L’intelligenza artificiale è un’arena in fermento, un vero e proprio campo di battaglia tecnologico. In questo scenario, Ema irrompe sulla scena con EmaFusion, un nuovo modello linguistico che promette di sbaragliare la concorrenza, superando colossi come O3, Gemini e Sonnet. La sfida? Offrire prestazioni superiori in termini di accuratezza e, soprattutto, di costo.
Dimenticate i sistemi monolitici. EmaFusion adotta un approccio innovativo: un sistema di giudizio “a cascata” che adatta dinamicamente le risorse in base alle esigenze. Immaginate di poter calibrare il modello in base al compito specifico, ottimizzando sia la precisione che la spesa.
Surojit Chatterjee, il CEO di Ema, descrive EmaFusion come un “cervello task-intelligente”. Un’analogia che rende bene l’idea: questo modello non si limita a processare dati, ma “pensa” al problema, lo scompone in parti più piccole e le affida all’intelligenza artificiale più adatta per risolverle. Pensate all’analisi di un contratto complesso, alla gestione di richieste di assistenza clienti intricate o alla preparazione di un report trimestrale (QBR). EmaFusion scompone questi obiettivi ambiziosi in sotto-compiti, assegnando ognuno al modello più appropriato, da soluzioni open-source a GPT-4, per poi ricomporre il tutto in un risultato coerente.
I numeri parlano chiaro. Secondo i dati forniti da Ema, EmaFusion raggiunge un’accuratezza del 94,3%, surclassando il pur valido ChatGPT O3Mini (fermo al 91,7%). Ma la vera sorpresa è il costo: solo 5,21 dollari per 1000 prompt, un’inezia rispetto alla media di mercato di 16,29 dollari e un risparmio di quasi 20 volte rispetto a GPT-4.
Chatterjee sottolinea un punto cruciale: il mercato attuale dei modelli linguistici è un labirinto di complessità e compromessi. Ogni modello ha i suoi punti di forza e di debolezza: alcuni sono veloci ed economici, altri eccellono nella programmazione, altri ancora nel ragionamento. La difficoltà sta proprio nello scegliere il modello giusto al momento giusto, bilanciando accuratezza, costo e velocità di risposta.
“Molte aziende finiscono per affidarsi a un singolo modello costoso per tutti i compiti, una strategia insostenibile nel lungo periodo”, spiega Chatterjee. Una soluzione unica, infatti, raramente riesce a garantire la precisione e l’affidabilità necessarie per le attività aziendali. EmaFusion nasce proprio per superare questi limiti, sfruttando modelli auto-ottimizzanti per una selezione fluida dei large language model e un’esecuzione affidabile dei compiti.
“I limiti attuali dell’intelligenza artificiale risiedono nel costo, nella complessità e nella mancanza di trasparenza”, conclude Chatterjee. In un contesto in cui le aziende devono affrontare una mole crescente di lavoro con risorse limitate, EmaFusion offre un modo per sfruttare l’intelligenza collettiva di più large language model senza sprecare potenza di calcolo e denaro. L’ambizione è chiara: diventare il livello di coordinamento che guiderà la prossima generazione di intelligenza artificiale aziendale autonoma.
Per approfondire: https://www.ema.co/emafusion
In sintesi:
EmaFusion promette un’accuratezza del 94,3% a un costo ridotto di circa il 75% rispetto alla media del mercato.
Il modello scompone in modo intelligente i compiti complessi, assegnandoli all’intelligenza artificiale più adatta per risolverli.
- Ema sta collaborando con aziende leader come KPMG e Hitachi per accelerare l’adozione dell’intelligenza artificiale in ambito aziendale.
