Costruisci una forte strategia di attribuzione per combattere la frammentazione
Oggi il percorso medio di acquisto prevede 56 punti di contatto su varie piattaforme. Questa proliferazione di canali introduce un nuovo livello di complessità e complica l’allineamento creativo, in quanto campagne disarticolate portano alla sfiducia e alla frustrazione dei consumatori. Se gli addetti al marketing non riescono a identificare quali combinazioni di canali funzionano o, soprattutto, quali non funzionano, diventa quasi impossibile stabilire le priorità della spesa pubblicitaria. Con il giusto modello di attribuzione, gli esperti di marketing possono centralizzare le metriche per visualizzare l’intero percorso del cliente, dare priorità ai budget per massimizzare la spesa pubblicitaria e formulare raccomandazioni basate sui dati alla leadership. Questi strumenti aiutano a centralizzare e normalizzare i dati e a garantire che siano puliti, deduplicati e pronti per un’analisi più approfondita. La scelta del giusto modello di attribuzione può essere complicata. Ecco i tipi più comuni, con i loro pro e contro. Modello a percorso completo Questo modello è il più esteso e tecnico perché fornisce il tracciamento più completo del percorso di un cliente, registrando ogni interazione di marketing dal primo punto di contatto alla conversione finale. Tiene conto di tutti gli sforzi di marketing, come gli annunci pubblicitari, le interazioni sui social media, le campagne e-mail e persino gli impegni successivi all’acquisto, rendendolo molto efficace per un’analisi approfondita di ciò che funziona e di ciò che non funziona. Fornisce una visione dettagliata e end-to-end del percorso del cliente, consentendo agli addetti al marketing di attribuire con precisione i ricavi a specifiche attività di marketing. Inoltre, aiuta a ottimizzare l’allocazione del budget evidenziando i punti di contatto più influenti nel customer journey e supporta il processo decisionale strategico rivelando come i diversi canali lavorino insieme per influenzare le conversioni. Tuttavia, richiede risorse significative, tra cui strumenti di analisi avanzati e personale qualificato per la gestione e l’interpretazione dei dati, e può richiedere molto tempo per la configurazione e la manutenzione. Attribuzione lineare Questo modello assegna lo stesso valore a tutti i punti di contatto nel percorso del cliente. Ad esempio, se un cliente ti trova su Facebook, poi si iscrive alla tua newsletter e infine clicca sul link di un’e-mail prima di effettuare un acquisto, ogni punto di contatto riceverà lo stesso credito per la conversione. È relativamente facile da implementare e da capire, il che la rende un’opzione pratica per i team con risorse limitate o per chi sta iniziando a esplorare l’attribuzione multi-touch. Assegnare lo stesso credito a tutti i punti di contatto del customer journey enfatizza il valore di ogni interazione. L’aspetto negativo, però, è che manca di approfondimenti sfumati perché non tiene conto della diversa influenza che le varie interazioni possono avere sulla conversione finale.
Lo strumento generatore di intelligenza artificiale di Amazon ora può creare annunci audio
Presto sulle proprietà di Amazon potrai ascoltare più annunci audio creati con l’IA generativa. I brand possono ora utilizzare l ‘intelligenza artificiale generativa per creare annunci audio, oltre a immagini e video, attraverso gli strumenti self-service di Amazon Ads. Questo è stato uno dei tanti sviluppi legati alla pubblicità e all’adtech che il gigante del commercio ha annunciato oggi ad Amazon unBoxed, la sua conferenza annuale sulla pubblicità, mentre lotta per mantenere il suo dominio nella pubblicità digitale e nei media al dettaglio. “Con l’aggiunta dell’audio, offriamo una suite completa di strumenti in grado di generare immagini, video e audio a partire da poco più delle informazioni contenute nella pagina di dettaglio di un prodotto”, ha dichiarato ad ADWEEK Jay Richman, vicepresidente delle esperienze creative di Amazon. Amazon ha iniziato a testare la possibilità per gli inserzionisti di creare annunci con l’AI lo scorso autunno. Raggiungere l’AI L’azienda ha anche annunciato un nuovo studio creativo AI, che riunisce tutti gli strumenti AI generativi di Amazon in un unico luogo. Richman ha dichiarato che lo strumento consente agli inserzionisti di creare in modo più efficiente campagne personalizzate per le diverse piattaforme di proprietà di Amazon come Prime Video, Twitch, Amazon.com o i dispositivi abilitati ad Alexa. In un esempio, un’immagine di una tazza di caffè può essere modificata per aggiungere un movimento sottile che mostra il vapore che sale dalla tazza per trasformare l’immagine in un video. L’aggiunta di un suono alla clip la trasforma in un annuncio audio, ha spiegato Richman. “Pensiamo che si tratti di un’idea davvero grandiosa e che porterà a un numero maggiore di opportunità di marketing full-funnel per i marchi, grandi e piccoli”, ha dichiarato Richman. Tuttavia, un inserzionista ha dichiarato ad ADWEEK che gli strumenti di creazione di contenuti generati dall’intelligenza artificiale di Amazon hanno ancora molta strada da fare. L’inserzionista ha affermato che gli strumenti di Amazon non sostituiscono perfettamente la creazione di contenuti personalizzati da parte di un uomo. “Il generatore di video, ad esempio, ti permette di generare annunci video, ma in pratica li inserisce in una strana presentazione in PowerPoint o in un video di formazione per dipendenti degli anni ’90”, ha detto l’acquirente.
Google annuncia una ristrutturazione per accelerare le iniziative sull’IA
Il CEO di Google Sundar Pichai ha annunciato una serie di cambiamenti strutturali e di nomine di dirigenti volti ad accelerare le iniziative dell’azienda in materia di AI. La ristrutturazione vede il team dell’app Gemini, guidato da Sissie Hsiao, unirsi a Google DeepMind sotto la guida di Demis Hassabis. “L’avvicinamento dei team migliorerà i cicli di feedback, consentirà una rapida implementazione dei nostri nuovi modelli nell’app Gemini, renderà più efficiente il nostro lavoro post-training e si baserà sul nostro grande slancio di prodotto”, ha spiegato Pichai. Inoltre, i team Assistant che si occupano di dispositivi ed esperienze domestiche saranno integrati nella divisione Platforms & Devices. Questa riorganizzazione ha lo scopo di allineare questi team più strettamente con le superfici di prodotto per cui stanno sviluppando e di consolidare le iniziative di AI per la casa intelligente di Google sotto un unico ombrello. Prabhakar Raghavan, veterano di Google da 12 anni, lascerà il suo attuale ruolo per diventare Chief Technologist di Google. Pichai ha elogiato il contributo di Raghavan, sottolineando la sua leadership in varie divisioni tra cui Ricerca, Spazio di lavoro, Annunci e Conoscenza e informazione (K&I). “Il percorso di leadership di Prabhakar in Google è stato notevole”, ha sottolineato Pichai. “Ha guidato il team di Gmail nel lancio di Smart Reply e Smart Compose come primi esempi di utilizzo dell’intelligenza artificiale per migliorare i prodotti, e ha portato Gmail e Drive oltre il miliardo di utenti” A prendere il timone della divisione K&I sarà Nick Fox, Googler di lunga data e membro del team di leadership di Raghavan. La nomina di Fox a SVP di K&I è dovuta alla sua vasta esperienza in vari settori dell’azienda, tra cui il prodotto e il design di Search e Assistant, oltre ai prodotti Shopping, Viaggi e Pagamenti. “Nick è stato determinante nel definire la roadmap dei prodotti AI di Google e nel collaborare a stretto contatto con Prabhakar e il suo team di leadership sulla strategia di K&I”, commenta Pichai. “Mi rivolgo spesso a Nick per affrontare le questioni di prodotto più impegnative e lui riesce sempre a compiere progressi con tenacia, velocità e ottimismo” La ristrutturazione arriva in un periodo di innovazioni basate sull’IA in tutta la gamma di prodotti Google. Gli sviluppi recenti includono il successo virale di NotebookLM con le panoramiche audio, i miglioramenti alla scoperta delle informazioni in Search e Lens, il lancio di una piattaforma di Google Shopping rinnovata e adattata all’era dell’intelligenza artificiale, progressi come AlphaProteo che potrebbe rivoluzionare la progettazione delle proteine e gli aggiornamenti della famiglia di modelli Gemini. Pichai ha anche evidenziato un importante traguardo nelle iniziative di Google per l’AI nel settore sanitario, rivelando che il suo sistema di AI per il rilevamento della retinopatia diabetica ha effettuato finora 600.000 screening. L’azienda ha in programma di espandere l’accesso a questa tecnologia in India e Thailandia. “L’IA si muove più velocemente di qualsiasi altra tecnologia. Per continuare ad aumentare il ritmo del progresso, abbiamo fatto dei cambiamenti per semplificare le nostre strutture lungo il percorso”, ha spiegato Pichai. (Foto di Mitchell Luo) Vedi anche: Wayra di Telefónica sostiene il motore di risposte AI Perplexity 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, Alphabet, intelligenza artificiale, gemini, Google, sundar pichai Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
Non avere fretta di costruire il tuo sistema di intelligenza artificiale
Negli ultimi mesi, abbiamo visto titoli di giornale pieni di grandi holding, da WPP a Publicis, che hanno investito centinaia di milioni di dollari per costruire i propri sistemi di intelligenza artificiale. In qualità di leader di un’agenzia, sarebbe del tutto naturale sentire l’impulso a seguirne l’esempio; se stai vedendo questi titoli, probabilmente ti starai chiedendo: “Cosa sanno queste grandi agenzie che io non so? Devo iniziare a costruire un sistema di intelligenza artificiale prima di rimanere indietro o di essere svantaggiato dalla concorrenza?” Ma prima di correre a stanziare risorse, è essenziale fare un passo indietro e considerare il panorama e il ritmo di questa nuova tecnologia. La realtà è che l’IA generativa è entrata in scena da meno di due anni e sta avanzando a un ritmo così rapido che i sistemi di frontiera che emergeranno nei prossimi due anni saranno probabilmente incredibilmente capaci, molto più di qualsiasi sistema interno che un’agenzia potrebbe sviluppare da sola oggi. Questo non significa che non dovresti sperimentare le tue applicazioni di IA, ma assicurati di farlo sulla base della tua comprensione di come sfruttare al meglio l’IA, non della FOMO. Ti consiglio di seguire questo manuale per abbracciare e applicare l’IA in modo strategico. Acquisisci formazione e competenza con l’IA generativa Questo primo passo è fondamentale per andare oltre le parole d’ordine e raggiungere un livello base di conoscenza dell’IA, in modo da poter prendere decisioni informate su come l’IA può essere utile alla tua agenzia e ai tuoi clienti. L’IA generativa non è uno strumento monolitico, ma una suite di tecnologie con diverse applicazioni. Investi nella formazione del tuo team sull’IA, rivolgiti a esperti di IA ed esplora gli strumenti già presenti sul mercato. Sarai in grado di proporre applicazioni innovative di IA per la tua agenzia che abbiano senso in termini di investimento tecnologico e di ROI. Stabilire linee guida etiche e di governance Come per ogni tecnologia potente, l’adozione dell’IA comporta importanti considerazioni etiche e operative. Prima di tuffarsi in iniziative guidate dall’IA, è essenziale stabilire un quadro di governance che garantisca un uso responsabile dell’IA all’interno della tua agenzia.
Intelligenza artificiale per il web design: Strumenti, tendenze e tecniche
Il ruolo dell’intelligenza artificiale nel web design si è evoluto in modo significativo, trasformando il modo in cui vengono costruiti i siti web e migliorandone le funzionalità. Non più limitata all’automazione di base, l’IA è ora profondamente integrata nel processo di web design, offrendo ai designer un potente strumento per creare siti web più dinamici, reattivi e personalizzati. In questo articolo ci addentreremo nel modo in cui l’intelligenza artificiale sta cambiando il web design e ti forniremo informazioni utili su come incorporare l’intelligenza artificiale nel tuo flusso di lavoro di progettazione. Come utilizzare l’intelligenza artificiale per il web design? L’influenza dell’intelligenza artificiale sul web design va oltre la semplice velocizzazione delle attività: si tratta di prendere decisioni più intelligenti e basate sui dati per creare una migliore esperienza utente. Ecco come l’IA può trasformare il processo di progettazione, dall’ideazione all’esecuzione. Decisioni di progettazione basate sui dati Uno dei principali vantaggi dell’intelligenza artificiale nel web design è la capacità di analizzare grandi serie di dati in modo rapido e accurato. Questo permette ai designer di prendere decisioni più informate quando creano interfacce utente. Analizzando il comportamento degli utenti, come i clic, gli schemi di scorrimento e il tempo trascorso sulle pagine, gli strumenti di intelligenza artificiale possono suggerire modifiche al layout che portano a un maggiore coinvolgimento. Migliorare la UX con la personalizzazione La personalizzazione non è più una caratteristica da avere, ma un’aspettativa. L’intelligenza artificiale può aiutarti a progettare siti web che si adattano alle preferenze dei singoli utenti. Analizzando il comportamento degli utenti in tempo reale, gli strumenti di intelligenza artificiale possono adattare gli elementi della pagina, come il layout, i contenuti o i consigli sui prodotti, in modo da soddisfare gli interessi specifici dell’utente. Un buon esempio sono i siti di e-commerce che mostrano dinamicamente i prodotti in base alla cronologia di navigazione degli utenti. Il livello di personalizzazione è sempre più cruciale in quanto gli utenti si aspettano esperienze sempre più personalizzate online. Un rapporto di McKinsey evidenzia la crescente aspettativa di personalizzazione dei contenuti dei siti web, affermando che “il 76% si sente frustrato quando ciò non avviene” L’integrazione dell’intelligenza artificiale nel tuo processo di web design ti permette di soddisfare queste aspettative e di creare progetti più efficaci che aumentano il coinvolgimento e la soddisfazione degli utenti. Automatizzare le attività banali I designer spesso si impantanano in attività ripetitive, come il ridimensionamento delle immagini o la regolazione dei layout per le diverse dimensioni dello schermo. L’intelligenza artificiale può automatizzare queste attività, liberando più tempo per i designer che possono così concentrarsi sulla creatività e sull’innovazione. Gli strumenti di intelligenza artificiale possono generare automaticamente variazioni di design e persino testarle in tempo reale, aiutandoti a identificare ciò che funziona meglio senza dover fare sforzi manuali. In effetti, l’utilizzo di AI landing page builder può cambiare le carte in tavola sia per i marketer che per i designer. Questi strumenti non solo automatizzano gran parte del processo di progettazione, ma utilizzano anche l’intelligenza artificiale per prevedere quali elementi del design porteranno il maggior numero di conversioni, riducendo la fase di prova ed errore. Incorporando l’intelligenza artificiale nel tuo flusso di lavoro, non solo risparmierai tempo, ma migliorerai la qualità dei tuoi progetti grazie all’utilizzo di informazioni basate sui dati. Mentre l’intelligenza artificiale continua a plasmare il web design, stanno emergendo diversi strumenti potenti per semplificare i processi e migliorare la creatività. Ecco alcuni dei principali strumenti di intelligenza artificiale che puoi utilizzare per creare siti web moderni e dinamici: Wix ADI Lo strumento ADI di Wix aiuta gli utenti a creare siti web professionali con poca o nessuna esperienza di codifica. Ponendo alcune domande, gli utenti generano automaticamente il layout e il design di un sito web unico, completo di contenuti personalizzati. Inoltre, offre funzioni di ottimizzazione SEO e di personalizzazione che consentono agli utenti di adattare il sito web generato alle loro esigenze. 10Web 10Web è un costruttore di siti web WordPress alimentato dall’intelligenza artificiale che semplifica il processo di creazione. Offre funzioni come la generazione rapida di siti web, strumenti di progettazione intuitivi e una perfetta integrazione con WordPress. Pur essendo limitato alla piattaforma WordPress e con una leggera curva di apprendimento per le funzioni avanzate, 10Web offre una soluzione facile da usare per creare siti web professionali con strumenti basati sull’intelligenza artificiale. Hostinger Hostinger è un famoso provider di web hosting che offre un costruttore di siti web AI conveniente e facile da usare. Grazie all’interfaccia drag-and-drop, all’installazione di WordPress con un solo clic e alle intuizioni guidate dall’intelligenza artificiale, Hostinger rende facile la creazione di siti web professionali. Sebbene presenti limitazioni come l’hosting condiviso e il potenziale upselling, la combinazione di hosting di qualità e strumenti intuitivi rende Hostinger una scelta interessante per chi cerca una soluzione economica. Unbounce Unbounce è uno dei principali creatori di landing page basati sull’intelligenza artificiale che offre funzionalità come contenuti personalizzati, ottimizzazione basata sui dati e un’interfaccia facile da usare. Sebbene abbia una curva di apprendimento più ripida per i principianti e prezzi più alti rispetto ad alcune alternative, la capacità di Unbounce di creare landing page ad alta conversione lo rende uno strumento prezioso per le aziende che cercano di migliorare i loro sforzi di marketing online. Adobe Sensei Adobe Sensei integra l’intelligenza artificiale nella suite Adobe, consentendo ai web designer di automatizzare attività banali come il ritaglio delle immagini, la rimozione degli oggetti e persino la progettazione del layout. Per i web designer che utilizzano piattaforme come Adobe XD, Sensei è in grado di consigliare modifiche al design in base ai dati degli utenti e al loro comportamento storico. Adobe Sensei è quindi uno strumento potente per i designer che vogliono rimanere creativi ottimizzando il loro flusso di lavoro. L’impatto dell’AI sulle tendenze del web design Mentre l’intelligenza artificiale continua a plasmare il panorama del web design, stiamo assistendo all’emergere di chiare tendenze. Queste tendenze riflettono la crescente sofisticazione degli strumenti di IA e il loro crescente impatto sull’esperienza utente e sulle metodologie di
L’UE avvia un codice di condotta sull’IA per bilanciare innovazione e sicurezza
La Commissione europea ha dato il via al progetto per lo sviluppo del primo Codice di condotta generale sull’IA, strettamente legato alla legge europea sull’IA recentemente approvata. Il Codice ha lo scopo di stabilire alcune chiare regole di base per i modelli di IA come ChatGPT e Google Gemini, soprattutto per quanto riguarda la trasparenza, il copyright e la gestione dei rischi che questi potenti sistemi comportano. In una recente plenaria online, quasi 1.000 esperti del mondo accademico, dell’industria e della società civile si sono riuniti per contribuire alla definizione del Codice. Il processo è guidato da un gruppo di 13 esperti internazionali, tra cui Yoshua Bengio, uno dei “padrini” dell’IA, che si occuperà del gruppo che si concentra sui rischi tecnici. Bengio ha vinto il Premio Turing, che è di fatto il Premio Nobel per l’informatica, quindi le sue opinioni hanno un peso meritato. Le opinioni pessimistiche di Bengio sul rischio catastrofico che le potenti IA comportano per l’umanità lasciano intendere la direzione che prenderà il team da lui diretto. Questi gruppi di lavoro si riuniranno regolarmente per redigere il Codice, la cui versione finale è prevista per aprile 2025. Una volta ultimato, il Codice avrà un forte impatto su tutte le aziende che intendono distribuire i propri prodotti di IA nell’UE. Il sito EU AI Act definisce un quadro normativo rigoroso per i fornitori di IA, ma il Codice di condotta sarà la guida pratica che le aziende dovranno seguire. Il Codice si occuperà di questioni come rendere i sistemi di IA più trasparenti, garantire il rispetto delle leggi sul copyright e stabilire misure per gestire i rischi associati all’IA. I team che redigeranno il Codice dovranno trovare un equilibrio tra lo sviluppo dell’IA in modo responsabile e sicuro, senza soffocare l’innovazione, cosa per cui l’UE è già stata criticata. I più recenti modelli e funzionalità di IA di Meta, Apple e OpenAI non vengono utilizzati appieno nell’UE a causa delle già severe leggi sulla privacy GDPR. Le implicazioni sono enormi. Se fatto bene, il Codice potrebbe stabilire standard globali per la sicurezza e l’etica dell’IA, conferendo all’UE un ruolo di leadership nella regolamentazione dell’IA. Ma se il Codice è troppo restrittivo o poco chiaro, potrebbe rallentare lo sviluppo dell’IA in Europa, spingendo gli innovatori altrove. Anche se l’UE sarebbe senza dubbio favorevole all’adozione del Codice a livello mondiale, è improbabile che ciò avvenga poiché la Cina e gli Stati Uniti sembrano essere più favorevoli allo sviluppo che avversi al rischio. Il veto della legge sulla sicurezza dell’IA SB 1047 della California è un buon esempio dei diversi approcci alla regolamentazione dell’IA. È improbabile che l’IA emerga dall’industria tecnologica dell’UE, ma è anche meno probabile che l’UE sia il punto di partenza di una potenziale catastrofe alimentata dall’IA. Leggi di più su dailyai.com
OpenAI svela l’API Realtime e altre funzionalità per gli sviluppatori
OpenAI non ha rilasciato nuovi modelli durante l’evento Dev Day, ma le nuove funzionalità dell’API entusiasmeranno gli sviluppatori che vogliono utilizzare i suoi modelli per creare potenti app. OpenAI ha avuto settimane difficili: il suo CTO, Mira Murati, e altri ricercatori si sono aggiunti alla lista sempre più lunga degli ex dipendenti. L’azienda è sottoposta a una crescente pressione da parte di altri modelli di punta, compresi quelli open-source che offrono agli sviluppatori opzioni più economiche e altamente capaci. Le novità presentate da OpenAI sono state l’API Realtime (in versione beta), la messa a punto della visione e strumenti per aumentare l’efficienza come il prompt caching e la distillazione dei modelli. API Realtime L’API Realtime è la novità più interessante, anche se in versione beta. Consente agli sviluppatori di creare esperienze speech-to-speech a bassa latenza nelle loro app senza utilizzare modelli separati per il riconoscimento vocale e la conversione text-to-speech. Grazie a questa API, gli sviluppatori possono creare applicazioni che consentono conversazioni in tempo reale con l’intelligenza artificiale, come gli assistenti vocali o gli strumenti di apprendimento linguistico, il tutto attraverso un’unica chiamata API. Non è proprio l’esperienza perfetta che offre la modalità vocale avanzata di GPT-4o, ma ci si avvicina. Tuttavia, non è economica: costa circa 0,06 dollari al minuto di input audio e 0,24 dollari al minuto di output audio. La nuova API Realtime di OpenAI è incredibile.. Guarda come ordina 400 fragole chiamando il negozio con twillio. Il tutto con la voce. 🍓🎤 pic.twitter.com/J2BBoL9yFv – Ty (@FieroTy) 1 ottobre 2024 Messa a punto della visione La messa a punto della visione all’interno dell’API consente agli sviluppatori di migliorare la capacità dei loro modelli di comprendere e interagire con le immagini. Grazie alla messa a punto di GPT-4o utilizzando le immagini, gli sviluppatori possono creare applicazioni che eccellono in attività come la ricerca visiva o il rilevamento di oggetti. Questa funzione è già stata sfruttata da aziende come Grab, che ha migliorato l’accuratezza del suo servizio di mappatura mettendo a punto il modello per riconoscere i segnali stradali dalle immagini a livello stradale. OpenAI ha anche fornito un esempio di come GPT-4o possa generare contenuti aggiuntivi per un sito web dopo essere stato messo a punto per adattarsi stilisticamente ai contenuti esistenti del sito. Caching dei messaggi Per migliorare l’efficienza dei costi, OpenAI ha introdotto il prompt caching, uno strumento che riduce i costi e la latenza delle chiamate API utilizzate di frequente. Riutilizzando gli input elaborati di recente, gli sviluppatori possono tagliare i costi del 50% e ridurre i tempi di risposta. Questa funzione è particolarmente utile per le applicazioni che richiedono lunghe conversazioni o contesti ripetuti, come i chatbot e gli strumenti di assistenza clienti. L’utilizzo di input memorizzati nella cache può far risparmiare fino al 50% sui costi dei token di input. Confronto dei prezzi dei token di input memorizzati nella cache e non memorizzati nella cache per l’API di OpenAI. Fonte: OpenAI Distillazione dei modelli La distillazione dei modelli consente agli sviluppatori di mettere a punto modelli più piccoli e più efficienti dal punto di vista dei costi, utilizzando i risultati di modelli più grandi e più capaci. Si tratta di una svolta epocale perché, in precedenza, la distillazione richiedeva molteplici passaggi e strumenti scollegati tra loro, rendendo il processo lungo e soggetto a errori. Prima della funzione integrata Model Distillation di OpenAI, gli sviluppatori dovevano orchestrare manualmente diverse parti del processo, come la generazione di dati da modelli più grandi, la preparazione di set di dati per la messa a punto e la misurazione delle prestazioni con vari strumenti. Ora gli sviluppatori possono archiviare automaticamente le coppie di risultati di modelli più grandi, come GPT-4o, e usarle per mettere a punto modelli più piccoli, come GPT-4o-mini. L’intero processo di creazione del set di dati, messa a punto e valutazione può essere eseguito in modo più strutturato, automatizzato ed efficiente. La semplificazione del processo di sviluppo, la minore latenza e i costi ridotti renderanno il modello GPT-4o di OpenAI una prospettiva interessante per gli sviluppatori che desiderano distribuire rapidamente applicazioni potenti. Sarà interessante vedere quali applicazioni saranno possibili grazie alle funzionalità multimodali. Leggi di più su dailyai.com
Creare reti ottimizzate per l’intelligenza artificiale e migliorare la sicurezza
L’evoluzione delle applicazioni di intelligenza artificiale comporta una maggiore richiesta di infrastrutture di rete, soprattutto in termini di latenza e connettività. Il supporto di implementazioni di IA su larga scala introduce nuovi problemi e gli analisti prevedono che il traffico legato all’IA rappresenterà presto una parte importante del traffico di rete totale. Il settore deve essere pronto a gestire questa ondata in modo efficace. F5 sta adattando le sue soluzioni per gestire la complessità dei carichi di lavoro dell’intelligenza artificiale e la sua tecnologia ora include l’elaborazione in tempo reale di dati multimodali. Kunal Anand, Chief Technology and AI Officer di F5 (Fonte: F5) L’intelligenza artificiale presenta sia opportunità che rischi nel campo della sicurezza, in quanto è in grado di migliorare la protezione e allo stesso tempo di consentire le minacce informatiche guidate dall’intelligenza artificiale. La collaborazione tra hyperscaler, telco e aziende tecnologiche è fondamentale per creare reti ottimizzate per l’AI. La collaborazione e l’innovazione continuano a cambiare il panorama delle reti AI e F5 è impegnata a promuovere i progressi in questo settore. In vista dell’AI & Big Data Expo Europe, Kunal Anand, Chief Technology and AI Officer di F5, illustra il ruolo e le iniziative dell’azienda per rimanere all’avanguardia nelle soluzioni di rete abilitate all’AI. Notizie sull’AI: Con l’evoluzione delle applicazioni AI, le esigenze dell’infrastruttura di rete diventano sempre più complesse. Quali sono le sfide principali che il settore deve affrontare in termini di latenza e connettività per supportare le implementazioni di AI su larga scala? Anand: F5 ha scoperto che l’IA ha trasformato drasticamente le architetture delle applicazioni. Alcune aziende stanno investendo miliardi di dollari in fabbriche di IA – cluster di GPU enormi – mentre altre preferiscono soluzioni basate sul cloud o piccoli modelli linguistici (SLM) come alternative meno costose. Le architetture di rete si stanno evolvendo per affrontare queste sfide. Le fabbriche di AI operano su stack di rete distinti, come InfiniBand con GPU specifiche come le H100 o la prossima serie Blackwell di NVIDIA. Allo stesso tempo, le tecnologie basate sul cloud e i cloud di GPU stanno avanzando. Una tendenza importante è quella della gravità dei dati, in cui i dati delle organizzazioni sono bloccati in ambienti specifici. Questo ha spinto l’evoluzione delle architetture multi-cloud, che consentono ai carichi di lavoro di collegarsi con i dati attraverso gli ambienti per la generazione aumentata del reperimento (RAG). Con l’aumento delle richieste di RAG, le organizzazioni si trovano ad affrontare una latenza maggiore a causa delle risorse limitate, sia che si tratti di archivi di dati molto utilizzati o di set limitati di server GPU. Notizie sull’AI: Gli analisti prevedono che il traffico legato all’intelligenza artificiale costituirà presto una parte significativa del traffico di rete. Quali sfide particolari pone questo afflusso di traffico generato dall’intelligenza artificiale all’infrastruttura di rete esistente e come pensi che il settore si stia preparando? Anand: F5 ritiene che entro la fine del decennio la maggior parte delle applicazioni sarà alimentata o guidata dall’intelligenza artificiale, rendendo necessario un aumento della catena dei servizi di rete. Queste applicazioni utilizzeranno le API per comunicare con le fabbriche di AI e i servizi di terze parti, per accedere ai dati per la RAG e potenzialmente per esporre le proprie API. In sostanza, le API saranno il collante che terrà insieme questo ecosistema, come suggerito dagli analisti. In prospettiva, si prevede che il traffico legato all’intelligenza artificiale dominerà il traffico di rete, poiché l’intelligenza artificiale sarà sempre più integrata nelle applicazioni e nelle API. Poiché l’IA diventa centrale in quasi tutte le applicazioni, il traffico legato all’IA aumenterà naturalmente. Notizie sull’AI: Con le applicazioni AI che diventano sempre più complesse e che elaborano dati multimodali in tempo reale, in che modo F5 sta adattando le sue soluzioni per garantire che le reti possano gestire in modo efficiente questi carichi di lavoro dinamici? Anand: F5 guarda a questo aspetto da molti punti di vista. Nel caso di RAG, quando i dati – che siano immagini, flussi binari o testo – devono essere recuperati da uno storage di dati, il metodo è lo stesso indipendentemente dal formato dei dati. I clienti spesso desiderano un rapido bilanciamento del carico Layer 4, la gestione del traffico e le capacità di gestione, tutte caratteristiche in cui F5 eccelle. L’azienda fornisce alle organizzazioni servizi di bilanciamento del carico, gestione del traffico e sicurezza, garantendo a RAG un accesso efficiente ai dati. F5 ha anche abilitato il bilanciamento del carico tra le fabbriche di AI. In alcuni casi, le grandi organizzazioni gestiscono cluster di GPU enormi con decine di migliaia di GPU. Poiché i carichi di lavoro dell’AI sono imprevedibili, queste GPU possono essere disponibili o non disponibili a seconda del carico di lavoro. F5 garantisce un instradamento efficiente del traffico, mitigando l’imprevedibilità dei carichi di lavoro AI. F5 migliora le prestazioni, aumenta il throughput e aggiunge funzionalità di sicurezza per le organizzazioni che costruiscono fabbriche e cluster di AI. Notizie sull’AI: Poiché l’IA migliora la sicurezza e allo stesso tempo pone delle minacce informatiche basate sull’IA, quali approcci sta adottando F5 per rafforzare la sicurezza e la resilienza della rete contro queste sfide in continua evoluzione? Anand: Ci sono molte sfide diverse legate all’AI in arrivo. Gli aggressori stanno già utilizzando l’intelligenza artificiale per generare nuovi payload, trovare scappatoie e lanciare attacchi unici. Ad esempio, ChatGPT e i trasformatori visivi hanno la capacità di rompere i CAPTCHA, soprattutto quelli interattivi. Le dimostrazioni recenti hanno mostrato la sofisticazione di questi attacchi. Come già visto in passato, ogni volta che gli aggressori ottengono un vantaggio con una nuova tecnologia, i difensori devono raccogliere la sfida. Questo spesso richiede la riconsiderazione dei modelli di sicurezza, come il passaggio da “permetti tutto, nega alcuni” a “permetti alcuni, nega tutto” Molte organizzazioni stanno esplorando soluzioni per combattere le minacce guidate dall’intelligenza artificiale. F5 sta facendo grandi investimenti per stare al passo con le minacce guidate dall’intelligenza artificiale. Nell’ambito del suo programma di intelligence F5, l’azienda sta sviluppando, addestrando e distribuendo modelli che sono
Tinder e Brand.AI si evolvono insieme alla cultura
L’app di incontri Tinder, creata dai millennial, è in missione per conquistare la generazione Z e sta impiegando l’intelligenza artificiale per aiutarla in questo compito. Ciò significa identificare le “verità fondamentali” del marchio, riconoscendo al contempo alcune verità più difficili, ha dichiarato Stephanie Danzi, vicepresidente senior del marketing globale di Tinder. “Abbiamo intrapreso un viaggio per recuperare la nostra narrativa”, ha dichiarato Danzi in occasione del Brandweek di ADWEEK a Phoenix, Ariz. “Non stiamo dicendo che Tinder non è qualcosa che le persone usano per incontri occasionali, ma stiamo dicendo che ha un sacco di possibilità” Danzi si è unita a Chelsey Susin Kantor, fondatrice di Brand.AI, una piattaforma alimentata dall’intelligenza artificiale e sponsor della sessione, per parlare di come l’intelligenza artificiale supporta i suoi sforzi per evolversi con la cultura. Stephanie Danzi di Tinder ha raggiunto Chelsey Susin Kantor di Brand.AI e Lauren Johnson di ADWEEK sul palco di Brandweek.Ivan Piedra per ADWEEK Finanziare la sperimentazione Per Tinder, il budget di marketing è suddiviso in tre categorie, ha spiegato Danzi: In primo luogo, la maggior parte della spesa (circa il 70%) è destinata a canali collaudati che funzionano in modo affidabile per il pubblico del marchio. In secondo luogo, circa il 20% di questi fondi è destinato a esperimenti relativamente sicuri, ovvero a sperimentare strategie che non sono effettivamente nuove ma che potrebbero esserlo per Tinder. Ad esempio, Danzi ha citato una recente incursione nelle collaborazioni con Elf Cosmetics. L’ultimo 10% della spesa è destinato a idee completamente “moonshot”, spesso giocando con tecnologie nuove ed emergenti come l’intelligenza artificiale. “Cerca di accantonare piccole somme di denaro per la sperimentazione, in modo da capire cosa finirà per rientrare in quella categoria di prodotti già sperimentati”, ha detto Danzi. Trovare il ruolo giusto per la nuova tecnologia Lavorando con Brand.AI, Tinder può far passare le sue attività di brand esistenti attraverso il modello della piattaforma per creare un universo più ampio che i team di marketing possono utilizzare per generare idee. “Ci sono cose in cui l’AI è bravissima e altre in cui non lo è”, ha detto Kantor. L’intelligenza artificiale, ad esempio, non può costruire un marchio da sola, solo gli esseri umani possono farlo, ma può aiutare a suggerire diverse direzioni e a valutare i rischi. Kantor, che in passato ha diretto il marketing di Meta, con Brand.AI voleva creare qualcosa che aiutasse i team come il suo a comprendere il proprio marchio come un motore o un insieme di dati. “Non come un libro, ma il marchio come qualcosa di vivo che funge da GitHub per i proprietari del marchio da aggiornare continuamente”, ha spiegato. “L’intelligenza artificiale può aiutare a mantenere la freschezza, può fornire strumenti ai team social e a tutti coloro che sono in grado di attingervi” Di più su www.adweek.com
Meta riporta le celebrità a dare voce alla sua AI
Meta ha dato il via a Meta Connect mercoledì, un evento di due giorni che comprende esperienze dimostrative, sessioni per sviluppatori, keynote e opportunità di networking, offrendo uno sguardo alle nuove e future tecnologie, tra cui l’intelligenza artificiale, gli occhiali intelligenti Ray-Ban Meta e il prototipo di occhiali per la realtà aumentata Orion. L’evento annuale è forse più noto per la sua edizione del 2021, tenutasi nell’ottobre dello stesso anno, quando il CEO Mark Zuckerberg annunciò che Facebook avrebbe cambiato il suo nome in Meta e avrebbe illustrato la sua attenzione per il metaverso. L’aspetto pubblicitario La notizia più importante per gli inserzionisti durante il primo giorno di Meta Connect 2024 è stata l’espansione dei chatbot AI aziendali di Meta ai marchi che gestiscono annunci click-to-message in inglese sulle app di messaggistica Messenger e WhatsApp. L’azienda ha anche fornito un aggiornamento sui suoi strumenti pubblicitari di intelligenza artificiale generativa, affermando che sono stati utilizzati da oltre 1 milione di inserzionisti, con oltre 15 milioni di annunci creati nell’ultimo mese. Secondo Meta, le campagne pubblicitarie che utilizzano le sue funzioni di intelligenza artificiale generativa producono tassi di clic superiori dell’11% rispetto alle campagne che non utilizzano gli strumenti e tassi di conversione più alti del 7,6%. Più Meta AI L’azienda ha rivelato una serie di nuove funzionalità per il suo assistente Meta AI. Le persone possono ora usare la voce per parlare con Meta AI su Facebook, Instagram, Messenger e WhatsApp e l’assistente risponderà ad alta voce. Le risposte saranno presto fornite dalle voci AI di celebrità come Awkwafina, Kristen Bell, John Cena, Dame Judi Dench e Keegan-Michael Key. Se ti suona familiare, dovrebbe esserlo: Meta ha eliminato ad agosto un’iniziativa simile che prevedeva voci di celebrità come Israel Adesanya, Tom Brady, Roy Choi, Charli D’Amelio, Paris Hilton, Kendall Jenner, Naomi Osaka, Chris Paul, Snoop Dogg e Dwyane Wade dopo meno di un anno. Gli utenti possono condividere le foto nelle chat con Meta AI e imparare di più sui loro soggetti, ad esempio chiedendo all’assistente che tipo di fiore è presente nell’immagine o come cucinare un piatto raffigurato. Meta
