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Alibaba rilancia la sfida globale con Qwen 3.8-Max, un modello multimodale da 2,4 trilioni di parametri che consolida la leadership cinese nel segmento dei modelli a pesi aperti e intensifica la competizione con i grandi fornitori statunitensi.
D'altro canto, le imprese sono chiamate a rispondere a una domanda sempre più pressante: come valutare il ritorno degli ingenti investimenti in AI? Nasce così la "tokenomics", disciplina che punta a collegare il consumo di token a produttività, margini e ricavi, trasformando una voce di costo tecnica in un indicatore strategico di business.
Parallelamente, anche l'Italia accelera: secondo l'Italian Tech Landscape 2026, il mercato nazionale della robotica supera per la prima volta il miliardo di euro di fatturato, confermando come automazione e intelligenza artificiale stiano diventando i pilastri della nuova competitività industriale. In questo scenario, innovazione, efficienza e sostenibilità economica convergono nella nuova corsa globale all'AI.
Buona lettura!
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Alibaba presenta un modello di intelligenza artificiale con 2,4 trilioni di parametri e capacità multimodali. Il lancio rafforza la strategia cinese dei modelli a pesi aperti, aumenta la pressione sui fornitori statunitensi e sposta la competizione verso costi, infrastrutture e applicazioni aziendali | | | |
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Le imprese hanno accelerato l’adozione dell’intelligenza artificiale, ma ora devono misurarne costi e ritorni. I token diventano una nuova voce dei bilanci, difficile da confrontare tra modelli e fornitori. Nasce così la “tokenomics”: strumenti, metriche e standard per collegare la spesa in AI a produttività, ricavi e margini | | | |
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L’Italian Tech Landscape 2026 – il report sul settore tecnologico italiano che AI4Business pubblica in anteprima –, descrive un comparto in profonda trasformazione, che vede la robotica tra i nuovi protagonisti dell’innovazione industriale: con 1,1 miliardi di ricavi totali e 3mila addetti specializzati | | | |
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Dalla trasparenza dei chatbot alla marcatura dei contenuti generati dall'AI, fino agli obblighi per i sistemi ad alto rischio: una mini-guida operativa per aziende e professionisti che spiega cosa fare, quando farlo e come prepararsi alle scadenze del Regolamento europeo sull'AI | | | |
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Le imprese stanno passando dai chatbot agli agenti capaci di eseguire interi processi. Il cambiamento investe produttività, organici e gerarchie: ai manager spetta coordinare persone e sistemi digitali. McKinsey indica nel ridisegno delle mansioni la condizione per trasformare l’adozione tecnologica in crescita economica misurabile e duratura | | | |
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L’esperta Loren Bartley analizza le metodologie avanzate per strutturare aree di lavoro permanenti nei modelli generativi, superando i limiti delle chat temporanee e ottimizzando i flussi aziendali mediante l'attivazione di agenti paralleli coordinati | | | |
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Una cloud data platform riunisce dati strutturati e non strutturati, pipeline, strumenti analitici e sistemi di governance in un ambiente scalabile. La centralizzazione riduce i silos e rende le informazioni disponibili per report, assistenti virtuali e agenti AI | | | |
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