Nozioni di informatica in sintesi

Mentre l’UE intende garantire sicurezza e trasparenza ai propri cittadini con l’AI Act, le aziende sono sempre più incerte riguardo agli obblighi giuridici che la legge sull’intelligenza artificiale comporta per loro. Una cosa è certa: l’IA è ormai entrata a pieno titolo nella quotidianità aziendale. Ti spieghiamo come utilizzare l’IA nella tua azienda in modo conforme alla normativa, nel rispetto dell’AI Act dell’UE!

In un cantiere vengono scattate ogni giorno numerose foto. Tuttavia, con l’aumentare del numero di scatti cresce anche il carico di lavoro: dove è stata scattata una foto? A quale progetto appartiene? Il soggetto è già presente nell’archivio? Il file è stato modificato in un secondo momento? E sarà possibile ricostruire in seguito cosa avrebbe dovuto documentare l’immagine?

Un dipendente chiede all’assistente IA interno quali siano le attuali norme in materia di ferie. La risposta sembra convincente, ma è comunque errata. Il modello linguistico non conosce l’effettivo accordo aziendale, bensì genera una risposta che sembra plausibile sulla base delle conoscenze acquisite durante l’addestramento. Forse conosci proprio questo problema per esperienza personale.

La governance dell'IA crea un quadro vincolante per un utilizzo sicuro, trasparente e conforme alla legge dell'intelligenza artificiale. Essa integra la gestione aziendale, la gestione dei rischi, la protezione dei dati, la sicurezza informatica e lo sviluppo tecnico. La governance diventa così una componente fondamentale di ogni strategia di IA sostenibile.

Nel giro di pochi minuti l’equilibrio tra produzione e consumo si altera e la rete elettrica va sotto pressione. Scene come queste fanno ormai parte della quotidianità di molti fornitori di energia. Ma cosa significa questo, concretamente, per la gestione di un sistema energetico sempre più complesso? È proprio qui che entra in gioco l’intelligenza artificiale.

Le aziende memorizzano continuamente enormi quantità di dati. Sensori, sistemi ERP, soluzioni CRM, applicazioni cloud e dispositivi IoT forniscono nuove informazioni ogni secondo. Il vero valore aggiunto deriva solo dall’integrazione, dall’elaborazione e dalla messa a disposizione di questi dati senza errori, in vista di successive analisi.

Lo standard aperto consente di integrare in modo standardizzato le applicazioni di intelligenza artificiale con i sistemi aziendali, le fonti di dati, le API e gli strumenti esterni. In questo modo, i modelli linguistici hanno accesso a informazioni aggiornate e possono non solo recuperare dati, ma anche eseguire azioni in diverse applicazioni.

A volte una singola foto può fare la differenza per milioni di persone: un’immagine del cantiere può determinare se verranno erogati i finanziamenti di cui c’è urgente bisogno – oppure se, alla fine, si rischia una complessa procedura di verifica e, nel peggiore dei casi, la perdita totale dei contributi statali.

Solo pochi anni fa, per trovare informazioni ci si affidava quasi sempre ai motori di ricerca tradizionali come Google. Gli utenti inserivano un termine di ricerca, cliccavano su diversi siti web e confrontavano autonomamente le informazioni ivi disponibili. Questo comportamento di ricerca sta attualmente subendo un cambiamento radicale...

La sicurezza nello sviluppo del software non è una caratteristica opzionale, ma un requisito fondamentale. Tuttavia, la pratica dimostra sempre che spesso le vulnerabilità della sicurezza vengono scoperte solo in ritardo nel processo di sviluppo o addirittura durante il funzionamento, ed è proprio qui che entrano in gioco i test statici di sicurezza delle applicazioni (SAST).

In questo articolo scoprirete in quali aree l'IA viene già utilizzata oggi nelle risorse umane, quali vantaggi offre e quali sfide dovete considerare quando la introducete. Utilizziamo anche esempi specifici per mostrare come le aziende utilizzano con successo l'IA nelle risorse umane.

In questo articolo analizzeremo il significato pratico dell'IA, i vantaggi che offre e le aree in cui può essere utilizzata già oggi. Vi mostreremo inoltre a cosa dovete prestare attenzione quando utilizzate l'IA e come potete iniziare a lavorare con gli strumenti supportati dall'IA passo dopo passo.

Il campo dell'intelligenza artificiale è stato considerato uno degli sviluppi più importanti nel campo dell'intelligenza artificiale fino ad oggi. A differenza dei sistemi di IA tradizionali, che rispondono principalmente a richieste individuali, i sistemi di IA agici possono pianificare attività in modo indipendente, prendere decisioni ed eseguire processi in modo automatico.

Volete sapere se Scrum o Kanban sono la scelta giusta per voi? Entrambi i metodi agili sono tra i più noti metodi di gestione dei progetti ed entrambi possono aiutarvi a gestire in modo più chiaro requisiti complessi.

Per molto tempo, i dati delle immagini mediche sono stati considerati una "fonte di verità" affidabile. Radiografie, risonanze magnetiche e TAC fornivano prove apparentemente inequivocabili per le diagnosi e costituivano la base per le decisioni sulle prestazioni nel settore assicurativo. Tuttavia, questo status viene messo sempre più a repentaglio.

Quando si esegue l'intelligenza artificiale a livello locale, i modelli e le applicazioni vengono eseguiti direttamente sulla propria infrastruttura, che si tratti di un server in azienda o di un potente hardware sul posto di lavoro. In questo modo non solo si ha un maggiore controllo sui dati, ma anche sui costi, sulle prestazioni e sulla personalizzazione.

Applicazioni come ChatGPT, Gemini o altri sistemi supportati dall'intelligenza artificiale forniscono testi, analisi, concetti o codici in pochi secondi. Ma nella pratica, diventa subito chiaro che la qualità dei risultati non è una coincidenza. Dipende in larga misura dalla precisione e dalla struttura della richiesta.

L'intelligenza artificiale è arrivata da tempo nella vita aziendale di tutti i giorni. Che si tratti di processi automatizzati, analisi intelligenti o IA generativa, le applicazioni potenziali sono in rapida crescita. Allo stesso tempo, però, aumentano anche i requisiti di protezione dei dati, trasparenza e sicurezza legale. È proprio qui che entra in gioco il tema della compliance dell'IA.