# AI Daily - Tech by Rubinix

Come ho creato un sito in 2 ore con AI (vs 1 mese)

Hook: Il Dilemma del Developer Moderno

Ti è mai capitato di avere un’idea per un progetto web e poi bloccarti davanti alla scelta della tecnologia giusta? Hosting, framework, design… dove iniziare? Ho vissuto esattamente questa situazione quando ho deciso di rilanciare rubinix.tech, e quello che è successo mi ha fatto riconsiderare completamente il mio approccio allo sviluppo.

La Sfida: Da Zero a Sito Funzionante

Partivo con le solite incertezze: avevo già un servizio Hostinger attivo e un dominio da rinnovare, ma non sapevo se orientarmi su un sito statico o WordPress. Conoscevo Lovable per progetti JavaScript con database Supabase, ma volevo sperimentare qualcosa di nuovo.

Come l'Intelligenza Artificiale sta Rivoluzionando la Nostra Vita Quotidiana

L’intelligenza artificiale non è più fantascienza: è già qui, intorno a noi, e sta silenziosamente trasformando il modo in cui viviamo, lavoriamo e ci relazioniamo con la tecnologia.

L’IA Invisibile nelle Nostre Giornate

Ogni mattina, quando chiediamo al nostro smartphone di impostare una sveglia o di controllare il meteo, stiamo interagendo con sistemi di intelligenza artificiale. Ma questa è solo la punta dell’iceberg.

Esempi Concreti di IA nella Vita Quotidiana

Assistenti Vocali: Siri, Google Assistant e Alexa utilizzano algoritmi avanzati di elaborazione del linguaggio naturale per comprendere e rispondere alle nostre domande.

Etica dell'IA: Navigare le Sfide Morali dell'Intelligenza Artificiale

L’intelligenza artificiale rappresenta una delle più grandi rivoluzioni tecnologiche della nostra epoca, ma con grandi poteri vengono grandi responsabilità. È tempo di affrontare seriamente le implicazioni etiche di questa tecnologia.

Le Grandi Questioni Etiche dell’IA

1. Bias e Discriminazione Algoritmica

Gli algoritmi di IA possono perpetuare e amplificare pregiudizi esistenti:

• Bias nei dati: Se i dati di training contengono pregiudizi, l’IA li replicherà
• Rappresentazione: Gruppi sottorappresentati nei dati possono essere penalizzati
• Feedback loops: I bias possono autoalimentarsi nel tempo

Esempio pratico: Sistemi di recruiting che discriminano candidate donne perché addestrati su dati storici dove gli uomini erano favoriti.