Una cosa che continuo a notare quando guardo i progetti di AI:
La previsione è facile. L'esecuzione è difficile.
La maggior parte dei sistemi AI oggi sono costruiti per analizzare i dati e generare previsioni:
🔹 Cosa potrebbe succedere dopo
🔹 Quale asset potrebbe sovraperformare
🔹 Quale decisione dovrebbe prendere un utente
🔹 Come un processo può essere ottimizzato
E mentre questo è utile, l'ultimo passo è solitamente lasciato agli esseri umani.
L'AI prevede.
L'utente esegue.
Ciò che ha catturato la mia attenzione riguardo a @OpenLedger è il passaggio verso un modello diverso.
Con Octoclaw, l'obiettivo non è solo fornire raccomandazioni. È creare un'infrastruttura dove gli agenti AI possono effettivamente interagire con applicazioni, strumenti e flussi di lavoro per completare compiti per conto degli utenti.
Questo cambia completamente l'equazione.
Invece di:
📊 Dati → Previsione → Azione Umana
Otteniamo:
📊 Dati → Ragionamento AI → Esecuzione AI
Qui è dove iniziano molte delle vere sfide:
⚡ Affidabilità
⚡ Gestione dei permessi
⚡ Responsabilità
⚡ Azioni verificabili
⚡ Fiducia nei sistemi autonomi
Costruire un'AI che prevede le tendenze di mercato è una cosa.
Costruire un'AI che può eseguire azioni in ambienti reali in modo sicuro è una categoria completamente diversa di problema.
Ecco perché sono sempre più interessato a progetti che si concentrano sull'esecuzione piuttosto che solo sull'intelligenza.
La prossima fase dell'AI potrebbe non riguardare il fare previsioni migliori.
Potrebbe riguardare il trasformare quelle previsioni in azioni.
$OPEN #openledger $OPEN
La previsione è facile. L'esecuzione è difficile.
La maggior parte dei sistemi AI oggi sono costruiti per analizzare i dati e generare previsioni:
🔹 Cosa potrebbe succedere dopo
🔹 Quale asset potrebbe sovraperformare
🔹 Quale decisione dovrebbe prendere un utente
🔹 Come un processo può essere ottimizzato
E mentre questo è utile, l'ultimo passo è solitamente lasciato agli esseri umani.
L'AI prevede.
L'utente esegue.
Ciò che ha catturato la mia attenzione riguardo a @OpenLedger è il passaggio verso un modello diverso.
Con Octoclaw, l'obiettivo non è solo fornire raccomandazioni. È creare un'infrastruttura dove gli agenti AI possono effettivamente interagire con applicazioni, strumenti e flussi di lavoro per completare compiti per conto degli utenti.
Questo cambia completamente l'equazione.
Invece di:
📊 Dati → Previsione → Azione Umana
Otteniamo:
📊 Dati → Ragionamento AI → Esecuzione AI
Qui è dove iniziano molte delle vere sfide:
⚡ Affidabilità
⚡ Gestione dei permessi
⚡ Responsabilità
⚡ Azioni verificabili
⚡ Fiducia nei sistemi autonomi
Costruire un'AI che prevede le tendenze di mercato è una cosa.
Costruire un'AI che può eseguire azioni in ambienti reali in modo sicuro è una categoria completamente diversa di problema.
Ecco perché sono sempre più interessato a progetti che si concentrano sull'esecuzione piuttosto che solo sull'intelligenza.
La prossima fase dell'AI potrebbe non riguardare il fare previsioni migliori.
Potrebbe riguardare il trasformare quelle previsioni in azioni.
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