Intelligenza artificiale: quali sono i posti di lavoro a rischio e come possiamo armarci ora

Quali lavori saranno eliminati dall'IA in futuro

Quasi nessun altro cambiamento tecnologico si è insinuato nella nostra vita quotidiana con la stessa rapidità dell'intelligenza artificiale. Quella che ieri era considerata una tecnologia visionaria del futuro, oggi è già una realtà, che si tratti di messaggiare, programmare, diagnosticare, tradurre o persino creare musica, arte o documenti legali.

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FileMaker Conferenza 2025: AI, comunità e un incidente inaspettato

FileMaker Conferenza 2025: allarme antincendio con i vigili del fuoco

La Conferenza FileMaker 2025 di Amburgo si è conclusa ed è stata una tappa speciale sotto molti aspetti. Non solo perché la conferenza di quest'anno si è concentrata su molti argomenti legati all'intelligenza artificiale, alle prestazioni e ai flussi di lavoro moderni, ma anche perché lo scambio personale e l'atmosfera „familiare“ della comunità FileMaker si sono fatti sentire ancora una volta. Per me personalmente è stato un momento intenso, stimolante e di arricchimento generale, fin dalla prima sera.

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Integrazione di MLX in FileMaker 2025: AI locale come nuovo standard

AI locale con MLX e FileMaker

Mentre MLX è stato originariamente lanciato come framework sperimentale da Apple Research, negli ultimi mesi si è verificato uno sviluppo silenzioso ma significativo: Con il rilascio di FileMaker 2025, Claris ha integrato stabilmente MLX nel server come infrastruttura AI nativa per Apple Silicon. Ciò significa che chiunque lavori con un Mac e utilizzi Apple Silicon può non solo eseguire i modelli MLX localmente, ma anche utilizzarli direttamente in FileMaker - con funzioni native, senza alcun livello intermedio.

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MLX su Apple Silicon come AI locale rispetto a Ollama & Co.

IA locale su Mac con MLX

In un momento in cui i servizi di IA centralizzati come ChatGPT, Claude o Gemini dominano le prime pagine dei giornali, molti utenti professionali hanno sempre più bisogno di un'alternativa: un'infrastruttura di IA locale e autocontrollabile. Soprattutto per i processi creativi, i dati sensibili o i flussi di lavoro ricorrenti, una soluzione locale è spesso l'opzione più sostenibile e sicura.

Chiunque lavori con un Mac, in particolare con Apple Silicon (M1, M2, M3 o M4), può ora trovare strumenti incredibilmente potenti per eseguire i propri modelli linguistici direttamente sul dispositivo. Al centro di tutto questo c'è un nuovo componente, in gran parte sconosciuto: MLX, un framework di apprendimento automatico sviluppato da Apple che probabilmente avrà un ruolo sempre più centrale nell'ecosistema AI dell'azienda nei prossimi anni.

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RAG con Ollama e Qdrant come motore di ricerca universale per i dati propri

Estendere l'IA locale con i database utilizzando RAG, Ollama e Qdrant

In un mondo di informazioni sempre più confuso, diventa sempre più importante rendere i propri database ricercabili in modo mirato, non attraverso le classiche ricerche full-text, ma attraverso risposte semanticamente rilevanti. È proprio qui che entra in gioco il principio del database RAG, una soluzione di ricerca supportata dall'intelligenza artificiale e composta da due componenti centrali:

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Ollama incontra Qdrant: una memoria locale per la vostra AI su Mac

Memoria per AI locale con Ollama e Qdrant

IA locale con memoria - senza cloud, senza abbonamento, senza distrazioni

In un articoli precedenti Ho spiegato come configurare l'Ollama sul Mac install. Se avete già completato questo passaggio, ora disponete di un potente modello di lingua locale, come Mistral, LLaMA3 o un altro modello compatibile che può essere indirizzato tramite API REST.

Tuttavia, il modello "sa" solo cosa c'è nel prompt corrente. Non ricorda le conversazioni precedenti. Ciò che manca è la memoria.

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IA locale su Mac: come installiere un modello linguistico con Ollama

AI locale installieren con Ollama sul Mac

L'intelligenza artificiale locale su Mac è da tempo pratica, soprattutto sui computer Apple-Silicon (serie M). Con Ollama si ottiene un ambiente di runtime snello per molti modelli linguistici open source (ad esempio Llama 3.1/3.2, Mistral, Gemma, Qwen). L'attuale versione Ollama è dotata di un'applicazione di facile utilizzo che consente di configurare un modello linguistico locale sul Mac con un semplice clic del mouse. In questo articolo troverete una guida pragmatica dall'installazione al primo prompt, con consigli pratici su dove tradizionalmente le cose tendono ad andare storte.

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