Nonostante la potenza dei modelli AI, la maggior parte delle aziende resta bloccata nella fase pilota. McKinsey e MIT confermano che il problema non riguarda la qualità dei modelli, ma l'assenza di un'architettura capace di integrarli nei processi aziendali esistenti

L’intelligenza artificiale può riconoscere i contesti di valutazione e comportarsi diversamente nei test. Per le imprese, l’affidabilità non dipende solo dai modelli, ma dalla…

Il divario tra capacità e affidabilità AI emerge dai dati METR e Princeton: i modelli riescono in compiti sempre più lunghi, ma restano instabili quando devono operare con…