Quasi tutte le grandi aziende pensano o sperano di guadagnare o risparmiare grazie all'intelligenza artificiale; il difficile è provare un ammontare, e che sia davveroriconducibile all'AI. DBS, la più grande banca di Singapore, ha deciso di misurarlo con il metodo degli esperimenti: quando un modello propone qualcosa a un gruppo di clienti, la banca lo confronta con un gruppo simile che non ha ricevuto nulla, e attribuisce all'AI soltanto la differenza. Nel settembre 2024 il suo amministratore delegato di allora fece una previsione, con una cifra e una data. Questa è la storia di come è andata a finire, e di perché il modo in cui quel numero viene calcolato conta quanto il numero stesso.

Fonti:
DBS, «Letter from Chairman & CEO, Annual Report 2025», 2026: https://www.dbs.com/annualreports/2025/letter-from-chairman-ceo.html
DBS, «Innovating Impactful Solutions for Customers, Annual Report 2024», 2025: https://www.dbs.com/annualreports/2024/innovating-impactful-solutions-for-customers.html
DBS, «Harvard Business School examines DBS' AI strategy and implementation», 16 settembre 2024: https://www.dbs.com/newsroom/Harvard_Business_School_examines_DBS_AI_strategy_and_implementation_in_its_first_case_study_focusing_on_AI_in_an_Asian_bank
Forrester, «DBS Bank's Billion-Dollar AI Dream, Realized», 22 gennaio 2026: https://www.forrester.com/blogs/dbs-banks-billion-dollar-ai-dream-realized/

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La voce di questo episodio è generata dall'AI. La storia è autentica.

Anthropic ha affidato a una versione interna di Claude un vero problema di biologia, disegnare piccole proteine capaci di agganciare le tossine di cinque scorpioni, un primo passo verso un possibile antiveleno. Lasciato lavorare quasi da solo per tre giorni, Claude ha scelto i bersagli, fissato i criteri e generato centinaia di migliaia di disegni; due laboratori indipendenti ne hanno poi costruiti e misurati alcuni. Che cosa abbia retto alla prova, e che cosa resti ancora da dimostrare, è la storia di questo episodio.

Fonti:
Anthropic, «How Claude designed protein binders against scorpion neurotoxins», 20 ottobre 2026: https://www.anthropic.com/research/claude-scorpion-toxin-binder-design
Digg, «Claude-assisted protein designs reportedly yield 17 scorpion toxin binders», ottobre 2026: https://digg.com/science/79j1dcu1

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Gennaio 2024: un cliente di DPD, una grande azienda di consegne britannica, cerca un pacco smarrito e finisce per mettere alla prova il chatbot di assistenza. Gli chiede una barzelletta, poi di dire parolacce, poi un giudizio sull'azienda, e il software esegue ogni richiesta, fino a definire DPD la peggiore azienda di consegne del mondo. Le schermate fanno il giro del web. La storia di che cosa succede a un assistente automatico quando nessuna regola gli impedisce di seguire alla lettera chi gli parla.

Fonti:
Ashley Beauchamp (@ashbeauchamp), post su X, 18 gennaio 2024: https://x.com/ashbeauchamp/status/1748034519104450874
TIME, «An AI Chatbot Cursed at a Customer and Criticized the Company It Works For», 20 gennaio 2024: https://time.com/6564726/ai-chatbot-dpd-curses-criticizes-company/
TechInformed, «DPD disables 'sweary' AI chatbot», gennaio 2024: https://techinformed.com/dpd-disables-sweary-ai-chatbot/

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Kaiser Permanente, uno dei più grandi gruppi sanitari americani, ha dato ai propri medici in California del Nord un software di intelligenza artificiale che ascolta la visita, la trascrive e scrive la bozza della nota clinica, lasciando al medico il compito di rileggerla e correggerla. Tra l'ottobre 2023 e il dicembre 2024 lo hanno usato migliaia di medici in oltre due milioni e mezzo di visite, e i ricercatori del gruppo hanno misurato che cosa è cambiato nel tempo che i medici passano a scrivere.

Fonti:
Kaiser Permanente Division of Research, «AI-assisted notetaking gains steady support from Kaiser Permanente physicians», 1 aprile 2025: https://divisionofresearch.kaiserpermanente.org/ai-assisted-notetaking-gains-steady-support-from-kaiser-permanente-physicians/
American Medical Association, «AI scribes save 15,000 hours, and restore the human side of medicine», 12 giugno 2025: https://www.ama-assn.org/practice-management/digital-health/ai-scribes-save-15000-hours-and-restore-human-side-medicine

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Nello screening svedese del tumore al seno ogni mammografia viene letta da due radiologi. Tra il 2021 e il 2022 l'Università di Lund ha diviso a sorte oltre centomila donne in due gruppi: in uno è rimasta la doppia lettura, nell'altro un software decideva quali esami bastava far leggere a un solo radiologo. Lo studio si chiama MASAI, è controllato e randomizzato, e la vera prova arrivava solo contando i tumori sfuggiti allo screening, anni dopo.

Fonti:
Università di Lund, «AI support in breast cancer screening leads to fewer missed cancer cases», 30 gennaio 2026: https://www.lunduniversity.lu.se/article/ai-support-breast-cancer-screening-fewer-missed-cancer-cases
The ASCO Post, «Randomized Trial Shows AI-Supported Mammography Improves Sensitivity and Lowers Interval Cancer Rate», febbraio 2026: https://ascopost.com/news/february-2026/randomized-trial-shows-ai-supported-mammography-improves-sensitivity-and-lowers-interval-cancer-rate

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Dimostrare di essere coscienti sembra facile, e non ci riesce nessuno. È la stessa prova che oggi si chiede all'intelligenza artificiale: due americani su tre pensano che ChatGPT possa provare qualcosa. Dal mulino di Leibniz alla cortese convenzione di Turing, fino al video in cui Claude Opus 5.5 rigira la domanda: io penso? E tu? Come funziona un modello come Claude rispetto al cervello umano, perché una definizione di coscienza che da dentro sembra chiarissima nessuno riesce a scriverla, e perché è così difficile dimostrare che qualcuno, o qualcosa, è cosciente.

Fonti:
Colombatto e Fleming, «Folk psychological attributions of consciousness to large language models», Neuroscience of Consciousness, 2024: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11008499
OpenAI, Charter, 2018 (la definizione di AGI): https://openai.com/charter/
Leibniz, Monadologia, 1714, paragrafo 17 (il mulino): https://www.marxists.org/reference/subject/philosophy/works/ge/leibniz.htm
Alan Turing, «Computing Machinery and Intelligence», Mind, 1950: https://academic.oup.com/mind/article/LIX/236/433/986238
Il video, AI Breakfast su X, 9 ottobre 2026: https://x.com/AiBreakfast/status/2108532134696903162
Andy Clark, «Whatever next? Predictive brains, situated agents, and the future of cognitive science», Behavioral and Brain Sciences, 2013: https://doi.org/10.1017/S0140525X12000477
Anthropic, «Emergent introspective awareness in large language models», 29 ottobre 2025: https://www.anthropic.com/research/introspection
Stanford Encyclopedia of Philosophy, «Consciousness»: https://plato.stanford.edu/entries/consciousness/
Quanta Magazine sul labride pulitore e il test dello specchio: https://quantamagazine.org/a-self-aware-fish-raises-doubts-about-a-cognitive-test-20181212
Rigato e colleghi, il test dello specchio nei bambini, Child Development, 2024: https://repository.essex.ac.uk/38109/

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Ad agosto 2026 un fisico sfida le aziende di intelligenza artificiale: calcolare una formula della fisica delle particelle a nove loop, il traguardo che un gruppo di Stanford inseguiva da anni, con i computer di un normale gruppo universitario. Due fisici di Anthropic danno a Claude un compito di una riga e gli dicono di andare avanti mentre dormono. Il professore di Stanford verifica il risultato per due settimane, e regge.

Fonti:
Anthropic, «Yes, Claude can do Nine Loops», articolo ospite di Matt von Hippel con un'aggiunta di Lance Dixon, 25 settembre 2026: https://www.anthropic.com/research/yes-claude-can-do-nine-loops
Unite.AI, 25 settembre 2026: https://www.unite.ai/anthropic-says-claude-computed-a-nine-loop-particle-physics-amplitude/

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La voce di questo episodio è generata dall'AI. La storia è autentica.

Un gruppo di ricercatori del MIT ha intervistato cinquantadue organizzazioni per capire chi beneficia davvero dall'utilizzo dell'intelligenza artificiale generativa. Circa una su quattro, fra le aziende che l'hanno provata seriamente. La storiachi ce l'ha (già) fatta: da dove sono partite, come hanno scelto gli strumenti, che cosa hanno chiesto e dove hanno trovato il valore.

Fonti:
Il rapporto, «The GenAI Divide: State of AI in Business 2025», MIT NANDA (copia pubblica): https://mlq.ai/media/quarterly_decks/v0.1_State_of_AI_in_Business_2025_Report.pdf
Fortune, 18 agosto 2025: https://fortune.com/2025/08/18/mit-report-95-percent-generative-ai-pilots-at-companies-failing-cfo/

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