Intelligenza artificiale

1. Parte I

   Capire

   Quattro capitoli, da pagina 25

   • Capitolo 1 · pagina 25Da dove viene l’IA che usi ogni giornoLa nascita dell’IA · Dove siamo oggi

     • La nascita dell’IA
     • Dove siamo oggi

     Perché leggerlo: senza questa storia ogni annuncio sembra il primo, e non hai modo di pesarlo. È breve e si legge per intero in mezz’ora; per seguire il resto basta portarsi dietro la distinzione fra regole scritte a mano e regole ricavate dagli esempi, che torna in ogni capitolo.

   • Capitolo 2 · pagina 31Come impara una macchinaIA simbolica: i sistemi esperti · Machine learning: l’apprendimento dai dati · Machine learning tradizionale: la cassetta degli attrezzi · Deep learning: il salto di qualità · Reti neurali artificiali: architetture di base · Reti neurali artificiali: architetture avanzate

     • IA simbolica: i sistemi esperti
     • Machine learning: l’apprendimento dai dati
     • Machine learning tradizionale: la cassetta degli attrezzi
     • Deep learning: il salto di qualità
     • Reti neurali artificiali: architetture di base
     • Reti neurali artificiali: architetture avanzate

     Perché leggerlo: è la parte che rende possibile tutto il resto. Senza sapere che cosa sono i pesi e come si addestrano, non è possibile capire davvero perché le risposte dei modelli possono essere sbagliate. Serve leggerlo tutto? No. Per seguire il libro bastano le sezioni sui sistemi esperti e sul machine learning tradizionale, più la sottosezione sul Transformer, in coda alla seconda sezione sulle reti neurali; il resto delle due sezioni sulle reti neurali, con i conti della rete a tre neuroni, si può saltare al primo giro e riprendere quando vorrai vedere come si arriva a quei numeri. Chi salta deve però almeno portarsi dietro tre parole e il loro significato: pesi, addestramento, attenzione.

   • Capitolo 3 · pagina 69I large language modelCome si addestra un modello di linguaggio · Grande non è sempre meglio: i modelli efficienti · Nuove tecniche per migliorare le capacità degli LLM · Chi fa gli LLM, e come li rilascia · Le architetture, in ordine di tempo

     • Come si addestra un modello di linguaggio
     • Grande non è sempre meglio: i modelli efficienti
     • Nuove tecniche per migliorare le capacità degli LLM
     • Chi fa gli LLM, e come li rilascia
     • Le architetture, in ordine di tempo

     Perché leggerlo: qui impari a capire le caratteristiche di un modello nuovo da solo, e ne esce uno al mese. La prima sezione, l’addestramento e le leggi di scala, aiuta a capire come mai leggiamo sui giornali tutti i giorni della corsa alla costruzione di data center sempre più grandi. La sezione sui laboratori si può attraversare in fretta e riprendere quando ti serve un nome.

   • Capitolo 4 · pagina 83Che cosa sta intorno al modelloAdattare un modello al proprio materiale · La finestra di contesto · Capienza e attenzione · L’harness: l’impianto attorno al modello

     • Adattare un modello al proprio materiale
     • La finestra di contesto
     • Capienza e attenzione
     • L’harness: l’impianto attorno al modello

     Perché leggerlo: è il capitolo che presenta tutte le componenti della IA che usiamo tutti i giorni. Ed è proprio utilizzando al meglio queste componenti che è possibile trarre i migliori risultati dalla IA. I capitoli successivi entrano nel dettaglio: la finestra di contesto torna nel capitolo sull’uso della chat, l’harness in quello sugli agenti, la RAG in quello sulla scelta di una soluzione. Va letto per intero; è breve, e la sezione sulla finestra di contesto è la più utile del libro per chi usa una chat tutti i giorni.

2. Parte II

   Come usare gli LLM

   Tre capitoli, da pagina 95

   • Capitolo 5 · pagina 95Ottenere quello che ti servePrompt engineering: come parlare ai modelli · Quando la chat si satura · La memoria degli LLM · Come far sì che l’IA si ricordi di te

     • Prompt engineering: come parlare ai modelli
     • Quando la chat si satura
     • La memoria degli LLM
     • Come far sì che l’IA si ricordi di te

     Perché leggerlo: sono le competenze che rendono da subito, su una chat qualunque, senza comprare niente, e sono il presupposto dei due capitoli che seguono. Leggilo per intero e con la chat aperta: ogni tecnica si prova in trenta secondi su una conversazione tua.

   • Capitolo 6 · pagina 103Dall’assistente all’agenteChe cosa si intende per “Agentic AI” · I quattro pilastri dell’Agentic AI · Sfide dell’Agentic AI: autonomia, sicurezza e responsabilità · Controllare gli agenti: architetture, limiti e supervisione · Dagli agenti episodici agli agenti long-running · L’attenzione come risorsa scarsa: i sistemi multi-agente · Chi costruisce gli agenti, e con quale idea

     • Che cosa si intende per “Agentic AI”
     • I quattro pilastri dell’Agentic AI
     • Sfide dell’Agentic AI: autonomia, sicurezza e responsabilità
     • Controllare gli agenti: architetture, limiti e supervisione
     • Dagli agenti episodici agli agenti long-running
     • L’attenzione come risorsa scarsa: i sistemi multi-agente
     • Chi costruisce gli agenti, e con quale idea

     Perché leggerlo: la delega a un agente è una delle cose che il libro promette di farti saper fare, e questo capitolo dice che cosa stai delegando quando la fai. Le sezioni sul ciclo, sui quattro pilastri, sulle sfide e sul controllo servono per seguire il capitolo sul ridisegno del lavoro. Le due sull’orizzonte, gli agenti che lavorano per giorni e i sistemi di più agenti, si possono rimandare senza perdere il filo; l’ultima, su chi li costruisce, si legge quando ti serve un nome.

   • Capitolo 7 · pagina 117Quando il modello sbagliaQuando l’IA inventa: il problema delle allucinazioni · Quando l’IA ti dà ragione: la sicofanzia · Quando l’IA fa i conti: un problema di significato

     • Quando l’IA inventa: il problema delle allucinazioni
     • Quando l’IA ti dà ragione: la sicofanzia
     • Quando l’IA fa i conti: un problema di significato

     Perché leggerlo: è il capitolo della seconda promessa, e il più utile da solo: vale per la chat, per l’agente e per qualunque sistema della parte aziendale. Va letto tutto, e le tre sezioni in ordine, perché il controllo istintivo contro il primo errore innesca il secondo. Se di questo libro leggi tre capitoli, questo è uno dei tre.

3. Parte III

   Verso l’uso aziendale

   Due capitoli, da pagina 127

   • Capitolo 8 · pagina 127Scegliere e governare una soluzioneLa prima domanda: cosa deve fare davvero il sistema? · La seconda domanda: quali dati servono e come gestirli? · La terza domanda: dove far girare il modello? · Che cosa c’è sul mercato · Governare e integrare il sistema

     • La prima domanda: cosa deve fare davvero il sistema?
     • La seconda domanda: quali dati servono e come gestirli?
     • La terza domanda: dove far girare il modello?
     • Che cosa c’è sul mercato
     • Governare e integrare il sistema

     Perché leggerlo: dipende da dove lavori. Se lavori da solo ti servono la seconda e la terza domanda, i dati e i quattro livelli, perché decidono dove finisce quello che incolli in una chat, e il resto lo puoi attraversare. Se il tuo compito è scegliere per un’organizzazione, leggilo per intero: la sezione su come si misura se funziona separa i progetti che reggono da quelli che si spengono dopo il pilota. Il capitolo che segue lo presuppone in un punto solo: il perimetro dei dati decide lo strumento.

   • Capitolo 9 · pagina 139Ridisegnare il proprio lavoroUsare e riprogettare · Smontare il processo in attività · Quali attività reggono la delega · Che cosa misuri · Chi verifica, e che cosa · I dati che non escono · Quando l’errore arriva · Il processo non è solo tuo · Delegare a un agente · Quattro processi smontati · Quello che resta tuo

     • Usare e riprogettare
     • Smontare il processo in attività
     • Quali attività reggono la delega
     • Che cosa misuri
     • Chi verifica, e che cosa
     • I dati che non escono
     • Quando l’errore arriva
     • Il processo non è solo tuo
     • Delegare a un agente
     • Quattro processi smontati
     • Quello che resta tuo

     Perché leggerlo: ti dà il metodo per usare la IA per efficientare delle attività, e ti spiega come e cosa delegare a un agente. Va letto tutto e in ordine; dei quattro casi puoi leggerne uno solo, quello che assomiglia di più al tuo lavoro, e tornare sugli altri dopo. Se hai poco tempo per tutto il libro, questo è il capitolo da leggere per intero.

4. Parte IV

   Governare

   Due capitoli, da pagina 163

   • Capitolo 10 · pagina 163I rischi che ti riguardanoQuando decide un algoritmo: discriminazioni e bias · La responsabilità: chi risponde davanti alla legge · L’illusione del controllo umano · Rendere l’IA comprensibile: come spiegare una decisione · Privacy e sorveglianza

     • Quando decide un algoritmo: discriminazioni e bias
     • La responsabilità: chi risponde davanti alla legge
     • L’illusione del controllo umano
     • Rendere l’IA comprensibile: come spiegare una decisione
     • Privacy e sorveglianza

     Perché leggerlo: i cinque rischi sono le ragioni per cui esistono le regole del capitolo dopo, e le domande con cui chiude sono quelle che ti serviranno quando qualcuno ti proporrà un sistema che decide su persone. Si legge per intero in un’ora; le sezioni sul controllo umano e sulla trasparenza sono quelle che il capitolo sul ridisegno del lavoro ha già usato senza dirlo.

   • Capitolo 11 · pagina 171Le regoleUnione Europea · Stati Uniti · Regno Unito · Cina · Italia · Verso un approccio globale · L’obbligo che ti riguarda, e come si adempie

     • Unione Europea
     • Stati Uniti
     • Regno Unito
     • Cina
     • Italia
     • Verso un approccio globale
     • L’obbligo che ti riguarda, e come si adempie

     Perché leggerlo: per capire quali sono le regole da rispettare nell’usare l’IA in ambito aziendale. La sezione sull’Unione Europea e l’ultima, sull’obbligo che ti riguarda, sono quelle da leggere; le sezioni sugli altri paesi sono contesto, per sapere che cosa succede fuori, e si possono attraversare. Le date sono sulla pagina online, non qui.

5. Parte V

   Guardare avanti

   Due capitoli, da pagina 181

   • Capitolo 12 · pagina 181Chi possiede l’intelligenza artificialeIl capitale: algoritmi, brevetti e chi addestra · I dati che nessuno può copiare · Le macchine che il denaro non compra · Chi decide: la somma, lo scaffale, gli Stati · Il conto: energia e acqua

     • Il capitale: algoritmi, brevetti e chi addestra
     • I dati che nessuno può copiare
     • Le macchine che il denaro non compra
     • Chi decide: la somma, lo scaffale, gli Stati
     • Il conto: energia e acqua

     Perché leggerlo: senza sapere chi ha i pezzi non si capisce da che cosa dipende la corsa, e le notizie sui chip, su Taiwan e sulle terre rare si leggono come cronaca invece che come un capitolo di una guerra per il dominio della IA. Si legge tutto in un’ora, e nessun capitolo lo presuppone.

   • Capitolo 13 · pagina 191Dove sta andandoLe biotecnologie: la prova che fa lavoro vero · La robotica: l’IA fuori dallo schermo · Le armi e i conflitti: l’autonomia dove costa di più · Verso l’intelligenza artificiale generale · Quello che nessuno ha ancora deciso

     • Le biotecnologie: la prova che fa lavoro vero
     • La robotica: l’IA fuori dallo schermo
     • Le armi e i conflitti: l’autonomia dove costa di più
     • Verso l’intelligenza artificiale generale
     • Quello che nessuno ha ancora deciso

     Perché leggerlo: per leggere gli annunci su queste quattro frontiere senza spaventarti né entusiasmarti a comando, e per riconoscere, in fondo, le scelte che nessuno ha detto ad alta voce e che ti arrivano sul tavolo travestite da scelte tecniche. Nessun capitolo lo presuppone: si può leggere per ultimo, o a pezzi.

Chiudono il libro la conclusione «Da lunedì mattina», 17 appendici tecniche per chi vuole i conti, il glossario e la bibliografia, che sul sito ha i collegamenti a ogni fonte.