Intelligenza artificiale sempre più potente e biologia sintetica in rapida evoluzione. Sono i progressi che promettono di accelerare la scoperta di nuovi farmaci, migliorare la diagnostica e rendere più rapida la risposta alle emergenze sanitarie. Ma che stanno anche modificando il perimetro dei rischi biologici, abbassando alcune delle barriere tecniche che finora separavano la progettazione digitale dalla sperimentazione in laboratorio.

Per trasformare una sequenza digitale in un agente biologico funzionante servono ancora competenze specialistiche, infrastrutture, materiali e numerosi passaggi sperimentali. Non bisogna, dunque, immaginare che un chatbot possa improvvisamente progettare un patogeno pandemico pronto all’uso. È però la direzione di marcia a richiedere attenzione, poiché strumenti sempre più avanzati possono rendere accessibili capacità che fino a pochi anni fa erano appannaggio di gruppi di ricerca molto specializzati.

Lo studio Rand

Un segnale dell’evoluzione delle capacità arriva anche dai test utilizzati per valutare i modelli più avanzati. Un nuovo rapporto della Rand Corporation, basato sull’analisi di oltre ottomila quesiti sottoposti a 45 modelli di frontiera, rileva che nei test biologici dual use sviluppati da SecureBio i sistemi migliori raggiungono prestazioni comparabili a quelle dei migliori esperti coinvolti nella valutazione, mostrando progressi anche nella capacità di diagnosticare errori e risolvere problemi complessi. La stessa Rand invita però alla cautela: questi risultati non dimostrano che le capacità misurate nei test possano essere automaticamente tradotte in attività di laboratorio.

Anche sul fronte delle protezioni restano diversi limiti. Un secondo studio della Rand ha testato alcune barriere inserite direttamente nei software di biologia computazionale, utilizzati per attività come la progettazione di proteine o la previsione di mutazioni virali capaci di sfuggire alla risposta immunitaria. L’obiettivo era verificare se queste protezioni riuscissero a impedire agli agenti di intelligenza artificiale di utilizzare i programmi o di guidare un utente nel loro impiego. Nessuna delle soluzioni analizzate si è dimostrata pienamente affidabile.

Dall’IA al laboratorio

Cosa succede, dunque, quando invece la capacità computazionale incontra il laboratorio? Lo studio recentemente pubblicato su Science, nel quale ricercatori di Stanford e dell’Arc Institute hanno utilizzato modelli di intelligenza artificiale per progettare nuovi batteriofagi, offre un esempio di questa evoluzione. E sebbene non dimostri che l’AI sappia costruire un virus pandemico, dimostra che l’intelligenza artificiale può già contribuire alla progettazione di genomi virali completi che, una volta sintetizzati e testati in laboratorio, risultano biologicamente funzionanti. È qualcosa di più circoscritto, ma sicuramente rilevante.

Francesco Branda, professore e ricercatore presso l’Unità di statistica medica ed epidemiologia del Campus Bio-Medico di Roma, aveva sottolineato su Formiche.net come la macchina agisca in questi processi più da architetto che da creatore autonomo. Il salto, tuttavia, resta significativo perché una parte della progettazione biologica può diventare più rapida, scalabile e accessibile. “Questo cambia radicalmente il nostro approccio alla biologia sintetica: non più soltanto leggere e correggere il Dna, ma scriverlo da zero con un partner computazionale capace di esplorare spazi di possibilità per noi troppo vasti, combinando frammenti evolutivi con una logica che sfida la nostra intuizione”.

Un tema di sicurezza

In questa compressione delle distanze si inserisce necessariamente il tema della sicurezza. “L’intelligenza artificiale sta comprimendo la distanza tra curare una malattia e costruirne una. È una frontiera straordinaria per la medicina, ma senza governance e responsabilità chiare diventa un rischio sistemico”, sottolinea Federica Onori, deputata e rappresentante speciale dell’Assemblea parlamentare dell’Osce per l’intelligenza artificiale, sentita da Healthcare Policy. Un rischio che non riguarda soltanto l’eventuale uso intenzionale delle nuove tecnologie, ma anche la capacità dei sistemi sanitari di riconoscere e contenere rapidamente una nuova minaccia biologica. “Dopo il Covid non possiamo permetterci di farci trovare di nuovo impreparati”, aggiunge Onori.

La questione della preparedness torna così centrale, poiché, se la capacità di progettare sistemi biologici accelera, deve crescere con la stessa velocità anche quella di individuarle e sviluppare contromisure. Da questo punto di vista la stessa intelligenza artificiale che amplia il rischio può diventare parte della risposta.

I programmi di Google e OpenAi

Google DeepMind ha recentemente annunciato l’avvio di un programma dedicato alla bioresilienza, con strumenti rivolti alla prevenzione, al rilevamento e alla risposta alle minacce biologiche. OpenAI ha lanciato lo scorso maggio Rosalind Biodefense, iniziativa costruita attorno al principio della “defensive acceleration”: utilizzare modelli avanzati per rafforzare sorveglianza, diagnostica, preparedness e sviluppo di contromisure. Il principio comune su cui si fondano è che la sicurezza non possa dipendere esclusivamente dal limitare le capacità dei sistemi, ma debba anche aumentare la velocità e la qualità della risposta.

Il fattore geopolitico

E se nell’Annual threat assessment 2026, la comunità di intelligence statunitense avverte che i progressi nelle biotecnologie dual use – dalla bioinformatica alla biologia sintetica, fino alle nanotecnologie e al genome editing – potrebbero generare nuove minacce biologiche o aumentare il rischio di incidenti con rilascio involontario di patogeni, la convergenza tra intelligenza artificiale e biotecnologie non può che rientrare sempre più anche nelle valutazioni di sicurezza nazionale. Nello stesso rapporto, Washington valuta che alcuni attori statali mantengano probabilmente conoscenze e capacità per produrre e impiegare patogeni e tossine biologiche tradizionali e segnala, in particolare, che Pyongyang continuerebbe a perseguire lo sviluppo di patogeni altamente infettivi o contagiosi.

Europa: il nodo delle regole

Più aumenta la possibilità di progettare, più diventa importante controllare i passaggi che permettono a una sequenza digitale di diventare materiale biologico, e anche l’Europa comincia a costruire una risposta a questa convergenza. L’AI Act inserisce tra i rischi sistemici dei modelli più avanzati anche la possibilità di abbassare le barriere allo sviluppo di armi chimiche o biologiche. La proposta di European biotech act va nella stessa direzione, introducendo un’attenzione specifica al rischio biologico associato all’utilizzo dell’intelligenza artificiale nelle applicazioni biotech. Ma l’architettura regolatoria presenta ancora dei punti ciechi.

“L’AI Act riconosce i rischi per la salute pubblica tra gli esempi di ‘rischio sistemico’ associati ai modelli di intelligenza artificiale per finalità generali. Tuttavia, la soglia prevista dal regolamento per identificare questo rischio dipende oggi in larga misura dalla potenza di calcolo impiegata per l’addestramento del modello, misurata in floating point operations”, osserva Malwina Wójcik-Suffia, research fellow e co-coordinatrice della linea di ricerca AI & Health presso l’Information society law centre, parlando con Healthcare Policy. Un criterio che, secondo la ricercatrice, potrebbe non essere sufficiente a seguire l’evoluzione della tecnologia: “È un limite sia di fronte alla rapida evoluzione delle capacità dei modelli, sia perché anche modelli più piccoli ma maggiormente specializzati potrebbero generare rischi analoghi”. “La forte attenzione regolatoria riservata ai fornitori dei modelli di IA per finalità generali, a fronte di obblighi comparativamente più limitati per i fornitori dei sistemi che li utilizzano (ovvero chi li integra in sistemi e applicazioni specifiche, ndr), solleva interrogativi sui rischi che possono emergere a livello di sistema”, ha aggiunto.

La questione, alla fine, è abbastanza concreta: di fronte a capacità nuove sono richiesti strumenti nuovi per valutarne e contenerne i rischi, ma anche per sfruttarne le opportunità. Senza trasformare ogni avanzamento in una minaccia, ma senza nemmeno aspettare la prossima emergenza per accorgersi che controlli e sistemi di risposta sono rimasti indietro.

La teoria delle onde lunghe porta a interpretare le grandi trasformazioni degli ultimi anni come il segnale dell’emergere di un nuovo paradigma tecnologico. La competitività futura di Europa e Italia dipende dalla capacità di partecipare al suo sviluppo.

L'articolo L’onda lunga inaugurata dall’intelligenza artificiale proviene da Lavoce.info.

La teoria delle onde lunghe porta a interpretare le grandi trasformazioni degli ultimi anni come il segnale dell’emergere di un nuovo paradigma tecnologico. La competitività futura di Europa e Italia dipende dalla capacità di partecipare al suo sviluppo.

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Contenuto tratto dal numero di agosto 2026 di Forbes Italia. Abbonati!

La tecnologia non è il problema. Il problema è guardarla troppo tardi — quando è già infrastruttura — o troppo presto, investendo su onde che non arrivano mai. Ecco la missione del Technology Foresight del Politecnico di Milano: calibrare il timing e costruire una visione tecnologica che orienta decisioni concrete, investimenti, posizionamento competitivo, allocazione delle risorse.

Non un aggiornamento sulle tecnologie del momento, ma un metodo per leggerle tutte, ora e in futuro. Questo processo avviene mettendo a sistema competenze diffuse e reti di esperti accademici e industriali, nazionali e internazionali, per elaborare analisi previsionali di sviluppo tecnologico ed esplorarne criticamente gli impatti in un orizzonte di medio e lungo termine. C’è un gruppo di lavoro che sovrintende e che ci aiuta a capire: Paola F. Antonietti, Cristiana Bolchini, Giuliana Iannaccone, Simona Chiodo e Francesco Braghin.

Le tecnologie cambiano gli stili di vita. Quanto è importante riuscire a prevedere gli sviluppi prima possibile?

Il futuro non si può prevedere, ma lo si può progettare orientando le scelte verso ciò che si ritiene preferibile: per questo è fondamentale anticipare i futuri possibili. È il principio che guida il lavoro del Technology Foresight: non esiste un unico futuro già scritto, ma una pluralità di scenari che possono verificarsi sulla base di complessi meccanismi di interazione tra tecnologia, cultura, società, ambiente, economia e politica. Nel caso degli stili di vita, quest’attività diventa particolarmente importante perché assistiamo a una trasformazione profonda.

La consapevolezza del loro impatto sulla salute, ad esempio, tende a modificare le nostre abitudini verso un’attività continua di prevenzione, monitoraggio e gestione personalizzata, grazie alla dimensione sempre più pervasiva delle tecnologie, alimentata da dati, intelligenza artificiale, sensori e modelli predittivi. L’obiettivo del Technology Foresight non è prevedere cosa accadrà, ma fornire a istituzioni, imprese e cittadini, nonché ai ricercatori stessi, strumenti per avere consapevolezza, prepararsi e orientare il cambiamento.

Quali sono i fattori da tenere in considerazione in questo processo?

Utilizziamo un approccio sistemico, che caratterizza la metodologia di foresight, basato sull’analisi delle cosiddette forze Steep: sociali, tecnologiche, economiche, ambientali (environmental, nell’acronimo inglese) e politiche. La metodologia combina ricerca documentale, analisi dei segnali emergenti, technology scanning e coinvolgimento di una vasta comunità di esperti dei settori accademico, sanitario e sociale.

Tra i fattori più rilevanti che potranno avere un impatto sugli stili di vita troviamo l’invecchiamento della popolazione, l’aumento delle malattie croniche e dei problemi di salute mentale, la diffusione dell’intelligenza artificiale e dei sistemi autonomi, la crescente pervasività dei dati, il cambiamento climatico e la perdita di biodiversità, le tensioni geopolitiche e la scarsità di materie prime, la sostenibilità dei sistemi di welfare. La caratteristica dell’approccio è considerare simultaneamente più livelli, da quello individuale a quello infrastrutturale e ambientale in senso lato, riconoscendo la loro sempre più forte interdipendenza.

C’è anche un margine di imprevedibilità: basta guardare alla geopolitica, per esempio. È tenuto in considerazione?

L’incertezza è uno degli elementi centrali della metodologia di Foresight. Il nostro approccio parte dal presupposto che eventi inattesi possano modificare profondamente le traiettorie tecnologiche. Per questo analizziamo scenari alternativi. Tra le forze considerate figurano elementi quali la competizione geopolitica, l’instabilità globale, la sicurezza e la frammentazione degli ecosistemi internazionali. L’obiettivo è individuare traiettorie di cambiamento che anticipino possibili futuri in contesti diversi e ad alta incertezza e, allo stesso tempo, identificare quali elementi possano verosimilmente essere più resilienti e persistenti, anche passando da uno scenario possibile all’altro.

Le tecnologie quantistiche rischiano di rimescolare le carte?

Le tecnologie quantistiche, così come altre tecnologie emergenti, hanno il potenziale per rappresentare un fattore di discontinuità nei prossimi decenni. Nell’ambito della salute potrebbero, ad esempio, accelerare la simulazione molecolare, la scoperta di farmaci, l’analisi genomica e l’elaborazione di grandi volumi di dati biologici. Se la tecnologia dovesse raggiungere livelli di maturità industriale prima del previsto, potrebbe diventare un moltiplicatore di capacità più che una rivoluzione isolata.

È possibile una descrizione del sistema/mercato a lungo termine?

Possiamo delineare traiettorie plausibili. Dall’ultimo lavoro svolto sul sistema salute, caratterizzato al 2040, emergono alcune tendenze convergenti: maggiore enfasi sulla prevenzione rispetto alla cura; monitoraggio continuo attraverso sensori e dispositivi indossabili/impiantabili; medicina sempre più personalizzata grazie a dati, apprendimento automatico e gemelli digitali; integrazione tra salute umana, ambiente e società secondo una prospettiva unificante e mutuamente interagente; ruolo crescente del cittadino come soggetto attivo nella gestione della propria salute ed evoluzione del ruolo del professionista della salute; sistemi sanitari distribuiti, fortemente integrati con gli ecosistemi e con la possibilità di erogare l’assistenza al di fuori delle strutture ospedaliere tradizionali.

Più che immaginare un futuro dominato da una singola tecnologia, vediamo emergere un ecosistema in cui IA, biosensori, genomica, dispositivi impiantabili e indossabili e nuove piattaforme digitali convergono per creare un sistema sanitario sempre più preventivo, personalizzato e diffuso. La vera sfida non sarà solo tecnologica, ma riguarderà la governance, la sostenibilità, l’etica, la privacy e l’accessibilità, affinché l’innovazione produca benefici diffusi e non nuove forme di disuguaglianza.

L’articolo Le tecnologie che cambieranno la salute entro il 2040: così si prova ad anticiparle è tratto da Forbes Italia.

Di PNA

È Nicolai Tangen il ceo di Norges Bank Investment Management (Nbim), il colosso che gestisce il Government Pension Fund Global (GPFG), il fondo sovrano della Norvegia e il più grande fondo sovrano al mondo. Sotto la sua guida, Nbim ha da poco annunciato di avere chiuso il primo semestre 2026 con un utile record di 185 miliardi di dollari.

Nicolai Tangen, la carriera

Nato nel 1966 a Kristiansand, sulla costa meridionale della Norvegia, Tangen è al comando di Norges Bank Investment Management dal 1° settembre del 2020 ed è considerato tra i ceo istituzionali più importanti in Europa e nel mondo, gestendo masse per 2.300 miliardi di dollari. Formatosi tra Wharton, il Courtauld Institute of Art e la London School of Economics, dopo essere stato partner e analista senior di Egerton Capital e analista azionario di Cazenove & Co. Tangen ha fondato nel 2005 Ako Capital, hedge fund londinese di cui è stato ceo e cio, prima di prendere le redini di Norges Bank.

Un passaggio a dir poco sofferto, in quanto la sua nomina a numero uno del fondo norvegese diventò nel 2020 un vero e proprio caso mediatico per i suoi legami con i paradisi fiscali.  Le acque si calmarono grazie alla decisione di Tangen di tagliare del tutto i ponti con la società Ako, chiudendo l’Ako Trust. Il manager trasferì inoltre il proprio patrimonio a un blind trust gestito dalla società norvegese Gabler Investments.

Gli investimenti di Nbim

Dal 2020 Tangen è saldamente alla guida di Nbim, che detiene circa l’1,5% di tutte le società quotate a livello globale, investendo in quasi 9.000 aziende di diversi Paesi, tra cui numerose società italiane, da Leonardo ed Enel a Intesa Sanpaolo, UniCredit, Ferrari e Generali. La diversificazione del fondo arriva fino a SpaceX, di cui NBIM ha comunicato una partecipazione dello 0,05%, valutata 1,2 miliardi di dollari al 30 giugno.

In generale, a trainare al rialzo il portafoglio azionario di Norges Bank nel primo semestre del 2026 sono stati soprattutto gli investimenti nei giganti produttori di semiconduttori, come Samsung, SK Hynix, TSMC, ASML, Intel e Nvidia. “Direi che il modo per fare soldi è, innanzitutto, avere un orizzonte molto, molto lungo — non cambiare strategia — ed essere ben diversificati”, ha osservato Nicolai Tangen, in un’intervista rilasciata alla Cnbc.

Il metodo Tangen

In un contesto caratterizzato da mercati alle prese con diverse incognite, Nicolai Tangen continua a mantenere calma e sangue freddo. Il suo modus operandi si riassume in alcune frasi che il manager ha proferito negli ultimi anni, come: “Più velocemente rispondi, meno hai bisogno di parlare”, o “meno decisioni prendi, migliori saranno”.

Forte sostenitore dell’importanza della pazienza, il ceo ha detto anche che “la cosa migliore che puoi fare in alcuni giorni è non fare nulla” mentre, sul rischio di commettere errori, meglio “commetterne di nuovi” che perseverare in quelli già commessi. I principi alla base del pensiero di Tangen sono dunque i seguenti: la credibilità per mantenere la rotta, la pazienza per investire durante le fasi di volatilità e la libertà di puntare sulle transizioni destinate a definire il prossimo ciclo di crescita.

Tra le novità che la gestione di Nicolai Tangen ha portato nell’asset allocation del fondo sovrano, sicuramente quella del clima. Il manager è convinto infatti che un fondo sovrano non possa ignorare i rischi a cui l’economia globale farà fronte nei prossimi decenni, tra cui quelli dei cambiamenti climatici.

Di conseguenza, in linea con il perseguimento degli obiettivi net-zero e della transizione energetica, Norges Bank Investment Management ha aumentato con Tangen la propria esposizione verso le energie rinnovabili. Il fondo non considera le rinnovabili semplicemente come una scelta “green”, ma come un’opportunità di investimento per generare rendimento e diversificare il portafoglio, in linea con i principi alla base della strategia del manager.

L’articolo Chi è Nicolai Tangen, il manager da 2.300 miliardi che investe con pazienza mentre i mercati corrono è tratto da Forbes Italia.

un’altra parte dell’Ai Act, il Regolamento Ue 2024/1689, è entrata in vigore, dal 2 agosto. «Ho l’impressione che poche persone se ne siano accorte. Riguarda anche il Terzo settore», dice Alberto Almagioni, consigliere Associazione italiana fundraiser – Assif. Con queste nuove norme «diventano applicabili anche gli obblighi di trasparenza previsti dall’articolo 50 dell’Ai Act. Non riguardano solo chi sviluppa sistemi di intelligenza artificiale, ma anche chi li utilizza».

Che cosa, precisamente, è entrato in vigore dal 2 agosto dell’Ai Act?

Sono importanti due aspetti. Il primo è l’entrata in vigore dell’articolo 50 dell’Ai Act, ovvero l’obbligo di trasparenza che, dal punto di vista etico, dovrebbe esserci da sempre, però ovviamente conviene normarlo. Quindi, d’ora in avanti tutto ciò che è prodotto con intelligenza artificiale richiede una valutazione rispetto al fatto che sia comunicato o meno. Ci sono degli elementi che obbligatoriamente dobbiamo comunicare, ad esempio la creazione di immagini o di video, ce ne sono altri che non lo sono. Se elaboro un testo con l’utilizzo di uno strumento di intelligenza artificiale, siccome la responsabilità redazionale è mia, nel momento in cui lo pubblico posso anche non dire che è costruito con intelligenza artificiale. La norma obbliga a essere trasparenti: un’immagine, per quanto perfetta, è palesemente figlia di uno strumento di Ai. Mentre per l’origine di un testo è più difficile dimostrare che sia al 100% frutto dell’intelligenza artificiale o sintetica.

Nel Terzo settore parliamo spesso di fiducia. Forse dovremmo ricordarci che la trasparenza nell’uso dell’intelligenza artificiale non è soltanto un obbligo europeo. È una naturale conseguenza della relazione di fiducia che chiediamo alle persone di costruire con noi

Alberto Almagioni, consigliere Associazione italiana fundraiser – Assif

Peraltro, già molte piattaforme tendono a etichettare in automatico. Se si pubblica su Facebook, su LinkedIn, su Instagram una immagine fatte con l’intelligenza artificiale, viene etichettata anche se non lo si fa spontaneamente con un’indicazione. Adesso questa cosa è un obbligo, non è più una scelta della piattaforma e ha molto a che fare col tema della responsabilità, col fatto di scegliere che cosa pubblicare e cosa non pubblicare. Questo primo tema della trasparenza è fondamentale, anche perché poi su questo si innestano altri discorsi.

Quali altri discorsi?

Per rispondere faccio un esempio. C’è un caso famoso di Amnesty International, che nel 2023 ha rimosso dai propri canali social alcune immagini generate con l’intelligenza artificiale usate per illustrare la repressione delle proteste in Colombia del 2021. L’organizzazione aveva avuto grossi problemi con quelle immagini, per questo ritirò la campagna. Ovviamente la scelta era stata fatta a fin di bene, per tutelare la riservatezza di chi manifestava, ma questo fatto ha comportato nei lettori una caduta di credibilità della notizia. Si può pensare che, se è finta l’immagine, è finta anche la notizia, che nel momento in cui è manipolata una foto, si ha la percezione di essere manipolati. Quindi, il tema della trasparenza è strettamente collegato alla fiducia, alla credibilità.

La seconda parte dell’Ai Act che è entrata in vigore, invece, cosa riguarda?

Con il “Digital Omnibus”, il pacchetto di semplificazione normativa dell’Unione Europea entrato in vigore il 27 luglio 2026, viene fissata al 2 agosto la parte di vigilanza sul titolo 4 dell’Ai Act, che introduce il principio della Ai Literacy. Riguardo la formazione, al contrario di quello che succede con altri strumenti, non c’è un obbligo specifico. Se si cerca un corso che certifichi la formazione sull’Ai rispetto all’articolo 4, non esiste perché non esiste una certificazione. Ciò che il legislatore intelligentemente ha previsto è che la formazione non è qualcosa che compri, ma è un processo, e bisogna garantire che quel processo stia avvenendo.

E se l’algoritmo fosse un’opportunità di libertà?

Nessuno chiede che le persone che lavorano per te o con te abbiano un certo livello di formazione, ma che abbiano una formazione adeguata. Questo è il vero problema perché per “adeguata” si intende che tenga dentro anche tutti i temi dell’etica. L’articolo 4 non dice semplicemente che bisogna imparare a usare questi strumenti, ma dice che le organizzazioni devono garantire che le persone che li utilizzano abbiano competenze adeguate, tenendo conto del ruolo che ricoprono, del contesto in cui operano e dei possibili impatti. Per me i due articoli si parlano. L’articolo 50 ci dice: siate trasparenti. L’articolo 4 ci dice: imparate. Siamo di fronte ad una sfida.

Quale sfida?

La vera sfida è passare dall’uso dell’Ai alla sua governance. Più o meno a distanza di 40 anni dall’introduzione della mail siamo arrivati all’esistenza, almeno nelle grandi organizzazioni, di un’infrastruttura It e di qualcuno che la governi. L’Ai lo richiede, solo che non abbiamo 40 anni di tempo perché questa è una rivoluzione davvero veloce. Nel Terzo settore parliamo spesso di fiducia: delle persone che donano, di chi si rivolge ai nostri servizi, delle comunità con cui lavoriamo. Forse dovremmo ricordarci che la trasparenza nell’uso dell’intelligenza artificiale non è soltanto un obbligo europeo. È una naturale conseguenza della relazione di fiducia che chiediamo alle persone di costruire con noi.

Quello che il Terzo settore fa quando chiede sostegno economico per una causa non deve essere manipolare né convincere, ma deve essere raccontare, testimoniare e rendere partecipe la persona, che fa una libera scelta. Quindi, il rispetto della normativa e la fiducia si legano tantissimo. Ce lo insegnano i vari casi mediatici. Se qualcosa di sbagliato emerge da una grande, piccola, media organizzazione, il rischio reputazionale ci riguarda tutti. Se domani qualcuno utilizza gli strumenti dell’Ai in modo inadeguato, anche per ingenuità a volte, perché si ha uno strumento che non si sa come funziona e si vuole testarlo, si rischia di creare un problema non solo per quella azienda.

11° Italy Giving Report

L’importanza di conoscere la normativa e la fiducia sono due temi strettamente collegati, che viaggiano insieme dal Dgpr Act, che disciplina i dati personali e la loro protezione, al Services Act, che disciplina i servizi digitali. Tutte le nuove normative europee che non sono prescrittive, ma che danno degli indicatori per vivere in un mondo più giusto, se vogliamo usare un termine ottimista, si muovono nella stessa direzione dell’Ai Act. L’intelligenza artificiale ha una capacità manipolatoria altissima in termini di convincimento perché riesce a personalizzare, a leggere segnali che sono più difficili da analizzare massivamente. La normativa è un ottimo strumento per creare un’idea di governance.

In apertura, fotografia di Beatriz Cattel Lyca su Unsplash

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