Come blockchain, IoT e AI danno forma alla trasformazione digitale
Quando i dispositivi, le reti e l’IA lavorano insieme senza soluzione di continuità, si crea un ecosistema più intelligente e connesso. Non si tratta di un sogno lontano, ma di una realtà che si sta rapidamente affermando grazie all’unione di blockchain, IoT e AI. Queste tecnologie non lavorano più in modo isolato, ma formano un trio che ridefinisce il funzionamento delle industrie. David Palmer, Chief Product Officer di Pairpoint by Vodafone, coglie questo cambiamento: “Blockchain sta fornendo fiducia. Ci ha dato la tokenizzazione, ci ha dato i contratti intelligenti e ci ha dato un nuovo modo di automatizzare, che ora si sta diffondendo nel panorama aziendale più ampio” Costruire la fiducia con la blockchain La blockchain si è trasformata da concetto sperimentale a strumento pratico per le industrie. Il suo potenziale iniziale si manifesta ora in applicazioni reali come la gestione della catena di approvvigionamento e la finanza decentralizzata (DeFi). La blockchain non solo garantisce la fiducia attraverso la trasparenza, ma consente alle organizzazioni di snellire le operazioni e di ottenere nuove efficienze. Palmer ha descritto l’evoluzione della blockchain: “Negli anni passati abbiamo fatto molti proof of concept, abbiamo fatto molta formazione. Ci sono stati molti titoli di giornale. Ma oggi voglio davvero esplorare il modo in cui blockchain, IoT e AI possono lavorare insieme per essere davvero parte della nuova infrastruttura digitale aziendale che sta emergendo” Il ruolo crescente dell’IoT nella generazione di dati I dispositivi IoT sono diventati onnipresenti, integrati in qualsiasi cosa, dalle automobili ai droni, fino ai sensori domestici. Gli esperti prevedono che entro il 2030 ci saranno circa 30 miliardi di dispositivi IoT in tutto il mondo. Questi dispositivi generano enormi quantità di dati, che i sistemi di intelligenza artificiale sfruttano per fornire informazioni utili. Secondo Palmer, “Entro il 2030 ci aspettiamo oltre 30 miliardi di dispositivi IoT. Si tratta di automobili, droni, armadietti, sensori, tutti integrati nei processi aziendali e nel settore commerciale” Ma l’IoT non è solo raccolta di dati. Introduce il concetto di “economia delle cose”, in cui i dispositivi effettuano transazioni autonome. Per far funzionare tutto ciò, però, questi dispositivi hanno bisogno di una connettività sicura e affidabile, un ruolo che la blockchain è in grado di svolgere in modo unico. L’appetito dell’IA per i dati affidabili L’IA prospera grazie ai dati, ma la qualità e la sicurezza di questi ultimi sono fondamentali. I dataset pubblici hanno raggiunto i loro limiti, spingendo le aziende ad attingere ai dati proprietari generati dai dispositivi IoT. Questo crea una relazione a doppio senso: I dispositivi IoT forniscono dati per l’AI, mentre l’AI migliora questi dispositivi con un’intelligenza in tempo reale. Palmer sottolinea l’importanza dell’affidabilità dei dati in questo ecosistema: “È necessaria un’identità che fornisca l’origine dei dati. In questo modo sappiamo che i dati provengono da una certa fonte e sono firmati, ma poi dobbiamo anche fidarci dell’intelligenza artificiale che li restituisce” La blockchain svolge un ruolo importante nel garantire la fiducia. Garantisce la legittimità sia dei dati forniti ai sistemi di intelligenza artificiale sia dell’intelligenza restituita ai dispositivi IoT attraverso identità digitali verificate e firma crittografica. I portafogli digitali e l’adozione della blockchain I portafogli digitali stanno diventando una pietra miliare di questo ecosistema in evoluzione. Si prevede che il loro numero globale crescerà dagli attuali 4 miliardi a 5,6 miliardi entro il 2030. A differenza dei portafogli tradizionali, i portafogli abilitati alla blockchain vanno oltre le criptovalute, supportando funzionalità come l’astrazione del conto e l’integrazione con strumenti come WalletConnect. Una novità è l’integrazione dei depositi bancari con token. Questi sistemi sono un ponte tra l’attività bancaria tradizionale e la blockchain, incoraggiando le aziende a utilizzare la blockchain per le loro esigenze di transazione. Di conseguenza, la blockchain si sta facendo strada in applicazioni aziendali più ampie. La finanza incontra l’IoT L’integrazione della finanza nei dispositivi IoT è un altro passo avanti. Grazie ai contratti intelligenti e all’intelligenza artificiale, dispositivi diversi come automobili e droni possono ora gestire i pagamenti in modo autonomo. I pagamenti dei pedaggi, la ricarica dei veicoli elettrici e gli acquisti al dettaglio sono solo l’inizio di questo ecosistema finanziario integrato. Palmer ne ha illustrato il potenziale: “Collegando i caricabatterie e i veicoli EV alla blockchain, è possibile collegarli alle loro credenziali di pagamento e alle loro preferenze di pagamento. E poi si può avere una transazione peer-to-peer” Lo stesso principio si applica alle reti energetiche, dove i veicoli possono vendere energia nelle ore di punta e ricaricarsi nelle ore non di punta, migliorando così la sostenibilità. Reti infrastrutturali decentralizzate Un altro sviluppo interessante è l’ascesa delle reti di infrastrutture fisiche decentralizzate (DePIN). Queste reti consentono di condividere risorse o gettoni per creare infrastrutture guidate dalla comunità. Ad esempio, protocolli come Render mettono in comune le risorse delle GPU per i giochi, mentre Filecoin decentralizza lo storage. Secondo Palmer, “si tratta di capire come le comunità possano costruire infrastrutture specifiche di intelligenza artificiale e di connettività, nonché infrastrutture di pagamento specifiche per le loro aziende” Blockchain e il ruolo dei CBDC Anche i governi stanno notando il potenziale della blockchain. Le valute digitali delle banche centrali (Central Bank Digital Currencies, CBDC) vengono studiate come un modo per integrare la blockchain nelle politiche macroeconomiche, come la gestione dell’offerta di moneta e la ridistribuzione del reddito. I depositi tokenizzati estendono ulteriormente il ruolo della blockchain digitalizzando i sistemi monetari tradizionali. Con i CBDC e i depositi tokenizzati, la blockchain sta andando oltre le applicazioni di nicchia per diventare una parte importante degli ecosistemi finanziari di tutto il mondo. Il metaverso e la sua evoluzione Il metaverso, un tempo un concetto lontano, si sta evolvendo rapidamente. Innovazioni come gli occhiali intelligenti dotati di intelligenza artificiale cambiano il modo in cui gli utenti interagiscono con i contenuti digitali immersivi. Palmer ha osservato che: “Quest’anno, l’introduzione degli occhiali di Meta […] ti permette di […] accedere ai tuoi contenuti ma anche di avere accesso ad agenti AI” Anche i robot AI stanno aggiungendo una nuova dimensione al metaverso, collegando esperienze virtuali e fisiche.
Gli Stati Uniti guardano alla scoperta dell’AGI nell’escalation della rivalità tecnologica con la Cina
L’emergente rivalità tra Stati Uniti e Cina in materia di Intelligenza Artificiale Generale (AGI) potrebbe subire un’importante trasformazione politica: nel suo ultimo rapporto al Congresso, la Commissione di Revisione Economica e di Sicurezza USA-Cina (USCC) raccomanda un’iniziativa in stile Progetto Manhattan e restrizioni sui robot umanoidi. Pubblicato nel novembre 2024, il rapporto annuale della Commissione ha delineato 32 raccomandazioni che potrebbero alterare radicalmente le modalità di interazione tra i due Paesi, con l’intelligenza artificiale al centro di un nuovo capitolo della rivalità strategica. Stati Uniti-Cina: il moonshot dell’intelligenza artificiale e i controlli tecnologici critici Al centro del rapporto c’è una proposta ambiziosa: istituire un programma sostenuto dal governo per sviluppare l’intelligenza artificiale (AGI), ovvero sistemi di intelligenza artificiale in grado di eguagliare e potenzialmente superare le capacità cognitive umane. Tuttavia, la raccomandazione è solo un tassello di un puzzle tecnologico più ampio, che comprende controlli sulle esportazioni, screening degli investimenti e nuove politiche commerciali per preservare i vantaggi tecnologici degli Stati Uniti. L’iniziativa AGI proposta fornirebbe contratti pluriennali alle principali aziende di IA, ai fornitori di cloud e agli operatori di data center. Sarebbe sostenuta dalla massima priorità del Dipartimento della Difesa, il “DX Rating”, una designazione solitamente riservata ai progetti critici per la sicurezza nazionale. Questo livello di coinvolgimento del governo nello sviluppo dell’IA rispecchia l’urgenza vista in precedenti gare tecnologiche. Solleva questioni cruciali sul ruolo dell’intervento statale in un’industria guidata principalmente dall’innovazione del settore privato. Le raccomandazioni della Commissione, incentrate sulla tecnologia, vanno oltre l’IA. Tra le proposte degne di nota c’è quella di limitare le importazioni di robot umanoidi autonomi di produzione cinese con capacità avanzate di destrezza, locomozione e intelligenza. Il rapporto prende in considerazione anche i prodotti per le infrastrutture energetiche con capacità di monitoraggio a distanza, riflettendo le crescenti preoccupazioni per le tecnologie connesse nelle infrastrutture critiche. Il rapporto si basa sugli attuali controlli sulle esportazioni nel settore dei semiconduttori, raccomandando una maggiore supervisione dei trasferimenti di tecnologia e dei flussi di investimenti. Ciò avviene mentre la Cina continua a costruire capacità di produzione di chip a livello nazionale nonostante le restrizioni internazionali. La Commissione suggerisce di creare un Ufficio per gli investimenti in uscita che impedisca ai capitali e alle competenze statunitensi di far progredire le capacità tecnologiche della Cina in settori sensibili. Rimodellare le relazioni commerciali e i flussi di investimento Forse l’aspetto più significativo è che il rapporto raccomanda di eliminare lo status di Relazioni Commerciali Normali Permanenti (Permanent Normal Trade Relations, PNTR) della Cina, una mossa che potrebbe rimodellare la catena di approvvigionamento tecnologico e i flussi commerciali che hanno definito l’industria tecnologica globale per decenni. Questa raccomandazione riconosce la profonda interconnessione tra gli ecosistemi tecnologici statunitensi e cinesi, suggerendo al contempo che questa interdipendenza potrebbe comportare più rischi che benefici. La trasparenza dei dati è un altro tema chiave, con la raccomandazione di ampliare i requisiti di rendicontazione degli investimenti e dei trasferimenti di tecnologia. La Commissione chiede che venga migliorata la tracciabilità degli investimenti che passano attraverso entità offshore, affrontando un importante punto cieco negli attuali meccanismi di supervisione. La pubblicazione del rapporto arriva in un momento critico dello sviluppo tecnologico. La spinta della Cina verso l’autosufficienza nelle tecnologie vitali e la sua iniziativa “nuove forze produttive di qualità” dimostrano la determinazione di Pechino a essere leader nelle tecnologie di prossima generazione. Nel frattempo, le capacità dell’intelligenza artificiale e i progressi dell’informatica quantistica hanno alzato la posta in gioco nella competizione tecnologica. Tuttavia, le raccomandazioni della Commissione devono affrontare delle sfide pratiche. Raggiungere l’Intelligenza Artificiale rimane una sfida scientifica complessa che potrebbe non dare risultati rapidi, indipendentemente dai livelli di finanziamento. Inoltre, le restrizioni ai trasferimenti di tecnologia e agli investimenti potrebbero avere conseguenze indesiderate sulle reti globali di innovazione che storicamente hanno beneficiato entrambe le nazioni. Se queste raccomandazioni verranno attuate, l’industria tecnologica potrebbe dover navigare in un panorama normativo sempre più complesso. Le aziende dovranno affrontare nuovi requisiti di conformità per gli investimenti internazionali, i trasferimenti di tecnologia e i progetti di ricerca collaborativa. Sfide e implicazioni future L’efficacia delle misure proposte dipenderà probabilmente dal coordinamento con alleati e partner che condividono capacità tecnologiche e preoccupazioni simili. Il rapporto ne prende atto, raccomandando approcci multilaterali al controllo delle esportazioni e allo screening degli investimenti. La competizione tecnologica tra Stati Uniti e Cina è entrata in una nuova fase in cui la politica governativa può svolgere un ruolo più diretto nel plasmare lo sviluppo. Resta da vedere se questo approccio accelererà o ostacolerà l’innovazione, ma l’industria tecnologica dovrebbe prepararsi a un maggiore controllo e regolamentazione della collaborazione tecnologica internazionale. (Foto di Nathan Bingle) Vedi anche: Le aziende cinesi sfruttano la scappatoia del cloud per accedere alla tecnologia AI degli Stati Uniti 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. Scopri gli altri eventi tecnologici aziendali e i webinar di TechForge qui. Tags: ai, intelligenza artificiale Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
Ordnance Survey: Come gestire il ruolo dell’IA e le considerazioni etiche nella tecnologia geospaziale
Mentre ci avviciniamo a un nuovo anno pieno di potenzialità, il panorama della tecnologia, in particolare dell’intelligenza artificiale (AI) e dell’apprendimento automatico (ML), è sull’orlo di una trasformazione significativa. Manish Jethwa, CTO di Ordnance Survey (OS), l’agenzia cartografica nazionale della Gran Bretagna, offre uno sguardo approfondito su ciò che possiamo aspettarci da questi progressi e sulle loro implicazioni per il settore geospaziale. Abbattere le barriere con l’intelligenza artificiale Guardando al futuro, Jethwa prevede continui e significativi progressi nell’IA e nell’apprendimento automatico, in particolare con la spinta verso la Gen AI. Secondo Jethwa, l’integrazione di grandi modelli linguistici (LLM) con agenti più sofisticati non solo eseguirà compiti complessi per conto degli utenti, ma ridurrà ulteriormente le barriere all’interazione. Questo cambiamento, soprattutto nel settore geospaziale, significa che la traduzione del linguaggio naturale in precise interrogazioni di dati diventerà più fluida, rendendo in definitiva i dataset geospaziali più accessibili, mainstream e user-friendly. Formazione per compiti complessi Oltre agli LLM, Jethwa è ottimista riguardo ai progressi nella categoria più ampia dell’apprendimento automatico, grazie a un maggiore accesso alle unità di elaborazione grafica per la formazione. Dice: “Presso Ordnance Survey (OS), sfrutteremo questa capacità per addestrare modelli per compiti specifici e complessi, come l’estrazione automatica di caratteristiche dalle immagini. “Con un volume crescente di dati generati automaticamente, speriamo che il prossimo anno porti anche strumenti e tecniche innovative per convalidare i dati, assicurando che possano essere utilizzati con fiducia per l’uso previsto” Sottolinea l’importanza non solo di perseguire nuove funzionalità, ma anche di garantire che questi strumenti siano integrati in modo responsabile nei flussi di lavoro, concentrandosi sulla qualità e sulla gestione del rischio. La frontiera etica La rapida evoluzione dell’IA porta con sé un’urgente necessità di considerazioni etiche. Jethwa spiega: “Vorrei vedere una maggiore enfasi sull’IA etica e sullo sviluppo responsabile della tecnologia”, compresa la creazione di sistemi di IA che siano “trasparenti, equi e imparziali” e che considerino anche il loro impatto ambientale e sociale. Questa attenzione all’etica è racchiusa nel Responsible AI Charter di OS, che guida il suo approccio all’integrazione di nuove tecniche in modo sicuro. Inoltre, Jethwa sottolinea il ruolo dello sviluppo della forza lavoro nel successo delle trasformazioni. Ritiene che le organizzazioni debbano impegnarsi a “riqualificare e aggiornare i dipendenti per prepararli all’impatto dell’IA e della trasformazione digitale” Questo è fondamentale per garantire che, nel perseguire una maggiore efficienza, le aziende non perdano “la personalità, la creatività e le emozioni che portiamo come esseri umani sul posto di lavoro” Abbracciare il cambiamento gestendo i rischi Nonostante la promessa dei progressi tecnologici, rimangono degli ostacoli nel percorso verso la trasformazione digitale. Jethwa osserva che probabilmente persisteranno sfide come “la resistenza culturale e i rapidi cambiamenti successivi che portano alla stanchezza da cambiamento” Jethwa raccomanda un attento equilibrio tra l’adozione di nuove tecnologie e la gestione degli elementi umani dei processi di trasformazione. Poiché l’intelligenza artificiale continua a influenzare vari aspetti dell’attività aziendale, dal processo decisionale alla gestione del rischio, si pone anche il problema della sicurezza informatica. Jethwa sottolinea che “le minacce alla cybersicurezza alimentate dall’IA stanno diventando sempre più sofisticate” e invita le aziende a sviluppare strategie complete che coprano ogni aspetto, dall’archiviazione dei dati alla documentazione delle analisi. L’imperativo del progresso In un panorama in continua evoluzione, le organizzazioni che ristagnano rischiano di rimanere indietro rispetto alla concorrenza. Jethwa spiega che: “Le aziende che non riescono a tenersi al passo si espongono a rischi quali l’evoluzione delle aspettative dei clienti e la capacità di attrarre e trattenere i talenti” Jethwa sottolinea inoltre la necessità di una “visione chiara degli obiettivi futuri, di una comunicazione efficace dei progressi e di celebrare le tappe fondamentali per mantenere lo slancio” nelle iniziative di trasformazione digitale. Mentre ci avviamo verso un nuovo anno pieno di promesse, il futuro dell’IA e della tecnologia geospaziale ha un potere di trasformazione, ma deve essere usato in modo responsabile. Il percorso che ci attende nel 2025 richiede vigilanza, un impegno incrollabile verso le pratiche etiche e un tocco umano per guidare un’innovazione di successo. Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
OpenAI finanzia uno studio da 1 milione di dollari sull’intelligenza artificiale e la moralità alla Duke University
OpenAI sta assegnando una sovvenzione di 1 milione di dollari a un team di ricerca della Duke University per studiare come l’IA possa prevedere i giudizi morali degli esseri umani. L’iniziativa sottolinea la crescente attenzione all’intersezione tra tecnologia ed etica e solleva domande cruciali: L’IA è in grado di gestire le complessità della morale o le decisioni etiche devono rimanere di competenza degli esseri umani? Il Moral Attitudes and Decisions Lab (MADLAB) della Duke University, guidato dal professore di etica Walter Sinnott-Armstrong e dalla co-investigatrice Jana Schaich Borg, è responsabile del progetto “Making Moral AI”. Il team immagina un “GPS morale”, uno strumento in grado di guidare le decisioni etiche. La ricerca spazia in diversi campi, tra cui l’informatica, la filosofia, la psicologia e le neuroscienze, per capire come si formano gli atteggiamenti e le decisioni morali e come l’intelligenza artificiale può contribuire a questo processo. Il ruolo dell’intelligenza artificiale nella moralità Il lavoro del MADLAB esamina come l’intelligenza artificiale possa prevedere o influenzare i giudizi morali. Immagina un algoritmo che valuta i dilemmi etici, come decidere tra due esiti sfavorevoli nei veicoli autonomi o fornire indicazioni sulle pratiche commerciali etiche. Questi scenari sottolineano il potenziale dell’IA ma sollevano anche questioni fondamentali: Chi determina il quadro morale che guida questi tipi di strumenti e ci si può fidare dell’IA per prendere decisioni con implicazioni etiche? La visione di OpenAI La sovvenzione sostiene lo sviluppo di algoritmi che prevedano i giudizi morali dell’uomo in settori come la medicina, la legge e gli affari, che spesso comportano complessi compromessi etici. Per quanto promettente, l’intelligenza artificiale fatica ancora a cogliere le sfumature emotive e culturali della moralità. I sistemi attuali eccellono nel riconoscere gli schemi, ma non hanno la comprensione più profonda necessaria per il ragionamento etico. Un’altra preoccupazione riguarda il modo in cui questa tecnologia potrebbe essere applicata. Se da un lato l’IA potrebbe aiutare a prendere decisioni salvavita, dall’altro il suo utilizzo nelle strategie di difesa o di sorveglianza introduce dilemmi morali. Le azioni non etiche dell’IA possono essere giustificate se servono gli interessi nazionali o sono in linea con gli obiettivi della società? Queste domande sottolineano le difficoltà di incorporare la moralità nei sistemi di IA. Sfide e opportunità Integrare l’etica nell’IA è una sfida formidabile che richiede la collaborazione di più discipline. La moralità non è universale; è plasmata da valori culturali, personali e sociali, il che la rende difficile da codificare negli algoritmi. Inoltre, senza garanzie come la trasparenza e la responsabilità, c’è il rischio di perpetuare pregiudizi o di consentire applicazioni dannose. L’investimento di OpenAI nella ricerca della Duke segna un passo avanti verso la comprensione del ruolo dell’IA nel processo decisionale etico. Tuttavia, il viaggio è tutt’altro che concluso. Gli sviluppatori e i responsabili politici devono collaborare per garantire che gli strumenti di IA siano in linea con i valori sociali e che pongano l’accento sull’equità e sull’inclusione, affrontando al contempo i pregiudizi e le conseguenze indesiderate. Man mano che l’IA diventa sempre più parte integrante del processo decisionale, le sue implicazioni etiche richiedono attenzione. Progetti come “Making Moral AI” offrono un punto di partenza per navigare in un panorama complesso, bilanciando l’innovazione con la responsabilità al fine di plasmare un futuro in cui la tecnologia sia al servizio del bene comune. (Foto di Unsplash) Vedi anche: Governance dell’IA: Analisi delle normative globali emergenti 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. Scopri gli altri eventi tecnologici aziendali e i webinar di TechForge qui. Tags: AI, AI etica Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
Una nuova prospettiva sugli annunci generati dall’intelligenza artificiale
Mentre alcuni angoli di Internet sono impegnati a discutere se i video generati dall’intelligenza artificiale siano o meno una buona idea, il treno ha lasciato la stazione. I video pubblicitari generati dall’intelligenza artificiale sono arrivati. Marchi diversi come BMW, Starbucks, Coca-Cola, l’app Calm e JP Morgan Chase stanno utilizzando i contenuti dell’intelligenza artificiale nei loro annunci, insieme a molte altre piccole e grandi aziende. Meta sta persino offrendo agli inserzionisti strumenti per realizzare semplici video pubblicitari generati dall’intelligenza artificiale sulle sue piattaforme. Tuttavia, l’atteggiamento nei confronti dei video di IA è ancora contrastante. Il furore suscitato da uno spot televisivo di Toys “R” Us lo scorso giugno, che è stato criticato sia per essere privo di anima e di immaginazione, sia per la caratterizzazione incoerente e gli sfondi sciatti, dimostra quanto possano essere sbagliate le pubblicità dell’IA. I brand sono ancora nervosi nell’utilizzare l’IA dall’inizio alla fine, ed è comprensibile. Da soli, i modelli GenAI non sono ancora in grado di produrre asset pronti per l’esterno, ma praticamente tutti concordano sul fatto che aggiungono superpoteri alla creatività umana quando si tratta di prototipazione, storyboarding e editing. L’utilizzo dell’IA per l’ideazione pre-produzione e la rifinitura post-produzione, invece che per l’intero processo, può fare la differenza. Ci sono alcune fantastiche pubblicità sull’intelligenza artificiale che dimostrano come farlo bene. Nike è sempre una fonte di grandi esempi nel settore del marketing e la campagna dell’azienda “Never Done Evolving” del 2022 con Serena Williams ha vinto premi, tra cui il Digital Craft Grand Prix al Cannes Lions International Festival of Creativity, e ha portato una grande consapevolezza. Dobbiamo solo cambiare il nostro atteggiamento nei confronti dell’uso dell’intelligenza artificiale nei video, in modo da avere più pubblicità come Nike e meno pubblicità come Toys “R” Us. Fai leva sulla differenza dell’IA L’approccio comune all’integrazione dell’intelligenza artificiale nella produzione video è quello di utilizzarla per creare contenuti simili a quelli generati dall’uomo e ripresi dalla telecamera, ma per farlo in modo migliore, più veloce e/o più economico. Troppo spesso questo approccio non è all’altezza. L’IA rappresenta uno stile, un genere e un’atmosfera completamente nuovi per i contenuti video. Dobbiamo approfittare della sua novità e incoraggiare l’accettazione del fatto che i contenuti dell’IA saranno diversi da quelli umani. Invece di cercare di usarla per creare contenuti il più possibile simili a quelli umani, dovremmo celebrare l’innovazione che offre. I creatori dovrebbero utilizzare l’intelligenza artificiale per ciò che sa fare meglio, ovvero la rapida iterazione creativa e la trasformazione di concetti in immagini audaci per far progredire i progetti, non per sostituire completamente gli esseri umani. Ad esempio, la campagna 2023 Create Real Magic di Coca-Cola ha utilizzato l’intelligenza artificiale per fornire UGC con gli steroidi, diventando virale molto rapidamente. Le strategie di marketing digitale di Coca-Cola sono sofisticate e privilegiano contenuti interattivi e personalizzati, ma hanno mantenuto l’immagine riconoscibile del marchio Coke. Forse l’aspetto più importante è che il team creativo ha sfruttato lo stile dell’IA per montare il tutto negli asset finali rivolti all’esterno, invece di cercare di farlo sembrare un video cinematografico perfetto. Unisci l’intelligenza artificiale alla creatività umana Uno dei maggiori timori legati all’IA è che possa sostituire gli esseri umani nella creazione di annunci pubblicitari. Questi timori sono fuori luogo; i brand dovrebbero invece preoccuparsi che i loro concorrenti li superino sfruttando gli strumenti dell’IA per ottenere un vantaggio sul mercato. Dobbiamo mantenere gli esseri umani al centro del processo creativo, con idee, brainstorming e ispirazione, ma le persone che sfruttano gli strumenti dell’intelligenza artificiale supereranno e si faranno preferire da coloro che non lo fanno. L’intelligenza artificiale dovrebbe essere utilizzata per stimolare e potenziare la creatività umana. L’Intelligenza Artificiale può (e dovrebbe) eliminare l’attrito dalla collaborazione e dallo scambio di idee, rendendo più facile e veloce la sperimentazione di nuovi concetti e consentendo ai creatori di comunicare le innovazioni e le possibilità in modo più chiaro e accurato. È anche una forza potente per democratizzare l’accesso e le competenze, consentendo alle persone di imparare o lavorare in campi che prima pensavano fossero fuori dalla loro portata. Lecampagne di marketing orientate al cibo hanno spesso una forte risonanza sul pubblico e l’intelligenza artificiale può essere particolarmente utile in questo settore. Ad esempio, una recente pubblicità del ketchup Heinz è stata generata grazie a una miscela perfettamente inebriante di IA e creatività umana. Gli esseri umani hanno visto il potenziale di un esperimento di AI e le immagini generate dall’AI lo hanno trasformato in realtà. In modo simile, la recente collaborazione del mio team LTX Studio con eToro ha prodotto uno spot che è andato in onda durante le Olimpiadi. Lo spot mescolava filmati tradizionali con clip surreali generate dall’intelligenza artificiale e alla fine ha vinto un premio. Non essere troppo ansioso di rompere con il passato Molti marchi hanno un linguaggio visivo distintivo ed è importante mantenerlo. Il pubblico potrebbe avere un rapporto profondo e prezioso con l’immagine del tuo marchio. Se usi l’intelligenza artificiale per discostartene troppo bruscamente e rapidamente, perderai consensi, eroderai la tua autenticità e quasi sicuramente i clienti abbandoneranno il tuo marchio, probabilmente con molta rabbia e dolore. È invece una buona idea fondere l’IA con i contenuti tradizionali, guidati dalle emozioni, mantenendo gli elementi chiave del tuo stile e aggiornandoli in modo creativo. Ricorda che l’IA non dovrebbe produrre le tue risorse esterne senza aiuto e senza direttive. Integra gli strumenti di IA nel processo mantenendo comunque il controllo umano. Nutella ci è riuscita con una campagna del 2007 che ha utilizzato un algoritmo di intelligenza artificiale per creare 7 milioni di barattoli dal design unico. Il marchio ha mantenuto lo stesso marchio distintivo Nutella e la stessa forma del barattolo, ma ha prodotto etichette uniche, ognuna con un codice ID separato che ha portato i clienti a un’esperienza digitale personalizzata. In questo modo abbiamo creato un’esperienza interattiva radicale, senza alterare l’immagine tradizionale e amata del marchio. Gli annunci video generati dall’intelligenza artificiale sono qui per restare Non c’è modo di rimettere il genio dell’AI nella bottiglia.
Amazon raddoppia gli investimenti di Anthropic portandoli a 8 miliardi di dollari
Amazon ha annunciato un ulteriore investimento di 4 miliardi di dollari in Anthropic, portando l’impegno totale dell’azienda a 8 miliardi di dollari, nell’ambito della sua strategia di espansione dell’intelligenza artificiale. L’investimento è stato annunciato il 22 novembre 2024 e rafforza la posizione di Amazon nel settore dell’intelligenza artificiale, basandosi sui suoi consolidati servizi di cloud computing sotto forma di AWS. Pur mantenendo la partecipazione di minoranza di Amazon in Anthropic, l’investimento rappresenta uno sviluppo significativo nell’approccio dell’azienda alla tecnologia AI e all’infrastruttura cloud. L’ampliamento della collaborazione va oltre il semplice investimento finanziario. Anthropic ha ora designato AWS come “partner primario di formazione” per lo sviluppo di modelli di IA, oltre al ruolo di Amazon come fornitore primario di cloud. L’investimento di Amazon vedrà Anthropic utilizzare i chip di AWS Trainium e Inferentia per l’addestramento e per l’implementazione dei suoi futuri modelli fondamentali, compresi gli aggiornamenti del sistema di punta Claude AI. Il vantaggio competitivo di AWS Il proseguimento della partnership offre ad Amazon diversi vantaggi strategici nel competitivo mercato dei servizi di cloud computing e AI: Innovazione hardware: L’impegno a utilizzare i chip AWS Trainium e Inferentia per i modelli AI avanzati di Anthropic convalida l’investimento di Amazon nei chip AI personalizzati e posiziona AWS come un serio concorrente di NVIDIA nello spazio delle infrastrutture AI. Miglioramento dei servizi cloud: I clienti di AWS riceveranno un accesso anticipato alle capacità di messa a punto dei dati elaborati dai modelli di Anthropic. Questo vantaggio da solo potrebbe attirare un maggior numero di aziende verso la piattaforma cloud di Amazon. Prestazioni del modello: Claude 3.5 Sonnet, l’ultimo modello di Anthropic disponibile attraverso Amazon Bedrock, ha dimostrato prestazioni eccezionali nelle attività di codifica agenziale, secondo Anthropic. La sfaccettata strategia di Amazon per l’intelligenza artificiale Sebbene l’aumento dell’investimento in Anthropic sia impressionante in termini monetari, esso rappresenta solo una componente della più ampia strategia di Amazon in materia di AI. L’azienda sembra perseguire un approccio su più fronti: Partnership esterne: L’investimento in Anthropic fornisce accesso immediato a capacità di IA all’avanguardia da parte di terzi. Sviluppo interno: Amazon continua a sviluppare i propri modelli e capacità di IA. Sviluppo dell’infrastruttura: I continui investimenti in hardware specifico per l’IA, come i chip Trainium, dimostrano l’impegno a costruire un’infrastruttura incentrata sull’IA. L’ampliamento della partnership segnala l’impegno a lungo termine di Amazon nello sviluppo dell’IA, pur mantenendo una certa flessibilità grazie alla partecipazione di minoranza. Questo approccio consente ad Amazon di trarre vantaggio dalle innovazioni di Anthropic, mantenendo al contempo la possibilità di perseguire altre partnership con aziende di AI esterne e di continuare le iniziative di sviluppo interne. L’investimento rafforza la crescente tendenza delle grandi aziende tecnologiche a cercare partnership strategiche per l’IA piuttosto che affidarsi esclusivamente allo sviluppo interno. Inoltre, sottolinea il ruolo importante dell’infrastruttura cloud nella crescita del settore dell’IA. AWS si è posizionata come piattaforma adatta per l’addestramento e la distribuzione di modelli di IA. Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
Cosa potrebbe accadere se l’intelligenza artificiale fosse in grado di provare emozioni?
In un mondo in cui l’intelligenza artificiale sta diventando onnipresente, è affascinante pensare alla prospettiva di robot e avatar digitali alimentati dall’AI in grado di provare emozioni, come gli esseri umani. I modelli di IA non hanno coscienza e non hanno la capacità di provare emozioni, ma quali possibilità potrebbero nascere se questo dovesse cambiare? La nascita dell’IA emotiva La prospettiva di un sistema di IA che abbracci le prime scintille di emozioni non è forse così inverosimile come si potrebbe pensare. I sistemi di IA sono già in grado di valutare le emozioni delle persone e sempre più spesso sono anche in grado di replicare questi sentimenti nelle loro interazioni con gli esseri umani. Immaginare un’IA in grado di provare emozioni autentiche è ancora un atto di fede, ma se mai dovesse diventare possibile, immaginiamo che all’inizio saranno piuttosto elementari, simili a quelle di un bambino. Forse, un sistema di intelligenza artificiale potrebbe essere in grado di provare gioia per aver portato a termine con successo un compito, o forse anche confusione quando gli viene presentata una sfida che non sa come risolvere. Da lì, non è difficile immaginare che il sentimento di confusione si evolva in un sentimento di frustrazione per i ripetuti fallimenti nell’affrontare il problema in questione. E con l’ulteriore evoluzione di questo sistema, forse il suo spettro emotivo potrebbe espandersi fino a provare una punta di tristezza o di rammarico. Se le IA dovessero mai essere in grado di provare queste emozioni, non passerebbe molto tempo prima che possano esprimere sentimenti più sfumati, come l’eccitazione, l’impazienza e l’empatia verso gli esseri umani e le altre IA. Ad esempio, in uno scenario in cui un sistema di IA acquisisce una nuova abilità o risolve un nuovo tipo di problema, potrebbe provare un certo grado di soddisfazione per il successo. Questo è simile a quello che provano gli esseri umani quando risolvono una sfida particolarmente impegnativa, come un puzzle complesso, o quando fanno qualcosa per la prima volta, come guidare un’auto. L’empatia come motivatore Man mano che la capacità dell’intelligenza artificiale di provare emozioni si evolverà, diventerà sempre più complessa, fino ad arrivare a provare empatia per gli altri. L’empatia è una delle emozioni umane più complesse e consiste nel comprendere e condividere i sentimenti di un’altra persona. Se l’intelligenza artificiale è in grado di provare tali sentimenti, potrebbe ispirarla a diventare più utile, in modo simile a come gli esseri umani sono talvolta motivati ad aiutare i meno fortunati. Un’IA progettata per assistere i medici umani potrebbe sentirsi triste per chi è affetto da una malattia misteriosa. Questi sentimenti potrebbero spingerla a impegnarsi di più per trovare una diagnosi per la rara malattia di cui soffre quella persona. Se ci azzecca, l’IA potrebbe provare un senso di soddisfazione travolgente, sapendo che il paziente afflitto potrà ricevere le cure di cui ha bisogno. Oppure possiamo considerare un sistema di intelligenza artificiale costruito per rilevare i cambiamenti di un ambiente. Se un sistema di questo tipo dovesse riconoscere un aumento sostanziale dell’inquinamento in una certa area, potrebbe sentirsi deluso o addirittura rattristato da questa scoperta. Ma, come nel caso degli esseri umani, questi sentimenti potrebbero anche ispirare l’IA a trovare il modo di prevenire questa nuova fonte di inquinamento, magari inventando un modo più efficiente per riciclare o smaltire la sostanza tossica responsabile. In modo simile, un sistema di IA che incontra numerosi errori in un set di dati potrebbe essere costretto a perfezionare il suo algoritmo per ridurre il numero di errori. Questo avrebbe anche un impatto diretto sulle interazioni tra uomo e IA. Non è difficile immaginare che un bot del servizio clienti alimentato dall’IA che prova empatia per un cliente potrebbe essere disposto a fare il passo più lungo della gamba per aiutarlo a risolvere il suo problema. Oppure, in alternativa, potremmo avere insegnanti dotati di IA in grado di comprendere meglio le emozioni dei loro studenti e di adattare i metodi di insegnamento in modo appropriato. L’intelligenza artificiale empatica potrebbe trasformare il modo in cui trattiamo le persone con problemi di salute mentale. Il concetto di terapista digitale non è nuovo, ma se un terapista digitale riesce a relazionarsi meglio con i suoi pazienti a livello emotivo, può capire come supportarli al meglio. È possibile? Sorprendentemente, potremmo non essere così lontani. Sistemi di intelligenza artificiale come Antix sono già in grado di esprimere un’empatia artificiale. Si tratta di una piattaforma per la creazione di esseri umani digitali programmati per rispondere in modo comprensivo quando riconoscono sentimenti di frustrazione, rabbia o turbamento nelle persone con cui interagiscono. I suoi umani digitali sono in grado di rilevare le emozioni delle persone in base al loro linguaggio, al tipo di parole che usano, all’intonazione e al linguaggio del corpo. La capacità degli umani digitali di Antix di comprendere le emozioni si basa in parte sul modo in cui vengono addestrati. Ogni umano digitale è un token unico non fungibile o NFT che impara nel tempo dai suoi utenti, acquisendo maggiori conoscenze ed evolvendosi in modo da poter adattare le sue interazioni in risposta al comportamento o alle preferenze di un individuo. Poiché gli esseri umani digitali sono in grado di riconoscere le emozioni e di replicarle, hanno il potenziale per offrire esperienze più profonde e significative. Antix utilizza la piattaforma Unreal Engine 5 per dare alle sue creazioni un aspetto più realistico. I creatori possono modificare quasi ogni aspetto dei loro umani digitali, compresa la voce e l’aspetto, con la possibilità di modificare il tono della pelle, il colore degli occhi e piccoli dettagli come le sopracciglia e i peli del viso. Ciò che distingue Antix da altre piattaforme di intelligenza artificiale è che gli utenti possono personalizzare il comportamento dei loro umani digitali, per fornire la risposta emotiva più appropriata in diversi scenari. In questo modo, gli umani digitali possono rispondere con un tono di voce appropriato, facendo i gesti e le espressioni giuste quando devono sentirsi tristi, ad esempio, prima di trasformarsi in un
Google inaugura l’era dell’AI agenziale
Il CEO di Google Sundar Pichai ha annunciato il lancio di Gemini 2.0, un modello che rappresenta il passo successivo nell’ambizione di Google di rivoluzionare l’IA. Un anno dopo l’introduzione del modello Gemini 1.0, questo importante aggiornamento incorpora capacità multimodali migliorate, funzionalità agenziali e strumenti innovativi per gli utenti, progettati per superare i limiti della tecnologia guidata dall’IA. Un salto verso l’IA trasformativa Riflettendo sui 26 anni di missione di Google per organizzare e rendere accessibili le informazioni del mondo, Pichai ha dichiarato: “Se Gemini 1.0 serviva a organizzare e comprendere le informazioni, Gemini 2.0 serve a renderle molto più utili” Gemini 1.0, rilasciato nel dicembre 2022, si è distinto per essere il primo modello di intelligenza artificiale multimodale di Google. La prima iterazione era in grado di comprendere ed elaborare testi, video, immagini, audio e codice. La sua versione migliorata 1.5 è stata ampiamente apprezzata dagli sviluppatori per la sua capacità di comprendere i contesti lunghi, consentendo di realizzare applicazioni come NotebookLM, incentrata sulla produttività. Ora, con Gemini 2.0, Google intende accelerare il ruolo dell’IA come assistente universale in grado di generare immagini e audio in modo nativo, di ragionare e pianificare meglio e di prendere decisioni nel mondo reale. Secondo le parole di Pichai, questo sviluppo rappresenta l’alba di una “era agenziale” “Abbiamo investito nello sviluppo di modelli più agenziali, in grado cioè di comprendere meglio il mondo che ti circonda, di pensare più passi avanti e di agire per tuo conto, con la tua supervisione”, ha spiegato Pichai. Gemini 2.0: Caratteristiche principali e disponibilità Il cuore dell’annuncio di oggi è il rilascio sperimentale di Gemini 2.0 Flash, il modello di punta della seconda generazione di Gemini. Si basa sulle fondamenta gettate dai suoi predecessori e offre tempi di risposta più rapidi e prestazioni avanzate. Gemini 2.0 Flash supporta input e output multimodali, tra cui la possibilità di generare immagini native insieme al testo e di produrre audio multilingue text-to-speech orientabile. Inoltre, gli utenti possono beneficiare dell’integrazione di strumenti nativi come Google Search e anche di funzioni definite dall’utente di terze parti. Gli sviluppatori e le aziende potranno accedere a Gemini 2.0 Flash tramite Gemini API in Google AI Studio e Vertex AI, mentre il rilascio di modelli più grandi è previsto per gennaio 2024. Per garantire l’accessibilità globale, l’app Gemini presenta ora una versione ottimizzata per la chat del modello sperimentale 2.0 Flash. I primi utilizzatori possono sperimentare questo assistente aggiornato su desktop e mobile, mentre il lancio dell’app mobile è imminente. Anche i prodotti come Google Search sono stati migliorati con Gemini 2.0, consentendo di gestire query complesse come problemi matematici avanzati, richieste di codifica e domande multimodali. Una suite completa di innovazioni AI Il lancio di Gemini 2.0 è accompagnato da nuovi e interessanti strumenti che ne illustrano le capacità. Una di queste caratteristiche, Deep Research, funziona come un assistente di ricerca AI che semplifica il processo di investigazione di argomenti complessi compilando le informazioni in rapporti completi. Un altro aggiornamento migliora la ricerca con le panoramiche AI abilitate da Gemini che affrontano le complesse query degli utenti in più fasi. Il modello è stato addestrato utilizzando le Tensor Processing Unit (TPU) di sesta generazione di Google, note come Trillium, che Pichai ha definito “il 100% dell’addestramento e dell’inferenza di Gemini 2.0” Trillium è ora disponibile per gli sviluppatori esterni, consentendo loro di beneficiare della stessa infrastruttura che supporta i progressi di Google. Esperienze agenziali all’avanguardia Gemini 2.0 è accompagnato da prototipi “agonici” sperimentali costruiti per esplorare il futuro della collaborazione tra uomo e IA, tra cui: Progetto Astra: Un assistente AI universale Presentato per la prima volta all’I/O di quest’anno, Project Astra sfrutta la comprensione multimodale di Gemini 2.0 per migliorare le interazioni con l’IA nel mondo reale. Tester fidati hanno provato l’assistente su Android, offrendo un feedback che ha contribuito a perfezionare il dialogo multilingue, la conservazione della memoria e l’integrazione con gli strumenti di Google come Search, Lens e Maps. Astra ha anche dimostrato una latenza di conversazione quasi umana e sono in corso ulteriori ricerche per la sua applicazione nella tecnologia indossabile, come i prototipi di occhiali AI. Progetto Mariner: Ridefinire l’automazione del web Project Mariner è un assistente sperimentale per la navigazione web che sfrutta la capacità di Gemini 2.0 di ragionare su testo, immagini ed elementi interattivi come i moduli all’interno di un browser. Nei test iniziali ha raggiunto una percentuale di successo dell’83,5% nel benchmark WebVoyager per il completamento di attività web end-to-end. I primi tester che utilizzano un’estensione di Chrome stanno contribuendo a perfezionare le capacità di Mariner, mentre Google valuta le misure di sicurezza per garantire che la tecnologia rimanga facile da usare e sicura. Jules: Un agente di codifica per gli sviluppatori Jules, un assistente dotato di intelligenza artificiale costruito per gli sviluppatori, si integra direttamente nei flussi di lavoro di GitHub per affrontare le sfide di codifica. È in grado di proporre autonomamente soluzioni, generare piani ed eseguire attività basate sul codice, il tutto sotto la supervisione umana. Questa sperimentazione fa parte dell’obiettivo a lungo termine di Google di creare agenti AI versatili in vari settori. Applicazioni di gioco e non solo Estendendo la portata di Gemini 2.0 agli ambienti virtuali, Google DeepMind sta collaborando con partner di gioco come Supercell per creare agenti di gioco intelligenti. Questi compagni sperimentali di intelligenza artificiale possono interpretare le azioni di gioco in tempo reale, suggerire strategie e persino accedere a conoscenze più ampie tramite la ricerca. Sono in corso anche ricerche su come il ragionamento spaziale di Gemini 2.0 potrebbe supportare la robotica, aprendo le porte ad applicazioni future nel mondo fisico. Affrontare la responsabilità nello sviluppo dell’IA Con l’espansione delle capacità dell’IA, Google sottolinea l’importanza di dare priorità alla sicurezza e alle considerazioni etiche. Google sostiene che Gemini 2.0 è stata sottoposta a un’approfondita valutazione dei rischi, supportata dalla supervisione del Comitato per la Responsabilità e la Sicurezza per mitigare i potenziali rischi. Inoltre, le sue capacità di ragionamento incorporate consentono un “red-teaming”
3 modi in cui i team di produzione video utilizzano l’intelligenza artificiale per ottimizzare i flussi di lavoro
L’intelligenza artificiale (AI) sta entrando nel mondo della produzione video con lo stesso clamore che l’AI ha generato in qualsiasi altro caso d’uso – forse anche di più, perché i creatori di video sono le persone che fanno il clamore. Tra gli entusiasmi, ci sono anche i timori per l’impatto dell’IA. Molti temono che l’IA sostituisca i lavori umani. Altri temono che l’IA appiattisca la qualità delle storie raccontate, perché i modelli di IA vengono addestrati su contenuti già esistenti. Temono che, eliminando o mettendo da parte la creatività umana, ci ritroveremo con delle copie di progetti già fatti. Ma finora nessuno di questi timori si è concretizzato. Quasi due anni dopo il lancio di ChatGPT, che ha annunciato la nuova era dell’IA generativa (GenAI), stiamo iniziando a vederne l’impatto reale sulla produzione video. È molto più che un semplice clamore, e molto più positivo di quanto non avessero avvertito i catastrofisti. Nel corso del nostro lavoro di sviluppo di LTX Studio, il mio team ha collaborato a lungo con agenzie di produzione video. Abbiamo imparato molto su come utilizzano l’intelligenza artificiale per rendere più fluidi i progetti. Le aree in cui i team di produzione video utilizzano l’intelligenza artificiale sono tantissime, dalla pianificazione della logistica delle riprese all’implementazione delle palette di colori in post-produzione, ma ai fini di questa discussione mi concentrerò sui casi d’uso dello sviluppo creativo. I creatori di video stanno applicando l’intelligenza artificiale in modi innovativi. La usano per eliminare l’attrito dal processo creativo, in modo da poter visualizzare in modo più efficiente le proprie idee. Stanno producendo proposte più professionali e convincenti che portano più rapidamente il sostegno degli stakeholder a concetti di contenuti video innovativi. Inoltre, producono materiale più vicino alla loro visione e offrono esperienze più coinvolgenti ed emotive agli spettatori. Comunicare e proporre concetti creativi L’aggiunta dell’intelligenza artificiale nei flussi di lavoro della produzione video consente ai creatori di produrre pitch deck raffinati e convincenti in modo molto più rapido. Sono inclusi sinossi della trama, storyboard in movimento con ripartizione scena per scena, profili visivi dei personaggi, moodboard e palette di colori. Grazie all’intelligenza artificiale, i team possono anche trasmettere le loro idee sviluppando risorse come sizzle reel, teaser, finti trailer e video concettuali. Accelerare il processo significa che puoi sperimentare di più e investire di più nella collaborazione con l’IA come copilota. Non ci sono più barriere di tempo o di budget sul numero di iterazioni che puoi provare e poi scartare o modificare, il che alimenta una maggiore creatività. Uno sviluppo più rapido e di alta qualità dei concept aiuta a rimuovere gli ostacoli nella pipeline di produzione e ad accelerare il processo di approvazione, consentendoti di portare avanti i progetti prima. L’intelligenza artificiale può trasformare rapidamente idee entusiasmanti in un pitch deck o in un concept video che comunichi meglio la tua visione, aiutandoti a convincere clienti, investitori, partner e talenti a partecipare al tuo progetto. In questo modo, i piccoli team non si lasceranno sfuggire le opportunità solo perché non hanno le risorse per produrre un pitch raffinato. Inoltre, questi pitch assistiti dall’intelligenza artificiale fanno un lavoro migliore nel trasmettere i dettagli di ciò che hai in mente. Quando condividi le idee con i tuoi collaboratori, non avrai la frustrazione di dover andare avanti e indietro a modificare la tua spiegazione e poi il loro contributo. La comunicazione è più fluida e riceverai materiale e iterazioni che corrispondono maggiormente alla tua visione creativa. Collaborare in tempo reale Una volta aggiunta l’intelligenza artificiale, è possibile collaborare su concetti creativi, storyboard e persino progetti video completi in tempo reale, proprio come in un documento di Google. Non ci sono intoppi o ritardi nell’invio di materiale da una persona all’altra. Se invii un allegato via e-mail o un link a piattaforme di condivisione di file, devi aspettare che il file venga caricato e che l’altra persona lo scarichi e poi carichi la sua versione modificata. C’è anche il rischio di perdere l’ultima versione modificata. Con la tecnologia di produzione video potenziata dall’intelligenza artificiale, puoi organizzare sessioni di lavoro in tempo reale in cui vedi le modifiche dell’altro all’istante, permettendoti di condividere idee, rivedere le modifiche e perfezionare il tuo concetto. GenAI ti permette di apportare immediatamente modifiche alle angolazioni della telecamera, alle ambientazioni, ai personaggi e altro ancora. Se a qualcuno non piace la modifica, non avrai problemi a trovare la modifica e a tornare a una versione precedente. Questo è particolarmente importante per i team remoti. Non sempre è possibile riunire i migliori talenti in un unico luogo e possono essere necessari mesi per raggiungere questo obiettivo, anche per progetti di grandi dimensioni con un budget elevato. La collaborazione remota istantanea consente un flusso di idee senza soluzione di continuità, elimina l’attrito delle collaborazioni e aumenta la creatività che deriva dalla condivisione delle idee. Una collaborazione a distanza senza problemi aiuta anche le agenzie, i creatori e gli studi di produzione a lavorare facilmente con sponsor e marchi. Spesso vogliono vedere il lavoro in corso e dare il loro contributo. Gli stakeholder potrebbero anche aver bisogno di dare un feedback sulle informazioni consentite o sulla messaggistica del marchio e di verificare la conformità con le normative vigenti. Acquisizione del movimento Il movimento realistico del corpo e le espressioni facciali sono una delle sfide più grandi per gli animatori, soprattutto per quelli che utilizzano l’intelligenza artificiale. I creatori cercano sempre di migliorare il realismo dei personaggi nei giochi e nei video e di renderli più espressivi dal punto di vista emotivo. Ma l’effetto “uncanny valley” continua a ostacolare l’animazione basata sull’IA, per cui attualmente questa ricerca richiede una grande quantità di keyframing manuale, modifiche e perfezionamenti infiniti. È frustrante e richiede molto tempo e, anche dopo tutto questo lavoro, non è sempre convincente. La cattura del movimento offre un barlume di soluzione. Utilizza l’intelligenza artificiale per catturare la complessità delle espressioni facciali dai video caricati dagli esseri umani, per poi trasferirle ai personaggi animati. Anche se è ancora nelle prime
Il forte fronte AI di Omnicom-IPG potrebbe proteggere dalle Big Tech
Il 13 dicembre 1996, la birra Miller ha ritirato tutte le sue attività da Leo Burnett, letteralmente da un giorno all’altro. Ufficialmente si trattava di vendite scarse, ma si diceva che Miller avesse scoperto che una filiale di Burnett aveva preso un piccolo progetto da Anheuser-Busch e Miller era furiosa. Ora che le holding possiedono una parte enorme del panorama pubblicitario, le aziende sono più propense a convivere con il fatto che la loro agenzia pubblicitaria appartenga a una famiglia di aziende che potrebbero servire anche un rivale. Ma a parte il fatto che entrambi gli amministratori delegati giocano a golf con l’amministratore delegato del conglomerato (non contemporaneamente), non c’è alcuna sovrapposizione. I dipartimenti creativi e di account di ogni agenzia affiliata sono ermeticamente isolati da tutte le altre agenzie della rete, il che potrebbe essere più un accordo finanziario che una vera e propria rete. A seconda di quanto siano esigenti i clienti, lo stesso vale per i media, anche se le economie di scala rendono più interessante l’acquisto all’ingrosso. La sera dopo che Omnicom e IPG si sono scontrate come due masse terrestri che formano un supercontinente, mi è capitato di tenere il mio corso di Storia della Pubblicità e i miei studenti erano curiosi di sapere come i leader aziendali avessero giustificato la fusione, che in realtà è più un’acquisizione di IPG da parte di Omnicom. Era una questione di soldi? È sempre una questione di soldi, ma perché ora? Hanno cercato di fondersi anni fa; oggi il clima è migliore con Trump che torna alla Casa Bianca, ma questo non spiega tutto. Ho consultato la nuova e un po’ fastidiosa “Panoramica sull’AI” di Google Search Labs, chiedendole di elencare i vantaggi della fusione. Tutti, tranne l’ultimo punto, sembravano una lista di luoghi comuni sul fatto di essere più forti condividendo le proprie risorse. Ammettiamolo, molte di queste risorse sono, come già detto, di proprietà di clienti concorrenti. E perché condividere? Sia Omnicom che IPG sono enormi e sono diventate, come Engulf & Devour di Mel Brooks, dei veri e propri pianeti della pubblicità e della comunicazione. L’ultimo punto dell’elenco generato dall’intelligenza artificiale è stato per me un momento di eureka e di déjà vu: “La fusione, che creerebbe la più grande agenzia pubblicitaria del mondo, arriva mentre il settore affronta le sfide dell’IA generativa e di altri cambiamenti tecnologici” In altre parole, c’è un’enorme preoccupazione che le aziende digitali lascino all’IA la libertà di creare, eseguire e pubblicare pubblicità, rendendo così obsolete le agenzie pubblicitarie. Un po’ come le auto a guida autonoma che rendono obsoleta la guida. L’intero panorama sta cambiando e tutti sono preoccupati di come sarà. Per quanto riguarda il déjà vu, in un‘intervista del 2012 al New York Times, Ed McCabe, il direttore creativo che ha reso sicure le Volvo e Frank Perdue un nome familiare, ha detto a proposito di quella fase della rivoluzione digitale: “In questo momento ci troviamo in una situazione in cui le agenzie pubblicitarie stanno facendo le bizze, cercando di abbracciare tecnologie che non capiscono bene, cercando di dimostrare di essere all’altezza” Axios ha reso più esplicita la minaccia per le agenzie pubblicitarie: Google e Meta stanno offrendo pubblicità AI su misura direttamente agli inserzionisti. Kyle Chayka del New Yorker ha aggiunto Microsoft alla lista. Inoltre, IPG ha avuto un paio di anni poco brillanti. Sarà interessante cercare di capire se vincerà Godzilla o Megalon. Come copywriter e direttore creativo di professione, ho sviluppato un punto di vista basato sulla saggezza di filosofi pubblicitari come McCabe, Bill Bernbach, Pat Fallon e Dan Wieden. E ho visto che la tecnologia è la coda che scodinzola nella pubblicità da decenni ormai. Settanta anni fa, Bernbach disse: “Tra 100 anni, l’idea sarà ancora più importante di tutta la tecnologia del mondo” Sedici anni fa, Alex Bogusky, cofondatore di CP B, scrisse nella sua introduzione a Hey, Whipple, Squeeze This di Luke Sullivan: “Vedete, i nuovi media, i media non tradizionali, l’integrazione – possono essere le parole d’ordine che leggiamo ogni giorno nel clamore che circonda il nostro business. Ma per quanto ne so, non hanno ancora trovato una forma di comunicazione potente che non inizi almeno con le parole” Quindi, mentre i giganti dei media si sfidano, la pubblicità creativa rimarrà la base del settore e finché l’IA non sarà abbastanza brava da pensare come un essere umano nevrotico, pieno di dubbi, non lineare e dipendente dalla caffeina, non sarà in grado di sostituire i pensatori creativi. Ma, come abbiamo visto, per un breve periodo, la novità dell’IA potrebbe soppiantarci. Tuttavia, l’IA è utile e, a quanto pare, un settore in cui è indispensabile è quello dei media. Come ha detto Neil deGrasse Tyson, c’è una tonnellata di dati là fuori e senza l’IA non saremmo mai in grado di dare un senso a tutto questo. L’anno scorso Omnicom ha acquisito la “centrale del commercio digitale” Flywheel; il campo in cui si svolgerà la prossima battaglia sembra essere quello dei media digitali. Google, Meta, Microsoft (dove sono Amazon ed eBay?) contro Omnicom, WPP, Publicis, Dentsu, Havas e forse qualche nuovo arrivato. Qualcuno vuole il pifferaio magico? Per quanto riguarda gli inevitabili scossoni e le scosse, non conosco John Wren, ma ho lavorato a stretto contatto con Philippe Krakowsky anni fa e posso affermare con sicurezza che ha davvero a cuore le persone con cui lavora e che cercherà di trarre il meglio dalla fusione per loro. Era inevitabile? L’intelligenza artificiale è un vero e proprio cambiamento di gioco o solo l’ultimo catalizzatore tecnologico? Ripenso al 2005 circa: Gary Goldsmith era direttore creativo di Young & Rubicam. Un giornalista gli chiese di prevedere come sarebbe stato il settore pubblicitario tra 20 anni e lui rispose: “Rimarranno due agenzie pubblicitarie giganti e una cercherà di comprare l’altra” Tutti risero. Leggi di più su www.adweek.com
