ML cube

🤖 Questo articolo analizza le sfide che le aziende devono a seguito dell’implementazione di language models (LLM) di grandi dimensioni come ChatGPT.

📌 L'articolo si concentra su diverse questioni chiave, tra cui la privacy e la sicurezza dei dati, l'integrazione con i sistemi esistenti, i costi, la carenza di competenze, i pregiudizi e i bias.

📌 L’autore fornisce anche suggerimenti per ovviare a queste problematiche, come l'implementazione di solide misure di sicurezza e l'investimento in programmi di formazione e sviluppo dei team.

🔗 https://aijourn.com/what-are-the-main-challenges-and-pitfalls-of-adopting-large-language-models-in-the-enterprise/

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🤖 This article discusses the challenges that enterprises face when adopting large language models (LLMs) such as ChatGPT.

📌 The article focuses on several key issues, including data privacy and security concerns, integration with existing systems, cost, skills shortage, and bias and hallucination.

📌 The article also provides suggestions for mitigating these concerns, such as implementing robust security measures and investing in team training and development programs.

🤓 I ricercatori del Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory del MIT e della MIT Jameel Clinic hanno condotto un esperimento per valutare l'impatto dei modelli di IA con bias utilizzati in situazioni di urgenza.

🔬 Lo studio ha rilevato che presentare i consigli in modo descrittivo (piuttosto che prescrittivo) minimizza il rischio che l'utente sia influenzato dal bias del modello.

🟩 https://news.mit.edu/2022/when-subtle-biases-ai-influence-emergency-decisions-1216 🟩

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📄 Researchers from the Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory at MIT and the MIT Jameel Clinic conducted an experiment to evaluate the impact of biased AI models used in urgent situations.

🔬 The study found that presenting advice in a descriptive (rather than prescriptive) manner minimizes the risk of the user being influenced by model bias.

🟩 Alle ore 11.00 il nostro COO Gianluca Liparoti interverrà al convegno dell'Osservatorio Artificial Intelligence 🟩

📌 Anche quest’anno, oltre alla tradizionale sessione mattutina con presentazioni lato e tavole rotonde con rappresentanti delle aziende, l'evento sarà arricchito con una sessione pomeridiana di approfondimento legata al tema dell’AI per il .

📌 Questa sessione è concepita per racchiudere in un unico contenitore testimonianze aziendali di approfondimento su tematiche collaterali al percorso di adozione della tecnologia che terremo il prossimo 2 febbraio 2023.

Osservatori Digital Innovation

👷 L'intelligenza artificiale è sempre più largamente impiegata sui luoghi di lavoro per prevedere e prevenire i rischi per la sicurezza.

Per esempio, la wearable technology, come i connected gloves, può essere utilizzata per misurare i movimenti della mano e del polso dei lavoratori e, attraverso il machine learning, identificare i movimenti che aumentano il rischio di disturbi muscoloscheletrici (DMS).

🤖 Utilizzando questi dati, i datori di lavoro possono programmare la formazione, aggiornare i dispositivi di protezione o modificare i macchinari per aiutare a prevenire i movimenti più rischiosi. Inoltre, il modello di intelligenza artificiale può essere aggiornato con i dati ricavati e utilizzato per elaborare un feedback in tempo reale sulle misure preventive da adottare. In questo modo, con l’implementazione dell’AI sarà possibile ottimizzare anche i tempi di adozione delle migliorie da apportare ai dispositivi di protezione individuale e non solo.

🟩 https://aijourn.com/how-ai-is-shaping-the-future-of-the-workplace/ 🟩

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👷 Artificial intelligence (AI) is increasingly being used in the workplace to predict and prevent safety risks. Wearable technology, such as connected gloves, can be used to measure the hand and wrist movements of workers and, via machine learning, identify movements that increase the risk of musculoskeletal disorders (MSDs).

🤖 Using this data, employers can schedule training, update protective equipment or modify machinery to help prevent the riskiest movements. In addition, the AI model can be updated with the data obtained and used to process real-time feedback on preventive measures to be taken. In this way, with the implementation of AI, it will also be possible to optimize the time it takes to adopt improvements to personal protective equipment and beyond.

"📊 L’articolo analizza l'impatto che l'intelligenza artificiale (AI) avrà sul digital marketing nel 2023.

📌 I brand impiegheranno l'IA per fare un uso migliore dei propri dati, come quelli relativi all'inventario e ai POS, in ottica di miglioramento della produttività. Inoltre, i brand si rivolgeranno all’AI anche per il targeting delle campagne pubblicitarie e il media buying.

📌 L'IA verrà notevolmente implementata nell’ottimizzazione degli annunci pubblicitari e le campagne di marketing consentendo un maggiore coinvolgimento da parte degli utenti.

🟩 https://aijourn.com/4-ways-ai-will-change-digital-marketing-in-2023/ 🟩

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📊 This article discusses how artificial intelligence (AI) will impact digital marketing in 2023.

📌 The author suggests that brands will use AI to make better use of their own data, such as inventory and POS data, to improve media productivity. Additionally, brands will turn to customizable AI for targeting, and demand-side platforms (DSPs) will embrace advanced AI technologies to optimize media buying.

📌 The author also predicts that AI will encourage more virtuous advertising, as brands will use AI to ensure their ads are placed in more relevant and appropriate contexts. Finally, the author believes that AI will enable brands to better understand and engage with consumers, leading to more personalized and effective marketing campaigns.

🟩 https://aijourn.com/4-ways-ai-will-change-digital-marketing-in-2023/ 🟩