Direttore senior IT noto per migliorare le prestazioni, contrastare sfide complesse e guidare il successo e la crescita aziendale attraverso leadership tecnologica, implementazione digitale, soluzioni innovative ed eccellenza operativa.
Con oltre 20 anni di esperienza nella Ricerca & Sviluppo e nella gestione di progetti di crescita, vanto una solida storia di successo nella progettazione ed esecuzione di strategie di trasformazione basate su dati e piani di cambiamento culturale.
Cinquanta anni fa, le fortune delle aziende americane erano strettamente legate al benessere dell’intera nazione. Le imprese investivano nei propri dipendenti e nelle nuove tecnologie, garantendo prosperità sia per loro stesse che per i lavoratori.
Oggi, tuttavia, un numero crescente di dirigenti aziendali esprime preoccupazione per l’eccessivo interesse delle aziende verso i profitti a breve termine, concentrandosi unicamente sui guadagni degli azionisti. Questo approccio limita gli investimenti nei lavoratori, nella ricerca e nello sviluppo tecnologico, costi immediati che potrebbero temporaneamente ridurre i profitti. Secondo questi leader, tale strategia potrebbe portare a seri problemi nel lungo periodo per il paese.
La storia del capitalismo del XXI secolo è stata marcata dallo sviluppo straordinario di Apple e Google. In termini di creazione di ricchezza, non esiste paragone. Solo otto anni fa, nessuna delle due aziende figurava tra le dieci più valenti al mondo, e la loro capitalizzazione di mercato combinata era inferiore a 300 miliardi di dollari.
Oggi, Apple e Alphabet (la holding di Google) sono le due società più valenti, con una capitalizzazione di mercato combinata che supera i 1,3 trilioni di dollari. Questi colossi stanno sempre più spesso entrando in competizione in vari settori, dagli smartphone ai dispositivi audio domestici, fino a speculazioni su automobili e forse in un futuro sull AI. Tuttavia, la collisione più significativa tra Apple e Google passa quasi inosservata:
le due aziende hanno adottato approcci radicalmente diversi nei confronti dei loro azionisti e del futuro. Apple tende a soddisfare le richieste degli investitori, mentre Google mantiene il controllo nelle mani dei fondatori e dei dirigenti.
L’intelligenza artificiale (IA) sta diventando sempre più potente e diffusa nella società odierna, sollevando una serie di questioni legali che devono essere analizzate, valutate e affrontate con urgenza. Questo documento bianco mira a esplorare alcuni dei concetti legali chiave legati all’utilizzo dell’IA, concentrandosi su quattro aspetti fondamentali.
I recenti cambiamenti di leadership all’interno di OpenAI, inclusi le partenze del co-fondatore e del Chief Scientist Ilya Sutskever e dell’ex esecutivo per la sicurezza Jan Leike, hanno sollevato preoccupazioni sulla priorità e sul impegno della società per la sicurezza nel sviluppo dell’intelligenza artificiale generale.
La potente combinazione di internet e smartphone onnipresenti ci fa chiedere se sia ancora necessario ricordare qualcosa, poiché la conoscenza del mondo è sempre a portata di mano. Con l’adozione rapida dell’IA, le persone trovano modi per ridurre o evitare il lavoro. Ma quali potrebbero essere le conseguenze per i nostri cervelli?
Jan Leike, ex capo delle iniziative di allineamento di OpenAI, ha spiegato su Twitter (ora X) perché ha lasciato l’azienda martedì. Nel thread, Leike ha citato la mancanza di risorse e attenzione alla sicurezza come motivi delle sue dimissioni dal produttore di ChatGPT.
Il 16 maggio 2024, nella storica e prestigiosa Sala Zuccari del Senato di Palazzo Giustiniani a Roma, si è svolto l’evento “Intelligenza Artificiale ed Ecosistema Umano: Nuovi Scenari per la Sanità”, su iniziativa della Sen.ce Daniela Sbrollini e della Sen.ce Annamaria Parente a cui abbiamo avuto l’onore di partecipare.
La startup di intelligenza artificiale Anthropic, concorrente diretta di OpenAI, sostenuta da Microsoft, ha annunciato mercoledì che Mike Krieger, co-fondatore di Instagram, si unirà all’azienda come Chief Product Officer.
Google ha presentato martedì la sesta generazione dei suoi chip con unità di elaborazione tensor, notando un significativo miglioramento rispetto alla generazione precedente. I nuovi chip, denominati Trillium, saranno disponibili per i clienti cloud entro la fine dell’anno e offrono un miglioramento delle prestazioni quasi cinque volte (4,7 volte) rispetto al TPU v5e presentato lo scorso agosto.
Il CEO di Google Sundar Pichai ha dichiarato: “Siamo pienamente nella nostra era Gemini “, aprendo martedì il discorso programmatico per la conferenza Google I/O 2024 a Mountain View, in California.
Un giorno dopo che OpenAI, sostenuta da Microsoft (MSFT), ha rilasciato GPT-4o con le sue innumerevoli nuove funzionalità, Google ha rilanciato svelando una serie di nuovi impieghi per Gemini 1.5 Pro, integrandolo in quasi tutti i prodotti offerti.
L’ultimo “modello di punta” di OpenAI, GPT-4o, (o sta per omnimodel) non solo è più veloce di GPT-4, ma migliora anche le sue capacità per voce, testo e immagini, ha rivelato lunedì l’organizzazione no-profit sostenuta da Microsoft. GPT-4o Input $5/1M tokens. Output $15/1M tokens.
Il nuovo modello sarà disponibile gratuitamente per tutti gli utenti. Noi l’abbiamo provato su https://chat.lmsys.org/, in quanto non disponibile per il momento in italia se non con VPN. Questo modello è 2 volte più veloce e il 50% più economico del turbo GPT-4.
“Questa è la prima volta che facciamo un grande passo avanti in termini di facilità d’uso,” durante un live streaming lunedì. “La nostra missione è garantire a tutti i nostri strumenti avanzati di intelligenza artificiale.”
Secondo un rapporto pubblicato lunedì da The Information, Meta Platforms sta sperimentando un nuovo prodotto che combina intelligenza artificiale e fotocamere in cuffie o auricolari. Questo dispositivo, dotato di intelligenza artificiale e fotocamera, potrebbe essere utilizzato per identificare oggetti o tradurre lingue straniere, offrendo così nuove funzionalità ai suoi utenti.
Il rapporto, che si basa su informazioni fornite da dipendenti attuali di Meta che hanno preferito rimanere anonimi, afferma che al momento non esiste una tempistica precisa per il lancio di questo progetto innovativo. Questa iniziativa rappresenta un ulteriore passo avanti nell’impegno di Meta per integrare tecnologie avanzate nella vita quotidiana.
L’anno scorso, Meta ha presentato gli occhiali intelligenti sviluppati in collaborazione con Ray-Ban. Tuttavia, questi occhiali non hanno riscosso il successo sperato tra i consumatori e hanno sollevato diverse preoccupazioni riguardo alla privacy. Nonostante ciò, Meta continua a esplorare nuove soluzioni tecnologiche per migliorare l’interazione degli utenti con il mondo digitale.
Anthropic, azienda di ricerca e sicurezza sull’intelligenza artificiale, ha recentemente rilasciato un nuovo strumento chiamato Prompt Generator. Questo strumento online gratuito aiuta gli utenti a creare prompt efficaci per Claude, il loro modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) conversazionale.
Elon Musk, visionario CEO di Tesla, leader nella produzione di automobili elettriche, ha dichiarato che Starlink, l’avanzato servizio di connessione Internet via satellite offerto dalla sua impresa aerospaziale SpaceX, sta dimostrando la sua resilienza fronteggiando con successo le sfide poste da una potente tempesta solare che ha recentemente investito l’atmosfera del nostro pianeta.
Il prompt engineering, o progettazione dei prompt, ha conquistato il mondo dell’IA generativa. Questo lavoro, consiste nell’ottimizzare l’input testuale per comunicare efficacemente con modelli linguistici di grandi dimensioni.
Il prompt engineering, in un mondo sempre più avvolto dall’ombra dell’intelligenza artificiale, è diventato un ponte cruciale tra l’ingegneria linguistica e l’autonomia creativa delle macchine. Questa disciplina, che si preoccupa di fornire input testuali mirati e ben strutturati alle IA, è stata vista come una chiave per sfruttare al massimo il loro potenziale. Tuttavia, come ogni fenomeno emergente nel vasto universo della tecnologia, il suo ruolo potrebbe subire profonde trasformazioni nel tempo.
“The Book of Why: La nuova scienza della causa e dell’effetto” è un libro del 2018 rivoluzionario scritto da Judea Pearl e Dana Mackenzie che esplora i concetti di causalità e inferenza causale. Il libro mira a fornire un nuovo framework per comprendere le relazioni causa-effetto, andando oltre i metodi statistici tradizionali, che spesso si concentrano sulla correlazione piuttosto che sulla causalità. In questa recensione, esploreremo i concetti chiave dietro “The Book of Why” e discuteremo le sue implicazioni per vari campi, tra cui l’intelligenza artificiale, l’economia e le scienze sociali.
A valle della partcipazione di Rivista.AI al convegno “L’economia dei dati nell’Intelligenza Artificiale” il 16 Aprile Seeweb ha pubblicato un interessante white paper “L’economia dei dati nell’intelligenza artificiale – Una guida per combattere le diseguaglianze industriali contro ogni esternalità economica e sociale” presenta una serie di misure da intraprendere per trasformare l’intelligenza artificiale in una concreta opportunità di sviluppo dell’ecosistema italiano-europeo.
L’analisi del documento evidenzia come l’Italia e l’UE stiano lavorando per creare un quadro normativo armonizzato e proporzionato per l’intelligenza artificiale, con l’obiettivo di promuovere lo sviluppo di tecnologie innovative e di garantire la sicurezza e l’etica nell’utilizzo di queste tecnologie.
Hub71, situato ad Abu Dhabi, è un ecosistema tecnologico che si impegna attivamente nello sviluppo e supporto di iniziative e progetti legati all’Intelligenza Artificiale (AI). Questo hub tecnologico si distingue per la sua dedizione a promuovere l’innovazione e l’adozione dell’AI in diversi settori.
Hub71 ha lanciato diverse iniziative significative per favorire lo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale:
L’Amministrazione Biden sta valutando l’idea di imporre restrizioni alla Cina sull’utilizzo di tecnologie avanzate di intelligenza artificiale (IA) per motivi di sicurezza nazionale, secondo quanto riportato da Reuters.
Questa misura, che potrebbe essere promossa dal Dipartimento del Commercio, mira a impedire l’esportazione di modelli di IA proprietari, come quelli impiegati da OpenAI per ChatGPT, Gemini di Google e Claude di Anthropic, secondo quanto affermato da alcune fonti al notiziario.
L’unità di ricerca sull’intelligenza artificiale DeepMind di Google ha presentato la terza versione del suo modello AI AlphaFold nel tentativo di creare farmaci e comprendere le proteine in modo più efficiente. I risultati sono stati pubblicati sulla rivista scientifica Nature .
“Per le interazioni delle proteine con altri tipi di molecole vediamo un miglioramento di almeno il 50% rispetto ai metodi di previsione esistenti, e per alcune importanti categorie di interazione abbiamo raddoppiato l’accuratezza della previsione,”
I risultati sono stati pubblicati sulla rivista scientifica Nature .
Google DeepMind ha anche introdotto il server AlphaFold, che descrive come uno “strumento di ricerca gratuito e facile da usare” che consentirà agli scienziati di testare come le proteine interagiscono con altre molecole prima di eseguire i test.
Oltre a comprendere le proteine, la versione più recente di AlphaFold – creata da DeepMind e dalla sua società sorella, Isomorphic Labs – può comprendere meglio il DNA, l’RNA, i ligandi e il modo in cui interagiscono tra loro.
“Con queste nuove funzionalità, possiamo progettare una molecola che si legherà a un punto specifico di una proteina e possiamo prevedere con quanta forza si legherà”,
ha detto il co-fondatore di Google DeepMind Demis Hassabis , secondo Reuters.
“È un passo fondamentale se si desidera progettare farmaci e composti che possano aiutare a combattere le malattie”,
Hassabis
Google DeepMind e Isomorphic fanno entrambi parte della società madre di Google, Alphabet.
Hassabis ha aggiunto che il nuovo modello potrebbe creare “un enorme valore commerciale” per Isomorphic Labs, che spera possa trasformarsi in un “business da centinaia di miliardi di dollari”, secondo Bloomberg .
Aricolo pubblicato su: https://www.nature.com/articles/s41586-024-07487-w
La rivista “Computers and Education: Artificial Intelligence” è una pubblicazione accademica che si concentra sull’intersezione tra l’intelligenza artificiale (IA) e l’istruzione. Pubblicata da Elsevier, la rivista esplora come le tecnologie di IA possano essere applicate per migliorare i processi di apprendimento e insegnamento.
L’applicazione dell’intelligenza artificiale (IA) generativa, come ChatGPT, nelle scuole e nelle università pone grandi sfide, soprattutto per la valutazione dei testi degli studenti.
Studi precedenti hanno dimostrato che le persone in generale hanno difficoltà a distinguere i testi generati dall’IA da quelli scritti dagli esseri umani. Tuttavia, la capacità degli insegnanti di identificare un testo generato dall’IA tra i saggi degli studenti non era stata ancora indagata. (in allegato trovate lo studio)
Questo studio ha dimostrato che sia gli insegnanti principianti (N=89) che quelli esperti (N=200) non sono riusciti a identificare i testi generati da ChatGPT tra i testi scritti dagli studenti. Tuttavia, ci sono alcuni indizi che gli insegnanti più esperti hanno fatto giudizi più differenziati e più accurati.
Microsoft ha sviluppato un avanzato modello di intelligenza artificiale generativa esclusivamente per le agenzie di intelligence degli Stati Uniti, progettato per operare completamente offline, garantendo l’utilizzo sicuro nella gestione di informazioni riservate, come segnalato da Bloomberg News. Questo rappresenta un’innovazione senza precedenti: per la prima volta, un grande modello linguistico, noto come LLM, funziona in totale assenza di connessione internet, ha dichiarato un alto dirigente di Microsoft, come evidenziato nel report.
Contrariamente alla maggior parte dei modelli di intelligenza artificiale, che si basano su servizi cloud per elaborare e apprendere dai dati – come il noto ChatGPT di OpenAI, nel quale Microsoft ha investito miliardi – l’azienda ha inteso offrire un sistema di sicurezza elevata alle agenzie governative.
Per raggiungere questo scopo, Microsoft ha attivato un modello basato su GPT-4 all’interno di un ambiente cloud “air-gapped”, isolato da qualsiasi connessione Internet, come spiegato da William Chappell, chief technology officer di Microsoft per le missioni strategiche e la tecnologia. Tecnica informatica solitamente utilizzata per mettere in sicurezza sistemi o reti che richiedono maggior attenzione rispetto ad altre: basti pensare alle reti classificate come militari, ai sistemi di controllo di grande aziende e industrie sensibili o network che gestiscono e processano pagamenti attraverso carte di credito e bancomat.
Il gigante dell’informatica ha dedicato gli ultimi diciotto mesi al perfezionamento del suo sistema, incluso l’aggiornamento di un supercomputer per l’intelligenza artificiale situato in Iowa.
Il modello GPT-4, implementato nel cloud air-gapped, è di tipo statico, ovvero è in grado di processare i file ma non di apprendere da essi o dalla rete internet. Chappell ha ipotizzato che potenzialmente fino a 10.000 individui potrebbero utilizzare questa intelligenza artificiale.
Il servizio è stato inaugurato giovedì scorso e sarà soggetto a una serie di test e procedure di accreditamento da parte delle agenzie di intelligence, come ulteriormente dettagliato nel rapporto.
L’intelligenza artificiale (IA) sta trasformando il posto di lavoro, portando sia opportunità che sfide che richiedono una considerazione attenta. Secondo l’Organizzazione per la cooperazione e lo sviluppo economico (OECD), l’IA può portare benefici significativi sul posto di lavoro, con quattro lavoratori su cinque che dicono che l’IA ha migliorato la loro prestazione al lavoro e tre su cinque che dicono che l’IA ha aumentato il loro piacere del lavoro. Tuttavia, l’adozione dell’IA sul posto di lavoro viene anche accompagnata da rischi che devono essere affrontati.
Elon Musk ci ha presentato una nuova dimostrazione del Tesla bot, mostrando esattamente di cosa è capace il robot. Questa è una sorpresa piuttosto grande, considerando che questa è una delle prime dimostrazioni dal 15 gennaio, quando abbiamo visto il Tesla bot piegare una camicia. In questa dimostrazione è effettivamente piuttosto affascinante, perché possiamo vedere il Tesla bot fare molte cose diverse.
L’intelligenza artificiale (AI) sta rivoluzionando il modo in cui le organizzazioni operano e interagiscono con il mondo circostante. Per garantire un utilizzo etico, trasparente ed efficace dell’AI, sono emerse diverse leggi e quadri di governance che delineano le regole e le responsabilità legate all’implementazione di questa tecnologia innovativa.
Contrariamente alle preoccupazioni di molti, l’intelligenza artificiale (IA) può rappresentare un motore di progresso per la ricerca biologica e la biotecnologia. L’idea che l’IA possa amplificare i rischi connessi all’abuso di biotecnologie per la creazione e la diffusione di patogeni, fomentando il bioterrorismo, trascura tre aspetti fondamentali. In primo luogo, l’IA, come gli esseri umani, richiede l’accesso ai dati per poter operare.
In secondo luogo, le politiche governative sono volte a prevenire l’uso malevolo della biotecnologia, monitorando le attività sospette.
In terzo luogo, vista la frequente inaffidabilità dei grandi modelli di linguaggio (LLM) e il rischio di generare informazioni non corrette, qualsiasi IA dedicata a fornire consulenze in biotecnologia necessiterà della supervisione di un professionista.
Invece, l’IA ha il potenziale di essere propulsiva per la ricerca biologica e la biotecnologia, con la promessa che le scoperte in questo campo possano a loro volta stimolare nuovi sviluppi nell’ambito dell’IA a vantaggio dell’intera umanità.
È essenziale che i leader dei settori privato e pubblico agiscano con decisione nel breve periodo per stabilire le condizioni favorevoli all’ottimizzazione dei benefici offerti dall’IA e dalla biotecnologia. L’attenzione a livello nazionale e internazionale dovrebbe spostarsi verso strategie condivise di gestione dei dati e verso l’implementazione di metodologie formative appropriate per i modelli di IA applicati ai sistemi biologici.
Il Red Cell era una piccola unità creata dalla CIA dopo l’11 settembre per garantire che il fallimento analitico nel non prevedere gli attacchi non si ripetesse mai più. Produceva brevi relazioni destinate a stimolare un pensiero fuori dagli schemi su assunzioni errate e percezioni sbagliate sul mondo, incoraggiando un pensiero strategico alternativo. In un altro momento cruciale di crescente incertezza, questo progetto è inteso come una versione open source, utilizzando un formato simile per mettere in discussione mappe mentali superate ed esercitare una “empatia strategica” per discernere le motivazioni e i vincoli di altri attori globali, migliorando la possibilità di strategie più efficaci.
Il report mensile sull’occupazione degli Stati Uniti, pubblicato puntualmente il primo venerdì del mese seguente quello di riferimento, è un evento macroeconomico particolarmente atteso per valutare lo stato di salute dell’economia americana. Il Dipartimento del Lavoro degli USA ha comunicato che, nell’aprile del 2024, si è registrata la creazione di 175.000 nuovi impieghi nel settore non agricolo, cifra al di sotto delle aspettative degli analisti che avevano previsto una crescita di 240.000 posti di lavoro. Inoltre, il dato del mese precedente è stato corretto positivamente, attestandosi a 315.000. Si segnala un lieve rincaro del tasso di disoccupazione, passato dal 3,8% al 3,9%.
Si distingue un settore particolare che merita attenzione: quello dell’intelligenza artificiale (AI), il cui interesse è in forte crescita. Dal dicembre 2022, le opportunità di lavoro legate all’AI hanno registrato un incremento della domanda del 42%, secondo gli studi dell’Università del Maryland.
La velocità di adozione di questa tecnologia è impressionante. Per esempio, Instagram ha impiegato circa un anno e mezzo per raggiungere 10 milioni di utenti, mentre le applicazioni di AI generativa hanno toccato i 100 milioni di utenti in soli due mesi.
L’importanza di linee guida e regolamenti nell’applicazione dell’AI è fondamentale, e il loro uso appropriato dovrebbe risultare in un impatto positivo sull’insieme dei lavoratori.
Il numero di annunci di lavoro che richiedono competenze in intelligenza artificiale, non solo nell’ambito generativo, si è triplicato negli ultimi cinque o sei anni, e continua a crescere esponenzialmente. Per esempio, la figura dell’ingegnere di prompt per ChatGPT è un ruolo che non esisteva fino a poco tempo fa, eppure sta diventando sempre più richiesta dalle aziende che cercano di sfruttare questa tecnologia per migliorare la propria performance aziendale.
Per essere precisi: la nostra esperienza nel campo della tecnologia risale alla fine degli anni ’90. Quello che stiamo vivendo non è una bolla speculativa, bensì l’alba di una quarta rivoluzione industriale imminente. Questa rivoluzione avrà ripercussioni significative sulla crescita del settore tecnologico, in particolare grazie al progresso del software e all’evoluzione dei casi d’uso dinamici.
Redazione
Al di là delle complessità geopolitiche, la Cina vanta aspetti notevolmente meritevoli di considerazione. Con un Prodotto Interno Lordo che si aggira intorno agli 18 trilioni di dollari, si posiziona come la seconda maggiore potenza economica mondiale, subito dopo gli Stati Uniti. Per di più, il mercato azionario del Paese ha vissuto un periodo di flessione dall’inizio del 2021, ma vi sono indicazioni che potrebbe aver raggiunto un punto di minimo nel corso del 2022.
L’economia della Cina, pur fronteggiando alcune difficoltà, conserva la sua robustezza e si prevede che la crescita del Prodotto Interno Lordo (PIL) si mantenga stabile intorno al 5%. La tensione tra Cina e Taiwan, benché presente, potrebbe rivelarsi un’evenienza passeggera; le preoccupazioni a riguardo sembrano sovradimensionate, e l’ipotesi di un intervento militare appare estremamente improbabile.
Nel frattempo, una serie di aziende tecnologiche cinesi di spicco e di elevata qualità hanno subito una consistente erosione del loro valore di capitalizzazione di mercato, che si conta in centinaia di miliardi. Questi colossi tecnologici cinesi, tra i più rinomati a livello globale, dominano settori chiave come l’e-commerce, l’intelligenza artificiale, il cloud computing, la ricerca e la sicurezza informatica, oltre ad altri ambiti fondamentali. Nonostante ciò, tali imprese di rilevanza internazionale si presentano sottovalutate e convenienti, un effetto derivante da un protrarsi di percezioni negative e di una cronica sottostima del loro effettivo potenziale.
Si prevede che l’economia della Cina mantenga la sua robustezza e possa persino intensificarsi in avvenire. Le tensioni legate a Taiwan e altre correnti di notizie sfavorevoli si rivelano essere fenomeni passeggeri.
L’entusiasmo per l’intelligenza artificiale circonda predominante le aziende tecnologiche degli Stati Uniti, tuttavia, si dovrebbe prestare maggior attenzione al potenziale inesplorato delle loro equivalenti cinesi. La Cina vanta alcune delle società tecnologiche più innovative e influenti sul panorama mondiale, le quali presentano programmi di intelligenza artificiale estremamente avanzati. Si prevede che queste imprese otterranno benefici significativi grazie ai progressi dell’intelligenza artificiale.
Baidu rappresenta un colosso nel panorama digitale cinese, meritandosi l’appellativo di “sovrano della ricerca”. Detiene inoltre una significativa partecipazione del 53% e il controllo del 90% dei diritti di voto nella piattaforma iQIYI , un’entità che evoca le funzionalità di Netflix e YouTube in Cina. Baidu eccelle anche nel settore del cloud computing, con una quota di mercato approssimativa del 9%, e mostra un promettente futuro nel campo dell’intelligenza artificiale.
“Ernie”, il bot di Baidu simile a ChatGPT, rappresenta il culmine dell’innovazione nell’ambito dell’IA e mette in luce le straordinarie prospettive di crescita a lungo termine per Baidu nel settore dell’intelligenza artificiale. Con l’ascesa dell’IA in Cina, Baidu è in ottima posizione per trarre vantaggio da questa tendenza espansiva nei prossimi anni. Inoltre, Baidu si afferma come leader mondiale nel settore della robotica e della guida autonoma, che promettono di spalancare le porte a un futuro di crescita robusta, specie alla luce dell’integrazione delle loro avanzate tecnologie AI.
Princess Prompt , ha utilizzato la più recente tecnologia di intelligenza artificiale tra cui Midjourney v6 e un upscaler per creare versioni AI dei personaggi dei Simpsons.
Princess Prompts ha utilizzato uno screenshot per ciascuno dei personaggi che voleva ricreare, poi ha utilizzato quell’immagine come suggerimento utilizzando i parametri “peso immagine”. Successivamente, ha descritto lo screenshot a Midjourney nel modo più “preciso e conciso” possibile.
Una volta generati tutti i personaggi, li ha inviati all’intelligenza artificiale Magnific.ai per aggiungere dettagli come la struttura della pelle, i capelli, le rughe, ecc. Il risulato e’ formidabile.
Per vedere il lavoro fotografico di Milie, vai sul suo sito web e su Instagram . Per i suoi esperimenti sull’intelligenza artificiale, controlla la sua pagina Facebook.
Negli ultimi tempi, i numerosi sviluppi e i finanziamenti nel campo della robotica hanno portato a pensare che il settore potrebbe essere a un punto di svolta.
Secondo MIT Technology, una serie di fattori convergenti nella ricerca sulla robotica potrebbero portare alla creazione di robot in grado di uscire dai laboratori e di entrare nelle nostre case. Ecco tre motivi per cui la robotica potrebbe essere sul punto di avere il suo “momento ChatGPT”.
L’hardware economico rende la ricerca più accessibile
I robot sono costosi. I robot altamente sofisticati possono facilmente costare centinaia di migliaia di dollari, rendendoli inaccessibili per la maggior parte dei ricercatori. Ad esempio, il PR2, una delle prime versioni di robot domestici, costava $ 400.000.
Tuttavia, nuovi robot più economici stanno consentendo a sempre più ricercatori di fare cose interessanti. Un nuovo robot chiamato Stretch, sviluppato dalla startup Hello Robot, è stato lanciato durante la pandemia con un prezzo molto più ragionevole di circa $ 18.000.
L’IA ci aiuta a costruire “cervelli robotici”. Ciò che distingue questa nuova generazione di robot è il loro software. Grazie al boom dell’IA, l’attenzione si sta spostando dalle imprese di destrezza fisica realizzate da robot costosi alla costruzione di “cervelli robotici generali” sotto forma di reti neurali.
Invece della tradizionale pianificazione e formazione accurata, i robotici hanno iniziato a utilizzare l’apprendimento profondo e le reti neurali per creare sistemi che imparano dal loro ambiente in movimento e regolano il loro comportamento di conseguenza.
Il modello visione-linguaggio-azione RT-2 di Google ottiene la sua comprensione generale del mondo dai testi e dalle immagini online su cui è stato addestrato, nonché dalle sue stesse interazioni. Traduce quei dati in azioni robotiche.
Covariant, una startup di robotica nata dall’unità di ricerca sulla robotica di OpenAI ora chiusa, ha costruito un modello multimodale chiamato RFM-1. Può accettare input sotto forma di testo, immagine, video, istruzioni robotiche o misurazioni.
Più dati consentono ai robot di apprendere più abilità. Il potere dei grandi modelli di AI come GPT-4 risiede nelle grandi quantità di dati raccolti da Internet. Ma questo non funziona davvero per i robot, che hanno bisogno di dati raccolti specificamente per i robot.
Un’ altro esempio e’ Figure è una startup che si occupa di robotica guidata dall’imprenditore Brett Adcock. Ora ha presentato un prototipo (in copertina) di Figure 01: tutto il suo software è stato creato da OpenAI, la società che ha sviluppato ChatGPT.
Lo scorso anno, l’azienda ha collaborato con 34 laboratori di ricerca e circa 150 ricercatori per raccogliere dati da 22 robot diversi, tra cui lo Stretch di Hello Robot. Il set di dati risultante, pubblicato nell’ottobre 2023, presenta robot che dimostrano 527 abilità, come afferrare, spingere e muoversi.
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L’idea che l’intelligenza artificiale (AI) e l’automazione possano aiutarci ad eliminare i “lavori inutili” è stata una parte importante del discorso sull’AI e sul lavoro. Tuttavia, la relazione tra AI/automazione e questo tipo di lavoro privo di significato è un po’ più complessa di quanto si possa pensare.
Se non siete familiari con il concetto di “lavori inutili” di David Graeber (Bullshit Jobs) , si tratta di una forma di occupazione così completamente priva di scopo, inutile o dannosa che anche il dipendente non può giustificarne l’esistenza, anche se si sente obbligato a far finta che non sia così.
L’incrocio di linguaggi tra Intelligenza Artificiale e Scienze Cognitive e del Cervello
Luciano Floridi è un filosofo italiano naturalizzato britannico, professore ordinario di filosofia ed etica dell’informazione presso l’Oxford Internet Institute dell’Università di Oxford, dove è direttore del Digital Ethics Lab, nonché professore di Sociologia della comunicazione presso l’Università di Bologna.
Anna Christina Nobre FBA, MAE, fNASc è una neuroscienziata cognitiva brasiliana e britannica che lavora presso la Yale University di New Haven, CT, USA. Nobre è professoressa di Wu Tsai presso l’Università di Yale, dove dirige il Centro di Neurocognizione e Comportamento presso l’Istituto Wu Tsai.
Il parallelismo tra il cervello umano e le reti neurali artificiali è un concetto fondamentale sia per le scienze cognitive e le neuroscienze che per lo studio dell’Intelligenza Artificiale (IA). Questo parallelismo ha portato a un’ampia sovrapposizione di terminologia e concetti tra i due campi, che se da un lato può essere utile per la comprensione reciproca, dall’altro può generare incertezza e confusione.
L’Intelligenza Artificiale (IA) è un campo in continua evoluzione, con nuove tecnologie e applicazioni che emergono ogni giorno. In questo articolo, esploreremo il futuro dell’IA e il ruolo che un nuovo modello italiano di IA, chiamato Velvet, potrebbe giocare in questo campo.
Negli ultimi anni, i modelli di previsione a lungo termine hanno guadagnato sempre più attenzione nel campo dell’intelligenza artificiale (AI) e dell’apprendimento automatico (machine learning). Questi modelli sono cruciali per una vasta gamma di applicazioni, dalle previsioni meteorologiche alle analisi economiche, passando per la gestione delle risorse energetiche e la pianificazione urbana. In questo contesto, TiDE (Time-series Dense Encoder) si è distinto come uno dei più promettenti. Sviluppato dal team di Google Research, TiDE rappresenta un passo in avanti significativo nella capacità di fare previsioni affidabili su orizzonti temporali più lunghi rispetto ai modelli tradizionali.
Nell’affascinante panorama dell’intelligenza artificiale, una nuova categoria di modelli sta emergendo come protagonista: i Modelli di Azione Avanzati (LAMs). Questi sistemi AI rappresentano un cambiamento paradigmatico, in grado di superare i limiti del tradizionale processamento del linguaggio e aprire nuovi orizzonti nell’interazione tra il mondo virtuale e quello fisico.
Quando ha segnato un decennio al vertice del potere (13 marzo 2013), era chiaro che sotto questo pontificato anticonformista, nulla sarebbe più stato lo stesso. La sua apertura, la sua passione per le riforme, il suo senso elettrico della possibilità, avevano catturato l’immaginazione del mondo e spinto l’istituzione che guida in acque inesplorate.
Era altrettanto chiaro, tuttavia, che questo affascinante papa avrebbe potuto scatenare energie che alla fine non sarà in grado di controllare.
Nonostante la sua enorme popolarità all’estero, il papa deve affrontare un nucleo determinato di opposizione interna sia da destra che da sinistra, lasciando la sua stessa istituzione lacerata, polarizzata e sempre più fragile. Un decennio di cambiamenti precedentemente impensabili ha distrutto vecchie certezze, creando un contesto in cui quasi tutto sembra possibile, compresi i risultati che l’uomo al vertice non intendeva né desiderava.
Questa potrebbe facilmente essere la descrizione di Papa Francesco in questo momento, mentre celebra il decimo anniversario della sua elezione al Soglio di Pietro.
Oggi sembra chiaro che Papa Francesco abbia enormi consensi al di fuori della Chiesa cattolica, ma un’opposizione sempre più sfrontata dall’interno. I nemici di Francesco provengono sia da una destra tradizionalista insoddisfatta della sua agenda progressista, sia da una sinistra impaziente e sempre più affamata di vera rivoluzione piuttosto che di semplici riforme.
Potentati finanziari, multinazionali, mafie, terroristi islamici, trafficanti di armi, prelati arraffoni, monsignori minacciati nel loro potere curiale, despoti avidi di ricchezze…
Francesco ha promosso una versione ecclesiastica della glasnost, sollevando vecchi tabù e incoraggiando un dibattito intenso su questioni precedentemente chiuse, dalla sensibilizzazione verso gay e lesbiche al ruolo delle donne nella chiesa, al clero sposato e questioni oltre. Anche lui ha lanciato un programma di decentramento, che ora va sotto la parola d’ordine “sinodalità”.
Francesco ha riabilitato figure emarginate sotto i papi precedenti (come i cardinali Walter Kasper Oscar Rodriguez Maradiaga) e ha invertito la rotta della Chiesa su questioni come la comunione ai cattolici divorziati risposati civilmente e la messa in latino.
La domanda ora è se riuscirà a tenere il genio nella bottiglia.
Francesco deve affrontare una forte ala destra all’interno del suo stesso sistema, compresa un’ampia fascia di dirigenti intermedi da cui dipende per governare, che temono che le cose stiano andando troppo oltre. Sebbene sia improbabile che tentino un vero colpo di stato, sono certamente inclini alla resistenza, attiva o passiva, a gran parte dell’agenda del papa.
Nel frattempo, deve anche affrontare una coorte crescente di liberali non disposti ad aspettare il permesso per attuare riforme ancora più radicali, forse in modo più evidente proprio adesso in parti dell’Europa occidentale come Germania e Belgio. Il recente voto dei vescovi tedeschi per autorizzare la benedizione delle unioni omosessuali, in aperto disprezzo delle direttive vaticane,
Certo, la Chiesa cattolica ha una forte capacità di resistenza, il cattolicesimo esiste da più di 2.000. Non importa quanto le contraddizioni sotto Francesco possano essere accentuate, è profondamente improbabile che la chiesa da lui guidata si dissolva semplicemente.
Tuttavia, la domanda rimane: la riforma moderata delineata da Francesco potrà durare, o le energie centrifughe di un’epoca profondamente polarizzata si dimostreranno così intense da rendere inevitabile una rottura?
Francesco è destinato a bere fino in fondo questo calice amaro, nel linguaggio dei Salmi? Oppure, data la resilienza relativamente maggiore del cattolicesimo e l’opportunità di imparare dall’esperienza, Francesco potrà riuscire lasciando dietro di sé un’istituzione rivitalizzata pronta ad affrontare le sue sfide con nuova energia e senso di scopo?
Quando Papa Francesco parlerà al G7 sull’intelligenza artificiale (AI), il mondo intero sarà in ascolto. Il leader spirituale della Chiesa cattolica romana ha già dimostrato di essere un pensatore progressista e rivoluzionario, e molti si aspettano che porti la stessa energia e passione alla discussione sull’AI.
In passato, ha espresso preoccupazione per l’impatto dell’AI sulla società, affermando che “la tecnologia non può essere neutrale” e che “dobbiamo garantire che l’intelligenza artificiale sia al servizio dell’umanità e non il contrario”.
Quando Papa Francesco parlerà al G7 sull’AI, ci si aspetta che affronti questioni come l’etica dell’AI, la privacy e la sicurezza, l’impatto sull’occupazione e la necessità di una regolamentazione globale. Si prevede anche che esorti i leader mondiali a lavorare insieme per garantire che l’AI sia utilizzata in modo responsabile e per il bene comune.
Ma Papa Francesco non si fermerà qui. Come leader spirituale, è anche profondamente interessato all’impatto dell’AI sulla dignità umana e sul nostro senso di identità. In un mondo in cui le macchine diventano sempre più intelligenti, cosa significa essere umani? Come possiamo garantire che l’AI non eroda la nostra umanità e i nostri valori fondamentali?
Queste sono domande difficili, ma Papa Francesco non ha paura di affrontarle. In passato, ha esortato i leader tecnologici a considerare l’impatto etico delle loro innovazioni e ha chiesto una “rivoluzione etica” nella tecnologia. Quando parlerà al G7 sull’AI, ci si aspetta che faccia lo stesso.
In un mondo sempre più dominato dalla tecnologia, Papa Francesco è una voce profetica che ci ricorda che la tecnologia non è un fine in sé, ma uno strumento per il bene comune. Ci si aspetta che sfidi i leader mondiali a pensare in modo critico sull’impatto dell’AI sulla società e a lavorare insieme per garantire che questa tecnologia sia utilizzata in modo responsabile e per il bene di tutti.
Pope Francis, now marking a decade in power, has led a transformative and unconventional papacy, pushing the Catholic Church into new territory with reforms and openness. While his popularity outside the Church remains strong, he faces growing opposition from within, both from traditionalists unhappy with his progressive agenda and liberals eager for more radical changes. His reforms, such as decentralization and addressing previously taboo issues like LGBTQ rights and women’s roles, have sparked internal polarization.
As Pope Francis prepares to speak at the G7 on artificial intelligence (AI), he’s expected to address ethical concerns, privacy, and AI’s impact on society, urging responsible global regulation. He will also focus on preserving human dignity in a tech-driven world, challenging world leaders to ensure AI serves humanity, not the other way around.
The central question remains whether his moderate reforms will endure or if internal divisions will lead to lasting fractures within the Church.
Con l’incertezza economica e geopolitica in corso, i dirigenti finanziari degli Stati Uniti hanno concentrato le loro energie sul rafforzamento degli sforzi di riduzione dei costi, rendendola la loro priorità numero uno, secondo un recente sondaggio di US Bank (USB).
Questo è un ambiente difficile per i direttori finanziari.
Making big decisions in the face of big unknowns
“Si trovano ad affrontare inflazione e tassi di interesse più elevati, incertezza politica negli Stati Uniti e all’estero, un’economia a breve termine difficile da prevedere e un’incredibile pressione per effettuare i giusti investimenti tecnologici di cui le loro aziende avranno bisogno per competere”
Stephen Philipson, responsabile dei mercati globali e della finanza specializzata presso US Bank.
Ridurre i costi all’interno della funzione finanziaria e dell’intera azienda sono le due priorità principali, secondo il quarto rapporto annuale CFO Insights della banca statunitense, che ha intervistato 2.030 dirigenti finanziari senior durante il periodo gennaio-febbraio.
Concentrarsi sulla gestione del rischio sta diventando sempre più importante per i CFO, diventando ora la terza priorità più comune. L’aumento dell’espansione delle entrate, nel frattempo, occupa una posizione modesta come la quinta questione più urgente.
Uno dei maggiori rischi che gli intervistati continuano a citare è il ritmo dei cambiamenti tecnologici.
Quasi la metà dei CFO intervistati ha affermato di dare priorità agli investimenti nella tecnologia rispetto ai tagli ai posti di lavoro come soluzione principale per tagliare le spese. L’intelligenza artificiale è la seconda priorità per gli investimenti nella funzione finanziaria (51%) dopo l’analisi dei dati (52%). In generale, i licenziamenti sono considerati quasi l’ultima risorsa quando si tratta di tagliare le spese.
Un sondaggio Coupa all’inizio di questo mese ha rivelato che, mentre il 45% dei CFO afferma di voler investire nell’intelligenza artificiale per stimolare la crescita quest’anno, l’89% di loro nutre dubbi sulla capacità della propria azienda di implementare con successo una strategia di intelligenza artificiale.
Due CFO su cinque hanno riferito che la loro sfida più grande è tenere il passo con i progressi dell’intelligenza artificiale “poiché il tasso di innovazione supera la scala umana e l’efficienza dei processi tradizionali”, afferma l’indagine Strategic CFO di Coupa.
In una lettera agli azionisti, il CEO di Amazon Andy Jassy ha sottolineato l’attenzione del colosso dell’e-commerce sulle misure di riduzione dei costi, parlando al contempo del potenziale dell’intelligenza artificiale, affermando che la società ha “trovato diverse aree in cui crediamo di poter ridurre ulteriormente i costi mentre inoltre, consegnamo più velocemente ai clienti.”
Nello spazio tecnologico, Meta Platforms ha segnalato la scorsa settimana che sarebbe stata in un ciclo di investimenti per qualche tempo mentre la corsa all’intelligenza artificiale continua. Anche se si prevede che una tale mossa aumenterà i costi nel breve periodo, Wall Street ritiene che la spesa per l’intelligenza artificiale potrebbe ripagare nel lungo termine, con Andrew Boone di JMP Securities che afferma che Meta probabilmente sarà “ben posizionata” per trarre vantaggio dall’intelligenza artificiale. aumentare il coinvolgimento e l’efficienza pubblicitaria.
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Per IDC nel 2028 il 70% della spesa in server e storage proverrà dai Cloud Provider: uno scenario molto rischioso per utenti e produttori hardware, sottolinea The Next Platform
Proprio mentre la pandemia di coronavirus si è scatenata nel primo trimestre del 2020, secondo i dati dell’IDC che abbiamo monitorato con attenzione fin dalla loro prima pubblicazione nel 2021 nel suo Worldwide Quarterly Enterprise Infrastructure Tracker, i service provider intendendo gli iperscalers, i costruttori di cloud e altri service provider che costruiscono infrastrutture per data center e vendono capacità su di essa come gruppo hanno superato il 50 percento delle entrate combinate di server e storage WW.
Avevano rappresentato più della metà delle spedizioni di unità diversi anni prima, secondo stime.
Se i prognostici dell’IDC sono corretti, quattro anni da ora, quando il 2028 sta per concludersi, i service provider come gruppo costituiranno più di due terzi delle entrate di server e storage per quell’anno.
La previsione più recente per il 2028, infatti, mostra che i service provider, che hanno acquistato 94,5 miliardi di dollari di attrezzature di server e storage nel 2023 (in aumento del 5,6 percento e dando agli SP una quota del 56,4 percento) vedranno le loro spese salire a 188,5 miliardi di dollari entro il 2028, conferendo a questo prestigioso gruppo una quota del 69,7 percento dei soldi spesi su questa attrezzatura.
Le imprese, i governi e le istituzioni accademiche hanno rappresentato 73,1 miliardi di dollari di acquisizioni di server e storage l’anno scorso, in aumento del 11,6 percento anno su anno e dando loro una quota del 43,6 percento delle spese. Ma entro il 2028, con un tasso di crescita annuo composto che è 6,4 volte più piccolo al 2,3 percento, questa quota EG&A Expenses for General and Administrative. scenderà al 30,3 percento delle spese e raggiungerà solo 82 miliardi di dollari entro il 2028.
Questo è più simile a dozzine di acquirenti di server in quella fetta maggioritaria, ma è molto più vicino a cinque acquirenti di server di quanto vorremmo.
E ci chiediamo come faranno a crescere e a rimanere finanziariamente sani i restanti OEM (Original Equipment Manufacturer, parti prodotte da una societa’ usate in un’altra) di server che servono la classe di EG&A in alcuni casi, diventare finanziariamente sani in primo luogo.
Ecco come appaiono le vendite di server e storage ai SP (Service Providers) rispetto alle EG&A negli ultimi quattro anni, che è l’unica data che abbiamo disponibile dall’IDC per queste due distinzioni:
Il divario tra le due classi di acquirenti di server e storage non sembra così grande, vero? Ma si è ampliato, in media, negli ultimi due decenni e mezzo, e ci sembra che i server AI che eseguono grandi modelli di linguaggio stiano per ribaltare l’equilibrio a partire dal 2024.
IDC non ha spiegato la differenza massiccia nei tassi di crescita nel suo rapporto pubblico, ma pensiamo che questo sia il differenziatore. E potrebbe anche accadere che gli LLM siano le killer app per i cloud, costringendo le imprese, i governi e le istituzioni accademiche a farlo sul cloud anziché lottare per il budget e gli acceleratori per i propri data center.
La crescita per SP e sEG&A è altalenante. Nessuno dei due è particolarmente lineare su base trimestrale. Ma ci sarà un divario più ampio che si aprirà se l’IDC avrà ragione.
Questi dati sono presentati dall’IDC come un modo per spiegare le vendite di macchinari per l’infrastruttura cloud, distinta dalle macchine bare metal che eseguono database relazionali e suite di applicazioni back office come ERP, SCM, CRM e altre.
(Queste sono abbreviazioni per pianificazione delle risorse aziendali, gestione della catena di approvvigionamento e gestione delle relazioni con i clienti, e sono le principali attività che svolgono la maggior parte delle imprese, che includono cose noiose come conti da pagare e ricevere e stipendi. Noi pensiamo che la gestione dello stipendio sia molto eccitante, personalmente. . . .)
Ecco come è apparsa quella spesa per gli ultimi anni per il cloud condiviso, il cloud dedicato e gli utilizzi non cloud:
L’infrastruttura cloud condivisa è esattamente ciò che sembra: macchine vendute in modo che possano essere virtualizzate e vendute con più aziende contemporaneamente che affittano tempo su di esse. Il cloud dedicato significa che le macchine vengono vendute per essere utilizzate come macchine host nel senso più tradizionale dell’outsourcing – una scatola, un cliente – così come l’infrastruttura periferica venduta sotto un modello di prezzo cloud per le aziende da eseguire nel proprio data center o in una struttura di co-location da loro scelta. Non-cloud sono quelle noiose attività di back office che mantengono effettivamente in movimento l’economia globale.
In passato, IDC suddivideva il mercato del cloud dedicato in cloud dedicato e cloud dedicato in loco, e siamo abbastanza sicuri che lo faccia ancora, ma non lo sta più facendo nei dati che rilascia al pubblico.
Ecco una tabella mostro che riporta tutto ciò che sappiamo dell’IDC che copre il 2022 e il 2023, include anche la previsione per il 2024 e quella lontana fino al 2028:
Per coloro che preferiscono un’analisi visiva, ecco un grafico del buying di server e storage cloud rispetto a non cloud dal 2014, che fa parte di un set di dati più vecchio e più ampio che abbiamo monitorato, prima che venissero suddivisi i diversi tipi di spesa cloud e prima che iniziassero a dare il breakout SP e EG&A. Date un’occhiata:
Ecco la suddivisione delle diverse tipologie di spesa cloud rispetto a non cloud:
E per completare il set, ecco un grafico a barre sovrapposte che mostra la suddivisione della spesa tra i tre tipi di casi d’uso dei clienti – non cloud, cloud condiviso e cloud dedicato – tra il 2023 e il 2028:
Quasi due decenni fa, quando è iniziata la seconda ondata di utility computing – ricordate l’ascesa dei service provider di applicazioni e del grid computing a seguito della commercializzazione delle tecnologie Internet alla fine degli anni ’90? – era importante monitorare l’ascesa del modello di consumo del cloud computing. Ma alla fine, il cloud è solo un modello di consumo. Ciò di cui abbiamo parlato all’inizio di questa storia è un cambiamento nei consumatori stessi, e questo è forse più profondo a lungo termine.
In quel più lungo del lungo termine, le imprese potrebbero perdere le competenze necessarie per gestire la propria infrastruttura mentre diventano più dipendenti dai service provider.
In quel più lungo del lungo termine, potrebbero non esserci produttori di chip, di sistemi e di storage indipendenti, e l’IT potrebbe diventare molto più costoso a causa di questo.
Potrebbero non esserci affatto acquirenti di server e neanche produttori di server. Solo cloud iperscalabili (questo è un ibrido intenzionale) che vendono accesso alle applicazioni con AI costose integrate che nessuno può replicare facilmente in un data center proprio, tutto basato sull’hardware di loro progettazione e realizzazione.
Cosa succede se la Lobby degli Hyperscalere dei costruttori di cloud non è solo quello di costruire le proprie cose, ma di impedire alle aziende e ai partner OEM di costruire un’alternativa?
Questo è ciò che accade quando il settore EG&A revenues diventa troppo piccolo, e non pensare nemmeno per un secondo che questi giganti sempre affamati non lo sappiano.
Innovazione, Digital Twin, Analisi Dati, Risultati Finanziari e Riconoscimento del Mercato.
Nell’ultimo anno, il settore tecnologico negli Stati Uniti ha mostrato progressi impressionanti, fungendo da motore fondamentale dell’espansione economica e portando il mercato azionario a nuovi massimi storici.
In particolare, settori come quello dei semiconduttori, dell’hardware dei computer, delle infrastrutture software e dei software applicativi sono emersi come risultati di spicco.
Questa notevole crescita è dovuta molto allo sviluppo e alla proliferazione delle tecnologie di Intelligenza Artificiale (AI) e Machine Learning (ML), applicazioni software all’avanguardia, che sono sempre più integrate in molti aspetti della nostra vita.
Queste tecnologie hanno rivoluzionato l’analisi dei dati e i processi decisionali, rafforzando l’efficienza e l’efficacia di vari settori. Inoltre, la crescente integrazione dell’Internet delle cose (IoT) e gli sforzi verso una connettività di rete completa e la digitalizzazione hanno spinto in modo significativo questi settori verso una redditività sostenuta.
Palantír è un oggetto immaginario presente nella trilogia de “Il Signore degli Anelli” di J.R.R. Tolkien. Si tratta di una pietra vedente, una sfera di cristallo utilizzata per comunicare a distanza e per vedere eventi lontani. I Palantír furono creati dagli Elfi nell’antichità e in seguito furono dati agli uomini di Númenor. Dopo la caduta di Númenor, i Palantír furono portati nella Terra di Mezzo e divisi tra i regni dei Dúnedain.
Palantir Technologies inc. ha sede a Denver in Colorado ed è stata fondata da Peter Thiel, Nathan Gettings, Joe Lonsdale, Stephen Cohen e Alex Karp nel 2003. Inizialmente le agenzie federali statunitensi erano i principali clienti dell’azienda per poi gradualmente servire agenzie governative di altri paesi nonché aziende private che operano in ambito finanziario e dell’assistenza sanitaria.
Palantir Technologies Inc. ha annunciato a dicembre 2023 ad esempio di aver rinnovato la sua partnership con UniCredit S.p.A finalizzata alla fornitura del sistema operativo Palantir Foundry per accelerare la trasformazione digitale della banca, aiutandola ad incrementare i ricavi e a mitigare i rischi.
Nel 2019, Shyam Sankar, Chief Technology Officer di Palantir, ha scritto di come i big data, spacciati da molti come “il nuovo petrolio”, fossero più simili a petrolio di serpente, dato l’enorme e persistente divario tra ciò che i fornitori promettevano e ciò che effettivamente fornivano.
Palantir è molto forte nello spazio AI/ML proprio per il nostro sano realismo e la nostra fiducia nel valore dei sistemi rispetto a tecnologie specifiche. Abbiamo dedicato tempo ed energie alla creazione di sistemi operativi che consentano l’implementazione efficace di AI/ML nel contesto di ambienti di dati complessi con obiettivi e missioni diversi (ad esempio, AI-OS). Palantir non si concentra sulla costruzione o sulla vendita di modelli AI/ML. Non ci concentriamo sulla creazione o sulla vendita di librerie AI/ML. Palantir si concentra piuttosto sulla creazione di un sistema operativo AI che consenta a un’organizzazione di utilizzare effettivamente modelli AI/ML come parte di un ecosistema di creazione di valore e miglioramento continuo. È importante sottolineare che questo approccio a livello di sistema aiuta anche a dare vita a considerazioni contestuali, inclusa l’etica che circonda l’uso della tecnologia. In questo modo, il nostro approccio aiuta a incoraggiare un’implementazione più responsabile dell’AI/ML, o di quella che viene spesso definita “AI responsabile”.
Gran parte del nostro realismo come Rivista.AI sulle tecnologie AI/ML deriva da uno scetticismo generalizzato sul fatto che ogni singola tecnologia possa fornire la soluzione miracolosa a un determinato problema, anche quando tale tecnologia ha un reale potenziale trasformativo. Lo stesso si può dire di molte delle tecnologie specifiche che compongono un ecosistema di dati: estrazione di entità, analisi predittiva, streaming di dati in tempo reale, ecc ecc.
Palantir è conosciuta principalmente per le sue due principali piattaforme software, chiamate Palantir Gotham e Palantir Foundry:
Palantir Gotham: Gotham è utilizzato principalmente dalle agenzie governative statunitensi, in particolare dalla comunità dell’intelligence e dal Dipartimento della Difesa. Aiuta con l’identificazione di modelli in set di dati altamente complessi e facilita anche la facilità di collaborazione tra analisti e operatori.
Palantir Foundry : è un sistema operativo centrale per i dati organizzativi. Il suo ruolo principale è quello di aggregare origini dati isolate in un’interfaccia comune per l’accessibilità, la gestibilità e l’analisi avanzata.
La forza lavoro di Palantir è composta principalmente da data scientist e ingegneri, e al fatto che le sue operazioni non forniranno un “momento Nvidia, come hanno suggerito alcuni analisti. Si tratta di un’azienda altamente specializzata e di nicchia in un settore avanzato ma di grande valore dell’analisi dei dati per clienti d’élite e di alto profilo.
Palantir è all’avanguardia nell’innovazione dei Digital Twins. (I Digital Twins, o gemelli digitali, sono rappresentazioni virtuali in tempo reale di oggetti, processi e sistemi1. Queste repliche virtuali di prodotti fisici forniscono una fotografia dello stato del prodotto, in tempo reale. I gemelli digitali consentono, grazie a modelli predittivi elaborati da algoritmi di Intelligenza Artificiale (AI), di prevedere le prestazioni future dell’asset fisico e di sperimentare miglioramenti senza doverli testare sul prodotto stesso)
Digital Twins Interattivo: Palantir integra l’intera gamma di dati e modelli in tutta l’azienda in una rappresentazione unificata, governata e dinamica dell’organizzazione. Questo permette di scalare gli investimenti esistenti e di potenziare il processo decisionale per gli utenti non tecnici.
Digital Twinsbasati su AI/ML: Palantir porta in vita il paesaggio digitale con la modellazione nativa delle azioni e dei processi nell’impresa. Questo permette di avere dettagli granulari e in tempo reale su entità ed eventi del mondo reale (ad esempio, clienti, fabbriche, ordini di lavoro, spedizioni).
Simulazioni basate su Digital Twins: Palantir permette di visualizzare e quantificare la causa e l’effetto attraverso il gemello digitale dell’organizzazione, e di simulare le condizioni future per prendere decisioni ottimali e trovare cambiamenti di impatto.
Analisi Avanzate e Flussi di Lavoro: Palantir offre applicazioni come Quiver e Vertex (da non confondere con Vertex di Google) per flussi di lavoro analitici complessi e permette alle applicazioni consapevoli degli oggetti di innescare azioni sui sistemi sottostanti, con un framework completamente governato e verificabile che garantisce la coerenza attraverso tutti i flussi di lavoro.
Simulazioni e Scenari attraverso il tuo Digital Twin: Vertex ti permette di monitorare, simulare e ottimizzare le decisioni operative basate su condizioni attuali, previste o proposte. Le simulazioni possono essere supportate da semplici regole basate sulla logica, modelli fisici, modelli di deep learning o approcci ibridi.
Queste innovazioni di Palantir nel campo dei gemelli digitali stanno rivoluzionando il modo in cui le aziende utilizzano l’AI e il ML per migliorare le loro operazioni e prendere decisioni informate.
Palantir Technologies unisce la prospettiva di un successo duraturo con l’importante lavoro di difesa degli Stati Uniti.
Palantir ha illustrato come l’intelligenza artificiale può essere applicata per la difesa nazionale e altri scopi militari. L’impiego dell’intelligenza artificiale nel settore militare è un argomento di grande dibattito. In questo contesto, i Large Language Models (LLM) e gli algoritmi devono essere implementati nel modo più etico possibile.
Palantir sostiene che la sua piattaforma AI (AIP) svolge un ruolo fondamentale in questo contesto. AIP offre funzionalità all’avanguardia di intelligenza artificiale e si impegna a garantire che l’uso di LLM e intelligenza artificiale nel contesto militare sia guidato da principi etici.
AIP può implementare LLM e IA su qualsiasi rete, dalle reti classificate ai dispositivi sul confine tattico. AIP collega dati di intelligence altamente sensibili e classificati per creare una rappresentazione in tempo reale dell’ambiente.
Le funzionalità di sicurezza della soluzione consentono di definire cosa possono e non possono vedere gli LLM e l’intelligenza artificiale e cosa possono e non possono fare con le funzioni sicure di intelligenza artificiale e trasferimento. Questo controllo e governance sono cruciali per mitigare i rischi legali, normativi ed etici significativi posti dagli LLM e dall’intelligenza artificiale in contesti sensibili e classificati.
AIP implementa anche guardrail per controllare, governare e aumentare la fiducia. Man mano che gli operatori e l’intelligenza artificiale agiscono sulla piattaforma, AIP genera un registro digitale sicuro delle operazioni. Queste capacità sono essenziali per un’implementazione responsabile, efficace e conforme dell’IA in ambito militare.
In una demo che mostra l’AIP, un operatore militare responsabile del monitoraggio dell’attività nell’Europa orientale riceve un avviso che l’equipaggiamento militare è accumulato in un campo a 30 km dalle forze amiche.
AIP sfrutta modelli linguistici di grandi dimensioni per consentire agli operatori di porre rapidamente domande come:
Quali unità nemiche ci sono nella regione? Assegna nuove immagini per questa posizione con una risoluzione di un metro o superiore Genera tre linee d’azione per prendere di mira questo equipaggiamento nemico Analizza il campo di battaglia, considerando un veicolo Stryker e un’unità delle dimensioni di un plotone Quanti missili Javelin ha il Team Omega?
Assegnare disturbatori a ciascuno degli obiettivi di comunicazione ad alta priorità convalidati Riepilogare il piano operativo Mentre l’operatore pone domande, LLM utilizza informazioni in tempo reale integrate da fonti pubbliche e classificate. I dati vengono automaticamente contrassegnati e protetti da contrassegni di classificazione e AIP impone a quali parti dell’organizzazione ha accesso LLM rispettando le autorizzazioni, il ruolo e la necessità di conoscenza di un individuo.
Ogni risposta di AIP conserva collegamenti ai record di dati sottostanti per consentire trasparenza all’utente che può indagare se necessario.
L’AIP libera la potenza di grandi modelli linguistici e di un’intelligenza artificiale all’avanguardia per le organizzazioni militari e di difesa, mirando a farlo con le barriere appropriate e gli alti livelli di etica e trasparenza richiesti per applicazioni così sensibili.
Questo mesePalantir e Oracle hanno annunciato una partnership strategica per ospitare e distribuire le piattaforme Palantir su Oracle Cloud Infrastructure.
L’approccio modulare di Oracle dovrebbe ridurre i costi del software e aumentare la disponibilità in regioni con leggi sulla privacy dei dati variabili. Questa partnership potrebbe ridurre il processo di vendita di Palantir e consentire implementazioni più rapide e senza intoppi.
Questa partnership è allo stesso tempo sorprendente e no. Le offerte della piattaforma Palantir competono con le offerte OBIEE e OBIA di Oracle (business Intelligence) per la business intelligence e l’ottimizzazione aziendale. Sebbene questa partnership non fosse stata prevista, non dovrebbe essere vista come un campo di estrema sinistra come si potrebbe presumere. Gran parte del settore tecnologico ha lavorato verso l’integrazione incrociata anziché verso silos indipendenti per il bene dell’integrità dei dati, della sicurezza informatica e dell’esperienza del cliente.
Ciò può essere visto su varie piattaforme come Microsoft Azure e VMware in cui Microsoft compete su server virtuali, cyber e comunicazioni. Microsoft ha creato un percorso diretto per l’hosting di applicazioni cloud sulla piattaforma cloud di VMware per i clienti. Microsoft ha anche una partnership con Oracle con la quale la concorrenza è addirittura agguerrita sia per i data center hyperscaler che per le applicazioni ERP con la loro offerta Microsoft Dynamics.
Oracle sta costruendo oltre 20 data center in coordinamento con Microsoft Azure. Intel sta lavorando per fare lo stesso con la propria attività di manifatturiera, disaccoppiando il processo di progettazione e produzione entro la fine dell’anno per produrre set di chip avanzati della concorrenza.
La partnership tra Oracle e Palantir consentirà un’implementazione più fluida delle piattaforme Palantir in cui Foundry sarà ospitato su Oracle Cloud Infrastructure e Gotham e le piattaforme AI distribuibili sulla rete cloud distribuita di Oracle. Questa partnership porterà grandi benefici ad entrambe le aziende nonostante il fattore concorrenza. Credo che il management di Oracle possa vedere le applicazioni di Palantir come una potenziale minaccia per il core business del software di Oracle poiché le applicazioni AI e decisionali di Palantir potrebbero essere preferite rispetto alle applicazioni BI di Oracle.
Credo inoltre che il management di Oracle sia sufficientemente lungimirante da vedere la scritta sul muro e preferirebbe prendere una fetta della torta invece di perdere tutta. Prevedo inoltre che questa partnership aprirà le porte a Oracle per attirare vendite verso i governi sovrani mentre cercano di implementare applicazioni abilitate all’intelligenza artificiale. Considerate le profonde radici di Palantir in tutti gli enti governativi, credo che questa partnership strategica porterà benefici ad entrambe le aziende nei rispettivi rispettivi ambiti.
Di seguito un Esempio di Palantir Digital Twins :
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Google fa la storia chiudendo sopra i 2 trilioni di dollari.
Venerdì le azioni di Alphabet si sono mosse nettamente in rialzo – +10% – dopo che un rapporto sugli utili ricevuto dagli investitori segnalava (insieme a quello di Microsoft) che il lungo trade in Big Tech era decisamente ancora acceso.
Abbiamo visto non solo ha visto la forza del rapporto in una ripresa della pubblicità digitale, ma anche molteplici catalizzatori per un altro passo avanti nel prossimo futuro, tra cui la continua forte crescita degli annunci digitali, il probabile azzeramento della stima degli utili per azione, la possibilità per Alphabet il riacquisto fino al 4% delle sue azioni in circolazione e un nuovo dividendo che potrebbe portare una nuova classe di acquirenti.
Non solo i risultati sono stati ottimi, ma Google sta “lentamente voltando una nuova pagina ed emergendo di nuovo in testa nell’accesa corsa all’intelligenza artificiale”.
Guardando al futuro, la disponibilità generale della Search Generative Experience dell’azienda potrebbe diventare un fattore critico di espansione multipla:
“Crediamo che l’eventuale integrazione di SGE nella Ricerca Google sarà fondamentale per rafforzare la rilevanza del motore man mano che i tradizionali formati di risposta alle query migrano gradualmente verso formati di intelligenza artificiale generativa”.
I ricavi sono saliti a 80,54 miliardi di dollari, superando facilmente il consenso di 78,7 miliardi di dollari. I ricavi pubblicitari sono aumentati del 13% a 61,7 miliardi di dollari.
Nel frattempo, le entrate pubblicitarie di YouTube – in precedenza motivo di preoccupazione – sono aumentate del 21% arrivando a 8,09 miliardi di dollari. I ricavi da abbonamenti, piattaforme e dispositivi sono aumentati del 18%.
E lo slancio nel cloud è continuato, con una crescita dei ricavi del 28% e un utile operativo più che quadruplicato anno su anno.
L’utile operativo è aumentato del 46% su base annua, raggiungendo i 25,47 miliardi di dollari. L’utile per azione è stato di 1,89 dollari contro gli 1,50 dollari previsti da Wall Street. Anche il margine operativo è aumentato, al 32% rispetto al 25% di un anno fa.
“I nostri risultati nel primo trimestre riflettono le ottime prestazioni di Ricerca, YouTube e Cloud”, “Siamo a buon punto con la nostra era Gemini e c’è un grande slancio in tutta l’azienda.”
CEO S. Pichar
Nel frattempo, “l’accelerazione della crescita e del rialzo della ricerca nel secondo trimestre è stato il secondo fattore positivo del sentiment di ricerca che stavamo cercando e riteniamo che Google I/O a maggio possa mettere in mostra le capacità di intelligenza artificiale di Google per gli sviluppatori mobili”.
Il contenuto del presente articolo deve intendersi solo a scopo informativo e non costituisce una consulenza professionale. Le informazioni fornite sono ritenute accurate, ma possono contenere errori o imprecisioni e non possono essere prese in considerazione per eventuali investimenti personali. L’articolo riporta esclusivamente le opinioni della redazione che non ha alcun rapporto economico con le aziende citate.
Non è possibile parlare di “AI per tutti” (la retorica di Google), di “AI responsabile” (la retorica di Facebook) o di “distribuire su larga scala” i suoi benefici (la retorica di OpenAI) senza riconoscere e affrontare onestamente gli ostacoli che si frappongono.
Ora una nuova generazione di studiosi sta sostenendo una “AI decoloniale” per restituire il potere dal Nord del mondo al Sud del mondo, dalla Silicon Valley alle persone. Per non rendere le Nazioni dipendenti e indebitate con le corporations e dipendenti tecnologiche dal silicio. La spesa ICT nel settore business in Italia ha raggiunto a fine 2023 quasi 39 miliardi di euro (secondo i dati Assintel) e di questo valore, una fetta intorno al 30% va “oversea“.
La nostra speranza è che questa articolo possa fornire uno spunto su come potrebbe essere l’Intelligenza Artificiale decoloniale e un invito alla riflessione, perché c’è molto altro da esplorare.
Sappiamo che l’Intelligenza Artificiale sta rivoluzionando il mondo industriale. Tuttavia, in Italia, molti si chiedono come sia possibile finanziare questa nuova rivoluzione industriale se si è sommersi dai debiti.
Ristrutturazione del debito: prima di tutto, è importante affrontare la questione del debito, perché l’equazione è la seguente:
Debito = < Investimenti in AI
Una delle ragioni principali per prepararci un’altra ondata di crisi del debito italiano è che tutti i fattori che potrebbero consentire al bel Paese di ridurre il proprio debito si stanno ora muovendo nella direzione sbagliata.
Per il 2024 l’Italia prevede un debito pubblico in rapporto al Pil sostanzialmente stabile rispetto al 2023, rimanendo il secondo più elevato (140,1 per cento) dopo la Grecia (152,2 per cento), l’economia italiana è circa dieci volte più grande di quella della Grecia e ha un mercato dei titoli di Stato da 3mila miliardi di dollari. Se la crisi del debito greco del 2010 ha scosso i mercati finanziari mondiali, quanto potrebbe farlo una eventuale crisi del debito italiano oggi?
Quando si tratta di valutare le prospettive economiche italiane, faremo bene a ricordare il famoso :
Se qualcosa non può andare avanti per sempre, si fermerà.
Herb Stein:
Se mai questo aforisma è vero, lo è per quanto riguarda la continua capacità dei Governi in Italia di emettere una quantità sempre maggiore di debito per coprire il proprio deficit di bilancio. Ciò è particolarmente vero quando ci sono poche prospettive che l’Italia possa mai ridurre l’entità della sua montagna di debito pubblico.
Una delle ragioni principali per prepararci ad un’altra ondata di crisi del debito italiano è che tutti i fattori che potrebbero consentire al nostro Paese di ridurre il proprio debito si stanno ora muovendo nella direzione sbagliata. Ciò deve essere particolarmente preoccupante se si considera che il rapporto debito pubblico/Pil di oggi è pari al 145%, ovvero circa 20 punti percentuali in più rispetto al periodo della crisi del debito italiano del 2012.
Per pura questione aritmetica, i tre fattori che potrebbero migliorare il peso del debito pubblico di un Paese sono un sano avanzo di bilancio primario (la differenza tra la spesa pubblica e le entrate tributarie ed extra-tributarie al netto degli interessi da pagare sul debito), tassi di interesse più bassi e un ritmo più rapido di crescita economica. Sfortunatamente, nel caso attuale dell’Italia, tutti e tre questi fattori vanno nella direzione opposta.
Nel frattempo, lungi dallo sperimentare una rapida crescita economica, l’economia italiana sembra essere sul filo di un’altra recessione economica anche grazie alle conseguenze della stretta monetaria della BCE per riprendere il controllo dell’inflazione. Una simile recessione difficilmente ispirerebbe fiducia nella capacità dell’Italia di riuscire a ridurre il proprio debito. Senza contare che dall’adesione all’Euro nel 1999, il livello del reddito pro capite italiano è rimasto pressoché invariato.
Fino a poco tempo fa, il nostro Paese aveva avuto poche difficoltà a finanziarsi a condizioni relativamente favorevoli nonostante la montagna di debito pubblico. Ciò è dovuto in gran parte al fatto che, con il suo programma quantitativo aggressivo, la BCE ha coperto quasi la totalità del fabbisogno netto di indebitamento italiano. Tuttavia, dal luglio 2023, la BCE ha completamente interrotto i suoi programmi di acquisto di obbligazioni. E ciò rende l’Italia molto più dipendente dai mercati finanziari per soddisfare le proprie esigenze di prestito.
Sfruttare le sovvenzioni e gli incentivi fiscali: l’Italia, come molti altri Paesi, offre una serie di sovvenzioni e incentivi fiscali per le aziende che investono in tecnologia e innovazione.
Secondo l’Osservatorio sulle politiche in materia di AI dell’OCSE, numerosi Paesi e territori, inclusa l’Unione Europea, hanno introdotto iniziative per le politiche sull’Intelligenza Artificiale .
Anche l’Italia ha fatto la sua parte, pubblicando tre piani programmatici multisettoriali nel 2020 e nel 2021.
Il primo è stato reso ufficiale dal Ministero dello Sviluppo Economico durante il Governo Conte II, mentre il secondo è stato diffuso congiuntamente dal Ministero per l’Innovazione Tecnologica e la Transizione Digitale, dal Ministero dello Sviluppo Economico e dal Ministero dell’Università e della Ricerca durante il Governo Draghi e per ultimo il piano annunciato dall’attuale Premier Meloni assieme al un coinvolgimento di Cassa Depositi e Prestiti.
Il fatto che siano stati necessari 3 piani in così poco tempo potrebbe essere attribuito all’instabilità politica dell’Italia e alla volontà del nuovo Governo di adattare le politiche sull’AI al nuovo contesto politico. In ogni caso, nel frattempo abbiamo nominato, ovviamente, 3 commissioni diverse, quindi abbiamo “parzialmente” ricominciato tutto da capo ogni volta.
Ora, ancora una volta il successo della nuova strategia nazionale dipende dall’attuazione di queste nuove iniziative, poiché sono strettamente interconnesse.
Sulla carta c’è un fondo da un miliardo sull’Intelligenza Artificiale. È forse questo l’investimento più atteso del piano industriale 2024-28 di Cdp Venture Capital sgr.
Ma quale è la situazione lato imprese?
In Italia, circa la metà delle grandi aziende (49%) ha iniziato a riflettere sulle potenzialità e sugli impatti della Generative AI e il 17% ha già all’attivo progettualità sul tema. Le piccole e medie imprese, invece, rimangono per lo più escluse dal percorso: soltanto il 7% sta riflettendo su potenziali applicazioni e, ancor meno (2%) ha concretamente attivato effettive sperimentazioni o iniziative.
Osservatorio Artificial Intelligence
Come faccio ad aumentare questi numeri senza ingenti investimenti pubblici, si controllati per non prendere scivoloni come per il super bonus, ma non iper burocratizzati?
Abbiamo a disposizione 1 miliardo contro i 7 della Germania e della Francia e guardando al Regno Unito, anche se fuori dall’UE, notiamo che è il terzo mercato di Intelligenza Artificiale al mondo dopo Stati Uniti e Cina, con una valutazione attuale di 21 miliardi di dollari, che si stima raggiungerà i mille miliardi di dollari entro il 2035.
Al di fuori dei confini UE notiamo altresì che la tecnologica locale di Israele si è affermata in prima linea nello sviluppo dell’Intelligenza Artificiale, raggiungendo 11 miliardi di dollari di investimenti privati tra il 2013 e il 2022 (Mirae Asset), il quarto più alto al mondo.
Ovviamente gli Stati Uniti sono il paese più prolifico nella ricerca sull’Intelligenza Artificiale, con Macro Polo che rileva che quasi il 60% dei ricercatori di “alto livello” sull’Intelligenza Artificiale lavora per Università e aziende americane, e Mirae Assets che suggerisce che fino ad oggi sono stati raccolti 249 miliardi di dollari in finanziamenti privati.
Non ci sorprende infine che il secondo contributore più significativo alla ricerca sull’Intelligenza Artificiale al mondo sia la Cina, che ha l’11% dei ricercatori di alto livello impegnati sull’Intelligenza Artificiale (Macro Polo), 232 investimenti legati alle tematiche dell’AI nel 2023 e che ha raccolto 95 miliardi di dollari in investimenti privati tra il 2022 e il 2023 (sempre secondo i dati Mirae).
Sembrerebbe una battaglia con i fucili di legno a guardarla così, sia per il nostro Paese ma anche per l’UE nel suo complesso:
Guardando all’adozione da parte delle organizzazioni, circa 6 grandi imprese su 10 (61%) dichiarano di avere all’attivo – almeno a livello di sperimentazione – progetti di Intelligenza Artificiale. L’adozione scende al 18% tra le piccole e medie imprese (+3 punti percentuali rispetto al 2022). L’adozione nelle imprese è dunque sostanzialmente stabile rispetto al 2022, ma ciò non deve essere letto in contrasto con la crescita del mercato. Infatti, le aziende che avevano già avviato almeno una sperimentazione proseguono e accelerano. Contrariamente alle aspettative, l’avvento della Generative AI non sembra aver influenzato il percorso di avvicinamento all’AI di quelle aziende che non hanno ancora adottato la tecnologia: mentre per le aziende più mature è il 33%
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Anche se la strada per finanziare la rivoluzione dell’AI può sembrare ardua, ci sono molte strategie che possono essere adottate per navigare tra i debiti e finanziare l’innovazione. Con la giusta pianificazione e strategia, la rivoluzione dell’Intelligenza Artificiale può diventare una realtà anche per coloro che attualmente si trovano in una situazione di debito.
Per chi volesse guardarsi i numeri dell’AI in Italia c’è un’interessante Contributo dell’Osservatorio Artificial Intelligence all’Indagine Conoscitiva sull’Intelligenza Artificiale: opportunità e rischi per il sistema produttivo italiano, che riportiamo sotto.
