{"id":31303,"date":"2025-01-02T10:49:40","date_gmt":"2025-01-02T09:49:40","guid":{"rendered":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/?p=31303"},"modified":"2025-01-02T10:49:41","modified_gmt":"2025-01-02T09:49:41","slug":"il-ruolo-del-cto-nel-mondo-di-domani-secondo-massimo-chiriatti","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/it\/dev-life-it\/cto-it\/il-ruolo-del-cto-nel-mondo-di-domani-secondo-massimo-chiriatti\/","title":{"rendered":"Intelligenza Artificiale e Innovazione: Il ruolo del CTO nel mondo di domani secondo Massimo Chiriatti"},"content":{"rendered":"\n

L\u2019era dell\u2019intelligenza artificiale generativa sta suscitando molto clamore, portando nuove opportunit\u00e0 ma anche sfide importanti e ancora non del tutto prevedibili. In questo contesto, il ruolo del CTO (Chief Technology Officer) o di chi in azienda si occupa di innovazione diventa cruciale. <\/p>\n\n\n\n

In questo articolo vogliamo portarvi degli spunti di riflessione, tratti dal confronto avuto nell\u2019edizione 2023 della Codemotion Conference <\/a>di Milano con un ospite di assoluto valore, Massimo Chiriatti, CTO di Lenovo ed esperto di AI.<\/strong> Chiriatti ha condiviso con noi la sua visione su come l\u2019AI stia influenzando il mondo del lavoro e su quali siano i percorsi da seguire per chi ambisce a una carriera nel campo tecnologico.<\/p>\n\n\n\n

La carriera di Massimo Chiriatti: dall\u2019inizio in IBM alla guida dell\u2019innovazione in Lenovo<\/h2>\n\n\n\n

Massimo Chiriatti ha iniziato la sua carriera negli anni \u201880, in un periodo in cui il panorama tecnologico era ben diverso da quello odierno. Dopo il diploma, ha avuto l\u2019opportunit\u00e0 di lavorare con IBM, all\u2019epoca una delle grandi aziende del settore. IBM selezionava direttamente nelle scuole i talenti pi\u00f9 promettenti, offrendo loro la possibilit\u00e0 di continuare la formazione direttamente in azienda. <\/p>\n\n\n\n

Era un contesto molto differente rispetto a oggi, in quanto i primi mesi in azienda erano passati praticamente tutti in laboratorio per formarsi; ci voleva tempo prima di essere ritenuti pronti a eseguire attivit\u00e0 chiave come relazionarsi con i clienti o gestire i sistemi tecnologici. L\u2019amore per lo studio \u00e8 uno degli aspetti chiave della carriera di Massimo, che ha continuato a combinare lavoro (di giorno) e formazione (di sera) per tutto il suo percorso professionale.<\/p>\n\n\n\n

Oggi, come CTO <\/a>di Lenovo, \u00e8 responsabile dell\u2019innovazione e delle infrastrutture hardware, con un particolare focus sull\u2019intelligenza artificiale. \u00c8 alla guida di un team che progetta l\u2019hardware necessario per supportare le tecnologie AI, una componente spesso trascurata ma fondamentale per il successo di questi progetti. <\/p>\n\n\n\n

Nonostante i costi dell\u2019hardware siano tendenzialmente in calo, le risorse computazionali necessarie per l\u2019intelligenza artificiale sono molto elevate, e le decisioni errate possono avere conseguenze significative, come l\u2019incapacit\u00e0 di eseguire carichi di lavoro complessi o la perdita economica per i clienti.<\/p>\n\n\n\n

Consigli per chi vuole diventare CTO<\/h2>\n\n\n\n

Alla luce della sua esperienza, il nostro ospite offre alcuni consigli per chi aspira a diventare un leader in ambito tecnologico:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Chiarezza negli obiettivi: \u00c8 essenziale avere una vista chiara di cosa si vuole fare. Senza una forte spinta interiore, \u00e8 difficile che i manager possano instillare motivazione dall\u2019esterno.<\/li>\n\n\n\n
  2. Conoscenza delle proprie competenze: Capire cosa si \u00e8 realmente capaci di fare \u00e8 cruciale per identificare eventuali gap rispetto a dove si vorrebbe arrivare e impostare un percorso di formazione.<\/li>\n\n\n\n
  3. Utilit\u00e0 dal punto di vista del business: \u00c8 importante che ci\u00f2 che si vuole fare abbia un valore tangibile per il business.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Una buona notizia: il nostro settore, quello tecnologico, \u00e8 in crescita. Non tutte le industrie hanno questo vantaggio, che porta il talento a essere riconosciuto e premiato nel lungo periodo, anche in Italia, dove spesso si tende a essere pessimisti.<\/p>\n\n\n\n

    Altro aspetto che va sottolineato, e che anche i tecnici fanno bene a tenere in seria considerazione, \u00e8 l\u2019importanza della scala operativa. Spesso ci si focalizza esclusivamente sull\u2019operativit\u00e0, come sviluppare un algoritmo, ma farlo in un contesto piccolo pu\u00f2 avere un certo tipo di impatto, mentre fare lo stesso per una grande organizzazione pu\u00f2 avere ripercussioni enormi sul mercato.<\/p>\n\n\n\n

    AI generativa: Opportunit\u00e0 economiche e complessit\u00e0 tecniche<\/h2>\n\n\n\n

    Parlando con Massimo Chiriatti, non potevamo non toccare il tema dell\u2019intelligenza artificiale, una tecnologia sulla quale il nostro ospite ha un\u2019esperienza importante, avendo scritto anche due libri a riguardo; a tal proposito segnaliamo l\u2019ultimo, di grande successo: \u201cIncoscienza Artificiale\u201d, edito dalla Luiss Press.<\/p>\n\n\n\n

    L\u2019AI generativa, quella che oggi catalizza di pi\u00f9 l\u2019attenzione, si basa su tre ingredienti principali: dati, capacit\u00e0 computazionale e algoritmi. Il motivo per cui \u00e8 sulla bocca di tutti \u00e8 principalmente economico: i costi associati a questi elementi sono in costante diminuzione, e quando un servizio costa meno e porta valore, ovviamente viene adottato di pi\u00f9.<\/p>\n\n\n\n

    Quando si ragiona su questi temi, \u00e8 sempre utile tenere in mente il passato, che ci aiuta a contestualizzare meglio dove siamo oggi; partiamo dal parallelismo con i database relazionali, da sempre lo standard per la gestione dei dati, ma che non sono adeguati a rispondere alle complesse richieste \u201cgenerative\u201d che alcune aziende si pongono. E attenzione perch\u00e9 qui c\u2019\u00e8 la chiave per capire SE l\u2019intelligenza artificiale ha senso per una data azienda. Se in un contesto \u00e8 possibile, grazie ad una precisa conoscenza di dominio, applicare un approccio deduttivo<\/strong> (da eventi e dati so identificare una chiara azione da eseguire), allora l\u2019AI non \u00e8 necessaria.<\/p>\n\n\n\n

    Il motivo per cui ha senso spingersi verso approcci come il Machine Learning \u00e8 quando non c\u2019\u00e8 questa chiarezza di causa\/effetto – ed in questi contesti l\u2019intelligenza artificiale, raccogliendo dati in input e studiando trend e pattern, permette di fare previsioni, rispondendo a domande a cui con un approccio induttivo<\/strong> si pu\u00f2 trovare risposta, o meglio, continua a generare contenuti. Sempre ricordando che nessuno \u00e8 in grado di predire il futuro, neanche le macchine pi\u00f9 avanzate, e che di fatto non sono le macchine a dover prendere decisioni.<\/p>\n\n\n\n

    Va compreso un punto che persiste: tutta questa creazione apparentemente spontanea si basa sui dati. La qualit\u00e0 e la tipologia dei dati diventano quindi cruciali, perch\u00e9 da essi deriveranno gli output della macchina, che devono essere valutati con attenzione; nei dati ci sono dei bias, la macchina non potr\u00e0 fare a meno di perpetuarli ed amplificarli.<\/p>\n\n\n\n

    Il limite dell\u2019intelligenza artificiale e l\u2019importanza del pensiero umano<\/h2>\n\n\n\n

    A questo punto, ci \u00e8 venuto naturale porre a Massimo Chiriatti una domanda riguardo alla possibilit\u00e0 che l\u2019intelligenza artificiale sviluppi un \u201cpensiero critico\u201d per riconoscere e correggere i bias dei dati. La sua risposta sul \u201cquando\u201d questo potr\u00e0 avvenire \u00e8 netta e chiara: non \u00e8 previsto<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

    L\u2019intelligenza artificiale non ha la capacit\u00e0 di comprendere il contesto o di stabilire forti relazioni causa-effetto, mancando di un corpo e, quindi, della consapevolezza del tempo e dell\u2019esperienza umana, che in questo senso continua a renderci unici. La mancanza di un corpo e di emozioni legate allo stesso e all\u2019ambiente esterno implica che la macchina non possa percepire il mondo come fanno gli esseri umani, limitando cos\u00ec la sua comprensione e capacit\u00e0 decisionale.<\/p>\n\n\n\n

    Quindi, occorre che sia l\u2019essere umano a rimboccarsi le maniche e a ragionare a fondo su cosa significhi immettere nel mondo gli algoritmi di AI. Da sempre l\u2019AI \u00e8 considerata un tema interdisciplinare, ed \u00e8 fondamentale che sia cos\u00ec. Una persona che si occupa di informatica sar\u00e0 concentrata sullo scrivere algoritmi efficienti, ma non possiamo aspettarci che venga lasciata da sola a valutare anche gli impatti<\/strong> di quegli algoritmi. Il tema diventa troppo ampio e va affrontato con competenze economiche, filosofiche, legali, antropologiche e sociologiche.<\/p>\n\n\n\n

    AI come strumento, non come sostituto dell\u2019essere umano<\/h2>\n\n\n\n

    La domanda che tutti si pongono ogni volta che sentono parlare di AI: ci sostituir\u00e0?<\/p>\n\n\n\n

    Anche qui la risposta \u00e8 chiara: ci cambia, non ci sostituisce.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    Innanzitutto, \u00e8 fondamentale sottolineare un punto: le macchine ad oggi non sono senzienti, e non lo saranno neppure nel prossimo futuro. Con una provocazione si potrebbe dire che serviranno almeno dieci premi Nobel – che non possiamo prevedere quando e cosa inventeranno – prima di poter arrivare a creare macchine senzienti, e anche allora non \u00e8 detto che ci si riesca.<\/p>\n\n\n\n

    L\u2019intelligenza artificiale generativa \u00e8 un sistema comunicativo<\/strong>: la macchina comunica, ma non sa cosa sta comunicando.<\/p>\n\n\n\n

    \u00c8 importante non confondere i piani: la macchina pu\u00f2 simulare<\/strong> il comportamento umano, ma non pu\u00f2 comprendere il pensiero umano che lo stimola. Le emozioni, le esperienze e le capacit\u00e0 biologiche sono uniche per l\u2019essere umano e non replicabili da una macchina. Dobbiamo quindi vedere l\u2019AI come uno strumento che pu\u00f2 facilitare il nostro lavoro, automatizzando le attivit\u00e0 ripetitive e transazionali, ma senza sostituire la nostra capacit\u00e0 di pensare, creare e decidere.<\/p>\n\n\n\n

    Per dissipare alcuni dei nostri timori, torniamo a ragionare sul passato: abbiamo creato tante macchine, e queste macchine fanno il lavoro al posto nostro. Nessuno di noi vorrebbe fare il lavoro di una macchina; c\u2019\u00e8 forse qualcuno che vorrebbe fare il lavoro di una gru, o di una calcolatrice? Se l\u2019essere umano non vuole fare il lavoro di una macchina, allora ci\u00f2 implica che la scelta di creare una macchina per demandare quel mestiere \u00e8 stata corretta.<\/p>\n\n\n\n

    L\u2019evoluzione delle piccole e grandi aziende nell\u2019era dell\u2019AI<\/h2>\n\n\n\n

    \u00c8 pi\u00f9 facile adottare l\u2019AI in una piccola azienda? Tradizionalmente, queste imprese sono pi\u00f9 agili nell\u2019adottare nuove tecnologie rispetto alle grandi, spesso rallentate dalla burocrazia. Tuttavia, Massimo ci mette in guardia di fronte a due possibili rischi:<\/p>\n\n\n\n

      \n
    1. Le piccole aziende hanno beneficiato tantissimo del modello del cloud computing, che ha permesso di ridurre drasticamente il CapEx necessario per partire con un progetto tecnologico e, di fatto, ha reso possibili modelli di business che altrimenti non sarebbero neppure nati. Tuttavia, i costi del cloud computing sono anche noti per salire rapidamente, soprattutto se si vogliono implementare algoritmi di AI e gestire le grandi moli di dati necessarie; questo per le piccole aziende potrebbe diventare uno scoglio importante.<\/li>\n\n\n\n
    2. Usare il cloud per l\u2019AI implica inserire dati relativi a praticamente ogni aspetto del proprio modello di business: dati, modelli, metriche. Se questi dati vengono usati per addestrare i modelli di AI \u201cpubblici\u201d, allora diventerebbe molto semplice per grandi aziende, con maggiori risorse, replicare velocemente quei modelli, diventando in un attimo pericolosi concorrenti.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

      Quindi occorre cautela, e la decisione non \u00e8 scontata come potrebbe apparire a prima vista. Massimo Chiriatti suggerisce di valutare attentamente l\u2019opzione di mantenere alcuni dati e processi \u201con-premise\u201d, riducendo la dipendenza dal cloud e proteggendo il proprio core business, che di fatto \u00e8 il vantaggio competitivo.<\/p>\n\n\n\n

      Conclusione: Il futuro \u00e8 nelle nostre mani<\/h2>\n\n\n\n

      Infine, come CTO <\/a>abbiamo chiesto a Massimo Chiriatti quali pensa siano le nostre responsabilit\u00e0 in quanto leader tecnologici.<\/p>\n\n\n\n

      Per rispondere ai quesiti del presente, \u00e8 importante guardare alle rivoluzioni tecnologiche che gi\u00e0 sono avvenute. Pensiamo a quando siamo passati da rivoluzioni, per esempio con l\u2019introduzione della stampa, dell\u2019energia elettrica, delle automobili etc. Sicuramente alcune persone hanno perso il loro lavoro, ma tanti altri ne sono stati creati (per esempio, nell\u2019ambito della produzione e manutenzione stessa di automobili). <\/p>\n\n\n\n

      Ma c\u2019\u00e8 un aspetto ancora pi\u00f9 interessante: quando l\u2019essere umano ha accettato questa transizione, non sapeva a quali sfide stava andando incontro. Non immaginava quanti incidenti stradali sarebbero avvenuti; eppure, non \u00e8 tornato indietro alle carrozze, in quanto il beneficio portato dalle automobili era troppo grande per rinunciarvi. Piuttosto, si \u00e8 operato per ridurre i rischi e gli aspetti pi\u00f9 negativi: sono stati creati semafori, targhe, l\u2019assicurazione obbligatoria civile, regole di comportamento e corsi di formazione per insegnare alle persone a guidare.<\/p>\n\n\n\n

      Oggi dobbiamo fare lo stesso con l\u2019AI.<\/p>\n\n\n\n

      La domanda non \u00e8 cosa succeder\u00e0 con l\u2019AI, ma cosa vogliamo far succedere.<\/p>\n\n\n\n

      In questo senso, il CTO del futuro dovr\u00e0 essere un comunicatore ancora pi\u00f9 efficace, in grado di far comprendere chiaramente i vantaggi e i limiti della tecnologia a tutti i livelli aziendali, sempre ricordando che in questo contesto il processo decisionale \u00e8 e deve essere interdisciplinare.<\/p>\n\n\n\n

      Mai come in questo momento il futuro \u00e8 nelle nostre mani, e possiamo\/dobbiamo dimostrare di saper utilizzare con intelligenza umana<\/em> i dati storici del nostro passato per creare un futuro migliore.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      L\u2019era dell\u2019intelligenza artificiale generativa sta suscitando molto clamore, portando nuove opportunit\u00e0 ma anche sfide importanti e ancora non del tutto prevedibili. In questo contesto, il ruolo del CTO (Chief Technology Officer) o di chi in azienda si occupa di innovazione diventa cruciale. 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