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Tag: produttività

Microsoft Teams in panne: bloccata l’apertura dei documenti Office incorporati

Un giovedì nero per milioni di utenti Microsoft Teams in tutto il mondo. Una funzionalità chiave della piattaforma di collaborazione – l’apertura dei documenti Office incorporati – è improvvisamente finita KO, scatenando frustrazione e rallentamenti in aziende e organizzazioni che fanno affidamento quotidiano sul servizio. Il cuore della collaborazione si inceppa Teams nasce con un obiettivo chiaro: fornire un ambiente unico e integrato, dove chat, canali e documenti si fondono per rendere il lavoro più veloce e collaborativo. Ma oggi, aprire un Word, un Excel o un PowerPoint direttamente da Teams si è trasformato in una missione impossibile: schermate di caricamento infinite,

Performance review 2025 per Google: meno bug, più vibe coding

Per i dipendenti di Google, “stare al passo con i tempi” significa non solo sviluppare l’intelligenza artificiale, ma anche essere in grado di utilizzarla ogni giorno. Negli ultimi mesi, l’azienda ha registrato una crescente pressione affinché i dipendenti utilizzassero strumenti di intelligenza artificiale nelle loro attività quotidiane per migliorare la produttività. Mentre Google e altri giganti della tecnologia come Microsoft spingono i limiti del possibile e cercano nuovi prodotti basati sull’intelligenza artificiale, vogliono che anche i loro dipendenti siano all’avanguardia. A giugno, ad esempio, la vicepresidente dell’ingegneria Megan Kacholia ha inviato una lettera agli sviluppatori incoraggiandoli a utilizzare strumenti di intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale rallenta lo sviluppo del software? L’analisi dei ricercatori di METR

Contrariamente alle aspettative, l’intelligenza artificiale potrebbe rallentare anziché accelerare lo sviluppo del software. Questa è la conclusione a cui sono giunti i ricercatori dell’organizzazione no-profit Model Evaluation & Threat Research (METR), che hanno condotto uno studio clinico randomizzato controllato su programmatori esperti. Durante l’esperimento, a sedici sviluppatori impegnati in grandi progetti open source sono stati assegnati 246 compiti reali, tra cui la correzione di bug e l’implementazione di nuove funzionalità. Ogni compito è stato assegnato in modo casuale a una delle due categorie: con o senza l’uso consentito di strumenti di intelligenza artificiale. Gli sviluppatori hanno stimato in anticipo il tempo necessario

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