AI TALKS 2026 - 04/05 

Da un grande potere derivano grandi responsabilità: essere azienda (e persone) ai tempi dell'intelligenza artificiale

Fabio Anselmi, Giulia Cisotto

Il cambiamento contemporaneo non deve più essere interpretato come un evento isolato o una transizione passeggera, bensì come uno stato di metamorfosi perenne che fonde passato e futuro in un equilibrio costantemente instabile. In questo scenario, dominato dalla promessa dell'intelligenza artificiale e dall'evoluzione dell'Industry 4.0, la rapidità della trasformazione è diventata esponenziale, segnando un distacco netto con la storia passata. Se la prima rivoluzione industriale concesse a quattro generazioni il tempo di metabolizzare le novità, oggi il ritmo è talmente serrato — con cicli di innovazione che si rinnovano ogni cinque anni — da rendere quasi impossibile per le aziende e le università mantenere il passo. La velocità fulminea con cui strumenti come ChatGPT hanno scalato il mercato evidenzia un paradosso: l'accesso illimitato alle informazioni non coincide necessariamente con il possesso degli strumenti culturali necessari per navigarle. Di fronte a questi nuovi "superpoteri" tecnologici, emerge dunque un'urgenza etica e strategica: non si tratta più di rincorrere ogni singola innovazione, ma di assumersi la responsabilità di trasformare la complessità e l'incertezza in creatività e valore reale per la società. Pensi che questo stato di "metamorfosi continua" sia sostenibile a lungo termine per i lavoratori, o rischiamo un cortocircuito collettivo?

Fabio Anselmi ha conseguito la laurea e la laurea magistrale in fisica teorica presso l'Università di Padova nel 2000, e il Dottorato in Fisica Quantistica presso la University of Hertfordshire (Regno Unito) nel 2004. Dal 2020 è stato Assistant Professor al Baylor College of Medicine di Houston, negli Stati Uniti. È ora Professore Associato all'università di Trieste nel Dipartimento di Matematica, Informatica e Geoscienze. La sua attività di ricerca si colloca al confine tra machine learning e fisica, con particolare attenzione alle applicazioni di neuroscienze computazionali e alla meccanica quantistica. Nel 2016, insieme a Tomaso Poggio, ha pubblicato il libro Visual Cortex and Deep Networks: Learning Invariant Representations.

Giulia Cisotto ha conseguito la Laurea Magistrale in Ingegneria delle Telecomunicazioni (2010) e il Dottorato in Ingegneria dell'Informazione (2014) presso I'Universita di Padova, dove ha iniziato il proprio percorso di ricerca. Nel corso della sua carriera ha lavorato in Giappone presso la Facoltà di Scienze Applicate della KEIO University di Tokio e in Italia, oltre che a Padova, anche al Dipartimento di Informatica dell'Università di Milano-Bicocca. Da ottobre 2024 è Ricercatrice in Tenure-Track presso il Dipartimento di Matematica, Informatica e Geoscienze dell'Università di Trieste. La sua ricerca si muove tra intelligenza artificiale, machine learning e neuroscienze computazionali, con particolare attenzione all'analisi di biosegnali, alle BrainComputer Interface e alle applicazioni in ambito salute. È autrice di numerosi contributi scientifici su questi temi. Tra il 2023 e il 2024 è stata anche coorganizzatrice di una serie di conferenze dal titolo "Intelligenze artificiali, intelligenze aliene" in collaborazione con l'Associazione "La Via delle Scienze" di Valdagno (VI) che ha ospitato nomi illustri dellinformatica e delle neuroscienze (https://mww.laviadellescienze.org/incontri-2023/).