Autore: Davide Mantovani, (Web & AI Platform Leader di Synesthesia)

Non è ormai un segreto che il settore dell’intelligenza artificiale generativa, tradizionalmente dominato dai colossi americani della Silicon Valley e dalla loro corsa a modelli linguistici sempre più complessi, sia recentemente stato scosso da un terremoto oltreoceano chiamato DeepSeek.

Fondata nel luglio 2023 da Liang Wenfeng, la startup cinese ha meno di due anni e non si limita a inseguire i competitor gattonando, ma cerca di ridefinire le regole del gioco, dimostrando come efficienza architetturale, adozione strategica dell’open source e un focus sul ragionamento strutturato, possano rappresentare un’alternativa vincente al paradigma della mera dimensione computazionale.

DeepSeek ha fatto di necessità virtù

DeepSeek ha scelto una strada controcorrente rispetto alla tendenza dominante del settore: invece di investire in infrastrutture hardware esorbitanti per addestrare modelli con miliardi di parametri, ha puntato sull’ottimizzazione dell’architettura. Questo approccio, combinato con tecniche avanzate di apprendimento per rinforzo – inclusa la sperimentazione con il reinforcement learning senza feedback umano, un primato nel settore – ha portato a risultati significativi.

In questo contesto, il ruolo delle restrizioni imposte dal Governo degli Stati Uniti sull’esportazione di tecnologie avanzate – incluse le richiestissime GPU Nvidia di fascia alta – verso la Cina non è da sottovalutare. Questi limiti hanno creato una situazione di necessità per le aziende coinvolte, spingendole a ottimizzare l’architettura dei loro modelli e a sviluppare chip nazionali. Aggiungiamo a questa ricetta un pizzico di limitazione all’ottenimento di informazioni che possono essere consumate in Cina e otteniamo DeepSeek.

L’azienda cinese ha presentato alcuni modelli, ma l’attenzione si è concentrata su R1, un modello in grado di elaborare le informazioni in seguito ad un ragionamento strutturato (come i cosiddetti “thinking models” OpenAI o1 e o3 e Google Gemini 2.0), seguendo catene di ragionamento (Chain-of-Thought, CoT) e alberi di pensiero (Tree-of-Thoughts, ToT). CoT incoraggia il modello a generare una serie di passaggi di ragionamento intermedi prima di produrre la risposta finale a una domanda, mentre ToT ne espande la struttura promuovendo catene di ragionamento parallele.

Segue un esempio.

Domanda: un fruttivendolo ha 10 mele. Ne vende 2 al mattino e 3 al pomeriggio. Quante mele gli rimangono?

Catena di ragionamento:

1. Il fruttivendolo inizia con 10 mele.

2. Ne vende 2 al mattino, quindi gliene rimangono 10 – 2 = 8.

3. Ne vende 3 al pomeriggio, quindi gliene rimangono 8 – 3 = 5.

Risposta finale: al fruttivendolo rimangono 5 mele.

Come è stato addestrato il modello di DeepSeek?

La necessità di ridurre la dipendenza dalle enormi quantità di dati necessarie a completare un apprendimento completo e di ricorrere a infrastrutture estremamente potenti, ha creato la necessità di ricorrere a una combinazione di tecniche di learning avanzate.

DeepSeek sostiene di aver utilizzato, per l’addestramento del modello principale (R1), solo chip di vecchia generazione e dalle prestazioni limitate (Nvidia H800 e A100), così da rispettare le restrizioni tecnologiche imposte dagli Stati Uniti. Una scelta in contrasto con l’uso delle più potenti e costose GPU H100, che riflette la strategia dell’azienda di puntare più sull’ottimizzazione software che sulla potenza hardware. Detto questo, è doveroso specificare che non abbiamo la certezza che ciò che sia stato dichiarato sia vero al 100%, tuttavia le azioni di Nvidia non l’hanno presa bene.

Il training di una intelligenza artificiale passa per diversi step, pre-training, fine-tuning supervisionato (SFT), apprendimento per rinforzo (RL) e variazioni o combinazioni. Per non dilungarsi in lectio magistralis, ci concentreremo sull’apprendimento per rinforzo, che ha giocato un ruolo fondamentale nei modelli DeepSeek (vedi approfondimenti).

Tradizionalmente, l’apprendimento per rinforzo si basa sul feedback umano di un esperto, che fornisce all’agente indicazioni dirette o indirette su quali azioni siano corrette o errate. Questo può avvenire attraverso la valutazione delle sue prestazioni o la definizione di comportamenti desiderati. Il feedback viene quindi utilizzato per addestrare un modello di ricompensa (il classico “biscottino” per i cani ubbidienti), che a sua volta guida l’apprendimento del modello linguistico principale tramite l’algoritmo PPO (Proximal Policy Optimization), aumentando la probabilità di adottare i comportamenti più efficaci. Sebbene questa supervisione umana sia fondamentale per indirizzare l’apprendimento dell’agente, comporta costi elevati e tempi lunghi, soprattutto quando il training si basa su un numero limitato di dati.

Per l’addestramento del modello R1, DeepSeek ha affiancato al metodo supervisionato da umano, una tecnica che possiamo definire più innovativa: l’affiancamento di un altro modello di intelligenza artificiale (il “valutatore”), addestrato a giudicare la qualità delle risposte del modello principale, fornendo un segnale di ricompensa che guida l’apprendimento. 

DeepSeek ha sviluppato, quindi, un’altra versione del suo modello di intelligenza artificiale, R1 Zero, addestrato utilizzando esclusivamente il reinforcement learning (RL) senza alcun intervento umano, dimostrando che i modelli linguistici possono sviluppare capacità di ragionamento avanzate attraverso l’auto-evoluzione guidata da segnali di ricompensa, nonostante la manifestazione di problemi di leggibilità e mescolanze linguistiche.

L’azienda cinese si è, inoltre, specializzata nella distillazione di modelli IA, cioè il processo di trasferimento delle conoscenze di modelli di grandi dimensioni verso modelli più piccoli, con performance simili. Questa preparazione ha insospettito OpenAI, che ha avanzato l’ipotesi che DeepSeek abbia utilizzato per questo scopo alcuni loro modelli senza autorizzazione. Per il momento non si sa con certezza se questo fatto si sia verificato o meno.

Perché l’architettura pensata da DeepSeek è diversa?

I modelli più noti utilizzano un’architettura densa (oppure scelgono di non divulgare la reale architettura). In un’architettura densa, ogni neurone in un determinato strato è connesso a tutti i neuroni dello strato precedente e successivo. Questo significa che quando un input (per esempio, una parola o una frase) viene elaborato, tutti i parametri del modello vengono attivati e contribuiscono al calcolo dell’output. I modelli densi sono ideali per apprendere rappresentazioni generali dei dati in modo molto efficace, ma richiedono maggiori quantità di calcoli e sono computazionalmente più costosi.

DeepSeek, come altre aziende ma con un focus ancora maggiore sull’efficientamento, utilizza un’architettura MoE (Mixture of Experts). Questo approccio si basa su più reti più piccole, chiamate “Esperti“, ognuna specializzata in aspetti specifici dei dati o in determinati compiti. A coordinarle è una rete neurale denominata Gate (o Router), che analizza l’input e determina quali esperti attivare. Gli output generati da questi esperti vengono poi combinati per produrre il risultato finale.

Poiché solo un sottoinsieme di esperti viene attivato per ogni input, il costo computazionale è significativamente inferiore rispetto a una rete densa di dimensioni comparabili e questo tipo di architetture possono essere scalate a dimensioni molto grandi aggiungendo più esperti, senza aumentare in modo quadratico il costo computazionale (a differenza dei modelli densi). Non è difficile intuire che la qualità del gate e la sua capacità di scegliere in modo ponderato gli esperti sia il vero ago della bilancia, tra accuratezza e caos.

L’ultima carta vincente è l’open source?

In un mondo come quello dell’intelligenza artificiale generativa, dominata dai segreti aziendali volti a massimizzare i primati, alcune aziende scelgono l’approccio open source. Nel caso di DeepSeek, questa manovra risulta ancora più pericolosa per la Silicon Valley, perché rappresenta la miglior nave con cui potesse sperare di navigare oltre oceano. Farlo con un modello “pensante” come R1, efficiente e performante, rappresenta un ulteriore biglietto d’oro.

DeepSeek R1 e le sue limitazioni

DeepSeek ha presentato al mondo intero il suo modello all’interno di una chat simile a quella di ChatGPT, sollevando preoccupazioni sulla privacy, dal momento che i server dell’azienda risiedono in Cina e il trattamento dei dati non è trasparente, tanto che anche il Garante della Privacy Italiana ha preso provvedimenti. Perplexity e altre aziende hanno colto l’occasione al volo e utilizzano il modello su server americani ed europei risolvendo il problema e (pare) aggirando la criticata censura implementata nel cloud cinese (qualcuno ha parlato di piazze?).

Inoltre, pare che il modello sia un po’ più instabile con specifici parametri, tanto che DeepSeek consiglia range molto controllati in termini di temperatura e prompt specifici per “incoraggiare” il modello a ragionare e rispondere in modo coerente.

E adesso?

I colossi del settore stanno già rispondendo alla sfida, e possiamo aspettarci grandi sviluppi anche dai modelli open source e community-driven. Un esempio? Qwen di Alibaba, che si fa notare con la sua nuova versione Max. Se non fosse già chiaro, la battaglia sui Large-Language Models è tutt’altro che finita. Anzi, probabilmente non finirà mai.

La nostra divisione Synesthesia AI realizza soluzioni digitali mettendo in campo competenze, servizi e tecnologie di ultima generazione come l’Intelligenza Artificiale generativa, start-up acceleration, machine learning, R&D as a service, industria 4.0/industria 5.0. Synesthesia AI si impegna a fornire soluzioni di alta qualità per problemi complessi. Il nostro team di esperti crea algoritmi e modelli avanzati che consentono di affrontare sfide complesse in diversi settori. Se sei interessato/a a strumenti AI nel settore museale, contattaci. Il nostro team AI potrà creare insieme a te la soluzione più adatta ed efficiente per i tuoi progetti.

AI Act: quali sono gli adempimenti per le imprese?

L’AI Act introduce un insieme di regole che impongono azioni di compliance per chi utilizza tecnologie basate sull’intelligenza artificiale. Ogni impresa deve essere pronta a dimostrare di aver preso le misure necessarie per mitigare i rischi legati all’uso dell’AI, e la formazione è un passaggio essenziale.

Come sostiene Maurizio Bulgarini (Founder | Partner | DPO di Smart Flow):

“L’AI Act non si limita a regolamentare le tecnologie, ma suggerisce importanti soluzioni per mitigare il rischio delle imprese, come la formazione  ai propri dipendenti per garantire l’uso corretto e sicuro. Senza un’adeguata preparazione, le aziende rischiano di non essere in regola, con conseguenze finanziarie pesanti”. 

Formazione e compliance

Come è stato evidenziato nell’articolo di Smart Flow, la prima azione obbligatoria per le aziende è una valutazione del rischio. Questo significa che ogni impresa deve analizzare come l’AI viene utilizzata all’interno del proprio contesto aziendale, identificando i potenziali pericoli o criticità che potrebbero emergere. Facciamo un esempio pratico: un sistema di AI che si integra in analisi su assunzioni o prestiti bancari richiederà una valutazione molto più approfondita rispetto a un tool che aiuta in calcoli matematici. I responsabili aziendali dovranno, quindi, ricevere una formazione specifica e accurata sulla valutazione e la gestione dei rischi, degli obblighi e delle responsabilità relative all’uso dell’AI.

Formazione per definire ruoli e competenze

Diventa ancora più fondamentale che le aziende creino e implementino delle policy interne sull’uso dell’AI. Queste linee guida devono definire chiaramente ruoli e responsabilità: chi supervisiona l’uso dell’AI, chi è incaricato della sua manutenzione e chi ha la responsabilità di assicurare che venga utilizzata in conformità con la legge. Ma creare policy non basta, serve anche un piano di formazione strutturato. Solo con un’adeguata formazione, infatti, un’azienda può approcciarsi correttamente all’utilizzo smart delle tecnologie AI.

La formazione è la chiave di tutto

Come abbiamo visto, non basta adottare le tecnologie AI o assicurarsi di rispettare le normative, i dipendenti devono essere formati per utilizzarle in maniera corretta e conforme. Nell’articolo di Smart Flow risulta evidente come gli utenti debbano 

“essere guidati nell’adozione delle nuove tecnologie, comprendendo non solo il loro funzionamento tecnico, ma anche le implicazioni etiche e legali”.

La formazione deve coprire diversi aspetti: dalla gestione dei dati sensibili, alle potenziali discriminazioni, fino alla trasparenza e alla responsabilità dell’uso dell’AI. Solo con un personale adeguatamente preparato le aziende potranno evitare rischi operativi e legali.

AI Act: multe salate per mancata compliance

Non conformarsi all’AI Act può comportare sanzioni significative: fino a 35 milioni di euro o il 7% del fatturato globale. Questo evidenzia l’importanza di adeguarsi tempestivamente. Se non sei sicuro che la tua azienda sia pronta, il team di Synesthesia può aiutarti. Grazie al nostro partner Smart Flow, offriamo un supporto completo per la compliance, assicurandoci che la tua azienda e il tuo team siano preparati ad affrontare le sfide future con consapevolezza e responsabilità.

WMF 2024: quali sono le novità?

A Bologna Fiere si sono svolti tre giorni di talk e show dedicati all’innovazione, con la presentazione delle ultime novità su intelligenza artificiale, robotica e digitale e le loro applicazioni nei settori economico, sociale, politico e culturale. L’evento, che si è concluso sabato 15, ha offerto un’occasione unica per approfondire le potenzialità di queste tecnologie e il loro impatto sulla società.

Tra le novità di quest’anno non sono certamente passati inosservati i droni volanti, i cani robot e gli umanoidi intelligenti “alimentati” da ChatGPT, le immersioni virtuali dettagliate in siti archeologici, l’uomo volante con la tuta di Gravity che ha impressionato i partecipanti con un volo di alcuni minuti davanti al main stage. 

Una sfida futuristica in fiera: il drone soccer

Tra le novità tecnologiche descritte, il drone soccer ha sicuramente catalizzato maggiore curiosità e interesse da parte del pubblico e della stampa in fiera. Questa soluzione sfrutta droni e tecnologia all’avanguardia, richiamando le celebri palline sfreccianti del Quidditch di Harry Potter. Già molto popolare in Corea, come affermato dagli atleti della nazionale asiatica, questo sport futuristico è approdato per la prima volta in Europa al WMF – We Make Future, durante l’ESports & Gaming Fest.

La giornata conclusiva della kermesse ha visto la premiazione del club coreano, che il giorno precedente aveva vinto la prima challenge internazionale di Drone Soccer. Nel primo torneo internazionale ospitato dal WMF a Bologna, si sono sfidati club provenienti da Corea del Sud (due squadre), Italia e Turchia in un’area di 260 metri quadrati. allestita appositamente I partecipanti hanno anche avuto la possibilità di testare il Drone Soccer in prima persona grazie all’area dedicata al gioco.

Robot umanoidi “intelligenti” con cui parlare

Rispetto alle precedenti edizioni, le novità più rilevanti per i robot umanoidi riguardano principalmente le interazioni che possiamo stabilire con loro, come se si dialogasse con un altro essere umano. Nel cervello dell’umanoide, infatti, troviamo l’intelligenza artificiale di ChatGPT, che permette una comunicazione fluida e naturale. Questa innovazione finalmente fa pensare a qualcosa di diverso, a un rapporto più profondo e maturo tra uomo e macchina che va al di là della mera funzionalità tecnica, aprendo la strada a collaborazioni più intuitive e sinergiche.

Le parole di Gellify, azienda leader nel settore della robotica con il suo iconico Pepper, confermano questa visione. Secondo l’azienda, personalizzare i sistemi di AI, come avviene con ChatGPT, offrirà servizi sempre più mirati e sicuri alle imprese, rivoluzionando il modo in cui lavoriamo e interagiamo con il mondo che ci circonda.

L’innovazione passa anche dalla formazione: gli stage AI, Social Media, ADV, E-commerce 

Il WMF 2024 ha offerto un ricco programma con oltre 90 stage formativi, sia aperti al pubblico che riservati. Un’occasione unica per approfondire i temi chiave dell’innovazione, con un focus particolare sull’intelligenza artificiale. All’interno del programma, 4 open stage organizzati dal GovTech Summit si sono concentrati sui temi cruciali della regolamentazione dell’intelligenza artificiale e del digitale, oltre alle politiche di innovazione globale. Tra i relatori, spiccano figure di spicco come Lucilla Sioli (già Direttrice “Intelligenza Artificiale e Industria Digitale” alla Commissione Europea) e Chiara Daneo (Dipartimento per la trasformazione digitale del Consiglio dei Ministri).

Non sono poi mancati gli attesissimi stage di Social Media Strategies che hanno offerto utilissimi momenti di formazione in compagnia di speaker d’eccezione come Jenn Herman (Founder Jenn’s Trends) e Andrea Cecchetti (Digital Strategist di A.C. Marketing). Gli stage Advertising hanno poi svelato le migliori pratiche dell’advertising digitale, in compagnia di speaker come Pierpaolo Morgante (Sr. Client Director di Microsoft Advertising) e Nils Rooijmans (Google Ads Automater). Grande attesa c’è stata poi per gli stage E-commerce, sponsorizzati da Connecteed, dedicati alle principali strategie per ottimizzare le vendite online, con speaker di rilievo come Gianluca Maruzzella (CEO & Co-Founder di indigo.ai), Davide Casaleggio (CEO & Partner di Casaleggio Associati) e Francesco Chiappini (CEO @Ecommerce School). Molto interessanti sono stati, infine, gli stage Brand che hanno offerto nuove visioni sul mondo del branding nell’era digitale in compagnia di Nina Mollica (Brand Communication Supervisor di WWF Italia) e Alberto Collet (Head of Employer Branding Strategy di Beyond). 

Startup Competition: la finale

Durante la manifestazione non è mancata la competizione. Sul palco principale del WMF abbiamo assistito con molto interesse alle finali della Startup Competition e della Global Impact Challenge che hanno visto alternarsi i rappresentanti delle 6 startup finaliste. Tra le 5.000 candidature è la startup estone BaseTracK a vincere il premio della giuria, mentre Intuos si aggiudica il premio del pubblico.

BaseTracK offre un sistema innovativo per il risparmio di carburante del 20% per i camion guidati da esseri umani e un servizio di autotrasporto automatizzato per tutte le condizioni atmosferiche. Intuos è una startup italiana che ha sviluppato una piattaforma software modulare per ottimizzare e semplificare i processi operativi dei proprietari di velivoli. La piattaforma offre insights sullo stato del volo e del motore, basati su dati raccolti e trasmessi in tempo reale da dispositivi IoT. Utilizzando algoritmi predittivi basati sull’intelligenza artificiale, Intuos affronta le sfide future legate al “Future of Life on Planet Earth”.

Temi sociali e approfondimenti sull’innovazione tra talk ispirazionali, dibattiti e workshop

Non sono poi mancati gli approfondimenti su temi sociali e di attualità. Sul main stage si è parlato anche di lotta alla criminalità organizzata attraverso le parole dei procuratori della Repubblica Nicola Gratteri e Giuseppe Lombardo, mentre gli interventi di Enrico Mentana, Milena Gabanelli e Floriana Bulfon hanno fornito una panoramica sul futuro dell’informazione e del giornalismo d’inchiesta. Alec Ross, esperto di politica tecnologica, e Simone Bianco, direttore di biologia computazionale ad Altos Labs, hanno parlato di innovazione e intelligenza artificiale. Sono stati poi organizzati workshop e panel dedicati alla parità di genere nel settore tecnologico e alle strategie per rendere l’innovazione più accessibile a tutti.

Synesthesia al WMF 2024: AI al servizio del retail

Quest’anno, Synesthesia ha partecipato alla manifestazione nello spazio di Fondazione Piemonte Innova per condividere le sue ultime novità e soluzioni nel campo del digital marketing e dell’intelligenza artificiale. 

Tra le soluzioni presentate, vi sono state le innovazioni per ottimizzare i processi aziendali, sviluppare tecnologie avanzate e migliorare l’efficienza decisionale nel retail grazie all’intelligenza artificiale. Utilizzando AI e computer vision, Synesthesia e Grigua hanno rivoluzionato la GDO e il retail, supportando operazioni cruciali come la rilevazione rapida dei prodotti sugli scaffali, migliorando l’accuratezza e la velocità delle operazioni quotidiane. Le prove sul campo hanno dimostrato che la soluzione AI-based ha ridotto il tempo di rilevazione dei moduli di scaffalatura del 79%, aumentando l’efficienza e l’efficacia del monitoraggio nei punti vendita. Questa tecnologia non solo fornisce informazioni dettagliate, ma libera anche tempo prezioso per attività più remunerative.

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Il futuro non è poi così lontano al WMF 2024

Il WMF 2024 si è rivelato un evento ricco di spunti e di riflessione, confermandosi come un appuntamento di riferimento per tutti gli appassionati di innovazione e tecnologia. Le novità presentate hanno offerto un assaggio di un futuro in cui l’intelligenza artificiale e la robotica saranno sempre più integrate nella nostra vita, migliorando la nostra efficienza, la nostra collaborazione e il nostro benessere.

Synesthesia continuerà a recitare un ruolo chiave in questo panorama, portando avanti soluzioni tecnologiche all’avanguardia e contribuendo al progresso del settore con il suo impegno e tutte le sue competenze.

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Adobe Firefly

Adobe Firefly è il nuovo tool di intelligenza artificiale di Adobe pensato per i grafici. La grande particolarità di questo strumento è la provenienza delle immagini con cui viene addestrato, esse infatti non provengono dal web, bensì dalla banca dati di Adobe Stock, attraverso un set di foto ben definito.

Come Midjourney e DALL-E, anche Adobe Firefly consente agli utenti di digitare un prompt per generare un’immagine, ma a differenza di questi strumenti consente di generare immagini nuove a partire dallo stile di immagini già esistenti per poter sviluppare contenuti coerenti con uno stile aziendale, creativo e in base a ogni esigenza del grafico. Un’altra interessante funzionalità di questo strumento è la compilazione automatica dei prompt attraverso suggerimenti che permette di velocizzare la generazione di contenuti e di espandere la richiesta in base alla direzione creativa che si vuole intraprendere.

Alpaca

Alpaca si presenta come lo strumento di intelligenza artificiale costruito su misura per gli architetti e i designer di prodotti. Questo tool innovativo consente di sfruttare l’AI per la modellazione 3D, esso infatti è in grado di analizzare un progetto 2D e, tramite il machine learning, trasformarlo in 3D.

Alpaca è, infatti, in grado di calcolare in modo preciso la profondità e la prospettiva dei progetti, consegnando ai grafici un modello tridimensionale del proprio lavoro per renderlo più realistico e intuitivo. Il tool viene alimentato da Stable Diffusion, che consente ad Alpaca di interpretare i prompt inseriti e creare diverse immagini, scelte dall’utente in base alle sue preferenze ed esigenze. Questo strumento può essere utilizzato, inoltre, per espandere immagini esistenti e riempire gli spazi vuoti in modo coerente con l’immagine di partenza.

Khroma

Khroma è la soluzione per i grafici che vogliono spaziare tra differenti combinazioni di colori per rendere i propri progetti perfetti. La caratteristica innovativa di questo strumento è la possibilità di selezionare tra 50 colori e, grazie all’intelligenza artificiale, il tool mette a disposizione combinazioni di colori, tavolozze complete e immagini con tali combinazioni.

Seguendo il funzionamento degli algoritmi di apprendimento automatico, esso acquisisce informazioni sulle preferenze dei colori per poi offrire soluzioni in linea con esse. I vantaggi sono notevoli. Questa funzionalità consente ai designer di risparmiare molto tempo durante la ricerca della combinazione corretta per i propri progetti.

Uizard

Uizard è uno strumento di progettazione per la creazione di applicazioni mobili, siti web e software desktop. Questo tool consente, attraverso un editor drag-and-drop, di costruire la propria applicazione, anche partendo semplicemente da una bozza disegnata a mano.

Quest’ultima caratteristica è dovuta agli strumenti di progettazione dell’interfaccia utente, che permettono, come un wireframe e uno scanner di schermato, di trasformare uno schizzo in mockup personalizzabili. Grazie al suo impiego è possibile, inoltre, creare elementi di design sulla base di un’immagine o di una URL. Questo strumento, dispone, infine, di un “predittore di focalizzazione”, con il quale l’AI consiglia su quali punti del progetto è necessario concentrarsi di più.

VanceAI

VanceAI permette di migliorare la qualità delle immagini attraverso algoritmi di apprendimento automatico. Lo strumento è in grado di regolare automaticamente i parametri di luminosità, saturazione, contrasto e nitidezza delle immagini, oltre che di rimuovere bordi ed elementi indesiderati.

La caratteristica principale di VanceAI è l’ingrandimento di immagini, senza però perdere qualità: grazie a un’interfaccia utente molto intuitiva, ogni utente può ingrandire (o rimpicciolire) un’immagine per ritagliare zone su cui focalizzarsi, mantenendo la qualità della foto di partenza. Questo tool è consigliato per chi ha necessità di restaurare vecchie immagini, per esempio aggiungendo colori a foto in bianco e nero.

L’intelligenza artificiale è una tecnologia in continuo aggiornamento. Sempre più strumenti di generazione di contenuti vengono testati e lanciati sul mercato a una velocità molto elevata. Per non farti sfuggire nessuna novità su questo tema, continua a seguici su synblog o sui nostro social media.

Synthesia 

Synthesia è uno strumento di creazione video che si distingue dagli altri per la sua facilità d’uso e l’alta qualità dei contenuti che è in grado di produrre. Grazie alla sua vasta libreria di modelli video, questo tool consente di realizzare avatar estremamente realistici e personalizzati, per rendere i video estremamente professionali. Un altro vantaggio di Synthesia è il doppiaggio in oltre 120 lingue, che permette di rivolgersi a un pubblico internazionale.

Questo strumento, infine, offre l’accesso alle librerie di Shutterstock e Unsplash, che consentono di arricchire i propri video con immagini e video. Synthesia, tuttavia, presenta anche alcuni limiti, come la sincronizzazione vocale con gli avatar, che può risultare imprecisa con pronunce errate e distorte nei doppiaggi in lingue diverse dall’inglese.

Pictory

Pictory è un tool di visual storytelling che utilizza l’intelligenza artificiale per creare video rapidi e personalizzati che vengono realizzati partendo da prompt testuali, che consentono di definire il contenuto e lo stile del video. Ciò rende Pictory un ottimo strumento per creare video che rispecchiano la brand identity di un’azienda.

È possibile, inoltre, inserire voiceover personalizzati, permettendo così di rendere i video ancora più accattivanti. Un altro vantaggio di Pictory è la facilità di utilizzo, anche per chi non è un professionista.

Sono presenti anche alcuni limiti: le opzioni di personalizzazione limitate nel caso in cui il prompt iniziale non sia chiaro e preciso, dunque, il risultato potrebbe essere un video di bassa qualità.

Flex Clip

Flex Clip è un tool AI grazie al quale è possibile realizzare i sottotitoli in modo automatico, utilizzando il generatore di script video AI. La produzione del video prevede due fasi: la prima è quella dell’importazione di contenuti multimediali dal proprio pc o utilizzando quelli disponibili nella libreria di Flex Clip. Il secondo step prevede la personalizzazione del video utilizzando musica, testo o altri elementi. Questo strumento possiede numerosi vantaggi: più di 1.000 animazioni e font di testo, milioni di elementi vettoriali dinamici, oltre 4 milioni di risorse stock royalty-free. 

Al contrario il limite più evidente e il piano gratuito con il quale non è possibile generare video full HD.

Rephrase.ai

Rephrase.ai è una soluzione all’avanguardia che utilizza l’intelligenza artificiale avanzata abbinata ad avatar digitali di persone reali, per dare vita a tutto ciò che un brand intende comunicare, per questo motivo è uno strumento molto apprezzato dalle aziende. 

Non solo lati positivi, poiché l’utilizzo di questo strumento risulta particolarmente tecnico, dunque potrebbe richiedere un certo impegno nell’utilizzo corretto.

Lumen5

Lumen5 è un tool video utilizzato da oltre 10 milioni di persone in tutto il mondo. Consente di realizzare video accattivanti partendo da testi, articoli di blog e riunioni, tutto questo utilizzando centinaia di modelli personalizzabili. 

Tra i vantaggi disponibili vi è sicuramente la facilità di utilizzo, anche per chi non è professionista del settore: è dotato di funzionalità drag-and-drop e point-and-click che rendono il processo di creazione video semplice e intuitivo. Non solo, la soluzione permette anche di accedere ad ampie risorse di apprendimento per seguire l’utente nella fase di creazione del video. 

Uno svantaggio importante dello strumento è sicuramente la sua user experience: il design delle schermate risultano poco intuitive e chiare.

In conclusione

I tool presenti all’interno di questo articolo rappresentano solamente una piccola parte dell’enorme quantità di strumenti disponibili sul mercato che stanno rivoluzionando il nostro modo di produrre video. Anche i grandi player del settore, come Adobe, infatti, ogni giorno cercano di rendere i propri servizi sempre più performanti ed efficienti grazie all’intelligenza artificiale per garantire all’utente un’esperienza unica.

Se stai cercando di migliorare la tua produzione video, non ti resta che esplorare le molteplici opzioni disponibili e sfruttare queste innovazioni tecnologiche per trasformare la tua visione creativa in realtà.

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La GenAI va oltre le capacità tradizionali dell’intelligenza artificiale utilizzando algoritmi complessi e tecniche di apprendimento per generare output originali, come testo, immagini, video e codice, basandosi sui comandi dell’utente.

A differenza dei modelli di AI convenzionali, che seguono regole predefinite per eseguire compiti specifici, i modelli GenAI apprendono da un’enorme quantità di dati e sono in grado di generare risposte uniche e creative. Questa adattabilità li rende in grado di gestire compiti complessi, offrendo esperienze personalizzate e coinvolgenti per gli utenti.

Per sfruttare appieno il potenziale della GenAI, è necessario concentrarsi sul valore che può apportare alle persone. Non si tratta solo di implementare modelli sofisticati o utilizzare le più recenti tecniche di AI, ma di comprendere i bisogni, le sfide e i desideri delle persone.

Identificazione dei problemi e contesto

Identificare i problemi reali che vale la pena risolvere è il primo passo per utilizzare GenAI in modo efficace. Ciò significa individuare le aree in cui esistono problemi di scala ed efficienza, lacune di competenze ed esperienza, in cui si richiede innovazione o approfondimenti basati sui dati. È importante dare priorità alle esigenze aziendali e mantenere uno standard etico per creare soluzioni sostenibili e che abbiano un impatto positivo sulla vita delle persone.

Dopo aver identificato il problema da risolvere, è fondamentale comprendere il contesto e l’ecosistema in cui la GenAI opererà. Mappare le relazioni tra persone e tecnologia aiuta a identificare i punti dolenti e le sfide che devono essere affrontate. Ciò permette di comprendere come un problema può influenzare gli altri, guardando oltre i singoli casi e considerando le implicazioni su larga scala.

Definizione dei casi d’uso

Una volta compreso il problema e l’ecosistema circostante, è necessario definire come l’IA generativa può essere utilizzata nel caso specifico. Questo coinvolge l’articolazione chiara degli obiettivi dei casi d’uso, delineando il ruolo che la tecnologia svolgerà e stabilendo i parametri e i criteri per il successo del caso d’uso.

Nella progettazione dei casi d’uso GenAI è importante adottare una prospettiva incentrata sulle persone. Gli obiettivi devono essere orientati al valore che la tecnologia può fornire e devono incorporare prospettive diverse da parte degli stakeholder. È necessario migliorare continuamente le soluzioni GenAI per soddisfare le esigenze in evoluzione del pubblico.

L’Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI) nel processo di innovazione

Strumenti di GenAI, come Chat GPT e Github Copilot, si sono dimostrati essenziali nel processo di innovazione, offrendo vantaggi significativi in termini di efficienza e velocità.

Nella fase di generazione delle idee, questi tool si possono combinare perfettamente per creare un flusso di idee illimitato. Sfruttando il pensiero laterale dell’essere umano e la velocità dell’AI, questi strumenti favoriscono la creatività e l’originalità, producendo risultati sorprendenti. Un’interazione articolata con un tool come Chat GPT può essere particolarmente utile per portare l’IA a pensare fuori dagli schemi.

Una volta delineate le idee, entra in gioco la fase di sperimentazione. Gli strumenti di GenAI si rivelano preziosi nel generare e valutare ipotesi da validare. Essi guidano la selezione delle ipotesi critiche e consigliano le tecniche di sperimentazione più adatte per minimizzare i costi e massimizzare l’apprendimento.

Grazie alla GenAI l’innovazione si evolve verso un processo più fluido e potenziato, in cui la collaborazione tra intelligenza umana e artificiale diventa essenziale. Sfruttando appieno il potenziale di questi strumenti, le imprese possono ottenere risultati innovativi in tempi più brevi e con un alto grado di originalità.

L’intelligenza artificiale generativa sta rivoluzionando il modo in cui interagiamo con le macchine attraverso la capacità di generare contenuti originali e di alta qualità dopo la formulazione di richieste specifiche. Sfruttando la GenAI in modo etico e responsabile, possiamo costruire un futuro in cui le macchine lavorano a fianco degli esseri umani per migliorare la qualità della vita e creare soluzioni innovative.

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Quali sono i tool emergenti dell’AI generativa?

L’intelligenza artificiale (AI) sta diventando sempre più potente e accessibile. Le possibilità di utilizzo di questo strumento sono numerose, in particolare la creazione di contenuti creativi.

L’AI generativa è quel ramo dell’intelligenza artificiale che si concentra sulla creazione di nuovi contenuti come testi, immagini, video, musica e altri tipi di media. Questa tecnologia si basa su modelli di apprendimento automatico che sono addestrati su grandi quantità di dati, che permettono ai modelli di AI generativa di essere utilizzati per creare contenuti realistici e creativi, ma potrebbero essere sfruttati per creare contenuti dannosi o fuorvianti.

Oltre ai più famosi come ChatGPt, Bard, Dall-E e Midjourney, esistono diversi tool in base alle esigenze più o meno specifiche degli utenti. Scopriamo insieme alcuni dei migliori strumenti di AI generativa disponibili oggi in base al tipo di contenuto che si vuole creare, tutti e 10 disponibili gratuitamente con funzionalità ridotte e con la possibilità di effettuare un abbonamento premium per sfruttare a pieno il loro potenziale.

Tool AI per generazione di testi

L’applicazione più frequente dei sistemi di intelligenza artificiale generativa è quella di generazione di contenuti testuali, come storie, copy o e-mail. I tool più interessanti sono Auto-GPT e Perplexity.

Auto-GPT, è un’applicazione web che lavora in maniera indipendente rispetto al singolo prompt domandato dall’utente, generando altre istruzioni per poter raggiungere l’obiettivo finale senza dover inserire i dettagli della richiesta iniziale. Perplexity è uno strumento in grado di esplorare il web in tempo reale, accedendo alla rete, ai PDF e mostrando le fonti dalle quali recupera le informazioni, in quanto è addestrato con dati provenienti da Wikipedia, libri e progetti open-source.

AI per la creazione di immagini

Un’altra applicazione frequente degli strumenti di AI generativa è la generazione di immagini “artificiali”. I tool più interessanti e conosciuti sono, al momento, Hotpot.ai e Gencraft

Hotpot.ai è un’applicazione web specializzata, oltre che nella generazione, anche nell’editing e nella personalizzazione di immagini esistenti. Inoltre, Hotpot.ai è facilmente integrabile con Google Drive e Dropbox. Gencraft è un generatore di immagini artistiche ad altissima qualità, che permette agli utenti di creare vere e proprie opere d’arte con stili diversi, disponibili nel momento in cui si inserisce il prompt. L’applicazione, inoltre, consente di entrare a far parte di una community in cui tutti gli utenti possono condividere le loro creazioni.

AI per i video

Gli strumenti di generazione video sono sempre più popolari, perché consentono di creare contenuti video senza la necessità di competenze tecniche o esperienza approfondita nel video editing.

I tool più innovativi sono al momento Waymark e Pika.

Waymark è una piattaforma di produzione video che, a partire da un singolo prompt scritto, crea spot pubblicitari personalizzati in pochi minuti, mentre Pika è un’applicazione web che consente agli utenti di generare un video o un’animazione a partire, oltre che da un testo, anche da un’immagine.

AI generativa per il marketing

L’intelligenza artificiale trova applicazione anche nel mondo del marketing, grazie a strumenti che consentono di automatizzare e migliorare diverse attività come l’analisi dei dati e la personalizzazione della user experience. Gli strumenti più utili a supporto di queste attività sono Copy.ai e C3 AI CRM.

Copy.ai è un’applicazione web che utilizza l’AI per generare contenuti creativi per i social media, per le e-mail e per annunci di advertising. C3 AI CRM è, invece, una soluzione digitale che gestisce il CRM di un’azienda attraverso l’automatizzazione di processi come l’assegnazione di attività, la generazione automatica di report e l’invio di e-mail di follow-up. Grazie all’uso dell’AI, inoltre, consente di aiutare gli utenti a prendere decisioni basate sui dati per identificare potenziali lead.

AI per passare da testo a voce

Tra i 10 tool emergenti di AI generativa, una tecnologia che merita particolare attenzione è quella relativa alla conversione da testo a voce offerto da Canva.

Questa funzionalità non solo migliora l’accessibilità, rendendo i contenuti digitali fruibili a un pubblico più ampio, inclusi individui con disabilità visive, ma apre anche nuove prospettive nell’ambito dell’assistenza virtuale, dell’e-learning e del marketing digitale. 

I sistemi avanzati di intelligenza artificiale sono ora in grado di generare voci estremamente naturali e personalizzabili, offrendo esperienze utente sempre più ricche e immersive. La tecnologia da testo a voce rappresenta quindi un esempio eccellente di come l’AI generativa possa essere applicata per superare le barriere tradizionali della comunicazione e innovare in settori diversificati.

AI per il coding

La produttività in azienda è un ambito in cui l’intelligenza artificiale trova applicazione in diversi modi in base alle esigenze degli utenti e ai singoli processi aziendaliPer il miglioramento di attività ripetitive e dispendiose, esistono due strumenti molto interessanti come Cody e GitHub Copilot.

Cody, estensione di Visual Studio Code, utilizza l’AI generativa a supporto degli sviluppatori nella scrittura di codice, attraverso suggerimenti di modifica e risposte sulla sintassi del codice. GitHub Copilot, invece, genera codice a partire da una descrizione testuale o da un frammento di codice.

L’intelligenza artificiale generativa è una tecnologia in rapidissima evoluzione, che offre un’ampia gamma di strumenti per la generazione di qualsiasi tipo di contenuto e che sta rivoluzionando il modo in cui le persone creano e consumano essi. La scelta di uno strumento dipende sempre dalle esigenze specifiche dell’utente e dal contesto di applicazione.

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L’International CES, (Consumer Electronics Show), è la più grande fiera di elettronica di consumo del mondo. Si tiene ogni anno a Las Vegas, negli Stati Uniti, e riunisce le principali aziende tecnologiche del mondo per presentare le loro ultime innovazioni.

Il CES 2024, che si è tenuto dal 9 al 12 gennaio, è stato un evento ricco di novità, che ha segnato l’ingresso di nuove tecnologie nel mercato e ha anticipato le tendenze che caratterizzeranno il futuro. L’intelligenza artificiale è stata la grande protagonista dell’edizione, con numerose aziende che hanno presentato nuove soluzioni basate su questa tecnologia, a dimostrazione del grande successo ottenuto nell’ultimo anno da imprese come OpenAI.

Scopriamo insieme le 4 tecnologie più interessanti presentate al CES 2024, con un focus particolare sulla robotica e sull’AI.

1. Rabbit R1: un nuovo dispositivo AI per semplificare le attività digitali

La startup Rabbit Inc. ha presentato al CES 2024 il suo primo prodotto, Rabbit R1, un dispositivo tascabile basato sull’intelligenza artificiale.

R1 è progettato per semplificare l’esecuzione di attività digitali, consentendo agli utenti di completare compiti complessi con un semplice comando vocale. Il dispositivo ha un design retrò che ricorda i Tamagotchi degli anni ’90, con uno schermo touchscreen da 2,88 pollici e una fotocamera girevole a 360 gradi.

La vera forza di R1 è il suo software, il sistema operativo Rabbit OS e la tecnologia di intelligenza artificiale che lo alimenta. Invece di dover passare da un’app all’altra per completare attività, l’utente può semplicemente premere il pulsante push-to-talk e formulare la propria richiesta a voce. Rabbit OS comprende la richiesta ed esegue l’attività utilizzando direttamente le app di terze parti, senza dover passare per le loro API o creare account proxy. L’utente deve semplicemente autorizzare l’accesso tramite un portale online chiamato Rabbit Hole.

L’obiettivo di questo tipo di interfacce “a linguaggio naturale” è quello di cambiare per milioni di persone il modo di interagire con il web, le app e tutti i servizi digitali. R1 sembra a tutti gli effetti un “dispositivo rivoluzionario”. Vedremo come lo accoglierà il mercato.

2. Samsung Ballie: un robot domestico versatile e innovativo

Samsung ha presentato la nuova versione aggiornata di Ballie, un robot domestico intelligente presentato per la prima volta nel 2020 che promette di rivoluzionare la vita quotidiana. Ballie è un robot dotato di intelligenza artificiale che si muove autonomamente all’interno dell’abitazione e comunica con gli utenti tramite linguaggio naturale.

Le funzioni di Ballie sono molteplici come la proiezione di contenuti visivi,immagini, video e testo su qualsiasi superficie dell’abitazione, grazie alle due fotocamere da 1080p, e l’interazione con gli altri dispositivi domestici smart della casa. Il nuovo robot può, inoltre, prendersi cura degli animali domestici interagendo con loro e arrivando addirittura a dar loro da mangiare. Le novità del nuovo Ballie sono numerose, dalla sorveglianza al supporto nelle attività motorie, fino al nuovo design più accattivante ispirato al videogioco “Among Us”.

3. LG Smart Home AI: un assistente AI per la casa intelligente

LG Electronics ha annunciato durante la kermesse il suo nuovo assistente AI per la casa intelligente, Smart Home AI. Smart Home AI è un robot a due gambe con ruote snodabili che gli consentono di muoversi autonomamente all’interno della casa. È in grado di interagire con gli utenti tramite linguaggio naturale e di comprendere il contesto e le intenzioni.

L’assistente AI del robot offre una vasta gamma di funzionalità, tra cui il controllo dei dispositivi domestici connessi come luci, termostati e serrature, e il monitoraggio della casa in tempo reale e avvisare gli utenti in caso di attività insolite.

Lo Smart Home AI può fornire anche assistenza personale come informazioni utili sulle previsioni del tempo, sugli orari dei trasporti e promemoria personali. Può anche aiutare gli utenti a seguire una routine di fitness o a imparare una nuova lingua. LG Smart Home AI è un prodotto innovativo che ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui interagiamo con le nostre case, grazie alla sua versatilità e adattabilità.

4. Swarovski Optik presenta l’AX Visio, il primo binocolo al mondo con intelligenza artificiale

In occasione del suo 75° anniversario, Swarovski Optik, leader mondiale nelle ottiche sportive, ha presentato l‘AX Visio, il primo binocolo al mondo con intelligenza artificiale. L’AX Visio combina l’ottica analogica con l’AI per offrire una nuova esperienza di osservazione della natura. Con il tocco di un pulsante, è possibile identificare in tempo reale oltre 9.000 uccelli e altri animali selvatici, scattare foto e video e condividere le proprie scoperte con altri utenti.

Il binocolo è stato progettato dal designer industriale di fama mondiale Marc Newson e ha un design elegante e compatto, oltre che essere resistente agli agenti atmosferici e con un’autonomia di 10 ore. L’AX Visio sarà disponibile a partire dal 1° febbraio 2024 presso rivenditori specializzati e online.

In definitiva. Che cosa resterà di questa edizione 2024? 

Il CES 2024 è solo l’inizio. Il futuro dell’AI promette ulteriori sviluppi nelle sue applicazioni. Ci aspettiamo di vedere una maggiore integrazione dell’IA nei settori dell’automazione, della salute, delle città intelligenti e molto altro ancora. L’evento ha anche sottolineato l’importanza della collaborazione tra aziende, istituti di ricerca e governi per sbloccare appieno il potenziale dell’intelligenza artificiale in modo etico e responsabile.

È fondamentale garantire la privacy, la sicurezza e l’equità nell’implementazione dell’IA, al fine di beneficiare appieno dei progressi tecnologici senza trascurare le preoccupazioni etiche e sociali. In conclusione, il CES 2024 ci ha fornito uno sguardo affascinante su ciò che ci aspetta nel mondo dell’intelligenza artificiale. Rabbit R1, Ballie, LG Smart Home AI e AX Visio rappresentano solamente una selezione parziale di tutte le tecnologie presentate durante l’evento. Non vediamo l’ora di scoprire quali di queste innovazioni cambierà il nostro modo di vivere e di interagire con il mondo che ci circonda nel prossimo futuro. Resta sintonizzato/a con il nostro Synblog per non perderti le informazioni più aggiornate e curiose dal mondo dell’AI.

Introduzione alla RAG: Cos’è e come funziona

La Retrieval Augmented Generation (RAG) rappresenta una svolta nell’intelligenza artificiale, fondendo l’AI avanzata con dati specifici per trasformare l’interazione digitale. Questa tecnica permette ai modelli di linguaggio, come ChatGPT, di attingere informazioni da fonti esterne, fornendo risposte più precise e dettagliate. 

Il modello di generazione di testo viene utilizzato per generare un testo, mentre la componente di recupero delle informazioni viene utilizzata per recuperare informazioni da un database esterno. Le informazioni recuperate vengono quindi utilizzate per migliorare l’accuratezza e la credibilità del testo generato.

Vantaggi della RAG rispetto ad altri metodi

Rispetto al fine tuning e al semplice prompt engineering, la RAG offre un approccio più dinamico e informato. I modelli possono accedere a “cassetti di memoria” esterni, superando i limiti del loro training corpus e fornendo informazioni aggiornate e pertinenti.

La RAG è particolarmente utile per compiti che richiedono una conoscenza approfondita di un argomento specifico. Per esempio, se si desidera generare un testo informativo sulla storia della Francia, la RAG può essere utilizzata per recuperare informazioni da database che contengono elevate quantità di contenuti e dati sulla storia francese, creando così testi completi e molto approfonditi. 

Questa tecnologia può essere utilizzata anche per migliorare la trasparenza e la tracciabilità dei modelli di generazione di testo. Ampliando il campo delle possibilità di generazione artificiale con l’utilizzo di informazioni specifiche (e anche di nicchia) è possibile anche spiegare come il modello ha generato il testo aumentando quindi affidabilità e correttezza.

Stiamo parlando quindi di un’evoluzione molto promettente per il mondo dell’AI generativa che ha il potenziale per migliorare l’accuratezza, la credibilità e la trasparenza di tutti i modelli di generazione di testo e in modo estremamente significativo.

Applicazioni della RAG nelle PMI

Le PMI possono sfruttare questa tecnica in vari modi:

• Assistenza clienti personalizzata – Chatbot RAG possono fornire risposte personalizzate basate su dati specifici del cliente.
• Supporto decisionale –  Analisi in tempo reale di dati di vendita e feedback dei clienti per decisioni di marketing informate.
• Didattica Personalizzata – Applicazioni educative che offrono assistenza personalizzata agli studenti.
• Consigli medici personalizzati – Utilizzo di RAG in applicazioni sanitarie per fornire diagnosi basate su database medici aggiornati.
• Pianificazione di viaggi personalizzati – Agenzie di viaggio che usano RAG per suggerire itinerari basati su preferenze e condizioni attuali.
• Analisi finanziaria avanzata – Generazione di report personalizzati nel settore finanziario utilizzando dati di mercato in tempo reale.
• Operatività nel marketing – Generazione automatica di articoli di blog informativi sui suoi prodotti o servizi.
• E-commerce – Creazione di e-mail di marketing personalizzate per i propri clienti sul dominio specifico e con informazioni puntuali.

E nel futuro (prossimo)?

Sono 6 i filoni principali di sviluppo, secondo gli esperti.

1. Raggiungimento dell’AI Generale: la RAG può portare alla realizzazione dell’AI Generale (AGI), un’intelligenza che può affrontare ogni compito intellettivo umano.

2. Interazione naturale con gli Umani: attraverso la RAG, le AI potrebbero rispondere a comandi più astratti degli utenti, integrandosi più fluidamente nei processi umani.

3. Ragionamento Basato su Caso (CBR): l’apprendimento basato su casi risolti in passato potrebbe diventare più diffuso grazie alla RAG.

4. Semantica del Web: l’integrazione della RAG con la semantica del web può migliorare l’interazione dell’AI con le informazioni online.

5. Riduzione della dipendenza dai dati: con una RAG più sofisticata, l’AI potrebbe ridurre la sua dipendenza dai dati per l’apprendimento.

6. AI etica e normativa: la RAG può contribuire a creare un’intelligenza artificiale più etica e responsabile.

Conclusioni

Le potenziali evoluzioni della RAG nelle applicazioni AI sono entusiasmanti e potrebbero portare a un cambiamento significativo nella forma e nella funzione delle tecnologie AI di domani.

Il 2024 segna un punto di svolta per l’AI con la RAG, promettendo di cambiare il modo in cui le aziende interagiscono con l’intelligenza artificiale. Le PMI devono abbracciare questa rivoluzione per rimanere competitive.

Synesthesia invita le PMI a scoprire come la RAG e l’AI possono essere adattate alle loro esigenze specifiche. Contattaci per incontrare i nostri esperti e esplorare le potenzialità della RAG per la tua azienda.

Come mai Taiwan è così importante per l’AI?

Nel piccolo stato di Taiwan, è presente la più grande azienda produttrice di chip AI avanzati, la Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), che insieme a Samsung e Intel fornisce la maggior quantità di chip in tutto il mondo, in particolare ad aziende del calibro di Nvidia e Google. Taiwan, piccola isola dell’Asia orientale, vive da anni una situazione di conflitto con la Cina e questa tensione potrebbe creare non pochi problemi al futuro dell’intelligenza artificiale.

Questa situazione delicata potrebbe sfociare, secondo un buon numero di politici, in un’invasione della Cina proprio nel territorio di Taiwan, con conseguenze gravi per il settore dell’AI, che subirebbe un deciso rallentamento nella produzione e nello sviluppo.

La TSMC è fondamentale per questo mercato in quanto non si occupa esclusivamente della progettazione di chip, bensì della produzione utile a tutta la frontiera dei semiconduttori. Negli anni il colosso ha superato i competitor grazie a investimenti massicci, economie di scale e partnership lungo l’intera supply chain dei semiconduttori, riuscendo così a diventare indispensabile per il settore dell’AI e non solo.

I possibili scenari

Di fronte alla tensione sempre più crescente tra Taiwan e Cina, il governo degli Stati Uniti ha imposto un divieto di esportazione di chip AI avanzati verso la Cina, lanciando un chiaro segnale di schieramento a difesa dell’isola e del mercato dell’intelligenza artificiale.

Inoltre, sempre in territorio americano, la TSMC ha dichiarato l’intenzione di investire 40 miliardi di dollari nella costruzione di due nuove fabbriche produttrici di chip in Arizona, che puntano a essere attive già nel 2025.

Un’ipotesi di scenario, chiamata da Rob Toews la teoria dello “scudo di silicio”, prevede che la Cina rinunci alla possibilità di invadere l’isola per via della dipendenza dai chip taiwanesi. Questa teoria, però, non garantisce la sicurezza delle fabbriche della TSMC, in quanto in caso di attacco militare diventerebbero inoperative o, nella peggiore delle ipotesi, distrutte dagli stessi taiwanesi per impedire alla Cina di prenderne il controllo.

Come si stanno muovendo i competitor?

I maggiori competitor della TSMC sono Samsung e Intel, che a oggi non possono ancora vantare le stesse performance di produzione e di qualità dell’azienda taiwanese.

Samsung è in grado di produrre chip a tre nanometri, a differenza del colosso di Taiwan che, invece, produce chip AI a un nanometro, a dimostrazione di come la strada per colmare il divario tra i competitor sia ancora estremamente lunga.

Intel, un tempo prima produttrice di chip, ha affrontato diverse difficoltà nella transizione alle tecnologie a nodi avanzati, che ha portato la multinazionale americana a esternalizzare la produzione, proprio nei confronti di TSMC. Il nuovo CEO, Pat Gelsinger, ha dichiarato che mira a recuperare terreno entro il 2024, avviando un piano di produzione di chip a due nanometri, ma la sfida sembra particolarmente difficile e ambiziosa.

Sperando che la diplomazia prevalga nei confronti del conflitto per il bene della popolazione di Taiwan, non ci resta che attendere per osservare quale sarà il destino dell’intelligenza artificiale.