Quando l'intelligenza artificiale diventa infrastruttura: la visione di Sam Altman in un'intervista con Rowan Cheung e la riorganizzazione dell'economia digitale

Il cambiamento inarrestabile non inizia domani, ma è già in atto: solo pochi se ne accorgono in tempo

I giorni in cui l'intelligenza artificiale era considerata una tecnologia futuristica sono finiti. Ciò che Sam Altman ha presentato nella sua intervista con Rowan Cheung all'inizio di ottobre 2025 non è più una visione, ma piuttosto una valutazione di una trasformazione già in atto. Con 800 milioni di utenti attivi settimanali, ChatGPT ha raggiunto la massa critica necessaria per evolversi da prodotto a piattaforma. Le cinque tesi centrali di questa conversazione – ChatGPT come piattaforma di distribuzione, Agent Builder come strumento di democratizzazione, la visione delle aziende zero-person, le scoperte scientifiche guidate dall'intelligenza artificiale e la normalizzazione dei media sintetici – segnano punti di svolta nel modo in cui le aziende creeranno, distribuiranno e amplieranno il valore in futuro. Questa analisi esamina le radici storiche di questo sviluppo, i suoi meccanismi attuali e le implicazioni strategiche per le aziende che vogliono non solo sopravvivere, ma prosperare in questa nuova era.

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• Intervista su YouTube con Rowan Cheung: Sam Altman sulle aziende di intelligenza artificiale senza personale, Sora, le innovazioni dell'AGI e altro ancora

L'evoluzione dei modelli di distribuzione: dagli app store agli ecosistemi conversazionali

Per comprendere l'importanza di ChatGPT come piattaforma di distribuzione, vale la pena dare un'occhiata alla storia dei canali di distribuzione digitale. L'avvento dell'iPhone nel 2007 e il lancio dell'App Store nel 2008 hanno creato un paradigma completamente nuovo: il software non veniva più venduto negli store, ma scoperto e scaricato nei marketplace digitali. Apple controllava la distribuzione e incassava il 30% di ogni transazione. Questo modello è diventato il modello per praticamente tutte le piattaforme successive.

L'evoluzione successiva arrivò con i social network come Facebook, che consentirono la distribuzione direttamente nel news feed anziché tramite un negozio separato. La pubblicità divenne il modello di business dominante perché l'attenzione veniva generata dove già si trovavano gli utenti. Il principio: portare la funzionalità dove si trovano gli utenti, anziché indirizzarli in un luogo separato.

ChatGPT segna ora la terza fase della sua evoluzione. Al DevDay 2025, OpenAI non solo ha presentato nuovi modelli, ma ha anche avviato un ripensamento radicale. Con l'Apps SDK, gli sviluppatori possono integrare applicazioni interattive direttamente nella chat. Gli utenti possono creare playlist Spotify, cercare proprietà con Zillow o creare progetti con Canva senza mai uscire da ChatGPT. La conversazione stessa diventa l'interfaccia, il sistema operativo, la piattaforma di distribuzione. Questo sviluppo è fondamentalmente diverso dal precedente GPT Store, che esisteva come elemento separato. Le app sono ora perfettamente integrate nel flusso della conversazione. OpenAI sta quindi perseguendo la strategia iOS: controllare il livello di intelligence, fornire strumenti per gli sviluppatori e distribuire su un'enorme base di utenti di 800 milioni di utenti attivi settimanali.

Lo sviluppo storico mostra un modello chiaro: ogni nuova piattaforma riduce l'attrito tra intenzione ed esecuzione. L'App Store ha ridotto l'attrito rispetto agli store fisici, i social network lo hanno ridotto rispetto alle app separate e ChatGPT ora lo riduce al linguaggio naturale. Non è più necessario sapere di quale app si ha bisogno: basta esprimere ciò che si desidera ottenere.

Parallelamente a questo sviluppo si è sviluppata anche l'evoluzione dei modelli di business. Mentre le prime aziende di software si basavano sulla vendita di licenze, in seguito hanno prevalso modelli basati su abbonamenti e pubblicità. OpenAI sta ora introducendo una nuova dimensione con l'Agentic Commerce Protocol: le transazioni possono essere completate direttamente in chat. Instant Checkout consente acquisti senza interruzioni dei media. Questo crea una nuova categoria di commercio che non è né e-commerce né social commerce, ma commercio conversazionale. Le aziende che non sono presenti in questo ecosistema rischiano di perdere un'enorme base di utenti. Nelle prime settimane successive all'annuncio dell'Apps SDK, oltre 50.000 sviluppatori si sono registrati. Questa dinamica ricorda i primi giorni dell'iPhone, quando gli sviluppatori si resero conto che stava emergendo una nuova piattaforma su cui dovevano essere presenti.

La rilevanza strategica per le aziende è immensa. Chi oggi non è reperibile in chat, semplicemente non esiste per un numero crescente di utenti. La questione non è più se si ha bisogno di un sito web o di un'app, ma se si ha una presenza conversazionale. La distribuzione sta venendo ripensata, allontanandosi da funnel, SEO e ottimizzazione dell'app store, e puntando sulla reperibilità in linguaggio naturale e sulla rilevanza contestuale.

The Agent Builder: democratizzazione dell'automazione e le sue conseguenze dirompenti

La seconda tesi centrale dell'intervista di Altman riguarda la drastica riduzione delle barriere d'ingresso per la creazione di agenti di intelligenza artificiale. Con Agent Builder, OpenAI ha creato uno strumento visivo e senza codice che consente a qualsiasi knowledge worker di creare, testare e implementare agenti autonomi. Questa democratizzazione non è solo una retorica di marketing, ma un cambiamento fondamentale nella questione di chi può plasmare l'automazione.

Storicamente, l'automazione è sempre stata appannaggio di specialisti. L'industrializzazione del XVIII e XIX secolo richiedeva ingegneri e ingegneri meccanici. La digitalizzazione della fine del XX secolo richiedeva programmatori e reparti IT. L'automazione robotica dei processi degli anni 2010 ha ridotto i requisiti tecnici, ma è rimasta uno strumento per team dedicati. Agent Builder rompe radicalmente con questa tradizione. Un responsabile marketing può creare un agente che crea report settimanali. Un rappresentante commerciale può configurare un agente che genera preventivi. Un avvocato può sviluppare un agente che verifica i contratti per clausole specifiche. La barriera tra idea e implementazione è ridotta al minimo.

Questo sviluppo segue uno schema familiare nella storia del software: l'astrazione consente la scalabilità. Con l'evoluzione dei linguaggi di programmazione dal codice macchina a linguaggi di livello superiore, sempre più persone sono state in grado di sviluppare software. Con l'evoluzione dei fogli di calcolo da VisiCalc a Excel, milioni di non programmatori sono stati in grado di eseguire calcoli complessi. Agent Builder rappresenta il livello successivo di questa astrazione. Astrae non solo il codice, ma interi flussi di lavoro, logica decisionale e integrazioni.

Le implicazioni sono di vasta portata. Nei prossimi dodici mesi, le aziende esploreranno intensamente l'uso degli agenti. Non perché sia ​​tecnologicamente affascinante, ma perché i loro concorrenti lo stanno già facendo. I primi ad adottarlo stanno già segnalando significativi aumenti di produttività. La banca spagnola BBVA ha creato oltre 2.900 GPT personalizzati in sei mesi e l'80% degli utenti segnala un risparmio di tempo settimanale di oltre due ore. Queste cifre possono sembrare conservative, ma moltiplicate per migliaia di dipendenti, si traducono in enormi guadagni di efficienza.

Altman ha sottolineato nell'intervista che il knowledge worker medio può ora sviluppare autonomamente gli agenti. La conseguenza: ogni reparto può sviluppare la propria automazione senza fare affidamento su risorse IT centralizzate. Ciò porta a una decentralizzazione della capacità di innovazione. L'automazione non è più determinata dal budget IT, ma piuttosto dall'iniziativa dei singoli team. Il vantaggio competitivo risiede in chi sperimenta rapidamente. Le aziende che sono ancora in attesa di soluzioni perfette e orchestrate centralmente vengono superate da team agili che partono da agenti semplici e li migliorano iterativamente.

Tuttavia, questo sviluppo comporta anche dei rischi. Lo sviluppo decentralizzato di agenti può portare a processi frammentati, lacune di sicurezza e problemi di governance. Chi è autorizzato a utilizzare quali dati? Come vengono verificati gli agenti? Quali standard di qualità si applicano? Le aziende devono sviluppare framework che consentano l'innovazione senza perdere il controllo. Le organizzazioni di successo saranno quelle che troveranno un equilibrio tra sperimentazione e governance, tra velocità e sicurezza.

Agent Builder invia anche un messaggio al settore del software. Strumenti come Zapier, Make e le soluzioni RPA tradizionali si trovano ad affrontare la sfida di integrare direttamente la loro funzione principale, l'automazione dei flussi di lavoro, nelle interfacce conversazionali. La domanda non è se questi strumenti scompariranno, ma piuttosto come dovranno riposizionarsi per rimanere rilevanti.

Dalle aziende monopersonali alle aziende zero-personali: la riorganizzazione della creazione di valore e del lavoro

La terza tesi è la più provocatoria: Altman ha parlato di una scommessa tra CEO del settore tecnologico su quando sarebbe nata la prima azienda da un miliardo di dollari con zero dipendenti. La scommessa era originariamente rivolta alla prima azienda da un miliardo di dollari con una sola persona. Ma gli sviluppi stanno procedendo più velocemente del previsto. Altman prevede che questo potrebbe diventare realtà nel giro di anni, non di decenni.

Per comprenderne la portata, è necessario considerare l'evoluzione storica delle dimensioni aziendali e della creazione di valore. Nell'era industriale, fatturato e numero di dipendenti erano fortemente correlati. Una maggiore produzione richiedeva più lavoratori. L'era digitale ha iniziato a rompere questa correlazione. Instagram è stata venduta a Facebook per un miliardo di dollari nel 2012, con 13 dipendenti. WhatsApp ha raggiunto una valutazione di 19 miliardi di dollari nel 2014, con 55 dipendenti. Questi esempi hanno dimostrato che gli effetti del software e della rete possono generare un effetto leva estremamente elevato.

La fase successiva è quella delle aziende individuali che scalano con agenti di intelligenza artificiale. L'imprenditore utilizza agenti per il servizio clienti, il marketing, lo sviluppo prodotto, le vendite e la finanza. Questa visione sembra futuristica, ma è già tecnologicamente fattibile. L'intelligenza artificiale può scrivere codice, creare progetti, scrivere testi di marketing, rispondere alle richieste dei clienti e analizzare i dati. I fattori limitanti non sono più principalmente di natura tecnica, ma più strategici: quale problema si sta risolvendo? Per chi? E come si raggiunge questo target di riferimento?

Altman fa un ulteriore passo avanti: aziende zero-person. Agenti che operano in autonomia, prendono decisioni, allocano risorse e creano valore, senza il coinvolgimento umano nelle operazioni. Le persone non scomparirebbero, ma piuttosto si trasformerebbero in ruoli orchestrativi e strategici. Definirebbero obiettivi, definirebbero quadri di riferimento e monitorerebbero i risultati. Gli agenti si occuperebbero dell'esecuzione.

Questa visione solleva interrogativi fondamentali. Se un agente può gestire un'azienda, quale contributo umano rimane? Altman sostiene che la grinta, la creatività e il giudizio umani non stanno scomparendo, ma piuttosto confluendo in nuovi ambiti. Il lavoro sta cambiando da esecutivo a creativo, da reattivo a visionario. Ma questa trasformazione non è priva di conseguenze. Interi profili professionali stanno diventando obsoleti. I lavoratori della conoscenza, le cui attività consistono principalmente nell'elaborazione delle informazioni, si trovano ad affrontare la sfida di ridefinire il proprio ruolo.

Altman ha usato un'interessante metafora nell'intervista: un agricoltore di 50 anni fa probabilmente non percepirebbe il lavoro d'ufficio di oggi come un vero lavoro. L'agricoltura produce cibo, qualcosa di essenziale per la vita. Da questa prospettiva, molti lavori moderni sembrano giochi per riempire il tempo. Nell'era dell'intelligenza artificiale, questo schema potrebbe ripetersi. Le generazioni future potrebbero percepire il nostro lavoro attuale come meno reale di ciò che considerano significativo.

Questa dimensione filosofica tocca la domanda fondamentale: cos'è il lavoro? E perché le persone lavorano? Se i bisogni materiali possono essere soddisfatti in modo efficiente attraverso l'intelligenza artificiale e l'automazione, la domanda si sposta dalla necessità al significato. Le persone continueranno a lottare per ottenere significato, riconoscimento e autorealizzazione. Tuttavia, le forme in cui ciò avviene cambieranno radicalmente.

Per le aziende, questo significa: il vantaggio competitivo del futuro non risiede nell'idea, ma nella velocità con cui viene implementata con gli agenti. La scalabilità tradizionale richiedeva capitale, talento e tempo. Gli agenti AI riducono tutti e tre i fattori. È necessario meno capitale perché i costi operativi sono ridotti. Il talento è richiesto in modo diverso: meno dirigenziale, più strategico. Il tempo è ridotto perché gli agenti lavorano 24 ore su 24, 7 giorni su 7, non si stancano e possono essere replicati rapidamente.

La conseguenza: i mercati stanno diventando più dinamici, i vantaggi competitivi si stanno esaurendo e le barriere all'ingresso si stanno riducendo. Le aziende consolidate devono chiedersi come adattare i propri processi, la propria cultura e i propri modelli di business a un mondo in cui un piccolo team di agenti intelligenti può rivoluzionare un mercato che hanno dominato per decenni.

Segnale AGI: quando le macchine creano nuova conoscenza

La quarta tesi riguarda un salto di qualità: l'IA inizia a fare vere e proprie scoperte scientifiche. Altman ha descritto questo come il momento in cui l'IA non si limita più a riorganizzare la conoscenza esistente, ma genera nuova conoscenza: una scoperta inedita. Questa capacità è una caratteristica cruciale dell'intelligenza artificiale generale.

Storicamente, il progresso scientifico è stato un'impresa esclusivamente umana. I ricercatori formulavano ipotesi, conducevano esperimenti, analizzavano dati e traevano conclusioni. Le macchine fornivano supporto, ad esempio attraverso calcoli o simulazioni, ma i passaggi creativi e di formulazione delle ipotesi rimanevano umani. Questo confine è sempre più labile.

AlphaFold di DeepMind ha rivoluzionato il ripiegamento proteico prevedendo strutture che gli esseri umani avrebbero impiegato decenni per ottenere. I modelli di intelligenza artificiale generativa del MIT hanno progettato nuove classi di antibiotici efficaci contro i batteri resistenti. o3 e Gemini Deep Think di OpenAI hanno ottenuto la medaglia d'oro alle Olimpiadi Internazionali della Matematica, non grazie alla memorizzazione, ma alla risoluzione autonoma dei problemi. Questi esempi dimostrano che l'intelligenza artificiale è sempre più capace di esplorare territori sconosciuti e trovare soluzioni originali.

Altman ha sottolineato che questo sviluppo è solo all'inizio. Prevede che l'IA conseguirà progressi scientifici in campi come la medicina, la scienza dei materiali e la fisica nei prossimi anni. Questi progressi non saranno solo incrementali, ma potenzialmente in grado di cambiare paradigmi fondamentali. Se l'IA sarà in grado di condurre la ricerca in modo più rapido e preciso degli esseri umani, il progresso scientifico accelererà esponenzialmente.

Le implicazioni per le aziende sono enormi. I cicli di ricerca e sviluppo si stanno accorciando. Le aziende farmaceutiche possono scoprire e sviluppare nuovi farmaci più rapidamente. I produttori di materiali possono simulare nuove leghe o materie plastiche prima che vengano prodotte. Le aziende energetiche possono progettare batterie o celle solari più efficienti. Il vantaggio competitivo si sta spostando da chi dispone di maggiori risorse a chi dispone di sistemi più intelligenti.

Ma questo cambiamento solleva anche questioni etiche e strategiche. Quando l'intelligenza artificiale fa scoperte scientifiche, a chi appartengono? All'azienda che gestisce l'intelligenza artificiale? A chi la sviluppa? Alla società? Le risposte a queste domande non sono chiare e saranno oggetto di intenso dibattito nei prossimi anni.

Inoltre, il ruolo dei ricercatori umani sta cambiando. Invece di condurre esperimenti in prima persona, stanno diventando curatori, generatori di ipotesi e interpreti. Definiscono domande, valutano i risultati e stabiliscono limiti etici. Il lavoro sta diventando più creativo e strategico, meno routinario e ripetitivo. Ciò richiede un riorientamento della formazione. Gli scienziati devono imparare a collaborare con i sistemi di intelligenza artificiale, comprenderne i punti di forza e i limiti e sviluppare competenze complementari.

Altman ha fatto una previsione interessante: l'umanità si abituerà alle scoperte scientifiche guidate dall'intelligenza artificiale. Inizialmente, ci sarà un periodo di entusiasmo di due settimane, poi la scoperta diventerà la norma. Questo processo di normalizzazione è caratteristico del progresso tecnologico. Ciò che oggi sembra straordinario, domani diventerà comune. La sfida per le aziende è interiorizzare questa velocità di cambiamento e adattare le proprie strategie di conseguenza.

Media sintetici: quando realtà e intelligenza artificiale si confondono

La quinta tesi riguarda i media sintetici e la rapida normalizzazione dei contenuti generati dall'intelligenza artificiale. Altman ha descritto quanto fosse strano all'inizio guardare i video generati da Sora e quanto rapidamente questa stranezza sia svanita. Dopo tre minuti, era semplicemente un'app piena di video generati. Questa velocità di normalizzazione ha profonde conseguenze per i marchi, i media e la società.

Storicamente, la produzione di contenuti multimediali era complessa e costosa. Le fotografie richiedevano macchine fotografiche, i film richiedevano studi e troupe, e la musica richiedeva strumenti e apparecchiature di registrazione. Queste barriere garantivano un certo livello di controllo qualità e autenticità. Con la tecnologia digitale, queste barriere sono gradualmente cadute. Gli smartphone hanno permesso a chiunque di creare foto e video. Le piattaforme dei social media hanno permesso a chiunque di distribuirli. Eppure, nonostante questa democratizzazione, un nucleo di autenticità è rimasto: una fotografia mostrava qualcosa che esisteva davanti alla fotocamera.

I media sintetici infrangono radicalmente questo presupposto. Sora 2 può generare video fotorealistici, ma mai registrati. Volti, voci, scene: tutto può essere sintetizzato. Con la funzionalità Cameo, OpenAI ha introdotto la possibilità di incorporare il proprio volto e la propria voce nei video generati dall'intelligenza artificiale. Questo apre nuove possibilità creative, ma comporta anche rischi considerevoli.

I deepfake sono già un problema ben noto. Video manipolati di politici, falsi endorsement di celebrità, contenuti pornografici sintetici senza il consenso dei soggetti: le possibilità di abuso sono molteplici. OpenAI cerca di contrastare questi rischi con misure di sicurezza multilivello. Filtri rapidi bloccano la generazione di contenuti con politici o celebrità senza autorizzazione. Ogni video Sora contiene filigrane digitali e metadati che lo identificano come generato dall'intelligenza artificiale. Classificatori e moderatori umani monitorano i contenuti generati.

Nonostante queste misure, permane un rischio residuo. Reality Defender ha dimostrato che i meccanismi di sicurezza di Sora possono essere aggirati. Nei test, hanno superato con successo i deepfake di personaggi di spicco, mentre i loro strumenti di rilevamento li hanno identificati con una precisione superiore al 95%. Ciò dimostra che la sicurezza dei media sintetici è una corsa agli armamenti tra misure di protezione e tentativi di aggirarle.

Per le aziende, questo significa che linee guida chiare sull'intelligenza artificiale e processi di brand safety sono essenziali. I brand devono definire come utilizzano i media sintetici e come garantire che i valori del brand non vengano danneggiati da contenuti manipolati. La trasparenza diventa un principio fondamentale. Gli utenti devono sapere quando un contenuto è generato dall'intelligenza artificiale. Regolamenti come la legge UE sull'intelligenza artificiale richiedono già l'etichettatura dei media sintetici. Le aziende che stabiliscono proattivamente standard trasparenti creano fiducia. Quelle che trascurano questo aspetto rischiano danni alla reputazione.

Allo stesso tempo, i media sintetici aprono enormi opportunità creative ed economiche. Le campagne di marketing possono essere personalizzate: un video che varia leggermente per ogni spettatore appare più pertinente. Le visualizzazioni di prodotto possono essere create in pochi secondi, senza costosi servizi fotografici. I contenuti formativi possono essere tradotti automaticamente in diverse lingue e contesti culturali. I guadagni di produttività sono immensi.

Altman ha sottolineato la necessità di testare con coraggio nuovi formati di contenuto. Le aziende che si affidano a metodi collaudati saranno superate da quelle che sperimentano. La sfida è bilanciare innovazione e responsabilità. Chi è troppo cauto perde opportunità. Chi è troppo negligente rischia scandali.

La dimensione sociale non deve essere sottovalutata. Se qualcuno riuscisse a creare video fotorealistici, la fiducia nei media visivi si eroderebbe. Ciò che un tempo era considerato una prova – una foto, un video – sta diventando sempre più discutibile. Ciò ha implicazioni per il giornalismo, la magistratura e il dibattito pubblico. Le organizzazioni devono sviluppare meccanismi per verificare l'autenticità. La Coalition for Content Provenance and Authenticity sta lavorando a standard per la prova di origine digitale. Le aziende che supportano e implementano tali standard contribuiscono a stabilizzare l'ecosistema digitale.

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Implementazione pratica: come le aziende integrano i cinque punti di vista

Le intuizioni teoriche sono preziose, ma l'implementazione pratica è fondamentale. Due casi d'uso concreti illustrano come le aziende stiano già utilizzando le cinque affermazioni.

Il primo esempio proviene dal settore finanziario. La banca spagnola BBVA ha implementato ChatGPT Enterprise e ha permesso ai dipendenti di creare i propri GPT. In sei mesi, sono state create oltre 2.900 applicazioni personalizzate. Gli uffici legali utilizzano gli agenti per rivedere i contratti, i team di marketing generano campagne personalizzate e gli analisti finanziari automatizzano il reporting. Il risultato: l'80% degli utenti risparmia più di due ore a settimana. La distribuzione avviene direttamente nell'ambiente di lavoro: i dipendenti non devono aprire strumenti separati, ma lavorano nella familiare interfaccia di ChatGPT. La sfida risiede nell'integrazione con i sistemi esistenti. BBVA sta lavorando per collegare ChatGPT ai database interni per consentire analisi ancora più approfondite. Questo esempio dimostra come la democratizzazione dello sviluppo degli agenti e la piattaforma di ChatGPT lavorino insieme per ottenere enormi guadagni di efficienza.

Il secondo esempio proviene dal settore automobilistico. Toyota utilizza la manutenzione predittiva assistita dall'intelligenza artificiale per ridurre i tempi di fermo. I sensori sulle apparecchiature di produzione raccolgono dati che vengono analizzati da modelli di intelligenza artificiale. Questi modelli identificano modelli che indicano guasti imminenti e consentono la manutenzione preventiva. Il risultato: una riduzione del 25% dei tempi di fermo, un aumento del 15% dell'efficacia complessiva delle apparecchiature e un risparmio annuo sui costi di dieci milioni di dollari. Il ROI è stato di circa il 300%. Questo esempio illustra come l'intelligenza artificiale possa non solo ottimizzare i processi amministrativi, ma anche essere integrata negli ambienti di produzione fisici. La capacità dell'intelligenza artificiale di estrarre informazioni e fare previsioni da enormi quantità di dati corrisponde alla quarta affermazione: l'intelligenza artificiale genera nuove conoscenze, in questo caso, su quando è probabile che le macchine si guastino.

Entrambi gli esempi dimostrano fattori di successo comuni. In primo luogo, una cultura della sperimentazione. Le aziende che danno ai dipendenti la libertà di sperimentare con gli strumenti di intelligenza artificiale scoprono applicazioni utili più rapidamente. In secondo luogo, i framework di governance. Senza linee guida chiare su protezione, sicurezza e qualità dei dati, sorgono rischi. In terzo luogo, un approccio iterativo. Aspettarsi soluzioni perfette fin dall'inizio non è realistico. Le aziende dovrebbero invece iniziare con applicazioni semplici, apprendere e migliorare costantemente. In quarto luogo, l'integrazione. Gli strumenti di intelligenza artificiale raggiungono il loro pieno potenziale quando sono perfettamente integrati nei flussi di lavoro esistenti, anziché essere isolati.

Controversie e dibattito critico: i rischi del coraggioso nuovo mondo

Per quanto promettenti, queste cinque ipotesi sollevano anche interrogativi e controversie significativi. Il primo riguarda la perdita di posti di lavoro. Se gli agenti subentrassero a compiti precedentemente svolti dai knowledge worker, cosa accadrebbe a queste persone? L'argomentazione di Altman secondo cui il lavoro si sta trasformando è ottimistica, ma non priva di controversie. Storicamente, le innovazioni tecnologiche hanno creato nuovi posti di lavoro, ma spesso non abbastanza rapidamente o negli stessi settori. La fase di transizione può causare sconvolgimenti sociali. Goldman Sachs stima che l'automazione del lavoro cognitivo tramite l'intelligenza artificiale potrebbe far risparmiare 1,5 trilioni di dollari sui costi del lavoro a livello globale – un eufemismo per potenziali perdite di posti di lavoro. Aziende e società devono sviluppare programmi di riqualificazione, reti di sicurezza sociale e nuovi concetti educativi per gestire questa transizione.

La seconda controversia riguarda la concentrazione del potere. Con ChatGPT, OpenAI controlla una piattaforma con 800 milioni di utenti e sta costruendo su di essa un ecosistema che comprende sviluppatori, utenti e transazioni. Questa concentrazione ricorda il potere di mercato di Google, Apple o Amazon. Il pericolo: OpenAI potrebbe dettare i termini, aumentare le commissioni o favorire determinati sviluppatori. Le autorità di regolamentazione stanno guardando a questo sviluppo con sempre maggiore scetticismo. Potrebbero seguire indagini antitrust. Le aziende che fanno molto affidamento su ChatGPT corrono il rischio di diventare dipendenti da una piattaforma il cui futuro è incerto.

La terza controversia riguarda i deepfake e la disinformazione. Nonostante le misure di sicurezza, i media sintetici possono essere utilizzati in modo improprio. Manipolazione politica, frode finanziaria, danni alla reputazione: i rischi sono reali. I test di OpenAI hanno mostrato un tasso di errore dell'1,6% nel bloccare i deepfake a sfondo sessuale che violano le regole. Anche piccoli tassi di errore possono portare a migliaia di contenuti problematici per milioni di utenti. La società deve sviluppare tecnologie di rilevamento, quadri giuridici e misure educative per affrontare questa nuova realtà.

La quarta controversia riguarda la protezione dei dati e la sorveglianza. Gli agenti di intelligenza artificiale hanno bisogno di accedere ai dati per lavorare in modo efficace. Le aziende devono garantire la protezione delle informazioni sensibili. Le offerte aziendali di OpenAI promettono di non utilizzare i dati aziendali per l'addestramento di modelli pubblici. Tuttavia, la fiducia in tali promesse deve ancora essere costruita. C'è anche il rischio che l'uso diffuso dell'intelligenza artificiale porti a una cultura della sorveglianza in cui ogni azione viene documentata e analizzata.

La quinta controversia riguarda l'impatto ambientale. L'addestramento di modelli di intelligenza artificiale di grandi dimensioni richiede un'enorme potenza di calcolo e quindi energia. OpenAI sta investendo molto in data center e chip. Lo stesso Sam Altman ha spostato la sua attenzione sull'acquisizione di maggiore capacità di calcolo. Questa espansione ha un impatto ecologico. Le aziende che utilizzano l'intelligenza artificiale dovrebbero considerare gli aspetti di sostenibilità e cercare soluzioni a basso consumo energetico.

Queste controversie dimostrano che la trasformazione descritta da Altman non è puro progresso. Porta con sé sfide, rischi e dilemmi etici. Le aziende devono agire responsabilmente, creare trasparenza e partecipare attivamente alla ricerca di soluzioni.

Prospettive future: tendenze e potenziali sconvolgimenti

Quali sviluppi possiamo aspettarci nei prossimi anni? Innanzitutto, un'ulteriore democratizzazione. Gli strumenti no-code e low-code diventeranno ancora più accessibili. La barriera alla creazione di applicazioni di intelligenza artificiale (IA) continuerà a diminuire. Questo porterà a un'esplosione di applicazioni, ma anche a frammentazione e problemi di qualità. Le piattaforme che offrono curation, garanzia della qualità e integrazione acquisiranno maggiore valore.

In secondo luogo, i livelli di autonomia aumenteranno. Gli agenti saranno sempre più in grado di completare autonomamente compiti che durano diversi giorni o settimane. Altman ha suggerito che Codex potrebbe presto svolgere autonomamente il lavoro di una settimana. Ciò sposterà ulteriormente il ruolo dei lavoratori umani verso il monitoraggio, la strategia e la creatività. Il lavoro diventerà meno transazionale e più trasformativo.

In terzo luogo, la multimodalità diventerà lo standard. GPT-5 e Sora 2 dimostrano che l'intelligenza artificiale comprende e genera non solo testo, ma anche immagini, video e audio. I sistemi futuri passeranno senza soluzione di continuità da una modalità all'altra. Un utente potrebbe descrivere un concetto e l'intelligenza artificiale genererebbe un video, un documento di progettazione e una presentazione, il tutto in un unico passaggio.

Quarto: Personalizzazione a livello individuale. L'intelligenza artificiale sarà sempre più in grado di comprendere le preferenze, gli stili di apprendimento e i contesti dei singoli utenti e di adattare le risposte di conseguenza. Questo porta a esperienze iper-personalizzate, ma solleva anche interrogativi sulle bolle di filtro e sulla manipolazione.

In quinto luogo, la regolamentazione si sta intensificando. I governi di tutto il mondo stanno lavorando alla legislazione sull'intelligenza artificiale. L'AI Act dell'UE, le normative cinesi, le iniziative statunitensi: tutte mirano a ridurre al minimo i rischi e promuovere l'innovazione. Le aziende non devono solo conformarsi a queste normative, ma anche plasmarle attivamente per creare un quadro pratico.

Sesto, stanno emergendo nuovi modelli di business. Commercio conversazionale, AI-as-a-service, marketplace basati su agenti: la monetizzazione dell'IA sta diventando sempre più diversificata. Le aziende che sperimentano in anticipo possono assicurarsi il vantaggio del "first mover".

Settimo: i team ibridi uomo-IA diventeranno la norma. Il futuro non è l'uomo contro la macchina, ma l'uomo con la macchina. Le aziende di maggior successo saranno quelle che sapranno plasmare al meglio questa collaborazione. Ciò richiede nuovi concetti di leadership, nuove strutture organizzative e un cambiamento culturale.

Ottavo: integrazione hardware. Altman sta lavorando con Jony Ive su nuovi dispositivi. Quando l'intelligenza artificiale sarà integrata in dispositivi indossabili, occhiali intelligenti o altri fattori di forma, il modo in cui interagiamo con la tecnologia cambierà radicalmente. L'interfaccia conversazionale diventerà onnipresente, sempre disponibile e sensibile al contesto.

Sintesi: Raccomandazioni per l'azione nella nuova era

I cinque punti di vista dell'intervista di Altman non rappresentano tendenze isolate, ma forze convergenti che stanno rimodellando le fondamenta dell'economia digitale. ChatGPT, in quanto piattaforma di distribuzione, sta cambiando dove e come le aziende raggiungono il loro pubblico target. Agent Builder sta democratizzando l'automazione e spostando il potere dell'innovazione dai centri agli individui. Le aziende zero-person stanno mettendo in discussione il rapporto tra lavoro e creazione di valore. Le scoperte scientifiche guidate dall'intelligenza artificiale stanno accelerando esponenzialmente la ricerca e lo sviluppo. I media sintetici stanno aprendo possibilità creative, ma richiedono rigide linee guida etiche.

Questo crea chiari ambiti d'azione per le aziende. Primo: sperimentare. Lanciare piccoli progetti pilota di intelligenza artificiale, imparare e ripetere. Aspettare non è un'opzione. Secondo: stabilire una governance. Stabilire quadri per la protezione dei dati, la sicurezza, l'etica e la qualità prima che sorgano problemi. Terzo: sviluppare i talenti. I dipendenti devono imparare a lavorare con l'intelligenza artificiale, sfruttare i propri punti di forza e sviluppare competenze complementari. Quarto: stabilire partnership. Nessuna azienda può gestire tutto da sola. Ecosistemi, collaborazioni e standard aperti sono cruciali. Quinto: assumersi la responsabilità. Trasparenza verso i clienti, trattamento equo dei dipendenti e contributo alle soluzioni sociali: le aziende devono definire consapevolmente il proprio ruolo nella trasformazione.

L'era descritta da Altman non è un futuro lontano, ma un presente in divenire. I vincitori non saranno le aziende più grandi o più tradizionali, ma quelle più adattabili. Quelle che imparano rapidamente, sperimentano con coraggio e agiscono responsabilmente. La trasformazione dalla produttività alla creatività, dagli strumenti alle infrastrutture, da guidata dall'uomo a orchestrata dall'uomo: sta avvenendo ora. E ogni azienda deve decidere: plasmarla o esserne plasmata.

Chi è Rowan Cheun?

Rowan Cheung è un imprenditore canadese, comunicatore tecnologico e una delle voci più influenti nel campo dell'intelligenza artificiale. È fondatore e CEO di The Rundown AI, la newsletter sull'intelligenza artificiale in più rapida crescita al mondo, con oltre 350.000 abbonati e milioni di lettori sui social media. Originario di Vancouver, nella Columbia Britannica, si è affermato come figura chiave nel mondo dei media dal 2023, presentando la conoscenza dell'intelligenza artificiale in modo comprensibile, accessibile e strategico.

Cheung ha iniziato la sua carriera non nel settore tecnologico, ma come nuotatore agonistico. Dopo aver subito problemi di salute durante la pandemia di COVID-19, si è rivolto al mondo della tecnologia e dell'intelligenza artificiale come imprenditore autodidatta. Nel giro di un anno ha imparato a programmare e successivamente ha fondato Supertools, una piattaforma di database per applicazioni di intelligenza artificiale con oltre 250.000 utenti mensili. I suoi contenuti e le sue analisi sugli sviluppi dell'intelligenza artificiale generativa, dell'automazione e delle aziende basate sull'intelligenza artificiale lo hanno rapidamente reso una figura fissa nel panorama tecnologico globale.

Nel 2023, ha vinto la Twitter Growth Challenge come comunicatore tecnologico in più rapida crescita al mondo su Platform X (ex Twitter). Oggi è uno dei dieci fondatori di aziende tecnologiche più influenti sui social media, in una categoria che annovera personaggi come Elon Musk, Gary Vaynerchuk e Sam Altman.

Oltre ai suoi progetti mediatici, Rowan Cheung conduce il podcast "The State of AI", in cui intervista regolarmente figure di spicco della tecnologia, tra cui Sam Altman, Mark Zuckerberg e Jensen Huang. Il podcast e la newsletter "The Rundown" sono ormai considerati fonti di informazione chiave per manager, imprenditori e sviluppatori nel campo dell'intelligenza artificiale.

Cheung è noto per la sua prospettiva pratica sull'intelligenza artificiale: come le aziende possono ottenere concreti vantaggi in termini di produttività, come gli agenti possono essere impiegati sul posto di lavoro e come i singoli individui possono crescere grazie all'intelligenza artificiale senza dover creare team di grandi dimensioni. Nelle interviste, sottolinea regolarmente che il suo piccolo team di circa 15 dipendenti opera come un'azienda di 50 persone grazie ai flussi di lavoro intelligenti basati sull'intelligenza artificiale.

In sintesi, Rowan Cheung rappresenta la nuova generazione di fondatori di aziende di intelligenza artificiale: autodidatta, orientato ai dati, estremamente esperto di Internet e con la capacità di tradurre complessi sviluppi tecnologici in strategie concrete e applicabili alle aziende.

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Konrad Wolfenstein

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