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Trading online automatizzato con l'intelligenza artificiale

I soldi girano come dice l’AI, dalla borsa ai conti pubblici. L’intelligenza artificiale guida sempre più le decisioni nei mercati finanziari e nei modelli economici. In questa intervista, Antonio Simeone, CEO di StonePrime US, racconta come gli algoritmi abbiano preso il posto di molte attività umane, dal trading alla previsione della crescita economica. Con oltre dieci anni di esperienza nell’applicazione dell’AI alla finanza, Simeone ha contribuito a costruire sistemi che non si limitano a eseguire ordini, ma analizzano segnali complessi per anticipare l’andamento del mercato e degli indicatori macroeconomici. Un livello di conoscenza ed elaborazioni dei dati che modifica lo scenario alla radice, offrendo un vantaggio forse incolmabile a chi può effettivamente accedere a strumenti di questo tipo. L’accesso a previsioni più tempestive consente una pianificazione industriale più reattiva, una gestione dinamica degli investimenti e un uso più efficace dei dati. Chi produce, distribuisce o gestisce servizi finanziari è chiamato ad adattarsi a una realtà in cui la velocità di calcolo e la capacità di interpretare segnali deboli possono determinare vantaggi strategici rilevanti. La finanza non è più fatta di persone: il dominio degli algoritmi «La maggior parte delle volte sono algoritmi velocissimi», dice Simeone. Già nel 2012, lavorando con un laboratorio LUISS dedicato alle criptovalute, ha osservato come l’automazione potesse anticipare le mosse dei mercati. Da allora, è diventato evidente che «non puoi essere più veloce delle macchine nel vendere nel comprare». Oggi, in molti mercati maturi, è stimato che circa il 65% delle operazioni sia generato da algoritmi, soprattutto nei fondi sistematici e nell’high-frequency trading. Gli operatori umani non sono del tutto scomparsi, ma il loro ruolo è sempre più subordinato. In molte banche di investimento, il portfolio manager chiede conferma all’algoritmo prima di entrare in posizione. Altri fondi, come quelli di tipo quantitativo, agiscono invece in completa autonomia. Questo spostamento modifica anche la struttura dei rischi: gli errori non derivano più (solo) da scelte impulsive, ma dalla logica con cui l’algoritmo è stato programmato. Nanosecondi e colocation: come funziona davvero il trading automatico Il vantaggio competitivo nell’high-frequency trading si misura in nanosecondi, e per ridurre il ritardo del segnale tutto è importante, compresa la distanza fisica tra la nostra macchina e la borsa dove stiamo operando. Simeone racconta che «la cosa bella è che sono nate delle società che affittano il fatto che loro stiano vicino alla borsa». Queste aziende offrono spazi server a pochi metri dal matching engine dei mercati: si chiama colocation, e serve a minimizzare la latenza.

Si può affittare uno spazio in questi luoghi, anche se alcuni fondi acquistano immobili attigui alle sedi di scambio proprio per installare lì i loro sistemi. Chi arriva anche solo con pochi millisecondi di ritardo vedrà sfumare l’opportunità che stava inseguendo.  Sentiment analysis e dati alternativi: la nuova materia prima della finanza In questo contesto, i dati ufficiali non bastano più. Bisogna ingegnarsi per prevedere gli andamenti e arrivare prima degli altri; oggi tra l’altro - ricorda Simeone - sono meno gli scenari in c’è effettivamente qualcuno che può accedere a informazioni prima degli altri, e quindi la capacità di fare previsioni affidabili è ancora più determinante.  Ed ecco quindi algoritmi finanziari che si nutrono di segnali deboli: movimenti delle navi, rotte aeree, spese con carta, geolocalizzazione dei dispositivi mobili, persino le emozioni rilevate nei social network. «Il tweet di Trump viene letto prima dagli algoritmi che dagli analisti», osserva Simeone. non puoi essere più veloce delle macchine nel vendere nel comprare Questi segnali costituiscono la base per la sentiment analysis: sistemi di AI che classificano in tempo reale il tono delle notizie, dei post e delle conversazioni. Incrociando questi dati con flussi di spesa e mobilità, l’algoritmo è in grado di stimare la fiducia dei consumatori, la propensione all’acquisto, la probabilità di shock di mercato. Si tratta di una lettura continua e non strutturata dell’economia, che non sostituisce le statistiche ufficiali, ma le anticipa. Questo approccio richiede capacità di calcolo elevate, normalizzazione cross-country e modelli adattivi. Significa poter accedere a dashboard aggiornate ogni giorno, anziché ogni trimestre, con vantaggi nei settori retail, logistica, credito al consumo e gestione dei rischi. L’AI calcola anche il PIL: dentro l’Acceleratore economico Uno dei progetti più recenti di Simeone è l’Acceleratore economico, un sistema che impiega machine learning e dati alternativi per stimare la crescita di un Paese. «Abbiamo visto come nei momenti di crisi, come il Covid, le banche centrali abbiano avuto differenze sostanziali tra la previsione e poi il PIL effettivo». Il nuovo modello integra informazioni da carte di pagamento, satelliti, trasporti e logistica per generare una fotografia quasi in tempo reale dell’economia. gli errori non derivano più (solo) da scelte impulsive, ma dalla logica con cui l’algoritmo è stato programmato A differenza dei modelli lineari tradizionali, questo sistema applica strumenti dell’econofisica: reti adattive, catene di Markov, feedback non lineari. L’obiettivo non è solo anticipare i dati, ma cogliere i segnali di variazione strutturale. Un esempio: un picco nei voli cargo seguito da un aumento della spesa in punti vendita alimentari può indicare un cambiamento nei flussi distributivi. Il progetto, sviluppato con un team di matematici e fisici, sarà presentato ufficialmente il prossimo 6 maggio. Per ora, Simeona ci ha potuto anticipare come i primi test mostri scostamenti inferiori all’1% rispetto ai dati ufficiali. Simeone sottolinea che è possibile offrire stime mensili, trimestrali e annuali, con una frequenza molto più alta rispetto ai report tradizionali.  Questo non significa che con questo sistema si potranno avere previsioni del PIL “perfette”, ma si avrà comunque uno strumento capace di ridurre sensibilmente il tempo di reazione delle istituzioni economiche e delle imprese.  Oggi, infatti, la maggior parte delle decisioni di politica fiscale e monetaria si basa su dati ritardati di settimane o mesi: l’analisi arriva quando l’economia si è già spostata altrove. Con l’Acceleratore economico, il calcolo del PIL non sarebbe più solo una fotografia del passato, ma una proiezione aggiornata continuamente. Questo permette di intercettare segnali di inversione (positiva o negativa) prima che si manifestino nei numeri consolidati. «Abbiamo visto che in alcuni casi è possibile rilevare cambiamenti anche nell’arco di pochi giorni», spiega Simeone. Ad esempio, un calo improvviso dei consumi in alcune aree urbane, combinato con dati di sentiment negativi, può segnalare un rallentamento imminente, ancora invisibile nei canali statistici ufficiali. Trasparenza, norme e rischi: il nodo politico della finanza algoritmica La diffusione dei sistemi automatizzati nella finanza solleva questioni che non sono solo tecniche, ma anche normative e politiche. Il regolamento europeo AI Act impone obblighi di trasparenza per l’impiego di intelligenza artificiale in settori considerati ad alto rischio, tra cui rientrano le attività finanziarie. In linea di principio, le persone devono essere informate se le loro decisioni o transazioni sono influenzate da un algoritmo. Il vantaggio competitivo nell’high-frequency trading si misura in nanosecondi Simeone osserva però che l’applicazione concreta di queste regole non è semplice: «la AI Act impone la trasparenza, ma molte volte qualcuno può scrivere qualcosa che non è vera e nessuno gli dice niente». In altri termini, il rischio non è solo quello di una regolazione debole, ma anche di un sistema ineguale, dove chi ha più risorse può aggirare gli obblighi più facilmente di chi inizia con strumenti limitati.

È qui che emerge un nodo strutturale per le imprese e le startup. Vincoli troppo rigidi, osserva Simeone, possono scoraggiare l’adozione di modelli innovativi e consolidare il dominio degli operatori già affermati. Il risultato è un ecosistema in cui l’asimmetria normativa diventa un vantaggio competitivo. A questo si aggiunge il tema della responsabilità delle decisioni algoritmiche: chi risponde se un modello produce un danno economico? Non è più sufficiente fidarsi del risultato finale. Serve una governance trasparente dei processi decisionali interni ai modelli: documentare le fonti dati, spiegare le logiche di addestramento, rendere verificabili le metriche di validazione. Solo così è possibile mantenere un equilibrio tra innovazione e tutela, senza scaricare sui clienti o sugli operatori di secondo livello i costi di un errore sistemico. Read the full article

[entyx-io]

Don’t ignore what people really say about your brand. 👂

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Why it matters for marketers:

– Brand sentiment

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90% of brand sentiment is hidden between the lines – emojis, sarcasm, inside jokes.

Chat is the most honest focus group you’ll ever get, and most brands never look.

With Entyx you can do it in a couple of clicks. 😉

[staszaranek]

💬 Make sense of language with AI.

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[digitalzaa]

How AI is Revolutionizing Social Media Marketing for Modern Businesses

In today’s digital landscape, social media marketing is no longer just about posting content and counting likes. Businesses now operate in an environment where data, personalization, and real-time engagement dictate success. Enter Artificial Intelligence (AI) – the game-changing force that’s redefining how modern businesses approach social media marketing. From predictive analytics and intelligent chatbots to personalized content recommendations, AI is driving a new era of innovation, efficiency, and ROI in social media strategies.

The Rise of AI in Social Media Marketing

AI in social media is not just a futuristic concept; it's a present-day reality. With millions of users generating massive amounts of data every minute, AI helps marketers make sense of it all. Social platforms like Facebook, Instagram, LinkedIn, and Twitter already leverage AI algorithms to improve user experience and content delivery. Smart businesses are now adopting similar tools to analyze customer behavior, automate responses, and deliver more meaningful engagement.

Key Ways AI Is Transforming Social Media Marketing

1. Data-Driven Insights and Predictive Analytics

AI algorithms are exceptional at processing large datasets and recognizing patterns that would be impossible for human marketers to detect quickly. Tools powered by AI can analyze metrics like user engagement, sentiment, content performance, and audience behavior. These insights help marketers predict trends, refine strategies, and make data-backed decisions.

For example, predictive analytics can forecast the best times to post, the types of content most likely to engage specific audiences, and which hashtags or keywords drive the most traffic. This level of insight enables businesses to stay ahead of trends and engage more effectively.

2. Hyper-Personalized Content and Recommendations

Consumers crave personalized experiences, and AI makes that possible at scale. By analyzing user preferences, past behaviors, and interactions, AI can help marketers tailor content that resonates with individual users. Whether it’s personalized product recommendations, customized email sequences, or dynamic social media ads, AI ensures that the right message reaches the right audience at the right time.

For instance, Spotify’s AI-powered recommendation engine curates daily playlists based on listening behavior, while Netflix suggests shows users are most likely to enjoy. Marketers can take a page from this playbook to deliver highly personalized social media campaigns.

3. Intelligent Chatbots and Customer Service

AI-driven chatbots have transformed customer service on social media. These bots provide instant responses, resolve common queries, and guide customers through the sales funnel – all without human intervention. What sets modern AI chatbots apart is their ability to understand natural language, context, and even emotion through sentiment analysis.

Chatbots can handle everything from order tracking and FAQs to upselling and feedback collection. This not only improves response times and customer satisfaction but also frees up human agents to focus on more complex tasks.

4. Social Listening and Sentiment Analysis

AI-powered social listening tools monitor social media channels for brand mentions, competitor activity, industry trends, and customer sentiment. These tools can detect whether users are speaking positively, negatively, or neutrally about your brand, product, or service.

This information is invaluable for reputation management, crisis prevention, and campaign optimization. By understanding the public's mood and opinions in real time, businesses can pivot their messaging or take corrective actions proactively.

5. Automated Content Creation and Scheduling

AI tools can now generate social media posts, captions, blog summaries, and even creative visuals based on minimal input. Platforms like ChatGPT or Jasper.ai assist in crafting compelling copy, while tools like Canva’s AI image generator or Lumen5 help in creating visuals and videos.

AI also enhances scheduling capabilities. Tools like Buffer, Hootsuite, and Later use AI to identify optimal posting times, auto-schedule posts, and analyze campaign performance, making social media management less time-consuming and more efficient.

6. Ad Optimization and Budget Allocation

AI is a powerful ally in managing and optimizing social media advertising. It can analyze which creatives perform best, which audiences are most responsive, and how budgets can be allocated for maximum ROI.

Machine learning models test multiple variations of ads and learn which combination of headlines, images, and CTAs perform best. Platforms like Facebook Ads and Google Ads already incorporate AI to help advertisers optimize their spending, A/B test efficiently, and improve targeting accuracy.

Benefits of AI-Powered Social Media Marketing

Increased Efficiency: Automating repetitive tasks like content scheduling, reporting, and customer service lets teams focus on strategic planning and creative development.

Improved Accuracy: AI eliminates much of the guesswork in marketing, providing data-backed recommendations that enhance campaign performance.

Scalability: AI allows businesses to engage with thousands of users simultaneously, providing personalized interactions at scale.

Better Customer Experiences: With quicker responses, tailored content, and proactive engagement, customers feel heard and valued.

Cost Savings: By optimizing ads, automating tasks, and improving targeting, AI helps reduce unnecessary spending and boosts ROI.

Real-World Examples of AI in Social Media Marketing

Coca-Cola uses AI to track consumer conversations and sentiment across social media to inform marketing and product decisions.

Sephora leverages AI chatbots on Facebook Messenger to provide personalized product recommendations and tutorials.

Domino’s Pizza uses AI-powered voice recognition and chatbots to streamline ordering via social platforms.

These brands showcase how integrating AI into social strategies can drive engagement, boost efficiency, and deliver exceptional customer service.

How to Get Started with AI in Social Media Marketing

Identify Your Goals: Are you trying to improve engagement, generate leads, optimize ad spend, or provide faster support?

Choose the Right Tools: Look for AI tools tailored to your needs, whether it's content creation (e.g., Copy.ai), analytics (e.g., Sprout Social), or automation (e.g., Hootsuite).

Start Small and Scale: Begin with one or two AI-powered solutions, test their effectiveness, and expand based on results.

Train Your Team: Educate your marketing team on AI tools and encourage a data-driven culture.

Monitor and Adapt: Continuously track performance, collect feedback, and tweak strategies to improve over time.

The Future of AI in Social Media Marketing

As AI technology continues to evolve, we can expect even more advanced capabilities, including:

Deepfake-resistant content verification

Emotion-aware content creation

Voice-command social interactions

Advanced cross-platform automation

AI influencers and virtual brand ambassadors

AI isn't replacing human marketers; it's empowering them. By handling the heavy lifting, AI allows creative teams to focus on strategy, storytelling, and building authentic brand relationships.

Conclusion

AI is not just a buzzword – it’s a revolutionary tool that is reshaping social media marketing for modern businesses. From smarter insights and real-time engagement to personalized experiences and efficient automation, AI enables brands to connect with their audiences like never before. Companies that embrace AI today are positioning themselves to thrive in the fast-paced, data-driven future of digital marketing.

Click here if you're looking to gain a competitive edge, drive meaningful engagement, and future-proof your social strategy. It's time to integrate AI into your social media marketing toolkit.

[rpaautomation]

UiPath Developer

Hi LinkedIn Community! 👋 

🚀 UiPath Automation & AI Expert | 4+ Years of Experience

I am a UiPath developer with 4+ years of expertise in web automation, Excel, PDF processing, document understanding, API integration, email bots, and Salesforce Automation. I leverage UiPath AI Center, ML Packages, and advanced AI technologies to take automation to the next level!

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[ez-works]

Sentiment Analysis: Understanding Emotions in the Digital Age

In today’s data-driven world, businesses and organizations increasingly rely on sentiment analysis to understand public opinion, customer feedback, and market trends. With the exponential rise in digital content across social media, blogs, and reviews, analyzing sentiment has become an essential tool for making data-backed decisions. Whether it’s measuring customer satisfaction, improving brand reputation, or predicting market behavior, sentiment analysis provides valuable insights into human emotions expressed in textual data.

[catchexperts]

AI in Marketing 2025: Top Trends, Tools, and Ethical Challenges

By 2025, artificial intelligence is set to redefine the marketing industry. With advancements in automation, personalization, data analysis, and decision-making, AI is transforming how brands engage with customers, optimize strategies, and create meaningful experiences. However, these opportunities come with ethical and operational challenges that marketers must address.

This blog explores the most impactful AI marketing trends for 2025, the tools shaping the future, and how businesses can prepare for what's next.

1. AI-Powered Automation: Efficiency at Scale

By 2025, AI will handle up to 85% of customer interactions through intelligent chatbots and virtual assistants. This will streamline operations, reduce response times, and free human teams for high-value strategic tasks.

Example: Photobucket uses Zendesk bots to automate FAQs, improving response time by 14% and customer satisfaction by 3%.

Takeaway: Automate repetitive tasks using AI to enhance customer service and team productivity.

2. Hyper-Personalization: A New Marketing Standard

AI will push personalization beyond basic targeting, delivering dynamic, real-time experiences based on behavior, preferences, and predictive analytics.

Example: Jasper.ai enables personalized content generation across formats, improving engagement and conversion rates.

Takeaway: Use AI-driven insights to tailor content, offers, and messaging across the entire customer journey.

3. Smarter Decision-Making with AI

AI will play a central role in strategic planning and decision-making by 2025. Predictive analytics, real-time dashboards, and data modeling will guide marketing teams in making faster, smarter decisions.

Example: ClickUp AI enables teams to visualize and act on complex data, improving operational efficiency and accuracy.

Takeaway: Integrate AI into your analytics stack to enhance forecasting, reporting, and real-time marketing decisions.

4. Ethical AI and Responsible Governance

As AI adoption grows, so do concerns about privacy, algorithmic bias, and data ethics. Companies must establish governance frameworks to ensure transparency, compliance, and consumer trust.

Key Stats: In 2022, 127 countries passed AI-related laws, reflecting the global push for regulation.

Takeaway: Develop clear AI usage policies, invest in bias detection, and prioritize ethical design in all AI-driven marketing activities.

5. The Future of Work: Workforce Transformation

AI will disrupt traditional marketing roles but also create new opportunities in strategic, creative, and AI-enablement areas.

Insight: McKinsey predicts 30% of hours worked today could be automated by 2030, while 97 million new jobs could emerge.

Takeaway: Focus on reskilling your team with AI literacy, data interpretation, and creative strategy skills.

6. Emerging AI Technologies Shaping Marketing

a. Predictive Customer Insights

Deep learning will allow marketers to predict customer needs, behaviors, and buying intent with greater accuracy, enabling proactive engagement.

b. Generative AI for Content Creation

AI tools like GPT-4 will create on-brand, audience-specific content (text, images, video), cutting production time and cost.

c. AI-Driven Programmatic Advertising

AI will enable real-time audience targeting and creative optimization, maximizing ROI through smarter ad placements.

d. Sentiment Analysis & Emotional Intelligence

AI models will detect emotional tone in feedback and social media, helping brands fine-tune messaging and CX strategies.

e. AI + AR: Immersive Brand Experiences

Combining AI with augmented reality will create dynamic, personalized brand experiences, especially in e-commerce and retail.

7. Ethical Considerations in AI Marketing

Data Privacy: Companies must ensure GDPR compliance and transparency in data usage.

Bias in Algorithms: Regular audits are needed to prevent discriminatory practices.

Explainability: Brands should communicate how AI decisions affect users.

Job Displacement: Ethical adoption includes reskilling and supporting displaced workers.

Conclusion: Preparing for the AI-Driven Future

The future of AI in marketing is filled with promise and responsibility. Marketers who embrace automation, personalization, and ethical governance will gain a competitive edge. Now is the time to invest in AI tools, upskill your team, and align your strategies with this fast-evolving landscape.

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[alicializ]

The Impact of Social Media Monitoring Services on Brand Growth

Social media moves fast, and keeping up can be a challenge! Social Media Monitoring Services help businesses track brand mentions, customer feedback, and industry trends in real-time. Whether it’s managing reputation, analyzing competitors, or improving engagement, monitoring gives you valuable insights to stay ahead.

Have you used Social Media Monitoring Services before? What tools or strategies have worked for you? Let’s discuss the benefits, challenges, and best practices! Whether you're a business owner, marketer, or just curious about social media trends, share your thoughts and experiences.

[fragmentosdeumdia]

dois mil e vinte

Namorei um rapaz durante quase três anos, e nossa história teve um começo inesperado. Tudo começou quando entrei na mesma empresa que ele, em novembro de 2019. Alguns meses depois, em março de 2020, com o início da pandemia, decidi morar sozinho novamente. Aluguei um apartamento e me permiti viver uma nova fase (loucura ou amor próprio?).

Após um tempo morando só, anunciei que estava procurando alguém para dividir o espaço comigo. Foi então que ele viu meu anúncio e entrou em contato. Coincidentemente, ele também queria sair da casa dos pais por motivos pessoais e buscava independência (o sonho de todo jovem).

Três meses depois, decidimos fazer um jantar. Era o auge da pandemia, não podíamos receber família ou amigos. Lembro perfeitamente: compramos um vinho, fizemos uma macarronada ao som de Lana Del Rey e, posteriormente, Lady Gaga (Não julguem as escolhas musicais). Mesmo em meio ao caos do mundo, fomos felizes. O álcool e a solitude nos levaram a segunda fase: Cama. A intenção inicial era apenas "deixar o álcool sair", (eu conto ou vocês contam?). Foi intenso, cuidadoso, respeitoso. O melhor s3x0 dos últimos meses.

No dia seguinte, evitamos nos olhar nos olhos, talvez por vergonha, talvez por medo de encarar o que aquilo significava. Eu entrava na empresa ��s 12h, ele às 11h. Para evitar encontrá-lo, fiquei apenas no meu setor. Mas...

[jaroeducations]

NLP in Business: Techniques and Applications You Need to Know

Natural Language Processing (NLP) is revolutionizing business by enabling machines to understand and generate human language. It powers tools like chatbots and sentiment analysis, improving customer support and decision-making. NLP enhances data analysis, extracting valuable insights from unstructured text. Additionally, it breaks communication barriers with speech recognition and language translation, driving global business growth. As AI evolves, NLP offers endless opportunities for automation and personalized customer experiences Read More..

[mfilterit]

Contextual Ads: Find the perfect Ad placements with AI-ML powered contextual relevancy checks

mFilterIt covers multiple platforms that include YouTube, Instagram, OTT and various formats like Open Web, Videos, Facebook, Instagram Reels, YouTube Shorts, OTT shows or episodes to enhance brand recognition & recall with appropriate ad targeting at the right place. 

The targeting capabilities include:   

Demographical and geographical – Age, gender, countries, regions, cities, languages, etc.  

Device targeting – Laptops, tablets and mobiles

Context-relevant video level – Logo, emotions, audio, landscape and locations, etc.

Conditional targeting – Keywords, reels & shorts, and other platform-recommended video and open web, etc.  

Read more: Contextual Ads

[sudarshannarwade]

NLP Tools for Text Analysis

NLP tools automate the analysis of text for patterns and sentiments.

They include features for text mining, sentiment analysis, and language interpretation.

Key tools offer scalability, accuracy, and integration with various platforms.

Used widely in marketing, finance, healthcare, and research. read more

[alkirachristopher]

Vee Technologies' Natural Language Processing Services

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