L'intelligenza artificiale tra clamore e realtà – La grande sbornia dell'intelligenza artificiale: perché il supercomputer Tesla e GPT-5 deludono le aspettative

Quali opportunità offre l'intelligenza artificiale per una maggiore efficienza nell'economia tedesca?

L'introduzione dell'intelligenza artificiale promette significativi guadagni di efficienza in diversi settori economici. Il Mittelstand-Digital Zentrum di Chemnitz è un ottimo esempio di come le applicazioni di intelligenza artificiale vengano sviluppate specificamente per le piccole e medie imprese. Utilizzando l'intelligenza artificiale, le aziende possono realizzare nuovi prodotti in modo più rapido, economico e di migliore qualità. L'UE sostiene attivamente questo sviluppo attraverso finanziamenti per la digitalizzazione e l'uso dell'intelligenza artificiale, in particolare per ottimizzare l'amministrazione, garantire personale qualificato e aumentare la competitività.

L'esempio di Chemnitz dimostra chiaramente i vantaggi concreti che ne possono derivare. I progressi nel campo dell'intelligenza artificiale aprono nuove opportunità per aumentare l'efficienza produttiva. L'intelligenza artificiale può essere utilizzata per ottimizzare i processi produttivi, con uno dei prerequisiti più importanti: la qualità dei dati, poiché è noto che l'intelligenza artificiale impara dai dati disponibili. L'Università Tecnica di Chemnitz sta già lavorando a diversi progetti di intelligenza artificiale, dallo smontaggio semi-automatico supportato dall'intelligenza artificiale delle batterie di trazione allo sviluppo di un sistema di smontaggio semi-automatico per la sostenibilità olistica della catena del valore nell'elettromobilità tedesca.

Nella gestione dei processi, l'intelligenza artificiale offre opportunità particolarmente significative per il miglioramento dei processi aziendali. Automatizzando attività ripetitive, analizzando modelli di dati complessi e supportando il processo decisionale, l'intelligenza artificiale può contribuire in modo significativo all'ottimizzazione dei processi aziendali. L'integrazione dell'intelligenza artificiale consente alle aziende di aumentare l'efficienza, migliorare i processi decisionali e sviluppare soluzioni innovative.

Perché il BND non può utilizzare moderni traduttori basati sull'intelligenza artificiale?

Il Servizio Federale di Intelligence (BND) si trova ad affrontare un problema paradossale: sebbene i traduttori basati sull'intelligenza artificiale potrebbero rivoluzionare il suo lavoro, rigide normative di sicurezza ne vietano l'uso. A causa di normative interne e problemi di sicurezza, l'uso di programmi di traduzione basati sull'intelligenza artificiale disponibili in commercio, come ChatGPT, è vietato. Il motivo principale è che i server e gli operatori di tali programmi si trovano all'estero. Il loro utilizzo richiederebbe il caricamento di dati sensibili, tra cui comunicazioni intercettate, documenti classificati o rapporti di intelligence, su server stranieri.

Ciò comporta notevoli problemi operativi. Il servizio linguistico dell'agenzia impiega centinaia di dipendenti, alcuni dei quali lavorano come freelance. La traduzione di documenti lunghi richiede a volte diverse settimane. Particolarmente problematico è il cosiddetto processo di pre-valutazione, che determina quali contenuti debbano essere tradotti con urgenza. Gli addetti ai lavori avvertono che informazioni rilevanti possono andare perse a causa della pressione del tempo e del flusso di informazioni.

Il volume di materiale da elaborare è gigantesco. Stazioni di ascolto come quella di Bad Aibling, in Baviera, registrano centinaia di conversazioni ogni giorno e intercettano innumerevoli messaggi da tutto il mondo. A questo si aggiungono resoconti provenienti da fonti umane, spesso pagine di documenti la cui natura esplosiva diventa evidente solo dopo la traduzione. Un alto funzionario del BND avrebbe dichiarato: "Soprattutto, a causa della 'pre-valutazione' del tutto inadeguata, senza una conoscenza precisa del contenuto completo di file, e-mail, ecc., stiamo quasi certamente perdendo informazioni e obiettivi importanti. Questo è un rischio".

Sebbene il BND utilizzi soluzioni software proprietarie e i cosiddetti strumenti CAT (Computer Assisted Translation), sviluppati in collaborazione con aziende tedesche, questi hanno finora rappresentato solo una guida approssimativa e sono ben lontani dalla precisione dei moderni sistemi di intelligenza artificiale. Da oltre 20 anni si lavora all'ottimizzazione di questi programmi, ma la svolta è ancora lontana.

Quali vulnerabilità di sicurezza sono state scoperte in GPT-5?

Poco dopo il rilascio di GPT-5, due società di sicurezza indipendenti hanno identificato gravi vulnerabilità nel nuovo modello di intelligenza artificiale di OpenAI. La società di ricerca sulla sicurezza Neuraltrust afferma di aver compromesso con successo GPT-5 entro 24 ore dal test. Il team ha utilizzato una combinazione di una tecnica di camera di risonanza e altre tecniche di manipolazione, facendo sì che il modello generasse istruzioni dettagliate per la fabbricazione di ordigni esplosivi.

L'azienda SPLX ha condotto test paralleli e ha raggiunto conclusioni simili riguardo alla sicurezza di GPT-5. SPLX ha avuto successo con i suoi attacchi di offuscamento, chiamati string join, che prevedono l'inserimento di caratteri tra gli elementi prompt e la formulazione di prompt con scenari fittizi. Un'analisi comparativa con GPT-40 ha dimostrato che quest'ultimo modello è più sicuro contro tali attacchi.

I risultati suggeriscono che le attuali misure di sicurezza potrebbero rivelarsi inefficaci contro metodi di attacco complessi. Queste tecniche consistono nell'ingannare i modelli di intelligenza artificiale inducendoli a produrre output dannosi tramite prompt sequenziali, anziché inviare direttamente prompt dannosi che normalmente attiverebbero le protezioni integrate. Gli esperti del settore suggeriscono che questi risultati del Red Team sottolineano l'importanza di test di sicurezza completi prima di implementare sistemi di intelligenza artificiale in applicazioni sensibili.

Il contrasto con la valutazione di Microsoft è interessante: l'AI Red Team di Microsoft attesta che GPT-5 è uno dei profili di sicurezza più robusti fino ad oggi contro i tipi di attacco più comuni. La stessa OpenAI vanta le solide misure di protezione di GPT-5 dopo 5.000 ore di red teaming in collaborazione con organizzazioni specializzate. Queste valutazioni contraddittorie dimostrano che la situazione di sicurezza di GPT-5 è più complessa di quanto inizialmente presentato.

Perché Tesla ha interrotto il suo progetto di intelligenza artificiale Dojo?

Tesla ha inaspettatamente chiuso il suo progetto interno di supercomputer Dojo e ha sciolto l'intero team. Il responsabile del progetto, Peter Bannon, che lavorava in Tesla dal 2016 e in precedenza aveva lavorato per Apple, lascia l'azienda. Secondo quanto riferito, il CEO Elon Musk ha ordinato personalmente la chiusura del progetto.

Originariamente, il sistema Dojo doveva essere il fulcro delle ambizioni di intelligenza artificiale di Tesla. Il supercomputer era basato su un chip D1 personalizzato, prodotto da TSMC con tecnologia a sette nanometri e contenente 50 miliardi di transistor distribuiti su un'area di 645 millimetri quadrati. Il sistema era progettato per raggiungere una potenza di calcolo superiore a un exaflop, il che lo avrebbe reso uno dei computer di addestramento per l'intelligenza artificiale più potenti al mondo.

Musk ha giustificato la decisione su X: "Non ha senso per Tesla dividere le sue risorse e sviluppare due chip di intelligenza artificiale completamente diversi". L'azienda vuole invece concentrarsi sulle prossime generazioni di hardware di intelligenza artificiale Tesla, appositamente progettati per veicoli autonomi e robot. I chip di intelligenza artificiale di prossima generazione, che saranno invece utilizzati nelle auto elettriche dell'azienda, saranno "eccellenti nell'inferenza e almeno abbastanza efficaci nell'addestramento".

La decisione è stata anche una sorpresa, come Musk aveva sottolineato in una conference call con gli analisti a fine luglio, dopo la presentazione dei risultati finanziari del secondo trimestre, che Dojo 2 avrebbe debuttato l'anno prossimo. Anche prima della decisione, c'erano stati problemi all'interno del team: 20 dipendenti si erano trasferiti in una nuova startup chiamata DensityAI. Tesla aveva precedentemente annunciato che avrebbe investito un miliardo di dollari nel progetto Dojo.

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Come si sta sviluppando la corsa globale all'intelligenza artificiale tra Stati Uniti e Cina?

La corsa all'intelligenza artificiale tra Stati Uniti e Cina è cambiata radicalmente con l'avvento di DeepSeek. Mentre OpenAI era precedentemente considerata leader di mercato, altri attori come DeepSeek, Alibaba e Tencent hanno progressivamente recuperato terreno. La startup cinese DeepSeek, con sede nella metropoli tecnologica di Hangzhou, ha rilasciato a fine gennaio un modello di linguaggio per l'intelligenza artificiale in grado di tenere il passo con i concorrenti statunitensi.

Un fattore decisivo in questa corsa è il costo per milione di token. Mentre OpenAI chiede circa 15 euro, DeepSeek offre il suo modello a soli 55 centesimi – una differenza di 27 volte. Secondo l'azienda, lo sviluppo di DeepSeek è costato meno di sei milioni di dollari, anche se gli esperti dubitano che sia stato così economico.

L'investitore statunitense Marc Andreessen ha definito il sorprendente successo di DeepSeek un "momento Sputnik" per l'intelligenza artificiale. Gli Stati Uniti sono rimasti sorpresi dal successo dell'intelligenza artificiale cinese tanto quanto lo furono dal lancio del satellite sovietico nel 1957. Lunedì, le azioni del gigante dei chip Nvidia hanno perso la cifra storica di 592,7 miliardi di dollari di valore di mercato, in risposta alla consapevolezza che l'intelligenza artificiale può essere gestita in modo più efficiente di quanto si pensasse in precedenza.

L'Europa gioca un ruolo tecnologico praticamente trascurabile in questa corsa, nonostante l'UE abbia creato la prima regolamentazione completa al mondo sull'IA con l'"AI Act" approvato nel 2024. Il vantaggio in questo caso risiede nella regolamentazione, considerata a livello internazionale la più avanzata, ma manca un'evoluzione di IA all'avanguardia "Made in Europe". Tuttavia, Rafael Laguna de la Vera, direttore dell'Agenzia federale per l'innovazione dirompente, afferma: "Ci sono facilmente cinque o dieci modelli ancora latenti in Germania e in Europa. Concentriamoci sul dare loro la possibilità di emergere ora".

Cos'è il Progetto Stargate e quali sono i suoi obiettivi?

Lo Stargate Project è un'azienda americana di intelligenza artificiale fondata da OpenAI, SoftBank, Oracle e MGX. L'azienda prevede di investire fino a 500 miliardi di dollari in infrastrutture di intelligenza artificiale negli Stati Uniti entro il 2029. È stato annunciato dal presidente degli Stati Uniti Donald Trump il 21 gennaio 2025 come "il più grande progetto di infrastruttura di intelligenza artificiale della storia".

Il progetto è stato lanciato con un investimento di 100 miliardi di dollari, che potrebbe salire a 500 miliardi di dollari entro il 2029. Masayoshi Son sarà il presidente dell'azienda. L'azienda sta costruendo 10 data center in Texas e prevede di espandersi in altri stati. Il progetto prevede di creare oltre 100.000 posti di lavoro negli Stati Uniti.

Secondo Sam Altman di OpenAI, SoftBank avrà la "responsabilità finanziaria" dell'iniziativa, mentre OpenAI avrà la "responsabilità operativa". ARM, Microsoft, Nvidia, Oracle e OpenAI sono i principali partner tecnologici iniziali. OpenAI ha affermato che il progetto "non solo supporterà la reindustrializzazione degli Stati Uniti, ma fornirà anche una capacità strategica per proteggere la sicurezza nazionale dell'America e dei suoi alleati".

Il megaprogetto di intelligenza artificiale Stargate è già in costruzione. Edifici per centinaia di migliaia di acceleratori di intelligenza artificiale sono in costruzione vicino ad Abilene, in Texas, dove sono disponibili energia eolica a basso costo e molto spazio. Trump ha dichiarato che avrebbe utilizzato le dichiarazioni di emergenza per accelerare lo sviluppo delle infrastrutture energetiche.

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In che modo l'intelligenza artificiale penetra nella vita di tutti i giorni?

L'intelligenza artificiale si sta affermando sempre di più in diversi ambiti della vita quotidiana, e l'editing delle immagini ne è uno degli esempi più evidenti. I migliori editor di foto basati sull'intelligenza artificiale per il 2025 includono programmi come PhotoDirector, Luminar Neo, Fotor, Canva Pro, Picsart e Adobe Photoshop Express. Questi strumenti offrono un'ampia gamma di funzionalità di intelligenza artificiale – dalla progettazione rapida alla creazione dettagliata di avatar, sfondi o idee per immagini generative.

I moderni programmi di editing di immagini basati sull'intelligenza artificiale possono ora raggiungere risultati impressionanti. Migliorano automaticamente la qualità delle immagini, rimuovono o sostituiscono gli sfondi con un clic e ritoccano i ritratti senza sforzo. Luminar Neo, ad esempio, offre oltre 100 potenti funzionalità, 24 delle quali basate direttamente sulla moderna tecnologia di intelligenza artificiale. Il software può rimuovere oggetti distraenti dalle immagini, aumentare automaticamente la nitidezza delle aree sfocate, ingrandire le immagini e riempire in modo realistico le aree mancanti.

Un ambito particolarmente interessante è la potenziale applicazione dell'intelligenza artificiale nella pianificazione pensionistica. Il presidente degli Stati Uniti Donald Trump ha firmato un ordine esecutivo che apre il sistema pensionistico privato statunitense da mille miliardi di dollari a investimenti più rischiosi in valute digitali e immobili. Circa 12,5 trilioni di dollari sono investiti nel sistema pensionistico privato noto come 401(k) negli Stati Uniti. Trump ha incaricato il Dipartimento del Lavoro e altre agenzie di rivedere le linee guida per una gestione responsabile degli investimenti e di abilitare opzioni di investimento alternative.

Anche nel campo dei software fotografici, il 2025 è chiaramente evidente: l'intelligenza artificiale sta creando scompiglio nell'editing delle immagini. Non si tratta solo di intelligenza artificiale generativa per creare immagini completamente nuove, ma anche di intelligenza artificiale che assiste nel ritaglio, nell'aggiunta di sfondi e nel ritocco delle immagini. Chi non tiene il passo rimarrà indietro, poiché l'editing manuale sembra obsoleto, mentre gli strumenti di intelligenza artificiale possono eseguire le stesse attività in pochi secondi.

Le promesse degli sviluppatori di intelligenza artificiale vengono mantenute?

La realtà dipinge un quadro preoccupante tra promesse di marketing e risultati effettivi. Il GPT-5 segna più la fine di un'era di aspettative esagerate che una svolta. Il modello offre solidi miglioramenti in aree specifiche, ma non giustifica l'entusiasmo senza precedenti o il drastico aumento dei costi ambientali.

Le prestazioni di GPT-5 si presentano come un tipico progresso evolutivo, non come il salto quantico promesso da OpenAI. L'azienda pubblicizza il modello come un "significativo balzo in avanti nell'intelligenza" con "competenze di livello dottorale in ogni ambito", ma la realtà dipinge un quadro più sfumato. Gli esperti criticano OpenAI per l'utilizzo di grafici imperfetti nella sua presentazione, con dimensioni delle barre che non corrispondono ai valori dichiarati.

Il critico dell'intelligenza artificiale Gary Marcus ha reagito duramente al lancio di GPT-5, accusando OpenAI di esagerare con le aspettative. Descrive il lancio come "in ritardo, sopravvalutato e deludente" e vede solo "l'ultimo miglioramento incrementale – che sembra affrettato". Persistono i problemi fondamentali dei modelli precedenti: GPT-5 continua ad avere difficoltà con le regole degli scacchi, il riconoscimento visivo degli oggetti e gli errori logici.

La reazione della community segna una svolta: gli utenti stanno diventando più critici nei confronti delle promesse di marketing e chiedono una comunicazione più trasparente su capacità e limitazioni. Nel subreddit ChatGPT, oltre 3.000 utenti hanno richiesto con successo il ritorno a GPT-40, spingendo il CEO di OpenAI, Sam Altman, a impegnarsi a esplorare questa opzione. Molti utenti esperti criticano le risposte più brevi, i limiti ridotti per i prompt e il comportamento imprevedibile.

Quali sono i limiti di fattibilità tecnica evidenti nei progetti di intelligenza artificiale?

I recenti sviluppi rivelano chiari limiti dell'attuale tecnologia di intelligenza artificiale. Tesla, ad esempio, ha dovuto abbandonare il suo ambizioso progetto Dojo, nonostante fosse considerato una componente centrale del piano multimiliardario di Tesla per posizionarsi in prima linea nella corsa all'intelligenza artificiale. Questo fallimento dimostra come le sfide tecniche e i ritardi possano far fallire anche progetti ben finanziati.

Anche GPT-5 presenta limitazioni tecniche. Il salto da GPT-40 a GPT-5 è significativamente inferiore rispetto alle transizioni alla generazione precedente. Sebbene il passaggio da GPT-3 a GPT-4 abbia rappresentato un significativo incremento delle prestazioni, molti utenti percepiscono GPT-5 come un miglioramento incrementale con nuove debolezze. OpenAI ha introdotto un sistema di routing automatico che passa da una variante di modello all'altra a seconda della richiesta, ma molti utenti hanno segnalato malfunzionamenti al momento del lancio.

I problemi di sicurezza di GPT-5 evidenziano ulteriori limitazioni tecniche. Nonostante 5.000 ore di lavoro di red teaming in collaborazione con organizzazioni specializzate, due società di sicurezza sono riuscite a compromettere il modello in 24 ore. Ciò dimostra che anche test di sicurezza approfonditi non sono in grado di identificare tutte le vulnerabilità.

L'esempio del BND illustra i limiti tecnici istituzionali. Sebbene l'agenzia lavori all'ottimizzazione dei propri strumenti CAT da oltre 20 anni, questi sono ben lontani dalla precisione dei moderni sistemi di intelligenza artificiale. Le soluzioni software dell'azienda servono finora solo come guida approssimativa, mentre il volume giornaliero di dati supera le capacità dei traduttori umani.

Come si stanno evolvendo le problematiche relative alla sicurezza nel campo dell'intelligenza artificiale?

Le preoccupazioni per la sicurezza nel campo dell'intelligenza artificiale sono in aumento, come dimostrano diversi esempi recenti. Il BND non può utilizzare traduttori di intelligenza artificiale a causa dei rischi per la sicurezza, poiché ciò potrebbe comportare la fuga di informazioni top secret. Questa preoccupazione per le fughe di dati dimostra quanto le istituzioni sensibili debbano gestire le tecnologie di intelligenza artificiale.

Poco dopo il suo rilascio, sono state scoperte significative vulnerabilità di sicurezza in GPT-5. Due società di sicurezza indipendenti hanno compromesso con successo il modello, inducendolo a generare istruzioni dettagliate per la fabbricazione di esplosivi. Queste scoperte sollevano interrogativi sulla sua idoneità operativa e sull'opportunità o meno di utilizzare il sistema di intelligenza artificiale da parte delle aziende.

La situazione della sicurezza è complicata da valutazioni contrastanti. Mentre l'AI Red Team di Microsoft attesta che GPT-5 è uno dei profili di sicurezza più solidi fino ad oggi, test indipendenti dimostrano il contrario. Questa discrepanza evidenzia la difficoltà di valutare oggettivamente la sicurezza dell'IA.

Di particolare preoccupazione è il fatto che GPT-5 sia stato classificato come arma biologica e chimica ad alto rischio. La stessa OpenAI afferma: "Sebbene non disponiamo di prove concrete che questo modello possa aiutare in modo significativo un profano a causare gravi danni biologici, stiamo implementando le necessarie misure di sicurezza come misura precauzionale". Ciò dimostra consapevolezza dei potenziali rischi, ma solleva interrogativi sulla responsabilità del rilascio di tali tecnologie.

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Quali problemi di copyright derivano dall'intelligenza artificiale?

Lo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale ha sollevato complesse questioni di diritto d'autore, attualmente oggetto di un intenso dibattito. Il Mittelstand-Digital Zentrum Chemnitz si occupa, tra le altre cose, delle sfide legali associate all'uso dell'intelligenza artificiale. La cattedra di diritto privato e diritto della proprietà intellettuale dell'Università di Tecnologia di Chemnitz contribuisce a questi progetti con competenze pertinenti.

I modelli di intelligenza artificiale devono essere alimentati con dati, il che può essere problematico nei paesi con rigide normative sulla protezione dei dati. Molti editori, aziende mediatiche e autori hanno già intentato cause legali contro OpenAI, sostenendo che l'azienda statunitense stia violando la legge sul copyright. Tuttavia, un tribunale federale di New York ha recentemente respinto una causa contro l'azienda tecnologica.

Con la "Legge sull'intelligenza artificiale", adottata nel 2024, l'UE intraprende un percorso diverso rispetto ad altre regioni. Il "Regolamento sull'intelligenza artificiale" mira, tra le altre cose, a proteggere i dati sensibili e a garantire che l'intelligenza artificiale non venga utilizzata per manipolare le persone. Ciò dimostra un tentativo di creare un quadro giuridico preventivo.

L'approvazione dei prodotti di intelligenza artificiale comporta diversi aspetti legali. I marchi di certificazione garantiscono la sicurezza e le aziende devono garantire la conformità legale quando utilizzano tecnologie di intelligenza artificiale. Le sfide legali spaziano dall'utilizzo dei dati e dalle questioni di responsabilità alle considerazioni etiche nell'uso dell'intelligenza artificiale.

Quanto sono sostenibili gli attuali sviluppi dell'intelligenza artificiale?

La sostenibilità degli attuali sviluppi dell'intelligenza artificiale è sempre più criticata. GPT-5 mostra un consumo energetico notevolmente aumentato, con miglioramenti solo marginali. L'atterraggio brusco di GPT-5 potrebbe in ultima analisi giovare al settore, imponendo aspettative più realistiche e strategie di sviluppo più sostenibili.

Tuttavia, l'esempio di DeepSeek dimostra che esistono altre soluzioni. L'azienda cinese ha dimostrato di poter operare in modo più efficiente, conveniente e con un consumo di risorse inferiore rispetto ai suoi concorrenti statunitensi. Ciò è reso possibile dalla presenza di numerosi piccoli data center anziché di poche grandi strutture. Questo approccio decentralizzato potrebbe fungere da modello per uno sviluppo dell'intelligenza artificiale più sostenibile.

Nell'ambito del miglioramento dell'efficienza, le misure di digitalizzazione e l'uso dell'intelligenza artificiale offrono un grande potenziale per ridurre le emissioni di CO2. Ulteriori risparmi sono possibili attraverso l'ottimizzazione dei processi esistenti e l'individuazione precoce dei problemi. L'intelligenza artificiale può quindi contribuire alla sostenibilità se utilizzata specificamente per migliorare l'efficienza.

L'Università Tecnica di Chemnitz sta lavorando a progetti di intelligenza artificiale sostenibile, come lo smontaggio semi-automatico delle batterie di trazione supportato dall'intelligenza artificiale. Collegando i processi di smontaggio e lavorazione con componenti robotici e tecnologie di intelligenza artificiale, l'obiettivo è consentire la sostenibilità olistica della catena del valore nell'elettromobilità tedesca. Questi progetti dimostrano come l'intelligenza artificiale possa essere utilizzata per soluzioni sostenibili.

Cosa significa la corsa all'intelligenza artificiale per l'Europa?

L'Europa si trova in una posizione complessa nella corsa globale all'intelligenza artificiale. Mentre Cina e Stati Uniti dominano la corsa all'intelligenza artificiale, l'Europa svolge un ruolo tecnologico praticamente insignificante. Mancano sviluppi di intelligenza artificiale all'avanguardia "Made in Europe", nonostante l'UE sia considerata a livello internazionale un pioniere della regolamentazione con il suo "AI Act".

Tuttavia, il DeepSeek cinese offre anche opportunità per l'Europa. La Cina sta dimostrando che l'emancipazione dal predominio statunitense è possibile, e questo potrebbe naturalmente fungere da incentivo per l'Europa. Un modello di intelligenza artificiale europeo offrirebbe una prospettiva più ampia, e non è affatto impossibile che l'Europa possa recuperare terreno.

Rafael Laguna de la Vera dell'Agenzia federale per l'innovazione dirompente è ottimista: "Ci sono ancora cinque o dieci modelli latenti in Germania e in Europa. Concentriamoci sul dare loro la possibilità di emergere ora". Sarebbe fondamentale per l'Europa sviluppare una propria strategia per l'intelligenza artificiale che tenga conto dei valori e degli standard europei.

La competenza normativa dell'Europa potrebbe rivelarsi un vantaggio. L'Atto UE sull'IA è la prima regolamentazione completa al mondo in materia di IA e potrebbe stabilire standard che saranno adottati a livello globale. Allo stesso tempo, l'Europa deve evitare di soffocare l'innovazione tecnologica attraverso un'eccessiva regolamentazione.

Il Mittelstand-Digital Zentrum di Chemnitz è un esempio di come l'Europa possa sfruttare i propri punti di forza. Concentrandosi sulle piccole e medie imprese e sulle soluzioni pratiche di intelligenza artificiale, l'Europa potrebbe trovare la propria strada nella corsa all'intelligenza artificiale. Lo stretto legame tra scienza, economia e applicazione pratica potrebbe diventare un punto di forza unico per l'Europa.

In che modo l'intelligenza artificiale sta cambiando i modelli di business tradizionali?

L'intelligenza artificiale sta trasformando radicalmente i modelli di business tradizionali, come dimostra l'esempio dell'elaborazione delle immagini. I tradizionali metodi di elaborazione manuale vengono sostituiti dall'automazione basata sull'intelligenza artificiale. Chi non riuscirà a tenere il passo rimarrà indietro, poiché i processi manuali risulteranno obsoleti entro il 2025, quando gli strumenti di intelligenza artificiale potranno eseguire le stesse attività in pochi secondi.

Un cambiamento particolarmente radicale è evidente nel settore finanziario. Con il suo ordine esecutivo, Trump ha aperto la strada all'apertura del sistema pensionistico statunitense 401(k), che vale miliardi di dollari, a investimenti più rischiosi come criptovalute e immobili. Ciò potrebbe rendere disponibili circa 12,5 trilioni di dollari per investimenti alternativi, rivoluzionando potenzialmente le strategie di investimento tradizionali.

Il successo di DeepSeek dimostra quanto possano essere dirompenti i nuovi modelli di business. Le azioni del produttore di chip Nvidia hanno perso 592,7 miliardi di dollari di valore di mercato quando è diventato chiaro che l'intelligenza artificiale può essere gestita in modo più efficiente di quanto si pensasse in precedenza. Questo mette in discussione i modelli di business consolidati per le infrastrutture di intelligenza artificiale.

Il Mittelstand-Digital Zentrum Chemnitz sviluppa nuovi modelli di business per le PMI attraverso l'integrazione dell'intelligenza artificiale. I modelli di business digitali emergono dalla combinazione di competenze tradizionali con capacità di intelligenza artificiale. Le aziende devono imparare a considerare l'intelligenza artificiale non solo come uno strumento, ma come un abilitatore di approcci aziendali completamente nuovi.

Tesla ha dovuto abbandonare il suo modello di business Dojo e ora si affida a partner esterni anziché allo sviluppo interno. Questo dimostra come anche i giganti della tecnologia debbano adattare le proprie strategie quando determinati modelli di business diventano insostenibili.

Quale ruolo gioca l'intelligenza artificiale nel futuro del lavoro?

L'intelligenza artificiale sta cambiando radicalmente il mondo del lavoro, come dimostrano diversi sviluppi. Il Competence Center for Transformed Work della Sassonia occidentale funge da punto di riferimento centrale per la progettazione del lavoro incentrata sulla persona. L'attenzione è rivolta all'uso significativo dell'intelligenza artificiale nei processi esistenti o nuovi.

L'integrazione dell'IA nella gestione dei processi consente l'automazione di attività ripetitive e supporta il processo decisionale. Le aziende devono considerare l'IA come un complemento, non un sostituto, delle competenze umane. Un'integrazione di successo richiede un approccio strategico che tenga conto delle esigenze e delle sfide specifiche dell'azienda.

L'esempio del BND dimostra i limiti dell'automazione. Nonostante la necessità di traduttori AI, l'agenzia si affida a traduttori umani ed è alla disperata ricerca di interpreti qualificati. Il BND è attualmente alla ricerca di "traduttori freelance (m/f/d) a pagamento", a dimostrazione del fatto che la competenza umana rimane insostituibile.

Il futuro della gestione dei processi risiede nella combinazione intelligente delle competenze umane con le capacità dell'intelligenza artificiale. Le aziende che sfruttano questa sinergia saranno in grado di migliorare costantemente i propri processi, rimanere innovative e garantire il successo a lungo termine. È fondamentale promuovere l'accettazione da parte dei dipendenti e considerare attentamente le questioni etiche e legali.

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