OpenAI si prepara a trasformare ChatGPT in una "superapp" ↗
Secondo alcune indiscrezioni, OpenAI starebbe trasformando ChatGPT da un chatbot per domande e risposte in una "superapp" più ampia, che riunisce in un unico luogo strumenti di programmazione, agenti, generazione di immagini e app di partner. Un'idea di una semplicità disarmante, ma un cambiamento di prodotto di enorme portata. (Fortune)
La scommessa più audace è che gli utenti non si limiteranno a chiedere risposte all'IA. Le affideranno compiti complessi – prenotazioni, calendari, codice, flussi di lavoro – e si aspetteranno che li svolga correttamente. Questa è la vera sfida.
Perplexity permette ai modelli di IA di scrivere le proprie pipeline di ricerca ↗
La funzionalità "Search as Code" di Perplexity trasforma la ricerca da chiamate API fisse a flussi di lavoro Python scritti dal modello. Invece di interrogare una scatola nera con una serie di query, il modello crea la propria piccola macchina di ricerca. (The Decoder)
L'azienda afferma di aver utilizzato molti meno token in un benchmark di sicurezza informatica e di essere risultata leader nella maggior parte dei test. Ovviamente, è bene prendere con le pinze questa affermazione, ma l'idea è ingegnosa.
Nvidia sigla nuovi accordi per infrastrutture di intelligenza artificiale in Corea del Sud ↗
Nvidia ha annunciato una serie di partnership con la Corea del Sud che spaziano dai chip di memoria al cloud per l'intelligenza artificiale, dai data center alla robotica e alla produzione. SK Hynix, SK Telecom, Naver, Doosan, LG Group e Hyundai figurano tra le aziende che si occupano di macchinari. (Reuters)
Il punto pratico più importante: Nvidia vuole assicurarsi la fornitura di memorie avanzate, spingendo al contempo le "fabbriche di IA" sempre più in profondità nello stack industriale. Affascinante? Non particolarmente. Importante? Moltissimo.
Il settore dell'IA si trova ad affrontare 4 dure realtà ↗
Il quadro del mercato dell'IA si è rivelato più cupo: costi elevati, tempi di ammortamento più lunghi, una domanda di infrastrutture forte ma non magicamente infinita e finanziamenti che potrebbero rimanere onerosi. È la sostanza fragile sotto il razzo dorato. (Axios)
La tensione principale è semplice: l'intelligenza artificiale come tecnologia può essere estremamente promettente, mentre come modello di business può ancora apparire costosa, frammentaria e con una monetizzazione insufficiente. Entrambe le cose possono essere vere, il che è fastidioso, ma è vero.
Le banche gettano le basi per massicci tagli al personale con l'avvento dell'intelligenza artificiale ↗
Secondo alcune fonti, le banche starebbero riducendo, in alcuni casi drasticamente, il numero di analisti junior, pur continuando a fare affidamento su questi giovani talenti all'inizio della loro carriera per individuare i futuri candidati ideali per l'intelligenza artificiale. Si tratta di un circolo vizioso, un vero e proprio autogol che si ritorce contro il proprio sistema di reclutamento dei neolaureati. (Fortune)
Le applicazioni a breve termine dell'IA sono più mirate rispetto alla fantascienza: servizio clienti, monitoraggio delle transazioni, monitoraggio degli scambi commerciali. Meno "banca robotizzata" e più "tanti piccoli accorgimenti e automazioni"
All'interno del magazzino europeo più trafficato di Amazon, dove robot, laser e umani consegnano il futuro ↗
Il magazzino LCY3 di Amazon a Dartford è gestito da robot mobili, software di intelligenza artificiale, scanner e sistemi di trasporto che movimentano milioni di unità a settimana. Sembra un incrocio tra un centro di smistamento e un flipper industriale. (euronews)
L'intelligenza artificiale è di natura pratica: coordinamento dei robot, ottimizzazione dei percorsi, misurazione dei pacchi, lettura delle etichette e smistamento delle corsie. Non si tratta di appariscenti chatbot, ma piuttosto dell'ossatura invisibile del commercio al dettaglio, resa più veloce.
Domande frequenti
Cosa significa la presunta svolta di OpenAI verso la superapp ChatGPT?
Secondo alcune indiscrezioni, OpenAI starebbe spingendo ChatGPT oltre la semplice funzione di chatbot per domande e risposte, trasformandolo in una piattaforma più ampia, simile a un'app. L'idea è quella di riunire in un unico luogo strumenti di programmazione, agenti di intelligenza artificiale, generazione di immagini e app di partner. Invece di limitarsi a rispondere alle domande, ChatGPT aiuterebbe a completare attività più complesse come prenotazioni, calendari, programmazione e flussi di lavoro.
Perché gli agenti IA stanno diventando un tema così centrale nelle notizie sull'intelligenza artificiale?
Gli agenti di intelligenza artificiale sono importanti perché spostano l'obiettivo del prodotto dal fornire risposte all'agire. In questo articolo, il tema centrale è rappresentato dagli utenti che affidano all'IA compiti complessi e si aspettano che li porti a termine correttamente. Ciò rende l'affidabilità, la gestione dei flussi di lavoro e le integrazioni utili più importanti della semplice produzione di una risposta impeccabile.
Che cos'è l'approccio "Search as Code" di Perplexity?
La funzionalità "Search as Code" di Perplexity consente ai modelli di intelligenza artificiale di scrivere flussi di lavoro in Python per la ricerca, anziché limitarsi a chiamare API di ricerca predefinite. Ciò significa che il modello può creare un piccolo processo di ricerca personalizzato per l'attività. L'articolo afferma che Perplexity sostiene che questo abbia comportato un minor numero di token in un benchmark di sicurezza informatica, sebbene tali affermazioni debbano essere interpretate con cautela.
Perché gli accordi di Nvidia con la Corea del Sud per le infrastrutture di intelligenza artificiale sono importanti?
Gli accordi di Nvidia con la Corea del Sud sono importanti perché collegano l'infrastruttura di intelligenza artificiale con chip di memoria, cloud, data center, robotica e produzione. Tra le aziende menzionate figurano SK Hynix, SK Telecom, Naver, Doosan, LG Group e Hyundai. L'obiettivo pratico è garantire la fornitura di memorie avanzate, integrando al contempo le "fabbriche di intelligenza artificiale" nei processi industriali.
Quali sono le dure realtà commerciali che le aziende di intelligenza artificiale si trovano ad affrontare?
L'articolo mette in luce quattro pressioni principali che gravano sul settore dell'IA: costi elevati, tempi di ammortamento più lunghi, domanda limitata di infrastrutture e finanziamenti onerosi. Il punto non è che l'IA stia fallendo come tecnologia, ma che costruire aziende redditizie nel campo dell'IA può ancora essere costoso, discontinuo e più difficile da monetizzare di quanto suggeriscano le aspettative, spesso eccessive.
In che modo l'intelligenza artificiale sta influenzando i posti di lavoro nel settore bancario e finanziario?
Secondo alcune fonti, le banche starebbero riducendo il numero di corsi per analisti junior, pur continuando a fare affidamento su questi giovani professionisti come futuro bacino di talenti per l'intelligenza artificiale. Gli impieghi a breve termine descritti sono pratici e mirati, e includono il servizio clienti, il monitoraggio delle transazioni e il controllo delle negoziazioni. Piuttosto che sostituire intere banche, l'IA sembra stia creando numerose automazioni di minore entità all'interno dei flussi di lavoro esistenti.