L'AI-ACT è legge e DeepSeek è un pericolo? Cosa devi sapere

Ciao a tutti e buonasera. Oggi cercheremo di fare un po' di chiarezza su degli argomenti che hanno raccolto tanta attenzione, però non sono così chiare. Il primo è legato proprio a Deepseek, questo modello cinese che ha avuto una grande attenzione, un modello open source molto performante che però ha ricevuto un blocco, un richiamo dal Garante della Privacy, e cercheremo di capire cosa significa, perché di fatto sul sito è ancora disponibile. Allora ci si chiede che blocco è. E poi parleremo di questa notizia che è passata un po' in sordina per colpa di Deepseek, perché l'AI Act, questo regolamento europeo, è finalmente entrato in vigore e cercheremo di capire se può portare restrizioni simili anche per altri modelli. Lo faremo con due ospiti esperti di questi temi: l'avvocatessa Giovanna Panucci, esperta di privacy data dati e integrazione dell'intelligenza artificiale in azienda. E lo faremo con Valentino Grossi, che è esperto di processi digitali, digitalizzazione di impresa e implementazione dell'intelligenza artificiale in quelli che sono sempre processi aziendali. E proprio le aziende, come vedremo, dovrebbero fare abbastanza attenzione se adesso vogliono andare ad implementare questi modelli. Benvenuti a tutte e due.

Ciao Andrea, grazie per l'invito. Buonasera a tutti.

Ciao Andrea, ciao Giovanna, grazie, grazie per essere qua. Grazie per l'invito, grazie.

Allora, comincerei un po' dall'inizio, da questo tema. In realtà, prima di parlare delle AI Act, che forse anche quello un po' più complesso, più trasversale, partirei un po' dalla questione Deep Seek, proprio perché queste notizie si sono un po' sovrapposte. C'è C'è chi è che ha compreso che le ACT, quindi l'Europa che ha bloccato DeepSeek, in realtà come stanno le cose, Giovanna? E cosa ha fatto di fatto il Garante della Privacy italiano?

Allora, sì, effettivamente la questione è un po' fumosa, perché soprattutto se non si è abituati un po' a consultare il sito dell'Autorità Garante, perché poi un po' a mo' di cronistoria bene o male tutte le varie, i vari step vengono pubblicati, e ci si attiene soltanto a quello che si online si rischia di fare parecchia confusione perché non si capisce. Prima si parla di European Data Protection Board, che è il garante europeo, poi si è parlato del garante italiano, che sono istituzioni completamente differenti. Allora, proprio per fare ordine, semplificando al massimo, tutti conosciamo, abbiamo avuto occasione di provare Deepseek. Tra l'altro, io quando l'ho sperimentata, rispetto a ChatGPT e le classiche alle quali eravamo abituati, mi sono abbastanza per la potenza. Penso neanche 10 giorni dopo l'autorità garante ha aperto diciamo un'interlocuzione con l'IPSIPE chiedendo: ma che cosa state combinando? E se vi ricordate un po' lo stesso modus operandi c'è stato qualche anno fa con OpenAI, uguale, ci fu l'exploit, il garante chiese delle informazioni, solitamente il modus operandi è sempre questo, no? Si esce con una notizia, il Garante approfondisce, fa domande, quindi inizia un contraddittorio e poi si instaura, si apre un'istruttoria vera e propria. Qui il problema qual è stato? Che il Garante ha chiesto a Deepseek tutta una serie di requisiti: dov'è l'informativa privacy, quali dati stai trattando, con quali dati hai addestrato il modello, dove possiamo leggere soprattutto, no, a livello proprio di addestramento, modello, trasparenza dell'algoritmo. Ed è stato scioccante perché Deepseek ha risposto: a noi GDPR non ci riguarda perché noi non abbiamo la sede in Unione Europea e quindi sostanzialmente questo problema a noi non ci tocca. E ha completamente bypassato le altre risposte, quindi sostanzialmente non ha risposto al garante e alle domande che gli sono state poste. Il risultato è che di qualche giorno fa è stato il blocco apparente, perché poi io ho continuato a provare a collegarmi e di fatto funziona ancora, quindi in piattaforma ci si collega dati delle persone che vivono in Europa, hanno residenza in Europa, continuano a venire macinati dall'algoritmo. Quindi insomma, effettivamente leggevo anche su Reddit, c'è un po' di confusione perché che cosa, come avverrà il blocco? Cioè la domanda è: è Deepseek che se ne sta fregando? Oppure diciamo che quel tipo di blocco di sospensione a livello proprio perentorio deve ancora atterrare? E questa è la domanda che stanno facendo un po' tutti, diciamo, in sostanza.

Dal punto di vista proprio normativo mi chiedevo: effettivamente la posizione che Deepseek sostiene, cioè i dati non vengono trattati in territorio europeo perché hanno questi server cinesi, è una posizione che in parte può essere legittima? E poi l'altra domanda che mi viene: c'è stata questa applicazione che è Perplexity, questo motore di ricerca con intelligenza artificiale che in realtà ha integrato al suo interno Deepseek, continua ad averlo, però dice i dati in questo caso vengono processati negli Stati Uniti e in questo modo ha cercato di rassicurare un po' gli utenti.

Allora guarda, il tema dell'applicazione territoriale all'interno del regolamento europeo è complicatissimo, complicatissimo, perché bisognerebbe in realtà distinguere. Adesso cerco di non complicare troppo, perché chiaramente chi ci ascolta è anche soprattutto non tecnico, ma si dovrebbe fare, a essere precisi, una prima distinzione fra modello di intelligenza artificiale e sistema di intelligenza artificiale, che sono due cose che sembrano apparentemente la stessa cosa ma sono completamente diverse. Per esempio, un sistema di intelligenza artificiale, per come l'abbiamo imparato a conoscerlo, è ChatGPT. GPT. Quindi ChatGPT con la sua infrastruttura, la classica chatbot, contiene al suo interno il modello GPT e quello ha tutto un comparto di regole complesse. Il modello di per sé è di fatto solo l'algoritmo, quindi paradossalmente la difficoltà nasce, nascerà dal fatto che dipende un attimino da chi sono, che cosa sto facendo. Cioè, se sono lo sviluppatore del modello e avrò determinate cosine da andare ad attenzionare, oppure se sono banalmente un fornitore che porta quel modello embeddato all'interno delle mie piattaforme, che diventano dei sistemi, e ne avrò delle altre. Cioè, capite quanto è matrioska, no, questo regolamento. Per rispondere alla domanda, cerco ancora di essere ulteriormente semplice, il fatto che la sede non sia in Europa rileva nulla, nulla, per me è totalmente irrilevante, perché l'applicazione del regolamento, e questo è stato fatto apposta ovviamente, perché non sarebbero i primi, sarebbe stato facilmente bypassabile, anche se i dati che l'algoritmo va a mangiare sono dati dei cittadini europei, quindi in quel caso dire non mi riguarda perché ho la sede da tutt'altra parte, insomma, Lascia il tempo che trova, insomma. Praticamente sì.

Conoscendo il Garante le avrà fatte anche un po' arrabbiare, saltare sulla sedia la risposta di Deepseek rispetto a quella che gli ha dato anni fa ChatGPT, OpenAI, che seppur, se ti ricordi Giovanna, seppur diciamo con degli alert, poi gli rispose diciamo a stretto giro in qualche in qualche settimana fecero qualche applicazione.

Sì, esatto. E fra l'altro anche OpenAI, le prime battute proprio di risposta, disse più o meno la stessa cosa: non ci riguarda l'applicazione perché non abbiamo— poi però si corressero, perché io immagino cosa può accadere, no, nel pool di legali internazionali che dicono: aspetta, perché tu stai dichiarando una cosa che non è proprio così. E quindi hanno rettificato, e poi c'è stato tutto un percorso, no, di adeguamento appunto a cominciare dall'età, l'informativa, i minori. Tanto abbiamo seguito tutti quelli che sono stati gli sviluppi e adesso se fate accesso sul portale privacy di OpenAI, perché non tutti sanno questa cosa, che esiste proprio un security portal su OpenAI dove si può fare accesso. Se voi digitate su Google security portal c'è proprio tutto un backend, ecco, diciamo così, un dietro le quinte di quello che è la piattaforma con certificazioni, compliance, ISO. Quindi OpenAI criticata, sì, l'ammazzata l'ha presa perché la sanzione è stata incredibile. Però diciamo che il cammino verso qualcosa che si avvicina all'usabilità c'è. Poi una notizia dell'altro giorno che adesso sarà possibile anche per gli utenti enterprise, se non sbaglio, e per le API portare i dati in Europa. Quindi I passi lì ci sono.

Ecco, anche perché queste notizie spesso si scontrano anche con quelli che sono i desideri, le aspettative degli utenti, perché abbiamo visto enormi potenzialità da parte del modello di DeepSeek. A colpire è stata anche questa politica di promozione molto efficace, perché di fatto lo hanno messo open source. E qui spendo giusto una parolina in più, perché spesso quando si parla di modelli open source si tende a pensare che siano modelli gratuiti. Non è così. Open source significa semplicemente che tu hai accesso al codice, puoi lavorare su quel codice, puoi implementarlo. Anche Llama, per esempio, è un modello open source di Meta. Deepseek però non è soltanto open source, ha messo a disposizione la sua chat online gratuitamente. Questo non era scontato. Ha messo a disposizione una serie di funzionalità molto potenti che per esempio altri modelli come ChatGPT hanno incluso soltanto in un abbonamento da $200 al mese, cioè la capacità di ragionamento. E quindi quando gli utenti li hanno provati hanno capito che questa tecnologia era dirompente. E poi quando è stata tolta, ovviamente la prima reazione è stata: il garante, magari ferma lo sviluppo. E come abbiamo capito già da queste prime dichiarazioni, in realtà ci sono anche tanti e diversi interessi ai quali sui quali anche concentrarsi. Io con Valentino però volevo fare un passaggio anche dal punto di vista tecnico e delle potenzialità, perché mi piacerebbe che stasera parlassimo di diritto, ovviamente tanto, perché sono due temi centrali, però anche di potenzialità e implementazione di questi modelli. Valentino, io ho visto anche qualche condivisione che tu hai fatto degli utilizzi di Deep Psych, per esempio dello sviluppo. Volevo saperne tu cosa ne pensavi e se hai visto qualche applicazione particolare di questo modello che ti ha colpito. Magari anche rispetto ad altri modelli.

Allora, Andrea, una piccola precisazione che io faccio sempre, che l'AMA sia open source ma in realtà open weight. Cioè, nei modelli, diciamo, di intelligenza artificiale basati sul deep learning, è importante sapere il peso dei vari parametri a disposizione. È come se noi nella fase di addestramento accordassimo una chitarra a 6 corde, invece di accordare queste 6 corde dobbiamo accordare miliardi di corde. Che sarebbero i parametri del nostro modello. Ora, dirlo è facile, farlo è leggermente più difficile, ma farlo senza le istruzioni, che sono il paper che ci mette a disposizione ogni azienda, è impossibile. Quindi anche se Meta, quindi l'AMA3, mette a disposizione i pesi, ma non ci mette a disposizione il paper con cui effettivamente— tutto il paper, perché Sono delle tecniche un po' dei ricercatori, facendo piccoli cenni su come hanno addestrato, su dove hanno preso i dati, cioè dico e non dico. Quella era una modalità che chi ha fatto ricerca, non solo in ambito di modelli di machine learning o deep learning, ma anche in ambiti più disparati conosce benissimo. Cioè nessun ricercatore mette tutto il proprio know-how su un paper, anche perché sarebbe da— è come se regalassi la ricerca a un altro ente di ricerca. E qua sapete bene che non girano solo centinaia di migliaia di dollari, ma milioni se non miliardi. Quindi la cosa, diciamo, che è rimasta— che è molto, molto scioccante, che DeepSeek ha messo a disposizione paper, dataset e pesi. Quindi fondamentalmente, infatti quello che ho visto in mancanza su un bisogno tuo, alla tua riflessione, che tantissimi, tantissimi si sono messi già dopo, il giorno dopo l'uscita di Deep Seeker 1, a replicarlo. E questo sarà interessantissimo sia dal punto di vista, diciamo, dell'applicazione, ma soprattutto dalla verifica se effettivamente hanno speso quei bene, cioè hanno speso veramente solo quei 6 milioni di euro. Perché se noi abbiamo la ricetta, abbiamo gli ingredienti, abbiamo i passi per fare la nostra ricetta, quindi dal paper. Vediamo effettivamente se quei 6 milioni di euro è una parte di tutta la ricerca oppure servivano solo per fare il modello R1, per fare il modello V3, per fare solo una parte del fine tuning. Quindi sarà super super super interessante e credo che a settimane i primi già già l'avremmo a disposizione. Quello che mi ha stupito veramente, forse sarà un po' banale, è combinare la ricerca sul web con il ragionamento. Quello da utente anche non— anche se non è un utente che ragiona ad alti livelli, effettivamente apre molte strade perché connette le potenzialità del web, quindi dei Dei vari motori di ricerca, anche la preplexity con i ragionamenti apre veramente, veramente tante, tante strade. E poi anche la parte di coding, la parte di coding è bella, bella, bella. Mi aspettavo, se devo dire la verità, di eseguire non solo gli HTML e i CSS, ma qualcosa di più, come fa ChatGPT oppure come fanno altri altre interfacce come il Lama Coder, quindi altri linguaggi tipo React o simili. Però effettivamente il livello del codice è abbastanza alto e soprattutto fa una parte di ragionamento iniziale che se lo leggi, e questo è molto interessante, la parte di ragionamento ti spiega bene perché sta scrivendo quel codice, perché sta scrivendo quelle funzioni. Che solo con 3 ho visto un pochettino, con uno ovviamente no, di OpenAI.

Esatto, sono, secondo me questi qua sono effettivamente diversi passaggi interessanti che hai toccato, perché di fatto quello che ho notato è che tutti i modelli, o almeno molti dei modelli più importanti, stanno andando in direzione del ragionamento, sia per la capacità di rispondere che è molto più pertinente, perché il modello a passettini si autocorregge come se riflettesse, Ma secondo me un altro ruolo importante è proprio quello della trasparenza, perché il fatto che tu utente puoi vedere almeno una parte di catena di pensiero— perché poi leggevo, in realtà la catena di pensiero grezza, cioè quella che avviene prima, non viene mai portata del tutto fuori, quindi non è proprio trasparente al massimo— però almeno tu vedi una coda di quel ragionamento e quindi puoi capire: oh guarda, siamo arrivati a questo perché ha fatto questo passaggio, questo passaggio, questo questo passaggio. È come vedere gli ultimi metri di una gara, e almeno però capisci un po' quali sono stati dei passaggi salienti. E poi l'altro aspetto che dicevi, molto interessante, sull'infrastruttura da capire. Infatti c'era anche un altro video che consiglio poi, se lo volete recuperare su YouTube, di Piero Savastano, che è molto molto preparato e sta sviluppando anche questo progetto molto interessante che è lo Stregatto. Lui diceva, infatti aveva approfondito un po' le notizie su Dipsy, che diceva che infatti di fatto l'infrastruttura di addestramento in realtà non era un'infrastruttura di addestramento accessibile a tutti, perché di fatto c'è un fondo di investimento dietro a questo tipo di ricerca qui. Però, come dicevi tu, invece quello che è interessante è poi l'attività di fine tuning, perché alla fine se si riesce ad avere quell'infrastruttura e il costo si riduce molto con il fine tuning, si aprono tantissime opportunità anche per modelli alternativi. Infatti vedevo anche diverse università adesso stanno presentando dei modelli molto interessanti. Un altro aspetto centrale di oggi era anche quello legato alla legislazione però dell'AI Act, che comunque va a collegarsi con questa esigenza di regolamentare. Prima di andare a fare però qualche domanda specifica, volevo chiedere a Giovanna Panucci di spiegare cosa fosse l'AI Act, perché sembra banale ma secondo me non è ancora chiaro a tutti di cosa si parla.

Sì, sembra banale ma non lo è, come tutte le normative europee che sono arrivate praticamente dal 2018 ad oggi, dopo il GDPR praticamente. Allora, l'IACT che cos'è? Diciamo che potremmo definirla la prima vera legge che va a disciplinare tutto quello che riguarda il mondo dell'intelligenza artificiale. Attenzione perché io spesso i miei clienti, ma anche le persone con cui parlo, mi riportano questo errore: ah, ma quindi è la legge che va a disciplinare ChatGPT e compagnia bella. Non solo, perché quando si parla di intelligenza artificiale generativa, chiaramente generativa, ma è un capitolo di un macrocosmo che è l'intelligenza artificiale. Questa legge, questo regolamento meglio, si applicherà all'intelligenza artificiale, no? Quindi anche l'intelligenza artificiale generativa. In realtà è entrata, sta entrando in vigore in questo periodo perché è stata pubblicata in Gazzetta Ufficiale lo scorso anno, in agosto, e poi come tutti i regolamenti il legislatore europeo, visto che sono materie estremamente complesse e i paesi di destinazione sono tanti, perché non sono come le leggi italiane dove è una questione solo interna, no, dove solo il popolo italiano deve applicare una norma, qui ci sono varie regole che si devono innestare in altre regole statali e quindi un pochetto più complicato. Il legislatore cosa fa solitamente? Lascia 2 anni di tempo. Questa è proprio la prassi, no, quando si parla di regolamenti. Questo regolamento qui è talmente complesso che sta avendo un'applicazione a strati. Qualche giorno fa, il 2 di febbraio di quest'anno, è entrato in vigore il primo pezzettino, cioè quello che riguarda tutte le intelligenze artificiali vietate, assolutamente vietate, quelle che sostanzialmente Non so se avete visto la puntata di Black Mirror, quella sul punteggio che si danno le persone. Io vado in giro, se una persona mi sta simpatica o antipatica, a sentimento pigio su un telefonino, su un aggeggio e do un punteggio sociale al cittadino. Ci sono delle parti del mondo dove queste cose accadono veramente e quindi non è neanche più tanto una serie TV. Questa è una delle pratiche vietate, il social scoring si chiama in gergo. Poi tutto quello riferito alla biometria, al riconoscimento facciale in tempo reale, no? Quando noi camminiamo per strada e le telecamere ci inquadrano, beh, quelle telecamere non possono essere attive in tempo reale, H24, e schedare noi stessi, le nostre emozioni, il nostro vestiario, il nostro comportamento, quello che stiamo facendo, se potenzialmente abbiamo intenzione di commettere un reato. Sono tutte delle, diciamo, delle profilazioni umane che devono essere assolutamente vietate. Quindi questo è stato il primo step. Se qualcuno oggi, qualche fornitore, qualche sviluppatore aveva in mente di addentrarsi in questa giungla di intelligenza artificiale vietata, ha dovuto fare retrofront perché poi le sanzioni sono altissime. Le altre due grandi linee, diciamo, di applicazione sono una intermedia che ce l'avremo fra poco, ad agosto di quest'anno, e riguarda tutto il mondo dell'intelligenza artificiale per finalità generali, la chiama così, no? Dove c'è proprio i modelli di AI di cui parliamo spesso, ChatGPT, Gemini, Copilot e via dicendo. E lì ci sarà da divertirsi, ci sarà da divertirsi perché arriverà da parte della Commissione, ci stanno lavorando. Fra l'altro, in previsione della diretta di oggi, mi ero andata a fare una googolata sul sito del Parlamento Europeo perché dovrebbero produrre una lista di quelli che sono i modelli, attenzione, modelli di intelligenza artificiale a rischio sistemico, cioè vuol dire pericolosi, cioè quelli che la Commissione dice questi secondo noi per l'impatto, per l'algoritmo, per tutta una serie di cose sono pericolosi e quindi voi sviluppatori, fornitori dovete eseguire determinate regole. Ancora non esiste questa lista, quindi Per chi si stesse chiedendo, ma ChatGPT rientra in questa categoria? Non si sa ancora, lo scopriremo. Dovrebbe arrivare questo codice di condotta dei modelli per finalità generali a giugno, e poi quest'estate ci divertiremo a capire noi come utilizzatori e deployer che cosa dobbiamo fare se lo usiamo nelle nostre organizzazioni, al lavoro e via dicendo. L'ultima, l'ultimo traguardo definitivo, l'applicazione totale, la si avrà nel 2024. 2026, il 2 di agosto, dove entreranno in vigore tutti gli obblighi. Quindi ecco, diciamo che c'è un po' di tempo. La buona notizia è che c'è un po' di tempo, però bisogna saper sfruttare questo tempo. Io lo dico sempre, intanto per capire di che cosa si sta parlando, studiare continuamente, perché per quanto la norma sembra lapidaria, definita, scritta nero su bianco, la tecnologia alla base evolve, galoppa parecchio, e quindi dovranno aggiornarla, per certi versi è già vecchia. Insomma, ci sarà un bel lavorino da fare, però sappiate che abbiamo questo biennio di tempo, un anno e mezzo, per arrivare, se rientriamo in determinati requisiti, all'applicazione della legge.

Giovanna, questo passaggio è molto interessante, questo della lista, che infatti non conoscevo. Questo della lista dei modelli. Modelli che potrebbero appunto essere non vietati, però appunto per non essere vietati dovranno mettersi a posto secondo alcune prescrizioni. Chiaramente questo probabilmente va a interessare sia gli strumenti che noi vediamo, le interfacce online, quindi ChatGPT, Copilot e così via, sia anche tutte quelle applicazioni che poi utilizzano le API di quei modelli, quindi di fatto si portano a casa quel modello nelle applicazioni. Quello che io mi chiedo, realtà come per esempio le imprese alle quali facevi riferimento, probabilmente si dovranno attrezzare anche con uno sguardo di lungo periodo, perché magari decidono di, da un lato, di implementare l'intelligenza artificiale, magari come la conosciamo, quindi fanno della formazione, investono sulla formazione per far conoscere questi strumenti. Dall'altro, magari vogliono investire anche di più per costruirsi delle soluzioni che siano specifiche per loro e per le loro esigenze, poi magari arriva il regolatore e dice: questi modelli però non rispettano queste prescrizioni. E quindi un po' questo investimento rischia di andare in fumo. C'è un modo, dei modi nei quali questi imprenditori possono tutelarsi? Ci sono delle figure che vanno portate in azienda, oppure che possono accompagnare le figure che già sono in azienda durante questo percorso innanzitutto di consapevolezza?

Assolutamente sì, anzi mi fa piacere che tu abbia parlato di figure, di ruoli, perché volevo arrivare proprio lì. Infatti per rispondere a questa domanda è fondamentale avere un team di affiancamento, no? Perché se vado un po' così alla scoperta a casaccio, no? Magari sono un curioso particolarmente portato per la tecnologia, decido di arrivare Vado in azienda, magari è un'azienda anche con 1000-2000 dipendenti, porto uno strumento pensando di fare un upgrade in termini di qualità, però se non ho l'affiancamento a livello proprio di consulente che mi dice aspetta, aspetta, perché questo pezzetto del puzzle va portato all'interno del macrosistema. Quali sono questi ruoli? Sostanzialmente due. Uno lo abbiamo conosciuto con il GDPR e per determinate realtà aziendali è obbligatorio, ancor più se magari vado a innestare sistemi di intelligenza artificiale su larga scala e quindi li utilizzo tanto, no, per intenderci. Chi è il DPO? Il Data Protection Officer. Quindi le aziende grandi, medio-grandi, che trattano tanti dati, tanti tanti dati, devono avere questa figura di supporto che li aiuta a gestire gli adempimenti del GDPR. L'altra grande figura che diciamo è assolutamente da consigliare è quella del Chief AI Officer. In gergo viene chiamato CAIO, per richiamare la terminologia romana che a me piace tantissimo, che è anche lì un consulente però tutto verticale sull'intelligenza artificiale. Perché non può essere la stessa persona? Perché molti mi chiedono: ma noi non possiamo ottimizzare i costi e nominare uno che fa tutte e due le cose? Non si può, perché questa è una Diciamo una precisazione che ci fa il regolamento europeo sulla protezione dei dati. Il DPO deve essere una figura che si occupa e guarda solo al mondo che riguarda la protezione del dato. Quindi non può diventarsi e farsi portavoce di quella tutela in un ecosistema che sarebbe troppo complesso. Quindi in un'ottica di squadra io vedo il manager aziendale, quindi i board, i manager aziendali, e poi sicuramente vedo il reparto IT, fondamentale, un DPO o un consulente privacy se non ho l'obbligo di nominare il DPO, e un manager AI o un AI strategist, che sono altre figure che si occupano proprio di accompagnare queste organizzazioni in questo delicato passaggio, oppure un chief AI officer se sono un'azienda strutturata con una governance piramidale ben fatta, uffici, personale da dedicare, allora posso anche, insomma, in termini di reputability, permettermi farmi uno di questi ruoli. Però minimo minimo indispensabile un AI strategist. Questo io in azienda lo valuterei.

Ecco, a proposito di strategia, magari come ho detto facciamo anche un passo adesso fuori dalle questioni legate al diritto. Valentino, volevo approfittare del fatto che tu stessi qui, che hai un'esperienza vasta nell'implementazione del digitale prima e dei processi, che significa anche snellire delle procedure che sono pesanti in azienda, e questo ovviamente si traduce in risparmi dal punto di vista economico e un miglioramento dell'efficienza. Con l'intelligenza artificiale potremmo avere questo effetto anche a diverse, anche, misure di grandezza, quindi con un impatto maggiore. Però ecco, parlando di strategia, quando vai per esempio in un'azienda, come si fanno a mappare i processi? Nessi? E come si comincia a integrare l'intelligenza artificiale in azienda, posto che ogni azienda è diversa? Però diciamo, quale dovrebbe essere la procedura appunto strategica, prima delle tecniche, per introdurre l'intelligenza artificiale in azienda?

Lasciami fare una battuta. Prima prevedo tanti scontri tra tutte le figure che ha citato Giovanna, tra Di Pio e Caio, gli AI strategist, Non in questo periodo, siamo un po' in una fase di transitorio, ma più ci avviciniamo al 2000, fine 2025, inizio 2026, mi pare di ritornare all'inizio del GDPR in cui tutti quanti attendevano un po' guardinghi cosa succedesse. Però qua siamo dentro una rivoluzione, perché se vi ricordate lì eravamo dentro il grande avvento del digitale, quindi anche ricollegandomi un po' alla tua domanda, Andrea, soprattutto in certe parti d'Italia, l'avvento di portali digitali, di siti istituzionali, e quindi anche lì c'era tutto il discorso della cookie policy, del GDPR, quindi già barlume di scontri tra DPO e privacy e chi si occupava, si occupava di di digitale c'era. Lasciami fare pure un plauso a Giovanna che è una delle poche che è prima una super appassionata di digitale e poi mette il vestito da giurista e da esperta privacy, quindi chapeau e lo sa che ha tutta la mia stima su questo.

Grazie.

Niente di più facile Andrea, nel senso che queste sono metodologie che noi conosciamo da tempo, tempo, eh, non è nulla di nuovo. Fondamentalmente si parte dalla mappatura dei processi, dei processi, e quelli che quelli bravi chiamano Lean Management, fondamentalmente con degli strumenti che possono andare da— inizialmente ovviamente un po' fa anche la persona stessa che entrando in una determinata azienda a grandi linee potrebbe immaginare dove sono i colli di bottiglia. Perché la digitalizzazione e la produttività, perché ovviamente l'intelligenza artificiale è uno strumento di produttività. Cioè, se non ci crediamo, basta che apriamo l'Apple Store, Google Store, vediamo in produttività e vediamo quali sono i primi 4-5 applicativi più scaricati sull'Apple Store, sul Play Store di produttività. Ci spaventiamo solo: DeepSeek, ChatGPT, anche Mistral sta arrivando a in alto, eh, su tutti, negli store francesi sta al primo posto. Infatti chapeau agli amici di Mistral. Tornando alla domanda, nel nulla di più diverso o differenziato rispetto a quello che si faceva qualche anno fa sulla digitalizzazione, cioè capire effettivamente dove è il collo di bottiglia aziendale, il passo numero 1. Perché questi strumenti di digitalizzazione, di produttività, questi tool di intelligenza artificiale servono per automatizzare quando un processo è ripetitivo o a basso valore aggiunto. E quello è il primo ragionamento che chi conosce i processi aziendali va a cercare come quasi un segugio. Ovviamente per far questo c'è tutta una pappatura, una una startup iniziale, si chiede effettivamente come si lavora in azienda. Ti faccio un esempio tipico, quello che mi viene in mente, ad esempio tutta la parte di customer service che in molti casi con questi strumenti di intelligenza artificiale non dico che è facilmente automatizzabile, ma è un co-lavoro che si fa tra persone fisiche, tool di intelligenza artificiale, wiki aziendali. In questo caso si perde, in un processo diciamo classico in cui non c'è intelligenza artificiale, il tempo a valore aggiunto per il customer service e il rapporto tra la persona che richiede l'intervento e chi ti eroga il servizio, in molti casi è solo un pezzettino dell'intero lavoro. Perché si perde tempo a trovare informazioni, metterle in determinate maniere, andare a vedere su più fonti, fonti che potrebbero essere wiki aziendale, fonti che potrebbero essere appunti scritti, interazioni con i colleghi se si è nello stesso ufficio, per poi dare una risposta a un cliente finale che è dall'altra parte che aspetta, che oltre avere il costo diretto della telefonata, della chiamata, dell'attesa, ha anche un costo di qualità del servizio, perché se in quel momento andiamo a chiedere effettivamente assistenza a un customer service, molto probabilmente abbiamo un problema da risolvere e nessuno vuole aspettare più di X minuti o X ore per aver risolto il problema. Quindi la mappatura, fondamentalmente non ci si reinventa nulla, è tutto quello dell'ingegneria dei processi, è tutto quello che nel mondo del Lean Management conosciamo un pochettino da anni, quindi fondamentalmente sono dei questionari che si fanno in azienda, lì si vedono effettivamente come si lavora e poi Poi l'importanza è, insieme al top management che conosce bene anche l'azienda stessa, è andare a individuare quel 1-2 casi specifici dove effettivamente applicando l'intelligenza artificiale si riesce, non dico subito a vedere un miglioramento, ma si riesce un pochettino a misurare il cambiamento. Perché? Perché ovviamente essendo tecnologie mature, tecnologie giovani, se noi le applichiamo a tanti, tanti campi contemporaneamente, non c'è l'accountability di tutti quanti in azienda, si cerca, si rischia di disperdere molto l'energia. Quindi quello che io vedo spesso è individuare il collo di bottiglia, applicare modelli di intelligenza artificiale in modo graduale, quindi non passare da 0 a 100 ma andarci a scalini, quelli che diciamo i giapponesi chiamano i kaizen, quindi gli scalini. Scusate se cito tanto il mondo giapponese, però questo è il mondo dell'intelligenza artificiale, sarà sano dirlo, ma è molto molto vicino al lead management e l'ottimizzazione dei processi. fatto questo poi si espande a macchia d'olio perché internamente si riesce a vedere effettivamente, a misurare effettivamente dove ho messo quel pizzico di intelligenza artificiale e dove non ho quel pizzico di intelligenza artificiale applicata.

Sai, effettivamente è così perché notavo per esempio in alcuni progetti con i quali io in cui ho potuto collaborare questo discorso che tu dicevi, cioè l'importanza di far vedere subito l'effetto che può avere, per esempio, in determinati aspetti. Per esempio, mi è capitato all'interno di progetti che includevano una strategia di marketing, una volta che hai spiegato le potenzialità, hai fatto vedere che magari partendo da un flusso di lavoro che già avevano, cioè la produzione di un contenuto lungo che poteva essere tecnico, per esempio una relazione oppure una newsletter pensata per eventuali clienti, oppure per chi si avvicinava al business, tu potevi trasformare con l'intelligenza artificiale quel solo contenuto in una serie di pezzettini già buoni per diverse piattaforme, che fossero i social network, che fosse il sito aziendale, che fosse anche un modo di andare a comunicare ancora attraverso servizio clienti e le FAQ, e appena si vede questo allora scatta quella lampadina che dice forse potrei estenderlo a diversi settori dell'azienda dove magari appunto serve anche una progettualità che è più complessa. E l'altro aspetto che dicevi, altrettanto importante, del customer service è il fatto che questi servizi sono anche molto flessibili, perché spesso magari si immagina di affidare al chatbot l'intero customer care, e allora si dice Se però ci sono delle situazioni molto complesse, come per esempio la gestione di un reso, oppure il fatto che il cliente banalmente non è contento, questo chatbot come gestisce questa situazione delicata? Io non posso mettere questa situazione che rappresenta il mio brand in mano a una macchina che magari non sa gestirla. Il fatto è che si tratta di sistemi gestibili e modulari, cioè tu potresti andare a delegare risposte frequenti alla macchina e dire in questi in queste particolari situazioni invece non continuare se non c'è un operatore umano. E quindi secondo me ci colleghiamo anche all'altro discorso, che è quello della divulgazione, perché adesso quello che ho notato è che si stanno creando grandissime aspettative. Non so se l'avete notato anche voi, avendo a che fare appunto con le aziende, ma anche col pubblico. Noi ci confrontavamo anche con Giovanna Panucci, che spesso ha a che fare anche con comuni, con amministrazioni pubbliche, e allora adesso c'è un numero molto grande, cioè c'è un livello molto alto di aspettativa, però magari c'è poca conoscenza. E quindi secondo me per implementarla all'interno di queste realtà è importante fare anche divulgazione. Per esempio, mi è capitato recentemente, abbiamo fatto vedere l'utilizzo di Gamma, questo strumento che permette di creare questa pagina web, questa landing page, in pochissimo tempo, partendo magari da un PDF, eccetera. E però magari quando poi è stato è stata implementata all'interno, mi è stato detto, però c'è comunque da fare qualcosa manualmente, bisogna intervenire sul copywriting. C'è— io mi aspettavo di premere un pulsante e avere il sito web pronto. E questo secondo me anche perché si è creato un hype, in parte giustificato perché le potenzialità sono di uno strumento unico, in parte però perché non si conosce ancora benissimo lo strumento. E quindi è importante anche educare. Non so che ne pensi tu, anche Giovanna, magari pubblico, com'è un po', diciamo, il livello di conoscenza?

Ecco, guarda, questa cosa di gamma mi ha fatto venire in mente una cosa che ho affrontato di recente. Effettivamente uno dice: beh, faccio click, 10 secondi, il sito è fatto. Eh, però poi vai in fondo e ti accorgi che privacy policy, cookie policy, queste cosette qua che Sembrano messe lì nel footer inesistenti, in realtà sono importantissime. Ora lasciamo stare la classica landing page dove metto 2 immagini, 2 cose che vabbè è molto base, quindi magari certi problemi non ci sarebbero neanche, anche se esiste una cosetta che si chiama accountability negativo e mi dice che io comunque 2 righe le devo mettere, no? Però se io, basta un indirizzo mail messo in fondo o un box contatti quelli classici proprio dove lascio aperta la possibilità all'utente di scrivere, ti chiedo nome e cognome e già lì mi serve una privacy policy. Quindi concordo con quello che dici tu e questo allora da una parte mi tranquillizza perché mi fa capire che come ci siamo sempre detti anche noi parlando mille volte non è lo strumento che si mette davanti alla persona ma è semmai lo strumento che affianca la persona. Perché è chiaro che si parla tanto di creatività, ma io parlerei di intelligenza, no, ma di professionalità, di criterio, proprio di logica base. Se io penso che un domani l'intelligenza artificiale mi sostituirà, questo è il grande tema, no, beh, allora non ho capito bene che cos'è l'intelligenza artificiale. O meglio, passivamente mi affido a un destino che chissà, non sapremo neanche noi dove dove arriveremo, no? Nel pubblico, vi riporto questa esperienza, chiaramente lì si va un pochino di più coi piedi di piombo, perché chiaramente un'entità pubblica come un comune o una provincia, prima di portare dentro un sistema di intelligenza artificiale, anche soltanto la generativa, ci pensa veramente 25.000 volte. Anche perché tutte le volte che io vado a portare dentro entro un sistema di questo tipo e lo vado a utilizzare per migliorare un prodotto, ma anche proprio per migliorare un processo interno, perché potrei anche ottimizzare, per esempio, non so, l'invio di mail di un mio dipendente, la redazione di documenti e via dicendo. Ma tutte le volte che faccio questa cosa qua mi deve scattare in testa un po' il problemino del rischio, cioè come vado a prendere quel pezzettino di puzzle e l'aggancio al GDPR, perché se sono un enterprise, un ente pubblico, io quel comparto di compliance ce lo devo avere. Cioè da qualche parte, io sono sicura che se fra chi ci ascolta c'è qualcuno che è a capo di un'azienda, ha sicuro lo scaffalino col faldone con scritto GDPR 2025, 2024, 2000, e là dentro ecco tutta la parte di documentazione va inserita. Quindi io sono pro-divulgazione, infatti cerco di farla anch'io per quanto posso perché è importantissima, senza farla cadere dall'alto, che è una cosa che voi lo sapete perché siete come me, ragionate come me, è una di quelle cose che non ha senso. Bisogna semplificare, sensibilizzare e anche alfabetizzare in alcuni contesti perché ce n'è tanto bisogno.

Io voglio girare un attimo una domanda dalla chat perché Ero all'interno della conversazione, non la stavo proprio guardando. Innanzitutto saluto tutti, poi vado a mettere online la domanda che non so dal punto di vista delle auto. Ecco, copre un po' Giovanna, ma la togliamo subito. Stefano ci dice: penso ad aziende dove magari in questo momento ci sono dipendenti che in autonomia utilizzano strumenti di intelligenza artificiale, potrebbe essere utile introdurre policy per l'utilizzo di questi strumenti? E poi Giovanna, quali consigli daresti alle piccole imprese che sono la base del tessuto lavorativo italiano per prepararsi all'entrata in vigore completa dell'AI Act?

Allora, quella che hai definito—

sono due domande diverse, sempre la stessa persona che scriveva la stessa, solo che YouTube mi ha spezzettato la domanda in pratica.

Allora, Andrea, quello che tu richiami in gergo si chiama proprio shadow AI, cioè l'intelligenza artificiale ombra. Cioè io penso che i miei dipendenti, colleghi, collaboratori non la stanno utilizzando, poi in realtà scopro che hanno l'account, ce l'hanno salvata fra i preferiti e quant'altro. Allora, come fare? Chiaro che non è che possiamo andare a mettere sistemi di controllo che mi dicono quando il dipendente si collega su, perché lì entriamo in un campo di monitoraggio del lavoratore che non possiamo assolutamente oltrepassare. Quello che però si può fare è muoversi a livello centrale, cioè preparate circolari informative, fate corsi di formazione, diffondete la cultura, create delle netiquette, no? Per esempio far circolare un'etichetta dove si dice: gentilissimi, sappiate che l'azienda è consapevole che c'è lo sviluppo di questa tecnologia, questo vale soprattutto per le piccole e medie imprese che sono poi lo zoccolo duro della nostra economia, quello più importante. Sappiamo che c'è questa tecnologia, l'azienda si sta muovendo per, nell'attesa di, queste sono le raccomandazioni minime indispensabili all'interno delle quali per il momento se si rientra proprio in quella casistica dove c'è una curiosità verso l'intelligenza artificiale generativa ma ancora non si è fatta volete acquistare degli account enterprise o team, per intenderci, dire banalmente: non caricate dati personali all'interno del chatbot. Non c'è una regola diversa, perché altrimenti l'alea del rischio di X controlli, o magari la sfortuna che mi venga la Guardia di Finanza, l'autorità, quello che vi pare, lì in azienda, mentre magari il dipendente collegato e c'ha la cronologia delle chat con dentro le mail inviate a Tizio e Caio, quello non va bene perché è un trattamento di dato che io non ho monitorato. Quindi per salvaguardare un po' quello che è la responsabilità dell'azienda, spostare a livello centrale e fare etichette, circolari, informative, cioè dare un po' di regole. Se si è invece in fase un pochino più avanzata, fatta, cioè dove magari abbiamo fatto una scelta di testare, non so, ci piace Copilot oppure Gemini, no, anche perché ci viene facile perché nel nostro ecosistema, eccetera eccetera. Allora lì bisogna alzare un po' l'asticella e fare una mini compliance vera e propria, anche che strizza un po' l'occhio al regolamento europeo, no. Quindi che cosa vuol dire in termini pratici? Informative, che si lega molto anche al concetto della spiegabilità dell'algoritmo, no? Nell'AI Act, se ci fate caso, guardateveli se siete curiosi: articoli 51, 52, 53, 54, 55 e 56. Questi sono il gruppo di articoli che riguardano i modelli di AI come ChatGPT. Quello che dice alla fine il legislatore là dentro è trasparenza, cioè l'utente deve sapere che magari su un sito web sta parlando con un chatbot. Questo è, non c'è niente di trascendentale, quindi per il momento cautela, informare dove possibile, formare il personale e poi ovviamente più mi avvicino ad un utilizzo ordinario più per esempio dovrei fare documenti come la DPIA, la FRIA che è la Fundamental Right Impact Assessment, che è il documento che non è altro che la DPIA, il documento di valutazione dei rischi nel il mondo, no, dell'intelligenza artificiale. E lì però mi serve un consulente, perché probabilmente, a parte che ad oggi non c'è neanche ancora un modello, no, dicono che arriverà, me lo auguro, ce lo auguriamo tutti, dalla Commissione Europea un modello per fare una struttura di FRIA. Ma nell'attesa, cautela, consapevolezza e difendersi in questa maniera. Io farei in questa maniera.

Valentino, sempre a proposito di imprese, se hai avuto la possibilità appunto di confrontarti con alcune imprese che magari erano interessate a inserire l'intelligenza artificiale nei processi, oppure erano semplicemente curiose, quali sono le difficoltà maggiori che hai notato quando per esempio vai a interagire con queste realtà? Oppure quali sono anche le paure? Perché io molto spesso mi sono reso conto che in realtà in realtà ci sono tantissime anche paure, remore, a volte anche ingiustificate, a volte anche legate proprio al fatto di non conoscere esattamente lo strumento. Uno degli aspetti è proprio quello appunto legato ai dati, perché spesso si dice: non voglio che i miei dati vadano da qualche parte. Però insomma non è che si precisa, si capisce che ogni dato va tutelato diversamente, eccetera. Appunto perché non tutti, anzi pochissimi, professionalissimi, siamo professionisti, e diciamo c'è questa paura generalizzata. Volevo sapere un po' cosa hai notato tu, com'è il polso della situazione.

Mi aggancio all'ultimo pezzettino di Giovanna, anche per la pubblica amministrazione, perché questo fatto di timore di mettere dati dentro i vari chatbot, i vari ChatGPT, Gemini, i vari Copilot, in molti casi anche dopo una minima parte di formazione frena nell'utilizzo, o perché mentalmente non c'è lo switch di di anonimizzare il dato, nel senso che anche chi lavora nella pubblica amministrazione ora è abituato a condividere il dato, non dico il dato sensibile, però il dato con cui si lavora, in molti dispositivi, cioè penso sul Drive, sullo SharePoint aziendale, facendolo girare su WhatsApp, e quindi la barriera è molto bassa. Nel momento in cui si dice metti il dato qui dentro, loro alzano subito le barriere. Però la prima cosa che qualcuno, diciamo, non dico un consulente privacy, però diciamo qualcuno che più o meno conosce questo mondo dell'intelligenza artificiale, che se anche parliamo di dataset europei, diciamo, i grandi produttori americani o cinesi possono sempre richiedere di portare il dato in America. E questo fondamentalmente mi sa che quello che lo ha Giovanna al GDPR non va tanto tanto bene, questa cosa qua non gli fa proprio impazzire. Già lo switch mentale di anonimizzare il dato, invece di Valentino Lodovski scrivere VG e poi invece di Giovanna Panucci scrivere GP, e poi in un documento a parte andare a fare il matching su quei due documenti. È un trucchetto che nella fase di consulenza iniziale si fa sempre e abbatte un sacco la barriera all'entrata e quindi l'utilizzo di questi strumenti. Però principalmente in un ambito, diciamo, della pubblica amministrazione. In ambito più privato sì, sempre questo problema del, diciamo, di dove va il dato. Forse anche perché siamo stati bombardati negli ultimi tempi, e l'imprenditore italiano conosce bene il GDPR. Soprattutto è stata fatta una campagna formativa, informativa abbastanza corposa, e anche tutta la parte di multe effettivamente ha smosso le coscienze di tutti gli imprenditori e dei liberi professionisti. E contestualmente però, quando si fa un al momento prima dei lip sync si fa un ragionamento sulla private AI, subito si alza, si alza il muro anche in questo caso, perché i costi prima del mondo lip sync non erano abbastanza accessibili. Ora è tutto da testare con lip sync o modelli che verranno tra poco, l'ordine di grandezza è molto, è molto più basso. E poi un'altra cosa che sono rimasto abbastanza stupito è anche aziende che si quello di sviluppo software, avere la paura di implementare intelligenza artificiale, ma non tanto perché l'intelligenza artificiale ci ruberà il lavoro o cose varie, ma proprio perché sviluppatori full stack oppure persone che effettivamente sono un po' lontane dal mondo dell'intelligenza artificiale la vedono un po' come se fosse una scatola chiusa, perché capite bene che l'implementazione informatico puro, parlare di modelli di deep learning, parlare di scatole chiuse in cui nemmeno— ricordo un articolo di qualche tempo fa di Anthropic in cui diceva: stiamo capendo che cosa c'è dentro Claude. Quindi un informatico puro si spaventa un po'. Cavolo, il produttore di quel software non sa come funziona, io da utilizzatore metto in casa un sistema che non saprò mai come funzionerà e dovrò manutenere. Cioè, non parliamo mai di manutenzione di software, ma un aspetto molto importante ad oggi che è quota parte dei costi attivi dell'azienda è la manutenibilità di quel software. Quindi ricapitolando, è dati al primo posto, costi non ho sentito diciamo molti, molti, diciamo, problemi sui costi. Anche perché Deep Six ce l'ha dimostrato, la curva, diciamo, del costo unitario del token sta andando vertiginosamente verso, verso lo zero. Quindi non è, non è quello un discriminante. Quindi dati, tecnologie, quindi know-how del padronanza della tecnologia. E poi, diciamo, un pochettino di timore che saremo sostituiti dalle AI ce l'abbiamo un po' tutti, eh. Anche noi super entusiasti, ma io quando leggo "stiamo arrivando all'intelligenza emotiva" e leggo grandi, grandi investitori cinesi che stanno mettendo la fish su tanti sistemi che dicono che stanno si avvicinando all'AGI, un pochettino di timore mi viene da super appassionato.

Giovanna, io volevo fare una domanda che in realtà adesso si allontanava un po' dal mondo aziendale, perché abbiamo parlato delle aziende tanto, abbiamo parlato degli enti pubblici, però volevo parlare anche appunto di privati, quindi tutti noi. La mia curiosità era Nel momento in cui noi abbiamo dei dubbi legati appunto alla privacy, al trattamento dei dati, non sempre possiamo contare su un professionista oppure su una professionista, su un gruppo di professionisti. Cosa possiamo fare noi di pratico per abbassare comunque i rischi legati all'utilizzo di questi modelli? Quindi in realtà tu cosa fai? Come utilizzi i modelli stando attenta per esempio ad esempio alla privacy, se puoi farci una lista di cose da fare, ecco.

Allora, questa è una bellissima domanda perché mi fa venire in mente anche un'altra cosa proprio sul concetto del privato, no? Allora, intanto c'è una bella notizia, perché sennò sembra sempre che gli avvocati devono parlare di cose negative. No, c'è anche una bella notizia. La bella notizia è che se io utilizzo— sono un privato, ovviamente, e utilizzo l'intelligenza artificiale per uso domestico, si dice così, no? Quindi per farmi i fatti miei a casa mia, allora posso rilassarmi, nel senso che GDPR, AI Act e compagnia bella non si applicano ai soggetti privati che utilizzano questi modelli, attivano account insomma nelle proprie abitazioni, a casa propria. Uso sempre la metafora di casa perché rende proprio l'idea, e questo tranquillizza perché diciamo che veramente con tutto quello che si sente ti viene proprio paura ad attivare. Io conosco tante persone che magari non sono proprio così amanti della tecnologia, sentono tutte queste cose, no, attenzione, poi vanno sulla televisione, vanno su Striscia e leggono sotto vietate pratiche di scraping, no, avete fatto caso che hanno messo? E allora tutta questa cosa un po' Genera veramente una paura sociale importante. Quindi lato privato domestico lì non ci sono i problemi. Io come la utilizzo? Ma allora, la utilizzo in questa maniera qui. Io chiaramente la uso molto sia per lavoro che per cose mie professionali. Quindi ho attivato un account Plus, mi riferisco a ChatGPT perché è la mia IA preferita, lo dico, e mi trovo bene perché la trovo adatta al brainstorming. Poi io lavoro lavoro tantissimo col testuale, quindi secondo me per digerire testi dico che è la migliore, ma quasi. Ho attivato il mio account Plus. Quello che faccio è un po' i suggerimenti semplici che diceva Valentino, cioè io non vado a caricare dei dati personali dei miei clienti all'interno della chat. Quindi esempio: devo lavorare su un contratto, un parere, un documento, invento io, ho trovato un modo per Prendo il documento in Word e inizio a fare le sostituzioni. Se c'ho per esempio Rossi Mario, ecco, col cerca cerco nome e cognome, lo sostituisco con le X, con quello che può essere un simil oscuramento, e così minimizzo. Poi c'è anche da dire che col tempo si diventa bravi, e allora qual è il trucco? Preparare il documento per l'intelligenza artificiale, perché questo è il vero switch che un domani dovremo fare. Non potremo passare la vita ad anonimizzare i documenti, capire i dati, eccetera. Bisognerà avere già il prodotto che può andare dentro l'intelligenza artificiale. Non sarà sempre così, però con l'abitudine io ho imparato. Adesso se so che devo elaborare un testo con le A, uso dei segnali, dei simboli che mi permettono di fare questa cosa in tranquillità. Quindi questo è il primo step. Però se la uso per fatti miei a casa col mio account privato, per intenderci Gmail classico, mi faccio meno problemi, lì sono un pochino più tranquilla, la uso per scrivere newsletter, cose varie e quindi sono un pochino più serena. Non so se ho risposto al quesito, complicatissimo peraltro.

Scusate, perché questa cosa l'ho scoperta poco fa? Voi sapete che sono super appassionato di scouting di tool e cose varie. Ora non mi ricordo, però ce l'ho nei miei segnalibri infiniti che uso. Ci sono già app che anonimizzano loro nel momento in cui tu prendi e copi su ChatGPT. GPT. Però ora il dubbio che devo studiare bene è: sto spostando il problema? Perché invece che darlo a ChatGPT, il problema lo do in pasto a l'app Pinco Pallino Vario. Quindi la devo un pochettino studiare. Però quel discorso lì, soprattutto per la pubblica amministrazione, è utile. Perché il problema che vedo è spostare il lavoro in, diciamo, anonimizzare il file, far ragionare fargli switchare la modalità di pensiero in non mettere i riferimenti alla persona tale, all'ente tale, al presidente di turno tale. Forse potrebbe essere veramente tanti, tanti piccoli pezzettini che si vanno a chiedere a una persona che scoraggia l'uso dell'intelligenza artificiale. Quindi dei tool di filtro, dei middleware che tra ChatGPT e l'utente che analizzano. L'ho visti alcuni interessanti, li devo un po' approfondire, però ci sono, eh, stanno lavorando tanti, anche italiani.

A proposito di questo, che è molto interessante, perché tu fai una rubrica, Valentino, su LinkedIn che è molto interessante, che si chiama proprio Cassetta degli AI Trezzi. Quindi tu vai un po' a raccogliere quelli che sono gli strumenti più interessanti per diversi scopi, che fra l'altro è una delle domande che mi fanno più spesso. Quindi ne approfitto della diretta per dire, invece di farla a me, andate su LinkedIn, andate a vedere qual è il link di Valentino della sua cassetta e lì trovate tutto archiviato. Anche perché lui ha fatto un lavoro proprio certosino dell'andare a mettere insieme tutti questi tool. E la mia domanda anche in questo caso è abbastanza pratica: Avendo tu anche esperienza un po' con questi tool, secondo te, nonostante ogni progetto sia diverso, quali sono i tool imprescindibili, diciamo i 3 tool, ecco, imprescindibili per un'azienda? E quali sono i 3 tool imprescindibili per un professionista?

Forse si quasi accavallano, vediamo se ce l'abbiamo gli stessi. Vabbè, ChatGPT o Claude. Quasi interscambiabili. Anch'io preferisco ChatGPT, forse perché il primo amore non si dimentica, non si dimentica mai. Anche se Claude effettivamente a livello di scrittura secondo me è superiore. Però usare ChatGPT, che poi anche con Giovanna ne parlavamo, che diventerà una super app, già sta diventando una super app, un po' come, come nell'ottica cinese delle super app. Quindi non è solo un chatbot, non è solo un generatore di immagini, non è solo un generatore di un motore di ricerca, ma si vede tale e quale che sta diventando quel concetto di super app in cui noi in Europa non siamo abituati, ma che in Cina utilizzano veramente da tanti tempi. Per super app intendo l'app che ci paghi il caffè, ti ordina il taxi, ti fa il post su— ti aggiusta il post su Instagram. Cioè proprio questi, diciamo, questi aggregatori. Quindi ChatGPT o Claude per quanto riguarda—

non posso fare a meno di NotebookLM sia come privato che come azienda non posso fare, sia come libero professionista come azienda, non posso fare a meno di Notebook LM. Aggiungerei ancora di più per chi studia, perché il 10% dell'intelligenza artificiale generativa è usata per autoformarsi. Notebook LM per autoformarsi e per ripassare è una bomba infinita. E vi dico solo che quantitativi infiniti di documenti con cui ci si può interagire oppure con chi si può anche chiacchierare dentro i podcast veramente ha fatto secondo me una differenza infinita sia per i liberi professionisti sia per le aziende. Poi io uso tanto anche Napkin, uso tanto anche Napkin perché soprattutto per trasmettere trasformare bullet point testuali in cose visuali, soprattutto perché io credo tanto nel concetto del co-apprendimento, quindi un'informazione data, questo vale sia anche qua per sia per libere professionisti che per aziende, un'informazione data in multimodalità, cioè nel senso scritto, orale, in via grafica, è molto per me ha molto più nell'interlocutore. Quindi invece di stare a perdere tempo a sciroccarmi su Canva oppure cose simili, Napkin trasforma tutto in pochissimo momento in forma grafica. E poi sicuramente qualcosina anche di immagini, uso tantissimo In realtà io uso ultimamente, uso tantissimo Gamma AI, la parte di generazione immagini, perché c'ho l'abbonamento dentro Gamma e ti puoi generare immagini con diversi modelli, tra cui anche Flux, mi pare, che è spettacolare. E quindi come non citare anche Gamma per fare presentazioni velocissime, anche se tantissimi già me l'hanno saturata e criticata dicendo mi fa sempre gli stessi template, gli stessi schemi. Ho fatto calma, il momento, se è quello che l'hai saturato, lo stai utilizzando tantissimo, fatti la sommatoria delle ore che hai risparmiato invece di fare slide. E poi un altro numero interessante, poi mi taccio perché diciamo tanti amici che lavorano nelle nelle società di consulenza è cambiato tanto l'ingaggio nelle società di consulenza. Cioè, tanti ragazzi, ragazze neo laureati passavano tanto tanto tempo a fare le slide con poco raggiunto e dandole in pasto al proprio senior. Ora con l'intelligenza artificiale, ma penso al Copilot di turno, ma anche Gamma, questo lavoro è ingegnerizzato e automatizzato e permette alle persone anche ai primi livelli in società di consulenza intelligenza di concentrarsi più sul contenuto e meno sulla parte grafica. E penso che questo, diciamo, dobbiamo riconoscerlo all'intelligenza artificiale, almeno in questo settore che già l'ha cambiato, quello della consulenza.

Devo dire che me ne hai bruciati un sacco, perché anche molti di questi sono anche i miei preferiti. Io Cloud sicuramente lo utilizzo tantissimo per tutto l'aspetto testuale, quindi la scrittura contenuti sia per il canale sia per il sito, per i social. Diciamo Cloud è un po' l'orchestratore. Poi Notebook anche io per archiviare le informazioni, e Gamma tantissimo per le landing page. Però adesso sto cominciando a sperimentare anche Napkin perché soprattutto in combo combo con Notebook va molto bene. Cioè, in pratica, io faccio studiare il documento a Notebook, gli faccio realizzare il riassunto, dopodiché metto il riassunto in napkin, mi creo queste mappe concettuali, ed essendo molto visivo riesco a ricordare meglio tutti i concetti. E Giovanna, invece, i tuoi quali sono i preferiti? Ci ha detto ChatGPT, e non vale Notebook perché ci hai fatto già un video approfonditissimo, che tra l'altro consiglio. In cui ha fatto una cosa veramente molto facile da fare, ma in realtà che vi può far recuperare fino a decine di ore. Cioè ha creato un vero e proprio archivio interattivo di conoscenze, di fonti, che ti può far recuperare tantissimo. Perché ogni volta che cerchi un'informazione, lì è un po' come avessi davvero un secondo cervello e vai a recuperarlo. Dopo io lo metto il link anche in live, sotto la live, in modo che possono recuperarlo se non l'hanno visto, perché è estremamente pratico.

Ti ringrazio Andrea. Allora, devo dire che anche voi me ne avete bruciate un po', eh, perché poi alla fine— Allora, "Chatti nel cuore", chatti apposta perché è uscito quell'articolo sullo slang da Gen Z e adesso molti lo chiamano chatti su TikTok, quindi anch'io lo chiamo così. Però non si può non citare "Perplexity". Perplexity, allora, per i professionisti è incredibile. Noi lo usiamo tantissimo per la parte di ricerca giurisprudenziale perché è migliorato tanto rispetto ai primi corsi che facevo io, che magari dava un po' di problemi e allucinava e creava delle sentenze inesistenti. Adesso lì con l'IPSYC dentro e il ragionamento e la fonte, tutto il resto è potentissimo. Quindi questi 3 notebook, ChatGPT e Perplexity, lato professionisti, assolutamente. Dopo io ne uso anche un altro che devo dire l'ho scoperto per puro caso ed è l'intelligenza artificiale di Notion, perché io uso Notion come una sorta di diario e ha un riscrittore di testo che per me è pazzesco, mi ricorda un po' Cortex AI, non so se lo conoscete, che era un po' un aggregatore, faceva la parafrasi, la riscrittura riscrittura, no, la riscrittura col tono. E l'intelligenza artificiale di Notion io l'ho trovata, vi devo dire, qui lo dico e qui lo nego, che ogni tanto mi aiuta anche proprio a riformulare la frase con un linguaggio proprio pro fine, in base a quello che devo dire io, che è spettacolare. Devo quasi, non lo rifinisco quasi mai, devo dirvi la verità. Una volta massimo. E quindi questo è tanta roba. E poi l'ultima chicca, questo per i privati, visto che prima ne abbiamo parlato: valutate se la trovate in sconto su quel sito. Adesso non mi viene in mente quel sito dove ci sono le varie intelligenze artificiali sempre in sconto. Adesso mi verrà in mente e ve lo dico. Si chiama Letterly ed è pazzesca perché è un'applicazione da tenere sullo smartphone che fa delle cose che possono sembrare delle sciocchezze, però quando sei in metro, in treno, in aereo, stai camminando, sul tapis roulant, in velocità, in udienza, dove vi pare, dovete scrivere una mail, la buttate in Letterly o parlate col microfono e ve la modifica. Fa post di LinkedIn, fa ricettari, elenco per la spesa, e proprio per l'ordinarietà. E mi è piaciuto tanto proprio l'approccio anche a livello di UX, è molto bella, tutta in stile gamification. Quindi quella ve la consiglio, molto interessante. Letterly si chiama.

Io vorrei concludere ricollegandomi a un tema che era molto interessante, aveva sollevato prima Valentino, ma aveva colpito, poi l'avevo lasciato un po' sfuggire, però volevo fare questa domanda. Valentina aveva detto: noi, anche se magari siamo più esperti, anche se a me questo termine piace, non piace, diciamo che noi smanettiamo tanto, sperimentiamo tanto, studiamo tanto, però ovviamente abbiamo anche tanto da imparare perché questa tecnologia varia sempre. Anche noi, nonostante siamo anche ottimisti rispetto alla tecnologia, diceva Valentino, a volte magari potremmo pensare di fronte tutta questa evoluzione, ma effettivamente questa tecnologia potrà sostituirmi? E in cosa dovrei formarmi, visto che è così brava ad imparare? A me spesso sta capitando, anche attraverso i social, di parlare con studenti, studentesse di diverse età, non solo universitari. Universitari più spesso, forse perché si stanno affacciando al mondo del lavoro, che dicono: certo, io sto facendo questo percorso, ma questo percorso oggi è già vecchio, vedo tutte queste tecnologie. Ecco, volevo dire, voi quando ci sono questi momenti un po' così, come li affrontate e cosa consigliate, su cosa consigliate di formarvi? Valentino, vai tu, poi Giovanna Panucci.

Ma io mi racconto che questa intelligenza artificiale è un pappagallo probabilistico, mi autoconvinco. Ho sentito tempo fa che è un pappagallo probabilistico, quindi ripete pappagallo quello che noi gli diciamo. No, a parte gli scherzi, sì, dal punto di vista, diciamo, io anche lavoro tanto con l'università, con le scuole soprattutto. La cosa che gli dico quando faccio questi ragionamenti è che al momento queste intelligenze non hanno pensiero critico, ma si avvicinano allo scuola lo scopo. Quindi sono, sono una parte dell'intelligenza. Io credo fortemente che il concetto di coworking, lavorare insieme a un'intelligenza artificiale, aumenterà, aumenta già, è detto che aumenta la, la produttività, e che alcuni lavori sono purtroppo destinati a scomparire. Ma faccio sempre l'esempio del commercialista che faceva Oppure l'ingegnere o il geometra che faceva i disegni a mano. Oggi, se prendete, se vedete un geometra, un ingegnere che gira con la cartellina coi disegni, sicuramente vi fa strano, se non lo prendete per pazzo. E quindi sì, sì, ma diciamo alcuni li conosco, alcuni colleghi che ancora disegnano solo su carta e quindi li trovo molto anacronistici perché fondamentalmente al di là di quel disegno, quel disegno non si integra, non è interoperabile in un mondo completamente digitale, quindi è un manufatto stand alone e quello è il problema fondamentale di non digitalizzarsi, cioè non essere connesso con l'infrastruttura digitale che hai intorno. Quindi io fondamentalmente penso che saremo noi che dovremmo sempre aggiornarci e sempre stare sul pezzo di questi sistemi. E la cosa difficile sarà proprio questa, perché non basta più quello che si diceva qualche anno fa, il microlearning. Stavolta bisogna fare learning sempre learning by doing, quindi sperimentare strumenti, aprire, seguire. Ad esempio, il tuo canale è un esempio tipico di fonte di attendibilità e di fonte di formazione, perché ti mette subito in pratica effettivamente tutto quello che, tutto quello che leggi. Leggere newsletter, però diciamo che a un certo punto ti saturi a livello di tempo, ed è proprio qua che l'intelligenza artificiale stessa ti aiuta. Come nel discorso del come faremo a minimizzare l'impatto energetico, io credo anche qua che l'intelligenza artificiale è la soluzione e il problema di tante cose. Quindi l'intelligenza artificiale stessa io credo che ci aiuterà a essere al passo e lavorare insieme. E poi ultima cosa, non lo dico io, è tornato tanto il reddito, il concetto di reddito universale e di tempo ciclo di lavoro di 4 giorni su 5 per i dipendenti, che effettivamente se ci pensiamo qualche anno fa era da pazzi solo per alzarlo oppure portarlo su un dibattito pubblico. Oggi il gota del capitalismo americano parla di questo, di questo, questo concetto di reddito universale, qualcosa di vero e di ragionato c'è sicuramente dietro.

E tu Giovanna, che ne pensi rispetto alla formazione? Su quali aspetti, ecco, ti formeresti oggi se dovessi partire con la tua attività lavorativa? E cosa pensi rispetto a questi timori legati alla possibile anche sostituzione di tanti lavori?

Ma allora, guarda, vi dico quello che ripeto quando sono in vari contesti dove opero, lavoro, vivo, comunico. Allora, io ragiono diciamo adesso per brevi periodi e quindi penso quest'anno, perché poi dipenderà molto da come avanzerà la tecnologia. La soft skill secondo me da acquisire quest'anno anno è il prompting, cioè bisogna sapere come parlare con queste macchine, con queste tecnologie. Noi non siamo ingegneri, la maggior parte delle persone sono persone comuni, quindi non ci preoccuperemo mai, fra virgolette, di sviluppare modelli, algoritmi, sistemi, eccetera. Quello che però potremo fare da casa nostra, dal nostro smartphone, sarà fare il prompt, il prompting, no, dare le istruzioni ai modelli. Modelli. E se non sappiamo come farlo, non riusciremo intanto a capire come ottenere il massimo dal modello, ma rimarremo sempre passivi a quella che è l'innovazione. Perché vi dirò una banalità, anche quando diciamo ad Alexa di ricordarci un promemoria per il giorno dopo, quello di fatto è un prompt a tutti gli effetti. Quello che cambia qui adesso è capire come ragiona la macchina. Devo ovviamente studiare un pochettino e ci sono dei corsi di prompting pazzeschi. Se andate a farvi un giro sui siti, anche lo stesso OpenAI ha pubblicato un paper su come fare i prompting per i suoi modelli. Vi si apre un mondo perché ci sono paper e paper e studi e libri anche interessanti che ci spiegano qual è l'arte, proprio perché è un'arte quella del prompting. Quindi io, se dovessi partire da zero, come poi ho fatto qualche anno fa, Farai questo, mi cercherai proprio dei corsi di prompt design per le immagini e prompt engineering. Questa è la prima cosa, e poi li andrei a declinare a seconda di quelli che sono gli usi, no? Cioè, per esempio, il legal prompt per gli avvocati, quello per gli imprenditori, e via dicendo. Quindi, allora, io anch'io avverto, non ho io minimamente paura che l'intelligenza artificiale ci sostituisca. Quando dico questa cosa mi guardano tutti con gli occhi così perché dicono: ma come? Però è la verità, io vedo tante opportunità, voglio essere ottimista e voglio pensare a quanto veramente potrà fare la differenza. Il problema del lavoro, delle sostituzioni, sicuramente è un problema che andrà affrontato e le istituzioni e il governo dovranno pensarci. Quello che però come consulente, nel mio caso, si dovrebbe un po' suggerire azienda. Non è tanto metti le A e cassa il dipendente, lasciala a casa, aumenta il ROI e via che si va alla prossima innovazione. No, banalmente sposta la catena di montaggio, inverti gli addendi, prendi il dipendente, lo metti dietro all'intelligenza artificiale a governarla, ad aggiornarla, a guidarla. E questi che dovrebbero essere un po', secondo me, gli upgrade da fare. Poi è chiaro che ci sono delle professioni che per forza di cose, soprattutto dove c'è la robotica, l'automazione, andranno a scomparire. Ma la vera domanda è, così chiudo con questa provocazione, ma siamo veramente sicuri che vogliamo difendere un mestiere, diciamo, di quel tipo usurante e comunque stancante? Forse non vale la pena investire sulla formazione dei nostri dipendenti e farli governare quei processi Forse io rifletterei più su questo.

Ecco, io dal mio punto di vista anche mi ricollego a quello che avete detto, dal punto di vista anche della formazione non sottovaluterei le materie umanistiche, perché spesso si ripete appunto STEM, le materie STEM sono fondamentali. È vero che l'Italia spesso in classifica è molto indietro rispetto a tanti stati nel mondo delle materie STEM, e questo ci si canalizza un po' nel fattore dello sviluppo. Però effettivamente, per parlare con queste intelligenze artificiali, conoscere quelle che sono queste materie umanistiche può essere fondamentale. Io non mi riferisco esclusivamente all'aspetto linguistico, perché i modelli di fatto sono anche e più concettuali, riescono a capire anche con poche parole chiave cos'è che noi vogliamo fare. Noi potremmo dire anche banalmente Midjourney immagine realistica pollo e genererebbe quell'immagine realistica, così come se noi dicessimo una frase più forbita genera un'immagine perfetta ultra realistica del pollo, perché ci sono i concetti. Io quello che dico è che le materie umanistiche, come anche la filosofia, ti aiutano a pensare meglio. Se tu sai pensare meglio, sai dividere meglio i processi. Se sai dividere meglio i processi, sai estrapolare estrapolare i concetti. Se sai estrapolare i concetti, sai anche parlare con la macchina. Ovviamente a tutto questo vai a metterci vicino poi tutte quelle conoscenze tecniche alle quali faceva riferimento Giovanna, perché ci sono delle tecniche di prompting che devi conoscere. Però quello è un vestito importante che tu vai a mettere intorno a questi processi di pensiero. Ne parlavo ieri con Paolo Pastore all'interno del nostro forum. Lui è bravissimo sta studiando tanto sulle tecniche di prompt design e mi diceva per quale ragione non aveva mai utilizzato, per esempio, oppure utilizzava poco i generatori di prompt automatici. Diceva: sono strumenti perfetti, fanno anche prompt migliori di noi, pronti all'uso, però io voglio sviluppare quella capacità mentale di riuscire a superare il blocco quando poi la macchina, l'intelligenza artificiale, non mi dà la risposta giusta. E per farlo, questo è importante, allenare appunto il pensiero. E l'altro consiglio che mi sento di dare, che spesso si dice specialisti contro generalisti, cosa significa? Specialisti sono persone molto brave in una determinata materia, generalisti sono quelle persone che riescono ad avere uno sguardo anche più d'insieme, non sono super verticali, ma appunto riescono a parlare anche con diversi professionisti. Ecco, secondo me essere generalista con l'intelligenza artificiale sarà fondamentale, perché noi dovremmo capire diversi approcci con diversi strumenti e poter riuscire poi ad ottenere quelli che sono i risultati migliori. Ovviamente i generalisti avranno bisogno sempre degli specialisti e viceversa, però avere un approccio mentale generalista secondo me è fondamentale, perché ti mantiene curioso, chiuso, non ti chiude in silos e ti permette di captare quelle che possono essere le novità. E quindi, rispetto alla sostituzione, ovviamente io non mi sento di dire di essere pessimista perché sono molto positivo rispetto a quello che può essere l'impatto di questa tecnologia. Ovviamente ritengo che sia importante fare divulgazione, il canale nasce anche per questo, proprio perché secondo me se noi diamo gli strumenti alle persone persone per capire cosa può fare questa tecnologia, cosa questa tecnologia non può fare, cosa dobbiamo aspettarci come società. Creiamo delle persone consapevoli e quelle persone consapevoli possono spingere, per esempio, gli stati, oppure anche quando entrano in gioco i privati, a prendere decisioni che coinvolgano le istanze di tutti. Io vi ringrazio entrambi per essere stati qui stasera. Ricordo a chi ci segue che può seguirvi. Giovanna è attiva su Substack con Gladiatori Digitali, ma in realtà pubblica anche su LinkedIn. E andate a vederli perché ci sono post molto interessanti sulla privacy, dati e non solo. Come avete visto, è anche molto, molto pratica nell'utilizzo e quindi troverete tanti consigli. Stesso discorso per Valentino, che pubblica la sua cassetta degli attrezzi, non perdetela, ma fa anche riflessioni molto, molto interessanti sull'implementazione dell'intelligenza artificiale in azienda come professionista nella formazione e non solo. Grazie a entrambi.

Grazie a voi. Grazie mille.