Si parla spesso del passaggio dal PoC alla produzione come della principale sfida dell'AI. Ma mentre le aziende iniziano a superare questo ostacolo, emerge un altro tema: i costi nascosti. Il prezzo dei token continua a scendere, ma dati di bassa qualità, agenti AI fuori controllo, modelli che degradano nel tempo, sperimentazioni prive di obiettivi chiari rischiano di far lievitare i costi complessivi. Ne parliamo nel primo articolo. Spazio poi a uno studio di Deloitte sul nuovo ruolo del CIO, sempre meno gestore diretto dell'IT e sempre più regista del coordinamento e della visione d'impresa. Infine, facciamo chiarezza sulle differenze tra data lake, data warehouse e data lakehouse. Buona lettura!
La riduzione dei prezzi per token non si traduce in un’AI più abbordabile. Dati di scarsa qualità, agenti fuori controllo, modelli che degradano, codice insicuro e sperimentazioni senza obiettivi chiari aumentano i costi nascosti. Una guida su come riconoscerli e governarli con architetture ottimizzate, segmentazione dei modelli e metriche dedicate
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