Cos’è l’Intelligenza Artificiale Aziendale?

L'Intelligenza Artificiale Aziendale è?

Introduzione all’AI aziendale

Il tempo è essenziale e l’automazione è la risposta. Tra le difficoltà dei compiti tediosi e monotoni, gli errori umani, la concorrenza fuori controllo e, in ultima analisi, le decisioni confuse, l’AI aziendale consente alle aziende di unirsi alle macchine e lavorare in modo più efficiente. Altrimenti, come potresti navigare tra i tuoi programmi preferiti su Netflix o trovare e acquistare l’accessorio desiderato su Amazon? Da Waymo nelle automobili all’analisi veloce nel marketing, l’intelligenza artificiale ci ha già fornito abbastanza motivi per capire perché resterà. Ma come sta aiutando le organizzazioni? O come le organizzazioni lo stanno utilizzando? La risposta è una: AI aziendale.

Ciao! Come avido lettore del blog Analytics Vidhya, vorremmo presentarti un’incredibile opportunità per ampliare i tuoi orizzonti e portare le tue competenze al livello successivo. Chiamiamo tutti gli appassionati di data science e AI a unirsi a noi all’attesissimo DataHack Summit 2023. Tutto si svolgerà dal 2 al 5 agosto presso il prestigioso NIMHANS Convention Centre di Bangalore. Questo evento sarà un successo, pieno di apprendimento pratico, preziose intuizioni del settore e opportunità di networking imbattibili. Se questi argomenti ti interessano e vuoi saperne di più su questi concetti che stanno diventando realtà, controlla le informazioni su DataHack Summit 2023 qui .

Definizione di AI aziendale

L’AI aziendale è definita come l’applicazione di tecnologie e tecniche di intelligenza artificiale all’interno delle grandi organizzazioni per migliorare diverse funzioni. Queste funzioni includono la raccolta e l’analisi dei dati, l’automazione, il servizio clienti, la gestione del rischio e così via. Comprende l’uso di algoritmi di intelligenza artificiale, apprendimento automatico (ML), elaborazione del linguaggio naturale (NLP), visione artificiale e altri strumenti per affrontare problemi complessi, automatizzare processi e ottenere informazioni da grandi quantità di dati.

L’AI aziendale può essere implementata in diverse aree. Queste includono la gestione della catena di approvvigionamento, le finanze, il marketing, il servizio clienti, le risorse umane e la cibersicurezza. Consente alle organizzazioni di prendere decisioni basate sui dati, migliorare l’efficienza, ottimizzare i flussi di lavoro, migliorare l’esperienza del cliente e avere un vantaggio competitivo sul mercato.

Caratteristiche chiave dell’AI aziendale

L’AI aziendale contribuisce a molti aspetti di un’organizzazione, che vanno dall’analisi dei dati all’automazione. È il risultato di diverse tecnologie, tecniche e metodi, che possono essere diversi per ogni settore o attività. Ecco come funziona:

Combinazione di tecnologie di AI per le applicazioni aziendali

Ci sono numerose tecnologie di AI che possono essere sfruttate per le applicazioni aziendali. Le aziende di AI aziendale utilizzano una combinazione di tecnologie come l’apprendimento automatico, l’elaborazione del linguaggio naturale, l’edge computing, l’apprendimento profondo, la visione artificiale e altre ancora. Queste tecnologie facilitano potenti capacità, aiutando le aziende con attività come l’analisi predittiva, il riconoscimento delle immagini, ecc. Le raccomandazioni personalizzate di Netflix, che utilizzano tecniche come l’apprendimento profondo, sono uno degli esempi più importanti di ciò.

Sviluppato e progettato su misura per soddisfare le esigenze organizzative

L’AI aziendale è una combinazione di diverse tecnologie. Ora, spetta alle esigenze aziendali determinare il modo giusto e la tecnica giusta per affrontarla nel sistema. Dopotutto, ciò che funziona per la gestione della catena di approvvigionamento potrebbe non essere necessario nel caso dell’e-commerce.

Ad esempio, le aziende di AI aziendale nel settore sanitario utilizzano tecniche come l’analisi delle immagini, il monitoraggio dei pazienti, ecc. Questo viene fatto per aumentare l’efficienza delle pratiche mediche. Il settore dell’energia utilizza tecnologie e tecniche come la manutenzione predittiva, l’integrazione delle energie rinnovabili e altro ancora per ottimizzare la generazione e il consumo di energia. La differenza nel suo utilizzo porta le organizzazioni a navigare in diverse branche dell’intelligenza artificiale.

Vantaggi e applicazioni dell’AI aziendale

Ecco i principali vantaggi dell’AI aziendale:

Miglioramento dell’efficienza operativa e della produttività

Uno dei vantaggi fondamentali dell’AI aziendale è che automatizza compiti ripetitivi e noiosi, liberando tempo per i dipendenti e consentendo loro di concentrarsi su attività più strategiche e di alto valore. Ottimizza i processi, riduce gli errori manuali e migliora l’efficienza operativa in vari dipartimenti e funzioni, inclusi le risorse umane e la gestione della catena di approvvigionamento. Alla fine, è un salvavita in termini di produttività.

Miglioramento delle capacità decisionali e predictive

Analizzando grandi insiemi di dati in tempi minimi e prevedendo tendenze e rischi, le aziende di AI aziendale prendono decisioni informate basate su approfondite intuizioni. Ciò aiuta a scoprire modelli, tendenze e correlazioni che potrebbero non essere visibili superficialmente. Un esempio comune è l’e-commerce, che utilizza l’intelligenza artificiale per ottenere informazioni dal comportamento, dalle ricerche e dagli acquisti dei clienti. Ciò aiuta le aziende di e-commerce a offrire offerte personalizzate e opzioni di ricerca ai propri clienti, migliorando l’esperienza complessiva.

Automazione di compiti e flussi di lavoro ripetitivi

Dai veicoli autonomi di Tesla all’assistente vocale di Amazon, ci sono molti esempi di come l’IA venga utilizzata per fornire soluzioni più veloci e convenienti per il grande pubblico. Per quanto riguarda le organizzazioni, l’AI aziendale sta aiutando le imprese a ridurre il tempo di raccolta e elaborazione dei dati. Ciò non solo risparmia tempo, ma ottimizza anche i flussi di lavoro, consentendo ai team interessati di concentrarsi sulle attività che richiedono intervento umano.

Analisi dati e intuizioni ottimizzate

Gli algoritmi di IA sono famosi per analizzare enormi quantità di dati in tempo reale, individuando anomalie e modelli che rappresentano le tendenze e i potenziali rischi. Le aziende di AI aziendale possono esaminare le tendenze e ottenere intuizioni operative dall’analisi approfondita, cosa che gli esseri umani non potrebbero fare con un mondo di dati a disposizione. Questo alla fine favorisce la presa di decisioni, libera il tempo dei dipendenti per altre attività importanti e aiuta a ottenere un vantaggio competitivo. Questo si rivela estremamente utile in settori più vulnerabili alle minacce potenziali, come il settore finanziario.

Piattaforme e strumenti di AI aziendale

Gli strumenti e le piattaforme di AI aziendale facilitano le risorse e le capacità delle organizzazioni, aiutandole a sfruttare al meglio le loro competenze in AI. Tali strumenti di solito dispongono di funzionalità per la preparazione dei dati, la formazione dei modelli e l’integrazione, facilitando l’impiego di soluzioni di AI aziendale e stimolando l’innovazione nelle operazioni aziendali in modo efficace.

Panoramica delle popolari piattaforme di AI aziendale

Ecco le popolari piattaforme e strumenti di AI aziendale che offrono soluzioni complete alle organizzazioni:

IBM Watson: IBM Watson è una nota piattaforma di AI aziendale che offre una vasta gamma di servizi di AI, tra cui elaborazione del linguaggio naturale, apprendimento automatico, visione artificiale e analisi dei dati. Fornisce strumenti per la creazione di modelli di AI, l’integrazione con i sistemi esistenti e la distribuzione di applicazioni di AI in vari settori.
Google Cloud AI: Google Cloud AI fornisce una suite di servizi e strumenti di AI per applicazioni aziendali. Offre servizi come apprendimento automatico, elaborazione del linguaggio naturale, riconoscimento vocale e visione artificiale. La piattaforma include strumenti come Google Cloud AutoML per lo sviluppo di modelli personalizzati e Google Cloud AI Platform per la formazione e la distribuzione di modelli di AI.

Microsoft Azure AI: Microsoft Azure AI offre un set completo di servizi e strumenti di AI. Include servizi come Azure Machine Learning, Azure Cognitive Services per visione, riconoscimento vocale e comprensione del linguaggio e Azure Bot Service per la creazione di chatbot. La piattaforma consente alle organizzazioni di sviluppare, distribuire e gestire applicazioni di AI su larga scala.
Amazon Web Services AI: AWS offre una gamma di servizi e strumenti di AI tramite la sua piattaforma AWS AI. Include servizi come Amazon SageMaker per la creazione e l’addestramento di modelli di apprendimento automatico, Amazon Rekognition per la visione artificiale e Amazon Comprehend per l’elaborazione del linguaggio naturale. AWS AI fornisce modelli di AI predefiniti e strumenti per lo sviluppo di applicazioni di AI personalizzate.
Salesforce Einstein: Salesforce Einstein è una piattaforma alimentata da AI integrata con il sistema CRM di Salesforce. Offre funzionalità come analisi predittiva, sistemi di raccomandazione e elaborazione automatizzata dei dati per migliorare la gestione delle relazioni con i clienti e i processi di vendita.

A proposito, hai mai incontrato incredibili innovazioni come MidJourney e Stable Diffusion nel tuo lavoro professionale o personale? Queste tecnologie rivoluzionarie hanno sconvolto il mondo e sono diventate parte integrante della nostra vita. Se sei curioso di sapere come funzionano, il nostro workshop “Esplorazione dell’AI generativa con modelli di diffusione” al DataHack Summit 2023 fa al caso tuo, dove sveleremo i misteri e ci immergeremo nel loro affascinante mondo! Ebbene, il segreto risiede nel potere dei modelli di diffusione. Questi modelli sono emersi come la spina dorsale della moderna visione artificiale, rivoluzionando il modo in cui le macchine percepiscono e elaborano le informazioni. Dal rivoluzionario Dalle 2 allo straordinario Midjourney, i modelli di diffusione hanno inaugurato una nuova era di comprensione.

Caratteristiche chiave e funzionalità degli strumenti di AI aziendali

Gli strumenti e le piattaforme di AI aziendali sono progettati per analizzare, interpretare, prevedere e ottimizzare diversi processi aziendali con l’aiuto di tecniche avanzate. Ecco le caratteristiche chiave degli strumenti di AI aziendali:

Analisi dei dati- Gli strumenti di AI aziendali possono raccogliere e analizzare enormi quantità di dati provenienti da diverse fonti, sia dati strutturati che non strutturati, al fine di identificare tendenze e pattern rilevanti.
Analytics predittiva- I modelli di AI si avvalgono degli algoritmi di machine learning per sviluppare modelli predittivi che possono aiutare le aziende a prevedere le tendenze future e prendere decisioni basate sui dati.
Personalizzazione- I modelli di AI aiutano le aziende a fornire interazioni personalizzate con i clienti in base alle loro preferenze, esigenze e modelli di comportamento.

Implementazione di AI aziendale

Quando si tratta di implementare l’AI aziendale, anche l’idea ha bisogno di idee. Nel vasto mondo della tecnologia, c’è molto da scoprire per l’AI aziendale prima che un’organizzazione inizi a ottenere valore in cambio. Ecco tutto ciò che devi sapere:

Passaggi coinvolti nell’adozione e nella distribuzione di AI aziendale

Il processo di implementazione di AI aziendale in un’organizzazione coinvolge tipicamente le seguenti fasi:

Definire obiettivi e obiettivi organizzativi: Prima di tutto, identificare le opportunità di business che si desidera sfruttare o i problemi che si intende risolvere tramite l’AI. Stabilire obiettivi specifici e metriche per misurare il successo.
Valutare la preparazione dei dati e sviluppare una strategia dei dati: Valutare la qualità, la disponibilità e la pertinenza dei dati. Determinare se è necessario raccogliere, pulire o integrare ulteriori dati per supportare le iniziative di AI. Inoltre, è fondamentale valutare come acquisire, archiviare, gestire e proteggere i dati per scopi di AI. Considerare la privacy, la sicurezza e i requisiti di conformità dei dati. Implementare appropriate pratiche di governance dei dati.
Creare un team interfunzionale: Assemblea un team con competenze diverse, tra cui scienziati dei dati, ingegneri, esperti di settore e stakeholder aziendali. Collaborare per garantire una comprensione olistica del problema e un’implementazione efficace.
Elaborare un piano di sviluppo: Avviare un processo per lo sviluppo e il perfezionamento dei modelli di AI. Ciò potrebbe richiedere attività come la pre-elaborazione dei dati, la selezione del modello, l’addestramento e la valutazione. Assicurarsi di migliorare costantemente i modelli in base ai feedback e alle metriche di performance.
Prova pilota: È sempre intelligente effettuare prove pilota a piccola scala per convalidare l’efficacia dei modelli di AI e valutare il loro impatto sui casi d’uso previsti. Assicurarsi di perfezionare questi modelli in base ai feedback e ai test nel mondo reale.
Integrazione: Uno dei momenti più critici! Dopo che la fase pilota è stata impostata, è necessario scalare la soluzione di AI a un ambito organizzativo più ampio. Quindi, integrare l’AI nei sistemi e nei flussi di lavoro esistenti per massimizzare l’adozione e l’impatto.
Mantenimento: Una volta orchestrata la configurazione, è il momento di tenere d’occhio le prestazioni dei modelli di AI. Aggiornare costantemente i modelli man mano che diventano disponibili nuovi dati o evolvono le esigenze aziendali. Valutare regolarmente l’impatto e il valore generato dalle implementazioni di AI.

Considerazioni per un’implementazione di successo

L’implementazione di AI aziendale può essere complicata. Richiede non solo una pianificazione dettagliata, ma anche professionisti esperti. Le organizzazioni cercano individui che abbiano una comprensione approfondita della scienza dei dati, dell’AI, dell’apprendimento automatico e di altri aspetti tecnici. È con un team di persone che possiedono competenze diverse e i seguenti fattori che l’implementazione di AI aziendale diventa un successo:

Obiettivi aziendali: Ottimizzare la strategia di AI e garantire il suo allineamento con gli obiettivi e gli obiettivi più ampi dell’azienda è la prima e più importante strada per implementare l’AI aziendale. È fondamentale identificare casi d’uso appropriati e metriche per misurare il successo e stabilire le aree del business da ottimizzare.
Qualità e accessibilità dei dati: Un controllo da non sottovalutare, le aziende devono valutare la qualità, la disponibilità e la pertinenza dei dati, assicurandosi che siano compatibili con gli algoritmi e gli strumenti di AI.
Sicurezza e privacy: Nel percorso verso l’impiego di AI aziendale, le organizzazioni devono prestare attenzione a questioni di sicurezza e privacy e adottare le migliori pratiche per prevenire eventuali rischi. Ciò è possibile sviluppando protocolli di sicurezza robusti e proteggendo i dati dei clienti da possibili violazioni o accessi non autorizzati.
Responsabilità: Sebbene l’AI aziendale possa fare miracoli per un’organizzazione, è fondamentale assicurarsi che il sistema sia trasparente, spiegabile e responsabile. Ciò aiuterà tutti a capire come vengono formulate le raccomandazioni dell’AI e ridurrà al minimo il rischio di conseguenze o pregiudizi indesiderati.
Conformità normativa: Uno dei fattori più cruciali da considerare durante l’implementazione di AI aziendale è la conformità normativa. Le organizzazioni devono conformarsi ai quadri normativi, come il GDPR o il CCPA, per evitare rischi legali o danni reputazionali.

Integrazione con Sistemi e Flussi di Lavoro Esistenti

L’integrazione dell’Intelligenza Artificiale Aziendale con flussi di lavoro e sistemi esistenti è una combinazione di tentativi ed errori. Mentre i benefici da raccogliere sono enormi, il grado di successo dipende in gran parte dalla transizione che avviene tra le culture pre- e post-Intelligenza Artificiale Aziendale. Pertanto, è imperativo per le organizzazioni creare linee guida appropriate per affrontare questo processo. Tutto inizia con la collaborazione con un fornitore di servizi le cui soluzioni soddisfano la necessità di strumenti e tecniche. Oltre a ciò, le organizzazioni devono preparare una strategia al fine di trovare un equilibrio perfetto tra il sistema esistente e i modelli di Intelligenza Artificiale. La transizione non finisce qui, anzi, inizia qui. Una volta avviata l’integrazione, un’azienda deve monitorare costantemente le prestazioni dei suoi sistemi di Intelligenza Artificiale e apportare eventuali modifiche necessarie di conseguenza.

Sfide e Rischi dell’Intelligenza Artificiale Aziendale

Mentre le aziende di Intelligenza Artificiale Aziendale hanno un notevole margine di miglioramento dell’efficienza, della trasformazione digitale e del vantaggio competitivo, comporta anche una serie di sfide e rischi di cui le organizzazioni dovrebbero essere consapevoli durante l’implementazione.

Considerazioni Etiche e Pratiche di Intelligenza Artificiale Responsabile

Sin dal suo boom, l’Intelligenza Artificiale ha fatto notizia non solo per la rivoluzionaria tecnologia che è, ma anche per il bias che suggerisce, anche se involontario. Con l’aumento dell’Intelligenza Artificiale, le preoccupazioni riguardanti gli standard etici, inclusa la privacy dei dati, la trasparenza e l’equità, hanno attirato l’attenzione. Ciò ha portato le organizzazioni a ricorrere a regolamentazioni rigorose.

Preoccupazioni sulla Privacy dei Dati e la Sicurezza

I sistemi di Intelligenza Artificiale memorizzano tipicamente dati personali o sensibili dei clienti. Questo può essere utile per future pratiche, ma allo stesso tempo apre la strada a cybercriminali che cercano di infiltrarsi e violare il database. Le aziende di Intelligenza Artificiale Aziendale devono garantire robuste misure di sicurezza dei dati, incluse politiche sulla privacy e protocolli di crittografia.

Potenziale Impatto su Lavori e Forza Lavoro

L’Intelligenza Artificiale sta automatizzando compiti di routine! Quindi, la questione dei rischi lavorativi per gli esseri umani ha senso. L’aumento rapido dell’adozione dell’Intelligenza Artificiale potrebbe portare a una riduzione dei posti di lavoro, causando potenziali sfide economiche e sociali. Mentre sempre più persone si iscrivono a corsi di data science e pianificano carriere nel campo dell’Intelligenza Artificiale, la paura della disoccupazione è ancora fresca.

Tendenze Future e Prospettive

Con molti cambiamenti drammatici già in corso, il mondo è curioso di vedere cosa porterà l’Intelligenza Artificiale Aziendale nel futuro. Il mercato globale dell’Intelligenza Artificiale Aziendale dovrebbe raggiungere dai 16,81 miliardi di dollari USA nel 2022 ai 102,9 miliardi di dollari USA entro il 2030, registrando un CAGR del 47,16%. Detto questo, l’attenzione è rivolta alle tecnologie che emergeranno e all’impatto che proporranno su diverse industrie.

Evoluzione delle Capacità e Progressi nell’Intelligenza Artificiale Aziendale

Ecco alcuni degli ultimi sviluppi nell’Intelligenza Artificiale Aziendale:

Aumento delle Capacità di Automazione: I sistemi di Intelligenza Artificiale, come l’automazione dei processi robotici (RPA), sono diventati sempre più sofisticati, automatizzando compiti ripetitivi, migliorando l’efficienza e riducendo i costi.
Predizione Migliorata e Processo Decisionale: Grazie agli algoritmi avanzati di apprendimento automatico, è diventato estremamente facile prevedere risultati futuri e prendere decisioni informate analizzando dati complessi in tempo reale senza compromettere l’accuratezza.
Riconoscimento di Immagini e Discorso: L’Intelligenza Artificiale può interpretare dati visivi e linguistici complessi, come il riconoscimento di immagini e l’elaborazione del linguaggio naturale, creando significative opportunità per il marketing, il servizio clienti e l’automazione.
Personalizzazione: L’Intelligenza Artificiale consiglia ora prodotti, servizi e contenuti personalizzati ai clienti in base al loro comportamento, preferenze e dati demografici, creando un’esperienza personalizzata per il cliente.

Integrazione dell’Intelligenza Artificiale con le Tecnologie Emergenti

Alla crescita esponenziale dell’intelligenza artificiale, le organizzazioni stanno esplorando nuovi modi per sfruttarne le capacità a loro vantaggio. Il modo più potente per farlo è, ovviamente, integrarla con altre tecnologie. Ecco le tecnologie integrate con le quali l’intelligenza artificiale sta alimentando l’implementazione dell’AI Enterprise:

IoT: La combinazione di IoT e AI consente la raccolta e l’analisi di grandi quantità di dati generati dai dispositivi connessi. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono analizzare questi dati in tempo reale, consentendo la manutenzione proattiva, le case intelligenti e i veicoli autonomi.
Big Data: Big Data sono le enormi quantità di dati generate dalle organizzazioni. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono analizzare rapidamente questi dati per estrarre informazioni utili e consentire decisioni informate, portando a risultati aziendali migliorati.
Blockchain: Blockchain e AI possono rivoluzionare la gestione della catena di approvvigionamento. I dispositivi IoT possono fornire dati in tempo reale sul percorso di un prodotto dal produttore al cliente, mentre la blockchain può garantire trasparenza e tracciabilità nella catena di approvvigionamento. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono analizzare i dati per ottimizzare la logistica, mitigare i ritardi e garantire l’uso efficiente delle risorse.
Edge Computing: Edge computing, una delle tendenze più potenti dell’intelligenza artificiale fino ad oggi, riduce significativamente la latenza nel trasferimento dei dati e consente la presa di decisioni automatizzate in tempo reale attraverso l’AI. Questa combinazione può essere utilizzata nell’automazione industriale, nei veicoli autonomi e nelle case intelligenti.

Impatto sulle industrie e sui settori

L’AI Enterprise ha avuto un impatto significativo su diverse industrie e settori, rivoluzionando le operazioni e guidando l’innovazione. Nell’industria sanitaria, sistemi diagnostici alimentati da AI come IBM Watson hanno mostrato un enorme potenziale nell’aiutare i medici analizzando grandi quantità di dati medici e fornendo informazioni per diagnosi accurate.

Nel settore finanziario, aziende come JP Morgan Chase hanno implementato con successo algoritmi di intelligenza artificiale per la rilevazione delle frodi, risparmiando milioni di dollari identificando transazioni sospette con maggiore precisione. Giganti della vendita al dettaglio come Amazon hanno sfruttato il potere dell’AI per raccomandazioni personalizzate e una gestione efficiente della catena di approvvigionamento, con conseguente miglioramento dell’esperienza del cliente e ottimizzazione delle operazioni.

Inoltre, nel settore manifatturiero, aziende come General Electric hanno sfruttato l’AI e il machine learning per ottimizzare i processi produttivi, riducendo i tempi di inattività e migliorando il controllo di qualità. Questi sono solo alcuni esempi concreti di come l’AI Enterprise abbia trasformato le industrie, promettendo un futuro degno di attesa.

Conclusioni

L’AI Enterprise rappresenta una soluzione che unisce diverse tecnologie e tecniche di intelligenza artificiale. Il tipo di AI enterprise adottato e implementato da un’azienda può essere diverso da un’altra. Quello che rimane uguale è la necessità di strumenti adeguati e di risorse umane competenti. Con il mercato globale dell’AI che si prevede raggiungerà 1,59 trilioni di dollari entro il 2030, è giusto mettere in luce la questione dei posti di lavoro e dell’occupazione.

La competizione non è più alimentata dall’AI, ma dall’approccio e dall’innovazione che le aziende stanno adottando per sfruttare questa rivoluzione. Per far sì che le sue capacità funzionino a loro favore, le aziende stanno cercando esperti che conoscano la tecnologia da un punto di vista del mondo reale. Se stai cercando di fare una carriera nell’intelligenza artificiale, allora iscriverti a programmi completi come AI & ML BlackBelt Plus di Analytics Vidhya è la strada da percorrere. Oltre a sessioni personalizzate e apprendimento con progetti del mondo reale, il programma offre assistenza per il collocamento con nomi di alto livello, aiutandoti non solo a distinguerti dalla massa, ma anche a prepararti per il lavoro più remunerativo.

E per altre discussioni interessanti sull’AI, ti consiglio vivamente di dare un’occhiata all’attesissimo DataHack Summit 2023. Immagina te stesso circondato da menti brillanti, tutte alimentate dal potere dei dati. Assolutamente non puoi lasciarti sfuggire questa incredibile opportunità di far parte della rivoluzione dei dati! Questo evento ti porterà in un altro mondo di infinite possibilità. Guarda il teaser qui sotto-

Domande frequenti

AI,Azure,Computer Vision,conversational AI,Diffusion Models,Generative AI,Guide,Machine Learning