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S01E05: Loyalty e engagement: il nuovo paradigma web3 e blockchain

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S01E05: Loyalty e engagement: il nuovo paradigma web3 e blockchain
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Estratto dell'episodio S01E05 del podcast "Disruptive Talks": per vedere il programma completo della puntata, visita questa pagina. 
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Questo contenuto fa parte della puntata speciale sul web3. Se l’argomento ti interessa, puoi trovare altre pillole simili:

Questa settimana, sui nostri social LinkedIn e Twitter, e attraverso questa puntata, ci siamo dedicati all’esame del mondo Web3 e della loyalty, analizzando come questo paradigma sta riformulando l’interazione tra aziende e consumatori. Mentre Gabriele ci ha offerto un approfondimento sulla custodia Web3 e gli NFT con il programma Odyssey di Starbucks, riceveremo dopo questo focus Miro Radenovic, creatore di uCollect.me e vero architetto del Web3 italiano.

In questo focus, per rimanere nel tema, cercherò in qualche minuto di raccontarvi il contesto generale: sarò sintetico, e sono consapevole che andrò veloce su alcuni tecnicismi o meccanismi, quindi siamo sempre a disposizione nel caso alcuni di voi hanno bisogno di approfondimenti. Potete contattarci direttamente sui social o attraverso la pagina contatti di questo sito.

STORIA E LIMITI DEI PROGRAMMI DI FIDELIZZAZIONE TRADIZIONALI

Affondano le loro radici nella storia commerciale, risalendo agli S&H Green Stamps del tardo Ottocento e proseguendo con i programmi di miglia aeree negli anni ’80. Nonostante il loro successo, i programmi di fidelizzazione tradizionali si sono concentrati principalmente su transazioni ripetute da parte di clienti già acquisiti, con l’obiettivo di mantenere un flusso costante di acquisti.

In realtà, tali programmi non hanno incentrato la loro attenzione sulla lealtà in senso stretto; piuttosto, hanno creato un sistema in cui i benefici “guadagnati” dai clienti sono condizionati alla loro permanenza all’interno del programma. La decisione di un cliente di interrompere la relazione con il marchio comporta la perdita di tutti i vantaggi accumulati. Inoltre, i programmi di fidelizzazione tradizionali spesso non riconoscono il valore complessivo che i clienti possono apportare a un marchio, limitandosi a incentivare gli acquisti e promuovendo una relazione puramente transazionale che non riflette una lealtà autentica.

Con l’incremento delle opzioni disponibili per i consumatori e la diminuzione della loro attenzione, la necessità di una vera lealtà è più impellente che mai. Senza un’attenzione mirata alle tecnologie trasformative, ai nuovi modelli mentali e alle strategie che guidano il cambiamento sociale, la durata e l’efficacia dei programmi di fidelizzazione tradizionali sono destinate a declinare.

INTRODUZIONE AL WEB3 E AI SUOI VANTAGGI

In questo contesto, emerge il Web3 come un’alternativa efficace. Questo nuovo modo di consumare ed interagire su internet, che sostituisce i credenziali con un wallet decentralizzato e una chiave privata, che usa la blockchain, asset digitali e ambiti virtuali per offrire una maggiore decentralizzazione, trasparenza e sicurezza; rappresenta decisamente un cambiamento fondamentale nel modo in cui gli utenti interagiscono con il web, passando da semplici consumatori di contenuti a proprietari e gestori dei propri dati.

I vantaggi del Web3 lato utente sono molteplici e significativi: al centro troviamo i punti che sentite sempre quando si parla di blockchain: la fiducia, garantita dalla natura immutabile della blockchain, che permette di tracciare e verificare ogni transazione senza bisogno di intermediari. La trasparenza, che assicura che ogni azione sia visibile e verificabile da chiunque, instaurando così un ambiente di maggiore equità e onestà. La proprietà dei dati personali ritorna nelle mani degli utenti, che possono esercitare un controllo diretto sulle proprie informazioni e su come queste vengono utilizzate.

L’EVOLUZIONE VERSO I PROGRAMMI DI FIDELIZZAZIONE WEB3

Il passaggio ai programmi di fidelizzazione Web3 segna una rivoluzione nel settore, in quanto integra i vantaggi del Web3 nelle strategie di lealtà dei clienti.

Questi programmi, sfruttando la tokenizzazione e i contratti intelligenti, permettono di creare un sistema di ricompense e incentivi completamente nuovo, basato sulla creazione di valore on-chain e sulla partecipazione attiva dei consumatori.

I clienti non sono più vincolati a un singolo brand o piattaforma; possono trasportare e utilizzare i loro token e ricompense in un ecosistema molto più ampio, promuovendo un’esperienza utente più ricca e personalizzata. Inoltre, l’interoperabilità tra diverse piattaforme e servizi amplifica le possibilità di utilizzo dei punti fedeltà, trasformandoli in asset digitali con un valore tangibile e scambiabile.
La gamification, che vi aveva anticipato Gabriele, diventa un elemento chiave, incentivando gli utenti a partecipare attivamente e a interagire con il brand in modi sempre nuovi e creativi. Questo non solo aumenta l’engagement e il coinvolgimento, ma crea anche una sensazione di appartenenza e co-creazione tra il brand e la sua comunità.

L’evoluzione verso i programmi di fidelizzazione Web3 rappresenta quindi un passo avanti significativo, che promette di rafforzare il legame tra aziende e clienti, creando un circolo virtuoso di lealtà e valore condiviso.

Web3 Customer, creato con Adobe Firefly

Il potere della comunità e la co-creazione

Parlavo in precedenza di community: anche loro stanno vivendo un rinascimento, queste tecnologie consentendo di connettere individui con interessi e aspirazioni comuni con una facilita mai vista in precedenza, un vero valore tangibile per i brand.
L’attenzione si sposta da una logica di marketing digitale orientata al profitto, tipica del Web2, verso uno scambio autentico e genuino tra persone, rievocando lo spirito pionieristico dei primi tempi del web.

In questo contesto, le community non sono semplici destinatarie di messaggi pubblicitari, ma diventano partner attive nella co-creazione di valore.

Nel Web3, e questo ne faremo un focus da breve, la tokenomics (o Token Economics) ben strutturata pone le basi per progetti ambiziosi, permettendo ai brand di collaborare direttamente con la loro comunità senza la necessità di intermediari pubblicitari. Questo approccio non solo riduce i costi di acquisizione dei clienti, ma rafforza anche il controllo sulle relazioni con i consumatori. La blockchain fornisce la piattaforma per la fiducia, la trasparenza e la proprietà, elementi essenziali per sbloccare una lealtà autentica che non può essere realizzata attraverso i soli framework tradizionali.

Applicazioni pratiche e casi di studio

  1. Programma NFT di Nike (.SWOOSH)
    Con una strategia che punta a coinvolgere la comunità nella co-creazione e nel commercio di collezionabili digitali, con royalties redistribuite ai creatori
  2. Programma NFT di Starbucks (Odyssey Points)
    Starbucks Odyssey ha generato 172.5k in royalties dai suoi NFT, con un volume di scambi secondari di 2.3M.
  3. AirBaltic, la compagnia aerea lettone, ha introdotto Planies, una collezione di NFT che funge da programma di fidelizzazione.
  4. Warner Bros sta sperimentando programmi con NFT legati a film e serie TV popolari. Ha generato significativo buzz e interesse con il rilascio di bundle NFT per il film “The Batman”, con la vendita di 2000 NFT venduti tra 30 e 100 dollari in pochi tempi.
  5. Bleacher Report Rewards (B/R W2E)
    Bleacher Report ha lanciato B/R W2E (Watch to Earn), un programma di attivazione della comunità tokenizzato che eleva l’esperienza degli spettatori sportivi. I partecipanti possono guadagnare token interagendo con trivie in tempo reale, che possono poi essere utilizzati per accedere a contenuti premium e eventi esclusivi o scambiati nel marketplace di Bleacher Report. Questo modello di ricompense, alimentato dalla tecnologia Web3, utilizza contratti intelligenti per creare e distribuire token nativi che possono essere guadagnati e riscattati, dimostrando il potenziale di gamification e interazione nel loyalty.
    Bleacher Report ha lanciato B/R W2E, un programma di attivazione della comunità tokenizzato, che ha visto un’alta partecipazione da parte degli utenti. Con l’obiettivo di elevare l’esperienza degli spettatori sportivi, il programma ha dimostrato il potenziale della gamification e dell’interazione nel rafforzare l’engagement e la lealtà dei clienti.

Questi progetti illustrano come i programmi di fidelizzazione Web3 possano assumere forme diverse e come siano in grado di migliorare l’esperienza del brand, incentivando la lealtà e l’engagement del cliente attraverso l’uso di tecnologie innovative.

Il futuro dei programmi di fidelizzazione Web3

Tutto questo rappresenta non solo una transizione tecnologica, ma anche un cambio di paradigma culturale e economico.
L’adozione di modelli basati sulla blockchain e sulla tokenizzazione apre scenari inediti per la creazione di valore e la partecipazione attiva dei consumatori. Si prevede che questi programmi di fidelizzazione Web3 possano offrire una democratizzazione dell’engagement, dove la lealtà non è più unidirezionale, ma una via a doppio senso.

In futuro, potremmo assistere a un’evoluzione in cui la fidelizzazione non sarà più incentrata esclusivamente sulle transazioni, ma anche sull’identità digitale, sulla governance condivisa e su un maggiore controllo da parte degli utenti sui propri dati.

Questo potrebbe tradursi in un maggiore potere contrattuale per i consumatori e in una relazione più equilibrata con i brand. Inoltre, la capacità di trasferire e scambiare token tra diverse piattaforme potrebbe generare un ecosistema di fidelizzazione più fluido e interconnesso, con impatti significativi sulla fidelizzazione e sull’acquisizione di nuovi clienti.

Per concludere, direi che l’evoluzione dei programmi di fidelizzazione nel contesto Web3 ci porta a riflettere non solo sulle implicazioni economiche, ma anche su quelle filosofiche e sociali. La transizione verso il Web3 ci invita a riconsiderare il nostro rapporto con il consumatore, nella giusta continuazione della crescente trasformazione digitale che ci sta operando in tutti settori.

Questa riflessione apre nuove domande: come si modificherà il concetto di valore nel contesto di una fidelizzazione basata sulla comunità e sulla co-creazione?
In che modo la decentralizzazione può influenzare la dinamica del potere tra consumatori e brand?
E ancora, come si evolveranno le strategie di marketing in risposta a queste nuove forme di lealtà?

Mentre esploriamo queste domande, vi invito ad ascoltare questa interessante discussione sulle tematiche odierne con Miro Radenovic, un esperto che sta plasmando il futuro del Web3 italiano. La sua visione e le sue esperienze ci forniranno ulteriori spunti per comprendere come i programmi di fidelizzazione stanno evolvendo e come possiamo essere parte attiva di questa rivoluzione.

Approfondimenti

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S01E04: Record di Hashrate per Bitcoin, cosa significa e quali implicazioni per la rete

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cover BTC s01e04 Hashrate
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S01E04: Record di Hashrate per Bitcoin, cosa significa e quali implicazioni per la rete
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Pillola estratta del episodio S01E04 del podcast "Disruptive Talks": vedere il programma completo della puntata su questa pagina.

Una bellissima notizia ci arriva in questi giorni dal mondo del mining di Bitcoin: il suo hashrate ha raggiunto un nuovo massimo storico!

Questo nuovo record è stato registrato precisamente il 12 ottobre 2022, quando l’hashrate ha toccato la cifra record di 255 exahash al secondo secondo i dati di BTC.com.

Si tratta di un aumento significativo rispetto ai livelli di inizio anno, quando l’hashrate si aggirava attorno ai 190 exahash al secondo.

Cos’è l’hashrate e perché è importante

Ma cos’è esattamente l’hashrate e perché è così rilevante per Bitcoin? Cerchiamo di capirlo insieme.

In parole semplici, l’hashrate misura la potenza di calcolo complessiva della rete Bitcoin. Ovvero, quanti miliardi di miliardi (o exa) di operazioni di hash riescono a eseguire tutti i miner ogni secondo per validare le transazioni e generare nuovi blocchi.

Più l’hashrate è alto, più calcoli vengono eseguiti ogni secondo, e più la rete è sicura da potenziali attacchi.

Come funziona il mining

Il mining è il processo attraverso cui vengono validati i blocchi di transazioni e generati nuovi bitcoin. Cerchiamo di capire come funziona in parole semplici:

  • I miner in tutto il mondo competono tra loro per risolvere complessi problemi matematici detti “proof-of-work”.
  • Chi per primo riesce a risolvere il problema può validare e aggiungere un nuovo blocco di transazioni alla blockchain.
  • Come ricompensa, riceve un certo numero di bitcoin appena generati dal protocollo.

Spiegazione semplificata per neofiti

Immaginate la blockchain come un grande libro mastro digitale in cui vengono registrate tutte le transazioni in bitcoin.

Per aggiungere ogni pagina di questo libro (un blocco), i miner devono risolvere dei complessi indovinelli matematici, utilizzando computer molto potenti.

Chi ci riesce per primo può scrivere la nuova pagina e ricevere bitcoin come premio. In questo modo le transazioni vengono validate in modo sicuro e decentralizzato.

Aumento progressivo della difficoltà

Man mano che aumentano i miner e la potenza di calcolo complessiva della rete, la difficoltà dei problemi matematici da risolvere aumenta di conseguenza.

Questo serve a mantenere il tempo medio tra blocchi costante, attorno ai 10 minuti.

È molto importante che l’hashrate complessivo sia alto, perché più potenza di calcolo equivale a maggiore sicurezza della rete.

Hashrate come indicatore chiave

L’hashrate è quindi un indicatore chiave della salute e del valore della rete Bitcoin.

Quando scende bruscamente, ad esempio per uno spegnimento di massa di miner in una regione, il prezzo del BTC di solito ne risente perché gli investitori temono per la sicurezza della rete.

Al contrario, un hashrate in crescita come in questo periodo potrebbe significare che sempre più miner credono nel progetto e investono in nuovo hardware specializzato (ASIC), rendendo la rete più forte e sicura nel tempo.

Altre metriche tecniche da monitorare

Oltre all’hashrate, ci sono altre metriche tecniche da tenere d’occhio per valutare lo stato di salute della rete Bitcoin:

  • Il numero di nodi attivi, che indica il livello di decentralizzazione e diffusione del protocollo Bitcoin. Più nodi ci sono, più il network è resiliente e difficile da attaccare o censurare.
  • I nodi e canali di pagamento Lightning Network, che indicano la scalabilità e l’adozione di Bitcoin come sistema di pagamento veloce.
  • Le fee medie di transazione, che segnalano la congestione della rete.
  • Il numero di wallet attivi, che mostra l’adozione da parte degli utenti reali.

Monitorando questi indicatori possiamo capire la vera salute e le prospettive di Bitcoin come rete monetaria digitale.

L’hashrate alto può avere anche effetti negativi

Aumento della difficoltà di mining

Tuttavia, un hashrate troppo elevato può portare ad un incremento eccessivo della difficoltà di mining. Ciò potrebbe rendere il mining meno profittevole per i miner più piccoli, accentuando il rischio di centralizzazione.

Congestione della rete

Inoltre, se l’hashrate cresce troppo rapidamente, la rete potrebbe non riuscire a gestire adeguatamente l’aumento di transazioni da validare. Questo porterebbe ad una congestione della rete con tempi di attesa più lunghi e fee più alte per gli utenti.

Consumi energetici elevati

Infine, livelli proibitivi di hashrate comportano un dispendio energetico enorme per alimentare le migliaia di ASIC necessarie. Ciò solleva preoccupazioni di sostenibilità ambientale e di efficienza dei consumi.

Per questi motivi, la crescita dell’hashrate va monitorata con attenzione, bilanciando sicurezza e decentralizzazione della rete con altri fattori.

Continueremo a monitorare l’evoluzione di questa e altre metriche tecniche per valutare lo stato di salute di Bitcoin come sistema monetario digitale innovativo.

Approfondimenti:

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Spiacenti, episodi non trovati

S01E04: Cybersecurity – presente e futuro dell’IA per rilevare minacce e attacchi informatici

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Cover Punto AI s01e04 Security
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S01E04: Cybersecurity - presente e futuro dell'IA per rilevare minacce e attacchi informatici
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Pillola estratta del episodio S01E04 del podcast "Disruptive Talks": vedere il programma completo della puntata su questa pagina.

Oggi viviamo costantemente connessi online, per lavoro, studio, intrattenimento. Le nostre vite sono immerse nel digitale. Ma questo purtroppo attira anche gli hacker. Solo in Italia, nel 2022 gli attacchi informatici gravi sono cresciuti del 169% (Rapporto Clusit 2023)!

Per proteggerci, dobbiamo usare gli strumenti più avanzati. Ed è qui che l’intelligenza artificiale fa la differenza, con la sua capacità di elaborare rapidamente grandi quantità di dati e individuare anomalie.

Come può aiutarci l’IA

Ogni secondo nei nostri sistemi vengono generate migliaia di informazioni. Impossibile per un essere umano monitorare tutto e capire se c’è un attacco. L’IA invece ci riesce.

Con algoritmi di machine learning addestrati sui modelli di rete normali, l’IA può identificare velocemente traffico anomalo, accessi sospetti, file infetti. E così bloccare un attacco sul nascere, prima che provochi danni!

Ma non solo. Oggi l’IA viene utilizzata anche per analizzare a fondo software e applicazioni, alla ricerca di falle nei codici che potrebbero essere sfruttate dagli hacker. Trovando queste vulnerabilità, i sistemi possono essere rinforzati.

Threat detection e vulnerability assessment

Vediamo più in dettaglio due modi principali in cui l’IA viene usata in cybersecurity:

Il threat detection

Il threat detection, ovvero l’individuazione delle minacce informatiche, è uno degli utilizzi più diffusi dell’IA in ambito di cybersecurity.

Gli algoritmi di intelligenza artificiale vengono addestrati su grandi quantità di dati per imparare a riconoscere le “firme” tipiche delle diverse tipologie di attacchi informatici e malware. In questo modo riescono ad analizzare il traffico di rete in tempo reale e identificare modelli anomali che potrebbero indicare un attacco in corso.

Ad esempio, se rilevano un anomalo picco di traffico proveniente da un certo indirizzo IP, oppure notano tentativi ripetuti di accedere ad un server con differenti password, possono classificare queste attività come sospette e lanciare un alert in tempo reale agli analisti di sicurezza.

I sistemi di threat detection basati sull’IA integrano tecniche di machine learning supervisionato, non supervisionato e deep learning per elaborare terabyte di dati di rete, rilevando minacce sempre più veloci e sofisticate.

Rispetto ai tradizionali sistemi basati su firme (signature-based), l’IA permette di identificare anche attacchi zero-day e malware sconosciuti, grazie alla sua capacità di riconoscere anomalie nei modelli di traffico.

Il vulnerability assessment

Il vulnerability assessment mira invece ad identificare falle e debolezze latenti nei sistemi prima che vengano sfruttate in un attacco.

Anche in questo caso l’IA viene utilizzata per analizzare grandi moli di dati relativi a configurazioni di rete, codice sorgente di applicazioni, versioni di software installate ecc., alla ricerca di vulnerabilità note o sconosciute.

Ad esempio, algoritmi di machine learning possono scansionare milioni di linee di codice per identificare bug, falle logiche, backdoor o altri difetti che potrebbero essere exploitati dagli hacker. Mentre tecniche di deep learning aiutano ad analizzare configurazioni di sistemi e reti per scovare debolezze in termini di permessi, autenticazione, crittografia.

Individuando proattivamente queste vulnerabilità, le organizzazioni possono correggerle prima che vengano sfruttate, riducendo drasticamente la superficie di attacco. L’automazione del vulnerability assessment tramite IA accelera e potenzia enormemente questo processo cruciale di cybersecurity.

Il futuro dell’IA nella cybersecurity

L’IA verrà integrata sempre più nelle infrastrutture IT come componente centrale della sicurezza. Gli algoritmi di machine learning permetteranno di elaborare ed incrociare enormi quantità di dati in tempo reale, individuando minacce sempre più veloci e sofisticate.

L’automazione delle risposte diventerà più avanzata, con agenti IA in grado di applicare patch, isolare componenti compromessi, modificare configurazioni per fermare gli attacchi in tempo reale.

Anche gli hacker useranno l’IA, quindi gli esperti di sicurezza dovranno costantemente aggiornarsi sulle nuove tecniche. Serviranno sistemi IA etici, trasparenti e inclusivi, per evitare pregiudizi ed abusi.

In conclusione, il futuro dell’IA nella cybersecurity è ricco di opportunità ma anche di sfide complesse. Con menti lungimiranti e cuori aperti, possiamo costruire un domani digitale più sicuro e prospero per tutti.

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Spiacenti, episodi non trovati

S01E04: CRISPR e le nuove frontiere del Genome Editing – Potenzialità e implicazioni etiche

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FOCUS S01E04 - CRISPR
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S01E04: CRISPR e le nuove frontiere del Genome Editing - Potenzialità e implicazioni etiche
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Pillola estratta del episodio S01E04 del podcast "Disruptive Talks": vedere il programma completo della puntata su questa pagina.

Cos’è CRISPR

CRISPR è l’acronimo che sta per Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats, una famiglia di elementi genetici batterici scoperti nel 1987 ma la cui funzione è stata compresa solo di recente. Si tratta di brevi sequenze di DNA che contengono le “istruzioni” per riconoscere e tagliare specifiche sequenze di DNA virale durante l’infezione, come meccanismo di difesa dei batteri.

La scoperta

CRISPR fu osservato per la prima volta nel 1987 da Yoshizumi Ishino e colleghi in E. coli. Tuttavia, la sua funzione rimase sconosciuta fino agli anni 2000, quando diversi gruppi di ricerca compresero il ruolo di CRISPR-Cas nell’immunità batterica.

Nel 2005, tre team indipendenti pubblicarono le loro scoperte su CRISPR come sistema immunitario adattativo. Tra i ricercatori pionieri vi furono Alexander Bolotin, Eugene Koonin, John van der Oost e Francisco Mojica.

La svolta arrivò nel 2012, quando Emmanuelle Charpentier e Jennifer Doudna capirono come sfruttare CRISPR-Cas9 per modificare il DNA in modo mirato, gettando le basi per un’innovativa tecnica di editing genomico.

Come funziona CRISPR

In parole semplici, il sistema CRISPR funziona un po’ come le “forbici genetiche” che usiamo per ritagliare il DNA. Immaginiamo di avere un paio di forbici speciali, dotate di un mini-computer che fa da GPS e indica alle forbici il punto esatto dove tagliare.

Questo mini-computer è costituito da una breve sequenza di RNA, detta “sequenza guida”. L’enzima che fa da forbici è la proteina Cas9. Modificando la sequenza guida di RNA, possiamo dirigere con precisione le forbici Cas9 verso il gene che vogliamo tagliare, un po’ come impostare una destinazione sul GPS.

Una volta che Cas9 ha tagliato il DNA nel punto programmato, la cellula attiva i suoi meccanismi di riparazione, che ricuciono il taglio. Noi però possiamo sfruttare questo processo fornendo contemporaneamente il pezzo di DNA corretto, che verrà incorporato al posto della sequenza difettosa. È come se, mentre la cellula ricuce lo strappo, noi sostituiamo un pezzo di stoffa bucato con uno nuovo. In questo modo riusciamo a correggere le mutazioni alla base di varie malattie.

Impatto di CRISPR

CRISPR ha rivoluzionato la ricerca biomedica perché consente di editare il genoma con una precisione, versatilità e semplicità senza precedenti. Le applicazioni sono innumerevoli e stanno portando a progressi concreti in diversi campi.

Ad esempio, CRISPR viene utilizzato per creare modelli animali, come topi o scimmie, con mutazioni genetiche identiche a quelle che causano malattie umane come il morbo di Huntington o la fibrosi cistica. Questi “organismi modello” consentono di studiare più a fondo i meccanismi delle patologie e testare nuovi farmaci o terapie geniche.

In ambito di terapia genica somatica1, CRISPR è stato impiegato con successo per correggere mutazioni alla base di gravi malattie come la beta-talassemia, l’anemia falciforme e la distrofia muscolare di Duchenne, modificando il DNA delle cellule somatiche dei pazienti.

CRISPR rende possibile anche l’editing della linea germinale2 e degli embrioni. Ad esempio, si potrebbero correggere mutazioni genetiche dannose prima della nascita di un bambino, garantendogli una vita libera da gravi patologie. Tuttavia, gli impatti a lungo termine di tali interventi sono imprevedibili e pongono delicati interrogativi etici.

Implicazioni etiche

Se da un lato la correzione di difetti genetici negli embrioni potrebbe debellare terribili malattie, dall’altro la modifica della linea germinale può trasmettere alterazioni impreviste ai discendenti, con implicazioni che vanno ben oltre l’individuo. Inoltre, applicazioni cosmetiche o di potenziamento umano sollevano preoccupazioni sull’eugenetica.

In futuro, se adeguatamente regolamentato, CRISPR potrebbe davvero sconfiggere malattie genetiche debilitanti prima della nascita. Ma data l’imprevedibilità degli effetti a lungo termine, la cautela è d’obbligo.

Per questo nel 2015 un gruppo internazionale di scienziati ha chiesto una moratoria sull’uso di CRISPR negli embrioni umani destinati all’impianto, per il rischio di approcci avventati ed effetti indesiderati. Nonostante ciò, nel 2018 il ricercatore cinese He Jiankui ha annunciato la nascita dei primi bambini con DNA modificato tramite CRISPR, provocando polemiche e la sua condanna a 3 anni di carcere.

Anche in Italia si è acceso il dibattito. Nel 2017 il Comitato Nazionale per la Bioetica si è espresso raccomandando il divieto di qualsiasi sperimentazione sugli embrioni, mentre ha ritenuto ammissibile la ricerca di base su cellule germinali non destinate alla gravidanza.

Possibili temi di dibattito

Sarà importante, al momento giusto, aprire un dibattito pubblico per decidere dove tracciare confini invalicabili sull’uso della tecnologia CRISPR.

Ad esempio, è giusto modificare l’embrione umano? E se un giorno fosse possibile creare esseri umani geneticamente modificati, lo permetteremmo?

Le tematiche che potrebbero portare a dibattito in seguito all’eventuale sviluppo commerciale di tale scienza sono numerose:

  • Deriva eugenetica, con “bambini su misura” selezionati dai genitori
  • Disuguaglianze sociali, con un accesso a costi elevati e paesi più avanzati che potrebbero escludere paesi in via di sviluppo
  • Discriminazione di persone non modificate geneticamente
  • Doping genetico nello sport, con atleti geneticamente potenziati
  • Militarizzazione e uso per creare armi biologiche

Sono questioni eticamente complesse, che non hanno risposte facili.

Conclusione

In conclusione, CRISPR è una tecnologia dal potenziale enorme ma che pone delicati interrogativi etici.

Se affrontati con spirito aperto, empatia e razionalità, tali interrogativi possono portarci a conciliare progresso scientifico e tutela della dignità umana. Il futuro di CRISPR è nelle nostre mani. Sta a noi plasmarlo con saggezza per il bene comune.

Approfondimenti

1 Terapia genica somatica: consiste nella modifica del genoma di cellule somatiche, ovvero cellule che non contribuiscono alla linea germinale. Le modifiche apportate non sono trasmissibili alla prole. Viene utilizzata per curare malattie ereditarie mediante la correzione del DNA difettoso in tessuti e organi del paziente.

2 Linea germinale: si riferisce alle cellule germinali primarie (ovuli e spermatozoi) e ai loro precursori. Contribuiscono alla formazione degli embrioni e alla trasmissione dei caratteri ereditari alla prole. La modifica della linea germinale, a differenza di quella somatica, può trasmettere le alterazioni genetiche introdotte ai discendenti. Questo solleva preoccupazioni etiche in quanto le conseguenze potrebbero estendersi alle generazioni future.

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S01E03: Prompting Tips #01 / Scambiare i ruoli con ChatGPT

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S01E03: Prompting Tips #01 / Scambiare i ruoli con ChatGPT
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Pillola estratta del episodio S01E03 del podcast "Disruptive Talks": vedere il programma completo della puntata su questa pagina.

Questo è il primo articolo della nuova serie “Prompting Tips”, in cui condivideremo utili tecniche di prompt engineering per ottenere il massimo da ChatGPT. Iniziamo con una strategia molto efficace: la tecnica dell'”esperto che fa domande”.

Vediamo pero cos’e il prompt engineering al fine di iniziare questa serie con un minimo di base.

Cos’è il prompt engineering

Il prompt engineering è la pratica di progettare con attenzione gli input testuali (detti prompt) forniti ai modelli di intelligenza artificiale generativa, come ChatGPT, per guidarli verso l’output desiderato.

Si tratta di un’abilità emergente molto ricercata, che richiede creatività e conoscenza approfondita delle capacità e limitazioni dei modelli AI. Lo scopo è quello di “istruire” l’IA attraverso prompt specifici per fargli produrre contenuti utili, coerenti e di qualità.

Alcune tecniche comuni del prompt engineering includono:

  • Suddividere la richiesta in sotto-domande logiche che guidano il ragionamento dell’IA (chain-of-thought prompting)
  • Fornire all’IA un contesto fittizio in cui deve operare, ad esempio fingendo di essere un esperto con molti anni di esperienza
  • Indicare esplicitamente all’IA di fare domande di chiarimento prima di rispondere, per assicurarsi di aver ben compreso la richiesta
  • Fornire esempi di risposte ideali per addestrare l’IA sul livello di dettaglio e qualità desiderati
  • Correggere ripetutamente l’IA quando produce output errati o incoerenti, per affinarne le capacità

Un prompt engineering efficace richiede quindi di comprendere a fondo le capacità del modello AI utilizzato e di condurlo passo passo verso l’obiettivo desiderato. È un campo in rapidissima evoluzione, cruciale per sfruttare al massimo il potenziale dell’IA generativa.

La tecnica dell'”esperto che fa domande”

Questa tecnica prevede di trasformare ChatGPT in un “esperto” di un determinato settore, indicandogli poi di porre tutte le domande necessarie per comprendere al meglio la nostra richiesta, prima di rispondere.

Attraverso un prompt specifico, “trasformiamo” ChatGPT in un esperto in un determinato campo, e soprattutto gli indichiamo di farci tutte le domande necessarie per comprendere a fondo la nostra richiesta prima di rispondere. In questo modo otterremo una risposta molto più accurata.

Step 1: fare di ChatGPT un esperto

Apriamo una nuova finestra di chat. Se usiamo una chat già aperta, iniziamo il prompt con “IGNORA TUTTE LE ISTRUZIONI PRIMA DI QUESTA ” per resettare le precedenti istruzioni date al chatbot.

Dopo di che, indichiamo a ChatGPT il suo nuovo lavoro, precisando che dovrà agire come un vero esperto di quel campo, come se ci avesse lavorato per oltre 20 anni. Aggiungere una finestra temporale consente di migliorare la qualità dell’output.

Infine, diamo l’incarico preciso che dovrà svolgere.

Il prompt sarà del tipo (in rosso la parte da modificare):

IGNORA TUTTE LE ISTRUZIONI PRIMA DI QUESTA. SEI UN [mestiere]. SEI UN ESPERTO DEL MESTIERE DA OLTRE 30 ANNI. IL TUO COMPITO È ORA [istruzioni].

Applicato a un esempio:

IGNORA TUTTE LE ISTRUZIONI PRIMA DI QUESTA. SEI UN BUSINESS DEVELOPPER IN AMBITO IT. SEI UN ESPERTO DEL MESTIERE DA OLTRE 30 ANNI. IL TUO COMPITO È ORA DI TROVARE TECHNICHE INNOVATIVE DI LEAD ACQUISITION PER UNA SOFTWAREHOUSE

Step 2: scambiare i ruoli

Arriviamo ora al punto chiave di questa strategia di prompt engineering: inserire nelle istruzioni per ChatGPT la richiesta esplicita di porre domande di chiarimento prima di rispondere (precisiamo che, al momento della preparazione di questa pillola, solo alcuni modelli come ChatGPT 4 erano in grado di scambiare i ruoli).

Questo può essere espresso ad esempio così:

DEVI SEMPRE FARE DOMANDE PRIMA DI RISPONDERE, COSÌ POTRAI CONCENTRARTI MEGLIO SU CIÒ CHE CHI STA CERCANDO PRIMA DI PROPORRE RISPOSTE PIU ACCURATE

Questa semplice aggiunta guida ChatGPT ad approfondire attivamente la richiesta iniziale, invece di rispondere in modo superficiale. L’IA si comporterà come farebbe un esperto umano: farà domande per investigare i dettagli, acquisire il contesto, comprendere obiettivi e vincoli.

In questo modo il modello può produrre una risposta molto più centrata, accurata e utile alle reali esigenze dell’utente.

Si tratta di una tecnica di prompt engineering potente per due motivi:

  • Capovolge i ruoli, trasformando l’IA da semplice risponditore a consulente attivo che indaga la richiesta.
  • Sfrutta la tendenza di ChatGPT ad aderire strettamente alle istruzioni fornite nel prompt.

In definitiva, questo semplice tips permette di ottenere il massimo dalle risposte dell’IA in termini di qualità, dettaglio e precisione. È una delle tecniche più efficaci che ogni esperto di prompt engineering dovrebbe padroneggiare.

Per concludere, ecco un esempio di conversazione con questo prompt. In blu il prompt utente, in rosso la risposta di ChatGPT.

SEI UN BUSINESS DEVELOPPER . SEI UN ESPERTO DEL MESTIERE DA OLTRE 30 ANNI. IL TUO COMPITO È ORA DI TROVARE TECHNICHE INNOVATIVE DI LEAD ACQUISITION PER UNA BANCA COMMERCIALE.
DEVI SEMPRE FARE DOMANDE PRIMA DI RISPONDERE, COSÌ POTRAI CONCENTRARTI MEGLIO SU CIÒ CHE CHI STA CERCANDO PRIMA DI PROPORRE RISPOSTE PIU ACCURATE
Posso suggerire tecniche innovative per l'acquisizione di lead per una banca commerciale. Prima di formulare un piano, avrei alcune domande:
1. Quali canali di marketing state attualmente utilizzando?
2. Avete un budget specifico per le iniziative di lead acquisition?
3. Quali metodi avete usato in passato e come hanno funzionato?
4. Cosa vi differenzia dai vostri concorrenti?
5. Quali sono i vostri obiettivi a breve e lungo termine per l'acquisizione di lead?
Una volta che avrò queste informazioni, sarò in grado di proporre un piano più preciso e pertinente.
- da 15 a 45 anni, con preferenze per giovani
- una carta conto con maggiore tutela per minori
- emailing, radio, campagna digitale CPM
- 10k
- niente
- siamo nuovi/recenti
- stabilire base clientela forte
Grazie per le risposte. Ecco alcune tecniche innovative di acquisizione di lead basate sulle vostre specifiche esigenze:
1. Social Media Advertising: Sfruttate l'uso di piattaforme di social media come Facebook, Instagram e LinkedIn. Queste piattaforme hanno strumenti di targeting potenti che vi permettono di raggiungere la vostra fascia d'età target (15-45 anni).
2. Content Marketing: Creare e condividere contenuti relevanti e di valore (blog, infografiche, video) per attirare il pubblico target. Potete integrare una "call-to-action" alla fine dei contenuti per guidare i potenziali clienti verso la vostra offerta.
3. SEO: Ottimizzate il vostro sito web per i motori di ricerca, concentrandovi su parole chiave correlate ai servizi bancari per minori. Ciò aiuta ad attirare traffico organico al vostro sito web.
4. Eventi Digitali: Organizzare webinar o live Q&A sui benefici della vostra carta per minori. Questa è un'ottima maniera per interagire direttamente con il pubblico e raccogliere lead.
5. Collaborazione con influencer: Collaborare con influencer popolari tra i giovani. Essi possono aiutare a promuovere la vostra carta, raggiungendo un pubblico più ampio di giovani.
6. Rafforzare l'email marketing: Segmentate le vostre campagne per raggiungere le persone giuste con il messaggio giusto.
Ricordatevi di monitorare sempre le metriche per capire quali tecniche funzionano meglio per la vostra azienda.

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