Marco Camisani Calzolari Podcast

Allora io non ho mai venduto un NFT e mi è costato parecchio, però volontariamente. Qui c'è un tema reputazionale che vale per tutti e ve lo spiego.

In 35 anni di digitale avrei potuto fare parecchi milioni extra. Bastava vendervi, per esempio, NFT, corsi basati sul nulla, pezzi di metaverso. Vi ricordate? E poi un ops, scusate, non pensavo che il mercato crollasse, non avevo proprio idea. E però lo avete visto fare: gente con tanti follower, tante visualizzazioni, considerata brava da alcuni, hanno incassato. Hanno incassato e il mercato poi è sparito, i soldi buttati via erano i vostri e loro invece sono ancora lì con i vostri soldi.

Vedete, il mercato dei creator supera i 250 miliardi di dollari al 2026 e raddoppierà entro il 2030. Sono 200 milioni le persone che si definiscono creator. In Italia sono a circa 425 milioni di euro, più il 10,4% peraltro che cresce ogni anno, e 25.000 imprese legate a questo, il 185% in più rispetto a 10 anni fa. E sembra il momento perfetto per avere tanti follower e vendere tante schifezze.

Però se guardiamo bene, i dati ci dicono un'altra cosa. Allora le Celebrity, quelle sopra i 3 milioni di follower, perdono compensi per il terzo anno di fila: -9,5% su Instagram, -8,6% su TikTok. Il 63,2% di loro su Instagram ha perso seguito. I Mid-Tier, quelli fra i 100.000 e 300.000 follower, invece crescono del 17,7% e hanno un tasso di interazione del 4,56%, quasi 3 volte l'1,61% delle Celebrity. Quindi se comprate pubblicità dai creator, guardate l'interazione, non solo il numero sotto la faccia, e soprattutto guardate la reputazione: cosa hanno venduto in giro fino a ieri.

Insomma, la direzione in cui stiamo andando è che le persone hanno bisogno di altre persone di cui fidarsi, non prendi e scappa, non profili finti generati dall'Intelligenza Artificiale, perché adesso ci sono anche quelli.

Vedete, in questi anni non ho mica costruito solo i 2,5 milioni di follower che ho sui vari social. Quelli li compra chiunque, li possono gonfiare. Ho costruito il fatto che quando vi dico una cosa, voi ci credete. Ed è quella lì l'unica cosa che conta, l'unica cosa a cui bisogna fare attenzione, l'unica cosa da rispettare, l'unica cosa da curare: non bisogna tradire la fiducia di chi vi segue, ed è la cosa più importante di tutte oggi nel 2026. Altro che i follower, altro che fare soldi vendendo robacce.

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#DecisioniArtificiali #MCC #Reputazione #Creator #Fiducia

40.000 dollari, tanto avrei pagato il mese scorso se avessi comprato i token che ho veramente consumato in un mese di lavoro normale. Ma non li ho pagati, ora vi spiego meglio.

Vedete, molti pensano che l'Intelligenza Artificiale costi 9 euro al mese, o cifre simili, perché è quello che vedono sulla carta di credito. Apri la chat, fai le tue domande, chiudi, i token che bruci lì sono pochissimi e quindi quasi non si contano.

Ma c'è un altro modo di usarla, quello di cui parlo da mesi nei miei video. Non le fai le domande, le dai i compiti. Da me l'AI monta i video, controlla i testi, gira migliaia di commenti sotto i post e me li analizza. Si riprende i video vecchi, li trascrive, li studia, fa test e confronti fra modelli diversi. Questo io, poi ognuno ha i propri compiti da dare a seconda del mestiere che fa. Ma il meccanismo è sempre quello, la macchina lavora da sola per ore, mentre lavora, legge e scrive.

E quando inizi a dare dei compiti a un agente, i token non si contano più a migliaia. Si contano a miliardi. Ho fatto i conti dell'ultimo mese, allora con i token di Claude sarebbero stati 40.000 dollari. Con i modelli online a basso costo, quelli che costano una frazione, 8.000. Sempre un mese solo.

Io però ho speso zero, perché quel lavoro gira sulle mie macchine, a casa mia, in locale. Il Mac Studio da 256 GB di RAM condivisa e il resto dell'architettura sono costati circa 10.000 dollari, ma una volta sola. E si sono ripagati in fretta per il risultato che hanno portato, ma soprattutto per il numero di token che non ho pagato. E poi perché il prezzo di quelle macchine nel mercato dell'usato sta perfino salendo.

Per cui a volte uno dice: "Eh, adesso, migliaia di euro, ma va, qualche decina, di cosa stai parlando?" Però non è così, perché chi non ha mai dato un compito vero a una macchina di AI, ad un agente, ad una serie di agenti, si è fatto un'idea di quanto costa questa roba guardando i 9 euro sull'estratto conto. Anche i fuffaguru dell'AI non aiutano, quelli che fanno danni quando dicono che l'AI è a buon mercato, quando danno informazioni sbagliate sui modelli locali, pur di fare un po' di audience in più.

Per cui, prima di pensare che costi poco, dategli un lavoro vero per una settimana. Fategli leggere i vostri documenti, fategli fare un processo intero, fategli agire da soli, fategli controllare quello che avete prodotto negli ultimi 2 anni. Poi guardate il contatore dei token, se avete un abbonamento a consumo, vedrete quanto finisce in fretta. Ecco, questo è il prezzo dell'AI. Non i 9 euro, sono solo l'assaggio, sono solo l'inizio, sono solo per chattare.

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Vedete, se il vostro agente AI combina un guaio, in tribunale ci andate voi. Chi l'ha costruito? No.

Allora Amazon aveva fatto causa a Perplexity, però ha perso. Perché la corte ha deciso che quando l'Intelligenza Artificiale sbaglia, la colpa è di chi l'ha usata. Ma se decide lei? Eppure non è di chi l'ha progettata, non è di chi l'ha addestrata e non è di chi l'ha messa sul mercato. È l'utente, uno solo, in fondo alla catena, che ha scritto una richiesta dentro una casella di testo.

Però dai, la questione è più complessa, lo sappiamo, quando diciamo ad un agente di fare qualcosa, non è detto che lui la faccia esattamente in modo legale, in modo etico. Ho fatto un altro video su questo: uno ha chiesto di prenotare un volo e poi lui ha hackerato una compagnia. Eh, non era colpa dell'utente.

Un agente che va a comprare per conto nostro ed entra in un sito che non è nostro, su server che non sono nostri, con regole di accesso che non ha letto nessuno, ecco, di chi è la colpa in quel caso? Perché qualcuno ha scritto un software che lavora dentro l'infrastruttura di altri, senza chiedere il permesso. E quella parte lì, mica la giudica nessuno.

E le aziende questa frase la usavano già. Però adesso ce l'hanno scritta da un giudice, copre tutto. Cioè, i dati presi dove non si potevano prendere, il copyright, gli accessi che nessuno aveva autorizzato. 3 problemi enormi in una risposta sola: è colpa dell'utente che ha premuto invio.

Insomma, stanno costruendo un muro di gomma, cioè noi paghiamo il servizio, noi prendiamo il danno, incassano e restano pure fuori dalle aule del tribunale. Vedete, il codice che decide di aggirare un blocco e lo fa illegalmente, mica l'ha scritto l'utente. Se un agente è stato costruito per passare oltre le regole di un sito, quella scelta sta nel codice, e il codice l'utente mica lo vede, mica lo controlla, non può sapere nemmeno che c'è.

E così, da qui in avanti, gli agenti possono diventare più spregiudicati, non meno, perché più si spingono, più funzionano bene, e tanto il conto lo paga un altro. Insomma, va sempre a finire così, no? Quando chi progetta il rischio non è quello che lo paga, questi sono i risultati.

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Su migliaia di data center censiti nella sola pubblica amministrazione, poche decine avevano i requisiti per essere considerati affidabili. Il resto erano armadi in seminterrati. Li è andata a contare l'Agenzia per l'Italia Digitale.

Le nostre cartelle cliniche stavano in uno sgabuzzino, con un condizionatore acceso giorno e notte e un gruppo di continuità che nessuno aveva mai provato. E un backup che si scopriva rotto il giorno in cui serviva. Ogni comune, ogni ASL, ogni banca, ogni scuola, ogni azienda con un gestionale aveva la sua stanzetta con i server. Erano data center. Solo fatti male.

Chi dice che fino a pochi anni fa non ne avevamo bisogno si sbaglia. Ne avevamo bisogno e li avevamo già. Non li vedevamo perché erano piccoli e sparsi. Sparsi significa 100 condizionatori inefficienti al posto di uno fatto bene. Un impianto moderno consuma 20 watt di raffreddamento ogni 100 di calcolo. Uno stanzino ne consumava anche 100. Raddoppiava tutto.

E pensate che pochi lo sanno, ma sui numeri veri l'Italia sta messa bene. I nostri data center valgono circa l'1,3% del consumo elettrico nazionale, e le proiezioni più realistiche parlano del 4% nel 2035. Non è l'apocalisse energetica che ci raccontano. Chi consuma siamo noi, noi che guardiamo lo streaming, noi che mandiamo messaggi, noi che paghiamo col telefono e chiediamo cose a un'Intelligenza Artificiale. Il data center è solo il modo più efficiente che abbiamo trovato per farlo. E indovinate un po'? Chi protesta per i data center poi torna a casa e usa gli strumenti per cui servono i data center. È giusto protestare, ma per le cose giuste.

Oggi concentrare fa risparmiare corrente, non il contrario. Dentro quei capannoni con l'aria filtrata, i generatori testati ogni mese e 2 copie di ogni dato in 2 posti diversi ci stanno il fascicolo sanitario, la ricetta che arriva sul telefono, la CIE, il 730 precompilato. Il pagamento istantaneo, il referto scaricato online invece che ritirato allo sportello 10 giorni dopo. Tutta roba che negli ultimi anni ha smesso di essere carta e coda. Non è che si stava meglio prima? E non si stava.

Certo, vanno fatti sul cemento che c'è già, con l'acqua chiusa nel circuito, con il calore che scalda le case e con i consumi dichiarati ogni anno a un registro europeo. Ma fatti così sono la cosa più utile che possiamo mettere sul territorio adesso. Sono le fondamenta della sanità, della scuola, delle banche, della ricerca e della difesa.

Se torniamo indietro, per quelli che dicono "ah, ma indietro non ci servivano", non torniamo al 2005 con la vita del 2005, torniamo al 2005 con la vita di oggi, che è una cosa che mica funziona. E poi, incredibile, ma è sempre così: finché una cosa è sparsa e fatta male, non se ne accorge nessuno. Appena la fai bene e si vede, diventa il problema.

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LE CLASSIFICHE DEI MODELLI AI NON SERVONO A SCEGLIERE

Le classifiche dei modelli di Intelligenza Artificiale non servono a scegliere. Sul mio computer un modello che nelle classifiche generali sta molto sotto i giganti batte modelli 5 volte più grandi.

Non ogni tanto, sempre. Nel mio caso è un Qwen 3.5, quello da 122 miliardi di parametri con 10B attivi, e gira qua, a New York, a casa mia, sulla mia macchina. Ma ad agosto la graduatoria, una di quelle più famose, dice tutt'altro.

Claude Opus 5 in testa con 63 punti, dietro c'è ChatGPT, poi il cinese Kimi K3 a 60, e l'Europa compare al ventunesimo posto con la francese Mistral. Numeri veri e misurati bene. Solo che internamente, per vedere cosa era meglio per me, ho costruito un sistema di comparazione che simula i miei task con i vari modelli. Leggere file, cercare, chiamare strumenti, guardare i commenti dei social, riordinare, insomma, quello che deve fare il mio agente locale.

E lì l'ordine si ribalta. Gli stessi identici pesi, lo stesso modello, si spostano anche di 10 o 20 punti a seconda di come li metti alla prova. In cima, poi, si sono avvicinati così tanto che tra il primo e il quarto la differenza è rumore, ma noi poi usiamo modelli molto più piccoli, in realtà, nelle nostre macchine.

E poi, dai, a parità di task, con un modello aperto, lo faccio girare a casa mia, no? I dati mica escono, non pago a consumo, non dipendo da qualcuno che domani alza il prezzo o spegne una versione, e questo vale più di qualche punto in una tabella.

Certo, ci vuole un computer con una VRAM da 256 GB, circa, tra contesto e modello, e però poi si scopre che a costo zero fa certi task meglio di modelli grandissimi. Quindi, sapere nelle classifiche qual è il modello AI più potente al mondo non ci aiuta a scegliere quello che ci serve.

Vedete, il test che conta dobbiamo farlo noi: i nostri documenti, il nostro linguaggio, i nostri errori accettabili, 3 modelli sulla stessa cosa. In mezza giornata ne sappiamo di più di qualsiasi graduatoria. Le classifiche, ovviamente, continueranno a uscire, e continueranno a rispondere a una domanda che però non è mica la nostra.

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