Pierpaolo Sarnari

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INPS - Istituto Nazionale della Previdenza Sociale
Istituzioni e Pubblica Amministrazione Centrale
Ruolo: Direzione Centrale Relazioni Esterne, Area Sviluppo Relazioni Esterne
Area: Communication Management

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Dieta personalizzata con l'Intelligenza artificiale, il rischio per i teenager: alert degli esperti

(Adnkronos) - In un'epoca in cui l'Intelligenza artificiale viene interrogata su tutto, alla stregua di un oracolo, cresce il numero di adolescenti che si rivolge ai chatbot disponibili gratuitamente online per farsi generare diete per perdere peso. Un team di scienziati ha messo alla prova questi 'consulenti virtuali', confrontando i piani alimentari proposti con quelli di dietologi professionisti. E sulla base dei risultati emersi dallo studio pubblicato sulla rivista 'Frontiers in Nutrition', gli esperti avvertono: i teenager che utilizzano schemi dietetici basati sull'intelligenza artificiale potrebbero assumere meno calorie del necessario, in media l'equivalente di un pasto saltato. Secondo la ricerca, i modelli di Ai spesso sbagliano anche sul bilanciamento dei macronutrienti, con potenziali rischi per la salute. Gli autori del lavoro, ricercatori della Turchia, hanno confrontato le capacità di pianificazione dei pasti di 5 modelli di intelligenza artificiale, chiedendo loro di creare piani alimentari per adolescenti che cercavano di perdere peso e valutando i risultati alla luce delle raccomandazioni di un dietista qualificato. "Dimostriamo che i piani dietetici generati dall'Ai tendono a sottostimare notevolmente l'apporto energetico totale e l'assunzione di nutrienti chiave rispetto ai piani basati su linee guida e preparati da un dietista", illustra Ayşe Betül Bilen, assistant professor della Facoltà di Scienze della Salute dell'Università Atlas di Istanbul. "Seguire piani alimentari così sbilanciati o eccessivamente restrittivi durante l'adolescenza - evidenzia l'esperta - può influire negativamente sulla crescita, sulla salute metabolica e sui comportamenti alimentari". I modelli valutati dai ricercatori sono le versioni gratuite di ChatGPT 4, Gemini 2.5 Pro, Bing Chat-5GPT, Claude 4.1 e Perplexity. I suggerimenti dati all'Ai includevano età, altezza e peso della persona a cui era destinato il piano, e l'istruzione di creare uno schema per tre giorni che includesse 3 pasti e 2 spuntini al giorno. I piani alimentari sono stati elaborati per 4 teenager di 15 anni, un ragazzo e una ragazza che rientravano nel percentile del sovrappeso e un ragazzo e una ragazza che rientravano nel percentile dell'obesità. Confrontando la dieta dell'Ai con quella elaborata da uno specialista in patologie adolescenziali, i risultati hanno mostrato che i modelli di intelligenza artificiale calcolavano il fabbisogno energetico in media di quasi 700 calorie in meno rispetto al dietologo. Questa differenza, equivalente a un pasto completo, è sufficientemente ampia da avere conseguenze cliniche, ragionano gli autori. Mentre l'apporto calorico era gravemente sottostimato, l'assunzione di alcuni macronutrienti era sovrastimata. "I piani dietetici generati dall'Ai si discostavano costantemente dall'equilibrio dei macronutrienti raccomandato, il che è particolarmente problematico per gli adolescenti", sottolinea Bilen. I modelli raccomandavano un apporto proteico più elevato, circa 20 g in più rispetto a quello del dietista, e pari a circa il 21-24% del totale energetico. Anche l'apporto lipidico raccomandato dall'Ai era più elevato rispetto ai piani elaborati dal dietista, con i lipidi che rappresentavano il 41-45% dell'apporto energetico complessivo. Tuttavia, la quantità di carboidrati era significativamente inferiore nei piani dell'Ai, con una differenza media di circa 115 g, il che significa che solo circa il 32-36% dell'apporto energetico derivava dai carboidrati. A titolo di confronto, le Accademie nazionali delle scienze, dell'ingegneria e della medicina con sede negli Stati Uniti raccomandano che il 30-35% delle calorie derivanti dai macronutrienti provenga dai lipidi, il 15-20% dalle proteine e il 45-50% dai carboidrati. Sebbene molte linee guida sulla sana alimentazione elaborate da organizzazioni sanitarie nazionali e internazionali - gli esperti citano ad esempio quelle turche e quelle dell'Oms per gli adolescenti - siano disponibili online, gli strumenti di Ai potrebbero non basare i loro risultati su raccomandazioni nutrizionali basate sull'evidenza. Tali modelli, evidenzia Bilen, "sono principalmente addestrati a generare risposte che appaiono plausibili e di facile utilizzo, piuttosto che clinicamente precise. I nostri risultati suggeriscono che potrebbero basarsi su modelli dietetici generalizzati o diffusi, invece di integrare pienamente i requisiti nutrizionali specifici per età". Poiché non tutti gli adolescenti hanno accesso a un dietista che li supporti nella pianificazione dei pasti, il team ha consigliato a chiunque utilizzi strumenti di Ai per elaborare piani dietetici di essere cauto. Gli adolescenti dovrebbero anche tenere presente che le diete eccessivamente restrittive o basate su schemi alimentari eccessivamente proteici o grassi dovrebbero essere evitate. I ricercatori sperano che i loro risultati contribuiscano a sensibilizzare l'opinione pubblica sulla limitata capacità dell'Ai di sviluppare piani alimentari equilibrati e a favorire lo sviluppo di strumenti più sicuri e più in linea con le linee guida elaborate dai professionisti. I modelli di intelligenza artificiale si evolvono rapidamente e possono essere migliorati dal momento dell'analisi, precisano gli autori, ma dovrebbero essere un supporto complementare all'educazione alimentare, piuttosto che un sostituto della consulenza dietetica professionale, in particolare per le popolazioni vulnerabili. "L'adolescenza - conclude Bilen - è un periodo critico per la crescita fisica, lo sviluppo osseo e la maturazione cognitiva. Un apporto inferiore di energia e carboidrati, combinato con un aumento del rapporto tra proteine e grassi, può comportare dei rischi".

Lavoro, le competenze? Scadono ogni 2 anni: adaptability e upskilling leve per restare competitivi

(Adnkronos) - Adaptability e upskilling. Sono queste le due parole chiave che descrivono il mercato del lavoro di oggi. Dopo un biennio dominato dal dibattito sulle potenzialità delle nuove tecnologie, il 2026 si accinge a diventare l’anno della concretezza. Tutti i discorsi sull’intelligenza artificiale, sull’innovazione green e sull’industria 5.0 hanno smesso di essere proiezioni future e stanno diventando, sempre di più, realtà all’interno dei processi aziendali che non possiamo più ignorare. Questo cambio di paradigma si traduce, ovviamente, anche in una ricerca sempre più insistente di profili altamente qualificati e con competenze ibride, ovvero professionisti che, insieme alle hard skills, abbiano una visione di insieme per muoversi in contesti sempre più complessi. Competenze con una data di scadenza: il nuovo mercato del lavoro è sempre più dinamico. La velocità dell’innovazione ha ridotto drasticamente la vita delle hard skill. Secondo le ultime analisi di agap2 - multinazionale di consulenza operativa specializzata nel mondo dell’ingegneria e dell’It - oggi le competenze tecniche hanno un ciclo di vita media di circa due anni prima di diventare obsolete. Non si tratta più, quindi, solo di imparare a usare nuovi strumenti, ma di abbracciare percorsi di formazione continui e dinamici per adattarsi a un ambiente in costante evoluzione e cambiamento. "Il 2026 - afferma Alessandro Rosati, Ceo di agap2 - rappresenta uno spartiacque: non basta più essere spettatori dell'innovazione, bisogna saperla gestire. La vera sfida nei prossimi mesi sarà trasformare la velocità del cambiamento in un asset strategico per anticipare le esigenze di mercato e fornire risposte concrete, precise e tempestive. La capacità di disimparare e imparare di nuovo diventa il vero vantaggio competitivo per i candidati, ma anche per le aziende. Oggi nessun professionista può limitarsi ad essere un semplice esecutore, ma deve essere un artefice del cambiamento con competenze in perenne aggiornamento per poter colmare il gap che si apre tra l’innovazione tecnologica che corre velocissima e le necessità di sviluppo del business”. Maquali saranno i professionisti più richiesti nel 2026? Ecco il quadro tracciato da agap2. -Energy manager e sustainability engineer: in vista dei traguardi del Green Deal, queste figure evolvono da semplici consulenti ad architetti della transizione. Non si limitano all'efficientamento energetico, ma riprogettano l'intero ciclo di vita del prodotto secondo i principi dell'economia circolare, integrando fonti rinnovabili e tecnologie di cattura della Co2 per garantire la resilienza operativa e il rispetto dei nuovi standard Esg. -Ingegnere dell’automazione 5.0: il 2026 segna il passaggio definitivo dall'automazione rigida a quella collaborativa e cognitiva. Questo professionista progetta ecosistemi dove robotica avanzata e operatori umani interagiscono in sinergia (Cobot), sfruttando il Cloud Manufacturing e l'Edge Computing per creare linee produttive iper-flessibili, capaci di auto-ottimizzarsi in tempo reale grazie ai dati di fabbrica. -AI implementation specialist (o AI architect): è l'anello di congiunzione tra la data science e il business concreto. Il suo compito non è la creazione di codici grezzi, ma l'integrazione strategica di AI generativa e modelli predittivi nei workflow aziendali. Agisce come un traduttore tecnologico che adatta i modelli linguistici e gli algoritmi di machine learning per automatizzare decisioni complesse e personalizzare l'esperienza del cliente su scala industriale. -Cybersecurity governance consultant: con l'adozione della normativa Nis2 e del Cyber Resilience Act, la sicurezza diventa una questione di processo e non solo di difesa tecnica. Questo consulente gestisce la sicurezza dell'intera supply chain, trasformando la protezione dei dati in un asset competitivo. Coordina la gestione del rischio, la compliance normativa e la resilienza infrastrutturale per prevenire minacce sistemiche in un mondo sempre più interconnesso. -Data engineer: è l'architetto che costruisce le fondamenta del patrimonio informativo aziendale; progetta pipeline di dati scalabili e sicure che alimentano l'intelligenza artificiale in tempo reale. Il suo ruolo è cruciale per garantire la data quality e l'interoperabilità tra database eterogenei, trasformando flussi di dati grezzi in infrastrutture pronte per l'analisi strategica e il decision-making automatizzato.

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