle sanzioni per le attività svolte all’interno del sandbox, purché si rispetti il piano concordato.

L'intelligenza artificiale (IA) sta ridefinendo il panorama lavorativo globale a una velocità sorprendente. L'analisi approfondita di quasi un miliardo di annunci di lavoro e migliaia di report finanziari aziendali su sei continenti, come presentata nel "The Fearless Future: 2025 Global AI Jobs Barometer", indica chiaramente che l'IA non è più una prospettiva futuristica, ma una forza trasformativa attuale. Le aziende stanno scoprendo che l'IA può rendere i lavoratori significativamente più produttivi e creare nuovo valore. Questo scenario impone a imprenditori e dirigenti una riflessione strategica sull' impatto IA sul lavoro  per cogliere le opportunità emergenti, adattare le competenze della forza lavoro e navigare le complessità di un mercato in rapida evoluzione, assicurando che l'adozione dell'IA sia un motore di crescita e non solo di efficienza. L'IA come Catalizzatore di Produttività : L'Impatto dell'IA sul Lavoro e sulla Crescita del Valore Aziendale Rimodellare il Lavoro : Come l'Impatto dell'IA sul Lavoro Ridefinisce i Ruoli Professionali Agentic AI : Il Nuovo Ecosistema Digitale e l'Impatto Strategico della Consulenza sull'IA nel Lavoro Retribuzioni e Competenze AI : Navigare il Mercato e l'Impatto dell'IA su Salari e Competenze Dinamiche Occupazionali nell'Era AI : Analisi dell'Impatto dell'IA sui Livelli Occupazionali e le Sfide Future Oltre l'Automazione : Massimizzare l'Impatto Positivo dell'IA sul Lavoro "Pensando in Grande" Il Sisma delle Competenze : Adattarsi all'Impatto dell'IA sul Lavoro e alla Nuova Domanda di Skill Verità e Miti sull'IA : Sfatare i Miti sull'Impatto dell'IA sul Lavoro con un'Analisi Basata sui Dati Intelligenza Artificiale e Genere : L'Impatto dell'IA sul Lavoro: Disparità di Genere e Nuove Opportunità Accelerare con l'IA : Perché l'Impatto dell'IA sul Lavoro è una Priorità Strategica per Ogni Leader Conclusioni : Sintesi Strategica: Comprendere e Guidare l'Impatto dell'IA sul Lavoro per un Futuro Competitivo FAQ : Domande Frequenti sull'Impatto dell'IA sul Lavoro Impatto IA sul lavoro L'IA come Catalizzatore di Produttività: L'Impatto dell'IA sul Lavoro e sulla Crescita del Valore Aziendale L'adozione dell'intelligenza artificiale si sta rivelando un potente catalizzatore di valore. Le evidenze quantitative sono inequivocabili: le industrie più esposte all'IA registrano una crescita del fatturato per dipendente tre volte superiore rispetto a quelle meno esposte. Questo dato sposta il focus strategico dal semplice taglio dei costi alla capacità di generare nuova ricchezza. L'accelerazione è impressionante: dal 2022, la crescita della produttività nelle aziende pioniere nell'adozione dell'IA è quasi quadruplicata, mentre si è registrato un lieve calo nelle industrie meno innovative, ampliando il divario competitivo. L'adozione è ormai universale, con il 100% dei settori analizzati che incrementa l'uso dell'IA, inclusi comparti tradizionali come il minerario e le costruzioni. Questo dimostra che i leader aziendali non vedono più l'IA come uno strumento per ridurre il personale, ma come un investimento strategico per potenziare i propri team e trasformare radicalmente modelli operativi e di business. Rimodellare il Lavoro: Come l'Impatto dell'IA sul Lavoro Ridefinisce i Ruoli Professionali L'avvento dell'intelligenza artificiale sta profondamente rimodellando la natura stessa del lavoro, introducendo una distinzione fondamentale tra diverse tipologie di mansioni e il modo in cui l'IA interagisce con esse. Si parla di lavori esposti all'IA ("AI-exposed jobs") per indicare quelle occupazioni che comprendono molte attività in cui l'IA può essere efficacemente impiegata. Esempi tipici includono analisti finanziari e addetti all'inserimento dati. All'interno di questa macrotipologia, possiamo ulteriormente distinguere. Da un lato, ci sono i lavori augmentable, ovvero quelle mansioni esposte all'IA in cui la tecnologia agisce come potenziatore delle capacità umane, supportando il giudizio e l'expertise. Chirurghi e giudici ne sono un esempio, dove l'IA può fornire analisi dati complesse o assistere in compiti specifici, ma la decisione finale e la responsabilità rimangono umane. Amina, un'analista di informazioni menzionata nel report "The Fearless Future: 2025 Global AI Jobs Barometer", incarna questo concetto: istruisce agenti IA per ricerche e bozze di report, liberando tempo per interpretazione, interazione con i clienti e sviluppo di nuovo business. Ha dovuto acquisire nuove competenze e adattabilità, ma ora apprezza maggiormente il suo lavoro e genera più ricavi per la sua azienda. Dall'altro lato, troviamo i lavori automatable, ossia quelle occupazioni esposte all'IA in cui la tecnologia può svolgere autonomamente molte attività. Programmatori software e addetti al customer service rientrano in questa categoria. John, un agente di supporto clienti, inizialmente temeva di essere sostituito dall'IA, che ora gestisce le richieste più semplici che prima erano di sua competenza. Tuttavia, l'IA ha potenziato le sue capacità: John ora si occupa di problematiche più complesse, gestisce situazioni tese con empatia, supportato dall'IA che, ad esempio, analizza migliaia di casi simili per suggerire soluzioni. Il suo valore aziendale è cresciuto, trasformandolo da semplice gestore di richieste a risolutore di problemi complessi. L'esperienza di John dimostra che, sebbene la distinzione tra augmentation e automation sia utile, l'automazione può di fatto servire ad aumentare le capacità complessive dei lavoratori. Questa evoluzione dei ruoli, sia augmentable che automatable, è una realtà con cui milioni di lavoratori "AI-powered" stanno già contribuendo a creare valore. Agentic AI: Il Nuovo Ecosistema Digitale e l'Impatto Strategico della Consulenza sull'IA nel Lavoro L'Agentic AI rappresenta la prossima frontiera: una forza lavoro digitale capace non solo di eseguire, ma di ragionare, contestualizzare, creare e apprendere. Per i team umani, equivale a disporre di assistenti esecutivi instancabili che comprendono gli obiettivi, pianificano e agiscono, sbloccando livelli superiori di produttività e innovazione. Nel settore vendite, ad esempio, un agente IA può gestire l'intero ciclo di preparazione (proposte, lead, CRM), lasciando al venditore umano il compito strategico di chiudere la trattativa. L'implicazione per i leader è profonda: l'obiettivo non è tagliare costi, ma costruire organizzazioni più agili dei concorrenti. Per massimizzare il ritorno, è cruciale che questi agenti operino come un team coeso, condividendo informazioni e apprendendo reciprocamente. La priorità strategica diventa quindi integrare queste "squadre digitali" per potenziare le persone, creare valore inedito e conquistare nuovi flussi di ricavo. In questo scenario, un approccio consulenziale come quello di Rhythm Blues AI è fondamentale: un audit iniziale permette di mappare i processi e individuare con precisione dove una forza lavoro agentica può generare il massimo impatto, garantendo una trasformazione mirata e non frammentata. Retribuzioni e Competenze AI: Navigare il Mercato e l'Impatto dell'IA su Salari e Competenze L'impatto dell'intelligenza artificiale sulle retribuzioni è diretto e misurabile: i salari nelle industrie più esposte all'IA crescono a un ritmo doppio rispetto alle altre. Questa dinamica si fonda sul valore: i lavoratori potenziati dall'IA, come Amina e John, generano risultati superiori e vedono riconosciuto il loro contributo. La prova è nel premio salariale medio del 56% per chi possiede competenze AI specifiche, come il machine learning o il prompt engineering, un valore più che raddoppiato rispetto al 25% dell'anno precedente. Sorprendentemente, la crescita salariale riguarda sia i ruoli potenziabili ( augmentable ) sia quelli automatizzabili ( automatable ). Ciò smentisce il timore di una svalutazione del lavoro a causa dell'automazione; al contrario, l'IA sembra trasformare questi ruoli, spostando il focus su compiti a più alto valore. Ogni settore riconosce questo premio, e la ragione non è la semplice scarsità di talenti. Per giustificare salari più alti, i datori di lavoro devono percepire un valore tangibile, un ritorno sull'investimento che le competenze AI evidentemente garantiscono, come dimostrano i dati settoriali del grafico "Workers with AI skills command a 56% wage premium on average". Dinamiche Occupazionali nell'Era AI: Analisi dell'Impatto dell'IA sui Livelli Occupazionali e le Sfide Future L'avvento dell'intelligenza artificiale solleva interrogativi complessi sull'impatto sui numeri occupazionali. Se da un lato l'IA può trasformare radicalmente alcuni ruoli, come quello dell'addetto all'inserimento dati o del programmatore software, evolvendoli verso mansioni a maggior valore aggiunto (ad esempio, da data entry ad analista dati), le domande cruciali per la società riguardano la velocità di creazione di nuovi posti di lavoro rispetto a quelli rimpiazzati e la capacità delle persone di adattarsi a un mercato del lavoro in mutamento. I dati attuali indicano che i numeri occupazionali stanno crescendo in quasi ogni tipo di occupazione esposta all'IA, con solo due eccezioni a livello globale: gli addetti a funzioni di segreteria con uso di tastiera (keyboard clerks) e i professionisti delle tecnologie dell'informazione e della comunicazione. Tuttavia, è importante notare una dinamica differenziata: i posti di lavoro stanno crescendo più lentamente nelle occupazioni maggiormente esposte all'IA (38% di crescita negli ultimi cinque anni) rispetto a quelle meno esposte (65% di crescita nello stesso periodo). Questo non deve necessariamente essere interpretato in modo negativo. Infatti, più di un quarto della popolazione mondiale vive attualmente in paesi con una popolazione in età lavorativa in calo, e si prevede che entro il 2050 questa quota supererà la metà. Una crescita occupazionale più moderata nei settori AI-exposed potrebbe quindi rivelarsi benefica per i paesi con una quota decrescente di lavoratori attivi, contribuendo a creare un'era di crescita dell'impiego "Goldilocks", ossia equilibrata rispetto alle dimensioni della forza lavoro disponibile. Questo scenario potrebbe aiutare ad evitare una crisi economica incombente, legata all'espansione delle fasce di popolazione più anziana e alla contrazione del bacino di lavoratori. Contrariamente alle preoccupazioni di una drastica riduzione dei posti di lavoro, specialmente nei ruoli automatizzabili, si osserva una crescita occupazionale sia per i lavori automatizzabili che per quelli augmentable in tutte le industrie. Industrie pioniere nell'adozione dell'IA, come i servizi finanziari e l'informazione e comunicazione, hanno sperimentato una crescita più contenuta dei posti di lavoro legati all'IA, il che è logico dato il loro più lungo periodo di adattamento. Oltre l'Automazione: Massimizzare l'Impatto Positivo dell'IA sul Lavoro "Pensando in Grande" Per massimizzare i benefici per lavoratori e aziende, è cruciale comprendere a fondo l' impatto IA sul lavoro , adottando un approccio strategico che vada oltre la semplice automazione di compiti esistenti. "Pensare in piccolo" con l'IA significa limitarsi a utilizzarla in modo retrospettivo, per svolgere attività o fornire prodotti come nel passato, un po' come se l'elettricità fosse stata usata solo per sostituire le candele con "candele elettriche" anziché per alimentare computer, telecomunicazioni e innumerevoli altre innovazioni. Questo approccio riduttivo tende a focalizzarsi sul rimpiazzare i lavoratori, limitando le aspirazioni a una semplice riconfigurazione delle pratiche esistenti – il "già fatto" invece del "potrebbe essere". Al contrario, "pensare in grande" con l'IA implica considerarla uno strumento trasformativo, capace di sbloccare nuove capacità, prodotti e persino intere industrie. Se usata con immaginazione, l'IA può innescare una fioritura di nuovi posti di lavoro e modelli di business. Basti pensare che due terzi dei posti di lavoro esistenti oggi negli Stati Uniti non esistevano nel 1940, e molti di questi sono stati resi possibili dai progressi tecnologici. I dati attuali suggeriscono che le aziende stanno già iniziando a "pensare in grande": invece di usare l'IA solo per ridurre il personale, la stanno impiegando per aiutare molti lavoratori, anche nei ruoli più altamente automatizzabili, a creare più valore. Un esempio emblematico è quello di Southwest Airlines, una compagnia aerea statunitense, che ha collaborato con PwC (una delle maggiori aziende di servizi professionali di consulenza e revisione a livello globale) per modernizzare il suo sistema di gestione delle presenze e dei permessi del personale di bordo. L'obiettivo non era solo risparmiare tempo, ridurre i costi e i rischi, ma anche valorizzare il ruolo di alcuni dipendenti, permettendo loro di concentrarsi sul pensiero critico e sull'innovazione anziché su compiti di routine. Il sistema legacy della compagnia aerea rallentava le operazioni a causa di documentazione imprecisa e eccessiva dipendenza dalla conoscenza tacita; le capacità di IA generativa sono state utilizzate per estrarre informazioni e requisiti unici direttamente dal codice sorgente, dimezzando i tempi di pianificazione del progetto. Come afferma Marty Garza, Vice President, Air Operations Technology di Southwest Airlines, "Invece di rimpiazzare i dipendenti, questi progressi hanno liberato tempo prezioso, permettendo ai nostri team di pensare criticamente, risolvere problemi complessi e guidare l'innovazione". Questo approccio strategico è fondamentale, poiché una chiave per la creazione di posti di lavoro che superi il rimpiazzo è proprio il "pensare in grande", utilizzando l'IA non solo per eseguire i lavori del passato ma per creare i lavori del futuro, massimizzandone così valore e impatto per le aziende. Il Sisma delle Competenze: Adattarsi all'Impatto dell'IA sul Lavoro e alla Nuova Domanda di Skill L'intelligenza artificiale sta provocando un vero e proprio "sisma delle competenze", accelerando drasticamente il cambiamento nelle skill richieste per avere successo nei lavori potenziati dall'IA. Le competenze ricercate dai datori di lavoro stanno cambiando il 66% più velocemente nelle mansioni maggiormente esposte all'IA rispetto a quelle meno esposte, un ritmo più di 2,5 volte superiore rispetto all'anno precedente. Prendiamo l'esempio dei paralegali: in passato, le loro competenze principali includevano la revisione manuale di documenti, il riassunto di casistiche legali e la stesura di documenti legali standard. Oggi, con l'IA in grado di supportare queste attività, i paralegali necessitano di competenze per operare gli strumenti di IA e, più che mai, di dimostrare abilità come il pensiero critico e la collaborazione. Questo "skill change" netto, ovvero il tasso al quale le competenze elencate negli annunci di lavoro per specifiche mansioni cambiano, è più rapido nei lavori automatizzabili. Questa rapida evoluzione ha implicazioni significative sulla formazione e sullo sviluppo professionale. La domanda di lauree formali da parte dei datori di lavoro sta diminuendo per tutti i tipi di lavoro, ma in modo particolarmente accelerato per quelli esposti all'IA. Le cause di questo trend possono essere molteplici: l'IA stessa aiuta le persone a costruire e padroneggiare rapidamente conoscenze specialistiche (la cosiddetta "democratizzazione dell'expertise"), rendendo le qualifiche formali meno rilevanti. Inoltre, il rapido cambiamento delle competenze e il turnover della conoscenza possono rendere i titoli di studio formali più rapidamente obsoleti. Infine, la forte domanda di persone con competenze AI potrebbe incoraggiare i datori di lavoro a guardare oltre un bacino limitato di lavoratori con formazione tradizionale. I dati mostrano un calo della richiesta di lauree: per i lavori meno esposti all'IA, la richiesta è passata dal 16% nel 2019 all'11% nel 2024 (-5 punti percentuali); per i lavori "augmented", dal 66% al 59% (-7pp); e per i lavori "automated", dal 53% al 44% (-9pp). Per i lavoratori, una maggiore enfasi sulle competenze pratiche rispetto ai titoli di studio formali può contribuire a democratizzare le opportunità, aprendo le porte a coloro che non hanno avuto il tempo o le risorse per ottenere lauree tradizionali. Nei campi esposti all'IA, ciò che conta sempre più è quello che le persone sanno fare oggi, non quello che hanno studiato in passato. Per avere successo, i lavoratori dovranno probabilmente dimostrare adattabilità, fluidità tecnologica e competenze complementari all'IA come il pensiero critico. La formazione potrebbe continuare a evolversi verso approcci micro, pratici ("hands-on") e di apprendimento continuo ("lifelong learning"). Le competenze core che prima duravano da 4 a 6 anni, ora, nell'era dell'IA, cambiano e si trasformano ogni 12-18 mesi. Verità e Miti sull'IA: Sfatare i Miti sull'Impatto dell'IA sul Lavoro con un'Analisi Basata sui Dati L'impatto dell'intelligenza artificiale è spesso circondato da percezioni che non sempre corrispondono alla realtà osservata. Un'analisi basata sui dati, come quella presentata nella sezione "AI myth-busting" del report "The Fearless Future: 2025 Global AI Jobs Barometer", aiuta a sfatare alcuni miti comuni, fornendo ai leader aziendali una base più solida per decisioni strategiche. Mito sulla Produttività: Una percezione diffusa è che l'IA non abbia ancora avuto un impatto significativo sulla produttività. Dati Reali: Le industrie più capaci di utilizzare l'IA stanno ottenendo una crescita della produttività 3 volte superiore, misurata attraverso un indicatore che impatta direttamente sulla bottom-line aziendale: la crescita del fatturato per dipendente. Mito sui Salari: Si teme che l'IA possa avere un impatto negativo sui salari dei lavoratori e sul loro potere contrattuale. Dati Reali: I salari stanno crescendo 2 volte più velocemente nelle industrie più esposte all'IA rispetto a quelle meno esposte. Mito sui Numeri Occupazionali: L'idea che l'IA porterà inevitabilmente a una diminuzione dei posti di lavoro è persistente. Dati Reali: Le aperture di posizioni lavorative stanno crescendo in tutte le occupazioni esposte all'IA, sebbene più lentamente rispetto alle occupazioni meno esposte. Mito sulla Disuguaglianza: Esiste la preoccupazione che l'IA possa esacerbare le disuguaglianze nelle opportunità e nei salari per i lavoratori. Dati Reali: Salari e numeri occupazionali sono in crescita sia per i lavori augmentable che per quelli automatable dall'IA. La domanda di lauree formali da parte dei datori di lavoro sta diminuendo più rapidamente nei lavori esposti all'IA, creando opportunità più ampie per milioni di persone. Tuttavia, poiché le competenze in questi ruoli evolvono rapidamente, è cruciale supportare tutti i lavoratori nell'acquisizione delle competenze necessarie per prosperare. Mito sulle Competenze (Deskilling): Si pensa che l'IA possa "dequalificare" i lavori che automatizza. Dati Reali: L'IA potrebbe arricchire i lavori automatizzabili, richiedendo competenze e capacità decisionali più complesse. Strumenti come i modelli linguistici avanzati e le tecniche di IA generativa possono trasformare compiti di routine in opportunità per l'applicazione di giudizio critico. Mito sull'Automazione (Devalutazione): L'IA potrebbe svalutare i lavori che automatizza in modo intensivo. Dati Reali: I salari sono in aumento sia per i lavori automatizzabili dall'IA sia per quelli augmentable. L'IA potrebbe persino migliorare le competenze dei ruoli automatizzabili a un ritmo ancora più rapido rispetto ai ruoli augmentable, rendendo i lavori automatizzabili più complessi e creativi. Le ricerche contestuali effettuate da sistemi IA avanzati possono fornire insight che elevano la natura del lavoro. Questa analisi demistificante è fondamentale per affrontare il futuro del lavoro con una prospettiva informata, evitando decisioni basate su timori infondati e concentrandosi invece sulle reali opportunità e sfide poste dall'intelligenza artificiale. Intelligenza Artificiale e Genere: L'Impatto dell'IA sul Lavoro: Disparità di Genere e Nuove Opportunità L'analisi dell'impatto dell'intelligenza artificiale sul mondo del lavoro rivela dinamiche specifiche anche per quanto riguarda il genere. In ogni paese esaminato dal report "The Fearless Future: 2025 Global AI Jobs Barometer", emerge che una quota maggiore di donne rispetto agli uomini si trova in posti di lavoro esposti all'IA. Questa constatazione implica che le donne, da un lato, hanno maggiori opportunità derivanti dall'IA, ma dall'altro affrontano anche rischi più elevati. Come precedentemente discusso, l'IA ha il potenziale di rendere i lavoratori più preziosi; tuttavia, le competenze richieste per avere successo nei lavori potenziati dall'IA stanno cambiando il 66% più velocemente rispetto ad altri tipi di lavoro. Se le donne riusciranno a navigare efficacemente questo "terremoto delle competenze" legato all'IA, potrebbero trarre significativi benefici dalla trasformazione in corso. D'altro canto, il "Workforce Radar study 2024" di PwC indica che i livelli di adozione dell'IA da parte delle donne negli Stati Uniti sono significativamente inferiori a quelli degli uomini. Questo divario suggerisce che le donne potrebbero aver bisogno di accelerare l'acquisizione di competenze AI per prosperare nell'era dell'intelligenza artificiale e non rischiare di rimanere indietro. Il grafico "In every country analysed, more women than men are in AI-exposed jobs" fornisce una visualizzazione chiara di questa tendenza. Ad esempio, in paesi come Singapore, Norvegia, Svizzera e Svezia, la percentuale di donne in lavori esposti all'IA (sia quelli che l'IA automatizza, sia quelli che l'IA aumenta) è marcatamente superiore a quella degli uomini. Anche in Italia, la percentuale di donne in lavori "automate female" (33%) e "augment female" (33%) supera quella maschile nelle rispettive categorie ("automate male" 28%, "augment male" 20%). Questa maggiore esposizione, se non accompagnata da un adeguato sviluppo di competenze e da strategie di inclusione, potrebbe tradursi in una maggiore vulnerabilità. È quindi fondamentale che le politiche aziendali e i programmi di formazione tengano in debita considerazione queste dinamiche di genere, per assicurare che i benefici dell'IA siano equamente distribuiti e che i rischi siano mitigati per tutti i segmenti della forza lavoro. Accelerare con l'IA: Una Priorità Strategica Ineludibile per la Leadership Aziendale del Futuro L'accelerazione nell'adozione dell'IA non è più una previsione, ma una realtà consolidata che la leadership aziendale non può permettersi di ignorare. I segnali sono inequivocabili: mentre il mercato del lavoro generale si contraeva (-11,3%), le posizioni richiedenti competenze AI sono cresciute del 7,5%. Questo disallineamento dimostra una chiara scelta strategica da parte dei leader: investire in IA è una priorità assoluta. La conferma arriva dalla "Global CEO Survey 2025" di PwC, dove il 50% degli amministratori delegati indica l'integrazione dell'IA come obiettivo primario per i prossimi tre anni. Settori pionieri come i Servizi Finanziari e l'Informazione stanno raddoppiando gli investimenti, ma la domanda di skill AI si espande a macchia d'olio anche in agricoltura e costruzioni. Non si tratta solo di una visione top-down: oltre il 70% dei lavoratori che già usano l'IA generativa ne riconosce il potenziale per migliorare la qualità del lavoro e apprendere nuove abilità. La sfida per i leader non è più prevedere il futuro, ma progettarlo attivamente. Le scelte strategiche odierne determineranno se l'IA diventerà un motore per espandere le capacità umane e creare valore diffuso. Conclusioni: Sintesi Strategica: Comprendere e Guidare l'Impatto dell'IA sul Lavoro per un Futuro Competitivo L'analisi presentata nel "The Fearless Future: 2025 Global AI Jobs Barometer" non dipinge un quadro di automazione dilagante e disoccupazione tecnologica, bensì di una profonda e complessa trasformazione del lavoro. I dati suggeriscono con forza che l'intelligenza artificiale, se strategicamente integrata, agisce primariamente come un moltiplicatore di valore umano, piuttosto che come un suo sostituto. Assistiamo a un incremento della produttività, a una crescita salariale per le competenze specialistiche e a una ridefinizione dei ruoli che, pur presentando sfide adattive, apre a mansioni più ricche e stimolanti. La vera partita per imprenditori e dirigenti non si gioca sulla difensiva, nel timore di essere "disintermediati" dalla tecnologia, ma sull'offensiva strategica. Si tratta di comprendere che l'IA non è solo uno strumento di efficienza operativa, ma un linguaggio nuovo per creare valore, esplorare mercati inediti e ripensare i modelli di business. La tendenza a "pensare in grande", come esemplificato da Southwest Airlines, è emblematica: l'IA libera risorse umane da compiti routinari per concentrarle su innovazione, pensiero critico e interazioni complesse, attività dove l'apporto umano rimane, per ora, insostituibile. Confrontando questa ondata tecnologica con quelle passate, come l'avvento di Internet o la diffusione dei personal computer, si notano similitudini nella fase iniziale di scetticismo e timore, seguita da una progressiva integrazione e dalla nascita di nuove professionalità. Tuttavia, l'IA presenta una peculiarità distintiva: la sua capacità di interagire con processi cognitivi e non solo meccanici o informativi. Questo implica che l'adattamento richiesto non è solo tecnico, ma anche culturale e, per certi versi, filosofico, interrogandoci sul ruolo dell'uomo nell'era delle macchine "pensanti". Tecnologie come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e l'IA generativa sono già oggi capaci di produrre contenuti, analizzare dati e dialogare con una fluidità sorprendente, ma la loro efficacia dipende intrinsecamente dalla qualità del "prompt" (l'input umano) e dalla capacità di contestualizzare e validare l'output. Qui si inserisce il valore della consulenza e della formazione specializzata, come quella offerta da Rhythm Blues AI , che può guidare le aziende non solo nell'adozione tecnica, ma anche nello sviluppo di una cultura aziendale pronta al cambiamento e nella definizione di una governance etica e responsabile dell'IA. L'investimento in capitale umano, nell'upskilling e nel reskilling, e la creazione di un ambiente di fiducia diventano quindi non costi accessori, ma pilastri fondamentali per navigare questa trasformazione e trarne un vantaggio competitivo sostenibile. Il futuro, come suggerisce il report, è "fearless" – senza paura – per chi saprà progettarlo con consapevolezza e lungimiranza. Per discutere di come la vostra azienda possa navigare con successo questa trasformazione e sfruttare appieno il potenziale dell'IA, vi invito a prenotare una consulenza gratuita iniziale con Rhythm Blues AI tramite il seguente link: https://calendar.google.com/calendar/u/0/appointments/AcZssZ3eexqwmgoYCSqEQU_4Nsa9rvUYF8668Gp7unQ   FAQ: Domande Frequenti sull'Impatto dell'IA sul Lavoro L'intelligenza artificiale causerà una perdita netta di posti di lavoro? I dati attuali indicano che, sebbene l'IA stia trasformando i ruoli, i numeri occupazionali complessivi nelle aree esposte all'IA sono in crescita, seppur a un ritmo più lento rispetto ai settori meno esposti. L'enfasi è sulla trasformazione e sulla creazione di nuovi ruoli a maggior valore aggiunto. Quali sono i settori industriali dove l'IA sta avendo il maggiore impatto sulla produttività? Le industrie più capaci di utilizzare l'IA stanno registrando una crescita del fatturato per dipendente tre volte superiore. Settori come Informazione e Comunicazione, Servizi Professionali e Servizi Finanziari sono tra i primi a adottare e beneficiare dell'IA. Possedere competenze in ambito AI garantisce stipendi più alti? Sì, in media i lavoratori con competenze AI specifiche (es. machine learning, prompt engineering) comandano un premio salariale significativo, che nel 2024 si attesta al 56% in più rispetto a ruoli equivalenti senza tali competenze. Cosa si intende per "Agentic AI" e come può aiutare la mia azienda? L'Agentic AI è una forma avanzata di IA capace di ragionare, pianificare ed eseguire compiti autonomamente per raggiungere obiettivi. Può agire come un team di assistenti digitali, aumentando l'efficienza, l'innovazione e la velocità operativa dell'azienda. Le lauree tradizionali stanno perdendo importanza a causa dell'IA? Si osserva una diminuzione della domanda di lauree formali da parte dei datori di lavoro, specialmente per i ruoli esposti all'IA. Le competenze pratiche, l'adattabilità e l'apprendimento continuo stanno diventando progressivamente più rilevanti. In che modo l'IA sta cambiando le competenze richieste sul mercato del lavoro? Le competenze richieste stanno cambiando molto rapidamente (66% più veloci nei ruoli AI-exposed). Oltre alle competenze tecniche di IA, diventano cruciali abilità come il pensiero critico, la collaborazione, l'adattabilità e la capacità di interagire efficacemente con gli strumenti AI. L'IA "dequalificherà" i lavori che automatizza? Contrariamente a questa percezione, i dati suggeriscono che l'IA potrebbe arricchire i lavori automatizzabili, richiedendo competenze più complesse e capacità decisionali, trasformando compiti di routine in opportunità di maggior valore. Qual è l'impatto dell'IA sulle lavoratrici donne? Le donne sono sovra-rappresentate nei lavori esposti all'IA. Questo presenta sia maggiori opportunità che maggiori rischi. È cruciale che le donne acquisiscano competenze AI per beneficiare appieno della trasformazione ed evitare di ampliare eventuali divari esistenti. Cosa significa "pensare in grande" con l'IA per un'azienda? Significa utilizzare l'IA non solo per automatizzare compiti esistenti o ridurre costi, ma come strumento trasformativo per sbloccare nuove capacità, creare nuovi prodotti/servizi, esplorare nuovi modelli di business e, in definitiva, creare i lavori del futuro. Come può la mia azienda iniziare a integrare strategicamente l'IA? Un buon punto di partenza è un audit dei processi aziendali per identificare le aree di maggior potenziale. Successivamente, si può definire una roadmap che includa la formazione del personale, l'implementazione graduale di progetti pilota e la misurazione continua del ROI, privilegiando un approccio che valorizzi il capitale umano e costruisca fiducia nella tecnologia.

L'evoluzione dei sistemi di Intelligenza Artificiale sta seguendo una traiettoria affascinante: modelli addestrati su dati, architetture e obiettivi differenti sembrano convergere verso un modo sempre più simile di "comprendere" il mondo. Questa tendenza, osservata in domini che vanno dal linguaggio naturale alla visione artificiale, suggerisce che l'AI stia sviluppando una sorta di modello statistico condiviso della realtà. La ricerca in questo campo, nota come "The Platonic Representation Hypothesis" , postula che, proprio come le ombre nella caverna di Platone sono proiezioni di una realtà ideale, i dati che forniamo ai modelli (immagini, testi) sono proiezioni di un mondo reale sottostante, che le reti neurali stanno imparando a ricostruire. Convergenza Modelli AI: Un Fenomeno Strategico Emergente Scala e Competenza: I Driver della Convergenza dei Modelli AI Convergenza Modelli AI Cross-Modale: Quando Visione e Linguaggio Parlano la Stessa Lingua Dalla Convergenza alle Performance: Come l'Allineamento Prevede le Competenze Emergenti Le 3 Forze Selettive che Guidano la Convergenza dei Modelli AI Il Punto di Arrivo della Convergenza: Un Modello Statistico della Realtà Convergenza dei Modelli AI in Pratica: L'Esperimento sulla Percezione del Colore Implicazioni Business della Convergenza Modelli AI: Una Guida Strategica Visione Strategica e Pragmatismo: I 4 Limiti della Convergenza Modelli AI Specchio della Mente: La Convergenza tra Modelli AI e Cervello Umano Conclusioni FAQ Convergenza modelli AI Convergenza Modelli AI: Un Fenomeno Strategico Emergente Per un imprenditore o un dirigente, comprendere le traiettorie di sviluppo dell'Intelligenza Artificiale non è più un esercizio accademico, ma una necessità strategica. Uno dei fenomeni più rilevanti è la convergenza modelli AI , ovvero la tendenza per cui reti neurali diverse, anche se addestrate con finalità differenti (ad esempio, una per l'analisi del sentiment e un'altra per il parsing grammaticale) o su dati di natura diversa (immagini, testi, suoni), stanno imparando a rappresentare le informazioni in modo sempre più simile. Se in passato ogni compito specifico richiedeva un'architettura dedicata, oggi i grandi modelli general-purpose, come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), dimostrano una competenza trasversale con un unico set di pesi. Questa omogeneità non è solo architetturale, ma si estende al modo in cui i dati vengono "visti" e organizzati internamente. Questa tendenza verso modelli "fondazionali" pre-addestrati, che fungono da spina dorsale per un'ampia gamma di applicazioni, dalla robotica alla bioinformatica, è il primo segnale di questa convergenza. La versatilità di questi sistemi implica che essi abbiano sviluppato un livello di universalità nel modo in cui rappresentano i dati. La vera domanda, però, è più profonda: diversi modelli fondazionali, addestrati in modo indipendente, arriveranno alla stessa rappresentazione interna? Recenti studi suggeriscono di sì. Il concetto chiave è quello di allineamento rappresentazionale : una misura di quanto le strutture di similarità indotte da due modelli diversi siano paragonabili. In pratica, se due modelli considerano due punti dati (ad esempio, due immagini o due frasi) come "vicini" o "lontani" allo stesso modo, allora le loro rappresentazioni sono allineate. Questo fenomeno non è casuale ma sembra essere guidato da principi fondamentali che spingono i modelli, man mano che diventano più potenti, verso una comprensione condivisa e statisticamente coerente del mondo. Per un'azienda, questo significa che investire in modelli più grandi e competenti potrebbe non solo migliorare le performance su un singolo compito, ma anche creare una base più robusta e versatile per future applicazioni, persino in ambiti non previsti inizialmente. Scala e Competenza: I Driver della Convergenza dei Modelli AI La convergenza non è un fenomeno statico; al contrario, ricerche approfondite dimostrano che l'allineamento tra i modelli di AI cresce con due fattori cruciali: la scala  (dimensioni del modello e del dataset) e la competenza  (performance su una varietà di compiti). In sostanza, più un modello è grande e performante, più la sua "visione del mondo" interna assomiglierà a quella di altri modelli altrettanto capaci. Per descrivere questa dinamica è stata usata un'efficace analogia, che adatta un celebre principio dal romanzo Anna Karenina  di Tolstoy: "Tutti i modelli di AI performanti si assomigliano; ogni modello debole è debole a modo suo" . In termini pratici, questo significa che i modelli con scarse prestazioni sono "deboli" ciascuno per una ragione diversa, presentando strutture interne disordinate e poco efficaci. Al contrario, i modelli che raggiungono performance elevate non lo fanno per caso, ma perché la loro architettura interna converge verso una struttura comune e ottimale , quasi come se scoprissero tutti la stessa "formula" per interpretare correttamente la realtà. Per validare questa intuizione, sono stati condotti esperimenti su un vasto numero di modelli di visione (ben 78 modelli), addestrati con architetture, obiettivi e set di dati diversi. La loro competenza è stata misurata valutando le performance di trasferimento su 19 compiti del benchmark VTAB (Visual Task Adaptation Benchmark) , che copre domini molto vari. I risultati sono eloquenti. I modelli sono stati raggruppati in base alla percentuale di compiti VTAB che riescono a risolvere. L' allineamento medio  all'interno di ogni gruppo (intra-bucket alignment) è stato poi misurato. Si osserva una crescita netta e progressiva: i modelli che risolvono solo tra lo 0% e il 20% dei compiti mostrano un allineamento molto basso (inferiore a 0.05), indicando che le loro rappresentazioni interne sono molto diverse tra loro. Al contrario, i modelli più competenti, capaci di risolvere tra l'80% e il 100% dei compiti, formano un cluster molto coeso, con un allineamento che supera lo 0.40. Una visualizzazione costruita utilizzando UMAP , un algoritmo di riduzione dimensionale, contribuisce a chiarire questo concetto. In essa, ogni punto rappresenta un modello, e la distanza tra i punti indica il grado di dissimilarità tra le rispettive rappresentazioni. I modelli più efficaci tendono a concentrarsi in un'area compatta, mentre quelli meno validi risultano distribuiti in modo disorganico. Questo comportamento lascia intendere l'esistenza di una “zona ottimale” nello spazio delle rappresentazioni, verso cui convergono i modelli più competenti, indipendentemente dal tipo di addestramento ricevuto. Per un’impresa, il messaggio è evidente: investire in modelli di maggiori dimensioni e con un addestramento più accurato non rappresenta solo un miglioramento marginale delle prestazioni, ma una scelta che favorisce una rappresentazione dei dati più solida, coerente e generalizzabile. Convergenza Modelli AI Cross-Modale: Quando Visione e Linguaggio Parlano la Stessa Lingua La scoperta più sorprendente è che la convergenza non si ferma ai confini di una singola modalità di dati, ma li attraversa: modelli addestrati esclusivamente su testi e modelli addestrati esclusivamente su immagini stanno sviluppando "mappe" interne della realtà sempre più simili. È come se un sistema che ha letto solo libri e uno che ha solo guardato immagini stessero arrivando, indipendentemente, a una "lingua franca" per descrivere il mondo. Per verificare questa intuizione, i ricercatori misurano l' allineamento cross-modale  analizzando come i modelli trattano coppie di dati, come un'immagine e la sua didascalia. Calcolano la "distanza" tra concetti sia nel dominio visivo che in quello testuale e confrontano le due geometrie. I risultati sono netti: più un modello linguistico è performante, più la sua struttura concettuale si allinea a quella di un modello di visione, e viceversa. Come mostra la ricerca, all'aumentare della competenza linguistica, il punteggio di allineamento con un potente modello di visione come DINOv2 cresce linearmente, raggiungendo valori significativi (fino a circa 0.16). Questo allineamento intrinseco è il segreto dietro il successo di modelli multimodali come GPT-4V e Gemini. La loro efficacia non deriva dal semplice "incollare" due sistemi diversi, ma dallo sfruttare questa lingua comune pre-esistente, che rende la comunicazione tra modalità incredibilmente fluida. Per un'azienda, questo non è solo un dettaglio tecnico, ma l'apertura a scenari affascinanti: la possibilità di arricchire un'analisi di mercato testuale con dati visivi o di generare report integrati diventa non solo possibile, ma strutturalmente più semplice ed efficiente. Dalla Convergenza alle Performance: Come l'Allineamento Prevede le Competenze Emergenti Se i modelli stanno convergendo verso una rappresentazione più accurata della realtà, è logico aspettarsi che un maggiore allineamento (specialmente quello cross-modale tra linguaggio e visione) si traduca in migliori performance su compiti complessi che richiedono una comprensione profonda del mondo. Questa ipotesi è stata testata misurando la correlazione tra il punteggio di allineamento di un modello linguistico (LLM)  con un modello di visione (in questo caso, DINOv2 ) e le sue performance su benchmark di ragionamento. I risultati sono stati sorprendenti e forniscono un forte supporto a questa idea. Sono stati analizzati due compiti specifici: Hellaswag : Un test di ragionamento di senso comune , in cui il modello deve completare una frase scegliendo la conclusione più logica tra quattro opzioni. GSM8K : Un test di risoluzione di problemi matematici  a livello di scuola elementare, che richiede ragionamento logico e calcolo in più passaggi. Nel caso di Hellaswag  si osserva una relazione quasi perfettamente lineare : al crescere dell'allineamento con la rappresentazione visiva, la capacità del modello di risolvere problemi di senso comune aumenta proporzionalmente. Questo suggerisce che una comprensione del mondo "grounded", ovvero ancorata a una struttura simile a quella visiva, sia fondamentale per il ragionamento quotidiano. I modelli che sono più allineati con la visione sono semplicemente migliori nel capire come funziona il mondo. Ancora più interessante è il caso di GSM8K . In questo scenario, la relazione non segue un andamento lineare, ma rivela un comportamento di tipo emergente. Con livelli bassi di allineamento, le prestazioni risultano quasi assenti. Tuttavia, una volta superata una soglia critica di allineamento (circa 0,20), si osserva un incremento improvviso delle capacità matematiche. Si tratta di un chiaro esempio di competenza che non si sviluppa in modo progressivo, ma si manifesta in modo netto quando il modello raggiunge un grado sufficiente di comprensione strutturata del mondo, che l’allineamento con la visione sembra riuscire a intercettare. Per un'impresa, questo dato è cruciale. Non si tratta più solo di scegliere un modello per un compito specifico, ma di capire che investire in modelli con un alto grado di allineamento cross-modale potrebbe sbloccare capacità impreviste e complesse. Un modello linguistico ben allineato con la visione non è solo migliore a descrivere immagini, ma potrebbe essere intrinsecamente più bravo nel ragionamento logico, nella pianificazione e nella risoluzione di problemi, anche in domini puramente astratti come la matematica. Le 3 Forze Selettive che Guidano la Convergenza dei Modelli AI Comprendere che  i modelli convergono è interessante, ma capire perché  lo fanno è fondamentale per sfruttare questo fenomeno. La convergenza non è un caso, ma il risultato di diverse "pressioni selettive" che agiscono durante il processo di addestramento. Possiamo identificare tre ipotesi principali che, combinate, spingono le rappresentazioni verso un punto comune. 1. L'Ipotesi della Scalabilità Multi-task (Multitask Scaling Hypothesis) Più numerosi sono i compiti che un modello è chiamato a svolgere, più vincolata risulta la sua rappresentazione interna. Si può immaginare lo spazio delle rappresentazioni possibili come un insieme di soluzioni: risolvere un compito specifico (ad esempio, "classificare gatti") consente un’ampia varietà di configurazioni accettabili. Tuttavia, se al modello viene richiesto di affrontare simultaneamente migliaia di compiti diversi — come classificazione, segmentazione, descrizione e ragionamento — lo spazio delle soluzioni valide si riduce in modo significativo. Esistono molte meno rappresentazioni in grado di affrontare efficacemente N compiti rispetto a quelle adatte a un numero inferiore M < N. L’addestramento su dati estesi e vari (come l’intero web) e l’impiego di obiettivi di apprendimento multi-task — come nel contrastive learning o nei modelli autoregressivi — spingono il modello a costruire una rappresentazione solida e generale, capace di cogliere le strutture statistiche della vera origine dei dati: la realtà. 2. L'Ipotesi della Capacità (Capacity Hypothesis) Supponiamo che esista una "rappresentazione ottimale" a livello globale, una sorta di Sacro Graal per l'AI. I modelli più piccoli, con una capacità limitata, potrebbero non avere lo "spazio" funzionale per raggiungere questo ottimo. Di conseguenza, troveranno soluzioni locali diverse tra loro. I modelli più grandi, invece, avendo uno spazio di ipotesi molto più vasto, hanno maggiori probabilità di includere e quindi raggiungere questa soluzione ottimale condivisa. Man mano che la capacità dei modelli aumenta, essi diventano più efficaci nel trovare questo minimo globale (o un'ottima approssimazione), convergendo così verso la stessa soluzione, anche partendo da architetture e obiettivi di training diversi. 3. L'Ipotesi della Propensione alla Semplicità (Simplicity Bias Hypothesis) Un modello con miliardi di parametri potrebbe, in teoria, imparare una rappresentazione incredibilmente complessa e unica per risolvere un compito. Tuttavia, le reti neurali profonde mostrano una naturale tendenza a preferire le soluzioni più semplici che si adattano ai dati, un principio simile al rasoio di Occam. Questo "simplicity bias" può derivare da tecniche di regolarizzazione esplicita (come il weight decay) o essere una proprietà implicita del processo di ottimizzazione. Man mano che i modelli diventano più grandi, la loro capacità di adattarsi ai dati in modi complessi aumenta, ma questa propensione alla semplicità li spinge a convergere verso la soluzione più "elegante" e generalizzabile tra le tante possibili. Pertanto, modelli più grandi non solo sono più capaci, ma sono anche più fortemente spinti verso un insieme più ristretto di soluzioni semplici e condivise. Per un'azienda, queste tre forze combinate offrono una lezione importante: scalare i modelli, diversificare i compiti e i dati di addestramento non è solo un modo per migliorare le performance, ma una strategia per ottenere sistemi di AI più robusti, generalizzabili e, in ultima analisi, convergenti verso una comprensione più fondamentale e stabile della realtà. Il Punto di Arrivo della Convergenza: Un Modello Statistico della Realtà Se tutti i modelli di AI stanno convergendo, qual è esattamente il loro punto di arrivo? L'ipotesi centrale, definita "platonica", suggerisce una risposta tanto semplice quanto potente: l'obiettivo finale non è imparare a riconoscere immagini o a processare testi, ma costruire un modello statistico della realtà che genera quei dati . In altre parole, l'AI non sta imparando la foto di un cane, ma le "regole" e le probabilità che governano l'esistenza e il comportamento dei cani nel mondo reale. Una simile mappa della realtà sarebbe incredibilmente versatile e utile per un'infinità di compiti aziendali. Per capire come questo avvenga, immaginiamo di voler insegnare a un'AI il concetto di "parco". Invece di definirlo, le mostriamo migliaia di dati: Dati visivi:  Foto di bambini che giocano sull'altalena, cani che rincorrono palline, persone che fanno picnic sull'erba. Dati testuali:  Frasi come "il cane gioca con la palla al parco" o "i bambini si divertono sulle giostre". L'AI impara attraverso un processo di associazione e differenziazione  (tecnicamente chiamato contrastive learning ). Mette vicini i concetti che appaiono spesso insieme (es. "cane" e "palla"; "altalena" e "bambini") e allontana quelli che non sono correlati (es. "cane" e "scrivania"). Il meccanismo chiave dietro questa capacità è la misurazione della co-occorrenza , ovvero la frequenza con cui due elementi appaiono insieme. I modelli più avanzati non si limitano a contare, ma calcolano una sorta di "punteggio di associazione"  (noto come Pointwise Mutual Information  o PMI). Questo punteggio è alto se due concetti, come "cane" e "palla", compaiono insieme molto più spesso di quanto farebbero per puro caso. In pratica, l'AI impara che la relazione tra i due non è casuale, ma riflette una forte connessione nel mondo reale. Qui arriva l'intuizione fondamentale: questo "punteggio di associazione" è agnostico rispetto alla fonte dei dati. Il legame statistico tra "cane" e "palla" è lo stesso sia che l'AI lo apprenda da una foto, sia che lo legga in una frase. Poiché sia le immagini che i testi sono semplici proiezioni della stessa realtà, un modello di visione e un modello di linguaggio, se abbastanza potenti, costruiranno la stessa identica "mappa di associazioni" del mondo. Questo significa che il punto di arrivo della convergenza è una rappresentazione che non dipende più dal tipo di dato (visione, linguaggio, ecc.), ma riflette direttamente le proprietà statistiche della realtà . Per un'azienda, l'implicazione è strategica: i modelli di AI del futuro non saranno semplici "esperti di testo" o "esperti di immagini", ma veri e propri "esperti della realtà" , capaci di applicare la loro conoscenza statistica a qualsiasi problema di business, indipendentemente dal formato dei dati a disposizione. Convergenza dei Modelli AI in Pratica: L'Esperimento sulla Percezione del Colore Per verificare se questa convergenza verso un modello statistico della realtà avviene anche con dati reali, è stato condotto un affascinante studio di caso sulla rappresentazione del colore . Il colore è un concetto profondamente percettivo per gli esseri umani, ma come viene "compreso" da un'AI che ha accesso solo a pixel o parole? L'esperimento ha confrontato quattro diverse rappresentazioni del colore, visualizzate come punti in uno spazio 3D dove la distanza tra i punti riflette la similarità percepita o appresa. Le quattro rappresentazioni analizzate sono: Percezione Umana (CIELAB) : I colori sono disposti secondo lo spazio colore CIELAB , uno standard progettato per essere percettivamente uniforme, dove distanze numeriche uguali corrispondono a differenze di colore percepite come uguali dall'occhio umano. Questa è la nostra "verità di base" (ground truth) percettiva. Visione (Co-occorrenza di Pixel) : È stata calcolata la Pointwise Mutual Information (PMI)  sulla base della frequenza con cui i colori dei pixel appaiono vicini l'uno all'altro in un grande dataset di immagini (CIFAR-10). In pratica, si è costruito un modello statistico di quali colori tendono a trovarsi insieme nelle scene naturali. Linguaggio (Apprendimento Contrattivo) : Utilizzando un modello linguistico avanzato come SimCSE , addestrato con un obiettivo contrastivo, sono state create rappresentazioni vettoriali per i nomi dei colori (es. "rosso", "blu", "verde"). La similarità tra i colori è stata derivata dalla distanza tra questi vettori. Linguaggio (Apprendimento Predittivo) : Lo stesso processo è stato ripetuto con un modello come RoBERTa , addestrato a predire parole mascherate in un testo. I risultati dell'esperimento sono straordinari. Confrontando la mappa della percezione umana dei colori (lo spazio CIELAB) con le mappe interne generate dai modelli di AI, è emersa una scoperta chiave. Sia i modelli di visione, che imparano analizzando quali pixel colorati appaiono vicini nelle immagini, sia i modelli linguistici (come SimCSE e RoBERTa), che apprendono dalle co-occorrenze di parole nei testi, hanno ricostruito una struttura geometrica dei colori sorprendentemente simile a quella umana. In queste "mappe" generate dall'AI, i colori che noi percepiamo come affini (ad esempio, le varie sfumature di verde) finiscono raggruppati, mentre quelli cromaticamente distanti (come il rosso e il blu) vengono collocati lontano l'uno dall'altro. Questo dimostra che i modelli recuperano la stessa struttura percettiva della realtà, indipendentemente dal fatto che la "vedano" attraverso i pixel di un'immagine o la "leggano" attraverso le parole di un testo. Questo esperimento dimostra concretamente che imparare le statistiche di co-occorrenza, indipendentemente dal dominio (immagini o testo), permette ai modelli di recuperare una rappresentazione che è profondamente allineata con la nostra percezione della realtà. È stato inoltre notato che questa somiglianza aumenta man mano che i modelli linguistici diventano più grandi e più bravi a modellare le co-occorrenze testuali. Questo non è solo un risultato accademico, ma un'indicazione pratica che i modelli di AI generativa , addestrati su enormi quantità di dati, stanno costruendo un "senso comune" statistico che può avere applicazioni pratiche in campi come il design, il marketing e l'analisi dei dati visivi. Implicazioni Business della Convergenza Modelli AI: Una Guida Strategica La convergenza modelli AI  non è solo una curiosità scientifica, ma porta con sé implicazioni strategiche profonde che ogni leader aziendale dovrebbe considerare. Comprendere questa tendenza può guidare gli investimenti, ottimizzare le strategie di adozione dell'intelligenza artificiale e sbloccare nuove opportunità di business. Vediamo alcune delle conseguenze più rilevanti a livello pratico e gestionale. 1. La Scalabilità è Sufficiente, ma non Sempre Efficiente L'idea che "la scala è tutto ciò di cui hai bisogno" trova un forte supporto in questi studi. Aumentare le risorse (parametri, dati, potenza di calcolo) spinge le rappresentazioni a convergere, indipendentemente da molte altre scelte di modellazione. Tuttavia, questo non significa che tutti i metodi scalino con la stessa efficienza. Per un'azienda, la sfida non è solo investire di più, ma scegliere architetture e obiettivi di addestramento che raggiungano la convergenza in modo più efficiente, massimizzando il ritorno sull'investimento. 2. I Dati di Addestramento Possono Essere Condivisi tra Modalità Diverse Se esiste una rappresentazione "platonica" agnostica rispetto alla modalità, allora sia i dati di immagine che quelli di testo contribuiscono a trovarla. L'implicazione pratica è radicale: per addestrare il miglior modello di visione, non dovreste usare solo immagini, ma anche un'enorme quantità di testo. E viceversa: per costruire il miglior modello linguistico, dovreste addestrarlo anche su dati visivi. Questa pratica sta diventando standard (OpenAI ha dimostrato che l'addestramento su immagini migliora le performance su compiti testuali). Un approccio che Rhythm Blues AI considera fondamentale durante la fase di audit iniziale, per mappare tutte le fonti di dati aziendali, anche quelle apparentemente non correlate, e massimizzare il potenziale dei futuri modelli di intelligenza artificiale. 3. Maggiore Facilità di Traduzione e Adattamento tra Domini Immaginate di poter tradurre istantaneamente i dati grezzi dei vostri macchinari in una chiara strategia di manutenzione, o le complesse variabili della supply chain in decisioni di approvvigionamento proattive. L'allineamento delle rappresentazioni nell'AI sta creando proprio questo: un "linguaggio universale"  che funge da ponte tra tipi di dati completamente diversi, rendendo l'adattamento tra domini operativi incredibilmente più semplice. Vediamo due esempi concreti di cosa questo significa per l'operatività industriale e gestionale: Dalla Vibrazione alla Manutenzione Predittiva (Operatività Industriale):  Un macchinario industriale produce migliaia di dati grezzi e spesso incomprensibili, come le sue vibrazioni, temperature e consumi energetici. Tradizionalmente, questi dati diventano utili solo dopo un'analisi complessa o, peggio, dopo un guasto. Con un modello AI "allineato", il sistema non si limita a leggere i numeri; comprende la "fisica" del guasto, ovvero la sua rappresentazione interna della realtà operativa. Di conseguenza, può tradurre un'anomalia nei dati di vibrazione (dominio numerico) in una diagnosi chiara e predittiva (dominio testuale): "Anomalia rilevata nel cuscinetto del motore 3. Rischio di guasto stimato entro 7 giorni. Programmare intervento" . Questo trasforma un costo reattivo in una strategia di manutenzione gestita. Dal Flusso di Dati alla Strategia di Supply Chain (Operatività Gestionale): La gestione della catena di approvvigionamento si basa su dati eterogenei: previsioni di vendita (numeri), comunicazioni via email dai fornitori (testo), tempi di trasporto (logistica) e livelli di inventario (database). Un modello AI allineato non si limita ad aggregare questi dati. Grazie alla sua comprensione concettuale di "rischio" e "bottleneck", può tradurre  questo flusso caotico in un'analisi strategica e fruibile per il management. Ad esempio, potrebbe generare un output come: "Previsto picco di domanda per il prodotto X. Il fornitore B segnala ritardi via email. Rischio di rottura di stock del 40% tra 3 settimane. Azione consigliata: diversificare il 20% dell'ordine sul fornitore C" . In questo modo, dati operativi complessi vengono tradotti direttamente in decisioni gestionali proattive. 4. Potenziale Riduzione delle Allucinazioni e dei Bias Un grave difetto degli attuali LLM è la loro tendenza a "inventare" fatti. Se i modelli stanno convergendo verso un modello accurato della realtà, e la scala alimenta questa convergenza, allora ci si potrebbe aspettare una diminuzione delle allucinazioni con modelli più grandi e meglio addestrati. Un discorso simile vale per alcuni tipi di bias. Sebbene i modelli possano amplificare i bias presenti nei dati, l'ipotesi della convergenza implica che i modelli più grandi dovrebbero farlo in misura minore, riflettendo più fedelmente i bias dei dati piuttosto che esacerbarli. Per un'azienda, questo si traduce in una maggiore affidabilità e in una riduzione dei rischi reputazionali e legali associati all'uso dell'AI. In sintesi, la convergenza suggerisce una strategia chiara: investire in modelli grandi e multimodali non è un lusso, ma una via per ottenere sistemi di AI più robusti, versatili e, in definitiva, più ancorati alla realtà del vostro business. Visione Strategica e Pragmatismo: I 4 Limiti della Convergenza AI da Conoscere L'idea che i modelli di AI stiano convergendo verso un'intelligenza universale è potente, ma per un'azienda che investe risorse reali, è fondamentale agire con pragmatismo. Ignorare i limiti pratici di questa tendenza può portare a investimenti errati e aspettative deluse. Ecco 4 "reality check" strategici da considerare prima di prendere decisioni. Reality Check #1: I Dati Non Sono Tutto (e Non Sono Tutti Uguali) Un modello AI non può comprendere ciò che non è presente nei dati. Pensate a concetti chiave per la vostra azienda come la "cultura aziendale" o il "know-how strategico di un team". Potete rappresentarli con un grafico o una serie di report, ma nessuna di queste "proiezioni" catturerà l'intera essenza di quel valore. L'AI può convergere solo sull'informazione che i dati condividono. Questo significa che, se i vostri dati sono incompleti o descrivono solo una parte della realtà operativa, anche il modello più avanzato avrà dei punti ciechi. Implicazione Operativa:  La qualità e la ricchezza dei vostri dati sono cruciali. Uno studio ha dimostrato che più una didascalia è descrittiva (passando da 5 a 30 parole), migliore è l'allineamento tra il testo e l'immagine. Allo stesso modo, più un report aziendale è dettagliato, meglio l'AI ne catturerà il significato profondo. Reality Check #2: La Convergenza Non è Uniforme in Tutti i Settori La convergenza è evidente nel mondo del linguaggio e delle immagini, dove esistono dataset enormi e standardizzati. Ma non aspettatevi lo stesso livello di maturità "plug-and-play" in domini più di nicchia. La robotica industriale , ad esempio, è ancora un Far West a causa degli alti costi dell'hardware e della difficoltà nel raccogliere dati variegati. Implicazione Strategica:  Non date per scontato che un'innovazione nata nel campo dei modelli linguistici sia immediatamente trasferibile al vostro processo produttivo. L'integrazione in domini specializzati richiede spesso un lavoro di adattamento significativo e la creazione di dataset su misura. Reality Check #3: L'Efficienza dello Specialista vs. la Potenza del Generalista La convergenza verso un modello completo della realtà è tipica dei sistemi "generalisti", progettati per essere versatili. Tuttavia, per un compito altamente specifico, un'AI "specialista" potrebbe essere molto più efficiente. Pensate a un algoritmo di trading ad alta frequenza o a un sistema per l'analisi genomica. Questi modelli usano "scorciatoie" rappresentazionali, focalizzandosi solo sulle variabili che contano per il loro obiettivo, senza bisogno di comprendere l'intero contesto del mondo. Implicazione Gestionale:  La vostra azienda ha bisogno di un "coltellino svizzero" (un modello generalista, potente ma costoso) o di un "bisturi" (un modello specialista, efficiente e mirato)? In un contesto di risorse limitate, la soluzione più snella e specializzata è spesso la via più rapida per ottenere un ROI. Reality Check #4: Le Tendenze del Mercato (e dell'Hardware) Influenzano la Tecnologia I modelli di AI che ricevete non sono il frutto di una ricerca pura e neutrale, ma sono influenzati da due potenti forze di mercato. Primo, la preferenza della comunità scientifica per sistemi che imitano l'intelligenza umana. Secondo, la "lotteria dell'hardware": i modelli che funzionano bene sulle comuni GPU ricevono più investimenti e attenzione, creando un circolo virtuoso che guida la convergenza in una direzione specifica. Implicazione per gli Investimenti:  Siate consapevoli che state investendo in una tecnologia la cui traiettoria è dettata dalle attuali mode di ricerca e dai limiti dell'hardware disponibile. Questo non è né buono né cattivo, ma richiede la consapevolezza che potrebbero esistere approcci alternativi e più adatti al vostro business, anche se meno "popolari". In Conclusione:  Per i leader aziendali, la lezione è chiara. Sebbene la convergenza sia una tendenza potente, il percorso non è garantito per tutti i domini. Una strategia di AI di successo richiede di mappare i limiti dei propri dati, bilanciare gli investimenti tra soluzioni generaliste e specialiste, e valutare criticamente se le tendenze tecnologiche attuali si allineano con i propri obiettivi a lungo termine.   Specchio della Mente: La Convergenza tra Modelli AI e Cervello Umano Un aspetto particolarmente intrigante della convergenza è che le rappresentazioni sviluppate dalle reti neurali artificiali mostrano un notevole allineamento con le rappresentazioni biologiche nel cervello umano . Questo non dovrebbe sorprendere del tutto: anche se i mezzi sono diversi (transistor al silicio contro neuroni biologici), il problema fondamentale che cervelli e macchine affrontano è lo stesso: estrarre e comprendere in modo efficiente la struttura sottostante in immagini, testi, suoni e altri dati sensoriali. Questa comunanza è probabilmente dovuta a vincoli simili imposti dal compito e dai dati. Come teorizzato fin dagli anni '60, entrambi i sistemi cercano di rappresentare il mondo in modo efficiente. Studi come quello di Yamins e colleghi nel 2014 hanno dimostrato che i modelli gerarchici ottimizzati per le performance nella classificazione di oggetti predicono con notevole accuratezza le risposte neurali nella corteccia visiva superiore delle scimmie. L'idea è che le prestazioni su compiti ecologicamente rilevanti (come il riconoscimento di oggetti) implichino un allineamento con il cervello. Ricerche più recenti hanno approfondito questa connessione, mostrando che non è tanto il compito specifico, quanto la generalità delle rappresentazioni  a spiegare l'allineamento con il cervello. Modelli con rappresentazioni più trasferibili e multi-task sono anche quelli che meglio si adattano ai dati neurali. Anche il tipo di dati di addestramento gioca un ruolo cruciale. Studi psicofisici hanno ulteriormente confermato questo parallelismo. È stato dimostrato che il modo in cui gli esseri umani percepiscono la similarità visiva è in accordo con il modo in cui la misurano i modelli, anche quando questi ultimi sono addestrati su compiti, come la previsione auto-supervisionata, che apparentemente non hanno nulla a che fare con l'imitazione della percezione umana. Questa convergenza cervello-macchina ha implicazioni filosofiche e pratiche. Ad esempio, risponde a una vecchia domanda posta dal filosofo William Molyneux nel 1688: una persona nata cieca, che acquista la vista, potrebbe distinguere le forme solo con la visione? L'ipotesi della rappresentazione platonica suggerisce che non potrebbe farlo immediatamente. Tuttavia, dopo una breve esperienza visiva, potrebbe facilmente mappare le nuove percezioni visive alle sue preesistenti rappresentazioni basate sul tatto, poiché entrambe le modalità (tatto e vista) convergono verso una rappresentazione comune della forma geometrica. Dati empirici su bambini congenitamente ciechi che hanno riacquistato la vista supportano questa conclusione, mostrando che essi imparano rapidamente queste abilità. Per il mondo aziendale, questo allineamento suggerisce che i modelli di AI non sono solo strumenti di calcolo, ma sistemi che stanno imparando a "vedere" e "ragionare" in modi strutturalmente simili a noi. Questo potrebbe portare a interfacce uomo-macchina più intuitive, sistemi di AI più interpretabili e, in definitiva, a una collaborazione più profonda e sinergica tra intelligenza umana e artificiale. Conclusioni: Oltre la Convergenza, Verso una Strategia AI Consapevole L'analisi della "Platonic Representation Hypothesis" ci porta a una conclusione strategica fondamentale: i sistemi di Intelligenza Artificiale non stanno solo diventando più potenti, ma convergono verso un modello statistico condiviso della realtà. Lontano dalle narrazioni semplicistiche, questo fenomeno radicato nell'evidenza empirica segna un netto distacco dall'AI "ristretta" del passato. Se prima un modello era uno specialista con una visione unica, oggi i grandi modelli general-purpose sono dei generalisti per natura, la cui forza non risiede nel risolvere un singolo problema, ma nel possedere una rappresentazione interna versatile, capace di essere adattata a sfide future e impreviste. Per imprenditori e manager, questo sposta il focus dall'investimento sulla performance di un singolo task alla costruzione di una piattaforma di intelligenza aziendale. Il calcolo del ROI non è più legato a un caso d'uso isolato, ma alla capacità del sistema di generare valore a lungo termine in tutta l'organizzazione. Tuttavia, è cruciale agire con pragmatismo. La convergenza non è un destino manifesto per tutte le applicazioni. I limiti legati alla specificità delle informazioni, i costi dei dati in domini come la robotica e l'efficienza dei modelli specializzati ci ricordano che la strategia "one-size-fits-all" non è sempre la risposta. Le aziende di successo dovranno bilanciare l'investimento in modelli fondazionali con lo sviluppo di soluzioni più agili e mirate. In definitiva, la vera maturità nell'adozione dell'AI non consiste nel rincorrere l'ultima tecnologia, ma nel costruire una cultura basata sulla comprensione profonda dei propri dati. Se i modelli stanno imparando una "lingua" comune per descrivere il mondo, la domanda strategica per ogni leader diventa: quale storia volete che raccontino sulla vostra azienda e sul vostro mercato? Se desiderate tradurre questi concetti in una roadmap concreta, identificando opportunità e gestendo i rischi, vi invitiamo a un confronto diretto. Rhythm Blues AI offre un percorso consulenziale pensato per CEO, proprietari e dirigenti, per trasformare le potenzialità dell'intelligenza artificiale in un vantaggio competitivo reale e sostenibile. Per prenotare una consulenza iniziale gratuita di 30 minuti e approfondire come l'AI possa contribuire ai vostri progetti, potete fissare un appuntamento direttamente al seguente link: Fissa una call con Rhythm Blues AI .   FAQ - Domande Frequenti sulla Convergenza dei Modelli AI 1. Cosa si intende per 'convergenza rappresentazionale' nell'Intelligenza Artificiale?  La convergenza rappresentazionale è il fenomeno per cui modelli di AI diversi, anche se addestrati con architetture, dati e obiettivi differenti, sviluppano modi sempre più simili di organizzare e rappresentare le informazioni internamente. In pratica, imparano a "vedere" il mondo attraverso una struttura statistica condivisa, simile a un linguaggio comune. 2. Perché i modelli di AI più grandi e competenti tendono a convergere?  I modelli più grandi e competenti convergono a causa di tre fattori principali: La necessità di risolvere molti compiti diversi (multi-tasking) restringe lo spazio delle soluzioni possibili. La loro maggiore "capacità" (più parametri) li rende più propensi a trovare una soluzione ottimale globale condivisa. Una "propensione alla semplicità" (simplicity bias), implicita nelle reti neurali, li spinge a preferire le soluzioni più eleganti e generalizzabili tra le tante possibili. 3. L'allineamento tra un modello linguistico e uno visivo può predire le sue performance?  Sì, la ricerca mostra una forte correlazione. I modelli linguistici che hanno una rappresentazione interna più allineata con quella dei modelli di visione tendono ad avere performance migliori su compiti complessi come il ragionamento di senso comune (Hellaswag) e la risoluzione di problemi matematici (GSM8K). 4. Cosa significa "Ipotesi della Rappresentazione Platonica" in parole semplici?  L'ipotesi suggerisce che i dati che usiamo per addestrare l'AI (immagini, testi) sono come le ombre sulla parete della caverna di Platone: proiezioni imperfette di una realtà sottostante. I modelli di AI, convergendo, non stanno solo imparando a riconoscere le ombre, ma stanno ricostruendo un modello statistico della "realtà ideale" che le ha generate. 5. Quali sono le implicazioni pratiche della convergenza AI per un'azienda?  Le implicazioni includono: La possibilità di addestrare modelli più robusti usando dati di diverse modalità (es. testo e immagini insieme). Una maggiore facilità nel trasferire conoscenze e adattare modelli tra domini diversi. Un potenziale calo di problemi come le "allucinazioni" e una migliore riflessione dei bias dei dati (piuttosto che una loro esacerbazione) nei modelli più grandi. 6. La convergenza avviene in tutti i settori dell'AI, come la robotica?  No, non ancora. La convergenza è molto evidente in domini come il linguaggio e la visione, dove i dati sono abbondanti e standardizzati. In settori come la robotica, la scarsità e la diversità dei dati, unite ai costi dell'hardware, rappresentano un ostacolo significativo allo sviluppo di rappresentazioni convergenti. 7. I modelli di intelligenza artificiale possono "comprendere" i concetti come gli esseri umani?  Studi mostrano un sorprendente allineamento tra le rappresentazioni delle reti neurali e quelle del cervello umano. Questo non significa che "comprendano" allo stesso modo, ma che entrambi i sistemi, affrontando problemi simili con vincoli simili (dati e compiti), sviluppano soluzioni strutturalmente paragonabili. 8. Cosa si intende per "allineamento cross-modale"?  L'allineamento cross-modale si riferisce al fenomeno per cui un modello addestrato su una modalità di dati (es. solo testo) sviluppa una struttura rappresentazionale simile a quella di un modello addestrato su un'altra modalità (es. solo immagini). Significa che entrambi organizzano i concetti in geometrie simili, creando un "ponte" naturale tra i due domini, come dimostra il successo di modelli che combinano visione e linguaggio. 9. È meglio investire in un modello di AI generalista o in uno specializzato?  Dipende dall'obiettivo. I modelli generalisti, che beneficiano della convergenza, sono più versatili e robusti, ideali come piattaforme a lungo termine perché la loro rappresentazione della realtà è utile per molti compiti. Tuttavia, per un compito molto specifico e ben definito, un modello specializzato potrebbe essere più efficiente, poiché può utilizzare "scorciatoie" rappresentazionali non ancorate a una visione completa della realtà. 10. Come si può misurare l'allineamento delle rappresentazioni?  Esistono diverse metriche tecniche. Una comune è il CKA (Centered Kernel Alignment), che confronta le matrici di similarità (kernel) generate dai modelli. Un'altra, usata negli studi discussi, è la metrica dei "mutual nearest-neighbors", che misura quanto spesso i modelli concordano su quali campioni di dati sono "vicini" tra loro. Queste metriche quantificano la somiglianza strutturale tra le "visioni del mondo" dei modelli.