Netflix ha impiegato 3,5 anni. Facebook ha impiegato 10 mesi. Instagram ci ha lasciato senza fiato con 2,5 mesi. E poi è arrivato ChatGPT. Lanciato nel novembre 2022, ci sono voluti solo cinque giorni perché questa tecnologia raggiungesse un milione di utenti. Dalla sua uscita molte sono cambiate, ma oggi vogliamo focalizzarci su un aspetto poco trattato. Esistono moltissimi articoli che parlano delle implicazioni etiche, di come farsi fare i compiti per casa o di come fare soldi usando chatgpt . Ci focalizzeremo sul come trarre beneficio da ChatGPT ( un IA avanzata ) integrandola nella creazioni di piani e strategie marketing per la tua professione o azienda. In questo post, semplificheremo ChatGPT per te in modo che tu possa imparare: Cos'è e come funziona Limitazioni da tenere a mente 6 modi pratici per usarlo per il marketing delle piccole imprese 6 modi per NON usarlo Che cos'è ChatGPT? e perchè usarlo nel marketing? ChatGPT è una risorsa "informativa*" gratuita (con conoscenza enciclopedica, come Google o Wikipedia, ma diversa, di cui parleremo tra poco) che si presenta sotto forma di un chatbot di intelligenza artificiale (AI). Quindi, mentre ottieni informazioni da Google digitando una ricerca in una casella e ottenendo pagine di risultati, ottieni informazioni da ChatGPT partecipando a un dialogo. Fai domande e sputa risposte in base al tuo input, spesso veritiere, spesso conteneti qualche "ALLUCINAZIONE" . Fondamentalmente è solo un chatbot molto avanzato. Secondo il suo creatore Open AI , ChatGPT può "rispondere a domande di follow-up, ammettere i propri errori, contestare premesse errate e rifiutare richieste inappropriate". E secondo Life Architect , può fare molto di più... come superare l'esame per diventare avvocato in America, scrivere fatture e ottenere un MBA. Se è la prima volta che leggi di ChatGPT potresti spaventare o quasi non credere a queste ciò che stai leggendo, ma non preoccuparti alla fine di questa lettura potrai testare tutto con le tue mani e gratuitamente. Come funziona ChatGPT? Mentre strumenti come Google e Siri ottengono informazioni dal Web, ChatGPT ha il suo "cervello". Come...?! E' una grande tecnologia chiamata modello linguistico, si allena su grandi quantità di dati di testo da Internet: libri, articoli, siti Web, post di blog e altro ancora. E il "GPT" sta per trasformatore di pre-addestramento generativo, nel senso che viene addestrato su queste grandi quantità di dati di testo e utilizza l' algoritmo GPT-3 (chiamato algoritmo del trasformatore ) per generare testo simile alla conversazione umana. Come puoi vedere, con così tanti dati, GPT-3 supera i suoi predecessori in termini di conteggio dei parametri di apprendimento. A cosa serve ChatGPT? Poiché la lingua e la comunicazione sono utilizzate per, beh, tutto, anche ChatGPT si sta dimostrando utile per, beh, tutto. Alcune delle numerose funzionalità di ChatGPT includono: Scrivi codice, articoli, copia di marketing, storie, poesie, e-mail, saggi Genera idee ed esempi, domande a scelta multipla Consigliare prodotti, servizi, film, etc.. Spiega argomenti complicati in parole povere Analizza: sentimento e tono basati su punteggiatura, parole e frasi Traduci il testo in 95 lingue diverse Trova set di dati e offerte di lavoro Di più : l'elenco è in continua crescita Dato il semplice elenco iniziale di cui sopra, le implicazioni sono piuttosto schiaccianti per qualsiasi settore. Ma ovviamente quello che ci interessa è quello della pubblicità digitale . Limitazioni di ChatGPT Sapevi che sarebbe successo. ChatGPT non sostituisce NIENTE E NESSUNO (almeno secondo noi) Non è un consulente di marketing Non è un medico Non è un contabile Non è un avvocato Non è un idraulico Non è uno sviluppatore ecc. Sebbene sia una tecnologia avanzata, è nelle sue fasi iniziali e come qualsiasi computer, strumento di intelligenza artificiale o apprendimento automatico tecnologia, non viene fornito con una garanzia del 100% di accuratezza delle informazioni. È solo un computer in grado di aggregare e riassumere i dati, ma a parte ciò che gli dici, non ha il contesto completo della tua vita, della tua attività, della tua salute o della tua casa, di cui avrebbe bisogno per fornire dati affidabili e affidabili al 100%. Lo dice lo strumento stesso: Può occasionalmente generare informazioni errate Può occasionalmente produrre istruzioni dannose o contenuti distorti Conoscenza limitata del mondo e degli eventi dopo il 2021 Detto questo, è importante essere il più specifici possibile con i tuoi suggerimenti e quindi utilizzare le risposte solo come punti di partenza, per iterare, approfondire ed esplorare ulteriormente. Lo noterai anche quando ChatGPT ti darà delle risposte. Modi per utilizzare ChatGPT per il marketing L'uso dell'intelligenza artificiale nel marketing , anche per le piccole imprese, non è una novità. Se hai mai pubblicato una campagna di annunci dinamici della rete di ricerca in Google Ads, fatto una domanda tramite Google Analytics Intelligence o utilizzato un generatore di contenuti AI per scrivere una copia di marketing, allora l'hai sperimentato tu stesso! Rivediamo alcuni dei modi più semplici per utilizzare ChatGPT per il marketing: 1. Genera testi ottimizzati per le tue risorse di marketing Puoi utilizzare ChatGPT per aiutarti a creare una copia per qualsiasi materiale di marketing : e-mail, post di blog, descrizioni di prodotti, testi pubblicitari, titoli, testi di siti Web, didascalie di social media e altro. Chiedi di: Genera il contenuto Modifica il contenuto esistente per un tono particolare, ad esempio per renderlo più eccitante per una particolare persona o per renderlo più carico negativamente. Migliora i contenuti esistenti per un obiettivo (SEO, ad esempio). Certo, un intero post sul blog è un po' forzato e sconsigliamo di farlo. Potresti invece voler chiedere uno schema, o un indice. Richiesta: [Breve descrizione della tua azienda]. Adesso scrivi un'e-mail promozionale per il 50% di sconto sulle cornici personalizzate per il mese di ottobre. 2. Ottieni consigli sugli strumenti di marketing Ma puoi anche usarlo per ottenere consigli per gli strumenti. Dopotutto, c'è un vasto mare di elenchi di "top ten" per quasi tutti gli strumenti là fuori sul web. Ad esempio, chiedi informazioni sui migliori strumenti di ricerca per parole chiave. La risposta sputa fuori un elenco simile alla nostra carrellata dei migliori strumenti gratuiti per la ricerca di parole chiave : Prompt: quali sono i migliori strumenti di ricerca di parole chiave gratuiti per le piccole imprese? 3. Ideazione dei contenuti Esistono diversi modi per utilizzare ChatGPT per ottenere idee per i post del tuo blog, le guide, i white paper e gli ebook. Puoi chiederlo per idee di post basate su argomenti o contenuti esistenti, usarlo per eseguire ricerche su un argomento, curare gli articoli principali su un argomento o semplificare un concetto complesso per te in modo da poterlo semplificare per i tuoi lettori. Richiesta: [Breve descrizione della tua azienda]. Adesso consigliami 10 titoli per un nuovo articolo sull utilizzo di chatgpt per il marketing . 4. Impara trucchi e formule Anche se non dovresti lasciare a ChatGPT il compito di fare report e analisi (ci arriveremo a breve), un modo in cui può aiutarti è insegnandoti scorciatoie che possono aiutarti con l'elaborazione e l'analisi dei dati. Ad esempio, puoi chiederlo per formule di fogli di calcolo, espressioni regolari e altre stringhe sempreverdi. Prompt: Qual è la formula Excel per l'aumento percentuale? 5. Genera sondaggi sui clienti Il tuo pubblico di destinazione è, beh, un bersaglio mobile. Mentre dovresti fare la tua ricerca approfondita per trovare il tuo pubblico di destinazione , potresti utilizzare Chat GPT per aiutarti a generare un sondaggio o un questionario per continuare a conoscere il tuo pubblico e i clienti e raccogliere il feedback dei clienti. Prompt: [Breve descrizione della tua azienda] . Genera un sondaggio sul feedback dei clienti per aiutare a capire quale è la buyer personas. 6. Ottieni idee per i chatbot L'aggiunta di chat al tuo sito Web è un ottimo modo per generare lead , coinvolgere i clienti e raccogliere feedback. Usa Chat GPT per ottenere idee per suggerimenti e risposte per te stesso! Prompt: [Breve descrizione della tua azienda] .Sto costruendo un chatbot per il mio sito web. Come devo salutare i clienti che vengono alla mia pagina dei prezzi? Ricorda, con qualsiasi risposta generata da ChatGPT, dovresti usarla solo per il brainstorming e come punto di partenza. 6 modi per NON utilizzare ChatGPT per il marketing Come puoi vedere dai suggerimenti sopra, è meglio utilizzare ChatGPT per tattiche di marketing che coinvolgono contenuto. Per la strategia di marketing , d'altra parte, la soluzione migliore è attenersi a risorse comprovate e vere come un partner di marketing o un professionista, che potresti persino integrare con la ricerca di Google. Come accennato in precedenza, il database di ChatGPT ha una conoscenza limitata oltre il 2021, mentre Google avrà più informazioni in tempo reale. Detto questo, ecco alcune aree in cui non dovresti rivolgerti a ChatGPT per chiedere aiuto con il tuo marketing. 1. Non chiedere consigli sulla strategia di marketing senza dargli tutte le informazioni necessarie Cerchi il modo migliore per promuovere la tua attività? Potresti essere tentato di chiedere a ChatGPT, ma alla fine le migliori strategie di marketing per la tua attività dipenderanno dai tuoi obiettivi e dalle tue sfide uniche, nonché dalle risorse che hai. Prompt SBAGLIATO: quali sono le migliori strategie di marketing per le imprese locali? Prompt SUGGERITO: [Breve descrizione della tua azienda] . [Obiettivo strategia : ____ ] . [ Target di riferimento : _____ ] . [ Butget a disposizione : ____€ ]. Suylla base delle infrmazioni fornite, consigliami 5 uniche strategie di marketing per il raggiungimento del mio obiettivo ? 2. Non lasciare che Chat GPT prenda decisioni importanti Mentre puoi utilizzare ChatGPT per aiutarti con la scrittura di titoli e descrizioni per i tuoi annunci Google, lascia le cose strategiche ai professionisti. Ad esempio, alcuni hanno suggerito di utilizzare Chat GPT per organizzare la struttura del tuo account Google Ads , ma noi non lo consigliamo. Prompt SBAGLIATO: Come apro un conto in banca in italia per la mia azienda? Prompt SBAGLIATO: Cosa succede se non pago il mio dipendente a fine mese? Prompt SBAGLIATO: quali gruppi di annunci devo creare per una campagna Google Ads per un chiropratico? Il modo in cui sono organizzate le tue campagne Google Ads influisce direttamente sulla pertinenza dei tuoi annunci rispetto alle loro parole chiave, il che influisce direttamente sul costo per clic, che influisce direttamente sul ROI. 3. Non usarlo per la ricerca di parole chiave generica Sì, ChatGPT è uno strumento in sé e per sé. E sopra, abbiamo parlato dell'utilizzo per ottenere consigli sugli strumenti. Ma un modo in cui non dovresti usarlo per il marketing è fare ricerche per parole chiave . Ricorda, non è una piattaforma in tempo reale connessa al Web e ha dati limitati dopo il 2021. Quindi, sebbene l'esempio seguente sembri promettente, i dati saranno obsoleti e inaffidabili. Prompt SBAGLIATO: fai una ricerca per parole chiave per me per sull'inquadratura personalizzata. Prompt SBAGLIATO: Potete fornirmi il volume di ricerca, il livello di concorrenza e il costo per clic per ciascuna di queste parole chiave [lista parole] 4. Non usare ChatGPT per lo sviluppo web Supponiamo che tu voglia creare un lead magnet per il tuo sito web, uno strumento gratuito in particolare. Ci sono esempi là fuori in cui si chiede a ChatGPT di generare codice Javascript per un calcolatore del ROI... Prompt SBAGLIATO: Genera codice javascript per il calcolatore del ROI Prompt SBAGLIATO: Come posso implementarlo sul mio sito web? Ma devi ancora sapere che hai bisogno di Javascript per implementarlo sul tuo sito. E potrebbe non essere nemmeno Javascript di cui hai bisogno. La creazione di uno strumento gratuito è un processo complesso in sé e per sé, figuriamoci implementarlo sul tuo sito. Ci sono così tante considerazioni, come se influirà sulla velocità della pagina e sulla sicurezza del sito e altri fattori di ranking , o su come andrà a finire l'esperienza dell'utente, in termini di percezione del marchio e se si desidera o meno raccogliere informazioni sui lead. Il tuo sito web è al centro di tutti i tuoi sforzi di marketing: è meglio lasciare progetti come questo al tuo team web in modo da non rischiare nulla. 5. Non usarlo per report e analisi GPT può analizzare i dati, ma l'attuale funzionalità alla base di questo è molto limitata. Proprio come le migliori strategie di marketing variano da azienda ad azienda, i KPI e gli obiettivi giusti dipenderanno dalla tua situazione unica. E il modo migliore per identificare tendenze, modelli e approfondimenti nei tuoi dati è elaborare una routine di reporting coerente. Continua a utilizzare strumenti come Google Data Studio (ora Looker Studio), Google Analytics e Google Ads per il traffico organico e i rapporti PPC . 6. Non utilizzare Chat GPT per eseguire un'analisi della concorrenza Un'analisi SWOT esamina i punti di forza, i punti deboli, le opportunità e le minacce di un concorrente rispetto alla tua attività. Ancora una volta, i dati di ChatGPT non sono i più recenti e si basano sull'aggregazione di una serie di dati di testo da tutto il Web. Non ha contesto. Quindi, sebbene possa sputare alcune buone informazioni sui tuoi concorrenti, è meglio eseguire tu stesso l'analisi utilizzando piattaforme e app in tempo reale. Prompt SBAGLIATO: esegui un'analisi swot su Hasbro. Un'analisi SWOT viene utilizzata per aiutarti a costruire la tua strategia di marketing, il tuo modello di business e altro ancora. ChatGPT non dovrebbe essere la tua fonte per qualcosa di così fondamentale per la tua attività! Usa il nostro modello di analisi SWOT per eseguire la tua analisi SWOT su cui puoi davvero fare affidamento. Conclusione su come usare ChatGPT per il marketing Ricorda ChatGPT è ancora nelle sue fasi iniziali e ha la sua giusta dose di inconvenienti, limitazioni e rischi. L'accuratezza delle informazioni è un grande punto dolente, per non parlare della privacy. Detto questo, è meglio attenersi al contenuto e alle attività di copy e, anche in questo caso, l'output dovrebbe essere utilizzato solo come punto di partenza. Ricapitolando, usa ChatGPT per: Genera copia per le tue risorse di marketing Richiedi raccolte di strumenti di marketing Brainstorming e argomenti di contenuto di ricerca Ottieni formule e scorciatoie Genera sondaggi e sondaggi di feedback Ottieni idee per il tuo chatbot NON utilizzare ChatGPT per: Consigli sulla strategia di marketing Struttura le tue campagne Google Ads Fai una ricerca per parole chiave Implementare le modifiche al sito web Fai i tuoi rapporti e analisi Eseguire un'analisi della concorrenza

Utilizza questi strumenti per creare, modificare e migliorare i video con l'intelligenza artificiale. Guardare dei video è facile. Produrre un buon video non lo è. Mettere insieme una sceneggiatura, ottenere tutte le riprese e montare tutto alla perfezione, o il più vicino possibile, può consumare enormi quantità di tempo. Come succede per tutto in questo momento, l'intelligenza artificiale ha alcune soluzioni per ridurre drasticamente il tempo necessario per passare dall'idea all'MP4. Sono andato alla ricerca dei migliori strumenti di intelligenza artificiale per creare video e, a quanto pare, ci sono già tantissime opzioni straordinarie. Dai software di editing video intelligenti alle app generative di conversione testo-video, esistono strumenti che ti aiuteranno a fare tutto ciò che desideri: gestire il tuo canale YouTube, creare contenuti più coinvolgenti per i social media o riutilizzare i contenuti per mantenere tutta la tua attività canali online freschi. Dopo una settimana di test, ecco le mie scelte per i migliori generatori video AI. Il miglior software di editing video AI Descript per modificare il video modificando lo script Wondershare Filmora per perfezionare i video con strumenti AI Runway per sperimentare l'intelligenza artificiale generativa Peech per i team di content marketing Synthesia per l'utilizzo di avatar digitali Fliki per i video sui social media Visla per aver trasformato una sceneggiatura in un video Opus Clip per riutilizzare video da formato lungo a formato breve Cosa rende il miglior generatore video AI? Come valutiamo e testiamo le app Tutte le nostre migliori raccolte di app sono scritte da persone che hanno trascorso gran parte della loro carriera utilizzando, testando e scrivendo di software. Trascorriamo decine di ore ricercando e testando app, utilizzando ciascuna app nel modo previsto e valutandola rispetto ai criteri che abbiamo impostato per la categoria. Apprezziamo la fiducia che i lettori ripongono in noi per offrire valutazioni autentiche delle categorie e delle app che esaminiamo. I migliori strumenti di intelligenza artificiale per la creazione di video ti aiutano ad aumentare la quantità e il valore della tua produzione senza aumentare il tempo impiegato a lavorarci. Riducono il tempo necessario dallo script al risultato finale fornendo modelli, strumenti per velocizzare l'editing e scorciatoie per perfezionare audio e video. Ci sono tre grandi categorie in questo elenco. Editor video con strumenti di editing AI , pensati per accelerare il processo di editing. App generative di conversione testo-video che accettano le tue richieste e generano un output video sul posto. App di produttività video che utilizzano l'intelligenza artificiale per aiutarti a creare contenuti più velocemente per più canali o piattaforme di marketing. Indipendentemente da queste sottocategorie, ecco cosa ho cercato mentre cercavo il miglior generatore video AI: AI . Tutte queste app utilizzano l'intelligenza artificiale per potenziare le loro funzionalità. Uscita video di alta qualità. Queste app dovrebbero consentirti di esportare video che possano essere visualizzati magnificamente su schermi piccoli o grandi. Tutte le app in questo elenco esportano a 720p nella peggiore delle ipotesi e 4K nella migliore delle ipotesi, in una varietà di proporzioni. Personalizzazione. Puoi aggiungere i tuoi contenuti? Quanto puoi personalizzare? È facile apportare modifiche? Supporto e facilità d'uso. Dato che l'editing video con intelligenza artificiale è una cosa nuova, stavo cercando app che i principianti potessero utilizzare; ciò include l'offerta di contenuti per aiutarti a sfruttare tutte le possibilità. Caratteristiche uniche. Alcune app apportano il loro tocco unico alla creazione di video o offrono qualcosa di utile per migliorare la produttività, il valore della produzione o entrambi. Ho testato queste app nel corso di una settimana. Ho iniziato dai modelli ove disponibili, ho caricato i miei contenuti, utilizzato le librerie di video e immagini e ho ottimizzato le immagini utilizzando gli editor basati sulla timeline o interfacce più semplici, a seconda dell'app. Il miglior generatore di video AI per modificare video modificando lo script Descript (Web per alcune funzionalità, Windows, Mac) Pro della descrizione: Controlli intuitivi Modifica il video modificando la trascrizione Descrizione contro: La trascrizione a volte è imprecisa Quando registro un video, di solito dico molto di più di quello che utilizzerò effettivamente nella versione finale: davvero troppo. Ad esempio, da 10 a 20 volte di più. Ciò porta a guardare molti filmati grezzi, a segnare la timeline per salvare i pezzi migliori e quindi a dover spostarsi avanti e indietro dividendo le tracce e ritagliando il video. È divertente per la prima ora, ma quando hai una scadenza e superi la mezzanotte, le cose iniziano a sembrare cupe. Se sei come me qui, Descript ti fa risparmiare un enorme tempo. Per cominciare, genera una trascrizione di tutto ciò che dici insieme a una serie di scene, separando automaticamente la traccia video. Invece di scorrere la timeline per dividere o tagliare il video, evidenzia semplicemente le parti della trascrizione che desideri eliminare e Descript le modificherà per te. Non dovrai più andare avanti e indietro sulla timeline per vedere se il taglio è ben fatto: puoi modificare il video proprio come faresti con un documento di testo. Una volta che hai la sceneggiatura sotto controllo, puoi dividere il tuo video in scene. Per fare ciò, digita una barra nello script per separarli. Noterai che questo dividerà il video sulla timeline verticale a sinistra. Ciò ti consente di aggiungere, ad esempio, alcuni B-roll: fai clic sull'immagine della scena, quindi sul catalogo multimediale in alto. Puoi cercare video stock di alta qualità e aggiungerli al progetto senza uscire dalla finestra dell'editor. Quando premi Play, vedrai che la Descrizione passa al B-roll esattamente nel punto in cui l'hai contrassegnato. L'esperienza utente per implementare salti di taglio, elementi visivi e SFX è la stessa, quindi puoi contrassegnare l'intero script mentre procedi e quindi aggiungere tutte le cose migliori in un secondo momento. Questo flusso di lavoro consente un enorme risparmio di tempo. Ma se preferisci l'esperienza classica della timeline, è ancora lì: guarda nella parte inferiore dello schermo e controlla il tuo filmato da lì. Ora che hai questi poteri di editing, puoi parlare liberamente durante la registrazione, sapendo che non dovrai guardare tutto da cima a fondo per estrarre tutte le pepite d'oro. Il miglior editor video AI per perfezionare il tuo video con strumenti AI Wondershare Filmora (Windows, Mac, iOS, Android) Pro di Wondershare Filmora: Strumento di editing video tradizionale con funzionalità AI Molte risorse di apprendimento Wondershare Filmora contro: Funziona lentamente su computer di fascia bassa Wondershare Filmora è in circolazione da davvero, davvero tanto tempo. Ricordo di averlo usato più di 15 anni fa per la prima volta. Nonostante l'età, non è bloccato nel tempo, anzi. Ha un pacchetto di funzionalità AI che migliorano la qualità video senza dover iscriversi a un corso professionale o dedicare decine di ore a piccole modifiche. Quindi, quali sono queste funzionalità dell’intelligenza artificiale? Ecco la lista dei candidati: Ritaglio intelligente AI , che ti consente di ritagliare oggetti dalle scene dipingendo la loro area sullo schermo. Riduzione del rumore audio AI , per aiutarti a tenere sotto controllo il rumore di fondo. Estendimento audio AI , per aiutarti ad allungare la musica per otto secondi in più per abbinare un taglio a un'altra scena. Tracciamento del movimento AI , così puoi identificare e sfocare i volti per mantenere la privacy (o incollare facce buffe per creare video meme, a tua scelta). L'intelligenza artificiale rimuove lo sfondo , così puoi incollare l'immagine di un corridore che fa jogging sulla luna senza i miliardi di investimenti nel programma spaziale (o il rischio di morte). Rilevamento del silenzio tramite AI , per rimuovere esitazioni ed effettuare rapidi salti senza problemi. Tutte queste funzionalità sono facili da usare e si uniscono in un'app di editing video completa. Se hai problemi ad usarli, Wondershare ha delle pagine di destinazione sul loro sito web per spiegarli in modo approfondito. Ci sono molte altre funzionalità di creatività e produttività, da una libreria di modelli che mette insieme rapidamente un video basato sul tuo filmato, alla sincronizzazione automatica delle battute, che ti aiuta a mantenere i tuoi tagli allineati con la musica che risuona sulla tua traccia audio. Puoi apportare modifiche alle impostazioni del tuo video durante l'esportazione, scegliendo il formato, la risoluzione, la qualità e persino la frequenza dei fotogrammi. Se vuoi risparmiare tempo durante la pubblicazione, puoi collegare il tuo account YouTube, TikTok o Vimeo per avviare il tuo video più velocemente. Un'ultima caratteristica utile che ho trovato: una volta attivata l'evidenziazione automatica nella finestra di esportazione del video, Filmora genererà un rapido video in evidenza di 15 secondi per TikTok o uno di 60 secondi per i cortometraggi di YouTube, oltre al file principale. Il miglior potenziatore video AI per sperimentare l'intelligenza artificiale generativa RunWay (Web) Prof di RunWay: Strumenti avanzati di intelligenza artificiale per risultati unici Ottimo contenuto di aiuto Contro di RunWay: Ripida curva di apprendimento RunWay sembra una bacchetta magica. E, come ogni cosa nel mondo magico, la magia dipende più dal mago che dallo strumento. C'è una serie impressionante di possibilità qui, ma il risultato effettivo può variare molto a seconda di come lo usi. Non è fatto per te come le altre soluzioni in questo elenco: richiederà qualche aggiustamento prima di ottenere i risultati desiderati. Ma quando arrivano questi risultati, dire che è sorprendente significa svendirlo. L'interfaccia utente ha l'atmosfera di uno strumento di editing video di livello professionale, ma non è troppo complicata da spostare. I tutorial video sono di prim'ordine e spiegano chiaramente le funzionalità con esempi inclusi. Sono riuscito a iniziare rapidamente e sospetto che lo farai anche tu. Oltre alle funzionalità di perfezionamento video AI (come quelle di Wondershare Filmora), Runway offre: Schermo verde , che ti aiuta a cambiare o rimuovere completamente lo sfondo del video. Un'intera suite di strumenti di intelligenza artificiale generativa come testo in video, immagine in immagine e la possibilità di addestrare i propri modelli di intelligenza artificiale per la generazione di immagini. Rimozione e sostituzione di oggetti , così potrai cambiare il vaso di un fiore o trasformare un pallone da calcio in un melone. Sostituzione della sezione immagine , in cui puoi modificare parti di un'immagine con istruzioni di testo. I risultati variano da incredibilmente buoni a terribilmente cattivi, a seconda di ciò che si digita. RunWay brucerà gli inesperti, quindi assicurati di dedicare un po' di tempo per imparare tutti i dettagli. Tuttavia, ti ci vorrà meno tempo per padroneggiarlo rispetto al suo fratello maggiore, il grande e potente Adobe After Effects, offrendo in cambio una serie di possibilità rispettabili. Il miglior generatore di video AI per i team di content marketing Peech (Web, preferisce Google Chrome) Pro di Peech: Flusso di lavoro intuitivo Design personalizzabile per elementi visivi video Contro: Prezzi alti Riproporre i contenuti ti fa sentire stanco prima ancora di iniziare? Condivido il tuo dolore. Guardare le stesse risorse e pompare contenuti per obbedire al pubblico di destinazione e alle specifiche tecniche di ogni canale è sicuramente noioso. Peech accelererà questo processo. Peech Lite, il prodotto principale, richiede l'aggiunta del kit del marchio per iniziare. Inserisci il tuo logo e la tua combinazione di colori. Peech utilizzerà queste risorse per marchiare automaticamente tutti i tuoi video. Quando inizi ad aggiungere i tuoi contenuti multimediali, rileverà i volti e ti chiederà di inserire il loro nome e ruolo nella tua azienda. In questo modo, ogni volta che questa persona apparirà in un video futuro, vedrai il nome e la scheda del ruolo vicino al suo volto. Ogni volta che aggiungi un nuovo video, Peech aggiungerà questi elementi insieme ai sottotitoli personalizzabili. Mi piace il modo in cui puoi evidenziare alcune parole e applicare i colori del tuo marchio per farle risaltare. La prima bozza offerta dall'app è già abbastanza buona, quindi non perderai molto tempo ad apportare modifiche. Puoi passare direttamente alla scelta delle proporzioni e della lunghezza del video e iniziare l'esportazione. Oltre a queste funzionalità, che fanno parte di Peech Lite, ci sono altri due prodotti che puoi utilizzare per velocizzare ancora di più la produzione video: Peech Webinars ti consente di caricare tutti i tuoi webinar sulla piattaforma ed evidenziare le parti della trascrizione che desideri riutilizzare. Quindi, esportali come brevi TikTok o YouTube Shorts, tutti brandizzati e pronti all'uso. Peech Testimonials aggiunge alcune scorciatoie per produrre testimonianze video di alta qualità. Puoi invitare i clienti per una revisione via email e loro riceveranno istruzioni su come registrarla. Una volta terminati, otterrai il video finale con i sottotitoli e il tuo marchio. Il miglior generatore di video AI per l'utilizzo di avatar digitali Synthesia (Web) Pro di Synthesia: Avatar IA di alta qualità Supporto multilingue Contro di Synthesia: Non del tutto credibile se visto su schermi di grandi dimensioni Cosa fai quando devi registrare video di formazione ma tutti in ufficio sono timidi davanti alla telecamera? Se assumere una troupe e un attore non è un'opzione, Synthesia è sicuramente la seconda migliore: puoi sfogliare una libreria di dozzine di avatar digitali dall'aspetto reale da tutti i punti del mondo. Quindi, scegli la voce che meglio si adatta al corpo e sei pronto per inserire la tua sceneggiatura. L'interfaccia utente è semplice e si concentra molto su questa funzionalità principale. Una volta aggiunto lo script, Synthesia inizierà a fare la sua magia per far muovere le labbra e il corpo dell'avatar in modo convincente. Puoi tradurre rapidamente l'intero testo in un'altra lingua facendo clic su un menu a discesa. L'avatar passerà dall'inglese al francese più velocemente di quanto tu possa dire quoiTTuuuRullolli ? Potresti pensare: quanto sono perfetti questi avatar? Sono buoni, ma non possono ancora sostituire gli umani. Se stai guardando a schermo intero, puoi cogliere alcuni movimenti innaturali. Ma senti questo: stavo testando il software CRM qualche mese fa e c'era un video di onboarding. A quel tempo, ho attraversato tutto senza rendermi conto che la persona in quel video era un avatar AI. Ho riconosciuto l'avatar solo durante il test di Synthesia per questo elenco. Mi ha preso in giro. Se vuoi aggiungere più valore alla tua base di conoscenza, questi avatar faranno un buon lavoro, almeno finché non avrai il budget e il tempo per assumere persone reali per farlo. Ma se hai intenzione di usarlo in una presentazione su un grande schermo, direi che non è pronto per quello, non ancora, almeno. Oltre a scegliere il tuo avatar preferito, Synthesia ti consente di aggiungere scene extra al video, così puoi aggiungere alcune diapositive con testo da una serie di layout predefiniti. Puoi personalizzare il testo e l'aspetto, in modo che si adattino al tuo marchio. Puoi anche caricare il tuo filmato e far sì che l'avatar si sieda in un angolo del video mentre parla mentre mostri le funzionalità della tua app. Ho testato altre tre app per avatar AI per questo pezzo, ma Synthesia è di gran lunga la migliore. La generazione di video di sintesi vocale è la migliore e i movimenti dell'avatar sono i più naturali. È all'avanguardia per quanto riguarda i video AI basati su avatar. Il miglior generatore di video AI per la produzione di video sui social media Fliki (Web) Professionisti di Fliki: Crea rapidamente contenuti sui social media Controlli di intonazione da testo a voce semplici ed efficaci Contro di Fliki: Non molto flessibile Fliki è ottimo per creare video pronti per i social media. Il nocciolo della questione è combinare la sintesi vocale con il tuo video, permettendoti di controllare il ritmo e l'enunciazione. E sebbene abbia un'opzione generativa di conversione testo in video disponibile sul piano a pagamento, la parte migliore è quanto tempo risparmia nella produzione di video pronti per la pubblicazione. È molto semplice da usare. Quando inizi un nuovo progetto, vedrai le caselle per inserire il tuo script. Se fai clic sul nome della voce, puoi sfogliare una libreria di voci e scegliere quella preferita. Per regolare il tono, il tono e le pause, evidenzia il testo che desideri modificare e regola i cursori appropriati. Quando lo riproduci, le differenze sono evidenti. Mi piace quanto puoi cambiare la sensazione della voce con controlli così semplici. Personalizzare il tuo video è semplice come fare clic sull'immagine a destra del testo. Lì puoi caricare i tuoi contenuti o sfogliare una buona corrispondenza da una libreria di contenuti direttamente all'interno di Fliki. Potrebbero verificarsi alcuni intoppi durante l'anteprima del risultato finale sull'app, ma una volta eseguito il rendering del video, tutto apparirà come previsto. Ci sono altri due campi in cui Fliki è utile. Uno è per il podcasting. Puoi creare la tua pagina podcast proprio qui e scrivere il podcast invece di registrare la tua voce. Quando il tuo episodio è pronto, puoi pubblicarlo tramite RSS sulle principali piattaforme di podcasting. L'altro è per creare audiolibri: aggiungi il tuo libro come progetto all'app, aggiungi ogni capitolo e poi scrivi o incolla il testo. Aggiungi gli ultimi ritocchi se necessario. Il miglior generatore di testo in video AI per trasformare uno script in un video Visla (Web) Pro di Visa: Buona generazione di script di testo Suggerimenti accurati per le scorte video AI Contro vista: Non sono disponibili molti aiuti o guide Nessuna sceneggiatura? Nessun problema. Visla può generare uno script video semplice con paragrafi brevi e pertinenti. Successivamente, puoi inserire lo script in un altro motore AI che cercherà in una libreria di immagini e video per trovare il contenuto che avrebbe senso con le parole del tuo script. Il risultato finale è un video che sembra pronto per la pubblicazione con un editing decente e un buon flusso. Entrambe queste funzionalità sono già piuttosto solide, ma c'è di più. Puoi registrare direttamente il video dalla tua fotocamera sulla piattaforma nel modo classico o con un gobbo, aiutandoti a restare fedele alla sceneggiatura senza dover distogliere lo sguardo dall'inquadratura. Se chi parla esita spesso, Visla utilizzerà l'intelligenza artificiale per tagliare le parole di riempimento, gli "ah" e gli "um", risparmiandoti il ​​tempo di doverli modificare tu stesso o, peggio, lasciandoli nella versione finale del video . Per semplificare il controllo dei momenti fuori tema durante la registrazione, offre anche uno strumento di editing video basato su testo che assomiglia a Descript, quindi non devi guardare la timeline e ritagliarla tu stesso, ma c'è una timeline se vuoi seguire il tradizionale flusso di lavoro di editing video. Infine, se esegui molte riunioni video e le utilizzi per la creazione di contenuti di qualche tipo, Visla può anche fungere da assistente alle riunioni , registrando le tue riunioni in modo da poterle salvare a lungo termine. Inoltre, puoi estrarre frammenti di queste riunioni da condividere con il tuo team. Visla è davvero semplice e potente allo stesso tempo, offrendo un utile toolbox per abbreviare il tempo necessario per avere un buon video pronto per la pubblicazione e la condivisione con altri. Il miglior generatore di video AI per riutilizzare video da lungo formato a breve Opus Clip (Web) Pro di Opus Clip: Ripropone rapidamente video da formato lungo a formato breve da un URL video I risultati sono pronti per essere pubblicati Contro dell'Opus Clip: Strumento altamente specializzato, non fa molto altro Quando gestisci un solo canale di contenuti video, è già difficile mettere insieme e ottimizzare il flusso di lavoro di creazione video. Dall'idea al clic sul caricamento, c'è molto lavoro da fare, creativo e non. Ma quando ti espandi ad altre piattaforme o formati come TikTok, l'aggiunta di una routine di riutilizzo dei contenuti minaccerà sicuramente il tuo tempo. Fortunatamente, il tuo ritmo non deve subire colpi qui. Opus Clip è uno strumento basato sull'intelligenza artificiale che: Trova i momenti virali nel tuo video. Li raggruppa in brevi clip pronti per TikTok, YouTube Shorts o Instagram Reels. Si prende cura di tutto ciò che fa funzionare i video su quelle piattaforme: un buon gancio per il titolo e sottotitoli con stile automatico cosparsi di emoji per far risaltare il messaggio. Usarlo è davvero facile. Inizi inviando l'URL del video che desideri riutilizzare. Quindi, fai una piccola pausa caffè o affronta altro lavoro, se preferisci. Opus Clip sarà in sottofondo e farà la sua magia. Al termine, riceverai una notifica via email. L'elenco dei risultati è ordinato in base al punteggio di viralità, una metrica creata dagli sviluppatori per valutare la probabilità che una clip prenda fuoco online. Il motore è alimentato dai modelli GPT di OpenAI e fa un ottimo lavoro nel comprendere il contenuto del video: i titoli non sono semplici variazioni dell'argomento e alcuni offrono angoli e tangenti interessanti che non mi aspettavo. Puoi valutare questa comprensione perché mostra un breve riepilogo di ogni video pertinente e suggerisce come potrebbe influenzare lo spettatore. Puoi riprodurre tutti i clip nella pagina dei risultati per vedere come appaiono. Non sei soddisfatto di loro? Puoi fare clic per modificare, consentendoti di tagliare la selezione o modificare le impostazioni dei sottotitoli. Opus Clip funziona bene con la maggior parte degli argomenti e degli stili video, ma non è adatto se stai registrando vlog, giochi o video musicali. Qual è il miglior creatore di video con Intelligenza Artificiale ? I video generati dall'intelligenza artificiale sono qui: è ora di abbracciarli. I generatori di video AI presenti in questo elenco ti faranno risparmiare tempo, agevoleranno il programma di creazione dei contenuti e aumenteranno il valore della produzione finale. La maggior parte ha piani gratuiti o almeno una prova gratuita, quindi puoi dare un'occhiata prima di impegnarti. Assicurati di ritagliare un po' di tempo nel tuo programma per vedere quale si adatta alle tue esigenze e a quelle del tuo team. E poi inizia a creare.

Che tu sia un appassionato di IA o meno, è probabile che tu abbia sentito il dibattito sui “ lavori che l’IA non può sostituire ”. Circa 85 milioni di posti di lavoro in tutto il mondo sono alle prese con il rischio di diventare obsoleti per mano dell’automazione entro il 2025. Questo dato impressionante ti fa riflettere? Ti fa preoccupare per il tuo futuro professionale o ti eccita per le nuove opportunità che potrebbero emergere? Questo scenario ci fa chiedere se ci sono effettivamente posti di lavoro che non possono essere sostituiti dall’IA. Secondo un rapporto del 2023 di Goldman Sachs, i mercati del lavoro negli Stati Uniti e in Europa potrebbero “affrontare una significativa interruzione” se l’IA generativa fosse all’altezza delle aspettative. Fino a un quarto dei lavori attuali potrebbe essere completamente sostituito dall’IA, e due terzi di tutti i lavori - o 300 milioni di lavori - saranno influenzati dall’automazione dell’IA in modi sia grandi che piccoli. Queste statistiche ti sorprendono? Ti fanno riflettere sul futuro del tuo campo di lavoro? Ma seguendo ciò che abbiamo discusso sopra, pensi che scrittori, dietisti o agenti del servizio clienti debbano ricorrere a un altro percorso professionale? Bene, puoi decidere tu stesso una volta raggiunta la fine di questo articolo. Per ora, parliamo dei lavori che l’IA non può sostituire. Ti sei mai chiesto quali potrebbero essere questi lavori? Sei curioso di scoprire se il tuo lavoro è al sicuro? Continua a leggere per scoprirlo! Lavori che l’IA può sostituire Hai mai pensato a come l’IA sta cambiando il mondo del lavoro? Forse hai sentito parlare di fabbriche automatizzate, camion senza conducente e chatbot per il servizio clienti. Ma quali sono esattamente i lavori che l’IA può sostituire? Scopriamolo insieme! 1. Lavori di produzione e magazzino Iniziamo con i lavori di produzione e magazzino. L’automazione dei processi produttivi non è una novità, ma l’IA e la robotica hanno portato il tutto a un nuovo livello. Le macchine possono ora eseguire compiti ripetitivi più velocemente e con maggiore precisione rispetto ai lavoratori umani. Possono lavorare 24 ore su 24, non hanno bisogno di pause e non sono soggette a infortuni. Questo significa che molti lavori in fabbrica e nei magazzini potrebbero essere sostituiti dall’IA. Motivazione : Secondo Statista, il mercato globale dell’automazione dei magazzini valeva circa 15 miliardi di dollari nel 2019 e dovrebbe raddoppiare entro i prossimi quattro anni. Questa crescita è guidata da una crescente carenza di manodopera, un’esplosione della domanda da parte dei rivenditori online e alcuni interessanti progressi tecnici. 2. Lavori di trasporto e consegna Ma non solo i lavori manuali sono a rischio. Anche i lavori di trasporto e consegna potrebbero essere sostituiti dall’IA. I veicoli autonomi stanno diventando sempre più affidabili e non passerà molto tempo prima che diventino comuni. Ciò probabilmente porterà alla sostituzione di lavori che coinvolgono la guida, come camionisti, tassisti e personale addetto alle consegne. Motivazione : La ricerca di McKinsey stima che l’investimento nell’automazione dei magazzini crescerà più lentamente nella logistica, a circa il 3-5% all’anno fino al 2025. Questo è circa la metà del tasso dei clienti delle aziende di logistica, come il commercio al dettaglio e l’automotive (6-8%) e i prodotti farmaceutici (8-10%). 3. Inserimento e analisi dei dati E che dire dell’inserimento e dell’analisi dei dati? Gli algoritmi di IA eccellono nell’elaborazione e nell’analisi di grandi quantità di dati. I lavori che comportano l’inserimento ripetitivo di dati o l’analisi sono probabili candidati per l’automazione, poiché l’IA può svolgere questi compiti rapidamente e con meno errori. Motivazione : Un sondaggio globale del 2020 condotto da McKinsey & Co. su leader aziendali di un’ampia sezione trasversale di settori ha rilevato che il 66% stava testando soluzioni per automatizzare almeno un processo aziendale, rispetto al 57% due anni prima. 4. Servizio clienti Anche il servizio clienti potrebbe essere influenzato dall’IA. Con l’avvento di chatbot sofisticati e assistenti vocali, molti compiti del servizio clienti possono ora essere automatizzati. Questi sistemi di IA possono gestire query di base, elaborare ordini e persino risolvere problemi, liberando i lavoratori umani per occuparsi di questioni più complesse. Motivazione : Secondo Gartner, entro il 2022, il 70% delle interazioni con i clienti utilizzerà la tecnologia di apprendimento automatico in agenti virtuali, rispetto al 15% nel 2018. 5. Diagnostica medica di routine Infine, anche la diagnostica medica di routine potrebbe essere sostituita dall’IA. I sistemi di IA possono analizzare immagini mediche, come radiografie e risonanze magnetiche, per rilevare anomalie. Sebbene non siano perfetti, la loro capacità di elaborare rapidamente grandi volumi di dati li rende uno strumento prezioso per la diagnostica di routine. Motivazione : In un sondaggio condotto dall’American Journal of Clinical Pathology, è stato riscontrato che l’IA viene attualmente utilizzata nelle organizzazioni del 15,6%, mentre il 66,4% ritiene che potrebbe utilizzarla in futuro. Gli usi chiave dell’IA includono la diagnostica, la revisione del profilo di rischio dei pazienti, i risultati di laboratorio e l’analisi finanziaria. Ci sono molti lavori che l’IA può sostituire, ma questo non significa necessariamente che tutti questi lavori scompariranno completamente. In molti casi, l’IA potrebbe semplicemente cambiare il modo in cui questi lavori vengono svolti, liberando i lavoratori umani da compiti ripetitivi o noiosi e consentendo loro di concentrarsi su attività più creative o gratificanti. Ma cosa ne pensate voi? Vi preoccupa l’impatto dell’IA sul mondo del lavoro? O siete entusiasti delle nuove opportunità che potrebbero emergere? Lavori che l’IA non può sostituire Mentre l’IA sta cambiando il mondo del lavoro in molti modi, ci sono ancora alcuni lavori che non può sostituire, almeno non ancora. Questi sono tipicamente ruoli che richiedono un alto grado di creatività, pensiero critico, intelligenza emotiva o competenza specializzata. Ma quali sono esattamente questi lavori? Scopriamolo insieme! 1. Lavori creativi Iniziamo con i lavori creativi. Sebbene l’IA possa generare musica, scrivere articoli e persino creare arte, manca della capacità di creare veramente. Può replicare e remixare, ma non può attingere da esperienze personali, emozioni o una prospettiva unica sul mondo. Pertanto, i lavori in campi come la scrittura, la musica, l’arte e il design sono probabilmente al sicuro dall’IA. Motivazione : Secondo McKinsey, mentre la domanda di competenze tecnologiche è in crescita dal 2002, si intensificherà nel periodo 2016-2030. L’aumento della necessità di competenze sociali ed emotive accelererà allo stesso modo. 2. Lavori che richiedono decisioni complesse Ma non solo i lavori creativi sono al sicuro. Anche i lavori che richiedono decisioni complesse, come dirigenti, imprenditori e strategici, sono difficili da sostituire per l’IA. Questi lavori richiedono una profonda comprensione di fattori sfumati, pianificazione a lungo termine e capacità di gestire l’incertezza - aree in cui l’IA è ancora carente. Motivazione : La domanda di competenze cognitive superiori, come creatività, pensiero critico, capacità decisionali e elaborazione di informazioni complesse, crescerà fino al 2030, del 19% negli Stati Uniti e del 14% in Europa, a partire da basi considerevoli oggi. 3. Lavori che richiedono intelligenza emotiva E che dire dei lavori che richiedono intelligenza emotiva? L’IA sta migliorando nel mimetizzare le emozioni umane, ma non può ancora comprendere o empatizzare veramente con le persone. Pertanto, i lavori che richiedono un’elevata intelligenza emotiva, come terapisti, assistenti sociali e infermieri, non sono probabilmente sostituibili dall’IA. Motivazione : Secondo McKinsey, mentre la domanda di competenze tecnologiche è in crescita dal 2002, si intensificherà nel periodo 2016-2030. L’aumento della necessità di competenze sociali ed emotive accelererà allo stesso modo 4. Professionisti specializzati Anche i professionisti specializzati sono al sicuro dall’IA. I lavori che richiedono una profonda competenza in un determinato campo, come medici, avvocati e scienziati, sono meno probabili da essere completamente sostituiti dall’IA. Sebbene l’IA possa assistere in questi campi, la profondità e l’ampiezza delle conoscenze richieste, insieme alla necessità di pensiero critico e comprensione sfumata, rendono difficile per l’IA prendere completamente il sopravvento. Motivazione : Secondo l’OCSE, negli ultimi anni l’intelligenza artificiale ha fatto progressi significativi in ​​aree come l’ordinamento delle informazioni, la memorizzazione, la velocità percettiva e il ragionamento deduttivo - tutti correlati a compiti cognitivi non di routine. Di conseguenza, le professioni più esposte ai progressi e all’automazione dell’IA tendono ad essere quelle altamente qualificate e bianche, tra cui: professionisti del business; manager; professionisti della scienza e dell’ingegneria; e professionisti legali, sociali e culturali 5. Educatori Infine, anche gli educatori sono al sicuro dall’IA. Insegnare non riguarda solo la trasmissione di informazioni, ma anche l’ispirazione, la motivazione e la comprensione degli studenti. Richiede intelligenza emotiva, adattabilità e un tocco personale che l’IA attualmente non può replicare. Motivazione : Non abbiamo trovato statistiche specifiche sugli educatori e l’impatto dell’IA sulla loro professione. Tuttavia, come abbiamo detto prima, insegnare non riguarda solo la trasmissione di informazioni, ma anche l’ispirazione, la motivazione e la comprensione degli studenti. Richiede intelligenza emotiva, adattabilità e un tocco personale che l’IA attualmente non può replicare. Mentre continuiamo a sviluppare e perfezionare la tecnologia dell’IA, sarà importante considerare non solo ciò che l’IA può fare, ma anche ciò che dovrebbe fare. Ma cosa ne pensate voi? Qual è il vostro parere sui lavori che l’IA non può sostituire? Implicazioni etiche dell'automazione dei lavori attraverso l'IA L’automazione dei lavori attraverso l’IA solleva molte questioni etiche importanti. Una delle principali preoccupazioni riguarda l’equità nell’accesso alle opportunità di lavoro. Se l’IA sostituisce molti lavori, ciò potrebbe avere un impatto significativo sulla disuguaglianza economica, poiché alcune persone potrebbero perdere il lavoro mentre altre potrebbero trarre vantaggio dalle nuove opportunità create dall’IA. C’è il rischio che l’automazione dei lavori attraverso l’IA possa esacerbare le disuguaglianze esistenti. Ad esempio, i lavoratori con un livello di istruzione più basso o con competenze meno richieste potrebbero essere più a rischio di perdere il lavoro a causa dell’automazione. Ciò potrebbe richiedere soluzioni politiche per garantire che tutti abbiano accesso a opportunità di formazione e riqualificazione per prepararsi a un futuro sempre più automatizzato. Un’altra questione etica riguarda la responsabilità delle decisioni prese dall’IA. Se l’IA prende decisioni che hanno un impatto sulla vita delle persone, come l’assunzione o il licenziamento di un lavoratore, chi è responsabile di queste decisioni? È importante garantire che ci sia sempre una supervisione umana e che le decisioni prese dall’IA siano trasparenti ed etiche. L’automazione dei lavori attraverso l’IA solleva molte questioni etiche importanti che devono essere affrontate per garantire un futuro equo e giusto per tutti. 😊 Come prepararsi per il futuro del lavoro con l’IA? L’IA sta cambiando il modo in cui lavoriamo e creando nuove opportunità, sta anche creando sfide e incertezze. Ma come possiamo prepararci per questo futuro in rapida evoluzione? Scopriamolo insieme! In primo luogo, è importante investire nell’istruzione e nella formazione continua. Con l’IA che cambia rapidamente il panorama lavorativo, è essenziale che i lavoratori acquisiscano nuove competenze e si adattino alle nuove tecnologie. Ciò può includere l’apprendimento di nuovi strumenti e tecniche, nonché lo sviluppo di competenze trasversali come il pensiero critico, la risoluzione dei problemi e la collaborazione. In secondo luogo, dobbiamo essere aperti al cambiamento e flessibili. Il futuro del lavoro con l’IA sarà caratterizzato da cambiamenti rapidi e imprevedibili, quindi è importante essere pronti ad adattarsi e a cogliere nuove opportunità. Ciò può significare cambiare carriera, trasferirsi in un nuovo settore o addirittura avviare una propria attività. In terzo luogo, dobbiamo essere proattivi nel cercare opportunità. Con l’IA che crea nuovi lavori e nuove industrie, ci saranno molte opportunità per coloro che sono pronti a coglierle. Ciò può includere la ricerca di opportunità di lavoro in settori emergenti, la partecipazione a programmi di formazione o l’avvio di una propria attività basata sull’IA. Prepararsi per il futuro del lavoro con l’IA richiede impegno, flessibilità e collaborazione. Investendo nell’istruzione e nella formazione continua, essendo aperti al cambiamento e cercando attivamente nuove opportunità, possiamo prepararci per un futuro brillante nell’era dell’IA. Ma cosa ne pensate voi? Come vi state preparando per il futuro del lavoro con l’IA? Conclusione sui Lavori che l'intelligenza artificiale non può sostituire In conclusione, l’IA sta cambiando il mondo del lavoro in modi che non avremmo mai potuto immaginare solo pochi anni fa. Mentre l’IA sta creando nuove opportunità e aumentando l’efficienza, sta anche creando sfide e incertezze. Ma una cosa è certa: il futuro del lavoro con l’IA sarà emozionante, imprevedibile e pieno di possibilità. Per prepararci per questo futuro, dobbiamo essere proattivi, flessibili e aperti al cambiamento. Dobbiamo investire nell’istruzione e nella formazione continua, cercare attivamente nuove opportunità e lavorare insieme per creare un futuro equo e giusto per tutti. Ma soprattutto, dobbiamo ricordare che l’IA è solo uno strumento. Siamo noi, esseri umani, a decidere come utilizzarlo e a plasmare il futuro del lavoro. Quindi, guardiamo avanti con ottimismo e determinazione, pronti ad affrontare le sfide e a cogliere le opportunità che ci attendono nell’era dell’IA. Grazie per aver letto questo articolo! Spero che ti abbia fornito una visione interessante sul futuro del lavoro con l’IA. Condividi i tuoi pensieri nei commenti e unisciti alla discussione! 😊

Il rilevamento di anomalie nelle transazioni significa identificare modelli insoliti o imprevisti all'interno delle transazioni o delle attività correlate. Questi modelli, noti come anomalie o valori anomali, si discostano in modo significativo dalla norma prevista e potrebbero indicare comportamenti irregolari o fraudolenti. Se vuoi imparare come rilevare anomalie nelle transazioni, questo articolo fa per te. In questo articolo ti guiderò attraverso l'attività di rilevamento delle anomalie nelle transazioni con machine learning utilizzando Python. Non ti va di leggere l'articolo ? Scarica gratis tutto il progetto con dataset e codice ! Rilevamento di anomalie nelle transazioni Il rilevamento delle anomalie svolge un ruolo cruciale in varie attività, in particolare quelle che si occupano di transazioni finanziarie, attività online e operazioni sensibili alla sicurezza. Possiamo seguire un processo sistematico per affrontare la sfida del rilevamento delle anomalie. Possiamo iniziare raccogliendo e preparando i dati delle transazioni, garantendone l'accuratezza e la coerenza. Quindi, possiamo trovare modelli nei dati per individuare anomalie e utilizzare algoritmi specializzati di rilevamento delle anomalie come la foresta di isolamento per rilevare le anomalie. Quindi il processo iniziamo con la raccolta dei dati. Ho trovato un set di dati ideale che può essere utilizzato per rilevare anomalie nelle transazioni. Rilevamento di anomalie nelle transazioni utilizzando Python Ora iniziamo con l'attività di rilevamento delle anomalie nelle transazioni importando le librerie Python necessarie. import pandas as pd import plotly.express as px from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import IsolationForest from sklearn.metrics import classification_report data = pd.read_csv("/content/transaction_anomalies_dataset.csv") print(data.head()) Diamo un'occhiata se i dati hanno valori nulli: print(data.isnull().sum()) Ora diamo un'occhiata agli approfondimenti della colonna prima di andare avanti: print(data.info()) Ora diamo un'occhiata alle statistiche descrittive dei dati: print(data.describe()) Non ti va di leggere l'articolo ? Scarica gratis tutto il progetto con dataset e codice ! Ora diamo un'occhiata alla distribuzione dell'importo delle transazioni nei dati: # Distribuzione della trnsazioni fig_amount = px.histogram(data, x='Transaction_Amount', nbins=20, title='Distribution of Transaction Amount') fig_amount.show() Ora diamo un'occhiata alla distribuzione dell'importo delle transazioni per tipo di conto: # Distribuzione importo pe tipo account fig_box_amount = px.box(data, x='Account_Type', y='Transaction_Amount', title='Transaction Amount by Account Type') fig_box_amount.show() Ora diamo un'occhiata all'importo medio della transazione per età: # Importo medio transazione per età fig_scatter_avg_amount_age = px.scatter(data, x='Age', y='Average_Transaction_Amount', color='Account_Type', title='Average Transaction Amount vs. Age', trendline='ols') fig_scatter_avg_amount_age.show() Non c'è differenza nell'importo medio della transazione in base all'età. Ora diamo un'occhiata al conteggio delle transazioni per giorno della settimana: # Conteggio trnasazioni per giorno settimana fig_day_of_week = px.bar(data, x='Day_of_Week', title='Count of Transactions by Day of the Week') fig_day_of_week.show() Non ti va di leggere l'articolo ? Scarica gratis tutto il progetto con dataset e codice ! Ora diamo un'occhiata alla correlazione tra tutte le colonne nei dati: # Correlation Heatmap correlation_matrix = data.corr() fig_corr_heatmap = px.imshow(correlation_matrix, title='Correlation Heatmap') fig_corr_heatmap.show() Ora ecco come possiamo visualizzare le anomalie nei dati: # Calcoliamo la media e la derivazione della Transaction_Amount mean_amount = data['Transaction_Amount'].mean() std_amount = data['Transaction_Amount'].std() # Definiamo l'anomaly threshold anomaly_threshold = mean_amount + 2 * std_amount # Flag anomalies data['Is_Anomaly'] = data['Transaction_Amount'] > anomaly_threshold # Scatter plot fig_anomalies = px.scatter(data, x='Transaction_Amount', y='Average_Transaction_Amount', color='Is_Anomaly', title='Anomalies in Transaction Amount') fig_anomalies.update_traces(marker=dict(size=12), selector=dict(mode='markers', marker_size=1)) fig_anomalies.show() Ora calcoliamo il numero di anomalie nei dati per trovare il rapporto delle anomalie nei dati, che sarà utile durante l'utilizzo di algoritmi di rilevamento delle anomalie come la foresta di isolamento: # Calcoliamo il numero di anomalie num_anomalies = data['Is_Anomaly'].sum() # Calcoliamo il numero delle istanze nei dati total_instances = data.shape[0] # Calcoliamo il ratio delle anomalie anomaly_ratio = num_anomalies / total_instances print(anomaly_ratio) Ora ecco come possiamo addestrare un modello di Machine Learning per il rilevamento di anomalie: relevant_features = ['Transaction_Amount', 'Average_Transaction_Amount', 'Frequency_of_Transactions'] # Split data in features (X) e target (y) X = data[relevant_features] y = data['Is_Anomaly'] # Split data inì train e test X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Alleniamo l'Isolation Forest model model = IsolationForest(contamination=0.02, random_state=42) model.fit(X_train) Qui stiamo addestrando un modello di rilevamento delle anomalie utilizzando l'algoritmo Isolation Forest. Innanzitutto, abbiamo selezionato le funzionalità rilevanti per il rilevamento, vale a dire Transaction_Amount, Average_Transaction_Amount e Frequency_of_Transactions. Dividiamo il set di dati in caratteristiche (X) e variabile di destinazione (y), dove X contiene le caratteristiche selezionate e y contiene le etichette binarie che indicano se un'istanza è un'anomalia o meno. Quindi, dividiamo ulteriormente i dati in set di training e test utilizzando un rapporto di suddivisione 80-20. Successivamente, abbiamo creato un modello di foresta di isolamento con un parametro di contaminazione specificato di 0,02 (che indica il rapporto atteso di anomalie) e un seme casuale per la riproducibilità. Il modello viene quindi addestrato sul set di addestramento (X_train). Ora diamo un'occhiata alle prestazioni di questo modello di rilevamento delle anomalie: # Prevediamo le anomalie nel set di dati y_pred = model.predict(X_test) # Convertiamole in valori binari(0: normal, 1: anomaly) y_pred_binary = [1 if pred == -1 else 0 for pred in y_pred] # Valutiamo il modello report = classification_report(y_test, y_pred_binary, target_names=['Normal', 'Anomaly']) print(report) Non ti va di leggere l'articolo ? Scarica gratis tutto il progetto con dataset e codice ! Infine, ecco come possiamo utilizzare il nostro modello addestrato per rilevare anomalie: # features rilevanti usate nell'allenamento del modello relevant_features = ['Transaction_Amount', 'Average_Transaction_Amount', 'Frequency_of_Transactions'] # user inputs per le features user_inputs = [] for feature in relevant_features: user_input = float(input(f"Inserisci un valore per '{feature}': ")) user_inputs.append(user_input) # Creiamo un DataFrame dall' user inputs user_df = pd.DataFrame([user_inputs], columns=relevant_features) # Prevediamo le anomalie usando il modello user_anomaly_pred = model.predict(user_df) # Convertiamo la previsione in valori binari(0: normal, 1: anomaly) user_anomaly_pred_binary = 1 if user_anomaly_pred == -1 else 0 if user_anomaly_pred_binary == 1: print("Anomaly detected: Questa transazione risulta anomala.") else: print("No anomaly detected: Questa transazione sembra normale.") Conclusione sul Rilevamento anomalie nelle transazioni utilizzando Python Ecco come eseguire il rilevamento delle anomalie nelle transazioni utilizzando Machine Learning e Python. Il rilevamento di anomalie nelle transazioni significa identificare modelli insoliti o imprevisti all'interno delle transazioni o delle attività correlate. Questi modelli, noti come anomalie o valori anomali, si discostano in modo significativo dalla norma prevista e potrebbero indicare comportamenti irregolari o fraudolenti. Spero che questo articolo sul rilevamento delle anomalie nelle transazioni utilizzando Python ti sia piaciuto. Sentiti libero di porre domande preziose nella sezione commenti qui sotto. Scarica gratis tutto il progetto con dataset e codice !

L’Intelligenza Artificiale (IA) sta rivoluzionando il mondo delle banche. Non più solo una fantasia, l’IA sta diventando una realtà sempre più presente nelle nostre vite quotidiane. E le banche non sono da meno. Stanno utilizzando l’IA per migliorare l’efficienza, ridurre i costi e fornire un servizio migliore ai clienti. Ma non tutto è rose e fiori. L’uso dell’IA nel settore bancario presenta anche dei rischi. In questo articolo esploreremo i principali usi e rischi dell’IA nelle banche. Scopriremo come l’IA sta aiutando le banche a prevenire le frodi, gestire il rischio, automatizzare i processi e personalizzare i servizi. Ma vedremo anche come l’IA può causare errori tecnici, frodi potenziate dall’IA, problemi etici e minacce alla sicurezza informatica. Quindi, se sei curioso di sapere come l’IA sta trasformando il mondo delle banche, continua a leggere! Ti promettiamo che sarà un viaggio emozionante e informativo. E se sei preoccupato per i rischi dell’IA, non temere! Ti forniremo tutte le informazioni di cui hai bisogno per capire come proteggerti e proteggere il tuo denaro. Errori accaduti nella storia che riguardano l'IA e le banche Nel corso degli anni, ci sono stati diversi errori accaduti nella storia che riguardano l'IA e le banche. Immagina di essere nel 2017. Una banca in Cina sta utilizzando un algoritmo di Intelligenza Artificiale per gestire i rischi. Tutto sembra andare bene, fino a quando non si verifica un errore. L’errore costa alla banca la perdita di 1 miliardo di yuan, circa 140 milioni di euro. Un errore costoso, vero? Avanziamo al 2018. Un’altra banca in Cina sta utilizzando l’IA per identificare le frodi. Ma un giorno, l’IA commette un errore e blocca involontariamente i conti di 100.000 clienti. Puoi immaginare lo shock e la frustrazione dei clienti quando scoprono che i loro conti sono stati bloccati? Infine, arriviamo al 2020. Una banca in Italia utilizza un algoritmo AI per valutare la solvibilità dei clienti. Ma l’algoritmo commette un errore e concede involontariamente un mutuo di 1 milione di euro a un cliente che non aveva i requisiti necessari. Questi sono solo alcuni esempi dei possibili rischi associati all’uso dell’IA nelle banche. È fondamentale che le banche siano consapevoli di questi rischi e prendano misure per mitigarli. Dopo tutto, come dice il vecchio saggio, “è meglio prevenire che curare" Indice Banche e Intelligenza Artificiale Introduzione L'IA sta rivoluzionando il mondo delle banche Usi dell'IA nelle banche Prevenzione delle frodi Gestione del rischio Automatizzazione dei processi Personalizzazione dei servizi Rischi dell'IA nelle banche Errori tecnici Frodi potenziate dall'IA Problemi etici Minacce alla sicurezza informatica Conclusioni su Banche e Intelligenza Artificiale Banche e Intelligenza Artificiale, cosa sta cambiando Come sapete, l'IA è una tecnologia in rapida evoluzione che sta avendo un impatto sempre maggiore sulle nostre vite. Nel settore bancario, l'IA sta già rivoluzionando il modo in cui le banche interagiscono con i clienti, gestiscono i rischi e prendono decisioni. 10 tecnologie AI che stanno cambiando il settore bancario Ecco 10 tecnologie AI interessanti che stanno già impattando il settore bancario: Riconoscimento facciale e vocale: queste tecnologie vengono utilizzate per identificare e autenticare i clienti, ridurre le frodi e migliorare l'esperienza del cliente. Ad esempio, Wells Fargo utilizza il riconoscimento facciale per consentire ai clienti di accedere ai loro conti bancari tramite i loro smartphone. A proposito, sapete che Wells Fargo è stata multata per 185 milioni di dollari per aver aperto conti correnti non autorizzati per i propri clienti? Big data e machine learning: queste tecnologie vengono utilizzate per analizzare grandi quantità di dati, identificare tendenze e rischi, e prendere decisioni migliori. Ad esempio, Citigroup utilizza il machine learning per identificare le frodi nelle transazioni finanziarie. Sapevate che il machine learning ha aiutato a identificare un'importante frode finanziaria che avrebbe potuto costare miliardi di dollari alle banche? Robotics process automation (RPA): questa tecnologia viene utilizzata per automatizzare le attività ripetitive e manuali, come l'elaborazione dei documenti e la gestione dei reclami dei clienti. Ad esempio, Deutsche Bank utilizza l'RPA per automatizzare l'elaborazione delle richieste di prestito. Avete mai pensato a quanti reclami riceve una banca ogni giorno? Grazie all'RPA, le banche possono ridurre il tempo dedicato a questi reclami e dedicarsi a compiti più importanti. Chatbot: questi strumenti di conversazione vengono utilizzati per rispondere alle domande dei clienti e fornire assistenza 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Ad esempio, Bank of America utilizza chatbot per rispondere alle domande sui prodotti e servizi bancari. Siete mai stati in fila per parlare con un operatore bancario? Grazie ai chatbot, le banche possono fornire assistenza ai clienti in modo più rapido e conveniente. Virtual assistants: questi assistenti digitali vengono utilizzati per fornire assistenza ai clienti, automatizzare le attività e personalizzare i servizi. Ad esempio, JPMorgan Chase utilizza un assistente virtuale per aiutare i clienti a gestire i loro conti bancari. Sapevate che i virtual assistant possono imparare le preferenze dei clienti e fornire consigli personalizzati? Realtà virtuale e aumentata: queste tecnologie vengono utilizzate per fornire esperienze immersive e interattive ai clienti. Ad esempio, HSBC utilizza la realtà virtuale per consentire ai clienti di visitare le sue filiali in tutto il mondo. Avete mai sognato di visitare una filiale bancaria in Giappone? Grazie alla realtà virtuale, è possibile! Blockchain: questa tecnologia viene utilizzata per registrare le transazioni in un registro distribuito, rendendole più sicure e trasparenti. Ad esempio, JPMorgan Chase utilizza la blockchain per tracciare i pagamenti internazionali. La blockchain è una tecnologia che potrebbe rivoluzionare il modo in cui facciamo i pagamenti. Artificial general intelligence (AGI): questa tecnologia, ancora in fase di sviluppo, ha il potenziale di automatizzare molte delle attività svolte dagli esseri umani, comprese quelle nel settore bancario. Ad esempio, AGI potrebbe essere utilizzata per prendere decisioni di investimento o fornire consulenza finanziaria. L'AGI è una tecnologia affascinante che potrebbe avere un enorme impatto sul mondo. SOFFERMETI UN ATTIO A GUARDARE QUESTE FOTO Usi dell'IA nelle banche Dopo aver in breve come l'IA sta attualmente cambiando il mondo delle banchem vediamo quali sono i principali utilizzi di questa potente tecnologia e quali sono le aziende più attive nel settore. Prevenzione delle frodi La prevenzione delle frodi è uno degli usi più importanti dell'IA nel settore bancario. Le frodi finanziarie costano alle banche miliardi di dollari ogni anno, e l'IA può aiutare a ridurre questi costi. Analisi dei big data Le banche possono utilizzare l'IA per analizzare grandi quantità di dati, come i movimenti bancari, i dati di geolocalizzazione e i profili dei clienti, per identificare modelli di comportamento sospetti. Ad esempio, una banca potrebbe utilizzare l'IA per identificare un cliente che sta tentando di effettuare un trasferimento di denaro in un paese diverso dal suo paese di residenza, o che sta cercando di accedere al conto bancario da una località geografica diversa dalla sua posizione abituale. Riconoscimento facciale e vocale L'IA può essere utilizzata per identificare e autenticare i clienti, rendendo più difficile per i truffatori accedere ai conti bancari. Ad esempio, una banca potrebbe utilizzare il riconoscimento facciale per consentire ai clienti di accedere ai loro conti bancari tramite i loro smartphone, o il riconoscimento vocale per autenticare le chiamate telefoniche ai call center bancari. Machine learning L'IA può essere utilizzata per imparare dai dati storici delle frodi e sviluppare modelli predittivi per identificare le frodi future. Questi modelli possono essere utilizzati per identificare i clienti che sono a rischio di frode, o per bloccare le transazioni sospette. Un caso di studio Una banca americana ha utilizzato l'IA per identificare una frode di identità che avrebbe potuto costare alla banca milioni di dollari. L'IA ha rilevato che un cliente stava tentando di effettuare un prestito utilizzando un'identità rubata. La banca è stata quindi in grado di bloccare la transazione e prevenire la frode. Gestione del rischio L'IA può essere utilizzata per gestire i rischi nel settore bancario, come il rischio di credito, il rischio di mercato e il rischio operativo. Valutazione del rischio di credito L'IA può essere utilizzata per valutare il rischio di credito dei clienti, aiutando le banche a prendere decisioni più informate sui prestiti. L'IA può analizzare grandi quantità di dati, come i dati finanziari dei clienti, i loro profili di spesa e il loro comportamento sui social media, per identificare i clienti che sono più probabili di default sui loro prestiti. Pianificazione della gestione del rischio L'IA può essere utilizzata per aiutare le banche a pianificare e implementare strategie di gestione del rischio. L'IA può aiutare le banche a identificare i rischi più importanti a cui sono esposte, a sviluppare piani per mitigare questi rischi, e a monitorare l'efficacia di questi piani. Rilevamento di anomalie L'IA può essere utilizzata per rilevare anomalie nei dati finanziari, che possono essere un segno di attività fraudolente o rischiose. Ad esempio, una banca potrebbe utilizzare l'IA per rilevare un aumento improvviso e inspiegabile dei movimenti bancari di un cliente. Automatizzazione dei processi L'IA può essere utilizzata per automatizzare le attività ripetitive e manuali, come l'elaborazione dei documenti, la gestione dei reclami e i servizi di supporto clienti. Elaborazione dei documenti L'IA può essere utilizzata per elaborare documenti, come le richieste di prestito e le richieste di rimborso, in modo più rapido e accurato. Ad esempio, una banca potrebbe utilizzare l'IA per elaborare automaticamente le richieste di prestito, verificando i dati del cliente e valutando la sua solvibilità. Gestione dei reclami L'IA può essere utilizzata per gestire i reclami dei clienti in modo più efficiente ed efficace. Ad esempio, una banca potrebbe utilizzare l'IA per classificare automaticamente i reclami, assegnarli ai dipendenti appropriati e monitorare il loro progresso. Servizi di supporto clienti L'IA può essere utilizzata per fornire servizi di supporto clienti 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Ad esempio, una banca potrebbe utilizzare l'IA per rispondere alle domande dei clienti tramite chatbot o per fornire assistenza personalizzata tramite assistenti virtuali. Ecco un esempio concreto di come l'IA viene utilizzata per automatizzare i processi bancari: La banca olandese ING utilizza l'IA per elaborare le richieste di prestito in modo automatico. L'IA è in grado di elaborare le richieste in pochi minuti, rispetto ai giorni o alle settimane che sarebbero necessari a un essere umano. Questo ha permesso a ING di ridurre i tempi di attesa per i clienti e di migliorare la loro soddisfazione. Personalizzazione dei servizi L'IA può essere utilizzata per personalizzare i servizi bancari in base alle esigenze individuali dei clienti. Ad esempio, le banche utilizzano l'IA per consigliare prodotti e servizi bancari, inviare promozioni personalizzate e fornire un'assistenza personalizzata. Prodotti e servizi consigliati L'IA può essere utilizzata per consigliare prodotti e servizi bancari che sono più adatti alle esigenze dei clienti. Ad esempio, una banca potrebbe utilizzare l'IA per analizzare i dati finanziari dei clienti, i loro interessi e le loro preferenze, per identificare i prodotti e i servizi che potrebbero essere di loro interesse. Ecco un esempio concreto di come l'IA viene utilizzata per personalizzare i servizi bancari: La banca statunitense Bank of America utilizza l'IA per fornire ai clienti consigli personalizzati su come risparmiare denaro. L'IA analizza i dati finanziari dei clienti, come le loro spese, i loro investimenti e i loro obiettivi di risparmio, per identificare le aree in cui i clienti potrebbero risparmiare denaro. La personalizzazione dei servizi bancari è un'area in cui l'IA sta avendo un impatto significativo. L'IA può aiutare le banche a fornire ai clienti un'esperienza più personalizzata e pertinente, che può portare a una maggiore soddisfazione dei clienti e a un aumento dei profitti. Rischi dell'IA nelle banche L’uso dell’IA nel settore bancario presenta anche dei rischi. In questa sezione esploreremo i principali rischi associati all’uso dell’IA nelle banche, tra cui errori tecnici, frodi potenziate dall’IA, problemi etici e minacce alla sicurezza informatica. Errori tecnici L’uso dell’IA nelle banche può portare a errori tecnici. Ad esempio, nel 2018, la banca britannica TSB ha subito un grave errore tecnico quando ha tentato di migrare i dati dei clienti su una nuova piattaforma bancaria basata sull’IA. L’errore ha causato l’interruzione dei servizi bancari per oltre 1,9 milioni di clienti e ha portato a perdite finanziarie per la banca. Inoltre, un sistema di IA utilizzato per identificare le frodi potrebbe bloccare involontariamente i conti dei clienti a causa di un errore. Ad esempio, nel 2019, la banca americana Wells Fargo ha bloccato involontariamente i conti di migliaia di clienti a causa di un errore nel suo sistema di IA utilizzato per identificare le frodi. Frodi potenziate dall'IA L’IA può essere utilizzata per “turboalimentare” la frode. Ad esempio, nel 2019, un’azienda giapponese a Hong Kong ha subito una truffa da 35 milioni di dollari quando i truffatori hanno clonato la voce del direttore dell’azienda utilizzando la tecnologia “deep voice” per autorizzare i trasferimenti. L’IA può essere utilizzata per creare email di phishing sempre più sofisticate e convincenti. Ad esempio, nel 2020, una campagna di phishing mirata ai clienti della banca francese Société Générale ha utilizzato l’IA per creare email di phishing che imitavano perfettamente lo stile di scrittura della banca. Problemi etici L’uso dell’IA nel settore bancario può anche sollevare problemi etici. Ad esempio, nel 2019, la banca americana Goldman Sachs è stata accusata di discriminazione di genere quando il suo algoritmo AI utilizzato per valutare la solvibilità dei clienti ha concesso limiti di credito più bassi alle donne rispetto agli uomini. Inoltre, l’utilizzo di dati personali da parte delle banche per addestrare i loro algoritmi di IA potrebbe violare la privacy dei clienti. Ad esempio, nel 2018, la banca britannica HSBC è stata multata per aver condiviso i dati dei clienti con altre società senza il loro consenso. Minacce alla sicurezza informatica L’uso dell’IA nelle banche può anche aumentare le minacce alla sicurezza informatica. Ad esempio, nel 2019, la banca indiana Cosmos Bank è stata vittima di un cyber attacco che ha rubato 13,5 milioni di dollari dai conti dei clienti. L’attacco è stato condotto utilizzando malware che ha compromesso il sistema di sicurezza basato sull’IA della banca. Conclusioni su Banche e Intelligenza Artificiale In questo articolo, abbiamo esplorato come l’IA sta trasformando il mondo delle banche, migliorando l’efficienza, riducendo i costi e fornendo un servizio migliore ai clienti. Tuttavia, abbiamo anche visto come l’uso dell’IA nel settore bancario presenta dei rischi, tra cui errori tecnici, frodi potenziate dall’IA, problemi etici e minacce alla sicurezza informatica. L’IA sta cambiando il modo in cui interagiamo con le banche e gestiamo il nostro denaro. È importante essere consapevoli dei rischi associati all’uso dell’IA nelle banche e prendere misure per proteggerci. Ma nonostante i rischi, l’IA offre anche opportunità emozionanti per migliorare il nostro rapporto con le banche e rendere la gestione del nostro denaro più facile e conveniente. Ecco qualche consiglio che puoi portarti con te : Fai attenzione alle email di phishing che utilizzano l’IA per imitare perfettamente lo stile di scrittura della tua banca. Non cliccare su link sospetti o fornire informazioni personali. Sii consapevole delle frodi potenziate dall’IA, come la clonazione della voce utilizzando la tecnologia “deep voice”. Verifica sempre l’identità della persona che ti sta chiedendo di autorizzare trasferimenti o fornire informazioni personali. Controlla regolarmente i tuoi estratti conto bancari per individuare eventuali transazioni sospette o non autorizzate causate da errori tecnici dell’IA. Se noti qualcosa di sospetto, contatta immediatamente la tua banca per segnalare il problema.

Comunicare con l'intelligenza artificiale può sembrare facile, finché non ci si rende conto che il nostro interlocutore digitale non è proprio un essere umano. Per ottenere le risposte desiderate da un'IA come ChatGPT non basta fare domande generiche: serve un'arte che viene definita "ingegneria del prompt". In questa guida completa scoprirai i segreti di una comunicazione efficace con l'IA, dalle basi dell'apprendimento in contesto fino alle migliori tecniche di prompting per "addestrare" al meglio i tuoi bot. Perché porre le domande giuste è essenziale per sfruttare appieno il potenziale dell'intelligenza artificiale. Preparati a diventare un vero "prompt engineer" fornendo il contesto adatto e gestendo limiti e sfide di queste conversazioni ibride uomo-macchina. Con i nostri consigli pratici capirai come guidare al meglio il tuo interlocutore artificiale, evitando fraintendimenti ed ottenendo risposte centrate sul tuo obiettivo. L'IA ti ascolta: sta a te parlare la sua lingua! Cos'è la Prompt Engineering o Ingegneria del Prompt ? Cosa c'è di più frustrante che porre una domanda a un assistente virtuale e ottenere una risposta confusa o completamente fuori tema? Per evitare questo problema ed "addestrare" al meglio le IA conversazionali, è nata una vera e propria arte: la prompt engineering. In pratica, la prompt engineering consiste nel progettare con cura le "istruzioni" che forniamo all'IA attraverso i prompt, ovvero il testo con cui interagiamo con essa. Perché se vogliamo guidare la conversazione nella direzione desiderata e ottenere risposte precise, dobbiamo parlare la lingua dell'IA. I prompt non sono semplici domande, ma veri e propri semi da cui far germogliare la conoscenza dell'IA in modo controllato. Ad esempio, per fare generare a un modello linguistico un testo coerente su un tema specifico, non basta chiedere "scrivi un articolo sulle energie rinnovabili". Bisogna fornire un contesto dettagliato, impostare vincoli precisi di lunghezza e stile, dare esempi rilevanti. Solo così otterremo un output di qualità. L'ingegneria del prompt si basa sulla capacità dell'IA di apprendere temporaneamente dalle istruzioni contestuali che riceve. Per questo è cruciale perfezionare l'arte della prompt engineering, in modo da "addestrare" al meglio le intelligenze artificiali ed evitare risposte confuse o inaccurate. D'altronde, come dice un vecchio detto, "chiedi e ti sarà dato". Basta saper chiedere nel modo giusto! Curiosità sull'Ingegneria del Prompt Oltre a fornire contesto e vincoli, un'altra tecnica chiave della prompt engineering è fare esempi pratici e casi d'uso concreti nel testo del prompt. In questo modo il modello linguistico può comprendere meglio cosa ci aspettiamo. Un prompt efficace dovrebbe anche specificare con precisione l'obiettivo e il formato desiderato per l'output. Ad esempio: "Riassumi questo testo in massimo 250 parole in uno stile semplice ed accattivante". Nell'interagire con chatbot ed assistenti IA, la prompt engineering consente di guidare la "conversazione" in modo più produttivo ed evitare divagazioni. Oltre che per generatori di testo, la prompt engineering è cruciale anche per modelli IA visivi come DALL-E, che generano immagini a partire da istruzioni testuali. Anche qui i prompt devono essere precisi e dettagliati. Man mano che la tecnologia IA diventa più avanzata, la prompt engineering sta assumendo un'importanza ancora maggiore. I modelli linguistici attuali come GPT-3 sono molto potenti ma anche sensibili al modo in cui vengono sollecitati. Padroneggiare l'arte della prompt engineering richiede pratica ed esperienza. Ma i risultati in termini di maggiore accuratezza e utilità delle risposte IA valgono assolutamente lo sforzo. Ingegneria del Prompt e context learning L'apprendimento in contesto è una delle capacità più sorprendenti ed utili dei moderni modelli linguistici di grandi dimensioni come GPT-3. Grazie ad esso, queste reti neurali sono in grado di comprendere ed elaborare in modo intelligente prompt anche su temi mai affrontati in fase di training. In altre parole, i modelli linguistici apprendono "al volo" dalle istruzioni e dagli esempi contenuti nel prompt fornito dall'utente. Supponiamo ad esempio di voler generare un testo sulla recente missione del telescopio Webb. Anche se l'IA non ha mai visto durante l'addestramento informazioni su questo specifico argomento, sarà comunque in grado di produrre un contenuto coerente. Ciò è possibile perché durante la fase di training su vastissimi dataset, il modello impara le complesse relazioni semantiche tra concetti differenti. Quando riceve quindi un prompt su un tema nuovo come il Webb, l'IA è in grado di inferire il contesto e attingere alla sua conoscenza generale del linguaggio e del mondo per generare un output rilevante. L'apprendimento in contesto si basa sull'attenzione, una tecnica che consente ai modelli linguistici di focalizzarsi su specifiche parti del prompt durante la generazione della risposta. Ad esempio, se indichiamo nel prompt che ci aspettiamo un testo informativo, l'IA si concentrerà su quella richiesta generando un contenuto enciclopedico. Questa straordinaria capacità dei modelli IA ha reso molto più semplice ed efficace la tecnica della prompt engineering. Strutturando con cura le istruzioni e fornendo gli esempi giusti, possiamo infatti "guidare" l'IA nella direzione desiderata, ottenendo risultati migliori e più accurati. La sinergia tra prompt engineering e apprendimento in contesto è ciò che consente oggi di sfruttare appieno il potenziale dell'IA conversazionale. Le aziende lo stanno comprendendo sempre più, integrando questi modelli in applicazioni come chatbot, assistenti virtuali e generatori di contenuti. Con un prompting efficace, persino il cielo non è più un limite a ciò che l'IA può creare! Ecco tre esempi : Prompt non ottimale: "Scrivi una poesia sul Natale" Prompt ottimale: "Scrivi una poesia in rima sul Natale con sentimenti di gioia e condivisione, simile allo stile poetico di Trilussa e con le emoji" Prompt non ottimale: "Scrivi una brochure sul nuovo iPhone 15" Prompt ottimale: "Scrivi una brochure entusiasta che evidenzi le caratteristiche innovative del nuovo iPhone 15 come la fotocamera 8K e il processore A17 Bionic" Prompt non ottimale: "Spiega cos'è un chipset ARM" Prompt ottimale: "Scrivi un paragrafo enciclopedico e divulgativo che spiega in modo semplice il funzionamento dei chipset ARM utilizzati negli smartphone in formato HTML" Confrontando prompt generici vs prompt specifici e contestualizzati, si può far capire meglio l'importanza di fornire esempi e istruzioni dettagliate all'IA grazie all'apprendimento in contesto. I tipi di Prompt I prompt sono istruzioni o richieste di informazioni che vengono fornite a un modello di intelligenza artificiale per guidare la sua risposta. Esistono diversi tipi di prompt, ognuno con i propri vantaggi e utilizzi specifici. Prompt di query: Questi prompt vengono utilizzati per porre una domanda o richiedere informazioni al modello di IA. Ad esempio, “Qual è la capitale della Francia?” o “Parlami della storia dell’Impero Romano”. I prompt di query sono utili quando si desidera ottenere informazioni specifiche da un modello di IA. Prompt di comando: Questi prompt vengono utilizzati per istruire il modello di IA a eseguire un’azione specifica o generare un tipo specifico di contenuto. Ad esempio, “Scrivi una lista di 20 strategie marketing” o “Traduci questa frase in spagnolo”. I prompt di comando sono utili quando si desidera che il modello di IA generi un tipo specifico di contenuto. Prompt di contesto: Questi prompt forniscono al modello di IA informazioni aggiuntive o contesto che possono aiutarlo a generare risposte più accurate o pertinenti. Ad esempio, “Sto pianificando un viaggio in Giappone e voglio sapere com’è il tempo a Tokyo in ottobre” o “Sto scrivendo un articolo sull’energia rinnovabile e ho bisogno di alcune statistiche sull’energia eolica”. I prompt di contesto sono utili quando si desidera fornire al modello di IA informazioni aggiuntive che possono aiutarlo a generare risposte più accurate e pertinenti. Prompt di input dati: Questi prompt forniscono al modello di IA dati o informazioni specifiche che può utilizzare per generare una risposta. Ad esempio, “Ecco una lista di ingredienti: farina, zucchero, uova, latte. Puoi darmi una ricetta per i pancake?” o “Ecco una tabella con i dati sulla crescita della popolazione dei diversi paesi. Puoi generare un grafico che mostri le tendenze?” I prompt di input dati sono utili quando si desidera fornire al modello di IA dati specifici che può utilizzare per generare una risposta. Questi diversi tipi di prompt servono a scopi diversi nella comunicazione con l’IA. I prompt di query e comando vengono utilizzati per richiedere informazioni o contenuti dal modello di IA, mentre i prompt di contesto e input dati forniscono informazioni aggiuntive che possono aiutare il modello a generare risposte più accurate e pertinenti. Come creare prompt perfetti usando l'Ingegneria del Prompt 1. Parla con l'IA come parleresti con una persona Una delle cose più interessanti a cui mi sono dovuto abituare lavorando con ChatGPT è che non lo programmi, ci parli. In qualità di programmatore formalmente formato, ho dovuto abbandonare molte abitudini nel dimenticatoio da quando mi occupo di intelligenza artificiale. Parlare con essa (e con esse) richiede un cambiamento di mentalità. Quando dico di parlargli come una persona, intendo parlargli come faresti con un collega o un membro del team. Se è difficile da fare, dagli un nome. Alexa è occupata, quindi forse pensala come "Bob". Questo aiuta perché quando parli con Bob, potresti includere dettagli di conversazione, piccoli aneddoti che danno consistenza alla tua storia, una varietà di possibilità e altro ancora. Quando parli con una persona, sarebbe naturale aspettarsi che inizialmente qualcuno non colga il tuo punto e richieda chiarimenti. Sarebbe naturale inserire il retroscena e porre domande complesse, e sarebbe anche naturale dover approfondire, ribadendo alcune di quelle domande in base alle risposte ottenute. Questo è chiamato suggerimento interattivo. Non aver paura di porre domande in più passaggi. Fai una domanda, ottieni una risposta. Sulla base di questa risposta, fai un'altra domanda. 2. Inserisci sempre dati e contesto Scrivere un prompt ChatGPT è molto più che porre semplicemente una domanda. Spesso implica fornire informazioni di base pertinenti per impostare il contesto della query. Diciamo che vuoi prepararti per una maratona. Potresti chiedere a ChatGPT: Come posso prepararmi per una maratona? Ma riceverai una domanda molto più sfumata se, invece, dici che ti stai allenando per la tua prima maratona. Le risposte che otterrai saranno più focalizzate sulle tue esigenze, come in: Sono un corridore principiante e non ho mai corso una maratona prima, ma voglio completarne una in sei mesi. Come posso prepararmi per una maratona? Vedi come stai dando all'IA molte più informazioni con cui fornirti una risposta più mirata e utile? Per la cronaca, non corro, non ballo né salto. Quindi questo è solo un esempio. Ecco altri due esempi di domande che forniscono il contesto: Ho intenzione di viaggiare in Spagna tra qualche mese e vorrei imparare un po' di spagnolo di base per aiutarmi a comunicare con i residenti locali. Cerco risorse online adatte ai principianti e che forniscano un approccio strutturato e completo all'apprendimento della lingua. Puoi consigliarmi alcune risorse online per imparare lo spagnolo come principiante? In questo caso, invece di limitarsi a chiedere informazioni sulle risorse per l’apprendimento, il contesto aiuta a focalizzare l’intelligenza artificiale sull’apprendimento di come comunicare sul campo con i residenti locali. Ecco un altro esempio: Sono un imprenditore interessato ad esplorare come la tecnologia blockchain può essere utilizzata per migliorare l'efficienza e la trasparenza della catena di approvvigionamento. Cerco una spiegazione chiara e concisa della tecnologia ed esempi di come è stata utilizzata nel contesto della gestione della catena di fornitura. Puoi spiegare il concetto di tecnologia blockchain e le sue potenziali applicazioni nella gestione della catena di fornitura? In questo esempio, invece di chiedere semplicemente informazioni sulla blockchain e su come funziona, l’attenzione si concentra specificamente sulla blockchain per l’efficienza della catena di approvvigionamento e su come potrebbe essere utilizzata in uno scenario reale. Vai avanti e inserisci il messaggio in ChatGPT. La sua risposta è molto interessante. Ti farò un altro esempio molto più approfondito. Scrivimi un racconto, non più di 500 parole. La storia è ambientata nel 2339, a Boston. L'intera storia si svolge all'interno di una libreria in stile vittoriano che non sarebbe fuori luogo a Diagon Alley. All'interno del negozio ci sono i seguenti personaggi, tutti umani: Il titolare: rendi questa persona interessante e un po' insolita, dagli un nome e almeno un'abilità o caratteristica che influenzi la sua storia passata e possibilmente influenzi l'intero racconto. L'aiutante: è un commesso del negozio. Il suo nome è Todd. Il cliente e il suo amico: due clienti sono entrati insieme nel negozio, Jackson e Ophelia. Jackson è vestito come se stesse andando a una convention Steampunk, mentre Ophelia sta tornando a casa dalla sua giornata di lavoro in un ufficio professionale. Un'altra cliente è Evangeline, una cliente abituale del negozio, sulla quarantina. Un altro cliente ancora è Archibald, un uomo che potrebbe avere dai 40 ai 70 anni. Ha un'aria misteriosa su se stesso e sembra allo stesso tempo un po' grandioso e riservato. C'è qualcosa in Archibald che mette a disagio gli altri. Un concetto tipico nelle vendite al dettaglio è che ci sia sempre più inventario "sul retro", dove c'è un magazzino per beni aggiuntivi che potrebbero non essere mostrati sugli scaffali dove i clienti navigano. La premessa di questa storia è che c'è qualcosa di molto insolito nel "dietro" di questo negozio. Metti tutto insieme e racconta qualcosa di avvincente e divertente. Puoi vedere come più dettagli forniscono di più con cui l'intelligenza artificiale può lavorare. Per prima cosa, inserisci "Scrivimi una storia su una libreria" su ChatGPT e guarda cosa ti dà. Quindi inserisci il prompt sopra e vedrai la differenza. 3. Di' all'IA di assumere un'identità o una professione Una delle caratteristiche più interessanti di ChatGPT è che può scrivere dal punto di vista di una persona o professione specifica. Ecco un esempio. Chiederò a ChatGPT di descrivere il dispositivo domestico intelligente Amazon Echo ma di farlo dal punto di vista di un product manager, di un badante e di un giornalista. Ecco i tre suggerimenti: - Dal punto di vista del suo product manager, descrivi il dispositivo Amazon Echo Alexa. - Dal punto di vista di un bambino adulto che si prende cura di un genitore anziano, descrivi il dispositivo Amazon Echo Alexa. Dal punto di vista di un giornalista, descrivi il dispositivo Amazon Echo Alexa. Puoi lanciare queste tre richieste su ChatGPT per vedere la sua risposta completa. Ma alcune frasi ti mostreranno come ChatGPT assume i diversi ruoli per fornire risposte diverse. La risposta dell'IA utilizzando l'identità del product manager includeva questa frase: Posso affermare con sicurezza che questo è uno dei prodotti più innovativi e rivoluzionari nel settore della casa intelligente. La risposta dell'IA utilizzando l'identità del caregiver includeva questa frase: La capacità del dispositivo di impostare promemoria e allarmi può essere particolarmente utile per le persone anziane che potrebbero avere difficoltà a ricordare di prendere le medicine o di presentarsi agli appuntamenti. E la risposta dell'IA utilizzando l'identità del giornalista includeva questa frase: Da un punto di vista giornalistico, Echo ha fatto notizia a causa delle preoccupazioni sulla privacy che circondano la raccolta e l'archiviazione dei dati degli utenti. Puoi vedere come identità diverse consentono all'IA di fornire prospettive diverse come parte della sua risposta. Amplierò un po' l'idea mostrandoti come lasciare che l'intelligenza artificiale faccia un esperimento mentale. Diamo un'occhiata ad alcuni dei problemi che hanno portato alla creazione di qualcosa come Alexa: L'anno è il 2012. Siri è disponibile per iPhone da circa un anno, ma non è stato rilasciato nulla di simile a un dispositivo per la casa intelligente Alexa. La scena è una riunione del consiglio di amministrazione di Amazon in cui è stato appena proposto l'assistente intelligente Echo basato su Alexa. Fornire gli argomenti, pro e contro, che i membri del consiglio di amministrazione in quella riunione avrebbero probabilmente discusso come parte del loro processo di decisione se approvare o meno la spesa per investire nello sviluppo del dispositivo. Sentiti libero di includere anche la partecipazione di esperti di progettazione tecnica e campioni di prodotto, se ciò fornisce una prospettiva più completa. Ecco un suggerimento veloce. Apportare piccole modifiche alle tue richieste può modificare in modo significativo la risposta di ChatGPT. Ulteriori suggerimenti per la migliorare i tuoi prompt Sentiti libero di porre nuovamente la domanda. ChatGPT cambierà spesso la sua risposta ad ogni domanda. Apporta piccole modifiche alle tue richieste per guidarlo a darti una risposta migliore, usando la possibilità di modificare un messaggio già inviato. Le risposte di circa con troppe parole a volte non funzionano. Assicurati di specificare la lunghezza della risposta che desideri. Puoi correggere e chiarire le richieste in base a come l'IA ha risposto in precedenza. Se ti sta fraintendendo, potresti essere in grado di dirgli semplicemente cosa si è perso e continuare. Riformula le domande se non vuole rispondere a ciò che stai chiedendo. Usa i personaggi e i ruoli per ottenere risposte che altrimenti non vorrebbe dare. Se vuoi che vengano citate le fonti , digli di supportare o giustificare le sue risposte. Le istruzioni personalizzate di ChatGPT sono ora disponibili per gli utenti gratuiti. Puoi fornire a ChatGPT una serie di prompt che sono sempre disponibili , in modo da non doverli ridigitare. Continua a sperimentare. Prendi in considerazione l'idea di sottoscrivere l'abbonamento ChatGPT Plus . Puoi quindi utilizzare i tuoi dati per analisi avanzate . Puoi anche estrarre dati dal Web . A volte ChatGPT fallisce. Continua a provare, ma sii anche disposto ad arrenderti e a passare ad altri strumenti. Non è perfetto... ancora. Che tipo di istruzioni funzionano meglio con ChatGPT? Parte di ciò che rende ChatGPT così avvincente è che puoi chiedergli quasi qualsiasi cosa. Detto questo, tieni presente che è progettato per fornire risposte scritte. Se desideri un elenco di siti Web, è meglio parlare con Google Bard o Bing Chat. Se vuoi qualche forma di calcolo, parla con Wolfram Alpha. Fornisci suggerimenti a ChatGPT a tempo indeterminato, incoraggia la creatività (sì, e pensavamo che la creatività sarebbe stata strettamente di competenza degli esseri umani), non aver paura di condividere esperienze o emozioni personali e ricorda che la conoscenza dell'IA termina nel 2021. Ma allo stesso tempo ricorda di non inserire mai nessun dato riservato in queste chat! Padroneggiare l’Arte della Scrittura dei Prompt Esistono diversi suggerimenti e tecniche per scrivere prompt migliori per la comunicazione con l’IA. Questi includono comprendere il ruolo di ChatGPT nella conversazione, descrivere il contesto, adattare tono e formato, provare il prompting a catena e utilizzare il prompting a colpo singolo ( o one-shot ). Ma siamo onesti, chi ha tempo di ricordare tutto questo? Quindi ecco la formula perfetta per un prompt: [Ruolo da interpretare] + [Richiesta] + [Contesto] + [Obiettivo] = Perfezione del Prompt. Per esempio, diciamo che sei l’orgoglioso proprietario di un piccolo e grazioso negozio di fiori nel centro storico di Torino. Vuoi aumentare la tua visibilità su Instagram e attirare più follower. Quindi ti rivolgi a ChatGPT per chiedere aiuto. Ecco come potresti creare il tuo prompt utilizzando la nostra formula: Ruolo da interpretare: Esperto di strategie di marketing su Instagram Richiesta: Creare una strategia di produzione di contenuti e collaborazioni per aumentare la nostra visibilità Contesto: Siamo i proprietari di un piccolo negozio di fiori nel centro storico di Torino Obiettivo: Una strategia minuziosamente dettagliata per raggiungere 5000 follower Mettendo tutto insieme si ottiene: “Come esperto di strategie di marketing su Instagram, puoi creare una strategia di produzione di contenuti e collaborazioni per aumentare la visibilità del nostro piccolo negozio di fiori nel centro storico di Torino? Il nostro obiettivo è raggiungere 5000 follower con una strategia minuziosamente dettagliata.” Ecco fatto! Un prompt perfettamente creato che sicuramente ti darà i risultati che stai cercando. Ricorda solo che, in caso di dubbio, usa la nostra formula: [Ruolo da interpretare] + [Richiesta] + [Contesto] + [Obiettivo] = Perfezione del Prompt. Ma non è tutto! Ci sono molti altri suggerimenti e tecniche che puoi utilizzare per migliorare i tuoi prompt. Ad esempio, prova a descrivere il contesto in modo dettagliato per fornire al modello tutte le informazioni necessarie per generare una risposta accurata. Adatta il tono e il formato del tuo prompt in base al tipo di risposta che desideri ricevere. Prova il prompting a catena, dove fornisci al modello una serie di prompt correlati per guidarlo verso una risposta più dettagliata. O prova il prompting a colpo singolo, dove fornisci al modello un singolo prompt molto dettagliato per ottenere una risposta precisa. Non aver paura di sperimentare! L’ingegneria del prompt è un’arte, non una scienza esatta. Quindi prova diverse combinazioni di ruoli, richieste, contesti e obiettivi finché non trovi quella che funziona meglio per te.

Anche se molte persone credono che l'IA sia solo una chat divertente o un sito per generare foto fantastiche, la realtà è diversa... Di questi tempi su piattaforme come Linkedin, Youtube o Instagram si parla spesso di come fare soldi veloci con l'IA o di come l'IA distruggera il mondo. Pochi parlano dei reali benefici dell'IA. Grazie all'IA ad oggi si stanno salvando quotidianamente centinaia di persone. Oggi vogliamo approfondire usi dell'IA che tra qualche anno arriveranno anche in Italia. L'intelligenza artificiale sta rivoluzionando il mondo della medicina e della sanità, offrendo enormi potenzialità in termini di efficienza, riduzione dei costi e miglioramento dell'assistenza ai pazienti. In particolare, una delle tecnologie più promettenti è l'intelligenza artificiale generativa, in grado di elaborare ed analizzare una quantità pressoché illimitata di dati clinici non strutturati, come referti medici, immagini diagnostiche e cartelle cliniche. In questo articolo analizzeremo nel dettaglio come l'IA generativa può trasformare il settore sanitario, portando benefici concreti per pazienti, medici, ospedali e compagnie assicurative. Attraverso casi d'uso reali, capirai come questi sistemi intelligenti sono già in grado di velocizzare pratiche amministrative, fornire supporto clinico avanzato, ottimizzare la gestione di dati e documenti e molto altro ancora. Ma l'implementazione dell'IA in ambito medico pone anche sfide complesse, dalla protezione della privacy alla prevenzione di bias nei dati, che richiedono un approccio etico e responsabile. Scoprirai quindi anche i rischi da gestire e le migliori pratiche per integrare in sicurezza queste tecnologie nei sistemi sanitari. Indice articolo IA generativa e medicina : Cos'è l'IA generativa ? L'IA generativa sta rivoluzionando l'assistenza sanitaria Applicazioni per assicurazioni sanitarie private Usi per ospedali e studi medici Rischi e problematiche da affrontare Esempi concreti Conclusioni Cos'è l'IA generativa ? L'intelligenza artificiale generativa (Generative AI) rappresenta l'ultima frontiera dell'IA e si differenzia dalle forme "tradizionali" di intelligenza artificiale per la sua capacità di produrre nuovi contenuti come testi, immagini, audio e video sulla base di uno o più input. Mentre i sistemi di AI "classica" sono addestrati per analizzare ed elaborare dati esistenti al fine di rispondere a specifiche domande o svolgere determinati compiti, l'IA generativa è in grado di generare contenuti completamente nuovi partendo da un semplice input. I modelli di deep learning su cui si basa l'IA generativa vengono addestrati su enormi quantità di dati (big data) per imparare pattern e regole statistiche, in modo da poter poi creare output originali che rispecchiano le caratteristiche del training set. Tra gli esempi più noti di IA generativa abbiamo ChatGPT, un chatbot sviluppato da OpenAI in grado di condurre conversazioni estremamente naturali e produrre testi di senso compiuto su una moltitudine di argomenti. Un altro esempio è DALL-E, un sistema IA che genera immagini realistiche partendo da una semplice descrizione testuale fornita dall'utente. In ambito medico-sanitario, l'IA generativa consente di analizzare una grande mole di dati clinici non strutturati, come referti, immagini diagnostiche e cartelle cliniche, per produrre nuove informazioni. Ad esempio, può generare automaticamente piani di cura personalizzati o sintetizzare il contenuto di cartelle cliniche per creare report facilmente consultabili. Rispetto all'IA tradizionale, quella generativa permette quindi di ottenere insight inediti e creare contenuti che semplificano i processi clinici e amministrativi. IA generativa e Medicina L'applicazione dell'intelligenza artificiale generativa in ambito medico-sanitario sta già producendo risultati sorprendenti, migliorando diagnosi, trattamenti e gestione dei pazienti. Uno dei campi più promettenti è l'analisi di dati clinici non strutturati per ottenere nuove informazioni. Ad esempio, la startup Yseop utilizza l'IA generativa per analizzare migliaia di cartelle cliniche e generare report che riassumono automaticamente la storia medica di un paziente. Questo permette ai medici di ottenere una visione chiara e veloce del caso, senza dover esaminare enormi quantità di dati. Ancora più impressionante è il lavoro di Innoplexus, che combina tecniche di IA generativa e tradizionale per scoprire nuovi usi di farmaci esistenti, un processo chiamato drug repurposing. In questo modo ha identificato molecole in grado di trattare il Covid-19, salvando potenzialmente migliaia di vite. L'IA generativa sta anche rivoluzionando la creazione di contenuti educativi e divulgativi in ambito medico. Ad esempio, la società medica Level Ex utilizza questa tecnologia per generare video e contenuti 3D che simulano casi clinici reali. Questi vengono utilizzati per addestrare il personale medico, migliorandone le competenze. Le applicazioni dell'IA generativa stanno già trasformando il settore sanitario, automatizzando attività amministrative e cliniche, accelerando diagnosi e trattamenti, ottimizzando flussi di lavoro ed elevando il livello delle cure. Il potenziale per migliorare vite umane è enorme. Usi dell' IA generativa nella medicina Possibili usi dell'IA generativa nella medicina con relativi benefici: Sintesi automatica di cartelle cliniche - Startup come Yseop utilizzano l'IA generativa per analizzare migliaia di cartelle cliniche e produrre sintesi consultabili rapidemente dai medici, risparmiando tempo prezioso. Personalizzazione di piani terapeutici - Individuando pattern nei dati del paziente, l'IA può suggerire piani di cura su misura con dosaggi e farmaci ottimizzati. Aziende come Tempus stanno lavorando in questa direzione. Scoperta di nuovi farmaci - Innoplexus combina tecniche di AI generativa e tradizionale per identificare nuovi usi terapeutici di principi attivi noti, accelerando la ricerca farmaceutica. Diagnosi precoce di malattie - Analizzando dati clinici e di imaging, i sistemi IA generativa possono individuare segni precoci di patologie, migliorando gli outcome. Pianificazione di interventi chirurgici - Sistemi come Medo vogliono utilizzare l'IA per suggerire ai chirurghi la migliore strategia di intervento personalizzata sul paziente. Assistenza virtuale di primo livello - L'IA può alimentare chatbot in grado di raccogliere sintomi ed indirizzare i pazienti al percorso di cura ottimale. Monitoraggio remoto di pazienti - Analizzando dati biometrici in tempo reale, l'IA può identificare rapidamente cambiamenti dello stato di salute ed allertare il personale medico. Formazione medica - Simulazioni cliniche generate da IA permettono di addestrare il personale sanitario senza rischi per i pazienti. Riduzione errori diagnostici - Confronto incrociato dei dati clinici con la letteratura medica per evitare interpretazioni errate e diagnosi sbagliate. Medicina di precisione - Incrocio di dati genetici, stili di vita e clinici per definire prevenzione e terapie personalizzate su misura del singolo individuo. Applicazioni per assicurazioni mediche private Le compagnie assicurative stanno rapidamente adottando l'IA generativa per efficientare processi ed elevare il livello di servizio ai clienti. Automatizzando attività amministrative e fornendo risposte istantanee, questi sistemi consentono di risparmiare tempo e ridurre i costi operativi. Una delle applicazioni più diffuse negli USA è l'utilizzo di chatbot alimentati da IA generativa per il customer care. Ad esempio, l'assicurazione Clover Health ha creato un assistente virtuale in grado di comprendere le richieste dei clienti e fornire risposte accurate sulle coperture in pochi secondi. L'IA viene anche impiegata per accelerare l'approvazione di rimborsi e autorizzazioni, snellendo le lunghe attese che spesso causano insoddisfazione negli assicurati. Anthem Blue Cross utilizza questi sistemi per verificare in tempo reale la conformità delle richieste e velocizzarne l'elaborazione. Tuttavia, per quanto promettenti, le applicazioni di IA generativa nell'assicurazione sanitaria devono ancora superare ostacoli normativi e di sicurezza. I dati sensibili dei clienti richiedono protezioni adeguate e c'è il rischio che i sistemi forniscano suggerimenti erronei. Serve quindi cautela e supervisione umana per evitare impatti negativi sulla salute degli assicurati. Rischi e problematiche da affrontare L'implementazione dell'intelligenza artificiale generativa nel settore sanitario presenta grandi potenzialità ma anche sfide significative da non sottovalutare. Uno degli aspetti più delicati è la protezione della privacy e la sicurezza dei dati sensibili dei pazienti. I sistemi di IA generativa richiedono l'accesso a enormi moli di dati clinici per poter funzionare efficacemente. Tuttavia, una gestione non ottimale di questi dati potrebbe comportare violazioni della privacy, con impatti etici e legali rilevanti. Le organizzazioni sanitarie dovranno garantire che l'IA operi all'interno di infrastrutture sicure e nel pieno rispetto delle normative sulla protezione dei dati. Un'altra potenziale criticità è il rischio di bias e discriminazione. I set di dati clinici su cui vengono addestrati i modelli di IA potrebbero presentare distorsioni, ad esempio una sotto-rappresentazione di determinati gruppi etnici o fasce d'età. Ne potrebbero derivare output distorti o discriminatori, come diagnosi o piani di cura svantaggiosi per specifiche categorie di pazienti. Sarà necessario garantire diversità e rappresentatività nei dati di training. Inoltre, dato il potenziale impatto su vite umane, gli errori dei sistemi di IA generativa in ambito clinico sarebbero inaccettabili. Serve quindi un monitoraggio continuo da parte di professionisti esperti per validare e supervisionare le indicazioni fornite dall'IA, evitando esiti negativi per i pazienti. Anche la responsabilità legale potrebbe rappresentare un nodo complesso. Chi è responsabile se una diagnosi o un piano di cura proposto dall'IA genera danni al paziente? Il produttore della tecnologia? Il personale medico che la supervisiona? Occorrerà definire chiari quadri normativi al riguardo. Per quanto promettente, l'IA generativa in ambito medico richiede un approccio prudente e graduale, che tuteli sempre il bene del paziente. Progressi tecnologici e fiducia non possono prescindere da solide garanzie etiche. Se utilizzata con saggezza, questa tecnologia potrà davvero trasformare la medicina. Ma la strada da percorrere richiede ancora attenzione e discernimento. Esempi concreti IA generativa e medicina BioGPT-Large-PubMedQA VQA-in-Medical-Imagery Medical_Diagnosis Conclusioni L'intelligenza artificiale generativa rappresenta una frontiera tecnologica dal potenziale dirompente per il mondo della sanità. Attraverso l'analisi di enormi quantità di dati clinici non strutturati, questi sistemi intelligenti sono in grado di ottenere nuove informazioni preziose, automatizzare processi complessi e migliorare decisamente l'assistenza a pazienti e il lavoro di medici e strutture sanitarie. Già oggi l'IA generativa sta dimostrando risultati molto promettenti in termini di efficienza, rapidità delle diagnosi e personalizzazione delle cure. Tuttavia, è importante che questa tecnologia venga integrata con saggezza all'interno del sistema sanitario, ponderando con attenzione rischi ed implicazioni etiche. La sfida più grande sarà trovare il giusto equilibrio tra accelerazione del progresso e salvaguardia dei valori umani fondamentali. Se governata responsabilmente, l'IA generativa potrà rivoluzionare la medicina in positivo. Ma la tecnologia deve sempre restare al servizio dell'uomo, e non il contrario. Il cammino verso questa nuova era della sanità sarà graduale e richiederà visione e umanità. Ma il potenziale per alleviare la sofferenza e migliorare vite umane è enorme. Spetta a noi decidere come utilizzare saggiamente questa opportunità.

L'avvento degli assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale ha rivoluzionato il nostro modo di interagire con la tecnologia. Da semplici risponditori automatici, questi assistenti sono diventati veri e propri compagni digitali in grado di eseguire un'ampia gamma di attività al nostro posto. Ma con l'esplosione negli ultimi anni di nuovi assistenti IA, come scegliere quello giusto per le proprie esigenze? In questa guida analizzeremo nel dettaglio i migliori assistenti virtuali con IA disponibili oggi, esaminandone caratteristiche, punti di forza e limiti. Scoprirai gli assistenti ideali per la casa, il lavoro, i viaggi, le finanze e molto altro. Da Siri e Alexa, i nomi che tutti conosciamo, fino alle nuove leve come Otter.ai e Tykr, che stanno ridefinendo l'esperienza degli assistenti virtuali grazie alle più recenti innovazioni nel campo dell'IA. Attraverso esempi concreti su come questi assistenti possono semplificarti la vita, capirai quali sono le caratteristiche chiave da valutare nella scelta del tuo compagno IA ideale. Dalla comprensione del linguaggio naturale all'integrazione con altri servizi, dalla gestione della privacy alle opzioni di personalizzazione, questa guida risponderà a tutte le tue domande. Scegliere l'assistente virtuale giusto per le proprie esigenze non è mai stato così facile! Preparati a scoprire un mondo di possibilità mentre esploriamo insieme i migliori assistenti IA che puoi avere dalla tua parte. Con la loro assistenza, ogni attività quotidiana diventerà più rapida, facile e piacevole. È tempo di sfruttare appieno il potere dell'intelligenza artificiale! Indice sui Migliori assistenti virtuali I migliori assistenti personali con IA Assistenti di scrittura IA avanzati Assistenti IA per il lavoro Assistenti di viaggio dotati di IA Assistenti finanziari IA I migliori assistenti personali con IA Anche se spesso criticati per la loro rigidità e limitatezza, gli assistenti virtuali personali basati sull'IA come Siri, Alexa e Google Assistant sono attualmente gli unici in grado di interagire direttamente con la nostra rubrica, i nostri dispositivi domestici e persino il nostro portafoglio digitale. Ad esempio, Alexa può essere collegata al proprio account Amazon permettendoti di fare acquisti semplicemente chiedendoglielo. Vediamo nel dettaglio le caratteristiche e le potenzialità di questi assistenti virtuali di prima generazione. Siri Lanciato da Apple nel 2011, Siri è ampiamente considerato il primo assistente personale AI ad arrivare sul mercato. Ormai tutti i prodotti Apple ne sono dotati, compresi iPhone, iPad, AirPods e MacBook. Siri si affida al riconoscimento vocale per rispondere a domande, dare consigli, inviare messaggi di testo e altro ancora. È inoltre altamente personalizzabile, adattandosi nel tempo alla lingua, alle ricerche e alle preferenze dell'utente. Caratteristiche principali di Siri: Basato sulla voce, attivato dal comando "Ehi, Siri". Esegue varie attività, tra cui l'identificazione di brani, l'aggiunta di eventi ai calendari e la fornitura di indicazioni stradali. Disponibile gratuitamente ed è spesso precaricato sui dispositivi Apple. Assistente Google Progettato per impegnarsi in conversazioni bidirezionali sia testuali che vocali, l' Assistente Google esegue una serie di attività tra cui rispondere a domande, programmare allarmi e controllare i dispositivi domestici intelligenti . Secondo un rapporto di Axios , Google prevede di rinnovare l’assistente personale AI con funzionalità AI più generative, simili a quelle che alimentano il suo chatbot Bard . L’azienda sta anche lavorando a un nuovo assistente personale AI per svolgere compiti più personali, come dare consigli sulla vita, pianificazione e tutoraggio. Funzionalità principali dell'Assistente Google: Compatibile con migliaia di dispositivi domestici intelligenti di circa 1.000 marchi. Gli utenti possono avviare attività sia con comandi testuali che vocali. Disponibile gratuitamente ed è spesso precaricato sugli smartphone Android. Alexa Dal suo lancio nel 2014, Alexa di Amazon è diventato un nome familiare. L'assistente personale AI ad attivazione vocale è precaricato su molti dispositivi smart Amazon e consente agli utenti di creare elenchi di cose da fare, riprodurre musica, ordinare prodotti da Amazon e molto altro ancora: tutto ciò che un utente deve fare è chiamare la sveglia. parola "Alexa". Amazon sta anche lavorando a un riavvio dell'intelligenza artificiale generativa del suo assistente personale AI, con l'obiettivo di renderlo più colloquiale e meno transazionale. Caratteristiche principali di Alexa: Funziona con dispositivi domestici intelligenti compatibili per controllare cose come termostati, televisori e persino automobili. Utilizzato principalmente tramite la linea di altoparlanti vivavoce di Amazon chiamata Amazon Echo. Disponibile gratuitamente ed è spesso precaricato sui prodotti Amazon. Bixby Bixby è l'assistente personale AI di Samsung che funziona su tutti i suoi smartphone e su alcuni altri dispositivi intelligenti, compresi i frigoriferi. Bixby è basato sulla voce e può essere utilizzato per varie attività, tra cui inviare SMS, recuperare bollettini meteorologici specifici della posizione e leggere articoli di notizie. Inoltre, apprende, si evolve e si adatta ai comportamenti e alle preferenze degli utenti nel tempo. Caratteristiche principali di Bixby: Funziona con tutti gli smartphone Samsung e alcuni elettrodomestici a marchio Samsung, compresi i frigoriferi. Basato sulla voce, attivato dal comando "Ciao, Bixby". Disponibile gratuitamente ed è spesso precaricato sui prodotti Samsung. Assistenti di scrittura IA avanzati La scrittura rappresenta una delle aree in cui l'intelligenza artificiale sta davvero rivoluzionando il modo di lavorare. Gli assistenti di scrittura basati sull'IA sono in grado di generare testi lunghi e coerenti in pochi secondi, risparmiando agli utenti ore preziose. Ma non si limitano a questo: i tool IA più avanzati possono riscrivere contenuti esistenti, controllare la grammatica, rilevare plagio e adattare automaticamente stile e tono di voce. Strumenti come Jasper, Rytr e Hoppy Copy sono ormai diffusissimi tra creator, marketer e social media manager proprio per la loro capacità di ottimizzare i contenuti sotto ogni aspetto. L'IA impara infatti nel tempo lo stile del brand, permettendo di scalare la produzione mantenendo coerenza e qualità. Inoltre, nuove piattaforme come WriteSonic garantiscono testi privi di plagio grazie ad algoritmi avanzati di controllo. E con l'arrivo di assistenti basati su modelli linguistici di nuova generazione come GPT-3, il potenziale di questi tool cresce di giorno in giorno. Scopriamo quindi più nel dettaglio le funzionalità e i punti di forza dei migliori assistenti di scrittura IA disponibili oggi. La creatività umana supportata dall'intelligenza artificiale può davvero rivoluzionare il tuo modo di scrivere e creare contenuti. Jasper Utilizzato da creatori di contenuti, esperti di marketing e team di social media, Jasper è tra gli assistenti di scrittura AI più popolari disponibili. Offre una suite di strumenti per aiutare gli scrittori a scrivere, ottimizzare e classificare i propri contenuti e offre un'ampia gamma di modelli di scrittura per qualsiasi cosa, dai post sui social media ai blog di lunga durata, il tutto monitorando voce e tono in modo che possano apprendere nel tempo il marchio di un utente o di un'azienda specifica. Caratteristiche principali di Jasper: Offre più di 50 modelli di scrittura, da post singoli sui social media a blog di lunga durata. Apprende la voce e il tono del marchio nel tempo. I piani partono da $ 39 al mese e tutti i piani offrono una generazione di parole illimitata. Rytr Oltre a generare automaticamente contenuti e offrire un controllo grammaticale standard, Rytr può riscrivere contenuti esistenti, verificare eventuali plagi e creare più versioni di un pezzo a seconda del tono desiderato. La piattaforma può personalizzare i contenuti per più di 20 toni di scrittura diversi, che vanno da “entusiasta” a “ispiratore”. Può anche tradurre il testo in più di 30 lingue diverse. Caratteristiche principali di Rytr: Può personalizzare il tono di un pezzo, con più di 20 opzioni diverse. Memorizza e organizza tutti i contenuti di un utente in un unico posto. Offre un piano gratuito, con un'opzione di aggiornamento. Hoppy Copy Hoppy Copy è un assistente di scrittura AI progettato specificamente per aiutare i venditori e gli esperti di marketing a creare campagne e-mail e newsletter migliori . Fornisce una suite completa di strumenti per aiutare in ogni fase del processo, dalla stesura alla modifica fino al monitoraggio del suo successo. Tra i suoi strumenti di modifica c'è Spam Check, che contrassegna automaticamente le parole chiave dello spam che potrebbero far finire le loro e-mail nelle cartelle della posta indesiderata delle persone e le sostituisce con una copia più potente. Hoppy Copy consente inoltre agli utenti di monitorare le campagne dei concorrenti, inclusi gli sconti e le promozioni che offrono, nonché i tempi e la frequenza delle loro e-mail, per imparare e replicare i loro successi. Caratteristiche principali di Hoppy Copy: Consente agli utenti di monitorare le campagne e-mail della concorrenza per imparare e replicare il loro successo. Fornisce assistenza per la modifica, incluso uno strumento che segnala e sostituisce le parole chiave spam. I piani partono da $ 29 al mese. WriteSonic WriteSonic genera automaticamente testi di marketing SEO-friendly per qualsiasi cosa, dagli articoli di lunga durata agli annunci sui social media fino alle pagine di destinazione dei siti Web, il tutto garantito dall'azienda contro il plagio. Offre anche un generatore di arte AI chiamato Photosonic, un bot di assistenza clienti chiamato Botsonic e un assistente chatbot AI basato su GPT-4 chiamato ChatSonic. Caratteristiche principali di WriteSonic: Garantisce che il contenuto generato sia privo di plagio. Offre un assistente chatbot AI basato su GPT-4, uno dei più grandi modelli linguistici oggi disponibili. Offre un piano gratuito, con un'opzione di aggiornamento. Assistenti IA per il lavoro L'intelligenza artificiale applicata all'ambito lavorativo sta ridefinendo il concetto stesso di assistente. Tool come Otter.ai, Clara e Motion sono in grado di svolgere una varietà di compiti amministrativi e organizzativi, liberando tempo prezioso per gli utenti. Otter.ai trascrive automaticamente meeting e telefonate, Clara gestisce email e calendarizzazione con naturalezza mentre Motion ottimizza attività e scadenze. L'obiettivo è rendere ogni professionista più efficiente ed efficace. Ma anche riunioni, presentazioni e team work possono essere potenziati dall'IA. Strumenti come Fireflies semplificano la condivisione di appunti e insight rilevanti emersi in meeting. Questi assistenti virtuali consentono di delegare le attività ripetitive per concentrarsi sul lavoro creativo e strategico, con enormi benefici in termini di produttività. Scopriamo le loro potenzialità. Firefiles Fireflies è un assistente per riunioni basato sull'intelligenza artificiale che consente agli utenti di registrare, trascrivere e cercare facilmente riunioni dal vivo registrate o file audio, eliminando la necessità di prendere appunti. Riepiloga inoltre le informazioni rilevanti sull'incontro, consolidando gli approfondimenti sui relatori, sugli argomenti e sul sentiment. Inoltre, più utenti possono accedere a una trascrizione alla volta, consentendo loro di aggiungere commenti o contrassegnare parti specifiche della registrazione. Caratteristiche principali Firefiles: Registra e trascrivi le riunioni istantaneamente. Consolida le informazioni sui relatori, gli argomenti chiave discussi e il sentiment generale. Offre un piano gratuito, con un'opzione di aggiornamento. Motion Con l'intelligenza artificiale, Motion fornisce assistenza sia nella pianificazione che nella gestione dei progetti . Può creare e ottimizzare automaticamente il programma giornaliero di una persona in base ai suoi calendari, elenchi di cose da fare e attività, quindi stabilire le priorità e riprogrammare il lavoro in base alle scadenze. Genera automaticamente anche un piano per garantire che tutti finiscano i progetti in tempo. L'obiettivo è aiutare gli utenti a utilizzare le loro giornate in modo più efficiente ed efficace. Caratteristiche principali di Motion: Gestisce le attività e le organizza su un calendario in base alla scadenza. Crea automaticamente piani per aiutare gli utenti a completare i loro progetti in tempo. Offre un piano gratuito, con un'opzione di aggiornamento. Clara Progettata per funzionare come un vero assistente umano, Clara gestisce tutte le esigenze di pianificazione di una persona. Una volta che un utente ha inserito Clara in CC su un'e-mail, può occuparsi del resto, gestendo tutto, dalle e-mail di follow-up all'organizzazione del calendario. E tutto il testo che genera è naturale e fluido. Sebbene gran parte di ciò sia dovuto all’intelligenza artificiale, l’azienda dispone anche di un team di esperti umani in grado di valutare un messaggio o un conflitto di pianificazione se il bot ha difficoltà particolarmente a comprenderlo. Caratteristiche principali di Clara: Utilizza il linguaggio naturale nelle e-mail generate. Garantisce che le riprogrammazioni e le cancellazioni delle riunioni vengano aggiornate nei calendari degli utenti in tempo reale. I piani partono da $ 99 al mese. Otter.ai Con Otter.ai , gli utenti possono registrare qualsiasi cosa, da una videoconferenza a una telefonata, e trascrivere automaticamente tali registrazioni. Quindi suddivide le trascrizioni in base all'oratore e genera uno schema della conversazione con i relativi timestamp, evidenziando punti e temi chiave. Otter.ai può essere integrato con altre piattaforme come Zoom, Google Meet e Microsoft Teams, oltre a Dropbox e Slack. Caratteristiche principali di Otter.ai: Genera uno schema con timestamp di una conversione, evidenziando punti e temi chiave. Può essere integrato con Zoom, Google Meet, Microsoft Teams, Dropbox e Slack. Offre un piano gratuito, con un'opzione di aggiornamento. Assistenti di viaggio dotati di IA Organizzare il viaggio perfetto è sempre stato complesso e time-consuming. Oggi l'intelligenza artificiale sta rivoluzionando il settore travel grazie ad assistenti virtuali in grado di creare itinerari completi e personalizzati in pochi minuti. Strumenti come Abhi, Maya e Eddy Travel consentono di indicare destinazione, date e interessi ed ottenere in cambio un intero programma di viaggio con suggerimenti su voli, hotel, attrazioni e ristoranti. Inoltre, alcuni di questi assistenti imparano dalle nostre abitudini di viaggio per affinare i consigli nel tempo. Grazie all'integrazione con piattaforme di booking, è poi possibile finalizzare le prenotazioni con un semplice click. Insomma, la pianificazione da sogno diventa realtà grazie ai nuovi compagni di viaggio dotati di intelligenza artificiale. Scopriamo le loro potenzialità! Abhi Creato dalla società di tecnologia di viaggio Mondee , Abhi combina tecnologie come l'intelligenza artificiale generativa, il deep learning e un motore di consigli per generare itinerari di viaggio basati sull'età, gli interessi e altri criteri dell'utente, con consigli per ristoranti, bar, attrazioni specifici e altro in una determinata destinazione . Può anche fornire opzioni di prenotazione per voli, hotel e attività. Secondo Mondee, la piattaforma è stata sviluppata utilizzando la potenza di più motori di intelligenza artificiale, tra cui Bard di Google, ChatGPT di OpenAI e Watson di IBM. Caratteristiche principali di Abhi: Sviluppato utilizzando la potenza di più motori di intelligenza artificiale, tra cui Bard di Google, ChatGPT di OpenAI e Watson di IBM, secondo Mondee. Utilizza l'età, gli interessi e altri criteri degli utenti per generare itinerari di viaggio. Disponibile gratuitamente su App Store e Google Play. maya Maya è un chatbot creato dalla società di pianificazione dei viaggi Live the World , utilizzando la stessa tecnologia di ChatGPT. Gli utenti possono dire a Maya dove vogliono andare, per quanto tempo e cosa vorrebbero fare, e la piattaforma elaborerà un piano di alto livello, che può essere modificato dall'utente. Una volta pronto, Maya trasforma la bozza in un itinerario completo in meno di un minuto, dotato di collegamenti in modo che l'utente possa prenotare ciò che desidera. Caratteristiche principali di Maya: Costruito utilizzando la tecnologia di ChatGPT. Gli itinerari di viaggio includono collegamenti in modo che gli utenti possano prenotare facilmente le cose in anticipo. Gratis sul sito web di Live the World. Eddy Travels Lo strumento di assistente di viaggio AI di Eddy Travels è progettato per aiutare le persone a trovare i migliori voli e hotel in base alla destinazione, al programma e al budget, tutto ciò che un utente deve fare è inviare un messaggio di testo o vocale. Il chatbot può essere facilmente integrato con le app di messaggistica più diffuse come Facebook Messenger, Messaggi diretti di Instagram, WhatsApp e Telegram. Eddy viaggia Gli utenti possono interagire con il chatbot tramite messaggi di testo o vocali. Disponibile come browser o può essere integrato con altre app di messaggistica. Gratuito da usare. Assistenti finanziari IA Tra trading, budgeting e gestione delle spese, tenere sotto controllo le proprie finanze può essere complesso e chronophage. Ecco perché gli assistenti virtuali basati sull'IA stanno rivoluzionando anche il settore del personal finance. Strumenti come Cleo e Tykr forniscono consigli su risparmio e investimenti adattandosi alle esigenze dell'utente. Ally e Fyle gestiscono in autonomia attività come pagamenti, rendicontazioni e anticipi. Analizzando transazioni e pattern comportamentali, questi assistenti finanziari imparano perfino ad anticipare le necessità degli utenti! Delegare la gestione delle finanze a un assistente IA consente di risparmiare tempo prezioso e prendere decisioni più consapevoli. Scopriamo in questa guida i migliori strumenti basati sull'intelligenza artificiale per semplificare la gestione del denaro, dal budgeting al trading. Ally Il chatbot di Ally può rispondere a domande finanziarie, gestire trasferimenti di denaro e pagamenti e accettare depositi. Fornisce inoltre informazioni dettagliate sui conti bancari e sulle transazioni dell'utente, nonché un'analisi sui modelli di risparmio e di spesa. Inoltre, utilizzando l'intelligenza automatizzata e i profili dei dati dei clienti , il bot apprende le interazioni e il comportamento transazionale di un utente nel tempo in modo da poter anticipare meglio ciò di cui potrebbe aver bisogno. Caratteristiche principali di Ally: Gli utenti possono avviare attività sia con comandi testuali che vocali. Gestisce trasferimenti di denaro, pagamenti e depositi. Conserva le informazioni sulle interazioni degli utenti e sul comportamento transazionale nel tempo in modo da poter prevedere di cosa potrebbero aver bisogno. Cleo Utilizzando la generazione del linguaggio naturale, Cleo offre consulenza finanziaria e assistenza per la definizione del budget, collegandosi direttamente al conto bancario di una persona in modo che possa fornire risposte più personalizzate. Gli utenti possono anche controllare il tono dei consigli forniti. Ad esempio, se vogliono ricevere un amore duro, possono chiedere a Cleo di "arrostirli" e fare l'inventario delle loro recenti abitudini di spesa. Oppure, se vogliono essere “esaltati”, Cleo ricorderà loro tutto il loro buon comportamento recente. La piattaforma presenta anche funzionalità fintech più tradizionali, tra cui strumenti di creazione di credito e anticipi di cassa. Caratteristiche principali di Cleo: Aiuta gli utenti a impostare budget e obiettivi specifici, a monitorare le proprie spese e altro ancora. Gli utenti possono controllare il tono di voce che Cleo assume mentre dà consigli. Disponibile gratuitamente su App Store e Google Play. Fyle Fyle fornisce assistenza nella gestione delle spese dei dipendenti, gestendo qualsiasi aspetto, dalla rendicontazione delle spese alle richieste di viaggio e agli anticipi. E si integra direttamente con qualsiasi carta di credito aziendale Visa e Mastercard in modo che possa inviare automaticamente ai dipendenti notifiche sulle transazioni. Fyle si integra anche con software di contabilità come QuickBooks Online e Xero in modo che tutti i dati di spesa (ricevute, transazioni con carta, tasse) possano essere sincronizzati e in un unico posto. Caratteristiche principali del file: Si integra con le carte di credito aziendali in modo da poter aggiornare automaticamente i dipendenti sulle transazioni. I dipendenti possono inviare le ricevute direttamente a Fyle tramite app come Gmail, Outlook e Slack. I piani partono da $ 6,99/mese per utente attivo. Tykr Tykr è un assistente finanziario basato sull'intelligenza artificiale che aiuta gli utenti a prendere decisioni di investimento migliori, fornendo informazioni su ETF e criptovalute , nonché sulle azioni tradizionali, a seconda di ciò a cui è interessato l'utente. Sebbene non automatizzi alcun investimento, Tykr aiuta gli utenti nella loro ricerca, generando semplici riepiloghi che identificano titoli sicuri e rischiosi e offrono consigli. Caratteristiche principali di Tykr: Aiuta gli utenti a effettuare investimenti più consapevoli in ETF, criptovalute e azioni tradizionali. Identifica titoli sicuri e rischiosi in cui investire. Offre un piano da $ 99,99/anno o un piano da $ 29,99/mese. Conclusione sui migliori assistenti virtuali con IA L'avvento degli assistenti virtuali basati sull'IA sta rivoluzionando il nostro rapporto con la tecnologia, rendendo più seamless che mai attività come lavoro, viaggi e gestione delle finanze. In questa guida abbiamo analizzato i migliori strumenti dotati di intelligenza artificiale oggi disponibili, esplorandone punti di forza e peculiarità. Ora è il momento di scegliere il tuo assistente ideale in base alle tue esigenze e prepararti a delegare le attività ripetitive per dedicarti a ciò che più ami. L'IA è il futuro ed è già tra noi: sfruttane appieno il potenziale per migliorare la tua vita personale e lavorativa. Con un partner virtuale al tuo fianco, tutto diventa più facile e piacevole. Provare per credere! FAQ sui migliori assistenti virtuali con IA Quali sono i migliori assistenti virtuali con intelligenza artificiale? I migliori assistenti IA sono Siri, Google Assistant, Alexa, Jasper e Otter.ai. Offrono funzionalità avanzate di comprensione del linguaggio e integrazione con app e dispositivi. Come scegliere l'assistente virtuale IA più adatto alle mie esigenze? Valuta le tue necessità tra casa, lavoro e viaggi. Scegli l'assistente con le skills più utili per te e che si integri meglio con i tuoi device. Verifica anche la qualità del linguaggio. Gli assistenti virtuali IA sono costosi? La maggior parte degli assistenti ha funzionalità base gratuite. I piani a pagamento offrono skills avanzate. Ma anche la versione gratuita può essere molto utile. Posso personalizzare il mio assistente virtuale IA? Sì, la maggior parte degli assistenti impara dalle tue abitudini per personalizzare le risposte. Puoi anche settare preferenze ed integrare servizi terzi. Gli assistenti IA sono accurati nelle risposte? Grazie ai progressi nell'elaborazione del linguaggio naturale, oggi gli assistenti IA sono molto precisi nel comprendere e rispondere. L'accuratezza migliora nel tempo. L'assistente virtuale può sostituire completamente un assistente umano? Per molte attività ripetitive gli assistenti IA sono già superiori agli umani. Ma per creatività e problem solving avanzato, l'intelligenza umana resta insostituibile. .

L'intelligenza artificiale (AI) sta diventando sempre più potente e sofisticata, e sta iniziando ad avere un impatto significativo sulla creatività umana. L'AI può essere utilizzata per generare nuove idee, per aiutare i creativi a migliorare le loro tecniche e per automatizzare attività che in precedenza erano considerate appannaggio degli esseri umani. L'AI può essere un potente strumento per la creatività, ma è importante utilizzarla in modo responsabile e consapevole. In questo articolo esamineremo 10 spunti mentali per comprendere come l' impatto dell'intelligenza artificiale può aiutare o peggiorare la creatività umana. L'impatto dell'intelligenza artificiale per esplorare nuove idee e a trovare soluzioni innovative ai problemi. L'intelligenza artificiale (AI) può essere utilizzata per aiutare i creativi a esplorare nuove idee e a trovare soluzioni innovative ai problemi. L'AI può essere utilizzata per generare nuove idee e per aiutare i creativi a trovare soluzioni innovative ai problemi. Ad esempio, l'AI può essere utilizzata per generare nuovi concetti di design, per trovare nuovi modi per risolvere problemi matematici o per creare nuovi brani musicali. Ad esempio, l'AI può essere utilizzata per analizzare grandi quantità di dati per identificare modelli e tendenze che potrebbero non essere visibili agli esseri umani. L'AI può anche essere utilizzata per generare nuove idee combinando idee esistenti in modi nuovi e innovativi. L'AI può essere utilizzata per aiutare i creativi a trovare soluzioni innovative ai problemi in diversi modi. Ad esempio, può essere utilizzata per simulare diversi scenari e per identificare la soluzione che ha maggiori probabilità di successo. L'AI può anche essere utilizzata per generare nuove idee per risolvere problemi che gli esseri umani non sarebbero in grado di risolvere da soli. Le tecnologie dotate di IA hanno il potenziale per rivoluzionare il modo in cui i creativi lavorano. L'AI può aiutare i creativi a esplorare nuove idee, a trovare soluzioni innovative ai problemi e a creare contenuti di alta qualità in modo più rapido e facile. Ecco alcuni esempi di come l'AI viene già utilizzata in diversi campi creativi: Design: L'AI viene utilizzata per generare nuovi concetti di design, per creare prototipi virtuali e per aiutare i designer a prendere decisioni migliori. Musica: L'AI viene utilizzata per creare nuove melodie, per scrivere testi e per generare brani musicali unici. Arte: L'AI viene utilizzata per creare nuove opere d'arte, per simulare diversi stili artistici e per aiutare gli artisti a sperimentare con nuove tecniche. Letteratura: L'AI viene utilizzata per generare nuovi testi, per tradurre lingue e per aiutare gli scrittori a migliorare il loro stile. Questo può liberare i creativi per concentrarsi su attività più creative. L'AI può aiutare i creativi a connettersi con un pubblico più ampio e a condividere le loro idee con il mondo. L'intelligenza artificiale (AI) sta rapidamente diventando una parte sempre più importante della nostra vita e sta avendo un impatto significativo anche sul mondo della creatività. L'AI può essere utilizzata per aiutare i creativi a connettersi con un pubblico più ampio e a condividere le loro idee con il mondo in modi che prima non erano possibili. Ecco alcuni esempi di come l'AI può essere utilizzata per aiutare i creativi: Creazione di contenuti personalizzati: l'AI può essere utilizzata per creare contenuti personalizzati per ogni utente, in base ai suoi interessi e preferenze. Ciò significa che i creativi possono raggiungere un pubblico più ampio e coinvolgere i loro fan in modo più significativo. Ad esempio, un artista potrebbe utilizzare l'AI per creare playlist personalizzate di musica per i suoi fan, o un scrittore potrebbe utilizzare l'AI per generare storie personalizzate per i suoi lettori. Promozione delle opere dei creativi sui social media: l'AI può essere utilizzata per promuovere le opere dei creativi sui social media in modo più efficace. Ad esempio, l'AI può essere utilizzata per identificare i potenziali fan, per targettizzare i post e per misurare l'efficacia delle campagne di marketing. Creazione di eventi virtuali: l'AI può essere utilizzata per creare eventi virtuali dove i creativi possono incontrare i loro fan. Ciò è particolarmente utile per i creativi che vivono in aree remote o che non hanno la possibilità di viaggiare. Ad esempio, un musicista potrebbe utilizzare l'AI per creare un concerto virtuale che i suoi fan possono guardare da tutto il mondo. Questi sono solo alcuni esempi di come l'AI può essere utilizzata per aiutare i creativi a connettersi con un pubblico più ampio e a condividere le loro idee con il mondo. L'AI è una tecnologia potente che ha il potenziale di rivoluzionare il mondo della creatività. L'AI può aiutare i creativi a rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e tecnologie. Ad esempio, l'AI può essere utilizzata per monitorare i social media, per leggere le ultime notizie o per seguire gli eventi del settore. Questo può aiutare i creativi a rimanere al passo con i tempi e a creare contenuti che siano rilevanti per il loro pubblico. Ecco alcuni esempi di come l'AI può essere utilizzata per aiutare i creativi: Monitoraggio dei social media: l'AI può essere utilizzata per monitorare i social media per le ultime tendenze e notizie. Questo può aiutare i creativi a rimanere al passo con gli interessi del loro pubblico e a creare contenuti che saranno apprezzati. Lettura delle ultime notizie: l'AI può essere utilizzata per leggere le ultime notizie per il settore creativo. Questo può aiutare i creativi a conoscere le ultime tecnologie e tendenze. Segui gli eventi del settore: l'AI può essere utilizzata per seguire gli eventi del settore creativo. Questo può aiutare i creativi a conoscere le ultime innovazioni e a incontrare altri professionisti del settore. L'AI può essere una preziosa risorsa per i creativi. Può aiutarli a rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e tecnologie, a creare contenuti rilevanti per il loro pubblico e a trovare nuovi modi per esprimersi. Oltre agli esempi sopra menzionati, l'AI può essere utilizzata per aiutare i creativi in molti altri modi. Ad esempio, l'AI può essere utilizzata per: Generare idee creative: l'AI può essere utilizzata per generare idee creative per progetti di contenuto. Questo può aiutare i creativi a superare i blocchi creativi e a trovare nuovi modi per esprimersi. Migliorare la qualità del lavoro: l'AI può essere utilizzata per migliorare la qualità del lavoro creativo. Questo può essere fatto attraverso l'utilizzo di tecniche di apprendimento automatico per identificare e correggere gli errori, o per generare nuovi contenuti che siano più attraenti e coinvolgenti. Automatizzare le attività ripetitive: l'AI può essere utilizzata per automatizzare le attività ripetitive che possono richiedere molto tempo ai creativi. Questo può liberare il tempo dei creativi per concentrarsi su attività più creative. L'AI può aiutare i creativi a imparare da altri creativi e a crescere come professionisti. L'intelligenza artificiale (AI) può aiutare i creativi a imparare da altri creativi e a crescere come professionisti in diversi modi. Ecco alcuni esempi: Creazione di comunità online: L'AI può essere utilizzata per creare comunità online dove i creativi possono condividere le loro idee, trovare mentori e ricevere feedback. Queste comunità possono essere un ottimo modo per i creativi di rimanere aggiornati sulle ultime tendenze, imparare da altri professionisti e costruire una rete di contatti. Ricerca di mentori: L'AI può essere utilizzata per trovare mentori che possono aiutare i creativi a migliorare le loro abilità. I mentori possono fornire ai creativi consigli, feedback e supporto, e possono aiutarli a navigare nel mondo della creatività. Accesso a corsi di formazione online: L'AI può essere utilizzata per creare corsi di formazione online che possono aiutare i creativi a migliorare le loro abilità. Questi corsi possono essere un modo conveniente e flessibile per i creativi di imparare nuove tecniche e strategie. Oltre a questi esempi, l'AI può essere utilizzata anche per aiutare i creativi in altri modi, come: Generazione di idee: L'AI può essere utilizzata per generare idee creative. Questo può essere utile per i creativi che si bloccano o che hanno bisogno di un nuovo punto di partenza. Risparmio di tempo: L'AI può essere utilizzata per automatizzare alcune delle attività che i creativi devono svolgere, come la ricerca di immagini o l'editing di video. Questo può liberare tempo ai creativi per concentrarsi sulla loro creatività. Miglioramento della qualità del lavoro: L'AI può essere utilizzata per migliorare la qualità del lavoro dei creativi. Questo può essere fatto, ad esempio, utilizzando l'AI per identificare errori o per suggerire miglioramenti al lavoro. L'AI può aiutare i creativi a fare la differenza nel mondo. L'intelligenza artificiale (AI) è una tecnologia in continua evoluzione che sta già avendo un impatto significativo sul mondo. Uno dei modi in cui l'AI sta cambiando il mondo è aiutando i creativi a fare la differenza. L'AI può essere utilizzata per aiutare i creativi a creare contenuti educativi, sensibilizzare su importanti questioni sociali e creare opere d'arte che possano ispirare gli altri. Ecco alcuni esempi di come l'AI è già stata utilizzata per aiutare i creativi a fare la differenza nel mondo: Creare contenuti educativi. L'AI può essere utilizzata per creare contenuti educativi personalizzati per ogni studente. Ad esempio, l'AI può essere utilizzata per creare lezioni che si adattano allo stile di apprendimento di ogni studente o per creare quiz che misurano la comprensione dello studente del materiale. Sensibilizzare su importanti questioni sociali. L'AI può essere utilizzata per sensibilizzare su importanti questioni sociali, come la povertà, la disuguaglianza e il cambiamento climatico. Ad esempio, l'AI può essere utilizzata per creare campagne di sensibilizzazione sui social media o per creare video che raccontano storie di persone che sono state colpite da queste questioni. Creare opere d'arte che possano ispirare gli altri. L'AI può essere utilizzata per creare opere d'arte che possono ispirare gli altri. Ad esempio, l'AI può essere utilizzata per creare dipinti, sculture e musica che trattano di temi importanti o che semplicemente fanno pensare al pubblico. L'AI è uno strumento potente che può essere utilizzato per migliorare la creatività umana, ma è importante utilizzarla in modo responsabile e consapevole. Uno dei pericoli dell'AI è che può essere utilizzata per creare contenuti falsi o fuorvianti. Questo può essere dannoso per la società, poiché può portare alla diffusione di disinformazione e alla polarizzazione dell'opinione pubblica. Ad esempio, nel 2016, durante le elezioni presidenziali statunitensi, sono stati creati numerosi video falsi che mostravano i candidati dire o fare cose che in realtà non avevano detto o fatto. Questi video sono stati utilizzati per danneggiare la reputazione dei candidati e per influenzare il risultato delle elezioni. Un altro pericolo dell'AI è che può essere utilizzata per automatizzare compiti che attualmente vengono eseguiti dagli esseri umani. Questo potrebbe portare alla perdita di posti di lavoro e alla crescita della disuguaglianza economica. Ad esempio, i robot sono già utilizzati in molte industrie, come l'automotive, l'alimentare e la produzione. In futuro, è probabile che i robot vengano utilizzati in sempre più settori, portando alla perdita di posti di lavoro per gli esseri umani. È importante utilizzare l'AI in modo responsabile e consapevole per evitare questi pericoli. È necessario garantire che l'AI venga utilizzata per il bene dell'umanità e non per danneggiarla. È inoltre necessario tenere conto dei potenziali impatti economici e sociali dell'AI e adottare misure per mitigare questi impatti. Ecco alcuni esempi unici di reali pericoli legati all'affidamento eccessivo sull'AI e alla pigrizia: L'AI può essere utilizzata per creare deepfake, che sono video o audio realistici che sono stati modificati per far sembrare che qualcuno dica o faccia qualcosa che in realtà non ha detto o fatto. I deepfake possono essere utilizzati per danneggiare la reputazione di qualcuno o per diffondere disinformazione. L'AI può essere utilizzata per automatizzare attività che attualmente vengono eseguite dagli esseri umani. Ciò potrebbe portare alla perdita di posti di lavoro e alla crescita della disuguaglianza economica. L'AI può essere utilizzata per creare armi autonome, che possono essere utilizzate per uccidere persone senza l'intervento umano. Questo potrebbe portare a una guerra più letale e imprevedibile. È importante essere consapevoli di questi pericoli e utilizzare l'AI in modo responsabile e consapevole. È necessario garantire che l'AI venga utilizzata per il bene dell'umanità e non per danneggiarla.

Sin dal lancio di GPT (Generative Pre Trained) di Open AI, il mondo è stato preso d'assalto da Generative AI. Da quel periodo in poi, sono entrati in scena molti Modelli Generativi. Con ogni rilascio di nuovi modelli generativi di linguaggi di grandi dimensioni, l'IA ha continuato ad avvicinarsi all'intelligenza umana. Tuttavia, la comunità Open AI ha reso closed source la famiglia GPT di potenti Large Language Models. Fortunatamente, Falcon AI, un modello generativo altamente capace, supera molti altri LLM, ed è ora open source, disponibile per chiunque. Indice su Falcon AI il modello LLM open source , cos'è e come usarlo Capire perché Falcon AI è in cima alla classifica LLM Spprendere le capacità di Falcon AI Osservare le prestazioni di Falcon AI Configurare Falcon AI in Python Testare Falcon AI con LangChain e prompt personalizzati Cos'è Falcon AI ? Falcon AI, o Falcon LLM 40B, è un Large Language Model rilasciato dal Technology Innovation Institute (TII) degli Emirati Arabi Uniti. Il 40B indica i 40 miliardi di parametri utilizzati da questo Large Language Model . Il TII ha persino sviluppato un modello 7B, ovvero 7 miliardi di parametri, addestrato su 1500 miliardi di token. In confronto, il modello Falcon LLM 40B viene addestrato su 1 trilione di token di RefinedWeb. Ciò che rende questo LLM diverso dagli altri è che questo modello è trasparente e Open Source. Il Falcon è un modello solo decodificatore autoregressivo. L'addestramento di Falcon AI è stato su AWS Cloud ininterrottamente per due mesi con 384 GPU collegate. I dati di pre-formazione consistevano in gran parte in dati pubblici, con poche fonti di dati tratte da documenti di ricerca e conversazioni sui social media. Perché Falcon AI? I modelli di linguaggio di grandi dimensioni sono influenzati dai dati su cui vengono addestrati. La loro sensibilità varia al variare dei dati. Abbiamo personalizzato i dati utilizzati per addestrare Falcon, che includevano estratti di dati di alta qualità presi da siti Web (RefinedWeb Dataset). Abbiamo eseguito vari processi di filtraggio e deduplicazione su questi dati oltre a utilizzare fonti di dati prontamente disponibili. L'architettura del Falcon lo rende ottimizzato per l'inferenza. Falcon supera chiaramente i modelli all'avanguardia come Google, Anthropic, Deepmind, LLaMa, ecc., nella classifica OpenLLM. Oltre a tutto questo, il principale elemento di differenziazione è che è open source, consentendo quindi un uso commerciale senza restrizioni. Quindi chiunque può mettere a punto Falcon con i propri dati per creare la propria applicazione da questo Large Language Model. Falcon viene fornito anche con versioni di Instruct chiamate Falcon-7B-Instruct e Falcon-40B-Instruct, che vengono ottimizzate sui dati conversazionali. Questi possono essere utilizzati direttamente per creare applicazioni di chat. Primo sguardo: Falcon Large Language Model In questa sezione proveremo uno dei modelli del Falcon. Quello con cui andremo è il modello Falcon-40B, che è in cima alle classifiche OpenLLM Leaderboard. Useremo in modo specifico la versione Instruct di Falcon-40B, ovvero il Falcon-40B-Instruct, che è già stato messo a punto sui dati conversazionali, in modo da poter iniziare rapidamente con esso. Un modo per interagire con il modello Falcon Instruct è attraverso gli spazi HuggingFace. HuggingFace ha creato uno spazio per il modello Falcon-40B-Instruct chiamato demo Falcon-Chat. Clicca qui per visitare il sito. Dopo aver aperto il sito, scorri verso il basso per vedere la sezione della chat, che è simile all'immagine sopra. Nel campo "Digita un input e premi Invio", inserisci la query che desideri porre al Falcon Model e premi Invio per avviare la conversazione. Facciamo una domanda al Falcon Model e vediamo il suo output. Nell'immagine 2, possiamo vedere la risposta generata. Questa è stata una buona risposta dal modello Falcon-40B alla domanda. Cosa succede se vogliamo lavorare con esso in un progetto python? Possiamo farlo usando la libreria Transformers. Passeremo ora attraverso i passaggi necessari. Utilizzare Falcon AI con Python !pip install transformers accelerate einops xformers #per colab pip install transformers accelerate einops xformers #in locale Installiamo il pacchetto Transformers da scaricare e lavorare con i modelli all'avanguardia che sono pre-treno, come il Falcon. Il pacchetto di accelerazione ci consente di eseguire i modelli PyTorch su qualsiasi sistema con cui stiamo lavorando e attualmente stiamo utilizzando Google Colab. Einops e xformers sono gli altri pacchetti che supportano il modello Falcon. Ora dobbiamo importare queste librerie da scaricare e iniziare a lavorare con il modello Falcon. Il codice sarà: from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import transformers import torch model = "tiiuae/falcon-7b-instruct" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model) pipeline = transformers.pipeline( "text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True, device_map="auto", max_length=200, do_sample=True, top_k=10, num_return_sequences=1, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id ) Passi In primo luogo, dobbiamo fornire il percorso al modello che testeremo. Qui lavoreremo con il modello Falcon-7B-Instruct perché occupa meno spazio nella GPU e può essere possibile con il livello gratuito in Google Colab. Il collegamento Falcon-7B-Instruct Large Language Model è memorizzato nella variabile del modello. Per scaricare il tokenizer per questo modello, scriviamo il metodo from_pretrained() dalla classe AutoTokenizer presente nei trasformatori. A questo, forniamo il percorso LLM, che quindi scarica il Tokenizer che funziona per questo modello. Ora creiamo una pipeline. Durante la creazione delle pipeline, forniamo le opzioni necessarie, come il modello con cui stiamo lavorando e il tipo di modello, ovvero "generazione di testo" per il nostro caso d'uso. Il tipo di tokenizer e altri parametri vengono forniti all'oggetto pipeline. Proviamo a osservare l'output del modello di istruzione 7B di Falcon fornendo al modello una query. Per testare il modello Falcon, scriveremo il codice seguente. sequences = pipeline( "Create a list of 3 important things to reduce global warming" ) for seq in sequences: print(f"Result: {seq['generated_text']}") Abbiamo chiesto al Falcon Large Language Model di elencare le tre cose importanti per ridurre il riscaldamento globale. Vediamo l'output generato da questo modello. Possiamo vedere che il modello Falcon 7B Instruct ha prodotto un buon risultato. Ha sottolineato i problemi alla radice della causa del riscaldamento globale e ha persino fornito la soluzione appropriata per affrontare i problemi, riducendo così il riscaldamento globale. Falcon AI con LangChain Langchain è una libreria Python che aiuta a creare applicazioni con Large Language Applications. LangChain ha una pipeline chiamata HuggingFacePipeline per i modelli ospitati in HuggingFace. Quindi, in pratica, deve essere possibile utilizzare Falcon con LangChain. Installa il pacchetto LangChain : !pip install -U langchain Questo scaricherà l'ultimo pacchetto langchain. Ora, dobbiamo creare una pipeline per il modello Falcon, con cui lo faremo from langchain import HuggingFacePipeline llm = HuggingFacePipeline(pipeline = pipeline, model_kwargs = {'temperature':0}) Chiamiamo l'oggetto HuggingFacePipeline() e passiamo la pipeline ei parametri del modello. Per i parametri del modello, stiamo fornendo alla temperatura un valore pari a 0, il che rende il modello non molto allucinato (creando le proprie risposte). Tutto questo, passiamo a una variabile chiamata llm , che memorizza il nostro Large Language Model. Ora sappiamo che LangChain contiene PromptTemplate, che ci permette di modificare le risposte prodotte dal Large Language Model. E abbiamo LLMChain, che concatena insieme PromptTempalte e LLM. Scriviamo codice con questi metodi. from langchain import PromptTemplate, LLMChain template = """ You are a intelligent chatbot. You reply should be in a funny way. Question: {query} Answer:""" prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["query"]) llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm) Passi Innanzitutto, definiamo un modello per il Prompt. Il template descrive come deve comportarsi il nostro LLM, ovvero come deve rispondere alle domande poste dall'utente. Questo viene quindi passato al metodo PromptTemplate() e memorizzato in una variabile Ora dobbiamo concatenare il Large Language Model e il Prompt insieme, cosa che facciamo fornendoli al metodo LLMChain(). Ora il nostro modello è pronto. Secondo il Prompt, il modello deve rispondere in modo divertente a una determinata domanda. Proviamo con un codice di esempio. query = "How to reach the moon?" print(llm_chain.run(query)) Quindi abbiamo dato la domanda "Come raggiungere la luna?" al modello. La risposta è qui sotto: La risposta generata dal modello Falcon-7B-Instruct è davvero divertente. Ha seguito il suggerimento da noi fornito e ha generato la risposta appropriata alla domanda data. Questa è solo una delle poche cose che possiamo ottenere con questo nuovo Modello Open Source. Conclusione su Falcon AI In questo articolo, abbiamo discusso di un nuovo modello di linguaggio esteso chiamato Falcon. Questo modello ha conquistato il primo posto nella classifica OpenLLM battendo modelli di punta come Llama, MPT, StableLM e molti altri. La cosa migliore di questo modello è che è Open Source, il che significa che chiunque può sviluppare applicazioni con Falcon per scopi commerciali. Domande frequenti su Falcon AI D1. Cos'è l'intelligenza artificiale di Falcon? Il Technology Innovation Institute ha sviluppato Falcon, il nome del Large Language Model. Abbiamo addestrato questa IA su 384 GPU, dedicando 2800 giorni di elaborazione al suo pre-addestramento. D2. Quanti modelli Falcon esistono? Ci sono due modelli Falcon. Uno è il Falcon-40B, che è il modello da 40 miliardi di parametri, e l'altro è la sua versione più piccola Falcon-7B, il modello da 7 miliardi di parametri. D3. Quanto è buono il modello Falcon-40B? Falcon-40B ha raggiunto la vetta della classifica nella classifica OpenLLM. Ha superato modelli all'avanguardia come Llama, MPT, StableLM e molti altri. Il Falcon ha un'architettura ottimizzata per le attività di inferenza. D4. Possiamo creare applicazioni con modelli Falcon per uso commerciale? Sì. Il Falcon Model è un modello Open Source. È esente da diritti d'autore e può essere utilizzato per creare applicazioni commerciali. Q5. Quanto sono grandi i modelli Falcon? Il Falcon-7B richiede circa 15 GB di memoria GPU e la sua versione più grande, il modello Falcon-40B, richiede circa 90 GB di memoria GPU.

(prima di tutto connetti il cervello, poi la memoria ed infine usa gli strumenti giusti) Git è lo strumento software essenziale per incominciare a lavorare con l’intelligenza artificiale, lo si può utilizzare sin dai primi passi, magari assieme alla tua IDE (Integrated Development Environment, ovvero ambiente di sviluppo integrato) o editor di programmazione preferito. Git è un progetto open source, forse quello più utilizzato in assoluto, in quanto estremamente utile, ideato e sviluppato nel 2005 da Linus Torvalds (vi dice nulla?), il creatore del kernel del sistema operativo Linux! Git fondalmentalmente è un software per il controllo delle “versioni”, più precisamente, un DVCS (Distributed Version Control System, sistema di controllo delle versioni distribuito), ma, oltre ad essere distribuito, Git è stato progettato per fornire prestazioni, sicurezza e flessibilità. Le funzionalità principali che consentono di sottoporre a “commit” le nuove modifiche, di creare “branch”, di eseguire il “merge” e di fare un confronto con le versioni precedenti sono tutte ottimizzate per fornire ottime prestazioni. Gli algoritmi implementati all'interno di Git sfruttano tutti i dati inerenti gli attributi comuni degli alberi dei file di codice sorgente reali, di come vengono solitamente modificati nel tempo e dei modelli di accesso. In particolare, l’oggetto dei file del repository Git utilizza una combinazione di codifica delta (archiviazione delle differenze di contenuto, tramite le sequenze dei commit) e compressione (come il formato zip, inoltre, archivia esplicitamente i contenuti delle directory e gli oggetti dei metadati della versione. Ad esempio, supponiamo che uno sviluppatore apporti modifiche al codice sorgente, aggiungendo del codice e quindi esegua il commit di tali modifiche con messaggi descrittivi. In seguito poi apporti ulteriori modifiche ed esegua un nuovo commit. Git, archivierà questa sequenza di operazioni, identificandone ogni dettaglio. Se lo sviluppatore passa le modifiche su uno dei rami dell’archivio, (effettua un branch), ad esempio quello inerente all’ambiente di test o di sviluppo, potrà condividere il suo lavoro con altri, Se effettua un “push” in cloud, dove viene condiviso il progetto, senza dover intaccare il ramo principale del progetto (main). Git - Il tool essenziale per l’intelligenza artificiale Riassumendo, i repository online e locali possono essere divisi in ramificazioni (Branch). I branch (ramificazioni) permettono di creare delle versioni assestanti del codice master. Queste versioni "assestanti" permettono la creazione di features o aggiornamenti in fase alpha che non vanno ad intaccare minimamente il codice del progetto. Finito la scrittura della ramificazione il branch verrà unito con il master (main). Git permette di gestire i tag. I tag sono le versioni del software in uso. I tag registrano tutti i commit fino al rilascio nel server. Git è stato concepito, considerando come priorità imperativa, la tutela dell'integrità del codice sorgente gestito. Il contenuto dei file e le reali relazioni tra file e directory, le versioni, i tag e i commit, tutti oggetti nel repository Git, sono protetti da un algoritmo di “hashing”, sicuro a livello di crittografia, chiamato SHA1. Questo algoritmo protegge il codice e la cronologia delle modifiche da variazioni accidentali e dannose, garantendo la completa tracciabilità della cronologia. Uno dei principali obiettivi di progettazione di Git è la flessibilità. Git è flessibile sotto diversi aspetti: è in grado di supportare vari tipi di flussi di lavoro e di sviluppo non lineare, offre efficienza in progetti di piccole e grandi dimensioni ed è compatibile con molti sistemi e protocolli esistenti. Git, dovrebbe essere la priorità nella scelta di apprendimento per un sviluppatore inesperto che desidera acquisire competenze preziose negli strumenti di sviluppo software, in particolare se si vuole intraprendere un percorso di apprendimento nell’ambito del software utilizzato in ambito dello sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale. Ovviamente, la documentazione è eccellente e vasta, con libri, tutorial e siti Web dedicati, podcast e i video tutorial. La caratteristica open source riduce i costi per gli sviluppatori amatoriali consentendo loro di utilizzare Git senza pagare una commissione. Come installare di GIT Per gli utenti windows: https://gitforwindows.org/ Per utenti Linux (dovrebbe essere installato di default ovviamente). In qualsiasi caso: $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install git Per gli utenti OS (se non installato): https://sourceforge.net/projects/git-osx-installer/files/ I principali comandi GIT Per lavorare con GIT ci vuole un po’ di impegno che lo sviluppatore alle prime armi, dovrebbe impiegare per famigliarizzare con i comandi che questo tool richiede per effettuare le varie procedure di utilizzo. Uno dei comandi principali è sicuramente quello che permette di “clonare” un progetto esistente, presente in rete, ad esempio nella piattaforma GitHub. Per inciso, GitHub è un servizio di hosting per progetti software, di proprietà della società GitHub Inc. git clone è un comando per scaricare il codice sorgente esistente da un repository remoto (come elemento di Github, per esempio). In altre parole, git clone praticamente fa una copia identica dell'ultima versione di un progetto in un repository e la salva sul tuo computer locale. Esempio: git clone https://github.com/cheshire-cat-ai/core.git cheshire-cat scarica il progetto di Piero Savastano cheshire-cat-ai : un framework per creare servizi di intelligenza artificiale personalizzati utilizzando qualsiasi LLM. Cheshire-Cat (Stregatto) ​ Questo comando genera in locale una directory corrispondente al progetto esistente: git branch è il comando con il quale si può generare il “ramo” sul quale operare in locale. I branch sono molto importanti nel mondo Git. Usando i branch, parecchi sviluppatori sono in grado di lavorare in parallelo sullo stesso progetto simultaneamente. Se si apre una CLI (terminale) nella directory generata dal clone (ci si può accedere anche con cd cheshire-cat). Se invece si volesse fare una prova preliminare, con un proprio progetto o “repository”, si potrebbe creare una cartella apposita ed accedervi anche imparando ad usare la terminale con le istruzioni: magoo@magoo:~/U_2023_D$ mkdir prova magoo@magoo:~/U_2023_D$ cd prova magoo@magoo:~/U_2023_D/prova$ git init è il comando da usare per il setup iniziale di un repository. magoo@magoo:~/U_2023_D/prova$ git init suggerimento: Utilizzo di 'master' come nome per il ramo iniziale. Questo nome ramo predefinito suggerimento: è soggetto a modifiche. L’esecuzione di questo comando crea la sottodirectory .git nella directory in cui viene eseguito (la directory del progetto); nessun file viene aggiunto o modificato oltre alla sottodirectory .git All’interno della directory (nascosta) .git vengono creati tutti i metadati necessari a Git (branch di default, oggetti, reference, file template, …). La maggior parte dei comandi Git sono disponibili solo se eseguiti all’interno di un repository inizializzato. È, ovviamente, possibile inizializzare una directory diversa da quella corrente indicando il percorso: git init /path/to/project/directory A questo punto, all’intrno della directory “prova”, si può editare un file, come questo, che servirà per fare una prova di utilizzo del linguaggio Python, per passare da testo scritto a sintesi vocale: #test_to_speak # apt-get install espeak -y import subprocess import time lang = "en+f5" speaker = True message = "Hi I'm cheshire cat" print (message) #--------------- def Speak(): global message, lang print (message) spk_now = 'espeak -v'+lang +' " '+ message + ' " ' #print(spk_now) subprocess.call(spk_now, shell=True) #time.sleep (1) #---------- if speaker: Speak() #------------------- nota: per il funzionamento di questo file è necessario installare eSpeak che è un sintetizzatore vocale software open source compatto per l'inglese e altre lingue, per Linux e Windows. Possiamo controllare lo stato del nostro repositori con il comando git status: magoo@magoo:~/U_2023_D/prova$ git status Sul branch master Non ci sono ancora commit : File non tracciati: (usa "git add ..." per includere l'elemento fra quelli di cui verrà eseguito il commit) test_to_speak.py non è stato aggiunto nulla al commit ma sono presenti file non tracciati (usa "git add" per tracciarli) con questo comando si possono visualizzare diverse informazioni, tra le quali: controllare se il branch corrente è aggiornato controllare se c'è qualcosa da passare a commit, da inviare al repository oppure da ottenere dal repository controllare se ci sono file nell'area di stage, non passati all'area di stage oppure non tracciati controllare se ci sono file creati, modificati o cancellati Il “tracciamento” dei file avviene mediante commit, ma per poterlo effettuare è necessario aggiungere il file al controller Git, il comando, in questo caso dovrà essere: git add test_to_speak.py il risultato viene riportato di seguito: magoo@magoo:~/U_2023_D/prova$ git add test_to_speak.py magoo@magoo-Strix-GL504GM:~/U_2023_D/prova$ git status Sul branch master Non ci sono ancora commit Modifiche di cui verrà eseguito il commit: (usa "git rm --cached ..." per rimuovere gli elementi dall'area di staging) nuovo file: test_to_speak.py Il file appena aggiunto viene portato in uno stato di “staging”, ovverosia è pronto per essere “committato”, o per meglio dire, in termini meno tecnici “tracciato”. Se si volessero aggiungere tutti i file di un repository, il comando sarebbe git add -A. Se adesso si volesse effettuare il commit però, Git risponderebbe con un errore, come riportato dalle seguenti linee di comando: magoo@magoo:~/U_2023_D/prova$ git commit -m "aggiunto file test per python" Identità autore sconosciuta Dimmi chi sei. Esegui git config --global user.email "tu@esempio.com" git config --global user.name "Il tuo nome" per impostare l'identità predefinita del tuo account. Ometti --global per impostare l'identità solo in questo repository. fatal: impossibile rilevare automaticamente l'indirizzo e-mail (ho ricavato 'magoo@magoo-Strix-GL504GM.(none)') Come è giusto che sia, daltronde, Git è stato concepito appositamente per una funzionalità “collaborativa”, dove ogni autore deve essere riconosciuto. Quindi, seguendo le istruzioni suggerite, si portà effettuare il commit in modo corretto, sul branch nel quale si sta operando: magoo@magoo-Strix-GL504GM:~/U_2023_D/prova$ git config user.email romeo.ceccato@gmail.com magoo@magoo-Strix-GL504GM:~/U_2023_D/prova$ git config user.name magoo magoo@magoo-Strix-GL504GM:~/U_2023_D/prova$ git commit -m "aggiunto file test in python" [master (commit radice) f4e4e27] aggiunto file test in python 1 file changed, 21 insertions(+) create mode 100644 test_to_speak.py Per vedere il risultato di questa operazione, si utilizza il comando git log, più in generale, questa funzionalità è specialmente utile per ottenere un riepilogo dello “storico” delle operazioni effettuate e tracciate. Vale sempre la pena di perfezionare i criteri di ricerca per ottenere risultati migliori, specialmente quando si tratta di progetti di grandi dimensioni. A questo scopo Git offre numerose possibilità, come riportato da questa tabella: ​ In questo caso il comando git log produrrà il seguente risultato: magoo@magoo:~/U_2023_D/prova$ git log commit f4e4e274766a502d77c1f89c17a26143494c8632 (HEAD -> master) Author: magoo Date: Thu Jun 8 15:36:55 2023 +0200 aggiunto file test in python Se, lo stesso comando lo avessimo fatto, all’interno della directory di Cheshire_cat, otterremmo qualcosa di diverso, come nell’esempio di seguito riportato: commit f6d4ec26157afebf1200c0b6bf3e5092b1312639 (HEAD -> main, origin/main, origin/HEAD, test_beta) Author: pieroit Date: Fri Jun 2 21:21:13 2023 +0200 .env is optional commit b5058cebd21589e4939dd644d6c900b79c906025 Author: Piero Savastano Date: Thu Jun 1 22:52:17 2023 +0200 Update how-to-write-a-plugin.md commit 13c69932d30d0be62701807054a8f09565d3b2ef Author: Piero Savastano Date: Thu Jun 1 22:32:21 2023 +0200 Update README.md commit 4993de08257f74ed0d39125f6118522fe097b264 Author: Piero Savastano Date: Thu Jun 1 19:48:55 2023 +0200 Possiamo usare il comando git branch per creare, elencare ed eliminare branch. Esempio: git branch test_beta genera un ramo di lavoro denominato test_beta, se eseguiamo questo comando all’interno della directory “prova”, otterremmo il seguente risultato: magoo@magoo:~/U_2023_D/prova$ git branch test_beta magoo@magoo:~/U_2023_D/prova$ git log commit f4e4e274766a502d77c1f89c17a26143494c8632 (HEAD -> master, test_beta) Author: magoo Date: Thu Jun 8 15:36:55 2023 +0200 aggiunto file test in python A questo punto, si potrebbe desiderare di lavorare su questo ramo, per evitare eventuali modifiche indesiderate al ramo principale master (main). Per questo, si può utilizzare il comando git checkout. git checkout è il comando che permette di “spostare”, l’ambiente di lavoro, al ramo desiderato. Esempio: git checkout test_beta magoo@magoo:~/U_2023_D/prova$ git checkout test_beta Si è passati al branch 'test_beta' Se adesso andassimo a fare delle modifiche al file in python, come ad esempio queste: #test_to_speak # apt-get install espeak -y import subprocess import time lang = "en+f5" #lang = "it+f5" speaker = True message = "Hi I'm cheshire cat" #message = "ciao io sono lo Stregatto" print (message) #--------------- def Speak(): global message, lang print (message) spk_now = 'espeak -v'+lang +' " '+ message + ' " ' #print(spk_now) subprocess.call(spk_now, shell=True) #time.sleep (1) #---------- if speaker: Speak() ed andassimo a controllare lo stato del repository, otterremmo qualcosa di analogo a questo: magoo@magoo:~/U_2023_D/prova$ git status Sul branch test_beta Modifiche non nell'area di staging per il commit: (usa "git add ..." per aggiornare gli elementi di cui sarà eseguito il commit) (usa "git restore ..." per scartare le modifiche nella directory di lavoro) modificato: test_to_speak.py nessuna modifica aggiunta al commit (usa "git add" e/o "git commit -a") Quindi si potrebbe a questo punto effettuare un ulteriore commit seguendo le istruzioni di cui sopra: magoo@magoo:~/U_2023_D/prova$ git add . magoo@magoo:~/U_2023_D/prova$ git commit -m "modifiche al file di test" [test_beta 9f7dc90] modifiche al file di test 1 file changed, 2 insertions(+), 1 deletion(-) permette di operare le modifiche al codice, senza apportare modifiche indesiderate al 'origin/main' o al branch . Se volessimo verificare lo stato storico del repository, vedremmo quanto segue: magoo@magoo:~/U_2023_D/prova$ git log commit 9f7dc9036bf7a978953b4e004e7388b00ad6fa78 (HEAD -> test_beta) Author: magoo Date: Thu Jun 8 16:29:53 2023 +0200 modifiche al file di test commit f4e4e274766a502d77c1f89c17a26143494c8632 (master) Author: magoo Date: Thu Jun 8 15:36:55 2023 +0200 aggiunto file test in python Se, a questo punto, si volesse controllare le modifiche tra i due file presenti nei brach master e in test-beta, lo si potrebbe fare mediante il comendo git diff, come riportato dalle seguenti linee di comando della CLI: magoo@magoo:~/U_2023_D/prova$ git diff test_beta master diff --git a/test_to_speak.py b/test_to_speak.py index f64f430..a04a09c 100644 --- a/test_to_speak.py +++ b/test_to_speak.py @@ -3,10 +3,9 @@ import subprocess import time lang = "en+f5" -#lang = "it+f5" + speaker = True message = "Hi I'm cheshire cat" -#message = "ciao io sono lo Stregatto" print (message) #--------------- Per concludere questa piccola introduzione all’impiego di Git, potrei invitarvi a far eseguire il codice in python, ricordando che vi sono molti altri comandi essenziali per poter lavorare con Git, come ad esempio quello che permette di fondere i file nel ramo di test con quelli del ramo principale di lavoro (master) per il repository di prova. Se si osserva, con il comado git log, quando si è su un barach, viene indicata la posizione: magoo@magoo:~/U_2023_D/prova$ git log commit a2ee0cdc4b49414987bed98d0386fae77411b816 (HEAD -> master) Nel nostro caso, se non si è nel ramo master, eseguiremo git checkout main. Se si lavora con repository remoti sarà bene assicurarsi che il branch di destinazione e quello che verrà sottoposto a merge siano aggiornati con le ultime modifiche remote, Eseguendo il comando git fetch per eseguire in seguito un pull dei commit remoti più recenti. In questo caso, per semplicità illusrto solo il l’effetto del comando git merge: magoo@magoo:~/U_2023_D/prova$ git merge test_beta Merge automatico di test_to_speak.py in corso Merge made by the 'ort' strategy. test_to_speak.py | 1 + 1 file changed, 1 insertion(+) considerazioni finali Ovviamente, questo è solo un piccolo assaggio di ciò che comporta lavorare con Git e con la comuniti di github che ad un alto livello, corrisponde ad un servizio web e cloud-based che aiuta gli sviluppatori ad archiviare e gestire il loro codice e a tracciare e controllare le modifiche. La conoscenza dei comandi Git, quindi, può essere considerata come prerogativa base per accedere ad un qualsiasi colloquio di lavoro da parte di chi aspira a divenire uno sviluppatore di software per l’intelligenza artificiale. Git, in particolare, dovrebbe essere preso in considerazione perché può essere impiegato in molte applicazioni dove si vuole facilitare la collaborazione di intenti, anche al di fuori dello sviluppo di software. In tutto questo, vi chiederete, cosa centra lo Stregatto? Cheshire cat A.I. è un progetto ideato da Piero Savastano, che con molta lungimiranza ha intravisto la possibilità di attuare quello che si può considerare una piattaforma di sviluppo simile a Wordpress, ma orientata all’intelligenza artificiale, a mio avviso e spero che sia anche l’opinioni di altri esperti del settore, questo sarà sicuramente uno dei progetti più interessanti a livello mondiale in questo settore. A proposito, Chesire cat gioca nei contenitori di Docker, di cui ne ho parlato in questo articolo: https://www.intelligenzaartificialeitalia.net/post/i-contenitori-di-intelligenza-artificiale Il mio invito, pertanto è quello di collaborare a questa iniziativa che, affiliandosi alle direttive e allo spirito del freeware, ma soprattutto del open source, mantiene uno spirito morale libero, che promuove la sinergia, la collaborazione e la sussidiarietà, nello sviluppo di applicazioni etiche a livello mondiale, ma che, in questo ultimo periodo, sembrano minacciate da un accentramento tecnocratico che in nome del profitto e del controllo, ne minaccia il futuro. Grazie per la lettura Romeo Ceccato

Siamo nell'era in cui l'intelligenza artificiale sembra sfidare costantemente i limiti della nostra immaginazione, e ChatGPT ha recentemente conquistato nuove vette in questo affascinante panorama tecnologico. Ma ciò che rende ancora più straordinario questo avanzato sistema di conversazione AI non è solo l'introduzione del potente ChatGPT 4, bensì la vasta gamma di plug-in che possono essere combinati con questo eccezionale chatbot. Anche se il gigante Google sta lavorando senza sosta sul miglioramento del suo rivoluzionario modello Google PaLM 2, i prodotti di OpenAI continuano a conquistare un posto speciale nel cuore degli appassionati di intelligenza artificiale. Ecco perché, se non lo sapessi ancora, è il momento ideale per imparare come installare e utilizzare i plug-in ChatGPT. Ma quali sono i plug-in ChatGPT che si distinguono per la loro eccellenza e che dovresti assolutamente provare? Per rispondere a questa domanda, abbiamo esplorato a fondo il vasto mondo dei plug-in ChatGPT e selezionato con cura quelli che riteniamo essere le migliori opzioni disponibili. Quindi, senza ulteriori indugi, immergiamoci nei 20 migliori plug-in ChatGPT da utilizzare nel 2023 e scopriamo insieme come questi straordinari strumenti possono portare le tue esperienze di conversazione AI a nuovi livelli di eccellenza. Cosa sono i plugin ChatGPT e perché dovresti usarli? I plug-in ChatGPT sono componenti aggiuntivi che estendono le capacità del chatbot AI. È possibile accedere alla funzione tramite il negozio in piattaforma, a condizione che si disponga di un abbonamento ChatGPT Plus valido e dell'accesso a ChatGPT-4. Mentre alcuni di questi plugin sono sviluppati da OpenAI, la maggior parte proviene da sviluppatori di terze parti che offrono una vasta gamma di funzioni. Ci sono centinaia di plugin attualmente disponibili, ognuno dei quali ti aiuta a svolgere attività specifiche con facilità. Ciò può includere qualsiasi cosa, dall'aiutarti a scrivere la richiesta perfetta all'assistenza nelle prenotazioni di voli e ristoranti. In breve, i plug-in ChatGPT possono aiutarti a migliorare ed estendere la tua esperienza con il chatbot. I plugin ChatGPT sono gratuiti? La maggior parte dei plug-in ChatGPT sono gratuiti, ma per utilizzarli è necessario un abbonamento a pagamento a ChatGPT Plus. Questo perché i plug-in sono una funzionalità di ChatGPT-4, che è immediatamente disponibile su un abbonamento ChatGPT Plus. Come aggiungere plugin a ChatGPT Per aggiungere un plug-in a ChatGPT devi prima assicurarti di essere un utente ChatGPT Plus che concede l'accesso a ChatGPT-4. Si tratta di un piano di abbonamento , disponibile per $ 20 al mese, che offre una serie di vantaggi aggiuntivi, tra cui l'accesso nelle ore di punta, tempi di risposta più rapidi e accesso prioritario a nuove funzionalità, come i plug-in. Se utilizzi un piano gratuito, puoi eseguire l'upgrade facendo clic su "Aggiorna a Plus " in basso a sinistra dello schermo e seguendo la procedura di acquisto. Per utilizzare la funzionalità dei plug-in, devi anche assicurarti che l' opzione Cronologia chat e formazione sia attivata in "Impostazioni", altrimenti l'opzione per aggiungere un plug-in non verrà visualizzata. Puoi verificarlo navigando in basso a sinistra dello schermo e facendo clic sui tre puntini, quindi selezionando "Impostazioni" > "Controllo dati" > "Cronologia chat". ChatGPT afferma che potrebbe inviare parti della tua conversazione e il paese o lo stato in cui ti trovi al plug-in per migliorare la tua conversazione. I plug-in possono inizialmente essere aggiunti tramite il menu Impostazioni , come descritto di seguito. Come attivare i plugin in ChatGPT Dopo aver confermato di avere un abbonamento ChatGPT plus valido, accedi alla piattaforma e fai clic sul tuo nome in basso a sinistra dello schermo per trovare l' opzione Impostazioni . Vai a Funzionalità beta e assicurati che l' opzione Plugin sia attivata. Ora vai all'opzione GPT-4 nella parte superiore dello schermo per visualizzare un menu a discesa e fai clic su " Plugin " per abilitare la funzione. Ora vedrai un menu a discesa di testo che dice "Nessun plug-in abilitato". Come accedere al negozio di plug-in ChatGPT e aggiungere plugin Fai clic sul messaggio Nessun plug-in abilitato seguito da Plugin Store . Se è la prima volta che visiti il ​​negozio, potresti vedere apparire una finestra informativa: Informazioni sui plug-in. Puoi scegliere di leggere ora, ma è sempre possibile accedervi dallo store in basso a destra dello schermo. Ora puoi procedere allo store dei plug-in per cercare e aggiungere i plug-in che ti interessano premendo il pulsante Installa . Ripeti questo processo per aggiungere nuovi plugin. Esci dalla schermata facendo clic su X e ora dovresti vedere una serie di icone sotto la scheda GTP-4. I plugin sono stati aggiunti con successo. Come disattivare e disinstallare i plugin su chatgpt Una volta aggiunti i plugin, dovrebbero apparire già attivati, come indicato dalla casella di spunta colorata in blu. Se desideri disattivare temporaneamente un plug-in , fai clic sulla casella di controllo per farla diventare bianca. Nota: puoi avere solo tre plugin installati alla volta. Per disinstallare un plug-in , fai clic sul menu a discesa dei plug-in e seleziona Negozio plug-in. Passa alla scheda denominata Installato e cerca il plug-in che desideri rimuovere. Fai clic su Disinstalla . Come utilizzare i plugin ChatGPT Quindi, hai installato alcuni plugin dal suono davvero utili, fantastico! Ma come li usi per ottenere il massimo da loro? Ho testato le app più popolari dello store Plugin per capire come utilizzarle al massimo delle loro potenzialità. Come fai a sapere se un plug-in ChatGPT funziona? Puoi sapere se un plug-in ChatGPT funziona se, subito dopo aver inserito il prompt, la piattaforma visualizza immediatamente una casella verde, il logo del plug-in e un messaggio che dice che sta utilizzando il plug-in per rispondere alla tua domanda. Una volta visualizzata la tua risposta, una casella grigia ti dirà che ha utilizzato un plug-in specifico. Potrebbe essere necessario utilizzare un prompt specifico per attivare il plug-in desiderato. Il miglior punto di partenza se non si è sicuri è utilizzare il nome del plug-in, ma potrebbe essere necessario cercare alcune informazioni sul Web attorno a prompt specifici per il plug-in che si desidera utilizzare. Ciò che è stato interessante è stato quando ho provato a usare la parola "Expedia" nella parte iniziale del mio prompt, ChatGPT ha risposto, ma quando il prompt è stato modificato in "tramite Expedia" o "su Expedia" il plug-in è entrato in funzione, quindi vale la pena provare questo se il nome del plug-in o la domanda diretta non sembrano funzionare, poiché stai chiedendo a ChatGPT di utilizzare un'altra applicazione. Ecco i 20 migliori plugin ChatGPT da provare ora : Prompt Perfect OpenTable Wolfram Zapier Kayak Link Reader Stories Speak There’s an AI For That Instacart MixerBox OnePlayer Show Me Questmate Forms Image Editor LikeWise World News Chess GameSight Change Meme Generator ma ora vediamo perchè secondo noi sono i migliori... Prompt Perfect Innanzitutto, abbiamo Prompt Perfect, una delle migliori estensioni ChatGPT che consente agli utenti di scrivere i prompt perfetti per il chatbot AI. Se fai parte dei pochi che non sono in grado di farlo, Perfect ti aiuterà immensamente. Per iniziare, inserisci un prompt per qualsiasi cosa tu voglia chiedere al robot AI. Nel nostro caso, dico a ChatGPT di scrivere una storia di 200 parole sulle auto. Tuttavia, assicurati di scrivere la parola " prompt perfect " prima della richiesta. Una volta terminato, il plug-in riscriverà l'intero prompt sotto il cofano per renderlo altamente dettagliato per ChatGPT. Questo aiuta il chatbot AI a trovare risposte informative e specifiche per la tua richiesta. Oltre a ciò, il plugin non richiede altri interventi e ha una natura plug-and-play. OpenTable Uno dei migliori plug-in ChatGPT che abbiamo utilizzato è stato OpenTable per prenotazioni di ristoranti rapide e senza interruzioni in movimento. Questo plug-in ChatGPT si basa sulla garanzia che gli utenti prenotino i loro orari con il minimo sforzo possibile. Pertanto, devi solo fornire a ChatGPT tutti i requisiti di base, come la data, l'ora, la posizione e il numero di persone. Il plug-in quindi acquisisce le informazioni e trova automaticamente ristoranti specifici. I collegamenti forniti dal plug-in portano anche ai dettagli della prenotazione già precompilati, rendendolo uno dei migliori plug-in ChatGPT per prenotazioni di ristoranti convenienti. Wolfram Sebbene possa diventare un po' tecnico per alcuni utenti, il plug-in Wolfram ChatGPT è uno dei migliori grazie alle sue capacità avanzate. Alimentato da dati avanzati, Wolfram consente agli utenti di ChatGPT di accedere a calcoli avanzati, matematica e dati in tempo reale per risolvere tutti i tipi di query. Quindi, invece di attenersi solo ai problemi matematici di base, puoi chiedere a Wolfram un aiuto avanzato come la creazione di un albero genealogico, la creazione di uno spettrogramma audio, l'illustrazione dell'anatomia e molto altro. Può persino indicare la data e l'ora in tempo reale, cosa che ChatGPT non può fare. Quindi, vai avanti e sperimenta Wolfram per vedere quale funzione funziona meglio per te in questo plug-in ChatGPT. Zapier Realizzato esplicitamente per eliminare e facilitare i flussi di lavoro non necessari, Zapier è uno dei migliori plug-in ChatGPT per professionisti che lavorano e professionisti del marketing. In poche parole, Zapier consente agli utenti di interagire con oltre 5.000 diverse app di lavoro senza mai dover eseguire passaggi aggiuntivi. Ciò include tutte le app tradizionali come Gmail, MS Outlook, Slack e molte altre. Tutto ciò che gli utenti devono fare è completare una connessione una tantum e approvare alcune azioni. Una volta fatto, puoi praticamente redigere intere e-mail o inviare messaggi Slack approfonditi direttamente da ChatGPT. Zapier lavora quindi in tandem con ChatGPT per renderlo possibile e consente inoltre agli utenti di apportare modifiche alle proprie azioni. Quindi, quando gli è stato chiesto di redigere un Gmail di prova, ha creato l'azione quasi istantaneamente e me lo ha permesso di inviarlo. Dai un'occhiata se sei troppo pigro per aprire il tuo client di posta. Kayak Uno dei migliori plug-in per la pianificazione dei viaggi che puoi utilizzare con ChatGPT , Kayak consente agli utenti di prenotare facilmente voli e hotel e ottenere consigli di viaggio per tutte le loro esigenze di pianificazione del viaggio. Come prima, richiede i tuoi dettagli di base come origine, destinazione, arrivo e orario di partenza. Una volta fatto, Kayak ti guiderà attraverso numerose opzioni di volo disponibili dalla tua posizione. I dettagli includono il prezzo totale, gli scali e i ritardi previsti, le compagnie aeree popolari e altro ancora. Una volta che sei soddisfatto della tua selezione, chiedi a ChatGPT di generare collegamenti e anche Kayak lo farà. Link Reader Mentre alcune delle migliori estensioni ChatGPT di Chrome possono leggere le pagine Web per te, non tutti amano le estensioni e vogliono cose più semplici. Per quelli, Link Reader può essere uno dei migliori plugin ChatGPT. In poche parole; questo plug-in può leggere il contenuto di tutti i tipi di collegamenti , comprese pagine Web, PDF, immagini e altro. Tutto quello che devi fare è fornirgli un link e chiedergli informazioni. ChatGPT si interfaccia quindi con Link Reader e fornisce una risposta ben dettagliata alla domanda. Quindi, se stai cercando un breve riepilogo, questo plugin è uno a cui rivolgersi. Stories Leggere il lavoro di qualcun altro va bene, ma ci sono momenti in cui devi creare le tue storie. Stories è uno dei migliori plugin ChatGPT che ti consente di scrivere storie, letteralmente. Questo plug-in creativo richiede un prompt su cui basare la sua storia. Una volta dato ciò, Stories procede a creare una bella storia. Tuttavia, la parte migliore è che il plugin inserisce la sua storia e le sue immagini in un libro in stile vintage. Anche le immagini sono generate dall'intelligenza artificiale e posizionate ordinatamente accanto al testo. Puoi sfogliare le pagine semplicemente facendo clic sui bordi. Puoi persino ordinare una copertina rigida della tua storia generata, se lo desideri. Ma tieni presente che queste storie sono principalmente di natura creativa, quindi potrebbero non essere la fetta di torta di tutti. Tuttavia, dai un'occhiata a questo altro plug-in ChatGPT. Speak Per i linguisti là fuori, Speak può rivelarsi uno dei migliori plugin ChatGPT se usato correttamente. Fedele al suo nome, Speak è un plugin che ti consente di imparare a dire qualsiasi cosa in altre lingue. Questo essenzialmente rende Speak come un tutor di lingue. Oltre alla traduzione, gli utenti possono utilizzare Speak per verbi, coniugazioni, grammatica sfumata e molto altro. Per iniziare, digita la tua query sulla lingua e il plug-in ChatGPT risponderà quasi immediatamente. There’s an AI For That Mentre la maggior parte di questi plugin sono funzioni una tantum, questo strumento ChatGPT rientra nella nostra migliore lista perché è praticamente una raccolta di tutti. C'è un'intelligenza artificiale che ha un ampio database di una varietà di strumenti di cui potresti aver bisogno nella tua vita professionale e personale. Ciò include strumenti semplici come editor di immagini, convertitori PDF e molto altro. Per cercare strumenti specifici, chiedi semplicemente all'IA i tuoi requisiti esatti e ti fornirà un pratico elenco. Ho provato lo stesso per i convertitori PDF e il plug-in ha fornito facilmente un elenco conciso. Dai un'occhiata tu stesso. Instacart Sebbene ChatGPT ti dia già delle ricette, non può cercare gli ingredienti per te. Instacart, d'altra parte, si fa strada nella nostra migliore lista di plugin ChatGPT per questo motivo. Basato esclusivamente sul cibo, questo plug-in ChatGPT può elaborare in modo intelligente ricette di cibi e bevande e fornire una ripartizione dettagliata dei passaggi. Tuttavia, ciò che lo distingue è che Instacart porta quindi alla sua pagina principale del servizio, dove gli utenti possono acquistare questi ingredienti in tempo reale. Quindi, se ti sembra di essere a corto di parmigiano per la tua pasta, ecco dove puoi trovarlo. La stessa generazione di ricette e ingredienti è veloce e senza errori e ha soddisfatto un buongustaio come me. Quindi fai un giro su Instacart e vedi se trovi l'esperienza gustosa. MixerBox OnePlayer Voler ascoltare la musica mentre lavori è naturale. Prima, ChatGPT poteva solo guidare gli utenti verso siti web di musica popolari. Tuttavia, ora le cose sono cambiate in meglio con questo plug-in ChatGPT. MixerBox è un compilatore musicale all-in-one in grado di raccogliere brani e creare playlist in base alle richieste. Gli utenti devono solo fornire i loro gusti e il plug-in ChatGPT si mette al lavoro. Una volta terminato, MixerBox fornisce anche collegamenti diretti ai brani da ascoltare. La cosa migliore è che le canzoni sono gratuite poiché portano a video di YouTube. Show Me Oltre al tempo libero, ChatGPT può anche aiutare gli utenti sotto forma dei suoi vari strumenti di produttività. Uno di questi strumenti sotto forma dei migliori plugin ChatGPT è Show Me, un pratico servizio che consente a ChatGPT di creare diagrammi in tempo reale di quasi tutti i tipi. Mostrami richiede un concetto di base che gli utenti possono visualizzare come. Nella mia esperienza, ho chiesto al plug-in di visualizzare il concetto di Ikigai utilizzando una mappa mentale. Sia ChatGPT che Show Me hanno lavorato insieme per darne facilmente una rappresentazione visiva e testuale. Quindi la prossima volta che senti la necessità di generare un diagramma veloce, usa questo plug-in ChatGPT. Questmate Forms Se sei qualcuno che sta creando infografiche e moduli non solo per scopi di studio, Questmate si rivelerà uno dei migliori plugin ChatGPT per te. Il compagno basato sull'intelligenza artificiale può preparare rapidamente e facilmente tutti i tipi di moduli per te. Ora, mentre puoi farlo con qualcosa come Google Forms, quasi nessuno vuole affrontare tutti quei problemi. Per iniziare con Questmate, inserisci i tuoi requisiti esatti con il minimo o il minimo dettaglio che desideri. ChatGPT si interfaccia con il plug-in e crea rapidamente un modulo dettagliato a cui puoi accedere in un'altra finestra. Come puoi vedere tu stesso, Questmate Forms ha creato rapidamente un pratico modulo basato sulla nostra richiesta. Quindi vai avanti e invia la tua richiesta a uno dei migliori plugin ChatGPT. Image Editor Allo stesso modo, potresti avere immagini che necessitano di modifiche ma non vorresti davvero aprire Photoshop per questo. Per tutte le tue esigenze di modifica di base, il plug-in Image Editor può rivelarsi uno dei migliori in ChatGPT. L'editor di immagini può eseguire varie funzioni per te, tra cui ridimensionamento, ritaglio, sfocatura o persino rotazione dell'immagine. Tuttavia, tieni presente che devi fornire l'URL dell'immagine allo strumento affinché possa caricarla. Una volta fatto, chiedi semplicemente a Image Editor la tua richiesta. Gli abbiamo chiesto di ridimensionarlo alle nostre dimensioni e ha funzionato molto bene. Sebbene le sue funzioni siano un po' limitate, puoi eseguire rapidamente modifiche di base sui migliori plug-in ChatGPT. LikeWise Se ti è piaciuto Instacart per le sue ricette e i consigli sugli ingredienti, ti piacerebbe anche Allo stesso modo, uno dei migliori plug-in ChatGPT per la scoperta di podcast. Come è naturale, LikeWise utilizza il proprio database per cercare podcast per diversi stati d'animo e generi. Basta evidenziare quale podcast sei in vena o semplicemente chiedere al bot di darti un elenco degli episodi di tendenza. In pochi secondi, LikeWise crea un elenco dei podcast che potrebbero interessarti e fornisce i link per gli stessi. Tuttavia, tieni presente che alcuni di questi potrebbero essere a pagamento. Tuttavia, coloro che cercano consigli sui podcast dovrebbero controllare questo plug-in ChatGPT. World News Non è un segreto che anche con l'ultimo modello di linguaggio di grandi dimensioni GPT-4 , il database di ChatGPT è limitato al 2021, che a questo punto è obsoleto. Sebbene ti abbiamo sempre avvertito di non fare affidamento sul bot per le notizie, questo sembra essere cambiato. Il nuovo plug-in World News in ChatGPT è diventato uno dei nostri più utilizzati grazie alla consegna puntuale delle notizie. Per quanto semplice possa sembrare, gli utenti possono chiedere al plug-in le ultime notizie in tutto il mondo e riceveranno un bel elenco per lo stesso. Poiché questo fantastico plug-in ChatGPT ha sede a livello internazionale, mostra notizie in più lingue e collegamenti alla fonte. Sebbene non sia utile in modo convenzionale, World News è un must per coloro che vogliono essere al corrente. Chess Bene, questo plug-in ChatGPT non ha davvero bisogno di molte spiegazioni. Fedele al suo nome, il plug-in Chess consente agli utenti di giocare più round contro ChatGPT. Il gioco inizia prima lasciando che il giocatore scelga un livello in base alla sua esperienza. Una volta fatto, inizi a giocare contro ChatGPT e l'esperienza è piacevole. Il chatbot AI è sorprendentemente abile nel vincere, quindi porta il tuo A-game quando entri. Per un gioco intenso o due di scacchi, controlla questo plug-in ChartGPT. GameSight Questo è per i giocatori tra di voi. GameSight è un plug-in ChatGPT che ti aiuta a scoprire giochi, contenuti relativi ai giochi e annunci e persino a confrontare i giochi su tutta la linea. Pertanto, puoi chiedere a GameSight di fornirti rapidamente recensioni di giochi, un elenco di giochi popolari e anche chiedergli di passare solo ai giochi indipendenti. Ho testato GameSight chiedendogli una recensione di Resident Evil 4 Remake e mi ha dato una rapida recensione. Gli ho anche chiesto un breve elenco di giochi a cui posso giocare nel 2023 e mi ha fornito un elenco di giochi gratuiti insieme ai relativi collegamenti per giocare. Quindi, se sei un giocatore nuovo o esperto che cerca di migliorare la tua esperienza, dai un'occhiata a questo plug-in ChatGPT. Change Questo nella nostra lista dei migliori plug-in ChatGPT è più salutare. Incentrato sull'aiuto della comunità, Chance è un plug-in che elenca rapidamente i profitti locali attorno a una persona da donare e aiutare. Tutto quello che devi fare è inserire la loro posizione e otterranno risultati con i loro nomi, informazioni su di loro e collegamenti. Puoi sempre scegliere di donare a queste organizzazioni per aiutare. Sebbene Chance non faccia molto tranne questo, è comunque un plugin molto utile per coloro che cercano di restituire qualcosa alla comunità. Meme Generator Ultimo ma non meno importante, il generatore di meme rientra in uno dei migliori plug-in ChatGPT perché perché non dovrebbe? In parole povere, il generatore di meme genera una varietà di meme su qualsiasi argomento fornito. Il plug-in ChatGPT utilizza la sua directory di meme integrata per reperire le immagini e inserirvi didascalie appropriate. Puoi dargli le tue didascalie, ma l'ho trovato più divertente quando gli ho dato solo un argomento. Il gioco meme di Meme Generator non è il più forte qui fuori, ma ti farà ridere. Quanto sono sicuri i plugin ChatGPT? I plug-in sono alimentati da applicazioni di terze parti che non sono controllate da OpenAI. La società suggerisce quindi in un messaggio pop-up all'interno della piattaforma che dovresti "assicurarti di fidarti di un plug-in prima dell'installazione". La ragione principale di ciò è che qualsiasi forma di plug-in di terze parti può essere infettata o compromessa, quindi gli utenti dovrebbero essere sempre vigili sui rischi per la sicurezza. Sulla pagina ufficiale dei plug-in OpenAI , l'azienda afferma: "Il browser Web basato su testo del plug-in si limita a effettuare richieste GET, il che riduce (ma non elimina) alcune classi di rischi per la sicurezza. Ciò rende utile il plug-in di navigazione per il recupero informazioni, ma esclude le operazioni "transazionali" come l'invio di moduli che hanno una superficie più ampia per questioni di sicurezza". Conclusione sui migliori plugin per ChatGPT In conclusione, l'intelligenza artificiale sta continuamente ridefinendo i nostri modi di interagire e comunicare, e i plug-in di ChatGPT si presentano come delle autentiche gemme che amplificano le potenzialità di questo straordinario chatbot. Siamo stati testimoni di come l'introduzione di ChatGPT 4 abbia portato l'IA a nuove vette, eppure il panorama dei plug-in si distingue come un terreno fertile per l'innovazione e la personalizzazione. Mentre Google PaLM 2 si fa strada nella scena, OpenAI dimostra ancora una volta la sua popolarità offrendo una vasta selezione di plug-in di alta qualità. Con i nostri 20 migliori plug-in ChatGPT del 2023, hai a tua disposizione un'ampia gamma di strumenti per arricchire le tue conversazioni AI, che si tratti di chatbot orientati al business, assistenti virtuali creativi o persino compagni di studio virtuali. Siamo solo all'inizio di un'avventura entusiasmante in cui l'intelligenza artificiale e i plug-in di ChatGPT stanno aprendo le porte a un futuro ricco di possibilità. Non vediamo l'ora di scoprire cosa ci riserveranno le prossime scoperte e di condividere con voi nuovi aggiornamenti e nuove scoperte nel mondo affascinante dell'intelligenza artificiale e dei suoi plug-in.

In soli sei mesi, ChatGPT di OpenAI è diventato parte integrante delle nostre vite. Non è più solo limitato alla tecnologia; persone di tutte le età e professioni, dagli studenti agli scrittori, lo utilizzano ampiamente. Questi modelli di chat eccellono per accuratezza, velocità e conversazioni simili a quelle umane. Sono pronti a svolgere un ruolo significativo in vari campi, non solo nella tecnologia. Sono emersi strumenti open source come AutoGPTs, BabyAGI e Langchain, sfruttando la potenza dei modelli linguistici. Automatizza le attività di programmazione con i prompt, collega i modelli linguistici alle origini dati e crea applicazioni AI più velocemente che mai. Langchain è uno strumento di domande e risposte abilitato per ChatGPT per i PDF, che lo rende uno sportello unico per la creazione di applicazioni AI. Obiettivi formativi Crea un'interfaccia chatbot utilizzando Gradio Estrai testi da pdf e crea embedding Memorizza gli embedding nel database dei vettori Chroma Invia query al back-end (catena Langchain) Esegui ricerche semantiche sui testi per trovare fonti di dati pertinenti Invia dati a LLM (ChatGPT) e ricevi risposte sul chatbot Il Langchain semplifica l'esecuzione di tutti questi passaggi in poche righe di codice. Dispone di wrapper per più servizi, inclusi modelli di embedding, modelli di chat e database vettoriali. Scarica ora tutto il codice python del progetto ! Cos'è Langchain? Langchain è uno strumento open source scritto in Python che aiuta a connettere dati esterni a Large Language Models. Rende i modelli di chat come GPT-4 o GPT-3.5 più agentici e sensibili ai dati. Quindi, in un certo senso, Langchain fornisce un modo per fornire agli LLM nuovi dati su cui non è stato addestrato. Langchain fornisce molte catene che astraggono le complessità nell'interazione con i modelli linguistici. Abbiamo anche bisogno di molti altri strumenti, come i modelli per la creazione di incorporamenti di vettori e database di vettori per memorizzare i vettori. Prima di procedere oltre, diamo una rapida occhiata agli Embedding di testo. Cosa sono e perché sono importanti? Embedding di testo. Gli Embedding di testo sono il cuore e l'anima di Large Language Operations. Tecnicamente, possiamo lavorare con i modelli linguistici con il linguaggio naturale, ma l'archiviazione e il recupero del linguaggio naturale è altamente inefficiente. Ad esempio, in questo progetto, dovremo eseguire operazioni di ricerca ad alta velocità su grandi blocchi di dati. È impossibile eseguire tali operazioni sui dati in linguaggio naturale. Per renderlo più efficiente, dobbiamo trasformare i dati di testo in forme vettoriali. Esistono modelli ML dedicati per la creazione di incorporamenti o embedding da testi. I testi vengono convertiti in vettori multidimensionali. Una volta incorporati, possiamo raggruppare, ordinare, cercare e altro su questi dati. Possiamo calcolare la distanza tra due frasi per sapere quanto sono strettamente correlate. E la parte migliore è che queste operazioni non si limitano solo a parole chiave come le tradizionali ricerche nel database, ma catturano piuttosto la vicinanza semantica di due frasi. Questo lo rende molto più potente, grazie al Machine Learning. Strumenti Langchain Langchain ha wrapper per tutti i principali database vettoriali come Chroma, Redis, Pinecone, Alpine db e altri. E lo stesso vale per gli LLM, insieme ai modelli OpeanAI, supporta anche i modelli di Cohere, GPT4ALL, un'alternativa open source per i modelli GPT. Per gli incorporamenti, fornisce wrapper per gli incorporamenti OpeanAI, Cohere e HuggingFace. Puoi anche utilizzare i tuoi modelli di incorporamento personalizzati. Quindi, in breve, Langchain è un meta-strumento che elimina molte complicazioni dell'interazione con le tecnologie sottostanti, il che rende più facile per chiunque creare rapidamente applicazioni AI. In questo articolo, utilizzeremo il modello di incorporamento OpeanAI per la creazione di incorporamenti. Se desideri distribuire un'app AI per gli utenti finali, considera l'utilizzo di qualsiasi modello Opensource, come i modelli Huggingface o il codificatore di frasi universale di Google. Per archiviare i vettori, utilizzeremo Chroma DB , un database di archiviazione di vettori open source. Sentiti libero di esplorare altri database come Alpine, Pinecone e Redis. Langchain ha wrapper per tutti questi negozi vettoriali. Per creare una catena Langchain, utilizzeremo ConversationalRetrievalChain (), ideale per conversazioni con modelli di chat con cronologia (per mantenere il contesto della conversazione). Controlla la loro documentazione ufficiale relativa alle diverse catene LLM. Configurare l'ambiente di sviluppo per langchain Ci sono parecchie librerie che useremo. Quindi, installali in anticipo. Per creare un ambiente di sviluppo fluido e ordinato, utilizza gli ambienti virtuali o Docker . gradio = "^3.27.0" openai = "^0.27.4" langchain = "^0.0.148" chromadb = "^0.3.21" tiktoken = "^0.3.3" pypdf = "^3.8.1" pymupdf = "^1.22.2" Scarica ora tutto il codice python del progetto ! Ora, importa queste librerie import gradio as gr from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter from langchain.vectorstores import Chroma from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.document_loaders import PyPDFLoader import os import fitz from PIL import Image Costruisci l'interfaccia di chat L'interfaccia dell'applicazione avrà due funzionalità principali, una è un'interfaccia di chat e l'altra rende la pagina pertinente del PDF come un'immagine. Oltre a questo, una casella di testo per accettare le chiavi API OpenAI dagli utenti finali. L'articolo discute gli aspetti fondamentali di Gradio. Prenderemo in prestito molte cose da questo articolo. La classe Gradio Blocks ci consente di creare un'app Web. Le classi Row e Columns consentono di allineare più componenti nell'app Web. Li useremo per personalizzare l'interfaccia web. with gr.Blocks() as demo: # Create a Gradio block with gr.Column(): with gr.Row(): with gr.Column(scale=0.8): api_key = gr.Textbox( placeholder='Enter OpenAI API key', show_label=False, interactive=True ).style(container=False) with gr.Column(scale=0.2): change_api_key = gr.Button('Change Key') with gr.Row(): chatbot = gr.Chatbot(value=[], elem_id='chatbot').style(height=650) show_img = gr.Image(label='Upload PDF', tool='select').style(height=680) with gr.Row(): with gr.Column(scale=0.70): txt = gr.Textbox( show_label=False, placeholder="Enter text and press enter" ).style(container=False) with gr.Column(scale=0.15): submit_btn = gr.Button('Submit') with gr.Column(scale=0.15): btn = gr.UploadButton("📁 Upload a PDF", file_types=[".pdf"]).style() L'interfaccia è semplice con pochi componenti. Scarica ora tutto il codice python del progetto ! Esso ha: Un'interfaccia di chat per comunicare con il PDF. Un componente per il rendering di pagine PDF pertinenti. Una casella di testo per accettare la chiave API e un pulsante di modifica della chiave. Una casella di testo per porre domande e un pulsante di invio. Un pulsante per caricare i file. Ecco uno screshot di come dovresti vederel 'interfaccia utente web. La parte frontend della nostra applicazione è completa. Passiamo al backend. Backend di ChatGPT per i PDF con Langchain Innanzitutto, delineamo i processi con cui ci occuperemo. Gestisci il PDF caricato e la chiave API OpenAI Estrai testi da PDF e crea incorporamenti di testo utilizzando gli incorporamenti OpenAI. Memorizza gli incorporamenti vettoriali nell'archivio vettoriale ChromaDB. Crea una catena di recupero conversazionale con Langchain. Crea incorporamenti di testo interrogato ed esegui una ricerca per somiglianza su documenti incorporati. Invia i documenti pertinenti al modello di chat OpenAI (gpt-3.5-turbo). Recupera la risposta e riproducila in streaming sull'interfaccia utente della chat. Renderizza la pagina PDF pertinente sull'interfaccia utente Web. Queste sono la panoramica della nostra applicazione. Iniziamo a costruirlo. Gestione eventi principali di ChatGPT per i PDF con Langchain Quando viene eseguita un'azione specifica sull'interfaccia utente Web, questi eventi vengono attivati. Quindi, gli eventi rendono la web app interattiva e dinamica. Gradio ci permette di definire eventi con codici Python. Gradio Events utilizza le variabili dei componenti che abbiamo definito in precedenza per comunicare con il backend. Definiremo alcuni eventi di cui abbiamo bisogno per la nostra applicazione. Questi sono Invia evento chiave API : premendo Invio dopo aver incollato la chiave API si attiverà questo evento. Cambia chiave : questo ti permetterà di fornire una nuova chiave API Inserisci query : invia query di testo al chatbot Carica file : consente all'utente finale di caricare un file PDF with gr.Blocks() as demo: # Create a Gradio block with gr.Column(): with gr.Row(): with gr.Column(scale=0.8): api_key = gr.Textbox( placeholder='Enter OpenAI API key', show_label=False, interactive=True ).style(container=False) with gr.Column(scale=0.2): change_api_key = gr.Button('Change Key') with gr.Row(): chatbot = gr.Chatbot(value=[], elem_id='chatbot').style(height=650) show_img = gr.Image(label='Upload PDF', tool='select').style(height=680) with gr.Row(): with gr.Column(scale=0.70): txt = gr.Textbox( show_label=False, placeholder="Enter text and press enter" ).style(container=False) with gr.Column(scale=0.15): submit_btn = gr.Button('Submit') with gr.Column(scale=0.15): btn = gr.UploadButton("📁 Upload a PDF", file_types=[".pdf"]).style() # Set up event handlers # Event handler for submitting the OpenAI API key api_key.submit(fn=set_apikey, inputs=[api_key], outputs=[api_key]) # Event handler for changing the API key change_api_key.click(fn=enable_api_box, outputs=[api_key]) # Event handler for uploading a PDF btn.upload(fn=render_first, inputs=[btn], outputs=[show_img]) # Event handler for submitting text and generating response submit_btn.click( fn=add_text, inputs=[chatbot, txt], outputs=[chatbot], queue=False ).success( fn=generate_response, inputs=[chatbot, txt, btn], outputs=[chatbot, txt] ).success( fn=render_file, inputs=[btn], outputs=[show_img] ) Finora non abbiamo definito le nostre funzioni chiamate all'interno dei gestori di eventi di cui sopra. Successivamente, definiremo tutte queste funzioni per creare un'app Web funzionale. Scarica ora tutto il codice python del progetto ! Gestisci le chiavi API La gestione delle chiavi API di un utente è importante poiché l'intera cosa funziona secondo il principio BYOK (Bring Your Own Key). Ogni volta che un utente invia una chiave, la casella di testo deve diventare immutabile con un prompt che suggerisce che la chiave è impostata. E quando viene attivato l'evento "Cambia chiave", la scatola deve essere in grado di ricevere input. Per fare ciò, definire due variabili globali. enable_box = gr.Textbox.update(value=None,placeholder= 'Upload your OpenAI API key',interactive=True) disable_box = gr.Textbox.update(value = 'OpenAI API key is Set',interactive=False) Definiamo le funzioni def set_apikey(api_key): os.environ['OPENAI_API_KEY'] = api_key return disable_box def enable_api_box(): return enable_box La funzione set_apikey accetta un input di stringa e restituisce la variabile disable_box, che rende la casella di testo immutabile dopo l'esecuzione. Nella sezione Gradio Events, abbiamo definito l'api_key Submit Event, che chiama la funzione set_apikey. Impostiamo la chiave API come variabile di ambiente utilizzando la libreria del sistema operativo. Facendo clic sul pulsante Cambia chiave API viene restituita la variabile enable_box, che abilita nuovamente la mutabilità della casella di testo. Creiamo la catena di Langchain Questo è il passo più importante. Questo passaggio comporta l'estrazione di testi e la creazione di incorporamenti e la loro memorizzazione in archivi vettoriali. Grazie a Langchain, che fornisce wrapper per più servizi semplificando le cose. Quindi, definiamo la funzione. def process_file(self,file): loader = PyPDFLoader(file.name) documents = loader.load() pattern = r"/([^/]+)$" match = re.search(pattern, file.name) file_name = match.group(1) return documents, file_name def build_chain(self, file): documents, file_name = self.process_file(file) #Load embeddings model embeddings = OpenAIEmbeddings(openai_api_key=self.OPENAI_API_KEY) pdfsearch = Chroma.from_documents(documents, embeddings, collection_name= file_name,) chain = ConversationalRetrievalChain.from_llm(ChatOpenAI(temperature=0.0, openai_api_key=self.OPENAI_API_KEY), retriever=pdfsearch.as_retriever(search_kwargs={"k": 1}),return_source_documents=True,) return chain Creato un controllo se la chiave API è impostata o meno. Ciò genererà un errore sul front-end se la chiave non è impostata. Funzione Carica il file PDF usando PyPDFLoader Funzionalità di incorporamento definita con OpenAIEmbeddings. Creato un archivio vettoriale dall'elenco di testi dal PDF Definita una catena con chatOpenAI (per impostazione predefinita ChatOpenAI usa gpt-3.5-turbo) e un base retriever (usa una ricerca per similarità). Genera le risposte Una volta creata la catena, chiameremo la catena e invieremo le nostre query. Invia una cronologia della chat insieme alle query per mantenere il contesto delle conversazioni e trasmettere le risposte all'interfaccia della chat. Definiamo la funzione. def generate_response(history, query, btn): if not file: raise gr.Error(message='Upload a PDF') chain = app(file) result = chain({"question": query, 'chat_history':app.chat_history},return_only_outputs=True) app.chat_history += [(query, result["answer"])] app.N = list(result['source_documents'][0])[1][1]['page'] for char in result['answer']: history[-1][-1] += char yield history,'' Genera un errore se non è stato caricato alcun PDF. Chiama la funzione process_file solo una volta. Invia query e cronologia chat alla catena Recupera il numero di pagina della risposta più pertinente. Rendi le risposte al front-end. Scarica ora tutto il codice python del progetto ! Renderizza l'immagine di un file PDF Il passaggio finale consiste nel rendere l'immagine del file PDF con la risposta più pertinente. Possiamo usare le librerie PyMuPdf e PIL per renderizzare le immagini del documento. def render_file(file): global N# Open the PDF document using fitz doc = fitz.open(file.name)# Get the specific page to render page = doc[N]# Render the page as a PNG image with a resolution of 300 DPI pix = page.get_pixmap(matrix=fitz.Matrix(300/72, 300/72))# Create an Image object from the rendered pixel data image = Image.frombytes('RGB', [pix.width, pix.height], pix.samples)# Return the rendered imagereturn image Apri il file con Fitz di PyMuPdf. Ottieni la pagina pertinente. Ottieni la mappa dei pixel per la pagina. Crea l'immagine dalla classe Image di PIL. Questo è tutto ciò che dobbiamo fare per un'app Web funzionale per chattare con qualsiasi PDF. Scarica ora tutto il codice python del progetto ! Mettiamo tutto insieme from typing import Any import gradio as gr from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings from langchain.vectorstores import Chroma from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.document_loaders import PyPDFLoader import fitz from PIL import Image import chromadb import re import uuid enable_box = gr.Textbox.update(value=None,placeholder= 'Upload your OpenAI API key',interactive=True) disable_box = gr.Textbox.update(value = 'OpenAI API key is Set',interactive=False) def set_apikey(api_key): app.OPENAI_API_KEY = api_key return disable_box def enable_api_box(): return enable_box def add_text(history, text): if not text: raise gr.Error('enter text') history = history + [(text,'')] return history class my_app: def __init__(self, OPENAI_API_KEY= None ) -> None: self.OPENAI_API_KEY = OPENAI_API_KEY self.chain = None self.chat_history = [] self.N = 0 self.count = 0 def __call__(self, file) -> Any: if self.count==0: print('This is here') self.build_chain(file) self.count+=1 return self.chain def chroma_client(self): #create a chroma client client = chromadb.Client() #create a collecyion collection = client.get_or_create_collection(name="my-collection") return client def process_file(self,file): loader = PyPDFLoader(file.name) documents = loader.load() pattern = r"/([^/]+)$" match = re.search(pattern, file.name) file_name = match.group(1) return documents, file_name def build_chain(self, file): documents, file_name = self.process_file(file) #Load embeddings model embeddings = OpenAIEmbeddings(openai_api_key=self.OPENAI_API_KEY) pdfsearch = Chroma.from_documents(documents, embeddings, collection_name= file_name,) chain = ConversationalRetrievalChain.from_llm(ChatOpenAI(temperature=0.0, openai_api_key=self.OPENAI_API_KEY), retriever=pdfsearch.as_retriever(search_kwargs={"k": 1}), return_source_documents=True,) return chain def get_response(history, query, file): if not file: raise gr.Error(message='Upload a PDF') chain = app(file) result = chain({"question": query, 'chat_history':app.chat_history},return_only_outputs=True) app.chat_history += [(query, result["answer"])] app.N = list(result['source_documents'][0])[1][1]['page'] for char in result['answer']: history[-1][-1] += char yield history,'' def render_file(file): doc = fitz.open(file.name) page = doc[app.N] #Render the page as a PNG image with a resolution of 300 DPI pix = page.get_pixmap(matrix=fitz.Matrix(300/72, 300/72)) image = Image.frombytes('RGB', [pix.width, pix.height], pix.samples) return image def render_first(file): doc = fitz.open(file.name) page = doc[0] #Render the page as a PNG image with a resolution of 300 DPI pix = page.get_pixmap(matrix=fitz.Matrix(300/72, 300/72)) image = Image.frombytes('RGB', [pix.width, pix.height], pix.samples) return image,[] app = my_app() with gr.Blocks() as demo: state = gr.State(uuid.uuid4().hex) with gr.Column(): with gr.Row(): with gr.Column(scale=0.8): api_key = gr.Textbox(placeholder='Enter OpenAI API key', show_label=False, interactive=True).style(container=False) with gr.Column(scale=0.2): change_api_key = gr.Button('Change Key') with gr.Row(): chatbot = gr.Chatbot(value=[], elem_id='chatbot').style(height=650) show_img = gr.Image(label='Upload PDF', tool='select' ).style(height=680) with gr.Row(): with gr.Column(scale=0.60): txt = gr.Textbox( show_label=False, placeholder="Enter text and press enter", ).style(container=False) with gr.Column(scale=0.20): submit_btn = gr.Button('submit') with gr.Column(scale=0.20): btn = gr.UploadButton("📁 upload a PDF", file_types=[".pdf"]).style() api_key.submit(fn=set_apikey, inputs=[api_key], outputs=[api_key,]) change_api_key.click(fn= enable_api_box,outputs=[api_key]) btn.upload(fn=render_first, inputs=[btn], outputs=[show_img,chatbot],) submit_btn.click(fn=add_text, inputs=[chatbot,txt], outputs=[chatbot, ], queue=False).success(fn=get_response,inputs = [chatbot, txt, btn], outputs = [chatbot,txt]).success(fn=render_file,inputs = [btn], outputs=[show_img]) demo.queue() demo.launch() Ora che abbiamo configurato tutto, lanciamo la nostra applicazione. È possibile avviare l'applicazione in modalità debug con il seguente comando gradio app.py Altrimenti, puoi anche semplicemente eseguire l'applicazione con il comando Python. Di seguito è riportato il risultato finale. Scarica ora tutto il codice python del progetto !

Nell'era digitale, le aziende e le organizzazioni si affidano sempre più ai dati per prendere decisioni informate. Tuttavia, l'analisi di grandi quantità di dati può essere un compito che richiede tempo e risorse. Ecco dove entra in gioco l'automazione. Con l'aiuto di framework come Langchain e la Generative AI, è possibile automatizzare l'analisi dei dati, risparmiando tempo prezioso e migliorando l'efficienza. In questo articolo, esploreremo come è possibile utilizzare Langchain per costruire il proprio agente e automatizzare l'analisi dei dati. Mostreremo anche una guida passo-passo per creare un agente Langchain utilizzando un agente pandas integrato. Cos'è Langchain? Langchain è un framework utilizzato per costruire applicazioni con modelli di linguaggio di grandi dimensioni come chatGPT. Fornisce un modo migliore per gestire la memoria, i prompt e creare catene, una serie di azioni. Inoltre, Langchain fornisce agli sviluppatori la possibilità di creare agenti. Un agente è un'entità che può eseguire una serie di azioni basate su condizioni. Questo rende Langchain uno strumento potente e versatile per l'analisi dei dati. Tipi di agenti in Langchain Ci sono due tipi di agenti in Langchain: Agenti di azione: gli agenti di azione decidono le azioni da intraprendere ed eseguono tali azioni una alla volta. Agenti di pianificazione ed esecuzione: gli agenti di pianificazione ed esecuzione decidono prima un piano di azioni da intraprendere e poi eseguono tali azioni una alla volta. Tuttavia, non c'è una distinzione chiara tra entrambe le categorie poiché questo concetto è ancora in fase di sviluppo. Entrambi i tipi di agenti hanno il loro posto nell'ecosistema Langchain e possono essere utilizzati in base alle esigenze specifiche del progetto. Come utilizzare Langchain per l'analisi dei dati Per fare analisi dei dati con Langchain, dobbiamo prima installare le librerie Langchain e OpenAI. È possibile farlo scaricando le librerie richieste e poi importandole nel proprio progetto. Ecco come si può fare: # Installazione delle librerie Langchain e OpenAI # !pip install langchain openai #se usi colab # pip install langchain openai # se usi python locale # Importazione delle librerieimport os import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from langchain.agents import create_pandas_dataframe_agent from langchain.llms import OpenAI # Configurazione della chiave API os.environ['OPENAI_API_KEY']="YOUR API KEY" È possibile ottenere la propria chiave API OpenAI dalla piattaforma OpenAI. Creazione di un agente Langchain Per creare un agente Langchain, utilizzeremo l'agente pandas integrato. Utilizzeremo un set di dati sul rischio di malattie cardiache per questa demo. Questi dati sono disponibili online e possono essere letti direttamente nel dataframe pandas. Ecco come si può fare: # Importing the datadf = pd.read_csv('http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/datasets/SAheart.data') # Initializing the agent agent = create_pandas_dataframe_agent(OpenAI(temperature=0), df, verbose=True) openai = OpenAI(temperature=0.0) Openai.model_name # This will print the model being used, # by default it uses ‘text-davinci-003’ Il parametro della temperatura viene utilizzato per regolare la creatività del modello. Quando è impostato su 0, il modello è meno soggetto ad allucinazioni. Abbiamo mantenuto verbose= True. Stamperà tutti i passaggi intermedi durante l'esecuzione. Interrogazione dell'agente Langchain - Come automatizzare l'analisi dei dati con Langchain e python Dopo aver configurato il tuo agente, puoi iniziare a interrogarlo. Esistono diversi tipi di query che puoi chiedere al tuo agente di eseguire. Eseguiamo alcuni passaggi di analisi dei dati: EDA di base con Langchain # Chiediamo quante riche e colonne ha il nostro set di dati agent("What is the shape of the dataset?") Qui puoi vedere che il modello sta stampando tutti i passaggi intermedi perché avevamo impostato verbose=True # Chiediamo quanti valori nulli ci sono agent("How many missing values are there in each column?") Possiamo vedere che nessuna delle colonne ha valori mancanti. # Chiediamo di stamparci le prime 5 righe del dataset agent("Display 5 records in form of a table.") Analisi invariate con Langchain In questa sezione cercheremo di vedere la distribuzione delle varie variabili. # Mostra la distribuzione delle persone che soffrono di chd utilizzando il grafico a barre agent("Show the distribution of people suffering with chd using bar graph.") Mostra la distribuzione dell'età in cui si trova la persona soffrendo con chd usando l'istogramma # Mostra la distribuzione dell'età in cui si trova la persona soffrendo con chd usando l'istogramma agent("""Show the distribution of age where the person is suffering with chd using histogram with 0 to 10, 10 to 20, 20 to 30 years and so on.""") # Chiediamo di stamparci le prime 5 righe del dataset agent("""Draw boxplot to find out if there are any outliers in terms of age of who are suffering from chd.""") Controllo di un'ipotesi Proviamo a verificare alcune ipotesi. # Il tabacco provoca CHD? agent("""validate the following hypothesis with t-test. Null Hypothesis: Consumption of Tobacco does not cause chd. Alternate Hypothesis: Consumption of Tobacco causes chd.""") # Com'è la distribuzione della malattia coronarica nei vari gruppi di età agent("""Plot the distribution of age for both the values of chd using kde plot. Also provide a lenged and label the x and y axises.""") Analisi bivariata Facciamo un paio di query per vedere come sono correlate le varie variabili. agent("""Draw a scatter plot showing relationship between adiposity and ldl for both categories of chd.""") agent("""What is the correlation of different variables with chd""") Langchain offre una vasta gamma di funzionalità che possono essere utilizzate per automatizzare l'analisi dei dati. Con un po' di pratica, sarà possibile creare agenti personalizzati che possono eseguire una vasta gamma di compiti, risparmiando tempo e risorse. Conclusione L'automazione dell'analisi dei dati è un campo in rapida crescita, con nuovi strumenti e tecniche che vengono sviluppati regolarmente. Langchain è uno di questi strumenti, offrendo un modo potente e flessibile per automatizzare l'analisi dei dati. Con la sua capacità di creare agenti personalizzati e la sua integrazione con i modelli di linguaggio di grandi dimensioni come chatGPT, Langchain è uno strumento che vale la pena esplorare per chiunque sia interessato all'analisi dei dati.

Ciao a tutti, sono entusiasta di parlarvi della scrittura IA, ovvero l'intelligenza artificiale applicata alla creazione di contenuti. È innegabile che la tecnologia stia avanzando a passi da gigante e l'IA è uno degli aspetti più interessanti e promettenti di questa evoluzione. Ma saranno le macchine in grado di scrivere articoli o produrre contenuti altamente creativi? Siamo pronti ad affidare il compito di comunicare messaggi importanti alle intelligenze artificiali? In questo articolo cercheremo di analizzare i pro e i contro della scrittura IA, esplorando le sue potenzialità e limitazioni. Siete pronti ad approfondire questo argomento affascinante? Allora accomodatevi e cominciamo! Cos'è la scrittura IA? La scrittura IA è una forma di intelligenza artificiale che si occupa della creazione di contenuti testuali in modo completamente automatico. Grazie alla tecnologia, queste macchine sono in grado di produrre testi che sembrano scritti da un essere umano. Ma come funziona esattamente questo processo? Innanzitutto, l'IA utilizza algoritmi complessi per analizzare e comprendere il linguaggio naturale. Questo significa che le macchine sono in grado di riconoscere i diversi elementi del discorso, come sostantivi, verbi e aggettivi, e di determinare la loro posizione all'interno delle frasi. Inoltre, l'IA utilizza tecniche di apprendimento automatico per migliorare continuamente le sue capacità linguistiche. Ma la scrittura IA non si limita solo a generare testi casuali. Grazie alle sue conoscenze linguistiche avanzate, questa tecnologia può essere utilizzata anche per scopi specifici, come la scrittura di articoli giornalistici o la creazione di descrizioni prodotto per siti web e-commerce.Come funziona esattamente l'IA nella creazione di contenuti? Scopriamolo nel prossimo paragrafo. Come funziona l'IA nella creazione di contenuti? Sebbene sia ancora in fase di sviluppo, l'intelligenza artificiale sta diventando sempre più presente nella creazione di contenuti. Ma come funziona esattamente? Vediamolo insieme. Prima di tutto, l'IA utilizza algoritmi complessi per analizzare grandi quantità di dati e identificare i modelli che possono essere utilizzati per creare contenuti originali. Inoltre, grazie alla sua capacità di apprendere dalle informazioni raccolte, può migliorare continuamente la qualità dei suoi output. Ma non è solo una questione di analisi dei dati. Grazie all'utilizzo del linguaggio naturale e della comprensione semantica, l'IA è in grado di generare testi che rispettano le regole grammaticali e sintattiche della lingua italiana, rendendoli quasi indistinguibili da quelli scritti da un essere umano. Ecco alcuni esempi concreti dell'utilizzo dell'IA nella creazione di contenuti: Creazione automatica di descrizioni prodotto per siti e-commerce Generazione automatica di testi per siti web e blog Scrittura automatica degli aggiornamenti sui social media In questo modo, piattaforme come Linkdelta.com consente non solo un notevole risparmio in termini di tempo e costi, ma anche una maggiore efficienza nella produzione di contenuti originali ed efficaci. Ma quali sono i vantaggi reali della scrittura IA? Quali sono i vantaggi della scrittura IA? La scrittura IA è un'innovazione incredibile che sta cambiando il modo in cui creiamo contenuti. I vantaggi di questa tecnologia sono molteplici e rivoluzionari per la produzione di testi, articoli e blog. La prima grande vantaggio della scrittura IA è la sua capacità di produrre contenuti in modo più veloce ed efficiente rispetto alla scrittura manuale. Inoltre, l'intelligenza artificiale può generare contenuti altamente personalizzati e mirati, basati su dati specifici dei lettori, il che aiuta a coinvolgere il pubblico in modo più efficace. La scrittura IA è anche utile per migliorare la qualità dei contenuti grazie alla sua capacità di analizzare i dati e fornire suggerimenti sulla struttura e sulle parole chiave da utilizzare. Infine, la scrittura IA è un grande alleato nella riduzione degli errori di battitura e grammaticali nei testi. Questo significa che ogni volta che si utilizza la scrittura IA, ci si assicura di avere un testo impeccabile sotto ogni aspetto. Tutti questi vantaggi rendono la scrittura IA uno strumento essenziale per chiunque voglia creare contenuti innovativi ed efficaci per il proprio pubblico. Ma come ogni altra tecnologia, anche la scrittura IA ha alcuni svantaggi da considerare prima di decidere se utilizzarla o meno. Quali sono questi svantaggi? Quali sono gli svantaggi della scrittura IA? Benché la scrittura IA abbia alcuni vantaggi, non si può negare che ci siano anche degli svantaggi. Uno dei principali è che, a differenza degli esseri umani, l'IA non può compiere giudizi etici o estetici sul contenuto che produce. Ciò significa che le creazioni dell'IA possono risultare insensibili o poco interessanti per il pubblico. Inoltre, l'IA ha ancora difficoltà a comprendere il contesto e le sfumature del linguaggio umano, specialmente quando si tratta di metafore o giochi di parole. Questo porta spesso alla produzione di contenuti errati o poco precisi. Inoltre, l'IA non può essere totalmente creativa come un essere umano e tende a riprodurre modelli preesistenti invece di creare qualcosa di nuovo. Infine, c'è sempre il rischio che la scrittura IA possa essere utilizzata per diffondere disinformazione o propaganda politica. Poiché l'IA dipende dai dati che riceve per apprendere, se i dati stessi sono manipolati o falsi, allora anche i contenuti prodotti dall'IA saranno altrettanto inaffidabili. È l'IA il futuro della creazione di contenuti? L'intelligenza artificiale (IA) si sta rapidamente evolvendo in un'innovazione rivoluzionaria, capace di creare contenuti e produrre risultati che una volta erano impossibili. Tuttavia, la domanda se l'IA sia il futuro della creazione di contenuti rimane aperta. Molti credono che l'IA abbia il potenziale per trasformare completamente il modo in cui i contenuti vengono creati e consumati. C'è chi sostiene che l'IA possa essere utilizzata per creare contenuti personalizzati su larga scala, adattandosi alle preferenze individuali degli utenti. Ciò significherebbe la fine dei contenuti “one-size-fits-all” e, al contrario, una produzione di informazioni mirate ed efficaci. Inoltre, l'IA potrebbe essere utilizzata per generare automaticamente testo, immagini e video basati su modelli predittivi. Tuttavia, ci sono anche delle sfide da affrontare nell'utilizzo dell'IA nella creazione di contenuti. Ad esempio, a volte l'IA può produrre contenuti che mancano di creatività o originalità. Inoltre, c'è il rischio che la tecnologia possa sostituire le capacità umane nella produzione di contenuti, portando alla perdita di posti di lavoro nel settore editoriale e giornalistico. Pertanto, è importante considerare attentamente come l'IA possa essere utilizzata in modo responsabile ed equilibrato nella produzione di contenuti. In conclusione, mentre l'intelligenza artificiale ha certamente il potenziale per trasformare la creazione di contenuti, l'efficacia e l'utilità dell'IA dipendono dalla sua implementazione corretta. Per garantire che ci sia un equilibrio tra tecnologia e creatività umana nella produzione di contenuti, è fondamentale che le aziende considerino attentamente i vantaggi e gli svantaggi dell'utilizzo dell'IA in questo campo. Domande frequenti - IA e generazione di testo - Quali sono le principali applicazioni della scrittura IA al di fuori della creazione di contenuti? Le applicazioni della scrittura IA vanno ben oltre la creazione di contenuti. L'intelligenza artificiale è impiegata per l'analisi del linguaggio naturale, la traduzione automatica, la correzione grammaticale e ortografica, la generazione di riassunti e molto altro ancora. Inoltre, la scrittura IA può essere utilizzata in ambito legale per la redazione di contratti e documenti legali, e anche nel settore medico per scrivere report clinici accurati e dettagliati. L'uso della scrittura IA si sta diffondendo sempre di più in vari settori, poiché consente di risparmiare tempo e aumentare l'efficienza nella gestione delle informazioni scritte. Senza dubbio, l'intelligenza artificiale rappresenta una grande innovazione che sta cambiando il modo in cui interagiamo con le parole scritte. - Come si differenzia la scrittura IA dalla scrittura tradizionale? La scrittura IA si differenzia dalla scrittura tradizionale in quanto utilizza algoritmi intelligenti per generare contenuti in modo automatico.Mentre la scrittura tradizionale richiede l'intervento umano per creare contenuti, la scrittura IA è in grado di produrre articoli, descrizioni e recensioni in modo rapido ed efficiente. Tuttavia, nonostante questa capacità sorprendente, ci sono ancora alcuni limiti nella scrittura IA che devono essere affrontati. Ad esempio, il linguaggio naturale è complesso e ambiguo e le macchine hanno difficoltà a comprendere il contesto e le sfumature della lingua umana. Pertanto, mentre la scrittura IA rappresenta sicuramente il futuro della creazione di contenuti, sarà sempre necessario l'intervento umano per raggiungere risultati ottimali. - Esiste un limite alla tipologia di contenuti che l'IA può creare? Esiste una limitazione nella tipologia di contenuti che l'IA può creare? La risposta è sì, ma non è così semplice. L'IA ha dimostrato la sua capacità di creare testi complessi come articoli di ricerca, notizie e persino poesie. Tuttavia, ci sono ancora alcune limitazioni nella creatività e nell'imprevedibilità che solo un essere umano può offrire. Quindi, anche se l'IA può creare una vasta gamma di contenuti, c'è ancora spazio per il talento umano nella scrittura creativa. Tuttavia, le tecnologie dell'IA stanno migliorando rapidamente e non possiamo ignorare il loro potenziale per rivoluzionare la nostra attuale concezione della scrittura. - Che cosa succederà ai professionisti della scrittura una volta che l'IA diventerà sempre più diffusa nel settore? Una domanda che sorge spontanea riguardo all'avvento dell'intelligenza artificiale nel settore della scrittura è: cosa succederà ai professionisti del mestiere? Sebbene l'IA possa migliorare efficienza e produttività, ci sono ancora aspetti fondamentali che richiedono la creatività e il tocco umano nella scrittura di contenuti. Ciò non significa che i professionisti dovranno temere per il proprio lavoro, ma piuttosto adattarsi a un nuovo ambiente in cui l'IA può essere una risorsa utile invece di un sostituto totale. La chiave sarà imparare a lavorare in simbiosi con questa tecnologia emergente. - Quali sono le principali preoccupazioni etiche legate all'utilizzo della scrittura IA nella creazione di contenuti? Quali sono le principali preoccupazioni etiche legate all'utilizzo della scrittura IA nella creazione di contenuti? Questa è una domanda che non può essere ignorata. Mentre la tecnologia dell'IA continua a migliorare, è importante considerare come potrebbe influenzare la nostra società e il nostro modo di comunicare. Alcuni dei principali problemi etici includono la proprietà intellettuale, la trasparenza e l'impatto sulla forza lavoro umana. È importante che continuamente esaminiamo questi problemi in modo da garantire che l'uso dell'IA sia responsabile e positivo per tutti coloro che ne sono coinvolti. Conclusione sull'IA applicata alla scrittura In conclusione, l'intelligenza artificiale sta diventando sempre più presente nella creazione di contenuti. Nonostante le preoccupazioni etiche e la possibile sostituzione dei professionisti della scrittura, l'IA offre nuove opportunità e soluzioni innovative per la produzione di materiali di alta qualità in modo più efficiente. Tuttavia, è importante considerare che l'IA non può sostituire completamente la creatività umana e il valore del pensiero critico. Gli strumenti IA sono solo una parte dell'arsenale degli scrittori e dovrebbero essere utilizzati come supporto piuttosto che come sostituto. In questo modo, gli scrittori possono sfruttare al meglio le potenzialità dell'IA per migliorare i loro processi creativi e produrre contenuti di alta qualità che soddisfino le esigenze del pubblico. Riguardo l’Autore Angelo Sorbello, si è laureato in Economia e Management presso l'Università Bocconi di Milano. E' il fondatore di Linkdelta.com, una piattaforma di IA generativa, ed altre attività online. La sua prima azienda, che ha lanciato a soli 13 anni, è stata acquisita nel 2013. E' stato consulente per multinazionali e PMI in oltre 9 paesi.