L’anno scorso Ford ha speso quasi $6 miliardi per la garanzia dei suoi veicoli americani, GM $4.5 miliardi, Tesla solo $1.4 miliardi. La difettosità delle auto a stelle e strisce è proverbiale, e pure il motivo del successo prima delle concorrenti giapponesi, poi tedesche, ed infine coreane. Progettare una bell’automobile che si costruisca in modo profittevole è già un bell’impegno, fare in modo che si scassi meno delle concorrenti è particolarmente difficile. 

Ben rientrati dalle vacanze, pronti a ripartire con il digitale?

Nel titolo due novita' connesse tra loro: da un lato la Silicon Valley, che sta tornando ad essere il centro degli investimenti in intelligenza artificiale grazie all'adozione del modello cinese 996, ossia lavorare dalle nove del mattino alle nove di sera, per sei giorni la settimana. Dall'altro i video generati dal ranocchio elettronico, che raffigurano coniglietti che saltano sui trampolini, divertendosi.

Il 23 luglio Trump ha presentato la sua politica industriale per lo sviluppo e competitivita’ dell’intelligenza artificiale a stelle e strisce: 23 pagine di facile lettura, con implicazioni importanti a lovello globale.  Per chi volesse leggerle e farsene un opinione personale, qui https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2025/07/Americas-AI-Action-Plan.pdf

In un periodo in cui i grandi capitani d’industria, della finanza e della politica ci intortano su quanto sia buona e bella l’intelligenza artificiale, serve un passo indietro e pensiero critico su almeno due bolle di questa nuova tecnologia; giusto per non farsi fregare in modo eccessivo.

L’architettura, la disciplina che ci porta ad immaginare e creare come dovrebbe funzionare un qualcosa, sia essa la casa, il palazzo, o altri prodotti complessi, si applica anche al digitale. Pensiamo a tutte le funzionalità che questo o quel prodotto devono assolvere, e troviamo il modo migliore per orchestrare tutti gli ingredienti. In ambito digitale, il mestiere dell’Enteprise Architect, il professionista che capisce come tutte le parti del sistema devono funzionare per fare girare un’applicazione o un robot, è quello che richiede massima esperienza e consente la migliore creativitaà.

Con l’intelligenza artificiale oggi possiamo inventare delle proteine nuove, mai esistite prima in natura. Il vantaggio è banale: costruire strumenti biologici in grado di fare un mestiere particolarmente bene, che quelle naturali non fanno. David Baker, Nobel per la chimica, sta finalmente portando a compimento un progetto che per anni è rimasto valido sulla carta, ma senza risultati concreti.

Nei settori del digitale, finanza e consulenza inizia a farsi largo un taglio del 25-30% dei posti di lavoro per continuare a soddisfare le esigenze degli azionisti, il tutto scusato (senza fondamento) dall’avvento dell’intelligenza artificiale. I CEO delle multinazionali fingono entusiasmo nel dire che hanno sparso IA a destra e sinistra in azienda, consentendo notevoli efficienze e miglioramenti di produttività. Per questa ragione, ci dicono loro, devono prendere la difficilissima decisione di licenziare migliaia di dipendenti ed aumentarsi il bonus annuale a decine di milioni.

Da cinque anni corro attorno al fiume Charles di Boston con Paolo Ciuccarelli, fondatore del Density Design Research Lab al Politecnico di Milano, del Center for Design a Northeastern University, e della start-up ADA IQ; è famoso per la sua ricerca scientifica e lavoro pratico nel campo del design applicato ai dati e algoritmi.

Nel 2005 ero ancora in Fiat quando un gruppo di progettisti innovativi montò un piccolo motore Fire su una batteria, che a sua volta muoveva le ruote di una 500. Il gran capo illuminato e saggio sentenziò che era una cagata, come ogni auto elettrica. Non gli interessava che quel motore, girando a regime costante ottimizzasse la combustione ottenendo consumi ed inquinanti bassissimi: era tutto concentrato a tagliare i costi, l’innovazione è per i ricchi.

Negli ultimi giorni abbiamo ricevuto ulteriore vagonata di novità nel campo dell’intelligenza artificiale, da LLM che si avvicinano a prestazioni umane per capacità deduttive, induttive ed adduttive, a Waymo che lentamente inizia ad imparare il traffico bostoniano, ad innovazioni nel campo dell’architettura e costruzioni di cui vi parlo dopo.