Post di Hoverture

La rivoluzione dell'#IntelligenzaArtificiale offre alle #aziende strumenti potenti, ma spesso è necessario partire da dati nascosti nei documenti cartacei: scopri come #SapiensAnalytics supera le sfide dell'estrazione #dati da #documenti cartacei, integrando approcci innovativi e tecnologie di #DocumentAutomation avanzate. Leggi qui https://lnkd.in/d3Z-6BZm #AI #datamanagement

I dati produttivi sono la linfa vitale che permette all’IA di ottimizzare processi e aumentare la competitività.

L'IMPORTANZA DEI DATI PER L'AI I dati sono cruciali, rappresentano il fondamento su cui si basa qualsiasi applicazione di AI. E' evidente come una raccolta dati completa e centralizzata sia essenziale per addestrare modelli di AI, garantire risultati affidabili e prendere decisioni informate. ONDEMAND GROUP SRL è specializzata nello sviluppo di software per la raccolta dati della tua azienda. Per iniziare subito con l'implementazione della tecnologia AI che cambierà il mondo del lavoro, contattaci.👇 🔎 https://lnkd.in/djnYWunX #sostenibilità #efficienza #AI

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L'importanza di conoscere in tempo reale i dati relativi ai consumi ed allo stato di avanzamento di produzione, sono fondamentali per le strategie future di tutte le aziende. Non c'è strategia se non si conosce la propria situazione energetica e produttiva attuale.

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💡 Tutti parlano di AI, ma sai come sfruttarla al meglio per la tua PMI? Automatizzare processi come l’analisi dei dati di fatture e transazioni non è più solo per le grandi aziende! Con l'Intelligenza Artificiale, anche tu puoi ridurre errori, risparmiare tempo e prendere decisioni più rapide e strategiche. Nel nostro ultimo articolo scopri come l’AI può trasformare il tuo modo di lavorare, rendendo la gestione aziendale più semplice e intuitiva. ➡️ Leggi l’articolo sul blog di Plino per saperne di più su come sfruttare l’AI nella tua azienda! #plino #contabilità #finanza #controllo #controllodigestione #generativeai #intelligenzaartificiale #artificialintelligence #ai #ia #efficienzaaziendale #analisidati #dataanalysis

Quanto rapidamente il Finance sta adottando l'AI nel suo lavoro? Oltre il 70% dei professionisti intervistati prevede di investire nell'Intelligenza Artificiale nei prossimi cinque anni. CCH Tagetik Global Research Report 2024 esplora i livelli di adozione dell'AI nel finance, il sentiment dei team riguardo all'AI e quando le organizzazioni prevedono di pianificare l'AI transformation. ▶ Scaricalo qui. #CCHTagetikItalia #AIinFinance

Stavo rispondendo a questo post di Mariella Borghi ma ho superato di gran lunga il limite dei commenti, quindi ci faccio un minipost :) https://lnkd.in/dHrj3FQQ A mio avviso, siamo di fronte a una fase di assestamento, non a un vero limite invalicabile. Ecco alcuni spunti per riflettere: 1. Dati reali: il problema della saturazione I dati reali di alta qualità sono una risorsa finita, e l'AI generativa ha accelerato il loro consumo. Tuttavia, non è solo una questione di scarsità, ma di diversità e pertinenza. È tempo di spostare l'attenzione sulla cura dei dati esistenti, migliorando il data-cleaning e sfruttando strategie di data augmentation più sofisticate. I modelli attuali sono degli ottimi generatori di label e possono aiutarci. 2.Dati sintetici: non un nemico, ma un alleato (se usati bene) I dati sintetici, generati da AI per colmare lacune, sono spesso visti come un rischio di "appestamento" dei modelli. Il pericolo è reale: allenare l'AI su dati già generati dall'AI può degradare la qualità. Tuttavia (questo uso smodato di tuttavia mi fa pensare che frequento troppo ChatGPT anche io), i dati sintetici sono fondamentali per superare allucinazioni e bias, rispettare la privacy e creare casi limite. La chiave sta nel bilanciare dati reali e sintetici e adottare metriche rigorose per valutarne l'efficacia. 3.Innovazione nei modelli: oltre i dati Forse questo rallentamento ci indica che dobbiamo guardare oltre l'accumulo di dati. Le nuove frontiere potrebbero essere: Modelli più efficienti: (qui non posso non citare il lavoro del caro Michele Laurelli) riduzione delle dimensioni con tecniche di model distillation e modelli specializzati anziché generalisti, gestiti da agenti AI (come non pensare al Chesire Cat di Piero Savastano) per il context-switching. . Architetture nuove: spostare il focus dai Transformer a modelli emergenti capaci di migliorare la generalizzazione. Integrazione con la conoscenza simbolica (ibridi tra Machine Learning e approcci logici, Mixed Meta Advanced Learning e artefatti simili). Non escluderei che questo rallentamento sia un invito a ripensare il modo in cui sviluppiamo l’AI: La collaborazione uomo-AI può generare feedback più mirati e migliorare la qualità delle risposte. L'AI potrebbe diventare più interattiva, apprendendo in modo dinamico e contestuale anziché solo "passivo". In sintesi, più che un limite definitivo, vedo questa situazione come un catalizzatore per l'innovazione. È un momento per essere creativi, esplorare nuovi paradigmi e ottimizzare ciò che già abbiamo.