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.

Scopri di più →