Lavoro Meglio con l'AI

Cosa rende speciale una fotografia? Me lo sono chiesta a Berlino con in mano una fotocamera pensata per i bambini. Cercavo una pausa dalla tecnologia, ho trovato qualcosa che con la pausa non c'entrava e che riguarda il modo in cui usiamo l'intelligenza artificiale ogni giorno.  

Le foto le potete vedere su Flickr: https://flic.kr/s/aHBqjCXxkS
Qui trovate la Camp Snap 2: https://www.campsnapphoto.com/products/camp-snap-2

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La musica iniziale e finale è “Echoes of Tomorrow” creata da Suno v4 con il contributo di Chat-GPT.

Quando perfino un'AI si offende: la divertente sfida tra ChatGPT e Nano Banana. 
Ascoltate e poi cliccate qui: https://www.lavoromeglio.info/addio-nano-2/

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Anthropic dice che l'AI non toccherà l'occupazione. Amodei, stessa azienda, dice che ne spazzerà via metà. Mettetevi d'accordo, almeno lì. Tra allarmi televisivi che non offrono mai una direzione e ottimismi che promettono il paradiso, il rumore cresce e la lucidità cala. Nel frattempo «esposto all'AI» diventa sinonimo di «lavoro perso», e non è la stessa cosa. C'è un modo per smettere di aspettare la previsione giusta e guardare in faccia il proprio lavoro, un pezzo alla volta. Serve un foglio, un po' di onestà e la voglia di scoprire cosa, di ciò che fate, non avete mai davvero guardato.

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L'AI fa già i lavori che fino a poco tempo fa facevano i tirocinanti, i junior, chi stava imparando il mestiere. Sta succedendo adesso. Questo è lo speech che ho tenuto ad AdoptHER, evento Capgemini dedicato alle donne che entrano nel mondo del lavoro cosa costruire quando la gavetta la fa l'AI, su cosa le aziende stanno perdendo e sulla domanda giusta da farsi prima di scegliere dove lavorare.
Qui trovate informazioni sull’evento: https://www.capgemini.com/it-it/news/eventi/adopther-women-ai-experience/ 

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Nel 1968, Robert Kennedy all’Università del Kansas mise in discussione l’indicatore più importante degli Stati Uniti: il PIL. Il numero era giusto. La domanda era sbagliata. Ho pensato a quel discorso a una riunione di sviluppatori quando qualcuno ha detto che i modelli AI fittano sui benchmark perché i benchmark sono pubblici. Da qui una riflessione: cosa misurano davvero? E cosa vale davvero la pena misurare?

Ecco i link:
AI Socratic à https://aisocratic.org/

Discorsi di RFK: http://www.rfkitalia.org/rfk/images/homepage/didattica/RFK_Kennedy_discorsi.pdf

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