Cosa accade quando la curva demografica scende, la domanda di cura esplode e il numero di lavoratori si restringe? In questa puntata esploriamo un triangolo cruciale per il futuro delle nostre società: demografia, intelligenza artificiale e politica fiscale.

Claudio Ricci e Luca Brizzi analizzano dati ONU, OCSE e IMF per delineare uno scenario realistico: popolazione che invecchia, produttività da rilanciare, sistemi di welfare sotto pressione. L’IA non è una moda, ma una leva strutturale per recuperare capacità nei settori critici come sanità, long term care e amministrazioni fiscali.

Dai casi d’uso immediati (scribing clinico, triage digitale, robotica assistiva, risk scoring tributario) alle sfide di governance, sicurezza, equità e accountability, la puntata propone una roadmap concreta a 24 mesi per trasformare i guadagni tecnologici in servizi migliori e più accessibili.

Una riflessione sistemica su come “tenere insieme i pezzi” e affrontare le sfide del nostro tempo con lucidità, dati e soluzioni praticabili.

In questo episodio esploriamo come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e gli strumenti conversazionali stiano rivoluzionando il nostro modo di imparare, lavorare e accedere alla conoscenza. Claudio Ricci e Luca Brizzi analizzano come queste tecnologie stiano accorciando drasticamente i tempi di apprendimento e rendendo più accessibili anche le competenze più complesse, trasformando ogni interazione in un’occasione formativa personalizzata.Tra le opportunità evidenziate: formazione continua on-demand, accesso inclusivo alla conoscenza, mentoring virtuale, e l’integrazione tra apprendimento e operatività quotidiana. Ma emergono anche limiti e rischi: dipendenza cognitiva, superficialità dell’apprendimento, trasparenza dei dati e nuove sfide etiche.Un episodio che invita a ripensare il concetto stesso di competenza, spostando il focus dal “sapere tutto” al saper valutare, integrare e co-evolvere con le tecnologie emergenti.

In questa puntata analizziamo la diffidenza culturale e psicologica verso l’intelligenza artificiale quando rende più semplice ciò che tradizionalmente richiedeva fatica e sforzo. Claudio Ricci e Luca Brizzi esplorano le radici storiche e sociali di un pregiudizio ancora molto diffuso: l’idea che il “facile” sia meno legittimo, meno autentico o addirittura “disonesto”.Dalla scuola al lavoro, dalla calcolatrice all’IA generativa, attraversiamo bias cognitivi, paure identitarie e resistenze pedagogiche, ponendo una domanda chiave: siamo pronti a ridefinire il concetto di competenza nell’era dei Large Language Models?Una riflessione interdisciplinare che unisce etica, epistemologia e cultura del lavoro, per costruire una nuova narrazione della competenza umana nell’epoca dell’intelligenza artificiale.

In questa puntata di Generazione Futuro, Claudio Ricci e Luca Brizzi esplorano un tema che segna una vera svolta nel mondo fintech: la nascita delle prime istituzioni finanziarie progettate fin dall’origine per essere governate da modelli di intelligenza artificiale.Partendo da una riflessione sull’intervista a Sean Neville (co-fondatore di Circle) pubblicata da TechCrunch, discutiamo vantaggi, rischi e implicazioni sociali di un sistema bancario in cui l’interfaccia è conversazionale, le decisioni sono automatizzate e la fiducia non è più riposta in persone, ma in algoritmi.

L’intelligenza artificiale sta entrando in una nuova fase evolutiva: non basta più scrivere un prompt efficace, occorre saper progettare e modulare il contesto in cui l’IA opera. In questa puntata esploriamo l’affascinante disciplina del Context Engineering, una pratica emergente che consente di aumentare l’efficacia e la coerenza delle risposte dei modelli generativi, definendo obiettivi, tono, ruolo e riferimenti espliciti.

Partendo dalle riflessioni più avanzate sul comportamento dei modelli di linguaggio, Claudio Ricci e Luca Brizzi ci guidano attraverso esempi pratici, strategie avanzate e implicazioni teoriche, mostrando come la capacità di “progettare il contesto” possa trasformare radicalmente il modo in cui interagiamo con l’IA.

🧠 Una puntata per chi vuole andare oltre il semplice prompt, e iniziare a progettare interazioni davvero intelligenti.

Cosa ci dice la psicologia delle nostre reazioni alle macchine intelligenti? In questo episodio speciale, condotto da Sabrina Ratava, psicologa cognitiva, insieme a Luca Brizzi, esploriamo il rapporto emotivo, cognitivo e culturale che gli esseri umani instaurano con l'intelligenza artificiale.Attraverso l’analisi di una meta-ricerca su oltre 80.000 partecipanti, discutiamo perché a volte preferiamo gli umani alle macchine – anche quando queste ultime sono più efficienti – e come la familiarità, il contesto e la cultura influenzano la nostra fiducia (o diffidenza) verso l’IA.Dall’uncanny valley alla minaccia percepita alla nostra autonomia, fino alla progettazione di sistemi capaci di favorire l’accettazione sociale, una riflessione profonda e accessibile sui fattori psicologici che modellano il futuro della convivenza con le intelligenze artificiali.

L’intelligenza artificiale non sta solo automatizzando i processi: sta ridefinendo il cuore stesso delle istituzioni. In questa puntata esploriamo come l’IA sta modificando modelli decisionali, governance, responsabilità e trasparenza nei settori pubblici e privati.Dalla personalizzazione dei servizi sanitari all'uso predittivo nei sistemi giudiziari, dall’inclusione sociale all’efficienza amministrativa, emergono nuove sfide su formazione, etica e controllo democratico. Ma soprattutto: chi è responsabile quando una decisione viene presa da un algoritmo?Un episodio che scende nel cuore delle trasformazioni istituzionali indotte dall’IA e che invita a riflettere sulla necessità di un nuovo patto sociale e culturale per governare in modo responsabile le tecnologie emergenti.

In questa puntata affrontiamo uno dei temi più urgenti e complessi dell’epoca che stiamo vivendo: come cambia il lavoro nell’era dell’intelligenza artificiale? A partire dal report del Think Tank Recomb analizziamo numeri, scenari e implicazioni sociali di questa rivoluzione.Tra rischi di disoccupazione selettiva, emergere di nuove professionalità altamente interdisciplinari e necessità di politiche di reskilling, il mondo del lavoro si trova davanti a una trasformazione profonda. Ma il punto chiave non è solo occupazionale: al centro c’è la capacità di integrare l’IA in modo etico, trasparente e inclusivo, evitando derive di polarizzazione e tutela dei diritti individuali.Un episodio che mette insieme dati, analisi e proposte concrete su come possiamo – e dobbiamo – lavorare con l’IA, senza esserne sopraffatti.

In questa puntata esploriamo un tema cruciale e poco affrontato: il potenziale relazionale dell’intelligenza artificiale generativa. Da strumento individuale a infrastruttura sociale, l’IA può diventare lo spazio in cui si condividono conoscenza, apprendimenti e nuove forme di collaborazione.A partire dalle riflessioni di Sarah Tavel, ci interroghiamo sulla transizione da un modello centrato sull’utente singolo a una visione multiplayer e comunitaria dell’IA. Discutiamo la possibilità di un vero e proprio “social network del prompting”, dove utenti esperti e principianti possano cooperare nella costruzione di ecosistemi cognitivi collettivi. Ma tutto questo richiede trasparenza, fiducia, responsabilità condivisa.Un episodio che apre nuove prospettive sulla natura sociale dell’innovazione tecnologica e ci invita a ripensare le piattaforme di intelligenza artificiale come ambienti per l’apprendimento distribuito e la costruzione di senso.

È davvero sostenibile continuare a costruire modelli di intelligenza artificiale sempre più grandi? In questo episodio analizziamo il saggio di Benedict Evans “The Problem with Better Models” e ci interroghiamo su un punto cruciale per il futuro dell’IA: l’approccio basato sull’ampliamento delle architetture è ancora valido o stiamo entrando in una fase di rendimenti decrescenti?Esploriamo i costi ambientali e politici della “corsa ai parametri”, le implicazioni sulla concentrazione del potere computazionale e le alternative metodologiche possibili: dall’integrazione tra IA simbolica e neurale alla valorizzazione di modelli distribuiti e contestuali.Parliamo anche di governance, equità nell’accesso, rischi di bias e sovranità tecnologica, con uno sguardo attento al ruolo dell’open source e delle istituzioni pubbliche.Una puntata densa e strategica per capire cosa sta davvero dietro al “progresso” dell’intelligenza artificiale.