Notizie e approfondimenti in ambito Intelligenza Artificiale Direttore responsabile:
Alessandro Longo |
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La competizione nel settore dell'AI non si gioca più soltanto sulla potenza dei modelli, ma sull'intero ecosistema che li rende possibili: infrastrutture, semiconduttori, materie prime, software e strumenti per il lavoro. Da un lato, l'espansione di Pax Silica rafforza il coordinamento tra Stati Uniti, Unione europea e altri alleati per mettere in sicurezza le filiere strategiche dell'AI e ridurre la dipendenza dalla Cina.
Dall'altro, OpenAI sostiene che gli agenti intelligenti stiano trasformando il lavoro d'ufficio, passando da semplici assistenti a collaboratori capaci di gestire attività complesse e di lunga durata.
Sul fronte tecnologico, intanto, la concorrenza cinese accelera: GLM 5.2 di Z.ai, modello open source, promette prestazioni vicine ai leader statunitensi a costi molto inferiori.
Tre segnali che raccontano la stessa tendenza: la corsa all'intelligenza artificiale è ormai una sfida globale che coinvolge insieme geopolitica, produttività e nuovi equilibri industriali.
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L’Unione europea, i Paesi Bassi, la Germania e la Grecia entrano nell’iniziativa guidata dagli Stati Uniti per mettere in sicurezza le filiere dell’intelligenza artificiale, dai chip ai minerali critici. Il progetto cresce mentre Bruxelles rivede il Chips Act e Washington accelera sul disaccoppiamento strategico dalla Cina | | | |
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Da assistenti per programmatori a strumenti usati da legali, recruiter, analisti e team finance. Un nuovo paper di OpenAI sostiene che gli agenti AI, con Codex in testa, stiano spostando il lavoro d’ufficio verso attività delegate e di lunga durata. I numeri mostrano una crescita rapida, ma il passaggio dalla sperimentazione alla scala è incompleto | | | |
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Z.ai con GLM 5.2 sfida i modelli di frontiera. Il modello cinese open sui benchmark si avvicina a Claude Opus e GPT, a circa un sesto del costo. Si può facilmente integrare in un’automazione con l'API ufficiale, tramite fornitori terzi o con il self-hosting | | | |
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Il percorso che ha portato Cisalfa Group – uno dei principali operatori del retail sportivo in Italia – a sviluppare sistemi di AI generativa per il lavoro quotidiano di dipendenti e collaboratori. Obiettivi: promuovere un approccio critico e responsabile ai nuovi strumenti, e ora si punta all’evoluzione verso agenti AI verticali | | | |
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Robotica e physical AI si preparano a rispondere alla carenza di personale medico e all'invecchiamento demografico, ridefinendo la riabilitazione, la logistica ospedaliera e la chirurgia del futuro. De Momi (Osservatorio): "un vantaggio competitivo nell'efficacia del trattamento, permette un controllo preciso e uniformità di prestazioni misurabili" | | | |
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Il deep learning nell’analisi di pattern, anomalie e correlazioni complesse. Le reti convoluzionali, ricorrenti, transformer e modelli graficamente strutturati e gli impieghi in frodi, cybersecurity, mercati e processi decisionali, con attenzione a qualità, scalabilità, interpretabilità e governance dei dati | | | |
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