Un blog per parlare di cultura digitale, prodotti, servizi e molto, molto di più.
Ed eccoci con una nuova newsletter, che come sempre trovate anche in formato podcast e leggendo i dati avete iniziato ad ascoltare prima dell'invio della newsletter!
C’è una frase di Alberto Dalmasso, CEO di Satispay, che mi ha colpito durante la conferenza stampa di lancio delle carte di credito con Mastercard e dell’offerta di ETF, elementi che gettano le basi per entrare nel mondo bancario:
“Non siamo una società che si preoccupa di cannibalizzare parte del proprio prodotto. Siamo qui per cannibalizzare il prodotto degli altri.”
Lo fa Satispay, ma è qualcosa che pensano tante aziende che si occupano di intelligenza artificiale.
Non è una moda. È il modo di pensare al business attuale.
Modello startup in crisi?
La cannibalizzazione è già in atto. Per le startup il mondo è cambiato radicalmente e probabilmente tutto l’ecosistema non è pronto.
Ovviamente non lo dico io, lo dicono i dati.
Siamo abituati da sempre a creare e pensare alle aziende come delle organizzazioni gerarchiche e definite,dove servivano ingegneri, capitali, mesi di preparazione, nel digitale anche sviluppatori e tecnici, designer, analisti, marketer, servizi di pre e post vendita solo per presentare un’idea.
Ma ora è arrivata l’intelligenza artificiale e oggi una persona sola, o un piccolissimo team affiatato può fare tutto questo e lo fa pure molto rapidamente.
Le aziende faticano a comprenderlo, ma soprattutto le startup soffrono questa situazione, perché l’idea che sembrava avere le gambe qualche mese fa può essere messa in discussione. Per altro, c’è chi pensa di poter creare una startup con un app creata con Claude settimana scorsa.
Eppure questa può essere un’opportunità da cogliere, ponendo a sistema l’esperienza accumulata nella fase di partenza.
L’intelligenza artificiale nel lavoro non è solo automazione, diventa significativa se impatta nei processi, altrimenti poteva bastare la RPA (robotic process automation) con gli steroidi dell’AI.
L’automazione della produttività dei singoli non è più la ricetta, quella la stiamo sperimentando e mettendo in pratica da anni ormai. Le cose cambiano con i processi differenti. La prossima sfida si gioca lì.
Non è facile questo cambio di mentalità, ma d’altronde non era facile nemmeno immaginare cosa sarebbe successo con l’arrivo dei personal computer o internet.
Solo che qui la velocità è esagerata.
Io non faccio previsioni, con questa newsletter faccio cronaca, quindi racconto quello che sta succedendo, non sono ipotesi sul futuro.
Come quando vengo criticato se dico che non tutto è automatizzabile o che i costi dell’automazione non sono sempre sostenibili economicamente e perdo iscritti.
Poi però tornano, sono le dinamiche della modernità e non si può fare altro che accettarla e partecipare.
Non si può piacere a tutti, soprattutto non ha senso cercare di piacere e compiacere tutti per tutto il tempo.
Che cronaca sarebbe?
Cosa sta succedendo al mondo dell’intelligenza artificiale e la battaglia tra i vari modelli?
Vi lascio una lettura molto interessante sui modelli, sulla loro diffusione, sulla pericolosità e sulla gestione degli stessi, nonché la battaglia tra “filosofie” diverse. Vi invito a leggere, prendetevi il vostro tempo, ma leggete.
Non voglio togliervi la sorpresa, vi assicuro che è una lettura molto interessante per cui non vi spoilero niente, ma si tratta di un punto di vista notevole e che farà discutere. Se vi va, lasciatemi un commento dopo la lettura.
Scrivere con l’AI: vantaggi e problemi
Una domanda davvero ricorrente che mi viene rivolta sulla mia professione riguarda certamente le possibilità di aiuto alla scrittura attraverso l’intelligenza artificiale generativa.
La cosa mi sorprende, perché dopo oltre 1300 giorni dalla comparsa di ChatGPT, quasi 190 settimane e, per farla breve, dopo oltre 3 anni e mezzo, siamo ancora a dirci “ma tu la usi”?
Ho raccontato già più volte che ho agenti che controllano che nei testi scritti da umani e prodotti per le testate per cui lavoriamo non ci siano sciocchezze, che li modificano autonomamente in chiave SEO e GEO per i motori di ricerca e che sarebbe stupido non usarli. Ma non sono perfetti e questa settimana ci sono capitati un paio di casi di errori negli articoli che abbiamo prodotto. Il rischio c’è, soprattutto se non rileggi e controlli. Solo che nel nostro caso, poteva sfuggirci, una data sbagliata e un attacco verosimile, ma non opportuno, sono errori che per altro potrebbe fare qualsiasi redattore che ha stilato il testo e l’altro che rilegge.
Ma ci sono sfuggiti e questo è un dato di fatto.
L’attenzione è fondamentale, per esempio rileggere anche le mail composte dal copilot di turno è fondamentale, perché qualsiasi modello o agente non è realmente intelligente, sembra intelligente, ma “spara” contenuti senza comprenderne il significato.
Un’amica mi ha inviato un link di una pagina di Dove in cui si parla di visitare Monaco di Baviera. Apparentemente scritta perfettamente, salvo che si accenna ai trasporti di Monaco, ma quella del principato…
Il problema è sempre lo stesso: usare l’AI, ma prestando attenzione.
Una semplice rilettura da parte di un redattore si poteva accorgere dell’errore, perché qui non c’è verosimiglianza o un cambio di data e quindi possibilità d’inganno soprattutto se disattenti. Pensate se questi contenuti generati dall’AI venissero impiegati per addestrare i prossimi modelli (ma lo sapete che è già così, vero?).
L’errore con gli LLM è sempre in agguato, anche se di allucinazioni ne prendono sempre meno, non sono perfetti. Figuriamoci poi se si usano gli agenti, che quindi mettono al lavoro più operazioni e più LLM: la fase di controllo deve essere maniacale.
Non è un caso che nelle banche e negli istituti finanziari in generale gli agenti non trovano spazio: l’errore potrebbe costare, anche in senso fisico e non solo reputazionale, molto caro.
Ma passiamo alla cronaca della settimana.
Questa settimana il mondo dell’intelligenza artificiale ha fatto un vero salto di qualità, con nuove release che spostano in avanti l’asticella sia sui modelli che sulle applicazioni pratiche. Di seguito trovi una selezione ragionata di link, divisi per azienda e tema, per permetterti di approfondire rapidamente ciò che conta davvero.
OpenAI alla prova del mercato
Vi avevo parlato OpenAI e di GPT 5.6, poi l’ho potuto provare.
OpenAI ha alzato il livello, e questa volta non si tratta di un semplice aggiornamento, anche se sembra così dal nome scelto. GPT‑5.6 è il nuovo modello di punta, con tre varianti Sol, Terra e Luna, ma che stanno dentro un singolo motore di intelligenza artificiale, più o meno col freno a mano tirato a seconda delle versioni.
La domanda non è più “cosa sa fare l’AI?”, ma “cosa non sa più fare?”.
E qui la vicenda si fa davvero interessante. OpenAI non ha lanciato solo un modello: ha lanciato un ecosistema. Guardate la scheda tecnica, i benchmark, le demo e capirete subito che non stiamo parlando di un assistente che vi risponde alle email. State parlando di qualcosa che sta ridisegnando il confine tra strumento e collega di lavoro.
Quel confine diventa ancora più sfumato con ChatGPT Work, la super app che unisce CodeX, il browser Atlas (che per altro andrà a sparire come elemento singolo) e gli strumenti di produttività in un unico posto.
È la fine del “devo aprire quell’altro programma”? Probabilmente sì.
È la fine della distrazione tra dieci schede aperte e cinque app diverse? Quasi certamente.
Chi lavora con il digitale sa bene quanto tempo si perda nel passaggio tra un tool e l’altro: OpenAI sta scommettendo sul fatto che quel tempo possa trasformarsi in risultati concreti.
Poi c’è GPT Live, la modalità voce che finalmente rompe il muro della chat scritta. Conversazioni naturali, interruzioni reciproche, traduzione in tempo reale. Provate a pensare a cosa significa per un negozio online, per un servizio clienti, per chi lavora con persone di lingue diverse ogni singolo giorno.
E infine, un esempio che racconta in modo emblematico le potenzialità di 5.6: SolBonk, un gioco 3D intero, generato da GPT‑5.6 e pubblicato direttamente dall’app. Nessun team di sviluppo tradizionale, nessun “engine” esterno.
È la democratizzazione dell’innovazione, resa tangibile in un browser.
La tecnologia non sta chiedendo il permesso di entrare nella nostra vita lavorativa: sta già spostando i mobili di casa e dell’ufficio.
Anche Grok alza il livello (e velocità)
xAI ha alzato la posta: Grok 4.5 arriva con benchmark solidi, più demo interattive che spaziano dal sistema solare alla creazione di presentazioni. Non è solo un modello più veloce: è la prova che la corsa tra Big Tech e start-up non si ferma, e chi ignora questi passi avanti rischia di restare indietro di un'intera generazione.
La sorpresa di Meta
Meta sembrava essere messa un po’ di lato nella corsa all’intelligenza artificiale. Invece, nonostante le ripetute voci di addii e ridimensionamenti dei team, abbiamo capito che Meta non sta guardando: sta costruendo.
Muse Spark 1.1 è il nuovo modello general-purpose che punta dritto al coding, alla creazione di siti web e slide, con performance che si piazzano vicino alla penultima generazione dei modelli top. Non è un modello quindi di punta, ma è a disposizione di tutti. Provarlo dentro l'app Meta AI e su meta.ai è gratuito. Usarlo via Meta Model API per costruire prodotti è a pagamento: 1,25 dollari per milione di token in input e 4,25 per milione in output, con 20 dollari di crediti gratuiti alla registrazione.
Non è un’evoluzione timida: è Meta che dice “noi partecipiamo alla partita e ci siamo con i numeri giusti”.
E poi c’è Muse Image, e qui la faccenda si fa più complessa. Il modello è un ottimo generatore di immagini. Il problema è che generare immagini di persone menzionate su Instagram è tecnicamente affascinante, ma solleva preoccupazioni sulla privacy che non possiamo ignorare. Quanto siamo pronti, come società, a gestire il potere di creare immagini realistiche di chiunque con un click?
La tecnologia democratizza la creatività, ma democratizza anche il rischio. Chi decide i limiti? Meta, noi, o nessuno?
Lo strumento, lanciato martedì scorso, verrà ora disattivato dall'azienda…
Le mosse di Anthropic
Potevo non parlare di Anthropic? L’azienda sta muovendo pezzi su più scacchiere contemporaneamente, e il bello è che ogni mossa racconta una storia diversa su dove sta andando l’AI. Con Cowork su web e mobile, finalmente i task persistono tra desktop e mobile. Provate a pensare a cosa significa per chi lavora con Claude ogni giorno: niente più copiare contesti da un device all’altro, niente più ripartenze da zero. È la fine del “scusa, devo riscrivermi la richiesta perché ho cambiato schermo”.
Poi c’è il lato più affascinante e inquietante: la ricerca sul Global Workspace / J-Space, quella specie di subconscio del modello che Anthropic inizia a monitorare per capire i pattern interni di ragionamento. Siamo sulla soglia della trasparenza algoritmica, o almeno ci stiamo avvicinando.
E infine Reflect with Claude, che è come lo Spotify Wrapped dell’uso di Claude: statistiche, insight, autoconsapevolezza digitale. La domanda vera è: siete pronti a guardare i vostri numeri?
La creazione delle immagini passa dall’infografica
Seedream 5.0 Pro è il nuovo modello di generazione immagini di ByteDance che parla la lingua delle infografiche dense, dell'editing interattivo a livelli in stile Photoshop e delle immagini fotorealistiche. Non è più il solito strumento "genera e spera": è un canvas interattivo dove l'utente controlla ogni layer. Per chi lavora con il digitale, la domanda è semplice: quanto tempo resterete a usare strumenti di generazione statica quando esiste già un'alternativa che vi permette di manipolare ogni pixel in tempo reale? Il futuro non aspetta che vi adeguiate.
Tesla Optimus V3: la produzione inizia a fine luglio
C’è un momento in cui il presente si spezza e il futuro smette di essere un concept per diventare una linea di montaggio. Tesla sta smantellando le linee Model S/X a Fremont per costruire robot umanoidi. Non è una metafora: è una decisione fisica, irreversibile, che racconta più di qualsiasi keynote. Questa volta una casa automobilistica converte la propria infrastruttura produttiva per dare vita a qualcosa che non ha un volante.
Musk parla di un milione di unità all’anno, di un secondo impianto già in costruzione in Texas per l’estate 2027, e di un prezzo sotto i 20.000 dollari. Sotto i ventimila. Provate a confrontare questi numeri con Boston Dynamics Atlas o Figure 03: capirete subito che non stiamo parlando di sperimentazione, ma di economia di scala applicata alla robotica.
La vera domanda non è “funzionerà?”, ma “quanto tempo passerà prima che un robot umanoide costi meno di un’auto usata?”. E quando succederà, chi non avrà integrato questa tecnologia nei propri processi produttivi si ritroverà a competere con chi sì. Il futuro non aspetta: monta una linea di produzione e parte.
La prima azienda robotica umanoide in borsa
La robotica umanoide ha appena avuto il suo momento di gloria. Agility Robotics, la società che produce Digit, si quota a 2,5 miliardi tramite SPAC raccogliendo oltre 620 milioni di dollari, la più grande capitalizzazione nella storia della robotica umanoide. Ma la vera notizia non è il numero: è che Agility arriva con 300 milioni di revenue già contrattualizzati e circa 1.000 robot distribuiti in ambienti reali. Non è più una demo al CES. È un business model che funziona.
Per la prima volta una pure-play robotics company entra nei mercati pubblici, e questo precedente storico potrebbe aprire le porte a un’intera ondata di IPO nel settore.
Allenare la Physical AI
Il futuro non chiede permesso: si nasconde in un videogioco. MIRA è un world model che genera partite di Rocket League, con quattro giocatori, 20 fps su una singola GPU, non per giocare, ma per imparare a comprendere la realtà. La vera svolta è qui: modelli neurali che gestiscono fisica complessa e prospettive multiple, superando i motori classici limitati agli scenari prevedibili. È Physical AI che si avvicina, quella che serve ai robot per interagire con il mondo vero, non con simulazioni perfette. Quanto tempo passerà prima che queste architetture ridisegnino i processi produttivi? Il futuro non si simula: si genera, e chi non è pronto a generarlo resterà a guardare.
Umanoidi che operano realmente
Gli avanzamenti nelle aree di attuazione, controllo e apprendimento hanno portato i robot umanoidi verso una possibile applicazione nel mondo reale, soprattutto nel settore sanitario dove c’è una forte richiesta di assistenza. I robot umanoidi potrebbero aiutare con i compiti chirurgici, come sostiene lo studio “Humanoid form factors offer unique potential, particularly for assisting with surgical tasks”, ma è necessario valutare la loro precisione e sicurezza. Questo studio presenta una valutazione sistematica della tecnologia umanoide contemporanea per compiti chirurgici laparoscopici, mettendo in luce le loro potenzialità e le sfide tecniche che devono essere superate prima di una possibile applicazione clinica.
Il quantum computing e le vibrazioni
Ricercatori dell’ETH Zurigo hanno sviluppato un chip quantistico che memorizza i dati come vibrazioni, riprendendo l’architettura dei computer classici con un qubit superconduttore come processore e risonatori meccanici per archiviare le informazioni. Il sistema ha già eseguito la Trasformata di Fourier Quantistica e un algoritmo di ricerca del periodo, elementi che provano che si può avviare il processi di costruzione di un chip quantistico. Sarà davvero rivoluzionario? Vedremo, ma le scoperte e gli investimenti sul quantum computing iniziano a portare qualche risultato, seppur timido. Significa che molta dell’informatica per come la conosciamo è destinata a cambiare.
Nella puntata della settimana del Late Tech Show
Rivoluzionare il recruiting con l'AI: insieme a Sylvain Querné di JobMentis.it, analizziamo come sta cambiando il mondo dei colloqui e dei curriculum. Scopriamo perché oggi le idee e la visione contano più del saper scrivere righe di codice e come allenarsi per le sfide del mercato del lavoro moderno.
La danza delle AI e il costo dell'errore: Fabio Santini di expert.ai ci porta nel cuore della "Agentic AI". Parliamo del passaggio dall'informatica deterministica a quella probabilistica e dell'importanza di affiancare modelli semantici a quelli matematici per ridurre il "Total Cost of Error".
Cybersecurity e sovranità del dato: con Umberto Zanatta di Acronis, approfondiamo come l'AI stia democratizzando la sicurezza informatica, aiutando i tecnici a gestire attacchi sempre più sofisticati e garantendo la protezione e la sovranità del dato in scenari geopolitici complessi.
Qui trovi la versione Youtube con i capitoli.
Gli SmartBreak e il podcast “Vita da ufficio”
Sto facendo pochissime puntate live sui miei canali social e su quelle delle associazioni, ma vedo che continuate a scrivermi con grande assiduità. Grazie, vedrò come rimediare.
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Techy e oltre
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