Nel corso di un’intervista al podcast Manifold, Omar Shams, responsabile del progetto Google Agents, ha sottolineato che oltre ai chip, l’altro grande limite allo sviluppo dell’IA è energetico. Spesso si pensa che l’innovazione passi solo da hardware più potenti, ma senza un’adeguata capacità di alimentazione, qualsiasi algoritmo avanzato rimane sulla carta.
Shams ha confrontato la crescita dell’energia elettrica tra Cina e Stati Uniti, evidenziando come la prima aumenti ogni anno quanto la produzione cumulata di paesi come Regno Unito e Francia. Negli USA, invece, le infrastrutture tendono a ristagnare a causa dei vincoli normativi. Un’assenza di potenza sufficiente significa che gli investimenti in IA potrebbero restare inespresso sul piano operativo .
Per superare questo vincolo, il manager ha proposto soluzioni che sembrano fantascientifiche: centrali solaris spaziali posizionate su orbita lunare o in punti di Lagrange, capaci di generare e trasmettere energia senza i limiti terrestri. Pur riconoscendo la difficoltà e i costi astronomici di una tale impresa, ritiene che sia una strada valida nel lungo termine.
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Shams ha raccontato le sue esperienze in Mutable, startup pionieristica nel campo degli strumenti di programmazione assistita da IA, nata quasi contemporaneamente a GitHub Copilot. Tra i progetti chiave c’era “Auto Wiki”, un sistema che analizza il codice per generare documentazione automatica in stile wiki: un modo per semplificare la comprensione e sfruttare meglio i modelli linguistici .
Parlando di impatto sul lavoro, Shams ha spiegato che gli “smart agent” stanno rivoluzionando il settore software: i task ripetitivi e di base vengono delegati all’IA e l’incidenza dei programmatori junior diminuisce, lasciando spazio a figure più senior che possiedono esperienza tecnica e capacità di leadership per integrare e gestire questi agenti.
Infine, Shams ha ricordato che il successo dei progetti IA dipenderà sempre più da quel “sapere tacito” acquisito con anni di pratica, intuizione e capacità di giudizio, elementi che nessun algoritmo può sostituire. Per i giovani che investono sul loro futuro nel settore, il consiglio è chiaro: oltre a studiare, serve fare tanta esperienza “sul campo” e imparare a valutare contesti reali .
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