Apple accenna al futuro dell’automazione della progettazione di chip AI
Apple sta iniziando a utilizzare l’intelligenza artificiale generativa per progettare i chip che alimentano i suoi dispositivi. Il responsabile hardware dell’azienda, Johny Srouji, lo ha detto chiaramente durante un discorso tenuto il mese scorso in Belgio. Ha detto che Apple sta esplorando l’intelligenza artificiale come un modo per risparmiare tempo e ridurre la complessità della progettazione dei chip, soprattutto quando questi ultimi diventano sempre più avanzati. “Le tecniche di IA generativa hanno un alto potenziale per ottenere più lavoro di progettazione in meno tempo e possono rappresentare un enorme aumento della produttività”, ha detto Srouji. Srouji ha parlato mentre riceveva un premio da Imec, un gruppo di ricerca sui semiconduttori che collabora con i principali produttori di chip di tutto il mondo. Ha anche ricordato quanto Apple dipenda dai software di terze parti delle aziende di automazione della progettazione elettronica (EDA). Gli strumenti sono fondamentali per lo sviluppo dei chip dell’azienda. Synopsys e Cadence, due delle più grandi aziende di EDA, stanno lavorando per aggiungere più intelligenza artificiale ai loro strumenti di progettazione. Dall’A4 a Vision Pro: Una cronologia di progettazione Le osservazioni di Srouji hanno offerto un raro sguardo al processo interno di Apple. Ha ripercorso il cammino di Apple, partendo dal chip A4 dell’iPhone 4, lanciato nel 2010. Da allora, Apple ha realizzato una serie di chip personalizzati, tra cui quelli utilizzati nell’iPad, nell’Apple Watch e nel Mac. L’azienda ha anche sviluppato i chip che gestiscono le cuffie Vision Pro. Ha affermato che, sebbene l’hardware sia importante, la vera sfida risiede nella progettazione. Nel corso del tempo, la progettazione dei chip è diventata più complessa e ora richiede uno stretto coordinamento tra hardware e software. Srouji ha affermato che l’intelligenza artificiale ha il potenziale per rendere questo coordinamento più veloce e affidabile. Perché Apple sta lavorando con Broadcom sui chip per server Alla fine del 2024, Apple ha avviato un progetto silenzioso con il fornitore di chip Broadcom per sviluppare il suo primo chip server AI. Si dice che il processore, noto internamente come “Baltra”, faccia parte del più ampio piano di Apple per supportare un maggior numero di servizi AI sul lato posteriore. Ciò include funzioni legate ad Apple Intelligence, la nuova suite di strumenti di intelligenza artificiale dell’azienda per iPhone, iPad e Mac. Baltra dovrebbe alimentare l’infrastruttura cloud privata di Apple. A differenza dei dispositivi che eseguono l’intelligenza artificiale in locale, questo chip sarà collocato nei server, probabilmente all’interno dei data center di Apple. Questo chip aiuterà a gestire i carichi di lavoro AI più pesanti che sono troppo impegnativi per i chip on-device. On-device vs. cloud: La divisione dell’infrastruttura AI di Apple Apple sta cercando di bilanciare la privacy degli utenti con la necessità di disporre di funzioni AI più potenti. Alcuni dei suoi strumenti di intelligenza artificiale verranno eseguiti direttamente sui dispositivi. Altri utilizzeranno chip basati su server come Baltra. La configurazione fa parte di ciò che Apple chiama “Private Cloud Compute” L’azienda afferma che gli utenti non dovranno registrarsi e i dati saranno mantenuti anonimi. Ma l’approccio dipende da una solida base di hardware, sia nei dispositivi che nel cloud. È qui che entrano in gioco chip come Baltra. Costruire i propri chip server darebbe ad Apple un maggiore controllo sulle prestazioni, sulla sicurezza e sull’integrazione. Nessun piano di riserva: Uno schema nella strategia hardware di Apple Srouji ha detto che Apple è abituata a correre grossi rischi nel campo dell’hardware. Quando l’azienda ha spostato la linea di Mac da Intel ad Apple Silicon nel 2020, non ha preparato un piano di riserva. “Il passaggio del Mac ad Apple Silicon è stata una grande scommessa per noi. Non c’era un piano di riserva, né un piano di split-the-lineup, quindi ci siamo buttati a capofitto, compreso un monumentale sforzo software”, ha dichiarato. La stessa mentalità sembra ora applicarsi ai chip AI di Apple. Srouji ha dichiarato che l’azienda è disposta a puntare ancora una volta tutto su di sé, confidando che gli strumenti di intelligenza artificiale possano rendere il processo di progettazione dei chip più veloce e preciso. Aziende EDA come Synopsys e Cadence danno forma alla tabella di marcia Pur progettando i propri chip, Apple dipende in larga misura dagli strumenti realizzati da altre aziende. Srouji ha ricordato l’importanza dei fornitori EDA per gli sforzi di Apple nel campo dei chip. Cadence e Synopsys stanno aggiornando i loro software per includere più funzioni di intelligenza artificiale. Synopsys ha recentemente introdotto un prodotto chiamato AgentEngineer. Utilizza agenti AI per aiutare i progettisti di chip ad automatizzare le attività ripetitive e a gestire flussi di lavoro complessi. L’idea è quella di lasciare che gli ingegneri umani si concentrino su decisioni di livello superiore. I cambiamenti potrebbero rendere più facile per aziende come Apple accelerare lo sviluppo dei chip. Anche Cadence sta ampliando la sua offerta di AI. Entrambe le aziende sono in corsa per soddisfare le esigenze delle aziende tecnologiche che vogliono metodi più veloci ed economici per progettare chip. Cosa succederà in seguito: Talenti, test e produzione Man mano che Apple inserirà l’intelligenza artificiale nella progettazione dei suoi chip, avrà bisogno di nuovi tipi di talenti. Tra questi, ingegneri in grado di lavorare con gli strumenti di IA e persone che conoscono sia l’hardware che l’apprendimento automatico. Allo stesso tempo, i chip come Baltra devono ancora essere testati e prodotti. Probabilmente Apple continuerà ad affidarsi a partner come TSMC per la produzione di chip. Ma il lavoro di progettazione si sta spostando sempre più all’interno dell’azienda e l’intelligenza artificiale sta giocando un ruolo maggiore in questo cambiamento. Il modo in cui Apple integrerà questi chip progettati dall’intelligenza artificiale nei prodotti e nei servizi è ancora da vedere. Ciò che è chiaro è che l’azienda sta cercando di rafforzare il proprio controllo su tutto lo stack: hardware, software e ora anche l’infrastruttura che alimenta l’IA. Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
Il futuro dell’intelligenza artificiale in Cina e il gioco lungo di Huawei
Se chiedi a Ren Zhengfei, CEO di Huawei, di esprimere la sua opinione sull’IA in Cina e sulle difficoltà che la sua azienda deve affrontare, otterrai risposte sorprendenti. “Non ci ho pensato”, afferma Ren in un’intervista al People’s Daily. “È inutile pensarci” In un mondo ossessionato dai piani quinquennali e dalla gestione delle crisi, il suo consiglio è quasi stridente nella sua semplicità: “Non pensare alle difficoltà. Fallo e basta e vai avanti passo dopo passo” Non si tratta solo di un mantra personale: è il modello di come Huawei sta affrontando una tempesta di sanzioni e blocchi internazionali. È una determinazione tranquilla che traspare da tutte le sue risposte. Quando la conversazione si sposta sui chip avanzati Ascend AI di Huawei, è quasi brutalmente onesto. Non si vanta. Anzi, ritiene che il clamore abbia superato la realtà. “Gli Stati Uniti hanno esagerato i risultati di Huawei. Huawei non è ancora così grande”, ammette, sottolineando che i suoi migliori chip sono ancora indietro di una generazione. Quindi cosa fare quando non si possono acquistare gli strumenti migliori? Secondo Ren, si diventa più intelligenti con quelli che si hanno. Spiega che Huawei si sta affidando alla sua bravura nel software e nella matematica per colmare il gap hardware nell’AI e non solo. “Usiamo la matematica per compensare la fisica”, afferma, descrivendo una strategia che prevede l’uso del codice e il collegamento dei chip in potenti cluster per ottenere risultati in grado di competere con i migliori. L’ingegno nasce dalla necessità. Questa prospettiva fondata si applica tanto alle persone quanto ai prodotti. In un’epoca di promozione aziendale incessante, Ren è diffidente nei confronti dei riflettori. “Siamo molto sotto pressione anche quando le persone ci elogiano”, rivela. “Saremo più sobri quando le persone ci criticheranno” Vede le critiche a Huawei non come un attacco, ma come un regalo da parte delle persone che usano davvero i loro prodotti. È un segno di un rapporto sano. Il suo obiettivo è sempre lo stesso: “Non preoccuparti delle lodi o delle critiche, ma preoccupati di fare bene” Ma il vero cuore della visione di Ren, l’idea che lo anima veramente, risiede in qualcosa di molto più profondo e lento del prossimo ciclo di prodotti: la ricerca scientifica di base. Ne parla con la passione di un filosofo, sostenendo che è l’anima stessa del progresso. “Se non facciamo ricerca di base, non avremo radici”, avverte. “Anche se le foglie sono rigogliose e fiorenti, cadranno quando soffierà il vento” Per Huawei, queste non sono solo parole poetiche. Sono sostenute da ingenti investimenti. Su un budget annuale per la ricerca e lo sviluppo di 180 miliardi di yuan (circa 25 miliardi di dollari), ben un terzo – 60 miliardi di yuan (~8,34 miliardi di dollari) – è destinato alla ricerca teorica. Si tratta di denaro speso senza l’aspettativa di un ritorno immediato, una scommessa a lungo termine sul potere della curiosità umana. È un investimento in un futuro che potrebbe essere lontano decenni. Guardando a quel futuro, Ren vede l’intelligenza artificiale come un cambiamento monumentale non solo per Huawei, ma anche per l’umanità. Ritiene che la Cina sia ben posizionata per questa nuova era, non solo per la sua tecnologia, ma anche per le sue potenti infrastrutture e, soprattutto, per le sue persone. Ren immagina un futuro in cui le vere scoperte nel campo dell’IA non verranno solo dai programmatori di giganti tecnologici come Huawei, ma da esperti in ogni campo – medici, ingegneri e persino minatori – che utilizzeranno l’IA per risolvere i problemi del mondo reale. Il suo ottimismo è contagioso. Ricorda un articolo dell’editorialista del New York Times Thomas L. Friedman che ha lasciato la Cina e ha pubblicato un articolo all’inizio di quest’anno con un titolo che non richiede ulteriori spiegazioni: “Ho appena visto il futuro. Non era in America” Ren Zhengfei sembra essere un leader che ha trovato un senso di calma nell’occhio del ciclone. La sua attenzione non è rivolta ai mutevoli venti politici, ma al lento e costante lavoro di costruzione di qualcosa con radici profonde, pronto ad affrontare qualsiasi futuro. Passo dopo passo, con pazienza. (Immagine di credito: Unione Europea con licenza CC BY 4.0.) L’immagine è stata ritagliata per renderla più efficace) Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
5 verità sul marketing che non sentirai ai Cannes Lions
I Cannes Lions hanno il loro posto. È un palcoscenico globale per celebrare l’eccellenza creativa, l’interazione tra marketing e tecnologia e per ispirare la prossima generazione di leader del marketing. Ma sotto la superficie levigata del festival, il marketing affronta una minaccia esistenziale che pochi sulla Croisette riconoscono. Avendo trascorso decenni all’intersezione tra marketing, tecnologia e leadership esecutiva, credo che queste dure verità debbano essere affrontate ora. In caso contrario, l’importanza del marketing continuerà a diminuire nella sala del consiglio di amministrazione, nella C-suite e nella disciplina stessa. Il costo dell’inazione sarà profondo. Ecco cinque realtà che stanno delineando il futuro del marketing, che vengano o meno pronunciate questa settimana a Cannes. L’intelligenza artificiale sta uccidendo i posti di lavoro nel marketing La visione di Meta di automatizzare completamente le campagne attraverso l’intelligenza artificiale ha recentemente dominato i titoli dei giornali. Molti inquadrano la questione come un problema specifico di Meta o incolpano Mark Zuckerberg di averla portata avanti. Questo è un errore. La realtà più profonda è l’inevitabilità tecnologica. L’intelligenza artificiale sta trasformando ogni aspetto del marketing: intuizioni, creatività, contenuti, media, targeting e ottimizzazione. Meta, Google, TikTok, Amazon, Microsoft e altri stanno costruendo un futuro in cui i marketer contribuiranno solo in minima parte al budget. Non si tratta di illazioni, ma di una tabella di marcia. Questa tendenza è chiara da oltre un anno (da quando ne ho scritto per la prima volta). I leader devono smettere di vederla come una minaccia lontana. Le conseguenze, tra cui la perdita di posti di lavoro e l’urgente riqualificazione, sono già qui. L’intelligenza artificiale sta uccidendo i posti di lavoro nel marketing. La negazione non è un’opzione. Il ruolo del CMO è in crisi Il ruolo di CMO continua a ridursi. Si è tentati di incolpare i consigli di amministrazione o gli amministratori delegati per non aver compreso il marketing. Ma il problema è più profondo. Il ruolo del CMO è spesso mal definito e incoerente dal punto di vista operativo. Ai CMO viene chiesto di occuparsi della strategia di marca, del performance marketing, dell’esperienza del cliente, dell’e-commerce e del martech, ma spesso senza una chiara responsabilità, senza risorse o senza un supporto duraturo. Molte descrizioni delle mansioni riflettono una visione obsoleta del marketing o una strategia aziendale confusa. Peggio ancora, la cultura del marketing è complice. Le metriche istantanee come i click e l’engagement vengono enfatizzate rispetto alle metriche strategiche legate al valore del marchio e ai risultati aziendali diretti. Finché non si affronterà questo squilibrio, il ruolo di CMO rimarrà vulnerabile. E non si tratta solo del CMO: tutti i ruoli del marketing sono in via di ridefinizione. L’intelligenza artificiale accelererà questo cambiamento. Nascerà una nuova generazione di marketer, ma la transizione non sarà facile. Questi futuri leader saranno in grado di produrre filmati con Flow di Google, di scrivere codice con Claude di Anthropic, di gestire pannelli di ricerca sintetici e di passare senza problemi al ruolo di scienziato dei dati, il tutto nello stesso pomeriggio, se necessario. Di conseguenza, è giunto il momento di reinventare lo sviluppo dei talenti e di ripensare l’equazione tra azienda e agenzia. I marketer devono chiedersi: quali capacità dobbiamo costruire internamente per non solo sopravvivere, ma anche prosperare nell’era dell’intelligenza artificiale? Le Big Tech gestiscono il marketing Google, Meta, Amazon, Apple, Microsoft, Snap, Pinterest e TikTok ora dettano il modo in cui funziona il marketing. Controllano il pubblico più prezioso, gli algoritmi, gli strumenti di misurazione e, sempre più spesso, la creatività che dà forma al comportamento dei consumatori. L’App Tracking Transparency di Apple ha spazzato via miliardi di valore pubblicitario e ha costretto i marketer a ristrutturare le campagne digitali. Non si è trattato di un’anomalia: è la nuova normalità. Nel frattempo, i dati di prima parte, pur essendo importanti, non sono sufficienti per ottenere prestazioni prevedibili e scalabili. Le reti di media per la vendita al dettaglio come Amazon Ads, Walmart Connect e Instacart stanno creando nuovi giardini recintati con dati proprietari sugli acquirenti e misurazioni a circuito chiuso. La spesa si sta spostando velocemente, ma gli standard di misurazione e la trasparenza rimangono oscuri. Per navigare in questo panorama, i brand devono andare oltre le partnership di superficie. Ciò significa diversificare gli investimenti nei media, approfondire le partnership con dati alternativi e di seconda parte e creare capacità di marketing differenziate per operare in più ecosistemi. Il ruolo del marketer non è più solo quello di acquistare impressioni, ma anche quello di negoziare e gestire una complessa relazione con i proprietari digitali che possiedono i tubi, i negozi e, sempre più spesso, gli scaffali. I budget sono distorti I budget di marketing sono spesso distorti dai cicli di hype, dalla politica e dal processo decisionale reattivo. Il Wall Street Journal ha recentemente riportato che molti marchi hanno ripreso a spendere su X dopo aver subito pressioni pubbliche e minacce private da parte del team di Elon Musk. Questa non è una strategia mediatica, è una capitolazione. La spesa su TikTok, Snap e altre piattaforme spesso supera il ROI dimostrato. Troppo spesso, la FOMO o l’ottica di “essere dove c’è la cultura” guidano l’allocazione del budget più che l’impatto sul business. I media al dettaglio sono un’altra area in rapida crescita in cui i flussi di budget sono sempre più dettati dall’accesso al canale piuttosto che dalla strategia di marketing. In alcune organizzazioni, i team finanziari e di approvvigionamento spingono i responsabili marketing a prendere decisioni di spesa sbagliate. Per invertire questa tendenza, i leader del marketing devono imporre una disciplina finanziaria. L’obiettivo non è la copertura mediatica o la visibilità, ma una crescita aziendale sostenibile. I CMO devono rivendicare la proprietà dei budget di marketing e rimodellare il modello di allocazione. Questo significa rivalutare le partnership con le agenzie e decidere cosa automatizzare, cosa esternalizzare e cosa gestire internamente. Il controllo del budget è un controllo strategico. Senza di esso, il marketing diventa un centro di costo piuttosto che un motore di crescita. Cannes non è per tutti
Meta acquista una partecipazione in Scale AI, sollevando problemi di antitrust
L’investimento da 14,8 miliardi di dollari di Meta in Scale AI – e l’assunzione dell’amministratore delegato della startup – sta attirando l’attenzione su come le autorità di regolamentazione degli Stati Uniti gestiranno le operazioni di tipo acquihire sotto l’amministrazione Trump. L’accordo conferisce a Meta una partecipazione senza diritto di voto del 49% in Scale AI, che assume lavoratori ambulanti per etichettare i dati di addestramento dei sistemi di intelligenza artificiale. Tra i clienti di Scale ci sono Microsoft e OpenAI, due dei principali concorrenti di Meta nel settore dell’IA. Poiché Meta non ha acquistato una quota di controllo, l’accordo ha evitato la revisione automatica dell’antitrust. Ma le autorità di regolamentazione potrebbero comunque esaminarla se ritengono che la struttura sia stata progettata per eludere i controlli o per danneggiare la concorrenza. Problemi di accesso e di equità Sono già emersi alcuni primi segnali di ripercussioni. Google, uno dei clienti di Scale, avrebbe tagliato i ponti con l’azienda dopo l’annuncio della partecipazione di Meta. Si dice che altri stiano riconsiderando i loro contratti. In risposta, un portavoce di Scale ha dichiarato che il lavoro dell’azienda rimane solido e che si impegna a proteggere i dati dei clienti. Non ha voluto commentare la decisione di Google. Alexandr Wang, il 28enne fondatore e CEO di Scale, si unirà a Meta come parte dell’accordo. Rimarrà nel consiglio di amministrazione di Scale ma non avrà pieno accesso alle informazioni dell’azienda, secondo quanto riferito da persone a conoscenza dell’accordo. Prospettive normative sotto Trump L’amministrazione Trump ha adottato un approccio più leggero alla regolamentazione dell’IA. I funzionari hanno dichiarato di non voler interferire con lo sviluppo dell’IA, ma hanno anche espresso dubbi sul potere detenuto dalle grandi aziende tecnologiche. William Kovacic, professore di legge presso la George Washington University, ha affermato che le autorità di regolamentazione stanno probabilmente osservando da vicino gli accordi sull’IA, anche se non li stanno bloccando. “Non significa necessariamente che interverranno, ma terranno d’occhio ciò che fanno queste aziende”, ha affermato. La Federal Trade Commission (FTC) ha esaminato accordi simili negli ultimi due anni. Sotto l’amministrazione Biden, la FTC ha avviato indagini sull’assunzione da parte di Amazon di talenti chiave dell’azienda di AI Adept e sull’accordo da 650 milioni di dollari di Microsoft con Inflection AI, che le ha dato accesso ai modelli e al personale dell’azienda. L’accordo di Amazon si è concluso senza ulteriori azioni e la FTC non ha preso provvedimenti pubblici contro Microsoft, anche se continua un’indagine più ampia sull’azienda. Spigoli legali e pressioni politiche Alcuni esperti legali sostengono che l’approccio di Meta potrebbe ridurre la sua esposizione legale. David Olson, professore di diritto antitrust presso il Boston College, ha affermato che una quota di minoranza senza diritto di voto offre “molta protezione”, anche se ha sottolineato che la FTC potrebbe comunque indagare sull’accordo se questo solleva dei dubbi. Non tutti sono convinti che l’accordo sia innocuo. La senatrice Elizabeth Warren, che ha spinto per un controllo più severo delle partnership di IA, ha detto che l’investimento di Meta dovrebbe essere esaminato da vicino. “Meta può chiamare questo accordo come vuole”, ha dichiarato. “Ma se infrange la legge riducendo la concorrenza o rendendo più facile il dominio di Meta, le autorità di regolamentazione dovrebbero intervenire” Meta sta affrontando un’azione legale antitrust intentata dalla FTC che sostiene che Meta abbia costruito un monopolio attraverso acquisizioni e il controllo della piattaforma. Non è chiaro se l’agenzia esaminerà anche il suo coinvolgimento con Scale. Nel frattempo, il Dipartimento di Giustizia sta indagando sugli investimenti di Google nell’AI. Secondo Bloomberg, il DOJ sta esaminando la partnership di Google con Character.AI per verificare se sia stata strutturata in modo da eludere la revisione antitrust. I funzionari stanno anche spingendo per una norma che costringa Google a rivelare in anticipo i nuovi investimenti in IA. Un modello più ampio L’accordo Meta-Scale si inserisce in una tendenza più ampia che vede le aziende tecnologiche utilizzare investimenti e accordi sui talenti per assicurarsi l’accesso a strumenti e persone chiave nel campo dell’IA, senza che ciò comporti una revisione antitrust su larga scala. Man mano che aumentano i fondi destinati all’IA e che si formano altre partnership, le autorità di regolamentazione dovranno decidere se questi accordi sono decisioni commerciali legittime o tentativi di aggirare le regole. Per ora, la risposta potrebbe dipendere dal potere che un’azienda acquisisce, anche senza acquistarne il controllo. (Foto di Dima Solomin) Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
Gli strumenti di intelligenza artificiale creativa di TikTok arrivano su Adobe Express, WPP Open
Lunedì, TikTok ha presentato una serie di strumenti di intelligenza artificiale generativa, progettati per aiutare ad automatizzare la produzione creativa. Questi strumenti non solo saranno presenti in modo nativo su TikTok, ma saranno anche integrati in Adobe Express e WPP Open per l’utilizzo da parte dei marketer. Nell’ambito della suite Symphony di prodotti creativi basati sull’intelligenza artificiale, TikTok offrirà ora la generazione da immagine a video per trasformare immagini fisse di prodotti, moodboard di ispirazione o immagini del marchio in video clip di cinque secondi. Saranno inoltre disponibili funzionalità di text-to-video, che consentiranno agli addetti al marketing di inserire brevi messaggi per produrre contenuti video automatizzati. La notizia coincide con il primo giorno dei Cannes Lions, dove quest’anno TikTok ha occupato parte del famoso Carlton Hotel per quattro giorni di programmazione. TikTok ritiene che gli strumenti aiutino gli addetti al marketing a testare le variazioni creative e a scalare i contenuti personalizzati. Il responsabile globale dei prodotti creativi e di marca dell’azienda, Andy Yang, ha descritto le offerte come “accessibili” e “agili” in un comunicato. TikTok sta inoltre sviluppando il lancio di avatar digitali simili agli esseri umani – creatori generati dall’intelligenza artificiale che possono essere utilizzati per promuovere i prodotti o i servizi dei marchi. Con una nuova offerta chiamata Symphony Showcase Products, gli operatori del marketing possono caricare una foto con un breve testo e ottenere video realistici con avatar che possono tenere in mano prodotti, modellare abiti o mostrare applicazioni mobili. Estendere l’intelligenza artificiale oltre TikTok L’azienda ha dichiarato che le funzionalità di Symphony si stanno estendendo anche al di fuori della piattaforma TikTok. La nuova funzione image-to-video sarà integrata in Adobe Express, la piattaforma di Adobe per lo sviluppo di contenuti social-first. Utilizzando il plug-in Symphony Assistant, lanciato lo scorso anno per le licenze musicali di TikTok, gli utenti potranno ora utilizzare la funzione image-to-video. L’accordo si basa sulla partnership di lunga data tra TikTok e Adobe; i due hanno già collaborato in passato per adattare i prodotti Adobe Express e Adobe Premiere Pro al fine di semplificare la creazione di contenuti TikTok. Alcuni degli strumenti creativi automatizzati di TikTok saranno accessibili anche tramite WPP Open, la piattaforma di AI marketing di proprietà della holding. I dipendenti di WPP potranno accedere a Symphony AI Dubbing per la traduzione, a Symphony Digital Avatars e allo strumento video Generate & Remix, che genera diversi suggerimenti di contenuti video in risposta a semplici richieste. Il nuovo strumento per la creazione di immagini e di video con testo e gli strumenti Showcase Products, invece, non saranno integrati in WPP Open. “Con la Symphony Suite di TikTok, stiamo dando ai nostri creativi una potenza di fuoco ancora maggiore per spingersi oltre i limiti e sperimentare per i nostri clienti”, ha dichiarato Rob Reilly, Chief Creative Officer di WPP, in un comunicato. “Si tratta di rendere la creatività più intelligente, più veloce e più efficace, fondendo la magia del tocco umano con la potenza dell’intelligenza artificiale per ottenere risultati straordinari per i più grandi marchi del mondo” I contenuti creati con Symphony sono contrassegnati da un’etichetta che indica agli spettatori che sono stati generati dall’intelligenza artificiale. Inoltre, vengono sottoposti a “molteplici cicli di revisione della sicurezza” che includono la supervisione delle immagini caricate e delle richieste di inserimento, ha dichiarato TikTok. Nel frattempo, il futuro di TikTok negli Stati Uniti rimane incerto. Dopo che il 19 gennaio è entrato in vigore un primo divieto a livello nazionale, che è stato poi rapidamente annullato con il ritorno di Donald Trump alla Casa Bianca, l’app deve rispettare la scadenza del 19 giugno, entro la quale deve essere ceduta dalla società madre ByteDance o subire un divieto a livello nazionale. Sebbene una manciata di organizzazioni e investitori di alto profilo abbiano manifestato interesse per l’acquisizione della piattaforma di condivisione video, il suo destino non è ancora stato determinato. Trump ha lasciato intendere che potrebbe concedere un’ulteriore proroga della scadenza. Alcuni concorrenti di TikTok, come Snap e BeReal, sono alla ricerca di un’opportunità per accaparrarsi la spesa pubblicitaria spostata. Leggi di più su www.adweek.com
NVIDIA aiuta la Germania a guidare la corsa alla produzione di AI in Europa
La Germania e NVIDIA stanno realizzando il progetto tecnologico europeo forse più ambizioso del decennio: il primo cloud industriale AI del continente. Nell’ultimo mese NVIDIA è stata impegnata in un tour europeo: il CEO Jensen Huang ha incantato il pubblico della Tech Week di Londra prima di stupire la folla del VivaTech di Parigi. Ma è stato l’incontro con il cancelliere tedesco Friedrich Merz a rivelarsi la tappa più importante. La partnership che ne è scaturita tra NVIDIA e Deutsche Telekom non è solo un’altra stretta di mano aziendale: è potenzialmente un punto di svolta per la sovranità tecnologica europea. Verrà creata una “fabbrica dell’intelligenza artificiale” (come viene chiamata) con un’attenzione particolare al settore manifatturiero, il che non sorprende visto il rinomato patrimonio industriale della Germania. La struttura mira a fornire agli operatori industriali europei la potenza di calcolo necessaria per rivoluzionare tutto, dalla progettazione alla robotica. “Nell’era dell’intelligenza artificiale, ogni produttore ha bisogno di due fabbriche: una per produrre oggetti e una per creare l’intelligenza che li alimenta”, ha dichiarato Huang. “Costruendo la prima infrastruttura europea di IA industriale, stiamo consentendo alle aziende industriali leader della regione di progredire nella produzione basata sulla simulazione e sull’IA” È raro sentire una tale urgenza da parte di un CEO di telecomunicazioni, ma Timotheus Höttges di Deutsche Telekom ha aggiunto: “Il futuro tecnologico dell’Europa ha bisogno di uno sprint, non di una passeggiata. Dobbiamo cogliere subito le opportunità dell’intelligenza artificiale, rivoluzionare il nostro settore e assicurarci una posizione di primo piano nella competizione tecnologica globale. Il nostro successo economico dipende da decisioni rapide e innovazioni collaborative” Solo la prima fase prevede l’impiego di 10.000 GPU NVIDIA Blackwell distribuite su vari sistemi ad alte prestazioni. Si tratta della più grande implementazione di IA mai realizzata in Germania; un’affermazione che dimostra come il Paese non si accontenti di stare a guardare mentre l’IA trasforma l’industria globale. Uno studio di Deloitte ha recentemente evidenziato l’importanza cruciale dello sviluppo della tecnologia AI per la competitività futura della Germania, sottolineando in particolare la necessità di ampliare la capacità dei centri dati. Se si considera che la domanda dovrebbe triplicare in soli cinque anni, questo investimento sembra meno ambizioso e più necessario. Robot che insegnano ai robot Una delle prime aziende ad aver adottato questa tecnologia è NEURA Robotics, un’azienda tedesca specializzata in robotica cognitiva. Sta usando questi muscoli computazionali per alimentare una cosa chiamata Neuraverse, che è essenzialmente una rete connessa in cui i robot possono imparare gli uni dagli altri. Pensate a una mente alveare robotica per competenze che vanno dalla saldatura di precisione alla stiratura domestica, con ogni macchina che contribuisce con i suoi apprendimenti a un’intelligenza collettiva. “L’intelligenza artificiale fisica è l’elettricità del futuro: alimenterà tutte le macchine del pianeta”, ha dichiarato David Reger, fondatore e CEO di NEURA Robotics. “Attraverso questa iniziativa, stiamo aiutando a costruire l’infrastruttura sovrana di cui l’Europa ha bisogno per essere leader nella robotica intelligente e mantenere il controllo del proprio futuro” Le implicazioni di questo progetto di intelligenza artificiale per l’industria manifatturiera in Germania potrebbero essere profonde. Non si tratta solo di rendere le fabbriche esistenti un po’ più efficienti, ma di reimmaginare cosa può essere la produzione in un’epoca di macchine intelligenti. L’intelligenza artificiale non solo per i titani dell’industria tedesca L’aspetto particolarmente promettente di questo progetto è la sua potenziale portata al di là dei titani industriali tedeschi. Il famoso Mittelstand, la rete di piccole e medie imprese specializzate che costituisce la spina dorsale dell’economia tedesca, potrebbe trarne beneficio. Queste aziende spesso non hanno le risorse per costruire una propria infrastruttura di IA, ma possiedono le conoscenze specialistiche che le rendono perfette per l’innovazione potenziata dall’IA. Democratizzare l’accesso all’IA all’avanguardia potrebbe aiutare a preservare il loro vantaggio competitivo in un mercato globale difficile. Anche gli istituti accademici e di ricerca avranno accesso, accelerando potenzialmente l’innovazione in numerosi campi. Le circa 900 startup con sede in Germania che partecipano al programma Inception di NVIDIA potranno utilizzare queste risorse, scatenando potenzialmente un’ondata di applicazioni imprenditoriali di IA. La strada verso la gigafactory europea dell’AI Per quanto imponente sia questo progetto, è considerato semplicemente un trampolino di lancio verso qualcosa di ancora più ambizioso: la gigafactory europea dell’AI. Questa iniziativa da 100.000 GPU, sostenuta dall’UE e dalla Germania, non sarà attiva prima del 2027, ma rappresenta la determinazione dell’Europa a ritagliarsi il proprio futuro tecnologico. Se altri fornitori di telecomunicazioni europei seguiranno l’esempio con i loro progetti di infrastrutture AI, potremmo assistere all’inizio di uno sforzo concertato per stabilire la sovranità tecnologica in tutto il continente. Per una regione che si è spesso trovata in bilico tra il dominio tecnologico americano e le ambizioni cinesi, la creazione di una capacità di IA interna rappresenta più di un’opportunità economica. Resta da vedere se questo audace progetto tedesco avrà successo, ma una cosa è chiara: l’Europa non si accontenta più di essere un consumatore passivo di tecnologia AI sviluppata altrove. (Foto di Maheshkumar Painam) Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
Programmi di applicazione clinica, hardware e AI per il settore MedTech
Le moderne innovazioni nel campo dell’assistenza sanitaria abbracciano l’IA, i dispositivi, il software, le immagini e i quadri normativi, tutti elementi che richiedono un rigoroso coordinamento. L’IA generativa ha probabilmente il più alto potenziale di trasformazione nei programmi tecnologici sanitari, essendo già applicata in vari settori, come la ricerca e sviluppo, le operazioni commerciali e la gestione della catena di approvvigionamento. I modelli tradizionali per le visite mediche, come gli appuntamenti faccia a faccia e i processi basati sulla carta, potrebbero non essere sufficienti a soddisfare il panorama medico odierno, caratterizzato da ritmi frenetici e guidato dai dati. Pertanto, gli operatori sanitari e i pazienti sono alla ricerca di modi più comodi ed efficienti per accedere alle informazioni e condividerle, rispettando i complessi standard della scienza medica moderna. Secondo McKinsey, le aziende del settore Medtech sono all’avanguardia nell’innovazione sanitaria e stimano di poter ottenere un guadagno di produttività compreso tra i 14 e i 55 miliardi di dollari all’anno. Grazie all’adozione della GenAI, si stima un ulteriore guadagno di oltre 50 miliardi di dollari grazie alle innovazioni di prodotti e servizi. Un’indagine di McKinsey 2024 ha rivelato che circa due terzi dei dirigenti del settore Medtech hanno già implementato l’IA genetica, mentre circa il 20% ha adottato le proprie soluzioni e ha riportato notevoli vantaggi in termini di produttività. Sebbene l’implementazione di tecnologie avanzate sia in crescita nel settore medico, le sfide persistono. Le organizzazioni devono affrontare ostacoli come problemi di integrazione dei dati, strategie decentralizzate e carenze di competenze. L’insieme di questi fattori evidenzia la necessità di un approccio più snello all’implementazione dell’intelligenza artificiale. Tra tutti i settori del Medtech, la R&S è in testa all’adozione della Gen AI. Essendo i più a proprio agio con le nuove tecnologie, i dipartimenti di R&S utilizzano gli strumenti di Gen AI per semplificare i processi di lavoro, come la sintesi di documenti di ricerca o articoli scientifici, evidenziando una tendenza all’adozione dal basso. I singoli ricercatori utilizzano l’IA per migliorare la produttività, anche quando non esistono strategie formali a livello aziendale. Sebbene gli strumenti di intelligenza artificiale automatizzino e accelerino le attività di ricerca e sviluppo, la revisione umana è ancora necessaria per garantire che le proposte finali siano corrette e soddisfacenti. L’intelligenza artificiale si sta dimostrando in grado di ridurre il tempo dedicato alle attività amministrative per i team e di migliorare l’accuratezza e la profondità della ricerca: alcune aziende hanno registrato un aumento della produttività della ricerca compreso tra il 20% e il 30%. KPI per il successo dei programmi di prodotti sanitari La misurazione delle prestazioni aziendali è essenziale nel settore sanitario. L’obiettivo principale è ovviamente quello di fornire un’assistenza di alta qualità, mantenendo allo stesso tempo un’operatività efficiente. Misurando e analizzando i KPI, i fornitori di servizi sanitari sono in una posizione migliore per migliorare i risultati dei pazienti grazie alle loro considerazioni basate sui dati. I KPI possono anche migliorare l’allocazione delle risorse e incoraggiare il miglioramento continuo in tutte le aree dell’assistenza. In termini di programmi di prodotti sanitari, queste iniziative strutturate danno priorità allo sviluppo, alla fornitura e alla continua ottimizzazione dei prodotti medici. Ma per avere successo, richiedono un coordinamento interfunzionale dei team clinici, tecnici, normativi e commerciali. Il time to market è fondamentale per garantire che un prodotto passi dalla fase concettuale al lancio il più rapidamente possibile. Particolarmente importante è l’enfasi che deve essere posta sull’etichettatura e sulla documentazione. McKinsey osserva che l’etichettatura assistita dall’AI ha portato a un miglioramento del 20%-30% dell’efficienza operativa. Anche i tassi di utilizzo delle risorse sono importanti, in quanto indicano l’efficienza con cui vengono utilizzati tempo, budget e/o personale durante la fase di sviluppo dei prodotti. Nel settore sanitario, i KPI dovrebbero concentrarsi su diversi fattori, tra cui l’efficienza operativa, i risultati dei pazienti, la salute finanziaria dell’azienda e la soddisfazione dei pazienti. Per ottenere una visione completa delle prestazioni, i KPI possono essere suddivisi in finanziari, operativi, di qualità clinica e di esperienza del paziente. Unire l’esperienza dell’utente alla precisione tecnica – premi di design L’innovazione non viene più giudicata solo in base alle prestazioni tecniche e l’esperienza dell’utente (UX) è altrettanto importante. Alcune delle più recenti innovazioni nel settore sanitario sono state premiate con gli UX Design Awards, prodotti che esemplificano il meglio dell’esperienza utente e della precisione tecnica. I prodotti migliori danno priorità alle esigenze e alle esperienze dei pazienti e degli operatori sanitari, garantendo inoltre che ogni prodotto soddisfi i rigorosi standard clinici e normativi del settore. Un esempio è il CIARTIC Move di Siemens Healthineers, un sistema di imaging 3D a guida autonoma con braccio a C che consente ai chirurghi di operare controllando il dispositivo in modalità wireless in un campo sterile. Anche l’azienda di hardware ASUS ha ricevuto riconoscimenti per la sua app HealthConnect e per la serie VivoWatch, dimostrando la fusione di soluzioni sanitarie intelligenti guidate dall’AIoT con interfacce di facile utilizzo, a volte in dispositivi essenzialmente consumer. Questo dimostra come l’innovazione tecnica venga resa accessibile e diventi sempre più intuitiva man mano che i pazienti acquisiscono dimestichezza con la tecnica. Navigare contemporaneamente nei percorsi normativi e di sviluppo del prodotto La definizione di percorsi clinici e normativi è importante, in quanto consente ai team sanitari di alimentare un doppio flusso di risultati nello sviluppo. L’adozione dell’intelligenza artificiale è diventata un approccio trasformativo, che automatizza la produzione e il perfezionamento di documenti complessi, set di dati misti e dati strutturati e non strutturati. Integrando precocemente le considerazioni di carattere normativo e adottando tecnologie come la Gen AI nell’ambito di pratiche agili, i programmi di prodotto per il settore sanitario aiutano i team a navigare in un panorama normativo che può cambiare spesso. L’integrazione precoce di una mentalità normativa in un team aiuta a garantire la conformità e l’innovazione continua. (Fonte immagine: “IBM Achieves New Deep Learning Breakthrough” di IBM Research è concessa in licenza CC BY-ND 2.0.) Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
Mattel porta l’intelligenza artificiale nella stanza dei giocattoli con un accordo con OpenAI
Barbie, tra gli altri giocattoli, potrebbe ricevere una trasformazione in AI . Mattel, il gigante dei giocattoli dietro Barbie e Hot Wheels, ha stretto un accordo con OpenAI per contribuire alla progettazione e allo sviluppo di giocattoli che utilizzano la tecnologia della startup, segnalando una nuova era di giochi assistiti dall’intelligenza artificiale legati ai suoi marchi da miliardi di dollari. Il primo prodotto nato da questa partnership, alimentato dal prodotto di punta di OpenAI, ChatGPT, e da altri strumenti di IA generativa,dovrebbe debuttare nel corso dell’anno, anche se i dettagli non sono ancora stati resi noti. “Con OpenAI, Mattel ha accesso a una serie avanzata di funzionalità di IA e a nuovi strumenti per consentire la produttività, la creatività e la trasformazione dell’azienda su scala”, ha dichiarato Brad Lightcap, Chief Operating Officer di OpenAI, in un comunicato. Le discussioni tra le due aziende sono iniziate lo scorso anno. L’accordo non prevede la concessione in licenza della proprietà intellettuale di Mattel a OpenAI, che mantiene il pieno controllo creativo sui suoi prodotti. La partnership prevede anche l’adozione da parte di Mattel di ChatGPT Enterprise in tutte le sue attività per favorire lo sviluppo dei prodotti e il brainstorming creativo con l’obiettivo di accelerare l’innovazione. “Il nostro lavoro con OpenAI ci permetterà di sfruttare le nuove tecnologie per consolidare la nostra leadership nell’innovazione e reimmaginare nuove forme di gioco”, ha dichiarato Josh Silverman, Chief Franchise Officer di Mattel. L’accordo arriva in mezzo a un coro di resistenze da parte di personaggi di spicco di Hollywood come Ron Howard e Cynthia Erivo, che si sono pubblicamente scagliati contro OpenAI e Google mentre fanno pressioni sul governo degli Stati Uniti per permettere ai loro modelli di intelligenza artificiale di allenarsi su opere protette da copyright. OpenAI ha anche lanciato la sua “modalità più intelligente”, GPT o3-pro, all’inizio di questa settimana. Il modello è in grado di gestire qualsiasi cosa, dall’analisi dei file alla ricerca sul web, spingendo al massimo le capacità dell’intelligenza artificiale. All’inizio dell’anno, il gigante dell’AI ha assunto l’ex CEO di Instacart Fidji Simo come responsabile delle applicazioni. Leggi di più su www.adweek.com
Gli insegnanti inglesi hanno il via libera all’uso dell’intelligenza artificiale
Gli insegnanti in Inghilterra hanno ricevuto il via libera all’uso dell’intelligenza artificiale per aiutarli in compiti di basso livello che fanno parte delle loro mansioni, come riporta la BBC. Le linee guida del Dipartimento per l’Educazione (DfE) affermano che l’IA può essere utilizzata dagli insegnanti delle scuole inglesi, ma solo per compiti “di basso livello”, come scrivere lettere ai genitori e segnare i compiti a casa. La decisione di approvare l’uso della tecnologia fa seguito ai risultati di un sondaggio condotto per conto del DfE tra gli insegnanti del 2023. In tale sondaggio, la maggioranza degli intervistati si è detta “ampiamente ottimista” riguardo all’utilizzo dell’IA nel corso del proprio lavoro. All’epoca, un portavoce di Teacher Tap (l’azienda che ha realizzato il software utilizzato per condurre il sondaggio) ha dichiarato: “È abbastanza normale che un insegnante di matematica non corregga più i compiti… perché la carenza di insegnanti di matematica è talmente cronica che nessuno si sente davvero danneggiato” Nelle risposte al sondaggio 2023, gli insegnanti hanno affermato che l’intelligenza artificiale può essere molto utile quando devono reperire materiali didattici appropriati e nel corso della stesura di relazioni ai genitori sulle prestazioni e sul comportamento dei loro figli. Nell’ambito dell’annuncio di oggi, il DfE ha dichiarato che l’utilizzo dell’IA da parte degli insegnanti contribuirà a ridurre l’onere degli straordinari non retribuiti degli insegnanti e potrà portare a un migliore equilibrio tra vita privata e lavoro e a una maggiore soddisfazione professionale. Consentendo al personale di utilizzare strumenti di intelligenza artificiale, si spera che le statistiche sulla salute mentale degli insegnanti in generale migliorino (il 36% degli insegnanti ha sperimentato il “burn-out” secondo l’associazione di beneficenza Education Support [PDF]) e che ciò abbia l’effetto di attirare più laureati verso questa professione. Parte dello stress quotidiano di cui soffrono molti insegnanti è causato dalla carenza di insegnanti qualificati, una situazione che l’uso dell’IA potrebbe aiutare. Sebbene il governo britannico abbia dichiarato che il numero di insegnanti impiegati in tutto il Regno Unito è maggiore rispetto a dieci anni fa, il rapporto tra alunni e insegnanti continua ad aumentare con la crescita della popolazione. L’insegnamento in classi di 33 o più persone è una prassi comune nelle scuole pubbliche inglesi e oltre un milione di alunni nel Regno Unito insegna in classi di più di 30 persone. Il tasso di abbandono degli insegnanti qualificati nel Regno Unito si aggira intorno all’8,8% secondo SecEd, un sito web del settore rivolto agli insegnanti che lavorano nelle scuole secondarie (fascia di età compresa tra gli 11 e i 18 anni). SecEd ha inoltre dichiarato che il numero di posizioni aperte nel settore è passato da 3 a 6 ogni 1.000 insegnanti nei 12 mesi a partire dal 2022. A causa dei vincoli di bilancio che gravano sulle autorità locali e sulle scuole, i posti di insegnamento scoperti vengono spesso occupati da insegnanti a breve termine (supplenti) reperiti attraverso le agenzie di collocamento, una pratica che costa alle scuole molto di più rispetto al pagamento di personale retribuito a tempo indeterminato. In linea con l’annuncio di oggi, un post sul blog Education Hub pubblicato dal governo britannico afferma che “gli insegnanti possono utilizzare l’IA per aiutare in attività come la pianificazione delle lezioni, la creazione di risorse, la correzione del lavoro, il feedback e la gestione delle attività amministrative” Inoltre, si precisa che spetta al singolo insegnante “controllare che tutto ciò che l’IA genera sia accurato e appropriato – la responsabilità finale spetta sempre a lui e alla sua scuola o college” Il DfE ha anche dato il sigillo di approvazione del governo all’uso dell’IA da parte di aziende che conducono revisioni del curriculum e della valutazione delle scuole del Regno Unito, i cui risultati determinano le classifiche delle scuole nelle cosiddette league tables. Si tratta di classificazioni assegnate alle scuole dall’Ofsted (Office for Standards in Education) come “misure speciali”, “buono” o “eccellente”. L’approvazione dell’uso dell’intelligenza artificiale in questo contesto arriva nonostante l’opposizione dei sindacati degli insegnanti. Il problema a lungo termine che pervade il sistema scolastico inglese da diversi decenni non è l’uso della tecnologia nel settore, ma il suo cronico sottofinanziamento. La NAHT (National Association of Head Teachers) afferma che tra gli anni scolastici 2009-10 e 2021-2022, la spesa in conto capitale per le scuole ha subito una riduzione del 29%, corretta per l’inflazione, nel corso del decennio. L’Institute for Fiscal Study ha dichiarato che nello stesso periodo la spesa scolastica per alunno in Inghilterra ha subito una diminuzione in termini reali del 9%. Dotare i professionisti dell’insegnamento di strumenti tecnologici può aiutare gli insegnanti a gestire parte dell’onere amministrativo che grava su di loro, anche se è discutibile se la correzione dei compiti a casa possa essere considerata ciò che il Dipartimento dell’Istruzione definisce “low stakes”. Gli investimenti nei bambini in età scolare sotto forma di aumenti del budget per l’istruzione sono costosi, mentre gli abbonamenti ai modelli di intelligenza artificiale possono costare anche solo pochi dollari al mese. Sulla carta, l’idea che l’intelligenza artificiale aiuti gli insegnanti a gestire il loro carico di lavoro in modo più efficiente deve essere allettante per i funzionari del Ministero della Pubblica Istruzione. Ma ciò che appare evidente è il valore costantemente basso attribuito all’educazione infantile dai governi britannici che si sono succeduti. Decidere di consentire all’intelligenza artificiale di aiutare il personale di un settore educativo criminalmente sottofinanziato è in gran parte irrilevante e avrà un impatto minimo sulla qualità dell’istruzione offerta a un’altra generazione di bambini inglesi. (Fonte immagine: “Village School Classroom” di Thomas Galvez con licenza CC BY 2.0.) Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
Mistral AI sfida le big tech con un modello di ragionamento
Mistral AI ha svelato Magistral, il suo primo modello costruito appositamente per attività di ragionamento. Magistral è disponibile in due versioni: una versione open-source a 24B parametri, chiamata Magistral Small, con cui chiunque può armeggiare, e un’edizione enterprise più potente, Magistral Medium, destinata alle applicazioni commerciali in cui le capacità di ragionamento avanzate sono più importanti. “Il miglior pensiero umano non è lineare: si muove attraverso la logica, l’intuizione, l’incertezza e la scoperta”, spiega Mistral AI. È un’affermazione corretta: i modelli esistenti spesso si scontrano con il modo disordinato e non lineare in cui gli esseri umani pensano ai problemi. Ho testato numerosi modelli di ragionamento e in genere soffrono di tre limitazioni fondamentali: mancano di profondità nei domini specializzati, il loro processo di ragionamento è frustrantemente opaco e le loro prestazioni sono incoerenti in diversi linguaggi. Il ragionamento del mondo reale di Mistral AI per i professionisti Per i professionisti che hanno esitato ad affidare all’IA compiti complessi, Magistral potrebbe far cambiare idea a qualcuno. I giuristi, i finanzieri, i professionisti della sanità e i lavoratori della pubblica amministrazione apprezzeranno la capacità del modello di mostrare il proprio lavoro. Tutte le conclusioni possono essere tracciate attraverso passaggi logici, il che è fondamentale quando si opera in ambienti regolamentati dove il “perché lo dice l’IA” non è sufficiente. Anche gli sviluppatori di software non sono stati dimenticati. Magistral sostiene di eccellere nel tipo di pensiero strutturato che consente di migliorare la pianificazione dei progetti, la progettazione dell’architettura e l’ingegneria dei dati. Avendo lottato con alcuni modelli che producono soluzioni tecniche plausibili ma errate, sono curioso di vedere se le capacità di ragionamento di Magistral sono all’altezza. Mistral sostiene che il suo modello di ragionamento eccelle anche nei compiti creativi. L’azienda riferisce che Magistral è “un eccellente compagno creativo” per la scrittura e la narrazione, in grado di produrre sia narrazioni coerenti sia, quando richiesto, contenuti più sperimentali. Questa versatilità suggerisce che stiamo superando l’era dei modelli separati per i compiti creativi e quelli logici. Cosa distingue Magistral dagli altri? Ciò che separa Magistral dai modelli linguistici comuni è la trasparenza. Piuttosto che sputare risposte da una scatola nera, rivela il suo processo di pensiero in un modo che gli utenti possono seguire e verificare. Questo aspetto è molto importante in contesti professionali. Un avvocato non vuole solo il suggerimento di una clausola contrattuale, ma deve capire il ragionamento legale che c’è dietro. Un medico non può fidarsi ciecamente di un suggerimento diagnostico senza vederne la logica clinica. Rendendo tracciabile il suo ragionamento, Magistral potrebbe contribuire a colmare il divario di fiducia che ha ostacolato l’adozione dell’IA in settori ad alto rischio. Avendo parlato con sviluppatori di IA non inglesi, ho sentito una forte frustrazione per il fatto che le capacità di ragionamento diminuiscono drasticamente al di fuori dell’inglese. Magistral sembra affrontare questo problema con un solido supporto multilingue, che consente ai professionisti di ragionare nella loro lingua preferita senza penalizzare le prestazioni. Non si tratta solo di comodità, ma di equità e accesso. Dato che i Paesi implementano sempre più spesso normative sull’IA che richiedono soluzioni localizzate, gli strumenti che ragionano in modo efficace in tutte le lingue avranno un vantaggio significativo rispetto ai concorrenti incentrati sull’inglese. Come usare Magistral Per chi vuole sperimentare, Magistral Small è disponibile da subito con licenza Apache 2.0 tramite Hugging Face. Chi è interessato alla versione Medium, più potente, può provarne un’anteprima attraverso l’interfaccia Le Chat di Mistral o la sua piattaforma API. Gli utenti aziendali in cerca di opzioni di distribuzione possono trovare Magistral Medium su Amazon SageMaker, mentre le implementazioni di IBM WatsonX, Azure e Google Cloud Marketplace sono in arrivo. Mentre l’entusiasmo iniziale per i chatbot generici comincia a scemare, il mercato è affamato di strumenti di intelligenza artificiale specializzati che eccellono in compiti professionali specifici. Concentrandosi sul ragionamento trasparente per gli esperti del settore, Mistral si è ritagliata una nicchia potenzialmente preziosa. Fondata solo l’anno scorso da ex allievi di DeepMind e Meta AI, Mistral si è mossa a rotta di collo per affermarsi come campione europeo di AI. L’azienda ha sempre fatto il passo più lungo della gamba, creando modelli in grado di competere con le offerte di aziende molto più grandi di lei. Dato che le organizzazioni richiedono sempre di più un’intelligenza artificiale in grado di spiegarsi da sola – in particolare in Europa, dove la legge sull’intelligenza artificiale richiederà trasparenza – l’attenzione di Magistral nel mostrare il suo processo di ragionamento sembra particolarmente opportuna. (Immagine di Stephane) Vedi anche: Affrontare le allucinazioni: Uno spinout del MIT insegna all’IA ad ammettere quando non ha le idee chiare Vuoi saperne di più sull’IA e sui Big Data dai leader del settore? Dai un’occhiata all’ AI & Big Data Expo che si terrà ad Amsterdam, in California e a Londra. L’evento completo è in concomitanza con altri eventi importanti come Intelligent Automation Conference, BlockX, Digital Transformation Week e Cyber Security & Cloud Expo. Esplora gli altri eventi tecnologici aziendali e i webinar di TechForge qui. Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
