FileMaker E ERP

In questa categoria troverete articoli specialistici su FileMaker - la piattaforma low-code flessibile per soluzioni aziendali personalizzate. Se Software ERP, Banche dati o Ottimizzazione del processoLa FileMaker è ideale per sviluppare applicazioni personalizzate e per integrare in modo efficiente i sistemi esistenti. Gli articoli evidenziano scenari applicativi pratici, forniscono suggerimenti per l'implementazione e mostrano come l'FileMaker possa essere perfettamente integrato nell'attività quotidiana. Da Conoscenze per principianti fino a Flussi di lavoro professionali questa sezione fornisce una preziosa ispirazione per chiunque voglia utilizzare l'FileMaker nella propria azienda o sviluppare soluzioni proprie.

Sviluppo di software con Codex, ChatGPT e l'IA: guida pratica per sviluppatori

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Sviluppo di software con l'intelligenza artificiale

Se qualche anno fa mi avessi chiesto come sarebbe stato lo sviluppo software tra dieci anni, probabilmente avrei parlato di nuovi linguaggi di programmazione, framework migliori o ambienti di sviluppo più potenti. Oggi la mia risposta sarebbe completamente diversa. Il cambiamento più grande non riguarda gli strumenti, ma il modo in cui noi sviluppatori pensiamo e lavoriamo.

Mentre scrivo queste righe, sto lavorando anch’io a un nuovo sistema software. Da alcune settimane utilizzo intensamente moderni strumenti di IA come Codex e altri modelli linguistici. All'inizio ero curioso, ora sono soprattutto impressionato. Non perché l'IA improvvisamente faccia tutto da sola, ma perché svolge determinati compiti in modo sorprendentemente efficace, rendendo così possibili nuovi modi di lavorare.

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Come l'intelligenza artificiale sta cambiando lo sviluppo del software e FileMaker

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Evoluzione dell'intelligenza artificiale nello sviluppo di banche dati FileMaker

Chiunque stia scorrendo i portali di notizie, i social network o le piattaforme aziendali avrà subito l'impressione che l'intelligenza artificiale stia cambiando l'intero mondo del lavoro praticamente da un giorno all'altro. Quasi ogni giorno compaiono nuovi strumenti, nuovi modelli linguistici e nuove promesse. I testi vengono scritti automaticamente, le immagini vengono generate, i video vengono creati e il software viene talvolta preparato tramite input vocali.

Per molte aziende, questo crea una strana miscela di curiosità e pressione. Dopo tutto, nessuno vuole perdere la nave. Allo stesso tempo, molti imprenditori, liberi professionisti e sviluppatori non sanno ancora esattamente quali di queste tecnologie rimarranno davvero rilevanti nel lungo periodo. Questa è probabilmente la vera particolarità dell'attuale fase dell'IA: quasi tutti percepiscono che qualcosa sta cambiando, ma quasi nessuno al momento è in grado di valutare in modo affidabile quanto velocemente e in quale direzione.

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Reach is not ownership - Perché oggi la visibilità non è più sufficiente

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Raggiungere e possedere

Una decina di anni fa mi è capitato di assistere a una conferenza sulla transizione dalla società dell'informazione alla società della conoscenza. All'epoca, gran parte del discorso sembrava ancora teorico, quasi accademico. Si parlava di concetti come la sovranità dei dati, la proprietà delle informazioni e la questione di chi determinerà effettivamente cosa sarà accessibile in futuro - e cosa no. Oggi, con un po' di distanza, questa conferenza sembra sorprendentemente precisa. Dopo tutto, gran parte di ciò che all'epoca veniva descritto come uno sviluppo è diventato realtà. Sempre più dati sono migrati nel cloud. Sempre più informazioni non sono più archiviate in sistemi interni, ma in infrastrutture esterne. E sempre più spesso non è più l'utente, ma un fornitore, una piattaforma o un insieme di regole a decidere cosa è possibile fare.

Per comprendere questo sviluppo, vale la pena fare un passo indietro. La società dell'informazione in cui molti di noi sono cresciuti non era uno stato normale. È stata un'eccezione storica.

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Apple MLX vs. NVIDIA: come funziona l'inferenza AI locale sul Mac

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AI locale su Silicon con Apple Mac

Chi si occupa di intelligenza artificiale oggi pensa spesso a ChatGPT o a servizi online simili. Si digita una domanda, si attende qualche secondo e si riceve una risposta come se all'altro capo del filo ci fosse un interlocutore molto colto e paziente. Ma ciò che è facilmente dimenticabile: Ogni input, ogni frase, ogni parola viaggia via Internet verso server esterni. È lì che si svolge il lavoro vero e proprio, su enormi computer che non si vedono mai di persona.

In linea di principio, un modello linguistico locale funziona esattamente nello stesso modo, ma senza Internet. Il modello è memorizzato come file sul computer dell'utente, viene caricato nella memoria di lavoro all'avvio e risponde alle domande direttamente sul dispositivo. La tecnologia alla base è la stessa: una rete neurale che comprende il linguaggio, genera testi e riconosce modelli. L'unica differenza è che l'intero calcolo rimane interno all'azienda. Si potrebbe dire: ChatGPT senza cloud.

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Formazione LoRA: come FileMaker 2025 semplifica la messa a punto di modelli linguistici di grandi dimensioni

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Messa a punto LoRA - FileMaker 2025

Il mondo dell'intelligenza artificiale è in continuo movimento. Nuovi modelli, nuovi metodi e, soprattutto, nuove possibilità emergono quasi ogni settimana, eppure una constatazione rimane costante: non tutte le innovazioni tecniche portano automaticamente a una vita quotidiana migliore. Molte cose rimangono sperimentali, complesse o semplicemente troppo costose per un uso produttivo. Ciò è particolarmente evidente nella cosiddetta messa a punto dei modelli linguistici di grandi dimensioni, un metodo per specializzare l'IA generativa in base ai propri contenuti, termini e tonalità.

Ho accompagnato questo processo in modo intensivo negli ultimi mesi - prima nella forma classica, con Python, terminale, messaggi di errore e snervanti cicli di configurazione. E poi: con FileMaker 2025, un passo che mi ha sorpreso - perché non era forte, ma chiaro. E perché ha dimostrato che esiste un'altra strada.

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Fatture elettroniche per le PMI: XRechnung, ZUGFeRD e ERP in un colpo d'occhio

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Panoramica dell'obbligo di emettere fatture elettroniche

La Germania non ha inventato la fattura elettronica da un giorno all'altro: è il risultato di anni di lavoro di standardizzazione (EN 16931), di normative federali e statali (B2G) e ora, attraverso la legge sulle opportunità di crescita, della graduale espansione nella vita quotidiana B2B. Dal 1° gennaio 2025, si applica una nuova situazione giuridica: una „fattura elettronica“ è tale solo se è strutturata e leggibile dal computer - i puri allegati PDF via e-mail non sono più una fattura elettronica secondo la definizione. Questo sembra un aspetto tecnico, ma ha conseguenze operative, dalla ricezione delle fatture alla contabilità e all'archiviazione.

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Dipendenza digitale: come abbiamo perso la nostra autodeterminazione a favore del cloud

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Dipendenza digitale con sistemi cloud

Ho sempre pensato che fosse un errore per le persone cedere i propri dati, che fossero nel cloud, tramite app o con qualsiasi servizio „gratuito“. Per me la sovranità dei dati non è mai stata una parola d'ordine, ma una questione di rispetto per se stessi. Chiunque utilizzi la tecnologia senza considerarne le conseguenze entra in una dipendenza che spesso si nota solo anni dopo, ma che ha un impatto ancora più profondo.

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gFM-Business e il futuro dell'ERP: intelligenza locale anziché dipendenza dal cloud

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gFM-Business e AI + grafico della conoscenza

Da oltre un decennio, il software gFM-Business rappresenta qualcosa di speciale nel mercato ERP tedesco: non si basa su un sistema ingombrante e difficile da mantenere, ma sulla piattaforma FileMaker, leggera, personalizzabile e modellata visivamente. Ciò comporta numerosi vantaggi: gFM-Business può essere espanso individualmente, funziona su Windows, macOS e iOS e può essere personalizzato sia da sviluppatori che da power user ambiziosi.

Con l'avvento dell'intelligenza artificiale (AI) - in particolare attraverso i cosiddetti modelli linguistici come ChatGPT - stanno emergendo nuove opportunità che vanno ben oltre l'automazione tradizionale. gFM-Business si sta preparando attivamente per questo futuro: con l'obiettivo non solo di gestire i dati, ma anche di sbloccare la conoscenza.

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