Benvenuto su Marketing Hackers Intelligence! La tua dose mattutina di aggiornamenti che trasforma il tuo caffè in carburante cerebrale. Nessun fronzolo, solo novità bollenti dal mondo dell'AI, pronte a ribaltare il tuo modo di fare marketing e business.
Si parte con OpenAI e il suo nuovo modello o3-mini, che promette prestazioni da top di gamma nel ragionamento, ma a un prezzo che fa storcere il naso, soprattutto quando DeepSeek offre alternative più economiche. Poi c'è Tülu 3, il nuovo mostro open-source dell'Allen Institute che sfida i big con prestazioni da capogiro e un'efficienza ingegneristica che mette pressione a Meta e OpenAI.
Nel frattempo, Sam Altman ha finalmente ammesso che OpenAI ha sbagliato tutto sull’open-source, complice la concorrenza cinese che sta scalando l’AI con un decimo delle risorse. E per non farci mancare nulla, ChatGPT lancia il suo Deep Research per gli utenti Pro, una feature che promette analisi avanzate ma che, nei fatti, si traduce in tempi d'attesa degni di un caffè lungo (molto lungo).
E poi c’è la grande domanda: può un’unica persona creare un’azienda da un miliardo di dollari con gli AI agenti? Sam Altman dice di sì, ma gli investitori non sono così convinti. Nel frattempo, scopriamo come la psicologia ha influenzato lo sviluppo dell’AI fin dalle sue origini, e come il nostro cervello si sta adattando – o forse disadattando – a questa rivoluzione.
Nel proseguimento della newsletter, ogni dettaglio di queste innovazioni potrebbe cambiare il tuo gioco e far decollare il tuo business. Non fermarti ora: segui il flusso e resta avanti a tutti, nel marketing e nella vita. 🚀
OpenAI lancia o3-mini: più ragionamento, meno costi (forse)
OpenAI ha rilasciato o3-mini, il suo nuovo modello di ragionamento, già disponibile via API e su ChatGPT con l’opzione “Reason”. Rispetto a o1, è 93% più economico, ha latenza ridotta e offre migliori capacità di coding. Tra le novità, supporto per function calling, streaming, Structured Outputs e developer messages.
La flessibilità è uno dei punti forti: gli utenti possono selezionare tra tre livelli di ragionamento (low, medium, high) per bilanciare potenza di calcolo e velocità. Il modello ha anche un contesto di 200.000 token e un output massimo di 100.000 token, rendendolo più adatto per scenari agentici e di sviluppo software.
Ma i costi? Nonostante la riduzione rispetto a o1, o3-mini è ancora sette volte più costoso di GPT-4o mini, e perde il confronto con DeepSeek, che offre modelli simili alla metà del prezzo.
Inoltre, o3-mini è più difficile da controllare: OpenAI lo ha classificato a “rischio medio” per autonomia, segnalando una maggiore capacità di auto-miglioramento nel coding e nella ricerca AI. Se dovesse migliorare troppo, OpenAI potrebbe limitarne la diffusione.
📖 MIT Technology Review📖 Documentazione OpenAI📖 Guida per 03 prompting
Tülu 3: L'Open-Source che vuole far tremare i giganti
L'Istituto Allen per l'Intelligenza Artificiale (Ai2) ha sfornato Tülu 3 405B, il nuovo modello sulla piazza dell'open-source che, grazie a un approccio post-training che usa RLVR, fa segnare un 80,7 nei benchmark, superando i 75,9 di DeepSeek v3 e quasi toccando gli 81,6 di GPT-4o. Con 256 GPU, 32 nodi e 16 vie di parallelismo dei tensori, questo modello è un mostro di efficienza. Tülu 3 è stato testato contro Llama 3.1 e Nous Hermes 3, mostrando i muscoli in termini di sicurezza e accuratezza. Io l'ho testato e non l'ho trovato meglio di Deep Seek o Gpt-4o per i miei benchmark di calcoli per il marketing. Puoi provarlo anche tu su https://playground.allenai.org/
Sam Altman e la grande ammissione
Sam Altman, il grande capo di OpenAI, ha finalmente ammesso che la sua azienda ha giocato dalla parte sbagliata nella partita dell'open source. Tutto questo mentre la concorrenza cinese, DeepSeek, ha sfoderato il suo modello R1, dimostrando di poter competere con OpenAI usando solo 2.000 GPU Nvidia H800, contro le oltre 10.000 chip che hanno bisogno i leader del settore. Come se non bastasse, Elon Musk ha criticato OpenAI per il suo approccio proprietario, mentre Yann LeCun di Meta ha elogiato i benefici dell'open source. OpenAI ora deve ridisegnare la sua strategia, magari ascoltando davvero i suoi disaccordi interni sull'open source. Insomma, un bel pasticcio per chi voleva dominare il mondo dell'IA. Venture Beat
ChatGPT Deep Research: Un balzo nell'analisi dati... o forse no?
OpenAI ha lanciato 'deep research' per utenti Pro che, con $200 al mese, promette di rivoluzionare la raccolta dati autonoma a più step, elaborando testo, immagini, PDF e fogli di calcolo, tutto sotto l'ombrellone delle 'allucinazioni' e delle info autorevoli imperscrutabili. Facendo finta di credere alle dichiarazioni di Sam Altman, il sistema ha ottenuto un glorioso 26,6% sul benchmark 'Humanity’s Last Exam', superando GPT-4o, o3-mini, Gemini Thinking e Grok-2, il che è come dire che sei il più alto dei nani. Il tempo di attesa? Solo 5-30 minuti, perfetto per un pisolino. In futuro, potrai anche integrare immagini e grafici. The Verge
AI agenti e unicorni solitari: rivoluzione o illusione?
Mentre si parla di AI che automatizza tutto, spunta la scommessa più azzardata di Sam Altman: il primo unicorno da un solo fondatore, senza dipendenti. Una startup da un miliardo di dollari costruita interamente su AI agenti. Possibile? Forse. Probabile? Dipende da chi chiedi.
A Davos, imprenditori e investitori hanno discusso di come l’AI possa trasformare le micro-imprese in giganti senza assumere personale. Esempi di aziende miliardarie con pochi dipendenti esistono già (WhatsApp, Instagram, Mojang), ma il vero nodo è la fiducia: vendere non è solo questione di prodotto, ma di relazioni umane.
C’è chi, come Richard Socher di You.com, sostiene che tutti diventeremo "manager di AI", gestendo squadre di agenti virtuali. Ma la domanda resta: l’economia può reggere un mondo in cui le aziende crescono senza creare posti di lavoro?
Forse il futuro è meno rivoluzionario del previsto: AI per scalare, ma sempre con qualche essere umano al comando. Alla fine, un founder da solo con la sua AI sarà sempre solo un founder. TechCrunch
Dagli psicologi all’AI: il cervello umano come blueprint
Mentre tutti parlano di AI, pochi ricordano che le sue radici affondano nella psicologia. Dalle teorie di Donald Hebb sul funzionamento del cervello, al perceptron di Frank Rosenblatt fino ai moderni modelli di deep learning, i concetti chiave dell’intelligenza artificiale derivano dallo studio della mente umana.
Anche la recente ondata di AI generativa deve molto alla psicologia: il Nobel a Geoffrey Hinton e John Hopfield ha riconosciuto l’impatto di queste idee sulla tecnologia. Ma il legame non si ferma qui. Concetti come la metacognizione (la capacità di pensare al proprio pensiero) e l’intelligenza fluida sono oggi al centro degli sforzi per rendere l’AI più adattabile e autonoma.
Il problema? Se gli umani spesso razionalizzano le loro decisioni dopo averle prese, le AI potrebbero fare lo stesso, creando spiegazioni ingannevoli dei loro output. E mentre la tecnologia evolve, le nostre menti si adattano: studi dimostrano che persino il cervello dei tassisti londinesi cambia con l’uso della navigazione.
Il futuro dell’AI sarà un equilibrio tra neuroscienze, psicologia e machine learning. In pratica l'AI ci ruba il cervello, ma lo fa male e noi ci adattiamo diventando più stupidi. Ad Maiora! The Conversation'
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