In questa rubrica ho spesso criticato la gig economy (economia dei lavoretti), ossia quel settore dell’economia che si regge su ragazzini che lavorano part-time durante gli studi, malcapitati senza un impiego decoroso a tempo pieno che pedalano sotto la pioggia, impiegati ed operai che devono fare un secondo mestiere per stare a galla.
Dopo aver speso $100 miliardi nel primo trimestre, le multinazionali americane dell’intelligenza artificiale contano di arrivare a oltre $400 miliardi investiti in data center entro la fine dell’anno. Ogni giorno la borsa continua a salire grazie ad annunci sempre più mirabolanti, da fare invidia ai venditori di tappeti turchi.
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.
