Se i Big Data finiscono

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L'intelligenza artificiale (IA) sta vivendo un periodo di straordinario progresso, con modelli sempre più potenti e sofisticati che promettono di rivoluzionare numerosi settori, dalla sanità all'istruzione, passando per l'industria e i servizi. Tuttavia, dietro a questi successi si cela una sfida crescente per le aziende che sviluppano IA: la disponibilità di dati di alta qualità necessari per addestrare i modelli di prossima generazione. Infatti, mentre le architetture di IA diventano sempre più complesse e assetate di dati, il pool di informazioni pubbliche disponibili sta iniziando a mostrare segni di tensione, con alcuni proprietari di dati che limitano l'accesso alle loro risorse. Questa situazione sta spingendo le aziende a cercare nuove fonti di dati e a esplorare approcci innovativi, come l'uso di dati sintetici generati dall'IA stessa, per continuare a alimentare il progresso dell'intelligenza artificiale. Tuttavia, questi sviluppi sollevano anche interrogativi sulla sostenibilità a lungo termine dell'attuale modello di crescita dell'IA e sulla capacità dell'infrastruttura di internet di supportare una domanda di dati in continua espansione.