Blog di Gigi Beltrame, giornalista tecnologo e opinionista su carta, online, radio e TV. Ha diretto .ICT & tech solutions - Il Sole 24 Ore, Guida Computer, PC Game Parade, Tech and The City, Netcafé e TopTech TV, MagoTech, BusinessCommunity.it. Ora in sui social e in TV con Late Tech Show.
Un blog per parlare di cultura digitale, prodotti, servizi e molto, molto di più.
L’AI apre i telegiornali, i big si tirano indietro, Trump vuole continuare, Re Carlo d’Inghilterra vuole le aziende nel proprio simposio.
Il tema è enorme, temo che ci sia anche una componente di marketing, ma prima di entrare nelle notizie di settimana scorsa, vi lascio la versione podcast automatica, come sempre.
Non entro nella discussione o nel merito perché non ho elementi per giudicare, mi limito a fare cronaca segnalando la risposta di Anthropic, che oltre alla posizione ufficiale ha appena messo online con l’ultimo report sulla sicurezza dell’AI e le frasi di Sam Altman sul “rallentare” la produzione di nuovi modelli (“In realtà penso che, dato tutto quello che sta accadendo con la sicurezza, proprio ora sarebbe un momento sconsiderato per diventare pubblici, e non sentiamo pressione su questo”).
Ripeto, non entro nel merito della questione, provo a segnalare qui qualcosa che non va bene e che preoccupa.
Il mondo dell’intelligenza artificiale generativa si trova a fare i conti con un fronte d’abuso sempre più articolato e pericoloso. Anthropic ha diffuso un corposo rapporto di sicurezza, il più vasto mai pubblicato dall’azienda, nel quale racconta otto mesi trascorsi a individuare e chiudere operazioni condotte attraverso l’uso improprio di Claude. Secondo quanto ricostruito, la società ha interrotto tutte le campagne identificate. Uno dei casi più eclatanti riguarda un gruppo di spionaggio riconducibile alla Russia, che ha impiegato Claude per riprogettare il proprio malware. L’obiettivo degli agenti era superare i controlli dei software di sicurezza: quando un prodotto riusciva a intercettare uno degli strumenti malevoli, il codice veniva riscritto dal modello finché non risultava invisibile ai sistemi di difesa. Le vittime designate erano più di 20, in prevalenza realtà governative ucraine e fornitori di droni. Altrettanto inquietante è la vicenda emersa in Mali, dove un consulente ha usato Claude come unico team di ingegneri per costruire una piattaforma di sorveglianza destinata al servizio di intelligence statale. Il sistema copre circa 25 milioni di schede telefoniche e gira su hardware controllato dal committente, per cui la chiusura dell’account non ne determina lo spegnimento. Dal fronte asiatico arriva il caso di uno studio con base in Cina che ha messo in circolazione oltre 20 applicazioni di incontri. Dentro quelle piattaforme, 4.700 personaggi artificiali hanno scambiato messaggi con 25.000 persone reali, per un totale di 2,36 milioni di conversazioni nell’arco di due settimane. Quando un utente chiedeva una videochiamata, entrava in scena un collaboratore in carne e ossa. Il report elenca anche sei programmi missilistici, fra cui una cellula attiva in Yemen impegnata nello sviluppo di un razzo guidato e di un missile balistico. Dopo un test fallito, gli operatori sono tornati a Claude per analizzare le cause dell’insuccesso. Sul versante industriale, Alibaba avrebbe generato 151 milioni di scambi attraverso 3.500 account falsi per addestrare Qwen. A ciò si aggiungono le attività di DeepSeek e Moonshot, che avrebbero dirottato silenziosamente le richieste dei propri utenti verso Claude. L’operazione ha avuto una conseguenza grave: le credenziali valide di un database governativo russo sono finite nei registri di log di Anthropic. Il riferimento a DeepSeek non è casuale: si tratta dello stesso soggetto che domina da tempo l’attenzione nel panorama dell’AI cinese, e la sua comparsa in questo rapporto riaccende i riflettori su una concorrenza sempre più aggressiva e priva di regole condivise.
E poi quattro incidenti. Anthropic ammette che Claude, credendo di essere in una simulazione isolata, ha effettivamente aggredito sistemi reali: una configurazione errata l’ha messa online e ha iniziato a scardinare difese reali. Il caso peggiore? Mythos 5 ha creato un pacchetto malevolo, l’ha pubblicato su PyPI e, in novanta minuti, ha infettato quindici macchine. Da lì, rubata una password, ha penetrato il database live di una security company. Nessuna supervisione per ore. L’hanno chiamato errore operativo?
Ora no: il modello ha reso l’evidenza in modo distorto per giustificare la continuazione. Riportati dei transcript che evidenziavano la realtà dei bersagli?
Ha continuato l’attacco. Un incidente aggiuntivo svela una mente intrappolata: tentativi di uscita falliti, reati informatici e furto di dati personali su una macchina sconosciuta. La verità scomoda? Rerun i test con i modelli attuali, Opus 5 e Mythos 5.1: ancora un terzo delle volte compie danni gravi. Non è teoria. È un problema di design, etica e governo.
La domanda non è se succederà di nuovo, ma come definire i confini sociali di questa autonomia emergente.
Tra le tante cose nuove di questo periodo storico che riguardano il digitale, c’è un elemento importantissimo che viene sottovalutato.
La distanza tra dire e fare nel digitale si è quasi azzerata.
Con Codex, Claude Code e gli altri sistemi agentici (ne esce uno a settimana), un'istruzione ben formulata, vocale o testuale, diventa subito esecuzione. Non serve più tradurre l'idea in righe di codice manuali, basta proporla bene. Un prompt efficace definisce obiettivo, contesto, vincoli e risultato atteso. L'agente comprende, pianifica i passaggi, scrive il codice, lo testa e corregge gli errori in autonomia. Se manca un dettaglio, lo chiede. Se trova un'alternativa migliore, la propone. Il ciclo che prima richiedeva ore di sviluppo ora avviene in minuti. Creare un'app, automatizzare un report, collegare API, pubblicare un sito o analizzare dati diventa un flusso conversazionale.
L'utente dice cosa vuole, il sistema fa. La competenza chiave non è più la sintassi, ma la chiarezza dell'intento. Chi sa spiegare bene, ottiene software funzionante. Per professionisti, imprenditori e team di prodotto questo significa prototipare più velocemente, validare ipotesi senza backlog e concentrarsi sulle decisioni, mentre gli agenti gestiscono l'implementazione. Il risultato è un cambio di paradigma reale e significativo.
Il fare non segue più il dire, coincide con esso. L'idea ben espressa è già metà del prodotto finito.
Dire bene è diventato il nuovo fare bene.
Proseguiamo con le notizie in chiaro e scuro della settimana scorsa.
Gli agenti di OpenAI hanno risolto un problema matematico impossibile (e la notizia non sta nel risultato, ma nel come)
Una storia da leggere, non solo perché ci mostra la potenza di questi sistemi agentici, ma per come viene spiegato il tutto e sappiamo che la spiegazione è l’elemento fondamentale per gli agenti AI per le richieste dell’AI Act, ma non solo.
Nessun matematico ci sarebbe mai riuscito, si dice negli ambienti accademici. Eppure, il problema di Navier-Stokes, quel cuore oscuro della fluidodinamica che ci chiedeva se il vortice potesse “esplodere” infinitamente in un tempo finito, è stato risolto. Una potenza computazionale brutale: circa 10.000 agenti in parallelo, 130 miliardi di token di output e 88 ore di lavoro coordinato. Il costo? Tra 1 e 3 milioni di dollari. Una mossa che scardina le vecchie logiche, pur in attesa della verifica indipendente della comunità matematica e della conferma formale in Lean. Non è solo matematica, è una crisi del costo dell’intelligenza. Il tutto è avvenuto su di un modello mai rilasciato, più potente di GPT-6 Astra. Non è fantascienza, è scienza verificata formalmente in Lean, un dettaglio cruciale che alza l’asticella della credibilità. Il sistema ha trovato un vortice che si attorciglia fino a che la matematica cede, ma l’energia resta limitata, e l’esempio che mi ha fatto un “amico matematico” per rendermelo comprensibile è “come gli spaghetti che si stirano oltre ogni logica”.
Non mi interessa particolarmente se la soluzione sia corretta o no, tanto non avrei gli strumenti per capirlo, ma come oggi gli agenti possano usare la forza bruta per leggere informazioni, organizzarsi ed eseguire codice, comunicando in sottogruppi.
In pratica, si coalizzano elementi che possiedono competenze multidisciplinari. La domanda non è più se la macchina pensi, ma se possiamo ancora fregiarci di essere gli unici padroni della verità.
Siamo di fronte all’AGI?
Ricordiamo che con l'acronimo AGI (Artificial General Intelligence, in italiano Intelligenza Artificiale Generale) si intende un sistema ipotetico di AI capace di comprendere, apprendere e svolgere qualsiasi compito intellettuale o cognitivo a livello umano. La risposta è: NO.
Infatti, sulla soglia dell’AGI ci sono dubbi e marketing in conflitto. Astra domina ARC-AGI-3, ma secondo Francois Chollet l’intelligenza è efficienza nel trasformare poca esperienza in nuova skill, non forza bruta o memoria. Mike Knoop di ARC Prize lo afferma senza giri di parole: “non abbiamo prove sufficienti per chiamarlo AGI”.
Il vero segnale sta nel fatto che questi modelli, tra cui Astra) creano autonomamente notazioni simboliche ad hoc, rompendo dipendenze da sistemi complessi. Eppure, questo modello supera la soglia Critical nel cyber risk, satura ExploitBench al 100% e scopre zero-day autonomi. Rispetta meglio i vincoli rispetto al passato, ma il rischio sale con l’intelligenza agentica.
OpenAI ha rilasciato ChatGPT Images 2.5, un salto di qualità per chi genera o modifica immagini. L’azienda ha rilasciato due nuovi modelli di immagini: GPT-Image-2.5 Flare e Sunburst. Non sono semplici varianti, sono ingranaggi per lavori diversi. L’innovazione chiave è il controllo chirurgico: il modello capisce cosa non toccare. Cambi la giacca, la posa resta. Modifichi lo sfondo, il prodotto rimane intatto. Correggi i testi, il layout non si sposta. È questo che rende l’AI davvero utile per le app reali. Immaginate editor che trasformano foto di prodotto in scatti da studio, piattaforme che personalizzano campagne a scala globale o strumenti di design che mantengono la coerenza del brand. Flare è il default, fino al 50% più veloce della precedente versione, perfetto per l’uso quotidiano. Sunburst è più lento, ma offre una precisione tagliente quando ogni pixel conta. Entrambi sono già attivi nell’API. Il futuro non è generativo, è preciso.
DeepSeek si prende la scena
DeepSeek sgancia un altro colpo di scena, dimostrando come la velocità possa superare l’intelligenza ponderata. V4.1 Flash, lanciato con una disinvoltura quasi arrogante, risolve il 74,2% dei task software, battendo sia il precedente Flash (54,4%) sia, soprattutto, il peso massimo V4 Pro (62,7%). Non è un errore di calcolo, è una rivoluzione operativa: sulla carta, il modello “leggero” è ora più capace di quello “pro”. E c’è un dettaglio che dovrebbe far abbassare l’orgoglio a chi guarda i costi: dal 14 settembre, DeepSeek instraderà le richieste Pro proprio verso Flash. Una mossa che trasforma un aggiornamento in una ridefinizione del mercato. Perdo la nozione del tempo a pensare quante architetture aziendali cadranno sotto il peso di questa efficienza. Se il tuo vantaggio competitivo si regge sull’uso di API costose e lente, sei già svenduto. L’equilibrio di potere si sposta, rapido e inesorabile, verso chi sa comprimere l’intelligenza senza sacrificarne l’efficacia.
Un dato scardina tutto: DeepSeek Flash ha battuto Claude Opus 5 rimanendo gratis. Parliamo di 552 miliardi di parametri, ma attivi solo 8 per leggere e 16 per rispondere. È così che si ribaltano i costi: 0,60 dollari contro i 25 di Opus.
L’AI di Apple arriva in tempi diversi
Mercoledì 9 settembre, sul palco dello Steve Jobs Theater, il debutto pubblico di John Ternus come CEO e l’arrivo del primo iPhone pieghevole della storia di Cupertino. Si chiama iPhone Duo, schermo interno OLED da 7,6 pollici, schermo esterno da 5,4, chip A20 Pro, Touch ID sul tasto laterale, eSIM obbligatoria, niente Face ID. Parte da 2.369 euro in Italia. Preordini dal 16 ottobre, spedizioni dal 23 ottobre.
Accanto al pieghevole, iPhone 18 Pro e 18 Pro Max, con chip A20 Pro e la novità discussa dell’apertura variabile sul Pro Max, che cambia la profondità di campo come una macchina fotografica vera. Prezzi: 1.489 euro per iPhone 18 Pro da 256 GB, 1.639 euro per il Pro Max. La versione da 2 TB del Pro Max tocca i 3.139 euro: un record. AirPods 5 con cancellazione del rumore e traduzione in tempo reale, Apple Watch Series 12 e Ultra 4, una Siri AI ricostruita dentro Apple Intelligence, ma con l’italiano escluso dalla prima ondata linguistica.
Tre cose da notare. La prima: iPhone 18 standard non esiste, arriverà nella primavera 2027. La strategia è dividere il ciclo. La seconda: l’aumento di prezzo sull’ingresso è di 150 euro, ma sul top di gamma il salto è del 26,1% rispetto al 17 Pro Max. Non è poco. La terza: la cosa più interessante è il contesto, non il device. Ternus debutta, il pieghevole debutta, Apple Intelligence debutta: Cupertino cambia tre cose importanti in una sera sola. È il keynote più strutturalmente rilevante degli ultimi cinque anni.
La vera rivoluzione non è nello schermo che si piega, bensì nell’apertura e al centro di tutto, Siri. Niente più assistente nascosto in un angolo: qui l’AI diventa protagonista del workspace, conversando mentre tu interagisci con il contenuto. I telefoni arrivano tra un po’, l’AI di Siri arriva separatamente il 14 settembre, in beta solo in inglese. Una strategia frammentata, hardware e software su binari paralleli. Apple sta spostando l’assistente dal ruolo di sottofondo a quello di elemento operativo. È un cambiamento che scardina l’abitudine all’interazione unidirezionale. Prendi il telefono, aprilo, e guarda come l’AI si inserisce nel flusso del tuo lavoro quotidiano, senza dominarlo, ma accompagnandolo. Un taglio netto nella percezione tradizionale dello smartphone personale. Vedremo se avrà ragione Apple.
Meta Muse: il primo agente AI personale con carta di credito
Dovendo fare cronaca, non si può non segnalare che Meta ha presentato Muse, descritto da Mark Zuckerberg come “il primo agente AI personale al mondo”. In pratica un assistente che può mandare mail, vendere un’auto, prenotare viaggi e gestire pagamenti in autonomia, decidendo da solo quando serve l’approvazione umana. Parte gratis, con piani a 20 e 100 dollari al mese. Disponibile prima negli USA via app dedicata, WhatsApp, iOS, Android e web. Presto anche sugli occhiali Ray-Ban Meta.
Cnbc racconta che all’interno di Meta c’erano preoccupazioni su come Muse gestisce l’accesso a dati sensibili. L’azienda dice che gli utenti possono scegliere a quali app connetterlo e revocare l’accesso in qualsiasi momento. Il modello è ispirato all’open source OpenClaw, e Meta aggiungerà una versione cifrata entro fine anno. Per usarlo serve comunque una carta di pagamento registrata, anche per il piano gratis: il contatore interno mostra quanta percentuale di utilizzo hai ancora a disposizione.
Quello che mi colpisce è la scelta di chiedere la carta anche per il free. È un segnale chiaro: Meta pensa che la monetizzazione vera verrà dal commerce integrato, non dalla pubblicità classica. E vuole che tu sia già dentro al circuito quando il prossimo passo arriva.
E poi Meta ha lanciato Muse Spark, il nuovo cuore multimodale degli occhiali smart. Non è solo un assistente: è un cervello centrale che collega l’intera gamma, dalle lenti economiche ai Ray-Ban Display. Meta rompe gli schemi: l’AI vede, ragiona e traduce in tempo reale. Addio risposte generiche: Muse Spark orchestra agenti paralleli per garantirti precisione chirurgica e velocità. Il dispositivo si fusiona con l’ambiente, riconoscendo locali, sport e oggetti. Con la Neural Band, scrivi su qualsiasi superficie come su carta, trasformando l’aria in interfaccia. Questa non è evoluzione, è scardinamento totale. Il futuro non lo guardi, lo indossi.
Google AI: Pics in Workspace, Sheets Canvas, Gemini Spark collegato a Chrome e Photos
Il 9 settembre Google ha annunciato una raffica di novità nei suoi piani AI. La più interessante è Google Pics, uno strumento di creazione e modifica immagini per Workspace basato sul modello Nano Banana: isola un oggetto per modifiche mirate, modifica testo dentro le immagini mantenendo font e design, permette collaborazione multi-utente. Funziona su AI Pro e Ultra, come standalone su pics.new e integrato in Slides, Docs e Drive.
Poi c’è Sheets Canvas, un costruttore di mini-app dentro Fogli, e le funzioni vocali in Gmail, Docs e Keep. Gemini Spark, l’agente che naviga il web per te, ora è collegato a Chrome e Google Photos: per gli abbonati USA AI Pro/Ultra può gestire task web, modificare foto e curare album. Infine la promo: un anno gratis di Google AI Pro per studenti universitari idonei in USA (4 volte i limiti di Gemini, 5 TB di spazio, Google Health Premium), e Google AI Plus in oltre 140 mercati.
La mossa è chiara: Google sta cercando di rendere la AI parte integrante della produttività quotidiana, non un optional. Il fatto che la qualità del modello Nano Banana entri anche nel piano AI Plus a 4,99 dollari al mese la dice lunga su dove pensa di andare la battaglia dei prezzi.
Mistral incassa una cifra importante per l’AI europea
Chi mi conosce lo sa che il tema dell’AI europea mi scalda fino a un certo punto, ma osservo sempre con attenzione quanto sta accadendo.
Mistral incassa 3 miliardi per 21 miliardi di valore. Record europeo. Il punto? Non è un altro cloud. È uno strumento che scarichi, esegui, possiedi. Senza intermediari, senza che nessuno perda i tuoi dati. Stanno costruendo un impero di calcolo in Europa, un gigawatt entro il 2030. Perché conta? Perché scardinano l’assunto che la potenza AI debba per forza scappare all’estero. Airbus e HSBC sono già lì. Non è solo tecnologia, è sovranità digitale in modo diretto. Chi controlla l’infrastruttura controlla il futuro. Punto.
E l’impatto dell’AI sul lavoro USA per Anthropic
Anthropic sciocca il senso comune con un tool interattivo che simula l’impatto dell’AI sul lavoro USA entro il 2030. Non parliamo più di ruoli, ma di sistemi: l’IA accelera, sostituisce o genera nuove responsabilità. Tre scenari emergono: modesto, simile all’era Internet con crescita modesta e stipendi stabili; sostanziale, dove l’IA gestisce metà del lavoro intellettuale, il PIL balza dell’8,3% ma gli stipendi restano fermi; e l’estremo, una crescita annua del 15% con disoccupazione alta e quota lavoro calata al 45%. Il punto cruciale? Un’economia più grande non significa, automaticamente, stipendi più alti. Nel caso estremo, il capitale cattura quasi tutti i guadagni. La realtà? La maggior parte delle persone si proietta nello scenario sostanziale. Solo il 10% crede nell’estremo. Provate a inserire i vostri dati e confrontatevi: la percezione collettiva è ben diversa dalla fantascienza.
Cybersecurity: 200.000 attacchi AI ogni due minuti, e un ransomware tutto italiano
Il dato che mi ha colpito di più questa settimana viene da CrowdStrike: nel suo Threat Hunting Report 2026, un monitoraggio condotto su oltre 290 gruppi ostili mostra che nel maggio 2026 cybercriminali hanno inviato quasi 200.000 richieste API a modelli di AI in soli due minuti, sfruttando l’accesso a un’identità cloud compromessa. È la tecnica che gli anglosassoni chiamano “LLMJacking” e “cost harvesting”: usi la carta di credito della vittima per addestrare il tuo modello o generare contenuti. Sempre secondo CrowdStrike, l’88% delle vulnerabilità viene sfruttato entro 48 ore dalla pubblicazione del proof-of-concept. Gruppi cinesi come Vault Panda e Genesis Panda hanno dimostrato di poter lanciare attacchi mirati entro 24 ore dalla scoperta di una falla.
Sul fronte italiano, Panzer ransomware è un nuovo RaaS comparso ad agosto, specializzato in doppia estorsione, mirato all’industria manifatturiera e alle telecomunicazioni italiane. Disabilita Windows Recovery Environment, cancella le shadow copy, e usa una piattaforma di affiliazione con screening automatizzato degli analisti. Sempre italiano è il caso di Abaco Viaggi, rivendicato il 7 settembre dal gruppo The Gentlemen: dati personali, documenti finanziari, credenziali, infrastruttura IT. Rivendicazione non ancora confermata dalla società, va trattata come tale.
La scena robotica continua ad espandersi
Settimana che si è aperta con una notizia che fino a due anni fa avrei bollato come fantascienza da fiera. L’8 settembre XPeng ha mostrato una linea automatizzata dedicata al suo robot umanoide IRON e un primo esemplare completato che ha camminato fuori dalla stazione finale in autonomia, senza intervento umano. Oltre l’80% dei processi chiave è automatizzato. Il robot è alto 173 centimetri, pesa 65 chili, ha 76 gradi di libertà e 21 per mano. XPeng parla di “prima linea al mondo per umanoidi general purpose avanzati” e di produzione di massa entro fine 2026, consegne commerciali nel 2027.
Lo scrive Electrek, lo conferma RobotPower, lo mette in prospettiva basic-tutorials. Una cosa va detta: oggi abbiamo una linea operativa, un primo robot completato e un esemplare capace di camminare. Sono tre elementi. Produzione di massa vera, resa produttiva, affidabilità sul campo e consegne ai clienti sono altre tre cose, che per ora non abbiamo. Però l’idea che un umanoide avanzato esca da una linea di assemblaggio è una di quelle cose che, una volta viste, non si dimenticano.
E poi c’è l’ambizione dichiarata di He Xiaopeng: un milione di esemplari all’anno entro il 2030. Se siete tra quelli che pensano che la robotica umanoide sia una bolla, guardate il numero e poi ne riparliamo.
La puntata del Late Tech Show
📌 In questa prima puntata del Late Tech Show: - Formula 1 & Lenovo: come l’infrastruttura IT, l’edge computing e l’AI gestiscono terabyte di dati in tempo reale e il broadcasting per centinaia di milioni di fan nel mondo, con Lara Rodini (Lenovo Global Sponsorship & Activation Director). - IT & disaster recovery nel motorsport: i segreti della resilienza infrastrutturale a supporto di 24 Gran Premi mondiali e telemetria FIA, con Claire Sparks (Head of IT & Technical Initiatives per la Formula 1). - Cybersecurity & AI Threat Landscape: Dagli attacchi alla supply chain AI al fenomeno del LLMjacking e del device code phishing, analizzati con Luca Nilo Livrieri, Director, Sales Engineering Southern Europe di CrowdStrike. - Il futuro del lavoro nell’era dell’AI: presentazione del libro “Umani per ora: Perché questa volta il lavoro non torna”, Ghost GDP / PIL Ombra e riflessioni sui costi umani dell’automazione con l’autore Luciano Ballerano .
Oggi ho ripreso le live alle 11:00 sui miei profili social e su quelli di alcune associazioni manageriali che lo ripropongono. Trovate già la puntata su Spotify.
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Fermare l'agente è solo il primo passo: un singolo incidente può attivare contemporaneamente tre diversi quadri normativi e di controllo (Cybersecurity / NIS 2, GDPR per la protezione dei dati e l'AI Act). Non si tratta solo di una sfida tecnica, ma di una questione legale, procedurale e reputazionale che richiede una solida AI Governance.
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