Assumere nell’era delle AI: il caso Testbusters

Un case study Datapizza Jobs su come accompagniamo le aziende che devono far crescere un team tech e AI, raccontato attraverso la collaborazione con Testbusters.

Non applicare l'AI senza ridisegnare i processi

Le aziende investono in AI e vedono risultati deludenti perché automatizzano processi rotti. Il problema non è il modello: è il tempo perso tra un passaggio e l'altro. Ecco perché l'AI va usata per ridisegnare il lavoro, non per verniciarlo.

Google è tornata: ecco Gemini 4 Argon

Google esce dal letargo con un modello che si prospetta veramente competitivo, ed era ora.

Strategia, esecuzione, tecnologia: due ruoli per fare AI Transformation

L'intelligenza dei modelli è diventata una commodity: quello che manca è farla funzionare dentro sistemi legacy, processi mai scritti e team reali. Per questo in Datapizza strategia ed esecuzione entrano dal cliente insieme, con due figure: il Forward Deployed Engineer e il Deployment Strategist. E le stiamo cercando entrambe.

Dovremmo rallentare lo sviluppo dell’AI?

Dario Amodei ha pubblicato un saggio per convincere l'industria a rallentare la crescita dell'AI. E ha ragione. Ma il suo piano funziona solo per un terzo - e lo dice lui stesso.

AI, lavoro ed economia: cosa guardare per capire il futuro

Le stime sull'impatto dell'AI sull'economia variano di ordini di grandezza. Un modello di Anthropic Institute le riduce a cinque numeri: ecco i tre scenari possibili al 2030 e cosa osservare da qui a due anni.

GPT-6 Astra: l’AGI dipende da come la misuri

OpenAI ha sganciato GPT-6 Astra, raccontato come “l’inizio dell’AGI”. Ma è veramente così?

Il layer umano intorno agli agenti AI

La competizione tra aziende AI-native non sarà su chi ha il modello o l'harness migliore, ma su chi ha capito prima dove va messo l'umano.