Siamo ufficialmente in autunno!

E che cosa c’entra l’autunno con l’Intelligenza Artificiale?

Apparentemente nulla, ma in realtà questo è il periodo in cui cominciano ad uscire le prime previsioni su ciò che accadrà nel prossimo anno.

...che noi abbiamo voluto tradurre con “i trend del 2022”, un termine molto più usato dai giornalisti.

Ora, sappiamo bene che quando c’è da parlare di “nuovi trend”, bisogna prenderli con le pinze, perché sono pieni di sensazionalismi inutili.

Infatti, questa volta abbiamo voluto selezionare 7 trend (+1) dell’AI nel 2022 che secondo noi sono sia rilevanti per il business, e soprattutto credibili.

Eccoti un anticipo:

► Come gli specialisti dell’IT verranno liberati del 20% delle task più ripetitive e usuranti,

► Le diverse conseguenze di un dataset che continua a crescere con il tempo sul modello di Intelligenza Artificiale,

► Come cambieranno le nostre abitudini di acquisto grazie all’Intelligenza Artificiale,

► Il metodo con cui i piccoli imprenditori riusciranno ad avvicinarsi all’Intelligenza Artificiale senza dover investire denaro per soluzioni personalizzate,

► Le figure che più di tutte contribuiranno alla cosiddetta “democratizzazione” dell’Intelligenza Artificiale,

► Le nuove regole che - a partire dalla Cina dominante - influiranno sulla gestione dei dati personali,

► Come il Cloud Computing crescerà in maniera esponenziale nei prossimi anni.

Che ne dici? Ti ho incuriosito a sufficienza?

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Nelle scorse puntate del podcast abbiamo parlato di:

► Come gestire l’interazione prima che questa avvenga, e
► Cosa fare nel momento in cui commette degli errori.

Ma come bisogna comportarsi nel lungo periodo, quando le interazioni sono diventate, per così dire, abituali?

Come bisogna gestire le interazioni tra esseri umani e l'Intelligenza Artificiale nel lungo periodo, quando il margine di errore si è ridotto rispetto all’inizio?

Ci sono dei rischi che possono presentarsi in maniera inaspettata con gli aggiornamenti?

Questo ragionamento è fondamentale non solo a livello puramente operativo…

Ma anche perché segna il passaggio dal software statico classico, ad un sistema che continua ad imparare da solo.

Vediamo tutto nella nuova puntata #73 del podcast.

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Un sistema di Intelligenza Artificiale può commettere degli errori - inutile nasconderlo.

Possono essere errori:

► Perdonabili come Alexa che non comprende un comando semplice,
► Fastidiosi come Google Maps che ti guida verso una strada bloccata,
► Inaccettabili come un sistema che influenza negativamente la sentenza di un giudice.

Questo concetto è di fondamentale importanza sia per chi usa questo tipo di tecnologie, sia per chi le crea.

E i più grandi, come Microsoft, questa cosa la sanno bene.

Infatti, Microsoft poco tempo fa ha divulgato una serie di linee guida sulla creazione e sull’utilizzo di sistemi di Intelligenza Artificiale, concentrandosi molto sulla gestione degli errori dell’Intelligenza Artificiale.

Che cosa dovrebbe fare un utente se il sistema:
► Non comprende un comando?
► Esprime un dubbio?
► Commette un errore evidente?

Risponderemo a queste domande nella puntata #72 del podcast!

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Ciclicamente una nuova entità decide di pubblicare delle linee guida per la creazione e l'utilizzo dell'Intelligenza Artificiale.

Lo ha fatto il World Economic Forum, lo ha fatto anche l'Unione Europea recentemente, e adesso l'ha fatto anche Microsoft.

Microsoft ha infatti rilasciato una serie di strumenti pratici per implementare responsabilmente delle best practice quando si creano delle tecnologie di Intelligenza Artificiale che interagiscono con gli esseri umani.

Infatti, fra le tecnologie che vediamo coinvolte ci sono:

Assistenti virtuali,
Route planners,
Auto correttori,
Motori di raccomandazione,
Reminders.
Etc.

Sono tutti strumenti utili, certo, ma possono talvolta interpretare male un comando o un'immagine.

Nella peggiore delle situazioni possono anche creare danni (inutile nasconderlo).

In questo articolo parleremo delle prime 6 linee guida che sull'inizio dell'implementazione dell'Intelligenza Artificiale e della fase di interazione.
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"Scadenza 2024: perché hai solo 3 anni per adottare l'Intelligenza Artificiale"

Quanto può fare effetto un titolo del genere?

Questo titolo viene da VentureBeat, una delle testate online più attente al mondo dell'Intelligenza Artificiale.

E in questo articolo vogliamo parlare più approfonditamente partendo da una domanda...

Qual è lo stato dell'arte dell'Intelligenza Artificiale in questo momento?

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Oggi torniamo con un argomento a noi tanto caro (e 'caro' anche a tanti altri che ci seguono):

la regolamentazione dell'Intelligenza Artificiale, da cui ne dipende il futuro stesso.

Solo pochi mesi fa l'Unione Europea ha deciso di mettere delle regole alla produzione delle Intelligenze Artificiali in base a delle categorie di rischio che vanno dall'inaccettabile al totalmente sicuro.

E in questa nuova puntata del podcast vedremo come il resto mondo sta regolamentando l'Intelligenza Artificiale.

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Vogliamo parlare dello stato dell’Intelligenza Artificiale per il business in questo momento?

Secondo il Global AI Adoption Index di IBM, nel 2021 il 31% delle aziende sta utilizzando l'Intelligenza Artificiale, mentre il 43% sta “esplorando”.

Secondo il sondaggio, poi, i professionisti dell'IT indicano lo sviluppo dei bisogni dell'azienda come motore del cambiamento verso l'Intelligenza Artificiale...

Mentre il 43% delle aziende conferma di essersi avvicinato all'Intelligenza Artificiale proprio a causa della pandemia, come diciamo da un anno a questa parte.

Ora, questa espansione comunque non ci stupisce…

L'Intelligenza Artificiale può:

► Abbassare significativamente i costi,
► Aumentare l'efficienza e la produttività di un'azienda,
► Creare strade per nuovi prodotti nuovi servizi e nuovi mercati.

Ma nel pratico, come lo fanno?

In questa puntata del podcast vediamo le 7 applicazioni dell'Intelligenza Artificiale più diffuse nel mondo.

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Attorno al concetto di Intelligenza Artificiale «etica» o «responsabile» si crea sempre un gran polverone.

Un polverone fatto di testate giornalistiche che tendono a sottolineare come l’Intelligenza Artificiale sia «razzista» o che «ruberà il lavoro agli umani».

Ma quella evidenziata dai giornali è solo la punta dell’iceberg.

Appena sotto la superficie del mare ci sono multinazionali che ogni anno propongono nuovi modi di gestire in maniera etica e responsabile i sistemi di Intelligenza Artificiale.

In questa nuova puntata #67 del podcast vogliamo far luce sui nove principi per ottenere un’Intelligenza Artificiale etica e responsabile.

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Le aziende che implementano un sistema di Intelligenza Artificiale prima della concorrenza possono ottenere un ROI del 300%.

Questo è un dato statistico ottenuto da un sondaggio del McKinsey Institute, un

Ma qual è il segreto di chi riesce a raggiungere questi risultati?

È solo una questione di budget?

Assolutamente no.

Dietro questi risultati c’è un progetto strutturato su 3 pilastri fondamentali.

Vediamoli tutti in questa nuova puntata #66 del podcast.

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Perché l’industria è così interessata all’Intelligenza Artificiale?

E soprattutto, perché è importante che anche gli imprenditori e i manager d’azienda lo sappiano?

Nella puntata scorsa del podcast abbiamo detto che ci sono diversi motivi, tra cui l’idea di realizzare il sogno di un impianto industriale che si auto-ottimizza.

In pratica, è come immaginare di avere un impianto basato sull’Intelligenza Artificiale che, pertanto, impara continuamente ed è sempre più veloce a compiere le proprie task.

(Se non hai ascoltato la puntata, ti consiglio di recuperarla qui).

Ma abbiamo anche detto che quello è un “sogno”, per l’appunto, poiché siamo ancora abbastanza lontani da un livello di automatizzazione così totale.

Perciò, quali possono essere i motivi per cui l’industria sta passando all’Intelligenza Artificiale?

Ne abbiamo parlato nella puntata #65 del podcast, ma ti diamo un piccolo assaggio…

Ecco cosa scoprirai nella nuova puntata del podcast:

► I 5 più grandi benefici che l’Intelligenza Artificiale sta portando all’industria (e il primo in classifica stacca tutti gli altri 4 di molti punti)
► I problemi che l’Intelligenza Artificiale sta risolvendo all’interno dell’industria (e in maniera sempre più rapida),
► I settori industriali che traggono maggior beneficio dall’Intelligenza Artificiale,

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