Ora che le aziende digitali hanno dato fondo ai licenziamenti, e che i clienti utilizzano sempre più le versioni IA dei loro prodotti, l’unico modo per soddisfare le pretese della borsa è alzare i prezzi. Microsoft, che ha appena perso il 4.5% al NYSE nonostante porti a casa il 56% di margine sui servizi cloud, ed Anthropic, che nonostante i ricavi sta consumando GPU come non ci fosse un domani, si dicono tristi ma costretti ad aumentare i prezzi dei loro ranocchi elettronici.

Il settore della consulenza aziendale da sempre prospera sulla lentezza e burocrazia delle multinazionali, più inclini ad ingerire PowerPoint ben colorati da schiere di giovani MBA che a fare vera innovazione di prodotto e processo. Lo so: da consulente ho prodotto presentazioni per giustificare il premio del CEO di turno, piuttosto che il grosso grasso investimento in un sistema informativo degno del miglior matrimonio greco, e poi da dipendente ho sopportato altri consulenti mentre aumentavano l’entropia aziendale.

Quante volte ci siamo sentiti apostrofare: “Non generalizzare, non fare di tutta l’erba un fascio”? Generalizzare è la base degli stereotipi, quando ci porta a credere che tutti gli appartenenti ad una stessa classe si comportino allo stesso modo. Evito esempi politicamente scorretti, e non offendo nessuno quando dico che ogni contenitore mezzo pieno, se rovesciato, sparge il contenuto, o che se metto una parte del corpo su una superficie oltre i 70 gradi, mi ustiono: vi sembrano cose banali, perché imparate da piccoli. Tecnicamente la chiamiamo intelligenza fisica, per contrapporla a quella piatta e codificata che sviluppiamo su testi ed immagini.

Negli ultimi giorni il palcoscenico dell’Intelligenza Artificiale ha visto susseguirsi vari fenomeni, dalla raccolta di oltre $1 miliardo per l’Advanced Model Intelligence di Yann LeCun, alla sceneggiata di Dario Amodei per dirci che il suo ultimo modello Mythos è troppo pericoloso per noi miseri umani, alla Società Americana di Chimica che ha presentato Newton, un agente specializzato nella ricerca scientifica. 

I cari lettori di questa rubrica sanno che ho metaforizzato il termine “ranocchio elettronico” per dare vivida rappresentazione della stupidità dell’intelligenza artificiale, intesa come incapacità di paragonarsi all’intelligenza umana, se non per poche attività ripetitive che riesce a svolgere molto meglio di noi. Oggi parliamo della nuova frontiera per calmare il divario tra uomo e macchina: i computer biologici.

Nei giorni scorsi ho avuto modo di confrontarmi con alcune multinazionali che affrontano questo tema interessante: come portare l’intelligenza artificiale nel mondo fisico dei macchinari e dei robot, che sempre più lavorano nelle fabbriche e nei centri di distribuzione. 

La tormenta del mercato globale degli idrocarburi porta ad un aumento importante dei prezzi di gas, benzina e gasolio che durerà mesi, se non anni. In questo caos, zitti zitti quatti quatti i produttori americani di batterie hanno messo il turbo. Da un lato le fabbriche già create per produrre le batterie automobilistiche si concentrano nel fare quelle stazionarie, dall’altro i data center ne aumentano la domanda in modo vertiginoso.

Gli amici del MIT hanno appena rilasciato un modello di IA che converte le vostre foto e disegni in file CAD che potete modificare poi a piacere; ce l’han dato open source (codice aperto), cosa molto apprezzata. 

Negli ultimi giorni i CEO venditori di fumo del ranocchio elettronico hanno rincarato la dose: le nuove versioni di IA potrebbero essere coscienti, stiamo arrivando al Sacro Graal dell’intelligenza artificiale generale, quella dell’uomo. 

Mentre OpenAI ed Anthropic litigano in pubblico e perdono smalto in privato, Google ed Nvidia si ergono a campioni veri dell’intelligenza artificiale occidentale, e cominciano la sfida da cui potrebbe emergere un solo vincitore.