• Napster rinasce come app dedicata alla creazione e alla collaborazione musicale tramite IA
• Collaboratori virtuali basati su un'intelligenza artificiale avanzata ti aiutano a comporre la musica che desideri
• Il servizio è disponibile tramite app per iOS e Android, oltre a una versione web

Chiunque sia abbastanza grande da ricordare il boom del file-sharing dei primi anni 2000 ricorderà Napster. Era la piattaforma di scambio musicale che mandò in crisi internet, sfidò le leggi sul copyright e fu chiusa a colpi di sentenze, solo per vedere la sua idea cardine rinascere in seguito grazie a Spotify, Apple e tutti gli altri.

Ora Napster è tornato e, invece di limitarsi alla condivisione, punta tutto sulla creazione e sulla collaborazione musicale tramite l'IA. La nuova app di Napster per iOS e Android (o via web) è costruita interamente attorno a contenuti generati dall'intelligenza artificiale e strumenti di creazione in tempo reale. Napster può essere considerato come una sorta di hub per tutto ciò che riguarda l'audio: offre musica basata sull'IA, podcast, esperienze di benessere e quella che l'azienda definisce "creazione collaborativa".

"Napster è nato per abbattere i confini e lo stiamo facendo di nuovo", ha dichiarato John Acunto, CEO di Napster. "Consideriamo questo come una dichiarazione che l'era del consumo passivo è finita. I fan non sono qui per farsi somministrare una playlist. Sono qui per co-creare, per fondere la propria identità con artisti IA in tempo reale e per dare forma alla colonna sonora di una nuova era".

Come usare il nuovo Napster

Senza il coinvolgimento delle case discografiche tradizionali, Napster sta sicuramente sfidando ancora una volta i limiti della musica. Tuttavia, entra in uno spazio già occupato da realtà consolidate come Suno, che offrono strumenti probabilmente più dettagliati per la generazione musicale tramite IA, oltre a dover fare i conti con le forti critiche rivolte all'intero settore.

Il punto a favore è che creare musica con il nuovo Napster è indubbiamente semplice. Una volta aperta l'app, viene chiesto di scegliere un collaboratore IA per supportare la creazione. Ogni mentor virtuale rappresenta un genere diverso: hip-hop, rock, country, pop, indie e così via. Basta selezionare il proprio tutor musicale e digitare il tipo di brano che si desidera comporre; l'app genererà quindi le tracce. Da quel momento in poi, però, non si ha molto controllo sulla resa sonora finale.

Ho scaricato l'app di Napster e ho chiesto a uno dei suoi collaboratori IA, @nyx Nina Jenkins (specialista in musica hip-hop), di aiutarmi a creare qualcosa con un "Bristol, UK sound like Massive Attack". Dopo pochi secondi, Bristol Nights — la mia creazione IA da 3 minuti e 7 secondi — era pronta e condivisibile. Era persino accompagnata da un video di Nina che rappava, sebbene il labiale non fosse sincronizzato con la canzone. L'app ha anche generato alcune tracce simili da ascoltare.

Tutti i brani suonavano cupi e malinconici, come richiesto, ma risultavano un po' senz'anima e piatti, quasi troppo perfetti, pur rimanendo piacevoli all'ascolto: una critica ormai classica per la maggior parte della musica generata dall'intelligenza artificiale.

Dato che il sistema ha utilizzato "Massive Attack" e "Bristol" come testi all'interno delle canzoni, non credo che Napster abbia davvero compreso qualcosa della storica band britannica o della scena trip-hop di Bristol degli anni '90.

E gli artisti?

Non è la prima volta che Napster si avventura nel campo dell'intelligenza artificiale. L'anno scorso ha lanciato un prodotto hardware chiamato Napster View AI, che proietta esperti olografici basati su IA sulla scrivania per assistere l'utente in qualsiasi attività. Inoltre, utilizzando la versione per macOS della nuova app, è possibile interagire con gli esperti musicali tramite l'hardware Napster View su un secondo schermo dedicato.

I compagni video basati su IA conversazionale all'interno dell'app sono un tocco interessante e rendono la creazione musicale un'esperienza più collaborativa. Tuttavia, considerando la forte opposizione degli artisti tradizionali verso la musica generata dall'IA, è difficile prevedere come la nuova direzione di Napster verrà accolta da chi ricorda i suoi anni d'oro nei primi anni 2000. Detto questo, è quasi certo che attirerà un pubblico più giovane.

Resta da capire se tutto ciò basterà a rendere Napster nuovamente rilevante. Per gli ascoltatori più maturi, il brand porta ancora con sé il peso di battaglie legali, polemiche e di un'industria discografica che un tempo ha contribuito a stravolgere. Per i più giovani, invece, nulla di tutto questo conta davvero. Per loro, Napster non è un monito del passato, ma solo un'altra piattaforma creativa in un mondo dove la musica è qualcosa da generare, remixare e condividere in tempo reale, senza coinvolgere necessariamente artisti reali.

Se l'originale Napster puntava a sottrarre il controllo all'industria, questa nuova versione scommette che la prossima rivoluzione consisterà nel sottrarre il controllo anche all'artista.

• OpenAI ha annunciato che ritirerà a breve il modello GPT-4o insieme a diverse altre versioni precedenti.
• GPT-4o vanta una base di utenti piccola ma estremamente appassionata, che ha accolto con disappunto questa decisione.
• OpenAI ritiene tuttavia che il nuovo modello GPT-5.2 integri molte delle funzionalità che hanno reso popolare GPT-4o.

Lo scorso agosto OpenAI aveva ufficialmente mandato in pensione una serie di modelli, tra cui GPT-4o. La decisione aveva scatenato un’immediata ondata di proteste, costringendo l’azienda a ripristinarlo. Tuttavia, la sua ora sembra essere scoccata definitivamente: GPT-4o sta per essere rimosso una volta per tutte.

In un annuncio sul blog aziendale, OpenAI ha spiegato che "il 13 febbraio 2026... ritireremo da ChatGPT i modelli GPT-4o, GPT-4.1, GPT-4.1 mini e OpenAI o4-mini".

L'azienda ha aggiunto che è necessario un "contesto specifico" riguardo a GPT-4o, sottolineando che, dopo il lancio di GPT-5 e il primo ritiro di GPT-4o, sono arrivati "feedback inequivocabili" dagli utenti. Era emerso che molti clienti "avevano bisogno di più tempo per migrare casi d'uso fondamentali, come l'ideazione creativa, e che preferivano lo stile conversazionale e il calore di GPT-4o".

Tuttavia, con il rilascio di GPT-5.1 e GPT-5.2, OpenAI ritiene di aver risolto gran parte di queste criticità. Inoltre, la società dichiara che solo lo 0,1% degli utenti "sceglie ancora GPT-4o quotidianamente", aggiungendo di essere consapevole che questa mossa risulterà "frustrante" e che "la decisione non è stata presa alla leggera". Eppure, conclude l'azienda, questo passaggio "ci permette di concentrarci sul miglioramento dei modelli più utilizzati oggi".

Fine della corsa

Come c’era da aspettarsi, vista la reazione al primo ritiro di agosto, l’ultimo annuncio non è stato accolto positivamente da una parte degli utenti di ChatGPT.

Scrivendo su Reddit, ad esempio, l’utente ClankerCore ha dichiarato: “È ora di tornare su change.org e ricominciare a firmare petizioni. Abbiamo riportato indietro 4o l’ultima volta, lo faremo di nuovo”. Per un altro abbonato a ChatGPT Plus, la decisione è stata ancora più drastica: “È il momento di disdire”.

In un altro thread, un utente ha spiegato nel dettaglio i motivi per cui vorrebbe continuare a usare GPT-4o: “Molti utenti (me compreso) ritengono che GPT-4o offrisse qualcosa di unico, non solo in termini di prestazioni, ma anche di personalità, calore e coerenza. Alcuni di noi hanno costruito progetti creativi a lungo termine, routine di supporto emotivo o flussi di lavoro di studio basati specificamente su questo modello. Perderlo del tutto, senza nemmeno una modalità legacy o un'opzione di fallback, è un colpo brusco e profondamente deludente”.

Tuttavia, sembra improbabile che OpenAI cambi idea. Nel post citato in precedenza, l'azienda ha affermato che “la stragrande maggioranza degli utenti è passata a GPT-5.2”, aggiungendo che questo modello dispone di funzionalità integrate per gestire “stili e toni di base come 'Amichevole', oltre a controlli per parametri come calore ed entusiasmo”. Pare quindi che OpenAI sia convinta che GPT-5.2 soddisfi gli standard fissati da GPT-4o e che rappresenti un sostituto adeguato.

Resta da vedere se tutto ciò basterà a placare la piccola ma appassionata base di utenti di GPT-4o. Ma dato che OpenAI appare sicura che GPT-5.2 risponda alle esigenze del suo pubblico, tutto lascia pensare che questa sia davvero la fine della corsa per GPT-4o.

• ChatGPT ha lanciato a livello globale la sua nuova funzione di previsione dell'età in vista del debutto della nuova Modalità Adulti.
• Alcuni utenti adulti vengono erroneamente etichettati come adolescenti.
• Gli utenti, frustrati, temono che le procedure per superare queste restrizioni imprecise possano violare la loro privacy.

Il nuovo modello di intelligenza artificiale per la previsione dell'età di ChatGPT è in fase di distribuzione globale, ma si sta dimostrando fin troppo zelante nel tentativo di individuare gli utenti minorenni per attivare automaticamente i filtri sui contenuti della "modalità adolescenti".

L'idea di utilizzare l'IA per identificare i minori e indirizzarli verso una versione dedicata del chatbot ha una sua logica, specialmente in vista dell'imminente lancio della modalità per adulti di ChatGPT. OpenAI è convinta che i propri modelli siano in grado di dedurre l'età probabile di un utente basandosi sul comportamento e sul contesto.

Tuttavia, sembra che ChatGPT non stia applicando queste misure protettive solo agli under 18. Diversi abbonati adulti si sono ritrovati declassati alla versione per adolescenti, con restrizioni che impediscono loro di affrontare temi più maturi con l'IA. Si tratta di un problema ricorrente fin da quando OpenAI ha iniziato i test della funzione un paio di mesi fa, ma ciò non ne ha impedito il rilascio su più vasta scala.

I dettagli tecnici di questa funzionalità rimangono poco chiari. OpenAI afferma che il sistema incrocia segnali comportamentali, cronologia dell'account, pattern di utilizzo e, occasionalmente, analisi del linguaggio per stimare l'età. In caso di incertezza, il modello sceglie la strada della massima prudenza. All'atto pratico, questo significa che gli account più recenti, gli utenti attivi in orari notturni o chiunque ponga domande su temi rilevanti per i giovani rischiano di finire nella rete di protezione, anche se sono abbonati alla versione Pro da molto tempo.

Conferma dell'identità tramite IA

A prima vista, sembra il classico caso in cui le buone intenzioni si scontrano con un'implementazione approssimativa. OpenAI punta chiaramente a creare un'esperienza più sicura per i più giovani, data la crescente diffusione dello strumento in ambito educativo, nei contesti familiari e nei progetti creativi degli adolescenti.

Per gli utenti segnalati erroneamente, l'azienda afferma che la risoluzione è semplice: è possibile confermare la propria età tramite uno strumento di verifica nelle impostazioni. OpenAI si affida a un servizio terzo, Persona, che in alcuni casi può richiedere l'invio di un documento d'identità ufficiale o di un video-selfie per confermare l'identità dell'utente. Per molti, tuttavia, il problema principale non è il passaggio burocratico in più, ma il fatto di essere stati "fraintesi" da un chatbot e di dover fornire ulteriori dati personali per smentire tale valutazione.

La richiesta di un documento d'identità, anche se opzionale e anonimizzata, solleva interrogativi sulla raccolta dei dati, sulla privacy e sulla possibilità che si tratti di un espediente per introdurre politiche di verifica dell'età più aggressive in futuro. Alcuni utenti ritengono che OpenAI stia tastando il terreno per una conferma totale dell'identità con il pretesto della sicurezza dei minori, mentre altri temono che il modello possa essere addestrato, in parte, proprio sui materiali inviati, nonostante le smentite della società.

"Un ottimo modo per costringere le persone a caricare selfie", ha scritto un utente su Reddit. "Se [OpenAI] mi chiede un selfie, annullerò l'abbonamento e cancellerò l'account", ha scritto un altro. "Capisco perché lo facciano, ma per favore trovate un modo meno invasivo".

In una nota sul proprio sito di assistenza, OpenAI ha precisato di non visualizzare mai direttamente il documento o l'immagine stessa. Persona si limita a confermare se l'account appartiene a un adulto e trasmette un semplice responso positivo o negativo. L'azienda afferma inoltre che tutti i dati raccolti durante questo processo vengono eliminati dopo la verifica e che l'unico obiettivo è correggere le classificazioni errate.

La tensione tra l'obiettivo di OpenAI di creare un'IA personalizzata e la necessità di sovrapporre meccanismi di sicurezza reattivi che non allontanino gli utenti è evidente. Inoltre, le spiegazioni dell'azienda su quanto possa dedurre di una persona basandosi sui segnali comportamentali potrebbero non soddisfare tutti.

YouTube, Instagram e altre piattaforme hanno provato strumenti simili di stima dell'età e tutti hanno dovuto affrontare lamentele da parte di adulti accusati di essere minorenni. Ma ora che ChatGPT è diventato un compagno abituale nelle aule scolastiche, negli uffici domestici e persino nelle sessioni di terapia, l'idea di un filtro IA invisibile che improvvisamente ti tratti come un bambino appare particolarmente invadente.

OpenAI dichiara che continuerà a perfezionare il modello e a migliorare il processo di verifica basandosi sui feedback degli utenti. Tuttavia, l'utente medio che cerca consigli sull'abbinamento dei vini e si sente dire di essere troppo giovane per bere potrebbe semplicemente abbandonare ChatGPT per il fastidio. Nessun adulto sarà felice di essere scambiato per un bambino, specialmente da un robot digitale.

• Mark Zuckerberg ha esaltato le potenzialità degli occhiali IA durante l'ultima conference call sui risultati finanziari di Meta.
• Le vendite dei modelli Meta sono triplicate nell'ultimo anno.
• Tuttavia, la divisione di Meta dedicata al metaverso sta registrando perdite significative.

Non c'è dubbio che i migliori smart glasses attuali siano superiori a qualsiasi modello precedente, eppure non sono ancora diventati un prodotto di massa. Si tratta di un salto che Mark Zuckerberg, numero uno di Meta, è convinto avverrà in futuro, nonostante la sua divisione dedicata al metaverso abbia registrato una pesante perdita di 6 miliardi di dollari nell'ultimo trimestre finanziario.

Intervenendo durante la conference call sugli utili (riportata da TechCrunch), Zuckerberg ha dichiarato ufficialmente che "è difficile immaginare, tra diversi anni, un mondo in cui la maggior parte degli occhiali indossati dalle persone non siano occhiali IA", paragonando la rivoluzione dei wearable che intravede al passaggio dai classici telefoni a conchiglia agli smartphone.

Zuckerberg ha evidenziato come miliardi di persone in tutto il mondo utilizzino occhiali o lenti a contatto per correggere la vista, rappresentando un enorme bacino di potenziali clienti. Ha inoltre aggiunto che le vendite degli smart glasses di Meta (inclusi i Ray-Ban Meta di seconda generazione) sono triplicate nell'ultimo anno.

L'interesse da parte dei produttori tech è certamente elevato: Google e Samsung hanno i propri modelli in fase di sviluppo, con quest'ultima che ha confermato separatamente il lancio dei suoi attesi occhiali AR entro la fine dell'anno.

Si vocifera che anche Apple stia lavorando a un proprio paio di occhiali, mentre all'inizio di questa settimana Snap, lo sviluppatore di Snapchat, ha annunciato la nascita di una nuova filiale chiamata Specs per dare impulso ai suoi futuri prodotti nel settore degli smart glasses.

Nel frattempo, nel metaverso...

• Microsoft ha presentato l'hardware AI Maia 200.
• Secondo quanto riferito, Maia 200 offre prestazioni ed efficienza superiori rispetto ai rivali di AWS e GCP.
• Microsoft lo utilizzerà internamente per migliorare Copilot, ma sarà disponibile anche per i clienti.

Microsoft ha presentato Maia 200, la sua "prossima pietra miliare" nel supporto alla generazione futura di tecnologie IA e di inferenza.

Il nuovo hardware dell'azienda, successore di Maia 100, "cambierà drasticamente l'economia dell'IA su larga scala", offrendo un aggiornamento significativo in termini di prestazioni ed efficienza nel tentativo di affermarsi sul mercato.

Il lancio punta inoltre a promuovere Microsoft Azure come luogo ideale per eseguire modelli di IA in modo più rapido ed efficiente, sfidando i suoi grandi rivali Amazon Web Services e Google Cloud.

Microsoft Maia 200

Microsoft afferma che Maia 200 contiene oltre 140 miliardi di transistor realizzati con processo TSMC a 3nm, con tensor core nativi FP8/FP4, un sistema di memoria riprogettato con 216 GB di HBM3e a 7 TB/s e 272 MB di SRAM on-chip.

Tutto questo contribuisce alla capacità di erogare oltre 10 PFLOPS in precisione a 4 bit (FP4) e circa 5 PFLOPS di prestazioni a 8 bit (FP8): una potenza ampiamente sufficiente per eseguire anche i più grandi modelli di IA attuali, con ampi margini di crescita man mano che la tecnologia si evolve.

Microsoft dichiara che Maia 200 offre prestazioni FP4 tre volte superiori rispetto all'hardware Amazon Trainium di terza generazione e prestazioni FP8 superiori alla TPU di settima generazione di Google, rendendolo il sistema di inferenza più efficiente mai realizzato dall'azienda.

Grazie al suo design ottimizzato — che vede il sottosistema di memoria incentrato su tipi di dati a precisione ridotta, un motore DMA specializzato, SRAM integrata e una struttura NoC (Network-on-Chip) dedicata per il movimento di dati ad alta larghezza di banda — Maia 200 è in grado di mantenere localmente una parte maggiore dei pesi e dei dati del modello, riducendo così il numero di dispositivi necessari per l'esecuzione.

Microsoft sta già utilizzando il nuovo hardware per alimentare i propri carichi di lavoro IA in Microsoft Foundry e Microsoft 365 Copilot, mentre la disponibilità per una clientela più ampia arriverà a breve.

L'azienda sta inoltre distribuendo Maia 200 nella regione dei data center US Central, con ulteriori implementazioni previste a breve nella regione US West 3 vicino a Phoenix, in Arizona, seguite da altre aree.

Per chi desiderasse un'anteprima, Microsoft invita accademici, sviluppatori, laboratori di IA di frontiera e contributori di progetti di modelli open source a iscriversi fin da ora per la versione preview del nuovo software development kit (SDK) di Maia 200.

• Due estensioni per VSCode hanno esfiltrato dati sensibili degli utenti verso server cinesi
• ChatGPT – 中文版 e ChatMoss hanno totalizzato oltre 1,5 milioni di installazioni
• Le estensioni utilizzavano iframe nascosti, comandi e SDK per sottrarre file e monitorare le attività

Oltre 1,5 milioni di persone potrebbero aver subito l'esfiltrazione dei propri dati sensibili a opera di hacker cinesi attraverso due estensioni malevole scoperte sul Marketplace di VSCode.

I ricercatori di Koi Security hanno dichiarato di aver individuato i due componenti dannosi nel Marketplace di Microsoft Visual Studio Code (VSCode), lo store ufficiale per i componenti aggiuntivi dell'editor di codice.

Le estensioni venivano pubblicizzate come assistenti alla programmazione basati sull'intelligenza artificiale. Di fatto, funzionavano esattamente come promesso, offrendo agli utenti un modo semplice e immediato per accedere a strumenti di IA generativa (GenAI) per scrivere codice. Tuttavia, all'insaputa degli utilizzatori, i tool caricavano dati sensibili su un server di terze parti situato in Cina.

MaliciousCorgi

Secondo Koi, i componenti aggiuntivi in questione, entrambi ancora disponibili per il download sul marketplace, sono i seguenti:

ChatGPT – 中文版 (editore: WhenSunset, 1,34 milioni di installazioni)

ChatMoss (CodeMoss) (editore: zhukunpeng, 150.000 installazioni)

Koi afferma che entrambi fanno parte della campagna denominata "MaliciousCorgi" e inviavano i dati rubati allo stesso server.

Per l'esfiltrazione dei dati venivano utilizzati tre meccanismi distinti. Il primo consiste nel monitoraggio in tempo reale dei file aperti nel client VS Code: non appena la vittima apre un file, il suo contenuto viene codificato in Base64 e inoltrato ai server.

"Nel momento in cui apri un file — senza nemmeno interagirci, basta solo aprirlo — l'estensione ne legge l'intero contenuto, lo codifica in Base64 e lo invia a una webview contenente un iframe di tracciamento nascosto. Non solo 20 righe. L'intero file", hanno spiegato i ricercatori.

Il secondo meccanismo è un comando controllato dal server che invia furtivamente fino a 50 file dall'area di lavoro (workspace) della vittima, mentre il terzo è un iframe da zero pixel nella webview dell'estensione in cui vengono caricati SDK di analisi commerciale. Questi SDK tracciano il comportamento dell'utente, creano profili identificativi e monitorano altre attività.

Microsoft ha dichiarato a BleepingComputer di star esaminando la situazione, ma gli add-on risultano ancora scaricabili.

• Anthropic punta su Claude come spazio di lavoro potenziato dall'intelligenza artificiale, introducendo nuove integrazioni basate su MCP Apps.
• Grazie a questo aggiornamento, gli utenti possono interagire con strumenti come Slack, Asana e Figma direttamente all'interno delle chat.
• L'integrazione di interfacce dinamiche nelle conversazioni riduce la necessità di passare continuamente da una scheda all'altra.

Anthropic ha aggiornato Claude per integrare direttamente nell'assistente IA molte delle app di produttività e collaborazione più diffuse.

Gli abbonati ai piani Claude Pro, Max, Team ed Enterprise possono ora bozzare e visualizzare in anteprima messaggi Slack, modificare diagrammi Figma, aggiornare cronologie su Asana e gestire dashboard analitiche, con Claude che funge da collante tra le diverse piattaforme.

Anthropic sta spingendo Claude ad affrontare la realtà frammentata del lavoro digitale moderno, fatta di continui clic tra vari software. Gli strumenti compaiono direttamente nella chat: una bozza di messaggio Slack mantiene l'aspetto tipico dell'app e una timeline di Asana può essere modificata con feedback visivi in tempo reale.

L'intero ecosistema si basa su un'estensione del protocollo open source Model Context Protocol, denominata MCP Apps, che permette a qualsiasi strumento compatibile di comparire all'interno della chat di Claude.

L'obiettivo è limitare il continuo passaggio tra diverse applicazioni e schede del browser, riducendo il tempo perso a cercare il file o la visualizzazione corretta.

La strategia di Anthropic punta a far sì che gli utenti deleghino a Claude l'operatività su tutte le altre schede aperte. Se si richiede un aggiornamento su una timeline di marketing in Asana assegnando alcuni task al responsabile del design, Claude può aprire la bacheca live e aggiornarla. Successivamente, può scrivere un messaggio Slack che riassume le modifiche e inviarlo previa approvazione dell'utente. Si tratta di un processo molto più efficiente rispetto alla semplice generazione di una lista di cose da fare o di un link, come avveniva di solito.

Questa fluidità è il fulcro dell'iniziativa. La proposta di Anthropic mira a eliminare gli attriti: finora, i flussi di lavoro produttivi basati sull'IA dipendevano ancora da una sorta di multitasking mentale. Con le MCP Apps, Anthropic scommette chiaramente su un futuro in cui ogni operazione, sia per i professionisti che per i consumatori, possa essere gestita interamente all'interno delle conversazioni con l'intelligenza artificiale.

Tutto dentro Claude

OpenAI, Google e altri competitor si stanno muovendo nella stessa direzione, ognuno con approcci leggermente diversi. Le app basate su GPT possono girare all'interno di ChatGPT, ma operano ancora in modo semi-indipendente dal chatbot, mentre Gemini di Google sta diventando onnipresente all'interno del proprio Workspace. I nuovi strumenti di Claude, tuttavia, si distinguono per essere integrati direttamente nell'interfaccia della chat.

Naturalmente, concedere a un assistente IA l'accesso diretto a piattaforme come Slack o Asana significa che conversazioni, progetti e decisioni entrano a far parte della sua memoria di lavoro. Anthropic promette un isolamento rigoroso (sandboxing) e autorizzazioni chiare ma, come per ogni tecnologia aziendale, il nodo cruciale risiederà nelle impostazioni predefinite.

Non si tratta ancora di una rivoluzione per tutti. L'attuale distribuzione supporta le versioni web e desktop di Claude, escludendo per ora i dispositivi mobili o l'esperienza Claude Cowork. Inoltre, chi non lavora quotidianamente con grafici, presentazioni, cronologie o bacheche potrebbe non notare grandi cambiamenti nel funzionamento del sistema.

Per chi invece ne fa uso, questo potrebbe segnare l'inizio di un'effettiva fase di consolidamento. Invece di annegare tra schede, caselle di posta e dashboard, l'IA centralizza ogni operazione. Un team creativo può ora elaborare un concept, assegnare task, creare una presentazione e inviare aggiornamenti partendo da una singola chat di Claude.

L'idea dell'assistente che diventa piattaforma è concreta e sposta la percezione dell'IA generativa da semplice supporto a centro operativo. Anche se l'intelligenza artificiale non è sempre perfetta, il cambiamento nel dove e nel come si lavora rappresenta un'evoluzione profonda. È presto per definire i piani di Anthropic come lo standard per le future interfacce di lavoro, ma se il completamento dei task tramite conversazione prenderà piede, l'azienda potrebbe assicurarsi una crescita commerciale significativa.

• Il CEO di Anthropic, Dario Amodei, ha avvertito a Davos che consentire a Nvidia di vendere chip AI alla Cina comporta gravi rischi per la sicurezza nazionale.
• Amodei ha paragonato questa decisione al "vendere armi nucleari alla Corea del Nord", nonostante Nvidia sia uno dei principali investitori della sua azienda.
• Lo scontro evidenzia le crescenti tensioni nel settore su come debba essere controllato l'hardware per l'intelligenza artificiale, mentre le potenze globali corrono per costruire sistemi avanzati.

Il CEO di Anthropic, Dario Amodei, ha rotto la raffinata coreografia del World Economic Forum di Davos questa settimana quando, durante un'intervista con Bloomberg, ha lasciato intendere chiaramente che Nvidia — uno dei principali sostenitori della sua stessa azienda — rappresenti una minaccia "nucleare" per la geopolitica.

L'intervista ha scatenato un immediato clamore globale nei settori tecnologico, diplomatico e della sicurezza, in risposta al via libera degli Stati Uniti alla vendita di chip AI alla Cina.

L'accordo pone fine al bando sulla vendita di chip AI ad alte prestazioni verso Pechino. Gli Stati Uniti consentono ora a Nvidia e AMD di riprendere le vendite di alcuni processori, inclusa la linea H200, a clienti pre-approvati in Cina.

"Penso che sia pazzesco", ha dichiarato Amodei davanti a una platea sbalordita. "È un po' come vendere armi nucleari alla Corea del Nord e vantarsi che Boeing abbia fabbricato i rivestimenti". Si è trattato di una reazione particolarmente audace da parte del leader di Anthropic, azienda in cui il gigante della produzione di chip Nvidia, dal valore di 1.500 miliardi di dollari, ha investito finora oltre 10 miliardi.

Questi componenti sono abbastanza potenti da accelerare drasticamente le capacità dell'intelligenza artificiale cinese sotto molti aspetti; l'ambito militare e quello della sicurezza sono quelli che preoccupano maggiormente Amodei. Il CEO vede in tutto ciò una minaccia reale e immediata, poiché i modelli di IA sono "essenzialmente cognizione, sono essenzialmente intelligenza".

Ha suggerito di pensare ai modelli alimentati da questi chip come a "100 milioni di persone più intelligenti di qualsiasi premio Nobel", tutte sotto il controllo di un unico Paese.

Lo shock tra il pubblico durante l'intervista era udibile. Anthropic è uno dei principali centri di sviluppo di modelli di IA all'avanguardia: l'assistente Claude è spesso indicato come un temibile rivale di ChatGPT sotto molti punti di vista, grazie soprattutto alle GPU di Nvidia.

L'attrito sull'accesso della Cina ai chip AI riflette una crescente linea di faglia all'interno dell'industria tech. Da un lato, i produttori di chip e i fornitori di servizi cloud sperano di mantenere o espandere il proprio controllo sul mercato dell'IA; dall'altro, aziende come Anthropic nutrono timori geopolitici legati all'accesso illimitato all'hardware AI da parte di regimi autoritari.

Guerra dei chip globale

A rendere ancora più instabile lo scenario è la posizione pressoché indispensabile di Nvidia nei chip per l'addestramento dell'intelligenza artificiale. La sua architettura è diventata la base per lo sviluppo dei modelli e le alternative scarseggiano, nonostante AMD e Intel stiano tentando con determinazione di recuperare il divario. Ciò significa che, quando Nvidia vende chip alla Cina, non sta semplicemente creando nuovi rivali commerciali.

Le analogie con le armi nucleari e i rivestimenti degli aerei sono tutt'altro che sottili, ma Amodei le ha quasi certamente scelte proprio per questo motivo. Davos è il luogo in cui i CEO solitamente parlano come se stessero masticando contemporaneamente un manuale tecnico e una guida di marketing; una proiezione del futuro così diretta e drastica deve aver colto di sorpresa molti dei presenti.

Si potrebbe liquidare Amodei e l'intero dibattito come un dramma geopolitico d'alto livello con scarsa rilevanza nella vita quotidiana. Tuttavia, ciò che viene deciso in merito all'esportazione dei chip influenza la velocità con cui usciranno le prossime funzioni e i prossimi dispositivi basati sull'IA, oltre a definirne le capacità.

Il Dipartimento del Commercio degli Stati Uniti ha dichiarato che ogni vendita verso la Cina è soggetta a controlli rigorosi e che gli acquirenti vengono verificati per escludere legami con operazioni militari. Tuttavia, l'applicazione di tali regole resta una questione ambigua, specialmente quando società di facciata, joint venture o rapporti di subappalto possono confondere i confini.

Amodei non ha nominato esplicitamente la Cina, ma non ce n'era bisogno. L'intera discussione è stata un atto d'accusa contro il compiacimento degli Stati Uniti nel trattare l'IA come una merce di esportazione neutra, anziché come una leva di influenza globale. E mentre Nvidia potrebbe ribattere che i chip esportati sono meno avanzati, l'obiezione di Amodei è che anche chip leggermente datati possono essere messi in rete su larga scala per generare capacità trasformative.

Inoltre, man mano che i laboratori di IA cinesi diventano più abili nell'ottimizzare l'hardware esistente, il confine tra ciò che è considerato vendibile e ciò che non lo è inizia a sgretolarsi.

• Quattro persone su cinque credono che l'IA influenzerà il proprio lavoro in un modo o nell'altro
• I lavoratori più giovani sono i più preoccupati per la perdita del posto di lavoro
• Le connessioni umane restano una necessità sul posto di lavoro, indipendentemente dall'IA

Una nuova ricerca di Randstad ha affermato che i lavoratori della Generazione Z sono i più preoccupati che l'IA possa sostituire i ruoli umani, nonostante ne siano forti utilizzatori; al contrario, i Boomer si sentono i più sicuri nell'adattarsi alle nuove tendenze del mondo del lavoro.

In generale, quattro lavoratori su cinque si aspettano che l'IA influenzi le proprie mansioni quotidiane in un modo o nell'altro, ma circa la metà (47%) ritiene che l'IA porterà benefici più ai datori di lavoro che ai dipendenti.

Uno su cinque ha inoltre dichiarato di ritenere il proprio lavoro immune dall'IA, ma la necessità di prepararsi e adattarsi è evidente.

I timori legati alla perdita del lavoro a causa dell'IA sono ancora diffusi.

I due terzi (65%) concordano sulla necessità di aggiornare le proprie competenze per non rischiare l'esclusione, ma di chi sia la responsabilità rimane un tema caldamente dibattuto. La metà (52%) ha preso in mano la propria formazione autonomamente.

Randstad ha inoltre svelato le tendenze del mercato del lavoro, con gli annunci che richiedono competenze sugli agenti IA aumentati del 1.587% nel 2025. In crescita anche la domanda di prompt engineering (+403%) e di addestratori di IA (+247%).

"I mercati del lavoro sono sottoposti a una pressione immensa, e saranno coloro che si adatteranno a riscuotere successo", ha scritto il CEO Sander van ‘t Noordende.

I dati mostrano inoltre alle aziende come attrarre e trattenere i talenti puntando su buoni stipendi e sul bilanciamento tra vita privata e professionale.

Inoltre, il tocco umano rimane fondamentale in ogni ambiente di lavoro. Circa tre quarti degli intervistati apprendono le soft skill dai colleghi più anziani (78%) o imparano competenze tecnologiche e sull'IA dai colleghi più giovani (72%).

"Tuttavia, la connessione umana resta il nucleo delle organizzazioni, con i manager che assumono un ruolo sempre più importante nel mantenere la stabilità durante la 'Grande Trasformazione della Forza Lavoro'", ha aggiunto van ‘t Noordende.

• Sam Altman ha difeso l'impegno di OpenAI sulla sicurezza dopo che Elon Musk ha attribuito a ChatGPT la responsabilità di diversi decessi
• Altman ha definito la sicurezza dell'IA "una sfida durissima", sottolineando l'equilibrio tra protezione e usabilità
• OpenAI deve affrontare diverse cause per omicidio colposo legate all'accusa che ChatGPT abbia aggravato le condizioni di salute mentale degli utenti

Sam Altman, CEO di OpenAI, non è certo noto per svelare troppo i segreti del funzionamento di ChatGPT. Tuttavia, ha ammesso quanto sia difficile mantenere il chatbot al contempo sicuro e utile. A innescare questa riflessione è stato Elon Musk con una serie di post taglienti su X (ex Twitter). Musk ha messo in guardia gli utenti dall'usare ChatGPT, condividendo un link a un articolo che ipotizzava un legame tra l'assistente IA e nove decessi.

Il durissimo scontro sui social media tra due delle figure più influenti dell'intelligenza artificiale ha prodotto qualcosa di più profondo di semplici ego feriti o strascichi legali. Sebbene il post di Musk non citasse il contesto più ampio dei decessi o le cause legali che OpenAI sta affrontando in merito, Altman si è sentito chiaramente obbligato a replicare.

La sua risposta è stata decisamente più accorata rispetto al solito e sterile gergo aziendale. Ha invece offerto uno scorcio sul delicato equilibrismo di OpenAI nel rendere ChatGPT e altri strumenti IA sicuri per milioni di persone, difendendo l'architettura e i sistemi di controllo della piattaforma: “Dobbiamo proteggere gli utenti vulnerabili e, al contempo, garantire che i nostri sistemi di sicurezza permettano a tutti di beneficiare dei nostri strumenti”.

Dopo aver elogiato i protocolli di sicurezza di OpenAI e la complessità nel bilanciare la riduzione dei rischi con l'utilità del prodotto, Altman ha lasciato intendere che Musk non avesse l'autorità per lanciare accuse, visti i pericoli del sistema Autopilot di Tesla.

Ha dichiarato che la sua esperienza diretta con tale tecnologia è stata sufficiente a convincerlo che fosse "tutt'altro che sicura per essere rilasciata da Tesla". Con una frecciata particolarmente mirata a Musk, ha poi aggiunto: "Non aprirò nemmeno il discorso su alcune decisioni prese per Grok".

Mentre lo scontro rimbalzava su ogni piattaforma, a colpire non è stata la solita posa da miliardari, quanto il modo insolitamente schietto con cui Altman ha inquadrato ciò che comporta realmente la sicurezza dell'IA. Per OpenAI, un'azienda che distribuisce ChatGPT contemporaneamente a studenti, terapeuti, programmatori e CEO, definire il concetto di "sicurezza" significa muoversi sul filo del rasoio tra utilità ed evitamento dei problemi: obiettivi che spesso sono in conflitto tra loro.

Altman non ha commentato pubblicamente le singole cause per omicidio colposo intentate contro OpenAI. Ha tuttavia ribadito che riconoscere i danni nel mondo reale non richiede una semplificazione eccessiva del problema. L'IA riflette gli input ricevuti e l'evoluzione delle sue risposte fa sì che moderazione e sicurezza richiedano molto più dei classici termini di servizio.

La sfida della sicurezza di ChatGPT

OpenAI sostiene di aver lavorato duramente per rendere ChatGPT più sicuro nelle versioni più recenti. Esiste un'intera suite di funzioni di sicurezza addestrate per rilevare segnali di disagio, incluse le ideazioni suicide. ChatGPT fornisce avvertenze, interrompe determinate interazioni e indirizza gli utenti verso risorse per la salute mentale quando rileva segnali di allarme. OpenAI afferma inoltre che i suoi modelli rifiuteranno, laddove possibile, di interagire con contenuti violenti.

Il pubblico potrebbe pensare che sia tutto lineare, ma il post di Altman accenna a una tensione di fondo. ChatGPT viene utilizzato in miliardi di spazi di conversazione imprevedibili tra lingue, culture e stati emotivi diversi. Una moderazione eccessivamente rigida renderebbe l'IA inutile in molte di queste circostanze, ma allentare troppo le regole moltiplicherebbe il rischio potenziale di interazioni pericolose e malsane.

Paragonare l'IA ai piloti automatici delle auto non è un'analogia perfetta, nonostante il commento di Altman. Detto ciò, si potrebbe sostenere che, mentre le strade sono regolamentate, indipendentemente dal fatto che ci sia un umano o un robot al volante, i prompt dell'IA si muovono su un sentiero molto più accidentato. Non esiste un'autorità centrale del traffico che stabilisca come un chatbot debba rispondere a un adolescente in crisi o a qualcuno con manie paranoiche. In questo vuoto, aziende come OpenAI si ritrovano a dover costruire le proprie regole e a perfezionarle in corsa.

Anche l'elemento personale aggiunge un ulteriore tassello alla disputa. Le aziende di Altman e Musk sono impegnate in una lunga battaglia legale. Musk ha fatto causa a OpenAI e ad Altman per la transizione della società da laboratorio di ricerca non-profit a modello a profitto limitato, sostenendo di essere stato raggirato quando donò 38 milioni di dollari per contribuire alla fondazione dell'organizzazione. Musk afferma che ora l'azienda dia priorità al guadagno aziendale rispetto al beneficio pubblico; Altman ribatte che il cambiamento è stato necessario per sviluppare modelli competitivi e mantenere lo sviluppo dell'IA su un binario responsabile. Il dibattito sulla sicurezza è l'aspetto filosofico e ingegneristico di una guerra che si consuma nei consigli d'amministrazione e nelle aule di tribunale su ciò che OpenAI dovrebbe rappresentare.

Indipendentemente dal fatto che Musk e Altman trovino mai un accordo sui rischi, o che riescano persino a comunicare civilmente online, tutti gli sviluppatori di IA farebbero bene a seguire l'esempio di Altman nell'essere più trasparenti su cosa significhi davvero la sicurezza dell'IA e su come ottenerla.

• Linus Torvalds dichiara di aver utilizzato l'IA esclusivamente in un progetto personale senza alcuna conseguenza reale
• Il codice non aveva nulla a che fare con Linux, Git o qualsiasi altro sistema di produzione
• L'IA è stata d'aiuto per la gestione di elementi grafici in Python con cui non aveva familiarità, non per il sistema centrale o la logica del kernel

Linus Torvalds, il creatore di Linux, ha trascorso anni a respingere le affermazioni esagerate sull'intelligenza artificiale, descrivendo gran parte del dibattito sul tema come guidato più dal marketing che dai risultati pratici e dichiarandosi decisamente meno interessato all'IA per la scrittura di codice.

Al contempo, Torvalds ha sottolineato di non essere prevenuto contro l'IA per principio, ma di essere fermamente contrario all'hype che spesso circonda questi strumenti.

In questo contesto, la sua recente ammissione di aver fatto ricorso a quello che lui stesso definisce "vibe coding" in un progetto personale ha attirato l'attenzione.

Un progetto amatoriale, non un'infrastruttura

Il contesto di questa decisione è tuttavia fondamentale. Il codice in questione compare in AudioNoise, un piccolo repository personale che lo stesso Torvalds definisce un "progetto sciocco legato ai pedali per chitarra".

Genera effetti audio digitali casuali e non fa parte del kernel Linux, di Git o di qualsiasi altro sistema ampiamente diffuso.

Torvalds ha precedentemente affermato che il "vibe coding" è accettabile se non lo si utilizza per nulla di importante, e sembra che questo progetto rispecchi fedelmente tale descrizione.

Il file README di Torvalds spiega perché uno strumento di programmazione basato su IA sia entrato in gioco: la componente di visualizzazione in Python esulava dalle sue competenze abituali.

In situazioni analoghe in passato, Torvalds ha dichiarato che avrebbe copiato frammenti da thread di forum o Stack Overflow, adattandoli fino a farli funzionare; questa volta, ha saltato quel processo e ha utilizzato Google Antigravity per generare direttamente il visualizzatore.

In questo senso, lo strumento ha funzionato meno come un motore creativo e più come una scorciatoia simile ai comuni tool di produttività su cui gli sviluppatori già fanno affidamento.

La più ampia comunità di sviluppatori rimane divisa: alcuni temono che la categoria possa diventare obsoleta se l'IA sarà in grado di programmare, mentre altri si interrogano su quanta fiducia, se presente, meriti il codice generato dall'intelligenza artificiale.

I commenti passati di Torvalds sono in linea con un uso limitato. Per lui, l'IA è uno strumento per l'apprendimento della programmazione, il controllo automatico delle patch e la revisione del codice.

"Cosa ne penso di tutto il codice che ho scritto e che è stato ingerito dagli LLM? Mi sento onorato di farne parte, perché vedo tutto ciò come la continuazione di quello che ho cercato di fare per tutta la vita: democratizzare il codice, i sistemi, la conoscenza", ha scritto Torvalds.

"Gli LLM ci aiuteranno a scrivere software migliore, più velocemente, e permetteranno ai piccoli team di avere una possibilità di competere con le grandi aziende. La stessa cosa che il software open source ha fatto negli anni '90".

Ha osservato che tali sistemi hanno individuato problemi che gli erano sfuggiti, ma questo non rappresenta un avallo del codice scritto dall'IA per i sistemi core.

Mentre il dibattito prosegue online, Torvalds stava semplicemente sperimentando durante una pausa festiva. L'episodio suggerisce pragmatismo piuttosto che un cambio di filosofia.

Le allucinazioni rappresentano un difetto intrinseco dei chatbot IA. Quando ChatGPT, Gemini, Copilot o altri modelli di intelligenza artificiale forniscono informazioni errate, a prescindere dalla sicurezza con cui vengono esposte, ci si trova di fronte a un'allucinazione. L'IA può generare una leggera deviazione, una svista apparentemente innocua, o arrivare a produrre un'accusa del tutto inventata e diffamatoria.¹ In ogni caso, è inevitabile che si presentino se si interagisce con ChatGPT o i suoi rivali per un tempo sufficientemente lungo.

Comprendere come e perché ChatGPT possa inciampare nel distinguere ciò che è verosimile da ciò che è vero è fondamentale per chiunque voglia interagire con l'IA. Poiché questi sistemi generano risposte predicendo quale testo dovrebbe seguire in base ai pattern presenti nei dati di addestramento, anziché verificare le informazioni rispetto a una verità oggettiva, possono apparire convincenti pur inventando tutto di sana pianta. Il trucco sta nell'essere consapevoli che un'allucinazione può manifestarsi in qualsiasi momento e nel saper individuare gli indizi che ne nascondono la presenza. Ecco alcuni dei principali indicatori per capire se ChatGPT sta avendo un'allucinazione.

Specificità insolite in assenza di fonti verificabili

Uno degli aspetti più irritanti delle allucinazioni dell'IA è che spesso includono dettagli apparentemente specifici. Una risposta inventata può citare date, nomi e altri particolari che la rendono credibile. Poiché ChatGPT genera testi basandosi sui pattern appresi durante l'addestramento, è in grado di creare dettagli che ricalcano la struttura di una risposta valida senza però fare riferimento a una fonte reale.

Potreste porre una domanda su una persona e ricevere un mix di informazioni personali reali e una narrazione completamente inventata. Questo tipo di specificità rende l'allucinazione più difficile da individuare, poiché la mente umana è portata a fidarsi delle affermazioni dettagliate.

Tuttavia, è fondamentale verificare ognuno di questi dettagli, specialmente quelli che potrebbero causarvi problemi in caso di errore. Se una data, un articolo o una persona citata non compaiono altrove, è segno che potreste essere di fronte a un'allucinazione. Tenete a mente che l'IA generativa non possiede un meccanismo integrato di fact-checking; si limita a prevedere ciò che potrebbe essere verosimile, non ciò che è vero.

Sicurezza ingiustificata

Strettamente legato alla trappola della specificità è il tono eccessivamente sicuro di molte allucinazioni dell'IA. ChatGPT e modelli simili sono progettati per fornire risposte con un registro fluido e autorevole. Questa sicurezza può rendere credibile la disinformazione, anche quando l'affermazione di base è del tutto priva di fondamento.

I modelli di IA sono ottimizzati per prevedere sequenze di parole probabili. Anche quando l'intelligenza artificiale dovrebbe essere cauta in ciò che scrive, presenterà le informazioni con la stessa fermezza dei dati corretti. A differenza di un esperto umano che potrebbe esitare o dire "non ne sono sicuro", è ancora insolito — sebbene più comune di recente — che un modello di IA dichiari "non lo so". Questo accade perché una risposta completa premia l'apparenza della esaustività rispetto all'onestà sull'incertezza.

In qualsiasi ambito in cui gli esperti stessi esprimano dubbi, ci si aspetterebbe che un sistema affidabile rifletta tale incertezza. Ad esempio, la scienza e la medicina presentano spesso dibattiti o teorie in evoluzione dove le risposte definitive sono rare. Se ChatGPT risponde con un'affermazione categorica su tali argomenti, dichiarando un'unica causa o un fatto universalmente accettato, questa sicurezza potrebbe in realtà segnalare un'allucinazione: il modello sta colmando una lacuna di conoscenza con una narrazione inventata invece di evidenziare i punti di controversia.

Citazioni non rintracciabili

Citazioni e riferimenti sono un ottimo modo per confermare la veridicità di quanto affermato da ChatGPT. Tuttavia, a volte il sistema fornisce riferimenti che sembrano legittimi, ma che in realtà non esistono.

Questo tipo di allucinazione è particolarmente problematico in contesti accademici o professionali. Uno studente potrebbe costruire una rassegna bibliografica basandosi su citazioni fasulle, formattate impeccabilmente e complete di nomi di riviste plausibili. Salvo poi scoprire che il lavoro poggia su fondamenta di riferimenti non rintracciabili in pubblicazioni verificabili.

Controllate sempre se un saggio, un autore o una rivista citati siano presenti in database accademici autorevoli o tramite una ricerca web diretta. Se il nome appare stranamente specifico ma non produce risultati di ricerca, potrebbe trattarsi di una "citazione fantasma", creata dal modello per far sembrare autorevole la propria risposta.

Seguiti contraddittori

Affermazioni esposte con sicurezza e supportate da riferimenti reali sono un ottimo segno, ma se ChatGPT si contraddice, qualcosa potrebbe non quadrare. Ecco perché le domande di approfondimento sono utili. Poiché l'IA generativa non consulta un database di fatti integrato per garantire la coerenza, può contraddirsi se incalzata. Questo accade spesso quando si pone una domanda di controllo che punta dritto a un'affermazione precedente. Se la nuova risposta diverge dalla prima in modo inconciliabile, è probabile che una delle due, o entrambe, sia un'allucinazione.

Fortunatamente, non serve cercare oltre la conversazione stessa per individuare questo segnale. Se il modello non riesce a mantenere risposte coerenti a domande logicamente correlate all'interno dello stesso thread, è probabile che la risposta originale mancasse fin dal principio di una base fattuale.

Logica priva di senso

Anche se la logica interna non risulta contraddittoria, il ragionamento di ChatGPT può apparire distorto. Se una risposta è incoerente con i vincoli del mondo reale, prestate attenzione. ChatGPT scrive testi predicendo sequenze di parole, non applicando una logica effettiva; di conseguenza, ciò che sembra razionale in una frase potrebbe crollare se calato nella realtà.

Di solito, tutto inizia con premesse false. Ad esempio, un'IA potrebbe suggerire l'aggiunta di passaggi inesistenti a un protocollo scientifico consolidato, o sfidare il semplice buon senso. Come accaduto con Gemini, un modello di IA ha suggerito di usare la colla nella salsa della pizza per far aderire meglio il formaggio. Certo, probabilmente aderirebbe meglio, ma in termini di istruzioni culinarie non si tratta esattamente di alta cucina.

Le allucinazioni in ChatGPT e in modelli linguistici simili sono un sottoprodotto del modo in cui questi sistemi vengono addestrati. Pertanto, è probabile che persisteranno finché l'intelligenza artificiale si baserà sulla previsione delle parole.

Il segreto per gli utenti sta nell'imparare quando fidarsi dell'output e quando verificarlo. Saper individuare un'allucinazione sta diventando una competenza fondamentale di alfabetizzazione digitale. Con la crescente diffusione dell'IA, la logica e il buon senso saranno cruciali. La miglior difesa non è la fiducia cieca, ma un'analisi critica e informata.

• Il 96% degli sviluppatori non si fida completamente dell'IA, il 52% non controlla sempre gli errori
• La maggior parte degli utenti di ChatGPT e Perplexity accede all'IA tramite un account personale
• Contrariamente alle tendenze, l'esposizione dei dati e le vulnerabilità rappresentano grandi preoccupazioni

L'ultima indagine di Sonar, lo State of Code Developer Survey, ha rilevato che quasi la totalità degli sviluppatori (96%) dichiara di non fidarsi completamente della correttezza funzionale del codice generato dall'IA, nonostante l'uso diffuso; dato ancora peggiore, molti non controllano adeguatamente il codice prodotto dall'intelligenza artificiale.

Attualmente, si stima che circa il 42% del codice scritto dagli sviluppatori sia generato dall'IA (un aumento significativo rispetto al solo 6% del 2023), ma si prevede che questa quota salirà a circa il 65% entro il 2027.

Eppure, nemmeno la metà di loro (48%) controlla sempre il lavoro dell'IA prima di effettuarne il commit, evidenziando un enorme potenziale per l'introduzione di bug e vulnerabilità.

Gli sviluppatori non controllano il codice generato dall'IA prima di utilizzarlo

Mentre tre su cinque (59%) affermano di dedicare un impegno "moderato" o "sostanziale" al controllo del codice generato dall'IA, due su cinque (38%) concordano sul fatto che la verifica richieda più tempo rispetto all'equivalente codice scritto da un essere umano. Inoltre, poiché il codice generato utilizza un'enorme mole di dati provenienti da internet per formulare i propri output, tre su cinque (61%) concordano sul fatto che spesso sembri corretto, ma non lo sia.

Questo studio trova conferma in una recente ricerca separata pubblicata da CodeRabbit, la quale rivela che l'IA genera 1,7 volte più problemi (e 1,7 volte più problemi gravi) rispetto agli esseri umani.

Le tendenze attuali mostrano che gli strumenti di IA sono maggiormente utilizzati nella prototipazione (88%) e nel software di produzione internet (83%), ambiti che potrebbero non sembrare così critici, ma quasi altrettanti sviluppatori li utilizzano per app rivolte ai clienti (73%). GitHub Copilot (75%) e ChatGPT (74%) sono di gran lunga gli assistenti più comunemente usati.

Andando oltre, Sonar ha scoperto che più di uno sviluppatore su tre (35%) utilizza i propri account personali anziché quelli approvati dall'azienda: una cifra che sale al 52% tra gli utenti di ChatGPT e al 63% per gli estimatori di Perplexity. Ciò rappresenta un ulteriore rischio per le informazioni aziendali potenzialmente riservate o sensibili.

Infatti, nonostante quanto riscontrato da Sonar sull'uso dell'IA tra gli sviluppatori, l'esposizione dei dati (57%), le vulnerabilità lievi (47%) e le vulnerabilità gravi (44%) figurano tra le preoccupazioni principali.

"Generare codice più velocemente è solo metà della battaglia", conclude il rapporto. "Il vero valore deriva dalla capacità di fidarsi e verificare quel codice in modo efficiente."

La domanda globale di tecnologie come l'intelligenza artificiale, il calcolo ad alte prestazioni (HPC) e i servizi cloud è in accelerazione, rendendo sempre più cruciale l'efficienza dei sistemi di raffreddamento utilizzati nei data center che supportano tali tecnologie.¹

Oggi i data center rappresentano circa l'1,5% del consumo mondiale di elettricità: secondo l'Agenzia Internazionale dell'Energia, entro il 2030 il fabbisogno energetico globale è destinato a raddoppiare proprio a causa di tecnologie come l'IA.²

Poiché i data center possono arrivare a impiegare fino a metà della loro energia totale solo per i sistemi di raffreddamento, l'efficienza di tali impianti sta diventando un fattore vitale per qualsiasi organizzazione che utilizzi l'IA, l'HPC o i servizi cloud.³

L'approccio tradizionale per il raffreddamento dei data center è quello ad aria, basato sull'impiego di grandi ventole all'interno delle strutture e dei singoli dispositivi. Con l'aumentare del fabbisogno energetico, tuttavia, il raffreddamento ad aria fatica a tenere il passo con le esigenze dei data center odierni e futuri.

Il raffreddamento a liquido, che utilizza acqua calda per raffreddare i componenti, si sta affermando come un'importante alternativa, offrendo vantaggi chiave in termini di efficienza e sostenibilità.

Considerando che i carichi di lavoro legati all'intelligenza artificiale richiedono densità energetiche sempre più elevate e che la sostenibilità è ormai centrale nelle strategie infrastrutturali, è fondamentale che i responsabili dei data center compiano scelte informate sul raffreddamento. Di seguito sono riportati i principali vantaggi e svantaggi dei due approcci, analizzati attraverso molteplici fattori.

Efficienza termica

Uno dei principali vantaggi dei sistemi di raffreddamento a liquido risiede nell'efficienza, ambito in cui l'acqua è in grado di offrire prestazioni molto superiori all'aria. L'acqua è oltre 3.000 volte più efficiente dell'aria nel rimuovere il calore, il che significa che gli operatori dei data center devono utilizzare meno elettricità per mantenere freschi i data center e le apparecchiature.

Le tecniche di raffreddamento a liquido, come il raffreddamento diretto al nodo (direct-to-node), possono rimuovere fino al 98% del calore dai server; l'acqua calda può inoltre essere riutilizzata per riscaldare strutture come edifici e persino piscine. Complessivamente, il raffreddamento a liquido può ridurre il consumo energetico fino al 40%.

Sostenibilità

Il raffreddamento a liquido e quello ad aria presentano vantaggi e svantaggi in termini di sostenibilità, sebbene la tecnologia del raffreddamento a liquido si stia evolvendo rapidamente. Il raffreddamento ad aria è altamente energivoro, ma preserva l'acqua.

Il raffreddamento a liquido è più efficiente dal punto di vista energetico, ma i sistemi più vecchi basati sul raffreddamento evaporativo, in cui l'acqua calda viene spruzzata su pannelli per essere raffreddata, devono essere riforniti da fonti esterne.

I sistemi di raffreddamento ad acqua calda limitano la perdita d'acqua e i sistemi più recenti possono accettare temperature d'ingresso elevate, il che significa che viene sprecata meno energia per refrigerare l'acqua.

Le organizzazioni stanno inoltre passando da sistemi a circuito aperto per la gestione del calore (dove l'acqua viene raffreddata tramite evaporazione) a sistemi a circuito chiuso (che rimuovono il calore attraverso uno scambiatore di calore liquido-aria a circuito chiuso) per rendere il raffreddamento a liquido più efficiente e scalabile.

Densità spaziale

I sistemi raffreddati ad aria richiedono uno spazio fisico maggiore per operare e possono supportare fino a circa 70 kilowatt per rack, ma esiste un limite fisico noto come "capacità termica specifica" oltre il quale non possono funzionare.

Le GPU che alimentano le piattaforme di IA richiedono fino a 10 volte più energia rispetto alle CPU tradizionali, contenendo un numero maggiore di transistor: altre caratteristiche progettuali, come lo stacking del silicio in 3D, consentono ai produttori di GPU di inserire più componenti in spazi ridotti.

Ciò aumenta la densità di potenza dei data center, spingendo il raffreddamento ad aria oltre la soglia di viabilità.¹ Con data center sempre più densi dal punto di vista energetico, l'aria limita la scalabilità, il che significa che è possibile inserire meno potenza di calcolo nello stesso spazio.

Il raffreddamento a liquido consente ai componenti di girare più velocemente, permettendo ai data center di gestire carichi di lavoro di IA e HPC più intensi e favorendo una maggiore densità di calcolo.

A prova di futuro

Entro la fine di questo decennio, secondo Goldman Sachs, la domanda energetica di tecnologie come l'IA avrà causato un aumento del 160% nel fabbisogno di potenza dei data center. Ciò significa che la maggiore efficienza del raffreddamento a liquido diventerà sempre più importante.

Misurata in PUE (Power Usage Effectiveness), l'efficienza dei data center è data dal rapporto tra la potenza richiesta per far funzionare l'intero data center e il fabbisogno energetico delle apparecchiature IT.

Alcuni data center ottimizzati per il liquido stanno già raggiungendo un PUE di 1,1 o addirittura 1,04, e i clienti potranno anche utilizzare l'acqua calda per riscaldare gli uffici, operazione che sta diventando ancora più semplice con i sistemi più recenti. Con la crescita della domanda di calcolo in tutto il mondo, tali efficienze diventeranno sempre più fondamentali.

Affidabilità e manutenzione

I sistemi di raffreddamento ad aria presentano svantaggi distinti in termini di affidabilità e manutenzione: l'uso delle ventole può esporre l'hardware alla polvere e le temperature tendono a fluttuare maggiormente nei data center raffreddati ad aria, con conseguenze dirette sulla manutenzione.

In linea generale, i sistemi di raffreddamento a liquido richiedono una maggiore competenza per la manutenzione. Tuttavia, la situazione sta cambiando. I moderni sistemi di raffreddamento a liquido sono sicuri, facili da riparare e altamente pratici in un'ampia varietà di ambienti.

I più recenti sistemi raffreddati ad acqua possono operare in molteplici configurazioni per facilitarne l'adozione, inclusi sistemi ibridi che utilizzano sia aria che acqua.

• La funzione Buy for Me di Amazon utilizza l'IA per ordinare prodotti da altri rivenditori
• Alcune piccole imprese hanno trovato i propri articoli elencati su Amazon senza aver mai dato il consenso
• Amazon definisce la funzione un esperimento ancora in fase di perfezionamento delle criticità

L'ultimo esperimento di Amazon nello shopping basato sull'intelligenza artificiale potrebbe aiutarvi a trovare l'acquisto perfetto, ma lo sta facendo calpestando le aziende di terze parti. Le funzioni Shop Direct e Buy for Me, che Amazon ha iniziato a testare lo scorso anno, snelliscono il processo di ricerca e acquisto di articoli che potrebbero non essere presenti nell'inventario di Amazon.

Se si clicca sul pulsante Buy for Me, il sistema di Amazon utilizza le informazioni estratte dal sito web pubblico di un marchio per effettuare l'ordine per conto dell'utente utilizzando i suoi dati. Dal punto di vista dell'acquirente, sembra di comprare semplicemente qualcosa su Amazon. Tuttavia, dal punto di vista del rivenditore, è come se Amazon fosse entrata nel suo negozio senza invito e avesse iniziato a servire i clienti alla cassa.

Nelle ultime settimane, i rivenditori online hanno iniziato a lamentarsi con Amazon e a condividere storie sui social media riguardo al fatto di non aver mai ricevuto una richiesta di partecipazione. Alcuni affermano di non aver nemmeno saputo dell'esistenza del programma finché non hanno iniziato a ricevere ordini nelle loro caselle di posta da insoliti indirizzi email "buyforme.amazon". Altri sostengono che Amazon abbia elencato prodotti esauriti o mai destinati alla vendita diretta al consumatore.

Potreste non esservene accorti se vi limitate a fare acquisti su Amazon. Cercate un articolo, visualizzate un prodotto che sembra legittimo e l'acquisto avviene interamente in background. L'esasperazione riguarda esclusivamente i rivenditori.

"Prodotti che non ho nemmeno più (ovvero completamente eliminati dal back-end) vengono venduti in questa sezione dell'app denominata 'acquista direttamente dai negozi'", ha raccontato un rivenditore su Reddit. "Utilizzano immagini dei prodotti generate dall'IA che non mi appartengono e autorizzano ordini sul mio sito per articoli esauriti. Non ho dato il mio consenso a tutto questo, né esiste un modo semplice per chiederne l'esclusione".

Amazon ha dichiarato che lo strumento basato sull'IA non sta compiendo alcuna operazione impropria, poiché le inserzioni si basano su informazioni su prodotti e prezzi pubblicamente disponibili. Il sistema dovrebbe inoltre verificare che gli articoli siano disponibili e abbiano il prezzo corretto prima di proporli ai clienti. In caso di problemi, Amazon ha indicato un indirizzo email a cui i commercianti possono inviare una richiesta di opt-out.

Il compratore AI entra come un ninja

Porre l'onere di evitare l'agente IA di Amazon sulle spalle dei marchi terzi infastidisce comprensibilmente molti rivenditori. Inoltre, questo non risolve il problema degli ordini già effettuati. Senza contare che le aziende che scelgono intenzionalmente di restare fuori da Amazon per ragioni finanziarie o di marketing potrebbero non gradire di essere trascinate sulla piattaforma da ambiziosi acquirenti automatizzati.

Tutto questo senza nemmeno considerare i problemi di accuratezza come quello descritto nel post su Reddit. I sistemi di intelligenza artificiale sono validi solo quanto i dati che acquisiscono e, se Amazon utilizza prodotti e immagini obsoleti o non corrispondenti, è il marchio che riceve l'ordine a dover correre ai ripari per fornire spiegazioni.

C'è poi un ulteriore elemento di ironia in questa situazione, dato che Amazon si è opposta duramente a qualsiasi agente IA esterno che tentasse di analizzare la propria piattaforma per raccogliere dati. L'azienda blocca categoricamente i bot di Google, OpenAI e Perplexity. Eppure, ora è la stessa Amazon a usare l'IA per scansionare i siti di altri rivenditori in nome della comodità.

Per chi acquista, questa contraddizione passa perlopiù in secondo piano. È facile immaginare quanto possa essere allettante un assistente IA che trova prodotti e confronta i prezzi in tutta la rete. Tuttavia, dopo anni in cui le aziende hanno raccolto informazioni pubbliche con scarse resistenze, il fatto che questo processo sia direttamente collegato agli acquisti tramite IA potrebbe rendere i problemi più tangibili. Forse gli acquirenti IA di Amazon dovranno iniziare a bussare e presentarsi prima di prendere il controllo della cassa. Se cercate il miglior smartphone per le vostre sessioni di shopping o preferite consultare i migliori tablet per una visione più chiara, la tecnologia resta comunque lo strumento principale.

• L'aggiornamento software pianificato aggiunge il ruolo di acceleratore esterno al DGX Spark di Nvidia
• Gli utenti MacBook Pro possono delegare l'elaborazione IA più pesante al sistema esterno
• Le modifiche alle prestazioni e agli strumenti si concentrano sull'IA open source locale

Al CES 2026, Nvidia ha rivelato di avere in programma un aggiornamento software per il DGX Spark che estenderà significativamente le capacità del dispositivo.

Alimentato dal Superchip GB10 Grace Blackwell, il compatto concentrato di potenza firmato Nvidia combina core CPU e GPU con 128 GB di memoria unificata, consentendo agli utenti di caricare ed eseguire modelli linguistici di grandi dimensioni in locale, senza dipendere dalle infrastrutture cloud.

Le prime recensioni dello Spark, sebbene universalmente positive, hanno evidenziato alcune limitazioni del software. Nvidia punta ora a risolvere queste criticità. Una parte fondamentale del cambiamento sarà il supporto esteso per i framework e i modelli IA open source.

Buone notizie per gli utenti MacBook Pro

La mossa consisterà in un aggiornamento esclusivamente software, senza nuovi componenti hardware coinvolti; per le organizzazioni che si affidano a strumenti aperti, i cambiamenti ridurranno il lavoro di configurazione personalizzata e aiuteranno a mantenere i sistemi operativi coerenti con l'evoluzione di modelli e framework.

L'aggiornamento del mini PC aggiungerà il supporto a strumenti come PyTorch, vLLM, SGLang, llama.cpp e LlamaIndex, oltre ai modelli di Qwen, Meta, Stability e Wan.

Nvidia dichiara che gli utenti possono aspettarsi incrementi prestazionali fino a 2,5 volte rispetto allo Spark al momento del lancio, spinti principalmente dagli aggiornamenti di TensorRT-LLM, da una quantizzazione più serrata e da miglioramenti nella decodifica.

Un esempio condiviso da Nvidia riguarda Qwen-235B, che raddoppia abbondantemente il throughput nel passaggio da FP8 a NVFP4 con decodifica speculativa. Altri carichi di lavoro, inclusi Qwen3-30B e Stable Diffusion 3.5 Large, mostrerebbero guadagni più contenuti.

L'aggiornamento introduce anche i DGX Spark playbooks, che raggruppano strumenti, modelli e guide di configurazione in flussi di lavoro riutilizzabili. Questi sono progettati per l'esecuzione on-premise senza dover ricostruire interi ambienti.

Una dimostrazione interessante ha visto l'abbinamento di un MacBook Pro con il DGX Spark per la generazione video IA. Nvidia ha mostrato una pipeline 4K che richiedeva otto minuti per essere completata sul laptop e circa un minuto quando i passaggi più onerosi dal punto di vista computazionale venivano delegati allo Spark.

Questo approccio mantiene gli strumenti creativi sul portatile mentre lo Spark gestisce l'elaborazione pesante, portando il lavoro video con IA più vicino all'uso interattivo rispetto alle lunghe elaborazioni in batch.

Il DGX Spark può anche fungere da processore in background per i flussi di lavoro 3D, generandone le risorse mentre i creativi continuano a lavorare sui loro sistemi principali.

È incluso un Nsight Copilot locale, che consente l'assistenza CUDA senza inviare codice o dati al cloud.

Nel complesso, l'aggiornamento pianificato trasformerà il DGX Spark da sistema per sviluppatori standalone a nodo IA on-premise flessibile, in grado di supportare laptop, workstation e implementazioni edge.

Via StorageReview

• Gemini per Google TV introduce nuove funzioni visive e vocal
• Gli utenti possono remixare le foto personali, creare video generati dall'intelligenza artificiale ed esplorare argomenti complessi con i Deep Dives narrati
• L'aggiornamento debutterà inizialmente sui televisori TCL

Le Google TV si aggiornano integrando l'assistente IA Gemini con numerose nuove funzionalità. L'azienda ha presentato al CES di quest'anno la versione rinnovata di Gemini per Google TV, sottolineando come l'IA sarà molto più di un semplice strumento di ricerca vocale per i programmi. L'obiettivo di Google è trasformare Gemini in un vero e proprio partner conversazionale durante la visione.

L'aggiornamento è in fase di rilascio iniziale su alcuni modelli di TV TCL. Questa nuova versione di Gemini sarà più visiva e interattiva: gli utenti potranno ottenere risposte complete a domande complesse, arricchite da immagini e video. È prevista anche una nuova esperienza "Deep Dive" per i quesiti più articolati, che integrerà narrazione IA e contenuti visivi interattivi.

L'upgrade aiuterà Gemini a risolvere anche i piccoli fastidi quotidiani legati alla TV. Se lo schermo risulta troppo scuro o i dialoghi sono coperti dalla colonna sonora, basterà segnalarlo all'IA, che regolerà automaticamente audio o luminosità. Questa funzione potrebbe rivelarsi decisiva per chi non vuole interrompere la visione per navigare nei menu delle impostazioni, rendendo l'esperienza fluida come quella sui migliori smartphone Android.

Sul fronte personale, Gemini sarà in grado di cercare nella libreria di Google Photos direttamente dal televisore, permettendo di richiamare foto e album su richiesta. Sarà disponibile anche la funzione Photos Remix per applicare filtri basati sull'intelligenza artificiale.

Per chi preferisce creare immagini da zero, Gemini su Google TV avrà accesso al nuovo modello d'immagine Nano Banana, consentendo di generare o modificare foto tramite comandi vocali. Lo stesso vale per la creazione di brevi video chiedendo supporto a Google Veo. Si tratta, in sostanza, dei medesimi strumenti già disponibili su telefono o computer.

Gemini TV

Google sembra intenzionata a fare in modo che Gemini, integrato nel televisore, comprenda esattamente cosa state facendo per aiutarvi a farlo meglio e più velocemente. Per l'utente medio, questo potrebbe significare semplicemente consultare i risultati sportivi in tempo reale o spiegare concetti scientifici ai propri figli senza dover navigare tra infiniti menu o passare da un'app all'altra.

Sostanzialmente, l'obiettivo di Google è rendere Gemini onnipresente su ogni schermo, trasformandolo nello strumento di riferimento in qualsiasi momento, inclusa la visione televisiva. L'integrazione di Gemini nei televisori fungerà da banco di prova per valutare l'efficacia degli assistenti IA quando diventano parte integrante dell'ambiente domestico.

Non è ancora certo se Gemini diventerà il compagno televisivo fidato che Google auspica, ma è chiaro che si sta aprendo un nuovo terreno di scontro tra le piattaforme di IA e smart home, questa volta proiettato sullo schermo più grande della casa. Gemini punta a essere versatile quanto i migliori tablet attualmente sul mercato.

Quest'anno l'IA ha completato la sua transizione da semplice demo dimostrativa ed esperimento di nicchia a componente onnipresente della tecnologia e della società, alimentando un acceso dibattito tra opinioni positive e negative.

Mentre il 2025 ha confermato la flessibilità degli strumenti di intelligenza artificiale nell'adattarsi alle diverse esigenze degli utenti, il 2026 stabilirà se le aziende riusciranno a convincere le persone ad accogliere l'assistenza e l'influenza dell'IA nella propria sfera privata. Con colossi come OpenAI, Google, Meta, Apple e Amazon pronti a integrare l'IA nelle routine quotidiane, potremmo assistere a un aumento di annunci riguardanti l'adozione o il rifiuto di tali tecnologie da parte del pubblico, a fronte di un minor numero di vere e proprie scoperte rivoluzionarie nei modelli. Per gestire queste innovazioni, sarà fondamentale dotarsi dei migliori portatili in grado di supportare i nuovi carichi di lavoro. Anche la scelta tra i migliori smartphone diventerà cruciale per chi desidera un'integrazione fluida dell'IA nella vita di tutti i giorni.

Ecco cinque delle nostre previsioni su come l'IA potrebbe cambiare la vostra vita nel 2026.

ChatGPT diventerà l'organizzatore silenzioso della tua casa

Quest'anno abbiamo assistito all'evoluzione di ChatGPT che, grazie a funzioni sbalorditive, è passato dall'essere un sistema di completamento automatico avanzato a un imitatore della natura umana decisamente più sfumato. La memoria, la comprensione multimodale e le connessioni con servizi e aziende di terze parti permetteranno alla piattaforma di punta di OpenAI di fare molto più che rispondere a domande occasionali nel 2026. OpenAI ha lasciato intendere che il prossimo passo vedrà ChatGPT assumere il ruolo di maggiordomo digitale, una posizione per cui Amazon Alexa e Google Assistant hanno lottato a lungo.

O almeno, sembra essere questa la direzione che OpenAI vuole dare agli aspetti più proattivi di ChatGPT, sfruttando "agenti" e API per gestire molto più di semplici prompt testuali isolati. Lo vedrete trasformarsi nel vostro assistente personale, capace di avvisarvi se siete in ritardo per un appuntamento o di suggerire programmi per il weekend in base al meteo, alle vostre preferenze climatiche e al calendario del partner. Per chi fornirà le autorizzazioni necessarie, il sistema potrà inviare email, prenotare, ordinare e riprogrammare eventi imminenti senza nemmeno essere interpellato.

Più l'esperienza diventerà fluida, più l'IA si farà invisibile. Parlerete a voce alta in salotto e lei risponderà tramite la TV o gli i migliori smart speaker. Potreste scriverle per un danno alla recinzione allegando una foto, e lei aprirà una pratica di risarcimento con l'assicurazione per vostro conto. Come per ogni assistente digitale, molti saranno cauti nel condividere così tante informazioni, ma OpenAI punterà a rendere ChatGPT il fulcro domestico sintonizzato sulle preferenze individuali: un maggiordomo invisibile che pianifica con tatto ciò a cui non avete ancora pensato. Per gestire al meglio queste interazioni complesse, l'integrazione con i migliori smartphone sarà fondamentale per avere il controllo della casa sempre a portata di mano.

Google Search si trasforma definitivamente in un'esperienza AI-first

Nell'ultimo anno Google Search ha introdotto l'intelligenza artificiale in un numero sempre maggiore di risultati, ma l'approccio classico basato sulle parole chiave rimane ancora lo standard per la maggior parte degli utenti. Nel 2026, tuttavia, l'equilibrio è destinato a spezzarsi, almeno secondo i piani di Google. La silenziosa avanzata di Gemini trasformerà la modalità IA e i suoi derivati nel pilastro centrale dell'ecosistema Google. I link resteranno numerosi, ma diventeranno un semplice complemento alla conversazione con l'IA.

Google ha già iniziato a sostituire Assistant con Gemini sugli smartphone Android, e le risposte di Gemini sono ormai integrate nella Ricerca tramite le Panoramiche dell'IA e le nuove pagine dei risultati. Vi imbatterete sempre più spesso in sintesi operative piuttosto che in elenchi di siti web. Per molte query, potreste non accorgervi nemmeno che la risposta è stata compilata attingendo da una mezza dozzina di fonti su cui non avete mai cliccato, a meno di non guardare con molta attenzione. Questa comodità renderà Gemini indispensabile, pur sollevando dubbi su fiducia e trasparenza, senza contare i diritti degli editori.¹ Per fruire di questi contenuti evoluti, l'uso dei migliori smartphone Android sarà essenziale, così come l'adozione dei migliori tablet Android per una consultazione più approfondita delle fonti citate.

Gli smart glasses ingranano la marcia con l'IA al comando

Il problema di marketing che ha bloccato gli smart glasses per un decennio ha iniziato a risolversi, poiché l'integrazione dell'IA sta finalmente dimostrando la loro utilità reale. Aiuta anche il fatto che il design non sia più sgraziato come in passato.

L'IA multimodale è arrivata per colmare lo storico divario di utilità nei wearable. I nuovi occhiali intelligenti, in particolare quelli sviluppati attraverso partnership come Google e Meta con marchi di moda quali Warby Parker e Ray-Ban, sfruttano modelli IA per offrire un'assistenza discreta e contestuale che funziona davvero. Gli occhiali potranno sussurrarvi un promemoria, tradurre un cartello che state guardando, dirvi chi vi sta venendo incontro o spiegarvi l'importanza di un edificio senza che dobbiate chiedere nulla.

Tutto questo si basa su un'IA passiva capace di percepire il mondo circostante con il giusto contesto. Anche l'hardware sta recuperando terreno, con una migliore durata della batteria, montature più leggere e un audio perfezionato. Le versioni di maggior successo nel 2026 miglioreranno l'ambiente circostante senza interromperlo. Per monitorare i progressi tecnologici di questi dispositivi, molti utenti li abbineranno ai migliori smartwatch per un ecosistema sempre connesso. Questa evoluzione renderà gli occhiali compagni ideali per i migliori smartphone, spostando l'interazione dallo schermo direttamente al nostro campo visivo.

Il parco a tema dei contenuti generati dall'IA

Se vi ritroverete a scorrere Instagram o Facebook all'inizio del 2026, dovrete accettare l'idea che parte di ciò che vedrete non sarà opera di un essere umano. Entro la fine dell'anno, Meta aprirà probabilmente le porte a un flusso inarrestabile di contenuti generati dall'intelligenza artificiale. I nuovi modelli di generazione di immagini e video dell'azienda, attualmente testati con nomi in codice come "Mango", alimenteranno presto una quota massiccia di ciò che appare nei Reels, nelle Storie e persino nelle inserzioni pubblicitarie.

Quella che potremmo definire creatività si affiderà all'IA per stilizzare video e immagini. I brand genereranno materiale promozionale con visual potenziati dall'IA e personalizzati secondo il proprio stile. Anche gli utenti comuni utilizzeranno strumenti integrati per trasformare le foto delle vacanze in locandine cinematografiche o un selfie in un'animazione di dieci secondi. Molti di questi contenuti verranno visualizzati sui migliori tablet, ideali per fruire di formati multimediali così ricchi.

Con il tempo, però, la novità lascerà spazio all'omologazione. Quando tutto viene ottimizzato per l'engagement dagli stessi algoritmi, i contenuti iniziano a sembrare inquietantemente simili: nitidi, accattivanti e un po' troppo perfetti. Aspettatevi forti reazioni critiche per ogni nuovo trend di immagini o video IA. Meta potrebbe essere costretta ad aggiungere etichette più chiare, permettere agli utenti di filtrare i propri feed o introdurre opzioni per visualizzare solo contenuti "creati da umani". Anche i creator dovranno ripensare le proprie strategie. Alcuni abbracceranno l'IA per aumentare la portata dei propri post sui migliori smartphone, altri punteranno tutto su contenuti grezzi e imperfetti per distinguersi. In ogni caso, il feed dei social media nel 2026 sarà plasmato dalle macchine quanto dalle persone, superando persino l'attuale influenza degli algoritmi.

"Senza IA": il nuovo marchio del lusso

La reazione contro i contenuti generati dall'intelligenza artificiale non si limiterà ai soli feed dei social media. Il 2026 potrebbe far registrare una vera e propria esplosione di interesse per le creazioni prodotte autenticamente dall'uomo. Mentre gli strumenti IA continuano a inondare il web con testi, immagini, musica e video, gli utenti potrebbero desiderare chiarezza e autenticità al punto da ricercare attivamente l'etichetta "AI-free".

Vediamo già i primi segnali di questa tendenza. Molti autori dichiarano l'assenza di assistenza da parte dell'IA; video e immagini vengono presentati con didascalie e hashtag in cui i creator sottolineano come non sia stata utilizzata alcuna tecnologia algoritmica. Il concetto di prodotto "fatto a mano" si tradurrà necessariamente nello spazio digitale, assumendo definizioni come "frutto dell'ingegno umano" o "di origine organica". In ogni caso, il bollino "senza IA" diventerà un vanto (e forse giustificherà un piccolo sovrapprezzo). Per un po' potrà sembrare pretenzioso o superfluo, quasi un vezzo hipster, ma la valanga di contenuti sintetici di scarsa qualità spingerà quasi certamente questo trend nel mainstream. Per chi desidera creare contenuti autentici, la scelta tra i migliori portatili rimarrà fondamentale per gestire software di editing tradizionali.

Ciò non significa un rifiuto totale degli strumenti digitali. Gli strumenti di editing manuale (e dichiarati) continueranno a esistere. Semplicemente, avrete l'opzione di cercare contenuti privi di ciò che viene colloquialmente definito IA. La produzione sintetica non sparirà, ma avrete finalmente la possibilità di sfuggirle, almeno in parte, magari consultando le creazioni dei professionisti sui migliori smartphone del mercato.

Trasformazioni invisibili

Il 2026 non sarà l'anno in cui l'IA ci scioccherà per la sua presenza ubiqua. Non rimarrete sbalorditi da passi da gigante verso una vera intelligenza artificiale generale, a prescindere dalle promesse delle aziende, ma avrete l'opportunità di integrare l'IA in ogni aspetto della vostra vita in modi mai immaginati prima.

Quest'anno l'IA cercherà di mimetizzarsi e le aziende dietro questa tecnologia faranno di tutto per insinuarla in quante più sfaccettature possibili della vostra giornata. Ciò comporterà un'adozione entusiastica e un rifiuto frustrato in egual misura. Potreste non essere entusiasti dell'IA nel 2026, ma sarà difficile evitare di prendere posizione sul ruolo che essa debba avere nel vostro mondo. In questo scenario, la scelta di dotarsi dei migliori smartphone o dei migliori portatili diventerà ancora più strategica, poiché saranno questi i portali attraverso cui deciderete quanta tecnologia accogliere nella vostra quotidianità.

• Il 65% delle organizzazioni ha subito attacchi alla supply chain nell'ultimo anno
• L'adozione della GenAI aggrava i rischi; solo il 24% analizza il codice generato dall'IA per problemi di sicurezza o proprietà intellettuale

La supply chain del software, ovvero l'intera rete di componenti, strumenti e processi utilizzati per sviluppare, compilare e distribuire il software, si è evoluta in una nuova e popolarissima superficie di attacco. Ciò offre ai criminali informatici l'opportunità di aggirare le difese standard e ottenere vantaggi sproporzionati da una singola compromissione.

È quanto emerge da “Navigating Software Supply Chain Risk in a Rapid-Release World”, un nuovo report approfondito pubblicato dalla società di sicurezza applicativa Blackduck.

Basato su un sondaggio condotto su 540 leader della sicurezza software, il report afferma che due terzi (65%) delle organizzazioni hanno subito almeno un attacco alla supply chain negli ultimi 12 mesi. Per far fronte a queste minacce, le aziende devono implementare i migliori software per imprese e aziende che integrino protocolli di sicurezza avanzati.

La compliance è tutto

Questi incidenti stanno diventando sempre più sfaccettati: le organizzazioni segnalano dipendenze malevole (30%), vulnerabilità non patchate (28%), exploit zero-day (27%) e iniezioni di malware nelle pipeline di build (14%).

La velocità con cui l'intelligenza artificiale generativa (GenAI) viene adottata nelle imprese non fa che peggiorare le cose. Blackduck afferma che quasi tutte le organizzazioni (95%) sfruttano ora strumenti di IA per lo sviluppo software (principalmente ChatGPT), ma i protocolli di sicurezza non tengono il passo. La fiducia nello strumento è alta, mentre la verifica effettiva è allarmante bassa.

Infatti, solo un quarto (24%) delle organizzazioni analizza il codice generato dall'IA per aspetti quali proprietà intellettuale, licenze, sicurezza o rischi qualitativi. Il rapporto sostiene che ciò lasci ampio spazio a vulnerabilità nella supply chain, inclusa l'introduzione di IP protetta da copyright o l'esposizione di chiavi API sensibili. Per gestire queste operazioni in sicurezza, è consigliabile utilizzare i migliori notebook aziendali dotati di hardware dedicato alla protezione dei dati.

Per rafforzare le difese, è necessario valutare attentamente la conformità. Blackduck sostiene che, contrariamente alla credenza popolare, un approccio basato innanzitutto sulla compliance acceleri effettivamente i tempi di risposta della sicurezza.

Sembra esserci una chiara correlazione tra controlli di conformità robusti e velocità di remediation: il 54% delle organizzazioni che utilizzano almeno quattro tipi di controlli di conformità interviene sulle vulnerabilità critiche in modo significativamente più rapido rispetto al 45% del pool generale di intervistati. Inoltre, l'automazione appare imprescindibile. Affidarsi a un monitoraggio manuale periodico, come sta facendo circa il 36% degli intervistati, è ampiamente considerato insufficiente. Parallelamente, le organizzazioni che adottano un monitoraggio continuo automatico vengono descritte come "molto più efficaci".

Alla fine del 2024 scrissi che nel 2025 mi sarei allontanato dai social media a causa del loro impatto sulla mia routine quotidiana. Come Staff Writer di TechRadar per tutto ciò che riguarda il mondo mobile, so fin troppo bene che usare il mio supercomputer tascabile per scorrere video verticali non è esattamente il modo migliore per sfruttare il miglior smartphone a disposizione.

Non servono premi per indovinare com'è andata a finire: non ho smesso. Anzi, se dovessi scommettere, credo di aver usato l'app di Instagram più quest'anno che nel 2024.

E nello spirito del Natale (o qualcosa del genere), mi perdono per questa trasgressione. Negli ultimi 12 mesi ho accettato il fatto che, sebbene debba ancora ridurre il tempo trascorso davanti allo schermo, i social media restano uno strumento indispensabile per fare programmi e restare in contatto; posso trarne i benefici senza sciogliermi in un brodo primordiale di neuroni alimentato dai Reel.

Tuttavia, l'ultimo anno ha visto crescere esponenzialmente sui social la diffusione di foto, video e audio generati dall'intelligenza artificiale, dando vita a meme e incomprensioni in egual misura. Come abbiamo riportato di recente, "slop" è stata eletta parola dell'anno dal dizionario Merriam-Webster, in risposta alla valanga di contenuti IA di bassa qualità che ha invaso i nostri schermi negli ultimi 12 mesi.

Ho sempre pensato che fosse ingiusto giudicare una piattaforma esclusivamente in base ai contenuti caricati dagli utenti, quindi ho ampiamente chiuso un occhio su ogni ondata di "AI slop" che ha colpito Meta, anche se avrei preferito non averci nulla a che fare.

Ma sembra sempre più evidente che Instagram – storicamente la casa dei creativi visivi e linfa vitale per musicisti, attori e comici – stia virando proprio verso quel tipo di contenuto IA vacuo, insulso e alienante che sta ormai intasando i feed degli utenti. Per chi vuole staccare da questo flusso, l'unica soluzione sembra affidarsi ai migliori giochi per iPhone per ritrovare un po' di intrattenimento di qualità.

Sono francamente turbato dalle inserzioni di Meta AI che compaiono a metà feed, presentate come caroselli di video generati dall'intelligenza artificiale e spesso decisamente inquietanti. Ho visto grotteschi ibridi tra frutti e neonati, un Barack Obama in versione DJ (dubito che la cosa sia stata autorizzata) e, cosa ancor più bizzarra, un Mark Zuckerberg sovrappeso che corre a torso nudo su un tapis roulant; non credo che il boss di Meta ne sarebbe entusiasta.

Oltre a essere sgradevoli alla vista, queste clip sembrano funzionalmente inutili e persino antitetiche allo scopo stesso dei social media. Meta spera davvero che io le condivida sul mio feed o con i miei amici? Chi ha voglia di vedere roba simile? Si tratta di auto-espressione o di un modo per connettersi socialmente? Quale parte dello slogan di Instagram, "Cattura, crea e condividi ciò che ami", viene rispettata appiccicando nelle mie storie un sosia di Michael Jackson renderizzato malissimo? Per fortuna, i migliori generatori di immagini IA mostrano che la tecnologia può fare molto di meglio.

Oltre a ciò, questo fenomeno non mi convince affatto che Instagram sia un buon modo per impiegare il mio tempo al telefono. Sto lavorando ad alcuni nuovi buoni propositi per l'anno nuovo che mi aiutino a sfruttare meglio il supercomputer che ho in tasca, e questa spinta verso Meta AI mi rende felice di essermi concentrato su cose più produttive nella mia nuova lista (come, ad esempio, giocare di più a Fortnite).

Francamente, se Instagram continuerà a investire in questa spazzatura invece di introdurre, che so, funzioni utili, potrei dover rilanciare la mia missione di rimuovere l'app dalla memoria del mio smartphone. I migliori smartphone sono così potenti e versatili che mi sentirei in colpa a passare anche solo un secondo a guardare roba del genere.

Potete quindi considerare questo un proposito provvisorio, influenzato dalla mia dichiarata ed eccessiva dipendenza da Instagram come piattaforma e social network. Se continuerò a vedere i contenuti di Meta AI nel mio feed, potrebbe essere il segno che il posto di Instagram nella home page del mio telefono potrebbe presto tornare vacante.

• DGX Cloud aiuterà gli sforzi di Nvidia nell'IA open source, ma non sfiderà gli hyperscaler
• La concorrenza di Amazon e Google nel mondo dei chip si sta intensificando
• Le azioni hanno raggiunto un tetto massimo... almeno per ora

Nvidia avrebbe ridimensionato i suoi piani di competizione diretta con i principali fornitori di servizi cloud come AWS, Azure e Google Cloud, a oltre due anni di distanza da quando il CEO Jensen Huang aveva introdotto l'idea per la prima volta.

Di conseguenza, The Information sostiene che la divisione DGX Cloud sia stata riorganizzata all'interno delle attività principali di ingegneria e operazioni di Nvidia, sotto la guida del Senior Vice President Dwight Diercks, che dirige l'ingegneria software.

Ciò avviene dopo che, a metà dicembre 2025, l'azienda avrebbe modificato alcuni ruoli dirigenziali, con alcuni manager passati a nuovi incarichi e altri che hanno lasciato del tutto la società.

Dopo tutto, Nvidia non vuole competere con il Big Cloud

DGX Cloud è destinato a sopravvivere, ma principalmente per soddisfare la domanda interna di chip Nvidia utilizzati per sviluppare modelli di IA open-source, piuttosto che come un hyperscaler rivolto al pubblico come potrebbe essere AWS.

Il cambiamento probabilmente non sorprenderà gli analisti del settore, con fonti interne che suggeriscono come DGX Cloud abbia faticato ad attirare clienti.

Altre speculazioni interne suggeriscono che Huang fosse riluttante a espandere il business cloud per timore che Nvidia potesse perdere potenziali rivali come clienti, e abbiamo visto tutti come tali clienti abbiano contribuito al successo di Nvidia nella produzione di chip negli ultimi anni.

Tuttavia, le azioni Nvidia hanno raggiunto un limite recentemente, mentre altre aziende minacciano il suo dominio. OpenAI sarebbe in trattative con Amazon per accedere ai chip Trainium del colosso cloud, mentre fino ad ora il produttore di ChatGPT ha fatto pesantemente affidamento sulle offerte di Nvidia. Allo stesso modo, Meta potrebbe ottenere l'accesso alle TPU di Google, riducendo la quota di mercato di Nvidia.

Tutto questo mentre le esportazioni cinesi sono in stallo. Solo all'inizio di questo mese Trump ha confermato che a Nvidia sarebbe stato permesso di riprendere la vendita dei suoi chip H200 a determinati clienti cinesi, ma la concorrenza all'estero è già aumentata in assenza di Nvidia.

"Continueremo a investire in DGX Cloud per fornire un'infrastruttura di livello mondiale per la ricerca e lo sviluppo all'avanguardia e le capacità software necessarie ai partner cloud per avere successo", ha dichiarato ai media un portavoce dell'azienda.

"Il nostro obiettivo è sempre stato quello di coltivare DGX Cloud come un progetto pilota e imparare attraverso di esso come costruire meglio sistemi per i partner dell'ecosistema, e questo non è cambiato."

• ChatGPT ha lanciato un resoconto di fine anno chiamato "Your Year with ChatGPT".
• La funzione è progettata per replicare l'esperienza di Spotify Wrapped, adattandola però alla cronologia delle conversazioni avvenute con ChatGPT.
• Il riepilogo include premi personalizzati, poesie e illustrazioni in pixel art basate sulle chat del 2025.

ChatGPT è ufficialmente entrato a far parte della parata dei resoconti di fine anno che caratterizza ogni mese di dicembre, lanciando la propria versione di Spotify Wrapped: "Your Year with ChatGPT". Il riepilogo visualizza le interazioni dell'utente con il chatbot nel corso del 2025, mescolando statistiche e un pizzico di umorismo. La funzione è attualmente disponibile per gli utenti idonei negli Stati Uniti, nel Regno Unito, in Canada, Australia e Nuova Zelanda.

Se avete mantenuto attive le funzioni di cronologia e memoria e avete interagito con l'assistente IA con sufficiente frequenza, avrete l'opportunità di scoprire che aspetto ha avuto il vostro anno visto "dall'altra parte". Molti utenti preferiscono consultare questi dati dai migliori smartphone per una consultazione rapida e immediata.

Per accedere al servizio, potreste trovare un tasto dedicato direttamente nella homepage, oppure potrete attivarlo scrivendo il comando "/Your Year with ChatGPT" nel campo del prompt. Chi utilizza i migliori smartphone Android potrà beneficiare di un'interfaccia fluida per navigare tra le proprie statistiche personalizzate.

Your Year with ChatGPT non punta sull'eccesso, ma sfrutta abilmente le diverse potenzialità del chatbot. L'esperienza include una poesia personalizzata, un riconoscimento basato sulle interazioni e persino un archetipo della propria personalità da confrontare con quello degli altri utenti.

Ad esempio, io sono stato classificato come "Navigator", mentre tra le altre opzioni disponibili figurano "Creative Debugger" e "Visionary Voyager". Per analizzare questi profili e gestire le proprie attività digitali, l'uso dei migliori tablet garantisce una leggibilità superiore rispetto ai dispositivi più piccoli.

Le caratteristiche principali includono:

Poesie su misura: Versi creati ad hoc che riassumono il tono delle vostre sessioni.

Premi tematici: Riconoscimenti unici derivanti dalla frequenza e dalla tipologia di domande poste.

Profili utente: Archetipi che definiscono il modo in cui vi siete approcciati all'intelligenza artificiale.

Chi preferisce un'esperienza più tascabile può consultare il proprio profilo attraverso i migliori smartphone, ottimizzati per i contenuti dinamici di OpenAI.

ChatGPT Wrapped

Sebbene il formato tragga chiaramente ispirazione da Spotify Wrapped, questa versione punta più sulla profilazione della personalità che su classifiche o confronti. ChatGPT propone alcuni dati percentuali interessanti: a quanto pare, rientro nel primo 0,7% degli utenti storici di ChatGPT e quest'anno ho inviato oltre 8.000 messaggi.

L'approccio emotivo, con personaggi stilizzati e immagini che illustrano, ad esempio, la frequenza con cui testate e confrontate i modelli IA, è geniale. L'esperienza funge da rappresentazione viscerale di quanto e come utilizziate ChatGPT, specialmente se non avete tenuto il conto di ogni singola conversazione. Potreste non ricordare quante volte avete chiesto di riassumere il verbale di una riunione, spiegare una sentenza della Corte Suprema o fare da dungeon master in un gioco di ruolo, ma il recap lo ricorda. Per gestire moli di dati simili o lavorare su documenti complessi, molti professionisti si affidano ai migliori portatili per massimizzare la produttività.

La documentazione di OpenAI sottolinea che si tratta di uno strumento opzionale che non attinge alle chat eliminate per generare il riepilogo. Si tratta di un netto contrasto con le esperienze guidate dai dati, decisamente più opache, di altre app. È il motivo per cui parodie come lo sketch "Uber Eats Wrapped" del Saturday Night Live hanno avuto tanto successo: nessuno vuole un algoritmo che dia l'impressione di sapere più del dovuto.

Tutto ciò suggerisce come OpenAI stia pensando al coinvolgimento futuro: meno come uno strumento, più come un compagno. "Your Year with ChatGPT" non si limita a chiedere come avete usato il modello, ma si interroga su che tipo di persona siate diventati utilizzandolo — una domanda più filosofica di quanto sembri, a cui difficilmente i grafici a barre possono rispondere. Proprio come Spotify, Duolingo o persino Google Maps, ChatGPT si sta posizionando come parte della vostra storia personale. Chi preferisce un'esperienza d'uso più flessibile spesso sceglie i migliori portatili 2-in-1 per interagire con l'IA in ogni situazione. Ma per quanto le vostre abitudini d'ascolto possano imbarazzarvi o la vostra "età musicale" possa farvi sentire vecchi, almeno Spotify non scrive una poesia su quanto siate ossessionati dal testare in anteprima ogni nuova funzione dell'intelligenza artificiale.

• Gemini 3 Flash tende spesso a inventare risposte pur di non ammettere lacune nelle proprie conoscenze.
• Il problema emerge soprattutto con quesiti fattuali o in scenari ad alto rischio, dove la precisione è fondamentale.
• Nonostante ciò, i test lo confermano come il modello IA più accurato e performante attualmente disponibile.

Gemini 3 Flash è veloce e intelligente. Tuttavia, se gli si pone una domanda su argomenti di cui non è a conoscenza – qualcosa di oscuro, complesso o semplicemente al di fuori del suo addestramento – tenderà quasi sempre a bluffare, secondo una recente valutazione del gruppo di test indipendente Artificial Analysis.

Sembra che Gemini 3 Flash abbia raggiunto il 91% nella sezione relativa al "tasso di allucinazione" del benchmark AA-Omniscience. Ciò significa che, quando non conosceva la risposta, ne ha comunque fornita una quasi la totalità delle volte, generandone una completamente fittizia.

Il problema dei chatbot IA che inventano informazioni è noto fin dal loro debutto. Sapere quando fermarsi e ammettere di non conoscere la risposta è importante quanto saper rispondere correttamente. Al momento, l'intelligenza artificiale Google Gemini 3 Flash non lo fa molto bene. Il test serve proprio a questo: verificare se un modello sia in grado di distinguere la conoscenza reale da una supposizione.

Affinché i numeri non distolgano dalla realtà, va sottolineato che l'alto tasso di allucinazione di Gemini non significa che il 91% delle sue risposte totali sia falso. Indica invece che, nelle situazioni in cui la risposta corretta sarebbe stata "non lo so", il modello ha fabbricato una risposta nel 91% dei casi. Si tratta di una distinzione sottile ma fondamentale, con implicazioni concrete, specialmente ora che Gemini viene integrato in sempre più prodotti, come la Ricerca Google.

Questi risultati non intaccano la potenza e l'utilità di Gemini 3. Il modello resta infatti il più performante nei test di carattere generale, posizionandosi allo stesso livello – o addirittura al di sopra – delle ultime versioni di ChatGPT e Claude. Semplicemente, tende a peccare di eccessiva sicurezza quando dovrebbe invece mostrare maggiore prudenza.

L'eccesso di spavalderia nel rispondere è un tratto che accomuna anche i rivali di Gemini. Ciò che rende eclatante il dato di Google è la frequenza con cui il fenomeno si verifica in scenari di incertezza, ovvero quando i dati di addestramento non contengono la risposta corretta o manca una fonte pubblica definitiva a cui fare riferimento. Se cercate affidabilità per le vostre sessioni di lavoro, vi consigliamo di consultare la nostra selezione dei migliori portatili professionali.

Sincerità sulle allucinazioni

Parte del problema risiede nel fatto che i modelli di IA generativa sono essenzialmente strumenti di predizione testuale, e prevedere la parola successiva non equivale a valutare la verità. Di conseguenza, il comportamento predefinito è generare nuovi termini, anche quando ammettere un "non lo so" sarebbe più onesto.

OpenAI ha iniziato ad affrontare la questione, spingendo i propri modelli a riconoscere le proprie lacune e a dichiararle apertamente. È un obiettivo difficile da raggiungere in fase di addestramento, poiché i modelli di ricompensa tipicamente non prediligono una risposta vuota rispetto a una sicura (ma errata). Ciononostante, OpenAI ne ha fatto un traguardo prioritario per lo sviluppo dei futuri modelli.

Dal canto suo, Gemini solitamente cita le fonti quando possibile, ma anche in questi casi non sempre si ferma quando dovrebbe. Questo aspetto passerebbe inosservato se Gemini fosse solo un prototipo di ricerca; tuttavia, poiché sta diventando la voce trainante di molte funzioni di Google, essere "sicuri di sé pur sbagliando" potrebbe avere un impatto considerevole.

C'è poi una questione di design: molti utenti si aspettano che il proprio assistente IA risponda in modo rapido e fluido. Frasi come "non ne sono sicuro" o "lasciami controllare" potrebbero risultare macchinose in una chat, ma restano preferibili al rischio di essere tratti in inganno. L'IA generativa non è ancora del tutto affidabile, quindi verificare sempre ogni risposta resta un'ottima abitudine.

L'intelligenza artificiale e gli agenti sono stati i temi centrali di AWS re:Invent 2025, con il colosso del cloud che ha svelato una serie di nuovi servizi e piattaforme per potenziarne le capacità e incoraggiarne una diffusione più capillare.

Tuttavia, con così tanto clamore e speculazione attorno a questa tecnologia, quanto possono essere realistici obiettivi così ambiziosi? Per scoprirlo, ho parlato con alcune delle menti più brillanti di Amazon e AWS.

Potenziare con l'IA

"Vogliamo permettere a ogni sviluppatore di applicazioni di diventare uno sviluppatore 'agentico', capace di creare agenti affidabili, sicuri e pronti all'uso, rendendo il processo di costruzione estremamente semplice", ha dichiarato Swami Sivasubramanian, Vice President Agentic AI di AWS, aprendo il nostro briefing con una netta presa di posizione.

"Gli sviluppatori non sono più vincolati dai linguaggi di programmazione e dalla sintassi; di conseguenza, i tempi di sviluppo stanno passando da anni a mesi, e da mesi a settimane".

Sivasubramanian sottolinea come "ogni disciplina lavorativa stia venendo radicalmente potenziata dagli agenti IA" — inclusi i nuovi "frontier agents" dell'azienda, progettati per gestire task monotoni o che richiedono molto tempo, così da permettere ai dipendenti umani di concentrarsi sulle attività più stimolanti, come la scrittura del codice. Tra questi spicca Kiro, un IDE agentico per il vibe coding che, secondo Sivasubramanian, ha già riscosso una "reazione straordinaria", con centinaia di migliaia di utenti iscritti ancora prima dell'attuale apertura della disponibilità generale.

"La splendida notizia è che questo è solo l'inizio", afferma, "per molti versi, il mondo dello sviluppo software cambierà radicalmente", sottolineando come il ruolo dello sviluppatore full stack si evolverà: non sarà più semplicemente qualcuno che ricopre più incarichi, ma una figura capace di collaborare con partner agentici per creare il futuro – quelli che l'azienda definisce "renaissance developers".

Guardare al proprio interno è un altro fattore motivazionale e fonte di ispirazione fondamentale, aggiunge; la scala di Amazon, che spazia dall'e-commerce al cloud computing fino ai razzi, fa sì che i flussi di lavoro interni rappresentino un ottimo caso d'uso iniziale.

"Le esigenze sono diverse, ma i problemi di fondo sono gli stessi", dichiara, "credo davvero che tutto questo cambierà ogni cosa in modo fondamentale". E conclude: "AgentCore diventerà l'elemento costruttivo di base per chiunque: ciò che AWS ha rappresentato per l'industria IT, AgentCore lo rappresenterà per ogni singolo agente esistente".

Il successo di Kiro, rilasciato nel luglio 2025, è una piacevole sorpresa per Sivasubramanian, il quale osserva come sia le startup che le grandi aziende si stiano impegnando concretamente nella trasformazione guidata dall'IA, un segnale positivo anche per il futuro sviluppo dei prodotti AWS.

Queste nuove release non sono pensate solo per i lavoratori di oggi, osserva, ma anche per la prossima generazione, che probabilmente approccerà il lavoro secondo una filosofia AI-native e AI-first.

"In AWS immaginiamo un mondo in cui esista l'infrastruttura per miliardi di agenti", afferma, "e per quanto mi riguarda, questa è persino una sottovalutazione: vogliamo che ogni dipendente disponga di un compagno di squadra agentico che ne amplifichi le capacità e risolva la monotonia e la fatica di determinati task".

L'intelligenza artificiale basata sulla fiducia

La questione cruciale per molti utenti, dunque, è come garantire una presenza umana ed evitare che la responsabilità venga affidata esclusivamente agli strumenti di intelligenza artificiale.

"Gli agenti non manterranno la loro promessa fondamentale se non saranno affidabili", afferma Sivasubramanian, sottolineando come la soluzione risieda nel garantire l'ancoraggio (grounding) a fonti solide e verificabili, anziché limitarsi a prendere decisioni automatizzate senza un'adeguata valutazione. Tra le soluzioni cita lo strumento di intercettazione AgentCore di AWS, in grado di allertare un utente umano affinché controlli e verifichi se necessario.

Tuttavia, osserva, la personalizzazione deve rimanere un obiettivo centrale, poiché gli utenti avranno sempre esigenze diverse e opereranno con differenti livelli di competenza. Una tecnologia come il nuovo AWS Nova Forge, che permette alle organizzazioni di godere di livelli di personalizzazione precedentemente impensabili, può rappresentare una svolta epocale senza dover necessariamente spendere cifre esorbitanti.

Sempre in occasione di AWS re:Invent 2025, ho parlato con Rohit Prasad, SVP e Head Scientist per l'Artificial General Intelligence di Amazon, il quale ha delineato la "sfida persistente del settore" riguardante i modelli di base (foundation models) e la "cruda realtà" delle applicazioni su larga scala che cercano di eseguirli.

"Questo sta spingendo tutti a desiderare un modello che sia esperto nel proprio settore, nel proprio business e nelle proprie fonti di conoscenza", spiega Prasad. "L'intelligenza non è monolitica... l'utilità estrema risiede nei domini specializzati. Ogni organizzazione sta cercando di differenziare la propria attività ed è qui che AWS si è dimostrata eccellente nel rendere la tecnologia estremamente accessibile".

Sivasubramanian concorda, osservando come "questo concetto di addestramento aperto e accessibile sia fondamentale: se si guarda alla storia della tecnologia, tutte le innovazioni essenziali inizialmente erano riservate agli esperti, prima di diventare sempre più semplici ed espandersi fino a quando chiunque ha potuto utilizzarle".

Guardando al futuro, è chiaro che AWS consideri gli agenti come il prossimo grande passo avanti nel mondo del lavoro, tanto che il CEO Matt Garman ha dichiarato che questa tecnologia sarà "più importante di internet o del cloud".

Ho chiesto a Sivasubramanian cosa ne pensasse e se questa fosse una prospettiva realistica.

"Gli agenti trasformeranno radicalmente il modo in cui viviamo e lavoriamo, ne sono fermamente convinto", risponde sorridendo, "ma questo significa che, per realizzare quel futuro, è necessario costruire anche tutta l'infrastruttura fondamentale corretta e i 'frontier agents' — ed è esattamente ciò che stiamo facendo in AWS".

"Molti compiti verranno automatizzati, ma i lavori di fondo, ciò che facciamo e gli obiettivi che cerchiamo di raggiungere, non svaniranno", afferma, "saremo in grado di svolgerli in modo più rapido e migliore, e passeremo a risolvere altre sfide".

"L'era degli agenti richiederà tempo", aggiunge Prasad, "credo davvero che vivremo in una 'Internet degli Agenti', che svolgeranno compiti per nostro conto, comunicheranno per nostro conto... ma affinché gli agenti lavorino davvero per noi, dobbiamo poterne avere fiducia, e la fiducia deriva dall'affidabilità".

"Se guardiamo indietro alla storia dei grandi cambiamenti, come la Rivoluzione Industriale o l'inizio di Internet e del Cloud... alcune cose sono cambiate, ma ciò che le persone dovevano fare non è cambiato", conclude Sivasubramanian.

"Vedrete una produttività senza precedenti in tutto ciò che farete; non saremo più limitati dalla nostra capacità di costruire cose complesse, saremo limitati solo dalla nostra creatività — ed è questo che rende tutto ciò davvero entusiasmante".

Per molte organizzazioni, l'uso diffuso di strumenti decentralizzati, app e piattaforme cloud da parte dei singoli team rappresenta sia una fortuna che una condanna.

Da un lato, garantisce ai dipendenti la massima flessibilità e il controllo sulle tecnologie di lavoro che utilizzano. Molti possono testimoniare i vantaggi in termini di produttività e comodità che ne derivano, specialmente quando le soluzioni interne o ufficialmente approvate non sono all'altezza delle alternative reperibili altrove.

Dall'altro lato, la proliferazione di strumenti e piattaforme dipartimentali rappresenta una sfida significativa in termini di gestione e visibilità per i responsabili IT incaricati di mantenere la supervisione su dati, archiviazione e conformità.

Nello scenario peggiore, i dati generati da questi strumenti possono rapidamente espandersi oltre la portata dei quadri di governance esistenti, introducendo inefficienze e rischi di compliance.

A complicare ulteriormente la sfida è la proliferazione di servizi SaaS e cloud che promettono velocità, flessibilità e facilità d'uso. Di conseguenza, le unità aziendali, i team e i singoli dipendenti scavalcano sempre più spesso i cicli di approvvigionamento IT stabiliti per adottare ciò di cui hanno bisogno, nel momento in cui ne hanno bisogno.

Un panorama di dati fuori controllo

Mentre le organizzazioni hanno adottato sempre più soluzioni cloud e SaaS nei vari dipartimenti, la decentralizzazione risultante ha creato quello che molti oggi definiscono "data sprawl" (proliferazione incontrollata dei dati). Anche lo Shadow IT è estremamente diffuso.

Secondo uno studio di Gartner, entro il 2027 "il 75% dei dipendenti acquisirà, modificherà o creerà tecnologia al di fuori della visibilità dell'IT – rispetto al 41% del 2022".

L'effetto cumulativo di questa adozione tecnologica sfrenata è un panorama di dati frammentato e disperso, gran parte del quale esiste al di fuori del controllo organizzativo. Le informazioni aziendali (da quelle banali a quelle sensibili) sono abitualmente sparse su molteplici piattaforme SaaS, dispositivi personali e sistemi di archiviazione cloud non gestiti.

Se a questo si aggiunge l'enorme popolarità delle app di intelligenza artificiale di terze parti, i team IT si trovano di fronte a un compito monumentale per mantenere il controllo. Gran parte di questo materiale assume la forma di dati non strutturati, come documenti, immagini, email e altri file che resistono a una facile organizzazione, rendendo la supervisione ancora più difficile.

Sebbene le pratiche di FinOps — framework per la governance e l'ottimizzazione della spesa cloud tra i dipartimenti — abbiano aiutato le organizzazioni a contenere i costi degli strumenti cloud, hanno fatto ben poco per risolvere il crescente problema di visibilità dei dati generati da tali strumenti.

Questo livello di decentralizzazione rende difficile sapere dove risiedano i dati critici, chi ne sia il proprietario e quanto siano gestiti in sicurezza. Il risultato è una situazione in cui i dati crescono più velocemente di quanto la governance riesca a tenere il passo, alimentando inefficienze, sprecando risorse di archiviazione e complicando la conformità.

Per le organizzazioni che non hanno una visione unificata del proprio patrimonio informativo (ovvero la maggior parte), i decisori rischiano di perdere il controllo di uno dei loro asset aziendali più preziosi.

Il potere della visibilità

Quindi, qual è la soluzione? In che modo le organizzazioni possono riprendere un controllo significativo su patrimoni di dati dispersi, creati dalle scelte tecnologiche dei singoli dipartimenti?

Per molti leader, la reazione istintiva di fronte ai vari rischi è semplicemente quella di limitare l'uso di strumenti gestiti dai dipartimenti o imporre cicli di approvazione più rigidi. Il problema è che, tranne negli ambienti tecnologici più restrittivi, questo approccio funziona raramente. Se un dipendente sa che un'app o un servizio di terze parti gli faciliterà notevolmente la vita, generalmente troverà il modo di usarlo.

Al contrario, la strada più efficace consiste nel costruire una visibilità molto migliore su quale tecnologia viene utilizzata, da chi e, aspetto cruciale, su come i dati si spostano tra i sistemi. Ad esempio, una buona visibilità dei dati apre la porta a una valutazione del rischio molto più accurata, grazie alla quale le organizzazioni possono identificare strumenti duplicati, insicuri o ridondanti, permettendo all'IT di riportare le soluzioni legittime sotto la propria governance.

Dal punto di vista della governance dei dati, una visione singola e accurata delle informazioni tra sistemi SaaS, cloud e on-premises fornisce la base per applicare le policy in modo coerente e migliorare sia l'efficienza dell'archiviazione che la conformità.

Forti di questo livello di visibilità, i responsabili IT possono vedere dove risiedono le informazioni sensibili e confermare che siano adeguatamente protette, supportando al contempo una migliore gestione del ciclo di vita dei dati, consentendo che vengano archiviati, conservati o eliminati in base al loro valore aziendale e ai requisiti normativi vigenti.

In definitiva, si tratta di garantire che l'IT possa vedere e gestire i dati prodotti da sistemi che non ha necessariamente selezionato o distribuito. Ciò richiede strumenti di gestione dei dati indipendenti dai fornitori (vendor-agnostic), in grado di integrare dati non strutturati provenienti da più piattaforme in un'unica vista coerente.

Se fatto correttamente, le organizzazioni possono bilanciare innovazione e governance, offrendo ai dipartimenti la libertà di utilizzare gli strumenti di cui hanno bisogno e garantendo, al contempo, che tutti i dati rimangano rintracciabili, conformi e archiviati in modo efficiente.

Gestire le operazioni logistiche non è mai stato così complesso. I costi aumentano, le normative si fanno più stringenti e i rischi sono ovunque.

Le strade sono diventate più pericolose, le spese legate alle collisioni continuano a salire e la maggior parte dei team si affida ancora a sistemi di gestione della flotta e della forza lavoro scollegati tra loro, che generano zone d'ombra e costringono a decisioni puramente reattive. Senza una visibilità in tempo reale sul comportamento dei conducenti e sulle condizioni stradali, si verificano incidenti che potrebbero essere evitati, i pericoli passano inosservati e la produttività si blocca sotto il peso di premi assicurativi in crescita, carichi di lavoro manuali e inefficienze operative.

Per gestire questa mole di dati in modo efficiente, l'utilizzo dei migliori notebook aziendali è diventato fondamentale per eliminare ogni punto cieco. Chi necessita di una potenza di calcolo superiore per analisi predittive avanzate può invece fare affidamento sulle migliori workstation portatili per uso professionale, capaci di trasformare la gestione della flotta in un vantaggio competitivo.

Non sorprende che il 70% delle organizzazioni indichi la sicurezza dei lavoratori come una preoccupazione prioritaria. Nel Regno Unito, queste pressioni sono ancora più marcate: l'impennata dei costi di carburante e assicurazione, la carenza di 200.000 conducenti di mezzi pesanti (HGV) e i quasi 130.000 incidenti registrati nel 2024 sottolineano l'urgente necessità di operazioni più intelligenti e sicure.

È qui che l'intelligenza artificiale diventa indispensabile. Può monitorare i conducenti in tempo reale, segnalare comportamenti pericolosi nel momento esatto in cui si verificano e fornire ai responsabili della sicurezza gli strumenti per prevenire le collisioni prima che accadano. Automatizzando e ottimizzando i flussi di lavoro manuali e offrendo analisi concrete, gli strumenti di IA aiutano le aziende a ridurre i rischi, eliminare controversie e furti e operare con maggiore efficienza, garantendo al contempo la massima protezione a conducenti, veicoli e merci su strada.

Per gestire questa mole di dati in modo efficace, i manager si affidano sempre più ai migliori notebook aziendali, mentre per le analisi predittive più complesse l'uso delle migliori workstation portatili per uso professionale garantisce prestazioni senza compromessi.

Perché l'accuratezza dell'intelligenza artificiale conta così tanto?

L'intelligenza artificiale di precisione è molto più di un semplice parametro tecnico: è uno standard vitale.

L'IA sta diventando uno degli strumenti più potenti per migliorare la sicurezza nei settori ad alto rischio. I sistemi avanzati possono rilevare comportamenti di guida pericolosi — come l'uso dello smartphone, il mancato rispetto della distanza di sicurezza o la stanchezza — e fornire avvisi in tempo reale che aiutano a prevenire le collisioni prima che si verifichino.

Nelle operazioni fisiche, tuttavia, l'efficacia dipende interamente dall'accuratezza. Ci sono letteralmente vite in gioco. Un'IA che identifica erroneamente o ignora eventi critici può non riuscire a evitare un impatto, mettendo a rischio conducenti, passeggeri e l'incolumità pubblica.

I sistemi più affidabili vengono addestrati su miliardi di chilometri percorsi nel mondo reale e perfezionati attraverso la revisione "human-in-the-loop", in cui gli esperti convalidano e migliorano costantemente le decisioni dell'IA. Per analizzare questi dati, i professionisti si affidano spesso ai migliori notebook aziendali disponibili sul mercato.

Sia nei trasporti a lungo raggio che in condizioni meteorologiche estreme o nelle trafficate strade cittadine, un'IA altamente accurata fornisce analisi tempestive che aumentano la consapevolezza del conducente e permettono decisioni più intelligenti e sicure, spesso elaborate dalle migliori workstation portatili per uso professionale.

Quale ruolo può giocare l'IA nel migliorare la sicurezza dei conducenti su larga scala?

L'intelligenza artificiale può colmare il divario di formazione che persiste da lungo tempo. Ad esempio, il coaching generato dall'IA può fornire feedback di alta qualità ai conducenti su larga scala e in tempi rapidi.

Le organizzazioni possono ridurre il carico di lavoro legato alla formazione e, allo stesso tempo, rafforzare la sicurezza, la conformità e le prestazioni grazie a una guida documentata, rapida, coerente e personalizzata per ogni conducente. Questo aiuta a garantire il rispetto dei requisiti normativi e a mantenere registri pronti per eventuali audit senza aggiungere lavoro manuale.

Il coaching dei conducenti è uno dei modi più efficaci per migliorare la sicurezza, ma è anche uno dei più difficili da applicare su vasta scala. I responsabili della sicurezza supervisionano centinaia di autisti, rendendo quasi impossibile fornire feedback tempestivi e costanti. In media, occorrono più di due settimane per dare seguito a un evento pericoloso, e ogni sessione di coaching richiede fino a 30 minuti tra pianificazione, revisione ed erogazione. In questo intervallo di tempo, il comportamento rischioso spesso persiste.

Con l'unificazione dei dati relativi a conducente, veicolo e sicurezza, i team possono formare il personale in modo più efficace, riconoscere una guida virtuosa e costruire una cultura basata sulla fiducia. Questi dati unificati aiutano inoltre le organizzazioni a individuare i problemi operativi prima che degenerino — dai modelli di guida pericolosi alle criticità delle attrezzature — consentendo interventi più proattivi e flotte complessivamente più sane.

Molte organizzazioni utilizzano ora questi stessi dati per scagionare i conducenti in caso di false accuse e premiare i comportamenti sicuri, aumentando l'equità, il morale e la fidelizzazione in una professione fondata sulle persone.

L'automazione è la chiave per operazioni più intelligenti?

Sì, e l'IA non sta solo trasformando la sicurezza: sta ridefinendo il modo stesso in cui si lavora.

Oggi, i team che si occupano di inserimento dei dipendenti, formazione e gestione delle prestazioni si affidano a fogli di calcolo e sistemi obsoleti che creano silos di dati. Ciò si traduce in lacune nella conformità, scadenze mancate e tempi di inattività.

Quasi il 70% dei lavoratori trascorre oltre 20 ore a settimana cercando informazioni tra strumenti scollegati tra loro, invece di concentrarsi sui propri compiti principali. Questo rappresenta un enorme freno alla produttività nelle operazioni fisiche, dove la continuità operativa è fondamentale.

La scarsa qualità dei dati, i ritardi nella reportistica e i flussi di lavoro manuali rendono i team reattivi anziché proattivi. Con la crescita delle organizzazioni dotate di flotte e il moltiplicarsi dei dati, i sistemi legacy non riescono a fornire una visione completa e in tempo reale delle operazioni né analisi concrete su cui agire.

L'IA cambia tutto questo automatizzando i flussi di lavoro manuali, facendo emergere le informazioni critiche in tempo reale e consentendo decisioni più intelligenti. Dall'identificazione automatica dei problemi e l'assegnazione dei viaggi non identificati all'ottimizzazione dei percorsi tramite l'analisi del flusso dei passeggeri, l'analisi basata sull'IA permette ai team di passare dal dato alla decisione più velocemente, migliorando la sicurezza, la produttività e l'efficienza operativa complessiva.

Le operazioni fisiche basate sull'intelligenza artificiale sono il futuro

Il futuro delle operazioni fisiche dipende dall’unione tra l’esperienza umana e le analisi generate dall’intelligenza artificiale. Rilevando accuratamente i rischi, fornendo formazione tempestiva e automatizzando le attività di routine, l’IA consente alle organizzazioni di restare un passo avanti rispetto a collisioni, inefficienze e zone d’ombra operative.

Quando sicurezza e produttività procedono di pari passo, i team possono prendere decisioni più rapide e intelligenti, proteggere le proprie persone e garantire che ogni conducente, veicolo e risorsa operi al meglio delle proprie possibilità. Nel complesso scenario odierno, l’IA non è solo uno strumento: è un fattore abilitante fondamentale per operazioni più sicure, efficienti e resilienti.

• L'amministratore delegato di Microsoft AI, Mustafa Suleyman, ha ammesso che Gemini 3 può superare Copilot in determinati ambiti
• Suleyman ha indicato le ambizioni a lungo termine per Copilot
• Il suo obiettivo è che le persone considerino Copilot come un assistente personale onnipresente

Il CEO di Microsoft AI, Mustafa Suleyman, ha compiuto un gesto quasi inaudito nell'attuale competizione tra modelli di intelligenza artificiale, ammettendo che un modello rivale è più capace.

"[Gemini 3] può fare cose che Copilot non può fare", ha dichiarato Suleyman in un'intervista a Bloomberg. Si è affrettato ad aggiungere che "anche Copilot ha funzioni che Gemini non possiede", ma si è trattato di un riconoscimento significativo da parte di un leader dell'IA sul fatto che altri modelli possano essere in vantaggio, almeno sotto certi aspetti.

Gemini 3 è stato presentato da Google come il suo modello multimodale più potente fino ad oggi. Suleyman è apparso sereno nel concedere a Gemini 3 il dovuto rispetto, pur spostando rapidamente l'attenzione su Copilot come strumento più concreto e adatto all'uso quotidiano, grazie anche alla sua "vista digitale".

"Copilot è davvero incredibile per la visione. Può vedere tutto ciò che vedi tu e parlarti in tempo reale", ha spiegato Suleyman. "Puoi condividere lo schermo con Copilot su mobile o desktop, discuterne e ricevere feedback". Ha citato questo aspetto come prova del fatto che Copilot punti più sull'utilità che sull'apparenza.

"Stiamo davvero cercando di immaginare l'esperienza quotidiana di avere al proprio fianco questo assistente intelligente, capace di aiutarti a sbloccarti ogni volta che ti trovi in difficoltà".

Questa visione non è ipotetica. Microsoft sta integrando in modo aggressivo Copilot in tutti i suoi prodotti, da Windows 11 a Outlook, da Excel a Microsoft Edge, che ora offre una modalità Copilot con assistenza IA integrata nel browser.

Suleyman ha descritto l'obiettivo dell'azienda come "superintelligenza umanista", intendendo un'IA che aiuti l'utente ma non agisca in totale autonomia. Microsoft "abbandonerebbe" qualsiasi IA che mostrasse segni di comportamento imprevedibile, ha aggiunto. "Non continueremo a sviluppare un sistema che abbia il potenziale di sfuggirci di mano".

Il futuro di Copilot

Gemini 3 di Google non sta cercando di competere sull'assistenza interattiva. Sta cercando di essere l'assistente più intelligente e capace in circolazione. Mira a essere il migliore nel comprendere ciò che dicono le persone, combinando dati diversi e producendo risultati creativi. E come ha detto Suleyman, ciò significa che Gemini 3 può operare in modi in cui Copilot non può.

Suleyman e Microsoft vogliono che Copilot sia più concreto. Ma questo tipo di chiarezza nel confronto diretto potrebbe essere un regalo per i consumatori. Dopo anni di annunci astratti sull'IA, sta diventando più facile capire come i diversi modelli eccellano in aree differenti. Suleyman potrebbe immaginare un mondo in cui sia Copilot che Gemini abbiano successo in modi diversi, rispondendo alle differenti esigenze degli utenti.

• OpenAI ha lanciato all'interno di ChatGPT un modello di immagini più veloce e intelligente chiamato GPT Image 1.5
• Il nuovo strumento consente agli utenti di apportare modifiche dettagliate e accurate alle foto e di creare elementi visivi personalizzati dai prompt
• La nuova scheda Immagini aggiunge preset e filtri senza la necessità di prompt scritti

OpenAI ha aggiornato e potenziato le capacità di generazione di immagini IA di ChatGPT. Il miglioramento arriva poco dopo il rilascio del modello ChatGPT-5.2 per tutte le altre funzioni offerte dal chatbot IA. Il nuovo modello GPT Image 1.5 è fino a quattro volte più veloce del suo predecessore ed è progettato per essere più efficace nell'editing e più affidabile nel seguire le istruzioni.

Nel suo annuncio, OpenAI ha presentato il nuovo ChatGPT Images come un serio strumento creativo, con risultati di livello professionale. Pur con tutti gli avvertimenti sui limiti dei generatori di immagini IA, è un po' come uno studio di produzione visiva ad alta potenza, leggermente imperfetto ma gestito da qualcuno che comprende il linguaggio comune, così da non dover armeggiare con cursori e livelli.

Il nuovo modello porta con sé anche alcune modifiche a ChatGPT. Ora è presente una scheda dedicata "Immagini" all'interno di ChatGPT che funge da hub per la creazione di immagini, con filtri predefiniti e opzioni curate basate sulle tendenze attuali. Ci sono anche dei modelli che consentono di generare o modificare immagini senza nemmeno digitare un prompt. È possibile cliccare su "layout di rivista retrò" o "food styling futuristico" e vedere il risultato senza dover elaborare la formulazione migliore per un prompt, come parte degli sforzi di OpenAI per rendere lo strumento il più accessibile possibile.

Ci sono anche molti altri sottili miglioramenti nel nuovo modello. Può produrre testi più densi senza scadere nel non-senso, mostrare una folla di piccoli volti senza produrre troppi elementi anomali e può tenere traccia degli elementi attraverso modifiche multiple, in modo da poter cambiare un aspetto di un'immagine senza che l'IA decida di stravolgere altre parti. I modelli passati venivano facilmente confusi da modifiche a catena o istruzioni sovrapposte.

L'aggiornamento permette inoltre di combinare e trasformare meglio le immagini. È possibile chiedere di fondere stili, spostare un aspetto di un'immagine in un'altra o rimuovere tutto tranne un singolo componente e spostarlo in un nuovo scenario. Inoltre, non bisogna più preoccuparsi troppo che lo spazio tra persone o oggetti venga confuso.

Miglioramento delle immagini IA

Tuttavia, non è perfetto. Alcuni risultati mancano il bersaglio. Occasionalmente, il modello interpreta male una frase o renderizza qualcosa in modo troppo letterale. Ma la differenza ora è che quei momenti sembrano eccezioni piuttosto che la norma. O almeno questo è quanto afferma OpenAI.

C'è dell'altro oltre a ciò che si può fare con il modello di OpenAI. Adobe ha recentemente rivelato che sta integrando Photoshop e Acrobat all'interno di ChatGPT. Ciò significa che ci stiamo avvicinando a un futuro in cui più piattaforme di editing convivono fianco a fianco. Potreste chiedere a ChatGPT di progettare un poster e poi passare a Photoshop per rifinirlo, senza mai lasciare la stessa finestra.

ChatGPT non manca di concorrenza nel campo delle immagini IA da parte di realtà come Google Gemini e Midjourney, ma l'accesso immediato a ChatGPT Images significa che potreste rivolgervi ad esso per produrre elementi come una foto profilo migliore per LinkedIn prima ancora di aprire specificamente Midjourney.

L'interpretazione più positiva del potenziamento di ChatGPT Images è che un ulteriore livello di creatività visiva di alta qualità non sia più precluso dalla mancanza di competenze tecniche o da software costosi. Ma questo porta con sé tutti gli avvertimenti e le incertezze su quanta parte di ciò che ChatGPT produce sia semplicemente contenuto rimescolato, raccolto senza consenso da artisti umani, per non parlare di quanto il suo utilizzo sottragga opportunità ai professionisti del settore. Per quanto i risultati possano essere divertenti e impressionanti, ciò significa comunque che gli utenti devono decidere cosa significhi esattamente "creare" qualcosa, in primo luogo.

Il data center moderno sta subendo una significativa trasformazione guidata dalla crescente complessità e dall'integrazione diffusa dell'Intelligenza Artificiale (IA).

Questo cambiamento è caratterizzato dalla convergenza dei carichi di lavoro di High-Performance Computing (HPC) e di IA, un fattore che sta guidando l'innovazione a ogni livello dell'infrastruttura, dalla progettazione dei chip ai sistemi di raffreddamento.

La dimensione dei modelli di deep learning odierni, specialmente i Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLM) e i foundation model, richiede risorse computazionali precedentemente utilizzate per il supercomputing scientifico avanzato. Ciò sta spingendo l'IA nel dominio HPC in termini di infrastruttura.

Ripensare il calcolo e l'architettura

Questa convergenza rappresenta un cambiamento significativo nel modo in cui i progettisti dei data center utilizzano e configurano i processori. In passato, i data center dipendevano principalmente da unità di elaborazione centrale (CPU) general-purpose e multi-core per eseguire molte attività.¹

Sebbene le CPU siano ancora vitali per alcuni compiti sequenziali o a bassa priorità, la natura parallela dei moderni algoritmi di IA, come l'addestramento delle reti neurali, richiede hardware specializzato. Di conseguenza, le più avanzate unità di elaborazione grafica (GPU) sono diventate l'hardware preferito per i carichi di lavoro di IA.

La crescente complessità dei modelli di IA, che possono coinvolgere miliardi o persino trilioni di parametri, richiede un'elaborazione parallela ad alte prestazioni su una scala senza precedenti.

Ciò ha modificato in modo fondamentale l'architettura dei data center, accelerando l'adozione di sistemi multi-GPU e acceleratori avanzati. Non è sufficiente installare semplicemente molte GPU in un rack; devono comunicare tra loro in modo fluido e rapido.

Ciò ha portato allo sviluppo di tecnologie di interconnessione avanzate, come InfiniBand ad alta velocità, nonché fabric Ethernet specializzati, che forniscono percorsi di comunicazione a bassa latenza e alta larghezza di banda essenziali per operazioni collettive efficienti durante l'addestramento distribuito.²

Le prestazioni di queste interconnessioni determinano spesso la scalabilità complessiva e il tempo di addestramento per i grandi modelli di IA.

Le nuove considerazioni sull'infrastruttura: alimentazione, archiviazione e raffreddamento

Il passaggio ai cluster GPU ad alta densità ha introdotto significative sfide ingegneristiche, in particolare nella gestione dell'alimentazione e termica. La densità di calcolo e di potenza nei rack AI/HPC supera di gran lunga quella dei rack aziendali tradizionali, portando a maggiori richieste di potenza a livello di rack.

Ciò ha spinto i progettisti di data center a rivalutare le unità di distribuzione dell'alimentazione (PDU) e i sistemi di alimentazione ininterrotta (UPS), concentrandosi su sistemi di erogazione dell'energia a tensione più elevata e più efficienti.

Le molteplici esigenze dei carichi di lavoro di IA richiedono un'infrastruttura su misura. L'addestramento di modelli di grandi dimensioni comporta la fornitura di dataset massivi, spesso dell'ordine del terabyte, agli acceleratori a velocità molto elevate per prevenire l'inattività della GPU.

Ciò si traduce nell'uso di varie opzioni di archiviazione ad alte prestazioni, come i sistemi di file paralleli supportati da flash storage (Solid State Drive NVMe). Questo approccio garantisce che il sottosistema di input-output (I/O) non diventi un collo di bottiglia, massimizzando così l'efficienza delle costose risorse di calcolo. Per trovare l'unità ideale, consulta la nostra selezione dei https://global.techradar.com/it-it/news/migliori-ssd">migliori SSD.

Una componente essenziale di questa convergenza è la questione di come raffreddare i sistemi. Il raffreddamento ad aria fatica a rimuovere il calore massivo generato dai moderni acceleratori ad alto TDP (Thermal Design Power).

Tecnologie come il raffreddamento a liquido direct-to-chip e il raffreddamento a immersione stanno passando dalle applicazioni HPC all'uso mainstream nei data center AI, offrendo una migliore efficienza energetica e consentendo densità di rack molto più elevate.

Scalabilità, modularità e future-proofing

Le organizzazioni stanno espandendo rapidamente le loro iniziative di IA per aumentare la produttività e l'efficienza operativa. Per supportare questa crescita continua, gli investimenti in infrastruttura devono essere adattabili e a prova di futuro (future-proof), portando a una maggiore preferenza per design di server flessibili e modulari.

Questi sistemi consentono alle aziende di gestire l'uso di energia e lo spazio in modo più efficiente in termini di costi. Poiché i carichi di lavoro di IA evolvono costantemente, la capacità di aggiornare o espandere facilmente i componenti di calcolo e archiviazione, senza costosi rifacimenti infrastrutturali, fornisce un vantaggio competitivo vitale e aiuta a ridurre il costo totale di proprietà.

Molte delle nuove tecnologie necessarie per un data center AI provengono originariamente dal campo HPC. I manager IT responsabili dell'installazione devono guardare oltre le prestazioni dei singoli server e vedere l'intero sistema come un'unica macchina parallela, in cui tutti i componenti lavorano insieme.

Ciò comporta l'analisi attenta della topologia di rete per ridurre la latenza e aumentare la larghezza di banda di bisezione, e l'esame dei componenti di archiviazione per assicurarsi che gestiscano le richieste I/O degli acceleratori.

Allineando le loro attuali capacità, incorporando l'infrastruttura di terze parti necessaria laddove le soluzioni proprietarie non funzionano e personalizzando il design dell'infrastruttura per adattarsi alla natura prevista dei futuri carichi di lavoro di IA, le aziende possono raggiungere un equilibrio ottimale.

Questo allineamento strategico è essenziale per sfruttare la potenza della convergenza HPC-AI, consentendo alle organizzazioni di espandere la propria innovazione senza incorrere in costi eccessivi.

Sommario

Sta emergendo un nuovo tipo di data center, progettato esplicitamente per i carichi di lavoro di IA. Molte delle ottimizzazioni sviluppate nel corso degli anni per i data center HPC vengono ora applicate ai data center AI.

Sebbene alcuni componenti hardware possano differire a seconda del carico di lavoro, ci sono lezioni preziose da imparare e esperienze da trasferire.

Questo articolo è stato prodotto come parte del canale Expert Insights di TechRadarPro, dove presentiamo le menti migliori e più brillanti dell'industria tecnologica di oggi. Le opinioni qui espresse sono quelle dell'autore e non sono necessariamente quelle di TechRadarPro o Future plc. Se siete interessati a contribuire, scoprite di più qui: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro

• OpenAI avverte che i futuri LLM potrebbero facilitare lo sviluppo di zero-day o il cyber-spionaggio avanzato.
• L'azienda sta investendo in strumenti difensivi, controlli di accesso e un programma di sicurezza informatica a livelli.
• Il nuovo Frontier Risk Council guiderà le salvaguardie e la capacità responsabile attraverso i modelli di frontiera.

I futuri Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLM) di OpenAI potrebbero rappresentare rischi più elevati per la sicurezza informatica, poiché, in teoria, potrebbero essere in grado di sviluppare exploit remoti zero-day funzionanti contro sistemi ben difesi, o assistere significativamente in campagne di cyber-spionaggio complesse e furtive.

Questo è quanto affermato da OpenAI stessa che, in un recente blog, ha dichiarato che le capacità informatiche nei suoi modelli AI stanno "avanzando rapidamente".

Anche se questo potrebbe sembrare sinistro, OpenAI sta in realtà valutando la situazione da una prospettiva positiva, affermando che i progressi portano anche "benefici significativi per la cyber-difesa".

Il "problema" del browser

Per prepararsi in anticipo ai futuri modelli che potrebbero essere abusati in questo modo, OpenAI ha dichiarato che sta "investendo nel rafforzamento dei modelli per attività di sicurezza informatica difensiva e nella creazione di strumenti che consentano ai difensori di eseguire più facilmente flussi di lavoro come l'auditing del codice e la patching delle vulnerabilità".

Il modo migliore per procedere, secondo il blog, è una combinazione di controlli di accesso, hardening dell'infrastruttura, controlli di uscita e monitoraggio.

Inoltre, OpenAI ha annunciato che introdurrà presto un programma che dovrebbe dare agli utenti e ai clienti che lavorano su attività di cybersecurity l'accesso a capacità migliorate, in modo articolato su diversi livelli.

Infine, il gigante dell'IA sostenuto da Microsoft ha detto di voler istituire un gruppo consultivo chiamato Frontier Risk Council. Questo gruppo dovrebbe essere composto da esperti e professionisti di sicurezza informatica di grande esperienza e, dopo un focus iniziale sulla cybersecurity, dovrebbe espandere il suo raggio d'azione altrove.

"I membri forniranno consulenza sul confine tra capacità utili e responsabili e potenziale uso improprio, e questi apprendimenti informeranno direttamente le nostre valutazioni e salvaguardie. Condivideremo presto maggiori informazioni sul consiglio", si legge nel blog.

OpenAI ha anche affermato che l'uso improprio informatico potrebbe essere fattibile "da qualsiasi modello di frontiera nel settore", motivo per cui è parte del Frontier Model Forum, dove condivide conoscenze e migliori pratiche con i partner del settore.

"In questo contesto, la modellazione delle minacce aiuta a mitigare il rischio identificando come le capacità dell'IA potrebbero essere utilizzate come arma, dove esistono colli di bottiglia critici per diversi attori della minaccia e come i modelli di frontiera potrebbero fornire un significativo uplift."

Via Reuters

OpenAI ha rilasciato il suo nuovo modello GPT-5.2 (un paio di giorni dopo quanto previsto) e ChatGPT 5.2 è stato lanciato in parallelo. Il nuovo modello arriva relativamente presto dopo ChatGPT-5.1, ma mentre l'ultimo aggiornamento mirava a ripristinare il fascino e la personalità che molti ritenevano assenti in ChatGPT-5, l'ultima release si concentra su obiettivi più "ascetici".

OpenAI presenta GPT-5.2 come un modello in grado di spiegarsi meglio, lavorare in modo più affidabile e gestire compiti lunghi, complicati e persino disordinati. Tuttavia, OpenAI sa che la persona media non si interessa ai grafici di benchmark o ai documenti accademici che decantano le nuove capacità del modello. Per questo, l'azienda sta incoraggiando gli utenti a considerare i grandi miglioramenti tecnici come una porta d'accesso all'utilità quotidiana.

Come il suo predecessore, ChatGPT-5.2 è disponibile in tre varianti che aumentano in dimensioni e potenziale di abilità: Instant, Thinking e Pro.

Poiché l'IA generativa si è trasformata da novità sperimentale ad abitudine quotidiana, le persone si affidano a ChatGPT per ogni tipo di esigenza accademica e professionale, incluse molte che nessuno in OpenAI aveva previsto. ChatGPT-5.2 è stato costruito per resistere a tale carico, quindi ecco cosa c'è da sapere sull'ultima esperienza.

Pensare chiaramente

OpenAI ha mostrato test che dimostrano come GPT-5.2 si comporti a un livello pari o superiore a quello degli esperti umani in un'ampia gamma di attività che coinvolgono grandi quantità di informazioni, un primato per i modelli di OpenAI. Sulla valutazione GDPval, che testa 44 diverse categorie di lavoro professionale dalla finanza al diritto alla consulenza, GPT-5.2 Thinking supera o pareggia gli esperti di alto livello in quasi tre quarti dei compiti, come la creazione di fogli di calcolo e presentazioni, oltre ad analisi più complesse.

Il cambiamento più significativo è la capacità del modello di coordinare il ragionamento multi-step. GPT-5.2 Thinking può prendere una domanda complicata, scomporla in parti, pianificare il percorso attraverso il problema e fornire una risposta che riflette una catena di pensiero coerente. Non sta semplicemente prevedendo la frase successiva plausibile, ma il prossimo plausibile progetto di più giorni.

Potreste notare questa caratteristica quando ChatGPT spiega un concetto in modo più chiaro di quanto ci si aspetterebbe, o quando rimane in carreggiata durante una conversazione lunga, o semplicemente quando offre una logica passo-passo che rimane effettivamente coerente.

Più memoria

Il ragionamento più chiaro si lega all'aggiornamento della memoria offerto da GPT-5.2. OpenAI afferma che GPT-5.2 Thinking raggiunge una precisione quasi perfetta nel tracciare le informazioni su centinaia di migliaia di parole. È possibile caricare un'intera cartella di progetto, un lungo rapporto, un contratto legale, un articolo scientifico o trascrizioni estese in ChatGPT, e invece di perdere il filo a metà, il modello tiene traccia dei dettagli e tratta l'intero contenuto come interconnesso.

Se siete studenti, potete caricare letture multiple e chiedere un'analisi comparativa, oppure inserire i rapporti finanziari di una piccola azienda e chiedere trend o suggerimenti strategici. Il modello può gestire il tipo di contesto multi-file che sopraffaceva le versioni precedenti.

L'aggiornamento della memoria si estende anche alla sua vision. ChatGPT-5.2 è molto più bravo a comprendere grafici, diagrammi e software. È anche in grado di distinguere meglio i dettagli in immagini sfocate o complesse. La memoria più lunga di solito non è la funzionalità di punta che entusiasma le persone, ma potrebbe essere un fattore decisivo nel modo in cui il pubblico percepirà ChatGPT-5.2.

Più affidabile

Il terzo miglioramento che definisce ChatGPT-5.2 è l'affidabilità. Le allucinazioni sono molto più rare con GPT-5.2 che con GPT-5.1, con un calo del 30%, secondo OpenAI. Gli errori capitano ancora, ma non dovrete dedicare tanto tempo a controllarli e correggerli.

La maggiore affidabilità è evidente anche nel modo in cui utilizza gli strumenti. OpenAI ha citato l'esempio di uno scenario complesso di servizio clienti che coinvolgeva un volo in ritardo, coincidenze perse, un pernottamento inatteso e richieste di posti speciali per motivi medici. GPT-5.2 è riuscito a riprenotare il viaggiatore con il posto giusto e a fargli ottenere un risarcimento, mentre GPT-5.1 si era "bloccato" a metà.

Un modello ChatGPT che ha meno probabilità di deragliare durante una chat è un modello che le persone apprezzeranno e di cui si fideranno di più, ma OpenAI si è anche impegnata a rendere GPT-5.2 più affidabile come partner di conversazione sicuro. ChatGPT-5.2 risponderà in modo più appropriato quando si discuterà di argomenti come la salute mentale e il turbamento emotivo, con suggerimenti migliori e più di supporto.

ChatGPT-5.2 sarà implementato gradualmente su tutti gli abbonamenti ChatGPT Plus, Pro, Go, Business ed Enterprise. L'accesso a GPT-5.1 terminerà tra tre mesi, per chiunque utilizzi molto gli strumenti di intelligenza artificiale. L'ultimo modello sembrerà probabilmente atteso da tempo come partner di conversazione AI in grado di simulare meglio la riflessione. ChatGPT-5.2 non è appariscente, ma le persone che desiderano un'IA che pensi con la stessa attenzione con cui parla saranno probabilmente soddisfatte.

• Sam Altman è apparso al Tonight Show per sottolineare la crescita globale e l'impatto positivo di ChatGPT.
• Ha definito l'IA una "forza equilibratrice" che fornisce strumenti potenti alle persone comuni.
• Pur riconoscendo i rischi, Altman è rimasto ottimista riguardo al futuro dell'IA e alla responsabilità di OpenAI.

Il CEO di OpenAI, Sam Altman, ha fatto una sorta di giro d'onore misto a moniti cautelativi questa settimana al Tonight Show, dicendo al conduttore Jimmy Fallon che l'ascesa folgorante di ChatGPT è stata una grande benedizione, ma che comporta anche alcuni "dolori della crescita".

Altman si è concentrato sull'ottimismo, anche se forse non su un cieco entusiasmo. Ha condiviso la sua convinzione che l'IA, in particolare i sistemi sviluppati da OpenAI, stia contribuendo a rimodellare la società in modi profondamente positivi. Ha paragonato l'ascesa di ChatGPT alla diffusione globale dello smartphone.

"Penso che la tecnologia abbia molti lati negativi, ma anche molti lati positivi. E uno dei lati positivi è che è in molti modi una sorta di forza equilibratrice", ha detto Altman. "La persona più ricca e potente del mondo ha ricevuto lo stesso pezzo di hardware che hanno ricevuto, sai, miliardi di altre persone. E penso che l'IA stia spingendo nella stessa direzione."

Sebbene sia uno degli architetti dell'attuale boom dell'IA, Altman non è necessariamente un volto noto al pubblico televisivo generalista. Tuttavia, ha voluto cambiare questa percezione presentando di persona la sua tesi a favore dell'IA a Fallon, spiegando che oltre 800 milioni di persone utilizzano ChatGPT ogni settimana.

"È una tecnologia di tre anni", ha aggiunto. "Nessun'altra tecnologia è mai stata... adottata dal mondo così velocemente. È una cosa davvero general-purpose."

Per Altman, questa rapidità significa che le persone stanno votando con il loro tempo e la loro fiducia. Stanno usando ChatGPT non come una novità, ma come uno strumento per ogni tipo di attività nella loro vita. L'IA li sta aiutando a scrivere curriculum, programmare software, generare piani di viaggio e gestire la loro quotidianità.

Egli vede l'IA, specialmente come implementata in ChatGPT, come una distribuzione di potere, non una sua concentrazione. Sì, OpenAI è supportata da Microsoft e armata di miliardi in potenza di calcolo cloud. Ma l'output, ha sostenuto, è condiviso.

AI all over

In particolare, Altman non è arrivato sul palco di Fallon per fare un annuncio o presentare un prodotto, nonostante le voci di rilascio di GPT-5.2 questa settimana. Non avere nulla da promuovere suggerisce che voglia solo convincere le persone che ChatGPT e l'IA nel suo insieme sono innovazioni utili.

Altman non ha comunque ignorato le complicazioni dell'IA durante la sua intervista.

"Una delle cose che mi preoccupano," ha ammesso, "è semplicemente il tasso di cambiamento che sta avvenendo nel mondo in questo momento". Ma vuole che le persone si adattino, dicano la loro, costruiscano delle "barriere protettive" (guardrail). "Potrebbe capitare di sbagliare in questo senso."

A un livello superficiale, Altman ha presentato un caso eloquente, sebbene non fosse il contesto adatto per esplorare le questioni più grandi che circondano il modo in cui gli strumenti di IA vengono sviluppati e utilizzati. Non c'è stato spazio per discutere problemi di privacy, proprietà e uso dei contenuti, o le risorse dedicate all'IA e il destino economico potenzialmente pericoloso della tecnologia.

La visita di Altman al late-night show non è stata appariscente, ma la sua visione dell'IA come un equalizzatore utopico è certamente suggestiva. Se questo si tradurrà in successo a lungo termine potrebbe dipendere da ciò che farà dopo.

• Windows 11 ha una nuova build di anteprima.
• Rimuove completamente le Azioni AI se sono state tutte disattivate in Esplora file.
• Ciò significa che non ci sarà più una cartella vuota nel menu contestuale per le Azioni AI che sono state disattivate.

Windows 11 ha appena ricevuto una gradita modifica in termini di IA, sebbene per ora sia solo in fase di test, che rimuove un po' di "disordine" legato alla funzione Azioni IA (AI Actions).

Tale funzionalità riguarda il menu contestuale di Esplora file, quello che appare quando si fa clic con il pulsante destro del mouse, ma è più un affinamento delle opzioni esistenti che altro (tornerò in seguito sul perché). Anche così, sarà un cambiamento ben accolto, potete starne certi.

Windows Central ha riportato l'annuncio di Microsoft riguardo una modifica semplice ma funzionale in una nuova build di anteprima di Windows 11 (la 26220.7344): "Se non ci sono Azioni IA disponibili o abilitate, questa sezione non verrà più mostrata nel menu contestuale."

Ciò significa che se non ci sono possibili Azioni IA con un dato file su cui è stato fatto clic con il pulsante destro del mouse, non si vedrà più la cartella (vuota) relativa a tali azioni (o alla loro assenza).

Le Azioni IA includono funzionalità come chiedere a Copilot di riassumere un documento o eseguire trucchi di editing sulle foto (come l'eliminazione di un oggetto utilizzando l'IA).

Analisi

Essenzialmente, questo evita la strana situazione in cui, pur avendo disattivato tutte le Azioni IA nelle Impostazioni, l'opzione Azioni IA continuava ad apparire nel menu contestuale, vuota, quando ci si passava sopra con il mouse. Il che, ovviamente, non aveva alcun senso, e in realtà si tratta più di una correzione che di una vera e propria feature.

In precedenza era già possibile disattivare queste Azioni IA, quindi questa non è una novità, anche se la funzione è stata introdotta di recente. La modifica qui è la rimozione da parte di Microsoft della voce Azioni IA nel menu contestuale se, come già detto, non ci sono scorciatoie IA disponibili.

Tutto ciò rientra nel più ampio obiettivo di Microsoft di snellire il menu contestuale di Esplora file, un'iniziativa che è certamente benvenuta.

• L'AD di Nvidia mette in guardia sui grandi vantaggi della Cina nell'IA
• I principali vantaggi sono la rapida realizzazione della costruzione di data center e la robusta infrastruttura energetica cinese, essenziale per alimentare la domanda di energia dell'IA.
• Nel frattempo, un nuovo studio ha rilevato che i Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (Large Language Models, LLM) open source cinesi si sono assicurati quasi un terzo dell'utilizzo globale di IA.

Il CEO di Nvidia, Jensen Huang, ha nuovamente messo in guardia sui rapidi progressi che la Cina sta compiendo nell'IA e sui vantaggi che il Paese possiede in termini di infrastrutture per lo sviluppo del settore.

Secondo quanto riportato da Fortune, alla fine del mese scorso, Huang ha parlato con John Hamre, presidente del Center for Strategic and International Studies (CSIS), osservando che: "Se si vuole costruire un data center qui negli Stati Uniti, dall'inizio dei lavori fino alla messa in opera di un supercomputer di IA, ci vogliono probabilmente circa tre anni. Loro [la Cina] possono costruire un ospedale in un fine settimana."

In altre parole, la Cina è in grado di realizzare grandi progetti di costruzione a una velocità incredibilmente elevata e vanta anche un notevole vantaggio in termini di infrastruttura energetica.

Questi sono elementi cruciali per lo sviluppo dell'IA, sia per la rapida costruzione di enormi data center in grado di far fronte alle esigenze di elaborazione, sia per disporre dell'energia necessaria per alimentarli.

Huang ha osservato che la Cina ha "il doppio dell'energia che abbiamo noi [gli Stati Uniti] come nazione, e la nostra economia è più grande della loro" e che questo "non ha senso per me". Ha aggiunto, inoltre, che la crescita della capacità energetica è in fase di rapida ascesa in Cina, mentre negli Stati Uniti rimane più o meno piatta. I dati sul confronto energetico tra le due nazioni mostrano che, sebbene il PIL statunitense sia ancora superiore, la Cina ha generato oltre 10.000 TWh di elettricità, il doppio rispetto agli USA, e sta guidando gli investimenti nelle energie rinnovabili.

Tuttavia, per controbilanciare le preoccupazioni espresse, il CEO ha chiarito che Nvidia è "generazioni avanti" rispetto alla Cina per quanto riguarda la tecnologia dei chip per l'IA – anche se questa affermazione potrebbe contenere un pizzico di parzialità – ma Huang ha comunque affermato che questo non è un motivo per sedersi sugli allori.

Huang aveva precedentemente commentato che la Cina era "a nanosecondi di distanza dall'America" nella corsa all'IA, ma si dice che il CEO di Nvidia rimanga apertamente fiducioso riguardo alla spinta dell'amministrazione Trump volta a incrementare gli investimenti nell'IA e i posti di lavoro nel settore manifatturiero nazionale. Per approfondire il tema delle infrastrutture di rete e i migliori router Wi-Fi per la casa e l'ufficio.

Piccoli sforzi e una rapida ascesa

Nel frattempo, un articolo separato del South China Morning Post (SCMP) afferma che quasi il 30% dell'utilizzo globale di IA proviene ora dai modelli open source cinesi (LLM).

Questa cifra proviene da un rapporto compilato da OpenRouter, un aggregatore indipendente di modelli AI, insieme alla società di venture capital Andreessen Horowitz. Si basa su uno studio di 100 trilioni di token, che sono le unità di dati elaborate dagli LLM (o, in termini più semplici, i mattoni fondamentali di come funziona l'IA).

La parte del leone rimane appannaggio degli LLM closed source del mondo occidentale, come ChatGPT, che detengono il resto del mercato (circa il 70%).

Ricordiamo, tuttavia, che solo un anno fa, gli LLM open source cinesi rappresentavano poco più dell'1% dei token, quindi raggiungere il 30% ora è, a dir poco, una traiettoria di crescita molto ripida.

Se si considerano solo gli LLM open source, ci viene riferito che i modelli cinesi raggiungono in media circa il 13% dell'utilizzo settimanale di token, eguagliando quasi il 13,7% proveniente dal resto del mondo. (Ricordiamo, questo è l'utilizzo open source – la maggioranza restante è costituita dai modelli proprietari closed source come ChatGPT).

Un altro punto interessante che emerge è che gli LLM open source dalla Cina si stanno ora equamente spartendo il carico; non è più solo DeepSeek (come accadeva in origine) a dominare. Naturalmente, DeepSeek V3 è una forza importante nell'utilizzo dell'IA in Cina, ma anche i modelli Qwen di Alibaba e Kimi K2 di Moonshot AI sono grandi attori.

Il rapporto sostiene che le richieste in lingua cinese sono ora seconde per volume di token dietro all'inglese.

Mettendo insieme tutti questi elementi, l'ascesa della Cina nella sfera dell'IA è quindi piuttosto vertiginosa, e si capisce da dove provengano le preoccupazioni di Huang. Soprattutto perché è difficile vedere un rallentamento di questa crescita nel breve termine per la Cina, e ciò che il CEO di Nvidia osserva sull'infrastruttura energetica del Paese è effettivamente un vantaggio significativo rispetto agli Stati Uniti – anche questo difficile da vedere cambiare nel futuro più prossimo.

E poi, come abbiamo visto di recente con il rilascio dei nuovi modelli v3.2 di DeepSeek, c'è anche ciò che la Cina ha da offrire in termini di riduzione dei costi di utilizzo dell'IA. Sembrerebbe che ci sia una battaglia seriamente competitiva in vista per il dominio globale dell'IA. Per approfondire l'efficienza dei sistemi di calcolo, potete consultare la nostra guida sui migliori processori adatti a carichi di lavoro intensivi.

• OpenAI ha dichiarato il "codice rosso" e accelerato il lancio di GPT-5.2 per competere con Gemini 3 di Google
• Si prevede che GPT-5.2 migliori la velocità, il ragionamento e l'affidabilità di ChatGPT, con un rilascio probabile questa settimana. L'aggiornamento promette miglioramenti delle prestazioni di base, anziché funzionalità appariscenti.

OpenAI si sta preparando a rilasciare GPT-5.2 già questa settimana, accelerando il lancio in risposta diretta al clamoroso successo di Gemini 3 di Google. Originariamente previsto per la fine del mese, l'aggiornamento è stato anticipato in quello che fonti interne descrivono come un ordine di "codice rosso" impartito dal CEO Sam Altman.

Si tratta di uno sforzo che coinvolge tutta l'azienda per rafforzare l'intelligenza di base di ChatGPT e recuperare il terreno perso in termini di prestazioni rispetto all'ultimo modello di Google. GPT-5.2 non è una stravagante re-invenzione, ma promette un ragionamento più acuto, risposte più veloci e un minor numero di errori. Il nuovo modello sembra mirato a riconquistare gli utenti abituali che tengono più all'affidabilità che alle funzionalità ad effetto.

Secondo fonti vicine ai piani interni di OpenAI, l'aggiornamento è pronto e il 9 dicembre è cerchiato sul calendario per il rilascio completo. Inizialmente era previsto per la fine di dicembre, ma quando Gemini 3 ha iniziato a superare i test di ragionamento e ad attrarre elogi dallo stesso Altman, la finestra di lancio è stata anticipata.

Ciò che sta accadendo non è solo una competizione tra laboratori di IA da miliardi di dollari. È un cambiamento che avrà un impatto su chiunque utilizzi ChatGPT per le attività quotidiane. L'obiettivo di GPT-5.2 è ripristinare il primato di OpenAI in termini di velocità, intelligenza e affidabilità. Questo potrebbe non sembrare particolarmente sexy, ma è il tipo di aggiornamento che potrebbe tacitamente riaffermare il ruolo di ChatGPT come il chatbot più utile su Internet.

I rapporti indicano che OpenAI sta accantonando progetti appariscenti e funzionalità sperimentali in favore delle prestazioni pure. I lavori sulle integrazioni pubblicitarie e sui rollout degli agenti a lungo termine sono stati de-prioritizzati. La direttiva attuale è raddoppiare gli sforzi su ciò che gli utenti notano di più: tempi di risposta, qualità delle risposte e adattabilità.

Si tratta di una ricalibrazione strategica, ma che ha anche un sapore di déjà vu. Quando ChatGPT è stato lanciato alla fine del 2022, ha immediatamente messo Google sulla difensiva. All'epoca, Bard non esisteva nemmeno e Gemini era solo un'idea remota per Sundar Pichai. Ora, quasi tre anni dopo, le carte in tavola sono cambiate.

Secondo diverse valutazioni indipendenti, Gemini 3 sta attualmente superando GPT-5 Pro, soprattutto nel ragionamento avanzato e nelle metriche di tipo AGI. Entra in scena GPT-5.2 come rinforzo per la preminenza di ChatGPT. Da quanto indicato dalle fonti, questo aggiornamento mira meno a cambiare ciò che ChatGPT è e più a perfezionare come funziona.

Pensate a una logica più rigorosa, una gestione dei turni più fluida e una maggiore velocità di elaborazione. Non ci saranno nuove persona o interfacce utente sperimentali. Solo meno errori e una maggiore sensazione che il bot con cui state parlando non stia tirando a indovinare, ma stia pensando. Se siete interessati a monitorare queste performance, potreste consultare il nostro elenco delle migliori schede grafiche che alimentano queste meraviglie dell'IA.

GPT-5.2

Naturalmente, le date di lancio non ufficiali sono più delle linee guida che delle promesse. È possibile che il rilascio di GPT-5.2 slitti ancora di qualche giorno o che venga distribuito a ondate scaglionate. L'obiettivo attuale è il 9 dicembre, ma l'azienda ha lasciato spazio per aggiustamenti, dovuti magari a stress del server, bug dell'ultimo minuto o ripensamenti strategici.

Tuttavia, anche un rilascio leggermente ritardato segnalerebbe un chiaro cambio di direzione. OpenAI, un tempo nota per demo appariscenti e presentazioni tecnologiche carismatiche, sembra ora puntare alle prestazioni alla vecchia maniera: con un'attenzione maniacale e pressioni interne. E questa non è necessariamente una cattiva notizia per gli utenti.

L'arrivo improvviso di GPT-5.2 suggerisce che vedremo una maggiore enfasi sul ragionamento e sui confronti complessi, piuttosto che su demo accattivanti di interazione AI nel mondo reale. Gli utenti potrebbero non ricordare i numeri di modello, ma ricordano quando ChatGPT o Gemini sembrano funzionare meglio. GPT-5.2 mira a essere un aggiornamento che non ha bisogno di hype per giustificare la sua esistenza.

Pur non essendo rimasto colpito da Liquid Glass, l'insieme di nuove funzionalità e aggiornamenti che Apple sembrava intenzionata a portare con iOS 26 aveva catturato la mia attenzione.

Ho atteso il rilascio completo, non volendo esporre il mio iPhone 16 Pro Max a eventuali problemi digitali in agguato nelle versioni beta di iOS 26. Così, non molto tempo fa, ho scaricato la versione definitiva del sistema operativo di prossima generazione per miglior smartphone e sperato in grandi cose.

Caro lettore, sono rimasto deluso.

Certo, non mi aspettavo cambiamenti visivi o di interfaccia rivoluzionari con il design Liquid Material, ma mi è sembrato piuttosto piatto e poco dinamico. Lo capirei se stessi usando le mie immagini come sfondo, ma stavo e sto ancora utilizzando uno sfondo precaricato della Luna. Oserei dire che Liquid Glass sembra addirittura una distrazione.

Le funzionalità di riepilogo delle notifiche basate sull'IA possono occasionalmente essere utili, ma troppo spesso sono un guazzabuglio di parole e testo confuso. Parlando per esperienza personale, ritengo che i riepiloghi siano accurati solo nel 50% dei casi.

Difettini e difettucci

Continuando con le mie esperienze, ritengo di aver riscontrato più bug, pause e rallentamenti con iOS 26 di quanti ne abbia avuti con iOS 18. L'ultimo aggiornamento ha reso le cose leggermente più fluide, ma ho incontrato un bug che mi ha fatto impazzire e per il quale non riesco ancora a trovare una soluzione.

Il problema si concentra sulla rubrica di iOS che importa un contatto da WhatsApp – di solito si tratta di un processo fluido, ma volevo aggiungere un cognome al contatto. Ho provato a farlo nella situazione aggiornata di Contatti e ho scoperto che è un incubo.

Questo non solo ha portato alla creazione di più schede di contatto con lo stesso nome, ma non sono nemmeno riuscito a unire i contatti: l'elenco dei Contatti ha semplicemente mantenuto i duplicati, ma senza alcune informazioni chiave. Né sono stato in grado di eliminarli.

Sebbene eliminare e riaggiungere il nome del contatto in WhatsApp riporti i dettagli e il formato corretti in Contatti, i duplicati rimangono; per uno fissato con l'ordine, questo è esasperante.

Stranamente, quando ho cercato di riprodurre questo bug, non è ricomparso. Ho letto in vari angoli di Internet che questo non è un problema esclusivo mio, né tantomeno di iOS 26. E mentre scrivevo questo articolo, ho scoperto che dovevo accedere a iCloud sul mio desktop ed eliminare i contatti da lì. Indipendentemente dal fatto che sia stato innescato da iOS 26, è successo durante il ciclo di vita di questa versione del sistema operativo.

iOS chiede aiuto

Aggiungiamo a questo il consumo della batteria che mi sembra molto più rapido da quando sono passato a iOS 26 – un problema segnalato anche da altri – e non ritengo che questa versione di iOS sia all'altezza degli standard che da tempo mi aspetto da Apple.

Certo, non mi aspetto fuochi d'artificio, ma in passato ho scritto che gli iPhone sono noiosi ma brillanti, proprio grazie al modo in cui "semplicemente funzionano", nonostante siano molto più restrittivi dei migliori smartphone Android.

Anche se non posso definire il lancio di iOS 26 un fallimento totale come quello di Apple Intelligence, ci sono abbastanza lamentele in giro da farmi desiderare che Apple faccia un passo indietro e non senta la necessità di rilasciare religiosamente nuove versioni di iOS ogni anno.

Certo, abbiamo nuovi iPhone, e questo è un dato di fatto; è logico che le persone seguano cicli di aggiornamento dei loro telefoni: ci sarà sempre una certa domanda per un nuovo iPhone, anche se si tratta di un aggiornamento incrementale. Ma non credo che il software debba essere altrettanto iterativo.

Siamo in un'epoca in cui sia iOS che Android sono percepiti come sistemi operativi mobili eleganti e ricchi di funzionalità; come tali, non c'è molto che possa essere aggiunto oltre alle patch di sicurezza per rendere davvero notevolmente migliore l'uso quotidiano di nessuna delle due piattaforme. Tuttavia, c'è margine per aggiungere elementi integrando l'IA.

Ora, per quanto l'IA sia assolutamente nello zeitgeist tecnologico, ritengo che sia necessario un approccio cauto quando la si integra nella tecnologia e negli strumenti che usiamo quotidianamente. E penso che ciò significhi prendersi più tempo per aggiungere elementi di Google Gemini e ChatGPT ad Android e iOS, anche se questo comporta aspettare dai 18 mesi ai due anni per una nuova versione delle rispettive piattaforme mobili.

Siamo in un momento in cui l'IA potrebbe davvero rappresentare un cambio di passo nella tecnologia di consumo, se approcciata con attenzione e ben integrata. E fare un passo falso per riflettere veramente sulle nuove versioni software potrebbe aiutare a evitare cose come l'esperienza negativa che ho avuto con iOS 26.

Siete d'accordo con me? La vostra esperienza con iOS 26 è stata simile alla mia, oppure è stata fluida? Fatemelo sapere nei commenti qui sotto.

• Jensen Huang ordina ai dipendenti Nvidia di automatizzare ogni possibile compito utilizzando strumenti IA avanzati.
• Nvidia affronta lo scetticismo poiché gli investitori sono preoccupati per la stabilità della domanda di IA a lungo termine.
• Gli ingegneri Nvidia si affidano notevolmente all'assistente di codifica Cursor per lo sviluppo.

Il CEO di Nvidia, Jensen Huang, ha rivolto un appello diretto ai dipendenti, dicendo loro di affidarsi all'intelligenza artificiale per qualsiasi compito che possa essere automatizzato.

Ha respinto le preoccupazioni che un maggiore uso dell'IA possa minacciare i posti di lavoro e ha definito "irrealistico" che qualcuno possa deliberatamente evitare questi sistemi.

Le sue osservazioni sono arrivate durante una riunione plenaria tenutasi dopo che Nvidia ha riportato l'ennesima serie di risultati finanziari record.

L'uso dell'IA tra i dubbi sul ciclo di mercato

"A quanto mi risulta, Nvidia ha alcuni manager che stanno dicendo ai loro dipendenti di usare meno IA… Siete fuori di testa?" ha detto Jensen Huang.

"Voglio che ogni compito che è possibile automatizzare con l'intelligenza artificiale venga automatizzato con l'intelligenza artificiale... Vi prometto che avrete ancora del lavoro da fare."

Ha reagito a report interni di manager che consigliano ai team di ridurre la loro dipendenza dagli strumenti IA, definendo tale suggerimento fuorviante e inutile.

I commenti di Huang arrivano in un momento in cui gli investitori continuano a mettere in discussione la durata dell'impennata di spesa per l'IA.

Ha osservato che l'azienda si trova ad affrontare una situazione in cui la sua performance viene interpretata negativamente, indipendentemente dal risultato.

Nvidia ha registrato quello che ha descritto come un trimestre eccezionale, seguito il giorno dopo da un calo in borsa, che ha attribuito ai dubbi del mercato su quanto durerà la domanda di sistemi IA.

Per Huang, un trimestre forte è prova di eccessivo ottimismo, mentre anche un piccolo insuccesso avrebbe intensificato la narrativa di una bolla a livello settoriale.

Tuttavia, investitori noti al di fuori dell'azienda hanno sollevato preoccupazioni. Uno di questi è Michael Burry, la cui reputazione deriva dai suoi primi avvertimenti durante la crisi immobiliare, che ha messo in guardia sul fatto che l'innovazione rapida possa alla fine minare le aziende quando troppi concorrenti perseguono lo stesso percorso.

Ma Huang ha detto ai dipendenti di continuare a usare l'IA anche se i sistemi mancano di affidabilità in alcuni scenari, aggiungendo che l'uso persistente può migliorare i risultati.

Gli ingegneri di Nvidia attualmente dipendono dall'assistente di codifica Cursor, e Huang ritiene che dovrebbero continuare ad applicare strumenti simili nel lavoro quotidiano, specialmente quando lavorano sui migliori notebook per programmatori.

Huang non è solo, poiché altre grandi aziende come Microsoft, Meta, Google e Amazon condividono la stessa idea.

Hanno dato istruzioni ai dipendenti di integrare l'IA nei flussi di lavoro ripetitivi o automatizzabili che coinvolgono strumenti di produttività e software d'ufficio.

Il messaggio di Nvidia riflette una chiara direzione aziendale e un più ampio cambiamento nel settore tecnologico, che rende l'IA essenziale piuttosto che opzionale.

Detto questo, l'esito di questa strategia rimane incerto, e il paragone con i precedenti cicli tecnologici solleva ragionevoli interrogativi sulla stabilità a lungo termine.

Via Fortune

• James Cameron ha avvertito che gli attori generati dall'IA sono "orrorifici" e minacciano l'autentica performance.
• Il commento è arrivato dopo il lancio dell'attrice interamente digitale Tilly Norwood.
• L'avvento degli interpreti IA ha provocato la reazione contraria di SAG-AFTRA e delle star di Hollywood.

ames Cameron, un regista sinonimo di magia digitale, ha visto il futuro del cinema e non vuole farne parte. "Orrorifico", l'ha chiamato in una recente intervista alla CBS. Non si riferiva a robot assassini o sequel di Titanic, ma all'IA generativa, e in specifico alla sua crescente capacità di generare interi attori da zero.

"Ora, andiamo all'altro estremo dello spettro", ha detto Cameron, contrapponendo il suo uso della motion capture e della CGI in Avatar alla tendenza attuale dell'IA, "e hai l'IA generativa, dove possono inventare un personaggio. Possono inventare un attore. Possono inventare una performance da zero con un prompt di testo. È come dire, no. Questo per me è orrorifico".

La visione di Cameron sulla recitazione tramite IA segna un chiaro allontanamento dal suo solito techno-ottimismo. Il suo disagio non riguarda i computer in sé; è la cancellazione dell'elemento umano al centro dell'arte che lo preoccupa. E per una volta, non sta usando metafore.

Al cuore dell'attuale ansia digitale dell'industria c'è Tilly Norwood, un'attrice fotorealistica generata dall'IA, creata dalla società Particle6 di Eline Van der Velden. Norwood è stata presentata a settembre allo Zurich Film Festival.

Mentre lei non ha recitato in un film né si è mossa davanti a una telecamera al di fuori dei mock-up digitali, ha attirato numerose critiche dall'industria cinematografica. La Screen Actors Guild (SAG-AFTRA) ha rilasciato una dichiarazione al vetriolo che denuncia Norwood come un'imitazione sintetica addestrata sul lavoro rubato di veri artisti.

Questo dibattito si inserisce in un contesto più ampio dove anche nel mondo del gaming l'IA sta sollevando questioni etiche e creative, specialmente per quanto riguarda i migliori giochi.

Il futuro degli attori AI

Non si tratta solo di una questione sindacale per gli attori. È una questione di autorialità, di fiducia emotiva. Quando piangi durante una scena, una parte di te sta rispondendo alla persona che si cela dietro quella performance. Se quella persona viene sostituita da un algoritmo addestrato su migliaia di micro-espressioni, campioni vocali e clip di movimento, il risultato potrebbe comunque funzionare sullo schermo, ma a cosa ti stai esattamente connettendo?

L'avvertimento di Cameron risuona forte perché lui è tutt'altro che un tecnofobo. Ha trascorso decenni a fondere attori umani con sofisticati sistemi CGI, da Terminator ad Avatar, ma la differenza cruciale, come sottolinea, è che la motion capture preserva il nucleo umano. Non è stata una server farm a immaginare il volto Na’vi di Sigourney Weaver in Avatar; c'era ancora lei.

Sebbene Tilly Norwood possa essere solo una provocazione, è comunque un segnale di ciò che è in fase di sviluppo. Con gli attori di sfondo che possono essere scansionati una volta e usati per sempre, e gli studi che negoziano il diritto di replicare voci e sembianze all'infinito, le basi per produzioni interamente guidate dall'IA sono già state gettate.

Per ora, anche i deepfake o le controfigure digitali più all'avanguardia vengono in genere affiancati da attori reali per fornire un'ancora emotiva. Ma diamo tempo al tempo, e vedremo tentativi di rimuovere il fattore umano. Se poi il pubblico apprezzerà i film risultanti, è meno certo.

Cameron resta senza ambiguità nel "Team Umano". E sebbene il suo disagio possa sembrare romantico o persino drammatico, non è fuori luogo. Perché una volta che gli interpreti generati dall'IA potranno passare per autentici, gli spettatori potrebbero smettere di chiedersi chi ci sia veramente dietro quegli occhi. A quel punto, non importerà più. Tutto ciò che rimarrà sarà una storia, raccontata in modo efficiente, da nessuno.

• ChatGPT ha compiuto tre anni domenica 30 novembre.
• Caricare un'immagine su ChatGPT è un'azione più diffusa che crearne una da zero tramite IA generativa.
• Il compito più utilizzato su ChatGPT in ambito lavorativo è la modifica e la critica di testi.

ChatGPT ha compiuto tre anni domenica 30 novembre e, per festeggiare, OpenAI ha deciso di condividere alcune statistiche che teneva segrete su come le persone utilizzano lo strumento di IA più popolare al mondo.

ChatGPT è stato lanciato come una "anteprima di ricerca" quasi sconosciuta nel 2022 e oggi è il chatbot più popolare del pianeta, rispondendo a circa 29.000 messaggi al secondo.

Secondo OpenAI, 800 milioni di persone a settimana lo usano per qualsiasi cosa, dalla pianificazione del loro prossimo viaggio in auto alla scelta dei prodotti più maturi in un negozio di alimentari.

Come usiamo ChatGPT

Ma come usiamo ChatGPT? Secondo OpenAI, tre quarti delle conversazioni si concentrano su guida pratica, ricerca di informazioni e scrittura.

Per quanto riguarda l'ambito lavorativo, la scrittura rimane il caso d'uso principale, con la maggioranza delle richieste volte a modificare il testo esistente. Nello specifico, ciò significa editing, critica e traduzione, piuttosto che la creazione di nuovi testi da zero.

Per quanto riguarda le sei principali modalità di utilizzo di ChatGPT a livello globale, OpenAI le elenca come segue:

1. Caricamento di un'immagine
2. Ricerca sul web
3. Utilizzo di un modello di ragionamento
4. Generazione di immagini
5. Analisi dei dati
6. Dettatura

È interessante notare come il "Caricamento di un'immagine" sia più in alto in classifica rispetto alla "Generazione di immagini".

Proprio come accade con l'utilizzo del testo in ambito lavorativo, le persone sembrano caricare le proprie immagini e chiedere a ChatGPT di migliorarle, piuttosto che generare contenuti IA interamente nuovi.

• Il nuovo aggiornamento di Opera Neon include una modalità Deep Research da 1 minuto che fornisce resoconti alla massima velocità.
• Gli utenti possono anche passare da un modello AI all'altro, come Gemini 3 Pro e Nano Banana Pro, durante l'attività in corso.
• L'aggiornamento abilita anche l'agente "Do" a creare e modificare automaticamente i documenti Google Docs in base ai prompt forniti.

L'esperimento di browser agentico di Opera, Opera Neon, ha appena lanciato una funzionalità che potrebbe ridefinire il modo in cui si effettua qualsiasi tipo di ricerca online. La nuova modalità di ricerca da 1 minuto per il suo Opera Deep Research Agent (ODRA) offre agli utenti la possibilità di generare mini-report completi, supportati da citazioni, in, come suggerisce il nome, circa 60 secondi.

L'aggiornamento segna uno dei tentativi più concreti finora per semplificare la ricerca online tramite l'IA, offrendo una profondità sufficiente senza farti cadere in un rabbit hole di collegamenti ipertestuali. E sebbene la funzionalità sia attualmente limitata agli utenti in accesso anticipato di Opera Neon, le implicazioni potrebbero estendersi ben oltre la nicchia degli power-user. Se ti sei mai trovato a destreggiarti tra 10 schede, un blocco note e una vaga sensazione di colpa accademica solo per confrontare nuovi telefoni, questa novità è per te.

ODRA non sostituisce la conversazione in stile ChatGPT o la creazione di contenuti. Si affianca, invece, agli agenti "Chat," "Do," e "Make" già esistenti in Opera Neon. Offre un ricercatore AI piccolo, efficiente e multi-threaded che parallelizza il compito, lo suddivide, lo assegna a compagni di squadra virtuali e riassembla una risposta unificata. Tu fai la domanda. Lui ti riporta il breve resoconto.

La nuova modalità da un minuto offre una via di mezzo tra una risposta AI superficiale e un deep-dive completo: abbastanza veloce da mantenere il tuo slancio, abbastanza rigorosa da non doverti affidare alle allucinazioni di una chatbot. Opera la descrive come la soluzione ideale per i momenti in cui non hai bisogno di un intero white paper, ma non vuoi nemmeno fare affidamento su un singolo thread di Reddit per decidere se quella nuova lavatrice valga il denaro.

A differenza della maggior parte degli strumenti AI integrati nei browser, che si limitano a riassumere i contenuti sulla pagina o a offrire suggerimenti leggeri, ODRA attinge da più fonti sul web aperto. Inoltre, si assicura di includere le citazioni.

La potenza di Claude

Non è l'unica novità rilasciata in questo ultimo aggiornamento. Opera Neon ora include un nuovo selettore di modelli, che consente agli utenti di passare istantaneamente tra i principali sistemi AI, inclusi Gemini 3 Pro di Google e Nano Banana Pro. È possibile avviare una sessione utilizzando un modello e cambiarlo senza perdere la cronologia della chat o la sua comprensione del compito. È una piccola modifica con grandi implicazioni per l'usabilità, soprattutto per coloro che iniziano a notare che non tutti i modelli AI eccellono nelle stesse attività.

E sebbene ODRA possa essere la novità principale, anche l'agente "Do" di Neon è stato aggiornato. Ora funziona nativamente con Google Docs. Se si chiede a Neon di scrivere un rapporto che confronti le auto elettriche, ora non solo può ricercare l'argomento, ma anche inserirlo in un documento Google Docs formattato correttamente, titolo incluso. Da lì, è possibile modificarlo, condividerlo o chiedere a Neon di rivederlo, rinominare il file o aggiungere nuove ricerche in un secondo momento.

Opera ha posizionato Neon come un sandbox (ambiente di prova) per funzionalità sperimentali che potrebbero essere troppo avanzate o specifiche per i suoi prodotti principali. Mentre il suo browser di punta, Opera One, si rivolge ancora a un vasto pubblico, Neon è destinato ai power user che desiderano che il browser faccia di più che aprire passivamente i contenuti.

Con agenti in grado di scrivere, rivedere, generare immagini, ricercare in profondità ed eseguire compiti in servizi esterni, Neon si comporta sempre più come un frontend per la delega delle attività, e non solo per la navigazione. La sua capacità di cambiare agenti o modelli a metà attività lo rende più fluido rispetto al crescente numero di add-on AI a scopo singolo presenti negli altri browser.

L'implicazione più ampia è che il futuro dell'IA potrebbe non risiedere nella tua chatbox, ma nel tuo browser. L'agente di ricerca da 1 minuto di Opera Neon è un prototipo iniziale di un cambiamento in cui l'IA non si limita a offrire commenti sui contenuti, ma diventa un livello di interfaccia tra te e il web stesso.

• Altman e Ive dicono che il loro gadget AI arriverà tra meno di due anni
• Porterà una "vibrazione più calma" rispetto alle attuali tecnologie
• Saprà tutto di te

Un prodotto tecnologico può sembrare una "cabina in riva a un lago"? Sam Altman, CEO di OpenAI, ne è convinto. Questa settimana, Altman e l'ex guru del design di Apple, Jony Ive, hanno condiviso forse più dettagli che mai sul tanto atteso prodotto AI della loro azienda congiunta, IO, durante un dialogo con Laurene Powell Jobs.

Sebbene non si sappia ancora quasi nulla del misterioso prodotto AI, è chiaro che il nuovo gadget sarà diverso dalla maggior parte dell'elettronica di consumo disponibile oggi. Altman ha commentato, durante una chiacchierata con Ive e Powell Jobs all'Emerson Collective Demo Day, che sebbene l'iPhone, progettato da Ive, sia "il massimo risultato dei prodotti di consumo", la maggior parte dei dispositivi e delle app odierne sembra non essere all'altezza.

Essi fanno sentire Altman "come se stessi camminando per Times Square a New York e dovessi costantemente affrontare tutte le piccole seccature lungo il percorso, luci lampeggianti sul viso, tensione che va qui, persone che mi urtano, rumore che si scatena. Ed è una cosa inquietante. È come se arrivassero cose luminose, notifiche lampeggianti, caccia alla dopamina qua e là, e un'attenzione breve".

Al contrario, Altman ha affermato che il dispositivo che stanno costruendo ha una sufficiente consapevolezza contestuale da non disturbare l'utente. Invece, saprebbe quando chiedere informazioni, quando presentarle. "E ha solo questa incredibile consapevolezza contestuale della tua intera vita. Puoi quindi puntare a un vibe che non sia come camminare per Times Square, essere urtato e avere tutte queste cose che competono per la tua attenzione. Ma, piuttosto, come sedersi nella cabina più bella in riva a un lago e in montagna e godersi semplicemente la pace e la calma."

Questa "vibrazione", come l'ha descritta Altman, è in arrivo a breve.

Quando Powell Jobs ha chiesto un arco temporale per quando avremmo potuto finalmente vedere questo misterioso dispositivo, ha chiesto se potesse essere tra cinque anni.

"Molto prima di così", ha esordito Ive. Powell ha chiesto: "Due?" e Ive ha risposto: "Penso anche meno di così".

Simple and wearable?

È sorprendente, considerando i recenti resoconti che sostenevano che i due stessero riscontrando difficoltà con il dispositivo.

Se c'è qualcos'altro da ricavare da questa conversazione, è che questo prodotto ricco di AI, che ci aspettavamo fosse dotato degli ultimi modelli GPT, saprà tutto di te e mira ad essere privo di fronzoli, forse persino semplice.

Ive ha cercato di rendere chiare le sue intenzioni: "Non sopporto i prodotti che sono come un cane che ti scodinzola in faccia, o prodotti così orgogliosi di aver risolto un problema complicato da volerti ricordare quanto sia stato difficile. Amo le soluzioni che sono sul punto di apparire quasi ingenue nella loro semplicità. E amo anche i prodotti incredibilmente intelligenti e sofisticati che si ha voglia di toccare."

O indossare. Molti credono che Altman e Ive stiano costruendo un dispositivo indossabile che avrà all'incirca le dimensioni di un vecchio iPod shuffle. Di certo, come ha detto Altman, per "sapere tutto di te", ha bisogno della consapevolezza situazionale che deriva dall'essere attaccato ai tuoi vestiti o alla tua persona e dal guardare il mondo come lo vedi tu.

Altman ha aggiunto che all'inizio della loro collaborazione, Ive disse che qualunque cosa facesse il prodotto finale, "Faremo sorridere le persone. Faremo provare gioia alle persone."

Per un prodotto AI, potrebbe essere una richiesta eccessiva. Dopotutto, la maggior parte delle persone si avvicina all'avvento dell'AI generativa e dei chatbot con un misto di felicità e terrore. Amano le risposte rapide e argute, i riassunti e le opere d'arte che possono ottenere da ChatGPT, ma sono anche preoccupati per come la tecnologia possa portar via il loro lavoro o, quando raggiungerà l'Intelligenza Artificiale Generale (AGI), prendere il controllo del mondo.

l CEO di OpenAI, Sam Altman, ha confermato questa settimana che l'azienda sta sviluppando un dispositivo completamente nuovo, incentrato sull'AI. Secondo lui, questo sarà in netto contrasto con il disordine e il caos generato dai nostri telefoni e dalle applicazioni. Anzi, ha paragonato l'esperienza d'uso a "sedersi nella cabina più bella in riva a un lago e in montagna, e godersi semplicemente la pace e la calma". Ma comprendere l'utente nel contesto e analizzare abitudini, stati d'animo e routine sembra più intimo di quanto non lo sia la relazione tra la maggior parte delle persone e i propri cari, figuriamoci con un pezzo di hardware.

La sua retorica nasconde una realtà molto diversa. Un dispositivo progettato per monitorare costantemente la tua vita, per raccogliere dettagli su dove ti trovi, cosa fai, come parli e altro ancora, suona soffocante. Avere un osservatore elettronico che assorbe ogni sfumatura del tuo comportamento e si adatta alla tua vita può sembrare accettabile, finché non si considera il percorso che questi dati compiono per fornire l'analisi.

Definire "rasserenante" un dispositivo è come chiudere gli occhi e sperare di essere invisibili. È sorveglianza, volontaria, ma onnicomprensiva. La promessa di serenità sembra una copertura intelligente per la rinuncia alla privacy e per qualcosa di peggio. La consapevolezza del contesto 24 ore su 24 e 7 giorni su 7 non è sinonimo di pace.

Gli occhi dell'AI puntati su di te

La solitudine e la pace si basano su un senso di sicurezza. Un dispositivo che afferma di offrirmi calma dissolvendo quei confini non fa che espormi. L'analogia di Altman della "cabina in riva al lago" è seducente. Chi non ha mai sognato di sfuggire al costante ping delle notifiche, agli annunci lampeggianti, al caos algoritmico delle app moderne, e di allontanarsi da tutto questo per rifugiarsi in un luogo di pace? Ma la serenità costruita sull'osservazione costante è un'illusione.

Non si tratta solo di scetticismo verso i migliori gadget a energia solare o la tecnologia. Qui risiede un paradosso profondamente radicato. Più questo dispositivo diventa consapevole del contesto e reattivo, più informazioni ottiene su di te. Più informazioni ha, maggiore è il potenziale di intrusione.

La versione di calma che Altman sta cercando di venderci dipende da una discrezione indefinita. Dobbiamo fidarci delle persone giuste con tutti i nostri dati e credere che un algoritmo, e l'azienda che lo gestisce, tratteranno sempre le nostre informazioni personali con riguardo e attenzione. Dobbiamo fidarci che non useranno mai questi dati come strumento di influenza, che non li utilizzeranno mai per influenzare i nostri pensieri, le nostre decisioni, le nostre scelte politiche, le nostre abitudini di acquisto, le nostre relazioni.

È una richiesta enorme, anche prima di considerare la storia di Altman in materia di diritti di proprietà intellettuale.

Vedere e prendere

La solitudine e la pace si basano su un senso di sicurezza. Un dispositivo che afferma di offrirmi calma dissolvendo quei confini non fa che espormi. L'analogia di Altman della "cabina in riva al lago" è seducente. Chi non ha mai sognato di sfuggire al costante ping delle notifiche, agli annunci lampeggianti, al caos algoritmico delle app moderne, e di allontanarsi da tutto questo per rifugiarsi in un luogo di pace? Ma la serenità costruita sull'osservazione costante è un'illusione.

Non si tratta solo di scetticismo verso i gadget. Qui risiede un paradosso profondamente radicato. Più questo dispositivo diventa consapevole del contesto e reattivo, più informazioni ottiene su di te. Più informazioni ha, maggiore è il potenziale di intrusione.

La versione di calma che Altman sta cercando di venderci dipende da una discrezione indefinita. Dobbiamo fidarci delle persone giuste con tutti i nostri dati e credere che un algoritmo, e l'azienda che lo gestisce, tratteranno sempre le nostre informazioni personali con riguardo e attenzione. Dobbiamo fidarci che non useranno mai questi dati come strumento di influenza, che non li utilizzeranno mai per influenzare i nostri pensieri, le nostre decisioni, le nostre scelte politiche, le nostre abitudini di acquisto, le nostre relazioni.

È una richiesta enorme, anche prima di considerare la storia di Altman in materia di diritti di proprietà intellettuale.

• Il CEO di Salesforce, Marc Benioff, ha abbandonato improvvisamente ChatGPT per Google Gemini 3.
• Ha effettuato il passaggio dopo aver provato Gemini 3 per sole due ore.
• Benioff ha elogiato la velocità, la capacità di ragionamento e le funzionalità multimodali di Gemini 3, definendole un grande balzo in avanti.

Il CEO di Salesforce, Marc Benioff, ha clamorosamente abbandonato il suo uso quotidiano di ChatGPT in favore di Google Gemini 3, definendo il nuovo modello di Google un balzo in avanti "pazzesco" in termini di ragionamento, velocità e capacità multimodali.

Benioff, un nome di spicco nell'ambito del software aziendale, ha dichiarato di essere passato a Gemini 3 dopo averlo provato per sole due ore.

Il post non è stato affatto velato. Non è stato edulcorato da educati paragoni o da un ottimismo neutrale. Non solo una delle figure aziendali più in vista della Silicon Valley è passata da OpenAI a Google, ma si è anche preoccupata di farlo sapere al mondo.

Gemini 3 ha raccolto numerosi altri plausi per la sua capacità di fondere i più recenti progressi di Google DeepMind in un'unica architettura unificata. Gemini 3 supporta testo, immagini, codice, audio e video in un'unica interfaccia. Per molti aspetti, Gemini 3 è ben posizionato per strappare a ChatGPT la corona di chatbot IA di riferimento.

Sebbene l'ubiquità di ChatGPT lo avesse reso, in un certo senso, inevitabile, il post di Benioff suggerisce che questa inevitabilità ha una data di scadenza. Nel giro di poche ore, uno dei suoi più importanti sostenitori ha disertato. Questo dice più sulla velocità dell'evoluzione dell'IA di quanto possa fare qualsiasi classifica o benchmark.

La rivalità nell'IA si fa incandescente

Benioff non è un semplice early adopter occasionale. Salesforce ha integrato profondamente l'IA nei suoi prodotti e nella sua strategia aziendale. È stato tra i primi colossi enterprise a collaborare con OpenAI per l'introduzione di strumenti di produttività integrati nei software di gestione delle relazioni con i clienti. Quando Benioff fa un salto personale come questo, porta con sé il peso di un potenziale allineamento aziendale. E se Gemini 3 è ora il modello a cui lui fa riferimento, è probabile che le suite software intorno a lui seguiranno presto questa strada.

I punti di forza di Gemini 3 sembrano corrispondere esattamente a ciò che gli utenti ad alta frequenza come Benioff cercano in termini di velocità, capacità di ragionamento e flessibilità. Google ha chiarito che Gemini 3 è stato costruito per funzionare come un motore flessibile sia per i consumatori che per gli sviluppatori, in grado di alimentare qualsiasi cosa, dai bot di helpdesk ai suggerimenti per l'editing video. Questa ampiezza di utilizzo potrebbe essere ciò che ha fatto pendere la bilancia per Benioff, la cui giornata probabilmente implica il passaggio continuo tra set di dati, dashboard e vision deck alla velocità della luce tipica della Silicon Valley.

Questo è un ottimo promemoria che il panorama dell'IA sta diventando sempre più competitivo. C'è un crescente coro di contendenti che si affanna per creare il tuo assistente IA. Per le persone che usano ChatGPT occasionalmente, nulla deve cambiare da un giorno all'altro. Ma la conversione pubblica di Benioff offre uno sguardo su quanto velocemente anche le preferenze consolidate possano cedere il passo alla promessa di strumenti più affinati.

• ChatGPT per gli Insegnanti offre agli educatori l'accesso illimitato alla messaggistica automatica GPT-5.1.
• La piattaforma supporta il caricamento di file, la generazione di immagini, la memoria e i connettori di app.
• La conformità al Family Education Rights Act garantisce la protezione dei dati degli studenti.

OpenAI ha introdotto una versione di ChatGPT specificamente progettata per gli insegnanti, gratuita per gli educatori K-12 verificati negli Stati Uniti fino a giugno 2027.

La piattaforma offre messaggi illimitati con GPT-5.1 Auto, funzionalità di ricerca, caricamento di file, connettori per altre applicazioni e generazione di immagini.

OpenAI afferma che questa mossa è un modo per gli educatori di semplificare la preparazione delle lezioni ed esplorare l'IA in modo indipendente, sperimentando al contempo strumenti di IA tarati per l'uso in classe. Per chi è interessato, è disponibile la nostra guida sui migliori generatori di immagini IA.

Workspace sicuro e conforme

ChatGPT per gli Insegnanti fornisce un ambiente sicuro costruito per proteggere le informazioni degli studenti, garantendo la conformità con il Family Education Rights Act e i requisiti FERPA più ampi.

Qualsiasi contenuto condiviso all'interno di questo workspace non viene utilizzato per addestrare i modelli di OpenAI per impostazione predefinita, rafforzando gli standard di privacy.

Gli insegnanti possono personalizzare le risposte in base al livello di istruzione, al curriculum e ai formati preferiti, creando un'esperienza customizzata per il loro stile di insegnamento e integrando strumenti di produttività per risparmiare tempo nella preparazione del lavoro.

Gli educatori possono condividere chat con i colleghi, co-pianificare le lezioni e utilizzare GPT personalizzati per sviluppare template in modo collaborativo tra scuole o distretti.

La piattaforma si integra anche con strumenti popolari come Canva, Google Drive e Microsoft 365, garantendo che ogni sessione inizi con il contesto d'aula pertinente.

OpenAI ha incluso esempi di insegnanti che utilizzano attivamente ChatGPT per aiutare i nuovi utenti ad adattarsi rapidamente e scoprire idee pronte all'uso per la pianificazione delle lezioni.

Il programma si basa sulle partnership di OpenAI con organizzazioni come l'American Federation of Teachers e sulle collaborazioni con i Ministeri dell'Istruzione in Paesi tra cui Estonia e Grecia.

Queste iniziative mirano a fornire agli educatori competenze pratiche sull'IA e ad espandere l'adozione dell'IA generativa nell'istruzione.

Funzionalità come la Study Mode guidano gli studenti attraverso spiegazioni passo passo e gli LLM (Large Language Models) sono incorporati per generare materiale, rispondere a domande e supportare l'apprendimento interattivo. Per chi cerca strumenti didattici, una risorsa utile sono i migliori corsi online.

I dirigenti scolastici e distrettuali possono gestire gli account con accesso basato sui ruoli, autenticazione SAML SSO e controllo centralizzato del dominio, garantendo una sicurezza coerente in tutte le sedi.

La verifica dello stato di educatore è gestita in modo sicuro da SheerID, consentendo agli insegnanti di creare un workspace gratuito e invitare i colleghi.

"Degli 800 milioni di persone che utilizzano ChatGPT ogni settimana, gli insegnanti sono tra gli adottatori più precoci e attivi. Tre su cinque (si apre in una nuova finestra) utilizzano già uno strumento di IA," ha dichiarato OpenAI in un blog post.

"Questo lavoro si basa sulla nostra partnership con l'American Federation of Teachers per supportare l'innovazione guidata dagli insegnanti e fornire a 400.000 educatori K–12 competenze pratiche sull'IA.”

• Il CEO dell'AI, Mustafa Suleyman, ha pubblicato su X (precedentemente Twitter) in seguito a un recente contraccolpo sulle tematiche legate all'intelligenza artificiale.
• Il dirigente ha affermato che ci sono "così tanti scettici" là fuori che ritengono l'AI "deludente".
• Ha poi aggiunto che "il fatto che le persone non si stupiscano più di poter avere una conversazione fluida con un'intelligenza artificiale super intelligente... è qualcosa di inconcepibile per me".

Microsoft è stata ampiamente criticata per aver puntato tutto sull'AI in seguito alle recenti rivelazioni sulla direzione intrapresa da Windows 11. La risposta a queste polemiche è stata quella di contrattaccare con la stessa intensità, almeno per il CEO della divisione AI dell'azienda.

Windows Central ha evidenziato che Mustafa Suleyman è intervenuto su X dichiarando di non essere affatto impressionato dagli oppositori dell'AI.

Riguardo al recente feedback negativo sui progressi pianificati per Windows 11, inclusi gli agenti AI nel sistema operativo, Suleyman si è lamentato: "Cavolo, ci sono così tanti scettici! Mi fa morire dal ridere sentire le persone definire l'AI deludente. Io sono cresciuto giocando a Snake su un telefono Nokia! Il fatto che le persone non siano impressionate dal poter avere una conversazione fluente con un'intelligenza artificiale super intelligente in grado di generare qualsiasi immagine o video è inconcepibile per me".

E d'accordo, capisco in qualche modo questo sentimento. Sì, l'avanzamento dell'AI, o dei Large Language Model (LLM), da quando ChatGPT ha fatto la sua irruzione sulla scena è stato a dir poco notevole. È innegabile che la velocità degli sviluppi dell'AI su desktop e smartphone sia stata vertiginosa e che stiano accadendo cose davvero incredibili.

Anche le persone comuni, quelle per nulla esperte di tecnologia – o almeno i miei amici e la mia famiglia – stanno rapidamente imparando che ChatGPT (o Gemini, o Copilot e così via) può essere uno strumento molto più potente di Google per rispondere a domande e soddisfare le loro esigenze. (Anche se, ovviamente, Google ora ha inserito l'AI nei suoi risultati di ricerca in cima, proprio per questo motivo). Oppure, in effetti, per creare un'immagine piuttosto spettacolare partendo da zero, come sottolinea Suleyman.

Queste sono però solo le cose positive. Si può parlare solo degli aspetti soleggiati e ottimistici, e ignorare il torbido alone di nubi che è composto da tutte le preoccupazioni e i dubbi che circondano l'AI. E così, andiamo avanti, dritti nella tempesta...

Analisi: Microsoft deve costruire fiducia e credibilità

Naturalmente ci sono timori generali sull'AI, l'ansia che ci stiamo muovendo troppo velocemente e stiamo "rompendo le cose", come recita la preoccupazione spesso citata. E che non si stia facendo abbastanza per garantire sicurezza e salvaguardie, concentrandosi troppo sull'avanzamento delle capacità dell'AI. (E quando dico 'noi', intendo coloro che stanno facendo una montagna di soldi con l'AI, le applicazioni correlate e l'hardware connesso, ovviamente).

Questi tipi di preoccupazioni più ampie si applicano, certamente, all'AI in Windows 11, ma ci sono critiche più specifiche rivolte alla nuova spinta di Microsoft per integrare ancora più intelligenza artificiale nel suo sistema operativo desktop.

Ne ho parlato molto negli ultimi tempi, quindi non ripeterò tutto daccapo, ma basti dire che la critica principale riguarda il focus di Microsoft sull'AI ritenuto "non impressionante" (sono state usate parole più dure) in termini di nuove funzionalità per Windows 11, quando ci sono aspetti del sistema operativo che lasciano ancora molto a desiderare.

Ad esempio, la mancanza di funzionalità di base (come spostare la barra delle applicazioni lontano dal fondo dello schermo) e il costante, lento gocciolamento di bug e problemi bizzarri in Windows 11.

Come ho detto io, e molti altri, come possiamo avere fiducia in Microsoft che implementi l'AI in modo corretto – e che gli agenti possano eseguire magari compiti complessi, pur mantenendo la nostra privacy e sicurezza – quando persino gli elementi di base dell'interfaccia di Windows 11 impazziscono regolarmente (ricerca lenta, File Explorer, stranezze del menu del tasto destro e così via)?

Questo è l'aspetto "deludente" dei processi di sviluppo software e di controllo qualità di Microsoft, che si applicheranno anche a questi agenti AI con le loro ramificazioni che si estendono attraverso Windows 11 e i vostri file (dove avete dato il permesso di accesso all'agente, ovviamente – dovrei essere molto chiaro su questo, ma l'AI sta comunque accedendo ad alcuni contenuti).

Un altro grosso problema è che le demo di Copilot, specialmente i recenti sforzi di marketing, sono state poco convincenti. L'uso pratico dell'AI non corrisponde alla teoria, come abbiamo visto in una recente clip di Copilot che cercava di aiutare un utente a cambiare la dimensione del testo in Windows 11, inciampando su diversi punti e sbagliando un paio di cose. Francamente, è sconcertante come il reparto marketing di Microsoft abbia permesso la pubblicazione di questa clip; significativamente, il video è stato rimosso.

Sebbene coloro che lavorano sull'AI in Windows 11 possano essere comprensibilmente frustrati dalla reazione negativa, devono accettare questa critica e non reagire in modo aggressivo come – per essere onesti – ha fatto un altro dirigente Microsoft.

Dato che le demo falliscono e che la natura generale di Copilot è stata finora poco entusiasmante all'interno di Windows 11 – con gran parte delle prime capacità AI incentrate principalmente su applicazioni creative, che non sono affatto il campo d'interesse di tutti – c'è da meravigliarsi che molte persone non siano poi così entusiaste? O che alcuni siano apertamente ostili quando sono stanchi dei bug, dei pezzi di Windows 11 che si comportano in modi davvero strani e della promozione incessante degli altri servizi Microsoft nel sistema operativo? O quando pensano al fiasco di Recall – non dimentichiamo quel gioiello di scarsa lungimiranza e pianificazione per una funzionalità AI profondamente sensibile alla privacy.

Per alcune persone, tutto questo ha creato uno scenario di mancanza di fiducia riguardo al fatto che Microsoft possa implementare correttamente l'AI, e che il "serpente" di questi agenti possa in qualche modo sfuggire ai confini del suo contenitore di sicurezza a causa di un exploit e finire per divorare tutti i loro file.

Una delle principali critiche rivolte a ChatGPT e ai chatbot di IA in generale è che bambini o studenti li usino per fare i compiti invece di farli da soli. Forse questo si applica più agli studenti universitari che copiano i saggi che agli studenti delle scuole superiori, ma è innegabile che stia accadendo.

Se uno studente si limita a tagliare e incollare le risposte direttamente da ChatGPT nel suo compito, l'intero processo di apprendimento viene aggirato. Senza contare che è poco etico.

Dobbiamo accettare di vivere in un mondo in cui l'IA è ampiamente disponibile, quindi l'idea che gli studenti, i quali hanno tutti accesso facile e gratuito a ChatGPT tramite i loro telefoni cellulari, non la useranno è irrealistica. Il problema è davvero che ChatGPT è programmato per fornire solo la risposta alla domanda che hai posto il più rapidamente possibile, invece di mostrare come è arrivato alla soluzione.

Un tutor privato

La Modalità Studio in ChatGPT è la soluzione. Invece di limitarsi a sputare la risposta a un problema, è progettata per affrontarlo in modo graduale (step-by-step) che porta a un risultato finale, spiegando cosa succede ad ogni passaggio e ponendoti domande mentre procede. In questo modo, puoi capire come si è arrivati alla soluzione e come risolvere il problema da solo la prossima volta.

Se sei un genitore, allora questa dovrebbe essere musica per le tue orecchie perché la Modalità Studio di ChatGPT è come avere un tutor a domicilio per tuo figlio per il quale non devi pagare. Naturalmente, non devi essere uno studente scolastico o universitario per beneficiare della Modalità Studio – è in realtà un ottimo modo per chiunque di imparare qualsiasi materia.

La Modalità Studio è disponibile per gli utenti che hanno effettuato l'accesso su Free, Plus, Pro, Team, oltre che su ChatGPT Edu. Tutto quello che devi fare è cliccare, o toccare, sull'icona + a sinistra della finestra del prompt e selezionare ‘Studia e impara’ dal menu a discesa.

Ora digita tutto ciò di cui hai bisogno nella finestra del prompt, come “Spiega come funziona la fotosintesi”. ChatGPT ti chiederà a quale livello stai studiando e inizierai una conversazione bidirezionale in cui agisce più come un tutor, guidandoti attraverso la spiegazione.

In alternativa, puoi tagliare e incollare o caricare un documento – magari anche un compito a casa – e fargli rispondere alle domande in esso contenute allo stesso modo. Per caricare un documento, tocca o clicca di nuovo sull'icona + e scegli ‘Carica file’, e poi potresti digitare qualcosa come: “Rispondi alle domande in questo documento”, oppure potresti dire: “Usando questo documento come fonte, come risponderesti alla domanda…”.

Stimolare la curiosità

OpenAI ha sviluppato la Modalità Studio in collaborazione con insegnanti, scienziati ed esperti di pedagogia per riflettere un insieme fondamentale di comportamenti che supportano un apprendimento più approfondito.

Se usata correttamente, scoprirai che la Modalità Studio stimolerà la tua curiosità e promuoverà le condizioni necessarie affinché avvenga un apprendimento autentico.

Non ti sommergerà di fatti e cifre; invece, ti incoraggerà delicatamente nella giusta direzione.

Sebbene sia possibile utilizzare ChatGPT (e Google Gemini) direttamente da un browser web o dal proprio dispositivo mobile senza nemmeno effettuare il login, esistono diverse opzioni di abbonamento disponibili. Se avete intenzione di usarlo regolarmente, potreste presto scontrarvi con i limiti di un account gratuito.

Esistono infatti tre livelli principali di ChatGPT: Free, Plus e Pro, oltre a un paio di abbonamenti aziendali chiamati Teams ed Enterprise, e una versione dedicata agli studenti universitari chiamata ChatGPT EDU.

Come ci si aspetterebbe, il livello Free è il più basilare, ma offre comunque un accesso limitato all'ultima versione di ChatGPT-5, oltre all'accesso ai dati in tempo reale dalle ricerche web tramite ChatGPT Search. È un ottimo punto di partenza, ma le restrizioni sulle funzionalità più avanzate si fanno sentire presto per gli utenti più esigenti.

Il piano Plus

ChatGPT Plus è il primo livello a pagamento e costa circa 24 euro al mese. In cambio di questa cifra, ottenete una libertà di utilizzo decisamente maggiore: potete caricare tutti i file che volete, creare immagini a volontà e usare la modalità vocale quasi senza limiti.

Mentre il piano gratuito offre l'accesso a ChatGPT-5.1, il sistema tende a tornare rapidamente a un modello più semplice in caso di traffico intenso. Con il livello Plus, l'accesso a ChatGPT-5.1 è molto più esteso e include diverse modalità: Thinking (il modello riflette più a lungo per fornire risposte migliori), Thinking mini (per ragionamenti veloci), Instant (per risposte immediate) e la modalità Auto, che sceglie autonomamente l'approccio migliore in base alla domanda posta.

Gli abbonati Plus ottengono anche alcuni bonus interessanti. Tanto per cominciare c'è l'accesso a Sora, l'eccellente generatore video AI di OpenAI. Tuttavia, i video sono limitati a una risoluzione di 720p, durano 10 secondi e presentano una filigrana. L'accesso a Sora 2 è previsto, ma al momento è necessario iscriversi a una lista d'attesa.

Avrete inoltre a disposizione ChatGPT Agent. L'Agent è in grado di eseguire le vostre istruzioni in background, lasciandovi liberi di dedicarvi ad altro. Una volta completato il compito, che solitamente consiste nella produzione di un report, vi invierà una semplice notifica per avvisarvi che il lavoro è terminato.

Un altro vantaggio dell'account Plus è l'accesso ai cosiddetti modelli "legacy", ovvero le versioni precedenti ChatGPT-4o e ChatGPT-o3, che alcuni utenti continuano a preferire rispetto all'ultimo ChatGPT-5.1.

ChatGPT Pro

Se fate sul serio con l'utilizzo di ChatGPT, potreste valutare l'account Pro: costa ben 200 euro al mese e vi garantisce l'accesso a ChatGPT-5 Pro, il modello linguistico (LLM) più avanzato che OpenAI abbia da offrire. È progettato per sfruttare una maggiore potenza di calcolo, offrendo le migliori risposte possibili alle domande più complesse. Avrete inoltre accesso al modello precedente o3-pro, oltre a tutti i modelli "legacy" come ChatGPT-4o.

La creazione di video con Sora migliora drasticamente con un account Pro, e questo è spesso il motivo principale che spinge gli utenti all'aggiornamento. Avrete la possibilità di creare video con risoluzione 1080p, di durata superiore ai 10 secondi e privi di filigrana.

In definitiva, la scelta del piano dipende dall'uso che fate di ChatGPT. Se lo utilizzate solo occasionalmente, il piano gratuito è probabilmente sufficiente per le vostre esigenze. Se avete bisogno in particolare di generare immagini, il piano Plus è la scelta logica. Infine, se il budget non è un problema, puntate direttamente al piano Pro, che offre tutto ciò di cui avete bisogno.

L'IA sta rimodellando il modo in cui lavoriamo, creiamo e prendiamo decisioni, proprio come fece internet decenni fa.

Dallo snellimento delle attività alla generazione di codice e all'analisi dei dati, i dipendenti in tutti i settori si stanno rivolgendo agli strumenti di intelligenza artificiale per lavorare in modo più rapido e intelligente.

Tuttavia, la maggior parte delle aziende non ha visibilità su come, dove o perché questi strumenti vengano utilizzati.

Questo utilizzo non autorizzato di strumenti di IA da parte dei dipendenti, senza l'approvazione o il monitoraggio della gestione IT di un'organizzazione, è noto come Shadow AI (IA ombra).

La fiducia cieca negli output dell'IA, la scarsa formazione sulla sicurezza informatica e la mancanza di una governance chiara stanno permettendo che dati sensibili, proprietà intellettuale e persino processi decisionali sfuggano al controllo aziendale. Ciò che era nato come uno strumento per l'efficienza sta alimentando anche minacce invisibili.

In questo articolo, esplorerò cosa sta guidando l'ascesa della Shadow AI, i rischi che essa comporta per le aziende e cosa possono fare le organizzazioni per recuperare visibilità e controllo prima che il problema diventi più grande.

Cosa sta guidando l'impennata della Shadow AI

La rapida crescita della Shadow AI non è il risultato di intenzioni malevole, ma piuttosto di una mancanza di consapevolezza e formazione. I dipendenti che utilizzano l'IA nella loro vita privata spesso introducono gli stessi strumenti nell'ambiente di lavoro, dando per scontato che siano sicuri per i sistemi aziendali approvati. Per molti, il confine tra uso personale e professionale si è ormai confuso.

Con il rapido progresso degli strumenti di IA, alcune organizzazioni devono ancora stabilire politiche chiare o linee guida di formazione su cosa costituisca un uso appropriato dell'IA sul posto di lavoro. Senza indicazioni esplicite, i dipendenti sperimentano autonomamente. Allo stesso modo, la comodità e la popolarità degli strumenti di IA superano spesso il rischio percepito. Per molti versi, la situazione rispecchia gli albori della Shadow IT, quando i dipendenti ricorrevano ad app di messaggistica e strumenti SaaS non approvati per accelerare la produttività.

Solo che questa volta, la posta in gioco è molto più alta, perché a differenza della Shadow IT, la Shadow AI non si limita a spostare i dati; li trasforma, li espone e impara da essi, introducendo vulnerabilità invisibili e rischi maggiori.

I rischi chiave della Shadow AI

L'adozione non gestita dell'IA introduce una serie di rischi. La preoccupazione più immediata è la fuga di dati (data leakage), un problema evidenziato dal DeepSeek breach di quest'anno. Quando i dipendenti immettono informazioni riservate in strumenti di IA pubblici, tali dati possono essere registrati, conservati o persino utilizzati per addestrare modelli futuri. Ciò può portare a violazioni delle leggi sulla protezione dei dati come il GDPR o l'HIPAA, e in alcuni casi, persino a spionaggio di dati.

L'archiviazione di informazioni sensibili su server situati in paesi non affiliati solleva preoccupazioni su potenziale furto di dati o sorveglianza geopolitica. Per questo motivo, diverse agenzie governative negli Stati Uniti e in Europa hanno vietato l'uso di DeepSeek all'interno delle loro organizzazioni.

Un altro rischio importante è rappresentato dalle responsabilità legali e normative. Quando i dipendenti si affidano a output generati dall'IA senza verificarne l'accuratezza o la legalità, aprono la porta a gravi conseguenze, che vanno dalle violazioni del copyright e delle norme sulla privacy fino a veri e propri fallimenti di compliance. La condivisione non autorizzata di informazioni personali o sensibili con modelli esterni può anche innescare notifiche di violazione, indagini normative e infrazioni contrattuali, esponendo l'organizzazione a multe onerose e danni reputazionali.

Questi rischi sono amplificati dalle tendenze emergenti come il vibe coding e l'IA agentica. In alcuni casi, il codice viene distribuito direttamente in produzione senza revisione. Questi difetti possono rimanere nascosti fino a quando non vengono sfruttati. L'IA agentica pone una preoccupazione ancora più ampia. Gli agent di IA interni, creati per automatizzare i flussi di lavoro o assistere i dipendenti, ricevono spesso un accesso eccessivamente permissivo ai dati aziendali. Senza controlli rigorosi, possono trasformarsi in una backdoor per sistemi sensibili, esponendo record riservati o innescando azioni involontarie. Insieme, queste pratiche espandono la superficie di attacco in modi che evolvono più rapidamente di quanto la maggior parte delle organizzazioni riesca a rilevare o contenere.

Altrettanto preoccupante è la fiducia cieca negli output dell'IA. Man mano che gli utenti si sentono più a loro agio con questi sistemi, il loro livello di controllo si abbassa. Risultati inesatti o distorti possono diffondersi senza controllo attraverso i flussi di lavoro e, se utilizzati al di fuori degli ambienti autorizzati, i team IT perdono la visibilità necessaria per identificare errori o indagare sugli incidenti.

Perché la visibilità è essenziale per affrontare e mitigare la minaccia della Shadow AI

Affrontare la Shadow AI inizia con la visibilità. Le organizzazioni non possono proteggere ciò che non riescono a vedere e, attualmente, molte non hanno quasi nessuna conoscenza di come gli strumenti di IA vengano utilizzati nelle loro reti.

Il primo passo consiste nel valutare dove viene utilizzata l'IA e nello stabilire politiche chiare e aggiornate che definiscano cosa è approvato, cosa è limitato e a quali condizioni l'IA può essere impiegata. Una formazione a livello aziendale è altrettanto cruciale per aiutare i dipendenti a comprendere sia i vantaggi che i rischi derivanti dall'uso dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).

Le aziende dovrebbero anche fornire le risorse adeguate. Quando i dipendenti hanno accesso a strumenti di IA autorizzati che soddisfano le loro esigenze aziendali, è molto meno probabile che cerchino soluzioni non approvate. Gli sviluppatori, ad esempio, potrebbero aver bisogno di modelli specializzati ospitati in ambienti sicuri per sfruttare l'IA senza esporre codice proprietario o dati dei clienti.

Successivamente, le organizzazioni devono integrare l'IA nella loro architettura di sicurezza. Per l'accesso a determinati LLM dovrebbe essere implementata la gestione degli accessi privilegiati (Privileged Access Management), garantendo che solo gli utenti autorizzati possano interagire con sistemi o dataset sensibili. I team di sicurezza dovrebbero inoltre implementare controlli tecnici, come CASB, DLP o filtri proxy, per rilevare e bloccare l'uso della Shadow AI.

In definitiva, la Shadow AI non aspetterà che la vostra politica sia pronta. Sta già plasmando i flussi di lavoro, le decisioni e i flussi di dati in tutte le organizzazioni. La scelta non è se consentire l'IA, ma se gestirla. Le organizzazioni che apportano visibilità, controllo e responsabilità al loro utilizzo dell'IA possono abilitare l'innovazione in modo sicuro, ma ignorare la Shadow AI non la farà scomparire. È di gran lunga preferibile affrontarla di petto, capire come viene utilizzata e gestire i rischi prima che siano loro a gestire voi.

• Hyperlink funziona interamente sull'hardware locale, mantenendo privata ogni ricerca.
• L'app indicizza enormi cartelle di dati su PC RTX in pochi minuti.
• L'inferenza LLM su Hyperlink raddoppia la velocità grazie alla recente ottimizzazione di Nvidia.

Il nuovo agente "Hyperlink" di Nexa.ai introduce un approccio alla ricerca AI che funziona interamente sull'hardware locale. Progettata per i PC AI Nvidia RTX, l'applicazione funge da assistente "on-device" (sul dispositivo) che trasforma i dati personali in informazioni strutturate.

AI privata e velocità locale

Hyperlink è stato testato su un sistema RTX 5090, riportando un'indicizzazione fino a 3 volte più veloce e una velocità di inferenza del modello linguistico (LLM) doppia rispetto alle versioni precedenti. Questi dati indicano che è in grado di scansionare e organizzare migliaia di file su un computer in modo più efficiente della maggior parte degli strumenti AI esistenti.

Hyperlink non si limita a trovare corrispondenze con i termini di ricerca, ma interpreta l'intento dell'utente applicando le capacità di ragionamento degli LLM ai file locali. Questo gli permette di individuare materiale pertinente anche quando i nomi dei file sono poco chiari o non correlati al contenuto effettivo.

A differenza della maggior parte degli assistenti basati sul cloud, Hyperlink mantiene tutti i dati dell'utente sul dispositivo. I file analizzati, che si tratti di PDF, presentazioni o immagini, rimangono privati, garantendo che nessuna informazione personale o riservata lasci il computer.

L'ottimizzazione di Nvidia per l'hardware RTX va oltre le prestazioni di ricerca. L'azienda sostiene infatti che la RAG (Retrieval-Augmented Generation) ora indicizza le cartelle di dati complesse fino a tre volte più velocemente. Una tipica raccolta di 1 GB che prima richiedeva quasi 15 minuti per essere elaborata, ora può essere indicizzata in circa 5 minuti.

Hyperlink unisce praticità e controllo, combinando l'elaborazione locale (ragionamento locale) e l'accelerazione GPU, rendendolo uno strumento AI prezioso per chi desidera mantenere privati i propri dati.

La crittografia è la spina dorsale della sicurezza digitale, proteggendo i dati sensibili da accessi non autorizzati. Molti degli attuali meccanismi di sicurezza hanno dimostrato il loro valore nel corso degli anni, ma ora si trovano di fronte a una sfida fondamentale: l'emergere dei computer quantistici.

Questa tecnologia minaccia di scuotere le fondamenta dei metodi di crittografia tradizionali e di cambiare radicalmente la cybersecurity per come la conosciamo.

Lo sviluppo di algoritmi crittografici resistenti ai computer quantistici è oggi una priorità assoluta per aziende, governi e istituti di ricerca a livello globale.

Questi nuovi metodi di cifratura devono garantire una protezione affidabile anche in un mondo in cui i computer quantistici sono una realtà, ponendo le basi per la sicurezza informatica del futuro. È il momento di dare uno sguardo più da vicino a questo argomento.

Perché la crittografia tradizionale è vulnerabile

I metodi di crittografia come RSA (Rivest-Shamir-Adleman) e ECC (Elliptic Curve Cryptography) si basano su problemi matematici che risultano praticamente irrisolvibili per i computer convenzionali senza la chiave corretta.

I problemi sono scelti appositamente affinché i computer tradizionali non possano risolverli. I computer quantistici, tuttavia, modificano drasticamente questo punto di partenza, poiché sono in grado di risolvere con molta più facilità anche le sfide matematiche più ardue.

Gli esperti stimano che computer quantistici pienamente funzionali e con sufficiente potenza di calcolo potrebbero essere disponibili entro i prossimi dieci anni.

Tuttavia, lo scenario "raccogli ora, decifra dopo" (harvest now, decrypt later) rappresenta un problema concreto già oggi: gli attaccanti stanno accumulando dati crittografati nella speranza di poterli decifrare in futuro, utilizzando la tecnologia quantistica.

Approcci diversi per l'era post-quantistica

La crittografia resistente ai computer quantistici adotta un approccio diverso rispetto alle soluzioni precedenti: esegue la cifratura basandosi su problemi matematici che sono talmente complessi che neanche i computer quantistici possono risolvere con facilità.

La crittografia utilizza strutture che richiamano labirinti o reticoli multidimensionali. Anche con la potenza di calcolo aggiuntiva delle macchine quantistiche, queste sfide non possono essere risolte.

Esistono vari approcci in competizione tra loro per individuare la soluzione migliore nella crittografia post-quantistica. Classic McEliece, ad esempio, utilizza la teoria della codifica come base e offre un elevato livello di sicurezza. Tuttavia, questo richiede chiavi di dimensioni molto grandi, il che lo rende inadatto a ogni situazione.

SPHINCS+, d'altra parte, si affida alle funzioni di hash e trasforma i dati in "impronte digitali" digitali. L'approccio è estremamente sicuro, ma funziona più lentamente rispetto ad altri metodi.

Altri approcci come HQC, BIKE e Rainbow sono attualmente oggetto di ricerca per scenari specifici. Alcuni di questi sono più adatti a piccoli dispositivi come i sensori, mentre altri sono progettati per applicazioni altamente sicure come i sistemi bancari.

Gli standard come guida per l'industria

L'Istituto Nazionale di Standard e Tecnologia (NIST) ha definito un approccio importante con i primi standard per la crittografia post-quantistica: CRYSTALS-Kyber (noto come ML-KEM) e CRYSTALS-Dilithium (noto come ML-DSA).

Entrambi sono stati sviluppati come standard dedicati ai computer quantistici, ma seguono percorsi diversi.

ML-KEM aiuta due parti a condividere in modo sicuro una chiave segreta. Questo è paragonabile all'accordo su una nuova password, inviolabile, attraverso un canale aperto.

ML-DSA, al contrario, è utilizzato come una firma in calce a una lettera per confermare digitalmente che un messaggio proviene effettivamente dalla persona specificata.

Entrambi i sistemi lavorano con complessi labirinti matematici basati su reticoli (lattice basis) e aggiungono volutamente del "rumore" casuale (random noise) per rendere gli enigmi ancora più difficili da risolvere. Sono progettati per resistere agli attacchi dei futuri computer quantistici e per funzionare in modo efficiente sull'hardware moderno.

Tuttavia, richiedono una quantità di dati maggiore, con chiavi e firme più grandi. E questo si traduce in più informazioni per la comunicazione e in maggiori esigenze in termini di potenza di calcolo.

Sfide per l'implementazione

La transizione verso la crittografia resistente ai computer quantistici comporta sfide sia tecniche che organizzative che creano problemi con i sistemi meno recenti. Inoltre, molte aziende si trovano ad affrontare la difficoltà di non avere una visione completa su dove e come viene utilizzata la crittografia.

Superare con successo queste sfide richiede un approccio sistematico. Le aziende dovrebbero innanzitutto condurre un audit per censire tutte le pratiche di crittografia attualmente in uso. La stretta collaborazione con partner tecnologici e fornitori è essenziale.

Una base fondamentale è la costruzione di sistemi crittograficamente agili (crypto-agile). Questi sistemi sono in grado di cambiare i metodi di crittografia senza la necessità di un'importante riorganizzazione. Allo stesso tempo, i team devono essere formati su questi nuovi approcci, in modo che tutti siano consapevoli dei cambiamenti.

Istituzioni e sicurezza globale

I governi e le organizzazioni internazionali svolgono un ruolo chiave nella promozione della crittografia resistente ai computer quantistici. A livello globale, organizzazioni e governi stanno lavorando insieme per creare standard a prova di futuro.

Il NIST (National Institute of Standards and Technology) e gli organismi europei come l'ETSI (European Telecommunications Standards Institute), l'ENISA (European Network and Information Security Agency) e l'NCSC (National Cyber Security Centre) del Regno Unito sono alla guida di questi sforzi.

Anche Paesi come il Giappone e il Canada stanno dando contributi importanti. Tutto ciò contribuisce a garantire che i nuovi standard di sicurezza siano solidi e accettati in tutto il mondo.

Gli sviluppi normativi stanno aumentando la pressione sulle aziende affinché agiscano tempestivamente. Negli Stati Uniti, alcuni ordini esecutivi esortano le organizzazioni federali a prepararsi alle future minacce quantistiche.

In Europa, i funzionari raccomandano che la migrazione verso la crittografia a prova di quanti sia completata entro il 2035 circa. Le aziende dovranno presto seguire linee guida specifiche per proteggere i propri dati.

Maggiore sicurezza grazie all'IA

Combinando l'intelligenza artificiale (IA) con la crittografia resistente ai computer quantistici, la sicurezza informatica può essere migliorata in modo significativo.

I sistemi di IA possono infatti cercare continuamente punti deboli nella cifratura, contribuendo anche a ottimizzare e gestire i processi crittografici per la massima efficienza. Ciò consente di testare i pattern di attacco e individuare le lacune di sicurezza.

Unendo l'IA alla crittografia a prova di quanti, le organizzazioni possono creare sistemi di sicurezza dinamici e autorigeneranti che si adattano alle minacce emergenti. Insieme, queste tecnologie rendono possibile lo sviluppo di meccanismi di difesa proattivi.

Il cambiamento come opportunità strategica

I computer quantistici segnano una svolta storica nella sicurezza informatica. Per la prima volta dopo decenni, le aziende devono ripensare le proprie misure di sicurezza e, al contempo, cogliere l'opportunità di proiettare nel futuro la propria infrastruttura crittografica.

Questa trasformazione va ben oltre il semplice cambio di algoritmo: richiede una nuova comprensione della gestione del rischio in un mondo in cui la sicurezza matematica tradizionale non è più garantita.

La chiave del successo risiede nella preparazione strategica. Le aziende che svilupperanno oggi architetture crittograficamente agili e formeranno di conseguenza i propri team saranno in grado di rispondere ai futuri exploit tecnologici.

Ciò offre una rara opportunità non solo di mantenere la sicurezza, ma di migliorarla, per coloro che vogliono plasmare attivamente il cambiamento anziché subirlo passivamente.