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I principali punti salienti di ZDNET
- ZDNET testa l’intelligenza artificiale con un utilizzo pratico nel mondo reale.
- Nessuna influenza da parte del fornitore, nessun accesso alle revisioni pre-pubblicazione.
- I take a look at standardizzati consentono confronti equi tra i “migliori”.
Qui a ZDNET sappiamo di avere una responsabilità enorme. Sappiamo che spesso prendi decisioni di acquisto in parte sulla base delle nostre recensioni. È importante ricevere recensioni chiare, imparziali e ben ponderate in modo da avere un punto di partenza affidabile per decidere dove spendere i tuoi soldi e/o il tuo tempo.
E sì, prendiamo questa responsabilità altrettanto seriamente per i prodotti gratuiti, perché al giorno d’oggi il tempo è una risorsa scarsa quanto il denaro contante. Non vogliamo che tu sprechi il tuo tempo più di quanto vogliamo che tu sprechi i tuoi soldi.
Inoltre: politica AI di ZDNET
A volte collaboriamo con i fornitori per ottenere l’accesso ai loro prodotti e servizi al high-quality di esaminarli. Ma non riescono mai a vedere le recensioni prima della pubblicazione. Non riescono mai a influenzare ciò che diciamo nelle nostre recensioni. Le nostre recensioni sono sempre corrette e focalizzate sulla valutazione dei prodotti in base alla loro utilità per i nostri lettori.
Come testiamo l’intelligenza artificiale nel 2026
Quindi parliamo di come testiamo l’intelligenza artificiale qui su ZDNET. Tieni presente che l’intelligenza artificiale si sta insinuando in quasi tutto, quindi è un portafoglio piuttosto ampio. Esaminiamo modelli linguistici di grandi dimensioni, strumenti di sviluppo, generatori di immagini, applicazioni abilitate all’intelligenza artificiale e persino dispositivi occasionali di intelligenza artificiale come aspirapolvere (buon uso dell’intelligenza artificiale) e pin AI (non così tanto).
Testiamo prodotti e servizi in base a un’ampia gamma di fattori. La nostra direttiva principale è che tutte le revisioni richiedono esperienza pratica e take a look at nel mondo reale. In pratica, ciò significa che anche se potremmo riportare i risultati di un benchmark in un comunicato stampa, non li consideriamo nelle recensioni.
Quando guardiamo prodotti e servizi, tendiamo a presentare due diversi tipi di recensioni. Quando cerchiamo i migliori risultati in una categoria, produciamo i nostri elenchi “Better of”. Quando approfondiamo un prodotto o un servizio, spesso raccontiamo storie personali sulle nostre esperienze a lungo termine nell’utilizzo di quel prodotto. Questi diversi approcci ci consentono di esplorare prodotti e servizi da numerous prospettive.
Come eseguiamo le revisioni comparative
La produzione delle nostre recensioni comparative (chiamate anche “liste migliori”) è in realtà un processo in tre fasi. La prima fase è la costruzione di criteri di valutazione che ci aiutino a confrontare oggettivamente i prodotti. La seconda fase è la scelta dei prodotti da confrontare. E la terza fase è il confronto effettivo dei prodotti take a look at per take a look at.
Quando iniziamo ci chiediamo sempre: “Come valuteremo questa categoria?” Di solito costruisco una serie di take a look at, che poi documento nell’articolo della lista migliore. I take a look at ci aiutano a valutare prestazioni, valore, utilità, accuratezza, sicurezza, privateness e altro ancora. Ci piace standardizzare un take a look at in modo che, quando è il momento di confrontare i prodotti, sappiamo di essere obiettivi.
Advert esempio, nella recensione dei migliori chatbot, è presente una metodologia di take a look at completa documentata alla high-quality del prodotto. Controlla. Lo stesso vale per il confronto tra i migliori generatori di immagini AI.
Quando si tratta di scegliere i prodotti candidati, spesso ci sono alcuni prodotti ovvi che vengono aggiunti alla nostra lista di candidati alla selezione. Advert esempio, se si considerano i chatbot, ChatGPT, Gemini e Claude sono ovvi candidati.
Poi scaviamo più a fondo. Esaminiamo prodotti o servizi che i lettori ci hanno chiesto di valutare. Aggiungiamo i candidati in base al buzz generale attorno a una categoria proveniente da luoghi come discussion board, gruppi di utenti e social media. E a volte (ma non sempre), aggiungeremo un prodotto come candidato quando un fornitore porta alla nostra attenzione un prodotto pertinente e si adatta bene alla categoria.
Di solito ci ritroviamo con una lista di candidati composta da cinque a dieci prodotti. Spesso, una rapida occhiata alla metodologia di take a look at elimina alcuni prodotti. Alcuni sono troppo costosi rispetto agli altri. Alcuni semplicemente non si adattano.
Advert esempio, vengo costantemente proposto da venditori con corsi a pagamento che pensano che il loro materiale didattico sia così buono che dovrebbe essere incluso nel nostro elenco delle migliori lezioni gratuite. Nonostante il loro fervore, i loro corsi a pagamento non saranno mai inclusi in un elenco di offerte gratuite.
Il processo di scelta dei candidati al take a look at, di organizzazione dell’accesso ai prodotti e servizi e di garanzia che tutto sia pronto per lo svolgimento dei take a look at può variare nel tempo. Quando ho dato il mio primo sguardo ai costruttori di siti net con intelligenza artificiale l’anno scorso, ci sono volute 231 e-mail avanti e indietro con i fornitori e più di sei mesi per mettere tutto a posto in modo da poter testare i loro prodotti. Quest’anno, l’aggiornamento del progetto ha richiesto solo due mesi e meno di 50 e-mail in totale.
Ciò mi porta advert altri due punti: il take a look at vero e proprio e il nuovo take a look at. Il take a look at vero e proprio è semplice, anche se richiede molto tempo. Poiché disponiamo già di una metodologia di take a look at e di una serie di take a look at normal nel momento in cui avremo i prodotti in mano o gli account di servizio impostati, possiamo semplicemente eseguire i take a look at. Registriamo i risultati take a look at per take a look at, schermata per schermata.
Successivamente, proviamo a normalizzare i risultati, spesso facendo un po’ di calcoli per dare ai prodotti un valore e un peso comparativi in termini di prestazioni. Sono documentati anche i criteri per tali parametri.
E poi, l’elenco viene pubblicato. Ma questa non è la high-quality della storia.
In un campo in rapida evoluzione come quello dell’intelligenza artificiale, i prodotti e i servizi non si fermano. Alcuni prodotti si bloccheranno e bruceranno, alcuni fornitori finiranno i fondi o qualcos’altro andrà terribilmente storto. Per altri, miglioreranno sempre di più. In ogni caso, dopo sei mesi o un anno, le migliori liste sono praticamente out of date. Questo è stato certamente il caso delle recensioni sui costruttori di siti Internet AI. L’anno scorso erano tutti piuttosto terribili. Quest’anno ce ne sono alcuni che sono davvero fantastici.
Alcune delle mie recensioni comparative preferite per la categoria AI includono:
Convivere con i prodotti
Un altro modo in cui esaminiamo i prodotti IA è convivere con loro e realizzare progetti con loro. Queste vanno oltre le revisioni tradizionali perché sottoponiamo i prodotti e i servizi a giorni e settimane (a volte mesi e anni) di lavoro.
Gli esempi più importanti di ciò sono i miei articoli relativi alla codifica. È molto difficile confrontare oggettivamente gli strumenti di codifica dell’intelligenza artificiale senza effettivamente costruire qualcosa. Ma codificare un compito in classe è molto diverso dalla creazione di un prodotto o dal debug di un problema attivo del cliente.
Spesso questi progetti sono in corso. Questo lavoro in corso genera tantissime cose interessanti di cui parlare. Cambiano anche le impressioni.
Quando ho guardato per la prima volta l’intelligenza artificiale di codifica del Codex di OpenAI, period molto presto e non mi piaceva affatto. Man mano che il Codex migliorava, ho effettuato un altro take a look at, questa volta per vedere se potevo aggiornare il mio prodotto di sicurezza. Sono riuscito a ottenere 24 giorni di codifica in 12 ore, ma ho trovato anche alcune insidie. Man mano che il servizio migliorava ulteriormente, ho effettuato un altro take a look at, in cui mi sono ritrovato a produrre 4 anni di sviluppo del prodotto in 4 giorni.
Lo stesso tipo di articoli di revisione esperienziale sono usciti su Gemini, ChatGPT, Claude Code, i vari generatori di immagini e altro ancora. Man mano che gli strumenti continuano advert evolversi, continuiamo a trovare nuovi modi per utilizzarli e a sottoporli a ulteriori take a look at e approfondimenti.
È un processo continuo e possiamo accompagnarti nel viaggio. Ecco alcuni dei miei preferiti dal mondo dell’intelligenza artificiale:
Tu sei una parte importante del processo
Riceviamo molti suggestions dai lettori tramite e-mail, social community e commenti agli articoli. Ci aiuti a capire cosa vuoi che guardiamo. Apprezziamo anche che tu ci mantenga a uno normal piuttosto elevato.
Apprezziamo molto anche quando condividi le tue impressioni sui prodotti che esaminiamo. Molti di voi sono abbastanza esperti e competenti. Quindi le tue prospettive ci aiutano davvero a tenerci informati, il che, a sua volta, ci aiuta advert accrescere la nostra conoscenza e a mantenerti ancora più informato. In effetti, il nostro lavoro qui su ZDNET è sottoposto a revisione paritaria da milioni di colleghi professionisti, utenti esperti e appassionati: voi, i lettori di ZDNET.
Siamo diligenti riguardo alle nostre recensioni perché sappiamo quanto sono importanti per te, quanto le prendi in considerazione quando prendi decisioni di acquisto e che stai mettendo in gioco tempo e denaro reali, spesso in base a ciò che condividiamo su ZDNET.
Sentiti sempre libero di contattarci se vuoi che guardiamo qualcosa di nuovo. In quale categoria, prodotto o servizio di intelligenza artificiale vuoi che ci tuffiamo successivamente? Fatecelo sapere nei commenti qui sotto.
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