Scopri come Valorizzare i tuoi Asset aziendali con una Strategia e Roadmap Dati che ti aiuti a sfruttare i vantaggi dei modelli LLM e dell’Intelligenza Artificiale Generativa.
Senza un’Infrastruttura dei Dati robusta e adeguatamente configurata, liberare pienamente il potenziale trasformativo dell’IA Generativa nella tua Azienda potrebbe trasformarsi in una sfida complessa.
Scopri gli elementi chiave di una strategia dati vincente, orientata allo sviluppo e alla gestione efficace dei progetti di Intelligenza Artificiale Generativa nella tua Azienda.
Immergiti nel cambiamento epocale che sta ridefinendo ogni settore. Scopri come l’elaborazione efficiente dei dati sta diventando il pilastro per applicazioni avanzate che utilizzano modelli di linguaggio ampi, IA Generativa e Ricerca Semantica.
Comprendi il potere dei dati vettoriali, una rappresentazione delle informazioni essenziale che infonde nelle macchine la capacità di comprendere e memorizzare informazioni a lungo termine. Impara a gestire la complessità degli attributi e delle caratteristiche generate dai modelli di IA, come i LLM o Large Language Models.
Non dovrai pagare nulla e potrai estenderlo anche ai tuoi colleghi e collaboratori.
60/120 minuti in cui definiamo, votiamo e prioritizziamo use case adatti al tuo specifico contesto aziendale.
Applicazioni e consigli pratici da sperimentare nel tuo business.
Ricevi una ROADMAP per l'implementazione dell'IA Generativa in Azienda.
La trasformazione digitale, alimentata dall’avanzamento esponenziale dell’Intelligenza Artificiale (IA), sta ridefinendo le basi competitive di praticamente ogni settore. Questo movimento rivoluzionario, centrato sull’IA, evidenzia l’importanza critica di un’elaborazione dati efficiente e strategica come fondamento per lo sviluppo di applicazioni avanzate. In questo contesto, i Large Language Models (LLM), l’IA Generativa e la Ricerca Semantica emergono come catalizzatori di innovazione, spingendo le aziende verso nuove frontiere di automazione, personalizzazione e comprensione dei dati.
La capacità di gestire volumi massivi di dati, strutturati e non, diventa quindi un requisito indispensabile per sfruttare appieno il potenziale dell’IA. La qualità, la pertinenza e l’accessibilità dei dati determinano non solo l’efficacia dei modelli di IA generativa ma anche la velocità con cui possono essere implementati e scalati all’interno di ambienti aziendali. Di conseguenza, l’elaborazione efficiente dei dati — attraverso tecniche di pulizia, standardizzazione, e arricchimento — diventa il pilastro su cui costruire soluzioni AI robuste e adattive.
Inoltre, l’evoluzione continua dei modelli di linguaggio e degli algoritmi di IA richiede un ambiente dati dinamico, capace di supportare iterazioni rapide e sperimentazioni agile. Questo implica una transizione dalla gestione dati tradizionale verso infrastrutture più flessibili e scalabili, in grado di facilitare l’integrazione e l’analisi di set di dati sempre più complessi.
L’efficacia e la velocità nello sviluppo di applicazioni di Intelligenza Artificiale Generativa dipendono in modo cruciale dalla qualità dell’ambiente dati su cui queste tecnologie sono costruite e implementate. Una knowledge base attentamente curata, insieme a un’architettura dati all’avanguardia, costituisce il fondamento su cui applicazioni IA generative possono essere sviluppate, testate e scalate con successo. Questo approccio permette non solo di accorciare i cicli di sviluppo e di innovazione ma anche di garantire che le soluzioni siano robuste, affidabili e in grado di adattarsi alle esigenze in evoluzione dell’azienda e dei suoi utenti.
Durante questo segmento del workshop, approfondiremo come la cura e la gestione strategica della knowledge base possano influenzare direttamente la performance e l’accuratezza delle applicazioni di IA Generativa. Discuteremo le metodologie per l’arricchimento dei dati, l’annotazione semantica e la verifica della qualità dei dati, elementi essenziali per nutrire modelli di IA con informazioni precise e pertinenti.
Attraverso una serie di esempi pratici e best practices, i partecipanti acquisiranno una visione completa su come strutturare un ecosistema dati che faciliti lo sviluppo efficiente e l’implementazione di soluzioni IA generative. Discuteremo come l’ottimizzazione dell’ambiente dati non solo migliori l’efficacia delle applicazioni di IA ma anche come possa accelerare il time-to-market e migliorare l’esperienza dell’utente finale.