👉 Appunti e riflessioni dalla prima settimana di “AI for Everyone” di Andrew Ng (Coursera)
Da qualche settimana ho deciso di avviare il mio percorso di aggiornamento professionale sull’intelligenza artificiale.
Non da tecnico, ma da professionista del digitale che vuole capire cosa c’è davvero dietro i termini AI, machine learning, generative AI — e soprattutto come queste tecnologie stanno cambiando il modo di fare business.
AI: meno buzzword, più realtà
Andrew Ng (uno dei massimi esperti globali di AI) apre il corso proprio così: “tagliamo il rumore, partiamo dai fondamentali.”
Il primo messaggio forte è che l’intelligenza artificiale sta già generando un enorme valore per l’economia globale:
- Secondo McKinsey, si parla di 13–22 trilioni di dollari di valore annuale creato entro il 2033.
- Di questo, solo una parte arriverà dalla generative AI (ChatGPT, immagini, video).
- La fetta più grande sarà prodotta da tecnologie più “classiche” come il supervised learning: AI che impara da grandi set di dati etichettati.
Tre tipi di intelligenza artificiale (spiegati semplicemente)
Durante la lezione Andrew distingue chiaramente 3 categorie:
1️⃣ Artificial Narrow Intelligence (ANI)
L’AI “ristretta”, quella che fa bene un solo compito specifico:
- Smart speaker (Alexa)
- Auto a guida autonoma
- Ricerca web
- Diagnostica in medicina
💡 Sono “one trick ponies” molto potenti, ma restano specializzate.
2️⃣ Generative AI (GenAI)
I modelli che creano contenuti:
- ChatGPT
- DALL-E
- Modelli video, audio, immagini
💡 Possono essere usati in contesti sempre più ampi, ma non hanno ancora “intelligenza generale”.
3️⃣ Artificial General Intelligence (AGI)
L’AI che un giorno potrebbe replicare (o superare) le capacità cognitive umane.
💡 Non ci siamo ancora. Serve ancora tempo (anni o forse decenni), malgrado i titoli sensazionalistici.
Un punto chiave: AI ovunque (anche nei settori non tech)
Non è solo questione di software:
- Retail
- Viaggi
- Trasporti
- Manifattura
- Finanza
- Healthcare
👉 È difficile trovare un settore che l’AI non toccherà nei prossimi anni.
Occhio all’hype
Andrew mette in guardia:
👉 il grande successo di ANI e Generative AI sta facendo pensare a molti che siamo vicini all’AGI.
👉 Non è così.
Il rischio? Creare paure irrealistiche da film di fantascienza.
Prossimi step nel corso
Nei prossimi moduli imparerò:
- Cos’è il machine learning (e cosa non è).
- Quali dati sono realmente utili per l’AI.
- Come valutare un progetto AI concreto in azienda.
- Come costruire team e culture aziendali AI-first.
- Come gestire il tema bias e impatti etici.
📅 Ogni settimana raccoglierò su tommi.biz le mie riflessioni pratiche.
