Notizie e approfondimenti in ambito Intelligenza Artificiale Direttore responsabile:
Alessandro Longo |
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In Europa slitta l’applicazione delle norme dell’AI Act sui sistemi ad alto rischio e si introduce il divieto di “nudificazione”, mentre sul fronte tecnologico avanzano chip progettati per sostenere l’inferenza su larga scala.
L’AI inizia a orientare le scelte d’acquisto senza chiudere ancora il ciclo della vendita, e le piattaforme rivedono i confini d’uso, come mostra lo stop di OpenAI al chatbot erotico.
Sullo sfondo emerge il tema dei costi, con la token governance al centro, e si affacciano nuovi impatti nei contesti aziendali, dalla formazione alla Physical AI.
Buona lettura! |
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Il Parlamento europeo, nella seduta del 26 marzo 2026, approva le modifiche all’AI Act: rinvio al 2027-2028 per i sistemi ad alto rischio, maggiore flessibilità per le imprese e nuove tutele contro abusi. Introdotto il divieto di “nudificazione” senza consenso e fissate scadenze certe per l’applicazione delle norme | | | |
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L’inferenza AI diventerà il carico dominante nei data center, spingendo l’industria verso nuove architetture hardware. Il limite della memoria (“memory wall”) ridisegna la competizione tra chip: più SRAM, percorsi dati efficienti, integrazione memoria-calcolo e ASIC specializzati. Il futuro non sarà deciso da singoli acceleratori, ma da sistemi completi e integrati | | | |
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In Francia, Germania e Regno Unito l’AI è già entrata nel percorso di acquisto: aiuta a confrontare prodotti, restringe le opzioni e orienta la scelta, ma la fiducia cala quando passa dall’analisi all’azione autonoma. I risultati di uno studio McKinsey | | | |
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La decisione arriva in seguito alle preoccupazioni di dipendenti e investitori sull’impatto sociale dell’AI sessualizzata. La decisione riflette tensioni etiche, sfide tecniche e rischi reputazionali, mentre l’azienda punta a rafforzare prodotti core e consolidare la propria strategia verso un’unica piattaforma integrata | | | |
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Le aziende più mature non misurano più soltanto l’adozione dell’AI, ma iniziano a leggere consumi, costi e ritorni dei token. È qui che nasce la token governance: una disciplina che collega prompt, processi, persone e valore generato, evitando sia gli sprechi sia il rischio opposto, cioè comprimere investimenti che stanno creando vantaggio competitivo e apprendimento organizzativo | | | |
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La Physical AI segna il passaggio dall’adozione dell’intelligenza artificiale alla sua integrazione nei processi reali. Grazie a XR e agenti intelligenti, trasforma formazione, onboarding e assistenza operativa, migliorando sicurezza, produttività e affidabilità. Le aziende possono così ridurre rischi, accelerare competenze e rendere scalabili ed efficaci le attività sul campo | | | |
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