Notizie e approfondimenti in ambito Intelligenza Artificiale Direttore responsabile:
Alessandro Longo |
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L’intelligenza artificiale sta entrando in una nuova fase, meno sperimentale e molto più strutturale. Dall’hardware alle architetture, dai modelli agli usi organizzativi, le regole del gioco stanno cambiando rapidamente. Ne è un esempio Maia 200 l’acceleratore AI di Microsoft pensato per ridefinire l’inferenza nel cloud, spostando l’attenzione su prestazioni, efficienza e controllo della filiera tecnologica.
Ma mentre la potenza cresce, aumentano anche i rischi: i sistemi agentici aprono nuove superfici di attacco e rendono centrale il tema della protezione dal prompt injection, oggi uno dei problemi più sottovalutati della sicurezza AI.
Sul fronte applicativo, soluzioni come Claude per professionisti e aziende mostrano come il vero vantaggio competitivo non sia solo nel modello, ma nell’ecosistema che lo circonda. Tutto questo poggia su un presupposto chiave: senza dati affidabili e architetture solide, l’AI semplicemente non funziona.
È su queste fondamenta che si costruiscono casi d’uso concreti, come l’AI per la gestione e la formazione del personale, e soprattutto la visione strategica dei leader chiamati a creare aziende AI native, capaci di intercettare e guidare la nuova crescita generata dall’AI.
Buona lettura!
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Progettato a 3 nanometri e ottimizzato per modelli di grandi dimensioni, promette prestazioni superiori, costi ridotti e un’infrastruttura più efficiente per Azure, Copilot e i futuri carichi di lavoro AI | | | |
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L’autonomia degli agenti AI rende il prompt injection una minaccia strutturale per la sicurezza aziendale. Attacchi indiretti possono manipolare modelli attraverso dati apparentemente innocui. La difesa richiede red teaming automatico, principio del least privilege, supervisione umana e formazione. Solo architetture solide, controllo e cultura digitale permettono di adottare l’AI agentica in modo affidabile e sicuro | | | |
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Scegliere un’AI per il lavoro inseguendo il modello più potente è miope. Conta l’ecosistema: integrazioni, standard aperti, workflow coerenti. Spieghiamo perché Claude e l’approccio Anthropic puntano su infrastruttura, MCP, skill e assenza di lock-in, risultando adatti a un’adozione professionale strutturata e sostenibile nel confronto con altre piattaforme e nelle decisioni strategiche aziendali moderne | | | |
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Con l’adozione sempre più diffusa dell’AI, le aziende scoprono che dati di qualità e solide architetture IT non sono optional, ma pre-requisiti per il successo. Nel 2026, il 60% dei progetti AI falliti è dovuto a basi dati carenti e integrazioni deboli. La lezione è chiara: modelli potenti smettono di funzionare senza fondamenta adeguate | | | |
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La gestione e la formazione del personale diventano predittive grazie alle AI, con maggiore soddisfazione dei dipendenti e minori costi per le imprese. Ecco alcuni strumenti utili | | | |
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Mentre le regole per la crescita vengono riscritte, “l’imperativo è progettare modelli di business nativi basati sull’intelligenza artificiale, in cui l’AI plasma l’economia dell’impresa, non solo le sue operazioni”. Dal WEF 2026 di Davos, le indicazioni di Muqsit Ashraf, Ceo della divisione Strategy di Accenture: “puntare su aziende AI native per catturare il nuovo valore” | | | |
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