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Digital Twin, simulazione e ambiti di utilizzo

I digital twin esistono da molto tempo, seppur in questo momento in cui si parla solo di Metaverso in versione “pop”, inteso come gaming, il significato che viene associato a questo concetto è di replica in senso di virtualizzazione ed estensione temporale (eventi, land, conversione a gioco di un qualcosa di reale).

In realtà sono un ottimo strumento per eseguire simulazioni, ottimizzazioni, stime e addestramenti da cui, diverse aziende in diverse industrie potrebbero trarre nuovi benefici e opportunità, se ben interpretate.

Ci sono diversi casi d’uso e studi di Digital Twin, che sto portando avanti con aziende in ambiti differenti:

  • Manutenzione predittiva: creazione di repliche virtuali di un dispositivo fisico per simulare il comportamento del dispositivo in diverse situazioni e analizzare i dati per prevedere eventuali problemi e interventi di manutenzione preventiva
  • Ottimizzazione dei processi produttivi: analizzasi di processi produttivi per individuare eventuali inefficienze o problemi, permettendo alle aziende di apportare modifiche mirate per migliorare l’efficienza e ridurre i costi
  • Simulazione di scenari: simulare situazioni complesse, come ad esempio il funzionamento di un impianto in condizioni estreme o il comportamento di un veicolo in situazioni di emergenza (video), permettendo di valutare la sicurezza e la fattibilità di determinati progetti o prodotti
  • Formazione e addestramento: sistemi di training per la formazione e l’addestramento di tecnici e operatori, permettendo loro di acquisire competenze e conoscenze su dispositivi e processi senza dover lavorare direttamente sui dispositivi fisici.
  • Supporto alla progettazione: test di diverse soluzioni in una replica virtuale prima di passare alla produzione, permettendo di individuare eventuali problemi o inefficienze a monte e di correggerli in modo tempestivo.

Nel video una simulazione delle conseguenze di un incidente a differenti velocità. Magari non è preciso al 100%, ma può aiutare a migliorare parti del veicolo, meccanismi di protezione e modalità di comportamento di parti in caso di eventi simili (senza necessità di riprodurre in “laboratorio” lo stesso evento con costi e tempi differenti.

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Generative AI & Roblox: tutti possono esser creators

Roblox, la piattaforma di gioco online con 58,8 milioni di utenti giornalieri, dopo l’annuncio dei dati del periodo, ora ha annunciato che utilizzerà l’AI generativa nella sua piattaforma.

L’obiettivo è quello di rivoluzionare la creazione dei contenuti sulla propria piattaforma grazie all’uso dell’Intelligenza Artificiale generativa. I creators di Roblox potranno utilizzare questi strumenti per rendere la creazione di contenuti più facile e veloce, nonché per integrare la creazione di 3D con la scrittura di codice.

L’obiettivo finale è quello di rendere ogni utente un creators, consentendo anche ai principianti di avere un punto di partenza valido e poter sviluppare la propria creatività senza limiti.

La piattaforma sta affrontando delle sfide tecniche uniche per generare contenuti interattivi in modo automatico e allo stesso tempo mantenere la sicurezza del servizio e dell’esperienza degli utenti ad alto livello viste le numerose critiche ricevute nell’ultimo anno.

Che l’AI potesse esser un acceleratore per il mondo del gaming lo avevo scritto in alcuni post.

Qui il comunicato ufficiale di Roblox https://blog.roblox.com/2023/02/generative-ai-roblox-vision-future-creation/

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L’apocalisse ChatGPT

L’intelligenza artificiale (IA) e le sue varie applicazioni, come ChatGPT, stanno già avendo un impatto significativo sulle imprese in tutto il mondo. 

ChatGPT è un sistema IA in grado di generare testo (e non solo) simile a quello umano in base a un dato prompt. 

La domanda che le aziende devono porsi non è più sul suo utilizzo all’interno del proprio business e non è più una questione di “se serve” , ma di quando verrà implementato. 

È importante che le imprese rimangano informate e proattive nell’adozione di queste tecnologie per rimanere competitive in un mondo digitale.

L’IA ha fatto molta strada negli ultimi anni, con significativi progressi nella tecnologia e negli approcci. I chatbot sono programmi informatici progettati per simulare una conversazione con gli utenti umani, soprattutto su Internet. ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) è un tipo di chatbot che utilizza IA e apprendimento profondo per produrre testo simile a quello umano e intrattenere conversazioni con gli esseri umani.

Alla sua base, ChatGPT si basa su un modello di lingua trasformativo, che è un tipo di rete neurale addestrata su un grande dataset di lingua umana. La rete neurale è progettata per elaborare e analizzare la lingua in modo simile a come fanno gli esseri umani e per generare risposte appropriate e coerenti nel contesto.

Per generare risposte, ChatGPT elabora il testo di input utilizzando una serie di strati di neuroni interconnessi, che sono i blocchi di base delle reti neurali. Ogni strato di neuroni riceve l’input dallo strato precedente, esegue un’operazione matematica sull’input e passa l’output al prossimo strato. L’ultimo strato di neuroni genera il testo di output, che è la risposta del chatbot all’input.

La rete neurale viene addestrata utilizzando un processo chiamato retropropagazione, che consiste nell’aggiustare i pesi delle connessioni tra i neuroni in base all’errore tra l’output previsto e l’output desiderato. Questo processo consente alla rete neurale di imparare e migliorare la sua capacità di generare risposte simili a quelle umane nel tempo.

Partendo da questo condivisibilissimo punto di vista il report esplora come ChatGPT e AI in generale siano destinati a sconvolgere le imprese a breve e lungo termine, esaminando i recenti progressi nelle tecnologie e il loro potenziale impatto su varie industrie. 

Ecco il report https://link.mtvrs.it/TheChatGPT-Apocalypse

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Gaming e la rivoluzione della Intelligenza Artificiale Generativa

Qualche giorno fa ho fatto un colloquio ad un game designer e la chiacchierata piacevole è andata avanti poi per circa un’oretta, su diversi temi, anche fuori dal perimetro del colloquio, entrando nella sfera di passioni e ragionamenti di mercato, nonché potenzialità dell’AI generativa nel mondo del gaming. La prima cosa che più mi è rimasta in mente di lui è la sua eccitazione e meraviglia legata alla potenzialità dell’AI, ma non tanto in generale, quanto rispetto alla sua competenza e alle potenzialità applicate al suo lavoro: non paura appunto, ma opportunità. Non timore di imparare, ma voglia di governare.

In sintesi i ragionamenti fatti si basavano su 4 punti:

  • Questo potere creativo è ora disponibile per chiunque possa imparare alcuni semplici strumenti.
  • Questi strumenti possono creare un numero infinito di variazioni in modo altamente iterativo.
  • Una volta addestrato, il processo è in tempo reale – i risultati sono disponibili quasi istantaneamente.
  • Non esiste una tecnologia così rivoluzionaria per i giochi dal 3D in tempo reale.

Allora, dove sta andando questa tecnologia? E come trasformerà il gioco? Innanzitutto, però, esaminiamo cos’è l’IA generativa?

Per capire a cosa siamo di fronte e come AI generativa può cambiare intere industrie e competenze, provo a fare un ragionamento sul mondo del gaming e come questo può beneficiarne (cosa che sta già facendo) prima di molte altre industrie.

Che cos’è l’AI generativa

L’AI generativa è una categoria del machine learning. L’intelligenza è in grado di creare contenuti originali in risposta ai suggerimenti dell’utente. Attualmente è particolarmente in voga la generazione di testo (ChatGPG) e di immagini (Stablediffusion, MidJourney, Dall-E). Seppur il T2I (Text to Image) ed il T2T (Text to Text) siano tra i più maturi in questo momento, è in corso un lavoro di sperimentazione praticamente in ogni dominio creativo, dall’animazione agli effetti sonori, alla musica, persino alla creazione di personaggi e avatar virtuali con personalità arricchite ed in grado di conversare. Tra le classificazioni che stanno emergendo tra i diversi sistemi AI generativi, ci sono:

  • Text to Image (T2I)
  • Text to Video (T2V)
  • Text to Audio (T2A)
  • Text to Text (T2T)
  • Text to Motion (T2M)
  • Image to Text (I2T)
  • Audio to Text (A2T)
  • Audio to Audio (A2A)
  • Brain to Text (B2T)
  • Text to Code (T2C)
  • Text to 3D (T23D)
  • Text to NFT (T2N)
  • …. Text-to-Everything!

L’intelligenza artificiale non è una novità, soprattutto oggi, e soprattutto nel mondo del gaming, ovviamente. Se tornassimo indietro nel tempo anche i primi giochi, come il Pong di Atari, avevano avversari controllati dal computer per sfidare il giocatore. Questi “nemici” virtuali, tuttavia, non erano animati da AI come la conosciamo oggi, ma erano semplicemente procedure scritte, a stati finiti in molti casi, realizzate dagli sviluppatori del gioco, che simulavano un avversario artificialmente intelligente, con comportamenti in linea generale standard ma soprattutto non potevano imparare progressivamente con il passare del tempo e delle partite.

Ciò che è diverso oggi, a distanza di anni, è sicuramente la quantità di potenza di elaborazione e calcolo disponibile, la scalabilità delle architetture e grazie a microprocessori più veloci e al cloud. Con questo “nuovo” potere, oggi è possibile costruire grandi reti neurali in grado di identificare modelli e rappresentazioni in domini altamente complessi.

AI a servizio del mercato, e del gaming

Siamo in un momento in cui di segnali che l’AI sia qui per rimanere e non per esser una tecnologia di passaggio ne abbiamo.

Negli ultimi anni la mole di pubblicazioni e ricerche sul tema dell’AI in generale è aumentata drasticamente e sempre più aziende hanno iniziato ad adottare piattaforme e soluzioni per introdurre processi e modelli basati su intelligenza artificiale all’interno dei propri business. Molte aziende inoltre hanno avviato progetti di R&S . Il risultato è un’esplosione di interesse e innovazione sul tema sicuramente crescente.

Nel mondo dell’intrattenimento, in particolare del gaming (una delle industrie più ampie e sviluppate a livello mondiale), l’interesse per l’AI è sicuramente in forte crescita e le motivazioni sono piuttosto facili da individuare ed evidenti. I giochi sono la forma di intrattenimento più complessa, in termini di numero assoluto di tipi di risorse coinvolte ( 2D art, 3D art, effetti sonori, musica, dialoghi, coding ecc. ). I giochi sono anche i più interattivi, con una forte enfasi sulle esperienze in tempo reale. Questa complessità progettuale legata ad una necessità di costante sviluppo ed evoluzione, crea una forte barriera all’ingresso per i nuovi produttori di giochi per via un costo elevato di produzione che diventa sempre più alto.

Per fare un esempio, il gioco Red Dead Redemption 2 è uno dei giochi più costosi mai prodotti, con un costo stimato di circa 500 milioni di dollari. È facilmente intuibile la motivazione se ci avete giocato: è uno dei mondi virtuali più belli e completamente realizzati, a mio avviso, di qualsiasi gioco sul mercato. Ci sono voluti quasi 8 anni di sviluppo, con oltre 1.000 personaggi attivi nel gioco ( ognuno con la propria personalità, caratterizzazione e doppiatore ), un mondo di quasi 30 miglia quadrate, più di 100 missioni suddivise in 6 capitoli e quasi 60 ore di musica create da oltre 100 musicisti. Giusto per dare una idea.

Ora, per dare l’idea di complessità, pensiamo invece a Microsoft Flight Simulator: più che un gioco una esperienza di volo completa che a confronto con il gioco di cui sopra non ha nulla a che vedere. E non intendo a livello di gioco, ma di dimensione progettuale. Microsoft Flight Simulator consente ai giocatori di volare in tutto il pianeta Terra. In che modo Microsoft può aver creato un gioco così mastodontico? Lasciando che una intelligenza artificiale lo facesse. Microsoft ha infatti collaborato con blackshark.ai, e ha addestrato un’AI a generare un mondo 3D fotorealistico, partendo dalle immagini satellitari 2D.

Ho fatto questo esempio per far dare  che sarebbe stato letteralmente impossibile costruire un gioco di queste dimensioni senza l’ausilio dell’AI, e senza pensare che questo modello di sviluppo non si è fermato alla prima produzione, ma sta continuando a sviluppare e migliorare ambientazioni nel tempo, sempre più dettagliate e sempre diverse.

Se oggi quindi vediamo l’intelligenza artificiale generativa come un gioco passatempo da cui estrapolare sfondi, volti, ambientazioni e immagini per le prossime slide, di fatto ci stiamo limitando a vedere la punta di un iceberg e non quello che sta emergendo veramente: avremo modello AI generativi per ogni risorsa specifica, e nel caso dei giochi, modelli per la produzione di singole parti di gioco, meccaniche e dettagli.

Finora i generatori di immagini 2D come Stable Diffusion o MidJourney hanno catturato la maggior parte dell’attenzione sul tema dell’AI generativa per via della loro natura semplicità e per la qualità delle immagini che possono esser generate. Ma già adesso sono presenti sul mercato modelli di intelligenza artificiale generativa praticamente per tutte le risorse coinvolte nella produzione di un gioco, dai modelli 3D, alle animazioni dei personaggi, ai dialoghi e alla musica.

L’effetto collaterale del valore dei contenuti a mio avviso calerà drasticamente, andando effettivamente a zero in alcuni casi. Ma non deve esser una preoccupazione:

Chris Anderson disse: “ Ogni abbondanza crea una nuova scarsità”.

Leggendo post, articoli e annunci di sviluppatori e società di sviluppo di giochi che stanno sperimentando l’integrazione dell’AI generativa nei loro piani di produzione, il più grande impatto rilevato è senza dubbio la drammatica riduzione di tempo ed i costi di sviluppo, passando da stime di creazione di concept art di una singola immagine da settimane a qualche ora.

Per essere chiari, visto che di questo ne ho letto più volte in questi giorni, gli artisti, i creator ed i copywriter non rischiano di essere sostituiti dall’AI (come ho già detto in un post qualche giorno fa) ma sicuramente dovranno adeguare le loro competenze e non lavorare più da soli: d’ora in avanti la produzione di contenuti potrà esser impostata in termini di direzione creativa iniziale e quindi esser consegnata all’esecuzione tecnica a un’intelligenza artificiale.

Siamo ancora agli inizi di questa rivoluzione e molte pratiche, metodi e approcci dovranno ancora essere perfezionati, ma abbiamo una rivoluzione davanti agli occhi. C’è un’enorme quantità di lavoro da fare quando scopriamo come sfruttare questa nuova tecnologia per i giochi, e saranno generate enormi opportunità per le aziende che si spostano rapidamente in questo nuovo spazio.

Cosa aspettarci dal 2023?

Nel 2022, abbiamo assistito a un’esplosione del text-to-2D, poiché Dall-E, MidJourney e Stable Diffusion come ho detto hanno ottenuto risultati straordinari. Il text-to-3D, l’audio, il video e altro ancora sono stati esplorati dai ricercatori, ma nel 2023 ci si può aspettare di vedere applicazioni pratiche di modelli generativi che permeteranno la creazione di tutti i tipi di nuovi media.

Si prevede che i modelli multimodali, che combinano diverse modalità come la parola, l’audio, l’immagine e il testo, diventeranno sempre più popolari, guadagnando importanza come strumenti per creare un’interazione unica tra diverse modalità di input, permettendo una profonda comprensione ed una evoluzione maggiore nella produzione di contenuti.

Con l’avvento inoltre di queste nuove potenzialità, è probabile che vedremo nascere nuovi modelli di gioco focalizzati e potenziati dall’utilizzo e la  combinazione della potenza dei modelli generativi: avremo giochi in grado di creare esperienze personalizzate, sbloccando la possibilità di giochi in grado di forkare, ed nel quale una singola versione può essere personalizzata in milioni di versioni diverse, con costi di sviluppo bassi e alto valore di replay.

Questo nuovo genere aumenterà l’engagement degli utenti con narrazioni altamente uniche e personalizzate. Gli sviluppatori di giochi potranno esplorare un nuovo paradigma di storytelling e giochi basati su narrazioni ad infinite possibilità di esplorazione e gameplay.

Inoltre, l’IA generativa permetterà agli sviluppatori principianti di giochi di costruire le proprie esperienze giocabili senza alcuna esperienza di codifica. I linguaggi di programmazione basati sull’immagine e gli editori semplici drag-and-drop, il no-code/low-code in generale, permetterà alle persone di creare e condividere rapidamente i loro progetti generativi con pochi clic.

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Una buona ed una cattiva notizia sull’Intelligenza Artificiale

Buona notizia: l’AI non vi sostituirà come professionisti o aziende
Cattiva notizia: lo farà una persona o una azienda che usa l’AI

Dopo mesi di lavoro, generando oltre centinaia immagini, centinaia di testi, facendo prove di integrazione con script e tools terze parti, oltre ad aver tenuto corsi sugli impatti dell’AI davanti a creativi, professionisti e universitari, e confronti su pro e contro, ho maturato una certezza, e resa ancora più radicata: non c’è nel futuro un modello che non preveda l’utilizzo di un sistema di Intelligenza Artificiale.

Abbiamo tirato fuori il genio dalla lampada e non credo che saremo più in grado di rimetterlo dentro.

I risultati che si vedono già in questi giorni di hype ne sono l’esempio.

Dopo aver letto alcuni libri (Power and Prediction e Le macchine di Dio) durante questo periodo di ferie, inoltre, mi è ancora più chiara una idea: la tecnologia è e sarà sempre lo strumento, il potenziamento e l’opportunità per l’uomo, ma servono e serviranno di più esseri umani, con nuove skill e capacità interpretative, per portare tali tecnologie all’eccellenza e alla massima espressione. Sempre di più.

L’AI ci aiuterà ad essere più efficaci, a sviluppare operazioni specifiche, ad eseguire compiti ripetitivi più velocemente e ad automatizzare molto lavoro manuale e supportarci nei processi di ricerca e razionalizzazione.

Finalmente abbiamo l’opportunità di recuperare alcune di quelle risorse e quel tempo che abbiamo perso negli anni a causa di modelli e processi economici fatti eccessi, di tagli di risorse, di tempi folli e di dispersione della creatività e della ricerca del risultato a tutti i costi.

Questa onda tecnologica sta creando un potenziale spazio per concentrarsi di più su temi importanti, su idee migliori e più creative, invece di trovarci a fare operazioni noiose in cui il valore apportato è minimo, o ancora peggio dover spendere tempo ad attendere operazioni che possono esser fatte rapidamente e senza un impatto su altri.

Voglio alzare ancora di più la preoccupazione di chi non sta al passo con i tempi e tende a rimanere indietro perché è sempre diffidente verso il cambiamento: bene, sappiate che se fino a questo momento avete perso l’opportunità di utilizzare strumenti basati sull’AI, è ora di farlo.

Perché? Perché quello che succederà a partire da adesso, nei prossimi tempi, è che ogni creativo, ogni azienda che non dedicherà tempo e budget all’apprendimento, e all’utilizzo di strumenti di AI presto rimarrà molto (sottolineo molto) indietro e sarà costretto un giorno a imparare rincorrendo qualcuno che avrà preso talmente tanta distanza da diventare impossibile da recuperare.

Siamo ancora all’inizio, ma la velocità di sviluppo e crescita sta andando ad una nuova velocità.

Abbracciamo e rendiamo complementare questo cambiamento, lavorandoci insieme: non è una minaccia, ma una grande opportunità di sviluppo evolutivo.

È tempo di ragionarci in modo strutturato. Parliamone.

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L’Era della Creatività Artificiale

L’intelligenza artificiale sta conquistando il mondo (almeno così sembra dall’hype delle ultime settimane e forse lo stava già iniziando a fare prima di questa wave).

Siamo stati travolti da strumenti di AI generativa come #ChatGPT, #Midjourney, #stablediffusion, #Lensa o #DALL•E, ma questo a mio avviso è solo l’inizio di un processo di adozione molto più ampio e che vedrà nel 2023 nuove progettualità fortemente orientate all’integrazione di sistemi di AI in diversi processi di business.

L’avvento di questi strumenti di AI pone oggi la seguente – frequente – domanda: cosa significa essere un creativo nell’età della creatività artificiale?

La creatività artificiale è un nuovo spazio sottile tra macchina e uomo, tra produttività e creatività, che influenzerà la vita di miliardi di lavoratori nei prossimi anni. Alcuni lavori verranno sostituiti, altri verranno potenziati e molti altri verranno reinventati in modo irriconoscibile.

Più tardi pubblico un approfondimento perché questa chart mi ha stimolato una enorme riflessione (che sto scrivendo). Intanto vi condivido questo landscape interessante.

🔥 C’è di più… molto, molto di più in arrivo!

Se ti interessano questi temi (e vuoi esser aggiornato su prossimi contenuti) ne scrivo qui Fabio Lalli e sul gruppo Telegram #MTVRS qui https://t.me/mtvrs_it

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7 previsioni (sintetiche) per le aziende nel #Web3 per il 2023

Negli ultimi tempi come avrete notato ho iniziato a scrivere di Web3 e Metaverso, e questo mi sta portando ad approfondire su diverse industrie tematiche non solo tecnologiche ma anche e soprattutto legate agli impatti sui modelli di business e la transizione digitale tra web2 e web3. Qui di seguito alcune che ho in mente da un po’ e che sono  frutto dell’esperienza e insight a cui sto accedendo negli ultimi mesi, integrando inoltre richieste dei clienti e del mercato, giorno dopo giorno:

  1. Le aree di R&D e Innovazione si focalizzeranno prevalentemente su tema metaverso, in molti casi rivedendone anche il nome (marketing sempre e ovunque): e questo sta già accadendo. I leader dell’innovazione sono ora chiamati a responsabilità aggiuntive per generare nuove revenue e modelli di coinvolgimento in considerazione delle crescenti generazioni di acquirenti (Z e Alpha), sono nativi web3. Il metaverso prenderà il controllo della maggior parte dei budget dell’innovazione del 2023
  2. L’AI verrà implementata in diversi ambiti, grazie alla maggiore accessibilità di piattaforme saas, api per scalare diversamente progetti e ambiti della blockchain: l’Intelligenza Artificiale risolverà i problemi di scalabilità e sviluppo, facilitando l’accesso per le aziende che ne stanno comprendendo i benefici e gli impatti potenziali
  3. Molte aziende inizieranno attività di Marketing nel Web3 attraverso gli Influencer Virtuali, avatar e “mascotte”, potendone governare meglio non solo temi, toni, immagine e valori ma soprattutto la totalità dei diritti di immagine e tutto l’eventuale indotto di licensing: gli utenti si rivolgeranno sempre di più agli esseri umani per la conversazione con un brand, e le aziende creeranno esseri virtuali, fortemente abilitati da AI, per implementare quell’interazione su più vasta scala
  4. La progettazione Phygital sarà il modo per posizionarsi correttamente nel Web3: basandosi sul punto 1, l’utilità delle esperienze controllate dai token può essere attivata sia da beni digitali che da beni/servizi fisici. Per raggiungere il più ampio pubblico possibile, le aziende combineranno entrambe i canali per avere una esperienza continua e fortemente legata
  5. La co-creazione con i clienti sarà un tema principale del brand: mentre le aziende stanno comprendendo l’importanza dell’engagement e della costruzione della relazione con i clienti, anche attraverso lo sviluppo di comunità, tra i progetti e gli investimenti che vedo maggiormente in crescita ci saranno quelli di sviluppo di iniziative di co-creazione, decentralizzate, per coinvolgere il pubblico in modo più personalizzato, attivo e partecipativo e soprattutto fortemente legato al processo di costruzione di valore e unicità dei prodotti.
  6. Nasceranno nuovi strumenti di community management e saranno adottate nelle strategie delle aree di Digital Marketing, man mano che emergeranno nuove necessità e gap funzionali. Per esempio piattaforme oggi note come Discord e Slack, hanno una UX che non è il massimo per la gestione e attivazione di community, ma soprattutto non soddisfano a pieno alcune funzionalità per il coinvolgimento all’interno delle comunità, soprattutto web3 (wallet connect, minting, pagamento). Vedremo sicuramente nascere nuovi strumenti anche da parte di grandi brand e piattaforme enterprise (ad esempio, il progetto NFT di Salesforce, ecc.)
  7. Diverse Blockchain e protocolli espanderanno i loro programmi di sviluppo per le aziende dando vita a nuovi servizi e possibilità di integrazione: anche questo sta già accadendo. Nella fase di adozione iniziale i progetti blockchain si sono occupati del “finanziamento” e sviluppo dell’ecosistema e hanno investito molti soldi per onboarding di sviluppatori. Nel 2023 vedremo un focus maggiore sull’onboarding delle aziende attraverso implementazione di servizi, modelli di business e formazione. I token (#NFT) saranno il modo principale per le aziende di far entrare gli utenti nel metaverso: per quanto ci piaccia credere il contrario, il metaverso è ancora una realtà lontana. Ad oggi, il modo più tangibile per avviare un’attivazione Web3 come azienda è attraverso la tokenizzazione e le esperienze controllate dai token

Aggiungi un tuo commento e o un tuo spunto se non sei d’accordo con le mie previsioni 👇

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Il mondo immateriale e la rivoluzione del Metaverso

La pandemia ha costretto le organizzazioni di tutti i settori a adattarsi in numerosi modi. In generale, le aziende hanno dovuto esplorare nuovi metodi per interagire con i clienti ed il pubblico online. E lo hanno fatto sia implementando il lavoro ibrido, creando eventi virtuali o incoraggiando le interazioni sociali alternative attraverso piattaforme di gaming. Le aziende di tutto il mondo hanno dovuto cambiare il modo di comunicare degli ultimi anni.

Non c’è dubbio, siamo ad un punto di nuova svolta.

Questa pressione verso il cambiamento ha fatto aumentare la consapevolezza sull’importanza dell’immersività e del metaverso come concetto e tutto l’intorno del contesto ha generato le discussioni sui suoi utilizzi potenziali. Ora l’attenzione si sta spostando su come le organizzazioni e gli individui possano partecipare a diversi livelli. Ci stiamo ponendo domande su come le organizzazioni possano trarre profitto, direttamente dagli eventi ai prodotti e servizi, o indirettamente attraverso maggiori opportunità di collaborazione o esperienze migliorate, come la formazione, l’educazione o il coinvolgimento.

Ma cos’è il metaverso? È solo l’ultima una buzz world o è il futuro, realisticamente?

In questa ricerca che vi allego sotto con link emerge che le persone si aspettano che il metaverso diventi mainstream entro il 2030. Questo non lascia molto tempo alle organizzazioni per superare i loro concorrenti in un mercato emergente. C’è una pressione sui dirigenti aziendali affinché agiscano presto piuttosto che tardi per integrare i prodotti e i servizi del metaverse nella loro pianificazione.

Inoltre, le interazioni nel mondo virtuale stanno già creando molti problemi legali su argomenti come il riciclaggio di denaro, la proprietà intellettuale, l’intelligenza artificiale, la concorrenza, la tutela dei consumatori e persino il cambiamento climatico.

Vi riporto un report da leggere per approfondire questo tema e questo studio https://link.mtvrs.it/ImmaterialWorld

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DRAMATRON: Intelligenza Artificiale Generativa a supporto (ed evoluzione) di mestieri e professioni

Dramatron è un sistema che utilizza modelli di linguaggio AI a supporto per gli autori nel processo di co-scrittura delle sceneggiature: utilizza la generazione gerarchica di storie, progressive, per coerenza tra i testi generati.

A partire da una sequenza di comandi e informazioni strutturate, Dramatron genera descrizioni dei personaggi, punti della trama, descrizioni delle posizioni, del contesto e dialoghi.

Queste generazioni forniscono agli autori materiale da completare, modificare o riscrivere.

Dramatron è concepito come uno strumento di scrittura e come fonte di ispirazione ed esplorazione per scrittori, e non come strumento di sostituzione integrale della scrittura.

Qui il progetto della Cornell University https://arxiv.org/abs/2209.14958

Qui l’accesso al Github https://deepmind.github.io/dramatron/index.html

Qui il paper completo in PDF dello studio e implementazione https://tinyurl.com/Dramatron-AI-per-scenografie

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Generative AI: opportunità e rischi

L’AI generativa sta entrando nella discussione di tutti da un po’ di tempo e soprattutto negli ultimi giorni si è sentito parlare tanto di ChatGPT e altri simili.

I 3 motivi che emergono da tante discussioni di queste ore e per cui potrebbe cambiare alcune dinamiche della nostra vita professionale sono in particolare:

  1. Libertà creativa: l’AI generativa ci consentirà di esplorare nuovi livelli di creatività e innovazione, sbloccando possibilità che non sono mai state possibili prima.
    ▪️Provocazione: sarà in grado di non omologare invece?
  2. Automazione: l’AI generativa automatizzerà le attività noiose, dandoci più tempo per concentrarci sulle cose che contano di più.
    ▪️Provocazione: saremo in grado di discernere a quel punto cosa è giusto da cosa è sbagliato se tutto è automatizzato tanto da anticipare un processo di valutazione?
  3. Risoluzione dei problemi: l’AI generativa genererà nuove soluzioni a problemi complessi, facendoci risparmiare tempo e aiutandoci a prendere decisioni più informate.
    ▪️Provocazione: saremo realmente in grado di dedicarci a decisioni più importanti invece di appiattirci completamente?

L’intelligenza artificiale ora scrive codice, può rispondere a domande complesse, progettare interfacce 3D, con semplici input umani o anche senza alcuna interazione umana.

Stiamo sbloccando un nuovo livello di potenziale, nuove opportunità e tutto questo sta – nemmeno troppo gradualmente – abilitando dei cambiamenti di cui ancora non vediamo realmente gli impatti.

Eccitante? Sì 🖖
Allarmante? Forse 🤔

Il video (di circa un anno fa) dettaglia abbastanza alcuni ambiti di applicazione, attuali e potenziali.