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whip bullsman ha riferito che il 3 ottobre, secondo rapporti esteri, nvidia ha ampliato la sua partnership con accenture per aiutare le aziende ad espandere l'adozione dell'intelligenza artificiale.

secondo un comunicato stampa diffuso mercoledì (2 ottobre), la domanda di intelligenza artificiale generativa ha aiutato accenture a ottenere ordini per 3 miliardi di dollari nel suo ultimo anno fiscale.

la partnership ampliata include la formazione di un gruppo aziendale nvidia progettato per aiutare i clienti a gettare le basi per le capacità di intelligenza artificiale degli agenti in collaborazione con ai refinery di accenture, basato sullo stack ai di nvidia.

"la nostra collaborazione con nvidia apre nuovi orizzonti importanti, consentendo ai nostri clienti di essere in prima linea nell'utilizzo dell'intelligenza artificiale generativa come catalizzatore per la reinvenzione", ha affermato julie sweet, presidente e ceo di accenture. accenture ai refinery creerà opportunità per le aziende per reimmaginare processi e operazioni, scoprire nuovi modi di lavorare e adattare le soluzioni ai a tutta l'azienda per contribuire a promuovere il cambiamento continuo e creare valore.

secondo il comunicato stampa, accenture ai refinery sarà disponibile su tutte le piattaforme cloud pubbliche e private e sarà integrato con altri gruppi aziendali accenture per accelerare lo sviluppo dell'intelligenza artificiale nell'ecosistema saas (software-as-a-service) e cloud ai.

la partnership fa seguito a quella tra accenture e oracle iniziata a maggio per aiutare i clienti ad accelerare l’adozione dell’intelligenza artificiale generativa nei loro istituti finanziari.

passando ad altre notizie sull’intelligenza artificiale, la tecnologia sta svolgendo un ruolo sempre più importante nello sviluppo di software, contribuendo a rimodellare il commercio, accelerare il lancio di prodotti e creare esperienze cliente più personalizzate.

strumenti di codifica come github copilot e codex di openai stanno cambiando il modo in cui le aziende sviluppano e distribuiscono software. questi modelli avanzati di machine learning possono suggerire frammenti di codice, eseguire funzioni o creare interi file di codice utilizzando suggerimenti o codice esistente.

"gli strumenti di codifica ai migliorano notevolmente la produttività degli sviluppatori automatizzando alcune attività ripetitive e suggerimenti di codice", ha dichiarato a pymnts dhaval gajjar, cto della società saas textdrip (1 ottobre). mercato.

ha affermato che questi strumenti mantengono la qualità del codice secondo le migliori pratiche e rilevano potenziali bug durante la fase di sviluppo. riduce i lunghi processi di test e debug, risparmiando così molto tempo e risorse.