Internot hist Buonasera, benvenuti. E poi QuNETul, il titolo più adatto al momento che stiamo vivendo, in sell'intelligenza artificiale, di cui si sentiva requires sempre. diciamo però oggi ne parleremo con delle persone veramente speciali che ci danno una dimensione di cosa sta avvenendo in questo preciso momento in un'ulteriore transizione di questi sistemi di intelligenza artificiale. In particolare noi siamo in un momento in cui le tecnologie che siamo stati abituati a vedere finora come verticali, quindi non so, c'era l'intelligenza artificiale, la robotica, la blockchain e tutte le altre tecnologie e le vivevamo come dei silos verticali, cominciano a incontrarsi tra loro, quindi abbiamo robotica governata da intelligenza artificiale, avremo per esempio l'intelligenza artificiale che sta per entrare nei nostri smartphone e questi sono dei cambiamenti che non sono secondari, sono cambiamenti enormi, sono diciamo così quelli che abbiamo vissuto all'alba della creazione del web che è diverso da internet perché è quel sistema che consente di sviluppare le applicazioni e tutta la rivoluzione che abbiamo visto legata proprio a questo, quindi è un momento particolare, i nostri speaker sono tutti speciali e vedrete che usciremo tutti da qui arricchiti da molte conoscenze. Allora vado a presentarveli, abbiamo Marco Trombetti co-founder e CEO di Translated, uno dei primi a parlare in Italia, forse il primo della rivoluzione dell'intelligenza artificiale generativa, Fabio Vaccarono, CEO di Multiversity che è già stato diciamo country manager di Google e adesso a capo di questo polo pazzesco che sta rivoluzionando i sistemi della conoscenza, Rita Cucchiara dell'Università di Modena e Reggio Emilia che sviluppa ricerche e sistemi di intelligenza artificiale nel nostro Paese, Marco Gai Presidente Esecutivo di Zest già in confindustria digitale, Paolo Traverso direttore tra strategia e sviluppo della fondazione, Bruno Kessler che diciamo è uno degli attori principali della digitalizzazione anche della pubblica amministrazione e Piero Azalini, CEO di Finmeccanica. Allora benvenuti tutti quanti e adesso cerchiamo di parlare di cose che non troviamo abitualmente sui giornali e che diciamo così rappresentano un po' il momento in cui stiamo vivendo. Allora io partirei con Marco Trombetti. Marco Trombetti a parte, diciamo, l'attività personale ha un'attività che svolge insieme a tante big tech a proposito del titolo del nostro panel e ha voluto e ha scelto di restare in Italia pur avendo un network di lavoro che è legato molto alla Silicon Valley quindi vorrei chiedere una breve introduzione del perché anche ha scelto di restare in Italia e poi una spiegazione del momento che stiamo vivendo dei timori e delle immensi opportunità che vede diciamo nei prossimi anni. Grazie Barbara e buonasera a tutti. Intanto se interpreto la domanda in perché sono rimasto in Italia ovviamente il primo motivo non da nascondere il cuore no? Cioè questa la sento casa, questo è il mio paese, ci sono i legami e quindi banalmente mi sento di dover contribuire anche a fare questo e il secondo motivo è per quello che faccio. Mi occupo di traduzione, ho fondato Translator nel 99, fa traduzione e lo fa con questa simbiosi tra uomo e macchina. L'intelligenza artificiale aiuta e fornisce una pretraduzione al traduttore, il traduttore correggia questi errori della macchina, la macchina prende e si adatta allo stile del traduttore e spinge il traduttore anche a fare a fare sempre meglio. La traduzione e la lingua è qualcosa che non si può fare negli Stati Uniti, non si può fare in California, hanno bisogno di questi strumenti per crescere le loro aziende ma loro non hanno la cultura di questo, hanno un paese di 300 milioni di persone che parlano solo inglese quindi possono raggiungere una fetta di mercato più grande dell'Europa, grande come l'Europa con una sola lingua, quindi non hanno la percezione di queste cose, non hanno la cultura della diversità, non amano forse la diversità anche linguistica, non è qualcosa che affrontano. In più succede anche che se stai a San Francisco e vuoi lavorare con dei linguisti sono tutti a nove ore di diffuso orario, invece qui dall'Italia, il centro del Mediterraneo è così, con un'ora di diffuso orario abbiamo una sessantina, settantina di lingue facilmente accessibili quindi ci sono alcune cose che possono essere fatte in California, devono essere fatte in California perché è più facile farle, perché c'è l'ecosistema per fare quelle cose, quello che faccio io deve essere fatto in Europa, in Italia sta proprio al centro, quindi è casa e quindi lo faccio lì. Lavorano con Google, con Airbnb, con Elon Musk, con tante diciamo intelligenze artificiali. Tutti i clienti sono in California. Esatto e poi diciamo così lei comunque ha scelto di creare sia un ecosistema italiano legato all'intelligenza artificiale e sia di studiare il rapporto anche con l'umano e il rapporto e anche i rischi dell'intelligenza artificiale. Allora lei intravede come rischio principale, quindi partiamo un po' diciamo dagli aspetti più preoccupanti e poi pian piano andremo agli aspetti più positivi, la super persuasione che cos'è? Parto dal dire che sono estremamente ottimista sul futuro e vedo un futuro fantastico, sarà migliore di quello che abbiamo avuto nel passato, quindi anche se vi parlo delle mie preoccupazioni vi voglio ricordare che per il 99% sono molto ottimista del futuro. Le preoccupazioni che vedo sono, cosa sono per me preoccupazioni? Sono quelle cose che non vengono percepite dalla massa perché magari sono problemi distanti ancora che però invece hanno un potere e un potenziale impatto sul futuro enorme. Mi devo concentrare su uno di questi problemi è che la chiamiamo super persuasione. Stiamo arrivando a un certo punto, arriveremo all'intelligenza artificiale generale quindi quando la macchina sarà in grado di fare la maggior parte dei task che un umano può fare, però prima ancora di arrivare a questo punto e ormai siamo stra vicinissimi, vi collego un po' di punti su questo qui, arriveremo in punto in cui la macchina può convincerci di qualsiasi cosa. Interagendo con la macchina, la macchina può modificare il nostro pensiero. Vi ricordo che un terrorista è in grado di radicalizzare una persona tramite un social network, chattando via social network con una persona e quindi quel canale, il linguaggio è già sufficiente per cambiare, far cambiare le persone. Nelle precedenti elezioni americane c'è stato uno scandalo, si chiamava Cambridge Analytica. Se ve lo ricordate Cambridge Analytica aveva utilizzato una tecnica molto semplice, aveva la psicometria, ha diviso la popolazione in cinque profili psicologici e dopodiché sono stati inventate delle campagne di comunicazione politica che attaccavano il profilo psicologico sapendo qual era e qual era quindi la tipo di comunicazione che avrebbe dato il massimo risultato. Cinque sulle categorie. Oggi, quello che è successo, avete visto che in open AI, c'è a GPT, negli ultimi giorni si è dimesso tutto il team di superallineamento. Il superallineamento sarebbe la direzione dove la macchina va. Nello stessa settimana è stato annunciato l'accordo con Reddit. Reddit è un social network poco diffuso qui in Europa, principalmente americano, assomiglia un po' a Twitter, con un social network che ha tantissimo contenuto e ha i like e ha il numero di commenti e le interazioni. Questo dataset che loro hanno acquistato con questo accordo non è un dataset che migliora la qualità dell'intelligenza artificiale, permette di sapere esattamente che cosa dire a qualcuno per far triggerare una reazione nella direzione che vogliamo. È il più potente dataset di allineamento presente al mondo. Se noi prendiamo con la tecnologia oggi, noi possiamo già creare la macchina in grado di non più dividere la popolazione in cinque gruppi, ma dividere la popolazione in singole persone di cui conosciamo le interazioni, conosciamo in funzione delle interazioni, conosciamo il profilo psicologico e sappiamo esattamente cosa dirgli per spostare il loro pensiero. Queste cose mi preoccupano perché vedo che nessuno se ne sta occupando e nonostante i maggiori esperti mondiali lo mettono sul tavolo come un problema e la stessa OpenAI dice questo dovrebbe essere regolamentato, quello che vedo invece è che poca attenzione. Le AI Act, per darvi un nome, la legge appena approvata dal Parlamento Europeo sull'intelligenza artificiale non menziona queste cose in nessun modo e si focalizza invece su problemi che forse sono già passati i cinque anni fa. Quindi queste si deduono in una preoccupazione e la super persuasione. Grazie per aver parlato della preoccupazione e invece dei vantaggi su cui hai investito tutto sommato tutta la vita e passiamo a Fabio Marcarono che utilizza l'intelligenza artificiale moltissimo anche nella piattaforma di Multiversity. La strada è un po' l'intuizione, se volete, è molto semplice, nel senso lo si richiamava nel corso dell'introduzione che io condivido moltissimo quando ormai 13 anni fa io ho iniziato la mia carriera in Google. Ricordo che ho arrivato molto con l'idea di dire finalmente dopo dieci anni nel mondo di media entro in un settore che per sua natura cresce, si espande, ha a che fare col futuro, con la tecnologia, finalmente un settore che in qualche modo ha doppia cifra tutti gli anni. E lavorando in Google ti rendi conto che la rivoluzione digitale di cui ancora stiamo vedendo tutta la serie di nuove ondate che poi tra l'altro si ibridano tra loro, quindi la robotica, l'intelligenza artificiale, ti rendi conto che ormai ha talmente pervasiva che non è più un settore. Era evidente affiancando clienti di ogni tipo e sorta che era diventato un ecosistema abilitante per tutti e una delle fatiche anche dell'energia che abbiamo investito su un paese come l'Italia che normalmente non è tra i grandi innovatori puri ma si gioca la partita invece nella capacità di adattare le grandi ondate trasformative globali alle eccellenze che ci sono qui. Noi abbiamo tante piccole e medie imprese che sono un fattore di eccellenza, di resilienza però è più complicato far adottare dei cicli di innovazione continua e incessante là dove tu hai come dire il tuo potenziale economico molto frammentato. Però se è vero che è finita l'idea di di un settore tecnologico e tutti i settori sono diventati dei settori digitali, tutti i mestieri, era stata la mia profezia, si stavranno tutti i mestieri stanno diventando dei mestieri digitali. Siamo alle funzioni dentro l'azienda, al modo di fare marketing. Una volta che ho fatto l'iceo classico aveva qualche vellata artistica e lo mandavano al marketing perché lì la creatività, la strategia, lo storytelling recuperava un po' i sogni nel cassetto da romanziere mancato. Adesso il marketing è un mestiere veramente da tecnocrat, cioè la densità di dati, di decisioni presi in automatico. Lui parlava di super persuasione che assolutamente è una frontiera. I marketer moderni avranno un numero di soggetti creativi nelle campagne di comunicazione che faranno che sarà minimo pari al numero delle varianti di prodotto. Una cosa inimmaginabile fino a ieri, tu avevi delle varianti di prodotto, facevi una comunicazione che più o meno le avvolgeva tutte e poi in qualche modo insomma cercavi di aggiustarti con altre leve di marketing e di persuasione. Oggi tu darai non solo un messaggio personalizzato sulla base della singola variante di prodotto ma propria volta ci sarà una variabilità ulteriore che derivarà dal fatto che tu hai tutta una serie di dati, di segnali che ti aiutano a massimizzare il ritorno sull'investimento. Dove voglio arrivare? In uno scenario di questo tipo dove tutti i settori diventano digitali, dove tutti i mestieri diventano digitali, non c'era motivo particolare per il quale il settore dell'educazione superiore, diciamo dalla scuola secondaria in su del nostro Paese, Paese che peraltro non ha dimostrato un track record irresistibile nell'includere le persone nei percorsi di formazione superiore e si confronta con dei Paesi che invece questa cosa l'hanno presa molto sul serio. Insomma c'era uno spazio per la trasformazione digitale anche di quel settore e per l'applicazione di una serie di tecnologie tipiche della rivoluzione digitale più avanzata come l'intelligenza artificiale anche ai percorsi di studio. Quali sono i motivi di questo? Beh, intanto se il mondo cambia sempre più rapidamente, ci sono sempre più cose da sapere, con la stessa logica con la quale un imprenditore cerca di aumentare la produttività delle cose che fa per unità di tempo in tutte le funzioni, non c'è motivo per il quale le nuove tecnologie non possano aiutare gli studenti a essere più produttivi nel loro percorso di studi, in considerazione del fatto che non c'è solo il primo accesso agli studi superiori, ma poi c'è veramente quell'infrastruttura, quell'autostrada della formazione permanente di cui si fa un gran parlare e che in un Paese come il nostro che ha temi demographici, temi di una relativa anzianità comparativa, temi di riconversione delle professionalità, perché come ho detto tutte le professionalità diventano delle professionalità digitali, tu questo mestiere di tenere il capitale intellettuale del tuo Paese al livello degli altri Paesi che ci daranno questa rivoluzione non lo puoi che fare con l'applicazione del digitale e dell'intelligenza artificiale al mondo degli studi superiori, motivo per il quale noi insieme a Bain che ci segue su una serie di progetti strategici e a OpenAI, abbiamo sviluppato, lo lancieremo dal 1° agosto, il primo chatbot basato sull'intelligenza artificiale che aiuterà i nostri studenti a partire diciamo dalle lauree triennali, poi dalle lauree magistrali, poi dottorati, etc., con un tutor dedicato basato sull'intelligenza artificiale che gli aiuta a imparare, disponibile 24 ore al giorno, come è stato detto prima impara non solo dalle cose che ti vengono più difficili sulla base delle domande che hai fatto su quella specifica materia, ma impara anche da un punto di vista linguistico qual è il modo migliore per farti capire una cosa, quindi è un grado di personalizzazione nell'innovazione della didattica veramente molto spinto. Come si concilia questo poi con tutti i principi invece di assoluta sovranità accademica dei titolari di co-insegnamento? In pratica il docente, il professore ordinario dice alla macchina qual è la repository, cioè l'insieme dei contenuti che lui giunge e che lui studica academicamente rilevanti per quella specifica materia, quindi la sua bibliografia, i suoi contributi, i contributi di colleghi internazionali e lo spider di questo motore di intelligenza artificiale può pescare solo su dei contenuti che siano stati academicamente approvati e i tassi di successo nell'aiutare lo studente a imparare così come certificati dei nostri senati accademici sono ormai superiori al 99 per cento al punto che ha un meccanismo virtuoso di retorazione per cui i professori universitari del nostro gruppo utilizzano questo strumento anche per capire quali sono gli argomenti più ostici e quelli che probabilmente meritano di essere spiegati diversamente sulla base del riscontro statistico che la macchina ci ha dato nell'interazione ormai con centinaia di migliaia di studenti. Rapidissimamente leghe al polso della situazione quando si dice intelligenza artificiale ci ruba i posti di lavoro invece il ceo di invidia dice ce li ruba chi la sa usare meglio di noi. La trasformazione dei lavori è nella direzione di gestionale cioè qualsiasi lavoro prima era anche manuale diventa un lavoro gestionale cioè state sviluppando delle competenze in questo senso? Allora rispondo questo è veramente un grande tema che riguardava già il mio famoso ingresso in un'azienda che si chiama google ormai un 13 anni fa e ricordo che peraltro la fine del lavoro di Jeremy Rifkin del 1992. Allora la regola empirica che ho imparato in quasi 30 anni di carriera è la seguente poi avendo avuto in uno particolari merito osservatori che avevano a che fare con miliardi di persone. La risposta è dipende nel senso che se tu sei un paese che ha la capacità anche sfruttando le tecnologie ed è molto uno degli obiettivi anche sociali della nostra iniziativa imprenditoriale hai la capacità di far studiare le persone molto rapidamente e sempre più spesso nel corso della loro esistenza e le tieni veramente in grado in termini di competenze personali di interagire e di tirare fuori il meglio dell'interazione tra uomo e macchina? La risposta è assolutamente sì per ogni posizione lavorativa di medio alta complessità dove tu avrai una disruption indotta dell'intelligenza artificiale soprattutto nei momenti di turnaround le stime ci dicono che ne creerai 3.8 citavo sempre prima di lasciare google alla app economy impiegava alcuni milioni di persone in europa francamente era inimmaginabile fino a qualche anno prima erano mestieri che non esistevano pensate sempre al citatissimo mismatch che vuol dire differenza tra domande offerta sui cosiddetti data scientist. Quando io ho lasciato google nel 21 soltanto in italia l'ultima estima che avevamo 870 mila data scientist che le piccole e medie imprese cercavano e che non si trovavano ok perché dipende? Perché se tu sei un paese come l'italia che io fotografo con un certo grado di oggettività ma di preoccupazione e sciorino i dati l'italia dal punto di vista del numero di laureati è il peggior paese dell'unione europea insieme alla romania la romania ci batte però sui laureati in discipline stem science technology engineering mathematics. Guardo i paesi dell'oxe peggio di noi sull'educazione terziaria, educazione terziaria vuol dire fuori dal gergo, chiunque abbia conseguito un titolo di studio successivo al diploma solo la colombia fa peggio di noi ok? Noi abbiamo il record tra i grandi paesi europei in termini di abbandono scolastico, in termini di numero di niet che sono giovani che tra i 18 e 34 anni non lavorano e non studiano ok? Abbiamo il tasso di prosecuzione degli studi dopo il diploma che è il più basso in europa, ora un paese che ha fatto del suo meglio per tenere i salari calmirati per non crescere per vent'anni, per essere quando va bene una low cost country che fa una serie di attività più o meno reiterate che non costano tanto ripetitive e il candidato ideale per avere una sincera disgrazia economica e sociale dall'arrivo dell'intelligenza artificiale. Per questo istituzioni tradizionali, grandi autorevoli università, operatori degli education technology, tutti quanti insieme dobbiamo stringere le forze, fare di tutto per portare gli italiani alle grandi università o fare di tutto per portare delle università di qualità a casa degli italiani, l'80% della nostra popolazione vive imposti con meno di 50 mila abitanti perché se non ci diamo una mossa noi di questo tsunami trasformativo in un paese che ha le caratteristiche come quelle del nostro che ho cercato di descrivere, vedremo solo e soltanto il peggio. Grazie Rita Cucchiara, Università Tradizionale, è d'accordo prima di tutto e secondo cosa sta facendo la ricerca italiana con le big tech? Intanto grazie dell'invito e dopo due scenari così devo portare degli scenari positivi anche perché ci credo moltissimo e quindi lo faccio valentieri. Sono molto d'accordo questi numeri sono dei numeri incontrovertibili e quindi io credo che in questo momento tutto l'apparato di formazione secondaria deve lavorare per migliorarsi quindi noi stessi all'università utilizziamo già da tempo, io insegno queste cose quindi per forza che le utilizziamo ma in tutti i vari settori la tecnologia se è possibile si utilizza al meglio ma soprattutto io credo che ci sia un aspetto importante, dobbiamo formare i giovani a capire che cos'è la tecnologia non solo ad usarla perché per costruire la tecnologia di domani bisogna comprendere bene come sono fatte all'interno e lo dico io insegno a ingegneria informatica, anzi insegno la laurea di artifici e intelligence engineering perché adesso è una nuova laurea dove, scusate faccio una pubblicità, abbiamo aperto le iscrizioni due mesi fa, adesso abbiamo 850 stranieri che dobbiamo valutare, avremo bisogno delle AI per aiutarci a valutare i loro curriculum per prendere, speriamo delle persone che non arrivano in Italia solo perché non sono andate a Cambridge, non sono andati a Stanford e tutto il resto ma perché magari vedono anche nelle nostre università e nell'apparato produttivo che abbiamo attorno delle possibilità di lavoro quindi il nostro mestiere in questo momento è di grandissima responsabilità perché dobbiamo veramente insegnare ai giovani che cosa si può fare domani, che cosa dovranno fare domani con l'intelligenza artificiale e io credo che la miglior risposta è fare ricerca, scusatelo sono di parte, ma soltanto chi fa una ricerca non dico di qualità ma comunque profonda può cercare di capire che cosa succede domani e fare in modo che i ragazzi che adesso studiano questa abbiano la mente aperta per capire queste trasformazioni che effettivamente succedono nel pochissimo tempo. Faccio sempre la figura della vecchia, tu prima hai parlato del web che ha fatto la trasformazione nel 91 quando è uscito il web, io stavo studiando retina orale a Londra ma usavamo 40 neuroni, adesso ne usiamo dei miliardi tutti assieme, qualsiasi mio studente in esercitazione riesce a fare delle macchine così quindi è chiaro che è un modello di trasformazione diverso però la domanda dopo che mi hai fatto che cosa fa la ricerca in Italia? Io da molti anni non solo faccio ricerca ma almeno dal 2018 abbiamo creato delle reti nazionali, laboratorio nazionale, intelligenza artificiale, adesso abbiamo la fondazione col PNRR che più o meno raggruppa tantissimo quasi tutte le università FBK e tutti gli altri. Noi stiamo cercando davvero con le nostre disponibilità che non sono poche, con i nostri contatti che sono invece tante di essere comunque sulle spalle dei giganti. Io non ho una paura di confrontare con il resto, adesso vengo da Roma dove negli ultimi tre giorni abbiamo fatto un'incontra a porte chiuse sulla parte che mi interessa, di visione artificiale quindi della comprensione della parte visuale, c'erano i ricercatori di Google, di Amazon, di Nvidia, di Microsoft, c'erano persone di tutto il mondo e se ma ho metto un Valla Montagna, ma ho metto l'Italia Bellissima quindi almeno che vengono qui a lavorare con noi. Che cosa stiamo facendo? Intanto in questo momento l'Italia è al centro dell'Europa dal punto di vista dei progetti europei su modelli fondazionali, non modelli fondazionali intesi solo come language model, ma sulla teoria fondazionale e intelligenza artificiale e lo dico con orgoglio perché uno dei progetti più importanti che in questo momento si sta sviluppando in Europa che è sulla sostenibilità delle AI viene coordinato finalmente dall'Italia e tra l'altro dal professor Sebbe Keeley dell'università di Trento quindi siamo a casa e lo dico veramente con orgoglio è il fatto che finalmente anche in Italia possiamo essere i gestori di questa tecnologia. Facciamo tante cose, c'è una parola che a me piace molto e quindi te la cito perché ci stiamo lavorando sia questo progetto e con l'altro, stiamo studiando come far disimparare le macchine delle cose quindi un problema che si chiama al learning che è da pochissimi anni che ci si sta studiando quando abbiamo dei sistemi che sono stati addestrati su dei dati pre-trained di miliardi di dati e che hanno anche però dei dati obsoleti o hanno dei dati falsi, hanno dei dati biased, hanno dei dati di singole persone che non dovevano essere utilizzati. Come facciamo a fare in modo che questi sistemi veramente di default non conoscono più questi dati? Adesso esistono dei filtri, cioè per esempio non vogliamo che questi parlino di nudità, che parlino di violenza, ci sono dei filtri in stable diffusion per evitare questo. Noi stiamo cercando di evitare dei filtri ma di cambiare direttamente la parte della memoria del cervello per poterlo fare, cervello ovviamente artificiale. Devo dire che quando lo abbiamo presentato ieri l'altro è stata una grandissima discussione, siamo molto divertiti con colleghi di tutto il mondo che mi hanno detto ma voi state rendendo stupidi questi sistemi? E mi hanno detto sì, forse stupidi però almeno io non voglio che questo sistema si va in mano un bambino e inizi a dire per favore mi genere una bella immagine con dieci bambini trucidati, io non voglio che questo succeda mai e quindi noi stiamo cercando di capire se esistono dei modelli per evitare che assolutamente questi sistemi non siano più in grado di parlare di queste cose. Magari ovviamente non è un prodotto, non lo sarà forse fra due anni, non lo sarà fra cinque, però il fatto che noi ci lavoriamo a livello europeo con tutte le grandi università europee e ne parliamo con i centri di ricerca di Google, di Amazon, eccetera, fa sì che riusciamo anche a passare questa nostra sensibilità europea più orientata ai diritti, più orientata al fatto che curiamo l'essere umano anche nei confronti delle grandi aziende. Quindi io alla fine sono positiva il fatto che la ricerca scientifica non ha confini e secondo me noi potremmo lavorare assieme anche per migliorare le discrasie che ci sono ora. Marco Gai, come le big tech con i loro sistemi, la loro potenza, diciamo irraggiungibile da questo punto di vista, stanno aiutando le startup italiane? Buonasera anche da parte mia innanzitutto. Cerco di prendere spunto da chi mi ha preceduto perché in realtà sono poi puntini che costruiscono quello che poi è la parte dell'impresa, del trasferimento tecnologico e poi della ricerca dell'applicazione. In realtà l'aiuto è un aiuto tra virgolette reciproco perché c'è la possibilità, grazie alla crescita nel nostro mercato, noi lo vediamo tutti i giorni di startup iniziative che si basano sull'intelligenza artificiale, peraltro oggi è tutto molto accelerato dal concetto di generativa ma è un discorso che viene dal tempo e devo dire che la cosa positiva è che è un po' uscita dagli addetti al settore, quindi vuol dire che inizia ad avere un impatto solido, diventa avere la possibilità di lavorare con aziende che sviluppano dei pezzi di applicativi, dei pezzi di soluzioni, dei pezzi di prodotto che poi vanno a creare insieme parte della strategia e parte dell'implementazione generale per le big tech. Le big tech negli ultimi anni hanno fatto 88 operazioni, 90 operazioni di acquisizione di startup nell'ambito dell'intelligenza artificiale, nel mondo chiaramente, 34 miliardi di investimento, una crescita negli ultimi due tre anni quindi dalla generativa in poi del 34%, questi numeri ci danno una chiarissima traiettoria. Allora parlando molto e moltissimo di open innovation che è un altro convitato di pietra quando si parla di trasferimento tecnologico, quando si parla di startup, viene spontaneo dire che le big tech utilizzano l'open innovation con le startup per fare questo percorso. Il nostro paese sta giocando la propria partita, sì sicuramente, noi abbiamo iniziato due anni e mezzo fa con un primo programma di accelerazione sull'intelligenza artificiale trasversale, abbiamo visto un deal flow crescente, contenuti, fra l'altro con gli amici di fondazione von Heisler stiamo facendo un lavorone in questo senso, contenuti, qualità, importante e soprattutto apertura al mercato, apertura al mercato che poi porta ad avere non una centralità da parte del nostro paese sull'intelligenza artificiale perché secondo me onestamente sarebbe un po' velleitario, ma giocare la partita e farne parte questo secondo me è tanto possibile, è tanto possibile anche perché la ricerca, lo sviluppo, la formazione diventano poi l'opportunità in un paese ricco di dati come noi e quando parlo di intelligenza artificiale, il dato e la materia prima migliore che posso avere qua ce l'abbiamo e abbiamo anche una sperimentazione verso il basso veloce con le tante PMI e verso l'alto con le big tech anche di congiunzione con un tipo di destinatario un pochettino diverso. Questa sintesi però deve essere un pochettino guidata, deve essere un pochettino accelerata, bisogna fare, adesso l'uso ultimito è una parola che forse spesso viene abusato, ma un po' più di sistema su questa partita perché a furia di fare i giapponesi sull'isola che uno gioca la sua partita, su un tema così ricco, così importante e così strategico per non rimanerne travolti bisogna cercare di mettersi insieme perché se noi giochiamo su 20 tavoli anche nei confronti e torno all'inizio della domanda delle big tech noi alla fine siamo parcellizzati, magari per alcuni aspetti diventiamo interessanti perché c'è la tecnologia che è di interesse, l'investimento, la filiera, benissimo, ma non c'è poi quella conseguenza all'entrata nel mercato, un open innovation fatta in maniera strutturale che è quella di far crescere un pochettino il sistema e in questa partita si deve giocare e si deve giocare in maniera potente e oggi i numeri ci sono perché un mercato sta crescendo in maniera esponenziale anche nel nostro Paese. Grazie, allora Fondazione Bruno Kessler, abbiamo detto è uno degli attori che si sta occupando maggiormente anche dell'introduzione dell'intelligenza artificiale nei vari settori della pubblica amministrazione, noi abbiamo già visto l'ingresso dell'intelligenza artificiale nell'agenzia delle entrate, nell'Ims, piano piano, insomma questo stato che siamo abituati a vedere così più lento del privato diventa efficiente, noi abbiamo degli esempi estremi che non raggiungeremo ma che sono evidenti dall'altra parte del mondo, per esempio c'è Singapure che addirittura ha stabilito un GovTech, cioè una startup tecnologica governativa in cui praticamente convergono tutti i sistemi di intelligenza artificiale che coordinano la vita dei cittadini con quella dell'intera città, faccio degli esempi molto banali, se ci si avvicina a un semaforo, il semaforo è in grado di vedere se sei anziano o più giovane, se sei disabile, se hai un problema di deambulazione e regola il tempo di attraversamento in base a questo, di ogni singolo individuo riesce a stabilire la città stessa, per esempio per un tassista, se ha problemi nella guida, se comincia a essere troppo invecchiato e viene automaticamente chiamato e ricondotto a un'altra professione, sposta i ricercatori da una parte all'altra, fa crescere le carriere o diminuire, attribuisce le case in base alla loro grandezza, insomma uno livello di predittività da noi impossibile per ragioni appunto, però anche di privacy, incredibile. La Corea mette addirittura la pubblica amministrazione nel metaverso, che è l'unico che funziona al mondo perché ci sono le precondizioni, quindi non c'è più il problema per gli anziani di andarsi a fare www.slashininferno.it ma vai direttamente con l'Avatar, ti fanno la pratica, lì trovi l'Avatar adesso ancora dell'impiegato, tra un po' sarà un'intelligenza artificiale, loro già sanno che saranno licenziati e già li stanno formando per andare a lavorare da altre parti che ti fa la pratica che ti arriva direttamente sullo smart, non pretendiamo che lecitica, che stiamo facendo la stessa cosa, la salvo da questo confronto, ci sono leggi diverse impossibili, però l'Italia che è abituata a vedere questa lentezza del pubblico, che vede invece di diventare diciamo il pubblico uno stato intelligente che funziona, che è rapido, che è efficiente, quando tutto l'ecosistema è creato anche intorno a una certa inefficienza, come reagirà secondo lei? Grazie, buon pomeriggio, sì la domanda è molto interessante ma anche qui oltre che andare sugli smartphone, sui pc e così via, anche qui un po' una piccola rivoluzione che ha le sue difficoltà ma sta succedendo, perché la differenza rispetto a qualche anno fa anche per le applicazioni per il pubblico è che mentre prima avevamo tanti belli esperimenti, tanti prototipi anche grazie agente come Translate di Marco Trombetti o tutte quelle che Zest lancia sul mercato, adesso sono prodotti che possono andare veramente nell'applicazione per il pubblico. Parto dalla sanità con cui noi lavoriamo tanto, ad esempio noi stiamo introducendo in aziende sanitarie a Trento ma anche in altre 10 aziende sanitarie e ospedali in Italia, un'applicazione di intelligenza artificiale che è in grado di analizzare l'immagine di una retina, di una persona che soffre di diabete e dirci se questa è una retinopatia, ma in un sistema certificato tutte le cose delle IACT che so che Marco Trombetti adora e così via, tutto certificato in gradi altissime qualità e questo perché? Perché vogliamo sostituire a proposito di sostituire i medici? No, sono i medici che ce lo chiedono perché in Italia il 63% ma in tutto il mondo delle persone che soffrono di diabete non viene visitato regolarmente come dovrebbe ogni due anni, non ci sono abbastanza specialisti, 63% sono in Italia più di 2 milioni e 300 mila persone. Ora un sistema di questo genere nella pubblica amministrazione, sistema pubblico che non esclude il medico per poi ti permette di fare uno screening e di dire ok allora queste le faccio visitare alle persone, le persone che veramente hanno un problema. Infatti quando parlavo con un suo collega di Radio 24 che mi chiedevamo voi volete sostituire il medico, alla fine che ha capito mi diceva ma voi non sostituite il medico, sostituite il non medico e pensiamo quello che potrebbe fare ad esempio per la prevenzione che è l'unico modo per poter salvare dal punto di vista di sostenibilità il sistema sanitario pubblico perché ricordiamoci che chi diciamo non ha malattie sta bene costa 300 euro all'anno più o meno, vuoto per pieno, chi ha delle malattie in qualche modo normale ma non proprio croniche è 3000 euro, chi ha malattie croniche è 30 mila euro, voi vi siete accorti che noi in ospedale ci stiamo sempre meno perché ogni giorno costa tantissimo ma quella è la punta del Iber, cioè l'unico modo per rendere il sistema sanitario pubblico a proposito di servizi per il pubblico è quello di tenere con la prevenzione e l'intelligenza artificiale visto che la prevenzione si fa su tutti è veramente, io vorrei dire, l'unica speranza per poter tenere le persone sempre in quella fascia più bassa e anche un beneficio. O ad esempio stiamo aiutando i medici che curano il parco e sono per capire, prevenire, capire entro 2-3 anni se la malattia però girerà in una certa persona e quindi ad esempio rischio di caduta oppure un peggioramento cognitivo in modo da permetter non solo i medici ma anche i familiari, i cosiddetti caregivers di intervenire il prima possibile, oppure utilizzando la famosa intelligenza artificiale generativa per generare immagini di tessuti per l'anotomia patologica non da pazienti reali ma da sono dati sintetici che permettono di addestrare dei sistemi di intelligenza artificiale, pensate il bene che può fare nel caso delle malattie rare dove non ci sono abbastanza dati. Ho parlato di sanità ma poi il pubblico naturalmente pensiamo il problema dell'acqua nell'agricoltura ad esempio utilizzare sistemi di intelligenza artificiale per far sì di avere un consumo responsabile di acqua, noi lo stiamo facendo in un progetto europeo che coinvolge tutta tutta Europa oppure le catastrofi, ad esempio stiamo aiutando Meteo Trentino ma anche il centro meteorologico di Bologna, quello europeo per prevenire con tecniche sempre generative, basate sui transformer che usa anche Trombetti per la traduzione per cercare di capire quando ci sono in breve tempo degli eventi catastrofici e ultimo esempio non lo posso fare sulla traduzione automatica, ad esempio noi che lavoriamo ormai da anni con Marco Trombetti noi abbiamo un gruppo, qui abbiamo anche lo responsabile che proprio lì era Luisa Bentivoglio di questo gruppo che fa sì che prima si parlava di bias, fa sì che nella tradizione automatica non si riversano tutti quei bias che inseriamo noi nella language model, chissà perché manager sempre il dirigente, secretary la segretaria, la donna delle polizie, non ti trodderà mai nella persona delle polizie, proprio si fa tutto questo lavoro per avere ad esempio un intelligente artificiale che è più inclusiva, tra parentesi ce lo stanno chiedendo i comuni questa proposta di servizi per il pubblico e quando escono con le delibere devono in qualche modo tener conto di questo fatto. Quindi allora c'è una speranza, non saremo la Corea, naturalmente qui ci picchiamo non solo con la tecnologia, ci picchiamo ad esempio con le norme, non esiste al momento una norma per i sistemi di cui parlavo prima, perché sono device medici, il primo sistema di cui parlavo vorremmo usarlo in autonomia e perché sennò se c'è il medico, se non ci sono gli specialisti allora ci vogliono anche nuove norme, ci vuole anche buttare un po' il cuore oltre l'ostacolo della burocrazia delle normative nella pubblica amministrazione per far sì di non diventare come la Corea ma di fare dei servizi utili al cittadino nella pubblica amministrazione. Grazie, fin cantieri sta ridisegnando in qualche modo il sistema di trasporto marittimo, sta cavalcando la rivoluzione proprio del marittimo, insomma della demigrazione in acqua e come riesce a integrare l'intelligenza artificiale essendo anche un'azienda che si occupa di qualcosa di molto sensibile e quale intelligenza artificiale utilizza? Sì, allora per rispondere bene a questa domanda do un minimo di background, nei suoi 230 anni di storia fin cantieri hai costruito più di 7.000 navi che vanno dalle navi da crociera, alle navi militari, tutti i tipi di navi. La nave è un oggetto complicatissimo perché solo una nave da crociera ha mezzo milione di componenti fondamentali, quindi un oggetto già complicatissimo che in questo momento sta attraversando una fase di rivoluzione tecnologica anche per la sostenibilità. Le navi operano in ecosistemi particolarmente delicati, per esempio una nave che attraversa l'oceano non deve mettere frequenze che disturbano i sonner dei delfini, oppure pensate una nave che entra in un porto che problemi di tipo di sostenibilità ecologica ha. Quindi questa complessità che tra l'altro nelle fasi di transizione aumenterà, perché ci saranno certamente delle fasi in cui le navi avranno magari contemporaneamente una propulsione di idrogeno mista con della propulsione magari a biocombustibili, quindi una complessità enorme. Questa complessità ovviamente non può essere affrontata semplicemente replicando il numero di persone che lavorano sia nei cantieri per costruire la nave sia sulle navi, anzi ci confrontiamo in uno scenario in cui a tutti i livelli non solo per quanto riguarda le statistiche che vedevamo prima dei data scientist rispetto che gli ingegneri, ma per tutte quelle che sono le fasi di costruzione anche nella mano d'opera c'è una carenza di personale. Quindi per vincere questa sfida della complessità del prodotto sempre migliore in uno scenario di questo tipo l'unico sistema è complementare il capitale umano con l'intelligenza artificiale facendo in modo che l'intelligenza artificiale aiuti in alcuni compiti che possono essere estremamente difficili ormai da fare da un punto di vista di un essere umano per esempio la gestione ottimale del consumo di carburante dell'energia di una nave da crociera. Una volta c'era il direttore dei motori che più o meno calcolava secondo alla rota la potenza eccetera, adesso abbiamo impianti di questo tipo un'ottimizzazione del carburante che è una cosa a punto di vista ecologico importantissima può essere fatta solo con degli algoritmi predittivi di ottimizzazione che possono essere fatti solo con l'intelligenza artificiale e noi lo stiamo facendo. Un altro esempio, ne parlavamo prima, è proprio la combinazione della robotica con l'intelligenza artificiale anche perché una nave non è un'auto in cui la robotica può funzionare per cui il pezzo viaggia secondo delle traiettorie prestabilite e in qualche maniera va dal robot. La nave è lunga 400 metri e quindi il robot deve in qualche maniera operare in un ambiente variabile in un ambiente molto complicato quindi un robot che non sia intelligente non sia in grado di guidarsi da solo non sia in grado di fare delle missioni autonome non sia in grado di vedere di riconoscere di capire è un robot inutile per noi quindi per noi questa diciamo ibridazione combinazione fra delle tecnologie di robotica e tecnologie di intelligenza artificiale super importante. Un altro campo essenziale è l'ingegneria noi abbiamo migliaia e migliaia di ingegneri che progettano queste cose molto complicate è chiaro che soprattutto in un momento in cui c'è un aumento di questo numero di ingegneri il know-how che per noi è un know-how unico al mondo, distintivo non può essere replicato continuamente semplicemente da persone quindi l'intelligenza artificiale aiuta nel creare e ricreare questa conoscenza, trasmettere questa conoscenza e dare la possibilità noi abbiamo sempre una visione molto umano centrica quindi per noi intelligenza artificiale è principalmente un potenziamento di quello che è diciamo l'intervento dell'uomo però toglie una serie di lavori che possono essere i più ripetitivi o i più pericolosi con la robotica quelli meno a valore aggiunto con l'ingegneria quindi crea un ecosistema in cui si passa da quello che era diciamo un business di acciaio di grandi costruzioni ma poca tecnologia a un business che oggi è essenzialmente tecnologia ovviamente per noi non è solo importante diciamo l'aspetto che in questo momento è un po' più guidato dal mondo consumer quindi quelli che sono i linguaggi nuovi modelli che sono principalmente di transforme che aiutano a aumentare l'interazione uomo macchina a cambiare il paradigma per noi sono molto importanti anche diciamo discipline di intelligenza artificiale un pochino più tradizionali che fanno compiti specifici che possono essere la visione possono essere diciamo la movimentazione nello spazio possono essere l'ottimizzazione di algoritmi certo per alcuni tipi invece di di attività quello che è il cammino che stiamo facendo verso il mondo della generativa che poi diventerà generale eccetera è una cosa molto importante perché comunque il tenere insieme tutta questa complessità non passa solo da una risoluzione di problemi specifici su cui applichiamo tecnologie specifiche ma anche un po' dal aumento della possibilità di coordinazione che questo tipo di linguaggi da la nostra diciamo visione comunque sempre una visione di open innovation quindi noi abbiamo un rapporto di ecosistema che comprende dalle big tech alle startup cerchiamo di far circolare il più possibile il know-how e innovazioni in maniera di poter cogliere sempre insomma quello che è un po' il meglio di quello che in questo momento la tecnologia sta dando che è tantissimo. Che sistemi usate dell'intelligenza artificiale cioè per tornare un po' al titolo? Noi come sistemi ne usiamo tantissimi anche perché noi abbiamo un concetto come dicevo abbastanza allargato quindi in questo momento poi evidentemente non stiamo parlando in una tecnologia matura ma una tecnologia in grandissima evoluzione, adesso siamo passati prima diciamo da una corsa a quello che è l'allargamento dei modelli alla creazione di modelli sempre con più parametri più generali adesso cominciano già esserci insomma qualche ripensamento rispetto ad avere un large model rispetto uno small model. Nell'industria forse certe volte funziona meglio uno small model magari anche tenuto in una bolla di sicurezza perché ricordiamoci che questa democratizzazione del dato ma soprattutto della conoscenza ha anche insomma degli aspetti da tenere in considerazione soprattutto un'azienda come Fincantieri che per certi lavorazioni o per certe progettazioni ha un know-how unico al mondo non può certo permettersi che questa cosa finisca in un modello che è in mano a tutti quindi noi stiamo sperimentando quindi sia diciamo dei modelli chiamiamoli large model sia degli small model stiamo anche cercando di capire rispetto a quello che tecnologie proprietarie che tipicamente arrivano dagli Stati Uniti rispetto a modelli open e che sono forse anche in questo momento sta nascendo qualcosa in Europa stiamo anche cercando di capire qual è la tecnologia migliore però certamente come dicevo il nostro approccio non è legarci a un partner una big tech unica diciamo che stiamo lavorando praticamente con tutte. Marco Trombetti ha ancora un senso essere piccoli nel senso che abbiamo visto queste big tech volente o non volente neanche meta riesce nel campo di intercettazione artificiale a star dietro a Microsoft Open AI o a Google Gemini ha ancora senso essere piccoli. È una super domanda grazie non lo so possiamo guardare un po gli scenari che possono succedere in questo momento qui il trend grande è quello di mettere grandissimi capitali al fine di creare modelli più grandi spendere nell'ordine di grandezza di 100 milioni di corrente per addestrare uno di questi modelli e quello che stiamo facendo stiamo anticipando un po il futuro cioè oggi un chip che abbiamo a casa più o meno la computazione l'equivalente del cervello di un topo noi ne mettiamo 16 mila 20 mila di questi chip insieme e ci avviciniamo a un decimo del cervello umano e quindi metti 100 milioni e tu anticipi il futuro perché con lo stesso chip fra sei anni ce l'avremo tutti a casa quello che oggi costa 100 milioni quindi oggi c'è questa sfida enorme nell'investire più capitale per provare a anticipare il futuro con la scommessa di queste persone di dire monopolizzeremo quindi Open AI ha raccolto 13 miliardi e ci può sembrare tanto ma poi nello stesso momento Sam Altman ha detto secondo me abbiamo bisogno di 7 mila miliardi quindi io lavorerò per raccogliere 7 mila miliardi ok nello stesso momento microsoft ha fatto tanti investimenti anche più di questi google la stessa cosa Nvidia metterà in sta facendo i chip nella parte software dei modelli pensano di mettere 100 miliardi tutto questo serve solo per correre e la corsa all'oro arrivare prima alla miniera più grande e poi cercare di mettere una bella recensione e dire tutto questo è mio questa è una scommessa potrebbero vincere in questo caso essere piccoli abbiamo perso tutto non abbiamo grande speranza e però diciamo c'è anche un altro caso condivido la mia esperienza poi può essere che non ce la faremo o può essere che ce la faremo questo è il bello del business noi abbiamo scoperto che se prendevi questa grandissima intelligenza e utilizzavi questi modelli grandi per condizionare tutta l'intelligenza verso una sola attività che in questo caso è la traduzione per noi noi riuscivamo con un modello 100 volte più piccolo di gpt4 a fare la metà degli errori per mille parole c'è il doppio della qualità con un modello 100 volte più piccolo allora quindi qual è la scommessa noi lo facciamo noi stiamo l'anno scorso abbiamo speso 3 milioni di euro di corrente per addestrare questi modelli funzionale il prossimo livello saranno intorno ai 20 milioni quindi noi possiamo fare qualcosa che batte la performance di qualsiasi sistema generico e anticipando il futuro allo stesso modo ci stiamo avvicinando se continuiamo così l'anno prossimo o verso la fine dell'anno prossimo i nostri modelli tradurranno meglio di qualsiasi dei nostri traduttori che la cosa mi fa paura perché vivo di traduzione professionale simbiotica con la macchina allora poi io come posso aiutarla però quello è un altro discorso però comunque il futuro è bellissimo perché se tutti ci capiamo nel mondo sarà così bello che posso accettare di perdere il mio lavoro se riusciamo a produrre questo per l'umanità quindi queste sono le sfide io l'ho fatto nella traduzione penso che l'italia lo possa fare nel mondo dell'automotive nel mondo della costruzione di grandi navi sia militari che di crociera la verticalizzazione ci dà un vantaggio competitivo ci dà un'accelerazione ci dà 4-5 anni di vantaggio rispetto ai generici però se poi i generici invece mettono ancora più risorse diciamo così con 7.000 miliardi se Sam ce la fa comunque ha vinto lui quindi non investite in operea Fabio Maccarono ci viene fare una carrellata velocissima sulle differenze che ci sono tra un agile relativo e l'altra perché nessuno ci capisce niente che differenza c'è tra GPT adesso for o e Gemini per esempio o Claude che è l'altra cioè quali quali sono le caratteristiche di ognuna oppure sono tutte uguali e cambia solo il marco ma io non sono certamente la persona giusta per dare questo tipo di nuance tanto più che in virtù della mia decada di trascorsi in google potrei apparire involontariamente o un affigliato per n o non ci si fede o un tra il freddo della buona freddo posso dire guarda nel nostro caso mi permette poi di fare un punto che volevo fare rispetto alla domanda precedente che per l'italia è la domanda delle domande quella di prima comunque nel nostro caso noi abbiamo sviluppato il nostro primo sistema di intelligenza artificiale per l'innovazione nella didattica lo abbiamo fatto con open ai però posso raccontarvi il nostro caso non è avvenuto sulla base di un confronto dettagliato tra 87 parametri sulla base delle funzionalità è stato molto semplice come spesso capita a dei player italiani che magari sono delle eccellenze nel proprio specifico ambito competitivo in questo momento non hanno certamente a bordo delle competenze così sofisticate proprio perché sono degli specialisti di altre cose tali da poter come dire esprimere un pensiero tecnologico e strategico sulle singole features sulle singole alternative nel nostro caso noi abbiamo come società storica di consulenza di direzione che ci segue su una serie di attività innovative abbiamo bane bane che a sua volta è una multinazionale di origine americana che ha questo rapporto elettivo con open ai open ai che per sua natura se posso ecco buttare l'unica piccola nuance rispetto per esempio al mondo dal quale provengo senza che questo sia un giudizio qualitativo in nessun modo diciamo nasce un po più aperta come suggerisce la parola stessa un po meno nativa un po meno geneticamente finita finalizzata a far funzionare bene un determinato ecosistema di prodotti per cui però per noi la componente diciamo progettuale il traghettatore che ci ha portato a sviluppare quello che ci serviva su uno standard internazionale assolutamente riconosciuto e competitivo è stato come dire l'elemento di discrimine perché poi come tutte le aziende italiane che fanno anche altre cose questo è un aspetto che sta diventando cruciale perché come spiegato evolutivamente il mestiere di tutti però la componente di supporto trasformativo la funzione ponte è stata per noi privilegiata chiudo rapidissimamente sul punto precedente io credo sinceramente che la sfida che ha questo paese il nostro di fronte è quella laddove è possibile ovviamente di eccellere sui grandi sistemi puntando magari sulla verticalità però la cosa che era già piuttosto evidente nella mia esperienza precedente che noi ci confrontiamo con dei paesi con dei distretti con degli ecosistemi che sono 20-25 anni che investono triglioni di risorse su delle attività che per loro natura cerco di ricorrere l'inglese meno possibile è quello che però in letteratura dell'innovazione viene definito il first mover advantage sono dei vantaggi esponenziali rispetto al tempo perché se io ho più dati un vantaggio tecnologico all'inizio anche abbastanza limitato ma che gira su base tendono a divergere queste differenze quindi sarà molto difficile per l'italia che come noto negli ultimi anni si è posta temi di sovranità digitale temi di è la via italiana al cloud molto difficile come dire avere veramente una posizione forte all'interno di una corsa così diciamo intergalattica la cosa che invece l'italia deve fare ed è assolutamente cruciale se noi pensiamo alle specificità che ancora fanno di noi uno di quelle prime otto economie più sviluppate del mondo è questo tessuto produttivo fatto di eccellenze prevalentemente medio piccole prevalentemente legate a distretti che stanno prevalentemente nei territori e così via quindi il mestiere di portare le nostre persone al livello necessario affinché queste grandi trasformazioni globali vengano comprese e molto rapidamente come è stato nel nostro caso attraverso dei bravi pontieri applicate sulle nostre specificità senza preoccuparci in certi ambiti più di tanto rispetto alle star wars che ci circondano secondo me questo è veramente lo specifico che garantirà al nostro paese sperabilmente un futuro all'altezza del proprio grande passato grazie rita è finito il nostro tempo lascio a te la conclusione su un'indicazione di massima su ad esempio che cosa consiglieresti per giovani in questo momento che approcciano il mondo del lavoro due secondi di pubblicità certamente quello di studiare quello di capire di studiare assolutamente di non smettere mai prima di tutto perché è fantastico poter capire che cosa sta succedendo ma poi perché è l'unico modo per poter essere indipendenti e quello che stava dicendo prima il nostro collega sicuramente è vero noi probabilmente non avremo mai ma chi sa perché non avremo forse open ai qui dico mai chissà perché in questo momento per esempio stable diffusion e tutta la parte di diffusione immaginato in germania ci sono anche non è proprio vero che non potrà mai esserci quindi io sono sempre positivo però sicuramente in questo momento dei grandi colossi così qui non esistono però le nostre competenze le vostre competenze servono davvero al made in italy e questo in un modo incredibile perché le nostre aziende che devono competere nel mondo hanno bisogno del top della tecnologia e di fare qualcosa non solo di usare un api di qualcosa che esiste ma capire come questo può cambiare il mondo un esempio su tutti dei ceramicai scusa al termine come aziende di ceramiche della mia area ma chiesto ma come si guardano i difetti prima che la ceramica venga cotta prima ceramica in gocca allora usiamo i ag generativa per simulare come potrà essere affinché di poterlo fare allora per fare questo vuol dire avere la possibilità di parlare con gli altri quindi altra cosa essere presenti essere nei posti dove si lavora parlare in modo multidisciplinare con quelli che hanno delle competenze diverse da te ma nella tuo settore essere estremamente competenti e quindi non solo serve la laurea non solo serve la laurea magistrale ma vi giuro che serve anche il dottorato di ricerca perché quando un ragazzo fa per tre quattro anni solo una piccola cosa e con questo può andare in giro per il mondo e parlare con i migliori ricercatori del mondo allora se questo può effettivamente dire la sua anche se poi parla con dei medici se parla con fincantieri se parla con degli economisti perché conosce il mondo quindi studiate tutto qua grazie a tutti i nostri panelist vi invito a continuare a seguire altri panel