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La scienza moderna, tramite l'analisi del DNA, suggerisce che dietro la leggenda di Nessie possa celarsi un'anguilla di dimensioni eccezionali.

Da secoli, la leggenda di un mostro preistorico anima le cupe acque di Loch Ness. Ma cosa dice la scienza? Oltre i miti e le fotografie smentite, la ricerca moderna offre una prospettiva affascinante. Un'indagine rivoluzionaria basata sul DNA ambientale ha setacciato il lago, non trovando tracce di plesiosauri, ma rivelando la presenza massiccia di un candidato inaspettato, trasformando la criptozoologia in biologia. ARTICOLO COMPLETO

Le origini di un mito moderno
Sebbene le radici della leggenda del mostro di Loch Ness affondino in antichi racconti, come la biografia di San Colombano del 565 d.C. e le incisioni rupestri dei Pitti, il fenomeno "Nessie" come lo conosciamo oggi è una creazione del XX secolo. L'esplosione mediatica avvenne nel 1933, quando la costruzione di una nuova strada lungo le rive del lago rese più facili gli avvistamenti. La fama mondiale arrivò l'anno successivo, nel 1934, con la pubblicazione della "fotografia del chirurgo" (surgeon's photograph) da parte del Daily Mail. L'immagine, che mostrava una testa e un lungo collo emergere dall'acqua, divenne l'icona del mostro e alimentò per decenni la teoria che nelle profondità del lago si nascondesse un plesiosauro sopravvissuto all'estinzione.

Tuttavia, decenni dopo, nel 1994, la verità venne a galla: la fotografia era un falso, un elaborato scherzo orchestrato con un sottomarino giocattolo a cui era stata attaccata una testa di plastica. Questa demistificazione, insieme a quella di innumerevoli altri presunti avvistamenti, ha spostato l'attenzione dalla ricerca di prove alla ricerca di spiegazioni scientifiche.

Le spiegazioni razionali: da elefanti a illusioni ottiche
La comunità scientifica ha proposto numerose spiegazioni per gli avvistamenti, la maggior parte delle quali riconducibili a errori di percezione o all'identificazione errata di oggetti o animali noti. Onde stazionarie (seiche), tronchi d'albero galleggianti, stormi di uccelli, lontre o persino cervi che attraversano il lago a nuoto possono, in condizioni di scarsa visibilità, essere scambiati per qualcosa di misterioso. Una delle teorie più bizzarre, ma non del tutto implausibile, suggerisce che alcuni avvistamenti potrebbero essere stati causati da elefanti di circhi itineranti che venivano portati a fare il bagno nel lago, con la proboscide e la schiena scambiate per il collo e le gobbe del mostro.

La svolta del DNA: l'ipotesi dell'anguilla gigante
La svolta più significativa nella ricerca di una spiegazione biologica è arrivata nel 2018, con uno studio rivoluzionario guidato dal professor Neil Gemmell. Utilizzando la tecnica del DNA ambientale (eDNA), i ricercatori hanno raccolto e analizzato campioni d'acqua da tutto il lago per catalogare il DNA di tutte le specie viventi presenti. I risultati sono stati chiari: nessuna traccia di DNA di rettile, escludendo di fatto l'ipotesi del plesiosauro. Nessun DNA di squalo della Groenlandia o di grandi pesci come lo storione.

Tuttavia, lo studio ha rivelato una presenza enorme e onnipresente di DNA di anguilla europea. Sebbene non sia una prova diretta, questo dato ha dato un solido fondamento scientifico a una vecchia teoria: alcuni avvistamenti di Nessie potrebbero essere spiegati dalla presenza di anguille di dimensioni eccezionalmente grandi. Un'anguilla lunga diversi metri, che nuota in superficie, potrebbe facilmente essere scambiata per qualcosa di molto più misterioso.

La storia di Loch Ness è un perfetto esempio di come la scienza affronta i "misteri". Invece di limitarsi a negare, cerca di spiegare. L'ipotesi del plesiosauro è stata scartata per mancanza di prove, ma la scienza non ha chiuso la porta. Al contrario, l'ha aperta su una possibilità diversa, biologicamente plausibile. Il mostro di Loch Ness probabilmente non è una creatura preistorica, ma la leggenda si è evoluta. Oggi, grazie alla scienza, il suo volto potrebbe essere quello, forse meno mitologico ma non meno affascinante, di una colossale anguilla che regna incontrastata nelle profonde e torbide acque del lago scozzese.

 

Gli investimenti nel settore AI si stanno spostando verso startup che offrono soluzioni pratiche e automatizzate per le aziende.

L'era della meraviglia per l'intelligenza artificiale sta lasciando il posto a quella della pragmatica applicazione. Gli investitori non cercano più solo il prossimo grande modello linguistico, ma startup che usano l'IA per risolvere problemi reali e misurabili. È la fine della corsa all'oro e l'inizio del business delle 'pale e dei picconi': strumenti che automatizzano il lavoro, dalla scrittura di codice alla conformità legale. ARTICOLO COMPLETO

Dalla ricerca all'applicazione: la maturità del mercato AI
Il settore dell'intelligenza artificiale sta vivendo una profonda trasformazione. Dopo una prima fase dominata dall'entusiasmo per le capacità sbalorditive dei grandi modelli linguistici (LLM) fondamentali, l'attenzione degli investitori e del mercato si sta spostando con decisione. La nuova ondata di finanziamenti non premia più la ricerca pura, ma le startup di "IA applicata", ovvero quelle aziende che utilizzano modelli esistenti per creare soluzioni concrete a problemi aziendali specifici.

Questa transizione segna una fase di maturità. Le aziende non comprano più "intelligenza artificiale" come concetto astratto, ma cercano un ritorno sull'investimento (ROI) tangibile. Il valore si sta spostando dal modello stesso alla sua integrazione efficace ed efficiente all'interno dei flussi di lavoro esistenti, con l'obiettivo di aumentare la produttività e ridurre i costi.

I nuovi protagonisti: pale e picconi per la rivoluzione AI
Utilizzando la metafora della corsa all'oro, se la prima fase è stata la ricerca delle pepite (la creazione di LLM come GPT), quella attuale è dominata da chi vende "pale e picconi": gli strumenti, le infrastrutture e le applicazioni che permettono a tutti di sfruttare l'oro trovato. Recenti round di finanziamento illustrano perfettamente questa tendenza:

• Reflection AI: Ha raccolto 2 miliardi di dollari per sviluppare strumenti che automatizzano lo sviluppo del software, assistendo i programmatori nella scrittura, revisione e test del codice.


• Supabase: Ha ottenuto 100 milioni di dollari per fornire un'infrastruttura backend open-source che semplifica e accelera lo sviluppo di applicazioni basate sull'IA.


• AiPrise: Ha chiuso un round da 12,5 milioni di dollari per la sua piattaforma che automatizza i complessi e costosi processi di conformità aziendale, come i controlli "Know Your Customer" (KYC) e antiriciclaggio (AML).


• Prezent: Ha raccolto 30 milioni di dollari per un software che automatizza la creazione di presentazioni e report aziendali, combinando visualizzazione dati e generazione di contenuti.

Questi esempi dimostrano come l'IA stia diventando un motore per l'automazione di compiti specifici e ad alta intensità di lavoro, piuttosto che un fine in sé.

Le implicazioni per il futuro del lavoro e della tecnologia
Questo spostamento ha conseguenze significative. Indica l'inizio della "commoditizzazione" dei modelli di IA di base. In un futuro non troppo lontano, l'accesso a un LLM potente sarà dato per scontato, simile a come oggi si accede al cloud computing. Il vero vantaggio competitivo non risiederà più nel possedere il modello più grande, ma nell'avere l'applicazione più intelligente e verticalizzata, capace di risolvere un problema reale meglio di chiunque altro.

Per il mondo del lavoro, questa ondata di automazione non mira necessariamente a una sostituzione di massa dei lavoratori, ma piuttosto a un aumento della loro produttività. L'obiettivo è liberare i professionisti dai compiti più ripetitivi e dispendiosi in termini di tempo, permettendo loro di concentrarsi su attività a più alto valore aggiunto, come la strategia, la creatività e le relazioni interpersonali.

In conclusione, il futuro a breve e medio termine dell'innovazione e degli investimenti nel campo dell'intelligenza artificiale è chiaro. La frontiera si è spostata dalla magia tecnologica alla noiosa ma estremamente redditizia integrazione aziendale. I capitali seguiranno le startup in grado di dimostrare un valore misurabile, trasformando la promessa dell'IA in produttività reale e aprendo la strada a una nuova generazione di strumenti software intelligenti.