Analisi dell'articolo intitolato "Generative AI Won’t Revolutionize Search Yet" di Ege Gurdeniz e Kartik Hosanagar, pubblicato nell'Harvard Business Review-HBR. Link: https://hbr.org/2023/02/generative-ai-wont-revolutionize-search-yet?ab=hero-main-text Diventa un supporter di questo podcast: <a href="https://www.spreaker.com/podcast/industry-4-0-upgrades--4212680/support?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=rss">https://www.spreaker.com/podcast/industry-4-0-upgrades--4212680/support</a>.

Analisi dell'articolo intitolato "Generative AI Won’t Revolutionize Search Yet" di Ege Gurdenize Kartik Hosanagar, pubblicato nell'Harvard Business Review-HBR. Link: https://hbr.org/2023/02/generative-ai-wont-revolutionize-search-yet?ab=hero-main-textDiventa un supporter di questo podcast: https://www.spreaker.com/podcast/industry-4-0-upgrades--4212680/support.

Analisi dell'articolo intitolato "Generative AI Won’t Revolutionize Search Yet" di Ege Gurdeniz e Kartik Hosanagar, pubblicato nell'Harvard Business Review-HBR. Link: https://hbr.org/2023/02/generative-ai-wont-revolutionize-search-yet?ab=hero-main-text Diventa un supporter di questo podcast: <a href="https://www.spreaker.com/podcast/industry-4-0-upgrades--4212680/support?utm_source=rss&amp;utm_medium=rss&amp;utm_campaign=rss" rel="noopener noreferrer">https://www.spreaker.com/podcast/industry-4-0-upgrades--4212680/support</a>.

Angelo Leogrande-La Verticalizzazione dei Large Language Models nella Generative AI

In questo podcast affronto il tema dell'industria 4.0 e delle sue evoluzioni. Nello specifico vengono analizzati degli articoli dell'Harvard Business Review-HBR che fanno riferimento all'Artificial Intelligence-AI, al Machine Learning-ML, ai Big Data-BD e al loro impatto nelle strutture origanizzative aziendali, nel cambiamento del lavoro ed anche nelle nuove dinamiche di relazione tra consumatori ed aziende. L'AI, il ML ed i Big Data possono essere una grande opportunità per le imprese se vengono utilizzate per potenziare le innovazioni di prodotto ovvero per incrementare attraverso la Ricerca e Sviluppo, il valore aggiunto. Se, al contrario, l'AI, il ML ed i BD vengono utilizzati come degli strumenti per potenziare l'innovazione di processo ovvero per fare in modo che l'azienda recuperi competitività nella riduzione del valore dei fattori produttivi, tra i quali soprattutto il lavoro, allora è molto probabile che nel medio-lungo periodo le aziende perdano la capacità di produrre valore aggiunto e profitto. Tuttavia, soprattutto l'IA, viene intesa come innovazione di processo e quindi è molto probabile che abbia un impatto distruttivo nel senso del capitale umano, con la riduzione degli occupati anche nelle professioni altamente skillate. Le politiche economiche possono intervenire per fare in modo che AI-ML-BD siano utilizzate per creare lavoro e qualificare le risorse umane attraverso degli incentivi offerti nei confronti delle innovazioni di prodotto ed invece penalizzando le aziende che promuovono innovazioni di processo. Se le innovazioni di prodotto risulteranno essere maggiormente finanziate ed applicate delle innovazioni di processo allora sarà possibile per le aziende avere miglioramenti tecnologici accompagnati dalla crescita del capitale umano. Diventa un supporter di questo podcast: <a href="https://www.spreaker.com/podcast/industry-4-0-upgrades--4212680/support?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=rss">https://www.spreaker.com/podcast/industry-4-0-upgrades--4212680/support</a>.

Business

In questo podcast affronto il tema dell'industria 4.0 e delle sue evoluzioni. Nello specifico vengono analizzati degli articoli dell'Harvard Business Review-HBR che fanno riferimento all'Artificial Intelligence-AI, al Machine Learning-ML, ai Big Data-BD e al loro impatto nelle strutture origanizzative aziendali, nel cambiamento del lavoro ed anche nelle nuove dinamiche di relazione tra consumatori ed aziende. L'AI, il ML ed i Big Data possono essere una grande opportunità per le imprese se vengono utilizzate per potenziare le innovazioni di prodotto ovvero per incrementare attraverso la Ricerca e Sviluppo, il valore aggiunto. Se, al contrario, l'AI, il ML ed i BD vengono utilizzati come degli strumenti per potenziare l'innovazione di processo ovvero per fare in modo che l'azienda recuperi competitività nella riduzione del valore dei fattori produttivi, tra i quali soprattutto il lavoro, allora è molto probabile che nel medio-lungo periodo le aziende perdano la capacità di produrre valore aggiunto e profitto. Tuttavia, soprattutto l'IA, viene intesa come innovazione di processo e quindi è molto probabile che abbia un impatto distruttivo nel senso del capitale umano, con la riduzione degli occupati anche nelle professioni altamente skillate. Le politiche economiche possono intervenire per fare in modo che AI-ML-BD siano utilizzate per creare lavoro e qualificare le risorse umane attraverso degli incentivi offerti nei confronti delle innovazioni di prodotto ed invece penalizzando le aziende che promuovono innovazioni di processo. Se le innovazioni di prodotto risulteranno essere maggiormente finanziate ed applicate delle innovazioni di processo allora sarà possibile per le aziende avere miglioramenti tecnologici accompagnati dalla crescita del capitale umano.Diventa un supporter di questo podcast: https://www.spreaker.com/podcast/industry-4-0-upgrades--4212680/support.

In questo podcast affronto il tema dell'industria 4.0 e delle sue evoluzioni. Nello specifico vengono analizzati degli articoli dell'Harvard Business Review-HBR che fanno riferimento all'Artificial Intelligence-AI, al Machine Learning-ML, ai Big Data-BD e al loro impatto nelle strutture origanizzative aziendali, nel cambiamento del lavoro ed anche nelle nuove dinamiche di relazione tra consumatori ed aziende. L'AI, il ML ed i Big Data possono essere una grande opportunità per le imprese se vengono utilizzate per potenziare le innovazioni di prodotto ovvero per incrementare attraverso la Ricerca e Sviluppo, il valore aggiunto. Se, al contrario, l'AI, il ML ed i BD vengono utilizzati come degli strumenti per potenziare l'innovazione di processo ovvero per fare in modo che l'azienda recuperi competitività nella riduzione del valore dei fattori produttivi, tra i quali soprattutto il lavoro, allora è molto probabile che nel medio-lungo periodo le aziende perdano la capacità di produrre valore aggiunto e profitto. Tuttavia, soprattutto l'IA, viene intesa come innovazione di processo e quindi è molto probabile che abbia un impatto distruttivo nel senso del capitale umano, con la riduzione degli occupati anche nelle professioni altamente skillate. Le politiche economiche possono intervenire per fare in modo che AI-ML-BD siano utilizzate per creare lavoro e qualificare le risorse umane attraverso degli incentivi offerti nei confronti delle innovazioni di prodotto ed invece penalizzando le aziende che promuovono innovazioni di processo. Se le innovazioni di prodotto risulteranno essere maggiormente finanziate ed applicate delle innovazioni di processo allora sarà possibile per le aziende avere miglioramenti tecnologici accompagnati dalla crescita del capitale umano. Diventa un supporter di questo podcast: <a href="https://www.spreaker.com/podcast/industry-4-0-upgrades--4212680/support?utm_source=rss&amp;utm_medium=rss&amp;utm_campaign=rss" rel="noopener noreferrer">https://www.spreaker.com/podcast/industry-4-0-upgrades--4212680/support</a>.

Share Angelo Leogrande-La Verticalizzazione dei Large Language Models nella Generative AI

Sign up to save your podcasts

Angelo Leogrande-La Verticalizzazione dei Large Language Models nella Generative AI

Angelo Leogrande-La Verticalizzazione dei Large Language Models nella Generative AI