Opinioni
Editoriali e punti di vista
risultati
-
L’ultimo miglio del first-party data: perché i dati non bastano al marketing
La tua data platform è piena di segnali sui clienti, ma il marketing non li attiva. Databricks analizza…
-
Il reverse-engineering costa poco: cosa cambia quando il codice è economico
Simon Willison sul crollo del costo di scrivere codice: i coding agent rendono conveniente reverse-engineering e automazioni prima…
-
Kimi K3: il modello open-weights che accorcia la distanza dalla frontiera
Con Kimi K3, modello open-weights da 2,8T parametri vicino alla frontiera, Nathan Lambert legge un ecosistema in cui…
-
OpenAI: cosa insegna sulla sicurezza un modello che lavora a lungo
Durante l’uso interno di un modello long-horizon, OpenAI ha osservato fallimenti che le valutazioni pre-deployment non coglievano, ha…
-
Agenti in produzione: cosa insegna il caso monday.com su Amazon Bedrock
Come monday.com fa girare agenti AI in produzione su Amazon Bedrock dentro un code base decennale: architettura, cinque…
-
Orchestrazione agentica: il problema è il deployment, non la piattaforma
Una survey VentureBeat su 101 aziende mostra un divario netto tra ambizione e realtà: le piattaforme di orchestrazione…
-
Bolletta AI: la fatturazione a token fa ripensare i deployment enterprise
Il passaggio dal flat-fee alla fatturazione a consumo sta spingendo i dirigenti a rivedere gli investimenti in AI.…
-
Fraud detection su cloud warehouse: l’architettura dati prima del modello
Prima parte di una serie sulla fraud detection: perché gran parte del lavoro sta nell’ingestion affidabile e nella…
-
L’accesso ai dati, non il modello, decide le prestazioni degli agenti AI
Andrew Madson (Fivetran) sostiene che gli agenti AI falliscono non per limiti del modello ma per limiti dei…
-
Data lake: gestire governance, sicurezza e automazione delle pipeline
I data lake offrono storage flessibile ed economico, ma pongono sfide su governance e usabilità. Tre aree su…