Notizie e approfondimenti in ambito Intelligenza Artificiale Direttore responsabile:
Alessandro Longo |
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Il 2026 si apre con una domanda chiave per l’industria tecnologica: come trasformare l’intelligenza artificiale da promessa inflazionata a infrastruttura affidabile. Mentre l’“AI slop” — la sovrapproduzione di contenuti generati automaticamente e di bassa qualità — erode la fiducia nella ricerca scientifica e costringe conferenze e istituzioni a correre ai ripari, le imprese cercano modelli più solidi, governabili e utili.
In questo scenario si inserisce la nuova traiettoria di IBM: dopo anni di declino, Big Blue ha ritrovato crescita e credibilità puntando su cloud ibrido, AI enterprise, consulenza specializzata e hardware strategico, dai mainframe al quantum computing.
Sullo sfondo, l’evoluzione dell’agentic AI promette il passaggio dall’automazione sperimentale a operazioni realmente autonome, mentre cinque trend chiave stanno ridisegnando software, modelli e governance dell’AI aziendale.
A fare da cornice normativa, il Pacchetto Omnibus digitale europeo, che rimescola le carte di GDPR e regolazione dell’AI, ridefinendo rischi, responsabilità e opportunità.
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Dopo anni di declino, l'azienda ha messo a segno l’ennesima reinvenzione della sua storia. Puntando su cloud ibrido, modelli di AI pensati per le imprese, consulenza specializzata e nuove frontiere hardware - dai mainframe al quantum computing - “Big Blue” è tornata a crescere e a conquistare gli investitori | | | |
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Negli ultimi mesi, le conferenze sull'intelligenza artificiale si sono affrettate a limitare l'uso di modelli linguistici di grandi dimensioni per la scrittura e la revisione di articoli scientifici, dopo essere state sommerse da un'ondata di contenuti di scarsa qualità scritti dall'intelligenza artificiale | | | |
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L’agentic AI entra in produzione nelle grandi organizzazioni, ma la scalabilità dipende da controllo, affidabilità e osservabilità in tempo reale. I dati del report "The pulse of agentic AI in 2026" di Dynatrace | | | |
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Modelli fondazionali specializzati, architetture AI-native, agenti governati, interfacce generative ed esigenze di sovranità digitale ridisegnano software ed ERP. Le aziende vincenti saranno quelle capaci di progettare governance, dati e applicazioni per creare valore misurabile, nel contesto enterprise globale in rapida trasformazione tecnologica e organizzativa | | | |
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Ecco cosa prevede la proposta della Commissione europea per semplificare il quadro normativo digitale UE. Il testo interviene su GDPR, Data Act ed e-privacy, chiarendo la nozione di dato personale e introducendo una base giuridica per l’AI, con l’obiettivo di favorire innovazione, riuso dei dati e competitività senza ridurre la tutela dei diritti fondamentali | | | |
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