Il primo scienziato creato dall’intelligenza artificiale ha scritto le sue prime peer review
L’Autoscience Institute, di recente costituzione, ha presentato “Carl”, il primo sistema di intelligenza artificiale che elabora documenti di ricerca accademici e che ha superato un rigoroso processo di peer-review in doppio cieco. I documenti di ricerca di Carl sono stati accettati nella sezione Tiny Papers della Conferenza Internazionale sulle Rappresentazioni dell’Apprendimento (ICLR). In particolare, questi lavori sono stati generati con un coinvolgimento umano minimo, inaugurando una nuova era per la scoperta scientifica guidata dall’intelligenza artificiale. Ti presentiamo Carl: il “ricercatore automatizzato” Carl rappresenta un balzo in avanti nel ruolo dell’IA non solo come strumento, ma come partecipante attivo alla ricerca accademica. Descritto come “uno scienziato di ricerca automatizzato”, Carl applica modelli di linguaggio naturale per ideare, ipotizzare e citare accuratamente i lavori accademici. In particolare, Carl è in grado di leggere e comprendere gli articoli pubblicati in pochi secondi. A differenza dei ricercatori umani, lavora ininterrottamente, accelerando così i cicli di ricerca e riducendo i costi di sperimentazione. Secondo Autoscience, Carl è riuscito a “ideare nuove ipotesi scientifiche, progettare ed eseguire esperimenti e scrivere diversi articoli accademici che hanno superato la peer review dei laboratori” Questo sottolinea il potenziale dell’IA non solo di integrare la ricerca umana ma, per molti versi, di superarla in velocità ed efficienza. Carl è un lavoratore meticoloso, ma il coinvolgimento umano è ancora fondamentale La capacità di Carl di generare lavori accademici di alta qualità si basa su un processo in tre fasi: Ideazione e formazione di ipotesi: Sfruttando le ricerche esistenti, Carl identifica potenziali direzioni di ricerca e genera ipotesi. La sua profonda comprensione della letteratura correlata gli permette di formulare idee innovative nel campo dell’IA. Sperimentazione: Carl scrive codice, testa le ipotesi e visualizza i dati risultanti attraverso figure dettagliate. Il suo lavoro instancabile accorcia i tempi di iterazione e riduce le attività ridondanti. Presentazione: Infine, Carl compila i suoi risultati in elaborati accademici, completi di visualizzazioni dei dati e conclusioni chiaramente articolate. Sebbene le capacità di Carl lo rendano ampiamente indipendente, in alcuni punti del suo flusso di lavoro è necessario l’intervento umano per rispettare gli standard computazionali, di formattazione ed etici: L’avvio delle fasi di ricerca: Per evitare di sprecare risorse computazionali, i revisori umani forniscono segnali di “continua” o “ferma” durante fasi specifiche del processo di Carl. Queste indicazioni permettono a Carl di portare a termine i progetti in modo più efficiente, ma non influenzano le specifiche della ricerca stessa. Citazioni e formattazione: Il team di Autoscience si assicura che tutti i riferimenti siano citati correttamente e formattati in modo da rispettare gli standard accademici. Al momento si tratta di una fase manuale, ma garantisce che la ricerca sia in linea con le aspettative della sede di pubblicazione. Assistenza con i modelli pre-API: Carl si affida occasionalmente ai modelli OpenAI e Deep Research più recenti che non dispongono di API auto-accessibili. In questi casi, gli interventi manuali, come il copia-incolla degli output, colmano queste lacune. Autoscience prevede che in futuro questi compiti saranno completamente automatizzati quando le API saranno disponibili. Per l’articolo di debutto di Carl, il team umano ha anche aiutato a creare la sezione “lavori correlati” e a perfezionare il linguaggio. Questi compiti, tuttavia, non sono stati necessari in seguito agli aggiornamenti applicati prima degli invii successivi. Un rigoroso processo di verifica dell’integrità accademica Prima di inviare qualsiasi ricerca, il team di Autoscience ha intrapreso un rigoroso processo di verifica per garantire che il lavoro di Carl rispondesse ai più alti standard di integrità accademica: Riproducibilità: Ogni riga del codice di Carl è stata esaminata e gli esperimenti sono stati ripetuti per confermare la riproducibilità. In questo modo abbiamo garantito che i risultati fossero scientificamente validi e non anomalie casuali. Controlli sull’originalità: Autoscience ha condotto approfondite valutazioni di novità per garantire che le idee di Carl fossero nuovi contributi al campo e non versioni rimaneggiate di pubblicazioni esistenti. Convalida esterna: Un hackathon che ha coinvolto ricercatori di importanti istituzioni accademiche, come il MIT, l’Università di Stanford e l’U.C. Berkeley, ha verificato in modo indipendente la ricerca di Carl. Sono stati effettuati ulteriori controlli sul plagio e sulle citazioni per garantire la conformità alle norme accademiche. Un potenziale innegabile, ma che solleva questioni più ampie Raggiungere l’accettazione da parte di un workshop rispettato come l’ICLR è una pietra miliare significativa, ma Autoscience si rende conto della conversazione più ampia che questa pietra miliare può innescare. Il successo di Carl solleva questioni filosofiche e logistiche più ampie sul ruolo dell’IA in ambito accademico. “Crediamo che i risultati legittimi debbano essere aggiunti alla base di conoscenza pubblica, indipendentemente dalla loro origine”, ha spiegato Autoscience. “Se la ricerca soddisfa gli standard scientifici stabiliti dalla comunità accademica, chi – o cosa – l’ha creata non dovrebbe comportare una squalifica automatica” “Tuttavia, riteniamo anche che una corretta attribuzione sia necessaria per una scienza trasparente e che il lavoro puramente generato dai sistemi di IA debba essere distinguibile da quello prodotto dagli esseri umani” Data la novità dei ricercatori autonomi di IA come Carl, gli organizzatori della conferenza potrebbero aver bisogno di tempo per stabilire nuove linee guida che tengano conto di questo paradigma emergente, soprattutto per garantire una valutazione equa e standard di attribuzione intellettuale. Per evitare inutili polemiche, Autoscience ha ritirato i lavori di Carl dai workshop dell’ICLR in attesa di definire queste linee guida. In futuro, Autoscience intende contribuire alla definizione di questi standard in evoluzione. L’azienda intende proporre un workshop dedicato al NeurIPS 2025 per accogliere formalmente le proposte di ricerca dei sistemi di ricerca autonomi. Man mano che si sviluppa la narrativa sulla ricerca generata dall’intelligenza artificiale, è chiaro che i sistemi come Carl non sono semplici strumenti ma collaboratori nella ricerca della conoscenza. Tuttavia, poiché questi sistemi trascendono i confini tipici, la comunità accademica deve adattarsi per abbracciare pienamente questo nuovo paradigma, salvaguardando l’integrità, la trasparenza e la corretta attribuzione. Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
Il modello di AI di nuova generazione alla ricerca della verità
Lunedì scorso xAI ha presentato il suo modello di intelligenza artificiale Grok 3, insieme a nuove funzionalità come l’analisi delle immagini e la risposta alle domande. Per sviluppare Grok 3, l’azienda ha sfruttato un immenso centro dati dotato di circa 200.000 GPU. Secondo il proprietario di xAI Elon Musk, questo progetto ha utilizzato una potenza di calcolo “10 volte” superiore rispetto al suo predecessore, Grok 2, con un set di dati ampliato che, a quanto pare, include informazioni provenienti da cause legali. Musk ha dichiarato che Grok 3 è una “AI che cerca la massima verità, anche se questa verità a volte è in contrasto con ciò che è politicamente corretto” Il lancio di Grok 3 comprende una famiglia di modelli progettati per esigenze diverse. Grok 3 mini, ad esempio, privilegia tempi di risposta più rapidi rispetto alla precisione assoluta. Tuttavia, sono particolarmente degni di nota i nuovi modelli Grok 3 incentrati sul ragionamento. Denominate Grok 3 Reasoning e Grok 3 mini Reasoning, queste varianti mirano a emulare processi cognitivi simili a quelli umani “ragionando” attraverso i problemi. Paragonabili a modelli come o3-mini di OpenAI e R1 di DeepSeek, questi sistemi di ragionamento cercano di verificare le loro risposte, riducendo la probabilità di errori o passi falsi. Grok 3: i risultati del benchmark xAI afferma che Grok 3 supera GPT-4o di OpenAI in alcuni benchmark, tra cui AIME e GPQA, che valutano la capacità del modello di affrontare problemi complessi di matematica, fisica, biologia e chimica. La prima versione di Grok 3 è anche attualmente in testa a Chatbot Arena, una piattaforma di valutazione crowdsourced in cui gli utenti mettono i modelli di IA uno contro l’altro e classificano i loro risultati. Il modello è il primo a superare il punteggio di 1400 dell’Arena. BREAKING: la prima versione di Grok-3 di @xAI (nome in codice “chocolate”) è ora al primo posto in Arena! 🏆 Grok-3 è: – Il primo modello in assoluto a superare il punteggio di 1400! – Il primo in tutte le categorie, una pietra miliare sempre più difficile da raggiungere Congratulazioni enormi a @xAI per questo traguardo! Visualizza thread 🧵… https://t.co/p8z8lccNd5 pic.twitter.com/hShGy8ZN1o – lmarena.ai (ex lmsys.org) (@lmarena_ai) 18 febbraio 2025 Secondo xAI, Grok 3 Reasoning supera i suoi rivali in una serie di benchmark importanti: Questi modelli di ragionamento sono già integrati nelle funzioni disponibili tramite l’app Grok. Gli utenti possono selezionare comandi come “Pensa” o attivare la modalità “Big Brain”, più impegnativa dal punto di vista computazionale, per affrontare domande particolarmente impegnative. xAI ha posizionato i modelli di ragionamento come strumenti ideali per le applicazioni STEM (scienza, tecnologia, ingegneria e matematica), comprese le sfide di matematica, scienze e coding. Protezione contro la distillazione dell’intelligenza artificiale È interessante notare che non tutti i processi interni di Grok 3 sono accessibili agli utenti. Musk ha spiegato che alcuni “pensieri” dei modelli di ragionamento sono intenzionalmente oscurati per evitare la distillazione, una pratica controversa in cui gli sviluppatori di IA concorrenti estraggono conoscenze dai modelli proprietari. Questa pratica è stata messa sotto i riflettori nelle ultime settimane dopo che l’azienda cinese di AI DeepSeek ha dovuto affrontare le accuse di aver distillato i modelli di OpenAI per sviluppare il suo ultimo modello, R-1. i nuovi modelli di ragionamento di xAI sono alla base di una nuova funzione dell’app Grok chiamata DeepSearch. Questa funzione utilizza i modelli di Grok per scansionare Internet e la piattaforma sociale di Musk, X, alla ricerca di informazioni rilevanti prima di sintetizzare un estratto dettagliato in risposta alle domande degli utenti. Accesso a Grok 3 e impegno nell’open-source L’accesso all’ultimo modello di Grok è attualmente legato ai livelli di abbonamento a X. Gli abbonati Premium, che pagano $50 (~£41) al mese, riceveranno un accesso prioritario alle ultime funzionalità. xAI sta introducendo anche un piano di abbonamento SuperGrok, il cui prezzo, a quanto pare, è di 30 dollari al mese o 300 dollari all’anno. Gli abbonati a SuperGrok potranno beneficiare di maggiori capacità di ragionamento, di un maggior numero di query DeepSearch e di funzioni illimitate di generazione di immagini. L’azienda ha anche anticipato le prossime funzionalità. Entro una settimana, l’app Grok dovrebbe introdurre una modalità vocale che permetterà agli utenti di interagire con l’intelligenza artificiale attraverso una voce sintetizzata simile a quella di Gemini Live. Musk ha inoltre rivelato l’intenzione di rilasciare i modelli di Grok 3 tramite un’API enterprise-ready nelle prossime settimane, con la funzionalità DeepSearch inclusa. Sebbene Grok 3 sia ancora fresco, xAI intende rendere open-source il suo predecessore nei prossimi mesi. Musk afferma che xAI continuerà a rendere open-source l’ultima versione di Grok. “Quando Grok 3 sarà maturo e stabile, probabilmente entro qualche mese, allora apriremo l’open-source di Grok 2”, spiega Musk. Il modello di intelligenza artificiale “anti-risveglio Grok è stato a lungo commercializzato come un’intelligenza artificiale non filtrata, audace e disposta ad affrontare richieste che i concorrenti potrebbero evitare. Musk ha già descritto l’IA come “anti-woke”, presentandola come un modello che non ha paura di toccare argomenti controversi. Fedeli alla sua promessa, i primi modelli come Grok e Grok 2 hanno accolto le domande di carattere politico, arrivando a usare un linguaggio colorito quando richiesto. Tuttavia, queste versioni rivelavano anche alcuni pregiudizi quando si addentravano in un discorso politico. “Stiamo lavorando per rendere Grok più neutrale dal punto di vista politico”, ha dichiarato Musk. Tuttavia, resta da vedere se Grok 3 raggiungerà questo obiettivo. Con questi cambiamenti in gioco, gli analisti stanno già evidenziando i potenziali impatti sociali dell’introduzione di sistemi di intelligenza artificiale sempre più “alla ricerca della verità” ma politicamente sensibili. Con Grok 3, Musk e xAI hanno fatto una dichiarazione coraggiosa, spingendo la loro tecnologia in avanti e potenzialmente alimentando i dibattiti su pregiudizi, trasparenza ed etica dell’utilizzo dell’IA. Mentre concorrenti come OpenAI, Google e DeepSeek perfezionano le loro offerte, il successo di Grok 3 dipenderà dalla sua capacità di bilanciare accuratezza, richieste degli utenti e responsabilità sociale. Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
La prossima scommessa di Perplexity? Un browser guidato dall’intelligenza artificiale chiamato Comet
Perplexity sta andando oltre la ricerca AI per entrare nell’affollato mercato dei browser web. La startup da 9 miliardi di dollari ha presentato il suo nuovo browser, Comet, su X, definendolo un’esperienza di “ricerca agenziale”. Ha lanciato una lista di iscrizione ma ha offerto pochi dettagli su come il browser si distinguerà dalla concorrenza. Comet: Un browser per la ricerca agenziale di Perplexity In arrivo. pic.twitter.com/SwVSwudgtN – Perplexity (@perplexity_ai) 24 febbraio 2025 “Come abbiamo reinventato la ricerca con l’intelligenza artificiale, stiamo reinventando anche il browser”, ha dichiarato un portavoce di Perplexity ad ADWEEK, ma non ha voluto condividere le caratteristiche principali di Comet, né se potrà gestire annunci pubblicitari. Sostenuta da Jeff Bezos, Perplexity ha raccolto oltre 500 milioni di dollari e gestisce più di 100 milioni di interrogazioni alla settimana. L’azienda sta aumentando la monetizzazione attraverso la pubblicità e l’e-commerce eora sta scommettendo che un browser potrebbe essere il suo prossimo grande successo. Si tratta di una mossa ambiziosa in uno spazio dominato da Google Chrome, Safari e Microsoft Edge, browser profondamente integrati nei rispettivi ecosistemi. Anche se non è chiaro in che modo Comet si differenzierà, la spinta di Perplexity verso la navigazione web segnala uno sforzo per controllare maggiormente l’esperienza di ricerca. Se Perplexity inserisce il suo motore di ricerca alimentato dall’intelligenza artificiale direttamente nell’interfaccia di navigazione, gli utenti potrebbero trovare le risposte senza dover visitare i risultati di ricerca tradizionali. “Sebbene lo spazio sia affollato di concorrenti, nessuno ha ancora realizzato una solida integrazione dell’intelligenza artificiale nell’esperienza del browser in modo tale da convincere i consumatori”, ha dichiarato Damian Rollison, direttore delle ricerche di mercato di SOCi. “Molti degli strumenti agenziali recentemente debuttati, ma ancora difficilmente accessibili, da aziende come OpenAI si adatterebbero bene al formato di un browser. Un browser davvero innovativo potrebbe essere l’elemento che aiuta a far conoscere Perplexity a un mercato più ampio”
Fetch.ai lancia il primo modello di AI agenziale Web3
Fetch.ai ha lanciato ASI-1 Mini, un modello linguistico nativo Web3 di grandi dimensioni progettato per supportare complessi flussi di lavoro di intelligenza artificiale. Descritta come una svolta per l’accessibilità e le prestazioni dell’IA, ASI-1 Mini è apprezzata per la capacità di fornire risultati pari a quelli dei principali LLM, ma a costi hardware significativamente ridotti: un balzo in avanti per rendere l’IA enterprise-ready. ASI-1 Mini si integra negli ecosistemi Web3, consentendo interazioni AI sicure e autonome. Il suo rilascio pone le basi per un’innovazione più ampia nel settore dell’IA, compreso l’imminente lancio della suite Cortex, che migliorerà ulteriormente l’uso di modelli linguistici di grandi dimensioni e dell’intelligenza generalizzata. “Questo lancio segna l’inizio della diffusione di ASI-1 Mini e di una nuova era dell’IA di proprietà della comunità. Decentralizzando la catena del valore dell’IA, stiamo dando alla comunità Web3 la possibilità di investire, addestrare e possedere modelli fondamentali di IA”, ha dichiarato Humayun Sheikh, CEO di Fetch.ai e presidente dell’Artificial Superintelligence Alliance. “Presto introdurremo un’integrazione avanzata di strumenti agenziali, funzionalità multimodali e una più profonda sinergia con Web3 per migliorare le capacità di automazione di ASI-1 Mini, mantenendo la creazione di valore dell’IA nelle mani di chi vi contribuisce” Democratizzare l’IA con Web3: proprietà decentralizzata e valore condiviso La chiave della visione di Fetch.ai è la democratizzazione dei modelli fondamentali di IA, consentendo alla comunità Web3 non solo di utilizzare, ma anche di addestrare e possedere LLM proprietari come ASI-1 Mini. Questa decentralizzazione apre ai singoli individui l’opportunità di beneficiare direttamente della crescita economica di modelli di IA all’avanguardia, che potrebbero raggiungere valutazioni multimiliardarie. Attraverso la piattaforma di Fetch.ai, gli utenti possono investire in collezioni curate di modelli di intelligenza artificiale, contribuire al loro sviluppo e condividere i ricavi generati. Per la prima volta, la decentralizzazione è alla base della proprietà dei modelli di intelligenza artificiale, garantendo una distribuzione più equa dei benefici finanziari. Ragionamento avanzato e prestazioni personalizzate ASI-1 Mini introduce l’adattabilità nel processo decisionale con quattro modalità di ragionamento dinamico: Multi-Step, Complete, Optimised e Short Reasoning. Questa flessibilità consente di bilanciare profondità e precisione in base al compito specifico da svolgere. Sia che si tratti di risolvere problemi intricati e a più livelli, sia che si tratti di fornire informazioni concise e attuabili, ASI-1 Mini si adatta dinamicamente per ottenere la massima efficienza. Le sue strutture Mixture of Models (MoM) e Mixture of Agents (MoA) migliorano ulteriormente questa versatilità. Miscela di modelli (MoM): ASI-1 Mini seleziona dinamicamente i modelli rilevanti da una suite di modelli AI specializzati, ottimizzati per compiti o set di dati specifici. Questo garantisce un’elevata efficienza e scalabilità, soprattutto per l’IA multimodale e l’apprendimento federato. Miscela di agenti (MoA): Agenti indipendenti con conoscenze e capacità di ragionamento uniche lavorano in collaborazione per risolvere compiti complessi. Il meccanismo di coordinamento del sistema assicura una distribuzione efficiente dei compiti, aprendo la strada a modelli di IA decentralizzati che prosperano in sistemi dinamici e multi-agente. Questa sofisticata architettura si basa su tre livelli interagenti: Strato fondamentale: ASI-1 Mini funge da centro di intelligenza e orchestrazione. Livello di specializzazione (MoM Marketplace): Ospita diversi modelli di esperti, accessibili attraverso la piattaforma ASI. Livello di azione (AgentVerse): Presenta agenti in grado di gestire database live, integrare API, facilitare flussi di lavoro decentralizzati e altro ancora. Attivando selettivamente solo i modelli e gli agenti necessari, il sistema garantisce prestazioni, precisione e scalabilità nelle attività in tempo reale. Trasformare l’efficienza e l’accessibilità dell’IA A differenza degli LLM tradizionali, che comportano un elevato overhead di calcolo, ASI-1 Mini è ottimizzato per ottenere prestazioni di livello enterprise su due sole GPU, riducendo i costi dell’hardware di ben otto volte. Per le aziende, questo significa ridurre i costi di infrastruttura e aumentare la scalabilità, abbattendo le barriere finanziarie all’integrazione dell’IA ad alte prestazioni. Nei test di benchmark come il Massive Multitask Language Understanding (MMLU), ASI-1 Mini eguaglia o supera i principali LLM in ambiti specializzati come la medicina, la storia, gli affari e il ragionamento logico. In fase di lancio in due fasi, ASI-1 Mini elaborerà presto set di dati molto più ampi grazie alle prossime espansioni della finestra di contesto: Fino a 1 milione di token: Permette al modello di analizzare documenti complessi o manuali tecnici. Fino a 10 milioni di gettoni: Consente di realizzare applicazioni di alto livello come la revisione di documenti legali, l’analisi finanziaria e i set di dati su scala aziendale. Questi miglioramenti renderanno ASI-1 Mini inestimabile per le attività complesse e a più livelli. Affrontare il problema della “scatola nera L’industria dell’IA ha da tempo affrontato la sfida di affrontare il problema della “scatola nera”, in cui i modelli di apprendimento profondo giungono a conclusioni senza spiegazioni chiare. ASI-1 Mini attenua questo problema grazie a un ragionamento continuo in più fasi, che facilita le correzioni in tempo reale e ottimizza il processo decisionale. Anche se non elimina del tutto l’opacità, ASI-1 fornisce risultati più spiegabili, fondamentali per settori come la sanità e la finanza. La sua architettura di modelli multi-esperti non solo garantisce la trasparenza, ma ottimizza anche flussi di lavoro complessi in diversi settori. Dalla gestione dei database all’esecuzione della logica aziendale in tempo reale, ASI-1 supera i modelli tradizionali in termini di velocità e affidabilità. Integrazione con AgentVerse: Costruire l’economia dell’intelligenza artificiale ASI-1 Mini si connetterà con AgentVerse, il mercato di agenti di Fetch.ai, fornendo agli utenti gli strumenti per costruire e distribuire agenti autonomi in grado di eseguire compiti reali tramite semplici comandi linguistici. Ad esempio, gli utenti possono automatizzare la pianificazione di viaggi, prenotazioni di ristoranti o transazioni finanziarie attraverso “micro-agenti” ospitati sulla piattaforma. Questo ecosistema consente la personalizzazione e la monetizzazione dell’intelligenza artificiale open-source, creando una “economia agenziale” in cui sviluppatori e aziende prosperano in modo simbiotico. Gli sviluppatori possono monetizzare i micro-agenti, mentre gli utenti possono accedere senza problemi a soluzioni di intelligenza artificiale su misura. Con la maturazione dell’ecosistema agenziale, ASI-1 Mini mira a trasformarsi in una centrale multimodale in grado di elaborare testi strutturati, immagini e set di dati complessi con un
CERTAIN promuove la conformità etica dell’IA in Europa
L’iniziativa CERTAIN, finanziata dall’UE, mira a promuovere la conformità etica dell’IA in Europa in un contesto di normative crescenti come l’EU AI Act. CERTAIN – acronimo di “Certification for Ethical and Regulatory Transparency in Artificial Intelligence” (Certificazione per la trasparenza etica e normativa nell’intelligenza artificiale) – si concentrerà sullo sviluppo di strumenti e quadri che promuovano la trasparenza, la conformità e la sostenibilità delle tecnologie AI. Il progetto è guidato da Idemia Identity & Security France in collaborazione con 19 partner in dieci paesi europei, tra cui l’Università di Scienze Applicate di St. Pölten (UAS) in Austria. Con il suo lancio ufficiale nel gennaio 2025, CERTAIN potrebbe fungere da modello per la governance globale dell’IA. Promuovere pratiche etiche di IA in Europa Secondo Sebastian Neumaier, ricercatore senior presso l’Istituto di ricerca sulla sicurezza informatica dell’Università di St. Pölten e responsabile del progetto CERTAIN, l’obiettivo è quello di affrontare le sfide normative ed etiche più importanti. “In CERTAIN vogliamo sviluppare strumenti che rendano i sistemi di IA trasparenti e verificabili in conformità con i requisiti della legge europea sull’IA. Il nostro obiettivo è quello di sviluppare soluzioni praticamente realizzabili che aiutino le aziende a soddisfare in modo efficiente i requisiti normativi e a rafforzare in modo sostenibile la fiducia nelle tecnologie di IA”, ha sottolineato Neumaier. Per raggiungere questo obiettivo, CERTAIN si propone di creare strumenti e linee guida di facile utilizzo che semplifichino anche le normative più complesse in materia di IA, aiutando le organizzazioni sia del settore pubblico che di quello privato a orientarsi e ad attuare queste regole in modo efficace. L’intento generale è quello di creare un ponte tra la regolamentazione e l’innovazione, consentendo alle aziende di sfruttare l’IA in modo responsabile e favorendo la fiducia del pubblico. Armonizzare gli standard e migliorare la sostenibilità Uno degli obiettivi principali di CERTAIN è stabilire standard coerenti per la condivisione dei dati e lo sviluppo dell’IA in tutta Europa. Stabilendo norme di interoperabilità a livello di settore, il progetto cerca di migliorare la collaborazione e l’efficienza nell’uso delle tecnologie guidate dall’IA. Lo sforzo di armonizzare le pratiche relative ai dati non si limita alla conformità, ma mira anche a sbloccare nuove opportunità di innovazione. Le soluzioni di CERTAIN creeranno spazi di dati europei aperti e affidabili, componenti essenziali per promuovere una crescita economica sostenibile. In linea con il Green Deal dell’UE, CERTAIN pone un forte accento sulla sostenibilità. Le tecnologie AI, pur essendo trasformative, comportano sfide ambientali significative, comel’elevato consumo di energia e l’elaborazione dei dati ad alta intensità di risorse. CERTAIN affronterà questi problemi promuovendo sistemi di IA efficienti dal punto di vista energetico e sostenendo metodi ecologici di gestione dei dati. Questo duplice approccio non solo è in linea con gli obiettivi di sostenibilità dell’UE, ma garantisce anche che lo sviluppo dell’IA avvenga tenendo conto della salute del pianeta. Un quadro collaborativo per sbloccare l’innovazione dell’IA Un aspetto unico di CERTAIN è il suo approccio alla promozione della collaborazione e del dialogo tra le parti interessate. Il team del progetto presso l’UAS di St. Pölten si sta impegnando attivamente con ricercatori, aziende tecnologiche, responsabili politici e utenti finali per co-sviluppare, testare e perfezionare idee, strumenti e standard. Questo scambio orientato alla pratica va oltre lo sviluppo dei prodotti. CERTAIN funge anche da autorità centrale per informare le parti interessate su questioni legali, etiche e tecniche relative all’IA e alla certificazione. Mantenendo canali di comunicazione aperti, CERTAIN garantisce che i suoi risultati non siano solo pratici ma anche ampiamente adottati. CERTAIN fa parte del programma Horizon Europe dell’UE, in particolare del Cluster 4: Digital, Industry, and Space. Il consorzio multidisciplinare e internazionale del progetto comprende importanti istituzioni accademiche, colossi industriali e organizzazioni di ricerca, il che lo rende un potente sforzo collettivo per plasmare il futuro dell’IA in Europa. Nel gennaio 2025, i rappresentanti dei 20 membri del consorzio si sono incontrati a Osny, in Francia, per dare il via alla loro missione di collaborazione. L’incontro di due giorni ha dato il via all’ambiziosa agenda del progetto: i partner hanno elaborato strategie per affrontare gli ostacoli normativi, tecnici ed etici dell’IA. Garantire la conformità alle normative etiche sull’IA in Europa Con l’avvicinarsi dell’attuazione della legge europea sull’IA, linee guida e strumenti come quelli sviluppati da CERTAIN saranno fondamentali. La legge imporrà requisiti rigorosi ai sistemi di IA, in particolare a quelli considerati “ad alto rischio”, come le applicazioni nel settore sanitario, dei trasporti e delle forze dell’ordine. Se da un lato queste norme mirano a garantire la sicurezza e la responsabilità, dall’altro pongono delle sfide alle organizzazioni che cercano di conformarsi. CERTAIN cerca di alleviare queste difficoltà fornendo soluzioni praticabili che siano in linea con il quadro normativo europeo, incoraggiando al contempo l’innovazione. In questo modo, il progetto svolgerà un ruolo fondamentale nel posizionare l’Europa come leader globale nello sviluppo dell’IA etica. Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
ARI è un agent di ricerca AI di livello professionale per le aziende
You.com, azienda di Palo Alto, ha presentato ARI, un agente di ricerca AI di livello professionale che consente alle aziende di accedere a informazioni sulla concorrenza. ARI (Advanced Research & Insights) fornisce report completi, accurati e interattivi in pochi minuti, dando potenzialmente una scossa al settore della consulenza manageriale da 250 miliardi di dollari. You.com sostiene che ARI completa report che di solito richiedono settimane di lavoro e costano migliaia di dollari in soli cinque minuti, a una frazione delle spese tradizionali. Con la capacità di elaborare oltre 400 fonti contemporaneamente – una cifra destinata a crescere con la scalabilità della tecnologia – ARI promette di fornire “citazioni verificate e approfondimenti 3 volte più velocemente rispetto alle altre soluzioni attualmente disponibili” Bryan McCann, co-fondatore e CTO di You.com, ha dichiarato: “Il punto di forza di ARI è la sua capacità di mantenere la comprensione del contesto mentre elabora centinaia di fonti contemporaneamente. “In combinazione con il ragionamento a catena e il tempo di calcolo esteso, ARI è in grado di scoprire e incorporare aree di ricerca adiacenti in modo dinamico man mano che l’analisi procede” Un potente agente di intelligenza artificiale per la ricerca aziendale Gli strumenti tradizionali di ricerca sull’intelligenza artificiale sono in genere limitati all’elaborazione di 30-40 fonti di dati alla volta. ARI si distingue per la gestione di centinaia di flussi di dati pubblici e privati, garantendo un’accuratezza e una portata di analisi senza precedenti. Il sistema non si limita a riassumere i dati, ma migliora l’esperienza dell’utente producendo grafici, diagrammi e visualizzazioni interattive e ricche di informazioni. Progettato per soddisfare i professionisti di alto livello e i lavoratori della conoscenza di tutti i settori, ARI combina funzionalità avanzate con un’accessibilità facile da usare. Questo design a doppio scopo consente alle aziende di utilizzarlo come assistente personale o come sostituto delle costose attività di ricerca tradizionalmente svolte dalle società di consulenza. Il cuore di ARI è costituito da una serie di funzionalità: Analisi simultanea delle fonti: Elabora centinaia di fonti di dati, sia pubbliche che private. Ragionamento a catena: Evolve dinamicamente i parametri di ricerca in base alle intuizioni che emergono. Verifica in tempo reale: Fornisce una convalida diretta per ogni affermazione e punto di dati. Motore di visualizzazione interattivo: Genera e cita automaticamente grafici e diagrammi per migliorare la reportistica. Integrazione dei dati aziendali: Analizza un mix di dati pubblici e privati per fornire informazioni utili. Durante la fase iniziale di implementazione, ARI ha dimostrato la sua versatilità e il suo potenziale di impatto in diversi settori: Consulenza: Analizzando i rapporti di mercato, i dati finanziari dei concorrenti, i depositi di brevetti e i dati sul sentiment sociale in poche ore anziché in settimane, ARI supporta la due diligence con facilità. Servizi finanziari: Grazie alla capacità di integrare i dati in tempo reale provenienti dalle comunicazioni degli utili, dai documenti della SEC e dalle notizie del settore, ARI aiuta a prendere decisioni di investimento più rapide e accurate. Sanità: ARI accelera la sintesi degli studi clinici, delle riviste mediche, dei dati dei pazienti e delle linee guida per le terapie, fornendo approfondimenti che supportano le cure basate sull’evidenza. Media: Dai dati sull’audience agli argomenti di tendenza e all’attività dei concorrenti, ARI consente di identificare rapidamente nuovi punti di vista e di anticipare le narrazioni emergenti nei mercati chiave. Il dottor Dennis Ballwieser, amministratore delegato ed editore di Wort & Bild Verlag, ha commentato: “Il tempo di ricerca è sceso da alcuni giorni a poche ore e l’accuratezza dei contenuti sia in tedesco che in inglese è stata notevole. “Ciò che mi entusiasma di più è l’opportunità di democratizzare l’accesso a ricerche di livello professionale. Grazie alla capacità di ARI di analizzare simultaneamente centinaia di fonti verificabili mantenendo la stessa accuratezza, ora possiamo offrire approfondimenti professionali a organizzazioni di tutte le dimensioni a una frazione del costo tradizionale.” Accelerare l’accesso agli approfondimenti strategici Il potenziale di tecnologie come ARI va oltre il risparmio di tempo e di costi. Per aziende come la società di consulenza globale APCO Worldwide, le funzionalità di ARI offrono un livello di qualità e personalizzazione in linea con le moderne esigenze dei clienti. Philip Fraser, CIO di APCO Worldwide, ha dichiarato: “Per noi, ARI rappresenta un cambiamento di qualità e di allineamento alle esigenze dei nostri clienti. Siamo entusiasti di collaborare con You.com per integrare la potenza di ARI nella nostra pluripremiata piattaforma proprietaria Margy AI” Grazie a queste integrazioni, l’ARI ha il potenziale di spostare le organizzazioni da progetti di ricerca periodici e dispendiosi in termini di risorse verso un’intelligenza continua e in tempo reale, in grado di favorire un migliore processo decisionale a tutti i livelli. Richard Socher, co-fondatore e CEO di You.com, ha aggiunto: “Quando ogni dipendente ha accesso istantaneo a informazioni complete e convalidate che prima richiedevano team di consulenti e settimane di lavoro, cambia la velocità e la qualità del processo decisionale aziendale. ARI rappresenta un cambiamento paradigmatico nel modo in cui le organizzazioni operano” ARI è l’ultima aggiunta all’ecosistema di agenti AI in espansione di You.com, che ha già visto lo sviluppo di oltre 50.000 agenti personalizzati dalla fine del 2024. L’azienda ha raccolto finanziamenti per 99 milioni di dollari da investitori come Salesforce Ventures, NVIDIA e Georgian Ventures. Con ARI, You.com intende stabilire un nuovo standard per un agente di ricerca AI di livello aziendale come parte di sistemi decisionali più ampi. Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
La fiducia incontra l’efficienza: Mutualità di AI e blockchain
Nel corso degli anni la Blockchain ha cercato di rivendicare molte cose come proprie, dall’elaborazione dei pagamenti globali ai beni del mondo reale. Ma con l’intelligenza artificiale ha trovato una sinergia con un settore disposto a dare qualcosa in cambio. Con la crescita di questa relazione simbiotica, è diventato normale sentire parlare di AI e blockchain nello stesso modo. Sebbene i vantaggi che la tecnologia web3 può apportare all’intelligenza artificiale siano ben documentati – trasparenza, economie P2P, tokenizzazione, resistenza alla censura e così via – si tratta di un accordo reciproco. In cambio, l’intelligenza artificiale sta rafforzando i progetti blockchain in diversi modi, migliorando la capacità di elaborare vasti set di dati e automatizzando i processi della catena. La relazione può aver richiesto un po’ di tempo per iniziare, ma la blockchain e l’IA sono ormai intrecciate. La fiducia incontra l’efficienza Mentre l’IA offre un’automazione intelligente e un processo decisionale basato sui dati, la blockchain offre sicurezza, decentralizzazione e trasparenza. Insieme, possono affrontare i limiti dell’altro, offrendo nuove opportunità nei settori digitali e reali. La blockchain fornisce una base a prova di manomissione e l’IA offre adattabilità e capacità di ottimizzare sistemi complessi. Insieme, i due sistemi promettono di migliorare la scalabilità, la sicurezza e la privacy, pilastri fondamentali per le moderne applicazioni della finanza e della supply chain. La capacità dell’intelligenza artificiale di analizzare grandi quantità di dati si adatta naturalmente alle reti blockchain, consentendo di elaborare gli archivi di dati in tempo reale. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono prevedere la congestione della rete, come dimostrano strumenti come il calcolo fuori catena di Chainlink, che offre aggiustamenti dinamici delle tariffe o la prioritizzazione delle transazioni. Anche la sicurezza ne guadagna: L’intelligenza artificiale può monitorare l’attività della blockchain in tempo reale per identificare le anomalie più rapidamente rispetto alle scansioni manuali, in modo che i team possano intervenire per mitigare gli attacchi. La privacy è migliorata, con l’AI che gestisce le prove a conoscenza zero e altre tecniche crittografiche per proteggere i dati degli utenti; metodi esplorati da progetti come Zcash. Questi tipi di miglioramenti rendono la blockchain più robusta e interessante per le aziende. Nella DeFi, i mercati ad agenti di Gizarappresentano la convergenza tra web3 e intelligenza artificiale. Il suo protocollo gestisce agenti autonomi come ARMA, che gestiscono le strategie di rendimento tra i vari protocolli e offrono un adattamento in tempo reale. Garantiti da conti intelligenti e da un’esecuzione decentralizzata, gli agenti sono in grado di fornire rendimenti positivi e attualmente gestiscono centinaia di migliaia di dollari in asset on-chain. Giza dimostra come l’AI possa ottimizzare la finanza decentralizzata ed è un progetto che utilizza le due tecnologie in modo efficace. Blockchain come spina dorsale dell’IA La blockchain offre all’IA un’infrastruttura decentralizzata per promuovere la fiducia e la collaborazione. I modelli di IA, spesso opachi e centralizzati, sono soggetti a controlli per quanto riguarda l’integrità dei dati e le distorsioni, mentre la blockchain li contrasta con record trasparenti e immutabili. Piattaforme come Ocean Protocol utilizzano la blockchain per registrare i dati di addestramento dell’IA, fornendo una tracciabilità senza compromettere la proprietà. Questo può essere un vantaggio per settori come quello sanitario, in cui è importante avere analisi verificabili. La decentralizzazione permette anche di rendere sicuro il calcolo multi-party, in cui gli agenti di IA collaborano tra organizzazioni diverse – si pensi all’apprendimento federato per la scoperta di farmaci – senza un’autorità centrale, come dimostrato nel 2024 dai progetti pilota di IA su blockchain di IBM. La struttura priva di fiducia riduce la dipendenza dalle grandi tecnologie, contribuendo a democratizzare l’IA. Se da un lato l’AI può migliorare le prestazioni della blockchain, dall’altro la blockchain stessa può fornire le basi per un’implementazione dell’AI etica e sicura. La trasparenza e l’immutabilità a cui è associata la blockchain possono mitigare i rischi legati all’IA garantendo, ad esempio, l’integrità dei modelli di IA. Gli algoritmi di IA e i dataset di addestramento possono essere registrati sulla catena in modo da essere verificabili. La tecnologia Web3 aiuta nei modelli di governance per l’IA, in quanto gli stakeholder possono supervisionare e regolare lo sviluppo del progetto, riducendo i rischi di un’IA distorta o non etica. Tecnologie digitali con impatto sul mondo reale La sinergia tra blockchain e IA esiste già ora. Nelle catene di approvvigionamento, l’IA aiuta a ottimizzare la logistica mentre la blockchain può tracciare la provenienza degli articoli. Nel settore dell’energia, le reti intelligenti basate sulla blockchain e abbinate all’IA possono prevedere la domanda; Siemens ha riportato un aumento dell’efficienza del 15% in una sperimentazione di questo sistema in Germania nel 2024. Questi casi mettono in evidenza come l’intelligenza artificiale aumenti l’utilità della blockchain, mentre la sicurezza di quest’ultima può realizzare il potenziale dell’intelligenza artificiale. Insieme, creano sistemi intelligenti e affidabili. Il rapporto tra AI e blockchain non è tanto una fusione quanto un miglioramento reciproco. La fiducia e la decentralizzazione della blockchain sono alla base dell’adattabilità dell’IA, mentre l’ottimizzazione dell’IA sblocca il potenziale della blockchain al di là di quello di un registro statico. Dalla trasparenza della catena di approvvigionamento all’efficienza del capitale della DeFi, il loro impatto combinato è tangibile, ma la loro relazione è solo all’inizio. Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
X lancia gli annunci generati dall’intelligenza artificiale per riconquistare gli inserzionisti
X ha annunciato venerdì il debutto di strumenti pubblicitari basati sull’intelligenza artificiale, progettati per automatizzare la creazione di annunci e l’analisi delle prestazioni. Due nuove funzionalità, che verranno distribuite agli inserzionisti in più fasi, si basano su Grok, l’assistente AI proprietario di X, per generare testi pubblicitari, immagini e analisi delle campagne con un minimo di input umano. “Prefill with Grok” è un nuovo strumento di creazione per gli inserzionisti. Invece di sviluppare manualmente la creatività, gli utenti possono inserire l’URL del loro sito web e Grok analizzerà il contenuto per produrre un annuncio pronto all’uso. Gli inserzionisti possono modificare il testo o cambiare le immagini, se necessario, prima di lanciare la campagna. Il secondo nuovo strumento, “Analizza la campagna con Grok”, fornisce una misurazione automatica delle prestazioni della campagna, “consentendoti di perfezionare il targeting, regolare la creatività e massimizzare l’impatto, il tutto in una frazione di tempo”, ha dichiarato l’azienda nel suo annuncio. La pubblicità alimentata dall’intelligenza artificiale è da tempo comune nell’ecosistema digitale. Google, Meta, TikTok, Amazon e Reddit hanno implementato strumenti simili a quello che X ha costruito per creare annunci e automatizzare le campagne. X conta sugli strumenti guidati dall’intelligenza artificiale per contribuire a rinvigorire la sua attività pubblicitaria, che ha avuto un calo dopo l’acquisizione della piattaforma da parte di Elon Musk nel 2022, allora nota come Twitter. I principali marchi, tra cui Coca-Cola, Apple e Disney, hanno tagliato la spesa a causa delle preoccupazioni per l’approccio lassista di Musk alla moderazione dei contenuti. Sebbene alcuni inserzionisti stiano tornando alla piattaforma, le entrate pubblicitarie di X non si sono ancora riprese del tutto. Secondo le stime di MediaRadar, le entrate pubblicitarie di X negli Stati Uniti hanno raggiunto circa 1,4 miliardi di dollari nel 2024, con un calo del 28% rispetto all’anno precedente. Ma il rapporto di X con gli inserzionisti rimane difficile. All’inizio di questo mese, X ha aggiunto una manciata di altri marchi – tra cui Nestlé, Colgate-Palmolive, Lego, Shell e altri – a una causa riguardante un presunto boicottaggio pubblicitario della piattaforma. Tuttavia, ci sono anche segnali di rimedio in altre relazioni. IPG, la cui fusione prevista con Omnicom darà vita alla più grande holding pubblicitaria del mondo, ha firmato un nuovo accordo annuale con X per la spesa pubblicitaria potenziale, secondo quanto riportato mercoledì dal Wall Street Journal. Ora, la sfida di X sarà quella di convincere gli inserzionisti che i suoi strumenti basati sull’intelligenza artificiale sono in grado di ottenere risultati senza i problemi di sicurezza del marchio che hanno spinto molti ad abbandonarla. Leggi di più su www.adweek.com
DeepSeek aprirà la ricerca sull’intelligenza artificiale in un contesto di preoccupazioni per la privacy
DeepSeek, una startup cinese che punta all’intelligenza artificiale generale (AGI), ha annunciato l’intenzione di aprire cinque repository a partire dalla prossima settimana come parte del suo impegno per la trasparenza e l’innovazione guidata dalla comunità. Tuttavia, questo sviluppo si inserisce in un contesto di crescenti controversie che hanno creato un parallelismo con la saga di TikTok. Oggi DeepSeek ha condiviso le sue intenzioni in un tweet che delinea la sua visione di collaborazione aperta: “Siamo un piccolo team di DeepSeek che sta esplorando l’AGI. A partire dalla prossima settimana, apriremo cinque repository, condividendo i nostri piccoli ma sinceri progressi con la massima trasparenza” I repository – che l’azienda descrive come “documentati, distribuiti e testati in produzione” – includono elementi fondamentali del servizio online di DeepSeek. Con l’open-sourcing dei suoi strumenti, DeepSeek spera di contribuire alla più ampia comunità di ricerca sull’intelligenza artificiale. “Come parte della comunità open-source, crediamo che ogni linea condivisa diventi uno slancio collettivo che accelera il viaggio. Niente torri d’avorio, solo pura energia da garage e innovazione guidata dalla comunità”, ha dichiarato l’azienda. Questa filosofia ha suscitato elogi per la promozione della collaborazione in un campo che spesso soffre di segretezza, ma la rapida ascesa di DeepSeek ha anche sollevato delle perplessità. Nonostante si tratti di un piccolo team con una missione radicata nella trasparenza, l’azienda è stata sottoposta a un intenso scrutinio a causa di accuse di uso improprio dei dati e di coinvolgimenti geopolitici. In rapida ascesa, sotto tiro Praticamente sconosciuta fino a poco tempo fa, DeepSeek ha fatto irruzione sulla scena con un modello di business in netto contrasto con attori più affermati come OpenAI e Google. Offrendo gratuitamente le sue avanzate capacità di intelligenza artificiale, DeepSeek ha rapidamente guadagnato il plauso del mondo per le sue prestazioni all’avanguardia. Tuttavia, la sua crescita esponenziale ha anche scatenato dibattiti sui compromessi tra innovazione e privacy. I legislatori statunitensi stanno ora spingendo per un divieto di DeepSeek dopo che i ricercatori di sicurezza hanno scoperto che l’applicazione trasferiva i dati degli utenti a una società statale vietata. Anche Microsoft e OpenAI hanno avviato un’indagine su una violazione dei sistemi di quest’ultima da parte di un gruppo presumibilmente collegato a DeepSeek. Le preoccupazioni per la raccolta dei dati e il loro potenziale uso improprio hanno scatenato paragoni con le controversie relative a TikTok, un’altra storia di successo della tecnologia cinese alle prese con le pressioni normative in Occidente. DeepSeek continua l’innovazione dell’intelligenza artificiale in mezzo alle controversie L’impegno di DeepSeek a rendere open-source la sua tecnologia sembra avere lo scopo di sviare le critiche e rassicurare gli scettici sulle sue intenzioni. L’open-sourcing è stato a lungo pubblicizzato come un modo per democratizzare la tecnologia e aumentare la trasparenza e gli “sblocchi giornalieri” di DeepSeek, che inizieranno a breve, potrebbero offrire alla comunità una visione rassicurante delle sue operazioni. Ciononostante, rimangono dubbi su quanta parte della tecnologia sarà aperta al controllo e se la mossa sia un tentativo di cambiare la narrazione in seguito alle crescenti pressioni politiche e normative. Non è chiaro se questo bilanciamento sarà sufficiente a soddisfare i legislatori o a scoraggiare i critici, ma una cosa è certa: Il salto open-source di DeepSeek segna un’altra svolta nella sua drammatica ascesa. Sebbene il motto dell’azienda “energia da garage e innovazione guidata dalla comunità” risuoni con gli sviluppatori desiderosi di una collaborazione aperta, il suo futuro potrebbe dipendere dalla capacità di affrontare i problemi di sicurezza quanto dalla sua abilità tecnica. Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
Come Nivea utilizza l’intelligenza artificiale per misurare l’efficacia della creatività
Il responsabile digitale di Beiersdorf, Axel Adida, ha un compito arduo: commercializzare i marchi del conglomerato, tra cui Nivea, Eucerin e Aquaphor, in 89 mercati e dimostrare che questi sforzi stanno funzionando. “Produciamo contenuti in tutti i continenti, in una moltitudine di lingue e per molti marchi diversi”, ha dichiarato Adida. “La domanda è: come puoi assicurarti che i contenuti che pubblichi sui diversi social network funzionino?” Poiché la creatività è soggettiva, misurare l’impatto può essere una sfida. Questo, oltre al cambiamento dei tempi di attenzione dei consumatori e alla frammentazione dei media, può rendere difficile trovare l’approccio giusto. “Questo cambia il modo in cui costruisci le narrazioni [e] le immagini che mostri”, ha detto Adida. “Inoltre, le immagini vengono mostrate su uno schermo molto piccolo. Quindi la domanda è: come si fa ad adattare la pubblicità, le idee creative e le macchine per essere più in sintonia con ciò che piace ai consumatori?” Nel 2023, Beiersdorf ha stretto una partnership con CreativeX, un’azienda tecnologica dotata di intelligenza artificiale che aiuta i marchi ad analizzare il rendimento della creatività sui social e a ottimizzarla di conseguenza, per capire esattamente questo. Finora Beiersdorf si è concentrata soprattutto su Nivea, per la quale CreativeX ha eseguito oltre 100.000 test in volo su Google, Facebook e Instagram. Nel 2025, il marchio intende testare tutte le sue campagne sui social media tramite CreativeX prima del lancio, comprese 14 campagne globali e diversi annunci regionali. Inoltre, prevede di estendere i test in volo a TikTok e Pinterest. La strategia di Nivea sui social media prevede una forte presenza sui canali Facebook, Instagram, X, TikTok e Pinterest e la collaborazione con influencer e creatori di bellezza. CreativeX determina l’efficacia di questo lavoro raccogliendo tutte le risorse di Nivea, tra cui immagini, testi e video, e analizzandole alla luce di elementi di qualità come le dimensioni, la lunghezza ottimale dei video e la qualità del suono. Si adopera poi per garantire che la creatività sia allineata con le linee guida specifiche del marchio Nivea. “Quali sono le cose che Nivea vuole misurare e a cui vorrebbe che i dati di massa potessero rispondere?”, ha dichiarato Anastasia Leng, CEO di CreativeX. “La nuova identità del marchio funziona? Che risonanza hanno i diversi elementi creativi? Cose del genere” Secondo Beiersdorf, la partnership con CreativeX ha permesso a Nivea di risparmiare in modo significativo sulla spesa per i media, anche se non ha voluto rivelare una cifra specifica. Secondo COMvergence, la spesa pubblicitaria stimata da Nivea per il 2024 era di 22 milioni di dollari. “Possiamo misurare qualsiasi cosa, ma il fatto che possiamo misurarla non significa che avrà un valore per il marchio”, ha aggiunto Leng. “Quindi iniziamo con cose che hanno dimostrato di avere un impatto creativo” Ad esempio, CreativeX ha fornito a Nivea dati che dimostrano che i video in formato 9:16 sono ideali per le piattaforme video verticali come YouTube Shorts, Instagram Reels e TikTok Stories. Il marchio è stato anche in grado di identificare le “zone sicure” su ogni piattaforma social, ovvero dove posizionare la creatività in modo che elementi importanti, come i loghi, non vengano bloccati dai widget della piattaforma, come i pulsanti di condivisione. Nivea si affida ad altri partner per misurare dati come i modelli di clic o il tempo in cui gli spettatori guardano i suoi post, ma CreativeX può ingerire queste informazioni nella sua piattaforma per analizzare l’efficacia creativa complessiva. Grazie a queste informazioni, secondo Nivea, dal secondo trimestre del 2022 al quarto trimestre del 2024, l’adesione alla best practice “CTA: In Creative Text”, che garantisce che tutte le creatività sui social media includano una call-to-action negli ultimi 5 secondi dell’annuncio, è aumentata del 23%. “Dopo una serie di test, ci siamo convinti di poter effettuare dei controlli preventivi per assicurarci che le cose che immettiamo sul mercato abbiano il giusto formato e il giusto livello di efficacia”, ha dichiarato Adida. Leggi di più su www.adweek.com
