Artificial Intelligence
In molte aziende ci sono ancora applicativi legacy a reggere parti critiche del business: potrebbe essere un'applicazione COBOL che calcola i saldi dei conti da trent'anni, un insieme di stored procedure PL/SQL che governano la logistica di magazzino, o un'applicazione Java EE che gestisce i soci di una cooperativa. Il problema non...
In qualsiasi progetto di sviluppo software, ci sono due prospettive che devono necessariamente trovare un compromesso: da un lato, chi ha un'idea chiara di ciò che il prodotto dovrà fare per l'utente finale ossia il product owner, il project manager, l'analista funzionale; dall'altro, chi ha il compito di tradurre quell'idea...
Nei progetti di AI agentiva enterprise, i problemi che emergono più frequentemente in fase di test non riguardano la logica degli agenti né la qualità del modello linguistico. Riguardano la conoscenza: un agente che risponde in modo contraddittorio perché ha trovato due versioni dello stesso documento, uno che non riesce a contestualizzare una richiesta...
C'è una sequenza ricorrente nei progetti di AI agentiva enterprise: un prototipo funzionante viene costruito in poche settimane, dimostra valore sul caso d'uso scelto e convince il management ad andare avanti. Poi inizia la fase di messa in produzione, e i tempi si allungano in modo imprevisto...
Per anni la scelta tra la realizzazione di un software personalizzato e l'adozione di un pacchetto standard o di una soluzione SaaS è stata affrontata come un trade-off quasi obbligato: da un lato la flessibilità del su misura e l'investimento iniziale, dall'altro la prevedibilità di costo e tempi del pacchetto. Con...
Quando le aziende iniziano a valutare l'adozione dell'AI in processi aziendali strutturati, la domanda che emerge più spesso è: "quale modello LLM dovremmo usare?". È una domanda comprensibile, ma pone il focus nel posto sbagliato. La scelta del modello è rilevante, ma...
l termine "agente AI" viene applicato in modo sempre più indiscriminato a sistemi molto diversi tra loro: chatbot con istruzioni elaborate, workflow di automazione con un layer di linguaggio naturale, assistenti...
SmartCare Review nasce in ambito sanitario, ma le sue tecnologie sono fondamentali anche nel retail per abilitare la capacità di comprendere davvero bisogni, aspettative e criticità del consumatore.
Integrare AI e blockchain nella gestione delle recensioni significa migliorare l’esperienza utente, offrendo contenuti rilevanti; aumentare la reputazione online, grazie a una maggiore trasparenza; stimolare le vendite, offrendo ai clienti una base solida per decidere con fiducia.
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