Potere e previsione

Ajay Agrawal, Joshua Gans, Avi Goldfarb

Potere e previsione

L'economia dirompente dell'intelligenza artificiale

I dirompenti effetti della diffusione dell’intelligenza artificiale sono in arrivo. Gli autori del bestseller Macchine predittive spiegano come affrontarli. “Agrawal, Gans e Goldfarb hanno fatto di nuovo centro! Il loro nuovo libro è destinato a diventare la guida definitiva per capire come e perché l’IA sta trasformando l’economia” (Erik Brynjolfsson, Stanford Institute for Human-Centered AI; coautore di La nuova rivoluzione delle macchine e La macchina e la folla).

Printed Edition

29.00

Pages: 264

ISBN: 9788835160007

Edition: 1a edizione 2024

Publisher code: 100.942

Availability: Discreta

Pages: 264

ISBN: 9788835165552

Edizione:1a edizione 2024

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Can print: No

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Format: PDF con DRM for Digital Editions

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Pages: 264

ISBN: 9788835165569

Edizione:1a edizione 2024

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Format: ePub con DRM for Digital Editions

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"Questo è un libro che i leader di tutti i tipi di organizzazioni dovrebbero leggere. Spiega le enormi opportunità offerte dall'intelligenza artificiale (IA) e le sfide che occorre affrontare per riuscire a coglierle. Dal settore bancario a quello manifatturiero, dalla moda all'industria mineraria, gli effetti dei sistemi di IA saranno onnipresenti, come lo sono stati in passati quelli dell'elettricità e di Internet".
Dominic Barton, Presidente di Rio Tinto; ex Global Managing Partner di McKinsey & Co

"L'IA potrebbe essere per il XXI secolo ciò che l'elettricità è stata per il XX secolo. Chiunque pensi al nostro futuro economico deve riflettere sulle implicazioni di questa tecnologia. Questo è il miglior libro sul mercato in grado di spiegare che cosa la diffusione dell'IA comporterà per tutti i soggetti che partecipano alla nostra economia".
Lawrence H. Summers, professore ed ex Presidente dell'Università di Harvard, ex Segretario del Tesoro degli Stati Uniti ed ex Capo economista della Banca Mondiale

"Ci vuole coraggio per immergersi in queste pagine e la volontà di investire del tempo per raccogliere i frutti che vi sono racchiusi. Ma ne vale la pena. Il libro è un'opera di grande ispirazione per chi intenda modellare la strategia e progettare la struttura delle organizzazioni nell'era dell'IA".
Heather Reisman, fondatrice e CEO di Indigo Books and Music

"Nessun altro libro fornisce una visione più approfondita degli aspetti economici fondamentali dell'IA e di ciò che l'IA consente realmente di fare. Non si tratta solo di individuare quei casi in cui la nuova tecnologia permette di effettuare previsioni a basso costo, ma di descrivere sistemi decisionali migliori. Questo è un passo molto più importante per le imprese e per l'economia nel suo complesso".
Tiff Macklem, Governatore della Banca del Canada

"Agrawal, Gans e Goldfarb hanno fatto di nuovo centro! Il loro nuovo libro è destinato a diventare la guida definitiva per capire come e perché l'IA sta trasformando l'economia".
Erik Brynjolfsson, docente e senior fellow presso lo Stanford Institute for Human-Centered AI; Direttore dello Stanford Digital Economy Lab; coautore di La nuova rivoluzione delle macchine e di La macchina e la folla

"Che ci piaccia o no, l'intelligenza artificiale è destinata a influenzare ogni aspetto della nostra vita. Come possiamo fare in modo che gli individui, le aziende e le organizzazioni ne traggano vantaggio, invece di sprecare tempo e risorse per affrontare le conseguenze indesiderate? Questo libro sottolinea come l'IA possa migliorare ciò che facciamo fornendo previsioni migliori e aiutando a riorganizzare i sistemi decisionali".
Daron Acemoglu, Elizabeth and James Killian Professor of Economics presso il MIT; coautore di Perché le nazioni falliscono

I dirompenti effetti della diffusione dell'intelligenza artificiale sono in arrivo. Gli autori del bestseller Macchine predittive spiegano come affrontarli.
L'intelligenza artificiale (IA) ha già avuto un impatto significativo su molti settori economici: sulla finanza, sulla farmaceutica, sull'industria automobilistica, nell'ambito medico, in quello manifatturiero e sul commercio mondiale. Ma il percorso di una sua sistematica applicazione, che condurrà a previsioni più economiche, più precise e più rapide, in grado di guidare le decisioni strategiche di business, è appena iniziato.
Quando le previsioni raggiungeranno un livello di accuratezza mai sperimentato prima, i settori economici si trasformeranno e tale trasformazione determinerà effetti dirompenti.
Che cosa c'è alla base di questo processo? Nel loro primo libro, Macchine predittive, gli economisti Ajay Agrawal, Joshua Gans e Avi Goldfarb hanno provato a illustrare le semplici ma rivoluzionarie conseguenze economiche derivanti dall'adozione dell'IA. Ora, in questo nuovo lavoro, approfondiscono la loro analisi, focalizzandosi su di un elemento più basilare: la decisione.
Gli autori spiegano come i due ingredienti chiave del processo decisionale, la previsione e il giudizio, siano elaborati contestualmente dalla nostra mente, spesso senza che noi ce ne rendiamo conto. L'ascesa dell'IA sta spostando il compito di effettuare previsioni dagli esseri umani alle macchine, sollevando i primi da questo carico cognitivo e aumentando la velocità e l'accuratezza delle decisioni.
Ciò avrà profonde implicazioni per l'innovazione a livello di sistema. La riprogettazione di sistemi di decisioni interdipendenti richiede tempo - molti settori sono attualmente nella fase di quiete prima della tempesta - ma quando questi nuovi sistemi emergeranno, determineranno cambiamenti su scala globale. Il processo decisionale, infatti, conferisce potere. Nel business, il potere genera profitti; nella società, il potere permette il controllo. Questo processo di riprogettazione dei sistemi decisionali avrà vincitori e vinti. Le aziende potranno sfruttare le opportunità che si apriranno e dovranno proteggere le loro posizioni.
Pieno di intuizioni illuminanti, ricco di esempi e di consigli pratici, Potere e previsione è un libro imperdibile per ogni leader aziendale interessato a comprendere come far sì che i prossimi sconvolgimenti generati dall'intelligenza artificiale funzionino a favore della sua realtà organizzativa anziché contro di essa.

Ajay Agrawal è titolare delle cattedre di Strategic Management e di Entrepreneurship and Innovation presso la Rotman School of Management dell'Università di Toronto. È fondatore del Creative Destruction Lab e del Metaverse Mind Lab, nonché cofondatore di NEXT Canada e di Sanctuary.

Joshua Gans è titolare della cattedra di Technical Innovation and Entrepreneurship presso la Rotman School of Management di Toronto. È economista capo del Creative Destruction Lab e cofondatore e amministratore delegato di Core Economic Research.

Avi Goldfarb è titolare della cattedra di Artificial Intelligence and Healthcare e professore di marketing presso la Rotman School of Management di Toronto. È anche chief data scientist del Creative Destruction Lab, fellow di Behavioral Economics in Action presso la Rotman e affiliato di facoltà al Vector Institute for Artificial Intelligence.

Prefazione. Un successo che viene da lontano?
Parte I. Il tempo di mezzo
La storia dei tre imprenditori
(L'imprenditore della soluzione funzionale; L'imprenditore della soluzione applicativa; L'imprenditore della soluzione sistemica; Gli imprenditori dell'intelligenza artificiale; Dirompenza e potenza dell'intelligenza artificiale)
Il futuro del sistema IA
(L'innovazione sistemica per l'intelligenza artificiale; Preparare la scena; Il cambiamento sistemico è dirompente; Il piano del libro)
L'intelligenza artificiale è tecnologia predittiva
(Integrare la previsione; Correlazione e causalità; L'essenza della previsione; Al di là della previsione; La sfida; E adesso?)
Parte II. Le regole
Decidere o non decidere
(Impostatela e dimenticatevene; Conseguenze limitate; Informazioni costose; Quali decisioni accettare; Investimenti nella mancata decisione; Nuove decisioni)
L'incertezza nascosta
(L'universo alternativo dell'aeroporto; La minaccia dell'IA per gli aeroporti; Regole accomodanti; Sistemi serra)
Le regole sono il collante
(Le persone sono diverse tra loro; Another brick in the wall; Scollare le regole)
Parte III. Sistemi
Sistemi "lubrificati" e sistemi "incollati"
(La regola più costosa; Il Covid-19 come problema predittivo; Sistemi "lubrificati")
La mentalità sistemica
(Valore e costo a confronto; La sfida del cambiamento sistemico; Attendere il momento opportuno)
Il sistema più grande di tutti
(L'invenzione di un metodo d'invenzione; Nuovi sistemi di innovazione; Riconoscere i sistemi)
Parte IV. Il potere
Potere e disruption
(La previsione può essere dirompente; Minacce dirompenti; Il dilemma del cambiamento sistemico; Disruption e opportunità)
Le macchine hanno potere?
(Diventare globali; Vi sentite fortunati?; La responsabilità per il giudizio su vasta scala)
Accumulare il potere
(I dati e il business delle previsioni; Previsioni minime; Cicli di feedback veloci; Previsioni differenziate; Sistemi di feedback; Il vincitore si prende quasi tutto)
Parte V. La disruption prodotta dall'intelligenza artificiale
Il grande disgiungimento
(La chiave per le decisioni è il giudizio; La previsione dell'IA costringe al giudizio esplicito; L'opportunità del giudizio)
Il pensiero probabilistico
(Il pensiero come scommessa; Accettare l'incertezza; La mancanza del giudizio limita l'IA; Trovare il giudizio; Pianificare tutto; Il viaggio dell'esperienza; Una Food and Drug Administration per ogni settore; Chi sono i giudici adatti?)
I nuovi giudici
(Chi prenderà le decisioni?; Il talento per le decisioni; (De)centralizzazione; Giudizio e controllo)
Parte VO. Immaginare nuovi sistemi
Progettare sistemi affidabili
(La frusta dell'IA; Il valore del coordinamento; Il valore della modularità; Il valore della progettazione; Sistemi di navigazione; Sistemi gemelli; I sistemi per l'IA)
Tabula rasa
(Pensare da economista; L'AI Systems Discovery Canvas; Il settore assicurativo; L'impatto della personalizzazione)
Anticipare il cambiamento sistemico
(Soluzioni funzionali e applicative; Il sistema lo può gestire?; La medicina d'emergenza e il canovaccio; Scelte sistemiche; È difficile fare previsioni relative ai sistemi)
Epilogo. I bias dell'intelligenza artificiale e i sistemi
(L'opportunità antidiscriminatoria; Rilevare le discriminazioni; Non ci sono due persone uguali. A meno che non lo siano; Correggere le discriminazioni; Dentro la scatola dell'IA; Ci vuole un sistema)
Ringraziamenti
Gli autori.

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