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L’intelligenza artificiale (AI) nel suo senso piu’ ampio e l’intelligenza esibita dai sistemi informatici (Machine)

NVIDIA domina il mercato delle GPU

Perché NVIDIA domina il mercato delle GPU per l’IA?

Nel 2026 NVIDIA controlla circa l’ottanta per cento del mercato mondiale degli acceleratori per l’intelligenza artificiale, con un fatturato da data center che ha superato i 190 miliardi di dollari in un solo anno fiscale. Sono numeri che raccontano qualcosa di più di un semplice successo commerciale: descrivono una posizione che assomiglia molto a un quasi-monopolio. E allora sorge spontanea una domanda che vale la pena affrontare con calma, perché la risposta è meno ovvia di quanto sembri. Se il chip è “solo” un pezzo di silicio, perché due aziende capaci e attrezzate come AMD e Intel non riescono semplicemente a costruirne uno equivalente e a spezzare questo dominio, creando quella concorrenza che farebbe scendere i prezzi?

La risposta breve è che il chip è la parte meno importante della storia. Ciò che rende NVIDIA difficile da raggiungere non è un singolo prodotto che si possa clonare, ma una serie di fossati sovrapposti, costruiti in quasi vent’anni, che nessuno può comprare pronto sullo scaffale. Conviene guardarli uno per uno, perché insieme spiegano perché “copiare” non basta.

OVHcloud sfida i giganti dell’AI: la strategia europea per sviluppare modelli linguistici proprietari

L’intelligenza artificiale europea entra in una nuova fase? OVHcloud ha deciso di sviluppare una propria famiglia di Large Language Model (LLM), realizzati interamente a partire da zero e destinati a rafforzare l’offerta europea nel settore dell’intelligenza artificiale generativa. Una scelta che rappresenta un cambio di strategia significativo per uno dei principali operatori cloud europei.

ChatGPT scende sotto il 50%: non è la fine del dominio di OpenAI, è l’inizio dell’era della scelta

Per quasi quattro anni l’intelligenza artificiale generativa ha avuto un protagonista assoluto. Ogni nuovo modello veniva confrontato con ChatGPT, ogni startup cercava di imitarne il successo, ogni impresa valutava l’adozione dell’AI partendo dalla stessa domanda: “Funziona meglio di OpenAI?”.

Quel tempo sembra già appartenere alla storia recente. Non perché OpenAI abbia smesso di crescere. Al contrario. Con 1,1 miliardi di utenti attivi mensili, ChatGPT continua a macinare numeri che nessun’altra piattaforma digitale, da YouTube a TikTok, era riuscita a raggiungere con una simile velocità nei primi anni di vita. E il paradosso è proprio questo: si può battere ogni record possibile e, nello stesso momento, iniziare a perdere il monopolio.

VivaTech 2026, il salone della svolta: la sovranità digitale come nuova priorità europea

A VivaTech 2026, la decima edizione appena conclusa a Porte de Versailles, Parigi, il termine “sovranità” ha risuonato come un mantra. Non più slogan astratto, ma urgenza concreta dopo che l’amministrazione Trump ha imposto restrizioni sui modelli avanzati di Anthropic, Fable 5 e Mythos 5, costringendo l’azienda a disabilitarne l’accesso per tutti i clienti non americani. In un colpo solo, la presunta neutralità della tecnologia globale si è rivelata per quello che è: un’arma geopolitica pronta a essere brandita. E Parigi, in questo scenario, ha deciso di non limitarsi a protestare.

Sovranità tecnologica in Europa: Mistral AI tra risposta alle restrizioni americane e ambizione continentale

Mentre l’amministrazione Trump decide di chiudere il rubinetto sui modelli avanzati di Anthropic, spegnendo l’accesso globale a Fable 5 e Mythos 5 con un semplice ordine di sicurezza nazionale, l’Europa ha finalmente capito la lezione: chi non controlla la propria intelligenza artificiale resta un vassallo tecnologico. E al centro di questa riscossa, emersa con forza a VivaTech 2026, c’è Mistral AI, la startup francese diventata in pochi anni il simbolo concreto di una sovranità possibile.

Roberto Navigli e la sfida di Minerva: perché l’intelligenza artificiale parla bene italiano ma non sempre lo capisce

Siamo a Roma, nell’aula magna dell’Università Roma Tre in occasione della Conferenza di presentazione ufficiale della nuova Cattedra UNESCO in “Ethics of AI and Practical Wisdom”. Sul palco il dibattito prende subito una direzione diversa da quella abituale. Non riguarda la capacità delle macchine di produrre parole, ma la loro capacità di attribuire significato alle parole stesse. Il tema è semplice da formulare e difficile da risolvere: capire davvero una lingua. Roberto Navigli, professore della Sapienza di Roma, uno dei maggiori esperti mondiali di elaborazione del linguaggio naturale, creatore di BabelNet e promotore del progetto Minerva, parte da una domanda che sembra quasi banale nell’epoca di ChatGPT, Claude e Gemini: i modelli linguistici comprendono davvero ciò che scrivono?

Stanford CS229 Apprendimento automatico Costruzione di modelli linguistici di grandi dimensioni

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LinkedIn addestra l’AI con i dati degli utenti. Quanti lo sanno davvero?

LinkedIn ha superato il miliardo di utenti e custodisce probabilmente il più grande archivio mondiale di contenuti professionali generati dalle persone. Curriculum, esperienze lavorative, competenze, articoli, riflessioni di settore, aggiornamenti di carriera e conversazioni professionali pubbliche. Un patrimonio informativo unico che oggi è diventato anche una risorsa strategica per l’intelligenza artificiale.

Mondiale 2026

Il Mondiale 2026 è la prima grande fabbrica di dati della storia del calcio (e non solo)

Ci sono momenti nella storia della tecnologia in cui qualcosa smette di essere fantascienza e diventa realtà. La rete elettrica, il controllo del traffico aereo, internet mobile: tecnologie che a un certo punto hanno smesso di essere “novità” per diventare parte integrante del funzionamento del mondo.

Il Campionato Mondiale di Calcio FIFA 2026, che si svolge tra Stati Uniti, Canada e Messico per la prima volta su tre nazioni (che possiamo dire che non vanno d’amore e d’accordo), rappresenta uno di questi momenti di transizione, per l’intelligenza artificiale e per la gestione industriale dei dati.

E non si tratta di un torneo con qualche gadget tecnologico al seguito. Ma di un incredibile sforzo tecnologico.
Mettiamo giù un po’ di numeri: 104 partite, 48 nazionali, 16 stadi, oltre 17.000 dispositivi connessi, 6 miliardi di spettatori potenziali e 7 milioni di persone da gestire fisicamente sugli spalti.

Stiamo usando l’AI come nel 2025 e non ce ne siamo accorti

Aprire una chat, spiegare il contesto, caricare gli allegati, descrivere il problema nel modo più preciso possibile. Fino a questo momento, tutto il dibattito si è concentrato lì: sul prompt engineering. Ma oggi c’è un problema, questo modo di utilizzare l’AI sta già diventando vecchio. Sta arrivando infatti una nuova generazione di strumenti che non sono più semplici chatbot e il cambiamento potrebbe essere molto più radicale di quanto immaginiamo.

Quanto valgono i dati personali

Quanto valgono i dati personali?

Il 17 settembre 2025 è stata approvata la legge quadro italiana sull’intelligenza artificiale. Una parte non secondaria di quel testo è dedicata alla regolamentazione dei dati personali, perché il legislatore ha capito una cosa che fino a poco fa era materia da addetti ai lavori: senza una gestione controllata di chi raccoglie e tratta i dati, addestrare un modello di machine learning significa anche addestrarlo a perpetuare razzismo, esclusione e ingiustizia.

L’Unesco, già nel 2024, aveva mostrato in un rapporto specifico come le immagini generate dai modelli più diffusi continuino a riprodurre stereotipi di genere ed etnia in maniera quasi automatica, e il quadro ad oggi non è cambiato molto.

L’effetto collaterale interessante della nuova legge, però, riguarda il valore economico dei dati personali. Più diventano regolamentati, più diventano costosi. E qui parte il discorso, perché capire quanto valgono i dati significa capire come funziona davvero l’economia digitale del 2026.

David Silver raccoglie 1,1 miliardi di dollari in pochi mesi: l’era delle superstar dell’AI è ufficialmente iniziata

Quando un ricercatore lascia DeepMind per fondare una startup, gli investitori non perdono tempo. David Silver, uno dei nomi più leggendari nel mondo dell’intelligenza artificiale, ha appena dimostrato quanto valga oggi il talento puro nel settore. La sua nuova creatura, Ineffable Intelligence, ha chiuso in poche settimane un round seed da 1,1 miliardi di dollari a una valutazione immediata di 5,1 miliardi. Un record europeo per un round di questo tipo. Silver non è un nome qualunque. È l’uomo che ha guidato lo sviluppo di AlphaGo, AlphaZero e altri sistemi che hanno riscritto la storia del reinforcement learning, insegnando alle macchine a battere i campioni umani di Go, scacchi e altri giochi semplicemente giocando contro sé stesse, senza studiare manuali o partite umane. Ed è esattamente questa la scommessa di Ineffable Intelligence: costruire un’AI che impara senza dipendere dai dati generati dall’uomo.

Amazon vende davvero i tuoi dati?

Amazon vende davvero i tuoi dati? Sì e no, e capirlo cambia tutto

Un paio di settimane fa mi hanno chiesto: “Ma è vero che amazon vende i dati degli utenti?”, stavo per rispondere si, ma non era corretto, anche no è sbagliato. E oggi vi spiego il perchè.

Quando si parla di raccolta dati da parte delle big tech, di solito tutti pensano a Google, Meta, TikTok e soci. Amazon resta sempre un po’ nell’ombra, come se fosse “soltanto” un negozio online.

Il “Ping” che ha cambiato l’Italia: 40 anni di futuro tra Pisa, AI e Quantum Computing

È il tardo pomeriggio del 30 aprile 1986. All’interno delle sale del Cnuce (Centro Nazionale Universitario di Calcolo Elettronico) del Cnr a Pisa, in via Santa Maria, l’aria è densa di una strana elettricità. Non è solo il calore sprigionato dalle macchine, ma il peso di un’attesa che sta per trasformarsi in storia. Sono le ore 18:00 quando un gruppo di ricercatori, con il fiato sospeso davanti a schermi a fosfori verdi, preme “invio”. Un comando “ping” viene lanciato verso l’ignoto, attraversa i nodi della rete Arpanet e rimbalza oltreoceano fino a Roaring Creek, in Pennsylvania. Pochi secondi di silenzio, poi la risposta: “OK”.

In quel preciso istante, l’Italia entrava ufficialmente nel futuro, diventando il quarto Paese europeo a connettersi alla rete globale dopo Regno Unito, Norvegia e Germania.

OpenAI gioca la carta EMEA: Emmanuel Marill alla guida e un messaggio chiaro al mercato globale

Quando una società come OpenAI decide di rafforzare la propria presenza internazionale, raramente si tratta solo di una casella in più nell’organigramma. La nomina di Emmanuel Marill come Managing Director per l’area EMEA racconta molto di più dell’apertura di una nuova posizione: è una dichiarazione strategica, quasi un manifesto, su dove si giocherà la prossima partita dell’intelligenza artificiale.

Algeria sceglie Huawei per la sua “sovranità tecnologica”: l’Africa che vuole l’AI made in Algiers, ma con l’accento cinese

Mentre l’Europa ripete come un mantra la parola “sovranità digitale”, l’Algeria ha deciso di passare dalle parole ai fatti. Lo scorso martedì il ministro dell’Economia della Conoscenza, delle Start-up e delle Microimprese, Noureddine Ouadah, ha accolto il nuovo CEO di Huawei Algeria, Tony Shi Xiaohua, per siglare una partnership strategica che punta dritto al cuore della transizione digitale del Paese: intelligenza artificiale, 5G e infrastrutture di calcolo ad alte prestazioni.

AI agentica: come colmare il divario crescente tra ambizione e realizzazione secondo AWS

Il dibattito sull’Intelligenza Artificiale agentica sta entrando in una nuova fase, meno entusiastica e più concreta. Una recente analisi condotta da AWS in collaborazione con Harvard Business Review Analytic Services offre uno spaccato interessante su come le aziende stiano affrontando questa transizione: tra aspettative altissime e una realtà operativa ancora in costruzione.

Il quadro che emerge è meno lineare di quanto si potrebbe immaginare. Da un lato, le organizzazioni riconoscono sempre più il potenziale trasformativo dell’AI, in particolare dei sistemi agentici capaci di prendere decisioni e agire in autonomia. Dall’altro, il percorso per tradurre queste promesse in valore concreto e scalabile resta ancora poco definito, quasi un territorio inesplorato che molte imprese stanno iniziando a mappare solo ora.

Stargate UK in pausa: OpenAI frena Londra e accende il dibattito sull’AI europea

Le ambizioni britanniche sull’intelligenza artificiale inciampano su due ostacoli molto concreti: regole e bollette. E quando a tirare il freno è OpenAI, il segnale non passa inosservato. Il progetto “Stargate UK”, presentato con entusiasmo istituzionale solo pochi mesi fa, entra ufficialmente in una fase di sospensione, lasciando dietro di sé più domande che risposte e una certa aria di déjà vu per chi segue da vicino la geopolitica dell’innovazione.

Silicon Valley Confidential. OpenAI tra rivoluzioni interne e leadership fragile: il momento più delicato dell’impero di Sam Altman

Nemmeno il tempo di abituarsi all’idea che l’intelligenza artificiale stia riscrivendo le regole del gioco globale, che a tremare, questa volta, è chi quelle regole le sta scrivendo. Dentro OpenAI, questo mese di aprile si è aperto con una sequenza di cambiamenti che assomiglia più a una serie di scosse sismiche che a un semplice riassetto aziendale.

BCG: sovranità digitale o illusione strategica? Perché l’AI globale non si lascia rinchiudere nei confini nazionali

Molto probabilmente è l’espressione più usata nel corso di questi primi mesi del 2026. Tuttavia, parlare di sovranità digitale oggi rischia di ridursi a un esercizio di retorica: suggestivo e politicamente efficace, ma difficilmente sostenibile quando si entra nei dettagli concreti. È esattamente questa la tesi, piuttosto netta, che emerge da una recente analisi di Boston Consulting Group, secondo cui l’idea di una piena autonomia nell’intelligenza artificiale non è solo ambiziosa, ma nella maggior parte dei casi semplicemente irrealistica.

Microsoft AI: Suleyman ammette il gap di potenza di calcolo ma promette l’autosufficienza in due anni

Mustafa Suleyman, Ceo della divisione AI di Microsoft, ha scelto il Financial Times per una confessione che sa di onestà disarmante: nonostante gli investimenti faraonici e l’espansione continua delle infrastrutture, l’azienda non ha ancora la potenza di calcolo necessaria per spingere i modelli AI alla scala più grande possibile. Una frase che, detta dal numero uno di uno dei colossi tech più ricchi del pianeta, suona quasi come un colpo di scena in una trama che tutti immaginavano già scritta.

Meta mette in pausa Mercor: il lato nascosto dei dati AI diventa un problema pubblico

Quando si parla di intelligenza artificiale, l’attenzione si concentra quasi sempre sui modelli, sulle prestazioni e sulle sfide etiche. Molto più raramente si guarda a ciò che rende possibile tutto questo: i dati. Eppure è proprio lì, dietro le quinte, che si è consumato il caso che ha spinto Meta a interrompere, senza una scadenza definita, ogni collaborazione con Mercor.

Seedance 2.0, ByteDance prova a mettere il casco all’AI: tra watermark e copyright, la corsa globale diventa più prudente

Il debutto globale di Seedance 2.0 segna un passaggio delicato per ByteDance. Non si tratta solo di spingere sull’acceleratore dell’innovazione, ma anche di dimostrare di saper frenare al momento giusto. E possibilmente senza finire contro il muro dei diritti d’autore.

Accordo Sparkle – Anthropic per Claude: l’AI diventa infrastruttura, non più esperimento

L’accordo tra Sparkle e Anthropic per l’offerta dei modelli Claude attraverso Amazon Bedrock segna un passaggio meno appariscente di quanto sembri, ma molto più strategico di quanto raccontino i comunicati stampa. Non si tratta semplicemente di aggiungere un nuovo modello linguistico a catalogo. Il punto è che l’intelligenza artificiale generativa smette di essere una tecnologia da testare e diventa un servizio infrastrutturale, pronto all’uso e, soprattutto, governabile.

La pubblicità entra in ChatGPT: perché gli AI Ads di OpenAI stanno già cambiando il futuro dei media plan

Il 2026 potrebbe essere ricordato come l’anno in cui la pubblicità ha fatto ufficialmente il suo ingresso nell’era conversazionale. OpenAI ha avviato negli Stati Uniti i primi test di ChatGPT Ads, introducendo annunci contestuali all’interno della piattaforma utilizzata ogni settimana da circa 900 milioni di utenti. Per brand e marketer si apre una nuova frontiera del digital advertising che potrebbe ridisegnare il mercato globale del search advertising.

Il boom di Qwen ridisegna la mappa dell’AI: la piattaforma di Alibaba supera i 200 milioni di utenti e entra nel podio mondiale

Nel febbraio 2026, il panorama globale dell’intelligenza artificiale ha assistito a uno dei più impressionanti balzi di crescita della sua storia. Secondo i dati di AICPB.com, il principale tracker di prodotti AI, l’app mobile di Qwen, il modello di intelligenza artificiale di Alibaba, ha raggiunto 203 milioni di utenti attivi mensili (MAU), scalando posizioni in classifica mondiale con una velocità sconvolgente .

Latam-GPT, l’America Latina accende il suo cervello artificiale per non dipendere dai giganti globali

Fino ad oggi l’intelligenza artificiale ha parlato soprattutto inglese e mandarino, con qualche accento europeo. Ora prova a parlare anche spagnolo e portoghese con accento latinoamericana. Il Cile ha lanciato Latam-GPT, un progetto che punta a dotare l’America Latina di un proprio modello regionale di intelligenza artificiale in un settore dominato principalmente dai colossi del tech americani e cinesi. Non è solo una questione linguistica: è una scelta geopolitica.

Qwen: come il coltellino svizzero dell’AI open source ha conquistato Hugging Face

Se c’è una cosa che il 2025 sta insegnando a chi segue l’intelligenza artificiale è che la geografia del potere tecnologico non è più così scontata. Mentre in Occidente si continua a discutere di OpenAI, Meta e Google come se fossero gli unici protagonisti della partita, dalla Cina arriva una storia che ha il sapore della rivincita silenziosa ma inarrestabile. Si chiama Qwen, è la famiglia di modelli di intelligenza artificiale open source di Alibaba Cloud, e a gennaio ha superato i 700 milioni di download su Hugging Face, la piattaforma di riferimento per gli sviluppatori. Ovvero: al momento è il sistema di AI open source più usato al mondo. Non male per un progetto che, fino a poco tempo fa, molti fuori dall’Asia guardavano con un certo paternalismo.

Avocado, il frutto proibito: Meta volta le spalle all’open source per paura della Cina

Si chiamerebbe proprio così, Avocado, il nuovo modello di intelligenza artificiale di Meta, il prossimo passo verso quella che il colosso americano definisce la sua “superintelligenza”. Secondo Bloomberg, Avocado sarà rilasciato entro la prossima primavera ma non in modalità open source.

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Perché usare modelli open source sul proprio computer anche se non sei uno sviluppatore

Prima o poi arriva il momento in cui qualcuno ti chiede perché un comune mortale dovrebbe voler eseguire un modello open source di intelligenza artificiale sul proprio computer invece di pagare un abbonamento mensile ai soliti colossi. La domanda suona quasi come quelle obiezioni che ti fanno durante le cene aziendali degli ottimisti cronici che pensano che tutto sia già stato inventato. La verità è che oggi la partita dell’intelligenza artificiale locale sta diventando irresistibile proprio per chi sviluppatore non è. La combinazione di software gratuito, installazione ridotta al minimo, hardware ormai accessibile e modelli sempre più raffinati rende impossibile ignorare il fenomeno. Sembra quasi un paradosso, un po’ come trovare champagne di qualità allo stesso prezzo di una bibita industriale.

Neuro-Symbolic AI come i sistemi esperti potrebbero resuscitare il sogno dell’AGI

L’industria dell’intelligenza artificiale sta scavando tra le proprie macerie per ritrovare concetti che essa stessa aveva sepolto con disprezzo. Dopo anni passati a idolatrare reti neurali e modelli linguistici giganteschi, i guru della Silicon Valley stanno riscoprendo un vecchio amore: i sistemi esperti. La stessa tecnologia che negli anni Ottanta prometteva di sostituire il pensiero umano e finì invece in una bara sigillata con l’etichetta “obsoleto”. Ora, però, le crepe nel tempio della generative AI stanno diventando visibili anche ai più ferventi sostenitori del deep learning. Il sogno dell’AGI, l’intelligenza generale artificiale, non è morto, ma ha cambiato pelle, e forse cervello.

Stanford pubblica le cheatsheet ufficiali di intelligenza artificiale e machine learning

Stanford University ha appena reso pubbliche le sue cheatsheet ufficiali dei corsi di intelligenza artificiale e machine learning, un gesto che ha il sapore di una rivoluzione silenziosa nel mondo dell’educazione tecnologica. Anni di lezioni condensate in visualizzazioni sintetiche, chiare e brutalmente efficaci. È il genere di contenuto che trasforma chi “usa l’AI” in qualcuno che la comprende davvero. Un salto concettuale che separa chi clicca da chi costruisce.

Il futuro decentralizzato dell’intelligenza artificiale e della robotica

Dopo anni di corsa verso il gigantismo digitale, la nuova rivoluzione dell’intelligenza artificiale oggi sta nascendo proprio dalla miniaturizzazione. Tutti parlano di modelli sempre più grandi, di GPU che divorano energia e di cloud che crescono come nuove centrali elettriche del sapere. Eppure la domanda che comincia a farsi strada, pungente come un’iniezione di realtà, è un’altra: l’intelligenza deve davvero restare confinata nei data center o può diffondersi come una colonia di formiche digitali, ciascuna modesta ma tutte insieme straordinariamente efficaci?

La risposta arriva da un movimento tecnologico che ribalta l’assunto del potere centralizzato. Lo chiamano swarm intelligence, e la sua essenza è semplice quanto sovversiva: la forza non nasce da un singolo cervello onnisciente, ma dalla cooperazione di molte menti più piccole, distribuite e indipendenti. È la logica dell’intelligenza distribuita, l’idea che il pensiero collettivo, se ben orchestrato, possa superare la potenza del singolo gigante computazionale.

Ottimizza ChatGPT per privacy, controllo e precisione

Se Usare ChatGPT fosse come guidare una supercar, molti continuerebbero a tirare avanti con il motore in folle, senza mai guardare sotto il cofano. La verità è che la maggior parte degli utenti lascia le impostazioni di default, accettando comportamenti e limiti che potrebbero compromettere sia la privacy sia l’efficacia del modello. Qualsiasi professionista digitale serio, dal CTO al consulente di innovazione, sa che piccoli aggiustamenti possono trasformare un assistente AI generico in un collaboratore tagliente, personalizzato e sorprendentemente utile.

Come imparare dall’intelligenza artificiale senza perdere la testa

Il principio è semplice e disturbante: l’intelligenza artificiale non sostituisce il pensiero umano, lo stimola. Se usata come tutor socratico digitale, l’IA può trasformare ogni studente in un allievo critico, non in un registratore passivo. Questa non è retorica da brochure di startup; è una rielaborazione tecnologica di un sistema antico e provato: il tutorial oxford, reinterpretato per l’era dei modelli di linguaggio.

Il tutorial dell’università di Oxford vive di domanda pressante, di contraddizione educata, di responsabilità personale: lo studente porta un elaborato, il docente non regala risposte, ma smonta idee, chiede prove, costringe a difendere ogni frase. L’IA può riprodurre questo ambiente in scala, ponendo domande senza imbarazzo, registrando errori ricorrenti, tormentando il pensiero fino a che non resista la critica. Studi etnografici sul metodo tutoriale mostrano che questo approccio produce autonomia intellettuale, se ben applicato (Beck 2007).

Tesla, OpenAI e l’illusione dell’agente perfetto

Andrej Karpathy, che molti associano al suo ruolo da direttore dell’IA in Tesla e cofondatore “in pectore” in vari progetti di frontiera, ha lanciato una dichiarazione che scuote il mito: agenti AI come Claude o Codex sono ancora lontani da potersi comportare come “dipendenti veri”. Mancano memoria, multimodalità, apprendimento continuo. Riparare queste lacune secondo lui richiederà circa un decennio non per impossibilità, ma perché costruire intelligenza profonda richiede tempo. (vedi Dwarkesh Podcast)

I pilastri del machine learning: la cassetta degli attrezzi dello scienziato dei dati

Il machine learning non è più il giocattolo per nerd delle università americane. È diventato il motore silenzioso che alimenta previsioni finanziarie, diagnosi mediche, strategie di marketing e persino le tue playlist su Spotify. Eppure, pochi ne comprendono davvero l’ossatura. Parlano di intelligenza artificiale come se fosse magia, dimenticando che dietro ogni modello predittivo c’è una struttura logica precisa, fatta di matematica, probabilità e una buona dose di scetticismo scientifico. Comprendere i ventiquattro concetti fondamentali del machine learning non è un esercizio accademico. È la differenza tra costruire un’illusione e costruire valore reale.

L’impatto dell’intelligenza artificiale sulle schede prodotto Amazon

Amazon ha introdotto negli ultimi anni strumenti che usano IA generativa per automatizzare o assistere la creazione e il miglioramento delle schede prodotto. Per esempio, Amazon permette ai venditori di fornire solo poche parole descrittive o un’immagine del prodotto, e l’IA genera automaticamente titoli, descrizioni, attributi (colore, dimensione, parole-chiave) che aiutano anche l’indicizzazione nella ricerca interna.

Questa automazione non è più un mero optional di nicchia: migliaia di venditori in Europa (in Italia compresa) stanno già usando queste capacità.

Uno strumento particolare è “Enhance My Listing”, che suggerisce miglioramenti per le schede già esistenti: aggiornamento dei titoli, mancanza di attributi, descrizione, e adeguamenti stagionali.

State of AI Report 2025

Welcome to State of AI Report 2025

Il rapporto State of AI 2025 è finalmente disponibile, e come ogni anno, offre uno spunto per riflettere sullo stato dell’arte dell’intelligenza artificiale. Quest’edizione, co-redatta dai principali ricercatori del settore, evidenzia tendenze emergenti, sfide geopolitiche e innovazioni tecnologiche che stanno plasmando il panorama dell’AI.

n8n, Make, Zapier: Guida Essenziale per l’Automazione AI. Scegli il Tuo Power-Up!

L’Intelligenza Artificiale e l’automazione sono i motori della produttività moderna. Ma quando si tratta di scegliere la piattaforma di orchestrazione, il panorama può essere confuso: n8n, Make e Zapier sono i giganti del settore, ciascuno con il proprio approccio unico.

Piuttosto che perdersi nella miriade di funzionalità, in questo articolo di Rivista.AI analizziamo i punti di forza fondamentali di queste tre piattaforme leader, per aiutarti a scegliere lo strumento più adatto alle tue esigenze di automazione, soprattutto in ottica AI.

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