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Chi siamo

Rendiamo l'innovazione accessibile eliminando le barriere interne ed esterne alle aziende, riducendo i tempi di accesso alle nuove tecnologie grazie al nostro network, eliminando i costi di ingresso necessari per introdurre le nuove tecnologie digitali nel business.

I nostri partner

Crediamo fermamente nel potere della condivisione.
Il nostro network di partner include Tech Companies, Startup Innovative, Centri di Ricerca, Associazioni di Categoria e Venture Capital.
Collaborare con noi vuol dire accedere a un'ampia serie di competenze e know-how di altissimo livello che faranno fare al vostro business un salto di qualità concreto.

Affrontare la trasformazione digitale non significa semplicemente adottare nuove tecnologie, ma ripensare profondamente il funzionamento delle organizzazioni. Questo processo coinvolge persone, cultura e strategie, integrandole in una visione d’insieme coerente.

La trasformazione digitale non è un esercizio tecnico, ma un percorso che richiede flessibilità e capacità di adattamento. Ogni scelta tecnologica deve essere allineata agli obiettivi aziendali, mantenendo al centro valori come sostenibilità ed etica. Questo approccio non solo consente di affrontare le sfide del presente, ma prepara le aziende a prosperare nel futuro.

Frontiere: un approccio umano e trasparente

Il nostro obiettivo non è fornire semplicemente soluzioni tecnologiche, ma aiutare le aziende a trovare un equilibrio tra innovazione e sostenibilità. Ci piace lavorare fianco a fianco con le imprese, ascoltare le loro esigenze e accompagnarle in un percorso che abbia un impatto concreto sul loro modo di operare.

Un aspetto centrale del nostro lavoro è la trasparenza. Ogni passaggio, decisione e sviluppo viene condiviso: vogliamo che chi collabora con noi mantenga piena autonomia e controllo sulle soluzioni che implementiamo insieme. Questo approccio nasce dalla convinzione che il vero cambiamento si costruisca su relazioni di fiducia, non su vincoli o dipendenze.

Le persone sono sempre al centro. Per noi, innovare significa trovare soluzioni che siano non solo funzionali, ma anche accessibili e rispettose delle esigenze di chi le utilizza. È un processo che bilancia efficienza e sensibilità, tecnologia e identità. L’obiettivo non è solo migliorare, ma farlo senza perdere di vista il contesto umano che ogni innovazione deve servire.

Guardare oltre: un futuro digitale consapevole

La tecnologia è uno strumento potente, ma non è un fine. Guardiamo al digitale come a un'opportunità per superare limiti e confini, aprendo nuove strade sia per le imprese che per la società. Ogni progetto è pensato per essere utile, sostenibile ed etico, perché crediamo che il progresso abbia senso solo se contribuisce a migliorare la vita delle persone.

Non si tratta solo di innovare, ma di farlo in modo responsabile. Vogliamo che le nostre soluzioni abbiano un impatto positivo, non solo per chi le adotta, ma per tutto l’ecosistema in cui operano. È questa la nostra idea di futuro digitale: uno spazio che offre possibilità reali, senza perdere di vista i valori fondamentali.

Una delle esperienze che ci hanno ispirato

Ricordiamo una collaborazione avvenuta pochi anni fa, subito prima del periodo COVID, con una piccola azienda manifatturiera che stava affrontando le sfide della digitalizzazione. L’obiettivo iniziale era ottimizzare i processi produttivi con nuove tecnologie, ma ciò che emerse durante i primi incontri fu una realtà più complessa: i dipendenti avevano timore di perdere il loro ruolo a causa dell’automazione.

Ci siamo resi conto che non bastava introdurre strumenti innovativi. Era necessario costruire un percorso di fiducia e formazione. Insieme all’azienda, abbiamo organizzato workshop per spiegare il valore delle nuove soluzioni e dimostrare come queste potessero migliorare il lavoro di tutti, non sostituirlo. È stato straordinario vedere come, gradualmente, l’entusiasmo abbia preso il posto della paura.

Oggi, quell’azienda non solo utilizza con successo nuove tecnologie, ma ha anche una squadra di dipendenti più motivata e partecipe. Questo episodio ci ricorda ogni giorno quanto sia importante mettere le persone al centro, perché è da lì che nasce il vero cambiamento.

Conclusioni

La trasformazione digitale non è mai un percorso semplice, ma può essere un’occasione per costruire qualcosa di significativo. Noi di Frontiere vogliamo essere un alleato in questo viaggio: non un semplice fornitore, ma un compagno di strada con cui condividere idee, sfide e risultati.

Il futuro non si inventa da soli, ma insieme. Siamo qui per farlo accadere.

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Nel cuore pulsante dell'interazione tra arte e tecnologia, Re:Humanism si posiziona come un progetto pionieristico, esplorando l'impatto dell'intelligenza artificiale (IA) nel mondo dell'arte contemporanea. Fondato nel 2018, questo premio biennale non si limita a celebrare il potenziale creativo delle nuove tecnologie, ma si impegna anche in una riflessione profonda su questioni etiche, sociali e culturali che esse sollevano.

Abbiamo avuto l'opportunità di intervistare Daniela Cotimbo, storica dell'arte e curatrice, che ci ha accompagnato attraverso la genesi, l'evoluzione e il futuro di Re:Humanism. Di seguito riportiamo l'intervista integrale, in cui Daniela condivide la visione, i momenti salienti delle passate edizioni e le sfide che attendono il prossimo capitolo di questa iniziativa unica.

"Re:Humanism unisce arte e intelligenza artificiale in un dialogo unico. Qual è stata l'idea iniziale dietro il progetto e come si è evoluto nel tempo?"

Re:humanism è nato nel 2018 dall’incontro tra me - che sono una storica dell’arte e curatrice - e Alfredo Adamo, oggi CEO di Frontiere, con l’intento di offrire spunti di riflessione sul tema dell’avanzamento tecnoscientifico, con particolare riferimento all’intelligenza artificiale. La prima edizione del premio è stata un successo, con grande partecipazione di artistз e pubblico, e con riflessioni di rilievo. Questo ci ha spinti ad andare avanti, traducendo il premio in un appuntamento biennale e dando vita ad un’associazione culturale. Oggi Re:humanism cerca di portare avanti i suoi temi anche nell’intermezzo tra un’edizione e l’altra del premio, mediante attività come mostre, spettacoli, dibattiti, workshop e la produzione di pubblicazioni.

"Guardando alle edizioni precedenti del Re:Humanism Art Prize, quali sono stati i progetti o le opere che ti hanno colpito di più e perché? In che modo queste opere hanno incarnato lo spirito del premio?"

Faccio sempre fatica a estrapolare dei progetti da un complesso in cui ogni opera è stata scelta e ha valorizzato gli scopi dell’iniziativa quindi risponderò a questa domanda citando giusto dei progetti che si sono contraddistinti perché sono stati il seme per creare nuovi sguardi e collaborazioni. 

Nella prima edizione, mi viene in mente Adversarial feelings di Lorem, un progetto che già nel 2018-2019 sperimentava con le reti neurali generative al fine di testare la compresenza di stati emozionali anche lontani tra loro sotto forma di flussi audiovisivi. Era il primo progetto di Lorem, oggi artista affermato di fama internazionale, con le AI e - a partire da quello scambio - sono nate ulteriori collaborazioni che porteranno ad esempio alla realizzazione di una pubblicazione comune con la sua casa editrice Krisis Publishing

La seconda edizione è stata molto particolare, nata nell’immediato periodo post-pandemico e dunque molto legata ai temi del nostro rapporto con la natura e le altre specie viventi. Molti sono stati i progetti interessanti su questo tema ma sempre per lo stesso principio di prima cito Epitaphs for the Human Artist di Numero Cromatico. Un progetto realizzato da un centro di ricerca multidisciplinare nell’ambito della neuroestetica con cui molte volte ci siamo trovati a condividere momenti di ricerca critica e teorica sul rapporto tra AI e percezione estetica. Il loro progetto consisteva in una installazione e in una pubblicazione che raccoglieva le poesie generate tramite una rete neurale addestrata alla generazione di epitaffi, vere e proprie forme poetiche. Il risultato veniva presentato in associazione con uno studio sui colori primari, associando il potere evocativo di quelle forme poetiche “aliene” con quello dei colori con i quali le parole erano evidenziate. 

Infine per la terza edizione citerei Ai Love, Ghosts and Uncanny Valleys <3 . I Broke up with my Ai and will never download them again, un progetto di Mara Oscar Cassiani, che rifletteva in modo eloquente sulle relazioni tossiche che si generano sul web grazie all’intermediazione di piattaforme social, chatbot affettivi e alla possibilità di creare avatar personalizzati con i quali intraprendere una relazione. Mara ha presentato questo progetto in maniera molto originale, con un’installazione partecipativa in cui ci si poteva sedere su un prato finto e abbracciare i cuscini che ritraevano gli avatar sessualizzatз e poi dismessз o dimenticatз una volta che l’utente ne aveva perso interesse. Dietro il gioco e la provocazione si celava una ricerca molto seria che l’ha portata a sviluppare una piattaforma open source dove condivide risorse utili per difendersi dagli abusi su web e piattaforme.

Questi sono solo tre dei tantissimi progetti che nel corso del premio e non solo hanno arricchito la nostra esperienza. Alcuni sono visibili all’interno della collezione che Frontiere ospita nella sua sede a Roma.

"Il Re:Humanism Art Prize invita artisti contemporanei a confrontarsi con temi legati all'IA. Raccontaci cosa succederà quest'anno. A quale tematica si ispira il Premio per il 2025? Quali sono i criteri principali nella selezione delle opere e che tipo di dialogo volete stimolare con il pubblico attraverso queste creazioni? Dove, come e quando sarà possibile visionare le opere selezionate?"

Rispetto agli anni passati, questa edizione di Re:humanism sarà un po’ più specifica nell’andare ad indagare alcune delle problematiche che ruotano intorno ai nuovi modelli di intelligenza artificiale, i cosiddetti LLM. Lз artistз saranno invitatз ad interrogarsi sul loro potenziale creativo, su come è possibile un utilizzo dell’AI in chiave femminista e decoloniale e che sappia guardare al tema della sostenibilità.

Una bella sfida che secondo noi viene di pari passo con la diffusione di nuovi mezzi che permettono a tuttз di testare potenzialità e pericoli di questa tecnologia. Il processo di selezione sarà sempre il medesimo: una giuria mista composta da esperti di arte contemporanea, media art e tecnologie avanzate che attribuiranno dei punteggi di valutazione che riguardano la qualità della proposta, la solidità del progetto e dell’artista, l’originalità e la sensibilità del tema.

Ci saranno anche delle novità sui premi che non possiamo ancora annunciare. Possiamo però già dire che la mostra sarà ospitata dalla Fondazione Pastificio Cerere e si terrà nel mese di giugno 2025.

"In che modo l'intelligenza artificiale sta ridefinendo il ruolo dell'artista e il processo creativo? Quali sfide e opportunità intravedi per il futuro dell'arte in relazione alla tecnologia?"

Le sfide le vedo un po’ per tuttз, l’arte semmai la vedo come una possibilità per affrontarle! Sono molto dura sul discorso che appassiona tantз, ossia l’interferenza tra artista autorз e intelligenza artificiale creatrice.

Sicuramente l’AI sta cambiando i modi di pensare e produrre opere d’arte e questo - come sempre quando una tecnologia nuova salta fuori - è un bene e un male. In questo caso possiamo parlare di benefici, in quanto l’AI estende le potenzialità espressive anche a chi magari non è propriamente a suo agio con un mezzo visivo e digitale.

D’altro canto spesso ci si dimentica che dietro la magia del prompt si cela un processo di apprendimento e poi di generazione che funziona secondo dinamiche autonome, sicuramente ricorsive e che spesso presentano bias, errori e altre forme disfunzionali. Non accontentarsi dei risultati, e saperli osservare criticamente è sicuramente alla base di un corretto utilizzo dell’AI in campo artistico, e questo è l’invito che facciamo a tuttз lз artistз.

Altra cosa importante, proprio la riflessione sull’AI mi ha insegnato che il futuro che più mi interessa non è quello che posso prevedere ma quello che posso costruire.

"Il progetto Re:Humanism affronta temi etici e sociali legati all'IA. Quali sono le implicazioni più urgenti che, secondo te, l'arte può aiutarci a comprendere meglio?"

Siamo in un epoca abbastanza oscura, in cui la disinformazione e le echo chambers stanno portando ad una polarizzazione e radicalizzazione delle opinioni sempre più evidente.

Tutto questo fonda le sue radici su un passato ingombrante di discriminazioni, che per anni hanno investito le tecnologie. Il progresso tecnoscientifico non è neutrale, è fatto di persone che progettano e che spesso lo fanno da un punto di vista asimmetrico in termini di prospettive e obiettivi.

Nonostante alcune questioni relative all’AI non siano nuove, ancora oggi essa ci presenta problemi di discriminazione nei confronti di donne, persone non conformi, di etnie e provenienze sociali differenti - che diventano ancora più pericolose nella misura in cui non siamo in grado di ricostruirne più i pregressi.

Le nuove interfacce avanzate dei LLM ci permettono - con il linguaggio naturale - di ottenere contenuti di diversa forma, sempre più sofisticati e tra l’altro sempre più realistici.

Il problema sarà quando questi strumenti verranno integrati a pieno titolo nei motori di ricerca, andando ad escludere totalmente risultati non ricorrenti ma in grado di garantire la diversità culturale. 

Sappiamo inoltre che tutte le big tech che si erano ripromesse di rispettare gli obiettivi della sostenibilità in relazione al dispendio energetico, di risorse e alle emissioni di CO2, non stanno riuscendo a perseguire tale scopo proprio a causa dell’intelligenza artificiale. 

Urge quindi chiederci come progettare tecnologie che non mettano a repentaglio ulteriormente la salute e il benessere del nostro pianeta e che anzi offrano soluzioni utili a contrastare gli effetti dei danni già arrecati. 

Come può aiutarci l’arte? Lз artistз non hanno mai smesso di interrogarsi su questi temi, anche se oggi si chiede loro una maggiore attenzione al contesto che lз circonda. Le tecnologie avanzate rappresentano vere e proprie forme di linguaggio alla base della nostra esperienza, e così anche i grandi temi come il tempo, lo spazio, l’intimità, le relazioni, la memoria, sono mutati in funzione di queste scoperte. Lз artistз possono amplificare questo sguardo perché hanno la capacità di andare al cuore delle questioni e rovesciare le prospettive, e spesso sono anche dellз ottimз inventorз.

L'importanza di un dialogo continuo

Re:Humanism non è solo un premio, ma una piattaforma per interrogarsi sulle potenzialità e i limiti dell'intelligenza artificiale, attraverso la lente critica dell'arte contemporanea. Le sfide affrontate dallз artistз non riguardano solo la sperimentazione creativa, ma anche la necessità di costruire un futuro tecnologico più inclusivo, sostenibile e consapevole.

Per scoprire di più su Re:Humanism e sull'edizione 2025, seguite il nostro blog e i canali ufficiali del progetto. Restate connessi per esplorare come l'arte e la tecnologia possano unire le forze per ridefinire la nostra percezione del mondo.

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La trasformazione digitale è uno dei temi più discussi dell'epoca contemporanea, un fenomeno che ha attraversato decenni di evoluzione concettuale. Dai primi tentativi di digitalizzazione negli anni '60, passando per l'era del web 2.0, fino all'attuale adozione massiva di tecnologie avanzate come l'intelligenza artificiale e la blockchain, i pilastri che guidano questa trasformazione si sono adattati e ampliati per rispondere alle esigenze mutevoli delle organizzazioni.

Questo articolo esplora, da una parte, la cronistoria dei pilastri della trasformazione digitale, analizzando come sono cambiati nel tempo e quali teorie hanno influenzato il loro sviluppo. Dall’altra, approfondisce i pilastri che oggi consideriamo fondamentali per guidare con successo questo processo.

Cronistoria dei pilastri della Trasformazione Digitale

Anni '60-'70: digitalizzazione delle operazioni di base

Negli anni '60 e '70, la trasformazione digitale è sinonimo di automazione e informatizzazione dei processi aziendali di base. Le aziende iniziano a sostituire i registri cartacei con sistemi informatici, spesso basati su grandi mainframe.

Un esempio emblematico è l’IBM System/360, lanciato nel 1964, che permise alle imprese di standardizzare i loro processi digitali su scala. In questa fase, i "pilastri" sono principalmente due:

Frederick P. Brooks Jr., nel suo celebre libro The Mythical Man-Month (1975), evidenzia quanto fosse complesso gestire progetti tecnologici di larga scala, gettando le basi per una gestione più consapevole delle trasformazioni digitali.

Anni '90: Internet e i modelli digitali

L’avvento di Internet negli anni '90 porta una nuova ondata di innovazione. Per la prima volta, la digitalizzazione non si limita ai processi interni, ma coinvolge anche l’interazione con clienti e partner. I pilastri chiave di questo periodo sono:

Clayton Christensen, con la teoria della "disruption" in The Innovator’s Dilemma (1997), sottolinea l’importanza di adottare tecnologie innovative per non essere sopraffatti dai nuovi attori del mercato.

Anni 2000: mobilità e cloud computing

Con l’arrivo degli smartphone e delle tecnologie cloud, i pilastri della trasformazione digitale si arricchiscono ulteriormente:

Nel libro Does IT Matter? (2003), Nicholas Carr solleva la questione di come le tecnologie informatiche potessero perdere il loro valore strategico se non implementate in modo distintivo, evidenziando l'importanza della personalizzazione.

Dal 2010 a oggi: dati e Intelligenza Artificiale

Negli ultimi anni, l’attenzione si è spostata sull’utilizzo strategico dei dati e delle tecnologie emergenti:

Secondo McKinsey, solo il 30% delle trasformazioni digitali riesce a ottenere risultati tangibili, evidenziando l'importanza di una visione strategica chiara e di pilastri ben definiti.

I Pilastri della Trasformazione Digitale Oggi

1. Leadership e strategia

La trasformazione digitale non può avvenire senza una guida forte e una strategia ben definita. I leader devono essere in grado di identificare le opportunità offerte dal digitale e tradurle in obiettivi aziendali concreti.

Un esempio interessante è quello di Starbucks, che sotto la guida di Kevin Johnson ha introdotto una strategia di digitalizzazione che integra app mobile, pagamenti digitali e personalizzazione basata su dati, rafforzando l'esperienza cliente e aumentando la fidelizzazione.

2. Talento e cultura aziendale

Le persone sono il cuore della trasformazione digitale. Una cultura che promuove l’apprendimento continuo, la collaborazione e l’apertura al cambiamento è cruciale.
Secondo uno studio di Deloitte, le aziende che investono nella formazione dei dipendenti hanno il 37% di probabilità in più di completare con successo la trasformazione digitale.

Prendiamo il caso di Adobe, che ha trasformato il suo modello di business passando da licenze software tradizionali a un sistema basato su abbonamenti cloud. Questo cambiamento è stato accompagnato da un grande investimento nella formazione dei dipendenti e nella costruzione di una cultura orientata al cliente.

3. Dati e Intelligenza Artificiale

I dati sono il fulcro delle decisioni strategiche moderne. Le aziende che riescono a integrare strumenti di analisi avanzata e intelligenza artificiale possono anticipare le tendenze di mercato e rispondere in modo più efficace alle esigenze dei clienti.
Un esempio significativo è Heineken, che utilizza l’analisi dei dati per ottimizzare le campagne pubblicitarie e la logistica, migliorando la distribuzione dei prodotti in base alla domanda locale.

4. Agilità e innovazione

La capacità di adattarsi rapidamente è una delle qualità più importanti per le aziende moderne. Le metodologie agili, unite al design thinking, consentono di sperimentare nuove idee e soluzioni con tempi di sviluppo ridotti.
Ad esempio, Tesla adotta un approccio agile per introdurre innovazioni nei suoi veicoli in tempi record, superando spesso i concorrenti tradizionali.

5. Sostenibilità e impatto sociale

Oggi, la sostenibilità è un pilastro imprescindibile della trasformazione digitale. Le aziende non possono ignorare l’impatto ambientale e sociale delle loro operazioni.
Patagonia è un esempio virtuoso: utilizza tecnologie digitali per ottimizzare la supply chain e ridurre gli sprechi, dimostrando come innovazione e sostenibilità possano andare di pari passo. Un altro esempio virtuoso è IKEA, che ha investito in tecnologie per ottimizzare la gestione dell’energia nei propri negozi e migliorare la tracciabilità dei materiali, garantendo un ciclo di vita più sostenibile per i prodotti.

Conclusioni

La trasformazione digitale è un viaggio continuo, guidato da pilastri che si sono evoluti nel tempo per rispondere alle sfide di ogni epoca. Dalla semplice automazione operativa degli anni '60, siamo passati a un ecosistema complesso che integra dati, intelligenza artificiale, leadership visionaria e sostenibilità.

Nel presente, i pilastri della trasformazione digitale non riguardano solo la tecnologia, ma un approccio olistico che mette al centro le persone, i processi e l’impatto sociale. Le aziende che riescono a padroneggiare questi elementi non solo sopravvivono, ma prosperano in un mondo in continua evoluzione.

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In un contesto aziendale in rapida evoluzione, affrontare le sfide della trasformazione digitale richiede una strategia chiara e un metodo strutturato. Frontiere ha sviluppato un approccio in tre fasi — Assessment, Pianificazione Strategica ed Esecuzione — che non solo permette di gestire efficacemente le complessità del cambiamento, ma si allinea alle migliori pratiche globali nel campo della consulenza e della trasformazione aziendale. Questo approccio non è solo una dichiarazione di intenti, ma un processo validato anche da studi accademici e di mercato che ne confermano l’efficacia.

1. Assessment: La centralità di un’analisi preliminare accurata

Ogni percorso di trasformazione comincia con un’analisi approfondita dell’organizzazione. L’obiettivo è mappare flussi di lavoro, analizzare i sistemi esistenti e identificare le opportunità di miglioramento. Questa fase, spesso sottovalutata, rappresenta il fondamento su cui costruire il successo di ogni intervento strategico.

Secondo il report "The Key to Digital Transformation Success" di McKinsey, un’analisi iniziale dettagliata consente alle aziende di stabilire un punto di partenza chiaro, evidenziando le lacune da colmare e le aree di eccellenza su cui fare leva. Allo stesso modo, Gartner, nel suo "Digital Transformation Playbook", sottolinea che le aziende che conducono un assessment rigoroso vedono un aumento del 35% nella probabilità di raggiungere risultati concreti rispetto a quelle che trascurano questa fase.

Le persone sono sempre al centro. Per noi, innovare significa trovare soluzioni che siano non solo funzionali, ma anche accessibili e rispettose delle esigenze di chi le utilizza. È un processo che bilancia efficienza e sensibilità, tecnologia e identità. L’obiettivo non è solo migliorare, ma farlo senza perdere di vista il contesto umano che ogni innovazione deve servire.

Il nostro approccio si fonda proprio su questo principio: analizzare, comprendere e mappare le dinamiche interne, evitando interventi generici o non calibrati sulle esigenze specifiche del cliente.

2. Pianificazione strategica: disegnare una roadmap personalizzata

Una volta conclusa la fase di assessment, è il momento di dedicarsi alla definizione di una roadmap strategica, focalizzata su obiettivi concreti e soluzioni personalizzate. Questo non significa semplicemente proporre tecnologie, ma integrare processi operativi e obiettivi aziendali in un piano che sia realizzabile e sostenibile.

Il contributo accademico in questo ambito è ampio: Harvard Business Review, nell’articolo "Why Strategy Execution Unravels—and What to Do About It", afferma che la definizione di priorità chiare e di un piano ben strutturato è essenziale per superare le difficoltà operative e garantire il successo. Inoltre, il report "The Nine Elements of Digital Transformation" del MIT Sloan Management Review evidenzia che una roadmap strategica consente alle aziende di ottimizzare le risorse e mitigare i rischi.

Frontiere traduce queste best practice in risultati tangibili, proponendo strategie che vanno oltre le teorie astratte. Per esempio, in un recente intervento con un’azienda manifatturiera italiana, l’implementazione di un piano strategico ha portato alla riduzione dei tempi di produzione del 30% e al miglioramento dell’efficienza operativa grazie a soluzioni di automazione e analisi predittiva.

3. Esecuzione: dall’idea all’impatto concreto

La fase di esecuzione rappresenta il momento critico in cui le strategie pianificate vengono messe in pratica. Frontiere si distingue per un approccio pragmatico, che non si limita alla teoria ma punta a ottenere risultati misurabili, garantendo che ogni raccomandazione sia applicata in modo efficace e sostenibile.

PwC, nel suo studio "Success Factors in Digital Transformation Projects", afferma che l’implementazione è il passaggio più cruciale della trasformazione digitale. La capacità di eseguire efficacemente una strategia definisce il confine tra successo e fallimento. Allo stesso modo, Accenture, nella ricerca "Getting Unstuck: Breaking Through the Barriers to Transformation Success", sottolinea che l’attenzione all’impatto misurabile è ciò che distingue i progetti di trasformazione di successo.

Un esempio pratico dell’efficacia dell’esecuzione di Frontiere è rappresentato dal caso di una catena di negozi al dettaglio in Italia, che ha visto aumentare il traffico sul proprio e-commerce del 50%, e del 35% gli ordini online effettuati con ritiro in negozio, grazie a una sinergia tra i canali fisici e digitali.

Un approccio convalidato dalle migliori pratiche globali

L’approccio strutturato in tre fasi che abbiamo illustrato è pienamente allineato con le metodologie adottate da leader globali come Amazon Web Services (AWS) e Deloitte, che utilizzano modelli simili per guidare la trasformazione aziendale. AWS, ad esempio, segue un framework articolato in Assess, Mobilize, Execute, che rispecchia il nostro processo, mentre Deloitte propone un modello basato su analisi, pianificazione strategica e implementazione.

Questi paralleli evidenziano che l’approccio di Frontiere non è solo innovativo, ma anche in linea con le migliori pratiche accettate a livello globale, rafforzando la validità delle sue proposte e il valore che porta ai propri clienti.

Ciò che ci differenzia da questi giganti è la sua struttura agile, che consente di rispondere in modo più efficace, flessibile e prestante alle esigenze specifiche dei clienti. Questa agilità permette di ridurre i tempi di risposta, personalizzare ulteriormente le soluzioni e mantenere un contatto costante con le aziende, garantendo risultati che rispondono realmente alle loro necessità.

Conclusioni: creare valore attraverso un metodo collaudato

L’approccio descritto finora non è solo un metodo operativo, ma un percorso strutturato e orientato ai risultati, progettato per affrontare le sfide della trasformazione digitale con precisione e visione. La combinazione di assessment accurato, pianificazione strategica personalizzata ed esecuzione efficace garantisce che le aziende possano non solo adattarsi al cambiamento, ma prosperare in un contesto in continua evoluzione.

Grazie al supporto di evidenze accademiche e di mercato, è chiaro che questo metodo non rappresenta solo un’opzione, ma una necessità per chi vuole costruire il proprio successo su basi solide e sostenibili. Con un approccio mirato e comprovato, la nostra organizzazione si pone come partner di fiducia per guidare le organizzazioni verso il futuro.

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Nel contesto di rapida evoluzione dell'Intelligenza Artificiale (IA), il 2024 segna un momento cruciale per la governance di questa tecnologia rivoluzionaria. L’annuncio del lancio di Huderia, uno strumento innovativo per la valutazione del rischio e dell'impatto dei sistemi di IA, riflette l'impegno del Comitato sull'Intelligenza Artificiale (CAI) del Consiglio d'Europa verso una regolamentazione responsabile e trasparente.

Cos'è Huderia?

Huderia, presentato ufficialmente l'11 dicembre 2024, è uno strumento progettato per guidare governi, aziende e organizzazioni nella valutazione dei rischi associati all'uso di sistemi di IA. Questo framework si basa sui principi fondamentali della Convenzione quadro sull'IA, adottata dal Consiglio d'Europa nel maggio 2024, che sottolinea l'importanza di garantire che l'IA sia sviluppata e utilizzata nel rispetto dei diritti umani, della democrazia e dello stato di diritto.

Huderia rappresenta un approccio sistematico per:

Perché Huderia è importante?

L'introduzione di Huderia è un passo avanti significativo verso una governance dell'IA più robusta e inclusiva. In un contesto globale in cui la tecnologia è spesso implementata senza un'adeguata supervisione, Huderia offre un quadro strutturato per mitigare i rischi e massimizzare i benefici dell'IA.

Alcuni punti chiave dell'importanza di Huderia:

  1. Protezione dei diritti umani: Huderia pone al centro i diritti fondamentali, cercando di prevenire discriminazioni, violazioni della privacy e altri impatti negativi.
  2. Promozione della fiducia: Offrendo una guida chiara e trasparente, Huderia aiuta a costruire fiducia tra cittadini, istituzioni e sviluppatori di IA.
  3. Allineamento con i valori europei: Lo strumento riflette l'impegno dell'Europa verso un'innovazione responsabile, basata su principi etici e normativi.

Il Ruolo del CAI nel 2024

Il lancio di Huderia non è che uno dei molti traguardi raggiunti dal Comitato sull'Intelligenza Artificiale nel corso dell'anno. Sotto la guida del Consiglio d'Europa, il CAI ha lavorato su diversi fronti per garantire una governance efficace dell'IA, come l’adozione della Convenzione quadro sull'IA, che stabilisce i principi e le linee guida per gli Stati membri, promuovendo una regolamentazione armonizzata e orientata ai diritti; la promozione della cooperazione internazionale, facilitando il dialogo tra governi, organizzazioni internazionali e aziende tecnologiche per affrontare le sfide globali dell'IA; o sviluppo di strumenti pratici, supportando - oltre a Huderia - la creazione di linee guida operative e framework di implementazione per aiutare gli Stati membri a rispettare la convenzione; e la parte legata a sensibilizzazione e formazione: il comitato - infatti - ha promosso iniziative per educare i cittadini e i professionisti sui rischi e le opportunità dell'IA.

Il nostro contributo: Frontiere e la visione condivisa

Come team di Frontiere, abbiamo seguito con interesse e partecipazione il lavoro del CAI, riconoscendo in Huderia un approccio che risuona profondamente con la nostra visione, centrale anche alle associazioni di cui siamo co-protagonisti: Re:Humanism e Sloweb. Come realtà impegnata nello sviluppo di soluzioni tecnologiche responsabili, condividiamo con il CAI l'obiettivo di bilanciare innovazione e rispetto per i diritti umani.

Huderia ci ispira a continuare a sviluppare strumenti e framework che integrino principi etici, sostenibilità e trasparenza. Crediamo che il nostro approccio basato sull’identificazione dei rischi e la promozione della fiducia nei processi decisionali completi il quadro delineato dal CAI.

La nostra visione è costruire un futuro in cui i benefici dell'IA siano equamente distribuiti e accessibili a tutti, contribuendo a colmare il divario digitale e affrontando le sfide etiche e sociali poste dalla tecnologia. La collaborazione con realtà istituzionali e private è essenziale per realizzare questa visione, in modo che la tecnologia rimanga un motore di progresso equo e sostenibile.

Guardando al futuro

Huderia rappresenta un punto di svolta nella governance dell'IA, e siamo orgogliosi di essere parte di questo dialogo globale. Come parte del movimento verso una tecnologia etica e sostenibile, siamo ansiosi di vedere come Huderia influenzerà il lavoro degli stakeholder globali e quali saranno i prossimi passi nel percorso verso una governance dell'IA più responsabile e inclusiva. Come Frontiere, continueremo a osservare con attenzione questi sviluppi, contribuendo con il nostro approccio e la nostra visione al dialogo globale sulla tecnologia etica e sostenibile.

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Un recente video su TikTok ha catturato la mia attenzione: il celebre cantante Robbie Williams, seduto tranquillamente su una panchina, osservava indisturbato i passanti. Questa scena, apparentemente banale, mi ha riportato alla mente un esperimento sociale condotto nel 2007, che offre preziose riflessioni sul management moderno.

L'esperimento "Pearls Before Breakfast"

L'esperimento "Pearls Before Breakfast", ideato dal giornalista Gene Weingarten del Washington Post, pose una domanda provocatoria: in un contesto ordinario, le persone riconoscerebbero il talento? Per rispondere, Weingarten orchestrò un'audace dimostrazione con il rinomato violinista Joshua Bell.

Il 12 gennaio 2007, alle 7:51 del mattino, Bell si posizionò all'ingresso della stazione metropolitana L'Enfant Plaza di Washington D.C. Vestito in modo casual, con jeans e cappellino da baseball, il celebre musicista iniziò a suonare brani classici del suo repertorio più complesso su uno Stradivari del 1713, del valore di 3,5 milioni di dollari. La location non era casuale: L'Enfant Plaza è frequentata principalmente da manager di medio livello diretti verso il cuore della capitale federale.

Il risultato fu sconcertante: dei 1.097 passanti, solo sette si fermarono per più di un minuto. La maggior parte passò oltre senza un'occhiata, frettolosa e distratta. Bell raccolse appena $32,17, di cui $20 da un'unica persona che lo riconobbe. Un esito sorprendente, considerando che la sera precedente lo stesso Bell aveva suonato in un teatro di Boston con biglietti da $100.

5 lezioni fondamentali

Ritengo questo esperimento illuminante su aspetti del management moderno che reputo cruciali, offrendo cinque lezioni fondamentali che ho fatto mie e che condivido con chi mi legge:

  1. Influenza del contesto: come manager, dobbiamo essere consapevoli di come il contesto influenzi la nostra percezione delle competenze altrui. L'ambiente non dovrebbe oscurare il talento.
  2. Superare pregiudizi e aspettative: è essenziale non legare il nostro giudizio al luogo in cui si manifestano le competenze. Il talento può emergere ovunque, anche nei contesti più inaspettati.
  3. Attenzione oltre la fretta: in un mondo frenetico, dobbiamo resistere alla tentazione di concentrarci solo sugli obiettivi immediati. L'apertura mentale può rivelare opportunità e talenti nascosti.
  4. Valore intrinseco vs. percezione: il valore di una persona o di una performance non dovrebbe dipendere dal contesto, ma dalla sua qualità intrinseca. Come manager, dobbiamo affinare la capacità di riconoscere il valore autentico.
  5. Ripensare l'analisi costi-benefici nelle relazioni: spesso valutiamo rapidamente se interagire con gli altri basandoci su criteri superficiali. È cruciale sviluppare un modello di valutazione più profondo e umano.

L'esperimento di Bell ci ricorda che il vero talento manageriale risiede nella capacità di riconoscere l'eccellenza, indipendentemente dal contesto. In un'epoca in cui i manager rischiano di diventare meri esecutori, queste lezioni mi invitano a riscoprire il ruolo di guida e mentore.

La competenza manageriale

La competenza manageriale è la sintesi di formazione ed esperienza, e il suo scopo ultimo è far crescere le persone. Riconoscere la "musica" nel rumore quotidiano, apprezzare il talento nelle sue forme più inaspettate, e coltivare un ambiente che valorizzi l'eccellenza sono competenze cruciali per il manager moderno.

Mentre riflettiamo su queste lezioni, ricordiamoci che la vera arte del management sta nel creare un'armonia dalle diverse note del talento umano, trasformando il luogo di lavoro in una sinfonia di crescita e innovazione nella quale il genio collettivo possa sempre manifestarsi indisturbato.

PS: Grazie all'articolo con il quale Weingarten descrisse questo esperimento, gli fu attribuito il Premio Pulitzer nel 2008.

Fonte articolo: Linkedin Article di Vincenzo Gioia

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La martellata del meccanico e l’intelligenza artificiale generativa

Le Intelligenze Artificiali (IA) mi hanno da sempre attratto per il fascino di cui erano ammantate grazie ai film di Hollywood. 2001 Odissea nello spazio, Ex Machina sono film che vedo e rivedo scoprendo sempre nuovi spunti di riflessione. Negli ultimi anni, alla narrativa cinematografica si è sommato il contributo professionale del quale ho beneficiato grazie ai colleghi con i quali ho avuto la fortuna di lavorare e con il quale oggi ho una visione strutturata (almeno penso che lo sia) delle capacità tecnologiche e delle ricadute nel quotidiano professionale e personale delle persone.

Gli spunti di riflessione che si sono susseguiti nel tempo sono stati appuntati nei miei articoli con l’intento di generare un confronto che non si fermi allo stato dell’arte della ricerca che richiede anni per comprendere la natura di quanto sta accadendo attraverso l’uso delle IA.

Per personale comodità, riepilogo il percorso tracciato dagli articoli che ho scritto.

Le intelligenze aliene

Qualche tempo fa, in questo articolo, ho appuntato le mie riflessioni sul concetto di intelligenza. L’ho fatto perché penso che l’intelligenza sia una creatura sconosciuta malgrado se ne parli tutti i giorni. Tra le intelligenze che popolano il nostro mondo e delle quali parlo nell’articolo ci sono anche le neonate intelligenze artificiali (IA) che stanno diventando uno strumento sempre più diffuso tanto in ambito professionale quanto in ambito consumer per le notevoli capacità generative e la semplicità con la quale è possibile interagire con loro.

Bias e allucinazioni delle IA

La storia ci ha insegnato che, come ogni grande strumento, anche l’intelligenza artificiale porta con sé nuovi ed inattesi problemi che, come scritto in questo articolo, nel caso delle IA, i problemi maggiori sono legati alla presenza di bias che reputo inevitabili ed esistenti anche laddove se ne esclude la presenza. L’inaspettata natura dei problemi delle IA, come esposto in questo articolo scritto a quattro mani con l’amico Remco Foppen, si sta manifestando anche sotto forma di allucinazioni che, lungi dall’essere esclusiva prerogativa umana, è diventata il cruccio di chi opera con i sistemi LLM di ultima generazione perché, come accade con gli uomini, anche le allucinazioni artificiali sono sempre più coerenti con la realtà e, quindi, difficili da identificare.

Ricadute delle IA nei processi creativi

Malgrado i limiti che mostrano le IA, trovo questi sistemi indiscutibilmente utili anche laddove si intravedono ampie zone grigie legate al fatto che sono ancora poco chiari limiti, opportunità, rischi e benefici. Qualunque sia l’uso che se ne fa, le IA stanno già modificando il nostro modo di essere e di pensare tanto che, come scritto in questo articolo, non escludo il manifestarsi del loro effetto anche sui meccanismi che governano i processi creativi. Il blocco dello scrittore è facilmente aggirabile se si ricorre ad una IA e, a quanti lamentano l’assenza di originalità, rispondo dicendo che, come in ogni creazione, l’ispirazione non è mai l’opera finale.

Non usate GPT perché i clienti se ne accorgono

Questo articolo nasce da una battuta fatta da un collega al termine di una riunione di progetto che, con tono perentorio, disse:

“Mi raccomando, non usate ChatGPT per scrivere i documenti di progetto perché esistono dei sistemi in grado di rivelarlo e ci facciamo una pessima figura con il cliente”.

Questa battuta mi fece immediatamente tornare la mente ai tempi dell’esame di matematica generale il cui Prof titolare di cattedra ci vietava l’uso delle calcolatrici. Da giovane universitario mi chiesi cosa fosse più importante tra il ragionamento che porta al calcolo ed il calcolo stesso. Oggi come allora mi chiedo cosa sia più importante tra il meccanismo che porta all'elaborato e l'elaborato.

L’innovazione ed i mali dell’umanità

L’uso di strumenti di supporto alla produttività è da sempre visto con diffidenza. Per quanto bizzarro, le critiche all’innovazione prescindono dalla natura dell’innovazione tanto che c'è stato un tempo in cui ad essere criticata fu la persino la scrittura che Platone, nel Fedro, definì causa di deterioramento della memoria. Non è stato riservato trattamento migliore alla calcolatrice il cui uso era osteggiato perché riduce la capacità di eseguire a mente calcoli, anche molto complessi. Oggi nessuno di noi potrebbe fare a meno della scrittura e l’uso della calcolatrice non solo è stato accettato, ma incentivato dal ministero della pubblica istruzione che già da decenni ne consente l’uso nelle prove di matematica del liceo scientifico e tecnologico.

L’inarrestabile incedere dei cambiamenti

Il cambiamento che si innesca al diffondersi di ogni nuova tecnologia è inarrestabile. Lo è stato per la scrittura, lo è  stato per la fotografia e lo è stato per la calcolatrice a scapito del regolo calcolatore. Per quanto ci si lamenti, il cambiamento diventerà quotidianità. Questo ciclo evolutivo ci impone riflessioni e su ciò che siamo, su come ci percepiamo e su cosa desideriamo essere.

L’importanza dei giusti perché

Le IA hanno prodotto molti impatti sulla natura umana ed uno di questi lo desidero annotare in questo articolo. Parlo di un aspetto che non avevo ancora preso in considerazione malgrado sia legato alla capacità di elaborare un concetto, un’idea. Non esito a considerare questo aspetto il carburante di ogni analisi. Sto parlando della capacità, per nulla innata, di porre domande strutturate in modo tale da indirizzare l’interlocutore verso una risposta sintetica e chiara.

La forza delle domande ben formulate

Una domanda ben formulata è un potente strumento grazie al quale si può guidare un intero processo di analisi permettendo di concentrare l’attenzione su ciò che è veramente importante: definire l’obiettivo dell’analisi e determinare quali dati sono necessari. Una domanda ben posta può aiutare ad identificare eventuali limitazioni o sfide che potrebbero sorgere durante l’analisi, risolvere problemi complessi e costruire relazioni. Una domanda mal costruita determina una pericolosa trappola i cui effetti possono allontanarci dalla nostra esplorazione facendoci finire col farci confermare ciò che già sappiamo.

La relazione tra i giusti perché e l’elaborato di una IA

La relazione esistente tra la capacità di porsi domande ben strutturate e l’uso di una IA è rappresentata dal fatto che le IA operano solo se viene somministrata loro una richiesta/domanda e la qualità dell’elaborato prodotto da una IA è direttamente legata alla qualità della domanda formulata. In modo analogo a quanto accade con gli uomini, una domanda formulata in modo sbagliato può risultare fuorviante anche per un sistema IA le cui fragilità possono emergere attraverso la formulazione di domande che si avvalgono di specifici costrutti logici. Una domanda strutturata in modo corretto consente di attivare una IA su compiti per i quali non è stata direttamente addestrata ad operare ma per i quali è in grado di formulare risposte attendibili perché basate su dati verificati (almeno si spera che lo siano).

Prompt engineering

Il prompt engineering è il campo di studi nel quale si cerca di individuare la tecnica migliore per scegliere i formati, le frasi, le parole e i simboli più appropriati nella formulazione delle domande che guidano una IA generativa a produrre risultati pertinenti e di alta qualità. La relazione che lega la qualità della domanda alla pertinenza della risposta è centrale in ogni ambito degli studi filosofici così come risulta esserlo per una corretta interazione con una IA.

Il bilancio della curiosità

L'importanza della prompt engineering mi induce a pensare che, anche in tempi nei quali la conoscenza può essere raggiunta attraverso intelligenze sovrumane (così sono definite le intelligenze posteriori alla “mossa 37”), il valore della conoscenza resta legato al disavanzo fisso tra domande e risposte. Avere più domande che risposte significa avere la chiave della conoscenza dal momento che l’operatività efficace delle IA, così come accade per quella del cervello umano, è strettamente legata alla capacità di porre le domande giuste.

La martellata del meccanico e l'originalità dell’elaborato

Proseguendo il mio ragionamento e focalizzandomi sulla questione relativa alla originalità dell'elaborato, mi chiedo in che modo cambierebbe la tua opinione sulla qualità di questo testo se ti dicessi che è stato generato con il supporto di una IA. Mi spiego meglio ricorrendo al noto aneddoto della martellata del meccanico. Un tizio, dopo avere interpellato numerosi meccanici e speso molti soldi, si reca da un meccanico al quale chiede di eliminare il fastidioso cigolio che affligge il motore della sua auto. L'anziano meccanico, dopo avere ascoltato per qualche secondo il disgraziato suono, prende un vecchio martello e, con colpo deciso, risolve il problema. Per la martellata chiede 500 euro. Al cliente che non intendeva pagare quella cifra per un colpo di martello, il meccanico rispose chiedendo se il cliente sarebbe stato capace di fare lo stesso. Il resto del ragionamento lo lascio a te che mi leggi. In pratica, semmai avessi usato una IA per generare questo testo, il suo ruolo strumentale nel percorso creativo/produttivo non sarebbe dissimile da quello assunto dal martello nelle mani dell’anziano meccanico. In ragione di ciò, piuttosto che chiedermi se per l’esecuzione di una attività è stata o meno usata una IA, preferisco chiedermi quale grado di padronanza dello strumento si è avuto nel suo impiego.

L’IA, la scrittura e la calcolatrice

Penso che l’uso delle IA sia al pari dell’uso della scrittura, della calcolatrice e del martello del meccanico. Il loro valore funzionale è legato alla capacità di farne buon uso. Così come nessuno mi chiederebbe se ho usato o meno la calcolatrice nello svolgimento dei miei test di radiotecnica, spero che un giorno non mi si chiederà più se ho usato o meno una IA nel processo di stesura dei miei elaborati perché considero queste critiche il frutto di banali frustrazioni neo-feudali che albergano di nelle pleistoceniche menti di personaggi che vogliono sapere che si è “faticato” invece di concentrarsi sulla qualità del lavoro prodotto.

La smania dell’originalità

Agli gli irriducibili dell’originalità dell’elaborato, i capi ultrà della “è frutto del mio sudore”, le vergini scandalizzate del “qui non copia nessuno” dichiaro che ho lasciato ad altri e senza rimpianto la loro sponda culturale a favore del ruolo di quello che ti dice che Babbo Natale non esiste. Signore e Signori, la gran parte dei professionisti che ho conosciuto negli ultimi 20 anni in giro per le decine di aziende nelle quali ho lavorato produce documenti attingendo “copiosamente” a quanto già prodotto per e/o da altri. Fatevene una ragione, il mondo si regge su 3 semplici tasti della tastiera CTRL, C e V.

Conclusioni

Chiarita la mia posizione in merito all’uso delle IA ed al loro ruolo funzionale, resta da capire come queste impattano sulla capacità di formulare domande adeguate alle aspettative che si nutrono sull’elaborato atteso. Le potenzialità offerte dalle IA generative porteranno le persone a trovare il modo per impiegarle in contesti sempre più ampi della vita quotidiana e lavorativa. Ciò indurrà a sviluppare una capacità sempre maggiore di formulare domande strutturate la cui natura non può che derivare da uno sforzo di analisi ed astrazione. In sostanza, per quanto vi possa dare fastidio, in futuro nessuno scriverà pensando di farlo senza il supporto di una IA perché, oltre alla condivisione di quanto si pensa, un testo ha lo scopo di divulgare un contenuto a fini culturali.

Fonte articolo: Linkedin Article di Vincenzo Gioia

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Introduzione

OpenAI continua a innovare nel campo dell'intelligenza artificiale, e la versione ChatGPT-4o rappresenta un significativo passo avanti rispetto ai suoi predecessori. Questo modello introduce una serie di miglioramenti e nuove funzionalità che ampliano le capacità dell'IA, rendendola più potente, versatile e accessibile.

Multimodalità

Una delle novità più rilevanti di ChatGPT-4o è la capacità multimodale. Questo modello è in grado di elaborare simultaneamente diversi tipi di input, inclusi testo, immagini, audio e video. Questa funzionalità consente interazioni più naturali e complete con l'IA, offrendo risposte più contestualizzate e pertinenti.

Miglioramento delle Prestazioni

GPT-4o è stato progettato per essere più veloce e efficiente. Rispetto ai modelli precedenti, è due volte più veloce, con tempi di risposta ridotti e una maggiore capacità di gestione delle richieste simultanee. Inoltre, il modello è più efficiente dal punto di vista energetico, riducendo il consumo di risorse.

Velocità e Efficienza

Tempo di risposta: risponde in meno di 300 millisecondi, garantendo interazioni rapide e fluide.

Gestione delle richieste: capacità di gestire fino a 10 milioni di token al minuto, migliorando la velocità di elaborazione delle informazioni.

Questi miglioramenti in velocità ed efficienza fanno di GPT-4o un'opzione eccellente per applicazioni che richiedono risposte rapide e precise, come i servizi di assistenza clienti e gli assistenti virtuali.

Accessibilità gratuita

Una delle innovazioni più importanti è l'accessibilità gratuita di GPT-4o. Questo modello offre gratuitamente funzionalità che in precedenza erano riservate agli utenti a pagamento. Questa mossa strategica di OpenAI mira a democratizzare l'accesso all'IA, permettendo a un pubblico più ampio di sfruttare le potenzialità del modello.

Funzioni accessibili gratuitamente

Analisi dei file: gli utenti possono caricare e analizzare file di testo senza costi aggiuntivi.

Utilizzo degli sssistenti GPTs: funzionalità avanzate come la gestione dei compiti e l'automazione dei flussi di lavoro sono ora disponibili per tutti.

L'accessibilità gratuita di GPT-4o non solo amplia la base di utenti, ma favorisce anche l'innovazione e la creatività, poiché più persone possono sperimentare con le capacità avanzate dell'IA.

Ampliamento della Finestra di Contesto

GPT-4o introduce una finestra di contesto ampliata a 128K. Questo permette al modello di mantenere la coerenza e la pertinenza delle risposte anche in conversazioni lunghe e complesse. L'aumento della finestra di contesto migliora significativamente la capacità del modello di comprendere e rispondere alle richieste degli utenti.

Vantaggi della Finestra di Contesto Ampliata

Conversazioni Lunghe: Maggiore coerenza nelle interazioni prolungate.

Analisi Dettagliate: Capacità di elaborare e comprendere grandi quantità di informazioni contestuali.

La finestra di contesto ampliata consente a GPT-4o di fornire risposte più accurate e pertinenti, migliorando l'esperienza complessiva dell'utente.

Integrazione del Web e App Desktop

GPT-4o integra l'accesso al Web, permettendo al modello di ottenere informazioni in tempo reale per rispondere alle domande degli utenti. Inoltre, OpenAI ha rilasciato un'app desktop per Mac (e prossimamente per Windows), che facilita l'interazione con l'IA tramite la clipboard del PC.

Utilizzo dell'App Desktop

Interazione semplificata: gli utenti possono copiare testo, immagini o altri dati nella clipboard e ricevere risposte immediate.

Accesso in tempo reale: possibilità di ottenere informazioni aggiornate grazie all'integrazione del Web.

L'app desktop rende GPT-4o un compagno di lavoro versatile, integrandosi facilmente nel flusso di lavoro quotidiano degli utenti.

Capacità di Percepire le Emozioni

GPT-4o introduce anche la capacità di percepire e reagire alle emozioni umane. Durante le demo, il modello ha mostrato la capacità di rilevare lo stato emotivo dell'utente, come la felicità o l'ansia, e rispondere di conseguenza. Ad esempio, se l'utente mostra segni di stress, GPT-4o può fornire consigli per calmarsi.

Esempi di Interazione Emotiva

Supporto emotivo: il modello può offrire consigli per la gestione dello stress o suggerimenti per migliorare il benessere emotivo.

Personalizzazione delle risposte: adatta il tono e lo stile delle risposte in base all'emozione percepita, migliorando l'esperienza dell'utente.

Questa capacità di percepire le emozioni rende GPT-4o un assistente virtuale più empatico e umano, migliorando significativamente l'interazione con gli utenti.

Implicazioni per i Programmatori

Le API di GPT-4o sono disponibili a un costo ridotto rispetto a GPT-4, rendendo più accessibile l'uso del modello per applicazioni di vario tipo. L'aumento del dizionario dei token riduce i costi di elaborazione e le dimensioni delle finestre di contesto, migliorando l'efficienza complessiva.

Esempi di Applicazioni Programmabili

Assistenti virtuali: creazione di assistenti capaci di gestire conversazioni complesse e offrire supporto su una vasta gamma di argomenti.

Analisi dei dati: capacità di analizzare dati testuali, visivi e audio, fornendo insight più completi e accurati.

Contenuti generativi: sfruttare le capacità avanzate di GPT-4o per generare contenuti creativi, come articoli, storie e video, basati su input variabili.

L'accessibilità delle API di GPT-4o consente ai programmatori di esplorare nuove possibilità creative e sviluppare applicazioni innovative che sfruttano appieno le capacità del modello.

Conclusione

GPT-4o rappresenta un passo avanti significativo per OpenAI, migliorando non solo la complessità del modello ma anche l'usabilità e l'accessibilità delle tecnologie AI. Con l'implementazione di funzionalità avanzate e l'accesso gratuito, GPT-4o promette di ampliare l'uso dell'IA oltre le semplici chat. La combinazione di velocità, efficienza e capacità multimodali rende GPT-4o un potente strumento per una vasta gamma di applicazioni, dall'assistenza sanitaria all'intrattenimento, dall'educazione alla finanza.

In un panorama tecnologico in rapida evoluzione, l'accessibilità di GPT-4o consente a un numero maggiore di utenti di sperimentare e integrare l'IA nelle loro attività quotidiane. Questo modello non solo migliora le prestazioni rispetto ai suoi predecessori, ma offre anche nuove opportunità per l'innovazione e la creatività. Con GPT-4o, OpenAI continua a spingere i confini dell'intelligenza artificiale, dimostrando il potenziale di questa tecnologia di trasformare il nostro modo di vivere e lavorare.

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Introduzione

L'intelligenza artificiale (IA) ha trasformato profondamente il modo in cui interagiamo con la tecnologia. Due dei modelli di IA più avanzati e noti oggi sono ChatGPT di OpenAI e Gemini di Google. Entrambi rappresentano il culmine di anni di ricerca e sviluppo nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), ma presentano differenze significative in termini di architettura, funzionalità e applicazioni. Questo articolo esplorerà queste differenze, offrendo una panoramica approfondita delle caratteristiche di ChatGPT e Gemini.

L'Importanza dell'IA nel contesto tecnologico attuale

L'intelligenza artificiale è diventata una componente fondamentale della tecnologia moderna, influenzando settori come l'automazione, la sanità, la finanza e l'educazione. Le aziende tecnologiche di punta, tra cui Google e OpenAI, stanno guidando la rivoluzione dell'IA, sviluppando modelli avanzati che promettono di ridefinire le capacità tecnologiche e migliorare la vita quotidiana delle persone. La corsa per ottenere una posizione dominante nel mercato dell'IA ha portato alla creazione di strumenti potenti come ChatGPT e Gemini.

ChatGPT: una panoramica

ChatGPT è un modello di linguaggio avanzato sviluppato da OpenAI, basato sull'architettura GPT-3 e il successivo GPT-4. È progettato per comprendere e generare testo umano in modo coerente e pertinente. Utilizza miliardi di parametri per apprendere da una vasta gamma di testi e rispondere alle domande in modo naturale.

Storia e sviluppo di ChatGPT

OpenAI ha introdotto la serie GPT (Generative Pre-trained Transformer) con GPT-3, che è diventato rapidamente famoso per la sua capacità di generare testo estremamente realistico. GPT-4 ha ulteriormente migliorato queste capacità, aumentando il numero di parametri e affinando gli algoritmi di machine learning utilizzati. ChatGPT è stato creato per applicazioni pratiche come assistenti virtuali, chatbot per il customer service e strumenti di scrittura automatizzata.

Funzionalità e capacità di ChatGPT

ChatGPT è noto per la sua capacità di mantenere conversazioni naturali su una vasta gamma di argomenti. Può generare testo, rispondere a domande, scrivere saggi, e persino creare codice. La sua versatilità lo rende uno strumento potente per molte applicazioni, dalla scrittura creativa all'assistenza tecnica.

Gemini: una panoramica

Gemini è il chatbot di Google, basato sul modello linguistico PaLM 2. Questo modello rappresenta un'evoluzione significativa rispetto ai precedenti tentativi di Google nel campo dell'IA, come Bard. Presentato durante la conferenza I/O 2023 e successivamente rinominato Gemini nel febbraio 2024, questo strumento è progettato per fornire risposte precise e contestualizzate agli utenti.

Storia e sviluppo di Gemini

Google ha sviluppato Gemini per competere direttamente con i modelli di IA più avanzati come ChatGPT. Basato su PaLM 2, Gemini utilizza tecniche avanzate di machine learning per leggere e comprendere miliardi di parole, migliorando costantemente attraverso l'interazione con gli utenti. La rinominazione e il miglioramento del modello riflettono l'impegno di Google nel rimanere all'avanguardia dell'innovazione tecnologica.

Funzionalità e capacità di Gemini

Gemini è disponibile in tre varianti: Nano 1.0, Pro 1.0 e Ultra 1.0, ciascuna progettata per specifiche esigenze e applicazioni. Il modello Ultra 1.0, in particolare, è estremamente potente con 540 miliardi di parametri, superando il modello GPT-4 di ChatGPT. Gemini può gestire input multimodali, tra cui testo, immagini, audio e video, rendendolo versatile e capace di affrontare compiti complessi.

Confronto tra ChatGPT e Gemini

Architettura e tecnologia

ChatGPT: basato sull'architettura GPT-4, utilizza miliardi di parametri per generare testo naturale. È altamente versatile e può essere adattato a diverse applicazioni.

Gemini: basato su PaLM 2, offre tre varianti per diverse esigenze. Il modello Ultra 1.0 con 540 miliardi di parametri è progettato per compiti complessi e supporta input multimodali.

Capacità di Apprendimento e Comprensione

ChatGPT: eccelle nella generazione di testo coerente e pertinente, mantenendo conversazioni su una vasta gamma di argomenti. È particolarmente utile per scrittura creativa e assistenza tecnica.

Gemini: offre una comprensione più profonda del contesto grazie alla sua capacità di apprendere da miliardi di parole. La sua capacità di gestire input multimodali lo rende ideale per applicazioni complesse e multifunzionali.

Applicazioni Pratiche

ChatGPT: utilizzato principalmente in assistenti virtuali, chatbot per customer service, strumenti di scrittura automatizzata e generazione di codice.

Gemini: Utilizzato in una vasta gamma di settori, dalla sanità alla finanza, dall'educazione all'automazione industriale. Le sue varianti Pro 1.0 e Ultra 1.0 lo rendono adatto sia per applicazioni quotidiane che per compiti altamente complessi.

Accessibilità e Costi

ChatGPT: disponibile attraverso diverse piattaforme e può essere integrato in varie applicazioni aziendali. I costi variano in base all'utilizzo e all'integrazione.

Gemini: disponibile gratuitamente nella versione Pro 1.0, mentre l'accesso a Gemini Advanced (Ultra 1.0) richiede un abbonamento al piano Google One AI Premium. Questo include vantaggi aggiuntivi come 2TB di spazio su Google Drive.

Potenza e Prestazioni

ChatGPT: con 175 miliardi di parametri, GPT-4 è estremamente potente ma leggermente inferiore al modello Ultra 1.0 di Gemini in termini di capacità computazionale.

Gemini: con 540 miliardi di parametri, Ultra 1.0 offre una potenza senza precedenti, ideale per compiti altamente complessi e per gestire grandi quantità di dati.

Conclusione

Sia ChatGPT di OpenAI che Gemini di Google rappresentano il meglio dell'innovazione nell'intelligenza artificiale. Mentre ChatGPT si distingue per la sua versatilità e la capacità di mantenere conversazioni naturali su una vasta gamma di argomenti, Gemini si fa notare per la sua potenza computazionale e la capacità di gestire input multimodali.

La scelta tra ChatGPT e Gemini dipende dalle esigenze specifiche dell'utente. Per applicazioni che richiedono un'interazione testuale naturale e versatile, ChatGPT è una scelta eccellente. Per compiti che necessitano di una potenza computazionale elevata e la gestione di vari tipi di input, Gemini Ultra 1.0 offre capacità senza pari.

In ogni caso, entrambi i modelli continuano a evolversi e migliorare, promettendo di portare l'intelligenza artificiale a nuovi livelli di prestazioni e utilità. La continua ricerca e sviluppo in questo campo garantiranno che sia ChatGPT che Gemini rimangano strumenti fondamentali per l'innovazione tecnologica e l'automazione del futuro.

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In questo articolo riporto le mie perplessità in merito alle ricadute del concetto di incertezza nei sistemi a supporto delle decisioni cercando di fare una particolare attenzione agli effetti generati sui decision support systems basati su intelligenza artificiale (AI-DSS). Il percorso che mi ha portato a questo articolo è iniziato dalle riflessioni che ho condiviso nell’articolo nel quale declino il concetto di incertezza oltre il perimetro della qualità dei dati (qui il link).

I sistemi a supporto dei processi decisionali.

Un sistema di supporto alle decisioni (DSS - Decision Support System) è un sistema software in grado di raccogliere, organizzare ed analizzare i dati aziendali al fine di fornire informazioni utili a supportare un qualsiasi processo decisionale oppure supportare attività di gestione e/o pianificazione. In altre parole, un DSS supporta le persone che devono prendere decisioni strategiche in contesti particolarmente complessi nei quali è difficile determinare quale sia la scelta giusta da prendere oppure quale strategia decisionale debba essere utilizzata per raggiungere un determinato obiettivo. La loro affidabilità la si può ricondurre agli algoritmi utilizzati per elaborare i dati ed alla qualità del dataset utilizzato. In sostanza, tali sistemi si basano su un modello semplificato della realtà costruito partendo dai dati in possesso del decisore.

I DSS basati su intelligenza artificiale.

Negli ultimi anni i sistemi software presenti nei DSS sono stati potenziati attraverso l’adozione dell’intelligenza artificiale al fine di rendere sempre più affidabile il modello di rappresentazione della realtà sulla base del quale generare delle elaborazioni. L’AI è in grado, infatti, di costruire autonomamente il modello di rappresentazione dell’universo analizzato (modello AI) e di farlo partendo dal solo dataset progettato dagli analisti.

L’importanza del giusto dataset.

Riassumendo quanto fin qui scritto, una AI sviluppa il modello di rappresentazione dell’universo da analizzare basandosi esclusivamente sul dataset che gli analisti hanno progettato. Essendo, tuttavia, il mondo reale molto più complesso della nostra capacità di sintesi, gli analisti progettano i dataset in modo tale da trovare il giusto compromesso tra un numero di dimensioni sufficientemente ampio da rappresentarne le macrodinamiche del fenomeno da analizzare ma non troppo da rendere complesso il processo di verifica dei risultati prodotti dal modello.

... e qui nascono i miei dubbi

La complessità del mondo reale.

Per quanto correttamente progettato, un dataset resta pur sempre una delle possibili rappresentazioni dell’universo nel quale si manifesta il fenomeno da analizzare. Dal momento che una delle possibili forme dell’incertezza (descritte qui) è proprio legata alla complessità dell’ambiente reale, come possiamo essere certi che il dataset progettato dagli analisti non sia affetto anche solo da incertezza ambientale? Per essere chiari, non sto parlando propriamente di bias ma di qualcosa che temo sia meno tangibile seppur potenzialmente impattante tanto quanto i bias.

Le dimensioni contano.

I miei dubbi sono legati alla scelta delle dimensioni da inserire nel dataset e dall'impossibilità di sapere come ogni dimensione concorrerà a generare il modello AI ed i risultati delle sue elaborazioni. Inoltre, le dimensioni di un modello AI (features) sono spesso considerate indipendenti le une dalle altre laddove, invece, tra le stesse potrebbero innescarsi interazioni o interdipendenze inattese che possono influenzare il risultato delle elaborazioni. Immaginiamo un modello AI a 10 dimensioni delle quali, a nostra insaputa, 3 non sono effettivamente necessarie alla sua rappresentatività ed esaustività. Possiamo pensare che, essendo dimensioni marginali, non impattino sul risultato finale generato dal modello AI. Tuttavia, non solo il modello tiene conto della loro presenza ma le pondera con un criterio che è totalmente nascosto ai nostri occhi a causa del fatto che i sistemi AI operano come delle black box.

Processo di elaborazione di una intelligenza artificiale.

Un sistema AI opera attraverso una rete neurale addestrata a compiere determinati task. Una rete neurale è un processo appartenente ad un’area specifica del machine learning chiamata Deep Learning. Le reti neurali usano una struttura stratificata di neuroni nella quale ogni strato è caratterizzato da una specifica micro-competenza e la somma delle elaborazioni effettuate da ogni singolo strato della rete neurale concorre a formare l’elaborazione finale. La capacità principale di una rete neurale è quella di imparare dai propri errori al fine di risolvere problemi complessi, come riassumere documenti o riconoscere volti, in piena autonomia. Il problema delle elaborazioni effettuate da una rete neurale è legato al fatto che ogni suo strato elabora i dati acquisiti attraverso operazioni non lineari. La somma delle elaborazioni prodotte da ogni strato concorre a generare una elaborazione finale per la quale non è possibile effettuare una verifica di correttezza. In sostanza, il processo di calcolo è talmente complesso che i data scientists non sono in grado di verificarlo. In ragione di questa natura complessa, le AI sono considerate black box.

Il problema della certezza del risultato.

Oggi le AI presentano come loro limite principale non più la potenza di calcolo o la disponibilità dei dati ma la struttura del modello AI che elabora i risultati: quando non comprendiamo adeguatamente la struttura del contesto nel quale si manifesta il fenomeno da analizzare, dobbiamo essere cauti nell’affidare ad una AI l’onere di individuare una soluzione ad un problema perché potrebbe generare una soluzione ottimale in un universo non del tutto conforme alla realtà.

Fonte articolo: Linkedin Article di Vincenzo Gioia

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