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Dove Vanno i Nostri Soldi? · Inglorious Globastards - PODCAST

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Speaker 2: Carissimi globastardi, siamo di nuovo insieme nella formazione, diciamo così,
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Speaker 2: canonica con Alberto, finalmente di ritorno dalle sue vacanze. Lui
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Speaker 2: non dirà finalmente, dirà porca miseria sono finite le vacanze,
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Speaker 2: ma insomma cercheremo di rendergli il ritorno meno crudele. con
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Speaker 2: la partecipazione di una persona veramente notevole. Vedete qui in
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Speaker 2: basso Domenico Gagliardi. Domenico Gagliardi è il patron, l'ideatore e
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Speaker 2: l'esecutore di questo sito dovevannoinostrisoldi. com, tutta una parola, dovevannoinostrisoldi. com. Ne
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Speaker 2: abbiamo parlato qui su Inglorious Glow Bastard in uno short
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Speaker 2: che ho fatto ieri, ma insomma questa è un'iniziativa importantissima.
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Speaker 2: Prima di descriverla però vorrei che Domenico ci desse un
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Speaker 2: po' un'idea di chi è, cosa ha fatto nella vita
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Speaker 2: e come mai si è impegnato in questa iniziativa. alla quale,
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Speaker 2: lo dico con un certo orgoglio, mi compiaccio di partecipare come, diciamo,
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Speaker 2: non come fondatore, però come attivista, come volontario, chiamatelo un
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Speaker 2: po' come contributore. Prima di entrare nell'argomento, iscrivetevi al canale,
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Speaker 2: per favore, mettete un like se vi piace il contenuto.
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Speaker 2: questi nostri video e dateci una mano a diffondere il
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Speaker 2: link sui social. Bene, Domenico, innanzitutto grazie per essere eh
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Speaker 2: eh esserti dichiarato disponibile a questo incontro eh qual è
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Speaker 2: la tua storia? Grazie Fabio, ciao a tutti, grazie Alberto
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Speaker 2: ehm ma diciamo cercherò di essere molto molto
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Speaker 3: molto breve sulla mia storia. Negli ultimi anni si è
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Speaker 3: cambiato tantissimo, insomma, se vuoi in accordo con l'evoluzione del
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Speaker 3: mercato tecnologico. Beh, io ho un background, innanzitutto un background economico- finanziario,
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Speaker 3: ho una laurea in economia, ho fatto finanza internazionale, risk
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Speaker 3: management alla Sapienza, anche se in realtà l'ho conseguita part- time
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Speaker 3: perché già lavoravo ho lavorato principalmente full time come dipendente
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Speaker 3: per un paio di aziende tra cui una fintech messicana
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Speaker 3: che era appena entrata in Italia nel 2022 poi ho
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Speaker 3: fatto invece un paio d'anni quasi in un'azienda nel mondo
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Speaker 3: del gambling che gestisce in Italia i giochi d'azzardo dello
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Speaker 3: Stato quindi parliamo di tutto ciò che riguarda l'Ottocrat e
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Speaker 3: Binci e tutto tutti quei giochi lì. Nel mentre, in parallelo,
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Speaker 3: in realtà, io già dal 2022, da quando OpenAI rilasciò
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Speaker 3: il GPT 3.5 pubblico, quindi API pubbliche, le prime, sostanzialmente,
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Speaker 3: API da poter utilizzare lato AI, iniziai a costruire progetti
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Speaker 3: miei for fun, nel tempo libero, che cercavo di vendere,
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Speaker 3: cioè scalavo un pochettino attraverso i miei canali e poi...
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Speaker 3: vendevo su piattaforme come acquire. com o flippa. com insomma sono molto
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Speaker 3: conosciute soprattutto negli Stati Uniti però quindi i miei principali
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Speaker 3: clienti erano statunitensi l'ho fatto fino a novembre 2024 novembre
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Speaker 3: 2024 entro in un progetto che era in qualche modo
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Speaker 3: agli albori di di tutto il concetto del backcoding che
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Speaker 3: oggi conosciamo benissimo però era un competitor di lovable aveva 1,2k
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Speaker 3: di MRR, sono entrato, l'abbiamo scalato a circa 46k MRR
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Speaker 3: in tre mesi, tutto bootstrappato, quindi non c'erano investitori esterni,
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Speaker 3: e poi l'abbiamo venduto a marzo 2025 ad un'azienda negli
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Speaker 3: Stati Uniti. Poi siamo passati da lì, ho fondato un'altra startup,
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Speaker 3: sempre con lo stesso socio, sempre negli Stati Uniti, Cortex. com,
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Speaker 3: che era in qualche modo un'alternativa open source a dei
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Speaker 3: tool AI generalisti cinesi. Quando dico AI generalisti, intendo AI,
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Speaker 3: oggi è abbastanza banale, però un anno e mezzo fa
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Speaker 3: era ancora all'inizio e c'erano i primi agenti AI che
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Speaker 3: potevano fare un po' tutto, da Excel a documenti, presentazioni,
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Speaker 3: ricerca web e così via. Noi eravamo la prima open
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Speaker 3: source alternative a tool del genere Manus e Genspa, che
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Speaker 3: erano i due tool di riferimento, che erano cinesi. O meglio,
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Speaker 3: uno cinese e l'altro, mi sa, da Singapore. Insomma, entrambi asiatici.
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Speaker 3: Abbiamo scalato un po' l'azienda, mezzo milione di utenti nel
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Speaker 3: corso di quest'anno. Abbiamo pure raccolto soldi, tra cui Microsoft,
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Speaker 3: alcuni investitori, Microsoft e altri investitori privati. Poi sono uscito
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Speaker 3: da Cortix per un tema di prodotto. Ormai oggi l'intero
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Speaker 3: mercato fa delle AI, tutti sono uguali a tutti, cioè
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Speaker 3: nel senso tutti ormai sono tutto, quindi tutti i tool
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Speaker 3: convergono in una stessa direzione, quindi non vedevo più valore
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Speaker 3: aggiunto in quello che facevamo da un po' di prodotto
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Speaker 3: e di conseguenza ne sono uscito. Questo adesso, parlo di luglio.
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Speaker 3: Quindi da luglio in poi... Ho iniziato un po' a
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Speaker 3: barcollare un po' nel, non nel buio però, cercavo un
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Speaker 3: po' di ispirazione finché poi mi è giunto un tweet
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Speaker 3: francese e poi magari parliamo di come dovevano i nostri soldi,
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Speaker 3: però ho lanciato poi dovevano i nostri soldi una settimana
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Speaker 3: e mezzo fa, dieci giorni fa.
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Speaker 2: Quindi tu sei uno che, come dice Alberto, ha mosso
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Speaker 2: il culo, cioè hai studiato in Italia, hai fatto delle
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Speaker 2: start up, le hai vendute, sei stato un innovatore nel
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Speaker 2: mare magnum dell'intelligenza artificiale, quindi sei un esempio per molti giovani,
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Speaker 2: per molti aspiranti start- up, per molti che vogliono seguire un
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Speaker 2: percorso imprenditoriale. Quindi lo dico anche a chi ci sta seguendo,
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Speaker 2: se poi magari nei commenti fate delle domande, domenico vi risponderò,
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Speaker 2: vi risponderò io se sono in grado. Allora, veniamo a
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Speaker 2: dove vanno i nostri soldi. È un sito, ci sono
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Speaker 2: anche dei profili social se guardate la mia timeline su
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Speaker 2: Twitter o X come si chiama adesso troverete varie varie
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Speaker 2: istanze in cui ho rilanciato ho commentato i tweet di
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Speaker 2: Domenico nella sua incarnazione di dove vanno i nostri soldi
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Speaker 2: e in pratica, lo dico così in termini molto colloquiali,
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Speaker 2: è un sito dove dall'aggregazione di molteplici database sulla finanza pubblica,
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Speaker 2: database della Ragioneria Generale dello Stato, Banca d'Italia, Ministero dell'Economia, IMSS,
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Speaker 2: così via trovate tutta la lista sul sito quindi è
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Speaker 2: inutile che faccio io l'elenco dall'aggregazione di questi database che
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Speaker 2: sono frastagliate che sono che contengono informazioni in formati diversi
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Speaker 2: non accessibili in modo intuitivo eccetera eccetera insomma da questo
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Speaker 2: lavoro è venuta fuori una piattaforma che consente di interrogare
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Speaker 2: i dati sulla spesa pubblica, sulla spesa pensionistica, sulle imposte,
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Speaker 2: sull'IRPEF e così via. Allora, io ho dato un po'
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Speaker 2: una visione sintetica. Domenico, dacci un po'... una tua view
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Speaker 2: più approfondita.
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Speaker 3: Sì, ma diciamo, come nasce l'idea che poi tra l'altro
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Speaker 3: non c'è stato, come dire, non è stata un'idea, sai, trascendentale,
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Speaker 3: cioè nel senso non c'è stato nulla di chissà quale
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Speaker 3: pensiero
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Speaker 2: profondo. Non è una cosa straordinariamente innovativa. del
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Speaker 3: concetto però infatti mi sono meravigliato dell'impatto che ha avuto
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Speaker 3: non mi sarei mai aspettato un impatto del genere da
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Speaker 3: questa piattaforma proprio perché io la reputavo in qualche modo
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Speaker 3: banale però di suo aveva un concetto interessante che si
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Speaker 3: collega chiaramente al tema della trasparenza. In sostanza è nato
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Speaker 3: tutto da un tweet che avevo letto e che mi
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Speaker 3: è stato girato di un signore francese in Francia che
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Speaker 3: aveva fatto questa, l'aveva chiamata Francia Trasparente, una roba del genere,
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Speaker 3: questa piattaforma che aveva lo stesso intento, quindi connettere le
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Speaker 3: fonti della spesa pubblica statale della Francia in un'unica dashboard
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Speaker 3: dove tu in qualche modo potessi andare e girare un
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Speaker 3: po' ovunque e guardare le spese principali dello Stato quindi
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Speaker 3: dove andavano come venivano composte e così via quindi mi
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Speaker 3: fu girato questo tweet e allora dissi ok magari possiamo
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Speaker 3: fare la stessa cosa per l'Italia sicuramente ci saranno ovviamente
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Speaker 3: fonti pubbliche su spese dello Stato, un po' ovunque, e
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Speaker 3: le mettiamo insieme. Oggi, devo dire, grazie all'EI, ovviamente questo lavoro,
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Speaker 3: la primissima versione l'abbiamo lanciata ai 24 ore. Erano le
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Speaker 3: 7 del pomeriggio di un giovedì, l'abbiamo lanciata alle 6
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Speaker 3: del venerdì. Cosa che non sarebbe mai potuta succedere in
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Speaker 3: altri periodi. quindi diciamo che la combinazione dell'intelligence artificiale più
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Speaker 3: i dati dello Stato ha sicuramente dato quel boost anche
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Speaker 3: da un punto di vista di messaggio alla community di
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Speaker 3: X e poi dopo anche LinkedIn che ha iniziato chiaramente
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Speaker 3: a sfruttare al massimo la piattaforma che tra l'altro come
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Speaker 3: hai già citato Copre, abbiamo ad oggi circa 70 fonti, dati,
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Speaker 3: di cui una trentina robuste, robuste intendo che hanno milioni
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Speaker 3: di dati al suo interno, e parliamo di, come già
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Speaker 3: detto tu prima, Banca d'Italia, IMSS, la Commissione Europea, Eurostat,
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Speaker 3: che hanno anche dati chiaramente sui paesi dell'Unione Europea, il MEF,
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Speaker 3: Open Civitas Europea, parliamo quindi dei singoli comuni, delle società partecipate,
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Speaker 3: della pubblica amministrazione, quali sono, come si compongono e così via,
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Speaker 3: e poi abbiamo tutta una serie di fonti, dati, che
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Speaker 3: sono all'incirca una quarantina, sono fonti minori, cioè nel senso
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Speaker 3: che chiaramente non sono dati grossi, come possiamo anche avere,
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Speaker 3: non sappiamo, anche il PNRR, dati sul PNRR, abbiamo circa, all'incirca...
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Speaker 3: quasi 2 milioni di progetti di PNRR gestiti sulla piattaforma
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Speaker 3: 2
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Speaker 2: milioni di numero no, non è possibile 2 milioni di
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Speaker 2: progetti del PNRR mi sembra
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Speaker 3: quasi quasi 2 milioni che però fanno parte di no
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Speaker 3: scusami però fanno parte di agglomerati a open provisione
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Speaker 2: esatto sul
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Speaker 3: PNRR infatti adesso sto guardando abbiamo quasi 20.000 gare 4
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Speaker 3: miliardi e 3 di finanziamento che monitoriamo perché in realtà
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Speaker 3: lì è focalizzato sulle scuole dell'infanzia quindi anche lì sul
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Speaker 3: PNRR ci sono i dati pubblici principali sono quelli sulla
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Speaker 3: prima infanzia, poi ci sono tutti gli altri che sono
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Speaker 3: ancora da...
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Speaker 2: Eh sì, perché la banca dati, lo abbiamo anche detto
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Speaker 2: in una delle nostre puntate, in uno dei nostri video,
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Speaker 2: con il professor Perotti, la banca dati del PNRR è
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Speaker 2: una cosa avvilente, e mi fermo qua per non battere
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Speaker 2: ancora quel tasto, cioè è... uno scandalo che essendo finito
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Speaker 2: il PNRR, che la deadline, la scadenza era il 30
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Speaker 2: giugno 2026, questi ancora non hanno messo i dati, ma
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Speaker 2: non gli ultimi dati, diciamo le cifre dell'ultimo anno, no,
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Speaker 2: proprio c'è pochissimo. una cosa che grida vendetta al cospetto
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Speaker 2: di Dio. Ma chiudo la parentesi e ti rilancio la palla.
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Speaker 3: Sì, sì, no, vabbè, diciamo appunto, come dicevo, tra i
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Speaker 3: dati pubblicati comunque abbiamo dai pagamenti dei comuni alle spese
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Speaker 3: statali per il territorio, tutto ciò che riguarda l'Inps, Redditi, Irpef,
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Speaker 3: le consulenze pubbliche, praticamente dello Stato, del Quirinale, addirittura partecipazioni pubbliche, incarichi,
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Speaker 3: i dati sulla Camera, sul Senato, i bilanci di Palazzo Chigi,
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Speaker 3: insomma abbiamo cercato di inserire, poi questo figurati è in
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Speaker 3: continua espansione perché adesso stiamo andando più anche verso le
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Speaker 3: imprese private, quindi abbiamo tutta una serie di dati sulle
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Speaker 3: imprese private del territorio, manca ancora un casino di verticali
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Speaker 3: che sono per esempio dalla ricerca fondi per le ricerche
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Speaker 3: all'università quindi insomma questo sicuramente ci lavoreremo prossimamente però appunto
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Speaker 3: il progetto ha avuto un notevole impatto soprattutto secondo me
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Speaker 3: o meglio per due ragioni la prima è chiaramente perché
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Speaker 3: tu tracci la spesa pubblica e questo di per sé
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Speaker 3: ha comunque un interesse pubblico appunto del singolo cittadino e
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Speaker 3: numero due è open source questo è anche molto interessante
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Speaker 3: perché tu tutto ciò di cui sto parlando è online,
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Speaker 3: l'intero codice, ci sono state già una trentina di persone
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Speaker 3: che hanno, come si dice, il gergo tecnico forcato la repo,
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Speaker 3: quindi hanno fatto una copia del nostro codice per n motivi,
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Speaker 3: e abbiamo tantissimi contributi dalla community, abbiamo circa una decina
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Speaker 3: di persone che contribuiscono in maniera costante ogni giorno ad aggiornamenti,
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Speaker 3: Senza chiaramente l'open source, tutto ciò secondo me avrebbe avuto
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Speaker 3: un impatto minore, perché poi sarebbe stato anche tutto nelle
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Speaker 3: nostre mani, quindi alla puntista anche di sviluppo, di errori
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Speaker 3: e così via. Quindi sicuramente questo ha agevolato
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Speaker 2: Alberto, che ne pensi di questa meritevole iniziativa? E poi
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Speaker 2: è sconvolgente che... è stata fatta in ventiquattro ore eh
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Speaker 2: perché è sconvolgente? Perché questa roba qui doveva farla il
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Speaker 2: governo no? Eh invece eh non sono neanche in grado
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Speaker 2: di fare ciò che un ragazzo per quanto bravo ragazzo
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Speaker 2: un professionista per quanto bravo ha messo in piedi in
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Speaker 2: un
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Speaker 4: giorno no
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Speaker 4: è pazzesco è pazzesco e poi c'è tutto e non
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Speaker 4: era venuto in mente a nessuno di fare una cosa
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Speaker 4: del genere all'interno del sistema
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Speaker 3: no in realtà c'era c'è stato un esempio che si
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Speaker 3: chiama OpenGov mi sa una roba del genere che era
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Speaker 3: stato sviluppato da non ho capito bene però credo da
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Speaker 3: un consulente esterno che ha sviluppato questa roba che però
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Speaker 3: si da come ho capito, si collega direttamente, cioè la
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Speaker 3: persona deve collegare la banca dati, tra virgolette, a GPT
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Speaker 3: o Cloud e poi lì chiedere cose. Quindi non è
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Speaker 3: una piattaforma dove tu accedi e vedi un po' di roba,
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Speaker 3: semplicemente tramite poi le AI devi chiedere informazioni. Quindi c'era
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Speaker 3: stato un piccolo esempio di questa roba, open tra l'altro,
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Speaker 3: quindi insomma ripercorre anche un po', il tema che abbiamo
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Speaker 3: trattato però non ha avuto tanto successo tant'è che è
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Speaker 3: open source anche il progetto di cui stiamo parlando adesso
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Speaker 3: ma aveva cioè non aveva in realtà attività tra l'altro
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Speaker 3: dico una cosa sul tema del dovevano farlo loro mi
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Speaker 3: sono trovato a parlare qualche settimana fa proprio con qualche
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Speaker 3: persona esponente dell'Istat ora l'Istat è di di per sé
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Speaker 3: l'ente principale in Italia per dati statistici sulla popolazione, con
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Speaker 3: censimenti annuali e così via, e ha miliardi e miliardi
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Speaker 3: di dati al suo interno, serie storiche incredibili. Al che
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Speaker 3: io ho chiesto, ma come utilizzate le AI al vostro interno?
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Speaker 3: Perché ero davvero curioso di come stessero utilizzando l'intelligenza artificiale
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Speaker 3: con tutta questa mole di dati. Morale è Loro non
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Speaker 3: hanno nemmeno un responsabile AI, cioè non c'è una persona
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Speaker 3: che si sta occupando dentro l'Istat, che dovrebbe essere forse, penso,
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Speaker 3: la migliore opportunità per loro per tradurre tutti questi dati
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Speaker 3: in dashboard, anche un pochettino più carine rispetto a quelle
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Speaker 3: che abbiamo sull'Istat attuale. quindi non c'è nemmeno un referente
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Speaker 3: ai e quindi insomma questo fa comprendere un po' il
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Speaker 3: livello attuale delle istituzioni che chiaramente io non credo che
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Speaker 3: qualcuno lavorerà mai su una roba cioè nel senso non
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Speaker 3: nel breve periodo Alberto a
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Speaker 2: te
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Speaker 4: Quali sono le principali conclusioni, findings che sei riuscito a
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Speaker 4: ottenere da questo database integrato? Domenico
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Speaker 3: Io posso condividere lo schermo?
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Speaker 2: Certo. Penso di sì. Alberto, dai a Domenico... Passa a
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Speaker 2: Domenico il ruolo di organizzatore, insomma, così lui può condividere.
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Speaker 3: Sì, perché così intanto mostravo anche un po'
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Speaker 2: Sì, sì, è un'ottima cosa. Anche perché per chi ci ascolta,
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Speaker 2: per chi ci guarda, avere cognizione di come funziona il sito. Ecco,
21:03
Speaker 2: vai
21:05
Speaker 3: Allora...
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Speaker 2: Mentre tu condividi lo schermo, voglio anche dire che c'è
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Speaker 2: un altro sito, non dico gemello, ma che si muove
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Speaker 2: in un'altra direzione, si chiama Instant Analytics, proprio prima di
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Speaker 2: iniziare questa... questa puntata di eh in Glorious Globastar ero
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Speaker 2: a una riunione eh a Campobasso perché è un'iniziativa dell'Università
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Speaker 2: del Molise su questo sito che ha anche ha anche
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Speaker 2: preso dati sia già disponibili eh nei database pubblici ma
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Speaker 2: poi è andata a prendere dati da Facebook, dai social,
22:06
Speaker 2: da tante altre fonti e magari in una prossima occasione
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Speaker 2: faremo anche una puntata su Instant Analytics perché è veramente
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Speaker 2: una iniziativa di enorme interesse. Vai, vedo che hai già condiviso, Domenico,
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Speaker 2: facci sognare
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Speaker 3: No, tra l'altro, parentesi divertente sul Facci Sognare, quando ho
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Speaker 3: condiviso questa piattaforma su LinkedIn, mi sono giunti un po'
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Speaker 3: dei commenti del tipo avrei sperato di non saperlo mai, insomma,
22:41
Speaker 3: però effettivamente non so quanto converte. Però, no, prima un
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Speaker 3: piccolo commento sull'intento della piattaforma, perché anche qui poi è
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Speaker 3: da capire bene la direzione, però L'intento nostro iniziale era
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Speaker 3: quello di raccolta dati, quindi in primis il nostro obiettivo era, ok,
23:06
Speaker 3: raccogliamo i dati, mettiamo insieme i dati e raggruppiamoli tutti
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Speaker 3: in un solo sito. Queste erano le fonti di cui
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Speaker 3: stavamo parlando prima, quelle principali. Quindi questo era il primo obiettivo.
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Speaker 3: Il secondo obiettivo, dopo... il raggruppamento dei dati era sicuramente
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Speaker 3: quello di passare all'informazione. Quindi una volta che abbiamo raccolto dati,
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Speaker 3: la domanda è, ok, cosa facciamo con questi dati? Quindi
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Speaker 3: l'idea era appunto mettere insieme quanto più pulito possibile e polite,
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Speaker 3: quindi educato dal punto di vista anche di rappresentazione grafica
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Speaker 3: e visiva, i dati raccolti per far sì che Non
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Speaker 3: dico il 99% della popolazione, però una buona parte, una
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Speaker 3: buona maggioranza della popolazione possa in qualche modo navigare il
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Speaker 3: sito e comprendere che cosa sta guardando. Ci sono ovviamente,
24:04
Speaker 3: poi qui anche un cane che si morde la coda,
24:06
Speaker 3: perché per rendere di valore una piattaforma del genere hai
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Speaker 3: bisogno di più dati possibili. Allo stesso tempo, con l'espansione
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Speaker 3: della base dati, si crea per forza di cose, c'è
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Speaker 3: maggiore entropia, quindi si crea maggiore confusione che in qualche
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Speaker 3: modo devi sapere gestire. Quindi è ovvio che le cose
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Speaker 3: vanno in qualche modo di pari passo, quindi la collezione
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Speaker 3: dati e l'informazione erano i nostri primi due obiettivi, che
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Speaker 3: infatti abbiamo un po' raccolto qui, come stavo dicendo prima,
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Speaker 3: la home page abbiamo cercato di renderla un pochettino più,
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Speaker 3: quanto più carina possibile poi ovvio che qui puoi navigare
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Speaker 3: tra diverse pagine però ogni sezione quindi in questo caso
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Speaker 3: imprese istruzione che anche qui è una cosa in espansione
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Speaker 3: però quelle principali sono soldi su ciò che riguarda i
25:02
Speaker 3: pagamenti dove vanno i soldi appunto quindi dai pagamenti comunali
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Speaker 3: che possiamo navigare sulla singola quindi dove vengono spesi i
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Speaker 3: soldi però non solo cioè nel senso mettiamo caso che
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Speaker 3: sono del comune di Milano, allora voglio andare a vedere
25:20
Speaker 3: Milano che cosa fa, dove spende i nostri soldi, quanto
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Speaker 3: ha pagato il comune di Milano, in questo caso è
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Speaker 3: fino ad agosto 2026, poi anche qui c'è un tema
25:33
Speaker 3: di aggiornamento dei dati che magari citerò dopo, però per
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Speaker 3: ogni comune è anche gli ultimi più o meno tre
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Speaker 3: anni di spese e dove sono andate queste spese servizi
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Speaker 3: a confronto rispetto rispetto alla media progetti PNRR cui parlavamo
25:53
Speaker 3: prima appunto del tema degli asidi prima infanzia che è
25:56
Speaker 3: l'unico database al momento disponibile che abbiamo preso e poi
26:04
Speaker 3: vabbè tutta un'altra serie di informazioni che non sono presenti
26:06
Speaker 3: su tutti i comuni questo è anche un altro discorso
26:09
Speaker 3: perché c'è anche una discordanza di dato chiaramente perché in
26:15
Speaker 3: teoria tutti i dati dovrebbero essere pubblici ma non è
26:18
Speaker 3: detto che tutti i comuni pubblichino dati infatti abbiamo dati
26:22
Speaker 3: magari aggiornati a giugno 2025 per alcuni comuni per alcune
26:26
Speaker 3: parti d'Italia e dati un po' più aggiornati per altri
26:29
Speaker 3: quindi c'è anche un tema di qualità e aggiornamento del
26:33
Speaker 3: dato che chiaramente poi dovrà essere gestito di fatto questo
26:37
Speaker 3: apre poi le strade alla terza parentesi di questa piattaforma
26:43
Speaker 3: Quello che vedo, diciamo, come prossimi passi è quello di dire, ok,
26:49
Speaker 3: abbiamo raccorto dati, abbiamo più o meno informato, ok, attraverso
26:56
Speaker 3: tutti questi dati, queste sezioni, che cosa succede. Adesso, sulla
27:01
Speaker 3: base di questi numeri, permettiamo a persone esterne di poter
27:08
Speaker 3: eventualmente prendere decisioni. Diciamo, il nostro progetto Un punto su
27:13
Speaker 3: questo è che chiaramente la piattaforma, il progetto di per sé,
27:16
Speaker 3: è e resterà indipendente, open source e soprattutto a partiti
27:21
Speaker 3: come politico. Infatti non c'è nessuna associazione chiaramente politica di
27:25
Speaker 3: questo tipo su questo progetto e continuerà chiaramente a essere così.
27:30
Speaker 3: Quindi l'obiettivo mio, così come dei contributori al progetto, è
27:36
Speaker 3: lo sviluppo della piattaforma tecnologica, che ad oggi è un collettore,
27:40
Speaker 3: se vogliamo definirlo. però chiaramente vorrebbe essere una sorta di
27:45
Speaker 3: piattaforma un pochettino più avanzata che possa essere utile a
27:49
Speaker 3: enti magari anche a tracciare, prendere decisioni sulla base di
27:54
Speaker 3: quei dati. Infatti, abbiamo questa sezione qui, cosa controllare, che
27:59
Speaker 3: è un po' quello che citava Alberto, cioè nel senso
28:02
Speaker 3: qual è la conclusione di tutto questo agglomerato di dati.
28:08
Speaker 3: L'idea era chiaramente dare in pasto le AI tutti i
28:11
Speaker 3: dati e dire ok, in base a questa situazione, che
28:15
Speaker 3: è un po' come se fosse un'azienda, alla fine lo
28:16
Speaker 3: Stato è un'azienda a tutti gli effetti, segnalaci cose da controllare,
28:22
Speaker 3: da controllare però significa che appunto non è detto che
28:25
Speaker 3: siano sprechi o non è detto che siano stati usati male,
28:27
Speaker 3: semplicemente hanno magari dei valori anomali oppure hanno dei valori
28:31
Speaker 3: da controllare, e aggiungeremo, estenderemo questa sezione per far sì
28:37
Speaker 3: che si possa anche proporre una sorta di... di proposta,
28:44
Speaker 3: tra virgolette cioè nel senso, in base ai dati che
28:45
Speaker 3: abbiamo in base ai segnali che abbiamo catturato, per esempio
28:50
Speaker 3: questi qui sono alcuni segnali, ok? Abbiamo affidamenti diretti, per
28:53
Speaker 3: esempio questi qui del 2023, affidamenti diretti sul numero delle procedure,
28:57
Speaker 3: il 49% erano affidamenti diretti sopra la soglia dei 40.000,
29:01
Speaker 3: perché sotto la soglia dei 40.000 non devi andare tramite appalti,
29:06
Speaker 3: invece al di sopra sei obbligato
29:09
Speaker 2: Scusami se ti interrompo per spiegare a chi magari non
29:13
Speaker 2: ha dimestichezza col gergo e con le procedure. Negli appalti
29:18
Speaker 2: pubblici si può assegnare il contratto, il lavoro o con
29:24
Speaker 2: una gara o con una procedura diretta per cui la
29:32
Speaker 2: gara dovrebbe essere il modo più trasparente, più fair per
29:39
Speaker 2: l'utilizzo dei fondi pubblici e invece vediamo che non è
29:45
Speaker 2: esattamente così. Poi il motivo può essere non sempre dubbio. No, certo.
29:56
Speaker 2: Però magari per la velocità, perché sono lavori urgenti, cioè
30:01
Speaker 2: ci possono essere dei motivi validi. Però, insomma, lì, quando
30:09
Speaker 2: uno ha il dato, poi l'amministrazione deve giustificare. Quindi è
30:14
Speaker 2: un modo per tenere le briglie strette, no? sulle amministrazioni
30:24
Speaker 2: pubbliche e soprattutto sui politici sugli amministratori
30:29
Speaker 3: pubblici esatto infatti l'obiettivo qui è un po' come detto
30:36
Speaker 3: qui chiaramente non segnaliamo delle cose che per forza di
30:39
Speaker 3: cose debbano essere anomale semplicemente sono dei valori che in
30:46
Speaker 3: qualche modo hanno dato l'occhio rispetto al resto dei dati
30:51
Speaker 3: e quindi uno li segnala poi sta chiaramente qui e
30:55
Speaker 3: questo è anche poi un punto di domanda sull'obiettivo della
30:57
Speaker 3: piattaforma perché poi sta in teoria ai responsabili all'ente di
31:03
Speaker 3: riferimento o al ministero di riferimento dire ah ok questa
31:07
Speaker 3: qui effettivamente nel 2023 abbiamo visto questa roba che poi
31:10
Speaker 3: tra l'altro come possiamo vedere nel 2024 sono aumentati al 54,3%
31:16
Speaker 3: e al 2025 sono arrivati al 55 quindi c'è stato
31:19
Speaker 3: comunque un aumento dal 49 al 55 di questi affidamenti
31:21
Speaker 3: diretti poi è ovvio che non è un'accusa e di
31:24
Speaker 3: conseguenza poi sta agli organi competenti eventualmente per fare se
31:29
Speaker 3: vuoi degli accertamenti questa è la cosa un pochettino più
31:35
Speaker 3: veloce che io vedo come prossimo passo da un punto
31:39
Speaker 3: di vista di portare alla luce dei numeri che poi
31:41
Speaker 3: debbano essere in qualche modo controllati ma di certo noi
31:44
Speaker 3: della piattaforma non possiamo avere influenza diretta su queste decisioni. Quindi,
31:49
Speaker 3: a meno che non sia una roba, sai che dici,
31:52
Speaker 3: il popolo in qualche modo si ribella tramite un dato,
31:56
Speaker 3: però non vedo conclusioni del genere.
32:01
Speaker 2: Posso dare anche un altro punto di vista. È utile
32:08
Speaker 2: anche per le amministrazioni. Per esempio... Questa piattaforma consente di
32:14
Speaker 2: fare il paragone tra un comune e la media dei
32:18
Speaker 2: comuni con caratteristiche simili per vedere se per esempio ottengono
32:25
Speaker 2: più o meno fondi dal governo centrale in base a
32:30
Speaker 2: certe caratteristiche, popolazione, territorio, anzianità, eccetera. Quindi può essere uno
32:38
Speaker 2: strumento utile anche per chi è sindaco, assessore, consigliere comunale
32:47
Speaker 2: di maggioranza, consigliere comunale di minoranza. Quindi il potenziale impiego
32:57
Speaker 2: di questa piattaforma ha limiti momento sconosciuti. Quindi più la
33:12
Speaker 2: gente impara a utilizzarla più verranno idee su come sfruttarla
33:19
Speaker 2: nel modo più intelligente, più efficiente, come si potrà utilizzare
33:25
Speaker 2: per segnalare anomalie, storture, ambiti di miglioramento eccetera eccetera. Quando
33:33
Speaker 2: entra la luce dentro una stanza chiusa per troppo tempo,
33:39
Speaker 2: chiusa e buia, gli effetti sono inevitabilmente benefici. Questo è
33:46
Speaker 2: un po' il succo della questione, questo è un po'
33:51
Speaker 2: il motivo che ci spinge a esortare voi che ci
33:59
Speaker 2: state guardando a usare la piattaforma e a farvi venire
34:05
Speaker 2: in testa delle idee o delle metodologie per utilizzarla al meglio.
34:15
Speaker 3: Esatto. Prima hai anche citato consulenze e così via. Una
34:19
Speaker 3: cosa che a mio amore, che effettivamente poi è stata
34:23
Speaker 3: forse una delle prime cose che abbiamo fatto, sia quella
34:26
Speaker 3: di controllare, ad esempio, sulle consulenze legali o consulenze esterne,
34:31
Speaker 3: che fa il governo perché dobbiamo sapere che comunque oltre
34:34
Speaker 3: chiaramente dipendenti interni il governo si appoggia a consulenti esterni
34:39
Speaker 3: che solitamente sono per quasi il 99% dei casi privati
34:45
Speaker 3: diciamo singoli
34:46
Speaker 2: privati consulenti professionisti
34:51
Speaker 3: e quindi noi possiamo anche verificare chiaramente in base ai
34:54
Speaker 3: contratti che abbiamo quali sono stati ad esempio gli studi
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Speaker 3: legali o comunque le persone i consulenti che hanno avuto
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Speaker 3: più appalti o più affidamenti insomma nel corso degli ultimi
35:09
Speaker 3: anni che chiaramente anche qui lo stesso discorso vale per
35:14
Speaker 3: quello che stavamo dicendo prima cioè questa è solo una
35:18
Speaker 3: rappresentazione di ciò che abbiamo non è detto che ci
35:21
Speaker 3: sia chiaramente nulla di chissà che dietro però può essere
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Speaker 3: anche un modo stesso per amministrazioni e per enti di
35:30
Speaker 3: controllare alcune cose
35:36
Speaker 2: poi c'è anche il discorso degli effetti della spesa perché
35:42
Speaker 2: se uno dovesse accorgersi per dire che la spesa per
35:49
Speaker 2: il welfare per il contrasto alla povertà è triplicata in
35:54
Speaker 2: pochi anni e la povertà non è diminuita ma magari
35:58
Speaker 2: è raddoppiata allora uno dovrebbe cominciare a farsi delle domande
36:03
Speaker 2: dovrebbe cominciare a chiedersi come mai triplicando la spesa per
36:09
Speaker 2: raggiungere un certo obiettivo non solo quell'obiettivo non si raggiunge
36:15
Speaker 2: ma la situazione peggiora e per cui magari qualche giornalista
36:23
Speaker 2: da talk show, invece di slinguazzare l'ospite di turno, potrebbe
36:31
Speaker 2: chiedergli conto di questi risultati. Un'ipotesi da fantascienza, ma mi
36:39
Speaker 2: piace pensare che una scena di questo tipo riusciremo a
36:46
Speaker 2: vederla prima di passare al miglior vitae.
36:51
Speaker 3: questo è potenzialmente un inizio io credo che questa piattaforma
36:56
Speaker 3: comunque andando avanti con la sua implementazione e le sue
36:59
Speaker 3: migliorie chiaramente per robbi motivi c'è ancora tantissimo da migliorare
37:08
Speaker 3: e da aggiungere io mi auguro che sia in qualche
37:12
Speaker 3: modo fonte di ispirazione per chi poi dovrà effettivamente gestire
37:16
Speaker 3: i soldi e la cassa dello Stato poi ovvio potrebbe
37:21
Speaker 3: anche in qualche modo non avere nessun effetto io spero
37:24
Speaker 3: di no però insomma no
37:26
Speaker 2: ma avrà
37:26
Speaker 3: una funzione di pungolo
37:28
Speaker 2: perché magari vedremo che il comune tal dei tali ha
37:35
Speaker 2: speso x milioni in consulenze non meglio specificate allora la
37:40
Speaker 2: domanda sorge spontanea ma quali sono queste consulenze e non
37:45
Speaker 2: c'erano competenze all'interno dell'amministrazione che potevano espletare questi compiti com'è
37:57
Speaker 2: che siamo andati a prendere il signor il dottor il
38:02
Speaker 2: professor tal dei tali per fare qualcosa che l'ufficio Z
38:12
Speaker 2: è preposto a fare oppure come mai nel comune nella
38:17
Speaker 2: regione nella ASL no? Eh sono stati spesi, sono stati
38:24
Speaker 2: boh eh aumentati gli ehm gli evolumenti oppure eh le
38:33
Speaker 2: uscite in un certo ambito e magari le liste di
38:37
Speaker 2: attesa non si sono accorciate. Quindi come vedete man mano
38:44
Speaker 2: che uno ci ragiona, man mano che uno scava e
38:48
Speaker 2: poi eh le idee cominceranno a moltiplicarsi, l'appetito verrà mangiato. Alberto,
39:02
Speaker 2: non so se vuoi fare una considerazione conclusiva, perché noi
39:08
Speaker 2: ormai abbiamo illustrato di cosa si tratta, abbiamo specificato quali
39:15
Speaker 2: sono le attuali funzioni e le potenzialità di uno strumento
39:24
Speaker 2: del genere
39:27
Speaker 4: mi sembra molto utile adesso pensavo ai vari usi che
39:31
Speaker 4: se ne può fare ma veramente va un po' in
39:34
Speaker 4: tutte le direzioni io lo trovo sarebbe interessante fare degli
39:41
Speaker 4: inglori di Globastard su temi specifici usando questo sito
39:48
Speaker 2: Esatto, e questo lo faremo sicuramente. Andremo a verificare magari
39:55
Speaker 2: la spesa sanitaria, come è evoluta nel tempo, quali sono
40:01
Speaker 2: le differenze tra regioni del nord e del sud o
40:08
Speaker 2: singole regioni. Per esempio, un ragazzo che ha già fatto
40:12
Speaker 2: uno studio ha detto guardate, i cosiddetti servizi di assistenza minimi,
40:24
Speaker 2: la standardizzazione dei servizi, è un mito perché dai dati
40:31
Speaker 2: disponibili si vede che tutte queste grandi differenze in realtà
40:37
Speaker 2: sono non trovano riscontro nei dati e quello siccome è
40:42
Speaker 2: uno dei cavalli di battaglia lanciati da chi vuole eh
40:48
Speaker 2: il federalismo le autonomie regionali più ampie eccetera eccetera ecco
40:55
Speaker 2: questo è un tema che si può dibattere con consapevolezza
41:03
Speaker 2: con cognizione di causa con i dati alla mano con
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Speaker 2: E quindi, come vedete, questo è un altro dei tanti
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Speaker 2: ambiti in cui ci possiamo sbizzarrire con la fantasia. Bene,
41:22
Speaker 2: carissimi Globastardi, Globastarde, Globastard, insomma, membri di questa comunità, occasionali
41:30
Speaker 2: avventori del canale, Io ringrazio di nuovo Domenico per la
41:37
Speaker 2: eh sua disponibilità, lo ringrazio profondamente come cittadino, come cittadino
41:43
Speaker 2: impegnato perché eh il lavoro che ha fatto è qualcosa
41:48
Speaker 2: di straordinario eh è un'iniziativa dal basso che supplisce alle
41:55
Speaker 2: pecche di uno stato non lo vogliamo definire ladro ma
41:59
Speaker 2: eh uno stato eh inefficiente o che non utilizza al
42:04
Speaker 2: meglio gli strumenti che potrebbe avere che potrebbe mettere a
42:07
Speaker 2: disposizione e quindi eh nei commenti mi raccomando eh chiedete
42:15
Speaker 2: eh fate suggerite temi di ricerca eh ma soprattutto andate
42:24
Speaker 2: sul sito e interagite cioè utilizzate poi iscrivetevi ehm o
42:33
Speaker 2: meglio eh fate da follower no? Eh seguite eh sui
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Speaker 2: social eh i profili di dove vanno i nostri soldi
42:42
Speaker 2: e così piano piano riusciremo ad essere i cani da
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Speaker 2: guardia dello Stato, delle amministrazioni, dei burocrati e dei politici.
42:54
Speaker 2: Un abbraccio a tutti, ciao Alberto, ciao Domenico. Grazie. A
42:59
Speaker 2: presto su questo canale. ciao ciao grazie