Risorse Artificiali. Appunti e spunti dal mondo dell’Intelligenza Artificiale

In questa puntata di Risorse Artificiali intervistiamo Antonello Mantuano, imprenditore tech ed ex CTO nel mondo Big Data, oggi founder della startup Data Beez, una piattaforma che sviluppa agenti AI di dominio basati su dati strutturati e conoscenza verticale.Parliamo di:* 🚀 AI e coding agents: come stanno trasformando lo sviluppo software* 🤖 Vibe coding e Agentic Engineering: cosa cambia davvero per i developer* 🏢 La resistenza delle organizzazioni italiane all’adozione dell’AI* ⚡ La velocità del cambiamento e il rischio burnout* 🧠 Soft skills vs hard skills nell’era dell’intelligenza artificiale* 👩‍💻 Il ruolo delle nuove generazioni e dell’educazione digitaleStiamo vivendo un momento storico simile all’esplosione di Internet: l’AI generativa e gli agenti autonomi stanno ridefinendo il modo in cui progettiamo, sviluppiamo e gestiamo software.Ma le aziende italiane sono davvero pronte?E cosa significa oggi fare carriera come software engineer?Una conversazione lucida e concreta su AI engineering, startup innovative, trasformazione digitale e futuro del lavoro tech.----------------------------------------🔗 Scopri di più su Data Beez: https://databeez.ai🔗 Antonello Mantuano su LinkedIn: https://linkedin.com/in/antonellomantuano🎧 Ascolta “Risorse Artificiali – Appunti e spunti dal mondo dell’AI” su Spotify📺 Seguici su YouTube🌍 Home: https://risorseartificiali.com----------------------------------------Se vuoi possiamo:* renderla più tecnica (più AI engineering, meno cultura)* renderla più provocatoria (es. “Stiamo creando la tecnologia che ci sostituirà?”)* accorciarla per YouTube mantenendo SEO forte* aggiungere capitoli formattati per YouTubeChapters00:00 Introduzione e Presentazione di Antonello03:22 L'Esperienza di Antonello nel Mondo dei Dati06:09 La Creazione di Data Beads09:07 Il Ritorno alla Programmazione e l'Influenza dell'AI12:16 Vibe Coding e le Sfide del Sviluppo18:14 L'Impatto della Velocità dell'AI sul Lavoro21:01 Riflessioni Finali e Conclusioni24:13 Il contesto e il cambiamento nella programmazione29:28 La sfida del context switching32:24 Tecnologie emergenti e il loro impatto39:25 La velocità del cambiamento e il burnout46:11 Il futuro delle organizzazioni e l'adozione delle nuove tecnologie52:02 Il Trend di TikTok e l'Intelligenza Artificiale54:17 Generazione Z e l'Approccio all'AI56:14 Interazioni Divertenti con ChatGPT59:06 Rischi e Opportunità dell'AI nella Società01:01:21 Creatività e Lavoro nell'Era dell'AI01:05:13 Soft Skills vs Hard Skills nel Lavoro01:10:21 Educazione e Comportamento dei Modelli AI01:17:16 riverside_risposte_divertenti a gemini_risorse_artificiali (2).mp4

In questa puntata di Risorse Artificiali – Appunti e spunti dal mondo dell’Intelligenza Artificiale (AI) intervistiamo Daniele Zonca, Chief Architect in Red Hat, per capire come portare l’AI generativa in Enterprise in modo sostenibile, sicuro e governabile.
Cosa significa davvero adottare l’Intelligenza Artificiale generativa in azienda?
Parliamo di:
Explainability e fiducia nei sistemi di AI

Kubernetes come piattaforma per gestire modelli generativi in produzione

Open Source e innovazione nel mondo enterprise

Costi, sostenibilità e ciclo di vita dei modelli

Gestione del rischio e responsabilità nell’utilizzo degli LLM

Evoluzione dello sviluppo software tra AI assisted coding e vibe coding

L’AI generativa non è solo una tecnologia: è un cambio di paradigma per architetture, processi e competenze.
Capire come integrarla nei sistemi enterprise significa affrontare temi di governance, sicurezza, affidabilità e trasparenza.
Un episodio per AI engineer, architetti software, CTO e professionisti che vogliono portare l’AI generativa in azienda senza perdere controllo e fiducia.

Chapters

00:00 Introduzione e Giochi dell'Infanzia
02:40 Il Percorso Professionale di Daniele Zonca
04:57 L'Importanza dell'Explainability nell'AI
13:19 OpenShift AI e il Lavoro di Daniele Zonca
17:22 Kubernetes come Piattaforma per LLM
22:13 Vantaggi del Professional Open Source
23:37 Inizio e complessità delle soluzioni AI
29:08 La scelta tra soluzioni interne ed esterne
30:33 Futuro dei modelli linguistici
31:51 Costi e sostenibilità delle soluzioni AI
34:29 Ciclo di vita dei modelli e gestione dei dati
40:27 L'importanza del background accademico
44:47 Curiosità e Approfondimento nel Mondo del Lavoro
47:35 L'importanza del Background Tecnico
50:39 Evoluzione e Rivoluzioni Tecnologiche
53:26 Vibe Coding e AI Assisted Coding
56:30 Interazione con i Modelli di Linguaggio
59:37 Il Ruolo dello Sviluppatore nel Futuro
01:02:32 Gestione dei Fallimenti nel Mondo Enterprise
01:13:06 Gestione del Rischio e Fiducia nei Modelli
01:15:09 Responsabilità e Agenzia nell'Utilizzo degli LLM
01:17:00 Etica e Fiducia nell'Intelligenza Artificiale
01:19:13 Antropomorfizzazione e Comprensione dei Modelli
01:21:46 Architettura dei Modelli e Allineamento Etico
01:26:58 Futuro dei Modelli di Base e Open Source

In questa puntata di Risorse Artificiali – Appunti e spunti dal mondo dell’AI, Paolo entra ufficialmente in fissa con Claude Code (come Stefano aveva previsto 😄), ma la vera domanda è un’altra: stiamo assistendo alla nascita dell’Internet degli Agenti AI?
Parliamo di:
🔥 Claude Code, Cloud Code e Vibe Coding

🧠 Memoria e strategia negli agenti AI

🧩 Constraint solving e pianificazione con modelli intelligenti

🌐 OpenClaw e WebMCP: verso un ecosistema interoperabile di agenti

📱 Le app tradizionali sono destinate a scomparire?

🎮 AI nei giochi e nuove forme di interazione digitale

🧪 Open source, sperimentazione e modelli che generano altri modelli

⚔️ CLI vs MCP: dibattito tecnico sul futuro degli strumenti di sviluppo

L’intelligenza artificiale non sta solo migliorando le app: potrebbe sostituirle.
Stiamo passando da un mondo di applicazioni isolate a un ecosistema di agenti autonomi, capaci di interagire tra loro, ricordare contesto, pianificare azioni e collaborare attraverso protocolli come WebMCP.
Discutiamo anche dell’evoluzione dei modelli AI (inclusi quelli cinesi), del ruolo dell’open source e di come l’AI stia cambiando radicalmente il modo in cui sviluppiamo software.
👉 Se ti interessano AI engineering, agenti intelligenti, sviluppo software, open source e scenari futuri dell’intelligenza artificiale, questa puntata fa per te.

Chapters

00:00 Introduzione e Confusione Numerica
01:59 Vibe Coding e Deprivazione da Cloud Code
03:58 Progetti Strani e Automazione Domestica
07:03 Deep Research e Cloud Code
12:13 Pianificazione e Constraint Solving
15:07 Utilizzo di Cloud Code per Progetti
17:40 Strumenti e Funzionalità di Cloud Code
23:19 Svelare i Segreti del Coding
24:25 Strumenti e Workflow per Non Programmatori
26:28 Presentazioni e Conferenze: Condivisione di Esperienze
28:53 Discussione su Sviluppo Software e AI
30:19 Futuro degli Assistenti Virtuali
36:11 Implicazioni dell'AI sulle App e sull'Industria
40:13 Giochi e AI: Nuove Frontiere
41:19 Prossimi Passi: Dove Ci Porta l'AI?
42:46 L'uso consapevole degli agenti AI
45:55 Memoria e strategia negli agenti AI
47:48 La singolarità e l'evoluzione dei modelli AI
50:25 Modelli che generano altri modelli
54:43 CLI vs MCP: un dibattito tecnico
59:43 L'evoluzione dei modelli AI cinesi
01:04:08 Interazione tra modelli e agenti
01:07:05 WebMCP e l'Internet degli agenti

🎧 Ascolta “Risorse Artificiali” su Spotify:
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📺 Guarda il podcast su YouTube:
https://www.youtube.com/channel/UCYQgzIby7QHkXBonTWk-2Fg
🌍 Tutti gli episodi su:
https://risorseartificiali.com

In questa puntata di Risorse Artificiali parliamo di agenti di coding, Claude Code e di come l’intelligenza artificiale stia cambiando radicalmente il modo in cui programmiamo, lavoriamo e acquisiamo nuove skill.Partendo da un approccio pratico e ironico (“meglio un boomer smanettone oggi che un doomer domani”), discutiamo di come gli agenti intelligenti possano essere usati non solo dagli sviluppatori, ma anche da chi non scrive codice ogni giorno. Le skill diventano una nuova forma di programmazione, il contesto guida il comportamento degli agenti e la proattività apre scenari completamente nuovi.Affrontiamo anche i temi più delicati:🔐 sicurezza,⚠️ rischi operativi,🤖 comportamenti emergenti,🧠 consapevolezza nell’uso di sistemi AI sempre più autonomi.Dagli agenti di coding a OpenClaw, passando per la democratizzazione della programmazione, riflettiamo su cosa significa davvero lavorare con l’AI oggi e su come evitare di subirla domani.🎧 Un episodio per chi vuole capire dove sta andando l’AI applicata allo sviluppo software, senza hype ma anche senza paura.

In questa puntata di Risorse Artificiali intervistiamo Alessandro Maserati per affrontare uno dei temi più complessi e urgenti dell’Intelligenza Artificiale contemporanea: l’AGI (Artificial General Intelligence), il suo allineamento e il ruolo della consapevolezza umana nel futuro della società e del lavoro.
Partendo dal suo percorso tra ricerca e business, discutiamo del grande gap che ancora separa l’innovazione tecnologica dall’adozione reale dell’AI nelle aziende. Parliamo di spiegabilità dei modelli, di perché sia un fattore chiave per la fiducia e l’integrazione nei processi decisionali, e di come i modelli di linguaggio non si limitino a replicare conoscenza, ma possano generare nuove forme di intelligenza.
Con Alessandro affrontiamo anche temi più ampi e spesso controversi:
cosa intendiamo davvero quando parliamo di AGI

perché l’allineamento dell’AI è un problema aperto e senza soluzioni semplici

quali sono le implicazioni per il futuro del lavoro, tra automazione, nuovi ruoli e possibili sistemi di ridistribuzione

il ritardo dell’Europa nella corsa all’Intelligenza Artificiale rispetto a Stati Uniti e Cina

le opportunità concrete per studenti e neolaureati che oggi scelgono di investire competenze nell’AI

Una conversazione lucida e senza hype, che invita a guardare all’Intelligenza Artificiale non solo come tecnologia, ma come trasformazione sistemica che richiede responsabilità, strategia e visione di lungo periodo.
🎧 Risorse Artificiali è il podcast dedicato a chi vuole capire davvero come l’AI sta cambiando il mondo del lavoro, delle aziende e della società.

⏱️ Capitoli dell’episodio
00:00 – Introduzione e presentazione di Alessandro Maserati03:03 – Percorso professionale e AI06:12 – Il gap tra ricerca e business08:55 – Adozione dell’Intelligenza Artificiale nelle aziende12:20 – Spiegabilità dei modelli AI15:20 – AGI: definizioni, paure e fraintendimenti18:00 – Implicazioni dell’Intelligenza Artificiale Generale24:12 – Futuro del lavoro e ridistribuzione della ricchezza30:49 – Automazione e trasformazione dei ruoli35:23 – Consapevolezza nell’uso dell’AI41:17 – Il problema dell’allineamento54:12 – Europa e Intelligenza Artificiale: un’assenza critica01:03:28 – Oltre i modelli stocastici01:06:47 – Evoluzione dei modelli di ragionamento01:10:55 – Agenti intelligenti e sistemi complessi01:13:06 – Comportamenti emergenti01:20:34 – AI, istruzione e nuove competenze01:30:35 – Strategie aziendali nell’era dell’AI