Aldo Prinzi's BLOG

Categoria: Intelligenza Artificiale

  • Perché con l’IA in Medicina stiamo sbagliando bersaglio

    Perché con l’IA in Medicina stiamo sbagliando bersaglio

    Una recente ricerca di Anthropic ha rivelato un fatto che dovrebbe far riflettere chiunque si occupi di intelligenza artificiale: bastano 250 documenti “avvelenati” – una frazione infinitesimale, lo 0,00016% di un dataset – per sabotare il comportamento di un grande modello linguistico.

    Questo fenomeno, il cui nome è data poisoning, dimostra una verità matematica spietata: la qualità di un’IA è intrinsecamente legata all’integrità dei dati su cui si allena. Basta una quantità minuscola di dati sbagliati per corrompere il tutto.

    Ora, facciamo un salto dalla sicurezza informatica alla salute pubblica.

    Se l’introduzione di una manciata di dati tossici può essere così devastante, immaginate l’effetto catastrofico dell’assenza totale di una massa enorme di dati veri e puliti.

    È esattamente quello che sta succedendo oggi all’IA in medicina.

    Il “Data Poisoning” Invisibile della Sanità

    Mentre Anthropic testava quanto sia facile avvelenare un dataset, il nostro sistema sanitario sta inconsapevolmente commettendo un errore opposto ma altrettanto pericoloso: sta morendo di fame.

    Gli algoritmi che promettono di rivoluzionare la diagnostica sono addestrati quasi esclusivamente sui dati digitali dei grandi ospedali. Ma questo rappresenta solo una parte della storia clinica.

    Dov’è il restante 20-30%?
    È quel paziente dimesso dall’ospedale con una diagnosi incompleta che trova la soluzione in un ambulatorio territoriale. È quella diagnosi corretta, arrivata dopo settimane di esami mirati, che svanisce nel mare della carta di uno studio non digitalizzato.

    Questo non è un semplice buco, è un’avvelenamento per assenza.
    Stiamo costruendo un’IA “zoppa”, addestrata su una realtà clinica mutilata. Se bastano 250 documenti corrotti per deviare un modello, l’assenza di milioni di diagnosi corrette dal territorio rende l’IA medica intrinsecamente inaffidabile e pericolosamente parziale.

    La soluzione è curare la fonte o il sintomo?

    Il problema non è la tecnologia IA ma la catena di approvvigionamento dei dati.

    Le piccole strutture sanitarie – il cuore pulsante della cura sul territorio – non sono digitalizzate a causa di costi proibitivi, complessità normative e mancanza di tempo.

    La startup Medigenium ha creato MeRis per risolvere questo problema alla radice.

    Quanto costa l’antidoto al “data poisoning” strutturale dell’IA medica? ZERO.
    Anzi regala tra 10 e 20 mila auro agli ambulatori che la scelgono.

    MeRis è un dispositivo che, fornito in comodato d’uso gratuito, si collega agli strumenti medici esistenti e genera dataset completi e puliti, l’antidoto al “data poisoning” strutturale dell’IA medica.

    Non stiamo lottando contro un’IA che sbaglia. Stiamo lottando per dare all’IA tutti i dati di cui ha bisogno per non sbagliare.

    La lezione di Anthropic è chiara: l’integrità del dato è tutto. La nostra missione è garantire che l’IA in medicina sia nutrita con il 100% della verità clinica, non solo con la parte comodamente digitale.

    Perché ogni paziente curato in un ambulatorio periferico ha il diritto di contribuire al progresso della medicina, e di beneficiarne.

  • Verso l’approccio AGNOSTICO

    Verso l’approccio AGNOSTICO

    Negli ultimi giorni Microsoft ha annunciato che non si affiderà più a un unico modello di intelligenza artificiale (OpenAI), ma integrerà anche Anthropic, aprendo la strada a un futuro multi-modello.
    Nell’articolo, questa scelta viene descritta esplicitamente come un approccio “agnostico”: non vincolarsi a un solo modello, ma sfruttare di volta in volta quello più adatto.

    https://thereview.strangevc.com/p/microsofts-model-switch-why-ai-middleware

    Tra le motivazioni principali spiccano due aspetti:

    • Flessibilità: la possibilità di usare il modello giusto per il compito giusto.
    • Evoluzione naturale: entro 12 mesi ogni prodotto enterprise AI supporterà almeno due modelli.

    Quando ho letto queste parole, ho sorriso.

    Perché questa stessa intuizione io l’avevo già colta alla fine del 2024. Dopo tanti rimandi, a marzo, sfruttando l’occasione di una demo, ho deciso di mettere mano a una prima bozza del progetto.

    Il 26 giugno ho completato l’MVP, che ancora oggi recita:

    “u-prompt: Ciao. Questo MVP serve a dimostrare che u-prompt è un sistema chatbot-agentico alimentato dall’intelligenza artificiale –>e agnostico<–, nel senso che durante la tua chiacchierata puoi decidere di –>utilizzare agenti differenti<– per rispondere a singole domande ad esempio per sfruttarne –>le caratteristiche speciali<–.”

    Nei giorni successivi, confrontandomi con alcuni amici, abbiamo deciso di portare avanti il progetto e fissato la data del go-live: 15 settembre. Una scelta fatta mesi prima che Microsoft rendesse pubblica la sua svolta.

    Domani, 18 settembre, la startup viene presentata a Palermo ai cantieri culturali alla Zisa nell’ambito di un evento sull’AI.

    La differenza?

    Mentre Microsoft annuncia oggi di voler lavorare con due modelli, in u-prompt abbiamo già messo insieme, per la prima volta, cinque modelli diversi in un unico prompt.

    Questo percorso – dall’MVP al progetto online – dimostra che non viviamo di parole, ma di fatti. E soprattutto dimostra, prepotentemente, una capacità di anticipare il futuro e affrontare le sfide senza paura.

    Interessati? -> hey[at]u-prompt.com

    Early adopters? -> u-prompt.com

  • Le Innovazioni dell’AI: GPT-5, Grok4 e il salto quantico di Claude

    Le Innovazioni dell’AI: GPT-5, Grok4 e il salto quantico di Claude

    E’ agosto e mentre noi ci prendiamo le ferie il mondo dell’intelligenza artificiale sta vivendo un momento di accelerazione straordinaria.

    Qui vi parlo del lancio delle innovazioni da parte dei principali attori del settore: OpenAI, xAI e Anthropic, l’ultimo dei quali fa il vero salto quantico. Vedremo anche le risposte di Google e DeepSeek. Ogni azienda ha scelto una strategia diversa, ma tutte spinte dalla concorrenza a dare di più.

    OpenAI e GPT-5: Quando la Trasparenza Diventa Spettacolo

    OpenAI ha rilasciato GPT-5 il 7 agosto 2025, rendendolo accessibile fin da subito come opzione predefinita per tutti gli utenti, anche quelli che usufruiscono del servizio gratuitamente.

    GPT-5 integra un sistema che decide in autonomia se fornire una risposta rapida o se “prendersi del tempo per pensare”, scegliendo l’approccio migliore per ogni richiesta senza che l’utente debba modificare alcuna impostazione.

    Questa funzionalità trasforma quello che era un processo noioso in una vera e propria esperienza visiva.

    Il ‘giochino di animazione’ di GPT-5 mostra all’utente esattamente come arriva alle sue conclusioni, rappresentando un perfetto esempio di gamification applicata all’AI: l’intrattenimento visivo compensa i tempi più lunghi necessari per il ragionamento.

    Caratteristiche chiave di GPT-5:

    • Ragionamento trasparente: mostra il processo di pensiero in tempo reale;
    • Riduzione delle allucinazioni: circa dell’80% inferiore di errori fattuali rispetto a o3;
    • Accessibilità totale: disponibile gratuitamente per tutti gli utenti.

    Grok4: La Sfida di Elon Musk

    xAI ha lanciato Grok 4 il 10 luglio 2025, e Musk lo ha presentato nel suo inconfondibile stile di affermazioni audaci: “l’intelligenza artificiale più intelligente al mondo”.

    Le principali innovazioni di Grok4:

    Sistema Multi-Agente con Grok 4 Heavy

    E’ un approccio collaborativo e rappresenta una novità assoluta nel settore, perché permette a diversi “cervelli artificiali” di lavorare insieme su problemi complessi. In Italia, SuperGrok Heavy costa 349€ al mese, il prezzo più elevato tra le soluzioni IA consumer ad oggi.

    Prestazioni da Record

    Ovviamente i risultati sui benchmark sono impressionanti:

    • Humanity’s Last Exam: outperforming Google’s Gemini 2.5 Pro and OpenAI’s o3 (high)
    • ARC-AGI-2: il risultato di 16.2% è quasi il doppio del migliore modello commerciale di AI

    Produzione di Immagini

    Anche Grok 4, come SORA o VEO è in grado di produrre immagini e video, questi ultimi però solo attraverso abbonamenti premium.

    Anthropic e Claude: Il Vero Salto Quantico

    Ma il vero “salto quantico” lo fa Anthropic. Claude che ora ha la capacità di ritrovare e referenziare le chat precedenti risolve quello che era il limite più frustrante di tutti i chatbot AI: la perdita di memoria conversazionale.

    Fine del Limite Fisico!

    Tradizionalmente, ogni conversazione con un AI ha un limite massimo di token (parole) che può processare e che, una volta raggiunto, richiede di ricominciare da capo perché il modello “dimentica” l’inizio della conversazione.

    Beh, adesso Claude non ha più questo problema perché può accedere a tutta la storia delle conversazioni passate:

    • Ricordare progetti sviluppati in conversazioni precedenti
    • Mantenere il contesto di discussioni complesse sviluppate in sessioni multiple
    • Continuare analisi iniziate settimane o mesi prima
    • Costruire una vera “memoria di lavoro” a lungo termine

    Questa funzionalità trasforma Claude in un vero assistente personale, in grado di mantenere il filo del discorso e l’evoluzione del pensiero dell’utente nel tempo.

    A) Quando aprite Claude vi viene chiesto se lo volete autorizzare a leggere le vecchie/altre conversazioni.

    B) Questo è il mio segreto per evitare le “allucinazioni” del modello (come per GPT-5 rispetto GPT-o3 😎).

    Google/Gemini

    Google è rimasta a guardare? Le risposte significative presentate al Google I/O 2025 e implementate durante l’estate si concentrano su tre pilastri: sistemi multi-agente, capacità agentiche e integrazione profonda nell’ecosistema Google.

    Gemini 2.5 Deep Think: Il Sistema Multi-Agente

    Il 1° agosto 2025, Google ha rilasciato Gemini 2.5 Deep Think, il suo primo sistema multi-agente che, come xAi-Grok4-Heavy genera multipli agenti AI per affrontare una domanda in parallelo, un processo che utilizza significativamente più risorse computazionali di un singolo agente, ma tende a produrre risposte migliori.

    La caratteristica più interessante di Deep Think è che è capace di produrre “risposte molto più lunghe” rispetto agli altri prodotti di AI in commercio.

    Infine una nota importante per chi fa commercio elettronico, viene introdotto lo Shopping agentico: funzionalità di checkout automatico che effettua acquisti quando il prezzo è giusto

    E DeepSeek?

    Nel 2025 è emerso un protagonista inaspettato che ha scosso le fondamenta dell’industria AI: DeepSeek, un laboratorio di ricerca cinese che ha dimostrato come l’innovazione possa nascere da limitazioni apparenti.

    Il modello è 100% gratuito in chat e poco costoso via API, si distingue per diverse caratteristiche innovative. Al momento in cui scrivo questo articolo non ci sono speciali annunci o rilasci in risposta alle mosse dei “concorrenti”.

  • Silver Startupper: Quando l’esperienza fa davvero la differenza (anche nell’AI)

    Silver Startupper: Quando l’esperienza fa davvero la differenza (anche nell’AI)

    Siamo abituati a immaginare gli startupper come giovani ventenni, entusiasti e privi di timori, ma oggi dati e realtà ci dicono qualcosa di diverso: l’età media dei fondatori di startup di successo si aggira sui 45 anni.

    Per anni, il messaggio diffuso è stato chiaro: “l’innovazione appartiene ai giovani”. Ma basta guardarsi intorno per capire che la narrativa sta cambiando. Herbert Boyer fondò Genentech, poi valutata 47 miliardi di dollari, quando aveva 40 anni; David Duffield avviò Workday a 64 anni, creando un colosso oggi valutato oltre 43 miliardi. Persino nel settore dell’intelligenza artificiale si inizia a comprendere che l’esperienza non è un ostacolo, bensì un vantaggio competitivo.

    I fondatori senior portano al tavolo qualcosa di unico: l’esperienza accumulata negli anni, una profonda conoscenza del mercato e, soprattutto, una gestione matura del fallimento. Dopo aver già sperimentato le insidie del mercato e vissuto sulla propria pelle almeno un insuccesso, chi supera una certa età affronta le nuove sfide con una consapevolezza diversa. Sa cosa evitare, quali rischi correre e soprattutto come affrontare i momenti difficili.

    Questa maturità si riflette direttamente anche nella gestione finanziaria: gli imprenditori senior hanno esperienza, sono più cauti con i capitali e dispongono di reti di contatti consolidate, aspetti cruciali per una startup che vuole crescere rapidamente.

    Eppure, nonostante questi vantaggi evidenti, in Italia persiste una sorta di discriminazione anagrafica. Le istituzioni puntano quasi esclusivamente sui giovani under 40 e sulle donne, ignorando completamente l’enorme potenziale dell’esperienza che possono apportare gli imprenditori maturi. Oggi, infatti, non esiste praticamente nessun incentivo pubblico italiano specificamente rivolto agli imprenditori che superano i 55 anni, mentre per donne e giovani sotto i 35 anni sono stati stanziati centinaia di milioni di euro tramite il PNRR.

    Personalmente, ho sperimentato quanto possa essere frustrante cercare risorse per avviare progetti innovativi nel nostro paese in generale e specialmente superati certi limiti di età, tuttavia, questa esperienza mi ha spinto ancora di più verso l’innovazione, portandomi a creare u-prompt, una piattaforma destinata a democratizzare l’accesso corretto e professionale all’intelligenza artificiale, la prima del suo genere in Italia e probabilmente in Europa.

    u-prompt ha già un chatbot multicanale che fa risparmiare almeno 40€ al mese ai professionisti, ma presenterà un agente-chatbot innovativo capace di replicare tutte le funzionalità avanzate dei principali strumenti AI presenti oggi sul mercato, ad una frazione del costo attuale. Questo consentirà ai professionisti del settore di risparmiare da un minimo di 100€ fino a 800€ al mese, mentre gli appassionati e gli hobbisti potranno finalmente accedere a tecnologie AI finora economicamente fuori dalla loro portata.

    L’MVP di questo agente-chatbot è già disponibile per chi vorrebbe investire nella start-up.

    Un tasso di successo del 70%
    Tra gli oltre 1,5 milioni di imprenditori nel mondo, quelli sopra i 50 anni hanno maggiori probabilità di avere successo rispetto alle controparti più giovani. Oggi negli Stati Uniti un’impresa su tre è avviata da qualcuno di 50 o più anni. Ma c’è di più. Se solo il 28% delle start up create dai giovani durano più di tre anni, per quelle accese da over 60 il tasso di successo è del 70 per cento. È quanto mette nero su bianco il rapporto “The Longevity Economy” realizzato dall’Aarp and Oxford Economics. «Poter fisicamente e psicologicamente lavorare significa anzitutto riconoscere il proprio contributo alla società di cui si è parte, poter produrre reddito, non gravare sulle pensioni e quindi sui giovani per dover finanziare i più vecchi. Significa anche avere capacità di spesa, permettere all’economia di rimanere in un ciclo attivo», precisa Palmarini, che prospetta un futuro ancora più determinato dalla generazione silver.

    Come correttamente riportato nell’articolo su Sole24Ore e non mi sento affatto escluso dalla corsa all’innovazione per via della mia età, al contrario, sono convinto che proprio l’esperienza maturata negli anni possa fare la differenza nella capacità di leggere il mercato, anticipare i bisogni degli utenti e costruire soluzioni realmente efficaci.

    u-prompt è il risultato di questa convinzione, un progetto che mostra chiaramente come il valore dell’esperienza, del fallimento e della resilienza possa tradursi in innovazioni concrete e di successo, sfidando ogni pregiudizio anagrafico.

  • l’AI ucciderà Google?

    l’AI ucciderà Google?

    L’algoritmo con cui funziona il motore di ricerca di Google può tranquillamente sopravvivere all’AI, pertanto sono sempre stato scettico sulla longevità dell’algoritmo del motore di ricerca… ma:

    pare che il modo in cui cerchiamo informazioni online sta cambiando.

    Una recente analisi ha mostrato che oltre il 50% delle ricerche su Google si conclude senza clic (che è la base di funzionamento di quell’algoritmo). Tra i motivi c’è il fatto che spesso gli utenti trovano risposte direttamente nella pagina dei risultati.

    Infine è significativo il rapido aumento degli utenti che si affidano direttamente all’intelligenza artificiale senza passare dal motore di ricerca.

    Mentre per gli utenti finali è tutto grasso che cola, per chi vive esclusivamente di traffico organico basato su Google è un problema. Se oltre il 40% del traffico del sito arriva ancora da Google, potrebbe succedere che venga eliminato direttamente dalle risposte sintetizzate delle AI.

    Scrivere per i modelli, non per i motori

    La soluzione potrebbe non essere più “ottimizzare per l’algoritmo di Google”, ma creare contenuti pensati per essere letti, compresi e utilizzati dalle intelligenze artificiali, ovvero diventare una fonte autorevole citata direttamente nelle risposte generate dagli LLM (Large Language Models).

    Google continuerà a servire per ricerche specifiche, come trovare siti ufficiali, documenti o pagine precise. Ma per sintesi, ragionamenti e analisi, l’intelligenza artificiale è già un passo avanti.

    Dunque quale sarà il futuro del controllo dei contenuti?

    Il classico file robots.txt, usato dai siti web per indicare ai motori di ricerca quali contenuti possono essere indicizzati, potrebbe presto evolversi in llms.txt. Questo nuovo file, proposto recentemente, è concepito per regolare l’accesso ai contenuti web da parte dei modelli linguistici come ChatGPT e Bard.

    llms.txt nasce proprio per rispondere a una domanda cruciale:

    come impedire (o favorire) l’utilizzo dei propri contenuti da parte delle intelligenze artificiali?

    Tuttavia, allo stato attuale è soltanto una proposta senza valore pratico immediato, poiché nessun grande player dell’AI ha ancora ufficialmente adottato questo standard.

    Cosa possono fare le aziende oggi?

    In attesa di sviluppi le aziende dovrebbero:

    • Continuare a usare robots.txt per gestire l’accesso dei bot AI noti, come GPTBot.
    • Valutare attentamente quali contenuti consentire o bloccare.
    • Monitorare regolarmente i log del server per tracciare l’attività dei bot delle AI.
    • Mantenere un’alta qualità e autorevolezza dei contenuti, perché le AI riescono a identificare le fonti più affidabili (e se i tuoi contenuti sono generati dall’AI).

    I miei 2c sull’approccio vincente: sarà quello flessibile e proattivo. In pratica prepararsi oggi per essere pronti domani, informarsi sempre e prepararsi a strumenti come llms.txt che potrebbero diventare essenziali a breve.