Wave by Vento, la seconda giornata tra agenti IA, robotaxi e regole FOTO

Una donna della costa occidentale del Canada ha realizzato in un’ora un sito con cui i vicini potevano organizzare passaggi in auto e condividere percorsi sicuri per allontanarsi dagli incendi. Non è una programmatrice: ha descritto ciò che le serviva a un agente di intelligenza artificiale, che ha scritto il codice. Senza quel sito, ha raccontato poi in televisione, gli abitanti avrebbero dovuto organizzarsi attraverso telefonate e Facebook.

Michele Catasta ha riferito l’episodio giovedì mattina alle OGR di Torino, durante la seconda giornata di Wave by Vento. Il programma principale, curato da Lingotto Innovation, fondo d’investimento del gruppo Exor, era dedicato alle applicazioni dell’intelligenza artificiale nel mondo fisico: nelle auto, nelle fabbriche e nelle case. Durante la presentazione è stata avanzata la previsione che i prossimi cinque anni possano trasformare aziende e Paesi più di quanto sia accaduto nei decenni precedenti.

Nell’articolo sulla prima giornata ho raccontato gli interventi di Elkann, Jony Ive e Tim Berners-Lee. Questa volta mi soffermo su quattro incontri che offrono indicazioni sull’impiego di queste tecnologie nelle imprese.

Quanta intelligenza serve a un’azienda

Ha aperto Judith Dada, General Partner di Visionaries Club, fondo di venture capital tedesco. In precedenza era partner di La Famiglia, il fondo che nel 2024 si è fuso con l’americana General Catalyst, e ha investito in aziende come Personio e Parloa.

Dada ha introdotto il tema del progresso tecnico con alcuni riferimenti storici. Nella Baviera dell’Ottocento, ha ricordato, circa metà dei bambini moriva prima dei quindici anni, compresi i figli dei re. Ha poi citato il dato attuale della mortalità infantile in Europa centrale, inferiore allo 0,3%. Luce elettrica, riscaldamento e frigorifero, che ai suoi bisnonni sarebbero sembrati una magia, sono diventati disponibili grazie alle innovazioni e alle imprese che le hanno trasformate in prodotti.

È passata quindi ai grafici sull’intelligenza artificiale. Secondo i dati presentati, nei compiti relativi al linguaggio, alla ricerca di informazioni e al ragionamento quantitativo l’IA ha già superato le prestazioni di un lavoratore qualificato, con costi che un anno fa erano già da dieci a cento volte inferiori. Per Dada, quando un sistema diventa molto più capace di una persona, diventa anche molto più economico.

Mi ha colpito soprattutto il suo ragionamento sull’elasticità della domanda di intelligenza, cioè su quanto il suo impiego possa crescere al diminuire del prezzo. Un hedge fund, un’azienda farmaceutica o una società di cybersecurity, sostiene Dada, potrebbero guadagnare molto di più disponendo di diecimila Einstein digitali. Per Prada il beneficio sarebbe più limitato, perché il valore del marchio dipende dalla sua storia e dalla manifattura.

Ascoltandola ho pensato ai lanifici biellesi. Prima di acquistare un servizio di intelligenza artificiale, un imprenditore dovrebbe chiedersi in quali processi maggiori capacità di analisi migliorino il risultato e dove sia sufficiente un modello aperto ed economico.

Dada ha collegato questo ragionamento alla sovranità tecnologica. Per molti impieghi, ritiene, i modelli europei open source, come quello citato di Mistral, sono sufficienti. Per la difesa, la protezione delle centrali e la sicurezza informatica occorrono invece i sistemi più avanzati, che oggi non sono europei.

Secondo la relatrice, la disponibilità di potenza di calcolo può dare all’Europa un maggiore potere negoziale nell’accesso a questi strumenti. Ha indicato nel 5% la quota della capacità di calcolo mondiale per l’IA presente in Europa, contro il 75% degli Stati Uniti. Ha quindi paragonato la situazione a quella di un Paese senza rete elettrica, chiedendo alla sala chi vorrebbe viverci.

Programmare con gli agenti

Michele Catasta è italiano ed è presidente e responsabile dell’intelligenza artificiale di Replit, la piattaforma americana che permette di costruire applicazioni descrivendole a parole. In precedenza guidava la ricerca applicata di Google X e Google Labs; nel 2024 ha lanciato Replit Agent. A intervistarlo c’era Charlotte Jee di MIT Technology Review.

Catasta ha spiegato perché lo sviluppo del software è uno dei campi in cui l’IA è più avanzata: il codice può essere eseguito e verificato, consentendo di addestrare i modelli con poca supervisione umana.

Un agente dispone anche di un ambiente in cui eseguire e controllare il codice, come uno sviluppatore utilizza una tastiera e uno schermo. Secondo Catasta, oggi può completare il 90% del lavoro, lasciando alla persona la parte restante, con un aumento della produttività.

Le applicazioni riguardano anche le imprese che non producono software. Catasta considera il codice la lingua comune con cui i sistemi comunicano: gli agenti possono quindi far eseguire ai computer attività diverse, anche attraverso programmi scritti al momento per un singolo compito.

In Replit, ha raccontato, il personale è triplicato in nove mesi e il lavoro è diventato più rapido, con meno incidenti e tempi più brevi nella chiusura dei ticket. Le risorse umane utilizzano gli agenti per le valutazioni. Lui stesso, anziché svolgere trenta colloqui individuali a settimana per sapere a cosa lavora la squadra, chiede agli agenti di individuare gli ostacoli.

Ha spiegato che l’obiettivo è aumentare il lavoro che l’azienda riesce a svolgere, senza licenziare. A suo parere, un’impresa manifatturiera tradizionale può recuperare in pochi mesi due o tre fasi di sviluppo tecnologico, senza dover prima creare un ampio gruppo di tecnici.

Catasta ha poi affrontato il tema di cui mi occupo ogni giorno: la cybersecurity. È il problema che lo preoccupa maggiormente nel breve periodo. Secondo lui, il settore dedica troppa attenzione alla potenza dei modelli e troppo poca agli ambienti in cui gli agenti operano.

Gli esperti di sicurezza, ha detto, diventeranno responsabili di agenti dedicati alla protezione dei sistemi. A chi guida un’azienda tecnologica ha consigliato di destinare un quarto della squadra alla sicurezza per tutta questa fase.

Jee ha osservato che servirebbe un ufficio del personale per gli agenti, dato che hanno una propria identità e operano sui sistemi aziendali. Catasta ha condiviso l’osservazione, riconoscendo che su questo aspetto resta molto lavoro da fare.

In due giorni ho sentito affrontare il tema dell’identificazione degli agenti tre volte. Rosemary Leith proponeva una targa; Giuseppe Zenone mi ha raccontato che l’Estonia sta preparando una legge per assegnare loro un’identità digitale; nel confronto con Catasta e Jee è emersa l’idea di un ufficio del personale per le macchine. Proposte diverse che richiamano la necessità di identificare gli agenti e stabilire chi risponde delle loro attività.

Alla domanda se abbia ancora senso studiare informatica, Catasta ha risposto di sì. I neolaureati che arrivano in Replit utilizzano gli agenti dai tempi della scuola e, dopo sei mesi, lavorano quasi da architetti del software, un ruolo che in precedenza richiedeva dieci anni. Secondo lui, il lavoro sta diventando più difficile.

I costi e l’espansione dei robotaxi

James Peng ha fondato Pony.ai dieci anni fa in Cina. Oggi l’azienda gestisce servizi di taxi senza conducente nelle quattro principali metropoli cinesi.

Peng ha indicato due dati: ogni veicolo effettua venti o venticinque corse al giorno e i componenti dell’ultima versione costano tra 35.000 e 40.000 dollari, una cifra che ha paragonato al prezzo di un’auto normale.

La riduzione dei costi, ha spiegato, dipende dalla filiera. I produttori di LiDAR e telecamere che operano vicino all’azienda vendono grandi quantità di componenti all’industria cinese dell’auto elettrica. Questi volumi consentono di abbassare i prezzi.

Pony.ai è già presente a Zagabria e in Lussemburgo. Sul palco, Peng ha annunciato l’arrivo a Londra con Uber. Ad agosto le due società avevano annunciato un piano per introdurre oltre 2.000 robotaxi in diverse città europee.

Il modello distingue i compiti dei diversi operatori: Pony.ai fornisce il sistema di guida, i costruttori producono le auto, piattaforme come Uber mettono in contatto il servizio con i clienti e le società che gestiscono le flotte si occupano di pulizia, ricarica e manutenzione.

Peng ha indicato, per i prossimi dieci anni, una quota del 20-30% delle corse urbane effettuate da auto senza conducente, ipotizzando anche valori superiori alla metà. Secondo la sua previsione, servirà meno spazio per i parcheggi, cambierà la progettazione dei veicoli e si venderanno meno automobili.

È una prospettiva che riguarda Torino e il Piemonte, dove la componentistica automobilistica dà lavoro a migliaia di persone. Il consiglio di Peng a chi fonda un’impresa tecnologica è stato di avere pazienza: anche con i progressi dell’IA, sviluppare e rendere operativi questi sistemi richiede tempo.

Le regole e le infrastrutture europee

Sebastian Mallaby, giornalista britannico e ricercatore del Council on Foreign Relations, ha affrontato il tema della regolazione. Dopo i libri sugli hedge fund e sul venture capital della Silicon Valley, ha scritto The Infinity Machine, dedicato a Demis Hassabis, cofondatore di DeepMind e premio Nobel per la chimica nel 2024.

Per prepararlo ha trascorso oltre trenta ore con Hassabis, spesso nella saletta riservata di un pub londinese. Ha raccontato che un giorno, durante un incontro in un parco, Hassabis gli ha spiegato che costruire l’intelligenza artificiale è, per lui, un modo di avvicinarsi a Dio attraverso la comprensione della realtà. Dopo il Nobel, si è presentato al pub con la medaglia nello zaino.

Mallaby distingue due orientamenti tra chi sviluppa l’IA. Alcuni la considerano una tecnologia diversa dalle altre e si sentono responsabili delle sue conseguenze; altri, soprattutto nel settore dei modelli aperti, la trattano come uno strumento da distribuire a tutti. Il giornalista considera sbagliato questo secondo approccio.

Prevede che un disastro legato all’IA possa spingere la politica a imporre regole severe, richiamando Chernobyl e l’alluvione di New Orleans come termini di paragone. Ha criticato chi attribuisce al rischio di estinzione umana una probabilità superiore al 10%, sostenendo che manchino i dati per stimarla.

Ha però difeso Dario Amodei di Anthropic dall’accusa di utilizzare la paura per ottenere regole favorevoli alla propria azienda. Amodei, ha ricordato, scriveva dei rischi dell’IA quando era ricercatore di Google, molto prima di avere un prodotto da vendere.

Sul piano geopolitico, Mallaby ritiene che saranno Stati Uniti e Cina a determinare le regole e che l’Europa dovrà comunque seguire Washington. Ha citato il caso di ASML e delle limitazioni alle esportazioni verso la Cina.

Per l’Europa propone data center propri, sui quali eseguire modelli aperti americani, europei o cinesi all’interno di un cloud europeo. Il principale problema da risolvere, secondo lui, è il costo dell’energia: lo sviluppo dell’intelligenza artificiale dipende da energia, processori grafici e algoritmi.

I dati citati negli interventi

5%: la quota della capacità di calcolo mondiale per l’IA presente in Europa, contro il 75% degli Stati Uniti, secondo i dati presentati da Judith Dada.

Da 10 a 100 volte: quanto risultava inferiore, già un anno fa, il costo dell’IA rispetto a un lavoratore qualificato nei compiti relativi al linguaggio e alla ricerca di informazioni, secondo Dada.

Tre volte: l’aumento del personale di Replit in nove mesi, accompagnato da una riduzione degli incidenti, secondo Catasta.

90%: la parte del lavoro che un agente di programmazione può completare autonomamente, secondo Catasta.

Da 35.000 a 40.000 dollari: il costo dei componenti dell’ultima versione di un robotaxi Pony.ai, indicato da Peng.

Oltre 2.000: i robotaxi che Pony.ai e Uber prevedono di introdurre nelle città europee.

Le decisioni per le imprese

Dai quattro interventi emergono alcune questioni che riguardano le scelte aziendali. La prima è valutare dove maggiori capacità di analisi giustifichino la spesa e dove sia sufficiente uno strumento economico.

La seconda riguarda gli agenti: assegnare loro un’identità, limitare i permessi, stabilire chi ne risponde e predisporre controlli di sicurezza prima di autorizzarli a operare sui sistemi aziendali.

Occorre inoltre sapere dove vengono eseguiti i modelli e dove sono conservati i dati. Scegliere un servizio americano o un modello aperto su un cloud europeo comporta anche una valutazione dei rischi.

Per le imprese della filiera automobilistica, le previsioni di Peng pongono un’altra domanda: come cambierebbe il mercato con meno auto vendute, un maggiore utilizzo condiviso e veicoli progettati diversamente?

Nelle vostre aziende qualcuno sa già quanti agenti stanno lavorando e con quali permessi?

Creare software è diventato più accessibile. Chi lo utilizza deve comunque stabilire chi è responsabile delle sue azioni e delle loro conseguenze.