1 of 14

INTELLIGENZA ARTIFICIALE

Cos'è, cosa può fare

e cosa comporta davvero

Una guida in 30 minuti per un pubblico non esperto

2 of 14

2 / 14

Il percorso di oggi

1

Cos'è l'IA e come funziona

2

Cosa può fare

3

Cosa non può fare

4

Sicurezza

5

Consumo energetico

6

Investimenti in corso

7

Il rischio di un monopolio privato

Agenda

L'intelligenza artificiale, spiegata

3 of 14

3 / 14

Cos'è l'IA (in pratica)

Un LLM (Large Language Model) non “capisce” il testo come un umano: impara a prevedere la parola successiva più probabile, dopo aver “letto” enormi quantità di testo.

1

Addestramento

Il modello legge enormi quantità di testo e aggiusta miliardi di parametri per prevedere la parola successiva. Richiede mesi di calcolo su migliaia di computer specializzati.

2

Attenzione

Per ogni parola generata, il modello “guarda” tutte le parole precedenti e pesa quanto ciascuna è rilevante per il contesto.

3

Generazione

In uso (inference), il modello genera la risposta una parola alla volta, scegliendo ogni volta il token più probabile.

Cos'è l'IA

L'intelligenza artificiale, spiegata

4 of 14

4 / 14

Cosa può fare

A

Scrittura

Bozze, email, traduzioni in tempo reale tra decine di lingue

B

Programmazione

Scrivere, correggere e spiegare codice

C

Medicina

Supporto nella lettura di immagini diagnostiche

D

Scienza

Analisi di grandi dataset, ricerca accelerata

E

Creatività

Immagini, musica e video da descrizioni testuali

F

Analisi dati

Individuare pattern in moli di dati enormi

Cosa può fare

L'intelligenza artificiale, spiegata

5 of 14

5 / 14

Cosa non può fare

Allucinazioni

Può inventare informazioni false con totale sicurezza: non verifica i fatti, produce la sequenza più probabile.

Non capisce davvero

Non ha un modello del mondo, buon senso o esperienza reale: manipola simboli, non concetti.

Bias nei dati

Riproduce e a volte amplifica i pregiudizi presenti nei dati di addestramento.

Nessuna autonomia reale

Non ha intenzioni proprie né obiettivi a lungo termine: esegue un compito alla volta.

Cosa non può fare

L'intelligenza artificiale, spiegata

6 of 14

6 / 14

Sicurezza

1

Disinformazione e deepfake

Contenuti falsi sempre più difficili da distinguere da quelli reali.

2

Truffe assistite dall'IA

Phishing più sofisticato, cloni vocali, testi di truffa personalizzati e perfetti.

3

Rischi in ambiti critici

Errori in sanità, giustizia e difesa possono avere conseguenze gravi e irreversibili.

4

Privacy e sorveglianza

Interrogativi su consenso e controllo dei dati usati per addestrare e alimentare i modelli.

5

Il dibattito normativo

L'AI Act europeo introduce obblighi graduati per rischio; negli USA l'approccio resta più frammentato.

Sicurezza

L'intelligenza artificiale, spiegata

7 of 14

7 / 14

Il costo energetico dell'IA

565 TWh

consumo elettrico globale dei data center nel 2026 (+26,4% sul 2025)

31%

del consumo dei data center è oggi dovuto a server ottimizzati per l'IA

950 TWh

proiezione dell'IEA per il 2030: quasi il doppio del 2026, pari a circa il 3% della domanda elettrica mondiale

Consumo energetico

L'intelligenza artificiale, spiegata

8 of 14

8 / 14

Una corsa agli investimenti senza precedenti

725 mld $

spesi dalle 4 big tech in infrastrutture IA nel 2026 — +77% sul 2025 (410 mld $). Più del PIL annuale della Polonia.

Gli analisti (Evercore, BofA) prevedono che la spesa combinata superi i 1.000 miliardi di dollari nel 2027.

Nessuna big tech ha ancora dimostrato un ritorno positivo su questi investimenti su scala.

Investimenti

L'intelligenza artificiale, spiegata

9 of 14

9 / 14

Quanto costa oggi l'IA? Un confronto

Prezzi indicativi, settembre 2026 (USD/mese) — cambiano spesso, verificare le pagine ufficiali

Fornitore	Gratuito	Base a pagamento	Premium	Team / Business
ChatGPT (OpenAI)	Sì — GPT-5.6, limiti su immagini/voce	Go $8 · Plus $20/mese	Pro $200/mese (quasi senza limiti)	Business $20-25/seat · Enterprise su richiesta
Claude (Anthropic)	Sì — Sonnet 5, limiti giornalieri	Pro $20/mese ($17 annuale)	Max 5x $100 · Max 20x $200/mese	Team $20-125/seat · Enterprise da $20/seat + uso
Gemini (Google)	Sì — Gemini Flash, 15GB storage	AI Plus ~$5-8 · AI Pro $19,99/mese	AI Ultra $99,99-199,99/mese	Workspace con Gemini da ~$14/utente
Microsoft Copilot	Sì — in Bing, Edge, Windows	Copilot Pro ~$20-22 · M365 Personal ~$10-13/mese	— (nessun livello premium distinto)	M365 Copilot $18-30/utente (add-on a M365)
Perplexity	Sì — con citazioni delle fonti	Pro $20/mese	—	Piani business su richiesta

I piani base si sono allineati intorno ai 20 $/mese; ai livelli premium i prezzi convergono su 100-200 $/mese su quasi tutti i fornitori.

Costi dei fornitori IA

L'intelligenza artificiale, spiegata

10 of 14

10 / 14

Il rischio di un monopolio privato

Solo poche aziende al mondo possono permettersi investimenti di centinaia di miliardi di dollari in chip, data center e talenti.

Risorse concentrate

Potere computazionale, dati e migliori ricercatori in poche aziende USA e cinesi.

Potere informativo

Chi controlla gli strumenti che sempre più persone usano per informarsi e decidere ha un'influenza culturale senza precedenti.

Concorrenza a rischio

Poche aziende possono fissare standard, prezzi e regole di accesso a un'infrastruttura sempre più essenziale.

Il contrappeso: modelli aperti

I modelli open-weight provano a democratizzare l'accesso, ma restano spesso finanziati dalle stesse grandi aziende.

Rischio monopolio

L'intelligenza artificiale, spiegata

11 of 14

11 / 14

Approfondimento: IA e quantum computing

Un'interazione a doppio senso, ancora nella sua fase iniziale.

1

Il quantum aiuta l'IA

Ottimizzazione: esplora più soluzioni in parallelo per training e ricerca di iperparametri
Simulazione della materia: accelera scoperta di farmaci e nuovi materiali (vantaggio già concreto)
Dati ad alta dimensionalità: alcuni algoritmi gestiscono spazi complessi in modo più efficiente

2

L'IA aiuta il quantum

Correzione degli errori: riconosce e corregge in tempo reale il “rumore” dei qubit fragili
Calibrazione e controllo: ottimizza i segnali fisici per mantenere i qubit stabili più a lungo
Design dei chip: aiuta a progettare l'architettura fisica dei processori quantistici

Siamo ancora nell'era “NISQ” (Noisy Intermediate-Scale Quantum): hardware potente ma rumoroso. Il modello dominante oggi è ibrido — GPU classiche per il grosso del calcolo, QPU quantistiche solo per sottoproblemi specifici. Applicazioni su larga scala non sono attese prima del 2028-2032.

Approfondimento

L'intelligenza artificiale, spiegata

12 of 14

UN MOMENTO PER VOI

L'IA porterà, nel complesso, più benefici o più rischi nei prossimi 10 anni?

Alzate la mano — poi ne parliamo insieme.

13 of 14

13 / 14

In sintesi

1

Uno strumento statistico potentissimo, ma limitato

Sa generare testo coerente, ma non “capisce” davvero ciò che scrive.

2

Costi reali, non solo benefici

Energia, sicurezza ed economia sono coinvolte, non solo chi usa l'IA direttamente.

3

Il potere si sta concentrando

La domanda più importante da tenere d'occhio nei prossimi anni: chi controlla questa tecnologia?

Sintesi

L'intelligenza artificiale, spiegata

14 of 14

PER RIFLETTERE

Se l'IA sarà una delle tecnologie più trasformative della nostra epoca,

chi dovrebbe avere voce in capitolo su come viene sviluppata e usata?

Grazie per l'attenzione.