Clearview AI Faces Privacy Backlash Over Australian Facial Data

Clearview AI Faces New Challenges Over Privacy Concerns in Australia

Clearview AI, a prominent player in the realm of facial recognition technology, finds itself under intense scrutiny from Australia’s privacy regulators. The Office of the Australian Information Commissioner (OAIC) has once again directed Clearview AI to cease its collection of facial images within Australia and to delete all existing records. Despite Clearview AI’s operations continuing, the company is yet to prove compliance with these directives, raising significant concerns around privacy and ethical AI usage.

The Background

Clearview AI is renowned for its extensive facial recognition database, amassed primarily through the scraping of publicly available images on the internet. This database has been leveraged for various applications, including law enforcement and security, raising both fascination and alarm across global discourse. However, the ethical implications of such extensive data collection have prompted serious concern, particularly from privacy advocates and regulatory bodies.

In 2021, the OAIC ruled that Clearview AI’s practices breached Australian privacy laws, citing the lack of individual consent in the collection and use of biometric information. This decision mandated Clearview AI to halt its operations within the country and to purge its database of Australian citizens’ images. Nevertheless, the company has yet to demonstrate full compliance with these demands, leading to continued intervention by the OAIC.

Legal and Ethical Implications

The ongoing tussle between Clearview AI and Australia’s OAIC underscores the broader ethical and legal challenges posed by modern AI technologies. Biometric data, such as facial images, are highly sensitive and can be easily misused if not handled with stringent safeguards. The unconsented collection and use of such data infringe upon personal privacy rights and can lead to potential abuses and discrimination.

Clearview AI’s technology, while powerful, operates in a regulatory grey zone. The lack of clear global standards for AI and data privacy means that companies may exploit loopholes, leading to ethical quandaries. The OAIC’s firm stance serves as a critical reminder of the importance of regulatory frameworks in balancing technological advancement with human rights.

What Does This Mean for Australian Citizens?

For Australians, the OAIC’s intervention is a step towards ensuring their privacy rights are safeguarded in the digital age. The requirement for Clearview AI to delete existing records is crucial in mitigating the risks associated with unauthorized use of personal data. However, the efficacy of this intervention hinges on Clearview AI’s compliance and the regulatory body’s ability to enforce its directives.

The broader implication is the awakening of public consciousness regarding privacy and data protection. Individuals are becoming increasingly aware of their data rights and the necessity for robust privacy measures in the face of growing AI capabilities.

The Broader Implications for the AI Industry

Clearview AI’s situation in Australia is indicative of a growing trend of regulatory pushback against unchecked AI practices globally. Similar actions have been observed in Europe with the General Data Protection Regulation (GDPR) setting stringent data privacy standards. These regulatory measures are likely to influence the development and deployment of AI technologies, pushing for more ethical and transparent practices.

Companies in the AI sector will need to proactively adapt to this evolving landscape. Compliance with privacy laws will become a critical differentiator, influencing market trust and adoption. Moreover, the integration of ethical considerations into AI design and operation will be essential in navigating the complex interplay between technological innovation and societal impact.

Future Outlook

The future for Clearview AI in Australia remains uncertain. Compliance with OAIC’s directives will be pivotal in determining the company’s ability to operate within the country. Beyond compliance, Clearview AI and similar companies must consider the broader ethical implications of their technologies. Incorporating ethical AI principles and prioritizing user consent and transparency will be crucial in building sustainable and trusted AI applications.

Furthermore, the continuous evolution of regulatory frameworks globally suggests a future where AI innovation and ethical standards coalesce. This trajectory will likely foster more responsible AI development, where companies actively engage in practices that respect individual privacy and human rights.

Your Next Steps

At AI Disruptive Technology, we believe in fostering a balanced dialogue around AI advancements and their societal implications. If you are interested in how AI can be ethically and effectively employed in customer service and sales, consider exploring IntelliAgente. This tool can help you navigate the complex landscape of AI while ensuring compliance with privacy standards. For more details, feel free to contact us, and don’t forget to subscribe to our newsletter for the latest updates on AI technologies and regulations.

Fonte: The Guardian

Migliorare l’uso dell’AI nella governance aziendale

Il ruolo cruciale dei consigli d’amministrazione nell’integrazione dell’AI

Secondo Carine Smith Ihenacho, chief governance e compliance officer del fondo sovrano norvegese da 1,7 trilioni di dollari, è fondamentale che i consigli d’amministrazione acquisiscano competenze nell’uso dell’intelligenza artificiale (AI) per poter assumere il controllo della sua applicazione nelle imprese e mitigarne i rischi.

Smith Ihenacho sottolinea che l’AI sta diventando sempre più pervasiva nel contesto aziendale, influenzando decisioni strategiche, operazioni quotidiane e interazioni con i clienti. Questo ha indotto un numero crescente di aziende a riconsiderare il proprio approccio alla governance e alla gestione dei rischi. Il primo passo verso un’adozione responsabile dell’AI è garantire che il consiglio d’amministrazione, l’organo direttivo principale, sia adeguatamente formato e preparato a comprendere e supervisionare l’utilizzo di queste tecnologie.

Comprendere i rischi associati all’AI

Uno degli aspetti più critici dell’integrazione dell’AI è legato alla comprensione dei **rischi associati**. Il consiglio d’amministrazione deve essere capace di identificare e mitigare i rischi di bias algoritmici, privacy, sicurezza dei dati e potenziali impatti sociali. Senza una comprensione approfondita di questi fattori, i consigli d’amministrazione potrebbero trovarsi impreparati a gestire le implicazioni etiche e legali dell’AI.

Il fondo sovrano norvegese, con la sua ampia esperienza nella governanza delle migliori pratiche, suggerisce che il training continuo e la formazione specializzata per i membri del consiglio è essenziale. Questo potrebbe includere workshop su etica dell’AI, simulazioni di scenari di rischio e aggiornamenti costanti sulle novità tecnologiche.

Integrazione dell’AI nelle decisioni strategiche

L’AI non è solo uno strumento operativo ma ha anche un potenziale strategico significativo. Può, per esempio, migliorare la capacità di analisi predittiva, ottimizzare le catene di approvvigionamento e personalizzare l’esperienza del cliente. Tuttavia, per sfruttare appieno queste opportunità, i consigli d’amministrazione devono integrare l’AI nel quadro decisionale aziendale.

L’integrazione dell’AI nelle decisioni strategiche richiede una **visione d’implementazione chiara** e un impegno a lungo termine. Questo può avvenire attraverso la creazione di **unità dedicate all’AI** all’interno dell’organizzazione, responsabili di guidare e gestire i progetti di intelligenza artificiale. Inoltre, i consigli d’amministrazione devono promuovere una cultura aziendale favorevole all’innovazione, dove la sperimentazione e l’adozione di nuove tecnologie siano incoraggiate e supportate.

Implementazione responsabile dell’AI

L’implementazione dell’AI deve essere realizzata in modo responsabile e trasparente per garantire la fiducia degli stakeholder. Questo comporta la definizione di **linee guida etiche** e di **standard di trasparenza** che regolino l’uso dell’AI all’interno dell’organizzazione. I consigli d’amministrazione devono stabilire meccanismi di controllo per monitorare l’aderenza a queste linee guida e per valutare l’impatto dell’AI nel lungo termine.

Creare un framework di governance solido permette di allineare gli obiettivi aziendali con gli interessi degli stakeholder, minimizzando i rischi di disallineamento. Un consiglio d’amministrazione coinvolto e competente può garantire che l’implementazione dell’AI sia in linea con i valori e gli obiettivi aziendali, promuovendo così una crescita sostenibile e etica.

Formazione e sviluppo delle competenze nei consigli d’amministrazione

La formazione continua è essenziale per mantenere aggiornati i membri del consiglio d’amministrazione sulle evoluzioni tecnologiche. Investire nella formazione dei membri del consiglio su tematiche di intelligenza artificiale può fornire loro le competenze necessarie per prendere decisioni informate e strategiche. I programmi di formazione possono includere:

* **Workshops e seminari**: sessioni interattive che coinvolgono esperti del settore per discutere delle ultime tendenze e dei migliori approcci all’integrazione dell’AI.
* **Corsi online**: piattaforme di e-learning che offrono flessibilità e accesso a risorse di apprendimento aggiornate.
* **Networking con esperti**: opportunità per i membri del consiglio di connettersi con esperti del settore e scambiare idee e best practice.

Il caso di IntelliAgente

All’interno di questo contesto, soluzioni come **IntelliAgente** possono rivelarsi di valore inestimabile per le aziende. IntelliAgente, con le sue capacità avanzate di assistenza clienti e supporto alle vendite, permette alle aziende di utilizzare l’AI in modo efficace e responsabile. Contatta il nostro team per scoprire come IntelliAgente può supportare la tua azienda nell’adozione dell’AI e iscriviti alla nostra newsletter per rimanere aggiornato sulle ultime novità.

Fonte: “Artificial Intelligence News”

Ricerca cinese avvicina AI potenti al cervello umano

Un Ponte Tra Modelli AI Affamati di Energia e il Cervello Umano

Una recente ricerca condotta in Cina sta rivoluzionando il campo dell’intelligenza artificiale (AI), avvicinando in maniera sorprendente l’efficienza dei modelli di AI al funzionamento del cervello umano. Questa evoluzione potrebbe segnare un cambiamento radicale nel modo in cui concepiamo e utilizziamo l’intelligenza artificiale, in particolare riguardo alla riduzione del consumo energetico, un problema che finora ha limitato notevolmente l’applicabilità e la scalabilità dei modelli più avanzati di AI.

Il Problema del Consumo Energetico nelle Reti Neurali Artificiali

La maggior parte dei modelli di intelligenza artificiale più all’avanguardia, come le reti neurali profonde (DNN) e le reti neurali convoluzionali (CNN), richiedono enormi quantità di energia per funzionare efficacemente. Questi modelli simulano, in una certa misura, il modo in cui funziona il cervello umano, ma continuano a essere significativamente meno efficienti dal punto di vista energetico. Ad esempio, l’addestramento di un modello di AI per compiti di riconoscimento delle immagini può consumare tanto quanto l’energia usata da una città di piccole dimensioni per diversi giorni. Questo pone un’enorme barriera per l’adozione su larga scala delle tecnologie AI, sia per ragioni economiche che ecologiche.

Ispirazione dal Cervello Umano: Neuromorfismo

La ricerca cinese, pubblicata nel South China Morning Post, si focalizza su un approccio neuromorfico per affrontare questo problema. Il neuromorfismo è una branca dell’intelligenza artificiale che tenta di replicare e adattare le strutture del cervello umano in sistemi di AI. Questa metodologia potrebbe portare a una drastica riduzione del consumo energetico dei modelli di AI.

Gli scienziati cinesi hanno studiato le sinapsi e i neuroni umani per comprendere come questi elementi biologici riescano a svolgere compiti complessi con un consumo energetico minimo. La risposta risiede nella capacità del cervello di utilizzare impulsi elettrici molto brevi e orientati (noti come spike) per trasmettere informazioni. Questa tecnologia, chiamata “modellazione spiking”, è ora il centro di attenzione della comunità AI per emulare programm open-source brain potato rendere CPU chip per AI, a scopo di diminuzione consumo energetico.

L’Implementazione della Modellazione Spiking

La modellazione spiking rappresenta un’innovazione rivoluzionaria. A differenza delle reti neurali tradizionali che operano in modo continuo, i modelli spiking processano e trasmettono le informazioni solo quando è necessario, similmente a come funzionano le sinapsi nel cervello. Questo metodo non solo riduce significativamente il consumo energetico, ma aumenta anche l’efficienza operativa dei modelli AI. L’implementazione di queste reti neuromorfiche potrebbe infatti rendere i modelli di AI più simili al cervello umano, con la capacità di apprendere e adattarsi in maniera più veloce ed efficiente.

Un esempio concreto di questa applicazione è il chip Tianjic, sviluppato dai ricercatori cinesi. Questo chip integra tecnologie neuromorfiche per svolgere compiti di intelligenza artificiale con un consumo energetico ridotto. I test finora hanno dimostrato che il Tianjic può operare con un’efficienza energetica dieci volte superiore rispetto ai processori tradizionali usati per le reti neurali.

Potenziali Applicazioni e Impatti

Le implicazioni di questa ricerca sono vastissime. A livello pratico, l’adozione di modelli di intelligenza artificiale neuromorfici potrebbe rivoluzionare vari settori, dalla robotica avanzata ai veicoli a guida autonoma, passando per la sanità digitale e le infrastrutture smart. Tutti questi settori beneficerebbero di una maggiore efficienza energetica e di modelli più rapidi e adattabili.

In ambito medico, ad esempio, i dispositivi indossabili potrebbero monitorare in modo continuo e in tempo reale le condizioni dei pazienti utilizzando reti neurali spiking integrate, senza la necessità di ricarica frequente. Nei veicoli a guida autonoma, l’impiego di questi modelli potrebbe migliorare la velocità di risposta e la capacità di apprendimento in situazioni complesse, riducendo al contempo l’uso di energia e aumentando l’autonomia dei veicoli.

Come Questa Scoperta Rivoluzionerà la Produzione di AI

La ricerca cinese non solo avvicina l’intelligenza artificiale al cervello umano, ma segna anche un percorso verso una produzione di AI più sostenibile dal punto di vista energetico. Questo ha il potenziale di rendere le tecnologie di intelligenza artificiale accessibili a una gamma più ampia di applicazioni e a regioni del mondo dove l’energia può essere una limitazione.

Tuttavia, bisogna considerare che la transizione a modelli neuromorfici non sarà immediata. Richiede infatti una riprogettazione delle attuali infrastrutture di calcolo e delle architetture di rete neurale. È un processo che richiede che industria e accademia collaborino strettamente per integrare queste innovazioni nelle applicazioni commerciali.

Opportunità per le Aziende

Per le aziende che già offrono prodotti e servizi basati sull’AI, questa ricerca apre nuove opportunità per migliorare l’efficienza operativa e ridurre i costi. Adottare early ciò che emerge da queste tecnologie non solo fornisce un vantaggio competitivo ma contribuisce anche a un futuro più sostenibile.

Un esempio di applicazione pratica potrebbe essere l’adozione di assistenti virtuali alimentati da reti neuromorfiche, in grado di operare continuamente senza bisogno di riposo e con minime risorse energetiche. Gli strumenti come IntelliAgente potrebbero beneficiare enormemente di queste innovazioni, diventando ancora più efficienti e capaci di gestire un volume maggiore di interazioni con un’accuratezza migliorata.

Ti invitiamo a esplorare come IntelliAgente può migliorare il tuo servizio clienti e la tua strategia di vendita, grazie all’integrazione delle tecnologie più avanzate. Non esitare a contattarci per maggiori informazioni sulle potenzialità d’uso di IntelliAgente. Inoltre, ti invitiamo a iscriverti alla nostra newsletter per rimanere aggiornato su tutte le ultime novità nel campo dell’intelligenza artificiale.

Fonte: South China Morning Post

LG Boosts Investment in AI and Deep Tech Startups

LG’s Strategic Investment in AI and Deep Tech Startups

LG Electronics is making bold strides to cement its position in the ever-evolving landscape of artificial intelligence (AI) and deep technology. The company has committed USD 10 million as a key limited partner in the newly established USD 130 million “Alpha Intelligence Fund (AIF)” by SBVA. This significant investment underscores LG’s ongoing commitment to fostering innovation and accelerating advancements in these transformational technologies.

Understanding the Alpha Intelligence Fund (AIF)

The Alpha Intelligence Fund (AIF), established by SBVA, aims to support and nurture cutting-edge startups that are specialized in AI and deep tech. These technologies, known for their potential to revolutionize various industries, include machine learning, neural networks, natural language processing, robotics, and advanced data analytics.

As a limited partner, LG is not only investing financially but is also likely to provide strategic support and industry insights to the startups backed by the fund. This dual approach amplifies the fund’s potential impact, enabling startups to leverage both financial resources and industry expertise to accelerate their growth and development.

Implications for the AI and Deep Tech Ecosystem

The commitment by LG to invest in AI and deep tech startups through the Alpha Intelligence Fund is a significant move with multiple implications:

Acceleration of Innovation: With an infusion of capital and strategic guidance, startups in the AI and deep tech domains are better positioned to innovate and bring new products and services to market more rapidly. This investment fosters a vibrant ecosystem where groundbreaking ideas can flourish.

Industry Transformation: AI and deep tech technologies are disruptive by nature, capable of transforming industries such as healthcare, finance, automotive, and retail. By supporting startups, LG is contributing to the acceleration of transformative technologies that can lead to more efficient, effective, and intelligent solutions across various sectors.

Competitive Edge: For LG, this investment is also a strategic move to maintain and enhance its competitive edge. By staying at the forefront of technological advancements and fostering a pipeline of innovative solutions, LG can integrate cutting-edge technologies into its products and services, thus meeting and exceeding market demands.

Collaborative Synergies: The involvement of industry giants like LG in funds such as AIF opens up avenues for collaboration. Startups can benefit from LG’s extensive experience, market reach, and technological expertise, creating synergies that can propel both parties forward.

Deep Dive into AI and Deep Tech

To fully appreciate the significance of LG’s investment, it’s essential to understand the core concepts of AI and deep tech:

Artificial Intelligence (AI): AI is a branch of computer science focused on creating systems capable of performing tasks that typically require human intelligence. This includes learning, reasoning, problem-solving, perception, and language understanding. AI technologies are already making significant impacts in various fields, from autonomous vehicles to personalized healthcare.

Deep Technology: Unlike incremental improvements or modifications, deep tech refers to solutions based on substantial scientific advances and innovations. It often requires long development periods and significant funding but has the potential to create massive societal and economic impact. Examples include quantum computing, advanced materials, and biotechnology.

Machine Learning and Neural Networks: These are subsets of AI, where systems learn from large datasets and improve their performance over time without being explicitly programmed. Neural networks, patterned after the human brain, enable machines to recognize patterns and make decisions with high accuracy.

Natural Language Processing (NLP): NLP allows machines to understand and interpret human language. It powers applications like chatbots, virtual assistants, and sentiment analysis tools, enabling more natural interactions between humans and machines.

Case Studies: Potential Impacts on Industries

The infusion of capital and support from LG can have far-reaching impacts across various industries:

Healthcare: AI can revolutionize healthcare by enhancing diagnostic accuracy, personalizing treatment plans, and streamlining administrative tasks. For instance, machine learning algorithms can analyze medical images with high precision, identify anomalies, and assist doctors in early diagnosis. Startups focused on AI-driven healthcare solutions can greatly benefit from LG’s investment.

Finance: The finance industry can leverage AI for fraud detection, algorithmic trading, and personalized banking experiences. Deep learning models can analyze vast amounts of data to detect fraudulent activities in real time, reducing the incidence of financial crimes and enhancing security for consumers and institutions alike.

Automotive: In the automotive sector, AI enables the development of autonomous vehicles. Startups working on self-driving technology, sensor fusion, and smart mobility solutions can accelerate their progress with the backing of funds like AIF. LG’s strategic support can further bolster advancements in this sector.

Retail: AI can transform the retail experience through predictive analytics, personalized recommendations, and efficient inventory management. Retailers can use AI to analyze consumer behavior, optimize supply chains, and deliver a more personalized shopping experience, ultimately boosting sales and customer satisfaction.

Strategic Importance for LG

LG’s substantial investment in the Alpha Intelligence Fund highlights the company’s forward-looking approach and recognition of the importance of remaining at the cutting edge of technology. By fostering innovation through strategic investments, LG ensures its long-term competitiveness and relevance in a rapidly evolving technological landscape.

Moreover, LG’s involvement in AI and deep tech ecosystems showcases its commitment to sustainable growth and development. Supporting startups not only benefits LG but also the broader technological landscape, contributing to a more interconnected and innovative world.

Invitation to Innovate with IntelliAgente

At “AI Disruptive Technology,” we believe that staying ahead in the AI and deep tech revolution requires continuous learning and adaptation. If you’re intrigued by the potential of AI and deep tech and want to explore how these technologies can transform your business, consider leveraging IntelliAgente as your support tool for sales and customer assistance. Contact us today to learn more about how IntelliAgente can help you stay competitive in the digital age and don’t forget to subscribe to our newsletter for the latest updates.

Fonte: Yahoo Finance

Agricoltura IA: affrontare clima e sicurezza alimentare

Un Nuovo Strumento AI per Contrastare il Cambiamento Climatico

L’agricoltura tradizionale sta affrontando sfide senza precedenti dovute al cambiamento climatico. SupPlant, una società innovativa, ha introdotto una soluzione basata sull’intelligenza artificiale per aiutare gli agricoltori a gestire l’impatto delle variazioni climatiche sull’approvvigionamento alimentare globale. **Revital Kremmer**, CTO di SupPlant, ha annunciato questa nuova tecnologia che promette di rivoluzionare il modo in cui le colture vengono monitorate e gestite, migliorando la sicurezza alimentare a livello mondiale.

Come Funziona la Tecnologia di SupPlant

L’innovativa soluzione di SupPlant utilizza un complesso sistema di **sensori e algoritmi AI** per raccogliere dati dalle piante, dal suolo e dalle condizioni meteorologiche circostanti. Questi sensori sono in grado di monitorare vari parametri critici come l’umidità del suolo, la temperatura delle foglie, la crescita delle piante e le condizioni atmosferiche. Questi dati vengono poi elaborati mediante algoritmi avanzati di intelligenza artificiale per fornire raccomandazioni specifiche agli agricoltori.

SupPlant combina le informazioni raccolte con dati meteorologici globali e modelli climatici per predire le condizioni future e ottimizzare le pratiche agricole. Ciò consente agli agricoltori di prendere decisioni informate su irrigazione, fertilizzazione e altri aspetti cruciali della gestione delle colture.

I Benefici dell’Adattamento AI nell’Agricoltura

Il sistema di SupPlant rappresenta un passo avanti per l’agricoltura moderna, offrendo numerosi vantaggi:

1. Miglioramento della Produttività: Grazie alle raccomandazioni personalizzate generate dall’AI, gli agricoltori possono ottimizzare le loro pratiche e massimizzare la resa delle colture. Le decisioni basate sui dati permettono di ridurre gli sprechi e utilizzare le risorse in modo più efficiente.

2. Gestione delle Risorse Idriche: Con l’aumento della scarsità idrica a livello globale, l’efficienza nell’uso dell’acqua è cruciale. Il sistema di sensori di SupPlant monitora costantemente l’umidità del suolo, suggerendo l’irrigazione solo quando necessario. Questo permette di preservare l’acqua e migliorare la salute delle piante.

3. Protezione delle Colture: La tecnologia AI consente di prevedere eventi climatici avversi come ondate di calore, gelate o piogge torrenziali. Gli agricoltori possono adottare misure preventive per proteggere le loro colture, garantendo una produzione alimentare più stabile.

4. Riduzione dell’Impatto Ambientale: Il sistema supporta pratiche agricole sostenibili, riducendo la necessità di fertilizzanti chimici e pesticidi. Questo promuove una produzione più ecologica e diminuisce l’impatto negativo sull’ambiente.

L’Impatto sull’Agricoltura Globale

La soluzione AI di SupPlant è stata implementata in diverse regioni del mondo, con risultati promettenti. Dagli agricoltori in Africa Sub-Sahariana ai coltivatori di frutta in Israele, la tecnologia ha dimostrato di essere un alleato prezioso nella lotta contro le sfide climatiche.

In Africa, ad esempio, l’adozione del sistema di SupPlant ha mostrato un significativo aumento della resa delle colture. Questa regione, particolarmente vulnerabile alle variazioni climatiche, ha beneficiato delle previsioni precise e delle pratiche ottimizzate suggerite dall’AI. Questo ha contribuito a migliorare la sicurezza alimentare, contribuendo a soddisfare la domanda crescente di cibo.

Integrazione con Altro Software Agricolo

L’innovazione di SupPlant non è un sistema isolato, ma può essere integrato con altre piattaforme software agricole esistenti, aumentando la sua efficacia. L’integrazione con sistemi di gestione agricola (FMS) e piattaforme di mappatura del suolo consente agli agricoltori di avere un quadro completo delle loro operazioni.

Ad esempio, combinare SupPlant con un software di mappatura può fornire dati geospaziali che arricchiscono le analisi AI, permettendo di adattare le raccomandazioni a specifiche porzioni del campo. Questa integrazione trasforma l’agricoltura in una pratica data-driven, altamente precisa e personalizzata.

Le Sfide dell’Implementazione

Nonostante i numerosi vantaggi, l’implementazione della tecnologia AI in agricoltura presenta alcune sfide. La principale barriera è l’accesso alla tecnologia, specialmente in regioni rurali e meno sviluppate. Inoltre, c’è una curva di apprendimento per gli agricoltori che sono abituati a metodi tradizionali.

Per superare queste sfide, è essenziale un approccio educativo e formativo. SupPlant e altre aziende del settore stanno investendo in programmi di training per assicurare che gli agricoltori comprendano e sappiano utilizzare appieno il potenziale delle nuove tecnologie. Questo approccio non solo facilita l’adozione ma garantisce anche che i benefici vengano massimizzati.

IntelliAgente: Potenziale d’Uso e Contatto

Mentre SupPlant si focalizza sull’applicazione AI per l’agricoltura, IntelliAgente offre strumenti avanzati di supporto alla vendita e assistenza clienti. Integrando tecnologie simili, IntelliAgente consente di personalizzare le interazioni con i clienti in modo efficiente e scalabile. Con sistemi di chatbot avanzati, automazione delle risposte e analisi predittiva, il nostro strumento può aiutare le imprese a ottimizzare i loro processi interni e migliorare la soddisfazione dei clienti.

Se sei interessato a scoprire di più sulle funzionalità di IntelliAgente e su come possa supportare la tua azienda, non esitare a contattarci. Iscriviti anche alla nostra newsletter per rimanere aggiornato sulle ultime novità in merito alla tecnologia AI.

Fonte:

Fonte: “Revital Kremmer, CTO, SupPlant, su CIO.com“