Abbracciare il ritmo rapido dell'IA

In associazione con KPMG

In un recente sondaggio, 2021 Thriving in an AI World, KPMG ha scoperto che in ogni settore, dalla produzione alla tecnologia alla vendita al dettaglio, l'adozione dell'intelligenza artificiale (AI) sta aumentando anno dopo anno. Parte del motivo è che la trasformazione digitale si sta muovendo più velocemente, il che aiuta le aziende a iniziare a muoversi in modo esponenzialmente più veloce. Ma, come afferma Cliff Justice, leader statunitense per l'innovazione aziendale presso KPMG, il Covid-19 ha accelerato il ritmo del digitale in molti modi, attraverso molti tipi di tecnologie. La giustizia continua, è qui che stiamo iniziando a sperimentare un ritmo così rapido di cambiamento esponenziale che è molto difficile per la maggior parte delle persone capire i progressi. Ma capiscilo loro dovere perché l'intelligenza artificiale si sta evolvendo a un ritmo molto rapido.

La giustizia ci sfida a pensare all'IA in un modo diverso, più simile a una relazione con la tecnologia, piuttosto che a uno strumento che programmiamo, perché dice, l'IA è qualcosa che si evolve, impara e si sviluppa più viene esposta agli esseri umani. Se la tua azienda è in ritardo nell'adozione dell'IA, Justice ha un cauto incoraggiamento, [il] mondo incentrato sull'IA accelererà tutto ciò che il digitale ha da offrire.

Business Lab è ospitato da Laurel Ruma, direttore editoriale di Insights, la divisione di pubblicazione personalizzata di MIT Technology Review. Lo spettacolo è una produzione di MIT Technology Review, con l'aiuto della produzione da Collective Next.

Questo episodio del podcast è stato prodotto in associazione con KPMG.

Mostra note e collegamenti

2021 Fiorente in un mondo di intelligenza artificiale, KPMG

Trascrizione completa

Lauro Ruma: Da MIT Technology Review, sono Laurel Ruma, e questo è Business Lab, lo spettacolo che aiuta i leader aziendali a dare un senso alle nuove tecnologie che escono dal laboratorio e nel mercato.

Il nostro argomento oggi è il tasso di adozione dell'intelligenza artificiale. Sta aumentando e velocemente. Un nuovo studio di KPMG mostra che sta accelerando in settori specifici come la produzione industriale, i servizi finanziari e la tecnologia. Ma cosa succede quando premi il pedale dell'acceleratore ma non hai assicurato tutto il resto? Sei a disagio per il tasso di adozione dell'IA nella tua azienda?

Due parole per te: colpo di frusta covid-19.

Il mio ospite è Cliff Justice, che è il leader statunitense per l'innovazione aziendale per KPMG. Lui e il suo gruppo si concentrano sull'identificazione, lo sviluppo e l'implementazione della prossima generazione di tecnologie, servizi e soluzioni per KPMG e i suoi clienti. Cliff è un ex imprenditore ed è un'autorità riconosciuta nell'approvvigionamento globale, nelle tecnologie emergenti come l'intelligenza artificiale, l'automazione intelligente e la trasformazione aziendale. Questo episodio di Business Lab è prodotto in associazione con KPMG. Cliff, grazie per esserti unito a me su Business Lab.

Cliff Justice: È bello essere qui. Grazie per avermi.

Alloro: Quindi, stiamo per dare un'occhiata ai risultati del sondaggio di KPMG per il rapporto Thriving in an AI World del 2021, che esamina sette settori. Perché KPMG ha ripetuto quel sondaggio per quest'anno? Cosa intendevi ottenere con questa ricerca?

Scogliera: Ebbene, l'intelligenza artificiale si sta evolvendo a un ritmo molto rapido. Quando abbiamo iniziato a occuparci e investire nell'intelligenza artificiale, probabilmente sette anni fa, era in una forma molto nascente. Non c'erano molti casi d'uso. Molti dei casi d'uso erano basati sull'elaborazione del linguaggio naturale. Circa 10 anni fa è stato quando il primo caso d'uso pubblico dell'intelligenza artificiale ha fatto notizia con IBM Watson che ha vinto Jeopardy. Da allora, hai assistito a una progressione molto, molto rapida. E tutto questo campo si sta evolvendo a un ritmo esponenziale. Quindi dove siamo oggi è molto diverso da dove eravamo un anno o due fa.

Alloro: Sembra ieri che IBM ha annunciato Watson e la crescita esponenziale dell'intelligenza artificiale è ovunque, nelle nostre auto, sui nostri telefoni. Lo stiamo sicuramente vedendo in più posti oltre a questo tipo di caso di ricerca su di esso. Uno dei titoli della ricerca è che c'è la percezione che l'IA potrebbe muoversi troppo velocemente per il comfort di alcuni decisori nei rispettivi settori. Che aspetto ha il troppo veloce? Questo è dovuto al colpo di frusta covid-19?

Scogliera: Non è necessariamente dovuto al colpo di frusta covid. L'ambiente covid ha accelerato il ritmo del digitale in molti modi, attraverso molti tipi di tecnologie. È qui che stiamo iniziando a sperimentare un ritmo così rapido di cambiamento esponenziale che è molto difficile per la maggior parte delle persone capire i progressi. Per chiunque di noi, anche me stesso che lavora in questo campo, è molto difficile capire i progressi e il ritmo del cambiamento. E preparare un'impresa - preparare le persone, il processo, i sistemi aziendali, il rischio, le protezioni informatiche per un mondo sempre più alimentato dall'intelligenza artificiale - è difficile in circostanze normali. Ma quando si combinano l'accelerazione digitale e l'adozione a seguito del covid, insieme allo sviluppo esponenziale e all'evoluzione dell'intelligenza artificiale, è difficile comprendere le opportunità e le minacce poste a un'organizzazione.

Anche se si potesse avvolgere completamente la testa intorno al progresso dell'intelligenza artificiale e al potenziale dell'intelligenza artificiale, cambiando un'organizzazione e cambiando la mentalità e la cultura in modo da adottare e beneficiare delle opportunità che l'intelligenza artificiale pone e anche proteggere contro il le minacce richiedono del tempo. Quindi, crea un livello di ansia e cautela che, a mio avviso, è ben giustificato.

Alloro: Quindi, parlando di quella cautela o pianificazione necessaria per implementare l'IA, in una discussione precedente alla conferenza EmTech della MIT Technologies Review nel 2019, hai affermato che le aziende dovevano ripensare al proprio ecosistema quando implementavano l'IA, ovvero partner, fornitori e il resto della loro azienda , per mettere tutti al passo. A quel tempo, hai detto che sarebbe stata la vera sfida. È ancora vero? O pensi che ora tutto stia procedendo così velocemente, questo sia il disagio che potrebbero provare alcuni dirigenti?

Scogliera: Bene, è vero. È ancora vero. L'ecosistema che ti ha portato a un livello più incentrato sull'analogico sarà molto diverso in un mondo più incentrato sull'intelligenza artificiale. Quel mondo incentrato sull'intelligenza artificiale accelererà tutto ciò che il digitale ha da offrire. Quello che intendo per digitale sono i nuovi modi di lavorare: i modelli di business digitali, i nuovi modi di sviluppare e far evolvere il commercio, i modi in cui interagiamo e scambiamo idee con i clienti e con colleghi e colleghi. Tutti questi stanno diventando molto più digital-centrici, e quindi l'intelligenza artificiale diventa uno dei meccanismi che evolve e fa progredire il modo in cui lavoriamo e il modo in cui interagiamo. E diventa un po' più simile a una relazione con la tecnologia, al contrario di uno strumento che programmiamo perché l'IA è qualcosa che si evolve, impara e si sviluppa quanto più viene esposta agli esseri umani.

Ora che abbiamo molte più capacità percettive della vita umana, grazie all'evoluzione del deep learning (quindi con questo, oggi, intendo più visione artificiale), la tecnologia è in grado di conquistare molto più mondo di quanto non fossimo prima. Quindi capire quale tecnologia, quale IA, tutte le capacità che l'IA può portare e migliorare e aumentare le capacità umane è fondamentale. È importante ristabilire e riqualificare l'ecosistema intorno alla tua attività e alla tua impresa. Penso che il problema più grande e più a lungo termine sia la cultura, ed è la cultura dell'impresa di cui sei responsabile, di cui sei responsabile. Ma sta anche sfruttando la cultura, la cultura esterna, l'adozione e il modo in cui lavori con i tuoi clienti, i tuoi fornitori, i fornitori, le autorità di regolamentazione e le parti interessate esterne. L'evoluzione della mentalità non è uguale in tutti quei gruppi di stakeholder. E a seconda del settore in cui operi, potrebbe essere molto diseguale in termini di livello di adozione, livello di comprensione, capacità e comfort di lavorare con la tecnologia. E man mano che quella tecnologia diventa più simile a quella umana, e lo stiamo vedendo negli assistenti virtuali e con questi tipi di tecnologie, sarà un baratro più grande da attraversare.

Alloro: Mi piace molto quella frase di pensare all'IA come una relazione con la tecnologia rispetto a uno strumento, perché esprime davvero le tue intenzioni quando stai entrando in questo nuovo mondo, questa nuova relazione, e che stai accettando quel cambiamento costante. Parlando del sondaggio e di vari settori, alcuni settori hanno visto un aumento significativo dell'implementazione dell'IA come finanziaria, vendita al dettaglio e tecnologia. Ma qui è stato il bisogno di trasformazione digitale o il covid, o forse altri fattori che hanno davvero guidato quell'aumento?

Scogliera: Bene, il covid ha avuto un impatto sull'accelerazione su tutta la linea. Cose che erano in movimento, che si trattasse dell'adozione di tecnologie digitali o della crescita o di un cambiamento nel comportamento dei consumatori, tutte quelle tendenze che erano in atto prima che il covid le accelerasse. E questo include modelli di business in declino. Abbiamo visto le tendenze che stavano accadendo nei centri commerciali. È solo accelerato. Abbiamo assistito all'adozione di una tecnologia accelerata. Ci sono industrie su cui il covid ha un effetto minore, non un effetto zero, ma un effetto minore. I servizi bancari e finanziari sono meno colpiti dal covid rispetto al commercio al dettaglio, all'ospitalità, ai viaggi, alla logistica. Il Covid ha davvero accelerato il cambiamento che sta avvenendo in quei settori.

L'IA, separata dal covid, ha un impatto materiale su tutti questi. E come ha affermato il nostro sondaggio, la produzione industriale, l'uso della robotica, l'uso della visione artificiale, l'intelligenza artificiale per accelerare la produttività e il miglioramento dell'efficienza hanno davvero iniziato a diventare mainstream e su larga scala nella produzione industriale. Stessa cosa con i servizi finanziari, l'interazione dei consumatori è stata migliorata con l'intelligenza artificiale in quelle aree. La tecnologia, non a caso, ha adottato l'IA completamente o abbastanza vicino all'IA completamente adottata. E poi abbiamo assistito a un drammatico aumento della vendita al dettaglio a causa dell'IA. Quindi lo shopping online, la capacità di prevedere la domanda dei consumatori è stato un forte caso d'uso per l'IA in quei settori.

Alloro: Quindi, i ritardatari, tuttavia, i settori in ritardo erano l'assistenza sanitaria e le scienze della vita solo, dico solo, con un aumento dell'adozione del 37% rispetto al sondaggio dell'anno scorso. È ancora un gran numero. Ma pensi che sia perché combattere il covid era la priorità o forse perché sono industrie regolamentate, o c'era un altro motivo?

Scogliera: La regolamentazione è un tema comune a quei ritardatari. Hai il governo, hai le scienze della vita, l'assistenza sanitaria. Tuttavia, anche i servizi finanziari sono regolamentati e sono un grande utilizzatore, quindi non può essere l'unica cosa. Penso che l'ipotesi sul covid sia probabilmente più plausibile perché il focus nelle scienze della vita è stato quello di far uscire il vaccino. Anche se dal nostro punto di vista e da quello che vediamo, il governo è un grande adottante. Solo in termini di potenziale all'interno del governo, è ancora indietro. Ma i numeri e l'enorme quantità di attività che si stanno svolgendo nel governo quando lo si confronta con l'impresa privata sono ancora piuttosto impressionanti. È solo che hai a che fare con un cambiamento su larga scala e molta più burocrazia e burocrazia per apportare quel cambiamento all'interno di un'impresa governativa.

Alloro: Di sicuro. Hai menzionato in precedenza il settore della produzione industriale e quel settore ha visto il 72% dei leader aziendali essere stato influenzato dalla pandemia per accelerare l'adozione dell'IA. Che cosa significa effettivamente per i consumatori di quel settore, così come per quel settore nel suo insieme?

Scogliera: Quando guardo questi numeri, non ci sarà un settore che non sia influenzato dall'IA. I settori che lo adotteranno prima e più rapidamente o che avranno un impatto a causa della pandemia, che sono stati quasi tutti guidati dal lavoro a distanza, dall'impossibilità di portare risorse in una posizione, dall'impulso per guidare l'automazione e l'IA essendo uno degli elementi fondamentali dell'automazione. Perché se guardi ad altre parti del sondaggio in cui ci chiediamo, dove sono i maggiori vantaggi? si troverà nell'efficienza e nella produttività. Ciò è abbastanza coerente in tutti i settori quando si guarda a dove viene applicata l'IA. Quindi automazione, produttività, analisi predittiva, tutte queste aree sono guidate da questi temi intorno alla produttività. I casi d'uso sono diversi in base al settore, ma le esigenze sono molto simili. I temi generali e le esigenze generali sono molto simili. Hai avuto alcuni settori che sono stati appena colpiti dalla pandemia in modo diverso.

Alloro: Emozionante, forse una differenza nella produzione industriale, anche se, come hai detto, è la robotica. Quindi un po' del nostro hardware gioca contro sempre il software.

Scogliera: Destra. Sì, nella produzione industriale, stai assistendo a una riorganizzazione delle fabbriche. Stai vedendo quello che alcune persone chiamano l'effetto Tesla, dove c'è un focus sulla trasformazione e l'automazione delle fabbriche, dove costruire la fabbrica è importante quasi quanto il prodotto stesso. Ci sono molti dibattiti e molte discussioni in quel settore su quanto automatizzare e c'è troppa automazione? Penso che in alcuni di questi eventi pubblici in cui hai assistito a un rapido aumento della produzione in cui è stata utilizzata l'automazione, hai visto anche un certo arretramento. Troppa tecnologia può effettivamente avere conseguenze e un impatto controproducenti perché deve esserci un coinvolgimento umano nel processo decisionale e la tecnologia non è ancora lì. Quindi, molti cambiamenti stanno accadendo in quello spazio. Stiamo assistendo a molta evoluzione, molti nuovi tipi di tecnologie. Il deep learning consente di avere più visione artificiale e automazione più intelligente nel processo di produzione all'interno delle fabbriche.

Alloro: Parlando di coinvolgere gli esseri umani in queste scelte, idee e tecnologie, una forte sicurezza informatica è una sfida, davvero, per tutti, giusto? Ma i cattivi usano sempre più l'IA contro aziende e imprese e la tua unica risposta e difesa è più IA. Ritieni che la sicurezza informatica sia specificamente un'area per la quale i dirigenti su tutta la linea accelerano la spesa?

Scogliera: Ebbene, hai esattamente ragione, la sicurezza informatica è una delle maggiori minacce man mano che la tecnologia avanza, sia che si tratti dell'intelligenza artificiale basata sull'informatica classica o di cinque o 10 anni dopo, quando avremo l'informatica quantistica messa a disposizione dei governi o delle aziende. I rischi per la sicurezza continueranno ad accelerare. L'IA è certamente un attacco, ma è anche una difesa. Quindi, l'analisi predittiva utilizza l'IA per prevedere le minacce, per difendersi dalle minacce poste dall'IA, che stanno aumentando la sofisticatezza della penetrazione, del phishing e di altri modi per compromettere il sistema. Queste tecnologie sono una specie di corsa agli armamenti tra, come hai detto, i buoni e i cattivi. Non c'è fine in vista per questo mentre iniziamo a entrare in un'era di vero cambiamento, che sarà sostenuto dal calcolo quantistico in futuro. Ciò accelererà solo perché avrai bisogno di un nuovo tipo di crittografia post-quantistica per difenderti dalle minacce che i computer quantistici potrebbero rappresentare per un'organizzazione di sicurezza.

Alloro: È assolutamente incredibile quanto velocemente, giusto? Come dicevamo, la crescita esponenziale soprattutto con l'informatica quantistica, forse dietro l'angolo, cinque, 10 anni, suona bene. La ricerca, tuttavia, torna e afferma che molti intervistati pensano che le loro aziende dovrebbero avere una sorta di politica etica e codice di condotta dell'IA, ma non molti lo fanno, non molti lo fanno. Quindi quelle che lo fanno sono aziende più piccole. Pensi che sia solo questione di tempo prima che lo facciano tutti o che sia un requisito del consiglio anche avere queste politiche etiche dell'IA?

Scogliera: Ebbene, sappiamo che se ne sta discutendo a livello normativo. Ci sono domande significative su dove il governo dovrebbe intervenire con le misure normative e dove controlla l'etica dell'IA... In che modo la tua organizzazione di marketing mira al comportamento nella sua base di clienti? E come puoi sfruttare l'IA per utilizzare i profili psicologici per abilitare le vendite? Ci sono alcune decisioni etiche che dovrebbero essere prese in merito, per esempio. L'uso del riconoscimento facciale negli ambienti dei consumatori è ben dibattuto e discusso. Ma l'uso dell'IA e l'uso etico dell'IA mirato alla psicologia dei consumatori, penso che il dibattito sia appena iniziato in gran parte quest'estate con alcuni documentari che sono usciti che hanno mostrato come i social media stiano usando l'IA per indirizzare i consumatori con prodotti di marketing e come questo può essere utilizzato in modo improprio e applicato in modo errato dai cattivi.

Quindi, sì, questa è solo la punta dell'iceberg. Quello che stiamo vedendo oggi sono solo le dichiarazioni iniziali di apertura quando si tratta di quanto lontano dovremmo spingerci con l'IA e quali sono le sanzioni che vengono applicate a coloro che vanno oltre il nostro dovere, e quelle sanzioni sono regolate dal governo? Sono sanzioni sociali e giusta esposizione o sono queste cose di cui abbiamo bisogno di leggi e regole che abbiano dei denti per violare queste etiche concordate, qualunque esse siano?

Alloro: È un po' una situazione che mi spinge, ti tira, giusto? Perché la tecnologia sta avanzando molto rapidamente, ma la società o le normative potrebbero essere un po' in ritardo. E allo stesso tempo, le aziende non stanno necessariamente, forse in alcuni casi, adottando l'IA con la stessa rapidità o hanno problemi a dotare queste iniziative di intelligenza artificiale. Quindi, in che modo le aziende stanno cercando di tenere il passo con l'acquisizione di talenti e le aziende dovrebbero iniziare a cercare, o forse già, guardare al miglioramento delle competenze o alla formazione dei dipendenti attuali su come utilizzare l'IA come nuova competenza?

Scogliera: Sì, questi sono problemi molto difficili. Se guardi lo studio e ti immergi, vedrai la differenza tra grandi aziende e piccole aziende. Voglio dire, la capacità di attrarre talenti che ha attraversato anni e anni di formazione in analisi avanzate, ingegneria informatica, apprendimento profondo, apprendimento automatico e comprensione delle complessità e delle sfumature dell'allenamento dei pesi e dei pregiudizi di un apprendimento profondo complesso, multilivello algoritmi: quel talento non è facile da trovare. È molto difficile prendere un classico ingegnere informatico e riqualificarlo in quel tipo di intelligenza artificiale basata sulla statistica, in cui devi davvero lavorare con l'addestramento di queste complesse reti neurali per raggiungere gli obiettivi dell'azienda.

Stiamo vedendo che le aziende tecnologiche offrono questi servizi sul cloud, e questo è un modo per accedere all'intelligenza artificiale e accedere ad alcuni di questi strumenti attraverso l'abbonamento alle API, alle interfacce dei programmi applicativi e all'applicazione di tali API alle tue piattaforme e tecnologie. Ma per avere davvero un vantaggio competitivo, devi essere in grado di manipolare, sviluppare e controllare i dati che servono all'addestramento di questi algoritmi. Nel mondo di oggi, l'intelligenza artificiale è molto, molto affamata di dati e richiede enormi quantità di dati per ottenere un output accurato e di alta qualità. Questi dati vengono acquisiti dalle società più grandi e ciò si riflette nella loro valutazione. Quindi, vediamo chi sono queste aziende. Gran parte di quel valore è dovuto ai dati a cui hanno accesso. E i prodotti che sono in grado di produrre si basano su gran parte di questi dati. Questi prodotti molte volte sono alimentati dall'intelligenza artificiale.

Alloro: Quindi, tornando al sondaggio, un ultimo punto di dati qui, il 60% degli intervistati afferma che l'IA è almeno da moderatamente a completamente funzionante nella propria organizzazione. Rispetto a 10 anni fa, sembra un vero progresso per l'IA. Ma non tutti sono ancora lì. Quali sono alcuni passaggi che le aziende possono intraprendere per diventare più pienamente funzionali con l'IA?

Scogliera: È qui che torno a ciò che ho detto l'anno scorso, ovvero rivalutare il vostro ecosistema. Chi sono i tuoi partner? Chi sta portando queste capacità nella tua azienda? Comprendi quali sono le tue opzioni relative ai fornitori di tecnologia che ti stanno dando accesso all'IA. Non tutte le aziende saranno in grado di assumere un esperto di intelligenza artificiale e disporre di intelligenza artificiale. Queste sono tecnologie, come ho detto, sono difficili da sviluppare. Sono difficili da mantenere. Si stanno evolvendo a un ritmo esponenziale fulmineo. Quindi, le conversazioni che avremmo avuto sei mesi o un anno fa sarebbero diverse ora, proprio a causa del ritmo del cambiamento che sta avvenendo in questo ambiente. La recalcitranza è bassa al cambiamento nell'IA. E quindi, si sta muovendo più velocemente della legge di Moore. Sta accelerando alla velocità con cui i dati lo consentono. Gli algoritmi stessi esistono da anni. È la capacità di acquisire e utilizzare i dati che guida l'IA. Quindi, collaborando con queste capacità, queste aziende tecnologiche che hanno accesso a dati rilevanti per il tuo settore sono un elemento fondamentale per avere successo.

Alloro: Quando parli con i dirigenti di come avere successo con l'IA, come consigliarli se sono indietro rispetto ai concorrenti e ai colleghi nell'implementazione dell'IA?

Scogliera: Bene, facciamo sondaggi come questo. Facciamo benchmark. Sfruttiamo i benchmark disponibili in altre aree e altri domini. Osserviamo il ritmo del cambiamento e il relativo vantaggio per quel settore specifico e, ancor più ristretto di quello, la funzione o l'attività all'interno di quel settore e quell'attività. L'IA non si è ancora infiltrata in ogni singola area. Sta per farlo, ma ci sono aree nel servizio clienti, nel GNA, nei componenti di back-office di un'organizzazione, nella produzione, nell'analisi, nelle intuizioni, nelle previsioni, tutto questo, l'IA ha una solida base, quindi continuando ad evolverlo. Ma poi ci sono elementi nella progettazione del prodotto, nell'ingegneria e in altri aspetti del design in cui l'IA si sta muovendo e che al momento non c'è quasi parità di condizioni.

Quindi, è irregolare. È molto avanzato in alcune aree, non è così avanzato in altre. Direi anche che la percezione che emergerà dal sondaggio tra i generalisti in queste aree potrebbe non considerare alcune delle capacità di intelligenza artificiale più avanzate che potrebbero essere sei mesi, un anno o due anni lungo la strada. Ma queste capacità si stanno evolvendo molto rapidamente e si sposteranno rapidamente in questi settori. Guarderei anche all'ecosistema delle startup. Le startup si stanno evolvendo rapidamente. Le tecnologie che una startup sta utilizzando e introducendo in nuovi settori per rivoluzionare quei settori non sono necessariamente prese in considerazione dalle aziende più affermate che hanno modelli operativi esistenti e modelli di business esistenti. Quindi, una startup potrebbe utilizzare l'intelligenza artificiale e i dati per trasformare completamente il modo in cui un settore consuma un prodotto o un servizio.

Alloro: È un buon consiglio come sempre. Cliff, grazie mille per esserti unito a noi oggi in quella che è stata un'ottima conversazione sul Business Lab.

Scogliera: Piacere mio. È fantastico parlare con te.

Alloro: Era Cliff Justice, il leader statunitense per l'innovazione aziendale per KPMG, con cui ho parlato da Cambridge, Massachusetts, sede del MIT e della MIT Technology Review, affacciata sul fiume Charles.

Questo è tutto per questo episodio di Business Lab. Sono il tuo ospite, Laurel Ruma. Sono il Direttore di Insights, la divisione di pubblicazione personalizzata di MIT Technology Review. Siamo stati fondati nel 1899 presso il Massachusetts Institute of Technology. E puoi trovarci su carta stampata, sul web ed eventi ogni anno in tutto il mondo. Per ulteriori informazioni su di noi e sullo spettacolo, visita il nostro sito Web all'indirizzo technologyreview.com.

Questo programma è disponibile ovunque tu abbia i tuoi podcast.

Se ti piace questo episodio, speriamo che ti prenderai un momento per valutarci e recensirci. Business Lab è una produzione di MIT Technology Review. Questo episodio è stato prodotto da Collective Next. Grazie per aver ascoltato.

Questo episodio del podcast è stato prodotto da Insights, il ramo dei contenuti personalizzati di MIT Technology Review. Non è stato prodotto dalla redazione del MIT Technology Review.

nascondere