Dieci anni fa questa settimana, una macchina si è seduta di fronte al più grande giocatore di giochi da tavolo del pianeta all'interno di un hotel a Seoul, in Corea del Sud. Il gioco era Go. Ha più di 3.000 anni e ha più posizioni possibili sulla scacchiera di quante ce ne siano atomi nell'universo osservabile. Nessuno pensava che un computer potesse vincere questa partita, non per almeno un altro decennio. La macchina ha vinto quattro partite su cinque. Ma il punteggio non era la storia, ma piuttosto una singola mossa durante il Gioco 2. Mossa 37. AlphaGo ha posizionato una pietra in una posizione così strana che i commentatori che trasmettevano la partita in diretta pensavano che il sistema avesse avuto un malfunzionamento. I giocatori professionisti di Go che guardavano in tutto il mondo l'hanno chiamata un errore in tempo reale. Ma non era un errore. Si è rivelata essere una delle mosse più brillanti nella storia del gioco di 3.000 anni. E una macchina l'ha ideata da sola. AlphaGo aveva calcolato che le probabilità che un umano potesse mai fare quella mossa erano circa una su diecimila. Ha comunque eseguito la mossa e quella mossa è stata ciò che ha vinto la partita. Lee Sedol, il campione del mondo seduto dall'altra parte del tavolo, ha fissato per oltre dodici minuti, cercando di elaborare cosa fosse successo. Ha detto in seguito che in quel momento si è reso conto che AlphaGo stava essendo creativo. Quella singola partita ha ricollegato il mondo. La Cina ha visto una macchina dominare il gioco di strategia più sacro nella cultura dell'Asia orientale e l'ha trattato come una crisi di sicurezza nazionale. Pechino ha lanciato un massiccio investimento nell'IA del valore di centinaia di miliardi di dollari. La corsa agli armamenti globali dell'IA in cui tutti noi stiamo vivendo ora è iniziata in quella stanza d'hotel. Ecco perché ciò è importante ora. Quasi ogni grande laboratorio di IA nel 2026 è concentrato nel rendere i modelli linguistici più grandi. Prevedere la prossima parola, ma farlo meglio e più velocemente. Hassabis sta scommettendo su qualcosa di molto diverso. Sostiene che prevedere le parole non ti porterà mai a una vera intelligenza. Ciò che manca è la capacità di pensare realmente in anticipo, esplorare diverse possibilità e pianificare prima di agire. Questo è ciò che AlphaGo poteva fare nel 2016 e DeepMind ha continuato a costruire su quella base da allora. Il piano è di prendere la comprensione del linguaggio e del mondo di Gemini, fonderla con la capacità di AlphaGo di cercare e ragionare attraverso i problemi. E poi inserire strumenti specializzati come AlphaFold che ha risolto uno dei problemi irrisolti più antichi della biologia utilizzando lo stesso approccio fondamentale. Hassabis ha detto di credere che l'AGI potrebbe arrivare entro cinque o otto anni. E che quando arriverà, farà sembrare la Rivoluzione Industriale lenta in confronto. Tutto ciò risale a una singola pietra posizionata su una tavola di legno in una stanza tranquilla a Seoul. Quello è stato il primo vero segno che le macchine potessero fare qualcosa che pensavamo potessero fare solo gli esseri umani, ideare un'idea che nessuno aveva mai pensato prima. E le persone che l'hanno costruita stanno ora usando lo stesso piano per costruire qualcosa di molto più grande.

L'ex CEO di Google ha appena descritto come un programmatore gestisce un agente AI dalle 19:00 alle 4:00. Si sveglia, fa colazione e rivede cosa è stato inventato durante la notte. Eric Schmidt dice che ciò che sta accadendo ora è "sconvolgente". Schmidt afferma che i programmatori migliori sono sempre stati valutati dieci volte di più rispetto a quelli subito sotto di loro. Questo era vero prima dell'AI, ma ora quelle persone diventano ancora più preziose perché sono le uniche in grado di controllare realmente questi sistemi. Tutti gli altri diventano sostituibili. La vera previsione riguarda la forma dell'intera economia. Schmidt dice che ci stiamo dirigendo verso un numero ridotto di aziende molto grandi e un numero massiccio di aziende molto piccole. Il settore intermedio scompare perché quando l'AI può svolgere il lavoro, non hai più bisogno di così tante persone. Questo si sta già manifestando nei dati reali sulle assunzioni. La ricerca di Stanford ha trovato un calo del 20% nelle assunzioni per sviluppatori all'inizio della carriera dalla fine del 2022. Alcune aziende dicono che l'AI ora scrive il 70-90% del loro codice prodotto. I team che avevano bisogno di dieci ingegneri junior ora operano con due senior e un agente AI. Schmidt avverte di questo da due anni. La differenza ora è che i numeri stanno raggiungendo la previsione. Le assunzioni stanno diminuendo a livello di ingresso e il numero di dipendenti sta diminuendo nei settori dei bianchi colli. E le aziende che si muovono più lentamente non avranno una seconda possibilità di adattarsi.

Mark Zuckerberg ha speso 14 miliardi di dollari per assumere un uomo. Nove mesi dopo, lo sta smantellando. Nel 2025, Meta ha acquistato quasi la metà di Scale AI e ha portato il suo fondatore di 28 anni, Alexandr Wang, come Chief AI Officer. Ha ottenuto un super-team di ricercatori d'élite e un mandato per inseguire la superintelligenza. Ma all'interno di Meta, la collisione è iniziata rapidamente. I dirigenti della vecchia guardia volevano un'IA che potenziasse Facebook e Instagram. Wang voleva costruire il prossimo modello di frontiera, non il prossimo prodotto pubblicitario. Poi la leggenda se n'è andata. Il vincitore del premio Turing Yann LeCun ha rifiutato di riferire a Wang, definendolo "giovane e inesperto", e ha lasciato Meta dopo più di un decennio. Le crepe erano ora pubbliche. Entro la fine del 2025, Wang si lamentava che la presa di Zuckerberg stava soffocando i progressi. E nel marzo 2026, Zuckerberg ha fatto la sua mossa. Ha creato una nuova organizzazione di IA applicata, riferendo ad altri luogotenenti di lunga data e ha dirottato progetti chiave, persone e infrastrutture intorno a Wang. I ricercatori che Wang ha personalmente reclutato? Ora riferiscono ad altri dirigenti. Wang ha ancora il titolo di Chief AI Officer, ma il potere è svanito. 14 miliardi di dollari investiti e il principale scienziato dell'IA se n'è andato e centinaia di posti di lavoro tagliati a causa di questo. Questo è Zuckerberg che ammette che la sua scommessa più grande non ha funzionato. E lo sta facendo nel modo in cui fa sempre, non licenziando qualcuno, ma costruendo attorno a loro fino a che non rimane nulla.