{"id":1570,"date":"2024-03-20T13:11:37","date_gmt":"2024-03-20T13:11:37","guid":{"rendered":"https:\/\/www.startupmagazine.it\/?p=1570"},"modified":"2024-03-20T13:12:03","modified_gmt":"2024-03-20T13:12:03","slug":"il-ruolo-dellintelligenza-artificiale-nel-settore-editoriale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.startupmagazine.it\/index.php\/2024\/03\/20\/il-ruolo-dellintelligenza-artificiale-nel-settore-editoriale\/","title":{"rendered":"IL RUOLO DELL\u2019INTELLIGENZA ARTIFICIALE NEL SETTORE EDITORIALE"},"content":{"rendered":"\n

L\u2019intelligenza artificiale (AI) nel settore editoriale ha registrato progressi costanti per oltre un decennio, con alcuni importanti media che hanno adottato sistemi automatizzati per produrre contenuti. Inizialmente utilizzata per coprire previsioni del tempo, riepiloghi sportivi e resoconti finanziari, questa automazione si \u00e8 espansa fino a coprire uno spettro pi\u00f9 ampio di attivit\u00e0 creative.<\/p>\n\n\n\n

Negli anni 2020, l\u2019attenzione si \u00e8 spostata in gran parte sull\u2019intelligenza artificiale generativa in grado di elaborare ed emulare il linguaggio umano. Ci\u00f2 \u00e8 dovuto principalmente ai modelli avanzati di apprendimento automatico che identificano modelli all\u2019interno di set di dati non strutturati. Questi modelli potrebbero analizzare milioni di immagini, libri e articoli per generare contenuti scritti originali e straordinariamente simili a quelli umani basati su parametri di input specifici.<\/p>\n\n\n\n

Il rilascio di ChatGPT nel novembre 2022 ha aumentato in modo significativo l’interesse del pubblico per le tecnologie di intelligenza artificiale, innescando la preoccupazione dei professionisti dei media di perdere il lavoro a causa dei robot. L’interfaccia intuitiva della chatbot ha consentito a pi\u00f9 persone di esplorare le funzionalit\u00e0 di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la qualit\u00e0 complessiva dei suoi contenuti ha spinto trend setter come Nature Publishing Group e PNAS Journals a rivedere le loro politiche editoriali.<\/p>\n\n\n\n

ChatGPT ha acquisito 100 milioni di utenti a un ritmo senza precedenti, catapultando il suo sviluppatore, OpenAI, ad accumulare entrate per oltre 1 miliardo di dollari. Questo successo rivoluzionario ha stimolato gli investimenti di venture capital nelle societ\u00e0 di intelligenza artificiale, che hanno raggiunto i 40 miliardi di dollari nella prima met\u00e0 del 2023, e ha spinto le imprese a esplorare le capacit\u00e0 dell\u2019intelligenza artificiale in molti settori.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019intelligenza artificiale nel mercato dei media e dell\u2019intrattenimento<\/p>\n\n\n\n

Si prevede che l\u2019intelligenza artificiale globale nel mercato dei media e dell\u2019intrattenimento crescer\u00e0 dai 16,1 miliardi di dollari previsti nel 2023 agli 85,6 miliardi di dollari nel 2030. Fonte: Research and Markets<\/p>\n\n\n\n

Considerata la quantit\u00e0 sempre crescente di risorse di calcolo disponibili per l\u2019addestramento dei modelli, le chatbots avanzati della PNL devono ancora raggiungere il loro pieno potenziale. Tuttavia, l\u2019intelligenza artificiale ha gi\u00e0 avuto un profondo impatto sul mondo dell\u2019editoria, simile all\u2019emergere di Internet.<\/p>\n\n\n\n

La met\u00e0 delle redazioni lavora gi\u00e0 con gli strumenti GenAI<\/p>\n\n\n\n

Un sondaggio WAN-IFRA sugli editori di notizie ha mostrato che entro maggio 2023 circa la met\u00e0 utilizzava attivamente ChatGPT o strumenti simili, con il 70% che si aspettava che aiutassero i giornalisti. Fonte: WAN-IFRA<\/p>\n\n\n\n

La nuova tecnologia ha trasformato il panorama del settore editoriale, presentando sfide e vantaggi per gli scrittori e nuove opportunit\u00e0 per i fornitori di contenuti. L\u2019approccio basato sui dati richiede che le aziende abbraccino questi cambiamenti, rendendo la competenza negli strumenti basati sull\u2019intelligenza artificiale essenziale affinch\u00e9 giornalisti ed editori possano proteggere le loro posizioni.<\/p>\n\n\n\n

Cos\u2019\u00e8 l\u2019intelligenza artificiale generativa?<\/p>\n\n\n\n

L\u2019intelligenza artificiale generativa (AI) \u00e8 un modello di apprendimento automatico in grado di generare nuovi contenuti, inclusi testo, immagini, musica, animazioni o codice. Tali modelli elaborano enormi quantit\u00e0 di contenuti prodotti dall\u2019uomo utilizzando un formato di apprendimento autocontrollato che consente loro di imitare i creatori umani.<\/p>\n\n\n\n

Per molto tempo, l\u2019intelligenza artificiale si \u00e8 sviluppata principalmente attorno all\u2019interpretazione dei dati, incluso l\u2019addestramento di algoritmi di apprendimento automatico per capire cosa c\u2019\u00e8 in un\u2019immagine. Tuttavia, la nuova tecnologia ha catturato l\u2019attenzione di molti quando i ricercatori sono passati dal riconoscimento delle immagini alla generazione di immagini. Nel gennaio 2021, OpenAI ha rilasciato DALL-E, un modello che converte le descrizioni testuali degli utenti in illustrazioni.<\/p>\n\n\n\n

Cos\u2019\u00e8 l\u2019intelligenza artificiale generativa?<\/p>\n\n\n\n

La copertina della rivista Economist \u00e8 stata realizzata da Midjourney, un altro generatore d’arte, diventato un successo dopo il suo lancio nel 2022. Fonte: The Economist<\/p>\n\n\n\n

Le app di intelligenza artificiale generativa elaborano gli input attraverso modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Gli LLM, ispirati al cervello umano, considerano le parole e parti di parole come nodi su una mappa multidimensionale. Si sforzano di definire la distanza tra questi nodi e quindi di prevedere la parola che con maggiore probabilit\u00e0 verr\u00e0 dopo in una particolare sequenza. Con pi\u00f9 dati, un LLM pu\u00f2 scrivere testi pi\u00f9 complessi o creare immagini pertinenti all’argomento.<\/p>\n\n\n\n

Microsoft ha confermato che la sua chatbot Bing funziona su GPT-4 LLM di OpenAI, disponibile anche per gli abbonati ChatGPT. Chi preferisce non abbonarsi pu\u00f2 comunque accedere liberamente a GPT-3.5. I due servizi offrono esperienze diverse, mentre Bard di Google \u00e8 alimentato da un modello diverso.<\/p>\n\n\n\n

Le capacit\u00e0 di questi chatbot avanzati vanno ben oltre la semplice generazione di testo. Modificano la nostra interazione con i motori di ricerca, rendendo le query e i risultati pi\u00f9 colloquiali. Google afferma di fare il prossimo passo avanti in questa trasformazione con la sua Search Generative Experience (SGE), disponibile tramite Google Labs negli Stati Uniti e nel Regno Unito.<\/p>\n\n\n\n

Come SHE organizza la pagina dei risultati per aiutare gli utenti a ottenere di pi\u00f9 da una singola ricerca<\/p>\n\n\n\n

L’immagine sopra mostra come SGE organizza la pagina dei risultati per aiutare gli utenti a ottenere di pi\u00f9 da una singola ricerca. Fonte: Google Labs<\/p>\n\n\n\n

SGE suggerisce una panoramica di un argomento e la supporta con collegamenti a risorse per ulteriori approfondimenti. D\u00e0 l’idea di quali domande risponder\u00e0 una particolare pubblicazione.<\/p>\n\n\n\n

Questi riepiloghi e compilazioni rapidi semplificano la navigazione per gli utenti. Tuttavia, sollevano alcune domande ai creatori di contenuti sull’opportunit\u00e0 di consentire ai motori di ricerca di utilizzare i loro contenuti per la formazione.<\/p>\n\n\n\n

In definitiva, i motori di ricerca e le chatbots possono utilizzare informazioni create dall\u2019uomo per aiutare i propri utenti senza indirizzare i lettori alle loro pagine di origine.<\/p>\n\n\n\n

Dove viene utilizzata l\u2019intelligenza artificiale oggi?<\/p>\n\n\n\n

Gli algoritmi di intelligenza artificiale (AI) vengono utilizzati in tutto il settore editoriale, dalla definizione della distribuzione delle notizie alla personalizzazione dei percorsi degli abbonati a pagamento.<\/p>\n\n\n\n

Ad esempio, Reuters ha utilizzato il suo strumento News Tracer gi\u00e0 nel 2016 per individuare e verificare automaticamente le ultime notizie su Twitter. Inizialmente, l\u2019intelligenza artificiale riguardava l\u2019automazione dei processi per aiutare gli editori a concentrarsi sulla creazione di contenuti.<\/p>\n\n\n\n

Il New York Times ha sperimentato un\u2019interfaccia basata sull\u2019intelligenza artificiale nel 2015, automatizzando le attivit\u00e0 quotidiane di tagging e annotazione. Fonte: NYTLabs<\/p>\n\n\n\n

Il New York Times \u00e8 stato anche il pioniere dell\u2019uso dell\u2019analisi prescrittiva per gestire il proprio paywall. Il misuratore dinamico ha imparato dal modo in cui gli abbonati interagivano con i contenuti per decidere quanti articoli gli utenti non registrati potevano leggere gratuitamente.<\/p>\n\n\n\n

Nuove capacit\u00e0 hanno ampliato l’applicazione dell’intelligenza artificiale per includere la creazione e la cura dei contenuti.<\/p>\n\n\n\n

Secondo il sondaggio globale JournalismAI, il 90% delle redazioni ricorre all\u2019intelligenza artificiale nelle diverse fasi della produzione dei contenuti. Fonte: JournalismAI.<\/p>\n\n\n\n

Tendenze e rilevamento del soggetto<\/p>\n\n\n\n

Servizi di monitoraggio come Google Trends o CrowdTangle aiutano gli editori a identificare argomenti di tendenza per particolari regioni o dati demografici. Inoltre, gli strumenti di intelligenza artificiale possono aiutare nel brainstorming, con suggerimenti che fungono da punto di partenza per ulteriori discussioni.<\/p>\n\n\n\n

Tendenze e rilevamento del soggetto<\/p>\n\n\n\n

Nel giugno 2023, gli scienziati hanno presentato AngleKindling, uno strumento basato su GPT-3 per aiutare i giornalisti a esplorare i comunicati stampa. Fonte: Github (scarica PDF)<\/p>\n\n\n\n

Trascrizione e traduzione<\/p>\n\n\n\n

Trascrivere interviste e discussioni \u00e8 stato storicamente uno degli aspetti meno graditi del lavoro di un giornalista. Tuttavia, gli assistenti alle riunioni come Otter , Sembly e Airgram possono generare note e riepiloghi, consentendo ai creatori di contenuti di concentrarsi su attivit\u00e0 pi\u00f9 preziose.<\/p>\n\n\n\n

Questi servizi operano in un numero limitato di lingue, ma il quotidiano digitale danese Zetland ha sviluppato la piattaforma Good Tape, in grado di trascrivere audio in pi\u00f9 di 90 lingue.<\/p>\n\n\n\n

Anche la traduzione automatizzata per diverse lingue si \u00e8 sviluppata in modo non uniforme, ma consente principalmente di trasmettere un messaggio con un rischio minimo di disinformazione o insulto.<\/p>\n\n\n\n

Nel 2022, l\u2019emittente pubblica finlandese Yle ha lanciato un servizio per i rifugiati ucraini che forniva resoconti tradotti automaticamente, controllati anche da una madrelingua. Yle aveva gi\u00e0 iniziato a fornire informazioni in somalo, arabo, curdo e farsi durante la pandemia.<\/p>\n\n\n\n

Scrittura e modifica<\/p>\n\n\n\n

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) possono controllare la grammatica e offrire riepiloghi concisi dei contenuti, creare notifiche, personalizzarle per newsletter o piattaforme di social media e trasformare testi scritti in script per podcast o video.<\/p>\n\n\n\n

ChatGPT, Bing, Claude e altri servizi basati su LLM possono suggerire elenchi di titoli accattivanti. Sebbene necessitino ancora di validazione, gli algoritmi di machine learning semplificano i processi di produzione dei contenuti e ne aumentano la velocit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Casi d’uso dell’IA pi\u00f9 popolari<\/p>\n\n\n\n

L’indagine di AuthorityHacker su 3.812 esperti di marketing digitale ha rilevato che l’85,1% di coloro che hanno utilizzato l’intelligenza artificiale l’hanno utilizzata per scrivere articoli o blog. Fonte: AuthorityHacker<\/p>\n\n\n\n

Nel luglio 2023, News Corp Australia ha rivelato che la tecnologia AI consentiva a quattro membri dello staff di produrre 3.000 articoli di notizie locali a settimana. Ci\u00f2 ha contribuito a far s\u00ec che le testate iperlocali rappresentassero il 55% di tutti gli abbonamenti.<\/p>\n\n\n\n

Tuttavia, News Corp ha successivamente chiarito che l’automazione riguarda principalmente informazioni basate su modelli, come aggiornamenti sui prezzi del carburante o elenchi giornalieri dei tribunali, e che tutti gli articoli vengono controllati dal team umano.<\/p>\n\n\n\n

Creazione di immagini<\/p>\n\n\n\n

Le reti neurali come Midjourney, DALL-E\/o Stable Diffusion consentono ad autori ed editori di creare illustrazioni per i loro articoli e post. Ci sono voluti circa sette minuti per creare, scegliere e modificare l’immagine di copertina di base per questo articolo prima che venissero aggiunte ulteriori sovrapposizioni con marchio.<\/p>\n\n\n\n

Il costo per creare un’immagine unica \u00e8 un abbonamento di $ 8 al mese, che \u00e8 relativamente basso, considerando che le immagini uniche hanno maggiori possibilit\u00e0 di posizionarsi nella ricerca di immagini di Google rispetto alle foto stock.<\/p>\n\n\n\n

Distribuzione dei contenuti<\/p>\n\n\n\n

L’intelligenza artificiale aiuta gli editori a segmentare i propri clienti e a identificare i canali, i formati e i tempi migliori per fornire contenuti pertinenti a un particolare gruppo di lettori. Vari siti Web personalizzano le proprie pagine iniziali in base alle caratteristiche demografiche e al comportamento precedente del visitatore.<\/p>\n\n\n\n

La personalizzazione dei contenuti include la traduzione automatica degli articoli, campagne dinamiche di e-mail marketing o la personalizzazione dei contenuti esistenti per diverse piattaforme di social media.<\/p>\n\n\n\n

Strumenti dedicati per i social media, ad esempio WordStream o Emplifi, offrono pianificazione intelligente, ottimizzazione delle campagne pubblicitarie, monitoraggio avanzato e approfondimenti sul pubblico.<\/p>\n\n\n\n

I vantaggi dell’intelligenza artificiale nell’editoria<\/p>\n\n\n\n

L\u2019intelligenza artificiale (AI) offre alle case editrici, ai media e ai singoli giornalisti l\u2019opportunit\u00e0 di risparmiare tempo e denaro con operazioni quotidiane pi\u00f9 veloci e decisioni pi\u00f9 informate. Consente inoltre agli editori di migliorare le relazioni con i propri lettori, attirare nuovo pubblico e migliorare la qualit\u00e0 della copia.<\/p>\n\n\n\n

Efficienza dei costi<\/p>\n\n\n\n

L’intelligenza artificiale pu\u00f2 ridurre significativamente i costi operativi per gli editori semplificando le attivit\u00e0 manuali ripetitive e riducendo i carichi di lavoro dei dipendenti. Gli algoritmi di apprendimento automatico forniscono informazioni utili per ottimizzare i contenuti e le strategie di marketing senza i costi elevati associati alle ricerche di mercato. Insieme agli strumenti disponibili per la creazione di contenuti, consente ai team pi\u00f9 piccoli di operare su scala pi\u00f9 ampia.<\/p>\n\n\n\n

Il targeting avanzato del pubblico, la generazione di immagini rapida ed economica e gli assistenti di scrittura e modifica, come Grammarly, offrono opportunit\u00e0 senza precedenti per la pubblicazione digitale. Una maggiore accuratezza della distribuzione consente ai media di nicchia di connettersi con i lettori senza pesanti investimenti in pubblicit\u00e0. Man mano che gli editori aumentano l\u2019efficienza possono coprire una gamma pi\u00f9 ampia di eventi.<\/p>\n\n\n\n

Assistenza alla ricerca e verifica dei fatti<\/p>\n\n\n\n

L\u2019intelligenza artificiale pu\u00f2 aiutare i giornalisti a navigare in grandi quantit\u00e0 di testo per identificare storie rilevanti e connessioni nascoste tra fatti, eventi, entit\u00e0 e persone.<\/p>\n\n\n\n

new\/s\/leak, gestito dalla Language Technology dell’Universit\u00e0 di Amburgo, \u00e8 uno strumento gratuito progettato per vagliare le informazioni distribuite da Wikileaks. Un altro esempio di progetto di intelligenza artificiale per indagare sul giornalismo \u00e8 il DMINR dell’Universit\u00e0 di Londra.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019intelligenza artificiale aiuta a distinguere i fatti dai falsi confrontando le informazioni appena pubblicate con set di dati di fonti affidabili o tracciando la cronologia delle immagini sin dal loro primo rilevamento da parte dei motori di ricerca.<\/p>\n\n\n\n

Personalizzazione dei contenuti<\/p>\n\n\n\n

Nonostante le preoccupazioni sulla privacy, la richiesta di esperienze personalizzate continua a crescere. Un sondaggio ha dimostrato che questa domanda potrebbe indurre oltre la met\u00e0 dei consumatori a diventare acquirenti abituali (download PDF), con un aumento del 7% su base annua.<\/p>\n\n\n\n

Gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale consentono alle organizzazioni dei media di personalizzare i propri contenuti per una distribuzione mirata. Nel 2020, il Washington Post ha pubblicato aggiornamenti audio sulle elezioni alimentati dall’intelligenza artificiale, personalizzati per corrispondere alla posizione degli ascoltatori di podcast politici.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019intelligenza artificiale generativa offre agli editori la possibilit\u00e0 di interazione personale con i propri lettori e ora possono integrare i modelli esistenti nei propri servizi di assistenza clienti.<\/p>\n\n\n\n

Nel febbraio 2023, i cofondatori di Instagram hanno lanciato Artifact , un’app di notizie personalizzata che suggerisce articoli affidabili e verificati in base alle preferenze dei lettori. Inoltre, Artifact consente agli utenti di scegliere tra lettura e ascolto, poich\u00e9 applica un modello di sintesi vocale con voci dal suono naturale.<\/p>\n\n\n\n

Casi di successo dell\u2019intelligenza artificiale nell\u2019editoria<\/p>\n\n\n\n

I casi d\u2019uso dell\u2019intelligenza artificiale (AI) nell\u2019editoria continuano a crescere, creando nuove opportunit\u00e0 per migliorare l\u2019efficienza. Esploriamo alcune storie di successo esistenti per comprendere meglio come questa tecnologia modella il settore.<\/p>\n\n\n\n

5 progetti multimediali basati sull’intelligenza artificiale<\/p>\n\n\n\n

1. BuzzFeed<\/p>\n\n\n\n

BuzzFeed ha annunciato nel gennaio 2023 che stava sperimentando ChatGPT per automatizzare il processo di creazione dei quiz.<\/p>\n\n\n\n

Il test \u00e8 stato un successo in termini di generazione di maggiore coinvolgimento degli utenti. I visitatori hanno trascorso il 40% di tempo in pi\u00f9 sui quiz generati dall\u2019intelligenza artificiale rispetto a quelli creati da redattori umani.<\/p>\n\n\n\n

2 Forbes<\/p>\n\n\n\n

Il colosso delle notizie finanziarie ha lanciato Bertie , una piattaforma editoriale proprietaria, nel luglio 2018. Questo sistema di gestione dei contenuti (CMS) basato sull’intelligenza artificiale ha fornito ai giornalisti e ai collaboratori delle redazioni elenchi di argomenti di tendenza basati sulle loro pubblicazioni precedenti.<\/p>\n\n\n\n

Inoltre, offriva titoli accattivanti e immagini pertinenti, sebbene non tentasse di scrivere articoli interi. Dopo il lancio del sistema, Forbes ha raddoppiato il numero dei suoi visitatori mensili.<\/p>\n\n\n\n

3. Bloomberg<\/p>\n\n\n\n

Bloomberg ha presentato BloombergGPT , un modello linguistico specifico per dominio basato su 50 miliardi di parametri, nel marzo 2023.<\/p>\n\n\n\n

4. Il BMJ<\/p>\n\n\n\n

Il British Medical Journal (BMJ) ha esaminato la capacit\u00e0 di GPT-3 di produrre titoli accattivanti a tema natalizio per articoli di ricerca. \u00c8 interessante notare che gli intervistati hanno valutato i titoli generati dall\u2019intelligenza artificiale almeno altrettanto divertenti di quelli realizzati da autori umani.<\/p>\n\n\n\n

5. Il globo e la posta<\/p>\n\n\n\n

Il quotidiano canadese ha venduto la sua piattaforma di content curation e analisi , Sophi Inc., alla societ\u00e0 globale di gestione delle entrate Mather Economics nell’agosto 2023. Lo strumento basato sull’intelligenza artificiale \u00e8 stato progettato per gestire i paywall di The Globe and Mail, ma si \u00e8 espanso ad altri domini dopo la transizione.<\/p>\n\n\n\n

Sfide per l\u2019implementazione delle soluzioni AI<\/p>\n\n\n\n

Le organizzazioni che adottano l\u2019intelligenza artificiale (AI) spesso devono affrontare vincoli finanziari e tecnici. Ad esempio, i media pi\u00f9 piccoli potrebbero non avere fondi per assumere ingegneri qualificati.<\/p>\n\n\n\n

Gli editori devono anche considerare i rischi legali e reputazionali che un\u2019applicazione incauta dell\u2019intelligenza artificiale pu\u00f2 causare.<\/p>\n\n\n\n

Problemi tecnici<\/p>\n\n\n\n

Nonostante i vantaggi derivanti dall\u2019adozione di nuove tecnologie, la sfida di superare la curva di apprendimento iniziale pu\u00f2 scoraggiare gli editori. Non solo devono assicurarsi il consenso editoriale, ma devono anche integrare nuove soluzioni nei sistemi esistenti. C’\u00e8 anche la paura di diventare dipendenti da qualcosa che non comprendono appieno.<\/p>\n\n\n\n

Qualit\u00e0 dei contenuti<\/p>\n\n\n\n

Il testo generato potrebbe non essere all’altezza delle aspettative, suscitando severe critiche nei confronti degli editori. Inoltre, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) tendono a perpetuare gli errori dei set di dati su cui sono stati addestrati.<\/p>\n\n\n\n

Un problema degno di nota \u00e8 il perpetuarsi di vari pregiudizi, una caratteristica comune dell\u2019intelligenza artificiale, costantemente sottolineata dalla ricerca.<\/p>\n\n\n\n

Sfide etiche<\/p>\n\n\n\n

I pregiudizi rappresentano un problema etico che deve essere affrontato. Un\u2019altra sfida riguarda i rischi lavorativi causati dall\u2019intelligenza artificiale, in particolare per le posizioni dei colletti bianchi. La sua implementazione pu\u00f2 suscitare apprensioni tra i dipendenti, richiedendo una comunicazione interna proattiva.<\/p>\n\n\n\n

Rischi legali<\/p>\n\n\n\n

Anche l\u2019intelligenza artificiale solleva preoccupazioni sulla sicurezza dei dati, data la sua necessit\u00e0 di elaborare volumi sostanziali di dati degli utenti per generare contenuti personalizzati. Inoltre, crescono le preoccupazioni aziendali per le fughe di dati dovute all\u2019inserimento da parte degli utenti di informazioni sensibili per l\u2019analisi automatizzata del testo.<\/p>\n\n\n\n

Inoltre, i contenuti prodotti dall\u2019intelligenza artificiale si trovano ancora in una zona grigia in termini di protezione del copyright, poich\u00e9 i casi sono ancora in fase di elaborazione nel sistema.<\/p>\n\n\n\n

Altri rischi includono l\u2019eccessiva automazione e la conseguente perdita di un tono di voce unico e di un tocco umano generale. Ma questo ci porta direttamente alla necessit\u00e0 di una supervisione continua da parte del team editoriale.<\/p>\n\n\n\n

Pensieri finali<\/p>\n\n\n\n

Si prevede che il 90% dei contenuti online potr\u00e0 essere generato sinteticamente entro il 2026. Se tale previsione si rivela accurata, l\u2019intelligenza artificiale (AI) \u00e8 destinata ad avere un profondo impatto sul settore dell\u2019editoria e della creazione di contenuti nel suo complesso.<\/p>\n\n\n\n

Redattori di giornali, creatori di TikTok, designer, scrittori: tutti all’interno dello spazio creativo sentiranno in qualche modo l’impatto di questo ridimensionamento. Modificher\u00e0 i mercati del lavoro, sottolineando l\u2019importanza delle competenze di ingegneria dei dati e delle conoscenze tecniche per i giornalisti.<\/p>\n\n\n\n

Con il progredire dell\u2019integrazione dell\u2019intelligenza artificiale, gli editori devono adottare strategie trasparenti ed etiche e formare task force dedicate. Le aspirazioni imprenditoriali del settore editoriale si allineeranno pi\u00f9 strettamente ai valori etici, data la necessit\u00e0 di verificare i fatti per salvaguardarsi dal rischio reputazionale.<\/p>\n\n\n\n

Detto questo, gli editori devono ancora sfruttare l\u2019intelligenza artificiale per mantenere l\u2019autorit\u00e0, esplorare il comportamento dei lettori e raggiungere un pubblico pi\u00f9 ampio se vogliono rimanere competitivi.<\/p>\n\n\n\n

Riproduzione SODP<\/em><\/p>\n\n\n

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