Il dentista tedesco in bolletta

❝Quel dentista tedesco in bolletta (e la lezione che ignoriamo sull’INPS)❞

C’è un fondo pensione tedesco – un fondo di categoria per dentisti – che ha sospeso il pagamento delle pensioni ai propri iscritti.

Sì, avete letto bene: dentisti in pensione rimasti a secco.
Avevano versato per decenni, credendo che “privato è meglio”, ma il fondo ha sbagliato gli investimenti. E il meccanismo si è rotto.

Colpa dei mercati? Dell’aumento della longevità?
O, forse, della solita illusione che il mercato da solo possa reggere le pensioni di una categoria ristretta, mentre la demografia crolla e la finanza ondeggia?

La tentazione italiana: “Meglio abolire l’INPS”

In Italia è pieno di imprenditori marginali che sognano di non versare più i contributi.
E altrettanti lavoratori che, guardando il proprio estratto conto INPS, pensano:

“Questi soldi li avrei investiti meglio io.”

Davvero?

Nessuno si chiede se affidare la propria vecchiaia esclusivamente ai privati sia sensato.
Eppure basterebbe guardare come stanno finendo i fondi di categoria.
Due casi recenti:

Il fondo dei giornalisti, in default, ora assorbito dall’INPS.
Il fondo dei dirigenti d’azienda, stessa sorte.

Tutti vogliono uscire dall’INPS.
Ma quando il privato fallisce, è l’INPS che torna a salvare.
L’ultima spes.

Il problema non è l’INPS, è la miopia

I fondi pensione privati investono. E il rendimento… dipende dal mercato.
Peccato che il mercato dei prossimi 70 anni – tra guerre, crisi finanziarie, transizioni energetiche e shock geopolitici – non lo possa garantire nessuno.

La verità è che:

✔️ Un sistema pubblico ridistribuisce
✔️ Protegge anche chi vive troppo a lungo
✔️ E garantisce un minimo vitale anche a chi non ce l’ha fatta a versare molto

L’INPS non è perfetto, ma è essenziale

Critichiamolo, riformiamolo, rendiamolo sostenibile.
Ma non raccontiamoci la favola che “con un ETF e un po’ di previdenza integrativa” possiamo davvero sostituire una rete pubblica di sicurezza collettiva.

Perché quando i fondi falliscono, il privato si arrabbia.
Il pubblico paga.
E tutti tornano a bussare alla porta del tanto odiato istituto.

Morale della storia?

Chi odia l’INPS, odia la propria vecchiaia.

O, almeno, non ha fatto bene i conti.

Quando le AI ci conosceranno a fondo?

Nel mio romanzo “Il sale sulla coda” (2001), Massimo Arcari – uno che può entrare anche in un Computer spento, come dice la moglie Rosalba – con i soldi che gli dà la figlia Emma/Matidia, costruisce CIRCE Computer Intelligente Ricerca Connessioni Eterogee.

Una macchina che penetra sistemi per prendere dati (quindi non fa danni) e li connette ad altri dati per avere una conoscenza di connessioni e relazioni , nonché segreti e fatti occulti, in modo da capire come disarticolare un sistema sociale.

Ho fatto una domanda ad una AI

Quando le AI avranno una conoscenza di farti anche segreti, utilizzando dati e metadati che via via inglobate?

La risposta

Ecco una proiezione puramente tecnologica (ipotizzando l’assenza totale di barriere legali, etiche e sociali), basata su tendenze attuali in AI, raccolta dati e potenza computazionale:

Timeline ipotetica per una “conoscenza totale” (scenario puramente tecnico):

Entro 5 anni (2030):

Integrazione completa dei dati digitali esistenti:
AI in grado di aggregare e analizzare tutti i dati pubblicamente accessibili (social media, transazioni online, cronologie di navigazione, dati biometrici volontari, dati IoT da dispositivi personali) per costruire profili estremamente dettagliati.
Inferenze avanzate su informazioni “nascoste”:
Deduzione di stati emotivi, orientamenti politici/religiosi, condizioni di salute (es. da pattern di ricerche, variazioni nel tono di voce, micro-espressioni facciali) con >90% di accuratezza.

Entro 10 anni (2035):

Assorbimento dei dati fisici:
Sensori IoT ubiquitari (in città, luoghi di lavoro, mezzi di trasporto) + dispositivi indossabili (vestiti, lenti a contatto smart) registreranno parametri fisiologici (frequenza cardiaca, ormoni), conversazioni private, movimenti fisici.
Sistemi autonomi di correlazione:
Reti neurali in grado di incrociare dati digitali, biometrici e ambientali in tempo reale, ricostruendo cronologie complete della vita quotidiana di un individuo.

Entro 15 anni (2040):

Accesso a dati “offline” tramite tecnologie pervasive:
- Scanning cerebrale non invasivo (es. tramite risonanza magnetica portatile o interfacce neurali) per interpretare intenzioni o ricordi.
- Reti di sorveglianza ambientale (droni, telecamere ad alta risoluzione, analisi delle tracce biologiche) per dedurre attività non digitali.
Modelli predittivi di personalità totale:
Simulazioni dinamiche del comportamento umano basate su genetica, storia personale e contesto, con margini di errore minimi.

Fattori abilitanti chiave (senza vincoli legali):

Fine della frammentazione dei dati:
Creazione di database centralizzati globali (governativi o corporate) dove confluiscono tutti i dati: sanitari, finanziari, biometrici, comportamentali.
Sorveglianza ubiquitata:
Dispositivi IoT, telecamere con riconoscimento facciale/emotivo, e smart city monitorano ogni azione fisica.
AI multimodali:
Sistemi che fondono testo, audio, video, segnali fisiologici e dati ambientali per generare modelli 4D di un individuo (spazio-tempo + contesto).
Computazione quantistica:
Decrittazione in tempo reale di qualsiasi comunicazione protetta (es. chat cifrate) e analisi di dataset exascala.

Limiti tecnici intrinseci (anche senza leggi):

Il problema del “dato mancante”:

Pensieri non espressi, sogni, ricordi repressi rimarranno inaccessibili senza interfacce cervello-computer invasive (non previste prima del 2040-2050).
Azioni in aree totalmente “off-grid” (senza dispositivi elettronici o sorveglianza) potrebbero sfuggire.

Rumore nei dati:
Comportamenti casuali, ironia, contraddizioni umane riducono l’affidabilità delle inferenze.
Contromisure tecnologiche:

Privacy sintetica: Generazione automatica di dati falsi per confondere i sistemi.
Crittografia post-quantistica: Nuovi algoritmi potrebbero resistere anche ai computer quantistici.

Conclusione:

2035-2040 è il periodo in cui la tecnologia, in assenza totale di regole, potrebbe teoricamente raggiungere una “conoscenza quasi totale” (≥95% delle informazioni rilevanti su un individuo).
La vera sfida non è tecnica, ma di volontà: Questo scenario richiederebbe:
Una sorveglianza di massa integrata (accettata o imposta).
Investimenti illimitati in infrastrutture di raccolta dati.
Accettazione sociale della totale trasparenza.

🔍 Nota fondamentale: Anche nello scenario tecnico più estremo, la comprensione della coscienza umana (non solo dei dati) rimarrà probabilmente fuori portata. I dati rivelano cosa facciamo, non perché lo facciamo nel suo significato più profondo.

Come vedete, ipse dixit, si avvera il detto napoletano:

Solo chello che nun se fa, nun se sape.

Solo quello che non si fa, non viene conosciuto

Biz dove conviene

Quali sono – in Italia – i biz che possono dare dei frutti? (ovviamente gestendo bene tutti gli aspetti del biz!)

Questo elenco dei settori migliori in Italia – oggi – per un piccolo/medio imprenditore o investitore, è bastato su:

– Bassa burocrazia o barriere superabili
– Domanda crescente o stabile
– Buoni margini (se gestiti con intelligenza)
– Possibilità di scalare o automatizzare
– Protezione dalla concorrenza massiva (Amazon, multinazionali, ecc.)

Ovviamente, prima di lanciarsi, occorre sempre fare un’analisi del territorio: demografia, redditi, infrastrutture.

1) Assistenza agli anziani (privata, domiciliare o tecnologica)
Perché funziona: invecchiamento della popolazione = boom assicurato.
Servizi: badanti referenziate, teleassistenza, gestione farmaci, trasporti sanitari.
Ottimo se digitalizzato o integrato con assicurazioni e welfare aziendale.

2) Psicologia, coaching, counseling, formazione personale
Domanda crescente, anche fuori dai grandi centri.
Cresce il bisogno di supporto psicologico, orientamento, crescita personale.
Anche online: videoconsulti, percorsi, app.

3) Servizi per animali (cura, salute, benessere)
Veterinaria, toelettatura, pensioni, mobility dog, cibo bio.
Il pet è un figlio = spesa non razionalizzata.
Boom post-COVID: +30% adozioni, +50% spesa media.

4) Educazione e doposcuola (STEM, lingue, soft skills)
Scuola pubblica in crisi → le famiglie spendono per integrare.
Robotica, inglese, public speaking, coding per bambini.
Piattaforme locali + micro-sedi fisiche = mix vincente.

5) Servizi per aziende (B2B)
Consulenza su export, digitalizzazione, bandi PNRR, privacy, ESG.
Ancora tanta ignoranza digitale e bisogno di intermediari agili.
Tantissima ignoranza su branding, marketing e comunicazione
Margini alti, clienti fidelizzabili.

6) Produzione artigianale verticale + e-commerce
Piccoli brand che saltano la distribuzione e vendono direttamente:
es. cosmesi naturale, integratori, oggettistica personalizzata, accessori moda.
Funziona solo con forte storytelling e community.

7) Logistica urbana e micrologistica (ultimo miglio)
Tutti comprano online → serve chi consegna bene, in fretta e con servizi accessori.
Spazio per startup locali su food, farmaci, spesa, vino.
Cresce il settore “dark store” + pick-up point.

8) Manutenzione e ristrutturazioni (anche piccole)
Se ben organizzato, il piccolo artigiano guadagna più di un manager.
Settore sottodimensionato rispetto alla domanda.
Chi è affidabile e trasparente fa il pieno di clienti.

9) Servizi legati all’efficienza energetica
Fotovoltaico, isolamento, pompe di calore, caldaie intelligenti, comunità energetiche.
Spinta UE e incentivi permanenti → domanda stabile.
Funziona se integrato con progettazione e pratiche.

10) Creazione contenuti + branding per PMI
Le piccole imprese capiscono che devono “esserci” online, ma non sanno come.
Social media manager, fotografo, copywriter, SEO specialist = figure richieste.
Anche in provincia: local content is king.

Bonus: settori “ibridi” e futuri
Agricoltura verticale o di precisione (idroponica urbana, serre intelligenti)
Cybersecurity per PMI
Digitalizzazione enti locali (fondi in arrivo)
Servizi su misura per disabili o famiglie con bisogni speciali
Microscuole private (con educatori certificati, anche ibridi online/offline)

Come funziona una AI

Non é magia. È tecnologia

Per i demolitori delle AI, che non hanno una idea precisa su come funzioni

Ma quindi, come funziona davvero un LLM?

Partiamo da qui: un LLM non “pensa”, non capisce cosa dice, non ha intenzioni, obiettivi o modelli del mondo come li intendiamo noi. Ma allora perché sembra intelligente?

Perché è stato addestrato su miliardi di parole e ha imparato a prevedere la parola (o token) più probabile che segue in una sequenza di testo. Lo fa un passo alla volta, senza sapere dove sta andando. L’architettura si chiama autoregressiva: il modello guarda indietro (il testo già generato) per decidere cosa viene dopo.

Non costruisce concetti, non ragiona su significati: impara correlazioni statistiche. Se leggi e analizzi milioni di articoli, libri, tweet e manuali, inizi a “intuire” come scrivere cose che sembrano sensate. È questo che fa un LLM: imita il modo in cui gli umani parlano di un argomento, senza sapere cosa l’argomento sia.

Detto così sembra banale — e lo era — finché i modelli non sono diventati enormi. Quando hai abbastanza parametri e abbastanza dati, iniziano a succedere cose strane: riescono a fare logica, a pianificare, a risolvere problemi, anche senza che nessuno gli abbia spiegato come. È quello che molti chiamano “emergenza”, anche se spesso è solo effetto scala: più roba dentro, comportamenti più raffinati fuori.

Però non è magia: è statistica. Solo che a un certo punto la statistica diventa sorprendentemente potente.

Ma non c’è solo l’LLM nudo e crudo

I modelli moderni — come ChatGPT — non sono solo autoregressori isolati. Sono sistemi complessi che usano l’LLM come cervello linguistico, ma lo collegano a:

memorie (per ricordare conversazioni passate),

strumenti esterni (motori di ricerca, calcolatrici, database, API),

codice eseguibile (per generare ed eseguire comandi),

e meccanismi di feedback umano (es. RLHF, che premia risposte utili, sicure, pertinenti).

Quindi, anche se il modello di base “completa testo”, il sistema complessivo può pianificare, rispondere in modo mirato, verificare risultati, riscrivere e correggere. In certi casi, può anche rifiutarsi di rispondere se capisce (o simula di capire) che non è il caso.

Non ha “intelligenza”, ma ha ottime maschere

Il LLM non ha una mappa simbolica del mondo, ma ha una rappresentazione implicita: sa che “il fuoco brucia” e che “Napoleone è morto” perché queste informazioni ricorrono nei testi. Le codifica in una forma compressa, dentro decine di miliardi di pesi.

Questo non è sapere, ma riflette ciò che ha letto. E spesso basta a dare l’illusione di intelligenza. È un effetto di superficie: sembra intelligente perché parla come se lo fosse.

Quindi attenzione

Quando usi un LLM, non stai parlando con una mente, stai interrogando un sistema probabilistico di completamento linguistico molto avanzato, talvolta arricchito con strumenti esterni.

Funziona bene? Spesso sì. Ma il criterio che guida la generazione è plausibilità linguistica, non verità, non logica, non intenzione.

È un simulatore di linguaggio. E se gli chiedi cose che suonano plausibili ma sono sbagliate, potrebbe risponderti con perfetta sicurezza… una sciocchezza.

Non è un dio, non è un mostro, non è un filosofo, e non è tuo cugino che sa tutto: è una macchina che completa frasi. Ma lo fa così bene, che ci inganna tutti — compresi quelli che dovrebbero saperne di più.

Capirlo non serve per denigrare. Serve per usarlo bene. Perché se deleghi funzioni cognitive a un sistema che cognitivo non è, la responsabilità delle decisioni — spoiler — resta tua.

I peggiori biz in Italia

Facile entrare, facile fallire

I peggiori biz in cui infilarsi

Questa lista evidenzia tendenze di mercato e sfide strutturali che molti settori in Italia devono affrontare.

Non è una condanna assoluta per ogni attività, ma di un monito a non sottovalutare la complessità e la competitività del panorama.

Per avere successo in questi o in altri settori, è fondamentale condurre un’approfondita analisi di mercato, elaborare un business plan solido, considerare attentamente i costi e i margini, e soprattutto, trovare una proposta di valore unica e differenziante.

Ristorazione (bar, ristoranti, pizzerie)
Perché è difficile: saturazione totale, concorrenza spietata, margini bassi, orari massacranti.
Tipico errore: “Apro un baretto carino…” — muori sotto tasse e INPS.
In numeri: 1 su 2 chiude entro 3 anni.
Turismo stagionale (B&B, agriturismi, case vacanze)
Perché è un’illusione: tutti credono che basti affittare camere, ma ci vogliono servizi, manutenzione, e marketing.
Problema: stagionalità estrema, concorrenza Airbnb, burocrazia e tasse locali.
In più: zone interne e Sud spesso isolate dai flussi veri.
Abbigliamento e accessori (negozietti fashion, mercerie, boutique)
Perché è morto: Amazon, Shein, Zara, outlet.
Falso mito: “Ma io ho gusto!” — Il cliente medio vuole prezzo e reso.
Risultato: negozio vuoto, magazzino pieno, e svendi tutto in saldo.
Edicola e cartoleria
Fine di un’epoca: lettori in calo, editoria in crisi, giochi e francobolli spariti.
Chi resta: solo se integrato con servizi (tabacchi, ricariche, etc.).
Curiosità: molte sono state convertite in micro uffici postali privati.
Negozi di telefonia e elettronica “multi-brand”
Perché no: i margini sono tutti delle grandi catene.
Chi compra da te? Tutti online, oppure da Unieuro/Mediaworld.
In più: i brand ti scaricano i costi di esposizione e assistenza.
Lavanderie tradizionali
Costi fissi troppo alti, e la domanda cala: sempre meno abiti “da lavaggio”, e pochi clienti abituali.
Concorrenza killer: lavanderie automatiche H24 (più economiche).
Eccezione: zone ad alta densità o clientela alto-spendente.
Tabaccherie (per nuovi ingressi)
Paradosso: regge solo se hai già la licenza (che vale oro), ma come nuovo entrante paghi cifre folli per subentro.
In più: guadagni veri solo da Lotto, Gratta & Vinci, e servizi accessori.
Tendenza: calo del fumo + criminalità interessata = rischio alto.
Librerie indipendenti
Un sogno per pochi: margini bassi, concorrenza online totale.
Clientela in calo: il lettore forte compra su Amazon o nei megastore.
Funziona solo: se sei uno spazio culturale/eventistico oltre che shop.
Parrucchieri ed estetica “generalista”
Saturazione assurda in città e paesi.
Prezzi bloccati, concorrenza selvaggia, clienti infedeli.
Sopravvivono: solo chi si specializza (curly hair, bio, trattamenti top).
Franchising-farsa (gelati, bubble tea, panini gourmet, ecc.)
Boom & bust: attraggono giovani con “pacchetto chiavi in mano”, poi li spremono.
Problemi: fee elevate, royalty fisse, dipendenza dal franchisor.
Risultato: dopo 2 anni chiudi con debiti e zero know-how reale.

Bonus:
Impiantistica e servizi edili: buoni margini teorici, ma tempistiche lunghe, crediti non riscossi, rischio insolvenza del committente e concorrenza sleale (imprese estere, in nero).

Startup digitali “senza cassa”: ottime idee, ma zero accesso a VC e banche = morte rapida.

I settori con bassa barriera all’ingresso attirano troppa gente, senza capitale né strategia, mentre quelli ad alto potenziale sono opachi o bloccati da barriere relazionali, regolamentari o clientelari.