AI e automazione
Parliamo del tuo progetto →AI per le operations PMI: quando delegare un processo a ChatGPT Work
Quando una PMI può affidare a un assistente AI una parte delle operations: criteri di scelta, governance, limiti, pilot e controllo umano.
Scopri di più →Automazione AI aziendale: come scegliere tra regole, supervisione umana e processo manuale
Guida per scegliere il primo progetto di automazione AI aziendale: regole, AI con supervisione o processo manuale, con caso simulato, matrice e pilot.
Scopri di più →Agenti AI al lavoro: cosa valutare prima di delegare processi aziendali | Dedaloop
OpenAI descrive una crescita dell’uso di agenti come Codex per attività lunghe e trasversali. Per le organizzazioni il punto non è adottare un nuovo chatbot, ma ridisegnare processi, permessi, controlli e metriche.
Scopri di più →ChatGPT in sanità: cosa insegna il caso AdventHealth sull’adozione AI in ambienti regolati | Dedaloop
OpenAI racconta l’uso di ChatGPT for Healthcare in AdventHealth per ridurre attività amministrative e migliorare i workflow. La lezione operativa: senza governance, misure e redesign dei processi, l’AI resta un pilota isolato.
Scopri di più →Dal motore di ricerca alla conversazione: cosa insegna il caso Omio sull’AI nei prodotti digitali | Dedaloop
Il caso Omio/OpenAI mostra come gli agenti conversazionali possano entrare nei servizi digitali e nei workflow interni. Una lettura operativa per aziende che valutano AI, automazione e governance.
Scopri di più →OpenAI porta gli agenti condivisi in ChatGPT: cosa valutare prima di usarli in azienda | Dedaloop
La nuova funzionalità di OpenAI consente ai team di creare agenti basati su Codex per workflow complessi, con integrazioni, controlli e approvazioni. Una lettura operativa per CIO, IT e team digitali.
Scopri di più →OpenAI apre un Bio Bug Bounty: cosa insegna alle aziende che adottano AI | Dedaloop
OpenAI lancia una sfida di red teaming sui rischi bio: candidature entro il 22 giugno 2026, test fino al 27 luglio e premio fino a 25.000 dollari. Una lettura operativa per la governance AI in azienda.
Scopri di più →Codex, connettori e playbook: la lezione operativa per i workflow AI aziendali | Dedaloop
OpenAI Academy spiega come Codex possa usare integrazioni e procedure per accedere a strumenti, dati e workflow ripetibili. Per le aziende il punto è progettare bene quando collegare fonti esterne e quando formalizzare un processo.
Scopri di più →OpenAI for Singapore: cosa insegna alle aziende che vogliono scalare l’AI | Dedaloop
La partnership pluriennale annunciata da OpenAI a Singapore è uno spunto utile per imprese ed enti: l’AI generativa non scala con soli tool, ma con governance, competenze, dati e sicurezza.
Scopri di più →AI e ricerca avanzata: cosa insegna il caso OpenAI sulla validazione dei risultati | Dedaloop
Un modello OpenAI avrebbe confutato una congettura storica di geometria discreta. Per le organizzazioni, il punto non è celebrare l’AI autonoma, ma capire come validare risultati complessi generati da modelli avanzati.
Scopri di più →OpenAI Privacy Filter: cosa cambia per la protezione dei dati nei workflow AI | Dedaloop
OpenAI presenta Privacy Filter, modello open-weight per rilevare e mascherare PII nei testi. Una lettura operativa per team AI, DevOps e governance.
Scopri di più →Standard condivisi per l’AI avanzata: cosa cambia per governance, audit e adozione enterprise | Dedaloop
OpenAI sostiene la creazione di standard condivisi per valutare e governare sistemi AI avanzati. Per aziende ed enti, il punto operativo è preparare evidenze, controlli e criteri di adozione verificabili.
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