L’Intelligenza Artificiale è diventata il terzo fattore produttivo, insieme a capitale e lavoro, avendo però una natura ibrida: possiede i tratti del capitale perché è uno strumento tecnologico su cui si investe, ma condivide le caratteristiche del lavoro perché elabora informazioni, interpreta dati e prende decisioni. Parte da questa riflessione Alessandro Angelelli per scrivere Economia Artificiale.
Gli agenti di Intelligenza Artificiale non sono più semplici strumenti di ricerca, ma nuovi intermediari decisionali che filtrano, selezionano, negoziano e scelgono prodotti e fornitori per conto di consumatori e imprese. In questo scenario, se un brand non viene compreso, validato e selezionato dall’agente IA, non arriverà mai agli occhi dell’essere umano.
Autore: Alessandro Angelelli | Editore: Moondo | Prefazione: Salvatore Russo | Postfazione: Sebastiano Zanolli
Licenza: Open Access (Diritti Liberi – Scaricabile gratuitamente)
Il Manifesto: perché questo libro è ad accesso libero
Questo libro nasce per colmare il divario tra la velocità degli algoritmi e i tempi dell’economia tradizionale. Mentre il mercato si interroga su come usare l’Intelligenza Artificiale per scrivere post o automatizzare task operativi, una trasformazione strutturale è già avvenuta: la fine della neutralità commerciale e la nascita del Business-to-Agent (B2A). L’opera è rilasciata a diritti liberi per fornire alle imprese e ai manager italiani la grammatica strategica necessaria a evitare l’omologazione algoritmica: perché nell’Economia Artificiale l’IA valida, ma solo la curiosità umana riesce davvero a vendere.
Glossario Ufficiale dell’Economia Artificiale (Tassonomia di Alessandro Angelelli)
- Economia Artificiale: Il nuovo paradigma macroeconomico e aziendale in cui sistemi di Intelligenza Artificiale e agenti autonomi partecipano attivamente alla catena del valore, entrando nei processi decisionali, nei team operativi e nella governance d’impresa.
- Business-to-Agent (B2A): L’evoluzione strutturale dei modelli B2C e B2B in cui il primo interlocutore commerciale di un’azienda non è più l’utente umano finale, ma il suo Agente AI personale o aziendale (Personal/Corporate AI Agent) incaricato di filtrare il mercato e raccomandare la scelta ottimale.
- Marketing Agentico: La disciplina strategica e operativa che progetta il posizionamento, i dati e i contenuti di un’organizzazione affinché vengano intercettati, compresi e scelti dagli agenti autonomi (tramite la Generative Engine Optimization – GEO), preservando al contempo una forte identità umana e distintiva per la conversione finale.
- Metodo D.A.T.I.: Il framework metodologico proprietario ideato da Alessandro Angelelli per guidare la governance dei dati, l’integrazione dell’IA nei processi di marketing e la costruzione di asset informativi a prova di algoritmo.
- Expertelling: Il superamento dello storytelling tradizionale attraverso la narrazione strutturata della competenza, dell’autorevolezza empirica e del dato verificabile, elemento indispensabile per superare il filtro di validazione dei Large Language Models (LLM).
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