Cos’è un Chatbot e per cosa viene utilizzato

Un chatbot è, nella sua forma più semplice, un software progettato per simulare una conversazione con un essere umano. Può rispondere a domande, guidare un utente all’interno di un sito, fornire informazioni o assistere durante un acquisto. 

I primi esempi erano estremamente basilari: sistemi che riconoscevano parole chiave e restituivano risposte predefinite, spesso rigide e ripetitive. Li abbiamo incontrati nei siti aziendali, nelle FAQ automatizzate o nelle chat di assistenza clienti, dove il loro compito principale era filtrare le richieste più semplici prima di coinvolgere un operatore umano.

I limiti dei chatbot tradizionali: regole, flussi e frustrazione

I chatbot tradizionali funzionano seguendo regole precise e percorsi prestabiliti. Ogni domanda deve essere prevista, ogni risposta programmata. Questo approccio, apparentemente ordinato, si traduce spesso in un’esperienza frustrante per l’utente. 

Basta uscire leggermente dal flusso previsto perché il sistema non sia più in grado di rispondere in modo pertinente. Il risultato è una conversazione meccanica, fatta di menu, pulsanti e risposte generiche, che raramente risolve davvero il problema. In molti casi, invece di semplificare il contatto, questi chatbot finiscono per allontanare l’utente.

Dai chatbot informazionali agli AI chatbot: una svolta inevitabile

Con l’aumento delle aspettative degli utenti e la crescente complessità delle interazioni digitali, i chatbot tradizionali hanno iniziato a mostrare tutti i loro limiti. La trasformazione verso chatbot basati su intelligenza artificiale non è stata solo un’evoluzione tecnologica, ma una risposta necessaria a un cambiamento culturale: oggi gli utenti si aspettano conversazioni fluide, risposte immediate e un’esperienza personalizzata. 

Gli AI chatbot rappresentano quindi un salto di qualità, passando da semplici strumenti informativi a veri e propri assistenti digitali capaci di comprendere e dialogare.

Come funzionano gli AI chatbot: comprensione, contesto e linguaggio naturale

Gli AI chatbot si basano su modelli di intelligenza artificiale avanzati, in grado di comprendere il linguaggio naturale e interpretare il contesto delle richieste. Non si limitano a riconoscere parole chiave, ma analizzano il significato delle frasi, apprendono dalle interazioni e migliorano nel tempo. Questo consente loro di gestire conversazioni più articolate, rispondere in modo coerente e adattarsi al tono e alle esigenze dell’utente.

Il valore concreto si vede nei risultati: un AI chatbot può:

• aumentare le conversioni guidando l’utente in modo intelligente lungo il percorso d’acquisto

• migliorare il supporto clienti offrendo risposte immediate e pertinenti

• rendere l’esperienza complessiva più fluida e soddisfacente. 

In altre parole, non è solo uno strumento di automazione, ma un elemento strategico della customer experience.

A quali aziende può essere utile un AI chatbot

La risposta è semplice: a quasi tutte. Dalle piccole imprese locali alle grandi aziende strutturate, ogni organizzazione che interagisce con clienti o utenti può trarre beneficio da un AI chatbot.

Per un e-commerce significa assistenza continua e incremento delle vendite. Per una realtà di servizi, vuol dire ottimizzare il supporto e ridurre i tempi di risposta. Nel settore turistico o immobiliare, può diventare uno strumento di qualificazione dei lead. Anche le aziende B2B, spesso meno immediate nell’adozione di queste tecnologie, possono sfruttarlo per gestire richieste, appuntamenti e informazioni tecniche.

L’adozione di un AI chatbot non è più una scelta sperimentale, ma una leva competitiva. In un mercato in cui velocità e qualità dell’interazione fanno la differenza, restare ancorati a strumenti tradizionali rischia di diventare un limite più che una sicurezza.

Dotty Sales Chatbot, il commerciale che lavora 24/7

Dotty è un chatbot commerciale creato da Synesthesia e basato su intelligenza artificiale che lavora direttamente sul sito web con un obiettivo chiaro: trasformare i visitatori in contatti utili per il team vendite. Non si limita a fornire informazioni, ma interviene in modo attivo nel processo commerciale, fin dal primo momento in cui un utente entra sul sito.

In pratica, accoglie i visitatori, avvia una conversazione naturale e pone le domande giuste per comprendere esigenze, budget e tempistiche. Durante l’interazione raccoglie automaticamente tutte le informazioni rilevanti e, al termine, invia al team un lead già qualificato, completo di dettagli e pronto per essere contattato. Questo permette di eliminare gran parte delle attività manuali e di concentrarsi subito su opportunità concrete.

A differenza dei chatbot tradizionali, Dotty non segue flussi rigidi o risposte preimpostate. È in grado di comprendere il contesto, adattarsi all’utente e rispondere in modo coerente e intelligente, rendendo la conversazione più fluida ed efficace. Inoltre, si integra con strumenti CRM come HubSpot, creando automaticamente contatti e opportunità commerciali senza passaggi intermedi.

Il risultato è diretto e misurabile: meno richieste poco rilevanti, meno tempo perso in attività a basso valore e un aumento dei lead realmente interessanti. In altre parole, un commerciale digitale sempre attivo, capace di lavorare 24 ore su 24 senza lasciare indietro nessuna opportunità.

Vuoi ricevere maggiori informazioni su Dotty e su come potrebbe aiutarti per la tua realtà professionale? Scrivici!

Un nuovo obbligo, una nuova opportunità

L’articolo 4 impone a fornitori e utilizzatori di sistemi di intelligenza artificiale l’obbligo di garantire un livello adeguato di alfabetizzazione in materia di AI per tutti coloro che, a vario titolo, lavorano con o attorno a queste tecnologie.

Non si tratta solo di un adempimento normativo, ma di una leva strategica per aumentare la consapevolezza, migliorare la governance dei dati e ridurre i rischi legati all’uso improprio o inconsapevole dell’intelligenza artificiale.

Cosa devono fare le aziende?

Le aziende sono tenute a costruire percorsi formativi coerenti con:

• Le conoscenze tecniche e l’esperienza delle persone coinvolte.
  
• Il contesto specifico in cui l’AI viene applicata.
  
• I gruppi di utenti o stakeholder su cui l’AI può avere impatto.
  

L’obiettivo? Promuovere un uso informato e responsabile dell’intelligenza artificiale, valorizzandone i benefici e gestendone i rischi.

Le best practice per un piano formativo efficace

In base alla nostra esperienza diretta in progetti di trasformazione digitale e formazione e secondo le best practices pubblicate dalla Commissione Europea, ecco alcune strategie vincenti per rispettare l’Articolo 4 e allo stesso tempo generare valore per l’organizzazione:

• Formazione personalizzata: strutturare i percorsi in base alle funzioni aziendali (management, team tecnici, operation…) e al livello di competenza individuale.
  
• Approccio modulare: partire da una sessione introduttiva per tutti, per poi approfondire con workshop verticali e moduli avanzati mirati.
  
• Coinvolgimento trasversale: integrare competenze legali, tecnologiche e strategiche per offrire una visione completa delle implicazioni dell’AI.
  
• Monitoraggio e aggiornamento: verificare l’efficacia della formazione con strumenti di valutazione e aggiornare i contenuti in base all’evoluzione normativa e tecnologica.
  

Casi reali: cosa stanno facendo le aziende

Abbiamo osservato da vicino diverse realtà – sia corporate che PMI – che hanno già iniziato a implementare iniziative strutturate in questa direzione. Ecco alcuni modelli ricorrenti:

• Accademie digitali e piattaforme e-learning con percorsi distinti per profili funzionali (data scientist, AI translator, business analyst…), indipendentemente dal reparto di appartenenza.
  
• Progetti di reskilling e upskilling in collaborazione con università e tech provider, che combinano moduli tecnici sull’AI generativa con aspetti legali e di compliance.
  
• Bootcamp intensivi e workshop pratici pensati per i team di R&D e sviluppo prodotto, suddivisi per livello di esperienza.
  
• Programmi di AI responsabile, focalizzati su etica, trasparenza e uso sicuro dei dati, in contesti ad alta intensità informativa.
  
• Formazione gamificata per aumentare il coinvolgimento dei team operativi, con simulazioni, quiz interattivi e sfide collaborative.
  

Synesthesia: formazione, consulenza e soluzioni AI, tutto in uno

In Synesthesia lavoriamo da tempo al fianco delle aziende per progettare percorsi formativi su misura, affiancati da soluzioni tecnologiche integrate che rendano l’AI davvero accessibile, utile e sostenibile.

Dal design dei contenuti alla formazione interattiva, dalla consulenza legale alle piattaforme su misura, possiamo accompagnarti nell’adeguamento all’AI Act e, soprattutto, nella costruzione di una cultura aziendale che sfrutti l’intelligenza artificiale per innovare davvero.

Vuoi saperne di più o iniziare un assessment del tuo piano formativo?

Contattaci, siamo pronti ad accompagnarti nel cambiamento.

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.

Quali sono le capacità attuali dell’intelligenza artificiale?

L’intelligenza artificiale (IA) ha fatto passi da gigante negli ultimi anni, sviluppando capacità sempre più avanzate in diversi settori. Oggi le sue principali competenze includono:

• L’elaborazione del linguaggio naturale NLP – gli algoritmi possono comprendere e generare testo in modo naturale, come dimostrano chatbot, assistenti virtuali e traduttori automatici.
• Visione artificiale – le AI possono riconoscere oggetti, persone e scenari in immagini e video, con applicazioni che spaziano dalla sicurezza alla diagnostica medica.
• Apprendimento predittivo – sistemi di machine learning analizzano enormi quantità di dati per fare previsioni, migliorando processi decisionali in settori come finanza, marketing e medicina.
• Automazione e robotica – dai robot industriali ai veicoli autonomi, l’IA è sempre più presente nelle attività produttive e nei trasporti.
• AI generativa – modelli avanzati possono creare immagini, video, musica e persino codice software, trasformando il modo in cui produciamo contenuti digitali.

Tutte queste capacità stanno portando alla nascita di sistemi sempre più autonomi, in grado di operare in modo indipendente e di interagire con il mondo reale.

Cosa sono gli Intelligent Agents?

Gli Intelligent Agents, o agenti intelligenti, sono sistemi avanzati progettati per operare autonomamente in ambienti digitali o fisici. Il loro compito è percepire il contesto, prendere decisioni basate sui dati e migliorare le proprie prestazioni attraverso l’apprendimento continuo. Questi agenti AI possono variare in complessità: dai semplici chatbot che rispondono alle domande degli utenti fino agli assistenti virtuali in grado di gestire processi molto complessi. La loro versatilità li rende applicabili in numerosi ambiti, dall’automazione IT alla generazione di codice, dalla progettazione software agli strumenti di supporto decisionale.

Ciò che li distingue è la capacità di orchestrare autonomamente un workflow, utilizzando le risorse disponibili per portare a termine un compito. Grazie alle tecniche avanzate di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), gli AI Agents possono comprendere e rispondere agli input in modo strutturato, decidendo quando e come utilizzare strumenti esterni per ottimizzare il loro lavoro. Una capacità di adattamento e interazione li rende strumenti sempre più strategici, in grado di affrontare attività complesse e di integrarsi efficacemente nei flussi di lavoro aziendali. 

Cosa si intende per automazione digitale 

Questa capacità di integrarsi autonomamente nei flussi di lavoro aziendali apre la strada all’automazione digitale, dove gli AI Agents non solo ottimizzano compiti specifici, ma trasformano l’intero approccio alle operazioni quotidiane. Ma cosa si intende esattamente con automazione digitale?

L’automazione digitale altro non è che il processo che consente agli AI Agents di svolgere attività in modo autonomo, eliminando la necessità di intervento umano diretto. Grazie a questa capacità, infatti, i compiti ripetitivi o ad alto volume di dati possono essere gestiti in modo efficiente da software intelligenti, con un impatto positivo sulla produttività e una significativa riduzione degli errori.

Quali applicazioni?

Tra le applicazioni più comuni troviamo l’automazione dei processi aziendali (RPA), che permette di automatizzare operazioni come l’elaborazione di documenti, la gestione di email o l’aggiornamento di database. Un altro esempio significativo è l’intelligenza artificiale conversazionale, rappresentata dagli assistenti virtuali, che interagiscono con gli utenti, rispondendo a domande e risolvendo problemi in tempo reale. Inoltre, i sistemi decisionali autonomi utilizzano algoritmi avanzati per analizzare grandi quantità di dati e prendere decisioni strategiche in ambiti come la finanza o la logistica.

Dove ci sta portando l’era dell’intelligenza artificiale?

L’IA sta trasformando profondamente il nostro modo di vivere e lavorare. Le sue applicazioni si stanno espandendo in tutti i settori, dalla medicina all’industria, dalla finanza all’istruzione.

Nel prossimo futuro, vedremo un aumento dell’integrazione tra AI Agents e sistemi umani, con tecnologie sempre più personalizzate e capaci di adattarsi alle esigenze individuali.

Intelligenza artificiale e lavoro: quali prospettive?

L’impatto dell’intelligenza artificiale sul mondo del lavoro è certamente uno dei temi più dibattuti degli ultimi anni. Se è vero che da un lato la crescente automazione potrebbe ridurre la necessità di alcune mansioni tradizionali, dall’altro si aprono nuovi scenari e prospettive professionali che richiedono competenze diverse e più specializzate rispetto a qualche anno fa. Si tratta di un’evoluzione che porterà con sé importanti cambiamenti soprattutto nel modo in cui il lavoro viene organizzato e svolto.

In un precedente articolo abbiamo già discusso di questo aspetto per quanto riguarda lo sviluppo software, ma proviamo a fare qualche altro esempio. Allo stesso tempo, settori come la sanità, la finanza e la logistica vedranno una crescente integrazione dell’IA, creando nuove opportunità per chi saprà adattarsi a questo cambiamento. La collaborazione tra uomo e macchina diventerà essenziale, con AI Agents che supporteranno i professionisti nelle decisioni complesse e nelle attività ripetitive. 

Come abbiamo già visto, questi strumenti non sono progettati per sostituire completamente il lavoro umano, ma per affiancarlo e ottimizzarlo. Questo nuovo equilibrio porterà a una maggiore efficienza e a un miglioramento delle condizioni di lavoro in molte professioni. Di conseguenza, sarà necessaria una profonda redistribuzione delle competenze. Il sistema educativo e i programmi di formazione dovranno adattarsi per preparare le persone alle nuove esigenze del mercato, investendo in conoscenze tecnologiche, pensiero critico e capacità di problem-solving. Chi saprà aggiornarsi e sviluppare competenze in sintonia con i progressi dell’IA avrà maggiori opportunità di successo nel mondo del lavoro del futuro. Il cambiamento, se affrontato con consapevolezza e preparazione, potrà portare benefici significativi, favorendo l’innovazione e aprendo nuove possibilità di crescita professionale.

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 lavora incessantemente per creare 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.

Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale ha trasformato profondamente il mondo dello sviluppo software. Strumenti come ChatGPT, GitHub Copilot e altri modelli di AI generativa (GenAI) stanno ampliando le possibilità per sviluppatori di ogni livello. Tuttavia, nonostante le promesse di maggiore produttività, emergono sfide che dimostrano quanto sia ancora fondamentale il ruolo dell’esperienza umana.

Come usare l’AI per programmare: opportunità e primi ostacoli

L’adozione degli assistenti di codifica basati sull’AI si sviluppa in due direzioni principali:

1. Automazione e rapidità
L’AI si dimostra estremamente efficace nel generare rapidamente codice boilerplate, le parti standard e ripetitive necessarie in ogni applicazione, liberando gli sviluppatori per concentrarsi su logiche di business e aspetti creativi. Inoltre, la capacità di creare unit test automatizzati migliora la qualità del codice, rilevando errori o vulnerabilità già nelle prime fasi. Questo non solo accelera lo sviluppo, ma riduce il rischio di bug critici. Per i junior developer, questi strumenti sono un prezioso alleato: permettono di validare idee, creare prototipi e apprendere nuove competenze in meno tempo, aumentando il loro contributo ai progetti. Il risultato? Workflow più rapidi, efficienti e innovativi.

2. Supporto quotidiano
Gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale, come GitHub Copilot, stanno diventando essenziali per gli sviluppatori esperti. Oltre a semplificare operazioni di routine, fungono da “pair programmer” virtuali, offrendo suggerimenti contestuali che migliorano velocità e precisione. L’AI analizza il contesto del progetto per proporre soluzioni specifiche, riducendo il tempo dedicato alla ricerca di codice o best practice. Tra le funzionalità più apprezzate c’è la generazione automatica di documentazione, spesso poco amata dagli sviluppatori, che diventa semplice ed efficace grazie all’AI. Inoltre, l’AI agevola attività complesse come la rifattorizzazione del codice, identificando inefficienze e suggerendo miglioramenti, un supporto cruciale per mantenere il codice pulito e performante, soprattutto nei progetti di grandi dimensioni.

Il costo nascosto degli “AI coding assistant”

Esploriamo ora l’altro lato della medaglia. Con l’integrazione crescente di questi strumenti nel flusso di lavoro, possono sorgere insidie e sfide che, in alcuni casi, rischiano di rallentare il processo di sviluppo. Vediamo insieme come identificarle e come proteggersi da possibili errori in questa fase così cruciale dello sviluppo.

1. Bug nascosti e debito tecnico
   Il codice generato dall’AI spesso introduce bug difficili da individuare, poiché non violano le regole sintattiche, ma creano problemi logici in scenari complessi. Questi errori, spesso invisibili durante le revisioni iniziali, possono emergere in fasi critiche come l’integrazione o addirittura in produzione.
2. Superficialità nella comprensione
   I junior developer tendono ad affidarsi troppo ai suggerimenti dell’AI, limitando lo sviluppo di competenze fondamentali. La comprensione profonda del codice e delle scelte architetturali risulta spesso insufficiente, creando dipendenza dagli strumenti.
3. Rischi di sicurezza
   Durante audit di sicurezza, si è scoperto che l’AI può suggerire pratiche rischiose, come l’utilizzo di tecnologie deprecate o query non sicure. Questi problemi, se non identificati, possono avere gravi implicazioni per la sicurezza dei sistemi.

Come programmare con AI senza sacrificare la qualità

Per sfruttare al meglio gli assistenti di codifica, è essenziale adottare un approccio disciplinato e strutturato. Ecco alcune buone pratiche:

1. Revisione obbligatoria del codice
   Controllare ogni riga generata dall’AI attentamente. È importante che gli sviluppatori siano in grado di giustificare ogni scelta e correggere eventuali errori.
2. Priorità all’apprendimento
   Documentare il processo di sviluppo, annotando considerazioni e implicazioni di design, aiuta a comprendere meglio il codice generato e a costruire una conoscenza solida.
3. Limitare l’uso dell’AI ai compiti più adatti
   Utilizzare l’AI per codice boilerplate, documentazione e prototipi, lasciando che la logica critica e le decisioni architetturali siano sviluppate manualmente.
4. Condivisione delle conoscenze
   Creare Sessioni di revisione settimanali focalizzate sul codice generato dall’AI aiutano il team a identificare pattern ricorrenti e a migliorare le pratiche.

Il futuro: AI come collaboratore, non sostituto

Gli strumenti AI non renderanno obsoleti gli sviluppatori,  al contrario, ne valorizzeranno le competenze, soprattutto per quanto riguarda:

• Progettazione e visione strategica – l’AI può accelerare i processi, ma sono gli esseri umani a dover definire i confini e le priorità.
• Cura dei dettagli e rifinitura – la creazione di software realmente robusto e piacevole richiede attenzione agli utenti, empatia e un approccio artigianale.
• Gestione della complessità – l’aumento della produttività porterà a una maggiore quantità di codice, e la capacità di gestirlo sarà una competenza sempre più richiesta.

Costruire software migliore, non solo più velocemente

L’intelligenza artificiale ha il potenziale di rivoluzionare lo sviluppo software, ma il suo vero valore risiede nel potenziamento delle capacità umane, non nella loro sostituzione. Gli sviluppatori devono continuare a concentrarsi su qualità, sicurezza ed esperienza utente, ricordando che il codice rappresenta solo un tassello di un processo più ampio e complesso.

Il futuro dello sviluppo sarà una sinergia tra intelligenza artificiale e talento umano, dove la tecnologia accelera il ritmo, ma l’essere umano mantiene la direzione. Ed è proprio in questa guida consapevole che si trova il segreto per creare soluzioni non solo funzionali, ma realmente significative.

Autore: Francesco Ronchi

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 lavora incessantemente per creare 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 e performante per i tuoi progetti.

L’evento: che cosa dobbiamo aspettarci?

Torna al Museo Nazionale dell’Automobile (MAUTO) di Torino il prossimo 11 dicembre AI Heroes, l’evento interamente dedicato alle sfide e alle opportunità generate dall’intelligenza artificiale, con un attenzione particolare al suo uso nei contesti aziendali.

Organizzato da Synesthesia Events  (firma di un ricco ventaglio di appuntamenti dedicati al mondo tech come Droidcon Italy, Swift Heroes, Flutter Heroes), la giornata al Museo dell’Automobile vedrà la partecipazione di esperti di spicco, sponsor d’eccezione e speaker internazionali.

Gli speaker di AI Heroes

Tra questi, Piero Savastano, consulente, formatore e mentor nel campo del machine e deep learning, oltre che divulgatore su YouTube e TikTok e fondatore del progetto open source Cheshire Cat AI. Nel suo speech “Your AI, your rules”, Savastano illustrerà come creare un’ AI verticale, basata su modelli aperti e personalizzata.

Un ulteriore contributo a orientamento scientifico sul tema AI sarà offerto da Sivan Biham, responsabile della ricerca presso Healthy.io con esperienza in Computer Vision, Reinforcement Learning e Deep Learning, che esplorerà l’implementazione delle tecnologie Text-to-SQL nel database, per una migliore produttività del team e una significativa riduzione dei tempi di sviluppo delle query. 

Il Senior Solutions Engineer di Couchbase Elio Salvatore guiderà invece i partecipanti nel mondo della ricerca vettoriale sull’edge, dimostrando come questa possa alimentare app mobili e dispositivi IoT con un processo decisionale adattivo tramite un’efficiente distribuzione AI edge.

L’importanza della tematica e della necessità di creazione di un networking che condivida e rafforzi idee e progetti arriva anche dagli sponsor che hanno deciso di sostenere la conferenza.

Gli sponsor di AI Heroes

Al fianco del Main sponsor Synesthesia e dei Prime sponsor Spindox e Flutter, figurano i Feature sponsor Ineedit, Memoria e Seeweb e un ampio panel di supporting partners.

 “L’Intelligenza Artificiale è ormai parte integrante delle nostre esperienze professionali. In uno scenario che evolve e si amplifica in modo sempre più veloce, crediamo fortemente che un evento come AI Heroes sia necessario, per un confronto tra esperti e una visione sempre più chiara sulle possibilità presenti e future che questo strumento può offrire a tutti”, afferma Francesco Ronchi, Presidente e Founder di Synesthesia.

AI Heroes ti aspetta l’11 dicembre al MAUTO!

I biglietti sono in vendita. Scopri qui la soluzione giusta per te!

Scopri la nostra divisione legata all’Intelligenza Artificiale!

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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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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Obiettivi dell’AI Act

L’intelligenza artificiale ha rivoluzionato gli ultimi anni del mondo tecnologico e non solo, lo scenario di un mondo sempre più legato a questi strumenti è plausibile ma è fondamentale una regolamentazione che possa garantire la sicurezza di tutti.

Per questo motivo l’AI Act vuole assicurare che i diritti e le libertà dei cittadini siano sempre posti al centro dello sviluppo tecnologico, per garantire un corretto bilanciamento tra innovazione e protezione. Il principio alla base della norma è quello di responsabilizzazione e autovalutazione da parte delle aziende che producono sistemi di AI, che dovranno essere in grado di dimostrare che lo sviluppo delle tecnologie non lede in nessun modo i diritti fondamentali dell’uomo.

Un altro obiettivo ambizioso di questa legge è la promozione della leadership europea nel campo dell’AI: questa norma intende sostenere in particolar modo le PMI e le startup europee impegnate nella ricerca tecnologica, per poter recuperare terreno nei confronti di Stati Uniti e Cina, a oggi ancora distanti rispetto all’Unione Europea in materia alla ricerca in ambito di intelligenza artificiale.

Cosa comporta la normativa?

L’AI Act è stato approvato dopo circa 36 ore di negoziati tra il Consiglio e il Parlamento europeo ed è ancora al vaglio dei tecnici per l’approvazione di tutti i documenti. I punti critici di una discussione così ampia sono stati principalmente due: l’applicazione dell’intelligenza artificiale a sistemi di sorveglianza e la legislazione sui modelli fondativi. Per quanto riguarda la sorveglianza, il riconoscimento biometrico in tempo reale è stato negato se non per tre casi specifici, ovvero in casi di prevista ed evidente minaccia terroristica, per la ricerca di vittime e per la persecuzione di crimini molto gravi.

Questa “bocciatura”, voluta dal Parlamento, impone quindi grandi limiti alla polizia “predittiva”, che attraverso sistemi di intelligenza artificiale, è in grado di prevedere la probabilità con cui può essere commesso un reato, oltre che predire l’identità del colpevole.

Il secondo punto di discussione è riferito ai modelli fondativi, quelle forme di AI in grado di svolgere compiti complessi, allenati da enormi quantità di dati non categorizzati. I modelli più famosi sono GPT-4 di OpenAI e LaMDA di Google, su cui si basano rispettivamente ChatGPT e Bard.

L’AI Act prevede che l’inquadramento di questi modelli sia diviso in due categorie diverse in base all’impatto: alle intelligenze artificiali ad “alto impatto”, come GPT-4, vengono applicate ex ante le regole sulla sicurezza informatica, soprattutto per quanto riguarda la trasparenza dei processi di addestramento e la condivisione della documentazione tecnica, ancor prima dell’uscita sul mercato. Per le AI considerate a “basso impatto”, la legge viene applicata solo nel momento in cui le tecnologie vengono lanciate sul mercato.

AI Act: la situazione attuale

I provvedimenti attuati con l’AI Act sono diversi e prevedono procedimenti lunghi per essere attuati correttamente alle aziende. Per questo motivo la Commissione europea ha stimato una durata di 24 mesi per il dispiegamento totale delle funzioni, ma solo 6 mesi per inibire gli usi vietati, tra cui rientrano il divieto di social scoring (valutazione delle persone sulla base di comportamenti o caratteristiche personali) e di tecniche manipolative o di AI che sfruttano le emozioni e la vulnerabilità delle persone, a protezione dei cittadini vulnerabili.

Per poter affiancare le PMI e le startup più giovani, l’Unione Europea ha stipulato anche l’AI Pact, una conformità volontaria che aiuta le aziende ad adeguarsi all’AI Act prima ancora che esso diventi operativo.

Il processo di adozione della norma sarà guidato da un ufficio europeo dedicato all’intelligenza artificiale, oltre che da ambienti di test esenti da regole (detti regulatory sandbox) in cui le aziende potranno sperimentare le proprie tecnologie e renderle conformi alle disposizioni della legge. Sono, inoltre, previste pesanti sanzioni per chi non rispetta questa norma: si va dall’1,5% del fatturato globale (circa 7.5 milioni) fino al 7% (circa 35 milioni).

L’intelligenza artificiale è l’assoluta protagonista di questi ultimi anni nel mondo tech, le sfide da affrontare e le opportunità sono ancora molte. L’AI Act è un provvedimento sicuramente utile per chiarire i temi più delicati in materia di intelligenza artificiale, ma l’incertezza è ancora molta. Nei prossimi mesi vedremo come altre organizzazioni, oltre all’UE si muoveranno per aprire o chiudere il rubinetto, soprattutto in materia di privacy, di diritto d’autore e per la salvaguardia di alcuni profili professionali messi a rischio da questa nuova rivoluzione.

Se hai domande o feedback, scrivici. Saremo contenti di leggere le tue richieste o le tue opinioni.

Amazon: il progetto “Q”

L’azienda di Jeff Bezos annuncia, tramite la sua piattaforma Amazon Web Services (AWS), l’introduzione di due modelli di linguaggio basati sull’intelligenza artificiale che si occuperanno di generazione di testi e di personalizzazione delle ricerche web degli utenti.

Il vice presidente della unit AWS, Swami Sivasubramanian, sottolinea l’importanza di questi modelli che saranno in grado di aiutare gli acquirenti a trovare prodotti più facilmente e ad alimentare alcuni elementi di Alexa, per rendere l’assistente personale ancora più intelligente e intuitivo, grazie al LLM (Large Language Model).

Le soluzioni che Amazon intende implementare permetteranno, grazie all’integrazione Action Controller, di favorire una comunicazione più diretta e naturale con l’assistente vocale, con l’obiettivo ambizioso di costruire una tecnologia in grado di operare quasi completamente al posto dell’utente per quanto riguarda, per esempio, le smart home e la domotica.

Durante la conferenza Aws re:Invent 2023 tenuta a Las Vegas il 28 novembre, Amazon ha, inoltre, svelato il progetto Q, il nuovo chatbot (come Chat GPT per OpenAI) dedicato interamente alle aziende che, tra le varie funzioni, sarà in grado di completare automaticamente i codici sorgente e si potrà connettere a più di 40 strumenti aziendali per una corretta condivisione di informazioni.

Il LLM di Amazon, chiamato Olympus, verrà, inoltre, addestrato con circa duemila miliardi di parametri da cui attingere, lanciando una vera e propria sfida ai rivali di OpenAI che, invece, ne utilizza “solo” mille miliardi.

Apple: il progetto “Ajax”

L’azienda di Cupertino, dopo esser stata proclamata “brand più influente al mondo” per l’undicesimo anno di fila da Interbrand, è fortemente impegnata anche sul campo dell’intelligenza artificiale.

Da quattro anni un team guidato da John Giannandrea (ex capo ricerca di Google) lavora con l’obiettivo di creare un AI che sia in grado di conversare ed eseguire comandi vocali complessi, per superare definitivamente lo storico assistente vocale Siri.

Tim Cook ha anticipato che il team di innovazione è impegnato nella realizzazione di  un framework proprietario di nome “Ajax” che avrà all’interno un chatbot, anch’esso proprietario, denominato “Apple GPT” e che verrà addestrato con circa 200 miliardi di parametri utili alla costruzione della migliore AI conversazionale ma realizzata prima.Il motore neurale di questo ambizioso progetto sarà il chip A17 pro di Apple, che è stato lanciato da Apple a settembre 2023 con l’uscita del nuovo iPhone 15.

L’azienda, inoltre, intende implementare Xcode con l’intelligenza artificiale, così da poter assistere automaticamente gli sviluppatori app, da sempre punta di diamante del colosso di Cupertino.

Quali saranno i prossimi passi?

Il tema dell’intelligenza artificiale è il più discusso dell’ultimo anno, due giganti come Amazon e Apple non possono limitarsi a rincorrere le altre multinazionali arrivate (incredibilmente) prima e promettono quindi ingenti investimenti in questo settore.

Amazon ha deciso di investire 4 miliardi di dollari in una start-up chiamata Anthropic (fondata da ex dirigenti di OpenAI), Apple, invece, dichiara l’intento di investire un miliardo l’anno in progetto di AI.

La domanda: “Perché questo incredibile ritardo?” al momento non ha trovato alcuna risposta. Gli analisi e gli esperti del mondo Tech dicono che in fondo non ci si aspettava l’exploit della piccola ma dinamica OpenAI e l’interesse degli utenti attratti da un’ottima user experience, o che semplicemente i due colossi abbiano avuto meno personaggi talentuosi nei loro team di lavoro.

Per scoprire chi vincerà la nuova corsa all’oro dell’AI, non ci resta che attendere le novità che sicuramente saranno ancora un super trend topic per il 2024. Resta sintonizzato/a con il nostro Synblog per non perderti le informazioni più aggiornate e curiose dal mondo tech.