Notizie attorno al mondo, con l’innovazione come denominatore comune. Sono quelle raccolte tutti i mercoledì sui profili social di Paola Pisano, tra questi LinkedIn e Instagram, nel tentativo di comprendere dove ci porterà la tecnologia e qual è il suo ruolo nella vita di istituzioni, aziende e semplici cittadini.
Aziende in ascolto
Philips sta cercando di attingere dai suggerimenti dei nativi digitali, di età compresa tra i 13 e i 15 anni, per ripensare l’assistenza e identificare le tecnologie che possano migliorare l’esperienza del paziente. I giovani collaborano con Philips in sedute di brainstorming per ripensare ogni fase dell’ospedalizzazione, dalla diagnosi alla guarigione, e le tecnologie utili nel percorso. Le idee dei ragazz* verranno convalidate da un gruppo di progettisti, ingegneri, gruppi di pazienti e medici. Questa tecnica aveva già portato a sviluppare strumentazioni mediche meno invasive (e.g. i cateteri). Cosa si aspettano le nuove generazioni dall’assistenza sanitaria? I giovani passano da un compito all’altro rapidamente, si aspettano che le informazioni vengano trasmesse in modo veloce e si adattano più velocemente ai cambiamenti. Tra le idee del giovane gruppo un robot per alleviare il senso di insicurezza e incertezza che spesso provano i giovani pazienti; un avatar AI per prepararli al trattamento; un “animale da coccolare” robotico per tenere compagnia ai pazienti più giovani e preoccupati.
Di quanti dati ha bisogno l’AI?
Scale AI è una startup di etichettatura dei dati che oggi vale circa 14 miliardi di dollari. È stata lanciata nel 2016 per etichettare le immagini utilizzate per sviluppare sistemi di guida autonoma. Da allora è cresciuta rapidamente fornendo enormi volumi di dati accuratamente etichettati per addestrare strumenti come ChatGPT di OpenAI. Il fatturato di Scale è stato di circa 700 milioni di dollari l’anno scorso. I dati sono una risorsa infinita? I modelli di AI sono migliorati notevolmente negli ultimi 18 mesi, ma per fare ulteriori passi avanti è necessario disporre di set di dati più grandi e complessi. I dati facili, quelli di internet, sono già stati utilizzati e ora dobbiamo passare a dati più complessi. Non siamo più in un paradigma in cui più commenti sui social migliorano i modelli di AI.
Accelerare sui chip
La Cina ha chiesto alle case automobilistiche di aumentare l’approvvigionamento locale di chip per il settore automobilistico fino al 20-25% entro il 2025. Ogni anno in Cina vengono vendute più di 30 milioni di automobili, circa un terzo delle vendite globali. Le forniture locali di chip per autoveicoli sono solo il 10% circa. ll settore è stato a lungo dominato da aziende come Infineon, Texas Instruments, STMicroelectronics, NXP e Renesas. I veicoli elettrici e la chiusura del mercato statunitense aiuteranno il posizionamento della Cina nel settore dei chip? Gli Stati Uniti hanno annunciato l’intenzione di imporre tariffe del 100% sui veicoli elettrici cinesi quest’anno e di aumentare le tariffe sui semiconduttori di produzione cinese al 50% nel 2025. La maggior parte dei chip utilizzati nei veicoli non richiede strumenti e tecnologie di ultima generazione. I cinesi vedono i veicoli elettrici come cellulari su 4 ruote e si rivolgono agli stessi fornitori di chip che riforniscono il settore dei cellulari.
L’AI in cattedra
Anche le Università hanno iniziato a sfruttare il settore dell’AI modificando la loro offerta. Le scuole di business stanno rinnovando i loro portafogli di corsi per rispondere all’hype dell’AI e di altre tecnologie. Vengono offerti sia corsi specializzati su particolari esigenze delle imprese sia corsi generalisti a testimonianza del fatto che la tecnologia è diventata una delle preoccupazioni dei vertici aziendali. Il ruolo dell’IT è cambiato passando da una funzione di supporto ad una funzione strategica. Come possono le università adeguarsi a questo cambiamento? La sfida per i fornitori di formazione è quella di trovare un numero sufficiente di esperti nelle ultime tecnologie, compresa l’AI, per insegnare i loro corsi. Il MIT Sloan School of Management guarda oltre il proprio corpo docente. Si rivolge ai professori del MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory per tenere il suo programma Artificial Intelligence: “Implications for Business Strategy”.
