L'imperativo strategico di passare dal nastro all'archiviazione su disco/oggetti nell'era dei dati pronti per l'intelligenza artificiale
Sintesi esecutiva: con l'accelerazione dell'adozione dell'intelligenza artificiale da parte delle aziende nei settori della ricerca, delle scienze biologiche, dell'assistenza sanitaria, dei servizi finanziari, della produzione e del settore pubblico, una cosa è diventata inequivocabilmente chiara: i sistemi di intelligenza artificiale traggono la loro differenziazione e il loro vantaggio competitivo dalla profondità, dall'ampiezza e dalla continuità dei dati storici. Decenni di conoscenze accumulate, ricerca scientifica, evidenze cliniche, cronologie EHR/EMR, set di dati di sperimentazioni farmaceutiche, settore […]
Enterprise RAG – Come fondare l’intelligenza artificiale aziendale sui dati gestiti
I modelli linguistici di grandi dimensioni, per quanto impressionanti, possono comunque commettere errori. L'impatto di questi errori dipende spesso dalla natura del prompt di input, dalla criticità dello scenario e dall'azione che l'output del LLM determina. In un caso d'uso di livello consumer, gli errori possono essere tollerabili, ma in un contesto aziendale, l'errore […]