L’adozione dell’intelligenza artificiale avanzata è stata a lungo riservata, soprattutto nelle fasi di sviluppo e messa in produzione, a organizzazioni dotate di competenze altamente specialistiche, grandi capacità di calcolo e significative risorse economiche. Per anni, trasformare un modello sviluppato in ambito accademico in un’applicazione concreta ha richiesto competenze di ricerca, capacità ingegneristiche, infrastrutture affidabili e tempi di sviluppo elevati. Oggi questo scenario sta cambiando rapidamente grazie alla nascita di ecosistemi che rendono l’AI più accessibile, standardizzata e riutilizzabile.
AI in sanità, la stagione dell'hype lascia spazio alla prova dei fatti - Agenda Digitale
Dopo l’hype del 2023, l’intelligenza artificiale in sanità entra nella fase della prova concreta. Tra dati, processi, governance e responsabilità, il valore dell’AI dipende sempre meno dalla tecnologia in sé e sempre più dalla maturità digitale delle organizzazioni







