Can Europe Win the Age of AI? | Thomas Dohmke | TED

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TED


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Traduttore: Matteo Casarin Revisore: Gabriella Patricola
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Vlad Gozman: Obviously people know you as the CEO of GitHub,
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VLAD GOZMAN: Sei noto per essere l’AD di GitHub,
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you're at the helm of what I would say is the most pivotal tool
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sei al timone di quello che considero uno strumento cruciale
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for developers worldwide,
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per gli sviluppatori di tutto il mondo
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and also a player early on in the AI game with Copilot.
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e sei stato uno dei primi a entrare in campo
nella partita per l’IA con Copilot.
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But before we go into all that and GitHub,
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Ma prima di arrivare a GitHub e a tutto il resto,
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I want to go back a bit.
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vorrei tornare indietro per un attimo.
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I'm curious,
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Sono curioso.
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something what people might not know is how did you get here?
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La gente potrebbe chiedersi come sei arrivato fin qui.
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Thomas Dohmke: I took a plane from Stuttgart to fly here.
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THOMAS DOHMKE: Ho preso un volo da Stoccarda
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But I think you're asking about my life's journey.
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ma penso che tu ti riferisca al mio percorso di vita.
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I was born in East Berlin in 1978,
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Sono nato a Berlino Est nel 1978
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and so for the first 12 years of my life,
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quindi fino ai 12 anni non ho quasi mai usato un computer.
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I didn't really have access to computers.
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C’era un Robotron,
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There was a Robotron, an East German clone of a Z80 I think,
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una sorta di clone dello Z80 della Germania Est,
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in the geography lab that we were allowed to hack a little bit on.
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con cui potevamo smanettare nel laboratorio di geografia.
Poi, nei primi anni ’90, comprai un Commodore 64.
00:53
And then I bought a Commodore 64 in the early '90s.
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And, you know, it's been forgotten what that was like, right?
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Abbiamo dimenticato com’erano le cose all’epoca.
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I had to buy like a yellow book.
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Comprai un libro giallo che si intitolava letteralmente
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It was literally called the big Commodore 64 book.
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“Il grande libro del Commodore 64”.
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And then you taught yourself coding, and there was no internet to go, right?
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Si imparava da soli a programmare, senza l’aiuto di Internet.
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There was no forum, no Reddit, no GitHub.
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Non c’erano i forum, non c’erano Reddit o GitHub.
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You had to either figure it out yourself,
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Bisognava cavarsela da soli
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or you had to go to computer club on Wednesday
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o andare il mercoledì al club di informatica
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and hope there's another nerd there that knows the answer to your question.
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sperando che un altro nerd sapesse come aiutarti.
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In 1998, I started university at Technical University in Berlin.
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Nel 1998 iniziai gli studi all’Università Tecnica di Berlino
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And, you know, one of the big benefits
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e uno dei grandi vantaggi era una connessione fissa a Internet
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was that you had a landline internet connection from there
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that didn't cost any money compared to AOL and CompuServe.
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che costava pochissimo rispetto a AOL e CompuServe.
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And I bought SUSE Linux in the bookstore
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Comprai SUSE Linux in libreria per entrare nel mondo open source.
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to get into the world of open source.
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And obviously, I found lots of other nerds on the internet
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Ovviamente su Internet trovai molti altri nerd
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to ask all the questions in the newsgroups,
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a cui porre domande nei newsgroup come Usenet.
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the Usenet.
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And you know, went through my career journey.
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Passiamo al mio percorso professionale.
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And when the iPhone SDK came out in 2008, I thought,
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Nel 2008 usci l’SDK per iPhone e pensai che fosse il momento di cambiare.
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it's time to do something new.
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01:56
I quit my job at Bosch
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Lasciai il mio lavoro alla Bosch
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at the height of the financial crisis in late 2008,
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al culmine della crisi finanziaria verso la fine del 2008
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to become an independent software developer
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per diventare uno sviluppatore indipendente
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that builds iPhone and Android apps.
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e realizzare app per iPhone e Android.
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And of course, you know, through the cloud,
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Ovviamente distribuivo le mie app attraverso il cloud
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I was able to also distribute all my apps
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and then later build a platform called Hockey App
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e poi creai una piattaforma chiamata Hockey App
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that was acquired by Microsoft in 2014.
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che venne acquisita da Microsoft nel 2014.
02:16
And that then moved me from Stuttgart all the way to Seattle,
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Questo mi portò da Stoccarda fino a Seattle,
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where I got lucky in 2018 to be in the right time, right place
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dove nel 2018 ebbi la fortuna di essere al posto giusto nel momento giusto
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to be part of the GitHub acquisition.
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durante l’acquisizione di GitHub,
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And ultimately, you know, be here on stage as the GitHub CEO.
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che mi ha portato su questo palco nelle vesti di CEO.
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VG: What a journey.
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1240
VG: Che viaggio!
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It all has led to this moment.
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Tutto per arrivare a questo momento.
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(Applause)
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151300
5080
(Applausi)
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But, you know, it raises an interesting point, right?
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2800
Sorge però una questione interessante.
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You've been successful here in Europe up to a point.
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4680
Qui in Europa hai avuto un certo successo.
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And then you left.
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2000
E poi ti sei trasferito.
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I mean, your further steps were even more successful, I would argue.
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A mio avviso raggiungendo traguardi ancora più importanti.
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But you left.
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172300
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Però ti sei trasferito, e quindi ho una domanda da porti.
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So my next question is, you know,
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173460
3280
02:56
how do we keep the next Thomas Dohmke in Europe?
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Come convinciamo il prossimo Thomas Dohmke a restare in Europa?
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What does Europe need to do?
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Cosa dovrebbe fare l’Europa?
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TD: Microsoft made me leave.
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TD: Dovremmo precisare che stiamo parlando di Microsoft
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You have to say it like that.
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Although, being honest,
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anche se, in tutta onestà,
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it also was always a dream of mine to live on the West Coast,
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ho sempre avuto il sogno di vivere nella West Coast.
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in the ’90s, when I was a kid,
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Negli anni ’90 ero un ragazzino
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I felt I was born too late to be part of the home computer revolution.
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e sapevo di essere nato troppi tardi per vivere la rivoluzione dei PC.
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But then obviously now where we are today,
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2160
Ma se guardiamo al momento attuale,
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it's clear that there was another one with mobile,
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2360
è chiaro che ci sono state le rivoluzioni mobile e cloud
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another one with cloud,
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1200
e che ora è in atto quella dell’IA.
03:22
and now we are in one with AI.
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03:24
And so I think, you know, maybe if Microsoft buys a German company today,
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3440
Penso che se Microsoft comprasse un’azienda tedesca
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they would just say you can work from home as hybrid work
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2760
permetterebbe il lavoro ibrido da casa o di lavorare solo in remoto.
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or remote-only work.
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1480
03:31
It’s much more prevalent than it was 10 years ago in 2014.
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211860
4000
Rispetto a dieci anni fa è molto più diffuso.
03:35
That said, though, you know, if I look at my hometown in Germany,
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3680
Ma, detto questo, se penso alla mia città natale in Germania,
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I can come up with three things that are definitely lacking.
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219580
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mi vengono in mente tre grandi carenze.
03:43
And the first one is school and schooling,
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223580
3000
La prima riguarda la scuola e l’insegnamento.
03:46
which, it's ridiculous to me
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2040
Mi sembra assurdo che in prima elementare non venga insegnata la programmazione.
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that we don't teach kids in first grade how to code
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228700
2680
03:51
like, we teach kids physics,
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I bambini imparano la fisica, la biologia e la chimica
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biology and chemistry that you almost never use in life anymore.
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234460
3600
che non hanno più riscontro nella vita quotidiana
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But we don't teach them how to build software for their smartphones
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238100
3360
ma non insegniamo loro come sviluppare i software
per gli smartphone e i computer che usiamo tutto il giorno.
04:01
and for their computers that we all use day in and day out, right?
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241500
3120
Pensiamoci per un istante.
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Like, think about that for a second.
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244660
1720
04:06
These are the most important devices in our lives.
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2480
Sono dispositivi fondamentali per le nostre vite.
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You know it because you can barely meet anyone
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248940
2560
Ormai è difficile incrociare qualcuno che non abbia il telefono in mano,
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that doesn't have their phone in their hands anymore.
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251540
2480
che sia in metro, in aereo o al lavoro.
04:14
Whether it’s in the subway or on a plane or at work.
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2680
04:16
So I'd say schooling needs to dramatically change.
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256740
2360
Penso che la scuola debba cambiare radicalmente.
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And, you know, it's easy to blame the system and think about,
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259100
2880
È facile incolpare il sistema, aspettare che intervenga la politica.
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oh, the politics have to change something.
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2000
Penso che spetti a noi genitori incoraggiare le scuole
04:24
I think it starts with us as parents to really encourage the schools
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264060
3200
a essere più lungimiranti e innovative
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to think ahead and think outside the box
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267300
1920
per quanto riguarda l’innovazione delle lezioni frontali.
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of what frontal lessons are and used to be when we went to school.
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269260
4760
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The second one is start-up and the start-up ecosystem.
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274060
2640
La seconda riguarda le startup e il loro ecosistema.
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It's so hard to found a company in Germany and Austria
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276740
3600
È difficilissimo avviare una società in Germania, in Austria
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and in many European countries.
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280380
1560
e in molte nazioni europee.
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The GmbH has to go away.
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281940
1720
È un dato di fatto che le Srl devono andarsene.
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That's just the fact.
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283700
1200
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You see a lot of German start-ups
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284940
1840
Come prima cosa, molte startup tedesche
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that the first thing they do is they go on Stripe Atlas
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286780
3000
vanno su Stripe Atlas e registrano una LLC nel Delaware
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and click in a Delaware LLC,
100
289820
1600
04:51
because that's much easier to collect angel investments, right?
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291460
2960
per attirare i capitali degli angel investor.
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We have so much regulation in Europe,
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294420
1840
In Europa abbiamo troppi regolamenti – GDPR, DSA, DMA, di tutto e di più –
04:56
GDPR, you know, DSA, DMA, you name it,
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296300
3040
04:59
that start-ups need to follow instead of building cool shit, right?
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299380
4040
che le startup devono rispettare invece di impegnarsi in qualcosa di figo.
05:03
Like that's I think the biggest issue we have
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303420
2160
Penso che la nostra priorità dovrebbe essere
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where we need to build a new ecosystem ...
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305620
2400
un nuovo ecosistema per le startup.
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Because we know from the innovator’s dilemma
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308060
3280
“Il dilemma dell’innovatore” insegna che la rivoluzione parte dalle startup.
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that disruption is coming from start-ups.
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311380
2040
05:13
The big incumbents cannot create disruption.
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313460
2080
Le grandi imprese non creano innovazione.
05:15
There's exceptions, of course.
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315580
1880
Ovviamente ci sono delle eccezioni,
05:17
And, you know, hopefully GitHub and Microsoft are seen as one.
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317500
2920
spero che GitHub e Microsoft siano viste come tali,
05:20
But the regular mode is that start-ups are the companies,
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320420
3600
ma la regola generale afferma che sono società come le startup
05:24
the founders are the ones that are pushing society forward.
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324060
3160
e chi le fonda a far progredire la società.
05:27
And then lastly, you know, infrastructure.
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327260
2400
Infine ci sono le infrastrutture.
05:29
You know, my hometown, on their web page,
115
329660
2000
Il sito della mia città natale afferma
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they're saying 95 percent of all households have broadband internet.
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331700
3200
che il 95% delle famiglie ha accesso alla banda larga.
05:34
But what they mean is 50 Mbit.
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334940
1720
Peccato che intendano 50 Mbit.
05:36
That's not broadband.
118
336660
2000
Quella non è banda larga.
05:39
When my kids stream Netflix or YouTube and play Minecraft with their friends
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339140
4240
Quando i miei figli guardano Netflix o YouTube,
giocano a Minecraft con gli amici e allo stesso tempo chattano su Whatsapp,
05:43
and have a WhatsApp chat open all at the same time,
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343420
2720
05:46
I can no longer, you know,
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346180
1280
io non posso fare la call con te per preparare questo intervento.
05:47
join the Zoom call with you to prepare this session.
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347460
2480
05:49
And I think this is where the European Union ultimately needs to go in
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349940
4160
Penso che l’Unione Europea dovrebbe prenderlo in considerazione
05:54
and have an infrastructure package,
124
354140
2800
e studiare un pacchetto per le infrastrutture,
05:56
and not bridges and streets and all that.
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356980
2560
ma non per ponti, strade e cose simili.
05:59
That's that's good too.
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359580
1160
Sono importanti, certo,
06:00
But like broadband internet, fiber everywhere.
127
360780
3160
ma io mi riferisco alla banda larga, all’espansione della fibra.
06:05
VG: Well, some might argue that regulation is good.
128
365260
4960
VG: C’è chi evidenzia i benefici della regolamentazione.
06:10
How do you stand on that?
129
370260
1840
Qual è la tua posizione?
06:12
TD: Regulation is good if you're a big company
130
372420
2280
TD: I regolamenti sono per le grandi società
06:14
with a big law department and big enterprise customers,
131
374740
2600
con grandi team legali e grandi aziende come clienti
06:17
because then you can go into a sales process and say,
132
377340
2480
che iniziano un processo di vendita spuntando delle caselline
06:19
here, I check all the boxes,
133
379860
1360
06:21
so you don't have to argue with the legal team and the DPA.
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381220
2960
evitando così problemi col team legale e il Garante della privacy.
06:24
Instead, you can just, you know,
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384180
1840
Insomma, il loro processo di vendita è molto più rapido.
06:26
go through the sales process much quicker.
136
386020
2040
Ma non sono adatti per l’innovazione open source e le piccole startup
06:28
But it's not good for open-source innovation.
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388060
2120
06:30
It's not good for small start-ups
138
390180
1600
06:31
that do not want to spend all their money on billable hours for, you know,
139
391820
4160
che non vogliono spendere tutti i loro soldi
in parcelle di studi legali o società di consulenza.
06:36
consulting company or for a law firm.
140
396020
2800
06:38
And so there needs to be exceptions in those regulations.
141
398860
2680
I regolamenti devono prevedere delle eccezioni.
06:41
Innovation needs to be focused on enabling researchers,
142
401580
4040
L’innovazione deve permettere a ricercatori, sviluppatori
06:45
open-source developers and start-up founders
143
405620
2080
e fondatori di startup di muoversi rapidamente
06:47
to move really quickly.
144
407700
1160
06:48
And then if they reach a certain size,
145
408900
1840
finché non crescono abbastanza da influenzare il sistema.
06:50
when they actually become relevant to the system.
146
410740
2320
Ad esempio, quando le banche cominciano a influenzare il sistema
06:53
Same with banking, right?
147
413100
1200
06:54
When they become relevant to the system,
148
414340
2040
06:56
that's when the regulation, the strongest regulation needs to apply.
149
416380
3280
vengono applicati regolamenti più severi.
07:00
VG: And do you see, you know like,
150
420420
2120
VG: Abbiamo sperimentato la rapida evoluzione,
07:02
we lived through this really fast-paced,
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422580
2680
07:05
really, really fast-paced environment with AI.
152
425260
3360
la rapidissima evoluzione degli ambienti IA.
07:09
Do you see it now leveling the playing field internationally?
153
429260
5040
Pensi che stiano creando le condizioni
per una competizione più equa a livello internazionale?
07:14
And again, with a bit of a perspective on Europe.
154
434340
3480
E focalizzandoci nuovamente sull’Europa,
07:18
How does that change the game for a small company,
155
438100
3840
tutto questo cambia le carte in tavole di una piccola società,
07:21
a start-up from Germany, for instance?
156
441980
2840
ad esempio una startup tedesca?
07:25
TD: I think it changes the game from two sides
157
445700
2200
Le cambiano in due modi.
07:27
and one is actually on my shirt,
158
447900
1560
Il primo è scritto sulla mia maglietta: “Copilot parla la mia lingua”.
07:29
it says, “Copilot speaks my language,”
159
449500
1840
07:31
because you can use Copilot, ChatGPT,
160
451340
1920
Potete usare Copilot, ChatGPT e quasi tutti i chatbot
07:33
almost all these AI chatbots
161
453260
2760
07:36
in the language you grew up with.
162
456020
1680
nella vostra lingua madre.
07:38
Here in Austria and Germany, it's German, right?
163
458060
2240
In Austria e Germania è il tedesco.
07:40
Most six-year-olds, seven-year-olds, first-, second-graders,
164
460300
2880
La maggior parte dei bambini di prima o seconda elementare
07:43
they speak mostly German or Croatian or Italian, Spanish,
165
463180
5280
parla principalmente tedesco, croato, italiano o spagnolo
07:48
while the open source and the software industry
166
468460
2480
mentre l’industria dei software e dell’open source
07:50
are mostly English speaking.
167
470980
1840
si esprime soprattutto in inglese.
07:52
And so if you want to learn coding
168
472820
1640
Ma chi vuole imparare a programmare
07:54
because you have already played Super Mario or Minecraft,
169
474500
3760
dopo aver giocato a Super Mario o Minecraft
07:58
you don't want to learn English first,
170
478260
1840
non vuole partire dall’inglese ma creare subito un piccolo gioco
08:00
what you want to do is build a little game
171
480100
2040
perché il desiderio di creare è insito negli umani.
08:02
because that's what humans want to do, they want to create something.
172
482180
3240
Ora si può iniziare chiedendo in tedesco
08:05
And so they can now approach this by just asking in German,
173
485420
2800
“come si crea un gioco come Snake o Pong?”
08:08
how do I create a snake game or pong game
174
488220
1960
08:10
or how do I build a Minecraft extension?
175
490220
2200
o “come si crea un’estensione di Minecraft?”
08:12
And they don’t need parents at home that have a technical background, right?
176
492420
3600
E non serve che i genitori abbiano competenza in materia.
08:16
Like, if you don't have anyone at home without AI
177
496060
3000
Senza un aiuto casalingo o dell’IA si rimane bloccati,
08:19
that can help you when you're stuck.
178
499100
1720
08:20
And that's the most important moment when you learn something
179
500860
2880
che è il momento fatidico dei processi di apprendimento:
08:23
is when you're stuck, how do you unstuck yourself
180
503740
2320
sentirsi frustrati, rinunciare e tornare a scrollare su TikTok.
08:26
so you're not frustrated and just throw it away
181
506060
2200
08:28
and go back scrolling through TikToks?
182
508300
1840
È in quel momento che l’IA fa la differenza
08:30
That's the moment where AI is really helpful,
183
510140
2120
portando, a mio avviso, una grande democratizzazione
08:32
and that's where I believe there's a huge democratization going to happen.
184
512300
3480
08:35
And it's already happening in countries like India or Brazil.
185
515820
3440
come sta già accadendo in nazioni come India o Brasile.
08:39
The second piece is, you know,
186
519300
1760
Il secondo punto è che l’Europa si è persa la rivoluzione del cloud.
08:41
Europe has slept through the cloud transformation,
187
521060
2560
08:43
like, most European countries are way behind
188
523660
2080
Molte nazioni europee sono molto in ritardo sul cloud.
08:45
on the cloud transformation.
189
525740
2440
08:48
If you look in, you know,
190
528180
1400
Secondo il rapporto di Mario Draghi pubblicato un paio di settimane fa,
08:49
the Dräger report that came out a couple of weeks ago,
191
529620
3440
tra le 50 principali società tecnologiche solo quattro sono europee
08:53
of the top 50 tech companies, only four are European.
192
533060
3800
08:56
And I'm sure most of you cannot actually name those four.
193
536900
2680
e dubito che molti di voi saprebbero citarle.
08:59
I can only name one, SAP.
194
539580
1320
Io ne conosco solo una, la SAP.
09:01
And in the last 50 years,
195
541220
3200
Negli ultimi 50 anni,
09:04
there has been not a single European company that has been founded
196
544420
3120
nessuna azienda fondata in Europa
09:07
that has reached more than 100 billion in market capitalization,
197
547580
3000
ha superato i 100 miliardi di dollari di capitalizzazione azionaria
09:10
while the six trillion-dollar companies in the US
198
550580
2320
mentre le sei aziende americane oltre il bilione
09:12
all have been founded in the last 50 years.
199
552900
2000
sono state fondate nell’ultimo mezzo secolo.
09:14
That's where the opportunity with AI is, we get a fresh start.
200
554940
2920
L’IA potrebbe essere l’occasione per un nuovo inizio.
09:17
We don't need to catch up on the cloud
201
557860
2360
Invece rincorrere sul cloud
09:20
as much as we need to be all-in on AI.
202
560220
3000
dobbiamo puntare tutto sull’IA.
09:23
And it starts all with you, right?
203
563260
1640
E parte tutto da voi.
09:24
We can always blame it on the politics and on the system
204
564900
2640
Possiamo incolpare la politica, il sistema o i grandi capi
09:27
and on our bosses.
205
567580
1160
09:28
It starts with all of us embracing this new technology.
206
568780
2640
ma sta a noi adottare questa nuova tecnologia.
Immagino che siate qui per questo
09:31
I'm assuming that's why you're here today.
207
571460
2000
09:33
And hopefully tomorrow you're using some AI in your life,
208
573500
2720
e mi auguro che inizierete a usare l’IA nelle vostre vite
09:36
or figuring out how AI works
209
576220
1680
o a capire il suo funzionamento
09:37
and how you can leverage AI in your career
210
577940
2000
e come può supportare la vostra carriera, la vostra startup o il vostro team.
09:39
or your start-up or your team.
211
579980
2080
09:42
VG: Yeah, thank you for that.
212
582100
1400
VG: D’accordo, però vorrei fare una piccola osservazione,
09:43
I want to push back, though, a bit,
213
583500
1720
definiamola una critica sui toni
09:45
because it sounds, and probably this is a criticism
214
585220
4520
09:49
that Silicon Valley usually gets, right,
215
589780
2680
che viene spesso rivolta alla Silicon Valley,
09:52
it sounds techno-optimistic, right?
216
592460
3160
ovvero risultare troppo tecno-ottimisti.
09:55
What about --
217
595660
1160
Ma cosa dire --
09:58
A comparison that I've always heard is,
218
598420
2560
Un paragone ricorrente
10:01
you know, we're living through perhaps a new industrial,
219
601020
3120
ci pone nel mezzo di una nuova rivoluzione industriale.
10:04
a new type of industrial revolution, right?
220
604180
2000
10:06
When I think back on the Industrial Revolution, the actual one,
221
606220
3600
Riflettendo sulla prima Rivoluzione Industriale,
10:09
it had really heavy short-term consequences.
222
609860
4680
mi vengono in mente le pesanti conseguenze a breve termine.
10:14
So what would you say to somebody
223
614540
2000
Come risponderesti a chi ti definisce un tecno-ottimista?
10:16
who would call you a techno-optimist?
224
616540
2000
10:19
TD: What's wrong with being an optimist,
225
619420
2040
TD: Innanzitutto, cosa c’è di male nell’essere ottimisti.
10:21
would be my first response.
226
621500
1600
10:23
Especially as a German,
227
623700
1360
Del resto sono tedesco e penso che l’ottimismo mi differenzi dalla massa.
10:25
I think, you know, being optimistic is separating me from the masses.
228
625060
3280
10:28
(Laughter)
229
628380
1520
(Risate)
10:30
(Applause)
230
630740
4000
(Applausi)
10:36
I think we, as humans, have the challenge that, you know,
231
636100
2760
Come umani tendiamo a focalizzarci sul quotidiano
10:38
we love to focus on the day by day.
232
638900
1880
10:40
And the day by day,
233
640780
1240
e il quotidiano, che si tratti della vita o della Borsa,
10:42
whether it's in our lives or in the stock market,
234
642060
2360
è caratterizzato da alti e bassi, e noi ci soffermiamo su questi ultimi
10:44
often has lots of ups and downs,
235
644420
1560
10:46
and we focus heavily on the downs
236
646020
1600
10:47
because those are impacting us emotionally much more than the ups.
237
647620
3880
perché hanno un impatto emotivo maggiore rispetto agli alti.
10:51
But if we actually zoom out 10 years, 20 years, 30 years,
238
651500
3000
Ma ampliando la prospettiva agli ultimi 10, 20 o 30 anni
10:54
or if I go back to my grandfather's generation, you know,
239
654540
3040
o se penso alla generazione di mio nonno o a mio padre che è nato nel 1939
10:57
my father was born in 1939,
240
657620
1880
10:59
what life was back then,
241
659540
1800
e a come si viveva all’epoca,
11:01
there is no question that life has gotten massively better.
242
661380
3120
è indubbio che le cose siano migliorate enormemente.
11:04
Like, massively.
243
664500
1200
Enormemente.
11:05
Like, life in Europe, in Germany, in Austria,
244
665700
2680
La vita di chi vive in Europa, in Germania, in Austria,
11:08
everywhere here and everywhere around the world
245
668380
3320
qui vicino e nel resto del mondo è migliorata tantissimo.
11:11
has gotten so much better.
246
671700
1360
11:13
Our lives are so much more comfortable,
247
673100
1920
Abbiamo case più calde e confortevoli, cibo sempre a disposizione,
11:15
our houses are so much warmer, we have food available.
248
675020
2600
11:17
And obviously with technology like smartphones,
249
677620
3440
tecnologie come gli smartphone, Internet e Face Time.
11:21
the internet and FaceTime,
250
681060
1680
11:22
it's also much easier to travel all around the world,
251
682740
2520
Ed è molto più facile viaggiare o vivere in altre parti del mondo.
11:25
to live on the other side of the planet.
252
685260
1920
Quasi 10 anni fa la mia famiglia si è trasferita a Seattle
11:27
You know, I moved my family almost 10 years ago to Seattle,
253
687220
2760
11:30
and we call our parents every weekend on FaceTime.
254
690020
3440
ma ogni fine settimana videochiamiamo i nostri genitori con FaceTime.
11:33
That wasn't possible,
255
693500
1280
Era una cosa impossibile per chi immigrava negli Stati Uniti un secolo fa.
11:34
you know, when people immigrated to the United States 100 years ago.
256
694780
3240
È innegabile che il mondo sia migliorato
11:38
It's indisputable that the world has gotten better.
257
698060
2400
11:40
And I think we should have optimism that we can make it better ourselves.
258
700460
3480
e penso che dovremmo essere ottimisti sul poter fare altrettanto.
11:43
But of course, it starts with us, that's what I said earlier.
259
703940
2880
Ma, come ho detto prima, dipende da noi.
11:46
You know, we need to all have the mindset of: “I can change the world.
260
706860
3440
Dobbiamo credere di poter cambiare il mondo,
11:50
I can make the world a better place.”
261
710340
2640
di renderlo un posto migliore.
11:53
My first job after university was with Mercedes-Benz.
262
713020
2800
Ho iniziato la carriera in Mercedes-Benz, allora DaimlerChrysler,
11:55
So back then DaimlerChrysler, and their slogan is “The best or nothing.”
263
715860
3480
il cui motto è “Il meglio o nulla”.
L’Europa dovrebbe ritrovare l’ambizione di primeggiare in ogni campo.
11:59
I feel like Europe needs to go back to this.
264
719380
2080
12:01
We want to be the best in everything.
265
721500
1800
Vogliamo primeggiare nel calcio, no?
12:03
We want to be the best in soccer, right?
266
723340
1920
12:05
And we are kind of like the best in Formula One
267
725260
2200
Siamo i migliori nella Formula 1 perché quasi tutti i team sono europei.
12:07
because almost all the Formula One teams are from Europe.
268
727500
2680
Se applicassimo questo modello a tutte le cose che facciamo,
12:10
But let's apply that model to all the things that we're doing
269
730180
3560
12:13
and all the ideas that we're pursuing,
270
733780
2320
a tutte le idee che sviluppiamo, a tutte le società che fondiamo,
12:16
all the companies that we're building,
271
736140
1880
12:18
and I think we're going to create naturally a better world
272
738060
2720
nel lungo termine costruiremmo un mondo migliore.
12:20
in the long run.
273
740820
1240
12:23
VG: Well, I sure hope so.
274
743140
1320
VG: Lo spero davvero.
12:26
I want to pick up on something you said earlier
275
746860
3120
Vorrei tornare su qualcosa che hai detto prima,
12:30
about us teaching our kids to code very early on.
276
750020
4640
riguardo l’insegnamento della programmazione fin da piccoli.
12:35
Now AI is changing the game there as well, right?
277
755540
3520
Anche in questo caso l’IA sta cambiando le carte in tavola.
12:39
It influences the way we code,
278
759100
3560
Influenza il nostro modo di programmare,
12:42
perhaps, though, making coders obsolete.
279
762700
3880
forse al punto da rendere obsoleti i programmatori.
12:46
So what would you say if like, I would argue
280
766580
3320
Come risponderesti se, ad esempio, affermassi:
12:49
OK, you develop technology that makes coders obsolete.
281
769900
5080
“State sviluppando una tecnologia che rende obsoleti i programmatori.
12:55
Why should we teach our children to code?
282
775340
2280
Perché insegnare ai nostri figli a programmare?”
12:57
TD: If you look back at my journey that I described earlier,
283
777660
3400
TD: Ripercorrendo il mio cammino, quello che ho descritto prima,
13:01
we could have asked that question at every point of the way, every year.
284
781100
3400
avremmo potuto porci questa domanda ad ogni tappa, anno dopo anno.
13:04
You know, you could have asked me the question when we went
285
784500
2760
Quando siamo passati dalle cassette ai floppy disk, ai dischi rigidi.
13:07
from cassette tapes to floppy disks to hard drives.
286
787300
2400
13:09
When we went from punch cards
287
789700
1600
Dalle schede perforate dell’ufficio di mia madre negli anni ’80
13:11
that I first saw in my mom's office in the '80s
288
791340
3400
13:14
to assembly language Basic
289
794780
2680
al linguaggio assembly, al BASIC, ai linguaggi di ordine superiore.
13:17
and all of a sudden, higher programming languages.
290
797500
2360
13:19
When we went from no open-source at all and we build it all from scratch,
291
799900
3480
Quando l’open source non esisteva e scrivevamo tutto da zero
o quando copiavamo i listati delle riviste di informatica.
13:23
or we typed listings from computer magazines.
292
803380
2320
13:25
And most of the listings weren't actually code,
293
805740
2200
Molti listati non erano vero codice ma dei checksum
13:27
they were checksums
294
807980
1160
che occupavano meno spazio nei riquadri di pagina.
13:29
because you could put more checksums into the box on the page,
295
809180
2920
Ora ci sono Internet e i componenti open source.
13:32
to the internet and open-source components.
296
812100
2080
13:34
Today, no startup anywhere around the world,
297
814180
2200
Oggi nessuna startup o nessuna big company del mondo
13:36
and no big company anywhere around the world
298
816420
2080
13:38
is starting a new project without leveraging open-source components, right?
299
818540
3560
inizierebbe un nuovo progetto senza sfruttare componenti open source.
13:42
Open-source operating system like Linux,
300
822100
1920
Sistemi operativi open source come Linux, editor open source come VS Code,
13:44
open-source editors like VS Code,
301
824060
1920
13:46
open-source container technology like Docker and Kubernetes,
302
826020
3680
tecnologie di container open source come Docker e Kubernetes,
13:49
thousands of open-source libraries.
303
829700
1720
migliaia di librerie open source.
13:51
When you start a new React project, you immediately have hundreds,
304
831460
3320
Il diagramma delle dipendenze di un nuovo progetto in React
13:54
if not thousands of libraries in your dependency graph.
305
834780
2760
comprende fin da subito centinaia se non migliaia di librerie.
13:57
And that means millions of developers have contributed to your project
306
837540
4480
Significa che milioni di sviluppatori hanno contribuito a quel progetto
14:02
because they built all these open-source libraries,
307
842060
2400
semplificando le cose grazie alle loro librerie open source
14:04
they made your life easier.
308
844460
1320
14:05
But they haven’t replaced the demand for software developers.
309
845820
2880
senza diminuire la richiesta di sviluppatori software.
14:08
In fact, if you are in software development
310
848700
3040
Anzi, se lavorate nello sviluppo software
14:11
or if you're in a company that has software developers,
311
851740
2600
o in un’azienda che prevede degli sviluppatori,
14:14
I bet you anything all your feature requests take way too long
312
854380
3120
sono sicuro che siete sempre in attesa delle nuove funzionalità.
14:17
for your personal perception.
313
857500
1840
14:19
Because the developers have effectively two backlogs.
314
859380
2520
Questo perché ci sono due tipi di backlog.
14:21
They have the innovation backlog.
315
861900
1600
C’è il backlog delle innovazioni
14:23
You know, their own ideas,
316
863540
1240
con le idee di sviluppatori e product manager,
14:24
their product manager's ideas, their customer feedback,
317
864820
2600
il feedback dei clienti e così via.
14:27
all these kind of things,
318
867460
1240
14:28
the innovation that drives the company forward.
319
868700
2200
L’innovazione come motore aziendale.
14:30
And that's an endless backlog.
320
870940
1480
E poi c’è il backlog infinito, come quello di GitHub.
14:32
I will never be done with the GitHub backlog.
321
872420
2120
Finirò solo andando in pensione
14:34
I will just retire and give up
322
874540
1520
lasciando tutto al mio team e a chi mi sostituirà.
14:36
and somebody else comes in and takes over with my team.
323
876100
2840
14:38
And then on the other side we have you know, the tech debt,
324
878980
3640
Poi c’è l’aspetto del debito tecnico,
14:42
the compliance requirements,
325
882660
1600
i requisiti di compliance, i regolamenti europei e californiani,
14:44
all the European regulations and the California regulations,
326
884300
3800
14:48
security, privacy, accessibility,
327
888140
2760
la sicurezza, la privacy, l’accessibilità.
14:50
all these other things that you also have to do
328
890900
2200
Sono tutti aspetti necessari
per non perdere la fiducia del clienti.
14:53
because if you don't do them, your customers don't trust you anymore,
329
893140
3280
14:56
you have a security issue,
330
896460
1240
Dichiarare in conferenza stampa di aver perso tutti i dati dei clienti
14:57
and you have to go to the press
331
897740
1480
14:59
and tell them that you lost all the customer data,
332
899260
2360
spesso può portare un’azienda sull’orlo della bancarotta.
15:01
which is often driving a company close to bankruptcy.
333
901620
3720
15:05
And so you have to balance those two backlogs, and they’re both endless.
334
905380
3400
È necessario bilanciare questi due backlog infiniti.
15:08
And you can’t only do this one, and you can’t only do that one.
335
908780
2960
Non è possibile ignorare l’uno o l’altro.
15:11
So you need to use AI to bring it a little bit down, further down,
336
911740
3120
Ecco che l’IA può servire a ridurre un po’ il carico,
lasciando l’innovazione agli sviluppatori
15:14
so developers can actually innovate more.
337
914860
1960
che grazie all’IA non sono relegati al back end e al front end.
15:16
And now with AI they no longer have to only do back end and front end.
338
916820
3320
Devono occuparsi di back e front end, IA, valutazioni offline e online,
15:20
They have to do back end and front and AI and offline evals and online evals
339
920140
3600
di prompt engineering e dello sviluppo di nuovi modelli.
15:23
and prompt engineering and new models left and right.
340
923740
2520
Sono sicuro che ci saranno molte sessioni su questo tema.
15:26
So I'm sure there's a bunch of sessions for that as well.
341
926260
2880
15:29
And so I don't think we are running out of work.
342
929140
2280
Insomma, a me sembra che siamo sommersi di lavoro.
15:31
I think we are drowning in software.
343
931420
1760
15:33
Marc Andreessen said, “Software is eating the world,”
344
933180
3680
Dieci anni fa Marc Andreeseen ha detto: “I software stanno divorando il mondo”.
15:36
over 10 years ago.
345
936860
1200
15:38
Software has eaten the world.
346
938060
1440
Il mondo lo hanno divorato e noi anneghiamo nel codice
15:39
And we as software developers are drowning in code.
347
939500
2440
15:41
And we're still managing COBOL from the '50s and '60s at the same time.
348
941980
3360
mentre gestiamo sistemi COBOL di mezzo secolo fa.
(Applausi)
15:46
(Applause)
349
946060
5480
15:51
VG: So what you're saying is with AI, even more work for developers.
350
951940
4960
VG: Quindi stai dicendo
che l’IA aumenterà il carico di lavoro degli sviluppatori.
15:57
And I know GitHub is sort of aiming for a world
351
957620
4840
So che GitHub aspira a un mondo
16:02
where even more developers are enabled to work and cooperate,
352
962500
6960
in cui sempre più sviluppatori
abbiano la possibilità di lavorare e collaborare.
16:09
maybe share a bit of that vision.
353
969460
2160
Vuoi parlarci brevemente di questa visione?
16:12
How would we get to a world
354
972980
1880
Come si crea un mondo
16:14
where we have not a few hundreds of millions of developers,
355
974860
4880
in cui gli sviluppatori non sono poche centinaia di milioni
16:19
but over a billion developers, for instance?
356
979740
2640
bensì, ad esempio, oltre un miliardo?
16:23
TD: At GitHub, one of our most important values,
357
983100
2320
TD: Uno dei valori più importanti in GitHub,
16:25
if not the most important value,
358
985460
1600
se non il più importante, è racchiuso in questo motto:
16:27
is that we have the saying,
359
987060
1440
16:28
as we always put the developer first in every decision we make,
360
988500
3000
lo sviluppatore è al centro di ogni decisione,
16:31
every product design, every process.
361
991500
1800
di ogni product design e processo.
16:33
My HR team is using GitHub.
362
993300
1400
Anche le mie risorse umane e il team legale usano GitHub,
16:34
My legal team is using GitHub,
363
994740
1440
16:36
which also means red lines are much easier
364
996180
2040
riducendo le modifiche a una serie di diff e pull request.
16:38
because it’s just a diff and a pull request.
365
998220
2080
Questa convinzione parte dal presupposto
16:40
And that comes with, you know,
366
1000300
1920
16:42
the conviction that if you want to put developers first,
367
1002220
3240
che uno sviluppatore al centro di tutto
16:45
that means you want to make developers happier.
368
1005500
2400
è uno sviluppatore più felice.
16:47
Because happy developers are productive developers,
369
1007940
2400
Uno sviluppatore felice è più produttivo
16:50
productive developers are innovating and building great software.
370
1010340
3280
e uno sviluppatore produttivo innova e crea software di qualità.
16:53
And so Copilot is following that vision,
371
1013620
3280
E Copilot condivide questa visione.
16:56
because we really built copilot back in 2020
372
1016940
3040
Quando lo abbiamo sviluppato, nel 2020,
16:59
because we wanted to make our developers a little bit more productive,
373
1019980
3360
volevamo che i nostri sviluppatori fossero un po’ più felici e produttivi
17:03
a little bit more happy.
374
1023380
1160
17:04
And we believe, you know,
375
1024580
1200
e crediamo che questo percorso continuerà anche nei prossimi anni.
17:05
that journey will continue throughout the next years.
376
1025820
2960
17:08
If you think about the original Copilot,
377
1028820
1960
Il Copilot originale si limitava a predire una o più linee di codice,
17:10
it was just predicting the next line of code, multiple lines of code,
378
1030780
3320
algoritmi complessi o del semplice boilerplate.
17:14
complex algorithms, often just boilerplate,
379
1034140
2160
17:16
you could explain code,
380
1036340
1160
Ora potete spiegare il codice, documentare un metodo,
17:17
you can now document that method,
381
1037500
1600
scrivere dei casi di test.
17:19
you can write test cases.
382
1039140
2000
E farlo con il linguaggio naturale.
17:21
And you can all do that in natural language.
383
1041180
2280
17:23
And that building block of a line of code
384
1043460
2600
Quel blocco di una o più linee di codice
17:26
or multiple lines of code
385
1046060
1200
17:27
is going to grow as the AI becomes more powerful.
386
1047300
2840
crescerà parallelamente alla potenza dell’IA.
17:30
We will have smaller agents that write a whole module or a class,
387
1050140
4560
Avremo agenti minori che scriveranno moduli o classi
17:34
something that tests all our software so we don't have to write test cases.
388
1054740
3560
o che testeranno il nostro software sostituendo i casi di test.
17:38
I don't know many developers that love writing test cases.
389
1058340
2720
Sarà un sollievo per tutti quegli sviluppatori
che cercano di cavarsela con il minor numero di casi possibile
17:41
It's more like, how little test cases can I get away with
390
1061100
2720
17:43
so I pass code review and can move on to the next cool thing.
391
1063820
3560
per superare la code review e passare a qualcosa di figo.
17:47
So we really are on that journey of sparking new ideas,
392
1067380
4160
Stiamo quindi percorrendo una strada che stimola nuova idee,
17:51
of enabling people to write a short prompt and getting a little mini game,
393
1071580
5560
permette alle persone di scrivere brevi prompt,
creare piccoli giochi o pagine web,
17:57
a little web page, a little module,
394
1077180
2240
un piccolo modulo o un pezzo di codice che le spinge a continuare
17:59
a piece of code that pushes them forward,
395
1079460
2480
18:01
that lets them stay in their creative flow.
396
1081940
3480
senza farle mai uscire dal flusso creativo.
18:05
I know many people that use Copilot both in their work life, you know,
397
1085460
3880
Conosco molte persone che usano Copilot sul lavoro,
18:09
from Monday through Friday,
398
1089340
1320
dal lunedì al venerdì,
18:10
but also are telling me, “This is so great for my hobby projects that I work on
399
1090700
3720
ma che sono entusiasti di usarlo anche per i progetti personali nel tempo libero
18:14
on a Sunday afternoon, because I only have limited amount of time
400
1094420
3080
dato che è difficile lavorarci se si usa il poco tempo a disposizione
18:17
and getting back on my hobby is hard
401
1097500
1720
18:19
if I constantly have to go to my browser and look things up,
402
1099260
3200
navigando con il browser alla ricerca di informazioni
18:22
how things are done instead of just staying in that flow."
403
1102460
2720
invece di restare nel flusso creativo.
18:25
So we want to spark ideas, you know,
404
1105220
1880
Vogliamo stimolare nuove idee, tenere gli sviluppatori nel flusso
18:27
we want to keep developers in the flow,
405
1107140
2000
18:29
and we want to enable, you know, a billion people on this planet,
406
1109180
3080
e permettere a un miliardo di abitanti di questo pianeta,
18:32
60-year-olds, you know, 20-year-olds, 50-year-olds,
407
1112260
2520
sessantenni, ventenni, cinquantenni,
18:34
anyone who wants to learn coding, to learn coding.
408
1114780
2840
di imparare a programmare, se lo vogliono.
18:38
VG: That's kind of a great future, if you ask me.
409
1118100
2880
VG: A me sembra un futuro grandioso.
18:40
Now, before we go, I know we're running out of time,
410
1120980
2440
Siamo a corto di tempo ma ho ancora una curiosità.
18:43
but, I'm curious.
411
1123460
2040
18:45
I mean, a lot of people know GitHub here.
412
1125500
2960
Molti dei presenti conoscono GitHub,
18:48
A lot of people know Copilot.
413
1128500
2280
molti conoscono Copilot.
18:52
I'm curious if you can share what comes next.
414
1132140
2440
Sono curioso di sapere cosa ci aspetta.
18:54
What is GitHub working on?
415
1134620
1840
Su cosa sta lavorando GitHub?
18:56
TD: So we have our conference coming up,
416
1136780
1960
TD: A breve terremo una conferenza piena di annunci entusiasmanti
18:58
and we have a lot of exciting announcements
417
1138740
2200
19:00
that I cannot share with you today.
418
1140980
1720
di cui non posso parlarvi. (Risate)
19:02
(Laughter)
419
1142700
1200
19:03
But I think, you know,
420
1143900
1280
Penso che seguiranno il percorso di cui ho parlato.
19:05
it goes along that journey that I mentioned
421
1145180
2600
19:07
that we will, you know, introduce a new product
422
1147780
3040
Presenteremo un nuovo prodotto
19:10
that lets you spark new ideas
423
1150860
2080
che vi aiuterà a sviluppare nuove idee,
19:12
and where you can explore those ideas and build little cool apps.
424
1152940
3320
esplorarle e creare piccole ma bellissime app.
19:16
VG: Great, so a nice teaser.
425
1156700
1960
VG: Un’anticipazione niente male, non vedo l’ora di saperne di più.
19:18
Looking forward to finding out more.
426
1158660
1800
19:20
Thank you a lot.
427
1160460
1120
Grazie mille, Thomas.
19:21
TD: Thank you.
428
1161580
1000
TD: Grazie a voi.
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