Notizie e approfondimenti in ambito Intelligenza Artificiale Direttore responsabile:
Alessandro Longo |
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L’intelligenza artificiale accelera, attirando capitali senza precedenti, ma la governance globale continua a inseguire l’innovazione. Nel primo semestre del 2026 gli investimenti nel settore hanno raggiunto 384 miliardi di dollari: secondo McKinsey, l’AI traina software, ricerca e infrastrutture, mentre gli agenti autonomi promettono nuova produttività ma aumentano consumi energetici, costi, rischi cyber e fabbisogno di competenze.
In questo scenario cresce la pressione per definire regole condivise. Un appello promosso da Finlandia e Norvegia, sottoscritto da 20 Paesi e dall’Unione europea, chiede che i sistemi più avanzati restino sotto direzione, supervisione e controllo umano, attraverso test obbligatori prima del rilascio, verifiche indipendenti, standard comuni e un organismo internazionale. Stati Uniti e Cina, però, restano fuori dall’intesa.
Da Washington arriva intanto l’iniziativa di OpenAI: l’azienda guidata da Sam Altman sollecita il governo statunitense a promuovere criteri globali di valutazione, obblighi di segnalazione e canali sicuri di comunicazione tra governi. La sfida è trasformare richieste ancora frammentate in un sistema internazionale capace di governare una tecnologia sempre più potente.
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Un appello promosso da Finlandia e Norvegia chiede che i modelli di AI più avanzati restino sotto direzione, supervisione e controllo umano. I firmatari propongono test obbligatori prima del rilascio, valutazioni indipendenti, standard comuni e un organismo internazionale, mentre Stati Uniti e Cina restano fuori dall'intesa. | | | |
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McKinsey Technology Trends Outlook fotografa il 2026 della tecnologia: l’intelligenza artificiale guida investimenti, software, ricerca scientifica e infrastrutture. La corsa agli agenti autonomi apre nuove fonti di produttività, ma aumenta costi, fabbisogno energetico, rischi cyber e domanda di competenze. Corre il quantum computing | | | |
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L'azienda condotta da Altman vuole che gli Usa guidino la creazione di standard internazionali per i sistemi di intelligenza artificiale più avanzati, con criteri comuni di valutazione, obblighi di segnalazione e canali sicuri tra governi | | | |
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Scenario dei rischi, sfide e best practice per proteggere la logistica dagli attacchi generati dall’AI generativa e agentica. Credenziali contraffatte, documenti falsificati, identità fittizie di vettori, caselle e-mail compromesse e domini clonati possono essere utilizzati per costruire una falsa identità digitale ottenere l’accesso ai sistemi | | | |
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Dati corretti, completi e adatti all’uso distinguono un’applicazione AI affidabile da un sistema che amplifica gli errori. Dimensioni di qualità, indicatori TARMAC, data cleansing e Root Cause Analysis aiutano le organizzazioni a bilanciare accuratezza, rischi e costi operativi nel governo dei dati | | | |
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L’infrastruttura per l’AI agentica impone alle imprese di ripensare i data center: ogni fase, dall’orchestrazione all’inferenza, richiede risorse diverse. CPU ad alta densità o frequenza, GPU e reti specializzate diventano parti di un sistema end-to-end capace di sostenere crescita, sicurezza, efficienza e scalabilità | | | |
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