Notizie e approfondimenti in ambito Intelligenza Artificiale Direttore responsabile:
Alessandro Longo |
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L’intelligenza artificiale continua a spingere i confini dell’innovazione, ma i risultati più recenti mostrano un quadro più sfumato di quanto suggerisca l’entusiasmo del mercato. Da un lato, OpenAI presenta LifeSciBench, un benchmark costruito da ricercatori con dottorato per misurare le capacità dei modelli AI nelle attività reali delle scienze della vita: prestazioni promettenti nella sintesi e nell’interpretazione dei dati, ma ancora lontane dall’affidabilità richiesta nelle decisioni operative.
Dall’altro, il settore finanziario europeo si confronta con un’accelerazione senza precedenti del cyber risk, poiché l’AI riduce drasticamente i tempi di individuazione e sfruttamento delle vulnerabilità, mettendo sotto pressione governance, patching e sicurezza della supply chain software.
Infine, anche sul fronte infrastrutturale emergono segnali di prudenza: Gartner avverte che molti progetti di migrazione dai mainframe guidati dall’AI rischiano di non mantenere le promesse, mentre cresce l’interesse per strategie di modernizzazione selettiva che valorizzano gli asset esistenti.
Buona lettura!
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Messo a punto da OpenAI: 750 compiti scritti da scienziati con dottorato per misurare se i modelli reggono il lavoro reale della ricerca nelle scienze della vita. Il migliore, GPT-Rosalind, supera il 36% dei task e nessuno dei cinque ne risolve 171. Forti su sintesi e interpretazione, cedono su artefatti, output esatti e decisioni operative | | | |
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L’intelligenza artificiale sta comprimendo i tempi della minaccia informatica e mette sotto pressione gli istituti di credito europei. Secondo Deloitte, la scoperta delle vulnerabilità corre ormai a velocità macchina, mentre patching, governance e supply chain software restano lenti. DORA alza l’asticella, ma il nodo è anche geopolitico | | | |
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Il Regolamento europeo sull'AI e il Regolamento Macchine incidono sulla robotica industriale quando l’AI svolge funzioni di sicurezza o comporta modifiche sostanziali. Capire obblighi, ruoli e rischi aiuta produttori e deployer a gestire la compliance e ridurre l’incertezza normativa | | | |
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Secondo la società di ricerche, oltre il 70% dei progetti di uscita dal mainframe avviati nel 2026 non porterà i benefici promessi, soprattutto per una fiducia eccessiva nelle capacità dell’AI generativa. Ma IBM, Kyndryl e BMC segnalano che il mercato sta premiando sempre più la modernizzazione selettiva dei sistemi esistenti, non la sostituzione | | | |
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Non solo efficienza e costi, per le attività di procurement l’AI diventa uno strumento di governo e supporto strategico. “Il procurement del futuro non sarà valutato solo sulla capacità di negoziare meglio, ma sulla capacità di anticipare criticità e creare valore attraverso i dati”, rileva Paolo Brida, head of spend management di Sap Italia | | | |
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Le strategie multi-AI sono un'integrazione governata di modelli proprietari, open source, generativi e predittivi. Ecco come orchestrazione, routing e policy sui dati aiutano le imprese a bilanciare prestazioni, costi, sicurezza, privacy, latenza e continuità riducendo lock-in e migliorando controllo operativo e resilienza cyber | | | |
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Torna l'appuntamento estivo con il mondo delle telecomunicazioni italiane, dedicato a reti condivise, neutral host e sostenibilità degli investimenti. Al centro del confronto tra istituzioni e operatori ci sono costo per giga, qualità del servizio, capacità di rete e resilienza delle infrastrutture | | | |
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