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The document titled "2025 AI Business Predictions," produced by Dan Priest (PwC US Chief AI Officer), Matt Wood (PwC US and Global Commercial Technology & Innovation Officer), and Jennifer Kosar (PwC AI Assurance Leader) together with PwC, highlights how Artificial Intelligence is becoming an integral part of corporate strategies on a global scale. The central theme revolves around the adoption of AI in business, its integration into services and operational models, the conscious management of risks, and the potential economic, social, and environmental impact. The study outlines a landscape in which strategic decisions, responsibility in data usage, and the pursuit of long-term value will guide companies toward a future shaped by increasingly autonomous and adaptable systems. 2025: AI Scenarios in Business The importance of a solid and coherent AI strategy in business The market shows how having a clear strategic vision makes it possible to integrate AI into the central structures of a business. According to PwC’s October 2024 Pulse Survey, nearly half of technology leaders have already placed AI at the core of their corporate strategy, while one-third use it within their products. This indicates that the ability to act coherently, define priorities, and allocate resources to well-calibrated projects allows organizations to capture concrete margins in areas of productivity, speed, and revenue growth.   Investing in a systematic approach also means knowing how to balance incremental interventions with more ambitious initiatives. Integrating AI into a single department can yield tangible improvements, such as a 20% to 30% increase in productivity, and then replicate these gains in other company areas. A diligent business leader might start by enhancing internal services—such as tax or administrative functions—capable of delivering added value in the short term. A concrete example: a logistics services company that adopts AI to optimize delivery routes, reducing merchandise arrival times, speeding up processes, and gaining new proprietary data that can be leveraged to enter other market segments.   With an advanced strategy, the company does not merely limit itself to choosing the best language model or the most suitable cloud service. Rather, it aims to leverage AI by integrating it with proprietary data, operational workflows, and analytical tools already present in the organization, making the entire system more flexible. The objective is to build a portfolio of projects that, starting from small operational steps, can evolve into more ambitious initiatives. The key lies in the ability to link each phase of the journey to the final goal, avoiding dispersion and duplication.   The rise of digital workers and the evolution of internal competencies Integrating AI into the work environment is not just a matter of automation. Hybrid figures are emerging, such as AI agents—true digital workers that accompany human staff in repetitive, analytical, and support tasks. While some fear workforce contractions, the reality points to a different dynamic. AI makes virtual resources available that can increase productivity without reducing the need for the human component, thereby creating an environment where the overall workforce, including people and agents, can effectively double.   According to PwC’s 2024 Workforce Radar, 41% of executives cite the relationship between training, a culture of change, and AI integration as a priority challenge. The adoption of AI agents requires a transformation in how workflows are designed. A sales division manager, for instance, could employ AI agents to analyze market data and provide human salespeople with a well-reasoned synthesis of emerging trends, thus reducing the time spent on preliminary research. These virtual assistants do not eliminate the value of human sensitivity and intuition, but rather allow creative efforts to focus on high-impact strategies and projects.   Training becomes an indispensable pillar. HR departments and managers will need to update learning programs, integrating digital skills into professional development paths. A new approach to resource management will be necessary, as digital workers require a system of supervision and dedicated metrics. AI can suggest the best actions, but it is the human who leads and orchestrates decisions, maintaining control over final objectives and ensuring the responsible use of these new actors.   A reliable ROI depends on a well-structured Responsible AI The return on investments in AI no longer depends solely on strategic positioning. Without a clear framework of rules, controls, and responsibilities, there is a risk of wasting resources or losing the trust of customers, partners, and authorities. According to PwC’s 2024 US Responsible AI Survey, 46% of executives believe that Responsible AI practices are fundamental for differentiating products and services. Ensuring correct and transparent use creates a competitive advantage, reducing the risk of errors that could harm a company’s reputation.   Improving the credibility of AI models requires independent validation by specialized internal teams or external consultants. A practical example: a financial firm launching AI services to assess credit risks can submit its algorithms to periodic checks and transparent reviews. This approach inspires trust and allows potential defects to be identified before they appear on the market.   The regulatory framework, often still evolving, should not impede action. A forward-looking company aligns itself today with rigorous standards because it knows that clearer rules will arrive in the future. There is no need to wait for a legislative mandate to strengthen supervisory systems. Acting in advance means developing internal competencies and building scalable processes capable of adapting to potential regulatory requirements. The goal is to ensure that controls become an integral part of the technology development path, not just an obstacle introduced at the end.   AI as an engine of value and a lever for sustainability Adopting AI is not merely a technical matter; it becomes a strategic approach to resources. The scarcity of energy and adequate computing power can slow the indiscriminate spread of the most complex AI tools. For this reason, it is wise to focus on intelligent implementation, avoiding waste and concentrating on areas of greatest value. It is not about having more AI solutions than the competitor, but carefully choosing in which departments to invest them.   According to PwC’s 2024 Cloud and AI Business Survey, 63% of high-performing companies are increasing their cloud budgets precisely to support AI capabilities. The availability of resources also affects sustainability, as the energy consumption of more advanced AI models is significant. Here emerges an opportunity: to choose suppliers and partners who rely on renewable sources and to optimize internal processes with AI to reduce energy waste.   Sustainability, aided by AI, becomes more tangible. Advanced analytical tools allow precise monitoring of consumption, measurement of emission impacts, and identification of solutions to reduce the environmental footprint. As Sammy Lakshmanan (Sustainability Principal, PwC US) explains, it is not true that AI contradicts sustainability goals. A manufacturer can leverage AI to analyze the energy consumption data of a plant, reducing the time spent searching and experimenting to adopt more efficient measures. AI helps tie environmental data to operational choices, enabling executives and entrepreneurs to direct investments toward lower-impact products without sacrificing profit margins.   Accelerating product development by halving time-to-market Another field of application is product development. AI can interpret digital models, simulations, and complex data to propose new configurations, test projects virtually, and identify solutions even before creating a physical prototype. The impact on research and development timelines is dramatic, with reductions of up to 50% in design cycles. An automotive company, for example, can use AI to evaluate the structural resistance of a chassis within a few hours, rather than waiting weeks for manual calculations and physical prototypes.   According to PwC’s 2024 Cloud and AI Business Survey, 67% of leading companies already use AI to accelerate product and service innovation. This data suggests that those who invest in technical competencies and infrastructures to integrate AI models into design processes see tangible results in a short time frame. New professionals will be required, able to translate market needs into design specifications understandable by AI models, and vice versa.   It is not only about creating new products, but rethinking the entire design chain. AI does not eliminate the role of technicians; it complements them, speeding up experimentation and expanding the range of possible solutions. This hybrid method, in which AI proposes and humans evaluate and select, allows flexibility to be reclaimed at every stage of the process, from research to market entry.   Conclusions The findings suggest that AI is not just a simple tool to be integrated into the existing technological landscape, but a force capable of reorienting strategic choices across entire sectors. Those who lead a company must not limit themselves to replicating established approaches to data management or supply chains, but rather seek an integrated ecosystem in which AI interacts with traditional solutions and creates new synergies.   Unlike some historical platforms that imposed stable business models over time, AI opens a highly dynamic space where competition is played out based on the ability to identify original application areas and update internal skills. This scenario tests the abilities of managers and entrepreneurs, who must move beyond incremental logic to develop a broader vision, one that anticipates evolving regulations, capitalizes on sustainability opportunities, and optimizes workflows.   Existing technologies—such as predictive analytics systems or traditional machine learning methodologies—do not disappear but are joined by more versatile tools. The difference from the current state of the art does not lie in a single technological invention, but in the maturity of the new AI ecosystems capable of integrating into decision-making mechanisms. In this context, companies that want to maintain an advantage must think beyond mere adoption, focusing on internal competencies, long-term strategies, and a deeper understanding of AI’s potential in every sector—from manufacturing to finance, healthcare to consumer products—without being carried away by superficial enthusiasms. AI thus becomes a tool to shape not only immediate operations but also the future structures of the global economic fabric. Podcast: https://creators.spotify.com/pod/show/andrea-viliotti/episodes/2025-AI-Scenarios-in-Business-e2sdlu0 Source: https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/ai-predictions.html

Il documento "2025 AI Business Predictions", realizzata da Dan Priest (PwC US Chief AI Officer), Matt Wood (PwC US and Global Commercial Technology & Innovation Officer) e Jennifer Kosar (PwC AI Assurance Leader) insieme a PwC, mette in luce come l'Intelligenza Artificiale stia diventando parte integrante delle strategie aziendali a livello globale. Il tema centrale riguarda l'adozione dell'AI nel business, l'integrazione nei servizi e nei modelli operativi, la gestione consapevole dei rischi e il potenziale impatto economico, sociale e ambientale. Lo studio descrive un panorama in cui decisioni strategiche, responsabilità nell'uso dei dati e ricerca di valore a lungo termine guideranno le imprese verso un futuro plasmato da sistemi sempre più autonomi e adattabili. 2025: Scenari sull'AI nel Business L’importanza di una strategia AI nel business solida e coerente Il mercato mostra come una chiara visione strategica permetta di integrare l’AI nelle strutture centrali del business. Secondo il PwC’s October 2024 Pulse Survey, quasi la metà dei responsabili tecnologici ha già inserito l’AI nel cuore della strategia aziendale, mentre un terzo la utilizza nei prodotti. È un segnale di quanto la capacità di agire con coerenza, definire priorità e allocare risorse su progetti ben calibrati consenta di cogliere margini concreti nelle aree di produttività, rapidità e crescita dei ricavi. Investire in un approccio sistematico significa anche saper bilanciare interventi incrementali con iniziative più ambiziose. L’integrazione dell’AI in un primo reparto può portare miglioramenti tangibili, come un aumento tra il 20% e il 30% nella produttività, per poi replicare questi progressi su altre aree aziendali. Un responsabile d’impresa attento potrebbe iniziare dal potenziare servizi interni, come le funzioni fiscali o amministrative, capaci di generare valore aggiuntivo già nel breve termine. Un esempio concreto: una società di servizi logistici che adotta l’AI per ottimizzare i percorsi di consegna, riducendo i tempi di arrivo della merce, accelera i processi e dispone di nuovi dati proprietari utili per aggredire altre parti del mercato. Con una strategia evoluta, l’impresa non si limita a scegliere il miglior modello linguistico o il servizio cloud più adatto. Punta piuttosto a sfruttare l'AI integrandola con dati proprietari, flussi operativi e strumenti di analisi già presenti in azienda, rendendo l’intero sistema più flessibile. L’obiettivo è costruire un portafoglio di progetti che, partendo da piccoli passi operativi, possa evolvere fino a iniziative più ambiziose. La chiave risiede nella capacità di saper collegare ogni fase del percorso all'obiettivo finale, evitando dispersioni e duplicazioni. L’ascesa dei lavoratori digitali e l’evoluzione delle competenze interne L’integrazione dell’AI nel tessuto lavorativo non è soltanto una questione di automazione. Emergono figure ibride come gli agenti AI, veri e propri lavoratori digitali che affiancano il personale umano in attività ripetitive, analitiche e di supporto. Se da un lato qualcuno teme contrazioni nella forza lavoro, dall’altro la realtà indica una dinamica differente. L’AI rende disponibili risorse virtuali capaci di incrementare la produttività senza ridurre la necessità della componente umana, creando così un ambiente dove la forza lavoro complessiva, tra persone e agenti, può raddoppiare nei fatti. Secondo PwC’s 2024 Workforce Radar, il 41% dei dirigenti cita il rapporto tra formazione, cultura del cambiamento e integrazione dell’AI come sfida prioritaria. L’adozione di agenti AI impone un mutamento nel modo di progettare i flussi di lavoro. Un responsabile di divisione vendite, ad esempio, potrebbe impiegare agenti AI per analizzare dati di mercato e fornire ai venditori umani una sintesi ragionata delle tendenze emergenti, riducendo il tempo speso in ricerche preliminari. Questi assistenti virtuali non eliminano il valore della sensibilità e dell’intuizione umana, ma consentono di focalizzare gli sforzi creativi su strategie e progetti ad alto impatto. La formazione diventa un pilastro indispensabile. Dipartimenti HR e manager dovranno aggiornare i programmi di apprendimento, integrando competenze digitali nei percorsi di crescita professionale. Occorrerà anche un nuovo approccio alla gestione delle risorse, poiché i lavoratori digitali necessitano di un sistema di supervisione e metriche dedicate. L’AI può suggerire le azioni migliori, ma è l’essere umano che guida e orchestra le decisioni, preservando il controllo sugli obiettivi finali e garantendo un uso responsabile di questi nuovi attori. Una ROI affidabile passa attraverso una Responsible AI ben strutturata Il ritorno sugli investimenti in AI non dipende più solo dal posizionamento strategico. Senza un quadro chiaro di regole, controlli e responsabilità, il rischio è di sprecare risorse o perdere fiducia da parte di clienti, partner e autorità. Secondo il PwC’s 2024 US Responsible AI Survey, il 46% dei dirigenti ritiene che le pratiche di Responsible AI siano fondamentali per differenziare prodotti e servizi. La garanzia di un utilizzo corretto e trasparente crea un vantaggio competitivo, riducendo il pericolo di errori che danneggiano la reputazione. Per migliorare la credibilità dei modelli AI serve una validazione indipendente, gestita da team interni specializzati o da consulenti esterni. Un esempio pratico: un’azienda finanziaria che lancia servizi AI per valutare i rischi di credito può sottoporre i propri algoritmi a controlli periodici e revisioni trasparenti. Questo approccio ispira fiducia e permette di intercettare difetti potenziali prima che emergano sul mercato. Il quadro normativo, spesso ancora in evoluzione, non deve bloccare l’azione. Un’impresa lungimirante si adegua già oggi a standard rigorosi, perché sa che regole più chiare arriveranno in futuro. Non serve attendere un vincolo legislativo per rafforzare i sistemi di supervisione. Agire in anticipo significa maturare competenze interne e costruire processi scalabili capaci di adattarsi a eventuali requisiti regolatori. L’obiettivo è far sì che i controlli diventino parte integrante del percorso di sviluppo tecnologico e non un semplice ostacolo posto a valle. L’AI come motore di valore e leva per la sostenibilità L’adozione dell’AI non è solo un fatto tecnico, diventa una questione di approccio strategico alle risorse. La scarsità di energia e potenza di calcolo adeguate può rallentare la diffusione indiscriminata degli strumenti AI più complessi. Per questa ragione è utile puntare su un’implementazione intelligente, evitando sprechi e concentrandosi sulle aree a maggior valore. Non conta avere più soluzioni AI del concorrente, ma scegliere con cura in quali reparti investirle. Secondo il PwC’s 2024 Cloud and AI Business Survey, il 63% delle aziende ad alte prestazioni aumenta i budget per il cloud proprio per sostenere le funzionalità AI. La disponibilità di risorse influisce anche sulla sostenibilità, poiché il consumo energetico dei modelli AI più avanzati è notevole. Qui emerge un’opportunità: scegliere fornitori e partner che adottano fonti rinnovabili e ottimizzare i processi interni con l’AI per ridurre gli sprechi energetici. La sostenibilità, grazie all’AI, diviene più tangibile. Strumenti analitici avanzati consentono di monitorare con precisione i consumi, misurare gli impatti sulle emissioni e identificare soluzioni per ridurre l’impronta ambientale. Come spiega Sammy Lakshmanan (Sustainability Principal, PwC US), non è vero che l’AI contrasta gli obiettivi di sostenibilità. Un produttore può sfruttare l’AI per analizzare i dati di consumo energetico di un impianto, riducendo i tempi di ricerca e sperimentazione per adottare misure più efficienti. L’AI aiuta a legare i dati ambientali alle scelte operative, permettendo a dirigenti e imprenditori di orientare gli investimenti verso prodotti a minor impatto, senza rinunciare a margini di profitto. Accelerare lo sviluppo prodotto riducendo i tempi della metà Un altro campo di applicazione è lo sviluppo di prodotti. L’AI è in grado di interpretare modelli digitali, simulazioni e dati complessi per proporre nuove configurazioni, testare progetti virtualmente e identificare soluzioni prima ancora di produrre un prototipo fisico. L’impatto sui tempi di ricerca e sviluppo è drastico, con riduzioni fino al 50% nei cicli di progettazione. Un’azienda automobilistica, ad esempio, può sfruttare l’AI per valutare in poche ore la resistenza di una scocca, anziché attendere settimane tra calcoli manuali e prototipi reali. Secondo il PwC’s 2024 Cloud and AI Business Survey, il 67% delle aziende ai vertici sfrutta già l’AI per accelerare l’innovazione di prodotti e servizi. Questo dato suggerisce che chi investe in competenze e infrastrutture tecniche per integrare i modelli AI nella progettazione vede risultati concreti in tempi rapidi. Saranno necessarie nuove professionalità capaci di tradurre le esigenze del mercato in specifiche di design comprensibili per i modelli AI, e viceversa. Non si tratta solo di creare nuovi prodotti, ma di ripensare la filiera della progettazione. L’AI non elimina il ruolo dei tecnici, ma li affianca, velocizzando la sperimentazione e ampliando la gamma di soluzioni possibili. Questo metodo ibrido, in cui l’AI propone e l’essere umano valuta e seleziona, permette di recuperare flessibilità in ogni stadio del percorso, dalla ricerca all’ingresso sul mercato. Conclusioni I risultati suggeriscono che l’AI non sia un semplice strumento da integrare nel panorama tecnologico già esistente, bensì una forza capace di riorientare scelte strategiche a livello di settore. Chi guida un’impresa non deve limitarsi a riprodurre approcci consolidati nella gestione dei dati o della supply chain, ma cercare un ecosistema integrato in cui l’AI interagisce con soluzioni tradizionali e crea nuove sinergie. A differenza di alcune piattaforme storiche che hanno imposto modelli di business stabili nel tempo, l’AI apre uno spazio altamente dinamico, dove la competizione si gioca sulla capacità di individuare campi di applicazione originali e di aggiornare le competenze interne. Questo scenario mette alla prova le capacità di manager e imprenditori, costretti a superare la logica incrementale per sviluppare una visione più ampia, in grado di anticipare l’evoluzione delle normative, cogliere opportunità di sostenibilità e ottimizzare flussi di lavoro. Le tecnologie esistenti, come sistemi di analisi predittiva o metodologie di machine learning tradizionali, non scompaiono ma vengono affiancate da strumenti più versatili. Lo scarto rispetto allo stato dell’arte attuale non risiede in una singola trovata tecnologica, ma nella maturità dei nuovi ecosistemi AI capaci di integrarsi nei meccanismi decisionali. In questo contesto, l’impresa che vuole mantenere un vantaggio deve pensare oltre la semplice adozione, focalizzandosi su competenze interne, strategie di lungo periodo e una comprensione più profonda del potenziale dell’AI in ogni settore, dal manifatturiero alla finanza, dalla sanità ai prodotti di consumo, senza lasciarsi trascinare da entusiasmi superficiali. L’AI diventa così uno strumento per modellare non solo l’operatività immediata, ma anche gli assetti futuri del tessuto economico globale. Podcast: https://creators.spotify.com/pod/show/andrea-viliotti/episodes/2025-Scenari-sullAI-nel-Business-e2sdlet Fonte:   https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/ai-predictions.html

“The war on rationality: a personal reflection” by Gerd Gigerenzer (Max Planck Institute for Human Development, Berlin, Germany), with references to the work of Daniel Kahneman and Amos Tversky, involves leading academic institutions in the field of social and psychological sciences. The research explores the tension between models of logical rationality and alternative programs grounded in heuristics and environmental contexts. The overall theme concerns the nature of human rationality in economics, cognitive psychology, and public policy, analyzing critiques, normative interpretations, cognitive effects, and perspectives on uncertainty and decision-making complexity. Rationality, Uncertainty, and Decisions in the Contemporary World Logical Rationality Between the Cold War and Economic Models During the Cold War years, the idea of logical rationality became firmly established as a foundation for interpreting and prescribing human behavior in strategic situations. Economics and the social sciences adopted the paradigm of expected utility maximization, enriched by internal consistency axioms and the use of Bayesian probability as a tool to handle linear decisions and known contexts. This approach was motivated by the desire to preserve the global order from the risk of war-related disasters, introducing the ambition to predict and constrain the choices of rulers and populations. However, it was a vision confined to small, well-defined, and easily calculable worlds. When the scientific community, starting in the 1970s, put this approach to the test, a new perspective emerged: the idea that people systematically made mistakes. Critics interpreted these findings as evidence that human beings had a limited capacity for logical reasoning. A famous 1974 study on the use of heuristics and biases in decision-making received over 15,000 citations, eclipsing earlier works that had depicted individuals as good intuitive statisticians, and demonstrating how media attention influenced the debate. This phenomenon led to viewing logical rationality not merely as a useful model but as a universal norm, overlooking its limited validity in uncertain situations. It thus became necessary to ask what really makes a decision-making strategy effective when one lacks complete data or infinite time for calculating optimal solutions. From Apparent Irrationality to Research on Cognitive Biases The emergence of the so-called “heuristics-and-biases” program led to interpreting deviations from logical standards as signs of intrinsic cognitive defects. Portraying the human mind as a fallible entity prone to distorted judgments supported the idea of a psychology of irrationality. Certain institutions, governments, and businesses capitalized on this notion to justify paternalistic interventions, arguing that the public was unable to manage risks, probabilities, and complex choices appropriately. However, a critical examination of these findings revealed no concrete evidence linking such biases to real material damage or tangible harm. There is no proof, for instance, that violating logical axioms systematically leads to economic losses or worse health outcomes. Moreover, many alleged distortions did not replicate in different experimental contexts. Careful analysis shows that participants in the initial tests often had no opportunity to learn from experience or to interact with real-world problems; instead, they were exposed to hypothetical, short-term questions. This methodological shift—from active exploration of randomness to the mere abstract questionnaire—ended up generating distorted impressions. This demonstrates how so-called irrationality depends on context, the time allocated, and the nature of the information. When individuals are given the space to understand frequencies, sets of cases, and situations in which they can experiment with data, the human ability to reason coherently improves markedly. Ecological Rationality and Heuristics as Adaptive Tools Subsequently, new currents emerged that rejected the interpretation of these deviations as fallacies, proposing the notion of ecological rationality. This approach, also inspired by the ideas of Herbert Simon, values the use of simple, algorithmically defined heuristics to make functional decisions in uncertain and complex environments. These strategies do not aim for abstract optimality but seek sufficiently good results within limited time frames, exploiting the very structure of the context. Reducing information and simplifying are not defects, but tools for adapting to concrete problems. In some circumstances, having too much data and relying on complex mathematical models does not improve accuracy, whereas simple heuristics can prove more robust. Analyses have shown that in unstable environments, characterized by sudden changes, ecological strategies can sometimes outperform sophisticated algorithms. The adoption of methods such as fast and frugal decision trees, applied in finance or healthcare, provides a tangible example. In one physician training case, just one hour of intuitive instruction enabled nearly everyone to correctly interpret diagnostic results that had previously been misunderstood. This indicates that targeted education and awareness of the environmental context can bridge the gap between logical ideals and realistic decision-making practices. Practical Dilemmas Between Nudging, Real-World Context, and Overcoming Abstract Models As the debate continued, some scholars proposed improving people’s choices by intervening in their “choice architecture,” i.e., organizing the context to encourage what were considered better behaviors. This idea, known as nudging, aimed to achieve positive outcomes simply by modifying default options or suggesting choices deemed more advantageous. Yet, when re-examining the data—considering that studies with positive results are more likely to be published than those with null or negative outcomes (publication bias)—it emerged that the benefits of nudging were often more limited than initially believed. For example, changing default settings for organ donations did not always produce the actual increase in transplants that one might have expected. In many cases, the intervention targeted symptoms rather than addressing the structural causes hindering more effective decisions. At this stage, the discussion moves beyond the clash between models of logical rationality and systematic errors, acknowledging that the human mind is not a perfect probability-calculating machine, but rather an adaptive system capable of using intelligent shortcuts when needed. This view highlights the difference between rigid, abstract models and the complexity of real life, where uncertainty is not resolved simply with calculations but requires flexibility, experience, and an understanding of the context. Conclusions Overall, reflecting on the debate among logical rationality, cognitive biases, and ecological heuristics offers a strategically significant perspective for managers and entrepreneurs who navigate dynamic and unpredictable global markets every day. Compared to the current state of the art—where advanced data analysis tools seek to simulate omniscience and optimality—ecological rationality suggests focusing on flexibility and adaptability rather than the pursuit of mathematical perfection. Using simple heuristics is not a return to the past, but a recognition of the necessity to operate under conditions where not all variables are known and where speed of action is decisive. This stands in contrast to approaches that emphasize paternalistic control of behavior through invisible nudges, predictive technologies, or static incentive structures. Entrepreneurs and managers, facing the challenges of digitalization and economic complexity, can draw on the insights of ecological rationality to combine quantitative analyses with robust intuitions, develop more effective training systems, and leverage the tacit knowledge of their teams. In a world without definitive certainties, true foresight is not about trying to tame uncertainty with unassailable formulas, but about learning to navigate it with flexible and comprehensible strategies. Attending context, continuous learning, and selecting cognitive tools suited to the contingent reality offers fertile ground for the development of more aware, pragmatic, and complexity-sensitive corporate policies and decision-making. Taken together, these reflections can represent a mature approach to future challenges, standing apart from simplistic dogmas and opening the way to a deeper understanding of rational action under real conditions. Podcast: https://creators.spotify.com/pod/show/andrea-viliotti/episodes/Rationality--Uncertainty--and-Decisions-in-the-Contemporary-World-e2sd74o Source:   https://www.cambridge.org/core/journals/behavioural-public-policy/article/rationality-wars-a-personal-reflection/3D2EA145E5C7EFEE9EE7A910325EE6AC

“The rationality wars: a personal reflection” di Gerd Gigerenzer (MaxPlanck Institute for Human Development, Berlin, Germany), con riferimenti ai lavori di Daniel Kahneman e Amos Tversky, coinvolge istituzioni accademiche di spicco nel campo delle scienze sociali e psicologiche. La ricerca esplora la tensione tra modelli di razionalità logica e programmi alternativi basati su euristiche e contesti ambientali. La tematica generale riguarda la natura della razionalità umana nell’economia, nella psicologia cognitiva e nelle politiche pubbliche, analizzando critiche, interpretazioni normative, effetti cognitivi e prospettive su incertezza e complessità decisionale. Razionalità, incertezza e decisioni nel mondo contemporaneo La razionalità logica tra Guerra Fredda e modelli economici Negli anni della Guerra Fredda si radicò l’idea della razionalità logica come fondamento per interpretare e prescrivere il comportamento umano in situazioni strategiche. L’economia e le scienze sociali adottarono come base il paradigma della massimizzazione dell’utilità attesa, arricchito da assiomi di coerenza interna e dal ricorso alla probabilità bayesiana come strumento per gestire decisioni lineari e contesti noti. Tale impostazione era motivata dal desiderio di preservare l’ordine mondiale dal rischio di disastri bellici, introducendo l’ambizione di prevedere e vincolare le scelte di governanti e popolazioni. Tuttavia, si trattava di una visione circoscritta a piccoli mondi ben definiti e facilmente calcolabili. Quando la comunità scientifica, a partire dagli anni ’70, mise alla prova questa impostazione, emergendo con l’idea che le persone commettessero sistematicamente errori, le critiche furono interpretate come prova di una limitata capacità umana di ragionare secondo logica. Un famoso studio del 1974 sull’uso di euristiche e bias nelle decisioni ottenne oltre 15000 citazioni, oscurando lavori precedenti che dipingevano individui come buoni intuitivi statistici e segnalando come il dibattito venisse influenzato dal richiamo mediatico. Questo fenomeno portò a vedere la razionalità logica non come semplice modello utile, ma come norma universale, ignorando i limiti di validità nelle situazioni di incertezza. Diventava necessario interrogarsi su ciò che rende una strategia decisionale davvero efficace quando non si dispone di tutti i dati né di tempo infinito per calcolare soluzioni ottimali. Dall’irrazionalità apparente alle ricerche sui bias cognitivi L’emergere del cosiddetto programma euristiche-e-biass spinse a considerare le deviazioni dagli standard logici come segnali di difetti cognitivi intrinseci. La rappresentazione della mente umana come entità fallace, incline a giudizi distorti, favorì l’idea di una psicologia dell’irrazionalità. Alcune istituzioni, governi e imprese colsero l’occasione per giustificare interventi paternalistici, sostenendo che la collettività non sapesse gestire correttamente rischi, probabilità e scelte complesse. Tuttavia, l’indagine critica di questi risultati ha mostrato l’assenza di prove concrete che colleghino tali bias a reali conseguenze materiali e danni tangibili. Non vi è evidenza, ad esempio, che la violazione di assiomi logici produca sistematicamente perdite economiche o peggiori esiti di salute. Inoltre, molte presunte distorsioni non si replicarono in contesti sperimentali differenti. Un’accurata analisi rivela che i partecipanti ai test iniziali spesso non avevano l’opportunità di imparare dall’esperienza o di interagire con problemi reali, ma venivano esposti a quesiti ipotetici di breve durata. Questo cambio di metodologia, dall’esplorazione attiva della casualità al semplice questionario astratto, finì con il generare impressioni distorte. Ciò dimostra come la cosiddetta irrazionalità dipenda dal contesto, dal tempo concesso e dalla natura delle informazioni. Quando si concede spazio per comprendere frequenze, insiemi di casi e situazioni in cui sperimentare i dati, la capacità umana di ragionare in modo coerente migliora sensibilmente. La razionalità ecologica e le euristiche come strumenti adattivi Emersero in seguito correnti che respinsero l’interpretazione di queste deviazioni come fallacie, proponendo la nozione di razionalità ecologica. Tale approccio, ispirato anche alle idee di Herbert Simon, valorizza l’uso di euristiche semplici, definite in modo algoritmico, per prendere decisioni funzionali in ambienti incerti e complessi. Queste strategie non aspirano all’ottimalità astratta, ma puntano a risultati sufficientemente buoni in tempi ridotti, sfruttando la struttura stessa del contesto. La riduzione dell’informazione e la semplificazione non sono difetti, bensì strumenti per adattarsi a problemi concreti. In alcune circostanze, l’eccesso di dati e il ricorso a modelli matematici complessi non migliorano la precisione, mentre euristiche semplici possono risultare più robuste. L’analisi ha mostrato che in ambienti non stabili, con cambiamenti repentini, le strategie ecologiche riescono talvolta a superare algoritmi sofisticati. L’adozione di tecniche come gli alberi decisionali veloci e parsimoniosi, applicati in finanza o in ambito sanitario, ne è un esempio concreto. In un caso di formazione destinata a medici, bastò un’ora di istruzione in forma intuitiva per rendere comprensibile a quasi tutti la corretta interpretazione di risultati diagnostici precedentemente fraintesi. Ciò indica che l’istruzione mirata e la consapevolezza del contesto ambientale possono colmare il divario tra ideali logici e pratiche decisionali realistiche. Dilemmi pratici tra nudging, contesto reale e superamento dei modelli astratti Nel corso del dibattito, alcuni studiosi proposero di migliorare le scelte delle persone intervenendo sull’“architettura delle decisioni”, ossia organizzando il contesto in modo da favorire comportamenti considerati migliori. Questa idea, nota come nudging, mirava a ottenere risultati positivi semplicemente modificando opzioni predefinite o suggerendo scelte ritenute più vantaggiose. Tuttavia, quando si sono rivisti i dati tenendo conto che gli studi con risultati positivi tendono a essere pubblicati più di quelli con risultati nulli o negativi (fenomeno noto come bias di pubblicazione), è emerso che i benefici del nudging erano in molti casi più limitati di quanto si pensasse inizialmente. Ad esempio, modificare le impostazioni standard per le donazioni di organi non sempre ha prodotto l’aumento effettivo dei trapianti che ci si sarebbe aspettati. In molti casi, si agiva sui sintomi del problema, senza affrontare le cause strutturali che ostacolano decisioni più efficaci. A questo punto la discussione va oltre lo scontro tra modelli di razionalità logica ed errori sistematici, riconoscendo che il pensiero umano non è una macchina perfetta per calcolare probabilità, ma un sistema adattivo in grado di usare scorciatoie intelligenti quando serve. Questa visione evidenzia quanto i modelli rigidi e astratti differiscano dalla complessità della vita reale, dove l’incertezza non si risolve semplicemente con calcoli, ma richiede flessibilità, esperienza e comprensione del contesto. Conclusioni Nel complesso, la riflessione sul dibattito tra razionalità logica, bias cognitivi ed euristiche ecologiche offre una prospettiva strategica di grande importanza per dirigenti e imprenditori che si confrontano quotidianamente con mercati globali dinamici e imprevedibili. Rispetto allo stato dell’arte, nel quale gli strumenti avanzati di analisi dei dati cercano di simulare l’onniscienza e l’ottimalità, le proposte di razionalità ecologica suggeriscono di concentrarsi sulla flessibilità e sull’adattabilità, piuttosto che sulla pretesa di perfezione matematica. L’uso di euristiche semplici non è un ritorno al passato, ma un riconoscimento della necessità di operare in condizioni nelle quali non tutte le variabili sono note e dove la rapidità dell’azione risulta decisiva. Questo contrasta con approcci che enfatizzano il controllo paternalistico del comportamento attraverso spinte invisibili, tecnologie di predizione o strutture di incentivo statiche. Gli imprenditori e i manager, di fronte alle sfide della digitalizzazione e della complessità economica, possono trovare nelle riflessioni sulla razionalità ecologica una guida per combinare analisi quantitative con intuizioni robuste, creare sistemi di formazione più efficaci e valorizzare la conoscenza tacita del proprio team. In un mondo senza certezze definitive, la vera lungimiranza non è cercare di domare l’incertezza con formule inattaccabili, ma imparare a navigarla con strategie duttili e comprensibili. L’attenzione per il contesto, per l’apprendimento continuo e per la selezione di strumenti cognitivi adatti alla realtà contingente offre un nuovo terreno di sviluppo per politiche aziendali e decisionali più consapevoli, pragmatiche e attente alla complessità. L’insieme di queste riflessioni può rappresentare un approccio maturo alle sfide future, differenziandosi dai semplici dogmi e aprendosi a una comprensione più profonda dell’agire razionale in condizioni reali. Podcast: https://creators.spotify.com/pod/show/andrea-viliotti/episodes/Razionalit--incertezza-e-decisioni-nel-mondo-contemporaneo-e2sd5q8 Fonte: https://www.cambridge.org/core/journals/behavioural-public-policy/article/rationality-wars-a-personal-reflection/3D2EA145E5C7EFEE9EE7A910325EE6AC

The study “PROCESSBENCH: Identifying Process Errors in Mathematical Reasoning” by Chujie Zheng, Zhenru Zhang, Beichen Zhang, involving QwenTeam, Alibaba Inc., presents a new methodology to measure the ability of language models to detect the first logical or mathematical error within step-by-step solutions. The core of the research concerns verifying the reliability of models when analyzing complex problems, often at the level of mathematical competitions, to prevent superficial assessments and improve automated oversight processes. PROCESSBENCH: Toward a Scalable Evaluation of Mathematical Reasoning Errors in AI Objectives of PROCESSBENCH Analyzing errors in reasoning processes requires careful attention. A language model’s ability to accurately identify the first error in a sequence of mathematical deductions is a key element to ensuring robust and scalable quality control. The PROCESSBENCH initiative is developed around a structured set of extensive test cases, including a collection of no fewer than 3,400 exercises focused on problems of varying complexity, even up to the Olympic level. The innovative aspect lies in analyzing not only the correctness of the final result, but the entire logical path followed. When a model confronts a mathematical problem, the validity of the conclusion can be misleading, especially if conceptual, algebraic, or logical errors emerge during the process. This diagnostic approach makes it possible to pinpoint intermediate steps where an apparently coherent structure masks inaccuracy. A key aspect is the difference between models trained only to reward the correctness of the final answer and models capable of authentic process evaluation. In the former case, training may lead to solutions that are formally correct in their conclusion but internally conceal unverified steps. This discrepancy becomes more evident as the problem’s difficulty increases for example, in tackling more complex texts, such as competition-level problems, even large-scale models may provide correct final answers but based on uncertain or fallacious intermediate deductions. PROCESSBENCH, on the other hand, forces a step-by-step analysis, seeking the exact point at which the error becomes apparent, if it exists. The creation of this corpus required careful human annotation. Multiple experts meticulously examined each solution, comparing it with reference answers known for their correctness. It is not just about identifying a wrong calculation: the error criteria include incorrect use of definitions, logical steps not supported by adequate evidence, omission of critical conditions, and unjustified assumptions. The result of this work is a highly challenging benchmark, where each test reflects a nontrivial situation: models must uncover the first moment when the logical chain loses solidity, distinguishing between a genuine error and a simple stylistic deviation or an insignificant detail. It is precisely this change of perspective that makes PROCESSBENCH a critical tool. Instead of focusing on the binary judgment of a final answer—correct or incorrect—granular understanding of the reasoning is required. Models must act as “critics” of their own solutions or those generated by other models, analyzing each deduction line by line. The approach is not limited to evaluating a model in isolation but is tested on solutions generated by a wide range of different systems, ensuring stylistic and complexity diversity that makes the benchmark robust. By increasing the difficulty of the questions, from school level up to the Olympiad level, it is tested whether models can still identify, step by step, the logical substance of each move. In this way, PROCESSBENCH not only evaluates but also enables those who develop or use language models to understand in which areas they fail, providing insights for improving oversight or training. A strategic use of the tool could consist in integrating step-by-step analyses as a control routine before using a model’s conclusions on an industrial scale, where invisible yet present errors in the chain of deduction can lead to unwise decisions. Moreover, such a methodology could provide entrepreneurs and managers with a method to evaluate the reliability of automated reasoning technology with solid criteria before implementing it on critical problems, allowing a better understanding of the boundaries and limits of today’s available artificial intelligence tools. Comparative Analysis Between Process Reward Models and Critic Models In comparing types of models, a clear distinction emerges. On the one hand, there are the so-called process reward models (PRMs), that is, systems designed to evaluate the correctness of intermediate steps based on the likelihood of ultimately reaching a correct answer. On the other, there are the so-called critic models, i.e., general language models with greater flexibility when appropriately instructed with specific prompts to perform critical step-by-step analysis. Comparing the two strategies on PROCESSBENCH makes it clear that PRMs, although built with the intent to oversee the logical thread of solutions, encounter increasing difficulties as the problem complexity grows. To better frame the phenomenon, it is useful to consider some numerical results. Analyses have shown that, on this dataset, PRMs struggle to maintain stable performance when moving up through levels, for example from elementary problems to those at the Olympiad level. By contrast, critic models demonstrate greater versatility. They are not natively optimized for this task, but if guided appropriately, they prove capable of identifying errors more effectively than most PRMs. This might suggest that training models exclusively to pursue the correct final answer is not sufficient to teach them to recognize errors along the way. A significant case emerges from the comparison between open-source and proprietary models. Considering a model specialized in internal reasoning, such as o1-mini, one observes a high-level performance in identifying errors, with an F1 of 87.9%, an indicator of excellent ability in precisely pinpointing the weak spot in the logical process. This result, superior to that of GPT-4o (61.9%), suggests that o1-mini’s specialization in step-by-step reasoning favors greater sensitivity to internal errors compared to a more generic and broader model like GPT-4o. On the open-source side, QwQ-32B-Preview, with an F1 of 71.5%, comes close to the performance of the best proprietary systems, placing itself halfway between the less effective models and the highest standards. This highlights tangible progress for open models, which prove competitive with GPT-4o, offering accessible solutions with solid reliability. However, even the best open-source models do not reach the power of the more specialized top-performing proprietary ones, showing that there is room for further improvement, especially in the approach to identifying reasoning errors. It is not just a matter of model size, but of how it has been trained and what oversight strategies have been employed to make it skilled in critical internal analysis of solution processes. A PRM trained on a large human-annotated corpus, such as Qwen2.5-Math-7B-PRM800K, levels off at average (F1) values around 56.5%, but struggles to scale when the problem complexity becomes too high. This suggests that PRM generalization is limited and that relying on outcome-based metrics has led to training that is not optimal for managing the real verification of every single step. From this analysis, a picture emerges in which critic models—those that act as reviewers—more promptly catch errors as difficulty increases. Their ability to reflect on the text, thanks to cleverly constructed prompts, allows an accurate analysis of internal coherence, the validity of the definitions used, and the correctness of the mathematical steps. They do not stop at the final result but ask themselves if the path taken to reach it makes sense, if every step is grounded, if the reasoning does not assume something not stated or not proven. One detail to note is how, through PROCESSBENCH, it was also observed that on very difficult problems, with advanced-level questions, even seemingly correct solutions can actually hide path errors. This reveals a new perspective on how complex it is to evaluate a language model trying to solve high-level mathematical problems: the result is not a guarantee of the rigor with which it was constructed. Hence the importance of this benchmark, which pushes us to consider linearity, solidity, and the absence of logical flaws as central elements in evaluating the quality of an automated reasoning system. In a context where companies may rely on systems capable of quickly formulating solutions to technical, legal, or market issues, monitoring the process is an essential prerequisite to avoid that apparently rational decisions are based on erroneous assumptions. Reflections and Consequences for the Future of Scalable Oversight In the landscape outlined by the introduction of PROCESSBENCH, it becomes increasingly clear how far we are from solving the issue of internal reasoning control in language models. The current state of the art appears as a work in progress, where available verification tools have not yet achieved sufficient maturity to guarantee full reliability. The crucial point emerging from the evidence is that limiting the evaluation of a system to the correctness of the final answer does not provide exhaustive information about the solidity of the logical path used to generate it. A model that produces a numerically exact outcome may have reached that result by mere coincidence, using poorly founded shortcuts or exploiting regularities in the training data distribution. Without a true internal inspection, appearances deceive correct results do not imply rigorous thought processes. PROCESSBENCH, designed to probe the quality of step-by-step reasoning, shows how a superficial analysis is insufficient. Experience, in fact, suggests that generic models, if properly guided, can assume the role of critics of their own results, bringing to light logical errors not immediately evident. This outcome is enlightening for developers, as it demonstrates that training a model solely on the probability of arriving at the correct solution is not the most effective strategy to confer self-checking capability and to identify errors along the way. Similarly, for those evaluating the implementation of such tools in decision-making or entrepreneurial environments, the need emerges to consider the internal reliability of the process. The stakes increase with the complexity of the problems and the critical level of the economic or strategic decisions to be made. In practical terms, a manager deciding to introduce an automatic reasoning system into their company should not limit themselves to asking whether the machine produces formally correct answers but should also wonder about the robustness of the path leading to those answers. PROCESSBENCH allows precisely this verification, addressing complex problems annotated with human care. Such a comparison prompts a rethinking of training methodologies. Increasing the model’s size or feeding it more data is not enough: it must be shaped so that it knows how to recognize when a logical link breaks down. The difference between a model that works blindly, while generating “correct” answers, and one that possesses internal awareness of its mistakes, is substantial. In the first case, there is a risk of placing excessive trust in a result not truly founded. In the second, any error is intercepted at the outset, highlighting the need to correct the path before deciding or acting accordingly. Technologies currently on the market often limit themselves to offering external, a posteriori checks based on heuristics or small samples. These solutions do not achieve the analytical depth necessary to truly understand the internal coherence of the reasoning, especially when the problem’s complexity grows. PROCESSBENCH, thanks to its vast set of cases and high-quality human annotations, provides a more solid testing base. For a company, not accepting vendor promises at face value means adopting a rigorous and independent benchmark capable of testing the internal validity of simulated cognitive processes. This perspective becomes valuable in not mistaking an apparent support—merely based on correct final results—for a truly reliable foundation upon which to build long-term strategies. Ultimately, if the goal is to employ automatic reasoning models in complex and variable scenarios, the development path is still long. The role of PROCESSBENCH in this historical phase is to show clearly how much remains to be done, without indulging in easy enthusiasm. Thanks to this resource, it becomes possible to understand where models fail, how to improve training practices, and which priorities to set to make oversight truly scalable. Those who must make operational or strategic decisions thus have the opportunity to make more informed choices, assessing the actual solidity of automated inference mechanisms. In a world where the use of artificial intelligence systems increasingly touches many areas, the difference between relying on a model with a merely final approach and employing a tool that scrutinizes the entire reasoning chain could determine the success or failure of a strategy. PROCESSBENCH, in the final analysis, does not merely propose a method of evaluation, but opens the way to a culture of internal analysis, monitoring, and continuous verification, pushing businesses, researchers, and developers toward more ambitious and secure goals. Conclusions In a landscape where language models’ analytical capacity tends to be taken for granted, PROCESSBENCH offers a tangible reference for redefining standards of quality and transparency in automated inference processes. The most interesting aspect is not only the improved identification of errors but also the potential evolution of the entire technological ecosystem: developers are no longer forced to chase performance on simplified tests, but are instead invited to tackle more realistic challenges, with complex problems and solutions annotated by experts. This competitive pressure could stimulate the birth of new architectures and training techniques oriented toward deep understanding of reasoning, not just replicating statistical patterns. From a strategic point of view, the existence of an advanced benchmark like PROCESSBENCH allows companies to make more informed choices about which tools to adopt. It is no longer about selecting the solution that gives the “right” answer most often, but the one that ensures logical solidity throughout the entire decision-making process. This shift in perspective, from the final result to the internal process, lays the groundwork for a kind of “cognitive governance” of technology: managers will be able to evaluate not only the effectiveness of a model but also its structural reliability. Consequently, the most forward-thinking enterprises, instead of blindly adopting systems known for high performance on standard tests, might opt for models that are slightly less precise on the single data point but more robust and transparent in their logic. If encouraged, this dynamic can help curb dependency on opaque proprietary solutions, while valuing the open-source approach when it guarantees, if not absolute primacy, at least a readily inspectable argumentative solidity. In the long run, the availability of complex benchmarks like PROCESSBENCH could also influence the relationship between research, market, and regulations. Regulatory bodies, for example, could refer to such tools to define minimum standards of “cognitive responsibility” for automatic reasoning technologies. Respecting qualitative thresholds tied to the internal correctness of reasoning, rather than the sole accuracy of the final result, could become a requirement for large-scale adoption in critical sectors such as finance, healthcare, or advanced logistics. In summary, PROCESSBENCH not only raises the bar for evaluating the quality of mathematical reasoning in language models but also sows the seeds for broader transformation. This includes the emergence of a more mature market, more aware companies when making technological choices, and future regulation more attentive to the very nature of automated reasoning. The evolution will not be immediate or painless, but the benchmark provides a new reference point: not just a simple test, but an impetus to rethink research, innovation, governance, and the entire ecosystem of artificial intelligence applied to complex reasoning. Podcast: https://creators.spotify.com/pod/show/andrea-viliotti/episodes/PROCESSBENCH-Toward-a-Scalable-Evaluation-of-Mathematical-Reasoning-Errors-in-AI-e2scrd4 Source:  https://arxiv.org/abs/2412.06559

Lo studio “ PROCESSBENCH: Identifying Process Errors in Mathematical Reasoning ” di  Chujie Zheng ,  Zhenru Zhang ,  Beichen Zhang , con il coinvolgimento di  QwenTeam, Alibaba Inc. , presenta una nuova metodologia per misurare la capacità dei modelli di linguaggio nel rilevare il primo errore logico o matematico all’interno di soluzioni passo-passo. Il fulcro della ricerca riguarda la verifica dell’affidabilità dei modelli nell’analisi di problemi complessi, spesso di livello da competizione matematica, per prevenire valutazioni superficiali e migliorare i processi di supervisione automatizzata. PROCESSBENCH: Verso una valutazione scalabile degli errori di ragionamento matematico nell’AI Obiettivi di PROCESSBENCH Analizzare gli errori nei processi di ragionamento richiede un’attenzione accurata. La capacità di un modello linguistico di identificare con precisione il primo errore in una sequenza di deduzioni matematiche rappresenta un elemento chiave per garantire un controllo di qualità robusto e scalabile. L’iniziativa PROCESSBENCH si sviluppa attorno a un insieme strutturato di casi di test di ampio respiro, che include una raccolta di ben 3400 esercizi incentrati su problemi di diversa complessità, fino a comprendere quelli di livello olimpico. L’aspetto innovativo risiede nell’analisi non soltanto della correttezza del risultato finale, ma dell’intero percorso logico seguito. Quando un modello si confronta con un problema matematico, la validità del risultato conclusivo può risultare fuorviante, specialmente se nel processo emergono errori concettuali, algebrici o logici. Questo approccio diagnostico consente di individuare le fasi intermedie in cui una struttura apparentemente coerente maschera delle imprecisioni.Un aspetto chiave è la differenza tra modelli addestrati a premiare soltanto la correttezza della risposta finale e modelli capaci di un’autentica valutazione del processo. Nel primo caso, la formazione potrebbe portare a soluzioni formalmente coerenti nella conclusione, ma che internamente celano passaggi non verificati. Questa discrepanza risulta più evidente all’aumentare della difficoltà del problema: ad esempio, nell’affrontare testi più complessi, come quelli di livello da competizione, anche modelli di dimensioni elevate possono offrire risposte finali giuste, ma basate su deduzioni intermedie insicure o fallaci. PROCESSBENCH obbliga invece l’analisi step-by-step, ricercando l’esatto punto in cui si palesa l’errore, qualora esso esista.La creazione di questo corpus ha richiesto una curata annotazione umana. Molteplici esperti hanno esaminato attentamente ogni soluzione, confrontandola con risposte di riferimento note per la loro correttezza. Non si tratta solo di individuare un calcolo sbagliato: i criteri di errore comprendono l’uso scorretto di definizioni, passaggi logici non sostenuti da prove adeguate, omissioni di condizioni critiche e assunzioni non giustificate. Il risultato di questo lavoro è un benchmark ad alta difficoltà, dove ciascun test riflette una situazione non banale: i modelli devono scovare il primo momento in cui la catena logica perde solidità, distinguendo tra un errore genuino e un semplice scostamento stilistico o un dettaglio insignificante.È proprio questo cambio di prospettiva a rendere PROCESSBENCH uno strumento critico. Anziché concentrarsi sul giudizio binario della risposta finale corretta o scorretta, si richiede una comprensione granulare del ragionamento. I modelli devono fungere da “critici” delle proprie soluzioni o di quelle generate da altri modelli, analizzando riga per riga ogni deduzione. L’approccio non si limita a valutare un modello in isolamento, ma viene testato su soluzioni generate da un ventaglio di sistemi differenti, per assicurare una diversità stilistica e di complessità che renda il benchmark robusto. Aumentando la difficoltà dei quesiti, dal livello scolastico fino a quello olimpionico, si verifica se i modelli riescono ancora a identificare, passo dopo passo, la sostanza logica di ogni mossa. In tal modo, PROCESSBENCH non solo valuta, ma mette in condizione chi sviluppa o utilizza modelli linguistici di capire in quali ambiti questi ultimi cedano, fornendo spunti per migliorare la supervisione o l’allenamento. Un uso strategico dello strumento potrebbe consistere nell’integrazione di analisi step-by-step come routine di controllo prima di utilizzare le conclusioni di un modello su scala industriale, dove errori invisibili ma presenti nella catena di deduzione possono condurre a decisioni poco sagge. Inoltre, una tale metodologia potrebbe fornire a imprenditori e dirigenti un metodo per valutare con criteri solidi l’affidabilità di una tecnologia di ragionamento automatizzato prima di implementarla su problemi critici, consentendo di comprendere meglio i confini e i limiti degli strumenti di intelligenza artificiale oggi disponibili.   L’Analisi comparativa tra Process Reward Models e Critic Models Nel confronto tra tipologie di modelli emerge una distinzione netta. Da un lato esistono i cosiddetti process reward models (PRM), ossia sistemi progettati per valutare la correttezza dei passaggi intermedi sulla base della probabilità di giungere infine a una risposta corretta. Dall’altro, si trovano i cosiddetti critic models, vale a dire modelli linguistici generali, dotati di una flessibilità maggiore nel momento in cui vengono opportunamente istruiti con prompt specifici per svolgere l’analisi critica passo per passo. Confrontando le due strategie su PROCESSBENCH, risulta chiaro che i PRM, sebbene siano costruiti con l’intento di sorvegliare il filo logico delle soluzioni, incontrano difficoltà crescenti all’aumentare della complessità dei problemi.Per inquadrare meglio il fenomeno, è utile considerare alcuni risultati numerici. Le analisi hanno mostrato che, su questo insieme di dati, i PRM faticano a mantenere una performance stabile quando si sale di livello, ad esempio passando da problemi elementari fino a quelli di tipo olimpionico. Invece, i critic models dimostrano maggior versatilità. Non sono ottimizzati nativamente per questo compito, ma se guidati in modo opportuno mostrano di saper individuare gli errori con efficacia superiore rispetto alla maggior parte dei PRM. Ciò potrebbe suggerire che la strategia di addestrare i modelli esclusivamente a perseguire la correttezza finale non è sufficiente per insegnare loro a riconoscere gli errori lungo il percorso.Un caso significativo emerge dal confronto tra i modelli open-source e quelli proprietari. Considerando un modello specializzato nel ragionamento interno, come o1-mini , si osserva una prestazione di alto livello nell’individuazione degli errori, con un F1 del 87,9%,  indice di un’eccellente capacità di identificare con precisione il punto debole nel processo logico. Questo risultato, superiore a quello di GPT-4o (61,9%) , suggerisce che la specializzazione di o1-mini nel ragionamento passo-passo favorisce una maggiore sensibilità verso gli errori interni, rispetto a un modello più generico e ampio come GPT-4o. Dal lato open-source, QwQ-32B -Preview, con una F1 del 71,5% , si avvicina alle prestazioni dei migliori sistemi proprietari, collocandosi a metà strada tra i modelli meno efficaci e gli standard più elevati. Questo evidenzia un progresso tangibile per i modelli aperti, che si dimostrano competitivi nei confronti di GPT-4o, offrendo soluzioni accessibili e comunque dotate di una solida affidabilità.Tuttavia, anche i migliori open-source non raggiungono la potenza dei top performer proprietari più specializzati, e ciò dimostra che c’è spazio per migliorare ulteriormente, specialmente nell’approccio all’identificazione degli errori di ragionamento. Non è solo questione di dimensioni del modello, ma di come esso è stato addestrato e di quali strategie di supervisione sono state impiegate per renderlo abile nell’analisi critica interna ai processi di risoluzione. Un PRM allenato su un vasto corpus umano-annotato, come un Qwen2.5-Math-7B-PRM800K , si assesta su valori medi (F1) prossimi a  56,5% , ma fatica a scalare quando la complessità del problema diviene troppo alta. Questo suggerisce che la generalizzazione del PRM è limitata e che l’affidarsi a metriche basate sul risultato finale ha portato a una preparazione non ottimale per gestire la reale verifica di ogni singolo passaggio. Da questa analisi emerge un quadro nel quale i modelli critici, ovvero quelli che fungono da revisori, colgono con maggior prontezza gli errori a fronte di difficoltà crescenti. La loro capacità di riflettere sul testo, grazie a prompt sapientemente costruiti, permette un’analisi accurata della coerenza interna, della validità delle definizioni utilizzate, della correttezza dei passaggi matematici. Non si fermano al risultato finale, ma si domandano se la strada per raggiungerlo ha senso, se ogni passaggio è fondato, se il ragionamento non presuppone qualcosa di non detto o non dimostrato.Un dettaglio da notare è come, attraverso PROCESSBENCH, si è anche potuto osservare che su problemi molto ardui, con quesiti di livello avanzato, persino le soluzioni apparentemente corrette possono nascondere in realtà errori di percorso. Questo svela una prospettiva nuova su quanto sia complesso valutare un modello linguistico che tenta di risolvere problemi matematici ad alto livello: il risultato finale non rappresenta una garanzia del rigore con cui è stato costruito. Da qui l’importanza di questo benchmark, che spinge a considerare la linearità, la solidità e l’assenza di falle logiche come elementi centrali nella valutazione della bontà di un sistema di ragionamento automatizzato. In un contesto in cui le imprese potrebbero affidarsi a sistemi capaci di formulare rapidamente soluzioni a questioni tecniche, legali o di mercato, il monitoraggio del processo è un prerequisito essenziale per evitare che decisioni apparentemente razionali si basino su presupposti errati. Riflessioni e conseguenze per il futuro dell’Oversight scalabile Nel panorama delineato dall’introduzione di PROCESSBENCH, si percepisce con sempre maggiore nitidezza quanto la questione del controllo interno del ragionamento nei modelli linguistici sia lontana dall’essere risolta. L’attuale stato dell’arte appare come un cantiere aperto, in cui gli strumenti di verifica disponibili non hanno ancora raggiunto una maturità sufficiente per garantire piena affidabilità. Il punto cruciale emerso dalle evidenze è che limitarsi a valutare un sistema in base alla correttezza della risposta finale non fornisce informazioni esaustive sulla solidità del percorso logico utilizzato per generarla. Un modello che produce un esito numericamente esatto potrebbe aver raggiunto tale risultato per semplice coincidenza, tramite scorciatoie poco fondate o sfruttando regolarità nella distribuzione dei dati di addestramento. Senza una vera ispezione interna, la superficie inganna: esiti corretti non implicano processi di pensiero rigorosi. PROCESSBENCH, ideato per sondare la qualità del ragionamento step-by-step, evidenzia come un’analisi superficiale sia insufficiente. L’esperienza, infatti, suggerisce che modelli generici, se opportunamente guidati, possono assumere il ruolo di critici dei propri stessi risultati, mettendo in luce errori logici non immediatamente evidenti. Questo esito è illuminante per gli sviluppatori, poiché dimostra che addestrare un modello basandosi esclusivamente sulla probabilità di giungere alla soluzione corretta non è la strategia più efficace per conferire capacità di autocontrollo e individuazione degli errori lungo il percorso. Analogamente, per chi valuta l’implementazione di tali strumenti in ambito decisionale o imprenditoriale, emerge la necessità di considerare l’affidabilità interna del processo. La posta in gioco aumenta con la complessità dei problemi e il livello di criticità delle decisioni economiche o strategiche da prendere. Nell’ambito pratico, un dirigente che decidesse di introdurre un sistema di reasoning automatico all’interno della propria azienda non dovrebbe limitarsi a chiedersi se la macchina produce risposte formalmente corrette, ma dovrebbe anche interrogarsi sulla robustezza del percorso che porta a quelle risposte. PROCESSBENCH consente di compiere proprio questa verifica, affrontando problemi complessi e annotati con attenzione umana. Tale confronto spinge a ripensare le metodologie di addestramento. Non è sufficiente aumentare le dimensioni del modello o fornirgli più dati: occorre plasmarlo in modo che sappia riconoscere quando un nesso logico si spezza. La differenza tra un modello che lavora alla cieca, pur generando risposte “giuste”, e uno che possiede una consapevolezza interna dei propri errori, è sostanziale. Nel primo caso, c’è il rischio di porre eccessiva fiducia in un risultato non realmente fondato. Nel secondo, l’eventuale errore viene intercettato sul nascere, evidenziando la necessità di correggere il percorso prima di decidere o agire di conseguenza. Le tecnologie attualmente disponibili nel mercato si limitano spesso a offrire controlli esterni, a posteriori, basati su euristiche o su campioni ridotti. Queste soluzioni non raggiungono la profondità analitica necessaria a comprendere veramente la coerenza interna del ragionamento, soprattutto quando la complessità del problema aumenta. PROCESSBENCH, grazie al suo vasto insieme di casi e alla qualità delle annotazioni umane, costituisce una base di test più solida. Per un’impresa, non accettare superficialmente le promesse di venditori di soluzioni linguistiche significa adottare un benchmark rigoroso e indipendente, capace di mettere alla prova la validità interna dei processi cognitivi simulati. Questa prospettiva diventa preziosa per non scambiare un supporto apparente, meramente basato su risultati finali corretti, per un appoggio realmente affidabile su cui edificare strategie di lungo periodo. In definitiva, se l’obiettivo è impiegare modelli di ragionamento automatico in scenari complessi e variabili, il percorso di sviluppo è ancora lungo. Il ruolo di PROCESSBENCH in questa fase storica è quello di mostrare con chiarezza quanto resti da fare, senza indulgere in facili entusiasmi. Grazie a questa risorsa, diventa possibile capire dove i modelli cedano, come migliorare le pratiche di addestramento e quali priorità darsi per rendere l’oversight davvero scalabile. Chi deve prendere decisioni operative o strategiche ha così la possibilità di effettuare scelte più consapevoli, valutando la reale solidità dei meccanismi di inferenza automatica. In un mondo in cui l’impiego di sistemi di intelligenza artificiale tocca sempre più ambiti, la differenza tra affidarsi a un modello con un approccio meramente finale e impiegare uno strumento che scruti l’intera catena del ragionamento potrebbe determinare il successo o il fallimento di una strategia. PROCESSBENCH, in ultima analisi, non propone soltanto un metodo di valutazione, ma apre la strada a una cultura dell’analisi interna, del monitoraggio e della verifica continua, spingendo imprese, ricercatori e sviluppatori verso traguardi più ambiziosi e sicuri. Conclusioni In un panorama in cui la capacità di analisi dei modelli linguistici tende a essere data per scontata, PROCESSBENCH offre un riferimento tangibile per ridefinire gli standard di qualità e trasparenza nei processi di inferenza automatica. L’aspetto più interessante non è solo la migliore individuazione degli errori, ma la potenziale evoluzione dell’intero ecosistema tecnologico: gli sviluppatori non sono più costretti a rincorrere la performance su test semplificati, bensì invitati ad affrontare sfide più realistiche, con problemi complessi e soluzioni annotate da esperti. Questa pressione competitiva potrebbe stimolare la nascita di nuove architetture e di tecniche di addestramento orientate alla comprensione profonda del ragionamento, non soltanto alla replica di pattern statistici. Da un punto di vista strategico, l’esistenza di un benchmark avanzato come PROCESSBENCH permette alle aziende di selezionare con maggiore cognizione di causa gli strumenti da adottare. Non si tratta più di scegliere la soluzione che fornisce la risposta “giusta” più spesso, ma quella che assicura solidità logica lungo tutto il percorso decisionale. Tale spostamento di prospettiva, dal risultato finale al processo interno, getta le basi per una sorta di “governance cognitiva” della tecnologia: i manager avranno modo di valutare non solo l’efficacia di un modello, ma anche la sua affidabilità strutturale. Ne consegue che le imprese più lungimiranti, anziché adottare ciecamente sistemi noti per le alte prestazioni su test standard, potrebbero puntare su modelli leggermente meno precisi sul singolo dato ma più robusti e trasparenti nella logica. Questa dinamica, se incentivata, può contribuire a limitare le dipendenze da soluzioni proprietarie opache, valorizzando invece l’approccio open-source quando esso garantisce, se non il primato assoluto, quantomeno una solidità argomentativa facilmente ispezionabile. Nel lungo periodo, la disponibilità di benchmark complessi come PROCESSBENCH potrebbe anche influenzare il rapporto tra ricerca, mercato e normativa. Gli enti regolatori, ad esempio, potrebbero fare riferimento a tali strumenti per definire standard minimi di “responsabilità cognitiva” delle tecnologie di reasoning automatico. Il rispetto di soglie qualitative legate alla correttezza interna del ragionamento, piuttosto che alla sola accuratezza del risultato finale, potrebbe diventare un requisito per l’adozione su larga scala in settori critici, come la finanza, la sanità o la logistica avanzata. In sintesi, PROCESSBENCH non solo alza l’asticella nel valutare la qualità del ragionamento matematico dei modelli linguistici, ma getta anche i semi per una trasformazione più ampia. Questa include l’emergere di un mercato più maturo, di imprese più consapevoli nelle scelte tecnologiche e di una futura regolamentazione più attenta alla natura stessa del reasoning automatizzato. L’evoluzione non sarà immediata né indolore, ma il benchmark fornisce un nuovo punto di riferimento: non un semplice test, ma un impulso a ripensare la ricerca, l’innovazione, la governance e l’intero ecosistema dell’intelligenza artificiale applicata al ragionamento complesso. Podcast: https://creators.spotify.com/pod/show/andrea-viliotti/episodes/PROCESSBENCH-Verso-una-valutazione-scalabile-degli-errori-di-ragionamento-matematico-nellAI-e2scqcp Fonte : https://arxiv.org/abs/2412.06559

'Knowledge Circuits in Pretrained Transformers' by Yunzhi Yao, Ningyu Zhang, and Zekun Xi, in collaboration with Zhejiang University and the National University of Singapore, focuses on analyzing how large language models manage and encode knowledge internally. The research addresses the issue of understanding the internal structures of the Transformer by investigating the presence of specific knowledge circuits that connect components such as MLP layers and attention heads to represent complex semantic relationships, while also assessing the impact of knowledge editing techniques. AI Knowledge Circuits Internal Structures and AI Knowledge Circuits Understanding how large models store information internally remains an open challenge both academically and industrially. This research highlights the existence of knowledge circuits, computational nodes that link different components, such as MLP layers and attention heads, creating a kind of subgraph that is useful for retrieving specific fragments of knowledge. The idea of knowledge circuits is not new, but the analyzed work provides a coherent and articulated view of the internal processes that allow models to predict the next word. The Transformer, a central architecture for modern language models, incorporates residual connections, attention matrices, and feed-forward layers in each of its layers. In this research, it is shown that some of these components act as genuine channels that convey information, enabling the model to recall a particular piece of data, such as the official language of a country or the relationship between a figure and their birthplace. When examining a concrete case—such as identifying the mother tongue of a national subject—it is observed that specific mover heads or relation heads activate to transfer semantic data from one token to the next. Interestingly, even halfway through the model’s depth, the correct answer emerges thanks to a gradual accumulation of semantic signals. The result is a model that does not merely memorize individual points of data but integrates relationships and meanings through a network of interconnected nodes. An observer might imagine these circuits as flows of informational energy within the neural network, where each component contributes to an aggregate of knowledge stored in the model’s weights. A crucial aspect of the discovery is that these circuits do not appear isolated: the same attention head or MLP layer can participate in encoding different types of knowledge. This phenomenon of reuse does not necessarily imply confusion or inaccuracy. On the contrary, it suggests the existence of recurring functional patterns, as if the model were composing known semantic puzzle pieces to solve different problems. Thus, the same components that extract the notion of a country’s “official language” can also help understand the currency used in that state. The relevance of these findings is not purely theoretical. For entrepreneurs and managers interested in applying large language models, understanding the internal logic offers the opportunity to fine-tune computational resources, network optimization, and internal knowledge management. A model is no longer seen as a simple container into which information is dumped in the hope that it works; it is rather a complex structure with already active mechanisms for constructing meaning. This perspective reinforces the idea that language models are less opaque than previously believed, allowing a more engineering-oriented view of their internal dynamics. The ability to leverage the potential of these circuits may, in the future, translate into strategies for improving model accuracy and efficiency, making the use of encoded knowledge more robust and optimal, beyond merely increasing model size. Manipulating and Modifying Internal Knowledge Models like GPT-2 and TinyLLaMA show that knowledge circuits are not static. The analyzed work addresses knowledge editing techniques—interventions aimed at modifying or updating information already present in the model. These interventions do not seek to rebuild the entire system, but to selectively change certain nodes or network paths that carry incorrect or outdated information. It is like working on a single component of an industrial plant so that the entire machine produces more accurate output. The most intuitive example concerns correcting now-invalid facts: if the model associates a given historical figure with the wrong language, it is possible to modify the weights that form the circuit responsible for that memory. This demonstrates that AI knowledge circuits, while spontaneously arising from pre-training, are not immovable. However, this is not a trivial procedure. There are methodologies such as ROME or simply fine-tuning MLP layers to graft new information. The research shows that these approaches can have side effects, such as unintentionally altering other fragments of knowledge. For example, by inserting new information at a specific circuit point, the model may overwrite or disrupt other semantic paths, triggering anomalies or reducing generalization. This highlights the delicate nature of knowledge editing operations: retouching a single node in the network can influence unexpected chains of dependencies. Furthermore, researchers observed that the complexity of inserting new information proves particularly high in cases of multi-hop reasoning, where the correct answer emerges from multiple concatenated logical steps. In these contexts, simply updating an isolated fact is not enough: the modification must respect the already existing links among different parts of the circuit. It is like wanting to replace a single brick in a historic building without compromising the structure’s integrity. For companies that use language models for practical purposes—such as virtual assistants or QA systems—all this has a strategic impact. Understanding how to intervene selectively on AI knowledge circuits without destabilizing the entire model makes it possible to reduce the time and costs of updates. For example, a company that wants to align the model with regulatory changes or new market information must be able to act surgically on the network. The research shows that such cognitive surgery is possible but requires refined methodologies. Ultimately, knowledge circuits are also a managerial lever: knowing where and how to modify weights is a competitive advantage that allows one to keep the model always updated and suitable for informational needs, limiting the risk of unwanted side effects and the emergence of phenomena such as hallucinations or misaligned answers. Interpreting Behaviors and Practical Implications The study goes beyond purely engineering aspects and addresses hallucinations—responses models provide when they fail to convey the correct knowledge through internal circuits. It emerged that in the presence of such hallucinations, the circuits are unable to effectively transfer informative content to the output position. A striking example is when the model provides the wrong currency of a country. By analyzing the corresponding circuit, one notices that the absence of a correct mover head or the lack of involvement of an adequate relation head leads the model astray. This shows that the circuits are not just a theoretical image but have a tangible effect on model performance. The work also highlights the phenomenon of in-context learning, in which providing examples or demonstrations in the prompt can modify the structure of the active circuit, bringing out new elements that learn from the given input examples. This suggests that knowledge circuits are dynamic and sensitive to context, and that exposure to specific situations can activate parts of the network that would otherwise remain dormant. For companies, recognizing this dynamism means directing the model toward more reliable solutions. If a QA system tends to give incorrect answers in the absence of clues, providing suitable examples or contexts can activate the right circuits. The practical value lies in the ability to influence model behavior without retraining it from scratch, but simply by providing different contextual stimuli. Ultimately, the research shows that circuits share components among different types of knowledge, suggesting that a single component of the model can be reused as a basis for multiple purposes. This flexibility is a tangible advantage: there is no need to design the architecture for every single purpose because the network already has internal channels that can be reused. The application fallout is twofold. On the one hand, model developers can focus on adapting already existing circuits; on the other, model users can try to influence system behavior by identifying those critical nodes that govern the desired knowledge. In doing so, the investment in time and resources to integrate new information can be significantly reduced, with consequent economic benefits. The understanding of circuits as manipulable entities introduces a paradigm in which models are not static, but continuously evolving systems from which one can draw in a targeted manner to obtain more coherent and meaningful results. Conclusions The perspective offered by this research goes beyond viewing a language model as a simple “black box.” The results suggest that knowledge circuits constitute an intermediate level of interpretation through which it is possible to intervene selectively on model behaviors. It is not just about updating content; rather, the aim is to understand how information flows and where the most critical junction points lie. Comparing such techniques with the state of the art, it emerges that while the classic approach aligned or improved model performance by adding parameters or retraining the entire network, now one can act more elegantly by focusing on relevant nodes. In this sense, the results highlight the more plastic nature of the architecture. Current models, such as GPT-2 or TinyLLaMA, already have an internal knowledge management capacity that technicians can exploit to update information, correct errors, or optimize certain tasks without overhauling the entire system. Strategically, this makes innovation more flexible and adaptable to changes in market conditions or new informational requirements. Compared to competing technologies that limit themselves to statistical shortcuts or full-scale training interventions, the discovery of knowledge circuits opens the door to a more judicious and sustainable management of knowledge. This does not mean having perfect models, nor does it promise total elimination of errors, but it provides a novel approach to understanding and improving performance, reducing costly and potentially destabilizing interventions. In practice, it becomes possible to move from a paradigm of simple intensive training to one of conscious maintenance, acting on precise parts of the model. For companies, this could mean managing their artificial intelligence systems like modular infrastructures, capable of evolving and adapting according to objectives, regulations, and newly integrated knowledge. In this scenario, the exploration of knowledge circuits is therefore not just an academic contribution, but a stimulus for strategic reflection on large-scale AI development and management. Podcast: https://spotifycreators-web.app.link/e/4ZFwLoobmPb Source:   https://arxiv.org/abs/2405.17969 "

"Knowledge Circuits in Pretrained Transformers" di Yunzhi Yao, Ningyu Zhang e Zekun Xi, in collaborazione con Zhejiang University e National University of Singapore, si focalizza sull’analisi di come i modelli linguistici di grandi dimensioni gestiscono e codificano il sapere internamente. La ricerca affronta il tema della comprensione delle  strutture interne  del Transformer, indagando la presenza di specifici circuiti della conoscenza che connettono componenti come le  MLP layers  e gli  attention head  per rappresentare relazioni semantiche complesse, valutando al contempo l’impatto delle tecniche di  knowledge editing . Circuiti della conoscenza AI Strutture interne e circuiti della conoscenza AI Comprendere come i modelli di grandi dimensioni archivino informazioni al loro interno resta una sfida aperta sia sul piano accademico sia su quello industriale. Questa ricerca evidenzia l’esistenza di  knowledge circuits , nodi computazionali che legano componenti diverse, come le  MLP layers  e gli  attention head , creando una sorta di sotto-grafo utile a recuperare specifici frammenti di conoscenza. L’idea di circuiti del sapere non è nuova, ma il lavoro analizzato fornisce una visione coerente e articolata dei processi interni che permettono ai modelli di predire la parola successiva. Il Transformer, architettura centrale per i moderni modelli linguistici, incorpora in ogni suo strato connessioni residue, matrici di attenzione e strati feed-forward. In questa ricerca, viene mostrato che alcuni di questi componenti agiscono come veri e propri canali che convogliano informazione, permettendo al modello di rievocare un dato nozionistico, come la lingua ufficiale di un Paese o la relazione tra un personaggio e il suo luogo di nascita. Quando si esamina un caso concreto, come individuare la lingua madre di un soggetto nazionale, si osserva che specifici  mover head  o  relation head  si attivano per trasferire dati semantici da un token al successivo. È interessante notare come, già a metà della profondità del modello, emerga la risposta corretta grazie a una graduale accumulazione di segnali semantici. Il risultato è un modello che non si limita a memorizzare in modo puntuale, ma che integra relazioni e significati attraverso una rete di nodi interconnessi. Un osservatore potrebbe immaginare questi circuiti come flussi di energia informazionale all’interno della rete neurale, dove ogni componente contribuisce a un aggregato di conoscenza depositata nei pesi del modello. L’aspetto cruciale della scoperta è che questi circuiti non appaiono isolati: lo stesso  attention head  o la stessa  MLP layer  possono partecipare alla codifica di tipologie di conoscenza differenti. Questo fenomeno di riuso non implica necessariamente confusione o imprecisione. Al contrario, suggerisce l’esistenza di schemi funzionali ricorrenti, come se il modello componesse tessere di un puzzle semantico già note per risolvere problemi diversi. Così, le stesse componenti che estraggono la nozione di “lingua ufficiale” di un Paese possono aiutare a comprendere anche la moneta utilizzata in quello Stato. La rilevanza di questi risultati non è solo teorica. Per imprenditori e manager interessati all’applicazione di grandi modelli linguistici, comprendere la logica interna offre la possibilità di calibrare le risorse computazionali, l’ottimizzazione di rete e la gestione della conoscenza interna. Un modello non è più visto come un semplice contenitore in cui inserire informazioni e sperare che funzioni, bensì come una struttura complessa, con meccanismi già attivi per la costruzione del significato. Questa prospettiva rafforza l’idea che i modelli linguistici siano meno opachi di quanto si pensasse, permettendo una visione più ingegneristica delle dinamiche interne. La capacità di utilizzare il potenziale di questi circuiti potrebbe, in futuro, tradursi in strategie di miglioramento dell’accuratezza e dell’efficienza dei modelli, rendendo lo sfruttamento della conoscenza codificata più robusto e ottimale, al di là dei meri incrementi di dimensioni del modello. Manipolare e modificare la conoscenza interna I modelli come  GPT-2  e  TinyLLaMA  mostrano che i  knowledge circuits  non sono statici. Il lavoro analizzato affronta le tecniche di  knowledge editing , interventi volti a modificare o aggiornare l’informazione già presente nel modello. Questi interventi non mirano a ricostruire l’intero sistema, ma a cambiare selettivamente alcuni nodi o percorsi della rete che trasportano informazioni errate o obsolete. È come intervenire su una singola componente di un impianto industriale per far sì che la macchina globale produca output più accurati. L’esempio più intuitivo riguarda la correzione di fatti non più validi: se il modello associa un determinato personaggio storico alla lingua sbagliata, è possibile modificare i pesi che formano il circuito responsabile di quel ricordo. Ciò dimostra che i circuiti della conoscenza AI, pur essendo sorti spontaneamente dal pre-addestramento, non sono inamovibili. Tuttavia, non si tratta di una procedura banale. Esistono metodologie come  ROME  o la semplice messa a punto degli strati  MLP  per innestare nuove informazioni. La ricerca mostra che questi approcci possono avere effetti collaterali, come alterare in modo involontario altri frammenti di conoscenza. Ad esempio, inserendo la nuova informazione in un punto specifico del circuito, il modello potrebbe sovrascrivere o disturbare altri percorsi semantici, innescando così anomalie o riducendo la generalizzazione. Questo mette in luce la delicatezza delle operazioni di knowledge editing: ritoccare un singolo nodo della rete può influire su catene di dipendenze inaspettate. I ricercatori hanno osservato inoltre che la complessità dell’inserimento di nuove informazioni si rivela particolarmente elevata nei casi di ragionamento multi-hop, dove la risposta corretta emerge da più passaggi logici concatenati. In questi contesti, il semplice aggiornamento di un fatto isolato non basta: la modifica deve rispettare i legami già esistenti tra le diverse parti del circuito. È come voler cambiare un mattone in un edificio storico senza danneggiare l’integrità della struttura. Per le aziende che sfruttano modelli linguistici a fini pratici, come assistenti virtuali o sistemi di QA, tutto questo ha un impatto strategico. Capire come intervenire selettivamente sui circuiti della conoscenza AI senza destabilizzare l’intero modello consente di ridurre tempi e costi di aggiornamento. Ad esempio, un’azienda che desideri allineare il modello a mutamenti normativi o a nuove informazioni di mercato deve poter agire in modo chirurgico sulla rete. La ricerca dimostra che tale chirurgia cognitiva è possibile, ma necessita di metodologie raffinate. In definitiva, i knowledge circuits sono anche una leva gestionale: sapere dove e come modificare i pesi è un vantaggio competitivo che consente di mantenere il proprio modello sempre aggiornato e adeguato alle esigenze informative, limitando i rischi di effetti collaterali indesiderati e l’insorgere di fenomeni come l’allucinazione o risposte sfasate rispetto alle attese. Interpretazione dei comportamenti e implicazioni pratiche Lo studio va oltre l’aspetto puramente ingegneristico e affronta il tema delle  hallucinations , cioè le risposte che i modelli forniscono quando non riescono a veicolare la conoscenza corretta attraverso i circuiti interni. È emerso che, in presenza di tali allucinazioni, i circuiti non riescono a trasferire in modo efficace il contenuto informativo alla posizione di output. Un esempio emblematico è quando il modello fornisce la moneta di un Paese sbagliata. Analizzando il circuito corrispondente, si nota che l’assenza di un corretto  mover head  o il mancato coinvolgimento di un  relation head  adeguato porta il modello a deviare verso l’errore. Questo dimostra che i circuiti non sono soltanto un’immagine teorica, ma hanno un effetto tangibile sulle prestazioni del modello. Il lavoro evidenzia anche il fenomeno dell’ in-context learning , in cui fornire esempi o dimostrazioni durante il prompt riesce a modificare la struttura del circuito attivo, facendo emergere nuovi elementi che apprendono dall’esempio fornito in input. Questo suggerisce che i knowledge circuits sono dinamici e sensibili al contesto, e che l’esposizione a situazioni specifiche può attivare parti della rete altrimenti dormienti. Per le aziende, cogliere questa dinamicità significa poter indirizzare il modello verso soluzioni più affidabili. Se un sistema di domanda-e-risposta tende a fornire risposte errate in assenza di indizi, offrire esempi o contesti adeguati può attivare i circuiti giusti. Il valore pratico sta nella possibilità di influenzare il comportamento del modello senza doverlo addestrare nuovamente da zero, ma semplicemente fornendo stimoli contestuali diversi. In ultima analisi, la ricerca mostra che i circuiti condividono componenti tra diverse tipologie di conoscenza, suggerendo che una singola componente del modello può essere riutilizzata come base per più scopi. Questa flessibilità è un vantaggio tangibile: non occorre progettare l’architettura per ogni singolo scopo, poiché la rete è già provvista di canali interni che possono essere riusati. La ricaduta applicativa è duplice. Da un lato, chi sviluppa modelli può concentrarsi sull’adattamento di circuiti già esistenti; dall’altro, chi utilizza i modelli può cercare di incidere sul comportamento del sistema individuando quei nodi critici che governano la conoscenza desiderata. Così facendo, l’investimento in tempo e risorse per integrare nuove informazioni può ridursi sensibilmente, con un conseguente beneficio anche in termini economici. La comprensione dei circuiti come entità manipolabili introduce un paradigma in cui i modelli non sono statici, ma sistemi in continua evoluzione, cui si può attingere in modo mirato per ottenere risultati più coerenti e significativi. Conclusioni La visione offerta da questa ricerca va oltre l’idea di un modello linguistico come semplice “scatola nera”. I risultati suggeriscono che i  knowledge circuits  costituiscono un livello intermedio di interpretazione, grazie al quale è possibile intervenire selettivamente sui comportamenti dei modelli. Non si tratta solo di aggiornarne il contenuto: l’ottica è piuttosto comprendere come l’informazione fluisce e dove si annidano i punti di snodo più critici. Confrontando tali tecniche con lo stato dell’arte, emerge che, mentre l’approccio classico allineava o migliorava le prestazioni del modello aggiungendo parametri o ri-addestrando l’intera rete, ora si può agire in modo più elegante, focalizzandosi su nodi rilevanti. In questo senso, i risultati discutono la natura più plastica dell’architettura. I modelli attuali, come GPT-2 o TinyLLaMA, hanno già una capacità di gestione interna della conoscenza che i tecnici possono sfruttare per aggiornare informazioni, correggere errori o ottimizzare l’esecuzione di determinati task senza stravolgere l’intero sistema. Strategicamente, ciò permette di rendere l’innovazione più flessibile e adattabile ai cambiamenti del contesto di mercato o alle nuove esigenze informative. Nei confronti di tecnologie concorrenti che si limitano a scorciatoie di tipo statistico o a interventi di addestramento completo, la scoperta dei knowledge circuits apre a una gestione più oculata e sostenibile della conoscenza. Non significa avere modelli perfetti, né promette un’eliminazione totale degli errori, ma fornisce un approccio innovativo per comprendere e migliorare le prestazioni, riducendo interventi costosi e potenzialmente destabilizzanti. In pratica, diventa possibile passare da un paradigma di semplice addestramento intensivo a uno di manutenzione consapevole, intervenendo su parti precise del modello. Si prospetta per le imprese di gestire i propri sistemi di intelligenza artificiale come infrastrutture modulari, capaci di evolvere e adeguarsi in funzione degli obiettivi, delle normative e delle nuove conoscenze da integrare. L’esplorazione dei knowledge circuits, in questo scenario, non è quindi solo un contributo accademico, ma uno stimolo alla riflessione strategica sullo sviluppo e la gestione dell’intelligenza artificiale su larga scala. Podcast: https://spotifycreators-web.app.link/e/dMqdybNamPb Fonte: https://arxiv.org/abs/2405.17969

“EvalGIM: A Library for Evaluating Generative Image Models” is a piece of research presented by Melissa Hall, Oscar Mañas, and Reyhane Askari-Hemmat, in collaboration with FAIR at Meta, the Mila Quebec AI Institute, the University of Grenoble (Inria, CNRS, Grenoble INP, LJK), McGill University, and the Canada CIFAR AI Chair. This work addresses the evaluation of text-to-image generative models, proposing a unified, customizable approach capable of providing useful insights to understand the quality, diversity, and consistency of the results, making it easier to interpret metrics and data from different sources and methodologies. EvalGIM: a unified platform for evaluating generative image models A unified ecosystem for interpreting the performance and potential of generative image models The growing spread of image generative models based on textual inputs has led to a considerable increase in automatic evaluation tools. However, one often encounters fragmented metrics and datasets, with poorly integrated libraries limited in their ability to adapt to new needs. To address these shortcomings, the research behind EvalGIM focuses on unifying approaches and resources, offering a coherent framework for conducting evaluations on multiple datasets, metrics, and generation scenarios. The objective is not merely to provide a set of numbers, but to create an ecosystem that allows for the extraction of operational knowledge, identification of weaknesses, and the highlighting of strategic trends.The utility of EvalGIM emerges in a scientific and entrepreneurial community continually searching for reliable, adaptable, and comprehensible tools. In the field of text-to-image models, the challenge is not only to generate images consistent with a textual prompt, but also to evaluate how neural networks behave across multiple dimensions. It is crucial to understand whether a model produces high-quality images—where quality means correspondence to an ideal of visual realism—whether it can ensure adequate diversity, meaning a broad array of variations on a theme, avoiding repetitions or stereotypes, and whether it demonstrates consistency in the text-image relationship, correctly expressing the requested semantic elements.Unlike past approaches, EvalGIM makes it possible to integrate and compare multiple established metrics (such as Fréchet Inception Distance, CLIPScore, precision, coverage, recall, and VQAScore) along with new emerging methods. These metrics are not interpreted as mere numerical indicators but as complementary signals of different aspects of generation. For example, FID focuses on how closely generated images resemble real ones but does not distinguish between quality and diversity. Conversely, precision and coverage separate the qualitative dimension from that of variety, making it possible to understand if the model tends to always generate perfect but very similar images, or if it sacrifices realism for greater exploration of the visual space. Similarly, CLIPScore and VQAScore provide guidance on the model’s ability to produce images consistent with textual requests. The ultimate goal is to offer a richer evaluation, not limited to a single number.Flexibility is a central aspect. EvalGIM adopts a modular structure: adding new datasets or metrics does not require complex re-adjustments. Updated data, coming for example from particular photographic collections or more elaborate prompts, can be seamlessly integrated into the workflow. The same applies to the introduction of emerging metrics, thereby keeping up with the evolution of industry standards. This makes EvalGIM not merely a static tool, but a starting point for future developments, allowing the integration of evaluations on a model’s ability to handle multilingual prompts, rare themes, or non-standard visual domains. Moreover, the attention given to reproducibility enables large-scale analyses, distributing the computation over multiple hardware resources—an essential aspect for anyone intending to monitor model evolution over time or compare different training configurations.The objective is not solely academic. Entrepreneurs and managers, facing growing competition in the field of generative artificial intelligence, need tools capable of providing strategic guidance. EvalGIM facilitates understanding the trade-offs between different performance dimensions, enabling informed decisions about which models to adopt or which training settings to prioritize. The accessibility of the code and the clear structure of the evaluations make it possible to shape the analysis process according to specific objectives, such as understanding the impact of dataset recaptioning, the robustness of model ranking on different datasets, or the influence of generation parameters like guidance coefficients. EvalGIM: metrics, datasets, and visualizations – a modular and flexible framework for evaluating quality, diversity, and consistency After illustrating the principles and aims of EvalGIM, it is appropriate to focus on the metrics the library makes available and how they are combined to offer a comprehensive view of model behavior. One of the strengths of this library is the ability to move from marginal metrics, which compare the distribution of generated images to that of real sets, to conditional metrics, which evaluate text-image consistency, and finally to metrics grouped according to subpopulations or geographic characteristics.Marginal metrics like FID, precision, recall, coverage, and density provide an overview of the model’s general properties. FID compares the distribution of generated images with that of real ones, while precision and coverage analyze the position of the generated images in feature space more granularly, distinguishing quality (precision) from diversity (coverage). This distinction is crucial to avoid drawing approximate conclusions: a model with a low FID may actually have high diversity but not excellent quality, or it may generate very realistic but hardly varied images.Conditional metrics, such as CLIPScore, evaluate the semantic similarity between text and image using pre-trained models capable of representing both text and images in a shared space. However, CLIPScore alone is not always sufficient. Some research has shown that models tend to favor stereotypical representations. To overcome this limitation, metrics like VQAScore and advanced methods such as the Davidsonian Scene Graph (DSG) ask a visual question-answering system to respond to questions about the generated content. This approach verifies whether the image truly captures the elements described in the prompt. These metrics are crucial when one wants to understand a model’s capacity to correctly represent complex details, multiple objects, spatial relationships, styles, and rare attributes. A clarifying example might be a prompt describing “a blue bird on a flowering branch near a lake”: metrics like CLIPScore could reward the presence of elements considered typical, while VQAScore and DSG will analyze whether the image really shows a blue-colored bird, a branch with flowers, and a lakeside context, providing a finer examination of semantic consistency. EvalGIM also includes tools to evaluate performance on subpopulations. This is particularly important when studying phenomena of disparate performance across different geographic, cultural, or social groups. Using datasets like GeoDE, the library can determine if a model unintentionally favors certain areas of the world, producing more realistic images for specific geographic contexts than for others. This capacity to segment analysis by subgroups is essential for managers and executives who need assurances about model fairness, especially if the company operates globally and needs to generate visual content consistent with diverse cultures or countries.EvalGIM’s flexibility is also evident in how easily one can add new metrics. The library relies on torchmetrics, offering batch-wise update functions and a mechanism for the final calculation of the metric on entire data sets. This approach, combined with the ability to add new datasets through clearly defined base classes, makes the library suitable for keeping pace with the sector’s continual evolution, where new evaluation proposals, more refined consistency metrics, or specifically designed datasets frequently emerge to test a model’s ability to handle increasingly complex prompts. In addition to metrics, EvalGIM provides visualization tools designed to make results intuitive. Pareto fronts, radar plots, and ranking tables are examples of how the library presents data in a non-trivial manner. The idea is to transform long numerical tables into graphs that can be interpreted at a glance. With a Pareto front, one can observe the tension between improving textual coherence and maintaining adequate diversity. With a radar plot, one can note performance differences across various geographic groups. With a ranking table, one can perceive the robustness of a model’s position with respect to different metrics and datasets. These visualizations make it easier to understand whether any improvements actually translate into a strategic advantage, avoiding hasty interpretations of single indices. “Evaluation Exercises”: guided analyses to understand trade-offs and strategic implications of text-to-image models A distinctive aspect of EvalGIM is the presence of “Evaluation Exercises,” pre-constructed analyses designed to investigate specific questions. These analyses guide the user in exploring common themes in the text-to-image field without getting lost in a multitude of metrics and datasets. The proposed exercises include the study of trade-offs between quality, diversity, and consistency, the evaluation of representation across different groups, the analysis of the robustness of model rankings, and the understanding of the consequences of using different types of prompts.“Trade-offs” help to understand whether improving textual consistency requires sacrificing diversity or quality. For example, during the early phases of model training, consistency may progressively increase, but this can be accompanied by fluctuations in quality. Images initially consistent with the text might be less varied, or the attempt to broaden the range of visual solutions might reduce precision. By comparing metrics like precision, coverage, and VQAScore through Pareto fronts, an entrepreneur can identify the ideal training regime and parameters to better balance these factors, achieving images that are not only consistent but also aesthetically convincing and diversified.“Group Representation” allows investigation of how geographic or cultural differences affect performance. Radar plots show how successive generations of a given model may improve significantly in some regional groups while lagging behind in others. For an executive aiming at fair distribution of image quality for international markets, this analysis becomes a valuable tool. The fact that a new model trained with a richer set of images recovers ground in certain markets but not others is information to consider in product strategy.“Ranking Robustness” focuses on the stability of comparisons between models. A single FID value may make one model appear slightly superior to another, but what happens when multiple metrics and datasets are analyzed? One might discover that the model with the better FID score is not actually superior in terms of pure quality or diversity. This analysis helps avoid decisions dictated by non-representative metrics and provides a more robust overview of performance. For a manager investing in a particular type of model, a quick look at the multi-metric ranking table highlights whether a given candidate is reliable in different scenarios or if its superiority is limited to a restricted context.Finally, “Prompt Types” helps to understand how the model reacts to different types of prompts, such as simple concepts compared to longer and more detailed descriptions. The analysis suggests that mixing original data and image recaptioning during training can improve diversity and consistency compared to using only original captions. This is a crucial point: the ability to adjust the type of prompt, perhaps depending on the intended commercial use, can define the model’s capacity to generate coherent results for more complex marketing campaigns or for more diversified image databases. Conclusions The range of information provided by EvalGIM can be interpreted in new and strategic ways, going beyond the simple reading of established metrics like FID or CLIPScore. In a context where text-to-image technologies compete with already established approaches, this library shifts attention toward a more sophisticated evaluation. The implications for businesses and executives are manifold: it is not enough to choose a model with a high score on a single metric, since that figure may not reflect the model’s real ability to adapt to varied prompts, to maintain a good balance between quality and diversity, or to offer fair performance across different geographic areas.Competition in the sector drives a race toward ever more acute metrics for measuring key aspects of image generation. At the same time, new libraries and benchmarks emerge continuously. The key is not to limit oneself to “classic” metrics but to interpret results critically and adapt them to the company’s needs. The value of EvalGIM lies precisely in its ability to conduct targeted analyses, integrating newly published datasets and metrics. Thanks to a modular architecture, entrepreneurs and managers can gradually enrich the evaluation, adding parameters that reflect their own objectives and discovering whether a given improvement in consistency metrics really translates into added value for the business.Comparing EvalGIM’s results with the state of the art highlights the need to no longer consider a single indicator as an absolute guide, but rather to treat evaluation as a complex landscape where every reference point must be contextualized. Similar technologies already on the market often do not offer the same flexibility or do not guide users toward such targeted analyses. The ability to scrutinize model strengths and weaknesses from different perspectives makes it possible to identify more effective strategies, understanding whether a given approach promises stable improvements across multiple axes of analysis or if it provides only a circumscribed advantage in a limited scenario. Ultimately, EvalGIM does not provide definitive conclusions, but rather offers tools to interrogate data more deeply. This feature proves valuable in a constantly evolving technological environment. The ability to interpret subtle signals, anticipate trends, and make thoughtful decisions based on a complex evaluative framework represents a competitive advantage. In a market where content quality, representational diversity, and consistency with user requests are strategic levers, the role of a flexible, customizable tool like EvalGIM becomes a primary resource. Podcast: https://spotifycreators-web.app.link/e/3NxZeXJRlPb Source:   https://ai.meta.com/research/publications/evalgim-a-library-for-evaluating-generative-image-models/

“EvalGIM: A Library for Evaluating Generative Image Models” è una ricerca presentata da Melissa Hall, Oscar Mañas e Reyhane Askari-Hemmat, in collaborazione con FAIR at Meta, Mila Quebec AI Institute, Università di Grenoble (Inria, CNRS, Grenoble INP, LJK), McGill University e Canada CIFAR AI Chair. Il lavoro affronta la tematica della  valutazione di modelli generativi di immagini text-to-image , proponendo un approccio unificato, personalizzabile e in grado di fornire indicazioni utili per comprendere  qualità ,  diversità  e  consistenza  dei risultati, rendendo più agevole interpretare metriche e dati provenienti da fonti e metodologie differenti. EvalGIM: una piattaforma unificata per la valutazione dei modelli generativi di immagini Un ecosistema unificato per interpretare prestazioni e potenzialità dei modelli generativi di immagini La crescente diffusione di modelli generativi di immagini basati su input testuali ha portato a un aumento considerevole degli strumenti di valutazione automatici. Tuttavia, spesso ci si trova di fronte a metriche e dataset frammentati, con librerie poco integrate e limitate nella capacità di adattarsi alle nuove esigenze. Per affrontare queste carenze, la ricerca che presenta  EvalGIM  si concentra sull’unificazione di approcci e risorse, offrendo un quadro coerente per eseguire valutazioni su più dataset, metriche e scenari di generazione. L’obiettivo non è semplicemente fornire un insieme di numeri, bensì creare un ecosistema che permetta di estrarre conoscenze operative, identificare punti deboli ed evidenziare trend strategici. L’utilità di  EvalGIM  emerge nel contesto di una comunità scientifica e imprenditoriale alla continua ricerca di strumenti affidabili, adattabili e comprensibili. Nel campo dei modelli  text-to-image , la sfida non è soltanto generare immagini coerenti con un prompt testuale, ma valutare come le reti neurali si comportano su più dimensioni. È cruciale comprendere se un modello produce immagini di elevata  qualità , dove per qualità si intende la corrispondenza con un ideale di realismo visivo, se riesce a garantire un’adeguata  diversità  – ovvero un ventaglio ampio di variazioni su un tema, evitando ripetizioni o stereotipi – e se dimostra  consistenza  nella relazione testo-immagine, esprimendo correttamente gli elementi semantici richiesti. A differenza di approcci passati,  EvalGIM  consente di integrare e confrontare più metriche consolidate (come Fréchet Inception Distance, CLIPScore, precision, coverage, recall e VQAScore) e nuovi metodi emergenti. Queste metriche non sono interpretate come meri indicatori numerici, ma come segnali complementari di diversi aspetti della generazione. Per esempio, FID mette a fuoco la vicinanza delle immagini generate a quelle reali, ma non distingue fra qualità e diversità. Al contrario, precision e coverage separano la dimensione qualitativa da quella di varietà, permettendo di capire se il modello tende a generare immagini sempre perfette ma tutte simili, oppure se sacrifica realismo per una maggiore esplorazione dello spazio visivo. Analogamente, CLIPScore e VQAScore offrono indicazioni sulla capacità del modello di produrre immagini coerenti con le richieste testuali. L’obiettivo finale è fornire una valutazione più ricca, non limitata a un singolo numero. L’aspetto della  flessibilità  è centrale.  EvalGIM  adotta una struttura modulare: aggiungere nuovi dataset o metriche non richiede complessi riadattamenti. Dati aggiornati, provenienti ad esempio da raccolte fotografiche particolari o da prompt più articolati, possono inserirsi agevolmente nel flusso di lavoro. Lo stesso vale per l’introduzione di metriche emergenti, così da stare al passo con l’evoluzione degli standard di settore. Questo rende  EvalGIM  non soltanto uno strumento statico, ma un punto di partenza per sviluppi futuri, per integrare valutazioni sulla capacità di un modello nel gestire prompt multilingua, tematiche rare o domini visivi non standard. Inoltre, la progettazione attenta alla riproducibilità permette di eseguire analisi su larga scala, distribuendo il calcolo su più risorse hardware, aspetto cruciale per chi intende monitorare l’evoluzione dei modelli nel tempo o confrontare diverse configurazioni di addestramento. L’obiettivo non è solo accademico. Imprenditori e manager, di fronte alla crescente competizione nel campo dell’intelligenza artificiale generativa, hanno bisogno di strumenti in grado di fornire indicazioni strategiche.  EvalGIM  agevola la comprensione dei trade-off tra diverse dimensioni di performance, facilitando scelte informate su quali modelli adottare o quali impostazioni di training privilegiare. L’accessibilità del codice e la struttura chiara delle valutazioni permettono di plasmare il processo di analisi in base a obiettivi specifici, come comprendere l’impatto della ricaptioning dei dataset, la robustezza del ranking dei modelli su dataset differenti o l’influenza di parametri di generazione come i coefficienti di guidance. EvalGIM: metriche, dataset e visualizzazioni: un quadro modulare e flessibile per valutare qualità, diversità e consistenza Dopo aver illustrato i principi e le finalità di  EvalGIM , è opportuno soffermarsi sulle metriche che la libreria rende disponibili e sulla modalità con cui si combinano fra loro per offrire una visione completa del comportamento dei modelli. Uno dei punti di forza di questa libreria è la capacità di passare da metriche marginali, che confrontano la distribuzione delle immagini generate con quella di set reali, a metriche condizionali, che valutano la coerenza testo-immagine, fino ad arrivare a metriche raggruppate in base a sottopopolazioni o caratteristiche geografiche. Le metriche marginali come FID, precision, recall, coverage e density forniscono un quadro sulle proprietà generali del modello. FID mette a confronto la distribuzione delle immagini generate con quelle reali, mentre precision e coverage analizzano in modo più granulare la posizione delle immagini generate nello spazio delle feature, distinguendo la qualità (precision) dalla diversità (coverage). Questa distinzione è cruciale per evitare di trarre conclusioni approssimative: un modello con basso FID potrebbe in realtà avere alta diversità ma qualità non eccellente, oppure potrebbe generare immagini molto realistiche ma poco varie. Le metriche condizionali, come  CLIPScore , valutano la similarità semantica tra testo e immagine usando modelli pre-addestrati capaci di rappresentare sia testo che immagini in uno spazio condiviso. CLIPScore non è però sempre sufficiente. Alcune ricerche hanno mostrato che i modelli tendono a privilegiare rappresentazioni stereotipate. Per superare questo limite, metriche come  VQAScore  e metodi avanzati quali  Davidsonian Scene Graph (DSG)  chiedono a un sistema di question-answering visivo di rispondere a domande sul contenuto generato. Questo approccio consente di verificare se l’immagine cattura davvero gli elementi descritti nel prompt. Tali metriche sono cruciali quando si vogliono comprendere le capacità del modello nel rappresentare correttamente dettagli complessi, oggetti multipli, relazioni spaziali, stili e attributi rari. Un esempio esplicativo potrebbe essere un prompt che descrive “un uccello blu su un ramo fiorito vicino a un lago”: metriche come CLIPScore potrebbero premiare la presenza di elementi considerati tipici, mentre VQAScore e DSG analizzeranno se l’immagine mostra davvero un uccello di colore blu, un ramo con fiori e un contesto lacustre, offrendo un esame più fine della coerenza semantica. EvalGIM  include anche strumenti per valutare le prestazioni sulle sottopopolazioni. Questo è particolarmente importante quando si studiano fenomeni di disparità di performance su gruppi geografici, culturali o sociali diversi. Tramite dataset come GeoDE, la libreria permette di capire se un modello favorisce involontariamente certe aree del mondo, producendo immagini più realistiche per determinati contesti geografici rispetto ad altri. Questa capacità di segmentare l’analisi per sottogruppi è essenziale per manager e dirigenti che necessitano di garanzie sull’equità del modello, specialmente se l’azienda opera a livello globale e necessita di generare contenuti visivi coerenti con diverse culture o paesi. La  flessibilità  di  EvalGIM  si manifesta anche nella possibilità di aggiungere facilmente nuove metriche. La libreria si basa su torchmetrics, offrendo funzioni di aggiornamento batch-wise e un meccanismo di calcolo finale della metrica su interi set di dati. Questo approccio, unito alla possibilità di aggiungere nuovi dataset tramite classi base chiaramente definite, rende la libreria adatta a seguire l’evoluzione continua del settore, in cui emergono frequentemente nuove proposte di valutazione, metriche di consistenza più raffinate o dataset specificamente progettati per saggiare la capacità dei modelli di gestire prompt sempre più complessi. Oltre alle metriche,  EvalGIM  fornisce anche strumenti di visualizzazione pensati per rendere i risultati intuitivi. Pareto Fronts, radar plots e ranking table sono esempi di come la libreria presenti i dati in modo non banale. L’idea è trasformare lunghe tabelle numeriche in grafici interpretabili a colpo d’occhio. Con un Pareto Front si può osservare la tensione tra migliorare la coerenza testuale e mantenere un’adeguata diversità, con un radar plot si notano differenze di performance su diversi gruppi geografici, mentre con una ranking table si percepisce la robustezza del posizionamento di un modello rispetto a metriche e dataset diversi. Queste visualizzazioni rendono più semplice capire se eventuali miglioramenti si traducono realmente in un vantaggio strategico, evitando di fermarsi a interpretazioni affrettate su singoli indici. “Evaluation Exercises”: analisi guidate per comprendere i compromessi e le implicazioni strategiche dei modelli text-to-image Un aspetto distintivo di  EvalGIM  è la presenza delle “Evaluation Exercises”, set di analisi precostituite per indagare questioni specifiche. Queste analisi guidano l’utente a esplorare temi comuni nel campo text-to-image senza perdersi in una miriade di metriche e dataset. Gli esercizi proposti includono lo studio dei trade-off tra qualità, diversità e consistenza, la valutazione della rappresentazione di gruppi differenti, l’analisi della robustezza dei ranking dei modelli e la comprensione delle conseguenze dell’impiego di prompt di differenti tipologie. I “Trade-offs” permettono di capire se migliorare la consistenza testuale richiede di sacrificare la diversità o la qualità. Per esempio, durante le prime fasi di addestramento di un modello, la consistenza può aumentare progressivamente, ma ciò può essere accompagnato da fluttuazioni nella qualità. Immagini inizialmente coerenti col testo potrebbero risultare meno varie, oppure il tentativo di ampliare il ventaglio di soluzioni visive potrebbe ridurre la precisione. Confrontando metriche come precision, coverage e VQAScore attraverso le Pareto Fronts, un imprenditore può identificare il regime di addestramento e i parametri ideali per bilanciare meglio questi fattori, ottenendo immagini non solo coerenti, ma anche esteticamente convincenti e diversificate. La “Group Representation” consente di indagare come le differenze geografiche o di contesto culturale incidono sulle prestazioni. Radar plots mostrano come successive generazioni di un dato modello possano migliorare notevolmente su alcuni gruppi regionali, mentre restano indietro su altri. Per un dirigente che desidera una distribuzione equa della qualità dell’immagine per mercati internazionali, questa analisi diventa uno strumento prezioso. Il fatto che un nuovo modello addestrato con un set più ricco di immagini recuperi terreno su determinati mercati, ma non su altri, costituisce un’informazione di cui tener conto nella strategia di prodotto. L’esercizio “Ranking Robustness” si concentra sulla stabilità dei confronti tra modelli. Un singolo valore di FID può far apparire un modello leggermente superiore a un altro, ma cosa accade se si analizzano più metriche e dataset? Ci si può accorgere che il modello con FID migliore non è in realtà superiore in termini di qualità pura o di diversità. Questa analisi permette di evitare decisioni dettate da metriche non rappresentative e fornisce una panoramica più robusta delle prestazioni. Per un manager che deve investire in un particolare tipo di modello, un semplice sguardo alla tabella di ranking multimetriche evidenzia se un certo candidato è affidabile in diversi scenari o se la sua superiorità è limitata a un contesto ristretto. Infine, “Prompt Types” aiuta a capire come il modello reagisce a tipologie di prompt differenti, come concetti semplici rispetto a descrizioni più lunghe e dettagliate. L’analisi suggerisce che mescolare dati originali e ricaptioning di immagini in fase di addestramento può migliorare la diversità e la coerenza rispetto all’utilizzo di sole caption originali. Questo è un punto cruciale: la possibilità di regolare la tipologia di prompt, magari in base all’uso commerciale previsto, può definire la capacità del modello di generare risultati coerenti per campagne di marketing più complesse o per database di immagini diversificati. Conclusioni L’insieme di informazioni fornite da  EvalGIM  può essere interpretato in modi nuovi e strategici, andando oltre la semplice lettura di metriche consolidate come FID o CLIPScore. In un contesto in cui le tecnologie text-to-image competono con approcci già affermati, questa libreria sposta l’attenzione verso una valutazione più sofisticata. Le implicazioni per le imprese e i dirigenti sono molteplici: non basta scegliere un modello con un punteggio elevato su una singola metrica, poiché quel dato potrebbe non riflettere la reale capacità del modello di adattarsi a prompt variegati, di mantenere un buon equilibrio tra qualità e diversità, o di offrire prestazioni eque per diverse aree geografiche. La concorrenza nel settore porta a una corsa verso metriche sempre più acute nel misurare gli aspetti chiave della generazione d’immagini. Parallelamente, nuove librerie e benchmark emergono continuamente. La chiave non è limitarsi a metriche “classiche” ma interpretare i risultati in modo critico e adattarli alle esigenze dell’azienda. Il valore di  EvalGIM  si coglie proprio nella possibilità di effettuare analisi puntuali, integrando nuovi dataset e metriche appena pubblicati. Grazie a un’architettura modulare, imprenditori e manager possono arricchire progressivamente la valutazione, aggiungendo parametri che riflettono i propri obiettivi e scoprendo se un dato miglioramento nelle metriche di consistenza si traduce davvero in un valore aggiunto per il business. Confrontando i risultati offerti da  EvalGIM  con lo stato dell’arte, emerge la necessità di non considerare più un singolo indicatore come guida assoluta, bensì di trattare la valutazione come un panorama complesso, nel quale ogni punto di riferimento va contestualizzato. Le tecnologie simili già presenti sul mercato spesso non offrono la stessa flessibilità o non guidano verso analisi così mirate. La possibilità di scrutare i punti di forza e debolezza dei modelli da diverse prospettive permette di individuare strategie più efficaci, comprendendo se un dato approccio promette miglioramenti stabili su più assi di analisi o se si tratta di un vantaggio circoscritto a uno scenario limitato. In definitiva,  EvalGIM  non fornisce conclusioni nette, ma offre strumenti per interrogare i dati in modo più approfondito. Questa caratteristica si rivela preziosa in un ambiente tecnologico in costante evoluzione. La capacità di interpretare segnali deboli, di anticipare trend e di effettuare scelte ponderate sulla base di un quadro valutativo complesso rappresenta un vantaggio competitivo. In un mercato in cui la qualità del contenuto generato, la diversità delle rappresentazioni e la coerenza con le richieste dell’utente sono leve strategiche, il ruolo di uno strumento flessibile e personalizzabile come  EvalGIM  diventa una risorsa di primo piano. Podcast: https://spotifycreators-web.app.link/e/7d8SyiqQlPb Fonte: https://ai.meta.com/research/publications/evalgim-a-library-for-evaluating-generative-image-models/

The report “TEN TECHNOLOGY TRENDS 2025 The Year of Reckoning” by Dr. Mark van Rijmenam addresses the year 2025 as a turning point, in which the most advanced digital technologies—from artificial intelligence to augmented reality—intertwine with sociopolitical phenomena, producing profound consequences. The goal is to understand how the exponential acceleration of innovation will affect businesses, markets, and society, shaping dynamics of trust, regulation, and adaptation. Technology 2025: Evolving Global Equilibria Technology 2025: Omnipresence of Artificial Intelligence and the Challenge to Truth In 2025, artificial intelligence permeates every sphere of existence, spreading far beyond traditional sectors and embracing everyday uses, domestic devices, industrial systems, and economic platforms. This ubiquitous presence changes the relationship between human beings, machines, and organizations, creating a context where AI is no longer just a tool but the connective tissue of the infosphere. AI no longer merely enhances products or services; it becomes an integral part of decision-making processes, work, and even social interactions. For example, wearable devices or domestic smart hubs no longer stop at simply responding to a voice command but anticipate user needs and behaviors, providing real-time information and redefining the perception of reality. This pervasiveness has profound employment impacts, not so much in 2025 in terms of massive job destruction, but rather in increasing tension between the opportunities offered by automation and the need to redefine human skills and responsibilities. This progressive integration leads to agentic AI systems capable of autonomous actions, modeling industrial processes with great efficiency and speed. An investment bank might use specialized AIs for real-time market analysis, while a manufacturing company could coordinate complex supply chains without direct human intervention. Such examples are not mere science fiction, as the proliferation of large-scale language models simplifies the adoption of these systems. The accessibility of open-source frameworks, such as Llama, encourages a wide range of enterprises to create vertical applications, generating a competitive advantage for those who understand how to integrate these solutions into their business. AI thus infiltrates the very infrastructure of daily life, from logistics to entertainment, from production to financial consulting, accentuating the need for ethical governance and transparent rules. The balance between efficiency and responsibility, between operational flexibility and transparency, becomes critical. While AI provides an unprecedented operational fluidity, it also increases vulnerabilities in the dissemination of unverified information. The emergence of deepfakes and synthetic content of such high quality that they become indistinguishable from reality fosters an environment where trusting the authenticity of a video, an image, or a statement becomes extremely complex. The manipulation of information, facilitated by generative AI, produces a fragmentation of society, where the perception of truth and falsehood falters, creating rifts among social groups, institutions, and markets. Where once verifying a source was a matter of journalistic method and critical analysis, in 2025 this ability becomes an essential safeguard at all levels, from individuals to large companies. A manipulated piece of news can destabilize stock prices, undermine a brand’s credibility, or trigger geopolitical tensions. The problem does not lie in the technology itself, but rather in its use and the ease with which malicious actors can pollute the information flow. Knowing how to distinguish signal from noise, defining ethical guidelines, and adopting authentication standards for content is not a luxury but a strategic necessity. In 2025, a company that wants to maintain its reputation and reliability must invest in verification systems, internal training, and resilience mechanisms, recognizing that the crisis of digital truth is not a transient event, but a structural component of the technological landscape. Information Overload, Tokenized Assets, and the Shadow of the “Big Crunch” The year 2025 is marked by an incessant flow of data and content. Information production grows at such a pace that any attempt to maintain complete control becomes obsolete. Artificial intelligence, capable of generating text, images, and videos instantly, fuels a scenario in which synthetic content risks surpassing human-generated content in volume. The result is a constant immersion in saturated information streams, where orienting oneself becomes an arduous undertaking. A simple example is the experience of an executive traveling who, after an intercontinental flight without network access, lands to find a reality already changed, with news, economic analyses, and market trends potentially already outdated. In this context, attention becomes a scarce resource. The ability to distinguish relevant information from noise becomes the true competitive factor. To this end, some platforms focus on tools capable of filtering, synthesizing, and contextualizing data. While in the past innovation consisted of providing access to previously inaccessible information, now the challenge is to offer criteria for interpretation and verification mechanisms. Organizations that can master selection, synthesis, and predictive analysis of information will be able to guide their strategies more lucidly, avoiding drowning in the sea of data. In parallel, 2025 sees the rise of the tokenization of real assets, a process in which blockchain technology makes it possible to fragment and digitally represent physical property, such as real estate, artworks, or environmental credits. This phenomenon, connected to decentralized finance, promises to increase the liquidity of traditionally inflexible assets, enabling faster and more transparent transactions. Specialized platforms emerge to manage these transitions, while certain jurisdictions, such as Singapore or the EU, provide clearer rules, making it safer for investors and companies to enter this new frontier. However, large-scale adoption of tokenized assets is not without risks. Speculation can create bubbles, and the absence of global standards leads to regulatory fragmentation. The efficiency promoted by tokenization must therefore be balanced with careful oversight capable of preventing fraud, manipulation, and market imbalances. On another front, quantum technology looms as a critical watershed in digital security. The “Big Crunch” is the event in which quantum computers will be able to break traditional cryptographic protocols, undermining the foundations of online security. RSA and ECC systems, the cornerstone of the current cryptographic infrastructure, risk becoming vulnerable in the face of sufficiently powerful quantum machines. Standard-setting agencies like NIST are preparing quantum-resistant cryptographic protocols, but effective adoption requires time and investment, especially for businesses. Some actors may be able to break important algorithms before revealing it to the world, thus exploiting a temporary strategic advantage. This is not just a technological problem. Differences in the diffusion and control of quantum technology may intensify gaps between nations, redefining geopolitical equilibria and creating tensions among rival blocs. Those who gain access to enhanced quantum security or unsurpassable attack capabilities will hold a significant economic and military advantage. In 2025, preparing for the post-quantum era is not an abstract exercise, but a necessity for protecting data, intellectual property, and financial stability. Augmented Reality, Humanoid Robots, Proactive Healthcare, and Geopolitical Scenarios Between Innovation and Deregulation In 2025, augmented reality (AR) becomes an increasingly integrated interface in everyday life, going beyond the confines of the gaming sector to embrace areas such as training, retail, and healthcare. While in the past AR glasses were seen as futuristic gadgets, now lighter and more comfortable models that can leverage 5G networks and artificial intelligence offer immersive experiences. AR is no longer limited to entertainment: it overlays digital information onto the physical context, enabling the recognition of objects, providing instructions for repairs, or displaying critical data during a medical procedure. However, this integration raises issues of privacy and security, since the granular collection of visual data can become an instrument of pervasive surveillance. Balancing innovation and ethics become essential to prevent AR from degenerating into a technology of invisible control. Automation does not stop here. By 2025, humanoid robots are no longer be laboratory prototypes but active participants in the production fabric. From factories to logistics, from restaurants to elderly care, the presence of humanoid machines capable of understanding complex operational contexts and interacting with people through familiar gestures and movements becomes ordinary. Such robots help fill staffing shortages, handle dangerous or repetitive tasks, and increase productivity. In some sectors, such as senior care facilities, human work may be reduced to supervisory functions, while basic operations are guaranteed by machines. Meanwhile, healthcare undergoes a transition from reactive to proactive. Wearable technologies, biometric sensors, and advanced genomic analyses allow diseases to be monitored and prevented before they manifest fully. Proactive healthcare uses AI to identify predictive patterns in medical records, tailor preventive plans, and suggest healthier lifestyles. While promising, this paradigm shift does not in itself guarantee equitable access. Who will be able to afford sophisticated devices and personalized genetic analyses? If technological evolution is not accompanied by inclusive policies, there is a risk of creating a healthcare divide between those who benefit from predictive tools and those who remain tied to a reactive model—less efficient and more expensive in the long run. Rounding out the picture, geopolitical dynamics directly influence the technological ecosystem. With the return of Trump to the U.S. presidency in 2025, we witness more pronounced protectionism, pressures on technology production linked to rival powers, targeted deregulation to favor certain industrial players, and targeted restrictions for companies not aligned with Washington’s policies. This may favor sectors such as fintech, defense, and innovation platforms close to the new government’s stance but complicates the landscape for tech giants dependent on global supply chains and open markets. The fragmentation of technological governance increases, and with it, the risk that divergent standards and opposing interests create uncertainties for long-term strategies. In 2025, economic and political actors find themselves at a crossroads. On one hand, uncontrolled innovation can produce disruptive benefits, but without a clear regulatory framework and strategic vision, it fosters asymmetries and opportunistic exploitation. On the other hand, excessive regulation can stifle creativity and slow progress, leaving room for imitations devoid of genuine added value. Between innovating, imitating, and regulating, the challenge is to find a balance that enables the potential of digital technology to be harnessed without generating irreversible imbalances or giving up essential competitive advantages. Conclusions The 2025 envisioned by Mark van Rijmenam offers a scenario devoid of easy reassurances. AI is everywhere, but its diffusion does not guarantee uniform benefits; trust in information oscillates, undermined by synthetic and easily manipulated content; information overload, tokenization, and the advent of quantum computing rewrite the rules of markets and security. None of this represents a mere “next step” of linear progress: rather, it is a convergence of phenomena that forces a rethinking of entrepreneurial strategies, political choices, and organizational models. For businesses and managers, the implications are profound. While other similar technologies, such as less sophisticated machine learning approaches or more rudimentary AR systems, already existed, today the difference lies in the speed with which these innovations permeate every sector, altering established ecosystems faster than regulation or skill-building can keep pace. It thus becomes strategic not only to adopt the most advanced solutions but to understand how to integrate them coherently with one’s own values, preserving reputation and adapting to a context where transparency becomes an intangible asset. Comparing this with the state-of-the-art reveals that many technologies already existed, but now they change scale and context, while others—such as new-generation humanoid robots or the maturation of asset tokenization—are redefining the competitive landscape. Some alternatives, like classical cryptography or less ambitious AI systems, will continue to exist alongside emerging solutions but will have to coexist with far more complex challenges, demanding critical analysis. Entrepreneurs capable of looking beyond the myth of linear progress and evaluating the social, economic, and political impact of innovation with clarity will be better positioned in a changing environment. It is not about extolling or demonizing technology, but about understanding its role in a global game where power, information, and value flow in unprecedented forms. The year 2025 is not a finish line, but an intermediate stage: those who learn to navigate these waters today may guide the currents of transformation tomorrow. The invitation is not to fear or uncritically celebrate its potential, but to develop a clear vision based on a deep knowledge of the dynamics at play and the awareness that it will not be technology alone that determines the future, but how individuals, businesses, and institutions use it as a lever for building a future with realism and responsibility. Podcast: https://spotifycreators-web.app.link/e/YdaYpz9ElPb Source:   https://www.thedigitalspeaker.com/ten-technology-trends-2025/

La relazione “ TEN TECHNOLOGY TRENDS 2025 The Year of Reckoning ” di Dr. Mark van Rijmenam affronta l’anno 2025 come un momento di snodo in cui le tecnologie digitali più avanzate, dall’intelligenza artificiale alla realtà aumentata, si intrecciano con fenomeni sociopolitici, producendo conseguenze profonde. L’obiettivo è comprendere come l’accelerazione esponenziale dell’innovazione inciderà su imprese, mercati e società, determinando dinamiche di fiducia, regolamentazione e adattamento. Tecnologia 2025: Equilibri globali in evoluzione Tecnologia 2025: Onnipresenza dell’intelligenza artificiale e sfida alla verità Nel 2025 l’intelligenza artificiale permea ogni ambito dell’esistenza, diffondendosi ben oltre i settori tradizionali e abbracciando usi quotidiani, dispositivi domestici, sistemi industriali e piattaforme economiche. Questa presenza ubiquitaria modifica il rapporto fra esseri umani, macchine e organizzazioni, generando un contesto in cui  l’AI non è più uno strumento, ma un tessuto connettivo dell’infosfera . L’AI non si limita più a potenziare prodotti o servizi: diventa parte integrante dei processi decisionali, del lavoro e persino delle interazioni sociali. Ad esempio, i dispositivi indossabili o gli smart hub domestici non si fermano alla semplice risposta a un comando vocale, ma anticipano bisogni e comportamenti dell’utente, fornendo informazioni in tempo reale e ridefinendo la percezione della realtà.Tale pervasività genera impatti profondi sull’occupazione, non tanto nel 2025 in termini di distruzione massiccia di posti di lavoro, quanto per una tensione crescente tra le opportunità offerte dall’automazione e la necessità di ridefinire competenze e responsabilità umane. Questa progressiva integrazione conduce a sistemi di intelligenza artificiale agentica, capaci di compiere azioni autonome, modellando processi industriali con grande efficienza e rapidità. Una banca d’investimento potrebbe utilizzare AI specializzate per analisi di mercato in tempo reale, mentre un’azienda manifatturiera potrebbe coordinare filiere complesse senza intervento umano diretto. Esempi simili non sono mera fantascienza, poiché la diffusione di modelli linguistici su larga scala semplifica l’adozione di questi sistemi. L’accessibilità di open-source frameworks, come Llama, incoraggia un ampio ventaglio di imprese a creare applicazioni verticali, generando un vantaggio competitivo per chi comprende come integrare queste soluzioni nel proprio business.L’AI si insinua quindi nell’infrastruttura stessa del quotidiano, dalla logistica all’intrattenimento, dalla produzione alla consulenza finanziaria, accentuando la necessità di una governance etica e di regole trasparenti. L’equilibrio tra efficienza e responsabilità, tra flessibilità operativa e trasparenza, diventa critico. Se da un lato l’AI offre una fluidità operativa mai vista, dall’altro accentua vulnerabilità nella diffusione di informazioni non verificate. L’emergere di deepfake e contenuti sintetici di qualità così elevata da risultare indistinguibili dal reale alimenta un ambiente dove  fidarsi dell’autenticità di un video, di un’immagine o di una dichiarazione diviene estremamente complesso . La manipolazione delle informazioni, facilitata dall’AI generativa, produce una frammentazione della società, in cui la percezione del vero e del falso vacilla, creando fratture tra gruppi sociali, istituzioni e mercati. Se un tempo verificare una fonte era questione di metodo giornalistico e analisi critica, nel 2025 questa capacità diventa un presidio indispensabile a tutti i livelli, dal singolo individuo alle grandi aziende. Una notizia manipolata può destabilizzare quotazioni borsistiche, minare la credibilità di un brand o scatenare tensioni geopolitiche. Il problema non risiede nella tecnologia in sé, quanto nell’uso che se ne fa e nella facilità con cui attori malevoli possono inquinare il flusso informativo. Saper distinguere il segnale dal rumore, definire linee guida etiche e adottare standard di autenticazione dei contenuti non è un lusso, ma una necessità strategica. L’impresa che nel 2025 vorrà mantenere reputazione e affidabilità dovrà investire in sistemi di verifica, formazione interna e meccanismi di resilienza, prendendo atto che  la crisi della verità digitale non è un evento transitorio , bensì una componente strutturale del panorama tecnologico.   Sovraccarico informativo, asset tokenizzati e l’ombra del “Big Crunch” L’anno 2025 è segnato da un flusso incessante di dati e contenuti. La produzione di informazione cresce a un ritmo tale da rendere obsoleto ogni tentativo di mantenerne un controllo integrale. L’intelligenza artificiale, in grado di generare testi, immagini e video con immediatezza, alimenta uno scenario in cui  il contenuto sintetico rischia di superare in volume quello di origine umana . La conseguenza è un’immersione costante in flussi informativi saturi, dove orientarsi diventa impresa ardua. Un esempio semplice è l’esperienza di un dirigente in viaggio, che dopo un volo intercontinentale senza accesso alla rete trova all’atterraggio una realtà già mutata, con notizie, analisi economiche e tendenze di mercato potenzialmente già datate. In questo contesto, l’attenzione diventa una risorsa scarsa. La capacità di distinguere informazione rilevante da rumore diviene il vero fattore competitivo. A tal fine, alcune piattaforme puntano su strumenti capaci di filtrare, sintetizzare e contestualizzare i dati. Se un tempo l’innovazione consisteva nel fornire accesso a informazioni prima inaccessibili, ora la sfida è fornire criteri di interpretazione e meccanismi di verifica. Le organizzazioni che riusciranno a padroneggiare la selezione, la sintesi e l’analisi predittiva dell’informazione saranno in grado di orientare le proprie strategie con maggiore lucidità, evitando di annegare nel mare dei dati.Parallelamente, nel 2025 prende piede la tokenizzazione degli asset reali, un passaggio in cui la blockchain consente di frammentare e rappresentare digitalmente proprietà fisiche, come immobili, opere d’arte o crediti ambientali. Questo fenomeno, collegato alla finanza decentralizzata, promette di  aumentare la liquidità di beni tradizionalmente poco flessibili, consentendo transazioni più rapide e trasparenti . Piattaforme specializzate emergono per gestire questi passaggi, mentre alcune giurisdizioni, come Singapore o l’UE, forniscono regole più chiare, rendendo più sicuro l’ingresso di investitori e imprese in questa nuova frontiera. Tuttavia, l’adozione su larga scala di asset tokenizzati non è priva di rischi. La speculazione può creare bolle e l’assenza di standard globali favorisce disomogeneità normative. L’efficienza promossa dalla tokenizzazione deve quindi equilibrarsi con una vigilanza attenta, capace di prevenire frodi, manipolazioni e squilibri di mercato. Su un altro fronte, la tecnologia quantistica incombe come uno spartiacque critico della sicurezza digitale. Il “Big Crunch” è l’evento in cui i computer quantistici saranno capaci di infrangere i protocolli crittografici tradizionali, minando le fondamenta della sicurezza online. I sistemi RSA ed ECC, colonna portante dell’attuale infrastruttura crittografica, rischiano di divenire vulnerabili dinanzi a macchine quantistiche abbastanza potenti. Le agenzie di standardizzazione, come il NIST, preparano protocolli crittografici resistenti al quantum, ma l’adozione effettiva richiede tempo e investimenti, soprattutto per le aziende. Alcuni attori potrebbero riuscire a violare importanti algoritmi prima di rivelarlo al mondo, sfruttando un temporaneo vantaggio strategico.Non si tratta solo di un problema tecnologico. Le differenze nella diffusione e nel controllo della tecnologia quantistica possono accentuare i divari tra nazioni, ridefinendo equilibri geopolitici e creando tensioni tra blocchi rivali. Chi avrà accesso a una sicurezza quantistica potenziata o a capacità di attacco insuperabili controllerà un vantaggio economico e militare di rilievo. Nel 2025, prepararsi all’era post-quantum non è un esercizio astratto, ma una necessità per proteggere dati, proprietà intellettuale e stabilità finanziaria.   Realtà aumentata, robot umanoidi, salute proattiva e scenari geopolitici tra innovazione e deregolamentazione Nel 2025 la realtà aumentata (AR) diventa un’interfaccia sempre più integrata nella quotidianità, superando i confini del settore ludico per abbracciare ambiti come la formazione, il retail e l’assistenza sanitaria. Se in passato gli occhiali AR erano visti come gadget futuristici, ora modelli più leggeri e confortevoli, capaci di sfruttare reti 5G e intelligenza artificiale, offrono esperienze immersive.  L’AR non è più limitata all’intrattenimento: sovrappone informazioni digitali al contesto fisico, consentendo di riconoscere oggetti, fornire istruzioni per riparazioni o visualizzare dati critici durante una procedura medica.  Tuttavia, questa integrazione pone questioni di privacy e sicurezza, poiché la raccolta capillare di dati visivi può trasformarsi in uno strumento di sorveglianza diffusa. L’equilibrio tra innovazione ed etica diventa essenziale affinché l’AR non degeneri in una tecnologia di controllo invisibile.L’automazione non si ferma qui. Entro il 2025 robot umanoidi non sono più prototipi da laboratorio, ma partecipanti attivi nel tessuto produttivo. Dalle fabbriche alla logistica, dalla ristorazione all’assistenza agli anziani,  la presenza di macchine umanoidi capaci di comprendere contesti operativi complessi e interagire con le persone con gesti e movimenti familiari diventa ordinaria.  Tali robot aiutano a colmare carenze di personale, a gestire compiti pericolosi o ripetitivi, e ad aumentare la produttività. In alcuni settori, come le strutture per la terza età, il lavoro umano può ridursi a funzioni di supervisione, mentre l’operatività di base viene assicurata dalle macchine. La sanità, nel frattempo, attraversa un passaggio da reattiva a proattiva. Tecnologie indossabili, sensori biometrici e analisi genomiche avanzate consentono di monitorare e prevenire malattie prima che si manifestino in forma conclamata.  La salute proattiva sfrutta l’AI per individuare pattern predittivi nelle cartelle cliniche, adattare piani di prevenzione su misura e suggerire stili di vita più salutari.  Questo cambio di paradigma, per quanto promettente, non garantisce di per sé equità di accesso. Chi potrà permettersi dispositivi sofisticati e analisi genetiche personalizzate? Se l’evoluzione tecnologica non verrà accompagnata da politiche inclusive, si rischia di creare un divario sanitario tra chi può usufruire di strumenti predittivi e chi resta legato a un modello reattivo, meno efficiente e più costoso a lungo termine. A completare il quadro, le dinamiche geopolitiche influenzano direttamente l’ecosistema tecnologico. Con il ritorno di Trump alla presidenza statunitense nel 2025, si assiste a un protezionismo più marcato, a pressioni sulla produzione tecnologica legata a potenze rivali, a deregolamentazioni mirate per favorire determinati attori industriali e a restrizioni mirate per aziende non allineate alle politiche di Washington. Ciò può favorire settori come il fintech, la difesa e le piattaforme d’innovazione vicine al nuovo corso governativo, ma rende più complesso il panorama per i giganti del tech che dipendono da filiere globalizzate e mercati aperti. La frammentazione della governance tecnologica aumenta, e con essa il rischio che norme divergenti e interessi contrapposti creino incertezze sulle strategie di lungo periodo. Nel 2025, gli attori economici e politici si trovano di fronte a un bivio. Da un lato l’innovazione incontrollata può produrre benefici dirompenti, ma senza un quadro normativo chiaro e una visione strategica si favorisce l’emergere di asimmetrie e sfruttamenti opportunistici. Dall’altro, un’eccessiva regolamentazione può soffocare la creatività e rallentare il progresso, cedendo il passo a imitazioni prive di autentico valore aggiunto. Tra innovare, imitare e regolare, la sfida è trovare un equilibrio che consenta di sfruttare le potenzialità del digitale senza generare squilibri irreversibili o rinunciare a vantaggi competitivi fondamentali.   Conclusioni Il 2025 delineato da Mark van Rijmenam offre uno scenario privo di rassicurazioni semplici. L’AI è ovunque, ma la sua diffusione non garantisce uniformità di benefici; la fiducia nelle informazioni oscilla, minata da contenuti sintetici e manipolabili; il sovraccarico informativo, la tokenizzazione e l’avvento del calcolo quantistico riscrivono le regole di mercati e sicurezza. Nulla di quanto descritto rappresenta il mero “prossimo passo” di un progresso lineare: è piuttosto una convergenza di fenomeni che obbligano a ripensare strategie imprenditoriali, scelte politiche e modelli organizzativi. Per le imprese e i manager, le implicazioni sono profonde. Mentre altre tecnologie simili, come gli approcci di machine learning meno sofisticati o i sistemi AR più rudimentali, esistevano già, oggi la differenza sta nella velocità con cui queste innovazioni permeano ogni settore, modificando ecosistemi consolidati in modo più rapido di quanto la regolamentazione o la formazione delle competenze riescano a tenere il passo. Diviene quindi strategico non solo adottare le soluzioni più avanzate, ma comprendere come integrarle in modo coerente con i propri valori, preservando la reputazione e adattandosi a un contesto dove la trasparenza diventa un asset intangibile. Il confronto con lo stato dell’arte evidenzia che molte tecnologie esistevano già, ma ora cambiano scala e contesto, mentre altre – come i robot umanoidi di nuova generazione o la maturazione della tokenizzazione degli asset – ridefiniscono il quadro competitivo. Alcune alternative, come forme di crittografia classica o sistemi di AI meno ambiziosi, continueranno ad affiancare le soluzioni emergenti, ma saranno costrette a convivere con sfide molto più complesse, che esigono analisi critiche. Gli imprenditori capaci di guardare oltre il mito del progresso lineare e di valutare con lucidità l’impatto sociale, economico e politico dell’innovazione sapranno posizionarsi meglio in un panorama mutevole. Non si tratta di esaltare o demonizzare la tecnologia, quanto di comprenderne il ruolo in un gioco globale nel quale potere, informazione e valore fluiscono in forme inedite. Il 2025 non è un traguardo, ma una tappa intermedia: chi oggi impara a navigare in queste acque, domani potrà guidare le correnti della trasformazione. L’invito non è a temere o a celebrarne acriticamente le potenzialità, bensì a sviluppare una visione chiara, fondata su una conoscenza profonda delle dinamiche in atto e sulla consapevolezza che  non sarà la tecnologia di per sé a determinare il destino, ma il modo in cui individui, imprese e istituzioni sapranno impiegarla come leva di un futuro da costruire con realismo e responsabilità.   Podcast: https://spotifycreators-web.app.link/e/IpizcnJClPb Fonte: https://www.thedigitalspeaker.com/ten-technology-trends-2025/