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AI & GENAI

Generative AI: Dall’esplorazione all’integrazione. Prossima fermata, l’Era BioSpaziale.

L’intelligenza artificiale generativa ha iniziato il suo viaggio negli anni ’60, ma è stato il 2022, a mio avviso, a segnare un’epoca che definiamo – e che sarà definita senza dubbio in futuro – rivoluzionaria, un po’ un nuovo Rinascimento, caratterizzato da nuove forme di creatività e scoperte.

Il rilascio di strumenti come MidJouney, DALL-E e GPT ha acceso un interesse globale – ed un entusiasmo – in precedenza pari a momenti di grandi stravolgimenti come l’arrivo di Internet, dell’Ecommerce e del Mobile. L’arrivo poi di Stable Diffusion ed il successo di ChatGPT hanno ulteriormente catalizzato questo interesse, portando l’IA Generativa al centro dell’attenzione mondiale.

Atto Primo – Esplorazione: Il primo atto di questa storia è stato caratterizzato dall’esplorazione e dall’innovazione. DALL-E 2 ha aperto nuovi orizzonti nella generazione di immagini, mentre GPT-3 ha rivoluzionato la scrittura assistita dall’IA. Con il rilascio di Stable Diffusion, abbiamo visto un’esplosione di strumenti di immagini AI, segnando un cambiamento significativo nella percezione e nell’accessibilità (fortemente semplificata e a portata di tutti) dell’IA Generativa. Questa fase ha visto un’accelerazione nell’adozione e nella sperimentazione dell’IA, preparando il terreno per una maggiore integrazione nel tessuto della vita quotidiana, e aziendale.

Atto Secondo – Integrazione: Mentre l’Atto Primo è stato di esplorazione, l’Atto Secondo, come suggerito da diverse scritture, articoli e riflessioni, è definito ill momento dell’integrazione. In questa fase, l’IA Generativa sta maturando, passando dall’essere una novità a diventare una componente fondamentale di vari sistemi e servizi. Grandi aziende tecnologiche stanno rapidamente incorporando l’IA Generativa nei loro prodotti. Microsoft, ad esempio, sta integrando l’IA in tutto, dalla suite Office 365 a Bing e Windows. Google sta seguendo un percorso simile, potenziando servizi come Google Search e Workspace con modelli di linguaggio avanzati.

L’Era dell’Integrazione: Questa era sta mettendo le basi, per le aziende tecnologiche e non solo, del consolidamento della loro posizione di mercato attraverso collaborazioni strategiche, acquisizioni ed integrazioni di modelli. L’approccio è semplice (concettualmente) ma potente (praticamente): integrare l’IA Generativa in strumenti e prodotti già utilizzati dai consumatori e dalle imprese, al fine di incrementare efficacia, modello di business, fedeltà utente.

Adobe, con il suo Firefly v2, sta portando l’IA Generativa nel mondo della grafica e del design, mentre Amazon, attraverso la sua piattaforma cloud, offre modelli di IA come servizio. Ma non solo i grandi brand si stanno muovendo rapidamente, anche le piattaforme come Roblox, Unity, Nvidia, Notion, Zapier e tante altre hanno intrapreso un processo virtuoso di implementazioni.

Dall-e | ChatGPT | Fabio Lalli | “About Generative Timeline”

Sfida, non facile, per le Aziende e Startup: Le startup – così come le aziende attive nei processi di ricerca – vitali per l’innovazione continua, si trovano di fronte a sfide significative. Le grandi aziende tecnologiche controllano le piattaforme e i modelli principali, rendendo difficile per le piccole imprese competere a lungo termine. Nonostante ciò, l’importanza dell’open source nell’IA Generativa rimane cruciale per garantire un ambiente di innovazione senza le restrizioni imposte dalle grandi aziende.

Collaborazione e Personalizzazione: L’integrazione dell’IA Generativa sta portando ad un aumento della collaborazione tra sistemi e aziende, offrendo soluzioni personalizzate per varie applicazioni. Questo è evidente nella partnership tra Canva e Runway, e nell’incorporazione di Firefly di Adobe in applicazioni Google, così come le implementazioni di Heygen, Evenlabs, Perplexity o Inflection in diverse piattaforme. Queste collaborazioni stanno aprendo nuovi orizzonti per applicazioni innovative e soluzioni personalizzate e fortemente potenziate.

What’s Next? – Una era BioSpaziale: Guardando al futuro, è probabile che l’era dell’IA Generativa si evolva ulteriormente nell’Era “BioSpaziale“. Questa fase prevede una fusione tra IA, mondo fisico e biologia, portando nuove frontiere nell’ IOT (Internet delle Cose) e nella biologia sintetica. Le caratteristiche principali e le potenziali implicazioni di questa era potrebbero includere:

  • Convergenza di IA e Biologia: sviluppi significativi nella biotecnologia e nella medicina personalizzata, progettazione di farmaci assistita da IA, diagnostica avanzata e terapia genetica.
  • Sintesi tra IA e il Mondo Fisico: fusione tra IA e dispositivi fisici, innovazioni nel campo dell’Internet delle Cose (IoT), immersività, robotica avanzata e sistemi autonomi.
  • Applicazioni nell’Edilizia evoluta: progettazione e gestione degli ambienti urbani, miglioramento l’efficienza energetica, mobilità sostenibile e abitabilità delle città.
  • Agricoltura e Sostenibilità Ambientale: ottimizzazione di pratiche agricole, giorne delle risorse naturali in modo più efficiente e contributo alla lotta contro il cambiamento climatico.
  • Sviluppi della Bioinformatica: analisi dei dati genetici e biomolecolari, nuove scoperte in genetica, evoluzione e ecologia.
  • Human Computer Interaction: progresso nelle neurotecnologie, nuove forme di interazione tra uomo e macchine, possibilità di sviluppo di interfaccia cerebrale-computer.
  • Etica e impatti Sociali: nuove sfide etiche e sociali significative, nuove forme di gestione della privacy, sicurezza biologica e accesso equo alle tecnologie avanzate.

L’Era BioSpaziale rappresenta un potenziale futuro, non troppo remoto, in cui la tecnologia IA si fonde e interagisce profondamente con il mondo biologico e fisico, aprendo nuove frontiere in molteplici settori e sollevando questioni importanti che richiederanno un’attenta considerazione e gestione.

Dall-e | ChatGPT | Fabio Lalli | “BioSpatial Era”

L’IA Generativa, ora al suo Secondo Atto e nel pieno dell’accelerazione, dell’adozione e della complessità da gestire in termini di sostenibilità e scalabilità, sta acquisendo graduale maturità tecnologica in diversi ambiti, ma siamo comunque solo all’inizio di un viaggio che sta modellando e modellerà totalmente intere industrie.

AI & GENAI

GPT Store, ecco perchè sarà una rivoluzione.

Ho ricevuto un po’ di commenti e messaggi riguardo GPT, e provo a condividere il motivo dell’entusiasmo intorno all’annuncio di OpenAI, relativamente al GPTs Store, così da rendere più completo il senso del concetto di “rivoluzione”.

🤓 Cos’è il GPT Store prima di tutto?

Il GPT Store è fondamentalmente un AppStore per l’Intelligenza Artificiale, e questo dovrebbe già far capire il potenziale di quello che abbiamo davanti.

📊 Un po’ di contesto:

  • L’Appstore di Apple ha 2,24 milioni di app e giochi
  • Il Play Store di Google ha 2,59 milioni di app

Entrambe gli store gli store nati nel 2008, hanno traguardato il milione di app tra il 2012 ed il 2013. A mio avviso il GPTs Store di OpenAI avrà almeno 100 milioni di app e succederà in molto meno tempo, addirittura meno di un anno.

❓ Perchè questa stima?

Da quando ho fondato IQUII abbiamo sviluppato ben oltre 500 app (ios, android e non solo) per diversi brand in diverse industrie: indicativamente una app ben fatta, tra progettazione, disegno, integrazione, sviluppo, e test ha un ciclo lavoro di 2 / 3 mesi (ribadisco app mediamente complesse). Oltre ai tempi necessari per pubblicazione, validazione e lancio.

💥 Per sviluppare un GPTs, di base, e senza grandi integrazioni, ci vogliono tra 10 ed i 30 minuti (per stare larghi). Compresa pubblicazione e condivisione tramite canali social, wa, telegram e via dicendo. Ovviamente non parlo di GPTs con integrazioni di servizi terze parti magari da realizzare ad hoc per aggiungere un valore dinamico e fortemente integrato con il proprio core business. Ma parliamo di tempi decisamente diversi.

👀 Non c’è dubbio che GPT Store rivoluzionerà quasi tutti i settori, inclusi:

  • Salute mentale
  • Fitness
  • Assistenza sanitaria
  • Produttività
  • Creazione di contenuti
  • Analisi di business
  • Marketing
  • Vendite
  • Viaggi
  • e tanto altro ancora.

Praticamente intere industrie.

✍ Chiunque voglia entrare essere qualificato e avere una solida conoscenza di:

  • Formulazione di prompt
  • Ricerca
  • Raccolta dati
  • Integrazione di servizi
  • ma soprattutto analisi di processi ed analisi di impatto.

Nulla dovrà esser lasciato al caso, e commettere gli stessi errori già fatti in fasi precedenti (investimenti affrettati e senza disegno e progettazione, come successo anche nel mobile) avrà, in questo caso, impatti molto più grandi.

PENSIERI SPARSI

L’intersezione tra Creatività e Intelligenza Artificiale: Una nuova era di possibilità

L’intelligenza artificiale (IA) ha raggiunto un livello di evoluzione tale da permeare molteplici ambiti della nostra vita quotidiana. Mentre molti potrebbero temere che l’IA possa soppiantare la creatività umana, ci troviamo invece di fronte a un’opportunità senza precedenti. In questa nuova era digitale, la creatività e l’IA si intrecciano per dar vita a risultati straordinari. Gli ambiti di impatto, positivo, sono diversi.

Amplificazione delle capacità creative

L’IA agisce come un catalizzatore per l’espressione creativa umana. Grazie alla sua capacità di apprendimento automatico e generazione di contenuti, l’IA può aiutare a superare ostacoli e stimolare la creatività. I suoi algoritmi analizzano una vasta quantità di dati, aprendo nuovi orizzonti e fornendo spunti innovativi. L’IA può suggerire combinazioni inaspettate, aprire nuove prospettive e potenziare le capacità creative degli individui.

Automazione delle attività ripetitive

L’IA consente di automatizzare compiti ripetitivi e meccanici, liberando così tempo e risorse per attività creative di alto livello. Attività come la creazione di grafica, l’editing di immagini e video o la generazione di testi possono essere delegate all’IA, consentendo ai professionisti creativi di concentrarsi su compiti più complessi e concettuali. Questa automazione migliora l’efficienza e stimola l’innovazione.

Sviluppo di nuove forme di espressione

L’IA sta aprendo nuove strade per l’espressione creativa. Grazie alla generazione di contenuti e alla manipolazione di dati, siamo testimoni di nuove forme artistiche e di narrazione. L’IA può creare opere d’arte, generare melodie, scrivere poesie e persino creare sceneggiature. Questa collaborazione tra l’IA e gli artisti umani sta ampliando il nostro concetto di creatività e aprendo possibilità inesplorate.

Sfide e responsabilità

Nonostante i progressi dell’IA, sorgono alcune sfide. La necessità di mantenere un equilibrio tra l’automazione e l’espressione umana è fondamentale. L’IA non deve essere vista come un sostituto della creatività umana, ma come un potente strumento da utilizzare con intelligenza. È importante sviluppare un’etica dell’IA che consideri l’impatto sociale, la privacy e l’equità nella creazione e nell’utilizzo dei modelli di intelligenza artificiale.

Il ruolo dell’umanità nella creatività

Nonostante l’avanzamento dell’IA, il ruolo degli esseri umani nella creatività rimane irrinunciabile. La capacità di pensiero critico, di immaginazione e di connessione emotiva sono caratteristiche che distinguono la creatività umana. L’IA può fornire strumenti e spunti, ma è la mente umana che conferisce significato e valore all’arte e alla creatività stessa. La sfida per i creativi consiste nel padroneggiare l’IA, sfruttandola come alleato e amplificatore delle proprie capacità e non come strumento di appiattimento.

L’IA rappresenta una svolta significativa per la creatività umana. Le sue potenzialità e l’automazione delle attività ripetitive aprono nuovi orizzonti per gli artisti, i designer, i musicisti e i creativi di ogni settore.

Ritengo importante mantenere un approccio equilibrato, riconoscendo il valore irrinunciabile dell’espressione umana e affrontando le sfide etiche che l’IA comporta. L’interazione tra creatività e intelligenza artificiale è destinata a ridefinire il panorama artistico e a stimolare nuove forme di espressione che arricchiranno la nostra società.

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AI Generativa e le opportunità per le aziende

L’intelligenza artificiale (AI) sta vivendo una trasformazione radicale. Si è evoluta da un insieme di algoritmi isolati ad una forza potente e integrata, pronta a rivoluzionare il modo in cui le aziende operano. Questa evoluzione, guidata in particolare dall’ascesa dell’AI generativa, sta offrendo ai singoli, ma soprattutto alle aziende opportunità senza precedenti, ma presenta anche nuove sfide che richiedono attenzione e corretta interpretazione, oltre che azione (tempestiva, aggiungerei).

L’AI generativa sta aprendo la strada a una nuova ondata di innovazioni di modelli e processi, ampliando le possibilità di applicazione dell’AI in una serie di settori, dalla farmaceutica alla banca, dal retail allo sport. Modelli come GPT-4, Bard, sono capaci di generare contenuti unici e di alta qualità, che possono essere utilizzati in una serie di contesti aziendali, dal marketing allo sviluppo del prodotto, passando dal legal al finance. .

Malgrado le tante potenzialità e opportunità, l’avvento dell’AI generativa non è privo comunque di sfide e punti di critici da attenzionare. La sua velocità di sviluppo, il rischio di bias nascosti nei dati di addestramento e la necessità di nuove infrastrutture tecnologiche e competenze specializzate sono tutti fattori che le aziende devono necessariamente considerare nel loro viaggio verso l’adozione in generale di nuove tecnologie, ma anche e soprattutto nei confronti dell’AI generativa.

L’AI generativa offre senza dubbio alle aziende l’opportunità di rivedere e reinventare molti dei loro processi operativi ed impattare sui modelli di business, permettendo una maggiore automazione, efficienza e personalizzazione, e di conseguenza ottimizzazione di costi e potenzialità maggiori sui ricavi.

Riguardo ai nuovi modelli di business, come l’uso di AI per generare contenuti unici o per offrire servizi personalizzati su larga scala però c’è un punto che deve esser necessariamente considerato ossia rischi e sfide derivanti da un normativo in continua evoluzione, con nuove leggi e regolamentazioni che potrebbero influenzare l’uso dell’AI, e di conseguenza diritti di ownership sull’asset creato, tipologia di utilizzo e applicazione.

I CEO oggi di aziende che vogliono accelerare e non perdere quote di mercato, hanno un ruolo fondamentale nel guidare l’adozione dell’AI in primis, e anche dell’AI generativa nelle loro aziende. L’attenzione e le azioni che la direzione dell’azienda dovrà affrontare non dovranno esser solo orientate alle opportunità e le sfide presentate dall’A in termini infrastrutturali e tecnologici, ma anche (e soprattutto) di metodo, al fine di guidare i team attraverso il cambiamento organizzativo necessario,  per sfruttare al meglio questa nuova potenzialità.

Una della prime azioni che l’organizzazione dovrebbe affrontare è la creazione di un gruppo cross-funzionale di leader dell’azienda a cui affidare lo studio, l’identificazione e le priorità dei casi d’uso di maggior valore, al fine di garantire un’implementazione sicura e coordinata dell’AI nel contesto aziendale. Questo può anche includere la promozione di una cultura di apprendimento continuo e la sperimentazione (che troppo spesso le aziende tralasciano pensando sia una attività individuale e spontanea) in cui i dipendenti sono incoraggiati ad innovare i processi, le competenze, le metodologie e i prodotti che incorporano efficacemente questi strumenti.

Un altro aspetto cruciale è la creazione di un “faro”, ossia un progetto o un caso d’uso pilota che possa servire da esempio concreto, e che possa dimostrare il reale potenziale dell’AI generativa e l’impatto che questa adozione avrebbe su più larga scala, oltre ad aiutare a creare entusiasmo, sostegno e consenso all’interno dell’organizzazione.

Le aziende dovranno essere molto attente a bilanciare la creazione di valore con la corretta gestione del rischio. Se da una parte l’AI generativa può offrire enormi vantaggi, presenta nuovi rischi, come dicevo, come la possibilità di perpetuare i bias nascosti nei dati di addestramento o di “allucinare” informazioni non esistenti. Sarà necessario definire e stabilire principi e linee guida etiche per l’uso dell’AI, modelli di controllo e sviluppare una comprensione approfondita dei rischi presentati da ogni caso d’uso potenziale.

Costruire e mantenere un insieme equilibrato di alleanze esterne oltre che sviluppare le competenze interne può inoltre aiutare, in questo processo di adozione, le aziende ad accelerare l’implementazione dell’AI generativa. A vantaggio di un approccio ad ecosistema si permetterà di abilitare l’esperienza e le competenze di altri senza dover costruire tutte le applicazioni o i modelli di base da soli, creando un processo di maggiore facilità di aggiornamento progressivo e l’adozione delle più recenti tecnologia.

La fase di boost tecnologico e l’evoluzione dell’AI generativa che stiamo vivendo rappresenta una promessa enorme per le aziende, ed una offerta senza precedenti di nuove opportunità per l’innovazione, l’efficienza e la personalizzazione. Ma per realizzare questo potenziale, le aziende devono essere pronte a affrontare le sfide associate a questa nuova tecnologia, compreso il bisogno di nuove competenze, infrastrutture e approcci alla gestione del rischio, e di conseguenza investimenti. Con la giusta guida e strategia, tuttavia, le aziende potranno sfruttare questo potenziale per guidare la trasformazione e creare un vantaggio competitivo duraturo.

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10 spunti sull’AI dal Artificial Intelligence Index Report 2023 di Stanford

L’intelligenza artificiale continuerà a migliorare e diventerà sempre più presente nella nostra vita. Dato il grande impatto che questa tecnologia può avere, è importante che tutti cominciamo a riflettere criticamente su come vogliamo che l’IA venga sviluppata e usata. 

10 punti di sintesi estratti dal report di Stanford:

  1. Fino al 2014, la maggior parte dei modelli di Machine Learning più importanti sono stati sviluppati dalle università. Da allora, l’industria ha preso il sopravvento.
  2. L’AI continua a generare risultati all’avanguardia, ma il miglioramento annuale su molti benchmark è marginale, ma la velocità con cui si raggiunge la saturazione dei benchmark sta aumentando.
  3. Nuove ricerche suggeriscono che l’AI possa avere impatti ambientali significativi. Nuovi modelli di apprendimento per rinforzo dimostrano che l’AI può essere utilizzata per ottimizzare l’utilizzo dell’energia.
  4. L’AI sta accelerando rapidamente il progresso scientifico e nel 2022 è stata utilizzata per supportare la fusione dell’idrogeno e generare nuovi anticorpi.
  5. Il numero di incidenti e controversie legate all’AI è aumentato 26 volte dal 2012. Questa crescita è la prova di un maggiore utilizzo dell’AI e della consapevolezza relativa alle possibilità di abuso.
  6. Il numero di offerte di lavoro legate all’AI è aumentato in media dal 1,7% nel 2021 al 1,9% nel 2022 in tutti i settori degli Stati Uniti per i quali esistono dati, ad eccezione di agricoltura, silvicoltura, pesca e caccia. Imprese americane cercano sempre più lavoratori con competenze legate all’AI.
  7. Gli investimenti privati globali in AI sono stati di 91,9 miliardi di dollari nel 2022, il che rappresenta una diminuzione del 26,7% rispetto al 2021: nell’ultimo decennio gli investimenti in AI sono aumentati significativamente.
  8. La proporzione di aziende che adottano l’AI nel 2022 è più che raddoppiata rispetto al 2017, anche se si è stabilizzata negli ultimi anni tra il 50% e il 60%. Le organizzazioni che hanno adottato l’AI segnalano una significativa riduzione dei costi e un aumento delle entrate.
  9. Il numero di leggi contenenti “intelligenza artificiale” che sono state approvate è cresciuto da solo 1 nel 2016 a 37 nel 2022, come dimostrato dai record legislativi di 127 paesi.
  10. I cittadini cinesi sono tra coloro che si sentono più positivi sui prodotti e servizi di AI, mentre gli americani sono meno entusiasti. Il 78% dei partecipanti al sondaggio cinesi ha concordato con la dichiarazione che i prodotti e i servizi che utilizzano l’AI hanno più vantaggi che svantaggi (Arabia Saudita: 76%, India: 71%).

Ora, se avete voglia di leggere, immergetevi nel Capitolo 3: Etica dell’IA

L’intelligenza artificiale (IA) ha il potenziale per rivoluzionare il nostro mondo, ma solleva anche seri problemi etici. Un problema importante è rappresentato dai pregiudizi negli algoritmi di IA, che possono perpetuare la discriminazione nei confronti di alcuni gruppi di persone. I sistemi decisionali alimentati dall’IA possono anche avere gravi conseguenze per gli individui, come il rifiuto del credito o dell’impiego, sulla base di dati errati o incompleti.

Ci sono anche preoccupazioni riguardo alla trasparenza e alla responsabilità dei sistemi di IA, nonché al loro potenziale impatto sui posti di lavoro e sull’economia. Inoltre, lo sviluppo e il dispiegamento di armi autonome alimentate dall’IA rappresentano un rischio significativo per la sicurezza e l’incolumità delle persone.

Un’altra questione etica è la responsabilità dei creatori e degli operatori di IA di garantire che i loro sistemi siano utilizzati per scopi etici e non per danneggiare la società o gli individui. Ciò include la considerazione della privacy, della sicurezza dei dati e del potenziale utilizzo dell’IA per scopi dannosi, come gli attacchi informatici o la manipolazione politica.

Tutto da leggere comunque il report di Stanford, con il supporto di nomi come Google, penAI, McKinsey, Linkedin, Github e molti altri. Circa 390 pagine di analisi, dati e spunti. Ci vuole un po’, ma vale la pena.

Qui il report https://link.mtvrs.it/HAI-AI-Index-ReportAI

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Smart Contract, futuro e casi d’uso

Gli smart contract stanno rivoluzionando il mondo degli affari e della tecnologia, grazie alla loro capacità di automatizzare e rendere più efficienti le transazioni.

Ma cosa sono esattamente e quali vantaggi offrono?

Gli smart contract sono protocolli digitali auto-esecutivi basati su blockchain, che automatizzano processi e transazioni secondo termini e condizioni predefinite. Garantiscono sicurezza, trasparenza, efficienza e riduzione dei costi, eliminando la necessità di intermediari e rivoluzionano il concetto di accordo e transazione in vari settori, come finanza, immobiliare e assicurazioni.

Funzionalità degli smart contract:

  • Distribuiti: gli smart contract sono replicati e distribuiti su tutti i nodi della rete, garantendo che le condizioni non possano essere modificate unilateralmente.
  • Deterministici: gli smart contract possono eseguire funzioni solo quando sono soddisfatte le condizioni specificate.
  • Immutabili: una volta implementato, uno smart contract non può essere modificato, solo rimosso se la funzionalità è stata implementata in precedenza.
  • Autonomi: gli smart contract eliminano la necessità di intermediari, riducendo le possibilità di abusi e garantendo l’autorità delle parti coinvolte.
  • Personalizzabili: gli smart contract possono essere modificati o personalizzati prima del lancio.
  • Trasparenti: gli smart contract sono memorizzati su una blockchain pubblica, rendendo il codice visibile a tutti.
  • Senza fiducia: gli smart contract non richiedono terze parti per verificare l’integrità del processo o l’adempimento delle condizioni specificate.
  • Auto-verificanti: gli smart contract si verificano automaticamente grazie alle possibilità automatizzate.
  • Auto-esecutivi: gli smart contract si eseguono automaticamente quando tutte le condizioni e le regole sono soddisfatte.

Vantaggi degli smart contract:

  • Massima trasparenza: gli smart contract garantiscono che termini e condizioni siano definiti in modo chiaro e accessibile a tutte le parti coinvolte.
  • Maggiore efficienza: gli smart contract permettono di risparmiare tempo grazie all’automazione dei processi e all’eliminazione di intermediari.
  • Sicurezza e protezione superiore: gli smart contract offrono elevati livelli di sicurezza e protezione dei dati grazie alla crittografia.
  • Aumento della fiducia e della sicurezza: la natura trasparente e sicura degli smart contract li rende un’opzione affidabile per gli affari.
  • Precisione e accuratezza: gli smart contract garantiscono un alto livello di dettaglio e accuratezza nella definizione dei termini e delle condizioni.
  • Funzionalità di archiviazione dei dati desiderabili: gli smart contract memorizzano in modo accurato e affidabile tutti i dettagli relativi a una transazione.
  • Risparmio sui costi: gli smart contract eliminano la necessità di intermediari e riducono i costi associati ai processi basati su documenti cartacei.
  • Alternativa ecologica: gli smart contract, essendo interamente basati su codice, non richiedono l’utilizzo di carta, contribuendo a ridurre l’impatto ambientale.

Gli smart contract rappresentano una soluzione rivoluzionaria per molteplici settori, grazie alla loro capacità di automatizzare processi, ridurre costi e garantire trasparenza e sicurezza nelle transazioni. Le loro funzionalità e i vantaggi offerti li rendono uno strumento ideale per migliorare e semplificare gli scambi commerciali e le interazioni tra individui e aziende.

Il futuro degli smart contract appare estremamente promettente, con un crescente numero di industrie e settori che potranno trarre beneficio dalla loro adozione. Tra questi, possiamo citare il settore immobiliare, le assicurazioni, la finanza, la gestione della catena di approvvigionamento e il settore pubblico. L’introduzione degli smart contract in queste aree permetterà di ottimizzare i processi, riducendo i tempi di attesa, minimizzando gli errori umani e garantendo una maggiore affidabilità nelle transazioni.

L’adozione degli smart contract potrebbe portare a nuove opportunità di business e a nuovi modelli di servizi, in particolare nei settori dell’Internet of Things (IoT), dell’economia condivisa e della gestione dei diritti d’autore.

E’ a mio avviso necessario considerare che, per realizzare appieno il potenziale degli smart contract, sarà necessario affrontare alcune sfide, tra cui questioni legali, normative e di interoperabilità tra diverse piattaforme blockchain e sarà fondamentale garantire che gli smart contract siano sviluppati e implementati in modo sicuro e affidabile, per evitare possibili vulnerabilità e attacchi informatici.

Mi rendo sempre più conto dell’enorme importanza degli smart contract in un contesto in grande evoluzione e fortemente accelerato come quello che stiamo vivendo.

Nonostante la loro attuale applicazione limitata in alcuni (molti) settori, sono convinto che il loro impatto potenziale sia enorme e capace di rivoluzionare il modo in cui stiamo affrontando tanti processi e interagiamo in ambito commerciale e sociale (pensiamo al concetto di coinvolgimento di collaboratori, al concetto di (s)fiducia e alla mancanza troppo spesso di trasparenza.

Gli smart contract sono qui per dare la possibilità di eliminare gli intermediari e di automatizzare processi complessi, rendendo le transazioni più sicure, trasparenti ed efficienti. La loro adozione potrebbe portare a un’innovazione senza precedenti in molti settori, migliorando le nostre vite e facilitando la cooperazione tra individui e aziende.

Sono convinto che, una volta superate alcune sfide relative a questioni legali, normative e di interoperabilità, gli smart contract diventeranno uno strumento fondamentale per il progresso tecnologico e sociale (soprattutto).

Nel report di Rejolut alcuni casi d’uso e numeri sul contesto degli smart contract https://link.mtvrs.it/SmartContractsAndCases

 

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Report e stato degli investimenti della Intelligenza Artificiale Generativa (Generative AI)

Nel report il panorama dell’Intelligenza Artificiale generativa, analizzato da CBInsights riguardo tendenze di finanziamento, le startup più valutate, i VC più attivi e altro ancora.

L’attenzione sull’Intelligenza Artificiale generativa, che si riferisce alle tecnologie di intelligenza artificiale che generano contenuti completamente nuovi, dalle linee di codice alle immagini fino alla all’audio, è arrivata a un livello di entusiasmo ed hype elevatissimo. 

L’amplificazione mediatica è stata dominata principalmente da ChatGPT, il sistema che ha raggiunto 1 milione di utenti in meno di una settimana dopo il suo rilascio alla fine del 2022. 

Ma al di là dei titoli, un’ondata di startup è già entrata sul mercato e si sta espandendo rapidamente. I casi d’uso per l’Intelligenza Artificiale generativa vanno dai motori di ricerca all’animazione, alla cattura di elementi in movimento fino alla produzione di clip video integrali. La stragrande maggioranza di queste startup ha ricevuto pochissimi o nessun finanziamento in equity, il che significa che c’è ancora una grande opportunità per gli investitori di entrare in queto segmento fortemente trasformativo.

I punti trattati nel report:

  • Tendenze di funding e deal
  • Classificazione aziende per stadio di funding
  • Le valutazioni più alte nell’Intelligenza Artificiale generativa
  • Segmenti di investimento nell’Intelligenza Artificiale generativa
  • Quali categorie stanno guadagnando più visbilità e boost
  • Quali applicazioni sono interessanti – e quali no
  • VC più attivi

Qui il link al PDF https://link.mtvrs.it/Insights-Generative-AI

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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