Nota dell’editore: questa è AI Impact, la newsletter settimanale di Newsweek in cui ogni settimana esploriamo come i leader aziendali stanno sbloccando valore reale attraverso l’intelligenza artificiale.
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Intelligenza di base
Gary Marco ha passato anni a contestare le grandi affermazioni sull’intelligenza artificiale e le recenti conversazioni Marco Weldon, Newsweek Collaboratore di AI, spiega perché i grandi modelli linguistici odierni influenzano gli esseri umani anche se manca ancora una comprensione effettiva.
Marcus, ex bambino prodigio diventato scienziato cognitivo, ha affermato che questi sistemi possono sembrare acuti perché estraggono schemi dal testo, ma non perché ne comprendono il significato. Come scrive, “I LLM sono come una scatola di cioccolatini, non sai mai cosa otterrai”.
Marcus spiega che gli esseri umani imparano attraverso abilità intrinseche ed esperienze del mondo reale che ci aiutano a costruire modelli mentali di come funziona il mondo. Il LL.M., dice, non ha queste basi. “Il linguaggio è una versione compressa della realtà e questa è la sua utilità, ma è anche la sua debolezza”, dice, sottolineando che il testo da solo non può catturare in modo affidabile oggetti, scopi, spazi fisici e le ricche strutture che gli esseri umani usano per comprendere causa ed effetto.
Ha anche avvertito che semplicemente rendere i sistemi odierni più grandi non risolverà queste vulnerabilità. Marcus ritiene che l’intelligenza artificiale debba combinare metodi di riconoscimento di modelli come l’apprendimento profondo con il ragionamento simbolico e “modelli mondiali” che riflettono il modo in cui funzionano effettivamente le cose. “Abbiamo bisogno di modelli globali come punto focale, piuttosto che come ripensamento, che riescano a incorporare strutture scientifiche nella loro progettazione”, afferma, indicando esempi come AlphaFold e GNoME.
Nonostante le sue critiche, Marcus non è pessimista riguardo alle prospettive a lungo termine dell’IA. Pensa che arriveranno sistemi più intelligenti e affidabili, ma solo se i ricercatori andranno oltre la scalabilità e inizieranno a incorporare lo stesso tipo di struttura e comprensione su cui fanno affidamento gli esseri umani.
Puoi leggere l’analisi completa della discussione di Weldon qui: Secondo Gary Marcus, il mondo dell’intelligenza artificiale è amaro, come Forrest Gump.
Prossimi webinar
Come l’intelligenza artificiale sta rimodellando il business
Mentre l’intelligenza artificiale passa dalla sperimentazione all’implementazione, i leader aziendali si stanno allontanando dal chiedersi se l’intelligenza artificiale debba abbracciare come rimodellare le proprie organizzazioni. Quella domanda è al centro Newsweek Con il prossimo webinar, “Come l’intelligenza artificiale sta rimodellando il business”. Gopi KalailLead Business Strategist per l’intelligenza artificiale presso Google e Suraj SrinivasanProfessore e membro della Harvard Business School Newsweek Comitato consultivo. Entrambi portano con sé una profonda esperienza di lavoro con i vertici aziendali, affrontando le pressioni operative e strategiche create dall’adozione sempre più rapida dell’intelligenza artificiale generativa.
Kallayil collabora con team esecutivi di tutti i settori mentre ripensano il ruolo dell’intelligenza artificiale nelle operazioni principali, nell’esperienza del cliente e nella progettazione organizzativa. La ricerca di Srinivasan si concentra su come l’intelligenza artificiale sta cambiando la governance, le prestazioni e il processo decisionale. Ha osservato che “negli ultimi anni abbiamo visto i dati creare un valore incommensurabile per le organizzazioni” e che l’intelligenza artificiale generativa la sta ora “mettendo il turbo” rendendo insight, software e design sempre più accessibili.
Insieme, le loro prospettive creano un momento critico per il business: dal pilotaggio degli strumenti di intelligenza artificiale all’integrazione dell’intelligenza nel modo in cui le aziende operano, competono e crescono. “Come l’intelligenza artificiale sta rimodellando il business” si svolgerà lunedì 1 dicembre alle 13:00 ET.
Miti e realtà dell’intelligenza artificiale per SaaS
Del dottor Ranjit Tinaikar Un recente editoriale Newsweek“L’intelligenza artificiale e il nuovo acquirente SaaS: i miti e la realtà dell’impatto dell’intelligenza artificiale,” sostiene che la vera trasformazione dell’intelligenza artificiale sta avvenendo nel mondo SaaS, dove poche persone guardano. I maggiori guadagni di produttività, scrive, sono dal lato ingegneristico, dove l’intelligenza artificiale sta accelerando la generazione di codice, il refactoring e la modernizzazione piuttosto che strumenti rivolti al cliente o nuovi flussi di entrate. Nonostante il clamore pubblicitario, l’impatto maggiore dell’intelligenza artificiale e l’impatto dell’intelligenza artificiale sul business restano dietro le quinte.
Tinaiker avverte che mentre l’intelligenza artificiale sta diventando una posta in gioco per i fornitori SaaS, gli acquirenti non stanno pagando molto per questo. Vede invece opportunità a breve termine nella modernizzazione e nell’automazione legacy, dove il ROI è tangibile e l’adozione è a basso rischio.
Discuterà questi risultati Gabriel SnyderDirettore editoriale Newsweek Nexus e co-conducono la serie di interviste sull’impatto dell’intelligenza artificiale, in un webinar dal vivo, The Myths and Realities of AI for SaaS, il 4 dicembre alle 11:00.
Premi e summit AI Impact
D Newsweek Gli AI Impact Awards mirano a identificare e riconoscere soluzioni AI uniche e innovative che risolvono problemi aziendali critici o migliorano significativamente le capacità in tutti i settori industriali. Il riconoscimento non deriva dalle idee, ma da un impatto misurabile sulle operazioni aziendali.
Registrati ora: il periodo di prenotazione anticipata termina il 19/12.
Iniezione immediata
“I dati dei clienti sono il moltiplicatore che determina il vero ROI dell’intelligenza artificiale. I modelli sono potenti, ma sono intelligenti tanto quanto i dati che ricevono. Investire in dati puliti e integrati è il modo in cui le aziende trasformano l’intelligenza artificiale da potenziale a prestazioni.”
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Di Adam Mills
In Novartis gli scienziati non si occupano solo di biologia; Litigano per l’informazione. L’azienda conduce migliaia di studi clinici e raccoglie informazioni da milioni di cartelle cliniche, risultati di laboratorio e programmi di ricerca. Per anni, questi set di dati sono rimasti in silos, rallentando anche le questioni scientifiche di base e costringendo i team a estrarre informazioni da un mosaico di sistemi disconnessi.
Birgit SchöberlIl capo di Data42 di Novartis afferma che l’obiettivo è semplice: “mettere l’intera gamma dei nostri dati scientifici nelle mani delle persone che ne hanno più bisogno, in modo che possano prendere decisioni migliori, più velocemente”. Per raggiungere questo obiettivo è necessario ripensare il modo in cui l’azienda organizza la propria conoscenza scientifica.
Novartis ha costruito una struttura portante di ricerca basata sull’intelligenza artificiale che integra oltre 700 milioni di vite di pazienti, 3.000 studi clinici, dati molecolari e letteratura scientifica in un unico ambiente. Invece di navigare in database separati, gli scienziati ora possono esplorare il modo in cui malattie, composti, biomarcatori ed esiti si collegano e far emergere informazioni che una volta richiedevano giorni di raccolta manuale dei dati.
Le previsioni sulla dose umana mostrano quanto siano stati drammatici i cambiamenti. Storicamente, la modellazione e la revisione degli esperti richiedevano circa una settimana. Con il nuovo sistema, i ricercatori possono confrontare studi precedenti, eseguire analisi automatizzate e generare una stima della dose in circa due ore. Al di là della velocità, il processo è diventato più coerente e riproducibile, rafforzando il collegamento tra la scoperta precoce e la ricerca in prima persona.
“Invece di partire da zero, stiamo costruendo su ciò che già sappiamo”, ha detto Schoeberl. “Ciò consente ai nostri scienziati di dedicare meno tempo alla raccolta dei dati e più tempo alla loro interpretazione.”
Per Novartis la promessa dell’intelligenza artificiale non è solo l’accelerazione. È la chiarezza, che trasforma una massa imprevedibile di dati scientifici in una base coerente e ricercabile per scoprire nuovi farmaci e identificare dove le nuove terapie hanno le migliori possibilità di successo.
Finestra di contesto
■ Red Bull ha collaborato con Scania e PlusAI per implementare due camion autonomi che si muovono in perfetta sincronia, ritagliando una finestra inferiore a un secondo per un salto in bici acrobatico, dimostrando che la stessa tecnologia di precisione che alimenta il trasporto commerciale può ora essere protagonista di spettacoli ad alto rischio. (Newsweek)
■ Jeff Bezos sta assumendo un ruolo operativo formale come co-CEO di una nuova startup di intelligenza artificiale (Project Prometheus) che ha già raccolto circa 6,2 miliardi di dollari e mira a sviluppare l’intelligenza artificiale per l’ingegneria, la produzione e l’aerospaziale. (Il New York Times)
■ Un importante investitore del settore tecnologico (co-fondatore di Klarner) ha avvertito che il pantheon della spesa per infrastrutture IA su larga scala ha raggiunto una fase di “bolla”, sostenendo che i modelli sono sempre più efficienti e chiedendosi se la massiccia costruzione di data center ne giustifichi i costi. (Tempi finanziari)
■ Una società di venture capital che si concentra esclusivamente sulla tecnologia legale ha appena chiuso un secondo round di finanziamento da 110 milioni di dollari, sottolineando la crescente convinzione che l’intelligenza artificiale possa automatizzare anche il lavoro professionale altamente qualificato, in questo caso i flussi di lavoro legali aziendali. (Il giornale di Wall Street)
■ Le principali banche stanno superando silenziosamente il dilemma dell’intelligenza artificiale, implementando agenti e automazione nei flussi di lavoro di servizio clienti, onboarding e conformità e adottando turni come miglioramenti del lavoro piuttosto che tagli di posti di lavoro. (Newsweek)
Protocollo di trasferimento
Canzone giovanePh.D., ex direttore dell’intelligenza artificiale presso Apple e vicepresidente della ricerca sull’intelligenza artificiale presso IBM, è stato nominato vicepresidente senior e capo responsabile della scienza dei dati e dell’intelligenza artificiale presso Equinix, riportando ad Harmin Mehta e guidando la strategia globale di intelligenza artificiale dell’azienda.
Arun ChandraEx vicepresidente delle operazioni presso Meta e leader delle operazioni di lunga data presso Apple, entra a far parte di NICE Ltd. come direttore operativo, dove dirigerà la nuova divisione operativa globale dei clienti dell’azienda e supporterà la sua strategia AI-first CX.
Sachin KattiEx responsabile tecnologia e intelligenza artificiale presso Intel, ha lasciato l’azienda per unirsi a OpenAI, dove si concentrerà sulla costruzione di infrastrutture di calcolo di prossima generazione per supportare lo sviluppo AGI.
Paolo a DelhiEx CEO di NCI Information Systems e veterano dei servizi governativi abilitati all’intelligenza artificiale, è stato nominato presidente della divisione AI di DigitalNet.ai.
Anche De RosaEx vicepresidente esecutivo di Intellectus Partners, è stato nominato amministratore delegato di Intellebox.ai, una nuova piattaforma focalizzata sull’infrastruttura basata sull’intelligenza artificiale per consulenti finanziari e società di gestione patrimoniale.
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Momento magico
“I miei genitori hanno circa 85 anni e mi chiamano per qualsiasi cosa (perché) sanno che lavoro nel settore tecnologico… Sono quasi come un supporto IT a tempo pieno, e di solito dopo averli aiutati. Dico sempre: “Cercalo su Google”. Quindi, invece di farlo, poiché non ha mai funzionato, ho effettivamente ottenuto un account sul loro ChatGPT e non mi chiamano più per cose… sono molto più a loro agio nell’usarlo. Non ricevo più domande di tipo supporto IT dai miei genitori… Voglio assolutamente sentire i miei genitori. Non voglio spendere il 90% del tempo a spiegare loro come funziona l’iPad.”
Sperimenta la magia dell’intelligenza artificiale? Raccontacelo ai.newsletter@newsweek.com
Circolo CEO
prima di andareNon dimenticare di guardare “Perché centralizzare l’assistenza sanitaria nell’era dell’intelligenza artificiale è un errore“– Dove Circolo CEO di Newsweek Il membro Laurence Rosenberg (presidente e amministratore delegato della rete universitaria di servizi sanitari e sociali integrati per Montreal centro-occidentale) sostiene che poiché i sistemi sanitari globali integrano budget, dati e processo decisionale, la decentralizzazione è l’architettura necessaria affinché l’intelligenza artificiale possa fornire valore trasformativo.
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