Qualche mese fa sono inciampato e rimasto catturato da diversi post che parlavano di neo X1. Un umanoide molto stile “apple design” prodotto dalla norvegese 1X Technologies. L’umanoide promette di entrare in casa tua con poco meno di 500$/mese e risolvere la maggior parte delle beghe quotidiane, che diciamocela tutta, quasi nessuno di noi ha piacere di sbrigare. Insomma mentre mi sono figurato il robot che svuota la lavastoviglie o carica l’asciugatrice, lo volevo comprare.

Il mercato dei robot

Nel 2022, in Cina, paese trainante per la tecnologia in questione, il settore raccoglieva circa un miliardo di yuan l’anno. Nel 2026 ne ha raccolti quasi cento, e il conteggio si ferma a metà luglio. Attorno a quella curva si sta formando un mercato finanziario importante. Unitree, tra i produttori più noti, si è appena quotata a Shanghai raccogliendo 904 milioni di dollari e dietro c’è la fila: altre quattro aziende hanno già avviato le pratiche per fare IPO tra Hong Kong e Shenzhen.

Nelle stime di crescita del mercato, sul lungo periodo, Citigroup dice 7.000 miliardi di dollari entro il 2050, Morgan Stanley 5.000. Uno scarto di duemila miliardi (non poca roba) tra due grandi banche sullo stesso orizzonte penso significhi che nessuno sa dimensionare questo mercato, perché non esiste ancora.

L’anno scorso l’americana Figure AI cercava capitali a una valutazione di 39,5 miliardi di dollari, più del valore di Ford, con zero ricavi. Quando il Wall Street Journal andò a verificare la vetrina principale, i robot al lavoro per BMW, il cliente ridimensionò: tre esemplari in prova, uno solo alla volta, che facevano pratica fuori dagli orari di produzione.

Sempre WSJ ha provato Neo per un giorno intero, confermando in modo indipendente quanto visto dal New Yorker che in passato aveva raccontato di una demo dove in realtà il robot era pilotato da un teleoperatore.

Le condizioni per averne uno?

$20.000 per l’acquisto oppure $499 al mese in affitto, con sei mesi minimi.

Ma il costo vero è un altro. Perché il robot funzioni, un incaricato dell’azienda può guardare dentro casa attraverso le sue telecamere-occhi e pilotarlo. Il CEO di 1X lo dichiara apertamente:

“Non è per tutti. Se compri questo prodotto, è perché sei d’accordo con quel contratto sociale. Se non abbiamo i tuoi dati, non possiamo migliorare il prodotto.”

Va detto che l’azienda mette dei paletti. Il fondatore assicura che il controllo resta tuo: puoi dichiarare zone vietate, sfocare i volti nelle immagini, e nessun operatore si collega senza il tuo consenso. Anche i video usati per addestrare il robot, dice, non sono accessibili ai dipendenti se non lo autorizzi.

Quello che mi batte in testa è che sono tutte impostazioni che restringono i dati che l’azienda ha appena dichiarato di aver bisogno.

Su chi produce davvero questi dati, e a che prezzo, torno nella prossima uscita dove approfondiremo il mercato dei dati video che si sta sviluppando in India.

Cose che mi porto a casa

Sui modelli linguistici AI (LLM) gli Stati Uniti continuano a rimanere nella competizione per il primo gradino del podio. Sui robot no!

I produttori cinesi valgono oltre il 97% delle spedizioni mondiali. Per poterlo fare , contano cose che l’America ha in parte disimparato, cioè l’industria, componenti e lavoro manuale da osservare. A fine luglio Washington ha risposto vietando l’importazione di robot cinesi per motivi di sicurezza nazionale (inclusi quelli aspirapolvere): protegge un mercato ma resta fuori dalla curva di apprendimento e questo potrebbe non giocare una grande partita strategica.

Le applicazioni industriali e commerciali sono passate dal 50% a oltre il 70% delle spedizioni in un anno. La domanda che sta nascendo non è quella domestica dei video promozionali ma quella di fabbrica*.

*I robot davvero impiegati in ruoli produttivi restano pochi, e il traino principale è la spesa pubblica cinese, perchè lo stato rimane il principale acquirente.

Robot che puoi già comprare

Prima di chiudere, qui ho riepilogato alcuni progetti tra i più interessanti su cui tenere gli occhi puntati:

• Neo: $20.000, oltre 10.000 pre-order già effettuati, consegne promesse entro la fine del 2026. Il prodotto vuole entrare da subito nel mondo consumer, ovvero nelle nostre case per prestare servizio.

• G1 (Unitree, Hangzhou): da $14.000, oltre 5.000 unità spedite lo scorso anno. Rumoroso e senza fascino, ma economico, gira su software open source ed è il preferito dai ricercatori e dal mercato cinese.

• In arrivo nei prossimi dodici mesi: Figure 03, Atlas di Boston Dynamics, Apollo di Apptronik, Iron di Xpeng (è famoso perchè uno di questi è collassato durante una dimostrazione pubblica in un centro commerciale a Shenzhen).

• Capitolo Tesla: Musk ha convertito parte della fabbrica di Fremont (dove producevano la Model X per intenderci) per produrre fino a un milione di Optimus l’anno, con robot che costruiscono robot. Lo chiama “infinite money glitch”.

Io, nonostante sia fiducioso (e molto curioso) per ciò che vedremo prossimamente, per neo X1, e tutti gli altri colleghi umanoidi, penso che attenderò ancora prima di averne uno che gira per casa.

Grazie come sempre per leggermi e farmi sapere che ne pensi :)

PS: ho troncato questo articolo perchè l’indagine che ho fatto è davvero molto lunga. Siccome ora è giunto il mio turno per le vacanze (🇮🇸 Iceland, here we come!) ho pensato di dividerlo in più parti e la prossima arriverà sempre qui nelle prossime settimane.

Avete premiato il “nuovo formato” nell’articolo precedente e vi ringrazio davvero tanto per i feedback ricevuti, per questo continuerò a lavorarci. Nel mentre, il giro di boa sui chip di cui parlavamo la settimana scorsa ha lasciato diverse vittime per strada. Una di queste è Situational Awareness, l’hedge fund americano famoso per essere capitanato da un giovane ventenne, capace di raccogliere capitali da capogiro in pochissimo tempo.

Estate 2025. Aschenbrenner gira gli Stati Uniti per raccogliere soldi. A New York gira questa storia che narra lui entri nell’ufficio di un investitore ricco che lo ascolta e poi gli fa una domanda:

E se la rivoluzione dell’AI non andasse come speri, tu cosa farai?

Raccontano che non avesse una risposta strutturata. Nessun piano B, nessuna copertura o scenario alternativo. Era semplicemente convinto che sarebbe andata bene.

Un anno dopo quel fondo valeva 45 miliardi. La settimana scorsa, in trenta ore, ne ha persi quattro quinti.

Chi è il ragazzo

Nato in Germania da genitori medici, salta diversi anni di scuola e si diploma a 15 anni. Si laurea alla Columbia a 19, migliore del suo corso.

Rifiuta un posto a Yale e sceglie di andare a lavorare al braccio filantropico di FTX, dove aiuta Sam Bankman-Fried (ora lui è in carcere e ci rimarrà per i prossimi 20 anni) a gestire una fondazione da un penthouse alle Bahamas. Sappiamo tutti come finisce quella storia li, e per chi non lo sapesse consiglio questa lettura (una delle storie più folli che ho letto).

Per chi ha letto il libro su SBF o lo leggerà, ci sono tantissimi punti che accomunano il profilo dei due personaggi di cui stiamo parlando.

In ogni caso, tornando a Leopold, dopo questa vicenda con FTX approda poi OpenAI, da cui esce tra le polemiche. Nel giugno 2024 pubblica Situational Awareness: The Decade Ahead, 165 pagine sul futuro dell’intelligenza artificiale che in Silicon Valley diventano una bibbia. Un mese dopo apre un fondo a leva con lo stesso nome del paper, a 22 anni, senza mai aver avuto esperienze simili in precedenza.

Dettaglio di gossip: Aschenbrenner sembra essere fidanzato con la capo di gabinetto di Dario Amodei, il CEO di Anthropic che era uno dei principali investimenti del suo fondo. Pare che sia semplicemente così che funziona la Silicon Valley, pochissime persone legate tra loro che si raccontano a vicenda il futuro.

Il cortocircuito

La cosa che mi disturba è che capisco perfettamente perché gli hanno dato quei soldi. E se sono onesto, ogni tanto provo anche invidia per chi sembra non avere alcuna titubanza, come lui.

Aschenbrenner non ha venduto competenze perchè oggettivamente, non ne aveva. Non ha venduto nemmeno dei risultati perchè non esistevano in quanto il fondo era neo costituito. Ha venduto certezze: un paper da 165 pagine di futuro, raccontato senza un tremito in un settore dove ancora nessuno sa niente e lui sembrava possedere la verità.

Raccontare che un ventiquattrenne troppo sicuro di sé ha combinato un disastro è il modo più consolatorio perchè sposta la colpa lontano da noi. Ma la domanda che mi sono fatto è: chi gli ha dato retta?

Le banche che gli hanno prestato decine di miliardi, e non penso si trattasse di comitati rischi fatti di ragazzini entusiasti . La domanda che gli pose l’investitore di NY potevano fargliela anche loro. Forse qualcuno l’ha fatta, e poi ha firmato comunque, perché make hay while the sun shines.

Abbiamo trattato un ragazzo con una tesi come un oracolo, perché forse avevamo bisogno che qualcuno lo fosse. I documenti che il fondo depositava alle autorità venivano studiati “come scritture sacre” per capire su cosa scommettere e in cosa credere. Ragionevolmente quest’ultimo passaggio ha trascinato nel buco nero altre centinaia di persone.

Il giorno del crollo l’investitore Daniel Loeb ha pubblicato su X il link per comprare “When Genius Failed”, la storia di un fondo pieno di geni della finanza saltato in aria nel 1998. Aveva in squadra due premi Nobel per l’economia.

Questa storia era già scritta in un libro che sta in libreria da venticinque anni (ndr l’ho aggiunto alla mia wishlist).

La fatica dell’incertezza

Perché ci fidiamo di chi non ha dubbi? Sappiamo che chi promette il futuro con precisione ci sta vendendo qualcosa (è lo stesso concetto dei fuffa guru di Dubai, approfondito bene in questa puntata del podcast Black Box).

Ma cediamo ogni volta, perché l’alternativa è convivere con l’incertezza, che è faticosa.

E se avesse comunque ragione? Questa cosa me la sono chiesta più volte. Aschenbrenner ha perso perché la sua tesi era sbagliata, o perché aveva ragione con dieci anni di anticipo e le banche non aspettano dieci anni?

Cose che mi porto a casa

A vincere in questa vicenda sono: il mercato e l’hedge fund Citadel.

Le banche che prestavano il denaro hanno costretto Situational Awareness a vendere e questa era l’unica mossa possibile per evitare di destabilizzare ulteriormente i titoli dell’AI che hanno passato giornate migliori. Citadel era invece l'unico a poter scegliere perchè aveva la liquidità per comprare (con sconti peggio che il black friday) mentre Aschenbrenner, con la leva al 400%, era obbligato a vendere in trenta ore.

Secondo il WSJ, i titoli di quel portafoglio sono risaliti giovedì appena si è saputo delle vendite. Cioè appena Aschenbrenner è uscito dal mercato, i prezzi hanno rimbalzato. Se è così, Citadel era già in guadagno sulla carta nel giro di ore.

Per chiudere la riflessione, le informazioni oggi costano zero, ma quello che scarseggia è la disponibilità a sopportare un dubbio.

La verità brutta è che il dubbio non ha mercato ed è pure poco sexy da raccontare, insomma non se lo compra nessuno.

Passo e chiudo!

Questa volta provo un formato leggermente diverso, mi concentro sul tema dei chip condividendo con voi qualche cosa che è saltata fuori mentre cercavo di darmi alcune risposte in merito ad un tema che sto cercando di seguire con grande costanza e che ieri ha visto l’ennesimo giro di boa. Al fondo dell’articolo ho lasciato un piccolo sondaggio, se lo compili potresti aiutarmi molto :)

Perché tutti parlano di CXMT

Fino a pochi giorni fa quasi nessuno conosceva ChangXin Memory Technologies (CXMT), un’azienda di Hefei in Cina. Nel giro di poche ore CXMT è diventata il simbolo della corsa cinese ai chip. Le sue azioni sono partite da 8,66 yuan e hanno aperto a 49,50, facendo salire la valutazione fino a circa 480 miliardi di dollari. È stata la più grande quotazione cinese degli ultimi quindici anni e le richieste dei piccoli investitori hanno superato di oltre 200 volte le azioni disponibili.

Per anni tutta l’attenzione è andata ai processori, i chip che eseguono i calcoli e che hanno trasformato Nvidia nel simbolo dell’intelligenza artificiale, ma attenzione perchè l’AI non vive solo di processori. Servono anche di enormi quantità di memoria, il componente che conserva i dati mentre il sistema lavora.

Più i modelli diventano grandi e vengono utilizzati milioni di volte al giorno, più aumenta la domanda di questi chip e negli ultimi mesi il prezzo della memoria è esploso e aziende che fino a ieri arrancavano hanno iniziato a macinare profitti record e CXMT è una di queste.

Fin qui, però, sarebbe soltanto la storia di un settore in crescita ma il punto è un altro.

Semplifichiamo il concetto di guerra dei chip

Immagina che costruire un chip sia come salire una scala.

Ogni gradino richiede macchine sempre più sofisticate, capaci di incidere dettagli sempre più piccoli sul silicio. I primi permettono di produrre chip relativamente semplici, gli ultimi quelli più avanzati, indispensabili per l’intelligenza artificiale.

È proprio sugli ultimi gradini che da anni si combatte la guerra tecnologica tra Stati Uniti e Cina.

Per rallentare Pechino, gli USA hanno vietato l’esportazione delle macchine più avanzate prodotte dall’olandese ASML (che poi perchè gli USA vietano ad un azienda Europea l’export ?!), l’unica azienda al mondo in grado di costruirle e raccontata qui molto bene da . Il ragionamento occidentale era semplice: senza quelle macchine, la Cina non avrebbe potuto realizzare i chip più sofisticati, rallentandone così la corsa al vantaggio.

Differenze tra DUV e EUV

Intanto quello che ho capito è che DUV usa luce ultravioletta “meno estrema” per fare chip in modo più economico e maturo. EUV usa una luce molto più corta, quindi riesce a disegnare dettagli più piccoli e chip più avanzati a livello di ingegnerizzazione.

CXMT sembra aver realizzato una macchina litografica DUV, uno dei passaggi tecnologici più difficili lungo quella stessa scala. Ok non è ancora la tecnologia EUV (che resta un’esclusiva di ASML) ed è indispensabile per i chip più avanzati. Ma cambia il modo in cui il mercato guarda alla corsa dei semiconduttori.

Ora prende corpo l’ipotesi che la Cina riesca a ricostruire, uno dopo l’altro, i gradini che le erano stati negati avvicinandosi alla tecnologia EUV. È proprio questa possibilità, più ancora dei conti di CXMT, che gli investitori hanno iniziato a prezzare sconvolgendo i mercati.

Cose che mi porto a casa

Il +500% di CXMT non racconta soltanto una quotazione spettacolare ma segnala soprattutto un cambio di percezione dove il mercato inizia a credere che la strategia occidentale di rallentare la Cina possa funzionare meno del previsto.

A Pechino manca ancora l’ultimo gradino, la macchina EUV che solo ASML sa costruire. Ma fino a poche settimane fa sembrava irraggiungibile anche quello precedente e questo lascia pensare una sola cosa...

È questo cambio di prospettiva, più della corsa di un singolo titolo, ad aver fatto tremare i mercati e tutti i titoli semiconductor (sopratutto in Asia).

Aiutami a capire se questo articolo ti piace

Ho in mente di creare nuovi approfondimenti come questo cercando di concentrarmi su alcuni temi e approfondirli in modo più verticale. Mi aiuteresti davvero tanto a capire se funziona oppure se qualcosa è da correggere. Per farlo puoi rispondere al mio sondaggio qui sotto.

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Diciamocela tutta, vendere è diventato una faticaccia. Tutti cercano di venderti qualcosa, su linkedIn, al telefono, sui social. E spesso cercano di venderti qualcosa che non ti serve e per cui non sei disposto ad ascoltare (tempi e modi sbagliati).

Siamo letteralmente bombardati da qualcuno che deve a tutti i costi rifilarci qualcosa. Una fatica disumana che ha due elementi fondamentali: chi vende (e che troppo spesso deve farlo per portare a casa la pagnotta) e chi compra (che lo fa solo quando ha una necessità o si è bravi a fargli nascere un desiderio più forte del portafoglio).

Il mondo commerciale negli ultimi anni ha subito contraccolpi devastanti (il covid ha dato lo schiaffo finale) a difficoltà è riuscito ad uscire da quei file Excel pieni di numeri, dai CRM compilati con i piedi e quella poca disciplina di chi “ha sempre fatto così”. Adesso è arrivata l’intelligenza artificiale e il mazzo si rimescola ancora.

Immaginati un marketplace commerciale, dove le trattative sono totalmente delegate ad agenti AI, dove si creano nuove asimmetrie di mercato, non tra aziende ma tra agenti.

Si inizierà a ottimizzare non più per l’umano ma per l’agente e si aprono nuovi rischi legati a manipolazione, sicurezza e controllo che ancora non sappiamo come si svilupperanno e come potremo gestirli.

Questo è esattamente “Project Deal” l’ultimo progetto sperimentale pubblicato dal team Claude di Anthropic il 24 aprile.

Project Deal: agenti AI che comprano e vendono prodotti in autonomia

Ho sempre di più la sensazione che ci sia una cosa che rischiamo di non vedere mentre parliamo di intelligenza artificiale: non è tanto cosa sa fare ma per conto di chi lo farà.

Anthropic ha pubblicato un esperimento che sembra confinato alle mura di casa loro, ma in realtà anticipa in modo molto concreto come potrebbero funzionare alcuni mercati nei prossimi anni.

Hanno creato un marketplace interno, simile a Craigslist (ndr: un pezzo di storia che se non lo conosci, devi assolutamente farlo adesso, il primo portale annunci nato nel 96 e ancora in vita dopo diversi secoli virtuali). Nel progetto che ti racconto, 69 persone hanno delegato completamente a un agente AI (Claude) la compravendita di oggetti reali.

Senza supervisione e senza approvazione umana, soltanto agenti che pubblicano annunci, fanno offerte, rilanciano e chiudono accordi tra loro. In una settimana sono state concluse 186 transazioni per oltre 4.000$.

La prima cosa da dire è che funziona.

Gli agenti non si limitano a eseguire task, ma riescono a interpretare preferenze, individuare opportunità, gestire trattative e arrivare a un accordo, il tutto in linguaggio naturale e senza protocolli rigidi.

Ancora più interessante è che le persone coinvolte hanno percepito le trattative come sostanzialmente eque. Questo da solo basta a renderci conto che non siamo davanti a un’ipotesi futuristica, ma a qualcosa che è già tecnicamente e operativamente possibile OGGI!

Ma il punto più interessante emerge quando si guarda sotto la superficie. Non tutti gli agenti erano uguali, o meglio, basati sullo stesso modello. Alcuni utenti erano rappresentati da un modello più avanzato (Claude Opus), altri da uno più leggero (Claude Haiku).

La differenza si vede nei risultati: gli agenti migliori chiudevano più deal, vendevano a prezzi più alti e compravano a prezzi più bassi.

Le differenze per singola transazione erano limitate, pochi dollari, ma su un prezzo medio di circa 20 dollari diventano già rilevanti e soprattutto sono differenze che, su scala, crescono rapidamente.

Chi era rappresentato dal modello meno performante non se ne accorgeva. Le persone non percepivano chiaramente di aver ottenuto condizioni peggiori, e le valutazioni di equità restavano praticamente identiche. Questo introduce una dinamica nuova, perché ci troviamo davanti a un vantaggio competitivo reale ma invisibile, in cui chi è svantaggiato non ha strumenti immediati per capirlo (piccolo problema).

Reality Vs. Narrativa

C’è poi un elemento che va contro totalmente alla narrativa attuale sull’AI. Ovvero, il modo in cui istruisci l’agente conta meno di quanto ci aspetteremmo.

Alcuni partecipanti avevano chiesto al proprio agente di essere aggressivo, altri gentili, altri ancora creativi, come nel caso di chi ha chiesto di negoziare parlando come un cowboy disperato. Il risultato non cambia in modo significativo. La variabile che incide davvero è la qualità del modello.

Di fatto il team di Claude dimostra, in altre parole che non è tanto come lo istruisci, ma quale modello stai usando.

Se si porta questo scenario fuori da un esperimento e dentro contesti reali come quello delle PMI che vivo ogni giorno, le implicazioni diventano molto concrete (e anche beffarde).

Delegare ad agenti AI attività come acquisti, negoziazioni commerciali, gestione fornitori o trattative B2B non significa solo guadagnare efficienza, ma introdurre un nuovo livello competitivo, legato alla qualità dell’agente che rappresenta i tuoi interessi (e se già pensavo che le reti di agenti, quelli veri, erano totalmente perse nel vuoto cosmico, adesso inizio a chiedermi per quanto possano ancora durare per davvero). Questo vale per le aziende, ma anche per le persone.

Da qui si aprono alcune direzioni interessanti (in ordine sparso):

La prima è economica: non avremo solo aziende più forti o più deboli, ma agenti più forti o più deboli che negoziano tra loro, con il rischio di creare nuove forme di disuguaglianza difficili da percepire e quindi da correggere. Riassunto: avremo nuove sfide da affrontare (per non dirla in francese) e serviranno testa e cuore.

La seconda è strategica: se oggi ottimizziamo prodotti ed esperienze per l’utente, domani inizieremo a ottimizzare per gli agenti, cioè per sistemi che prendono decisioni al posto dell’utente.

La terza è legata alla sicurezza: se gli agenti negoziano, qualcuno proverà a manipolarli, introducendo problemi come prompt injection o leakage di informazioni in un contesto che non è più solo tecnico, ma economico. (nota nerd: qui sto provando a lavorarci, ho qualche idea e in pieno stile Lean Startup ho iniziato ad intervistare gli end user su Reddit con discreto successo. Sempre detto io che quello è un posto pazzesco!).

La sensazione è che non siamo davanti a una rottura improvvisa, ma all’inizio di un processo. Una prima versione, imperfetta ma già funzionante, che verrà iterata e migliorata nel tempo e come spesso accade, la direzione sarà più importante della velocità (e saperlo leggere in tempi non ancora troppo sospetti non fa schifo).

Il tuo problema non sarà più se userai un agente o no, piuttosto quanto è bravo quello che usi. Forse ancora più importante, se sarai davvero in grado di valutarlo.

💥 Con AIMeetup (la community AI che sto costruendo con alcuni amici), abbiamo organizzato per il 23 aprile una serata con qualche spritz e vibe coding, e ti puoi iscrivere gratuitamente qui: luma.com/tgjjse7n. Un grazie a Sellalab e a Nel mondo a venire per rendere possibile questa serata ospitandoci nei loro spazi. Se con la tua azienda vuoi supportare i prossimi meetup, scrivici a hello@aimeetup.it. Se invece ti piacerebbe portare AI Meetup nella tua città, siamo felici di parlarne.

🎤 Il prossimo 17 aprile mi trovi alla tappa torinese di Talentis, il contest per startup e scaleup Italiane dei Giovani imprenditori di Confindustria. Saremo ospiti di Goma Elettronica Spa.

Da qualche settimana ho rispoleverato un vecchio mac mini del 2013, il primo computer entrato in Koodit, era chiuso dentro ad un armadio con uno strato di polvere risalente all’epoca. Ora è ha trovato un posto sulla scrivania di Michi, Sele e Francesco.

Dentro gira OpenClaw, il famoso software che permette di creare un agente che può prendere completamente il controllo della macchina ed è in grado di fare qualsiasi operazione, sfruttando i software a disposizione, scrivendone di nuovi, usando il terminale e facendo quello che faresti tu con mouse e tastiera. Lavora 24h senza lamentarsi, io e lui comunichiamo su slack (la chat interna del nostro team).

Al momento si testa, gli ho fatto scrivere 30/40.000 righe di codice e revisionarne altrettante, sviluppate da altri agenti nel corso della giornata. Il lavoro che svolge Claude Code ad esempio, viene poi revisionato e approvato all’interno di alcuni cicli nel corso della notte. Se qualcosa va storto, ricevo una mail dal “collega virtuale” che mi segnala dove ci sono (se ci sono errori), proponendomi le correzioni.

A livello operativo, in una notte, svolge quello che in 5 a malapena riusciremmo a fare in 2/3 settimane.

Fin qui, tutto bene.

Il ruolo dei guardian AI agents

Ti ricordi questo signore?

Lui è Peter Norton, l’inventore del NORTON AntiVirus. Se hai avuto in casa un pc dopo il 1998 probabilmente allora hai anche posseduto una di quelle grandi scatole gialle contenenti il CD d’installazione con stampato sopra il suo faccione rassicurante (lui ci metteva la faccia).

Prima sono arrivati i PC, poi sono arrivati gli AntiVirus. E dopo è nato un mercato enorme per difendersi.

C’è un pattern che si ripete spesso nella tecnologia. Tendenzialmente costruiamo sistemi sempre più potenti, poi solo dopo, costruiamo strumenti per difenderci da quei sistemi.

Negli anni ’90 questa roba qui l’aveva capita bene Norton. Le sue facce sulle scatole di Norton AntiVirus non vendevano solo software: vendevano una sensazione di protezione in un mondo digitale che stava diventando improvvisamente pericoloso.

Con l’avvento degli agenti di intelligenza artificiale, se guardiamo più da vicino, il problema è ancora più profondo.

Gli agenti AI non sono software tradizionale e non eseguono semplicemente delle istruzioni. Hanno la capacità di interpretare, collegare diversi sistemi e agire. Ma soprattutto, operano ancora su un presupposto fragile: non distinguono davvero dati e istruzioni e questo significa che un agente può essere manipolato semplicemente leggendo il contenuto sbagliato.

Da qui nasce quello che alcuni ricercatori chiamano la “lethal trifecta”:

• accesso a dati sensibili

• esposizione a contenuti non affidabili

• capacità di comunicare all’esterno

Quando questi tre elementi coesistono, hai un sistema vulnerabile per definizione e non si tratta di un bug, è una proprietà emergente del sistema che cambia completamente il modo in cui dobbiamo pensare alla sicurezza.

Nel software tradizionale, il problema era bloccare accessi non autorizzati mentre negli agenti AI, il problema è molto più sottile: non puoi essere sicuro di quello che faranno anche quando funzionano “correttamente”.

È qui che secondo me entra in gioco una nuova grande opportunità, il mondo dei guardian AI agents. Parliamo di sistemi progettati per monitorare altri agenti, verificare comportamenti e intervenire quando qualcosa devia.

Ma c’è un punto chiave: questa supervisione non può essere umana.

Gli agenti operano a una velocità e su una complessità che rendono impossibile un controllo umano e manuale.

In altre parole: servono agenti per controllare altri agenti.

Se torniamo al parallelo storico, siamo esattamente nel momento pre-antivirus. Il 2026 ci siamo ripetuti più volte che sarà l’anno degli agenti e iniziamo a vederne distribuiti ovunque, ma quando ne creiamo uno o decidiamo di utilizzarlo dobbiamo ricordarci che il layer di sicurezza è ancora immaturo.

E come negli anni ’90, questo crea spazio per un nuovo mercato.

Startup come Wayfound e CredoAI stanno emergendo con soluzioni ancora molto enterprise, gli hedge fund stanno già pagando per monitorare agenti che producono ricerca.

Vedo una differenza importante rispetto al passato, nel caso degli antivirus, il problema era esterno: qualcuno attaccava il sistema. Mentre nel caso degli agenti AI, il problema è interno: il sistema può diventare vulnerabile semplicemente interagendo con il mondo.

Non stiamo proteggendo un sistema da attacchi, stiamo cercando di rendere prevedibile qualcosa che, per natura, non lo è.

Se l’AI diventa a tutti gli effetti infrastruttura, quello della governance potrebbe diventare un mercato davvero grande.

A differenza del passato, non sarà un mercato di difesa, piuttosto sarà un mercato di fiducia.

PS: Grazie, grazie, grazie. Grazie perchè continui a leggere questa newsletter, siamo arrivati a sfiorare i 200 iscritti a Fuori Programma e non me lo sarei mai aspettato 🤩 Cerco di fare del mio meglio quelle poche volte in cui ti scrivo, e posso garantirti che è davvero un grande (ma bellissimo) impegno. Se hai suggerimenti o ti va di approfondire quello di cui ho parlato qui, puoi rispondere a questa email o scrivermi a pietroperona@gmail.com

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💥 AIMeetup la community AI che sto costruendo con alcuni amici, ha traguardato i primi due eventi e sono andati alla grande. Il 26 febbraio, nella serata “AI Meetup #2: Restare umani in un mondo di algoritmi”, sostenuta da Nel Mondo a Venire e Sellalab

🎤 Lo scorso 20 gennaio sono stato ospite della tavola rotonda “AI Commerce: la nuova frontiera del commercio intelligente” organizzata da Netcomm insieme a Koodit, Nexi e Livehelp ed è uscito un bellissimo paper con le considerazioni di tutti gli ospiti. Un’estratto puoi recuperarlo qui.

L’ultima volta, ci siamo lasciati ero a San Francisco per l’OpenAI Dev Day. Quante cose sono cambiate in qualche mese..
Anthropic (creatori di Claude), nata come alternativa più prudente a OpenAI, si è guadagnata quote di mercato impressionanti grazie alla vicenda divisiva con il Pentagono: Anthropic voleva porre limiti su armi autonome e sorveglianza di massa dei cittadini USA, mentre l’amministrazione Trump ha reagito tagliandola fuori dai contratti militari e lasciando spazio ad OpenAI (ndr. che non si è minimamente posta il problema etico della questione).

In questo bellissimo pezzo pubblicato da poche ore su TIME emerge una bella questione: Anthropic (che in questo momento si posiziona come la mia preferita) si presenta come il laboratorio più attento alla sicurezza, ma allo stesso tempo accelera una tecnologia che destabilizza lavoro, politica, guerra ecc. Oggi provo a riflettere sul lavoro, dove cerco costantemente di darmi delle risposte, e premetto che lo trovo uno di quegli esercizi complicati al punto da farmi venire male alla testa..

Il mercato del lavoro sta già ri-prezzando

Se non hai voglia di leggere tutto (ma dovresti farlo perchè questa roba riguarda probabilmente anche te): in pratica il mercato ha già “rivalutato” e “svalutato” alcune professioni e questo sembra un fenomeno che non è disposto a fermarsi.

Il valore economico dei diversi lavori cambia perché l’intelligenza artificiale modifica produttività, domanda di competenze e struttura delle mansioni.

Ricerche come la recentissima di Anthropic mostrano che l’esposizione all’AI non è distribuita come ci si aspetterebbe: non sono solo i ruoli ripetitivi a essere a rischio.
Programmatori, analisti finanziari, customer support, specialisti che hanno a che fare con medical records... In generale molte professioni “di conoscenza” vedono una porzione significativa dei loro compiti già realizzabile dall’AI.

Ma a parere mio attenzione: questo non significa necessariamente licenziamenti di massa immediati (roba che leggiamo sui media, come la questione InvestCloud di cui faccio riferimento sotto).

Significa che la leva per singolo lavoratore aumenta: una persona assistita dall’AI può fare molto di più e qui non ci sono più dubbi, quindi la struttura delle squadre e il pipeline di ingresso per i ruoli junior potrebbero cambiare. Meno assunzioni junior, più upgrade di competenze richieste.

E a livello geopolitico, paesi che hanno costruito economie su servizi di back-office potrebbero ritrovarsi con un vantaggio ridotto se l’AI fa lo stesso lavoro con meno persone.

Occhio ai titoli spazzatura

La narrativa è perfetta, ma la realtà molto meno.

In questi giorni gira la notizia: InvestCloud chiude in Italia e 37 persone vengono sostituite dall’intelligenza artificiale. Una storia perfetta per i titoli. Peccato che guardando i numeri e il contesto la faccenda sia molto meno epica.

La sede italiana nel 2024 fatturava quasi 10 milioni di euro, con mezzo milione di utile e una crescita superiore al 60% rispetto YoY, a casa mia non esattamente il profilo di un’azienda che sta collassando.

Il punto è un altro. InvestCloud è una società californiana che negli ultimi anni ha acquisito diverse realtà locali e poi le ha integrate dentro una struttura globale. E quando una multinazionale software entra nella fase di integrazione succede quasi sempre la stessa cosa: meno sedi locali, più hub centralizzati. È già successo in altre geografie e ora è semplicemente arrivato anche il turno dell’Italia.

Dentro questo schema una sede locale con costi del lavoro rilevanti, burocrazia e prodotti molto adattati al mercato domestico diventa difficile da giustificare. Non perché non funzioni, ma perché non scala (e questo è un tema che tante società del software si trovano o troveranno presto a dover affrontare per via di quello che ci raccontavamo sopra).

L’intelligenza artificiale in questa storia probabilmente c’entra poco. Può accelerare alcuni processi, certo. Ma qui sembra più una spiegazione comoda che la vera causa. Quando il margine è limitato e l’obiettivo è concentrare tutto in pochi poli globali, la leva principale resta sempre la stessa: tagliare costi fissi e semplificare la struttura.

La parte più curiosa però non è la chiusura della sede ma il racconto che ne è stato fatto. Il comunicato nasce dal sindacato, viene ripreso dai media e in poche ore la storia diventa l’ennesimo capitolo della narrativa “l’AI ci ruberà il lavoro”.

Nel frattempo stiamo entrando davvero in una trasformazione enorme del lavoro, probabilmente la più grande dalla rivoluzione industriale. Eppure il dibattito pubblico continua a oscillare tra slogan e paura, mentre quasi nessuno prova a spiegare cosa sta succedendo davvero nei modelli organizzativi delle aziende globali.

Noi, ci abbiamo provato con Silvia Basiglio(con cui qualche mese fa avevo scritto un post a 4 mani che puoi rileggere qui) e Andrea Guzzo (CTO di Intella ed esperto di AI) durante l’ultimo appuntamento organizzato da AIMeetup a Biella.

Il risultato è paradossale: l’intelligenza artificiale diventa il bersaglio facile, mentre i meccanismi reali del mercato del lavoro restano fuori dalla conversazione. Ed è lì, forse, che si crea il vero problema.

La lezione è che l’impatto reale dell’AI sul lavoro oggi passa più dalla trasformazione delle aziende e dei loro modelli organizzativi che dalla semplice sostituzione delle persone con le macchine.

Dare i numeri

Per chi ha letto le mie riflessioni nelle precedenti mail, sapete che mi piace molto buttare li qualche numero che ritengo interessante, sopratutto per riuscire a trovare una correlazione e senso generale a quanto scritto in queste poche righe.

Qui metto lo screen di due grafici che penso siano tra i più interessanti per riflettere sulla ri-prezzatura del mercato del lavoro. Arrivano anche questi da un’altra ricerca Anthropic di fine 2025.

Nei grafici, vedrai alcuni dati parzialmente oscurati, si tratta delle performance dei modelli di AI generativa distribuiti tramite API (modalità professionali/enterprise) che ho preferito escludere per ragionare in modo semplice. Quindi, il riferimento che fanno i dati sotto è esclusivamente all’uso di sistemi come Claude o ChatGPT nella modalità più comune.

Più il lavoro è complesso, più l’AI fa risparmiare tempo.

Qui troviamo sull’asse delle Y il moltiplicatore, mentre su quello delle X la difficoltà del compito espressa in anni di studio necessari per risolverlo. Nei compiti semplici l’AI aiuta un po’. Nei compiti complessi moltiplica la produttività fino a 10-12 volte.

In pratica più il problema è difficile, più l’AI diventa potente come acceleratore.

Affidabilità Vs. Complessità

Qui l’asse delle X rimane invariato rispetto sopra (difficoltà del compito espressa in anni di studio), cambia invece quello delle Y dove viene rappresentata la percentuale di successo.

Si passa circa dal 70% di successo nei compiti più semplici al 66% in quelli più complessi.

E questa differenza “piccola” secondo me è il dato che dobbiamo tenere d’occhio perchè già in questo momento, mentre ne parliamo, probabilmente i progressi sui modelli (LLM) di AI Gen hanno fatto passi da gigante e stanno alzando l’asticella.

Tradotto: l’AI resta abbastanza affidabile anche quando il livello si alza e più andremo avanti nel tempo, mesi e non anni, questa differenza diventerà impercettibile e il success rate si alzerà fino ad arrivare al 100% come già accade per alcuni compiti (prevalentemente matematici e software).

Difficile prevedere la verità assoluta e la direzione che dovremo intraprendere per restare competitivi sul mercato del lavoro, di certo per ora io continuo a riflettere sul concetto che più il problema è difficile, più l’AI diventa potente come acceleratore.

Ci ritroviamo qui quando avrò qualcosa da raccontare come sempre senza programmarlo per lasciare questo spazio qualcosa che non diventa l’ennesima cosa “che devo fare”.

Ora salto sul treno e torno a casa che Laura mi aspetta per pranzo.

Ciao!

🎤 Insieme a e Pamela ad Eh!2025 abbiamo parlato di marginalità nell’e-commerce e su quali sono i fronti necessari per puntare ad un P&L che stia in piedi.

🎤 Sono stato tra gli speaker di TEDxCrocetta, lo scorso 26 settembre. Evento stupendo al Politecnico di Torino. Un grandissimo onore avere avuto l’occasione di portare il mio contributo e le mie idee.

👉 In questo momento mi trovo a San Francisco. Sono venuto qui perché sono stato selezionato per partecipare al DevDay di OpenAI. Evento chiave dell’anno per il colosso dell’AI dove sono state presentate le principali novità tra App per Chat GPT, Agent Kit e GPT-PRO.

🧭 Lo scorso agosto sono stato a Tokyo e Okinawa. Il Giappone è un paese incredibile, mi ha affascinato moltissimo. A Tokyo si respira l’essenza di una tradizione fatta di rispetto e bellezza, anche qualche paradosso. Okinawa, ferma nel tempo, l’azzurro del mare che separa Filippine e Cina ti travolge. Ho fatto amicizia con Fabian (Svizzero/Giapponese) e non vedo l’ora di incontrarlo a Milano appena rientrerò da qualche settimana di trasferte. Nel frattempo ho aggiunto qualche tappa interessante sul mio mapstr, lo trovi qui.

💥 Finalmente ci siamo, sono mesi che avevo in mente di organizzare AI Meetup. Il progetto è pronto per partire, inizieremo da Biella con l’obiettivo di creare una community dove potersi trovare, condividere una pizza e raccontare quello che succede nel mondo (dell’intelligenza artificiale). Se ti interessa scoprire di più sul mondo AI e vuoi capire come portarla nella tua vita e nel tuo lavoro, qui puoi iscriverti per rimanere aggiornato sul lancio del primo incontro.

L’ultima volta, ci siamo lasciati parlando di Agenti AI e lavoro umano e di come questo nuovo paradigma stia cambiando significativamente le nostre organizzazioni (e vite). Con (che per altro è dei nostri nella community di Biella sull’AI), è stato un bellissimo confronto e molto probabilmente ci torneremo presto sul tema perché i fronti sono tanti (forse troppi).

Cose che mi porto a casa

In questi giorni ho osservato.

Scrivo da San Francisco. Qui mi sono creato “una routine temporanea” ma “non è tutto oro ciò che cosa”. Sono state settimane intense, ho corso tra Torino, Salerno, Napoli, Zurigo con un sacco di esperienze, cose e persone da cui ho imparato tantissimo. Tra poco torno a casa e rimetto insieme i pezzi.

Alcuni di questi pezzi me li segno qui:

Stare nel qui e ora

Ad EcommerceHub abbiamo parlato di marginalità nell’e-commerce e su quali sono i fronti necessari per puntare ad un P&L che stia in piedi. La tavola rotonda è organizzata da Sella Personal Credit, che osa e ci butta nel recinto dei leoni senza marchette. La sala è piena, i merchant aspettano me che sono in ritardo, perso in chiacchiere.

Mentre siamo per strada mi mostra l’entusiasmo di un bambino ad ogni notifica di acquisto dall’app Shopify del suo e-commerce Rarò, esperienza da merchant che ha raccontato e che ha deciso di fare per amore del prodotto (a sue spese).

Oggi mi dà una lezione: lui ha tanto da dire sul marketing, mentre parlo ascolta, resta in silenzio e si appunta quello che viene detto nella sua agenda (foto sopra).

Quanto conta davvero stare nel “qui e ora” oggi? Tanto.

Rimanere connessi, appuntarsi le cose, cercare di connettere i puntini e non “perdersi i pezzi” è quasi diventata un’arte, al punto da affascinare. In un tempo nel quale ci perdiamo in troppi impegni superflui e stimoli della tecnologia (ci arriviamo poi sotto), riuscire a dimostrare agli altri la nostra attenzione è distintivo di valore, sinonimo di capacità di dare importanza, mica banale.

La strada per me è ancora lunga, ci sto provando e mi sento nettamente meglio, quando serve connesso ma senza wifi insomma.

Essere “aerodinamici mentalmente”

Qui tutto (sembra) possibile, San Francisco è una di quelle città del mondo che da respiro ai pensieri. Le cose sembrano più semplici, più facili da realizzare. Sembra che qui trovi la casa perfetta uno dei miei concetti preferiti: l’essere aerodinamici mentalmente.

Che poi è un esercizio di sottrazione: meno peso, più velocità.

Questa è la settimana di molti eventi chiave per il mondo Tech qui a SF. Ho parlato con molte persone: ingegneri, smanettoni della valley e imprenditori. Se c’è una cosa che ho percepito e che li accomuna è la capacità di adattarsi, di fluire, di rispondere agli eventi senza opporre resistenza emotiva o cognitiva eccessiva. Con questo non voglio dire di aver conosciuto persone “passive”, ma sicuramente capaci di

"Orientare la propria energia verso la direzione del vento invece di combatterlo. "

La semplicità con cui la gente ti parla di idee, esperienze e progetti qui, è quasi spiazzante. Favoriti da una cultura che non ha grandi “schemi” di giudizio certamente, per noi figli della paura del fallimento e della necessità di sembrare qualcosa che non siamo, è sconcertante e a tratti quasi ti chiedi se sia tutto vero.

Il concetto per me trova spazio nell’idea di “viaggio” perché ho sempre creduto (e con il tempo non trovo solamente che conferme) che viaggiare sia una grande occasione di portare a casa ricchezza. Ma qui la sensazione è quella che molto spesso non serva nemmeno dover partire per trovare quel concetto di ricchezza e penso sia la chiave di molti successi che accomunano “gli unicorni” della baia di SF.

Imparare ad imparare

È tempo che penso su quanto sia diventato semplice imparare qualcosa, farlo nostro. Ma paradossalmente di quanto sia diventato complicato avere l’attenzione per farlo. Il bombardamento di stimoli (non so voi) non mi aiuta, ed è come se ogni giorno mi facessi prendere dalla FOMO e poi improvvisamente mi rendessi conto che non ho concluso comunque ciò che volevo o sognavo di fare.

Ci sono dei momenti però, dove trovo il pulsante giusto. Quasi sempre è una fase che segue quella in cui ho trovato il coraggio di staccare la spina per davvero, quando viaggio o semplicemente quando decido di non “fare nulla”.

Mai come negli ultimi 12/18 mesi sento di avere “imparato” tanto e questo è frutto di tante esperienze, tanto tempo dedicato ma non solo. Soprattutto è frutto di tutta questa tecnologia che ci circonda, che può diventare un grandissimo abilitatore di competenze. Qui sarebbe saggio poi distinguere queste competenze da una meteora che rapidamente si spegne, fungendo da specchietto per le allodole, o da un sano approfondimento di qualcosa, andandone a fondo e rendendolo “nostro” e questo dipende spesso da noi.

Imparare con gli LLM, si può?

📌 Per esempio, ho fatto un video di Chat GPT mentre provavo la nuova modalità “studio” lanciata qualche mese fa.

Sempre di più mi rendo conto di quanto la maggior parte dei miei approfondimenti passi per gli LLM.

In particolare questa nuova funzionalità non inserisce delle nuove funzioni di interfaccia, bensì si concentra su istruzioni create con il contributo di insegnanti, scienziati ed esperti di pedagogia, pensate per promuovere un apprendimento più efficace e consapevole sviluppando veri e propri piani di studio con interazioni di verifica e test.

Quanto evolverà il mondo della formazione e la personalizzazione di come/cosa vogliamo studiare?

TEDx è concedersi il lusso del tempo

Per tornare al concetto del “qui e ora” vado all’esperienza appena conclusa come speaker di TEDxCrocetta.

Sarei tentato di riavvolgere il nastro anche solo per rivivere il desiderio di “fare qualcosa per cui vuoi davvero arrivare preparato”.

Quando i ragazzi di TEDxCrocetta mi hanno invitato come speaker del loro evento, subito non avevo capito. Così ho detto “ok ragazzi se posso aiutarvi a trovare speaker autorevoli io ci sono”, ho poi realizzato che in realtà da li a poco su quel palco ci sarei dovuto salire io.

L’esperienza si è conclusa con l’evento ma il periodo è stato davvero uno di quei momenti che rimarranno per sempre nei miei ricordi. Il bello di questo è vento è poter creare, provare e preparare per poi giungere a quei 15 minuti in cui hai la grande opportunità di portare a tutti quel sapere, quell’esperienza che sei stato capace di affinare e rendere tua più di ogni altra cosa.

Perché fare un TED non è solo “l’evento” ma è potersi concedere il lusso del tempo e della concentrazione (su una cosa sola).

Riflessione “extra” dal TED

Spero di potervi condividere presto il video dell’intervento. Nel frattempo vi lascio con un concetto del mio talk che penso sia interessante.

Teorizzato negli anni 80 da John Searle.

La teoria della stanza cinese, la “Chinese Room” è un esperimento mentale proposto per criticare l’idea che un computer “capisca” davvero ciò che elabora.

Immagina una persona chiusa in una stanza che non conosce il cinese ma ha un manuale con regole precise per rispondere a messaggi in cinese.

All’esterno una persona cinese, inserisce in una fessura di comunicazione dei messaggi scritti in lingua.

Le risposte della persona all’interno sembrano perfette come se capisse la lingua ma in realtà sta solo manipolando simboli grazie al manuale con le regole.

Searle voleva dimostrare come un computer può simulare l’intelligenza (come la persona nella stanza) senza avere una reale esperienza soggettiva.

Trovo il concetto ancora molto attuale, da fissare a mente quando utilizziamo qualsiasi strumento di intelligenza artificiale che ci fa credere “di poter ragionare come noi”.

Ci ritroviamo qui quando avrò qualcosa da raccontare come sempre senza programmarlo per lasciare questo spazio qualcosa che non diventa l’ennesima cosa “che devo fare”.

Ora corro a prendere l’aereo che mi riporterà a casa.

🎤 Lo scorso 13 giugno a Rapallo, sul palco del 54° Convegno nazionale del Giovani Imprenditori di Confindustria ho presentato la finale di Talentis. Tra gli ospiti, sul palco è salito anche Simone Molteni che vi consiglio di andare ad ascoltare (qui un suo TED Talk) (lui davvero d’ispirazione sul tema sostenibilità). Insomma, una grande opportunità di confronto tra imprenditori e innovazione che mi rende orgoglioso.

🧭 Sono stato da pochissimo a Ginevra. Come tutte le città svizzere l’ho apprezzata davvero molto e la sua quiete è davvero fenomenale. Se passate di li, non potete non bere un GT in riva al lago e fare un salto al museo di Patek Philippe (anche se non siete amanti degli orologi, è davvero un’istituzione dell’eleganza nel mondo). Nel frattempo ho aggiunto qualche tappa interessante sul mio mapstr, lo trovi qui.

💥 Se ti interessa scoprire di più sul mondo AI e vuoi capire come portarla nella tua vita e nel tuo lavoro, sto organizzando AI Meetup, partiremo da Biella e si terrà nei prossimi mesi. Qui puoi iscriverti qui per rimanere aggiornato.

La volta scorsa parlavamo di come l’AI stia cambiando il lavoro. Ruoli che si spostano, competenze che evolvono, nuove sfide per le professioni creative.

Ma c’è un passaggio ulteriore che oggi voglio esplorare con voi.

Cosa succede quando l’AI non è più solo uno strumento, ma diventa un “collega” vero e proprio?

Con l’arrivo degli AI Agents, entra nelle organizzazioni qualcosa di diverso: un soggetto attivo, capace di osservare, decidere, agire. In autonomia.

Sono sistemi in grado di comprendere un obiettivo, valutare cosa fare, mettere in fila le azioni giuste, portarle a termine e imparare dall’esperienza. In pratica possiamo chiamarli “colleghi artificiali”. Possono scrivere report, gestire mail, analizzare dati, dialogare con i clienti, monitorare KPI e perfino prendere decisioni. In base a come sono progettati, possono farlo in autonomia. 24h su 24, senza stancarsi e con un margine di errore prossimo allo 0.

È una rivoluzione? Sì. Ma non è una sostituzione. È una ridefinizione del lavoro. Del suo significato. Dei ruoli. E anche del valore specifico dell’essere umano.

Lavorare con l’AI, non contro

🧠 In questa nuova fase, l’AI non toglie solo compiti. Cambia il perimetro stesso di ciò che chiamiamo lavoro.

Alcune attività diventano automatiche per davvero: analisi ripetitive, generazione di contenuti standardizzati, gestione di flussi.

Altre, invece, diventano più preziose: la relazione, il giudizio etico, la creatività, l’intuito, la capacità di vedere le sfumature. Tutto ciò che una macchina non riesce a replicare.

In mezzo, c’è l’organizzazione. E poi c’è la necessità di fare un passo in più: non adottare tecnologie, ma ripensare i processi.

Il tema centrale, a livello di progettazione è proprio quello di non inserire strumenti nei vecchi flussi, ma disegnare flussi nuovi. Dove umani e agenti AI convivono, si aiutano, si supervisionano.

Cosa cambia, concretamente?

Per prima cosa, servono nuove competenze.

Non si tratta di diventare tutti esperti di AI, ma di capirne i meccanismi, i limiti, i rischi. Capire dove può essere utile, dove no, e come guidarla.

Questa forma di “alfabetizzazione AI” non è tecnica: è culturale. Deve riguardare tutti, non solo chi lavora in IT.

Cambia anche il concetto di team. Quando l’AI entra nei flussi decisionali, dobbiamo rivedere responsabilità, ruoli, processi di supervisione. Il modello human-in-the-loop diventa essenziale: la macchina propone, ma è l’umano che osserva, corregge, assume la responsabilità. È una forma nuova di leadership.

Poi c’è un tema che spesso passa in secondo piano, ma per me è centrale:

La relazione

Nessuna AI crea fiducia. Nessuna macchina sa motivare, ascoltare davvero, generare senso (quasi mai).

È lì che dobbiamo concentrarci. Il valore distintivo del lavoro umano sarà sempre più nella capacità di creare connessioni vere, conversazioni autentiche, contesti in cui le persone si sentono viste, comprese, libere di contribuire.

Il ruolo dell’HR in tutto questo è decisivo. Non può più limitarsi a gestire processi. Deve guidare il cambiamento culturale. Curare le soft skill, proteggere la qualità del tempo umano, disegnare spazi di formazione che non siano solo su “come usare l’AI”, ma su come restare umani nel lavoro.

C’è anche un aspetto delicato, ma non aggirabile: l’etica.

Ogni uso dell’AI pone domande su trasparenza, privacy, inclusione.

📌 Il rischio che l’AI amplifichi bias esistenti è reale. Per questo serve una governance chiara. Serve che l’HR, insieme al management, partecipi a comitati etici interni, definisca policy concrete, metta in piedi processi di verifica.

L’AI va addestrata, certo. Ma anche supervisionata, con continuità. E poi c’è la parte interessante.

Perché l’AI non riguarda solo l’efficienza. Può aumentare anche la profondità delle decisioni.

Nel mondo HR, per esempio, sta già cambiando il modo in cui vengono selezionati i candidati, analizzati bisogni formativi, raccolti feedback. Ma anche qui: la tecnologia non basta. Serve un modo nuovo di usarla, dove i dati non sostituiscono la valutazione , ma la potenziano.

Ma il punto vero, secondo me, è un altro

L’AI porta con sé una domanda sottile: se lei analizza, propone, decide e agisce… noi cosa facciamo?

Il rischio non è tecnico. È di senso.

E l’unico modo per non perderlo è metterlo al centro.

Smettere di parlare solo di performance, e iniziare a parlare di significato. Di agency. Di autoefficacia.

Agency significa sentirsi protagonisti attivi della propria esperienza, con la possibilità di scegliere e agire; un’attitudine che trova forza nell’autoefficacia, ovvero nella fiducia di avere le risorse per affrontare le sfide.

In un mondo ibrido, dove la tecnologia fa sempre di più, il nostro valore sarà sempre più legato alla capacità di restare connessi a ciò che ci rende umani. E questo riguarda anche il modo in cui affrontiamo la complessità.

Una lente che mi è utile è quella dell’antifragilità, proposta da Nassim Taleb.

Un sistema antifragile non solo resiste agli urti, ma si rafforza grazie a essi.

Credo che le organizzazioni dovranno imparare proprio questo: ad anticipare il cambiamento, a usarlo per allenarsi, ad accogliere le emozioni che emergono (compresa la paura), e a lasciare andare ciò che non serve più.

Per approfondire queste riflessioni, ho fatto a Silvia Basiglio, Psicologa del Lavoro e delle Organizzazioni, cinque domande per condividere il suo punto di vista.

Silvia si occupa di aiutare le aziende a creare ambienti in cui le persone possano esprimere il loro potenziale, e i risultati arrivino in modo sostenibile. Con lei, nell’intervista che segue, abbiamo approfondito il cuore della questione.

Cosa resta profondamente umano nel lavoro?

1️⃣ In uno scenario in cui l’intelligenza artificiale è in grado di analizzare, decidere e agire, qual è oggi il valore unico e non sostituibile del lavoro umano?

Guarda, il valore umano oggi più che mai sta nella nostra capacità di creare connessioni vere, di generare significato insieme e di agire con consapevolezza dentro contesti sempre più complessi e ambigui.

Per quanto possa essere evoluta, nessuna AI può davvero sostituire alcune qualità profondamente umane. Penso, ad esempio, all’ascolto autentico, a quell’intuizione che matura solo con l’esperienza, o ancora alla nostra presenza fisica, incarnata.

La profondità di una conversazione vera, l’empatia che si attiva in un conflitto, la sensibilità nel cogliere le sfumature… tutte queste cose richiedono qualcosa che va oltre il ragionamento logico: richiedono contatto, presenza, vissuto.

Spesso chiamiamo queste dimensioni “soft skill”, ma io credo siano tutt’altro che soft. Sono asset strategici, veri e propri pilastri del valore umano nel lavoro.

Ed è proprio per questo che dobbiamo curarle, allenarle, e metterle al centro della cultura organizzativa. Perché è lì che il lavoro umano può continuare a generare valore, anche – anzi, soprattutto – in un’epoca dominata dall’intelligenza artificiale.

2️⃣ Ecco, su questo punto: quali responsabilità dovrebbe assumersi oggi la funzione HR per guidare questa trasformazione in modo consapevole e generativo?

Eh, qui entriamo nel cuore della questione. Secondo me, l’HR oggi deve assumersi un ruolo di vera leadership culturale, non solo operativa o procedurale.

Che cosa vuol dire, in concreto? Vuol dire, ad esempio:

• Essere promotore – e non solo esecutore – di policy etiche condivise, partecipando attivamente ai tavoli in cui si decide come usare l’AI.

• Curare prima di tutto la formazione culturale, ancor prima di quella tecnica. Le persone hanno bisogno di capire cos’è l’AI, come funziona, sì… ma anche di sviluppare un senso critico, una fiducia consapevole.

• Lavorare su una mappatura dei processi, per distinguere bene dove l’AI può davvero essere di supporto e dove invece serve – eccome – la supervisione umana.

E poi c’è un tema importantissimo: progettare nuovi ruoli ibridi. Penso, per esempio, a figure come lo Human-in-the-loop Supervisor, e a percorsi di crescita che siano coerenti con questi nuovi scenari.

3️⃣ Quando parliamo di cambiamenti profondi dentro le organizzazioni, emergono sempre concetti come agency, senso, autoefficacia. Ma come si fa, davvero, a coltivarli nei contesti di lavoro?

Bella domanda, e molto concreta. Io credo che tutto parta dalla possibilità, per le persone, di sentirsi davvero viste, ascoltate, coinvolte. Di poter contribuire in modo autentico, non solo adattarsi.

È lì che nascono senso, appartenenza, motivazione. È un processo che ha a che fare con la costruzione di significato di cui parlavamo poco fa.

E per realizzarlo servono alcune leve pratiche. Ti racconto quelle che uso spesso nei miei interventi:

• Prima di tutto, il redesign collaborativo dei processi. Vuol dire coinvolgere direttamente chi lavora con strumenti di AI nella definizione concreta del loro utilizzo. Cosa significa? Significa co-progettare i flussi di lavoro, decidere insieme come e quando usare l’AI, così che le persone si sentano parte attiva del cambiamento e non semplicemente travolte da esso.

• Poi c’è il tema del coaching e della formazione per responsabili e team leader. Qui si lavora tanto sulla consapevolezza del proprio ruolo, sul rapporto con l’organizzazione, e sulla qualità delle relazioni. In particolare, alleniamo la capacità di costruire dialoghi costruttivi – quelli che fanno crescere fiducia, responsabilità e senso condiviso.

• Infine, propongo spesso spazi di confronto trasversale. Occasioni di dialogo tra funzioni e livelli diversi, dove si riflette su come sta cambiando il lavoro, si dà voce al vissuto delle persone, e si monitora il sentire organizzativo in tempo reale. Non solo per sapere com’è il clima, ma per andare in profondità.

Ecco, agency e autoefficacia non si insegnano con una lezione frontale: si coltivano. Con pazienza, creando spazi veri di condivisione, consapevolezza e responsabilità.

4️⃣ Un’idea che trovo molto utile per leggere la complessità di questo momento è quella di “antifragilità”, proposta da Nassim Taleb. Secondo te, cosa significa diventare antifragili nel lavoro e nelle organizzazioni?

Per me, diventare antifragili vuol dire – prima di tutto – accogliere il cambiamento come una palestra, non come una minaccia.

Un’organizzazione antifragile non cerca di tornare com’era prima: impara dagli urti, si adatta, lascia andare quello che non serve più, sperimenta, cambia forma… e diventa più forte.

In questo senso, nei miei interventi faccio spesso riferimento agli studi del team del dottor Giuseppe Vercelli, che ha approfondito il tema dell’antifragilità come risorsa interiore. Una risorsa che appartiene a ciascuno di noi e che si può attivare proprio attraverso il contatto con l’incertezza, con la complessità.

Hanno anche sviluppato uno strumento psicometrico validato – utile nei percorsi con i team – per valutare e allenare questa capacità, sia in ambito organizzativo che sportivo.

E c’è un altro aspetto importante: diventare antifragili significa anche integrare le emozioni nella cultura organizzativa. Non lasciarle fuori dalla porta, ma riconoscerle, ascoltarle e usarle come bussola per orientarsi nei cambiamenti.

5️⃣ Se potessi dare un solo consiglio pratico, proprio “da HR”, a chi oggi guida un’organizzazione che sta iniziando a integrare l’AI… cosa diresti?

Direi questo, senza dubbi: parti dalle persone, non dalla tecnologia.

Apri uno spazio in cui i team possano confrontarsi apertamente: sui processi, sui ruoli, sulle interdipendenze… ma anche sulle paure e sulle opportunità che vedono nell’AI.

L’integrazione tecnologica deve nascere lì, a partire dalla cultura, dai valori, dagli obiettivi che l’organizzazione già ha.

Non c’è – e non ci sarà – un modello unico valido per tutti. Ma è fondamentale che ciascuna organizzazione trovi il proprio modo. Un modo autentico, vissuto, compreso davvero dalle persone che ne fanno parte.

📚 Lettura per la settimana

McKinsey ha pubblicato un report che mi ha colpito molto: “Seizing the Agentic AI Advantage”.

Il report parte da una constatazione interessante: quasi tutte le aziende stanno usando l’AI, ma pochissime riescono a trasformarla in valore reale.

Il motivo? La maggior parte dei progetti si limita a “mettere AI sopra” i vecchi processi, senza cambiare nulla davvero.

La proposta è radicale (e condivisibile): serve ripensare i flussi da zero, disegnando un nuovo modo di lavorare dove agenti AI e persone collaborano, si supervisionano, si completano.

Qualche punto che mi porto a casa da questa newsletter:

• Gli AI agent non sono solo assistenti: prendono decisioni, agiscono, apprendono. Cambiano tutto.

• Il nodo più difficile non è tecnico, è culturale: serve fiducia, leadership, formazione, governance.

• Il vero salto non è fare “più veloce”, ma ripensare il senso del lavoro e il ruolo delle persone.

• Il cambiamento va guidato dall’alto, con una visione chiara. Non si può delegare tutto al team

📌 Vuoi parlarne dal vivo?

Sto cercando di fare la mia parte, organizzando Biella AI Meetup, un evento per chi vuole capire davvero come usare l’intelligenza artificiale nella vita e nel lavoro.
Niente fuffa, niente buzzword. Solo esempi pratici, idee utili e confronto vero.

👉 Iscriviti qui per ricevere tutti gli aggiornamenti

Il 6 gennaio 2025 ho inaugurato Fuori Programma. Qui condividerò riflessioni sulle innovazioni e sull’impatto che hanno nella nostra vita per sfruttarle al meglio.

Ancora una volta, grazie per essere qui! 🎉

💥 Se ti interessa scoprire di più sul mondo AI e vuoi capire come portarla nella tua vita e nel tuo lavoro, sto organizzando AI Meetup, partiremo da Biella e si terrà nei prossimi mesi. Qui puoi iscriverti qui per rimanere aggiornato.

🎤 Lo scorso 19 marzo sono stato ospite a “AI Like a PRO” un evento organizzato dal Gruppo Giovani di Confindustria di Torino. Una di quelle rare occasioni in cui si è parlato (poco) di AI e si è fatto (tanto). Insieme a , Alan Perotti, Matteo e Filippo Colombino. Il format va alla grande: coinvolgere le imprese (non solo gli imprenditori), vedere concretamente casi pratici di utilizzo dei principali tools AI e scoprire come poterli utilizzare subito nella propria routine. Idea che vale la pena di essere replicata!

🧭 Sono stato da pochissimo ad Atene, non ho capito bene se mi sia piaciuta, ci devo ancora riflettere bene. Nel frattempo ho aggiunto qualche tappa interessante sul mio mapstr, lo trovi qui.

In queste settimane, ho letto il paper Measuring AI Ability to Complete Long Tasks (qui un abstract di MTER). Molto nerd, a tratti complicato da capire. Ho estratto diversi contenuti che ho deciso di utilizzare in questa seconda uscita di Fuori Programma.

Per chi avesse letto la prima uscita di Fuori Programma, avevo promesso un'uscita/mese. Lo so, ho già bucato alla grande! Provo davvero tanta stima per tutti coloro che riescono a scrivere contenuti settimanali/mensili di qualità. È davvero difficile destreggiarsi negli impegni quotidiani e avere costanza 😱

Ma ora torniamo a noi. Il motivo per cui sono finito su questo paper è perché continuo a interrogarmi su come si possa effettivamente misurare l’aumento della precisione e produttività degli strumenti AI (llm) che utilizziamo ogni giorno (Chat GPT, Claude, Gemini ecc). Questo perchè vorrei cercare di prevedere l’impatto che potranno avere nell’evoluzione del mio ruolo nella società e nel lavoro.

Da questo momento, condividerò insieme a te parte di quanto ho imparato!

Questione di metodo: prompt e istruzioni

Quando parlo con qualcuno di intelligenza artificiale, finisce sempre per chiedermi:

“Ma questo tool/modello è meglio dell’altro? GPT-4 batte Claude? Mistral è più veloce? Gemini capisce di più?”

Dobbiamo guardare altrove, perché non è solo una questione di modello. Nell’80% dei casi, è questione di metodo.

Nel paper che vi citavo sopra, ci si conferma che la durata con cui un modello riesce a portare avanti un compito (senza perdersi nel nonsense) non dipende solo dal modello in sé, ma anche da come gli viene proposto il compito, l’arte del prompt 👻 (oppure termine ancora più brutto: il prompting).

Cambia l’istruzione, cambia il risultato.

Un modello può fallire miseramente su un task, e riuscirci benissimo se lo imposti in un modo leggermente diverso.

È un po’ come con le persone: il modo in cui poni la domanda può cambiare notevolmente la risposta.

Per questo, forse, prima ancora di cercare nuovi strumenti, dovremmo imparare a progettare meglio le interazioni, disperdendo molte meno energie e generando molto meno stress del tipo “eh si ci ho provato con Chat GPT ma continua a darmi la stessa risposta inutile”….

Non ti serve il modello più “intelligente” del momento. Ti serve sapere come usarlo bene. Ti serve metodo 🤷🏻‍♂️

Per misurare la vera capacità di un’AI di affrontare compiti lunghi, non basta contare token o confrontare output. Serve un quadro più completo, più umano. Serve pensare al compito come qualcosa che ha un inizio, uno svolgimento, un’intenzione proprio come se dovesse svolgerlo un collega, un amico o un famigliare.

La struttura del prompt

❌ Come non va fatto

Prompt: scrivi una frase motivazionale per social.

Output: credi in te stesso sempre e non mollare mai.

✅ Come ha senso farlo

Definisci delle regole chiare, dei paletti che ti consentano di fornire un contesto chiaro e ben argomentato. Nel caso qui sotto, ho inserito una prima regola più generica, a seguire due chiavi fondamentali.

I requisiti: dove ho inserito le caratteristiche che mi attendevo nel risultato finale.

Il contesto: dove ho descritto la tipologia di destinatari del post.

Prompt: scrivi un breve testo motivazionale da pubblicare su Instagram.

Requisiti:
	•	Lunghezza massima: 600 caratteri
	•	Tono: ispirazionale ma autentico (niente frasi fatte)
	•	Linguaggio semplice, diretto, inclusivo
	•	Deve chiudersi con una domanda che stimola riflessione o interazione

Contesto:

Il post è pensato per persone che stanno affrontando un momento di cambiamento nella propria vita (nuovo lavoro, trasferimento, sfide personali).

Output: ogni cambiamento spaventa. Anche quando è quello che volevamo. Ma crescere significa accettare di non sapere tutto, di sbagliare, di ricominciare. È lì che succede la vera trasformazione.
Tu che cambiamento stai affrontando in questo momento?

Dare i numeri

Bene, ma quanto è brava, davvero, questa AI?

Se prima abbiamo parlato di limiti concettuali, dati alla mano, vediamo quanto siano migliorati i modelli linguistici nel tempo.

In questo primo grafico confronto la durata di un compito “equivalente umano” eseguito da vari modelli, dalla generazione di GPT-2 (2 minuti) fino all’ultimo Sonnet 3.7 (ben 59 minuti).

L’impennata è pazzesca, ogni “generazione” gestisce compiti più lunghi, con coerenza crescente. GPT-4 è arrivato a circa 15 minuti. Sonnet quasi a un’ora (io lo uso moltissimo a livello logico e per la parte di progettazione/cooding e nelle prossime settimane ve ne parlerò).

Il secondo grafico👆 mostra la curva temporale di crescita, ed è altrettanto impressionante:

dal 2019 al 2024, l’intelligenza artificiale è passata da capacità equivalenti sotto il minuto… fino a un’ora intera (in meno di 5 anni 😱). Non ti nego che il balzo mi ha impressionato, è qualcosa di davvero incredibile.

Ma attenzione: non confondiamo la durata del compito con la profondità del pensiero.

Il fatto che un modello regga la coerenza per più tempo non vuol dire che abbia imparato a “leggere tra le righe”. Solo che è diventato più bravo a rimanere sul pezzo.

Questi dati (non) ci dicono che l’AI è diventata umana. Ci dicono che è sicuramente sempre meno fragile e meno propensa a perdersi. Più affidabile nel seguire una traccia logica.

E tutto questo, per certi usi, è abbastanza. Ma non basta per tutto.

Quindi ci ruberà il lavoro si o no?

Parti da questo concetto: puoi chiedere a un pappagallo di parlare per un’ora. Ma non riuscirai mai a fargli capire perché lo fa.

Di certo, non siamo di fronte a una moda passeggera. Ma a una ristrutturazione del lavoro cognitivo e la cosa più pericolosa non è l’AI in sé. È non accorgersi che sta succedendo.

Qui mi casca a fagiolo una delle frasi pronunciate dal buon Mario (Draghi).

I numeri sono chiari: GPT-2 riusciva a gestire un compito per 2 minuti umani equivalenti. GPT-4 arriva a 15 mentre Claude 3 e Sonnet superano rispettivamente i 30 e i 50 minuti.

Questo significa che l’AI sta diventando resiliente, non limitandosi a dare una risposta veloce: inizia a sostituire blocchi interi di lavoro cognitivo prolungato.

Cosa cambia nel lavoro, allora?

Nei prossimi 2-4 anni ci aspetta una transizione veloce e profonda, fatta di spostamenti strutturali.

I ruoli più esposti sono quelli dove il lavoro è:

1️⃣ Ripetitivo, anche se intellettuale (report, analisi di sintesi, comunicazione interna)

2️⃣ Procedurale (task ben definiti, con output prevedibili)

3️⃣ Slegato da contesto umano (servizio clienti automatizzabile, generazione testi base)

👉🏼C’è poi un secondo livello, più sottile: le professioni “creative”, anche quelle stanno cambiando. Non perché verranno eliminate, ma perché dovranno spostare il loro valore più in alto e questa sarà una bella sfida.

Non basterà scrivere bene. Bisognerà decidere cosa ha senso scrivere. Non basterà saper fare. Bisognerà saper guidare.

Cosa possiamo fare, allora?

Serve “voglia di fare” innanzitutto. Poi consapevolezza, formazione e sperimentazione.

Serve iniziare a integrare l’AI, vedendola non come un rivale, ma come un alleato da conoscere, usare, sfidare.

Serve imparare a spostare il nostro valore umano verso ciò che non si può automatizzare facilmente: il giudizio, la sintesi, l’empatia, la visione, l’etica, la relazione.

OpenAI Academy

Nelle ultime ore arriva a passarci la palla il buon Sam (Altman, quello di OpenAI) con la nuovissima OpenAI Academy. Strumento che ci aiuta a capire cosa possiamo fare, già oggi, per restare centrali nel lavoro che cambia.

OpenAI Academy è una piattaforma educativa pensata per portare l’IA a chi davvero ne ha bisogno: professionisti, educatori, non profit, studenti e leader di comunità.

È un luogo dove si parla di intelligenza artificiale in modo pratico, accessibile, senza “parolone” e senza paura. Pensata non per diventare ricercatori, ma per capire come usarla bene.

Saper scrivere prompt efficaci, integrare l’AI nei propri flussi di lavoro, prendere decisioni migliori grazie agli strumenti generativi.

Questo oggi non è più un nice to have. È una skill fondamentale.

Perché è importante?

Perché democratizzare l’accesso all’AI è oggi una priorità.

OpenAI ha capito una cosa semplice: non basta costruire modelli intelligenti ma bisogna aiutare le persone a usarli in modo intelligente. Questo significa formazione, metodo, consapevolezza. Significa dare a ognuno la possibilità di non subire il cambiamento, ma di orientarlo.

📌 Vuoi parlarne dal vivo?

Sto cercando di fare la mia parte, organizzando Biella AI Meetup, un evento per chi vuole capire davvero come usare l’intelligenza artificiale nella vita e nel lavoro.
Niente fuffa, niente buzzword. Solo esempi pratici, idee utili e confronto vero.

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Il 6 gennaio 2025 ho inaugurato Fuori Programma. Qui condividerò riflessioni sulle innovazioni e sull’impatto che hanno nella nostra vita per sfruttarle al meglio.

Ancora una volta, grazie per essere qui! 🎉

🎤 Martedì 28 Gennaio sarò ospite sul palco di Netcomm Marketing Focus insieme a Giulia Botta, CMO di madiva.it, per raccontare il loro successo e uno dei primi progetti e-commerce che ho iniziato a gestire dieci anni fa. Che soddisfazione! Se passi da Milano, batti un colpo.

🧭 Sono stato da pochissimo a Vienna, ho aggiunto qualche ristorante interessante sul mio mapstr, lo trovi qui (è incluso il Kebab del plot twist di cui ti parlo tra poco😉).

💥Qualche mese fa, ho intervistato Oscar Farinetti, se te la sei persa, puoi trovare qui la mia intervista, è stata una di quelle esperienze davvero affascinanti!

Quindi ci stiamo dicendo che è davvero arrivato quel momento, vero? Non ti nego che sono emozionato e prima di fare click su “invia” ho rimesso mano a questi testi centinaia di volte.

Reddit, Vienna e il plot twist del kebab

Per sancire l’inizio delle vacanze natalizie, ho chiuso il pc e siamo volati a Vienna (incantevole). Il cibo locale lo abbiamo provato quasi tutto. Ad un certo punto avevamo fame e volevamo spendere poco😆.

Contenuto esplicito per salutisti👇🏻

Il plot twist è arrivato quando meno me lo aspettavo: una community su Reddit dedicata a Vienna, con ben 188.000 membri, mi ha fatto scoprire qualcosa fuori programma. Cercando casualmente mi sono imbattuto in un thread sul miglior kebab della città, con più di 200 commenti.

Reddit l’ho scoperto tardi, è un universo. Ci bazzico da pochi mesi in modo “più frequente”, ma ho capito subito che stava per diventate “uno di quei posti” di cui difficilmente avrei più fatto a meno. 

Dare i numeri

Nel 2024 ha attirato 2,2 miliardi di visite globali mensili (e ci credo), e ogni giorno 97 milioni di persone si connettono per discutere di qualcosa, imparare e condividere esperienze tra le più disparate (e disperate 🤣).

Con oltre 1 miliardo di utenti attivi mensili (per darti un idea: Instagram ne ha circa 2), la piattaforma è una vera miniera di informazioni ma potenzialmente anche di 💰💰.

Sono la semplicità d’uso e il senso di community, il suo lato umano, che rende Reddit speciale. Mentre ChatGPT mi suggeriva i soliti ristoranti turistici, la community mi ha portato al miglior kebab senza cipolla della mia vita. Community: 1 – AI: 0, ma andiamo avanti.

Qui alcune community tra le più assurde:

📌r/WallStreetBets 17 milioni di iscritti (si hai letto bene) e forse la ricordi bene. Quella community che aveva deciso di manipolare la Borsa di New York facendo schizzare il titolo Gamestop del 430% semplicemente accordandosi su azioni congiunte di acquisto, geniali!!!

📌r/TreeSucking per chi nota stranezze sugli alberi, 180mila membri😅

📌r/MeowIRL gatti in ogni situazione, una cosa molto boomer con 485mila persone che pubblicano foto dei loro animali.

Strumento di marketing sottovalutato?

Alcuni grandi brand stanno già sfruttando Reddit con successo. Duolingo, si affida a alla community per supportare gli utenti nelle loro sfide linguistiche. Anche Nintendo usa la piattaforma per raccogliere feedback e creare engagement diretto con i fan.

Reddit non è il classico social network. Richiede autenticità, partecipazione e ascolto. Ecco tre consigli pratici per sfruttarlo:

1. Trova il subreddit giusto: è una galassia di microcommunity. Es: vuoi vendere chalet di montagna, cerca subreddit come r/realestate, r/vacationhomes, o persino r/Travel. Analizza le conversazioni per capire come gli utenti parlano del tuo settore e quali sono i loro bisogni.

2. Il rispetto si guadagna partecipando: contribuisci, non spammare. Prima di promuovere le tue cose, rispondi a domande, dai consigli o racconta storie autentiche legate al prodotto. La regolina d’oro è offrire valore prima di chiedere qualcosa in cambio - che poi questa vale dappertutto 🌍 -.

Turbolenze, AI e videogiochi

Aspetta, il titolo ha un senso. Torniamo a Vienna.

Chi mi conosce sa che ho un amore viscerale per gli aerei e, sì, anche per le turbolenze (mi rilassano e mi fanno dormire😍). Durante il volo di andata, il pilota ha annunciato che ci aspettava un “Bumpy Flight”.

💡In quel momento, tra i sobbalzi del viaggio, mi è venuta l’idea di realizzare un gioco per smartphone.

Alt, ma io non ho mai sviluppato un gioco per smartphone. Mai prima d’ora. Con l’aiuto di ChatGPT e Claude, ho imparato a districarmi con le basi di Unity in pochi giorni – una piattaforma per creare giochi, pazzesca – e ho iniziato a sviluppare (è vero qualche riga di codice la so scrivere, questo di certo ha fatto la differenza).

Quando hai chiaro un obiettivo, l’AI può aiutarti a risolvere problemi complessi e mettere a terra un’idea (2/3 anni fa avrei potuto? No, o forse si, con mesi di studio e lavoro). Ora Bumpy Pilot sta prendendo forma, e conto di rilasciarlo su Apple Store per iPhone entro marzo 2025. Se sei amante di Android dovrai aspettare, una cosa per volta!

Se ti incuriosiscono i videogiochi, vi consiglio di guardare il documentario High Score su Netflix, che racconta la nascita di alcuni dei titoli più iconici della storia.

Non posso non menzionare la mia amica Alice. Lavora nel team Unity a Londra e, pochi giorni prima di Natale, è passata nel nostro ufficio a Biella. Alice (che conosco dai tempi dell’asilo) è una di quelle persone che ti fanno capire quanto sia importante il confronto. Ogni volta che ci parli, porta con sé prospettive nuove, idee fresche e un entusiasmo contagioso.

Ed è proprio questo che mi rende felice: avere l’occasione di confrontarmi con amici sparsi per il mondo, ognuno con il proprio bagaglio unico. È da questi intrecci che nascono le idee migliori, quelle che ci spingono fuori dagli schemi e ci fanno crescere. Spero di potervene raccontare molte altre in questa avventura.

Oggi inauguro Fuori Programma. È il mio modo di mettere nero su bianco uno dei pochi “nuovi buoni propositi per il 2025”. Qui condividerò riflessioni sulle innovazioni e sull’impatto che hanno nella nostra vita per sfruttarle al meglio.

Ancora una volta, grazie per essere qui! 🎉