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Alessandro Longo |
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Sul piano globale, la Cina alza il livello della sfida agli Stati Uniti con Kimi K3 di Moonshot AI, un modello open-weight da 2,8 trilioni di parametri che rafforza l'ambizione di Pechino di raggiungere la leadership nell'AI di frontiera, mentre Xi Jinping ribadisce che il Paese "non intende seguire nessuno".
In Italia, intanto, le aziende accelerano la spesa: secondo SAP e Oxford Economics gli investimenti in AI toccheranno 18,4 milioni di dollari nel 2026, sostenuti soprattutto dalle prospettive dell'AI agentica. Ma la crescita quantitativa non basta.
Il Rapporto Intelligenza Artificiale 2026 di Aspen evidenzia infatti come il mercato stia passando dalla fase dell'entusiasmo a quella della verifica dei risultati: grandi imprese e PMI viaggiano a velocità diverse e la vera sfida diventa integrare l'AI nei processi aziendali con competenze, governance, controllo umano e sostenibilità economica.
Buona lettura! |
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Moonshot AI presenta un modello open-weight da 2,8 trilioni di parametri e porta la sfida cinese all’AI più avanzata su un nuovo livello. Il debutto pesa sui rivali in Borsa, rafforza la corsa agli investimenti a Hong Kong e riduce la distanza tecnologica con i gruppi statunitensi. Xi Jinping: "la Cina non intende seguire nessuno" | | | |
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La realtà dell’AI nelle imprese italiane è in forte crescita, trainata da una maggiore adozione e dalle aspettative legate all’AI agentica. Ma “il vero valore si realizza solo quando agenti, processi e persone lavorano in sinergia”. Risultati e tendenze di ‘The SAP Value of AI 2026’, l’analisi di SAP e Oxford Economics | | | |
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Nel Rapporto Intelligenza Artificiale 2026 Aspen descrive il passaggio dall’euforia alla verifica: l’AI cresce nelle imprese, ma resta diseguale tra grandi gruppi e pmi. Pesano competenze, costi, dati, energia e regole. Per l’Italia la sfida è portare l’adozione dentro i processi, con controllo umano e governance credibile | | | |
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Come l'intelligenza artificiale trasforma i processi complessi riducendo i tempi di gestione fino al novanta per cento attraverso le esperienze reali di grandi gruppi aziendali analizzate dal Politecnico di Milano | | | |
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Il knowledge management non è più una funzione documentale accessoria. Nell’era dell’AI diventa l’infrastruttura che trasforma dati, procedure, esperienze e archivi in conoscenza interrogabile, governata e pronta per agenti intelligenti e sistemi generativi | | | |
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Dalla sperimentazione alla competitività: l’Agentic AI promette di trasformare i processi aziendali, ma richiede governance, assessment e modelli organizzativi adeguati. Dati, casi concreti e analisi mostrano come creare valore sostenibile per le imprese | | | |
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