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L’intelligenza artificiale entrerà nel lavoro in modi diversi, e già oggi il dibattito si sposta da slogan generici a nodi più concreti: produttività, occupazione, costi, organizzazione industriale. Un confronto raccolto dal Wall Street Journal tra sedici economisti di primo piano mostra il punto su cui il consenso è più solido: l’AI aumenterà la produttività. Molto meno compatte sono invece le valutazioni su quanti posti creerà o sostituirà, su chi guadagnerà di più da questa transizione e su quanto saranno esposti i lavori d’ufficio.
Intanto la concorrenza tra aziende e startup cambia terreno: non conta più soltanto il costo per token, ma il costo per task, cioè quanto costa completare davvero un compito.
E l’AI si allontana anche dal solo perimetro conversazionale: Prometheus, sostenuta da Jeff Bezos, punta su modelli capaci di progettare oggetti, lavorare su simulazioni e ridurre i tempi che separano un’idea dalla produzione.
Buona lettura!
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Sedici, tra i massimi economisti al mondo, interpellati dal Wall Street Journal, convergono sul fatto che l’AI aumenterà la produttività. Ma divergono su saldo occupazionale, disuguaglianze e destino dei lavori white collar. Un confronto utile per capire qual è l’attuale consenso degli economisti e le aree oscure, nell’impatto previsto dell’AI | | | |
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Aziende e startup stanno combinando modelli frontier, modelli open-weight e sistemi interni per ridurre i costi dell’AI. La pressione sui prezzi cambia il mercato e costringe OpenAI, Anthropic e gli altri fornitori a difendere il valore dei modelli premium | | | |
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La startup sposta l’attenzione dall’AI conversazionale all’AI industriale: meno chatbot, più modelli capaci di lavorare su dati fisici, simulazioni, fabbriche e cicli di ingegneria. L’ambizione dichiarata è costruire un “artificial general engineer”, un insieme di strumenti AI per ridurre i tempi del ciclo dall’idea alla produzione | | | |
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Si tratta di un programma che forma mille giovani all'uso di Claude e li paga per un anno in organizzazioni non profit americane. L'investimento iniziale è di 150 milioni di dollari. Dietro le cifre c'è una tesi che riguarda chiunque adotti l'AI: senza una persona competente dentro i processi, modello e budget non bastano | | | |
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L'esperimento, sessantanove agenti Claude che hanno chiuso 186 deal in una settimana, dimostra che l'agentic commerce funziona benissimo in laboratorio. La lettura più importante riguarda il finding scomodo: chi ha l'agente migliore vince sistematicamente, l'altro non se ne accorge | | | |
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L'AI sta rimodellando ogni settore, ma la sua governance è ancora profondamente frammentata. Ogni Paese adotta regole diverse, e le organizzazioni globali si trovano a gestire un mosaico normativo in continua evoluzione. Conoscere le scadenze, i principi comuni e le azioni pratiche è oggi una priorità strategica, non solo legale | | | |
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I modelli linguistico‑visivi non sono ancora in grado di interpretare correttamente grafici e diagrammi. ChartNet è un dataset sviluppato dal MIT‑IBM Computing Research Lab che permette di fare training multimodale con oltre un milione di grafici sintetici generati e annotati. Questa risorsa può migliorare i modelli open | | | |
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