The blistering pace of advancement in generative AI leaves companies struggling to effectively implement and measure the technology, while guarding against bias and risk.
MSPs are increasingly being turned to as strategic outsourcing partners that remotely manage or deliver IT services, thanks to talent and technologies most enterprises lack.
Building a new large language model (LLM) from scratch can cost a company millions — or even hundreds of millions. But there are several ways to deploy customized LLMs that are faster, easier, and, most importantly, cheaper.
企業がデータ・ドリブンになろうと努力する中、また近年のAI技術の爆発的な普及により、ますます大量の学習データが要求される中、そのデータの質はより重要になってきている。そ
I problemi legati ai dati sono ancora tra le ragioni principali per cui i progetti di IA non soddisfano le aspettative. Ma, l'avvento dell'IA generativa ha aggiunto qualche novità.
In 2022, the big AI story was the technology emerging from research labs and proofs-of-concept, to it being deployed throughout enterprises to get business value. This year started out about the same, with slightly better ML algorithms and improved d
Le aziende e i loro fornitori di tecnologia continuano ad affannarsi per aggiungere funzionalità di intelligenza artificiale a strumenti e piattaforme. Tuttavia, muoversi troppo velocemente può esporre a rischi di conformità pres
Le aziende che adottano approcci orientati ai dati hanno la possibilità di ottenere risultati migliori rispetto a quelle che non lo fanno, ma sono ancora una minoranza. Che cosa ostacola questo processo?