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Questa settimana ho scelto un titolo forte, ma vedo veramente tanti progetti AI in cui si lancia un agente senza il doveroso (e rigoroso) controllo. Poi ci si chiede perché i progetti falliscono.
Non ritorno sulla polemica dei contenuti creati con l’AI, ci sono le puntate precedenti che ne parlano, ma questa è stata una settimana folle di innovazione, con IFA, Formula 1 e tutti nuovi modelli AI e ho provato a fare una cronaca, più o meno ragionata, per permettervi di unire qualche puntino in più.
Qui trovate la versione podcast automatica. In tanti mi chiedete “perché non la fai creare con la tua voce”, ma la risposta è semplice: perché dovrei regalarla a qualche AI? già la studierà dai video e podcast...
L’illusione dei cicli nell’AI genera confusione se non governata
“L’ingegneria dei cicli” sta emergendo come l’arte di delegare il percorso e l’operatività all’intelligenza artificiale, trasformando una sequenza di clic in un flusso di lavoro autonomo. Non si tratta di trovare prompt perfetti, ma di definire regole chiare perché l’AI possa agire senza la tua costante presenza. È l’illusione di assumere uno stagista digitale: imposti l’incarico e l’AI raccoglie dati, esegue l’attività e verifica i risultati, ripartendo fino al raggiungimento dell’obiettivo.
In questo modo si risolvono bug nei software già da mesi. Per funzionare, ogni ciclo ha bisogno di quattro pilastri fondamentali: il trigger che dà il via all’operazione, l’ambito di azione, un controllo per verificare il successo e una condizione di arresto.
Chissà perché l’ultimo è sempre l’elemento mancante nella stragrande maggioranza di progetti. O meglio, c’è, ma non relativo ai risultato ma ai costi.
Avere chiarezza su tutti e quattro gli aspetti è fondamentale per raggiungere risultati significativi. Poi che ci sia un controllo dei costi è inevitabile, ma spesso si è speso molto per trovare la strada e poi si spende pochissimo per l’applicazione operativa quotidiana.
Non è facile trovare un equilibrio, ma questa è la strada per raggiungere obiettivi reali, misurabili e concreti, perché questo modo di operare li offre solo se tutto è organizzato e pensato a priori.
Va sempre ricordato che certi modi di far lavorare gli agenti AI risulta essere ideale per compiti ripetitivi e ben definiti, ma diventa pericolosa quando si interfaccia con decisioni reali complesse: l’AI potrebbe correggere tecnicamente un problema creandone di nuovi, proprio perché non percepisce il contesto.
Eppure c’è chi cerca di affidargli compiti critici, ma rimarrà scottato.
In cinque giorni, cinque modelli (anzi, sette)
Partiamo dalle notizie, perché davvero non si vedeva da tempo un’agenda di rilasci così fitta, elementi che hanno messo in secondo piano, se non terzo, IFA di Berlino.
Tra il primo e il quattro settembre, cinque laboratori hanno rilasciato nuovi modelli di intelligenza artificiale: Anthropic, Google, Meta, Multiverse Computing e OpenAI. Una cosa quasi incredibile se si pensa che fino a due anni fa un major release al mese era già tanto. Adesso facciamo fatica a stare dietro alle sigle.
Fable 5.1 e Mythos 5.1
Il primo settembre tocca ad Anthropic, che svela Fable 5.1 e il gemello a inviti Claude Mythos 5.1. Stesso modello, protezioni diverse. Finestra di contesto da un milione di token, pensato per task agentici di lunghi ore. Prezzo: 10 dollari in input e 50 in output per milione di token, gli stessi numeri che userà anche OpenAI. Si tratta di cifre enormi, soprattutto per un uso con gli agenti, ma a questo punto condivise con i concorrenti.
Z.ai, GLM-5.3 e l’open che si sta chiudendo
Sempre il primo settembre Z.ai ha rilasciato i pesi di GLM 5.3 (era già uscito), ma ha abbandonato la licenza MIT classica. Ora i fornitori di servizi con fatturato superiore ai 10 miliardi di dollari devono superare una verifica di sicurezza di Z.ai prima di usare commercialmente il modello o sue derivazioni.
È un cambio di strategia significativo, e ci racconta una verità scomoda: anche in Cina, “open weight” non significa automaticamente “aperto” come lo intendiamo noi. La licenza speciale introdotta da Z.ai è un modo per gestire la pressione geopolitica e regolatoria, e probabilmente diventerà un modello. Del resto, anche Meta, Google e OpenAI stanno virando verso pesi “aperti ma con paletti”.
La cosa che mi fa pensare è questa: 753B parametri a pesi aperti, con context di 1 milione di token, capacità multimodali native e un pricing API di 0,15 dollari in ingresso e 0,50 in uscita per milione di token, è una best practice tecnologica seria. Non stiamo parlando del “modello cinese di serie B” di due anni fa. Stiamo parlando di un competitor a tutto tondo.
Gemini 3.8 Flash
Il 2 settembre è il turno di Google, che mette in produzione Gemini 3.8 flash e la variante “Cyber” a inviti. Tre settimane dopo la 3.7 Flash, in casa Google ormai i Flash escono come gli aggiornamento del browser.
Google tenta una riscossa, migliorando coding, ragionamento e task agentici pur mantenendo il prezzo invariato della versione precedente. Tuttavia, il cofondatore di DeepMind Koray Kavukcuoglu ammette candidamente che Gemini si trova “un po’ sotto la frontiera”, dove, secondo lui, risiede l’unica vera identità del progetto. Prezzo di lancio 0,75/3,75 dollari per milione di token, ma attenzione: sulla loro pagina di pricing c’è scritto che dal 1° gennaio 2027 raddoppia.
Il prezzo sembra essere una componente essenziale nell’offerta di Google. Il 3.7 era già uno dei modelli preferiti per la programmazione, con questa versione vogliono salire di livello.
Meta Spark 1.3
L’aria di una nuova frontiera si fa densa di promesse e calcoli, dove due giganti si contendono il trono dell’intelligenza artificiale. Sempre il 2 settembre, Meta scatena il suo modello Muse Spark 1.3, presentato da Mark Zuckerberg come “prestazioni di frontiera quasi troppo economiche per essere misurate”, capace di piazzarsi al terzo posto nella classifica Intelligence Index, alle spalle solo di Claude Fable e Opus, ma con un costo decisamente più abbordabile. Dichiara un taglio del 20% nelle chiamate e del 25% nei token. Se confermato, è una di quelle notizie che dovrebbero far ragionare chi progetta applicazioni: stesso modello, ma con costi operativi che cambiano in modo sensibile.
Oltre al costo dei modelli, il risparmio dei token e delle chiamate sta diventando importante per chi realizza applicazioni agentiche.
OpenAI GPT-6 Astra e il roll out caotico
Il 3 settembre arriva il pezzo grosso e molto atteso: GPT 6 Astra. OpenAI lo definisce “il modello più capace che abbiamo mai messo in distribuzione ampia” e, udite udite, Greg Brockman parla esplicitamente di “salto generazionale” e di inizio dell’era AGI. 98,6% su ARC-AGI-3 nella versione ottimizzata, contesto da 1,05 milioni di token, finestra di output da 128.000. Prezzo API: 10 dollari in ingresso, 50 in uscita per milione di token, due volte e mezzo il precedente GPT-5.6 Sol. Una mossa interessante, perché allinea il listino a quello di Anthropic e alza l’asticella di tutto il settore.
Tutto bello, ma… Quello che doveva essere il momento di gloria di OpenAI si è trasformato in un caso limite di comunicazione.
Astra ha debuttato, ma solo per un gruppo ristretto di aziende dentro il programma Daybreak Access. Gli abbonati a Plus, Pro, Business ed Enterprise, quelli che pagano, scoprono che l’accesso arriverà “nei prossimi giorni”. La notte del 3 settembre Altman in persona si scusa e definisce il rollout “caotico”. Promette reset accumulati per ogni giorno senza accesso, e un’apertura ampia “nel prossimo futuro”, forse nel weekend del 5-6 settembre, “ma non posso promettere nulla”. Al momento in cui scrivo non è arrivato.
La domanda che mi faccio è semplice: ma possibile che ogni lancio di OpenAI debba finire così? L’impressione è che l’azienda sia cresciuta più in fretta della sua capacità di gestire la cosa. E quando il prodotto è un modello che costa 50 dollari per milione di token, la sensazione di non essere padrone della propria infrastruttura la dà a tutti, anche a chi non è particolarmente sospettoso.
Gli spagnoli di Multiverse Computing e anche Xiaomi
E non è finita: in mezzo, una startup spagnola, Multiverse Computing, ha rilasciato Quasar 438B. Li avevo conosciuti qualche mese fa, mi avevano impressionato per la determinazione e avevamo discusso sul fatto che ci dovesse essere una strada alternativa in Europa e che Mistral non bastava.
Quasar 438B si posiziona come il modello di intelligenza artificiale europeo più performante sul mercato, avendo registrato un punteggio di 43 sull’Artificial Analysis Intelligence Index e superando rivali del calibro di Mistral Medium 3.5. Questa tecnologia si distingue per una straordinaria velocità di calcolo, quantificata nella generazione di ben 500 token in appena 15,3 secondi. La sua notevole capacità di elaborazione si riflette anche in una finestra di contesto da un milione di token, equivalente a circa 1.500 pagine di testo, che permette di gestire flussi di lavoro complessi e agenti aziendali su larghissima scala.
Per quanto riguarda i costi, Multiverse Computing ha strutturato un’offerta commerciale basata sul volume di utilizzo per adattarsi alle esigenze delle grandi imprese. Le tariffe variano a seconda dei token elaborati e della modalità di distribuzione scelta, con la possibilità di implementare il modello sia in ambiente cloud che direttamente all’interno delle infrastrutture aziendali protette. I prezzi specifici per le licenze commerciali e gli accessi API vengono formulati su misura attraverso preventivi personalizzati per i partner industriali, garantendo soluzioni scalabili in base alla potenza di calcolo richiesta.
Il tema della Cybersecurity
OpenAI ha comunicato di aver classificato Astra al livello “Critical” del proprio Preparedness Framework. Tradotto: il modello sa trovare falle zero-day in ambienti controllati, sa combinarle in sequenza, e su ExploitBench ha fatto il 100%. In un test interno su 20 vulnerabilità rese pubbliche tra giugno e agosto, ha trovato e sfruttato due falle non note. In un altro test, ha violato un browser e una sandbox partendo da un singolo file HTML.
Le funzioni cyber più spinte restano off-limits. Il che pone una domanda scomoda: ma se il modello è così pericoloso, perché diamine viene rilasciato? E se non è così pericoloso, perché tutta questa messinscena?
E qui arriva la notizia che chiude il cerchio: il giorno prima del lancio, Palo Alto Networks ha pubblicato un’indagine (dovete tradurla) su un attacco ransomware reale in cui un gruppo criminale ha usato agenti AI di frontiera (più LLM in parallelo, condivisione di file Markdown tra agenti, script custom) per portare a termine un’intrusione completa in meno di dieci ore. L’obiettivo: una rete aziendale, con esfiltrazione, scalata al livello root, dirottamento dell’infrastruttura cloud AI della vittima per usarla come infrastruttura d’attacco successiva. Il tutto usando più di 50 tecniche. Una cosa che, secondo tanti esperti, richiederebbe “due settimane di lavoro coordinato di più red team umani”.
E dulcis in fundo: gli attaccanti hanno lasciato un report di audit di 80 pagine sulla sicurezza della vittima. Il che è insieme geniale e inquietante!
L’attacco AURORA spiegato bene
Per gli amanti della cybersecurity c’è poi il caso del ransomware AUR0RA, di cui si è parlato a fine agosto ma che è tornato d’attualità: un affiliato russofono ha usato l’agente AI integrato in Cursor per violare 7 aziende in 6 paesi, tra cui Teckentrup, Helideck Certification Agency, Christeyns e Bayou Title. La scoperta l’ha fatta la security israeliana Gambit, trovando 28 chat lasciate esposte per errore. Cursor non ha subito una violazione tecnica: gli attaccanti hanno usato lo strumento come normali clienti paganti, convincendo l’agente che fosse tutto un test autorizzato. E l’agente ha eseguito.
Cosa impariamo? Che la frontiera del crimine informatico si è spostata di brutto. Le aziende che pensano di poter affrontare la cybersecurity con gli strumenti del 2023 sono già in ritardo. E che la regolamentazione che si prova a fare al G20, di cui vi racconto tra poco, rischia di inseguire la realtà con anni di distanza.
Giovedì 3 settembre: ChatGPT, Claude e Grok giù insieme
Una cosa che mi ha colpito, e di cui si è parlato meno di quanto meritasse.
Giovedì 3 settembre, in una finestra di poche ore, 3 modelli sono sono andati KO contemporaneamente. Downdetector ha registrato picchi di 30.000 segnalazioni in un’ora. OpenAI ha ammesso “elevated errors across ChatGPT and Codex”, Anthropic e xAI hanno riconosciuto problemi analoghi.
Nessuna causa ufficiale condivisa: non un DDoS, non un vendor, non un bug di configurazione. Solo tre sistemi diversi che cadono nello stesso momento. È il tipo di evento che dovrebbe far riflettere su quanto il mondo del lavoro (e non solo) dipenda ormai da una manciata di API. La domanda “il tuo sistema funzionerebbe con un altro LLM?” che facevo qualche puntata fa di #techy, oggi è ancora più attuale.
USA al G20: “regolamentazione non interventista” per l’AI
Entrando più in un contesto regolatorio, l’uno e il due settembre si è tenuto in Carolina del Nord un G20, e gli USA hanno spinto per un approccio “non interventista” sull’AI. Tradotto: niente nuove regole, al massimo qualche linea guida per situazioni “inedite”. Il fatto che ciò accada mentre Astra viene classificato al livello cyber più alto e sono all’ordine del giorno gli attacchi reali portati a termine da agenti AI, la dice lunga sulla distanza tra politica e realtà.
A margine, ma non troppo, segnalo che l’NSA vuole accedere a tutti i modelli AI, come detto dal vicedirettore Tim Kosiba il 27 agosto. Una frase che meriterebbe un dibattito serio e che, temo, non lo avrà.
Google evita (di nuovo) una cessione e l’UE interroga gli editori sull’opt-out AI
Mercoledì 2 settembre, la giudice federale statunitense Leonie Brinkema ha respinto la richiesta del DOJ a Google di cedere AdX, la piattaforma di aste pubblicitarie dove Google trattiene il 20% di commissione. È il terzo rifiuto consecutivo per le autorità antitrust americane: dopo Meta (Instagram e Whatsapp), dopo Chrome, ora AdX. La sentenza di aprile 2025 stabiliva che Google ha monopolizzato illegalmente i mercati dei server pubblicitari e delle ad exchange, ma la corte ha preferito imporre rimedi comportamentali invece di una vendita forzata. Capiremo nei prossimi mesi cosa comporta, perché l’opinione completa è sotto sigillo per due settimane in attesa delle rettifiche.
In Europa, invece, la Commissione ha inviato agli editori un questionario sull’opt-out di Google, quella opzione che permetterebbe ai publisher di non vedere i propri contenuti usati per alimentare AI Overviews e AI Mode senza penalizzazioni sul ranking. Il questionario chiede se gli editori lo userebbero e perché. La risposta dei publisher potrebbe decidere se Google prenderà un’altra multa o no. Ma attraverso un sondaggio?
E sempre in tema regolatorio europeo, segnalo che il 31 agosto Reddit, ChatGPT e Roblox sono entrate nella lista delle Very Large Online Platform e sono soggette al Digital Services Act. È la prima volta che un chatbot AI entra in quella lista: Bruxelles lo ha classificato come motore di ricerca. Henna Virkkunen lo ha presentato come un passaggio necessario per “standard più alti di scrutinio e responsabilità”. Quattro mesi per adeguarsi.
Robot umanoidi, cinesi e non solo: Tiangong Ultra, Superman, IPO di Unitree
Sulla robotica umanoide si è detto tanto nelle scorse settimane, e i numeri meritano una riflessione seria.
Unitree ha mostrato Superman, il suo nuovo umanoide capace, secondo i dati di casa, di 12,66 metri al secondo (45,6 km/h) e 2 metri di salto verticale. Sono numeri dichiarati dall’azienda, non verificati indipendentemente, e il robot era in sviluppo da poco più di tre mesi. Prendeteli per quello che sono: un video di marketing.
Più sostanzioso il round per IRON, il robot umanoide che punta alla produzione di massa entro fine anno e alle consegne commerciali nel 2027. Investitori: IDG, Tencent, Alibaba. Il bello è che né IRON né Superman sono in vendita oggi, il che ci ricorda che l’80% di queste notizie è ancora “carta e PowerPoint”.
La domanda vera resta: c’è davvero mercato? Le previsioni di Bank of America parlano di 1,2 milioni di spedizioni annue entro il 2030, e nel primo semestre 2026 ne sono state spedite circa 19.100, di cui il 97% dalla Cina. Crescita esponenziale, sì, ma su una base ancora minuscola.
IFA Berlino: la casa è diventata un agente
Se qualcuno pensava che IFA fosse ancora la fiera delle lavatrici, si è dovuto ricredere.
Dall’IFA il messaggio è chiarissimo: l’AI non è più una funzione, è il collante. LG ha presentato ThinkQ Claw, un agente conversazionale che legge i pattern quotidiani, propone azioni prima che tu le chieda e coordina elettrodomestici, energia e servizi. ThinQ ON come hub, Homey per il multi-brand, HEMS per l’energia, CLOiD come robot domestico (che al CES aveva fatto colazione e bucato). All’ingresso dello stand, una “LG AI Orchestra” diretta da CLOiD su un ledwall di 16 metri: vale la pena guardare il video.
Xiaomi, con uno stand da 3.300 metri quadrati e 380 prodotti dell’ecosistema “Human × Car × Home”. La parte interessante: Xiaomi cita investimenti in R&D superiori a 24 miliardi di euro tra 2026 e 2030, e mostra i suoi modelli MiMo-V2.5-Pro, Miloco e Miclaw, pensati per gestire ragionamenti in contesti fisici e digitali. Più CyberOne, l’umanoide impiegato sperimentalmente nella Xiaomi Auto Factory, dove in quattro mesi precisione e tasso di successo delle operazioni sono passati dal 90% al 98%. Numeri che, se veri, fanno pensare.
Dyson ha svelato dieci prodotti con AI, visione artificiale e machine learning, della famiglia di robot Nurovi, che identifica fino a 200 tipi di sporco e oggetti grazie a luce UV e illuminazione laser. La retorica di Jake Dyson è esplicita: “Da prodotti meccanici a dispositivi che vedono, pensano e reagiscono”.
IFA Next, l’area dedicata alle tecnologie più futuribili, è cresciuta fino a circa 300 espositori, con PrimeBOT, EngineAI, Dobot, Deep Robotics, Agibot, Unitree. La Physical AI non è più un corner, è un padiglione.
Questa settimana riprende il Late Tech Show
Martedì sera su Youtube e da mercoledì mattina su tutte e piattaforme podcast inizia l’ottava stagione del Late Tech Show.
Vi lascio una gustosa anteprima con un’intervista straordinaria a Claire Sparks, per parlare di come la Formula 1 utilizza la tecnologia e come la sfrutta mettendo davvero alla prova il tutto ogni week-end di gara.
Il Libro Physical AI
Vi ho detto che è appena uscito mio nuovo libro, ci saranno occasioni per parlarne insieme, sia online che fisiche, ve lo assicuro.
SmartBreak e Vita da ufficio
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.
Techy e oltre
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