e-commerce Italia: c'è più domanda che offerta, cosa fare?

Leggiamo spesso del ritardo del commercio elettronico in Italia. In realtà 22 milioni di italiani comprano on line (e circa 16 milioni acquistano con continuità). Il ritardo è, quindi, dal lato dell’offerta, non della domanda.

Per aiutare le impresa a recuperare questo ritardo e a cavalcare il cambiamento digitale l’Academy di Aice e Img Internet organizza dei percorsi formativi strutturati.

Docenti di comprovata esperienza forniranno consigli per sviluppare il business online con approfondimenti tecnici e come linee guida per raccontarsi attraverso un piano editoriale coerente.

Quando la tecnologia viene utilizzata per stabilire una relazione duratura con il cliente, sono i fattori umani a fare la differenza.

In primo piano dal blog
I principali tipi di contenuti generati dall'intelligenza artificiale nel marketing
I principali tipi di contenuti generati dall'intelligenza artificiale nel marketing

I progressi nell'intelligenza artificiale hanno trasformato la creazione di contenuti da un compito noioso a un processo fluido ed efficiente.

Il business matching un servizio sempre più necessario
Il business matching un servizio sempre più necessario

Il business matching online è diventato uno strumento essenziale per le imprese che vogliono espandere le proprie reti di partnership e accedere a mercati internazionali senza l’onere di trasferte o eventi in presenza. In Italia e all’estero, queste piattaforme sono sempre più utilizzate, sia dalle piccole e medie imprese (PMI) sia dalle grandi aziende, e si concentrano su settori specifici per aumentare le probabilità di incontrare partner commerciali ideali.

Cos’è la RAG (Retrieval-Augmented Generation)?
Cos’è la RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

La Retrieval-Augmented Generation (RAG) è il processo di ottimizzazione dell'output di un modello linguistico di grandi dimensioni, in modo che faccia riferimento a una base di conoscenza autorevole al di fuori delle sue fonti di dati di addestramento prima di generare una risposta. I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) vengono addestrati su vasti volumi di dati e utilizzano miliardi di parametri per generare output originali per attività come rispondere a domande, tradurre lingue e completare frasi. La RAG estende le capacità già avanzate degli LLM a domini specifici o alla knowledge base interna di un'organizzazione, il tutto senza la necessità di riaddestrare il modello. È un approccio conveniente per migliorare l'output LLM in modo che rimanga pertinente, accurato e utile in vari contesti.