Digital Moka

Chi controlla l’AI? Chi decide come funziona? E quando sbaglia — chi ne risponde?Sono le domande che ci avete scritto alla mail di Digital Moka. E sono le domande giuste.In questa puntata apriamo un tema che sentiamo ovunque ma che quasi nessuno spiega davvero: etica, compliance e governance dell’AI. Cosa significano, perché esistono, e perché riguardano tutti — non solo le aziende o i tecnici.Il primo episodio di una serie pratica su come stiamo cercando di costruire una tecnologia di cui possiamo fidarci davvero.Digital Moka. La tecnologia spiegata semplice, un sorso alla volta.

Esiste un modo per costruire un’app senza scrivere una sola riga di codice. Si chiama vibe coding, ed è già la parola dell’anno 2025 secondo il Collins Dictionary. Ma cosa significa davvero? E soprattutto — cambia qualcosa per te, anche se non sei uno sviluppatore?In questa puntata scopriamo cos’è il vibe coding, perché sta ridisegnando il mondo del software, e qual è il rischio reale che quasi nessuno racconta. Perché costruire veloce è diventato facile. Ma la responsabilità di quello che costruisci resta sempre tua.Digital Moka. La tecnologia spiegata semplice, un sorso alla volta.​​​​​​​​​​​​​​​​

L’AI è bravissima a trovare cose simili. Ma cosa succede quando le chiedi qualcosa di più umano — tipo chi dei tuoi amici conosce un buon dentista nella tua zona?In questa puntata scopri perché i sistemi AI più diffusi faticano con le relazioni, come funzionano i vector database, e quando entra in gioco un approccio completamente diverso: i graph database.Due modi di vedere il mondo. Due tipi di intelligenza. E una domanda che cambia tutto: quella AI capisce davvero… o sta solo trovando cose simili?Digital Moka — la tecnologia spiegata semplice, un sorso alla volta.

In questo episodio finale di Digital Moka chiudiamo il nostro viaggio nell’Intelligenza Artificiale costruendo una mappa completa per capire come funziona davvero l’AI.Partiamo dai sistemi a regole, passiamo per Machine Learning e Deep Learning, arriviamo alla Generative AI — e saliamo fino agli AI Agents e all’Agentic AI.Scopriamo anche come tecniche come RAG (Retrieval-Augmented Generation) e nuove architetture come MCP (Model Context Protocol) stanno collegando i modelli al mondo reale, rendendo l’AI sempre più utile, ma anche più complessa da governare.Questo episodio non è solo un riepilogo.È una guida per orientarsi.Per capire: • quale tipo di AI usare in base al problema • quali dati servono davvero • quali rischi considerare • e cosa cambia quando iniziamo a delegare decisioni alle macchinePerché il punto non è più solo capire l’AI.È capire come usarla con consapevolezza.

Scopri come superare i limiti di memoria dell’AI! Spieghiamo la Context Window (il “cervello a breve termine” dei modelli) e la tecnica RAG (Retrieval-Augmented Generation) che trasforma LLM in ricercatori intelligenti: consulta documenti privati, notizie fresche e knowledge base aggiornata senza allucinazioni. #RAG #ContextWindow #IntelligenzaArtificiale #LLM #DigitalMoka

In questo episodio di Digital Moka scopriamo i Diffusion Models, la tecnologia dietro generatori come Midjourney e DALL·E, e il futuro dell’AI multimodale.Nel finale: teaser sul prossimo episodio su RAG e context window.

La tecnologia dietro ChatGPT e l’AI moderna.Dai modelli specialisti alle intelligenze generaliste:come funzionano i Large Language Models?Cosa significa GPT?Cos’è il Transformer?Perché emergono capacità inattese… e perché possono “allucinare”?Una spiegazione semplice della tecnologia che sta trasformando studio, lavoro e creatività.

Come impara davvero un’intelligenza artificiale? In questo episodio di Digital Moka, entriamo nel cuore del processo più importante per l’AI generativa: l’addestramento (training).Scopri con un linguaggio semplice cosa sono il pre-training, il fine-tuning e come trasformano un modello da “generalista” a “specialista”. Spieghiamo i concetti di “pesi” di una rete neurale, l’algoritmo di backpropagation e come milioni di aggiustamenti matematici creano l’intelligenza.Approfondiamo poi l’allineamento: come insegniamo a un’AI a essere utile e sicura? Analizziamo il Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), il ruolo dei labeler umani e dei reward model. Infine, guardiamo al futuro con le tecniche di Self-Supervised Learning (SSL) e RLAIF, dove l’AI impara senza l’intervento umano.Un episodio fondamentale per chiunque voglia capire il vero motore del deep learning e dell’intelligenza artificiale, spiegato un sorso alla volta.

Se il deep learning è il motore, i dati sono il carburante.In questo episodio esploriamo il ruolo del data engineering, il principio “Garbage In, Garbage Out” e il motivo per cui il bias nell’Intelligenza Artificiale non è solo un errore tecnico, ma una conseguenza diretta dei dati con cui i modelli vengono addestrati.Attraverso un esempio concreto legato ai modelli generativi di immagini, scopriamo perché l’AI non inventa i pregiudizi: li apprende dai dati che noi stessi produciamo.Un viaggio chiaro e accessibile tra AI, etica, dati e società.

In questo primo episodio di Digital Moka costruiamo le basi per capire davvero cos’è l’Intelligenza Artificiale e come funziona. Partiamo dalla mappa dell’AI, distinguendo in modo chiaro Machine Learning, Deep Learning e i primi livelli dello stack tecnologico che rendono possibile la Generative AI (GenAI).Parliamo di reti neurali artificiali, di modelli di apprendimento automatico e di perché il Deep Learning ha rappresentato una svolta rispetto al Machine Learning tradizionale. Scopriamo anche come l’hardware nato per i videogiochi — in particolare le GPU di NVIDIA — ha accelerato l’evoluzione dell’AI moderna, aprendo la strada a modelli sempre più grandi e potenti.Un episodio introduttivo ideale per chi vuole capire: • cos’è l’Intelligenza Artificiale • la differenza tra Machine Learning e Deep Learning • come funzionano le reti neurali • perché oggi si parla così tanto di GenAI e LLMSenza hype, senza formule, senza tecnicismi inutili.La tecnologia spiegata semplice, un sorso alla volta.

Cos’è davvero l’intelligenza artificiale?E qual è la differenza tra automazione, machine learning e deep learning?In questo episodio di Digital Moka spieghiamo lo stack completo dell’AI, partendo dal software tradizionale fino ai sistemi di intelligenza artificiale più avanzati.Un percorso chiaro per capire come funzionano le diverse tecnologie AI, dove si collocano e perché non tutto ciò che viene chiamato “AI” lo è davvero.Un episodio fondamentale per chi vuole capire l’AI, il machine learning e la Generative AI senza background tecnico.Keywords: intelligenza artificiale, machine learning, deep learning, AI spiegata semplice.

Quando parliamo di intelligenza artificiale, sembra sempre che il tema sia l’intelligenza.In questa puntata di Digital Moka, no.Oggi parliamo di memoria.Perché è il modo in cui un sistema ricorda — o dimentica — a determinare davvero il suo comportamento.In questo episodio mettiamo ordine e spieghiamo, in modo semplice ma rigoroso: • perché l’AI non è deterministica • la differenza tra Generative AI, Contextual AI e Stateful AI • cos’è la Retrieval-Augmented Generation (RAG) e perché rende l’AI più affidabile • cosa significa parlare di Agentic AI, quando l’AI inizia a decidere e agireNon è una lezione tecnica.È una mappa per capire che tipo di AI stai usando,che memoria utilizza,e cosa puoi davvero aspettarti da lei.Nelle prossime puntate approfondiremo:context window, RAG, memoria persistente e sistemi agentic.☕ Digital Moka — la tecnologia spiegata semplice, un sorso alla volta.

Una volta compravamo un computer e poi installavamo i programmi.Oggi apriamo un’app o il browser, facciamo login… e siamo subito operativi.Ma allora che fine ha fatto il software?Dove vive davvero?E cosa significa usare programmi che non possediamo più, ma “affittiamo”?In questo episodio di Digital Moka parliamo di Software as a Service, spiegato in modo semplice e concreto.Scopriamo cosa succede quando apriamo un’app, che ruolo hanno i server, i data center e il cloud, e perché l’abbonamento è diventato la nuova normalità.Dal Commodore 64 e le cassette da caricare, fino alle app moderne:un viaggio per capire come è cambiato il nostro rapporto con il software… e con il controllo sui nostri dati.☕ Un nuovo caffè insieme, per capire perché oggi non installiamo più nulla, ma dipendiamo sempre di più dall’accesso.

“È tutto nel cloud.”Lo sentiamo dire continuamente.Ma cosa significa davvero?In questo episodio di Digital Moka proviamo a capirlo insieme, partendo da una cosa a cui teniamo tutti: le foto.Dove vivono quando non sono più solo nel telefono?Come fanno a riapparire quando cambiamo dispositivo?E perché non spariscono se perdiamo lo smartphone?Con esempi di vita quotidiana e senza tecnicismi, parliamo di cloud, server, sicurezza e fiducia.Non come esperti, ma come persone che vogliono capire dove finiscono i propri ricordi digitali.☕ Un nuovo caffè insieme, per scoprire che il cloud non è magia…ma un modo diverso di custodire ciò che conta.

Ogni volta che usiamo il telefono, il computer o un’app,lasciamo delle tracce.Piccole, invisibili… come briciole.In questo episodio di Digital Moka parliamo proprio di questo:dei dati che produciamo ogni giornoe di quei cookie che li aiutano a ricordarsi di noi.Like, ricerche, tempo passato online, abitudini.Un po’ come al bar, quando il barista impara a conoscere “il solito”.Senza tecnicismi e senza allarmismi,cerchiamo di capire insiemeperché queste informazioni contanoe perché la consapevolezza è il primo passoper vivere meglio il digitale.☕ Un sorso alla volta.

Questo è il primo episodio di Digital Moka ☕Un episodio di benvenuto, per capire di cosa parla questo podcast e perché nasce.Digital Moka è lo spazio in cui la tecnologia viene raccontata in modo semplice, umano e senza paroloni, come una chiacchierata davanti a un caffè.In questo episodio non spieghiamo tutto: iniziamo.Mettiamo le basi, facciamo conoscenza e capiamo insieme perché oggi parlare di tecnologia non deve fare paura.Se questo è il primo episodio che ascolti, sei nel posto giusto.Un episodio alla volta. Un sorso alla volta.🎙️ Conduce: Simone Cheli 💬 Connettiti con me su LinkedIn per feedback e suggerimenti.