AI by BDB

Tag: Automazione

  • L’AI scrive il codice, gli sviluppatori diventano “architetti” e il software crolla in Borsa

    Il settore software ha perso circa il 22% in borsa dall’inizio del 2026, con cali significativi per aziende come ServiceNow (-30%), Salesforce (-28%) e Microsoft, che ha visto evaporare 360 miliardi di dollari di capitalizzazione in una sola seduta post-earnings.
    Questo declino è attribuito all’avanzata dell’intelligenza artificiale generativa che automatizza il coding, trasformando gli sviluppatori da semplici codificatori a “architetti” di sistemi complessi, focalizzati su design strategico e orchestrazione di agenti AI.
    Tool come GitHub Copilot e Claude Code aumentano la produttività, ma evidenziano limiti nei compiti complessi, dove l’oversight umano resta essenziale.
    Da Microsoft a Oracle, gli investimenti massivi in IA (fino a 1,3 trilioni di dollari entro il 2027) stanno scalzando modelli di business tradizionali SaaS, favorendo una rotazione verso hardware e piattaforme integrate, anche se analisti ritengono il sell-off eccessivo e prevedono opportunità di rebound.
    Il dibattito si estende all’impatto sull’occupazione, con rischi per junior coder ma anche prospettive di nuovi ruoli per esperti “AI-literate”.

    Link alla fonte:
    https://www.reuters.com/business/media-telecom/global-software-stocks-hit-by-anthropic-wake-up-call-ai-disruption-2026-02-04

  • Google introduce Agentic Vision: la visione artificiale diventa investigativa con Gemini 3 Flash

    Google ha presentato Agentic Vision, una nuova capacità integrata in Gemini 3 Flash che trasforma l’analisi delle immagini in un processo attivo e verificabile.
    A differenza della visione artificiale tradizionale, il modello adotta un ciclo Think-Act-Observe, generando ed eseguendo codice Python per ispezionare, ritagliare e analizzare porzioni specifiche delle immagini.
    Questa architettura riduce le allucinazioni e migliora l’accuratezza su contenuti visivi complessi come infografiche, tabelle e documenti tecnici.
    Agentic Vision è già sperimentabile tramite Google AI Studio e tramite le API Gemini disponibili anche su Vertex AI, aprendo nuovi scenari applicativi in ambito industriale, documentale e di controllo qualità.

    Link alla fonte:
    https://www.ilsoftware.it/come-provare-google-agentic-vision-per-leggere-e-rielaborare-il-contenuto-delle-immagini/

  • La “matematica” mette in dubbio il futuro degli agenti AI

    Un paper accademico intitolato “Hallucination Stations: On Some Basic Limitations of Transformer-Based Language Models” sostiene che gli AI agent basati su LLM siano “matematicamente incapaci” di gestire compiti agentici complessi in modo affidabile.
    Gli autori, tra cui l’ex CTO di SAP Vishal Sikka, affermano che le allucinazioni sono una limitazione strutturale impossibile da eliminare del tutto, rendendo rischioso affidare agli agent compiti critici.
    L’industria AI, tuttavia, non concorda: aziende e startup puntano su guardrail, verifica formale e sistemi ibridi per mitigare gli errori.
    Il dibattito evidenzia una tensione centrale dell’AI moderna: gli agent sono allo stesso tempo inevitabili e imperfetti, destinati a crescere nonostante i limiti teorici.
    La vera questione non è se funzioneranno senza errori, ma come cambieranno il lavoro umano e i processi decisionali.

    Link alla fonte:
    https://www.wired.com/story/ai-agents-math-doesnt-add-up/