Modello AI Gemini di Google: Google ha introdotto Gemini, il suo modello AI più capace fino ad oggi, ottimizzato per diverse dimensioni per adattarsi a una varietà di attività, dai data center ai dispositivi mobili. Gemini è multimodale, in grado di comprendere e operare su diversi tipi di informazioni, tra cui testo, codice, audio, immagini e video.
Microsoft Copilot: Microsoft ha ampliato le sue offerte Copilot nella sua suite di soluzioni, tra cui Microsoft 365, con l'obiettivo di trasformare la produttività e i processi aziendali per vari ruoli e funzioni. L'ecosistema Copilot ora include funzionalità di personalizzazione, supporto basato sui ruoli e integrazione con dati aziendali critici, tra le altre funzionalità.
Modelli della serie Granite di IBM: IBM ha introdotto nuovi modelli e capacità di intelligenza artificiale generativa all'interno della sua piattaforma di data science Watsonx, concentrandosi su dati di qualità aziendale e offrendo modelli specializzati per diversi domini come la finanza. Inoltre, IBM ha introdotto strumenti come Tuning Studio per personalizzare i modelli di intelligenza artificiale e un generatore di dati sintetici per la formazione di intelligenza artificiale.
Modelli di IA generativa personalizzati: c'è una tendenza crescente verso modelli di IA generativa personalizzati su misura per settori o attività specifiche, come l'assistenza clienti o la revisione dei documenti. Questi modelli offrono vantaggi in termini di privacy, sicurezza ed efficienza rispetto a modelli più grandi e generalizzati e si prevede che diventeranno più popolari man mano che le capacità degli sviluppatori di IA convergono.
Shadow AI e necessità di talenti AI: il panorama AI sta anche assistendo all'emergere di shadow AI, dove gli strumenti AI vengono utilizzati all'interno delle organizzazioni senza supervisione formale, sollevando preoccupazioni sulla sicurezza e la conformità. Contemporaneamente, c'è una domanda significativa di talenti AI e machine learning, con un focus sulle competenze relative all'implementazione, al monitoraggio e alla manutenzione dei sistemi AI in contesti del mondo reale.
Questi sviluppi evidenziano la rapida evoluzione delle tecnologie di intelligenza artificiale e la loro crescente integrazione in vari aspetti del business e della vita quotidiana, segnalando una tendenza continua verso soluzioni di intelligenza artificiale più sofisticate, personalizzabili e accessibili.
