Notizie e approfondimenti in ambito Intelligenza Artificiale Direttore responsabile:
Alessandro Longo |
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Il maxi accordo tra AMD e Anthropic, che vale decine di miliardi di dollari tra chip, server e investimenti, conferma che la capacità di calcolo è diventata la risorsa strategica dell'era dell'AI e il principale terreno di sfida a Nvidia.
Uno studio di Google, basato su circa 15 milioni di interazioni anonime con Gemini e altri strumenti, suggerisce che oggi l'intelligenza artificiale affianca i lavoratori più di quanto li sostituisca, pur lasciando aperte questioni cruciali su produttività, occupazione, salari e competenze.
Nel frattempo, emerge un'altra realtà spesso sottovalutata: mentre il costo dei modelli continua a diminuire, la spesa complessiva delle aziende cresce.
Secondo McKinsey, gli agenti AI richiedono contesti sempre più ampi, sistemi di controllo, governance e continue verifiche, trasformando il vero costo dell'intelligenza artificiale da semplice consumo di token a complessità organizzativa e operativa.
Buona lettura!
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Amd firma un’intesa da decine di miliardi di dollari per server e chip destinati all’intelligenza artificiale e si impegna a investire fino a 5 miliardi nella società di Claude. L’accordo rafforza la corsa contro Nvidia e conferma che il vero collo di bottiglia dell’AI resta la capacità di calcolo | | | |
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Una indagine, basata su circa 15 milioni di interazioni anonime con Gemini e altri strumenti, sostiene che l’intelligenza artificiale oggi affianca i lavoratori più di quanto li rimpiazzi. Il dato però non chiude il dibattito: restano aperti i nodi su produttività, assunzioni junior, salari, competenze e disuguaglianze territoriali. | | | |
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I costi unitari dei modelli scendono, ma la spesa complessiva delle imprese per l’intelligenza artificiale continua a salire. Un’analisi di McKinsey spiega perché gli agenti AI assorbono più budget del previsto: contesto lungo, controlli, ri-lavorazioni e governance | | | |
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La tecnologia AI di base diventa una commodity, mentre il valore si sposta su dati proprietari, processi aziendali e controllo della conoscenza. Per le imprese, la sfida del 2026 è costruire governance, specializzazione verticale e sistemi capaci di produrre impatto concreto sul conto economico | | | |
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L'integrazione della AI Agentica nei flussi aziendali evidenzia il contrasto tra la velocità dei sistemi automatizzati e le strutture di controllo umane, imponendo nuove strategie di governance, delegati digitali e controlli automatizzati tra bot | | | |
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I dati non strutturati rappresentano una parte cruciale del patrimonio informativo aziendale, ma restano spesso fuori dai processi decisionali. Organizzarli con metadati, data lake, NLP, visione artificiale e tecnologie RAG significa renderli accessibili, sicuri e utilizzabili per migliorare efficienza e strategia | | | |
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