L’intelligenza artificiale sta accelerando la ricerca scientifica e biotecnologica. Dal caso Moderna ai nuovi modelli di ragionamento come Gemini 3 Deep Think, l’AI si afferma come motore della prossima rivoluzione scientifica.
Articolo di Alessandro Baroncelli pubblicato su Il Sole 24 Ore – 6 marzo 2026
L’industria globale sta assistendo a un cambio di paradigma senza precedenti, dove il confine tra biotecnologia e informatica avanzata si dissolve. Al centro di questa trasformazione emerge il caso Moderna, che attraverso una partnership strategica, annunciata alcuni giorni fa, con OpenAi, punta a rivoluzionare lo sviluppo di trattamenti salvavita. L’obiettivo dichiarato è ambizioso: portare sul mercato fino a 15 nuovi prodotti nei prossimi cinque anni, dai vaccini contro l’Rsv a trattamenti oncologici personalizzati.
Tuttavia, se l’accordo Moderna OpenAi rappresenta l’applicazione pratica di successo, le recenti innovazioni di Google con Gemini 3 Deep Think indicano che siamo solo all’inizio di un’accelerazione scientifica esponenziale.
Il caso Moderna: scalare l’impatto con l’Ai Moderna non ha semplicemente adottato l’Ai, ma l’ha integrata in ogni funzione aziendale, raggiungendo una profonda trasformazione della forza lavoro.
Strumenti come Dose Id permettono di analizzare enormi set di dati clinici, ottimizzando la selezione delle dosi dei vaccini con una precisione e una sicurezza superiori al passato. Secondo il Ceo Stéphane Bancel, grazie all’Ai, un team di poche migliaia di persone può oggi operare con l’impatto che un tempo avrebbe richiesto 100.000 dipendenti.
Questo incremento della produttività non è solo un vantaggio competitivo, ma una necessità per accelerare la risposta alle sfide sanitarie globali.
Gemini 3 Deep Think: il nuovo paradigma del ragionamento.
Se ChatGPT Enterprise abilita l’efficienza operativa, l’annuncio di Gemini 3 Deep Think da parte di Google sposta l’asticella verso la “scienza autonoma”. Le performance nei benchmark sono definite “impressionanti”, con un punteggio di 84,6% su Arc Agi 2, superando nettamente i modelli precedenti.
La vera rivoluzione risiede nel metodo di ragionamento: non più una catena lineare di pensieri, ma un approccio “Deep Think” che genera ipotesi multiple in parallelo. Questo sistema permette il backtracking: se il modello incontra un vicolo cieco, torna indietro e apre nuovi percorsi esplorativi, simulando il metodo scientifico umano su scala computazionale.
Dalla teoria alla risoluzione di problemi irrisolti. L’impatto sulla ricerca è già misurabile.
Gemini 3, supportato dall’agente specifico per la ricerca scientifica Aleteya, ha già risolto 18 problemi aperti in campi come matematica, fisica ed economia, che l’intelligenza umana non era riuscita a decifrare. Anche se il tasso di successo su problemi complessi è attualmente del 6,5%, gli esperti lo considerano un risultato incredibile: “Sarebbe come trovare la cura per 13 malattie su 200 ancora irrisolte”. Inoltre, lo sviluppo di Alpha Evolve dimostra come l’Ai stia iniziando a ottimizzare se stessa, migliorando il design dei circuiti delle Tpu e i data center per il proprio addestramento.
Questo ciclo di auto-miglioramento, unito a una drastica riduzione dei costi — con il costo per task sceso da 44,26 a 7,17 dollari — prefigura quella che gli analisti definiscono “esplosione della superintelligenza”.
Conclusioni per il mercato. Per gli investitori e le imprese, il messaggio è chiaro: l’IA non è più un semplice chatbot per compiti amministrativi, ma un inventore e ricercatore autonomo.
Mentre Moderna dimostra come l’integrazione dell’IA possa accelerare i trial clinici e la comunicazione con gli investitori, Google Gemini 3 Deep Think fornisce il motore tecnologico per scoperte scientifiche che prima richiedevano decenni. La capacità di trasformare schizzi in oggetti 3D stampabili o generare report scientifici completi con infografiche tramite strumenti come “Nano Banana” sono solo i primi segnali di un’automazione totale della scoperta. In questo scenario, le aziende che non sapranno trasformare la propria cultura interna verso l’Ai rischiano di restare irrimediabilmente escluse dalla nuova frontiera dell’innovazione.
Alessandro Baroncelli
Direttore Executive Master AI Driven Business Models
Università Cattolica del Sacro Cuore
Articolo pubblicato su Il Sole 24 Ore – 6 marzo 2026