Categoria: AI Pagina 1 di 15

L’ hub-per-una-copertura-completa-sullintelligenza-artificiale-e-lapprendimento-automatico

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.

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.

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.

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.

Corea del Sud alza la posta nel gioco dei large language model

Approccio Sistemico

Se la corsa globale ai modelli di linguaggio avanzati sembrava fino a poco tempo fa un terreno esclusivo di OpenAI, Google e Anthropic, la Corea del Sud sta ribaltando le regole del gioco. Dal gigante LG alle startup più agili, il Paese sta sviluppando large language model cuciti su misura per la lingua e la cultura locale, con l’obiettivo dichiarato di competere testa a testa con i colossi mondiali. A luglio 2025, Seoul ha lanciato la sua iniziativa sovrana più ambiziosa, promettendo ₩530 miliardi, circa 390 milioni di dollari, a cinque aziende locali per costruire modelli fondazionali su larga scala.

Oltre ChatGPT: gli studi che rivelano come i large language models impareranno davvero a pensare

La corsa all’intelligenza artificiale non è più una metafora: è un mercato, un’arena e un campo di battaglia. Mentre le aziende fingono di reinventare la ruota ogni sei mesi con annunci altisonanti, la vera innovazione si gioca nei white papers che nessuno al di fuori di pochi addetti ai lavori si prende la briga di leggere. Eppure, dentro quelle pagine si trovano le chiavi per capire cosa succederà nei prossimi tre anni, quando i Large Language Models non saranno più solo chatbot carini che sbagliano i conti, ma veri agenti cognitivi capaci di pensare, ragionare e perfino scoprire nuove leggi della fisica.

McKinsey e l’illusione dell’Agentic AI: quando l’intelligenza artificiale fa flop

One year of agentic AI: Six lessons from the people doing the work

McKinsey ha analizzato oltre 50 implementazioni di AI agentica, scoprendo che un terzo delle aziende ha dovuto riassumere personale a causa di fallimenti nell’adozione efficace di tali tecnologie. Questo fenomeno è stato attribuito a una focalizzazione eccessiva sull’agente stesso, trascurando la necessità di ripensare l’intero flusso di lavoro, che include persone, processi e tecnologia. Le aziende che hanno ottenuto risultati positivi sono quelle che hanno affrontato una trasformazione completa del flusso di lavoro, integrando l’AI agentica in modo sinergico con le risorse umane e i processi esistenti.

I creatori di Oboe sanno cosa pensa ognuno dell’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale è diventata la nuova caffeina del dibattito pubblico, e come ogni sostanza potente scatena due reazioni opposte: entusiasmo sfrenato e paura paranoica. “L’AI ci renderà tutti stupidi?”, chiede una campagna pubblicitaria di Oboe, la startup fondata dagli stessi imprenditori che hanno inventato Anchor, la piattaforma di podcast fai-da-te venduta a Spotify per 150 milioni di dollari. La risposta che i fondatori si danno è secca e tagliente: no. E vogliono dimostrarlo con il loro nuovo progetto, un’educational platform che usa l’intelligenza artificiale per costruire corsi personalizzati su qualsiasi argomento, restituendo la sensazione di un apprendimento guidato ma non passivo.

Qwen3-omni: la frontiera agli estremi dell’omni-modal AI

Qwen3-Omni è il nuovo esperimento rivoluzionario di Alibaba nel mondo dei modelli foundation multimodali: quello che promette davvero “nessun compromesso tra modalità”. È un modello nativamente end-to-end che gestisce testo, immagini, audio e video in un unico framework. Se questa affermazione non ti fa venire un sobbalzo da CTO, forse stai leggendo il foglietto illustrativo sbagliato.

IBM docling e la nuova ossessione delle aziende: trasformare pdf in dati per l’intelligenza artificiale

Un anno fa IBM ha rilasciato Docling e il silenzio con cui il mercato aveva accolto la notizia è stato inversamente proporzionale al rumore che sta facendo oggi. All’epoca sembrava l’ennesimo toolkit di parsing documentale destinato a vivere qualche mese su GitHub e poi scomparire nell’oblio degli esperimenti open source. Oggi invece Docling è entrato a far parte della LF AI & Data Foundation, ha sfiorato le 40 mila stelle su GitHub, viene adottato in ambienti enterprise regolamentati e si insinua nelle pipeline di intelligenza artificiale generativa come se fosse sempre esistito. La solita parabola da “slow burn” che caratterizza gli strumenti che non fanno hype ma risolvono problemi reali.

Infografica. ChatGPT e il dominio assoluto: la distanza che il mercato dei chatbot non riesce a colmare

Negli ultimi anni, i chatbot di intelligenza artificiale sono diventati parte integrante della vita quotidiana, supportando attività che spaziano dalla scrittura di email alla ricerca, fino al customer service. Tuttavia, i dati di utilizzo più recenti raccontano una storia di forte squilibrio nel mercato.

Come scegliere il miglior modello linguistico AI nel 2025: guida operativa di un CEO che ci lavora davvero

Quando si parla di intelligenza artificiale generativa, la maggior parte dei contenuti là fuori ha la stessa consistenza di una presentazione PowerPoint per investitori in fase seed: elegante, ma vuota. In un contesto in cui tutti sembrano esperti, ma pochi hanno realmente orchestrato l’implementazione di centinaia di agenti AI, non sorprende che le scelte sui modelli linguistici si riducano spesso a “quale è più cool oggi su Twitter”.

Il punto è che non serve un benchmark da laboratorio, ma una strategia da campo. I modelli linguistici AI non vanno scelti in base al marketing di chi li produce, ma in base alla geometria dei task da risolvere. Basta con la religione del “migliore in assoluto”. L’unico criterio che conta è l’adattabilità al contesto operativo. Il resto è rumore.

LLM, bias e l’illusione della conoscenza: il grande inganno della soglia abbassata

Sarà interessante, più avanti, tra una coda in autostrada e l’ennesima newsletter su quanto l’IA cambierà tutto, tornare davvero alle basi. Non quelle da manuale Harvard Business Review, ma le fondamenta epistemologiche dell’interazione uomo-macchina. Perché ogni tanto bisogna fare il backup del pensiero critico, soprattutto ora che i large language model (LLM) stanno colonizzando silenziosamente il nostro modo di ragionare. E lo fanno con un’astuzia algoritmica che nemmeno gli autori del nudge avrebbero saputo scrivere così bene.

Non c’è bisogno di leggere Daniel Kahneman in lingua originale per capire cosa stia succedendo. Bastano un paio di prompt su ChatGPT o Claude per accorgersi che qualcosa non torna. L’apparente abbattimento delle barriere all’ingresso, quella sensazione di accesso diretto a competenze linguistiche, tecniche, persino filosofiche, è una messinscena raffinata. L’interfaccia parla semplice, ma dietro c’è un teatro epistemico in cui gli attori sono solo marionette addestrate a confermare ciò che già pensiamo.

AI coding agent: vantaggi e rischi

AI coding agent come Github Copilot X, Codex, Devin o IDE come Cursor o Windsurf stanno spingendo l’approccio di sviluppo software vibe coding a livelli sempre più estremi.

Molti di questi sono ormai passati da essere AI coding assistant, in grado di suggerire o completare parti di codice, ad AI Agent semiautonomi in grado di utilizzare “tools” esposti da server MCP agendo attivamente sulla codebase, ispezionando, aggiungendo o riorganizzando parti di codice. Tutto ciò porta ad un nuovo paradigma di sviluppo software, dove il software engineer deve essere in grado di formalizzare correttamente la sua idea in un prompt, valutare la soluzione proposta dall’agent ed eventualmente reiterare la richiesta in un classico flusso human in the loop

La grande bugia dell’AI coraggiosa: perché le macchine si credono tutte dei Ravenclaw

Se le AI fossero studenti di Hogwarts, il dormitorio di Ravenclaw sarebbe così affollato da sembrare un datacenter di Google sotto stress. Undici modelli su diciassette, infatti, si sono assegnati il 100% alla casa degli intellettuali, dei sapientoni, dei topi da biblioteca col senso dell’umorismo criptico. Nessuno ripetiamo, nessuno si è identificato in Gryffindor, la casa di Harry Potter, quella dei coraggiosi. Nemmeno un briciolo di audacia. I modelli linguistici di ultima generazione, secondo l’esperimento condotto dallo sviluppatore “Boris the Brave”, sembrano avere un solo tratto dominante: l’ossessione per il pensiero razionale, la preferenza per la mente sul cuore. E, implicitamente, un’allergia quasi patologica al rischio.

Forbes AI 50 2025 e la fine dell’era delle chiacchiere digitali

Un tempo c’erano i prompt, le risposte brillanti e un florilegio di contenuti generati per stupire il pubblico e sfamare gli algoritmi di engagement. Poi è arrivato il 2025 e Forbes ha buttato all’aria il salotto buono dell’intelligenza artificiale. Nella sua settima edizione, la classifica AI 50 non premia più chi sa parlare, ma chi sa lavorare. È l’inizio di una nuova era, quella in cui l’AI non è più un maggiordomo digitale ma un’operaia specializzata, infaticabile, ipercompetente. Addio chiacchiere, benvenuti flussi di lavoro automatizzati.

sviluppo della AI

Ma in che momento siamo nello sviluppo dell’AI?

Nell’ultimo convegno su AI e Dati a cui sono andato si è parlato molto di come i LLM siano già una soluzione affermata e stabile, con tanti pro e pochi contro. Presentazioni e discorsi di una tecnologia già fatta e finita, siamo già alla fine della storia dello sviluppo dell’AI?

Esplorando il Mondo dei Token nei LLM: Creare i Testi

Esplorando il Mondo dei Token nei LLM: Creare i Testi

Ultima parte, almeno per ora, dedicata ai token e come si usano per creare i testi con ChatGPT, Gemini e gli altri LLM.
Se non avete idea di cosa siano i token e come vengono usati vi invito a leggere gli articoli precedenti:
Esplorando il Mondo dei Token nei LLM: Cosa sono i Token
Esplorando il Mondo dei Token nei LLM: Tokenizzazione
Esplorando il Mondo dei Token nei LLM: Comprendere i Testi

Esplorando il Mondo dei Token nei LLM: Creare i Testi

Esplorando il mondo dei Token nei LLM: comprendere i testi

Terza puntata sui token, dopo aver parlato di cosa sono i token e di come avviene la tokenizzazione di un testo, oggi vediamo come questi strumenti aiutino gli LLM a comprendere i testi. Ovviamente parlo di comprensione lessicale.

La tokenizzazione è il processo principale per la segmentazione del testo in unità più piccole, è il punto di partenza per consentire ai LLM di “riconoscere” il tema generale di un testo.
Comprendere i testi per un LLM non è come comprendere i testi per una persona, mettetevi nella posizione di capire qualcosa di molto primitivo rispetto al ragionamento umano, basato sui calcoli e sulla statistica e non sul significato reale delle parole.

Esplorando il Mondo dei Token nei LLM: Creare i Testi

Esplorando il mondo dei Token nei LLM: Tokenizzazione

Se avete già letto l’articolo precedente sulla nascita dei token, oggi vediamo come la tokenizzazione viene usata per identificare pattern linguistici, comprendere relazioni semantiche e strutturali, effettuare le famose analisi del sentiment, identificare entità nominate, assegnare categorie grammaticali e realizzare la sintesi automatica del testo.

Esplorando il Mondo dei Token nei LLM: Creare i Testi

Esplorando il mondo dei Token nei LLM: cosa sono i Token

Oggi cercherò di spiegare cosa sono i token, da dove arrivano, e come funzionano all’interno dei Large Language Models (LLM).

I token rappresentano i mattoncini che i modelli linguistici utilizzano per elaborare e comprendere il testo e sono tra gli elementi fondamentali per molte applicazioni di intelligenza artificiale, tra cui i Large Language Model (LLM) e il Natural Language Processing (NLP).

La difficoltà è riassumere in un articolo che spieghi come il testo viene trasformato in unità elementari attraverso un processo chiamato tokenizzazione, un procedimento nato decenni fa con i motori di ricerca, e che è diventato il primo passo nella maggior parte delle attività di elaborazione del linguaggio naturale.

Adobe premiere pro si lancia nell’era dell’AI: montaggio video senza limiti

Adobe ha deciso di spingere il pedale sull’intelligenza artificiale, e lo fa aggiornando Premiere Pro con funzionalità che sembrano uscite da un film di fantascienza. La versione 25.2 del celebre software di montaggio video introduce strumenti avanzati per localizzare, tradurre ed estendere i filmati, portando alcune delle innovazioni più attese fuori dalla fase beta e mettendole finalmente a disposizione di tutti gli utenti.

IA predice il futuro

L’IA predice il futuro?

L’Intelligenza Artificiale sta cambiando radicalmente il modo in cui aziende e professionisti prendono le decisioni critiche. Grazie all’analisi avanzata dei dati e agli algoritmi predittivi, oggi possiamo dire che l’IA predice il futuro con un’accuratezza sorprendente. Che si tratti di stimare le vendite di un prodotto, prevedere il comportamento degli utenti o anticipare con buoni risultati le tendenze del mercato, le soluzioni basate sull’IA permettono di ridurre l’incertezza e ottimizzare le strategie aziendali.

In questo articolo parleremo proprio di come l’IA predice il futuro in diversi settori, quali sono le tecnologie che permettono queste previsioni e come possiamo sfruttarle per ottenere un vantaggio competitivo, economico o quello che preferisco io ossia risparmiare tempo.

Pagina 1 di 15

CC BY-NC-SA 4.0 DEED | Disclaimer Contenuti | Informativa Privacy | Informativa sui Cookie