Durante il weekend mi sono preso il tempo l’ultimo report di Microsoft sull’impatto dell’AI sul mondo del lavoro.
Penso che sia stato il paio d’ore meglio speso degli ultimi tempi!
La *ricerca* è stata pubblicata dall’iniziativa “*New Future For Work*”, che è pieno di altro materiale super utile (blog, video, ricerche).
In pratica la ricerca:
Ti segnalo i punti più interessanti ma ti invito a leggerla tutta!
Migliori performance a parità di qualità* del lavoro
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Nascita di nuovi tipi di workflow
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Modalità di lavoro a "sandwich"
Questo approccio è formulato nella ricerca , che immagina come molti lavori inizieranno a trasformarsi in *“integrazioni sandwich”*.
Ma che significa?
Significa che è possibile che i ruoli delle persone si spostino più verso delle figure di “*direttori d’orchestra*”:
In base all’esperienza quotidiana di utilizzo da un anno e mezzo di strumenti di AI generativa ocme ChatGPT, posso dire che questa visione illustra molto bene come mi trovo a usarli.
Ho sempre aperta una tab di Chrome con ChatGPT (4), e gli delego compiti ogni volta che mi serve, per poi prendere l’output grezzo e rifinirlo.
In generale, trovo super interessante tutto questo filone di ricerca, e con Datapizza ne parleremo tantissimo! 👀
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By Giacomo Ciarlini - Head of Content & Education - Datapizza
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Consiglio la lettura di questo blog post che spiega i problemi nel costruire prodotti o features di AI generativa.
È molto interessante perché prende un caso d’uso (quello di HoneyComb) ed esplora tutti gli ostacoli che il team ha incontrato.
Super utile, adoro questi articoli perché si impara molto di più dagli errori degli altri che dai “success case”.
Una citazione che amo è “Errors are not a failure, they are data points.”
Link all’articolo → https://www.honeycomb.io/blog/hard-stuff-nobody-talks-about-llm
Dall’uscita dei primi modelli di generazione immagini abbiamo fatto passi da gigante, e oggi è quasi indistinguibile un’immagine generata da una “reale”.
Alla base di questo enorme progresso c’è l’architettura dei “Diffusion Models”, che sono alla base di modelli come StableDiffusion (e forse anche Midjourney, anche se non ne abbiamo certezza).
Ti lascio una spiegazione molto dettagliata di come funziona il “dietro le quinte”.
Super interessante → https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/
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