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Lettera dal 2028: La vera rivoluzione dell'IA non era quella che pensavamo

"State costruendo una Ferrari per un mondo che presto si sposterà in teletrasporto." Una lettera dal 2028: le aziende che hanno semplicemente "implementato l'IA" sono come quelle che nel 1995 hanno semplicemente "creato un sito web." La domanda sbagliata? "Come usare l'AI per ottimizzare X." Quella giusta? "Se riprogettassimo da zero, esisterebbe ancora X?" Il consiglio pratico: dedicate il 20% delle risorse AI non a ottimizzare ciò che fate, ma a scoprire cosa smettere di fare.

[DISCLAIMER: Questa è una "lettera dal futuro" puramente immaginaria, un messaggio in bottiglia lanciato nel mare del tempo con un pizzico di provocazione e un sorriso. Nessun viaggiatore temporale è stato coinvolto nella stesura di questo post.]

Carissimi partner, clienti e osservatori tecnologici del 2025,

Sono Fabio Lauria, fondatore di Electe (sì, esistiamo ancora nel 2028!)*, e ho deciso di infrangere ogni regola di marketing aziendale per condividere con voi alcune riflessioni da questo lato del ponte temporale.

Nel 2025, voi state ancora dibattendo sulla "middle crisis" dell'IA e scrivendo infiniti whitepaper sulla "giusta integrazione" tra umano e macchina. Noi qui nel 2028 guardiamo a quel periodo come all'epoca in cui l'intero ecosistema tecnologico stava completamente mancando il punto.

Cosa abbiamo capito (troppo tardi)

Da founder che ha attraversato tre round di finanziamento, due pivot e un'acquisizione fallita all'ultimo minuto, ecco la verità che nessun consulente strategico voleva ammettere nel 2025: stavamo tutti ottimizzando le risposte alle domande sbagliate.

Le aziende più innovative non erano quelle con la "migliore strategia di implementazione IA", ma quelle che avevano il coraggio di ridefinire completamente i problemi che stavano cercando di risolvere.

Al diavolo l'efficienza (sì, l'ho detto davvero)

Nel 2025, i vostri KPI misurano ancora quanto velocemente l'IA può eseguire compiti esistenti. Qui nel 2028, misuriamo quanto radicalmente l'IA ci permette di ripensare quei compiti, o eliminarli del tutto.

La svolta è arrivata quando abbiamo smesso di chiedere: "Come possiamo usare l'IA per ottimizzare il nostro processo di X?" e abbiamo iniziato a chiedere: "Se potessimo riprogettare la nostra azienda da zero con queste tecnologie, esisterebbe ancora il processo X?"

Alle aziende che mi stanno leggendo

Se siete un'azienda che sta investendo milioni nel "miglioramento incrementale" tramite IA, state costruendo una Ferrari per un mondo che presto si sposterà in teletrasporto.

Ecco cosa dovrebbe fare davvero il vostro CTO:

  1. Identificare quali parti del vostro modello di business esistono solo a causa di limitazioni tecnologiche ormai superate
  2. Determinare quali problemi dei clienti state risolvendo indirettamente che potreste affrontare direttamente
  3. Trasformare i vostri team di prodotto in laboratori di "demolizione creativa" - dare loro il potere non solo di costruire, ma di eliminare

Le startup che stanno mangiando il vostro mercato nel mio 2028 non sono quelle con la migliore IA. Sono quelle che hanno usato l'IA per ripensare completamente cosa significa essere un'azienda nel vostro settore.

Un invito all'immaginazione radicale

Nella mia timeline, le aziende che hanno semplicemente "implementato l'IA" sono come quelle che nel 1995 hanno semplicemente "creato un sito web". Necessario ma tragicamente insufficiente.

Le aziende che dominano sono quelle che hanno avuto il coraggio di immaginare: "Se potessimo risolvere questo problema partendo da zero, con tecnologie che sembrano magia, come lo faremmo?"

Quindi, mentre tutti nel 2025 sono impegnati a dibattere sul giusto equilibrio tra automazione e potenziale umano, fatevi un favore: chiedetevi se i problemi che state cercando di risolvere esisteranno ancora tra tre anni.

Vi aspetto qui nel futuro. È più strano, più selvaggio e infinitamente più interessante di quanto prevedano i vostri noiosissimi whitepaper.

Fabio Lauria, CEO & Founder, Electe, 11 maggio 2028

P.S. Amazon ha appena acquisito OpenAI. E sì, tutti siamo rimasti scioccati quanto voi lo sarete.

FAQ dal Presente al Futuro

D: Sei il nuovo John Titor? Dovremmo preoccuparci di paradossi temporali?

R: A differenza di Titor, non sono qui per avvertirvi di catastrofi imminenti o per parlare di IBM 5100. Non possiedo una "C204 Time Displacement Unit" montata su una Chevrolet - solo un laptop con troppa caffeina nel sistema. I miei "viaggi nel tempo" avvengono esclusivamente attraverso la speculazione creativa. Nessun continuum spazio-temporale è stato danneggiato nella stesura di questo articolo.

D: Quali aziende dovremmo acquistare/vendere basandoci sulle tue "informazioni dal futuro"?

R: Se fossi davvero dal futuro e avessi queste informazioni, condividerle sarebbe l'ultimo modo per mantenerle accurate! L'atto stesso di rivelare informazioni future cambia il percorso del presente. In ogni caso, investire basandosi su post provocatori su internet è generalmente una strategia discutibile. Per citare un saggio del mio tempo: "Il mercato può rimanere irrazionale più a lungo di quanto tu possa rimanere solvente."

D: Cosa intendi con "l'incidente di Denver" che hai menzionato?

R: Ah, quello. Diciamo solo che nel 2026 impareremo tutti una lezione importante sui limiti dell'ottimizzazione algoritmica nei sistemi critici. Ma non preoccupatevi troppo - ha accelerato le riforme necessarie e ha portato alla Dichiarazione di Denver sulla Responsabilità Tecnologica. Come dico sempre, a volte si deve rompere un algoritmo per fare una rivoluzione.

D: Sei serio riguardo l'idea che dovremmo smettere di concentrarci sull'efficienza?

R: Non sto dicendo di abbandonare l'efficienza, ma di relegarla al suo giusto posto: un mezzo, non un fine. L'efficienza senza direzione è come avere una Ferrari senza destinazione. Nel mio 2028, le aziende più brillanti si chiedono prima "Cosa dovremmo creare?" e solo dopo "Come possiamo crearlo efficientemente?" Invertire queste domande è stato il nostro errore collettivo.

D: Qual è il vero consiglio pratico dietro tutta questa narrativa futuristica?

R: Dedicate il 20% delle vostre risorse di IA non a ottimizzare ciò che fate già, ma a esplorare cosa potreste smettere di fare del tutto. Il vero vantaggio competitivo non sarà di chi fa le cose vecchie più velocemente, ma di chi per primo realizza che alcune di quelle cose non devono più essere fatte. La distruzione creativa inizia in casa.

[DISCLAIMER: Quanto sopra è pura fiction creativa. Nessuna previsione di mercato, consiglio finanziario o effettiva conoscenza del futuro è implicata. L'autore non si assume responsabilità per decisioni aziendali prese sulla base di messaggi in bottiglia provenienti da timeline alternative.]

Resources for business growth

November 9, 2025

Regolamentare ciò che non si crea: l'Europa rischia l'irrilevanza tecnologica?

L'Europa attrae solo un decimo degli investimenti globali in intelligenza artificiale ma pretende di dettare le regole mondiali. Questo è il "Brussels Effect"—imporre norme su scala planetaria attraverso il potere di mercato senza guidare l'innovazione. L'AI Act entra in vigore con calendario scaglionato fino al 2027, ma le multinazionali tech rispondono con strategie di evasione creative: invocare segreti commerciali per non rivelare dati di addestramento, produrre riassunti tecnicamente conformi ma incomprensibili, usare l'autovalutazione per declassare sistemi da "alto rischio" a "rischio minimo", fare forum shopping scegliendo Stati membri con controlli meno rigidi. Il paradosso del copyright extraterritoriale: l'UE pretende che OpenAI rispetti leggi europee anche per addestramento fuori Europa—principio mai visto prima nel diritto internazionale. Emerge il "modello duale": versioni europee limitate vs versioni globali avanzate degli stessi prodotti AI. Rischio concreto: l'Europa diventa "fortezza digitale" isolata dall'innovazione mondiale, con cittadini europei che accedono a tecnologie inferiori. La Corte di Giustizia nel caso credit scoring ha già respinto la difesa "segreti commerciali", ma l'incertezza interpretativa rimane enorme—cosa significa esattamente "riassunto sufficientemente dettagliato"? Nessuno lo sa. Domanda finale non risolta: l'UE sta creando una terza via etica tra capitalismo USA e controllo statale cinese, o semplicemente esportando burocrazia in un settore dove non compete? Per ora: leader mondiale nella regolamentazione dell'AI, marginale nel suo sviluppo. Vaste programme.
November 9, 2025

Outliers: Dove la Scienza dei Dati Incontra le Storie di Successo

La data science ha ribaltato il paradigma: gli outlier non sono più "errori da eliminare" ma informazioni preziose da comprendere. Un singolo valore anomalo può distorcere completamente un modello di regressione lineare—cambiare la pendenza da 2 a 10—ma eliminerlo potrebbe significare perdere il segnale più importante del dataset. Il machine learning introduce strumenti sofisticati: Isolation Forest isola outlier costruendo alberi decisionali casuali, Local Outlier Factor analizza densità locale, Autoencoder ricostruiscono dati normali e segnalano ciò che non riescono a riprodurre. Esistono outlier globali (temperatura -10°C ai tropici), contestuali (spesa €1.000 in quartiere povero), collettivi (picchi sincronizzati traffico rete che indicano attacco). Parallelo con Gladwell: la "regola 10.000 ore" è contestata—Paul McCartney dixit "molte band hanno fatto 10.000 ore ad Amburgo senza successo, teoria non infallibile". Successo matematico asiatico non è genetico ma culturale: sistema numerico cinese più intuitivo, coltivazione riso richiede miglioramento costante vs espansione territoriale agricoltura occidentale. Applicazioni reali: banche UK recuperano 18% perdite potenziali via rilevamento anomalie real-time, manifattura rileva difetti microscopici che ispezione umana perderebbe, sanità valida dati trials clinici con 85%+ sensibilità rilevamento anomalie. Lezione finale: come data science passa da eliminare outlier a comprenderli, dobbiamo vedere carriere non convenzionali non come anomalie da correggere ma come traiettorie preziose da studiare.