Contenuto prodotto in collaborazione con Unimarconi
DI COSA PARLA
Il video analizza l’intelligenza artificiale non come una novità recente, ma come una disciplina con radici profonde nel 1956, smentendo il mito che sia una tecnologia appena nata.
L’autore esplora l’evoluzione dai primi sistemi di machine learning e visione artificiale fino alla moderna AI generativa, prevedendo un futuro dominato da agenti autonomi e robotica fisica. Viene introdotta la metafora del pappagallo stocastico per spiegare che, nonostante le grandi capacità di calcolo, queste macchine mancano di vera coscienza e comprensione umana. Per superare i timori legati alla sostituzione lavorativa, la fonte suggerisce di adottare una mentalità aperta fondata sulla sperimentazione diretta e sulla collaborazione tra uomo e macchina. Infine, vengono indicate tre competenze essenziali per prosperare in questa nuova era: l’agentività, la capacità di formulare prompt efficaci e la predisposizione all’apprendimento continuo.
Il modo migliore per prevedere il futuro è inventarlo
UNA SIMPATICA VECCHIETTA
E se ti dicessi che l’IA è una “simpatica vecchietta”? Quando si parla oggi di IA, la si descrive sempre come una novità assoluta. Eppure, non è così.
Seguimi: insieme scopriremo:
1. Cosa c’è dietro l’IA
2. Dove si sta dirigendo
3. Come affrontare le paure
4. Quali competenze servono
Partiamo dal 1956. È l’anno di nascita dell’IA. L’informatico John McCarthy – da non confondere con il musicista dei Beatles, Paul McCartney, anche se i cognomi si somigliano – lanciò l’idea di un progetto di ricerca sull’intelligenza artificiale. Accadeva al Dartmouth College nel New Hampshire, uno Stato americano famoso anche per essere senza Iva (o “sales tax”) e senza Irpef (o “income tax”).
Da allora l’IA fa parte della nostra vita. Spesso non ce ne rendiamo conto, ma la usiamo tutti i giorni. Facciamo tre esempi:
1. Se ti dico computer vision, cosa ti viene in mente? Provo ad aiutarti: usi anche tu il face Id per sbloccare il cellulare o i filtri sui social media? Ebbene, questa è proprio la computer vision. Pensa che i primi sviluppi risalgono al 1966 con il celebre progetto di Seymour Papert all’MIT negli Stati Uniti.
2. E, ancora, se ti dico Machine Learning, cosa ti viene in mente? Anche in questo caso, provo ad aiutarti: non ti capita di ricevere consigli d’acquisto su Amazon o di serie Tv su Netflix? Ecco, questi sistemi funzionano grazie al machine learning, i cui primi passi risalgono al 1959, quando Arthur Samuel pubblicò uno studio sul giornale dell’Ibm.
3. Infine, se ti dico Analisi predittiva, cosa ti viene in mente? Ti do un indizio: è la tecnologia usata, ad esempio, nel marketing per studiare i comportamenti d’acquisto dei clienti o nella finanza per scovare le frodi informatiche. Non è una novità: se ne parla già dal secolo scorso.
Ora che hai capito quanto l’AI faccia parte della nostra vita, facciamo un passo in avanti. Se l’IA fosse un animale quale sarebbe? Un pappagallo stocastico. Sì, perché i modelli linguistici che usiamo tutti i giorni – come ChatGpt o Gemini – calcolano statisticamente la probabilità della parola successiva in base a ciò che hanno imparato da Internet. Si comportano, in sostanza, come dei pappagalli che ripetono e combinano le parole senza, tuttavia, afferrarne il senso. La coscienza e la reale comprensione della realtà restano, ancora oggi, una prerogativa tutta umana.
L’IA si limita a ripetere ciò che ha appreso, ma questo non significa che non stia facendo dei grandi passi in avanti.
1. Oggi stiamo vivendo la fase dell’AI generativa: ho citato Gpt di OpenAI e Gemini di Google, ma probabilmente avrai sentito parlare – o avrai già utilizzato – modelli linguistici come Claude di Anthropic o DeepSeek, l’intelligenza artificiale cinese. Si tratta di sistemi in grado di generare non solo testi complessi, ma anche immagini, codice e risposte in tempo reale.
2. Tra la fine di quest’anno e l’inizio del 2027 si attende un grande salto evolutivo con la diffusione dell’IA agentica: parliamo di veri e propri “agenti” che, a differenza dei semplici assistenti attuali, sono in grado di operare in totale autonomia. Non si limitano a rispondere a un singolo comando, ma pianificano flussi di lavoro complessi e prendono decisioni per raggiungere un obiettivo.
3. Il dopodomani, infine, sarà dominato dall’IA incarnata o fisica (IA fisica) con macchine guidate dall’IA che smettono di essere confinate dietro a uno schermo ed entrano nel mondo reale. Parliamo di robot antropomorfi, veicoli autonomi e sistemi industriali capaci non solo di calcolare, ma di percepire lo spazio e di muoversi tra di noi.
Di fronte a una rivoluzione, che corre veloce come una prima palla di servizio di Jannik Sinner, provare un senso di spaesamento è una reazione più che naturale.
1. C’è, ad esempio, la paura dell’incompetenza: «Non ci capisco nulla».
2. C’è la paura della sostituzione: «L’AI ci sostituirà», si sente dire, ignorando però quante nuove professioni stanno nascendo.
3. Oppure, c’è la paura della perdita di controllo: «Non so cosa fa l’AI, quindi non posso fidarmi».
Come si superano queste paure? Il primo passo è cambiare la cornice interpretativa di quello che proviamo. Ad esempio, trasformando il pensiero «L’IA ci ruba il lavoro» a «L’IA ci toglie le parti più ripetitive del lavoro». Il secondo passo? Smettere di guardarla da lontano e iniziare a sperimentarla.
Ci resta da capire una cosa fondamentale: ma cosa dobbiamo imparare per affrontare questo cambiamento? A questo proposito c’è un libro molto interessante: “Human + Machine”, scritto dagli esperti americani Paul Daugherty e James Wilson. Secondo loro siamo ufficialmente approdati nell’era “humanchine”, una parola formata dall’unione di human, “umano”, e machine, “macchina”. In questa nuova epoca, l’intuizione, la creatività e l’empatia umane non vengono soppiantate, ma si fondono con la velocità di calcolo e la potenza delle macchine.
Per muoverci in questo nuovo mondo, servono 3 competenze chiave:
1. L’agentività. È la facoltà di far accadere le cose, intervenendo sui sistemi intelligenti. Essere padroni dell’agentività non significa semplicemente saper uno strumento, ma saper guidare l’AI mantenendo saldamente il controllo.
2. La competenza, il prompt mindset. È la capacità di interrogare l’AI. Dialogare con un modello linguistico non è come fare una ricerca su Google: è una vera e propria conversazione. Per ottenere il massimo, il “prompt” o “comando perfetto” deve indicare almeno quattro elementi: chi è l’AI (il ruolo), cosa deve fare (il compito), in quale contesto si deve muovere e, infine, la richiesta di esempi pratici.
3. Imparare a imparare: in un panorama tecnologico che si evolve a ritmi esponenziali, le capacità tecniche invecchiano velocemente. Il valore di una persona non si misura più solo su ciò che sa già fare, ma sulla capacità – e velocità – di imparare, disimparare e reimparare.
Ricapitoliamo: l’IA ha una lunga storia e oggi corre velocissima verso agenti autonomi e robot antropomorfi. Come dobbiamo affrontare tutto questo? La chiave di volta è “Fare amicizia con l’IA”, ricordandoci sempre che resta uno strumento. La tecnologia è un mezzo potentissimo, ma l’intelligenza – quella vera – resta umana. Buona IA: usala con intelligenza.
