Andrea Viliotti

• Evolutionary Leadership: A Manifesto for Thriving in the Permacrisis

  The era of stability and predictability is over. We have entered a state of permanent geopolitical and geoeconomic entropy—a "permacrisis" where unforeseen disruption is the new baseline. In this reality, legacy management models, built on linear projections of the past, are not just obsolete; they are a liability. Mere resilience, the ability to bounce back to a previous state, is no longer a sufficient strategy.This manifesto proposes a new paradigm: an evolutionary approach that does not seek to simply survive crises, but to harness them as a catalyst to thrive in any possible future.This new leadership model is built on the convergence of three foundational pillars: heightened geopolitical and geoeconomic awareness, integrated risk management (encompassing business continuity and cybersecurity), and a new form of "Deliberate" Artificial Intelligence.Principle One: Embrace Uncertainty as the Default State.We must reject the dependency on historical data, which is inadequate for predicting anomalous "black swan" events. The strategic focus must shift toward the unknown, intercepting the faint signals of "grey rhinos"—the highly probable, high-impact threats we tend to ignore. Geopolitical analysis becomes the cornerstone of every strategic decision, mapping sources of entropy to inform risk models. This fosters an evolutionary organizational culture that incentivizes rapid experimentation and learning from failure, embodying the principle that in times of disruption, nothing is lost, everything is transformed.Principle Two: Deploy Strategic Intelligence.This demands an Artificial Intelligence that serves as a true partner in human reasoning. We must move beyond traditional, "System 1" AI—which is fast and automated—to an AI capable of "System 2" thinking: slow, analytical, and deliberate. This manifesto introduces the paradigm of Energy-Based Transformers (EBTs), models that operate through a rigorous process of verification and optimization. The objective is not to ask the AI for an answer, but to task it with finding the most coherent, lowest-energy (i.e., lowest-entropy) solution within the chaos—a solution that is then critically validated by human judgment. AI becomes the tool to reduce disorder and identify signals of order amid the noise of uncertainty.Principle Three: Embed Governance into the Algorithmic Core.Risk management, business continuity, and cybersecurity are not control overlays; they are intrinsic functions of the decision-making system. With EBTs, self-verification becomes an automated internal control, and the measurement of the system's "energy" becomes a real-time risk metric. We champion "algor-ethics," a term coined by Father Paolo Benanti, which involves translating ethical principles into computable algorithms to ensure AI acts as a humanizing force. We advocate for "crystal box" systems—transparent and auditable—in stark contrast to opaque "black boxes." The future of AI must be one of critical self-reflection, capable of "instilling doubt" in its own reasoning to avoid dogmatic rigidity. Ultimately, the human remains central: the algorithm must recognize its own limitations and, when faced with high uncertainty or ethical dilemmas, escalate to human judgment. AI must augment human intelligence, not replace it.A Call to ActionThe role of a leader has fundamentally shifted: from a manager of processes to an architect of intelligent decision-making ecosystems. The goal is to build organizations that don't just withstand uncertainty, but metabolize it, transforming turbulence into the very energy that fuels continuous evolution. This new leadership demands fluidity, anti-fragility, and a perpetual curiosity to actively shape the future.We call on you to be architects of change, not its prisoners.SignatoriesAntonio AlbaneseGiorgio CarsettiFederica Maria Rita LivelliAndrea Viliotti

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• Leadership Evolutiva: Il Manifesto per imprenditori/manager che trasformano la crisi in opportunità

  Il "Manifesto per la leadership evolutiva" proclama la fine dell'era della stabilità e della prevedibilità, introducendo il concetto di un'entropia geopolitica e geoeconomica permanente, una "permacrisi" in cui l'imprevisto è la norma. Di fronte a questa realtà, i modelli di gestione tradizionali, basati su proiezioni lineari del passato, sono non solo obsoleti ma pericolosi. La semplice resilienza, intesa come capacità di tornare a uno stato precedente, non è più sufficiente. Il manifesto propone un nuovo paradigma: un approccio evolutivo che non mira a sopravvivere alle crisi, ma a trarne forza per prosperare in qualsiasi futuro possibile.Questo nuovo modello di leadership si fonda sulla convergenza di tre pilastri: un'analisi geopolitica e geoeconomica consapevole, un risk management integrato (che include business continuity e cybersecurity) e una nuova forma di intelligenza artificiale definita "deliberata".Il primo principio consiste nell'abbracciare l'incertezza come punto di partenza. Si rifiuta la dipendenza dai dati storici, inadeguati a prevedere eventi anomali come i "cigni neri" geopolitici. L'attenzione si sposta verso l'ignoto e l'intercettazione di segnali deboli (i "rinoceronti grigi"). L'analisi geopolitica diventa il fulcro di ogni decisione strategica, mappando le fonti di entropia per informare i modelli di rischio. Si promuove una cultura organizzativa evolutiva che incoraggia la sperimentazione e l'apprendimento rapido dagli insuccessi, trasformando gli shock in opportunità di rafforzamento, secondo il principio di Lavoisier per cui "nulla si crea, nulla si distrugge, tutto si trasforma".Il secondo principio esige un'intelligenza strategica, ovvero un'intelligenza artificiale che agisca come partner nel ragionamento umano. Si propone di superare l'AI tradizionale, definita di "sistema 1" (rapida e automatizzata), per affidarsi a un'AI capace di "pensiero di sistema 2": lento, analitico e deliberato. Il manifesto introduce il paradigma degli Energy-based Transformers (EBTs), modelli che operano attraverso un processo di verifica e ottimizzazione. L'obiettivo non è chiedere all'AI una risposta, ma la soluzione più coerente e a più bassa energia (cioè a bassa entropia) nel caos, che dovrà comunque essere validata dall'essere umano. L'AI diventa uno strumento per ridurre il disordine e identificare segnali di ordine nel rumore dell'incertezza.Il terzo principio si concentra sull'integrazione della governance nel cuore dell'algoritmo. Il risk management, la business continuity e la cybersecurity non sono sovrastrutture di controllo, ma funzioni intrinseche del sistema decisionale. Con gli EBT, l'autoverifica diventa un controllo interno automatizzato e la misurazione dell' "energia" del sistema una metrica di rischio in tempo reale. Viene introdotto il concetto di "algor-etica", coniato da Padre Benanti, che implica la traduzione dei principi etici in algoritmi computabili per garantire che l'AI agisca come strumento di umanizzazione. Si invoca la necessità di sistemi "crystal box", trasparenti e ispezionabili, in contrasto con le opache "scatole nere". L'AI del futuro dovrà essere capace di autoriflessione critica e di "instillare il dubbio" nei propri ragionamenti per evitare la rigidità dogmatica. Fondamentalmente, l'umano resta al centro: l'algoritmo deve riconoscere i propri limiti e, di fronte a elevata incertezza o dilemmi etici, passare il testimone al giudizio umano. L'AI aumenta l'intelligenza umana, non la sostituisce.Il manifesto si conclude con un appello all'azione per leader e innovatori: il loro ruolo si è trasformato da gestori di processi a architetti di ecosistemi decisionali intelligenti. L'obiettivo è costruire organizzazioni che non subiscano l'incertezza, ma la "metabolizzino", trasformando la turbolenza in energia per un'evoluzione continua. FirmatariAntonio AlbaneseGiorgio CarsettiFederica Maria Rita LivelliAndrea Viliotti

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• AI in Azienda: Oltre le Allucinazioni. Strategie per Leader per Governare Rischio e Affidabilità

  L'adozione dell'Intelligenza Artificiale Generativa rappresenta un punto di svolta per l'efficienza operativa e l'innovazione aziendale. Tuttavia, per imprenditori e manager, l'ostacolo più critico all'implementazione su larga scala rimane la gestione del rischio legato alle "allucinazioni" dei modelli AI: risposte plausibili, sicure, ma fattualmente errate. Questo fenomeno non è un semplice difetto tecnico, ma una minaccia diretta all'integrità dei processi decisionali, con potenziali impatti legali e reputazionali.Questo episodio analizza in profondità le cause delle allucinazioni AI, basandosi su recenti scoperte scientifiche (tra cui la ricerca di Kalai et al., OpenAI/Georgia Tech). Dimostriamo perché le allucinazioni non sono un bug imprevedibile, ma una conseguenza statistica diretta di come i modelli vengono addestrati e, soprattutto, valutati. Comprendere questo meccanismo sposta il focus dalla speranza di una soluzione puramente tecnologica alla necessità di una governance strategica.Per i leader aziendali, questo significa passare da un approccio passivo ("speriamo che l'AI non sbagli") a uno attivo di gestione del rischio. Analizziamo come la tendenza di un modello a inventare sia prevedibile e come le aziende possano mitigarla attraverso interventi mirati.Punti Chiave per Imprenditori e Manager:La Radice Statistica del Rischio: Generare vs. ClassificarePerché un modello AI è intrinsecamente portato a commettere errori quando genera testo? Spieghiamo la relazione matematica tra la capacità di un modello di classificare un'informazione come "valida" e la sua tendenza a produrre falsità. Per un manager, comprendere che il tasso di errore generativo è circa il doppio del tasso di errata classificazione cambia la prospettiva sulla fiducia da accordare allo strumento. La gestione delle allucinazioni AI inizia col comprendere i limiti statistici del modello.Il Problema dei Dati Rari (Singleton Rate) e la Governance InternaLe allucinazioni sono frequenti quando l'AI gestisce "fatti arbitrari" o dati che appaiono raramente. Introduciamo il concetto di "Singleton Rate" come indicatore predittivo del rischio. Analizziamo le implicazioni per le aziende che effettuano il fine-tuning su database proprietari: se un'informazione cruciale (es. dettagli di un contratto, specifiche di un cliente) è unica, il rischio di invenzione è massimo. Discutiamo il principio GIGO ("Garbage In, Garbage Out") nel contesto dei dati aziendali e l'importanza della data governance preventiva.Limiti Architetturali e Scelte Strategiche (RAG vs. Modelli Generalisti)Non tutte le AI sono uguali. Alcuni errori derivano dai limiti intrinseci dell'architettura del modello (es. difficoltà nel conteggio o nel ragionamento logico complesso). Per un leader, la scelta tecnologica deve dipendere dal caso d'uso specifico. Valutiamo quando un modello generalista è insufficiente e quando architetture come RAG (Retrieval-Augmented Generation) diventano necessarie per garantire precisione e affidabilità.La Trappola dei Benchmark: Come l'Industria Incentiva il RischioAnalizziamo un paradosso socio-tecnico: perché i sistemi di valutazione attuali (benchmark standard) incoraggiano le allucinazioni? La maggior parte dei test premia i modelli che "indovinano" quando sono incerti, penalizzando l'onestà intellettuale. Per un manager, questo è simile a definire KPI aziendali errati: se si premia la quantità di output invece dell'affidabilità, si ottiene un comportamento rischioso. La soluzione richiede un cambio negli incentivi di valutazione.Piano d'Azione per Leader: Calibrazione Comportamentale e KPIProponiamo un framework d'azione per la governance aziendale. L'obiettivo non è eliminare le allucinazioni al 100%, ma governare l'incertezza. Introduciamo il concetto di "calibrazione comportamentale": insegnare al modello quando astenersi in base al livello di rischio definito dall'azienda.

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• AI and Creativity: Unlocking Managerial Innovation Beyond Automation | Strategic Analysis

  Generative Artificial Intelligence is not just an automation tool for cost reduction. It is a strategic partner for expanding the decision-making and innovative capabilities of your teams. For managers and entrepreneurs looking beyond productivity efficiencies, the true frontier is human-machine collaboration to unlock previously inaccessible levels of creativity. This episode analyzes how integrating AI into creative processes is redefining professional roles, transforming the manager from a mere supervisor into a "creative systems architect."Through an in-depth analysis of a human-machine co-creation case study, we explore a framework for using AI as an amplifier of latent human potential. We demonstrate how to overcome traditional creative blocks and transform intuition—often dismissed as "soft"—into a measurable and scalable business asset.The New Architecture of Business CreativityThe adoption of generative AI necessitates a paradigm shift. The focus moves from simple task execution to process design. In this episode, we analyze:The "Seed-to-System" Model: How raw, unstructured human input (a "conceptual seed" derived from brainstorming or streams of consciousness) can be processed by AI to generate innovative prototypes. This approach modernizes ideation techniques, allowing for the capture of insights that traditional logical processes often filter out.From Artisan to Architect: Professional value no longer resides solely in technical skill (knowing how to draw or write) but in the ability to design the collaborative workflow. The manager of the future doesn't just command the AI to execute a task; they build the entire process—from curating input data to defining ethical and stylistic boundaries—to guide the machine toward a strategic outcome.Intuitive Validation (Embodied Resonance): How do you validate the creative output of an AI? We introduce the concept of the "somatic metric" (the "foot-tap metric" from the experiment). For a manager, this translates into the ability to recognize a product's coherence with brand identity or its emotional impact on the target audience, using human intuition as the final quality filter for rapidly generated prototypes.Practical Applications for Managers and EntrepreneursThis collaborative model is not theoretical; it has direct implications for daily operations and long-term strategy:Enhanced Ideation and Brainstorming: Utilize LLMs to analyze transcripts from team brainstorming sessions, extracting latent themes and generating marketing angles or product features that the team may not have consciously identified.Rapid Prototyping and Iteration: Drastically accelerate the development cycle. Design and marketing teams can visualize abstract concepts in seconds (via tools like Midjourney or DALL-E) and test emotional resonance before investing significant resources in development.Developing Future-Proof Skills: We identify the hybrid competencies essential for leadership in the AI era:Strategic Prompt Engineering: Formulating inputs that align AI with business objectives.Creative Process Architecture: Designing pipelines that integrate multiple AI platforms.Ethical Curation: Responsibly selecting input data to avoid reputational risks.Ethical Frameworks and Responsible LeadershipInnovation cannot be separated from responsibility. We analyze the complex ethical frontiers of using sensitive data in AI ("generative appropriation of trauma"). For a business, this translates into rigorous data governance. We discuss how leaders must establish clear boundaries for AI use, protecting the brand and ensuring technology remains in service of core human values.

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• IA e Leadership: Come Manager e Imprenditori Sbloccano l'Innovazione con la Creatività Aumentata

  Benvenuti a questa analisi strategica dedicata a imprenditori, manager e leader aziendali che intendono navigare la rivoluzione dell'Intelligenza Artificiale non come semplici spettatori, ma come protagonisti attivi. In questo episodio, andiamo oltre la discussione superficiale sull'automazione e la sostituzione dei ruoli, per esplorare come la collaborazione uomo-macchina stia diventando il principale motore di vantaggio competitivo nel prossimo decennio.Attraverso l'analisi di un caso di studio approfondito, demistifichiamo il processo creativo e lo reintroduciamo come una risorsa strategica fondamentale per il business. Spesso, le idee più innovative nascono da intuizioni non strutturate, da quel "subconscio" aziendale che fatica a trovare spazio nei rigidi processi logici. Dimostriamo come l'IA Generativa possa agire da catalizzatore per trasformare queste intuizioni grezze in output concreti e ad alto valore aggiunto.Il Nuovo Paradigma: Dall'Intuizione alla Strategia OperativaL'esperimento centrale discusso in questo episodio svela una metodologia replicabile per imprenditori e team di R&D che affrontano blocchi creativi o la necessità di innovare rapidamente. Analizziamo come un professionista, pur non avendo competenze tecniche artistiche, possa utilizzare l'IA per:Catturare l'intuizione non filtrata: Trasformare sessioni di brainstorming e flussi di pensiero non lineari in input efficaci per i sistemi di IA.Progettare "Sistemi Creativi": Spostare il focus dal semplice "prompt engineering" alla creazione di interi workflow. Il vero valore per un manager non risiede nel dare un singolo comando all'IA, ma nel progettare l'architettura del processo che porta all'innovazione.Validare l'Output Istintivamente: Introduciamo il concetto di "metrica della risonanza incarnata" (il "battito del piede"). Per un leader, questo si traduce nella capacità di valutare rapidamente le opzioni generate dall'IA basandosi sull'esperienza e sull'intuito strategico, riconoscendo la soluzione ottimale prima ancora che i dati la confermino pienamente.Applicazioni Pratiche per il Management ModernoQuesto episodio fornisce un framework per applicare questi concetti direttamente alla vostra realtà aziendale. La collaborazione uomo-macchina non è teoria futura; è pratica attuale per:Accelerare la Prototipazione: Generare rapidamente concept visivi, bozze di campagne marketing e simulazioni di prodotto partendo da idee astratte.Potenziare il Problem Solving Complesso: Utilizzare l'IA come sparring partner per esplorare soluzioni laterali che i team umani, vincolati da bias cognitivi, potrebbero non considerare.Sviluppare Nuove Competenze di Leadership: Identifichiamo le skill emergenti richieste ai manager: non più solo gestione delle risorse, ma "architettura di sistemi creativi" e curatela etica degli input.Etica, Rischio e Responsabilità Sociale nell'Era dell'IAUn leader efficace non può ignorare le implicazioni etiche delle tecnologie che implementa. Affrontiamo una questione critica attraverso un secondo caso di studio che tocca i confini della responsabilità sociale d'impresa (CSR) e della gestione del rischio reputazionale. Discutiamo:L'Appropriazione Generativa: Analizziamo i pericoli dell'utilizzo di dati sensibili o provenienti dal dibattito pubblico come input per progetti commerciali o creativi.Consenso e Autenticità: Come garantire che l'uso dell'IA non banalizzi questioni umane complesse e non esponga l'azienda a crisi reputazionali. Per un manager, comprendere questi confini è fondamentale per implementare l'IA in modo sostenibile e difendibile.Questo episodio non è solo un'esplorazione teorica; è una guida pratica per i leader che vogliono trasformare l'IA da semplice strumento di efficienza a partner strategico per l'espansione delle capacità cognitive e decisionali della propria organizzazione. Scopri come strutturare la collaborazione uomo-macchina per sbloccare livelli di innovazione precedentemente irraggiungibili

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