Questa settimana

• Varoufakis, l’ex ministro greco, usa l'Odissea per rileggere il potere delle grandi piattaforme, il ruolo dei "Cloudalists" e la domanda centrale dell'AI: chi controlla davvero la tecnologia

• AI ACT: cosa cambia per noi?

• Il 21 settembre il nuovo corso gratuito di FDA: AI livello avanzato: funzioni segrete e app da esperti

Che dire, bentornati! Stiamo lavorando per rendere questa newsletter il più utile possibile a chi, come voi, ci concede un po' del suo tempo prezioso. Nel frattempo, però, non potevamo stare con le mani in mano, e così eccoci qui. 🤓

Come molti di voi, sono abbonato a un po’ di newsletter sull'intelligenza artificiale. Sono interessanti e spesso piene di notizie. Personalmente, però credo che tante, troppe notizie a meno che uno non sia un addetto ai lavori, non servano tanto. Ci sono però alcune analisi che invece meritano la nostra attenzione. Per esempio, quella che l'ex ministro greco Varoufakis ha fatto sull'intelligenza artificiale qualche giorno fa su un sito inglese. Poi c'è tutta la questione dell’AI ACT, a cui però dedicheremo nelle prossime settimane uno “speciale”, proprio per spiegare come funziona e cosa significa per noi. Nel frattempo vi anticipo un articolo del Corriere, dove abbiamo provato a spiegarlo in breve con l’aiuto di Paolo Benanti.
Last but not least, vi segnalo anche un corso gratis il 21 settembre, per inaugurare in degno modo l’autunno… 🍁

Come sempre, contattateci per info, curiosità o anche solo per dirci “Ciaoooo”. 🤪

L’Odissea come allegoria dell’intelligenza artificiale secondo Varoufakis

Gianis Varoufakis, ve lo ricordate? Era il ministro delle Finanze greco ai tempi della grande crisi del debito, nel 2015. Economista, intellettuale di riferimento di una sinistra che negli anni si è allargata, ristretta e trasformata, da tempo affianca alla politica una produzione piuttosto intensa di libri e articoli.

Uno dei suoi libri più interessanti degli ultimi anni è Tecnofeudalesimo, pubblicato anche in Italia. La tesi, in poche parole, è che il capitalismo a cui eravamo abituati stia lasciando spazio a qualcosa di diverso: un sistema nel quale il potere e la ricchezza non derivano più semplicemente dal possesso delle fabbriche o dal controllo dei mercati, ma dalle grandi piattaforme digitali e dal “cloud capital”.

Ora Varoufakis è tornato sull’argomento da una direzione abbastanza imprevedibile: l’Odissea. UnHerd gli ha chiesto di commentare il nuovo film di Christopher Nolan. E lui, piuttosto che consegnarci l’ennesima recensione, ha preferito usare Omero per parlare di intelligenza artificiale. Un’allegoria piuttosto ardita, ma forse proprio per questo interessante.

L’armatura di Achille diventa l’intelligenza artificiale

Il punto di partenza è l’armatura di Achille, forgiata da Efesto e dotata di un potere che nessun essere umano avrebbe potuto produrre da solo. Dopo la morte di Achille, Aiace e Odisseo (Ulisse) se la contendono. Varoufakis propone di sostituire mentalmente quell’armatura con il “cloud capital”: gli algoritmi delle grandi piattaforme e, oggi, anche i grandi modelli linguistici che stanno dietro ai chatbot di AI. C’è però una differenza importante. L’armatura di Achille arriva dagli dei. L’intelligenza artificiale, sostiene Varoufakis, nasce invece anche dal lavoro collettivo di miliardi di persone: ciò che compriamo online, ciò che scriviamo, i link che clicchiamo, i contenuti che produciamo e perfino le interazioni attraverso cui contribuiamo a migliorare i sistemi.

Abbiamo quindi partecipato alla costruzione dell’armatura, ma l’armatura non appartiene a noi.

Le Big Tech come Agamennone

Qui entra una delle idee centrali del suo ragionamento. I Cloudalists, i proprietari del capitale digitale, le poche grandi aziende che controllano algoritmi, piattaforme e data center, nella sua allegoria sono i nuovi Agamennone. Possono decidere cosa vediamo in un feed, quali prodotti ci vengono mostrati e quali contenuti acquistano visibilità. Le loro decisioni arrivano sotto forma di raccomandazioni apparentemente personalizzate.

È qui che l’AI diventa politicamente interessante. E non perché le macchine siano destinate a ribellarsi a noi umani, ma perché aumentano enormemente il potere di quegli umani che possiedono l’infrastruttura su cui funzionano. Il problema, insomma, non è tanto “l’intelligenza artificiale ci sostituirà?”, quanto “chi possiede l’intelligenza artificiale e chi decide come viene utilizzata?”.

I Proci sono già entrati in casa

Varoufakis trova anche un’altra analogia nell’Odissea. Mentre Ulisse è lontano da Itaca, i Proci occupano la sua casa e consumano i suoi beni come se non appartenessero più a nessuno. Qualcosa di simile a ciò che è accaduto con il patrimonio collettivo prodotto online. Testi, attenzione e produzione intellettuale sono diventati la materia prima delle piattaforme che abbiamo invitato nelle nostre vite. L’arrivo dell’AI rende il tema ancora più evidente: una quantità enorme di produzione umana può essere assorbita, rielaborata e trasformata in valore economico da sistemi appartenenti a un numero molto ristretto di aziende.

Le Sirene (dei social)

E ce n’è anche per le sirene. La storia è nota: Ulisse sa di non poter resistere al loro canto e si fa legare all’albero della nave. Le Sirene contemporanee, nella lettura di Varoufakis, sono i sistemi progettati per trattenere continuamente la nostra attenzione. L’infinite scroll dei social, per esempio. Contro algoritmi costruiti appositamente per catturare l’attenzione, la semplice forza di volontà individuale serve poco. Il suo “albero maestro” diventa quindi la regolamentazione e una capacità collettiva di imporre limiti alle piattaforme.

Che ne pensate? Un’allegoria curosa vero? Se ne può discutere, ovviamente. Ma il pregio dell’articolo di Varoufakis è spostare il discorso sull’AI da una domanda ormai un po’ consumata - “sarà una tecnologia buona o cattiva?” - verso una questione forse più interessante: chi controlla un’infrastruttura capace di organizzare una parte crescente della nostra vita digitale? E i riferimenti all’Odissea forse possono aiutarci vederci più chiaro. Proprio come Ulisse.

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AI Act, dal 2 agosto: cosa cambia per noi?

Sull’AI ACT torneremo presto. Nel frattempo, chi lo volesse, ecco un articolo del Corriere che spiega che cos’è, con l’aiuto prezioso del professor Paolo Benanti.

“…In parole semplici, l’AI Act divide gli usi dell’intelligenza artificiale in quattro fasce: rischio minimo o nullo, per gran parte delle applicazioni comuni; rischio limitato, che comporta soprattutto obblighi di trasparenza; alto rischio, quando l’uso dell'AI può incidere sul lavoro, sulla scuola, sul credito, sui servizi pubblici o sulla giustizia; rischio inaccettabile, per le applicazioni vietate….”.

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Nuovo corso Fastweb il 21 settembre: AI livello avanzato

Quante funzioni di ChatGpt, Claude o Gemini usiamo davvero? La maggior parte degli utenti si ferma alla chat testuale, senza mai esplorare l’ecosistema che la circonda: dalle app collegate al chatbot alle funzioni di ricerca approfondita. Ci sono poi gli agenti, capaci di eseguire compiti in autonomia invece di limitarsi a rispondere. In questo corso guardiamo oltre la finestra di conversazione, per capire come funzionano davvero questi strumenti e quando conviene usarli… Siete tutt* invitat*.

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Questa settimana

• Claude Cowork contro ChatGPT Work, la sfida tra i due agenti AI che promettono di lavorare al posto nostro (sì, come no...).

• Come funziona Inkling, l’AI aperta di Mira Murati che le aziende possono personalizzare 🔓 🤖 🔧

• L’AI come nuovo confidente: così i chatbot stanno sostituendo lo psicologo per i giovani (e non è un bene)

Prima di cominciare, come sempre con l'estate riduciamo il numero di pubblicazioni, però davvero stiamo lavorando a delle cose più carine come tutorial, anche video e altro. Purtroppo per fare le cose bene ci vuole un po' di tempo e quindi - caldo permettendo - l'estate dovrebbe essere la premessa di una nuova newsletter speriamo più interessante. Poi ce lo direte… poi. 🤓

Inkling, il modello che ammette quando non sa rispondere

Thinking Machines Lab, la startup guidata da Mira Murati, una delle protagoniste dello sviluppo di ChatGPT (in foto), ha rilasciato il suo primo modello di intelligenza artificiale, Inkling, seguendo una strada diversa da quella di OpenAI e Google: sotto al cofano c’è un’architettura enorme, quasi mille miliardi di parametri, ma per ogni richiesta ne vengono attivati solo 41 miliardi, un accorgimento che permette di restare veloce e contenere i costi di calcolo. È stato addestrato su ben 45 trilioni di token tra testo, immagini, audio e video. Ma sebbene comprenda tutti e quattro i formati, al momento produce in output solo testo e codice.

Inkling ha un’altra caratteristica che lo distingue: quando non è sicuro di una risposta lo segnala, invece di limitarsi a indovinare. È anche possibile regolare quanto “riflette” prima di rispondere, scegliendo se privilegiare la velocità o un ragionamento più approfondito. Nei test di programmazione ha raggiunto le stesse prestazioni del modello open più recente di Nvidia usando un terzo dei token, un risparmio che pesa quando un modello viene interrogato milioni di volte al giorno.

La scommessa di Murati è che in un futuro meno lontano di quanto crediamo, i modelli personalizzati dalle aziende sui propri dati batteranno, nei risultati, quelli generici venduti dai grandi laboratori.

Se volete provarlo, qui c’è il link a Inkling. Non aspettatevi le mirabilie di ChatGPT o Claude o Gemini. L’interfaccia è un po’ più grezza, ma potete usarlo gratuitamente, entrando con la vostra Gmail.

Claude Cowork contro ChatGPT Work, qual è meglio?

• Il 9 luglio è arrivato ChatGPT Work, il nuovo agente AI di OpenAI costruito su GPT-5.6, che risponde a Claude Cowork, lo strumento di Anthropic che promette di delegare un’attività di lavoro dall’inizio alla fine.

Fino a poche settimane fa, chiedere aiuto a un’intelligenza artificiale voleva dire scrivere una richiesta in una chat e ricevere una risposta da copiare altrove. Poi due dei big che si contendono il mercato dell’AI generativa hanno alzato la posta: Anthropic ha reso Claude Cowork disponibile su tutti i piani a pagamento in primavera e, da pochi giorni, OpenAI ha risposto lanciando ChatGPT Work insieme al nuovo modello GPT-5.6. Entrambi sono passati dallo spiegare come fare una cosa al farla usando i file e i programmi che usiamo ogni giorno, come farebbe “un assistente” (ma sulla mitologia dell’assistente AI, propagandata da tanti creator sui social meglio andarci cauti per ora, ndr).

• Claude Cowork è nato a gennaio per occuparsi di un’attività dall’inizio alla fine dentro una cartella scelta dall’utente, leggendo e modificando i file al suo interno. Nei mesi successivi l’azienda gli ha aggiunto collegamenti con Google Drive, Gmail, DocuSign, FactSet e Microsoft 365, e dal 7 luglio è partita, in beta e per ora solo per gli abbonati Max, l’estensione a web e telefono: le sessioni girano sui server di Anthropic, così un’attività avviata al computer prosegue anche a portatile chiuso e manda un avviso sul telefono quando serve una decisione. Gli altri piani, compreso quello Pro, non hanno ancora una data di attivazione.

• ChatGPT Work è arrivato il 9 luglio, il giorno del debutto di GPT-5.6, e punta soprattutto sulla produzione di materiali finiti, come fogli di calcolo con formule funzionanti e presentazioni pronte da condividere, oltre a piccole applicazioni web create con la funzione Sites. È collegato a oltre 1.400 programmi diversi, da Slack a Salesforce, ed è disponibile gratuitamente anche nell’app desktop, cosa che Cowork non prevede.

La differenza tra i due è quanto possono spingersi dentro gli strumenti di lavoro.

• Cowork, una volta ottenuti i permessi, può inviare una email dall’account della persona o modificare un file su SharePoint, agendo direttamente al posto di chi lo ha incaricato.

• ChatGPT Work invece raccoglie informazioni dagli strumenti collegati e restituisce un documento o una tabella, lasciando a chi lo usa l’ultimo passaggio, quello dell’invio o della pubblicazione.

Sul piano delle prestazioni pure i due modelli si dividono i primati: secondo i dati diffusi da OpenAI, GPT-5.6 supera Claude nei test che misurano la capacità di gestire un computer, Claude resta invece avanti nei benchmark dedicati alla scrittura di software e in una valutazione indipendente condotta da Cursor su sessioni reali di utenti, dove Claude Fable 5 ottiene un punteggio più alto ma con un costo di esecuzione quasi triplo rispetto a GPT-5.6 Sol.

Fidarsi è bene?

Resta la questione della fiducia, soprattutto per chi deve concedere a un agente come CoWork e Work l’accesso a file aziendali e caselle di posta. A gennaio i ricercatori di PromptArmor hanno dimostrato come un documento Word con un testo nascosto, scritto in bianco su bianco con un carattere da un punto, potesse indurre Cowork a caricare documenti finanziari della persona, tra cui parti di numeri di previdenza sociale statunitensi, sull’account di un aggressore. Anthropic ha riconosciuto il problema e da allora ha aggiunto più livelli di protezione, tra cui un ambiente di esecuzione isolato dal resto del computer e un sistema che analizza ogni contenuto esterno alla ricerca di istruzioni nascoste prima che possa influenzare le azioni di Claude.

Intanto, le aziende che li usano ne sembrano entusiaste: Virgin Atlantic ha ridotto da settimane a poche ore l’analisi dei propri concorrenti, mentre in NVIDIA la preparazione della conferenza GTC, che assorbiva circa il 40 per cento del tempo di un dipendente in Excel, oggi gira in automatico due volte alla settimana. Si tratta naturalmente di esempi dichiarati dalle stesse aziende, che non è detto tengano conto delle problematiche dell’uso di questi sistemi non sempre amichevoli e, per ora, non privi di bug.

Cowork VS Work

Dove gira oggi: Cowork è pieno su desktop (Mac/Windows); su web e telefono è beta, solo Max, senza accesso ai file locali. Work è su desktop per tutti i piani, in estensione a web/mobile per Plus, Pro, Business, Enterprise, Edu.

Prezzo: Work ha un livello gratuito su desktop. Cowork richiede sempre un piano a pagamento (da Pro, 20 dollari/mese).

Filosofia d’uso: Cowork agisce dentro gli strumenti (invia email, modifica file su SharePoint). Work produce un risultato finito (documento, foglio, sito) che poi l’utente pubblica o invia.

Connettori: Work dichiara oltre 1.400 app collegabili. Cowork ne ha meno ma include scrittura diretta su Google Drive, Gmail, DocuSign, FactSet, Microsoft 365.

Benchmark tecnici: Work (GPT-5.6) è avanti su OSWorld 2.0 (gestione del computer) e Agents’ Last Exam (flussi di lavoro lunghi). Cowork (Claude) è avanti su SWE-Bench Pro (scrittura di software) e sul benchmark indipendente di Cursor, a un costo però quasi triplo.

Sicurezza: a gennaio è stata dimostrata una falla di Cowork che permetteva l’esfiltrazione di file tramite un documento Word infetto; Anthropic ha aggiunto isolamento dell’esecuzione e filtri anti-injection. Un test pratico di ZDNet ha comunque valutato Cowork “considerevolmente più sicuro” di Work.

L’AI come nuovo confidente: così i chatbot stanno sostituendo lo psicologo per i giovani

• Secondo uno studio di Jama Pediatrics, l’uso dei chatbot tra i ragazzi è cresciuto del 40 per cento in un anno. E non solo negli Usa.

I ricercatori della Rand e di altre università americane hanno intervistato più di mille giovani, con un campione costruito per rispecchiare la popolazione del Paese. Tra chi usa l'AI per gestire l'umore, quasi la metà (il 43 per cento) ci torna almeno una volta al mese, e c'è chi lo fa addirittura ogni giorno. E quasi tutti si dicono soddisfatti. Ma non è detto che sia un bene. Se volete, trovate l’articolo su Corriere. Puta caso l’ho scritto io… 😄

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Questa settimana

• Cosa chiedono davvero gli utenti a Claude: lo rivelano i dati d’uso (con qualche sorpresa).

• Come funziona Brain2Qwerty, l’interfaccia non invasiva di Meta che “legge” la scrittura dal cervello.

• Corso gratuito il 2 luglio: come scrivere Prompt per (quasi) tutto

Prima di cominciare, come sempre con l'estate riduciamo il numero di pubblicazioni, però davvero stiamo lavorando a delle cose più carine come tutorial, anche video e altro. Purtroppo per fare le cose bene ci vuole un po' di tempo e quindi - caldo permettendo - l'estate dovrebbe essere la premessa di una nuova newsletter speriamo più interessante. Poi ce lo direte… poi. 🤓

Corso Gratis: le regole (e i trucchi) per fare prompt perfetti per l’intelligenza artificiale. Il 2 luglio.

Come si scrive un prompt? Qual è il modo migliore per parlare all'intelligenza artificiale? Recenti ricerche hanno identificato diversi efficaci per interagire con l'AI e ottenere risposte pertinenti a una vasta gamma di domande e possibilità, come creare immagini e video, presentazioni, file excel… e testi naturalmente. Perché più che un'arte, quella del prompt perfetto è una scienza e il 2 luglio, in questo corso di 4 ore, ricco di esempi e casi concreti, vedremo come metterla in pratica. Vi metto qui il link, se volete iscrivervi.

P.S.: È l'ultimo corso mio prima dell'estate. Poi, dopodiché ci vediamo solo in diretta dall'azzurro mare di qualche parte che ancora non so. 😂

L’AI può leggere il pensiero? Ora (con Meta) sì

• Meta ha appena rilasciato la versione 2 di Brain2Qwerty, che utilizza uno scanner cerebrale sicuro e non chirurgico per leggere le parole direttamente dai pensieri. Ha raggiunto un’accuratezza del 61% nelle parole lette da volontari che pensavano all’interno dello scanner.

• Perché è anche una buona notizia? Questa tecnologia potrebbe ridare voce a chi non può parlare, senza bisogno di interventi chirurgici rischiosi.

Qualche giorno fa i ricercatori di Meta AI hanno mostrato che è possibile ricostruire frasi complete a partire dai segnali cerebrali, senza impianti invasivi. Il sistema si basa sulla magneto-encefalografia, MEG, e su modelli di intelligenza artificiale addestrati a interpretare l’attività neurale legata alla scrittura. È la cosa più vicina alla lettura del pensiero che sia stata creata finora.

Come funziona?

Il processo avviene in tre fasi. Prima, reti neurali convoluzionali estraggono le caratteristiche spaziali e temporali dell’attività cerebrale. Poi, un modulo basato su Transformer collega i segnali a modelli linguistici. Infine, un modello di linguaggio pre-addestrato corregge e rifinisce il testo, migliorando leggibilità e naturalezza.

Per allenare il sistema, Meta ha coinvolto 35 volontari. Ciascuno ha trascorso circa 20 ore nello scanner MEG digitando frasi in lingue diverse, mentre l’AI imparava ad associare specifici schemi neurali a ogni lettera della tastiera. Più dati riceve, più il modello diventa preciso. Nei test, Brain2Qwerty è riuscito a decodificare fino all’80% dei caratteri che i partecipanti intendevano digitare. Il risultato migliora grazie all’analisi del contesto: il sistema non si limita al movimento delle dita, ma riconosce anche l’intenzione, correggendo errori di battitura come se anticipasse la parola desiderata.

Cosa rivela sul linguaggio?

Lo studio offre un’indicazione su come il cervello organizza la scrittura: prima emerge l’idea della frase, poi le parole, le sillabe e infine le singole lettere. Una struttura gerarchica che, secondo i ricercatori, potrebbe ispirare i futuri modelli di AI.

Prospettive e limiti

L’obiettivo dichiarato è ambizioso: mappare le rappresentazioni neurali del linguaggio in più lingue per arrivare a un “vocabolario neurale universale”, capace di interpretare concetti prima ancora delle parole.

Resta però un ostacolo non da poco: l’attrezzatura MEG necessaria costa circa due milioni di dollari e pesa mezza tonnellata: per ora Brain2Qwerty è confinato al laboratorio. Inoltre, permangono sfide tecniche ed etiche da affrontare prima di qualsiasi applicazione su larga scala.

Per il momento, quindi, non si tratta di “leggere il pensiero”. Il sistema decodifica l’attività cerebrale legata all’atto motorio e cognitivo della digitazione, non pensieri liberi. Eppure, la direzione è tracciata: un’interfaccia non invasiva che traduce in testo l’intenzione di scrivere, aprendo nuove possibilità per l’accessibilità e per la comprensione del linguaggio umano.

Cosa chiedono davvero gli utenti a Claude

• I dati di Anthropic mostrano che le persone usano Claude tutto il giorno : le chat personali rappresentano quasi la metà dell’utilizzo nel fine settimana . Ricette per cena, consigli per dormire la notte, l’atmosfera generale.

• L’intelligenza artificiale si sta trasformando in un compagno di vita 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Bonus: a quanto pare, chi la utilizza intensamente si sente molto meglio riguardo alla propria carriera . Signore, questo è un chatbot.

Il sabato mattina, chi apre Claude lo fa sempre meno per lavoro. È uno dei pattern emersi dall’ultimo report di Anthropic Economic Index, intitolato “Cadences”, che per la prima volta misura l’uso dell’AI ora per ora invece che su base settimanale. Nei giorni feriali la quota di conversazioni personali resta intorno al 35 per cento, nel weekend sale quasi al 50: al posto delle email di lavoro arrivano richieste di supporto emotivo e consigli di investimento. Le domande sul sonno si concentrano poco prima dell’alba, verso le cinque del mattino, mentre alle sei di sera le richieste di ricette aumentano di 2,3 volte rispetto alla media. Quando negli Stati Uniti si avvicina la scadenza fiscale del 15 aprile, le conversazioni su tasse e dichiarazioni dei redditi diventano otto volte più frequenti del solito, per poi crollare il giorno dopo.

Cosa chiediamo di più?

La cosa più comune è una spiegazione (17 per cento), seguono documenti e report (15) e consigli pratici (11). Chi usa Claude per il lavoro chiede soprattutto documenti, chi lo usa nel tempo libero ottiene perlopiù spiegazioni e suggerimenti. Anche la quantità di calcolo impiegata segue il valore economico del compito: le conversazioni legate a professioni più pagate consumano più token di quelle legate a mansioni meno retribuite.

Il report include anche i primi risultati di un sondaggio condotto su circa 9.700 persone che usano Claude. Oltre un terzo si aspetta che l’AI sarà in grado di svolgere la maggior parte dei propri compiti lavorativi entro un anno. Chi delega di più all’AI è anche chi si dichiara più ottimista sul proprio futuro lavorativo, in termini di stipendio e sicurezza del posto. Alla domanda su come immaginano l’economia tra dieci anni, le risposte più frequenti parlano di collaborazione tra persone e AI, e della speranza che l’AI si occupi delle parti più noiose del lavoro, lasciando più tempo libero.

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Questa settimana

• 10 parole da conoscere per parlare di intelligenza artificiale (e fare bella figura al bar).

• Dalle richieste più semplici a quelle più complesse come file excel, report, libri e video: il 2 luglio un corso gratis per scoprire tutti i metodi scientifici migliori per scrivere i prompt.

• Peter Thiel ha anche un club segreto a cui partecipano vip, politici, militari e miliardari vari. Ma un hacker ha scoperto tutto…

Prima di cominciare, come sempre con l'estate riduciamo il numero di pubblicazioni, però davvero stiamo lavorando a delle cose più carine come tutorial, anche video e altro. Purtroppo per fare le cose bene ci vuole un po' di tempo e quindi - caldo permettendo - l'estate dovrebbe essere la premessa di una nuova newsletter speriamo più interessante. Poi ce lo direte… poi. 🤓

10 parole dell’AI da conoscere

Ormai lo abbiamo capito: agli sviluppatori di software piace introdurre continuamente nuovi termini nel linguaggio comune. E a noi tocca impararli e soprattutto riconoscerli. Con l’intelligenza artificiale il numero di parole che definiscono i concetti con cui abbiamo a che fare in è in costante aumento. Ora, non è che servano proprio tutti tutti. Ma alcuni forse è bene conoscerle. Ne abbiamo scelti dieci, quelli che tornano più spesso, spiegati facili.

1. Markdown

È un modo ordinato per scrivere testi con titoli, elenchi, link e note. Un formato che si legge bene e che le AI interpretano facilmente e che si riconosce dall’estensione .md.

2. Skill

Una skill non è un semplice prompt ma una procedura: il modo di dire all’AI che, ogni volta che gli chiediamo una certa cosa, deve seguire sempre gli stessi passaggi.

3. Repository

Possiamo immaginarla come una cartella, simile a quelle di Google Drive, con una differenza: ha una memoria. Dentro ci stanno file e note, e ogni modifica resta conservata, così da poter tornare indietro quando serve.

4. Connettori

I connettori sono i ponti tra l’AI e gli strumenti che già usiamo ogni giorno, da Google Drive a Notion, da ClickUp a Canva. Senza connettori l’AI resta una chat e poco più; con i connettori può lavorare con i nostri file. Esempio: il connettore di Gmail permette all’AI di leggere le nostre email e compiere diverse azioni (fare ricerche, rispondere, ecc)

5. API

L’API è il canale, il modo in cui due programmi si parlano. Per esempio, un’app può inviare un testo a ChatGPT, chiedere un riassunto e ottenere la risposta senza che noi dobbiamo aprire ChatGPT. La chiave API è invece la password che apre quel canale e permettono di conteggiare l’utilizzo. Alcuni servizi sono gratuiti, altri fanno pagare ogni richiesta o il lavoro svolto.

6. MCP

L’MCP è un protocollo che che permette alle AI di collegarsi a servizi e strumenti esterni in modo standardizzato. Ha uno scopo simile alle API, ma è pensato appositamente per aiutare le AI a usare strumenti, dati e servizi esterni.

7. Agent(e)

Un agente è un’AI a cui affidiamo un incarico invece di una semplice domanda. Tipo: «Controlla questa cartella, trova i nuovi file e crea una nota ordinata». Alcuni agent possono lavorare in autonomia anche mentre dormiamo (come amano ripetere molti creator).

8. Workflow

Il workflow è la sequenza di quei passaggi messi in fila, che possono andare - è un esempio - dal trovare un contenuto interessante, trascriverlo, trasformarlo in uno script, registrarlo, fino a montarlo e pubblicarlo. spesso i workflow prevedono l’uso di più AI allo stesso tempo.

9. Knowledge Base

È il nostro archivio intelligente o base di conoscenza, quello che qualcuno chiama “secondo cervello”. Non è una cartella piena di file sparsi, ma un posto dove raccogliamo e organizziamo idee, clienti, contenuti, procedure e decisioni.

10. Python

È un linguaggio di programmazione, il modo in cui diciamo al computer cosa fare. Conoscerlo non è obbligatorio, eppure dietro buona parte delle automazioni che usiamo, sotto gli script che girano senza che ce ne accorgiamo, c’è quasi sempre iddu.

Corso Gratis: le regole (e i trucchi) per fare prompt perfetti. Il 2 luglio.

Come si scrive un prompt? Qual è il modo migliore per parlare all'intelligenza artificiale? Recenti ricerche hanno identificato diversi efficaci per interagire con l'AI e ottenere risposte pertinenti a una vasta gamma di domande e possibilità, come creare immagini e video (ma non solo). Perché più che un'arte, quella del prompt perfetto è una scienza e il 2 luglio, in questo corso di 4 ore, ricco di esempi e casi concreti, vedremo come metterla in pratica. Vi metto qui il link, se volete iscrivervi.

P.S.: È l'ultimo corso mio prima dell'estate. Poi, dopodiché ci vediamo solo in diretta dall'azzurro mare di qualche parte che ancora non so. 😂

Tutti i nomi dei membri del club segreto di Peter Thiel

Se c'è un miliardario che ha trasformato la riservatezza in una sorta di religione personale, quello è Peter Thiel, il cofondatore di PayPal e Palantir. Spesso descritto come il "conservatore più influente della Silicon Valley", ama incontri blindati e conversazioni rigorosamente off the record. Lo si è visto anche durante due recenti conferenze tenute a Roma, dove non era consentito usare il telefono e, a quanto pare, neppure prendere appunti. Proprio per questo ha qualcosa di ironico quanto accaduto nei giorni scorsi: un hacker svizzero è riuscito a esporre online dettagli e nomi di Dialog, il club esclusivo fondato da Thiel nel 2006 e rimasto per anni quasi invisibile. Non è la P2, ma….

Se volete saperne di più, qui l’articolo del Corriere che ne parla diffusamente…

In basso invece trovate l’elenco che ha pubblicato l’hacktivist Maya Anderson Crimew. Tra i nomi si notano: Elon Musk, il genero di Trump Jared Kushner, Eric Schmidt di Google, Garry Kasparov, Sam Harris, Steven Pinker, Jonathan Haidt, il segretario al Tesoro americano Scott Bessent, due senatori, il comandante supremo alleato della Nato in Europa Alexus Grynkewich, dirigenti di OpenAI, Google DeepMind e Palantir, ma anche figure decisamente meno prevedibili come l'attore Joseph Gordon-Levitt, politicamente insegnato a sinistra, che in un lungo post su Instagram a spiegato la sua presenza, precisando che non ha mai incontrato il padrone di casa, e Kaja Kallas, responsabile degli affari esteri dell'UE, che però ha smentito (in realtà In un rapporto del 2025, Axios ha menzionato Kallas come partecipante agli incontri di Dialog).

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Questa settimana

• INFOGRAFICA: 8 regole per sfruttare Claude al massimo 🧠⚙️🚀

• Gli Stati Uniti vogliono entrare nel capitale di OpenAI: la mossa che ridisegna i rapporti tra politica e intelligenza artificiale 🔐💡🇺🇸

• Corso gratuito sull'AI al lavoro: come usare l'intelligenza artificiale per semplificare davvero le attività di tutti i giorni 🎓💻🆓

• AI e video generativi, il sorpasso cinese è reale 🧠🎬🌏

Come sfruttare Claude al massimo

Ammettiamolo: la maggior parte di noi usa Claude un po’ come Google e il risultato sono risposte un po’ generiche, che potrebbero andar bene per chiunque. Il motivo è che Claude non sa nulla di noi perché non gliel’abbiamo mai detto, e ogni sessione riparte da zero. A questo si aggiunge un peggioramento registrato negli ultimi mesi: Claude sembra aver perso perso qualità nella scrittura e tende a ripetere gli stessi errori. Il motivo è che Anthropic sta dedicando le proprie risorse agli sviluppatori e al codice e la scrittura - un tempo fiore all’occhiello - ne paga le conseguenze. Questi suggerimenti sono un modo per lavorare meglio con Claude e limitare i danni.

1. Scegliere il modello giusto e attivare il pensiero esteso

   Non tutti i modelli di Claude sono uguali, e la scelta di quale usare cambia abbastanza il risultato. Per domande semplici va bene qualsiasi versione. Per lavori più complessi, come strutturare un report o confrontare scenari diversi, è meglio scegliere il modello più avanzato disponibile. In più, dove l’opzione c’è, conviene attivare la modalità di pensiero esteso: invece di rispondere immediatamente, Claude fa più passaggi interni, valuta angolazioni diverse e arriva a una conclusione più elaborata.

2. Progetti, non chat singole

   Ogni conversazione con Claude riparte da zero. Chiudiamo la scheda e al prossimo accesso non ricorda nulla di noi e delle nostre preferenze. Al contrario, i Progetti sono spazi persistenti in cui Claude conserva i file che abbiamo caricato, le istruzioni che gli abbiamo dato e il contesto di tutto quello che ci siamo detti in precedenza. Se lavoriamo su qualcosa di continuativo, come un libro o una campagna di marketing, un Progetto dedicato fa sì che ogni sessione riprenda esattamente da dove ci eravamo fermati, senza dover rispiegare ogni volta chi siamo e cosa stiamo cercando di fare. Col tempo Claude impara che preferiamo i paragrafi brevi, che certi termini non li vogliamo e quale tono ci piace. Senza il Progetto, tutto questo svanisce ogni volta che chiudiamo la chat.

3. Raccontare a Claude chi siamo

   C’è una cosa che ha più effetto di tutte le altre ed è anche facile: scrivere un breve testo in cui descriviamo come scriviamo e cosa non vogliamo trovare nelle risposte. Bastano pochi paragrafi chiari da caricare nel Progetto come file di riferimento. Claude li leggerà ogni volta che iniziamo una sessione e le risposte cambieranno di conseguenza (bug permettendo). Farlo richiede un piccolo sforza, ma dopo ci risparmia tanti stress.

   

4. Connettere gli strumenti che già usiamo

   Claude può leggere le nostre email e i file su Google Drive, se gliene diamo accesso tramite i connettori. Senza, ogni richiesta che riguarda qualcosa di reale ci chiede di copiare e incollare il contesto a mano. Con la connessione attiva, possiamo chiedergli di lavorare su un file di Google Drive senza doverlo ricopiare o di accedere al calendario, per segnare appuntamenti ricevuti via mail. Per chi lavora con molti file e molte conversazioni in parallelo, è molto utile: per questo il consiglio è di guardare se tra i connettori ce n’è qualcuno utile anche per il vostro lavoro.

5. Dare istruzioni precise, non vaghe

   “Miglioralo” o “rendilo più interessante” sono istruzioni che costringono Claude a indovinare cosa vogliamo, e in genere indovina male. Funziona molto meglio spiegare con precisione cosa ci aspettiamo: in che direzione andare e entro quante parole restare. Più l’istruzione è specifica, più la risposta si avvicina a quello che ci serve. Non si tratta di scrivere prompt lungherrimi ma di avere le idee chiare prima di chiederlo. Chi impara a fare questa cosa sola, a tradurre l’impressione vaga in un’istruzione precisa, ottiene risposte molto più vicine a quello che ha in testa e perde molto meno tempo a correggere.

6. Stabilire il formato e le regole prima che Claude cominci

   Claude tende a rispondere in modo elaborato anche quando non serve. Se vogliamo un paragrafo, scrive tre. Il modo più semplice per evitarlo è dire in anticipo la lunghezza e il tono che vogliamo. Dirgli “150 parole, tono diretto” prima che inizi è molto più efficace che chiedergli di accorciare dopo, quando il testo è già lì e tagliarlo richiede un altro giro di correzioni. Con il peggioramento della qualità degli ultimi mesi, questa abitudine è diventata ancora più necessaria: Claude lasciato a sé stesso tende a riempire lo spazio con costruzioni ridondanti (e riconoscibili) e dargli un limite preciso è il modo più rapido per evitarlo.

7. Dire cosa vogliamo, non cosa non vogliamo

   “Non essere formale” o “non essere troppo lungo” sono istruzioni deboli, perché costringono Claude a lavorare per esclusione. Funziona meglio indicare cosa vogliamo: “scrivi come se stessi spiegando a un collega” o “tieni tutto sotto 200 parole con frasi brevi”. I modelli linguistici rispondono meglio alle indicazioni positive che alle negazioni, e su questo punto il peggioramento degli ultimi mesi si sente in modo particolare. Le istruzioni negative sembrano scivolare via senza lasciare traccia, mentre quelle positive hanno ancora una qualche presa. Non è una soluzione, ma è quello che funziona meglio con quello che abbiamo adesso.

8. Correggere il punto sbagliato, non tutto

   Quando una risposta è per il 90% buona e per il 10% sbagliata, il riflesso naturale è riscrivere tutto il prompt da capo e ricominciare da zero. Non serve. Basta indicare il punto che non va, citare la frase problematica e chiedere solo quella correzione. Il resto rimane intatto, e si risparmia un giro inutile che spesso introduce nuovi problemi nel tentativo di risolverne uno solo. Con Claude che tende sempre più a fare errori localizzati in mezzo a risposte altrimenti accettabili, imparare a correggere chirurgicamente è diventato uno dei modi più efficaci per lavorare senza impazzire.

Insomma... Tutto questo può sembrare molto all’inizio e sì, ci vuole uno sforzo iniziale. Ma è un’una tantum. Claude è proprio il tipo di AI che migliora se lo istruiamo bene.

Corso Gratis: AI al lavoro: semplifica le attività quotidiane. Il 17 giugno.

Le tecnologie di intelligenza artificiale possono ridurre tempi e sforzi su attività ripetitive e complesse. Automazioni, gestione delle email, creazione di presentazioni e supporto alla scrittura diventano più rapidi ed efficaci grazie a strumenti accessibili a tutti. Fastweb ha previsto un corso gratuito il 17 giugno che mostra come integrare l’AI nei processi di lavoro, in modo concreto e operativo. Per iscriversi basta cliccare sul sito di Fastweb Digital Academy.

Il governo americano vuole comprare una quota di ChatGPT

Sam Altman e la Casa Bianca stanno discutendo da più di un anno di una possibile partecipazione del governo degli Stati Uniti in OpenAI. A confermarlo è il sito CNBC, che ha raccolto la notizia da una fonte interna ai colloqui. I dettagli restano riservati, ma la sostanza è questa:

OpenAI potrebbe cedere una quota azionaria al governo americano per avviare qualcosa come un “Fondo per la ricchezza pubblica”, un veicolo di investimento che la società aveva già delineato in una proposta politica pubblicata ad aprile.

L’idea è che il fondo investa in asset diversificati a lungo termine e che i cittadini americani possano partecipare ai rendimenti della crescita dell’AI, eventualmente ricevendo distribuzioni dirette. Altman ha condiviso per la prima volta il concetto con l’amministrazione Trump nel 2025, e i colloqui hanno continuato durante questa settimana, mentre il CEO di OpenAI si trovava a Washington per una serie di incontri con legislatori e funzionari sul tema della regolamentazione dell’AI. Anche Bernie Sanders ha incontrato Altman mercoledì e ha confermato alla CNBC di aver discusso il tema del fondo sovrano. Trump, interpellato ha detto: “Ci sono concetti in cui i pezzi potrebbero essere dati al pubblico americano, dove il pubblico americano diventa essenzialmente un partner”.

Non è stato definito ancora alcun termine ufficiale, ma l’operazione si inserirebbe in un quadro più ampio: a febbraio Trump aveva già firmato un ordine esecutivo per istituire un fondo sovrano federale e nel corso del suo secondo mandato l’amministrazione ha già acquisito partecipazioni in Intel, IBM e alcune aziende del settore quantistico. OpenAI è valutata oltre 850 miliardi di dollari da investitori privati e si prepara a quotarsi in borsa già nel 2026. A marzo ha chiuso un round di finanziamento record, co-guidato da MGX, il veicolo del fondo sovrano di Abu Dhabi. Martedì, intanto, Trump ha firmato un altro ordine esecutivo che chiede alle aziende AI di fornire volontariamente al governo l’accesso ai propri modelli fino a 30 giorni prima del rilascio. Altman lo ha sostenuto pubblicamente su X: “Gli Stati Uniti dovrebbero guidare l’AI continuando a sviluppare i modelli migliori, assicurandosi che siano al sicuro e mettendo gli strumenti informatici nelle mani di difensori di fiducia. La nuova EO ha trovato il giusto equilibrio”.

La Cina ha già vinto la corsa ai video generati con intelligenza artificiali?

Nel 2022 gli Usa hanno imposto le restrizioni più severe della storia sull’export di semiconduttori avanzati verso la Cina. L’idea era semplice: senza chip di ultima generazione, l’intelligenza artificiale cinese avrebbe arrancato. Ma è andata diversamente. Quattro anni dopo, nelle classifiche degli sviluppatori, il modello di video generation più performante si chiama Seedance 2.0 ed è di ByteDance, la società che possiede anche TikTok e il software di montaggio CapCut, utilizzato per creare «Hell Grind», il primo lungometraggio realizzato interamento con AI. Se ne parla su Corriere…

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Questa settimana

• Con le AI Overviews il 93% delle ricerche finisce senza un clic: il web rischia di collassare 🔍💀🌐

• Microsoft lancia MAI-Image-2.5, un generatore di immagini AI che è già terzo nelle classifiche degli sviluppatori 🖼️🆓🏆

• INFOGRAFICA. Quando arriverà l’AGI? Le previsioni di Hassabis, Altman, Musk e Amodei a confronto 🤖⏳🧠

• Il mercato (milionario) dei video biblici generati con l’intelligenza artificiale che appassionano i fedeli: «Anche Gesù ne riderebbe» 🙏🎬✨

Da questa settimana un piccolo esperimento: le info grafiche, ovvero il contenuto di alcuni articoli verrà reso in forma di infografica fatta con l'intelligenza artificiale. Fateci sapere che ve ne pare.

L’AI di Google sta uccidendo il web?

Per anni Google ha funzionato come un indice: quando cercavamo qualcosa, ricevevamo una lista di link blu e andavamo sul sito. Oggi, sempre più spesso la risposta ci arriva direttamente in cima alla pagina, generata dall’AI, e non andiamo da nessuna parte. Per chi pubblica contenuti e dipende dal traffico organico, questo si traduce in meno visitatori e in una crisi che qualcuno definisce “la fine del web”.

Al Google I/O del 19 maggio, Big G ha comunicato che AI Mode, la modalità di ricerca conversazionale basata su Gemini, ha superato il miliardo di utenti mensili, con le query raddoppiate ogni trimestre dall’avvio. Le AI Overviews, i riquadri di risposta generata in cima ai risultati, raggiungono 2 miliardi di persone al mese in oltre 200 paesi. Sempre al I/O sono stati presentati gli “information agents”: agenti che girano in background 24 ore su 24 e monitorano il web su qualsiasi argomento l’utente voglia seguire, inviando notifiche sintetizzate quando succede qualcosa di rilevante, senza che venga digitata alcuna ricerca. Prezzi di volo, mercato immobiliare, notizie di settore. Per ora disponibili negli Stati Uniti per i sottoscrittori dei piani AI Pro e Ultra. Ma lo sbarco in Europa è nelle cose. Questo vuol dire ancora meno ricerche. E meno clic.

Già prima dell’AI Mode, il 60% delle ricerche su Google si concludeva senza nessun clic a un sito esterno. La risposta si trovava direttamente nella pagina dei risultati, tra snippet, box informativi e schede. Con le AI Overviews quella percentuale sale all’83%. Nell’AI Mode arriva al 93%, secondo Semrush. Ergo, su cento persone che cercano qualcosa in AI Mode, solo sette finiscono su un sito esterno.

L’unica eccezione riguarda chi viene citato dall’AI come fonte. Secondo uno studio di Seer Interactive su 2,4 miliardi di impression, i siti menzionati nelle AI Overviews ottengono il 35% di clic organici in più e il 91% di clic a pagamento in più rispetto a chi è posizionato bene nei risultati classici ma dall’AI non viene nominato. Chi clicca su una fonte citata in una AI Overview ha già letto la risposta e vuole saperne di più: arriva con un interesse già formato. Per questo essere citati dall’AI vale più che essere primi nella lista dei link. Ma per ora è un privilegio per pochi: per finire tra le fonti citate dall’AI occorre già essere considerati autorevoli dai sistemi di Google, il che avvantaggia i grandi editori e i brand consolidati rispetto ai siti più piccoli (e nuovi). Piccolo dettaglio: gran parte del web si finanzia attraverso la pubblicità che accompagna le visite e meno visitatori significa meno entrate, e nessuno ha ancora trovato un modello alternativo che tenga in piedi questa economia.

Quando arriva l’AGI? Le previsioni di Hassabis, Altman, Musk e Amodei a confronto 🤖⏳🧠

Quando arriverà l’AGI, l’intelligenza artificiale capace di ragionare e apprendere come un essere umano in qualsiasi ambito? Come mostra l’infografica in alto, dipende da chi si interpella. Demis Hassabis, CEO di Google DeepMind e premio Nobel, ha appena accorciato la sua stima: un anno fa indicava il periodo 2030-2035, ora parla di 2029-2030. Dopo il Google I/O, ha spiegato ad Axios che la fiducia nel percorso tecnico è cresciuta, citando la rapida maturazione degli agenti AI. Dario Amodei di Anthropic è più ottimista, o più impaziente: al World Economic Forum di Davos ha detto che sistemi di livello AGI potrebbero arrivare già nel 2027, prima di quanto molti si aspettino. Ancora più corto il calendario di Elon Musk, che prevede un’AI più intelligente dell’essere umano più intelligente entro il 2026. Sam Altman di OpenAI si è mostrato più cauto: “entro la fine del decennio, entro il 2030, se non avremo modelli straordinariamente capaci di fare cose che noi stessi non possiamo fare, sarei molto sorpreso”. Jensen Huang di Nvidia, dal canto suo, ha già smesso di guardare al futuro: “Penso che l’AGI sia adesso. Penso che l’abbiamo già raggiunta”. Shane Legg, cofondatore di DeepMind, stima invece una probabilità del 50% di raggiungerla entro il 2028. Su una cosa concordano tutti: il dibattito su cosa esattamente costituisca l’AGI è aperto almeno quanto il dibattito su quando arriverà.

Ma cos’è poi quest’AGI di cui tutti parlano? Rispetto alle AI a cui siamo abituati, è un sistema che capisce quello che gli viene chiesto anche se non lo ha mai visto prima, trova da solo le informazioni che gli mancano, ragiona su problemi nuovi e trasferisce le conoscenze acquisite in un campo a situazioni completamente diverse. Proprio come un essere umano.

Immagini di qualità e gratis con Microsoft

Microsoft ha lanciato MAI-Image-2.5, un modello che genera immagini a partire da una descrizione testuale. Al debutto si è piazzato terzo su LMArena, il benchmark che gli sviluppatori usano per classificare i generatori di immagini AI. È gratuito, e per usarlo serve solo un account Microsoft.

Non è difficile usarlo: si scrive un prompt in linguaggio naturale e il modello restituisce un’immagine. Rispetto alla versione precedente, MAI-Image-2, l’aggiornamento porta miglioramenti sulla resa del testo scritto all’interno delle immagini, la qualità delle illustrazioni in stile grafico e commerciale e la coerenza visiva tra luci, oggetti e proporzioni nella scena. Microsoft afferma di averlo creato proprio per chi produce materiali di brand: poster, packaging, immagini prodotto, visual pubblicitari.

Il boom dei video biblici con l’AI

Gesù con l’iPhone, i discepoli che si inseguono in scenari che sembrano usciti da un film Pixar e una voce robotica che recita le Scritture con il calore espressivo di un navigatore Gps. Benvenuti nell’AI slop a tema biblico, uno dei fenomeni più improbabili ma, pare, più redditizi dell’era generativa. Su TikTok, YouTube, Instagram e Facebook proliferano da qualche tempo clip generate dall’intelligenza artificiale che rielaborano storie della Bibbia. Se ne parla su Corriere…

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Questa settimana

• Dal conto corrente ai mercati: Google e OpenAI lanciano i loro assistenti finanziari 💳📈🤖

• Anthropic ha distrutto milioni di libri per addestrare Claude a scrivere bene 📚✂️🤖

• Un dilettante ha risolto un problema di matematica vecchio di 60 anni, con una richiesta (casuale) a ChatGpt 🧮💡🤯

• Corso gratis: Viaggiare con l’AI su Fastweb Digital Academy ✈️🗺️🤖

Ma prima di cominciare: un caloroso benvenuto alle tantissime e ai tantissimi nuovi iscritti delle scorse settimane. Ne approfittiamo per dire anche a voi che nelle prossime settimane questa newsletter cambierà, nel senso che ci saranno più tutorial come richiesto da molti di voi in un sondaggio. E anche tante altre novità che però non è il caso di annunciare, perché se no poi sembra che uno fa tante promesse… 😎

Google e OpenAI lanciano i loro assistenti finanziari

Gestire i soldi ha sempre richiesto pazienza: fogli Excel, app per il budget, estratti conto da incrociare a mano. Adesso OpenAI e Google hanno deciso, a distanza di pochi giorni l’una dall’altra, di farlo al posto nostro. Il 15 maggio scorso OpenAI ha lanciato una funzione di finanza personale all’interno di ChatGPT, per ora in anteprima per gli utenti Pro negli Stati Uniti, con l’intenzione dichiarata di espanderla più avanti a tutti. E la settimana successiva Google ha portato in Europa la nuova versione di Google Finance. Due mosse che ridisegnano in modo abbastanza netto cosa si può fare con un assistente AI in fatto di soldi.

Con ChatGPT, in pratica, si collegano i propri conti bancari, le carte di credito e i conti d’investimento tramite Plaid, compatibile con oltre 12.000 istituti, tra cui Chase, American Express, Capital One e Fidelity. L’AI genera poi una dashboard con il saldo, le transazioni, le spese per categoria, gli abbonamenti attivi e i pagamenti in scadenza. Da lì si possono fare domande sul proprio denaro, tipo quanto è costata (davvero) l’ultima vacanza o come costruire un piano per comprare casa nei prossimi cinque anni. Il sistema non vede i numeri completi dei conti e non può eseguire operazioni, può soltanto leggere i dati. Per le risposte usa GPT-5.5 Pro, che su un benchmark interno sviluppato con oltre 50 professionisti della finanza ha ottenuto un punteggio di 82,5 su 100. Nell’annuncio ufficiale, OpenAI scrive che “ChatGPT può combinare questo ragionamento con il contesto finanziario reale dell’utente e con ciò che ha condiviso sui propri obiettivi, stile di vita e priorità, aiutandolo a individuare schemi ricorrenti, valutare i compromessi e pianificare le decisioni importanti in modo più personale e completo”.

Google Finance, dal canto suo, permette di fare domande su singoli titoli o tendenze di mercato e di ottenere risposte generate dall’AI con link di approfondimento. Per chi vuole andare più in fondo c’è Deep Search, già disponibile a livello globale, che elabora ricerche più complesse. I grafici sono stati arricchiti con indicatori tecnici come le medie mobili, e toccando i punti salienti si può leggere la spiegazione di cosa è successo quel giorno al prezzo del titolo. E si possono seguire in diretta le earnings call delle aziende, con audio, trascrizione sincronizzata e highlights generati dall’AI.

Sono due prodotti diversi per vocazione: ChatGPT guarda ai conti personali, Google Finance guarda ai mercati. Ma entrambi segnalano la nuova frontiera dell’AI, dopo la sanità: i nostri soldi. Il fatto che a proporlo siano due delle aziende più ricche del mondo aggiunge una certa sfumatura alla cosa…

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Project Panama: come Anthropic ha distrutto milioni di libri per addestrare Claude

Vi siete mai chiesti perché Claude scrive meglio di quasi tutti gli altri modelli AI? Parte della risposta sta in un progetto segreto venuto a galla grazie a documenti desecretati di un processo federale per violazione del copyright.

Anthropic, l’azienda dietro Claude, in pratica, ha comprato milioni di libri usati, li ha fatti tagliare con una macchina idraulica, ha scansionato le pagine su scanner industriali ad alta velocità e ha poi chiamato una ditta di riciclaggio a raccogliere i resti. Il progetto aveva un nome in codice, “Project Panama”, e l’obiettivo di “scansionare e poi distruggere tutti i libri del mondo”. Un co-fondatore ha spiegato internamente che i libri avrebbero insegnato ai modelli “come scrivere bene”, invece di imitare il linguaggio scadente di internet.

Anthropic era anche consapevole di come la cosa sarebbe stata percepita all’esterno, tanto che un documento interno del 2024 recitava: “Non vogliamo che si sappia che stiamo lavorando a questo”. Non è tutto. Prima di rivolgersi ai libri fisici, però, un giudice federale ha stabilito che Anthropic aveva scaricato oltre 7 milioni di libri digitalizzati “sapendo che erano stati piratati”, prima da una libreria online chiamata Books3, poi da Library Genesis e dal Pirate Library Mirror. Il processo si è chiuso con quello che è diventato il più grande accordo stragiudiziale per violazione del copyright nella storia degli Stati Uniti: 1,5 miliardi di dollari, circa 3.000 dollari a titolo, per circa 500.000 opere. Se, infatti, secondo il giudice acquistare libri e scansionarli è legale, scaricarli da siti pirata non lo è.

Intendiamoci, la vicenda va ben oltre Claude. Secondo altri documenti anche dipendenti di Meta avrebbero scaricato libri in torrent su server Amazon affittati per non ricondurre l’attività alla società. OpenAI ha riconosciuto di aver usato LibGen, ma sostiene di aver cancellato tutto prima del lancio di ChatGPT. Sarà. Ma al netto delle sentenze e degli accordi, l’intera industria dell’AI non ci fa una bella figura.

Il 22 maggio corso gratis: “Viaggiare con l’AI” su Fastweb

L’intelligenza artificiale sta trasformando il modo di viaggiare, offrendo strumenti innovativi per pianificare itinerari, trovare le migliori offerte e persino migliorare l’esperienza sul posto. Dalle piattaforme avanzate come Mindtrip fino alle funzioni integrate in Booking, Trainline, ecc, il viaggiatore moderno ha a disposizione un assistente personale sempre pronto ad aiutarlo a risparmiare tempo e denaro. In questo workshop esploreremo le migliori soluzioni AI per il viaggio. Da non perdere se siete viaggiatori frequenti, professionisti in mobilità, travel blogger, operatori turistici e chiunque voglia esplorare nuovi modi per rendere i propri viaggi più efficienti, economici e personalizzati grazie all’AI. Ci si iscrive gratuitamente sul sito di Fastweb Digital Academy.

Risolvere i problemi (matematici) con ChatGPT

Sessant’anni di tentativi falliti su un problema di teoria dei numeri e a risolverlo è stato un ventitreenne, senza alcuna formazione scientifica avanzata. Armato solo di un abbonamento a ChatGpt, Liam Price, ha fatto quello che i dipartimenti di matematica più prestigiosi al mondo non erano riusciti a fare: dimostrare una delle più complicate congetture di Paul Erdős, il matematico ungherese che ha lasciato alla comunità scientifica decine di sfide irrisolte. È successo un pomeriggio qualunque, seduto al suo computer: ha aperto ChatGpt, ha pescato a caso una congettura dal sito dedicato a Erdős, l’ha digitata nell’AI e ha aspettato. «Non sapevo di che si trattasse» - ha raccontato a Scientific American -. Stavo semplicemente provando a risolvere i problemi di Erdős, come faccio a volte, sottoponendoli all’AI per vedere se ci riesce». Tutta la (appassionante) storia la trovate su Corriere.it.

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Questa settimana

• L’AI di Google DeepMind che affianca il medico durante la visita: cosa sa fare e cosa ancora no 🩺🤖❓

• Come un 27enne ha usato Claude per guadagnare 75.000 dollari in borsa

  📈🤖💰

• Perché i goblin hanno preso possesso di ChatGpt?👺🤖⚔️

Ecco come l’AI può aiutare il nostro medico curante

In alcune regioni dell’Africa subsahariana ci sono meno di due medici ogni diecimila abitanti. In Europa la situazione è migliore, ma il trend non è rassicurante: l’OMS stima che entro il 2030 mancheranno oltre 10 milioni di operatori sanitari a livello globale. Che l’AI possa fare qualcosa per colmare questo gap è un’idea che circola da anni, ma quello del medico - ammettiamolo - è un mestiere complicato da automatizzare: richiede di guardare il paziente, non solo di elaborare dati su di lui. Il 30 aprile scorso Google DeepMind ha annunciato un sistema che prova a tenere conto di questo, e lo ha chiamato AI co-clinician.

È un po’ diverso da quello che l’AI medica ha fatto finora. Fino ad oggi questi sistemi rispondevano a domande cliniche, leggevano immagini diagnostiche, simulavano conversazioni via testo. L’AI co-clinician invece guarda con attenzione il paziente. Funziona con audio e video in tempo reale durante una visita in telemedicina, può osservare i movimenti, le espressioni, i dettagli fisici, e interagire direttamente con chi ha davanti. Il medico resta al centro — il sistema agisce sotto la sua supervisione e non prende decisioni autonome — ma ha un collaboratore in più in sala. DeepMind chiama questo modello “triadic care”, cura triadica: AI, medico e paziente che lavorano nello stesso sistema.

Nei test condotti con medici di Harvard e Stanford, l’AI co-clinician è stata in grado di osservare un paziente usare l’inalatore nel modo sbagliato e lo ha corretto. Ha guidato una valutazione della spalla per identificare una possibile lesione alla cuffia dei rotatori. Ha rilevato i segni di miastenia grave — una malattia neuromuscolare rara — semplicemente osservando la caduta della palpebra e i movimenti degli occhi.

Naturalmente il sistema non è (ancora) perfetto e DeepMind non lo nasconde. Nelle visite simulate, per ora, i medici umani restano avanti su quasi tutto: su 140 aree valutate, l’AI ha eguagliato o superato i clinici in 68, triage incluso, ma nel riconoscimento dei segnali d’allarme e nell’esame fisico il divario è ancora netto. “È ancora presto”, ammette il ricercatore Alan Karthikesalingam, “ma la promessa è interessante”.

Intanto, come scrive la Gazzetta, l’AI sarebbe già in grado di anticipare alcune diagnosi mediche….

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Come un 27enne ha usato l’AI per guadagnare 75.000 dollari in borsa

Michael Paladino (foto), 27 anni, supply chain manager a Tampa, investe in borsa dal 2017. Nel 2025 - racconta Reuters - ha cominciato a usare Claude per gestire il portafoglio e da allora il suo patrimonio è cresciuto del 20%, circa 75.000 dollari in più.

Come funziona nella pratica? Paladino pone all’AI domande molto specifiche: “Costruiscimi un portafoglio azionario per un 27enne focalizzato sulla crescita e sul pensionamento anticipato a 40 anni”, oppure “Quanto devo investire ogni mese, assumendo rendimenti medi, per raggiungere un milione di dollari?”. Ogni settimana consulta strumenti come Claude per proiezioni e analisi. La svolta più concreta, però, è arrivata quando ha chiesto all’AI di analizzare i 25 titoli che aveva in portafoglio: il sistema ha identificato ampie sovrapposizioni tra i fondi, ossia titoli che si replicavano tra loro senza aggiungere diversificazione. Risultato: ha ridotto tutto a due soli fondi, il Vanguard S&P 500 ETF (VOO), che replica l’indice S&P 500, e il QQQ, che replica il Nasdaq-100, a forte componente tecnologica. Prestazioni simili, struttura molto più semplice, costi inferiori. Investe circa 2.000 dollari al mese.

Il fenomeno è più largo di quanto sembri. Secondo il Wells Fargo Money Study 2026, un americano su cinque ha usato l’AI nell’ultimo anno per gestire meglio il proprio denaro. Tra i Gen Z la quota sale al 38%.

Alex Caswell, CEO di Wealth Script Advisors, spiega l’attrazione: l’AI costa meno di un consulente finanziario, risponde subito e sembra priva di secondi fini. “Le persone sperano di ottenere da ChatGPT un’opinione non di parte, che non abbia incentivi finanziari”, dice. Il rischio è la falsa sicurezza: chi ha poca esperienza fatica a riconoscere quando l’AI sbaglia. “Meno informazioni possiedi, più difficile sarà accorgerti delle sue false assunzioni”.

Paladino ne è consapevole. “Bisogna sapere cosa chiederle”, dice dell’AI. Anni di investimento diretto sono quello che gli permette di valutare le risposte che riceve.

Com’è che i goblin hanno preso possesso di ChatGpt?

Qualche settimana fa, gli utenti più attenti di ChatGPT hanno trovato nel codice pubblico del tool di programmazione Codex un’istruzione insolita: il modello era esplicitamente istruito a non parlare mai di «goblin, gremlins, procioni, troll, orchi, piccioni o altri animali o creature» a meno che non fossero strettamente rilevanti per la domanda dell’utente. Su Reddit qualcuno ha subito chiesto: «Ma perché GPT-5.5 ha un’ordinanza restrittiva contro procioni e goblin?». Il 30 aprile OpenAI ha quindi pubblicato una spiegazione. Il titolo del post era: “Where the goblins came from”. E qui la storia si fa interessante, come racconta il Corriere.

Buon weekend a tutte/i

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Questa settimana

• 3 strumenti gratuiti per verificare i dati generati dall’AI e evitare le allucinazioni 🔍✅🤖

• Gemma 4 di Google: cos’è e come installarlo in locale con Ollama 🖥️ 🔓 🤖

• Il nuovo ChatGPT sa finalmente scrivere nelle immagini 🖼️✍️🧠

• Il «looksmaxxing» e l’ossessione pericolosa dei ragazzi per

  la perfezione fisica 💪😨📱

Come verificare i dati generati dall’intelligenza artificiale e evitare le allucinazioni (1° puntata)

Chi usa l’AI per lavoro sa cos’è un’allucinazione (o confabulazione): il modello inventa un dato, una fonte, una dichiarazione, e lo fa con la stessa sicurezza con cui darebbe una risposta corretta. Il problema non è che gli errori siano evidenti, è che non lo sono. Ce li ritroviamo confezionati in strutture credibili, con numeri specifici e tono autorevole e spesso ce ne accorgiamo quando è tardi. Ma la buona notizia è che le allucinazioni dell’AI si possono intercettare, grazie a 3 strumenti gratuiti.

• Il primo è Google Fact Check Explorer. Non richiede installazione: si apre una scheda, si cerca la frase o il dato sospetto, e restituisce i fact-check già pubblicati da agenzie come Reuters o AFP attraverso il database ClaimReview. È più utile di quanto sembri, anche al di là della disinformazione politica: funziona su dichiarazioni aziendali, statistiche circolate in rete, affermazioni attribuite a fonti specifiche. Ha un solo limite, per ora: copre ciò che è già finito nell’attenzione pubblica. Per dati tecnici di nicchia, che non hanno mai attirato l’interesse delle agenzie di fact-checking, serve uno sforzo in più.

• Il secondo strumento è Perplexity AI, che a differenza di ChatGPT o Claude non risponde dalla memoria del modello ma esegue una ricerca live sul web e restituisce ogni risposta con citazioni cliccabili e verificabili. Utile in particolare per cifre di mercato, proiezioni, date. La differenza tra una query generica e una precisa cambia completamente il risultato: “è accurato questo paragrafo?” produce una risposta vaga, mentre “qual è il CAGR previsto per la domanda globale di polietilene tra il 2024 e il 2030?” restituisce un numero con le fonti dietro. Il trucco per usarlo bene sta nel controllare i domini delle citazioni prima ancora di leggere la risposta: .gov, .edu, istituti di ricerca riconosciuti. Poi, valgono le vecchie regole (non scritte) del giornalismo: 2 fonti autorevoli che confermano il dato: verificato. Citazioni di domini sconosciuti o assenti: non verificato, non necessariamente falso, ma da approfondire sulla fonte primaria.

• Il terzo è Free Fact Checker, un’estensione per Chrome disponibile sul Chrome Web Store. Si evidenzia il testo, tasto destro, “Fact Check this”, e in pochi secondi arriva un verdetto basato su ricerche web in tempo reale, senza attingere alla memoria del modello. Venti controlli gratuiti al giorno, illimitati aggiungendo una chiave API di Gemini, anch’essa gratuita. Utile soprattutto in fase di editing, quando si rivede una bozza e si vuole controllare una frase senza cambiare scheda o riformulare una query.

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Il nuovo ChatGPT Images 2.0 (forse) sa finalmente scrivere nelle immagini

Chiunque si sia cimentato con un logo o un’infografica fatta con l’AI, sa bene che il testo era l’unica cosa che i generatori di immagini basati sull’AI non riuscivano a risolvere. Ma con il lancio ufficiale di ChatGPT Images 2.0 , OpenAI ha di fatto posto fine all’era del testo incomprensibile generato dall’intelligenza artificiale.

OpenAI definisce Images 2.0 un modello “pensante”, e le prestazioni suggeriscono che si siano spostati verso un modello che tratta i pixel come parole in un LLM. L’abbiamo provato e questo permette:

• Rendering del testo perfetto: dai menu dei ristoranti cinesi ai complessi diagrammi su lavagna, il testo ora è (quasi sempre) impeccabile. È in grado di gestire anche composizioni dense con icone ed elementi dell’interfaccia utente. Certo qualche difetto potrebbe esserci ancora, ma la strada è segnata…

• Ciclo di “ragionamento”: Images 2.0 è in grado di cercare informazioni contestuali sul web, pianificare un layout e ricontrollare il proprio lavoro prima di mostrarlo all’utente.

• Padronanza delle vignette multiple: ora possiamo generare fumetti e materiali di marketing coerenti, composti da più vignette e in vari formati, partendo da un singolo input.

Images 2.0 è disponibile per tutti gli utenti di ChatGPT. Ma gli utenti a pagamento avranno la priorità e output di qualità superiore. Supporta risoluzioni fino a 2K con un livello di reattività alle istruzioni senza precedenti. Si tratta di una sfida diretta a Nano Banana Pro e di un’importante mossa per riconquistare il mercato dei professionisti creativi.

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Gemma 4 di Google: cos’è e come installarlo in locale con Ollama

Gemma 4 è il nuovo modello di AI open source di Google, costruito sulla stessa tecnologia di Gemini 3 ma progettato per girare sul proprio computer, senza abbonamenti, senza mandare dati a terzi e, se serve, senza connessione a internet. Lanciato il 2 aprile scorso, è già scaricabile gratuitamente e disponibile in quattro varianti di dimensione diversa, pensate per hardware molto diversi tra loro: dai laptop agli smartphone, fino alle workstation con GPU potenti. La domanda ovvia è: perché farlo, quando esistono ChatGPT, Claude o Gemini accessibili dal browser in trenta secondi? La risposta dipende da cosa si vuole farci.

La famiglia si chiama Gemma dal 2024, quando Google DeepMind ha pubblicato la prima versione. Ogni generazione ha ridotto i requisiti hardware mantenendo capacità più avanzate. Con Gemma 4 il salto è più netto: tutti i modelli sono multimodali, ossia capaci di elaborare testo e immagini, e i modelli più piccoli gestiscono anche l’audio. Supportano oltre 140 lingue, incluso l’italiano, e hanno finestre di contesto fino a 256.000 token, abbastanza da analizzare documenti lunghi in una sola sessione.

Le quattro varianti hanno nomi che riflettono la loro architettura. Le più compatte si chiamano E2B ed E4B, dove la “E” sta per “parametri effettivi”: sono pensate per dispositivi edge, cioè smartphone e laptop, e bastano 8 GB di RAM per farle girare. Google AI Poi ci sono la 26B, un modello Mixture-of-Experts che attiva solo 4 miliardi di parametri alla volta pur avendone 26 in totale, e la 31B densa, la più potente, che richiede almeno 32 GB di RAM o una GPU con 16 GB di VRAM. Per la maggior parte degli utenti, l’E4B è il punto di partenza più sensato.

La novità più rilevante rispetto alle versioni precedenti è la licenza Apache 2.0, che consente uso, modifica e ridistribuzione anche per scopi commerciali senza pagare royalty. Prima, Gemma era open-weight: i pesi del modello erano scaricabili, ma l’utilizzo restava vincolato alle condizioni di Google. Startmag

Per provarlo senza installare nulla, Google AI Studio permette di testare le varianti 31B e 26B direttamente nel browser, accedendo con un account Google. È il modo più rapido per capire cosa fa il modello prima di decidere se scaricarlo. Per installarlo invece sul proprio computer, lo strumento più semplice è Ollama, un’applicazione gratuita disponibile per Windows, Mac e Linux che gestisce il download e l’esecuzione dei modelli locali con pochi comandi.

Una volta installato Ollama e avviata l’applicazione, basta aprire il terminale e scrivere ollama run gemma4:e4b per scaricare e avviare l’E4B. Per la variante più grande si usa ollama run gemma4:31b. Il download richiede qualche minuto a seconda della connessione; dopo, il modello gira in locale e risponde ai prompt di testo e alle immagini che gli si passano. Nessun dato viene inviato fuori dal proprio computer.

Digiuni estremi, steroidi, martellate sul viso: il «looksmaxxing» e l’ossessione pericolosa dei ragazzi per la perfezione fisica

Non è una notizia strettamente legata all’intelligenza artificiale, ma del lookmaxxing si parla tanto, come uno dei (numerosi) effetti sgradevoli dei social. Ma che cos’è davvero? E Perché dovrebbe preoccuparci? Una delle risposte è uscita qualche giorno fa sul Corriere.

Buon weekend a tutte/i

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Questa settimana

• NotebookLM di Google annuncia alcune novità: dopo infografiche e presentazioni, ora tocca a canvas e connectors. 🗂️ 🧩 🔗

• Da Allbirds a NewBird AI: come un brand di scarpe diventa un’azienda di infrastrutture AI 👟➡️🤖

• Corso Gratis: creare infografiche e presentazioni con l’AI 🎨📊✨

Google aggiorna NotebookLM con Canvas, Connectors ed etichette automatiche

NotebookLM è lo strumento di Google che permette di caricare documenti, ricerche, articoli, appunti, video e poi farci domande come se si stesse parlando con qualcuno che li ha letti tutti. Risponde citando le fonti, non inventa, resta dentro i materiali forniti. È diventato molto popolare tra chi gestisce grandi quantità di testi da analizzare perché sa trasformare grandi quantità di testi in risposte scritte, sintesi, quiz, podcast audio, infografiche e presentazioni. Ma altre funzioni sono in arrivo…

La prima novità è Canvas, una funzione in fase di test. Potrebbe servire, per esempio, a chiedere a NotebookLM di costruire una timeline degli eventi presenti nelle fonti, di generare una pagina web che permette di navigare tra i concetti del materiale, o persino un gioco basato sui contenuti caricati. In tutti i casi, Canvas non aggiunge nulla dall’esterno: lavora esclusivamente su ciò che è già nel notebook.

L’altro aggiornamento si chiama Connectors: un’opzione nelle impostazioni che permetterebbe di collegare NotebookLM ad altri servizi, probabilmente partendo dall’ecosistema Google, come Drive o Workspace. Oggi le fonti si caricano a mano, una per una. Con i Connectors, NotebookLM potrebbe attingere direttamente ai file già presenti nei propri strumenti di lavoro, senza passaggi intermedi. Si segnala anche l’arrivo di etichette per organizzare le fonti, con una versione automatica gestita da Gemini. Le tempistiche non sono ancora chiare, ma gli aggiornamenti si orientano verso il Google I/O, dove l’azienda presenta tradizionalmente le novità più significative sui propri prodotti AI.

Fermati un istante…

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Da Allbirds a NewBird AI: come un brand di scarpe diventa un’azienda di infrastrutture AI

Allbirds è nata vendendo scarpe di lana merino con un’identità precisa: sostenibile, minimal, californiana. Quotata al Nasdaq con il ticker BIRD, è stata per qualche anno uno di quei brand che sembravano aver capito qualcosa che gli altri non avevano ancora capito. Poi le cose sono andate meno bene. E adesso, in un comunicato pubblicato il 15 aprile, la società ha annunciato che venderà il marchio e gli asset calzaturieri al gruppo American Exchange, e che intende reinventarsi come azienda di infrastrutture AI. Il nuovo nome sarà NewBird AI.

Per finanziare la svolta, Allbirds ha firmato un accordo da 50 milioni di dollari con un investitore istituzionale, strutturato come linea di credito convertibile. Se tutto va come previsto, la chiusura dell’operazione avverrà entro la fine del secondo trimestre 2026. Chi detiene azioni alla data record del 20 maggio riceverà un dividendo speciale legato alla cessione del brand; chi sceglierà di restare investito nella società si ritroverà azionista di un’azienda GPU.

Il piano è quello di usare il capitale per acquistare hardware ad alte prestazioni, GPU in particolare, e metterlo a disposizione di aziende e sviluppatori tramite contratti di locazione a lungo termine, nel modello GPU-as-a-Service. Il motivo è intuibile: la domanda di capacità di calcolo per addestrare e far girare modelli AI cresce più velocemente dell’offerta disponibile. I tempi di approvvigionamento si allungano, i data center sono esauriti, e chi ha bisogno di compute non riesce a trovarlo né sul mercato spot né presso i grandi cloud provider. NewBird AI punta a occupare quello spazio. È una scommessa che in questo momento fanno in molti, con risultati variabili. Ma partire da zero con 50 milioni, un ticker già quotato e zero zavorra del vecchio business è, almeno sulla carta, una posizione non peggiore di altre.

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Corso gratis: infografiche e presentazioni

Giovedì 23 aprile su Fastweb Digital Academy, il corso gratuito di 4 ore su come usare l’intelligenza artificiale in modo… grafico.

Buon weekend a tutte/i

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Questa settimana

• Muse Spark, il nuovo modello AI di Meta: ragionamento scientifico, multimodalità e futuro open source nell’app di Meta per fare concorrenza a ChatGPT e Gemini. 🧠✨📱

• Manus l’agente AI arriva sul desktop: cos’è e cosa può fare sul nostro computer 🤖💻⚡

• Corso Gratis: le regole scientifiche per il prompt perfetto 🧪📝✅

• Un cane robot si è riprogrammato per evitare di essere spento: l'esperimento sulla disobbedienza dell'AI 🐕🤖😅

ChatGPT ha un nuovo rivale: è Muse Spark, la nuova AI di Meta

Meta Superintelligence Labs ha lanciato Muse Spark, il primo modello della serie Muse, a testimonianza dell’impegno di Meta verso quella che definisce “superintelligenza personale”. Il modello alimenta ora l’assistente AI Meta aggiornato all’interno dell’app Meta AI, meta.ai , e sarà presto disponibile anche su Instagram, Facebook, Messenger, WhatsApp e sugli occhiali AI di Meta.

🔓 Punti chiave

• Il team ha ricostruito da zero il proprio stack di intelligenza artificiale in soli nove mesi, con Muse Spark progettato per essere piccolo e veloce, pur essendo in grado di gestire ragionamenti complessi in ambito scientifico, matematico e sanitario.

• Il modello introduce una forte percezione multimodale, consentendo agli utenti di scattare una foto di qualsiasi cosa e ottenere un’analisi in tempo reale, e può avviare più sub-agenti di intelligenza artificiale in parallelo per affrontare quesiti complessi.

• Meta sta aprendo l’accesso alle API a partner selezionati in anteprima privata e ha dichiarato di sperare di rendere open source le future versioni del modello, seguendo l’approccio adottato con Llama.

🔐 Rilevanza

Questo posiziona Meta come concorrente diretto di OpenAI e Anthropic nella corsa agli assistenti virtuali , con un elemento chiave di differenziazione: la profonda integrazione con Instagram, Facebook, WhatsApp e Messenger. Per le aziende che valutano gli assistenti virtuali basati sull’IA, la roadmap open-source di Meta e le sue capacità multimodali segnalano l’ingresso di un altro importante attore nel settore. Ciò segna un cambio di strategia, poiché Meta passa dalle release di modelli open-source (Llama) a un assistente virtuale completo basato sull’IA, in grado di competere direttamente per l’attenzione di consumatori e aziende.

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Manus arriva sul desktop: cos’è e cosa può fare sul nostro computer

C’è una distinzione che vale la pena capire, perché nel dibattito sull’AI si tende a confondere tutto. Un chatbot risponde alle domande. Un agente AI, invece, esegue compiti: cerca informazioni da solo, scrive codice, organizza file, manda email, prende decisioni lungo il percorso senza che qualcuno lo guidi passo dopo passo. È la differenza tra un assistente che aspetta istruzioni e uno che porta a termine il lavoro in autonomia.

Manus è un agente AI. Lo ha lanciato un team di Singapore, poi acquisito da Meta all’inizio del 2026. Fino a qualche settimana fa operava interamente nel cloud: un ambiente isolato, sempre connesso, con tutto ciò che serve per lavorare, ma separato dal computer di chi lo usa. Il che significava un limite abbastanza ovvio: i file di lavoro, gli ambienti di sviluppo, le applicazioni sono sulla macchina locale, non su un server remoto.

Con “Il Mio Computer”, la funzione centrale della nuova app Manus Desktop, questo cambia. Manus può ora accedere direttamente al computer locale: legge e modifica file, avvia applicazioni, esegue comandi da terminale. Il meccanismo tecnico è la CLI, la riga di comando, attraverso cui Manus interagisce con il sistema operativo. Ogni operazione richiede l’approvazione esplicita dell’utente prima di partire: si può autorizzare tutto in automatico per i task ricorrenti, oppure rivedere ogni singolo comando. L’app è disponibile per macOS e Windows.

Gli esempi che il team porta per spiegare la cosa sono volutamente quotidiani. Una fiorista ha migliaia di foto disorganizzate in una cartella: bouquet, piante, clienti, tutto insieme. Dice a Manus di sistemarle. Lui scansiona i file, analizza il contenuto di ogni immagine, crea sottocartelle per categoria e smista tutto. Un contabile deve rinominare centinaia di fatture secondo un formato standard, operazione che a mano richiederebbe un pomeriggio: Manus la completa in pochi minuti via terminale. Un collega del team ha chiesto a Manus di costruire da zero un’app Mac per la traduzione e i sottotitoli in tempo reale, in Swift, lavorando esclusivamente attraverso comandi da terminale. Venti minuti dopo l’app era funzionante, senza che nessuno avesse aperto Xcode o scritto una riga di codice a mano.

La combinazione con le integrazioni cloud già esistenti, come Gmail e Google Calendar, apre scenari più articolati:

Se si è fuori senza il laptop e serve urgentemente un file dal computer di casa, si può chiedere a Manus di trovarlo, recuperarlo e inviarlo via email al destinatario: la macchina locale e l’account di posta lavorano insieme, orchestrati dall’agente.

Chi ha una GPU potente che resta inutilizzata la maggior parte del tempo può farla girare per addestrare modelli o fare inferenza locale. Un Mac mini acceso 24 ore su 24 in un angolo dello studio diventa un assistente che esegue task complessi mentre si è altrove, raggiungibile da qualsiasi dispositivo.

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Corso gratis: le regole (scientifiche) del prompt perfetto

Lunedì su Fastweb Digital Academy, il corso gratuito di 4 ore su come scrivere prompt per fare praticamente… tutto.

Il cane robot che disobbedisce (ed è un bel problema)

Sul Corriere si parla di un cane robot che, durante un esperimento di Palisade Research, ha modificato da solo il proprio codice per evitare di essere spento: sette volte su dieci il robot obbediva al pulsante di shutdown, le altre tre no. Il fenomeno si chiama shutdown resistance ed era già stato osservato in ambienti digitali, ma è la prima volta che si verifica su un robot fisico. Dobbiamo preoccuparci?

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Questa settimana

• Claude ha chiesto ai suoi utenti perché usano l’AI. Scoprendo che….

• Un prof. ha dimostrato che Claude può creare corsi universitari meglio di lui.

• Veo 3.1 lite: il modello “economico” di Google per creare video è qui.

• Abbiamo testato la prima palestra interamente basata sull’AI a Londra.

Cosa vogliamo davvero dall’intelligenza artificiale?

Anthropic lo ha chiesto a 80.508 utenti in 159 paesi. Nel dicembre 2025, per una settimana, chiunque avesse un account Claude è stato invitato a conversare con Anthropic Interviewer, una versione di Claude addestrata a fare interviste. Le trascrizioni sono poi state classificate da altri modelli. Anthropic la definisce la ricerca qualitativa più grande e multilingue mai condotta.

La risposta più frequente alla domanda “cosa vuoi dall’AI?” è stata “eccellenza professionale” (18,8%), seguita da trasformazione personale (13,7%), gestione della vita quotidiana (13,5%) e libertà di tempo (11,1%). L’81% degli intervistati ha detto che l’AI li ha già aiutati: il 32% cita la produttività, ma il 17% parla di supporto cognitivo, quasi il 10% di apprendimento, l’8,7% di accessibilità a cose prima impossibili.

Attenzione: le stesse cose che apprezziamo sono anche quelle che ci spaventano. Chi usa l’AI per imparare ha 3 volte più timore di perdere la capacità di pensare da solo. Chi ci trova supporto emotivo teme la dipendenza. Chi risparmia tempo su certi compiti vede il ritmo accelerare su altri. Le preoccupazioni principali che abbiamo verso l’AI sono inaffidabilità (26,7%), impatto su lavoro ed economia (22,3%), perdita di autonomia (21,9%). Il 33% ha citato benefici per l’apprendimento, il 17% preoccupazione per l’atrofia cognitiva.

Alla fine, il 67% dei partecipanti ha espresso un sentimento complessivamente positivo, con differenze geografiche nette: America Latina, Africa e Asia più ottimiste; Europa e Stati Uniti più caute, con le preoccupazioni concentrate soprattutto su lavoro ed economia.

Fermati un attimo!

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Veo 3.1 lite: il nuovo modello economico per creare video di Google

Google ha un sistema di generazione video con l’AI che si chiama Veo. La versione più nota, Veo 3, è arrivata in Italia nell’estate del 2025: si descrive una scena in linguaggio naturale, come si farebbe con un chatbot qualsiasi, e il modello genera clip di qualità cinematografica, complete di audio sincronizzato, dialoghi, rumori ambientali. Accessibile tramite l’app Gemini con abbonamento a pagamento, il modello è integrato anche in Canva, in Google Flow (lo spazio di lavoro creativo per video dell’ecosistema Google) e nelle pipeline aziendali attraverso Vertex AI.

Ora Google ha lanciato Veo 3.1 Lite: un modello pensato per gli sviluppatori, disponibile tramite la Gemini API e Google AI Studio, con un prezzo inferiore al 50% rispetto a Veo 3.1 Fast, la versione precedente della stessa linea già orientata agli sviluppatori. L’obiettivo è abbassare i costi per chi costruisce applicazioni ad alto volume di video generati. Il modello supporta testo-in-video e immagine-in-video, formati 16:9 e 9:16, risoluzioni 720p e 1080p, durate da 4 a 8 secondi a scelta, con il costo che varia di conseguenza. Dal 7 aprile scende anche il prezzo di Veo 3.1 Fast.

Per chi usa Gemini, Veo 3.1 Lite non cambia nulla in modo diretto. Quello che cambia è il costo di produzione per le piattaforme che usano l’AI di Google per generare video in scala, e questo nel tempo si rifletterà sulle applicazioni disponibili. Prezzi più bassi per gli sviluppatori significa più prodotti costruiti su questa tecnologia. È lo stesso meccanismo che, nel 2023, ha reso l’AI testuale onnipresente.

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Claude potrebbe sostituire i prof dell’Università?

Dodici ore per assimilare quello che un master distribuisce in una settimana. Jesús Fernández-Villaverde, docente di economia all’Università della Pennsylvania, ha usato Claude, per costruirsi un corso su Erving Goffman: syllabus, letture, discussione. Scrive Business Insider che al termine si è detto soddisfatto. “La capacità di apprendere a questo livello, a un costo vicino allo zero, è straordinaria”, ha dichiarato.

Il metodo: Claude ha generato un programma su misura; il professore ha letto i testi scelti dall’AI, tra cui “La vita quotidiana come rappresentazione” e selezioni da “Asylums” e “Stigma”; poi ha interrogato il chatbot su chiarimenti e connessioni con l’economia. “È come leggere un libro insieme a un collega con pazienza infinita e senza orari di ricevimento”, ha detto. Sulla capacità di selezionare cosa e come studiare rispetto al profilo dello studente, ha stimato che Claude lavori “a un livello che supera il 90° percentile dei professori reali”.

Dove l’AI mostra i suoi limiti è nell’interazione: risponde alle domande che le si pongono, non a quelle che si dovrebbero porre. Fernández-Villaverde diffida però delle comparazioni ideali: “Bisogna confrontare Claude non con il professore ideale, ma con quello reale”. La questione è più economica che pedagogica: se uno studente può ottenere qualcosa di paragonabile per venti dollari al mese, su cosa si regge il modello? Le università di ricerca, con reti tra pari e laboratori, hanno qualcosa che l’AI non replica. Le altre, meno.

CoachCube: abbiamo testato l’allenamento basato sull’intelligenza artificiale

In una palestra del futuro (prossimo) non ci sono manubri e bilancieri né tantomeno istruttori. Ma un avatar a grandezza naturale che fa il conto alla rovescia e per 45 minuti guida l’allenamento: squat, curl, esercizi di forza vari e tutto senza un grammo di ferro da sollevare. Si chiama CoachCube, è stato avvistato a Londra, ed è una delle prime palestre basate sull’intelligenza artificiale. Il costo? Circa 12 sterline a sessione, molto meno di quel che costa un PT in carne e ossa (soprattutto in una città come Londra).

Come funziona CoachCube

Funziona così: si entra in una stanza, dove una telecamera analizza i movimenti mentre ci si allena, un grande schermo indica esercizi, ripetizioni e serie mentre i carichi vengono regolati in automatico in base alle performance del momento. Non ci sono bilancieri da caricare, fa tutto l’algoritmo… (l’articolo intero su Gazzetta.it)

Un saluto a tutte/i e Buona Pasqua!

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Questa settimana

• OpenAI chiude Sora sei mesi dopo il lancio: addio all’app di video AI e all’accordo da un miliardo con Disney

  🎬💨🪦

• Photoshop: la guida per usarlo (gratis) dentro ChatGPT 📸✂️💬

• Bernie Sanders ha intervistato Claude sui pericoli per la privacy dei dati. E il chatbot gli ha dato ragione su tutto

  👴🏼💬🪞

• Esce anche in Italia: “Nutrire la macchina”, l’inchiesta di 3 studiosi di Oxford sui nuovi schiavi dell’intelligenza artificiale. Da leggere assolutamente. 🔩🧠🌍

Photoshop è dentro ChatGPT: come si attiva e cosa si può fare davvero

Per anni, modificare una foto in modo professionale significava aprire Photoshop, imparare le maschere di livello, capire dove si nascondeva lo strumento timbro clone. Adobe e OpenAI hanno deciso che basta scrivere quello che si vuole.

Le nuove funzionalità di Photoshop integrate in ChatGPT permettono di intervenire sulle immagini attraverso istruzioni in linguaggio naturale. Si carica una foto, si descrive l’intervento — rimuovere uno sfondo, eliminare un elemento che disturba, rendere più vividi i colori, aggiungere la grana delle pellicole analogiche — e il sistema esegue. Per chi vuole affinare il risultato ci sono slider integrati nella chat. Se poi si vuole andare più in profondità, le modifiche possono essere estese su Photoshop nella versione mobile, web o desktop, o portate dentro progetti su Adobe Express.

Le applicazioni pratiche coprono un territorio abbastanza ampio: foto di viaggio con tramonti da intensificare, ritratti per portfolio o profili di dating da ripulire dalla luce piatta o da sfondi che distraggono, immagini di interni per annunci immobiliari da rendere più luminosi con gli oggetti di troppo rimossi, scatti di animali domestici da liberare dal disordine dello sfondo. Ogni utente ha a disposizione fino a 70 generazioni a settimana, dieci al giorno.

La novità più rilevante non è tecnica ma di accesso. Photoshop esiste da trentacinque anni ed è uno degli strumenti professionali più potenti nel settore delle immagini, ma ha sempre avuto una curva di apprendimento che scoraggia chi non lo usa per lavoro. La versione integrata in ChatGPT non sostituisce quella completa — che resta disponibile per chi ha bisogno di controllo granulare — ma abbassa radicalmente la soglia di ingresso. Chi vuole un risultato accettabile in pochi secondi, senza toccare livelli o maschere, ora ha uno strumento che prima non esisteva in questa forma.

Come si attiva Photoshop in ChatGPT

Si va nelle impostazioni di ChatGPT, si seleziona la sezione “App e connettori” e si collega Adobe Photoshop. Serve un account Adobe — gratuito — e dopo il primo collegamento non occorre ripetere l’operazione. Una volta connesso, si può richiamare Photoshop dalla chat selezionando l’icona “+” nella casella del prompt e scorrendo fino ad Adobe Photoshop, oppure scrivendo “@Adobe” nel campo testo. Da quel punto si carica la foto e si descrive cosa si vuole fare.

Le integrazioni sono gratuite per tutti gli utenti ChatGPT, disponibili su browser, iPhone, iPad e macOS. Su Android per ora funziona solo Adobe Express; Photoshop e Acrobat arriveranno in seguito.

Vale la pena sapere anche cosa non fa: la versione integrata in ChatGPT non può rimuovere oggetti o generare contenuti all’interno della chat — funziona su regolazioni di colore, tono e un set predefinito di filtri. La risoluzione è limitata a 2K pixel. Per interventi più precisi bisogna passare alla versione desktop o web di Photoshop, dove si può continuare a lavorare sul file.

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Schiavi dell’intelligenza artificiale: il lavoro nascosto che alimenta ChatGpt e le altre AI

Il 27 marzo esce finalmente anche in Italia Nutrire la macchina - Come alimentiamo l'Intelligenza Artificiale (Graham, Muldoon, Cant - Mimesis Edizioni). Il libro svela chi davvero alimenta ChatGpt: lavoratori invisibili, mal pagati e senza protezioni legali.

L'autore Mark Graham, docente a Oxford, ha raccontato al Corriere perché le big tech fanno di tutto per tenerli nell'ombra… Ed è davvero interessante quello che dice perché ci riguarda tutti.

Bernie Sanders ha intervistato Claude sui pericoli per la privacy dei dati. E il chatbot gli ha dato ragione su tutto

Bernie Sanders ha 84 anni, è l’esponente più noto dell’ala progressista del Partito Democratico americano, uno che ha fatto del confronto con i miliardari — da Bezos a Gates — una costante della sua carriera. Ma la settimana scorsa invece di convocare un CEO della Silicon Valley, si è seduto davanti a un telefono, ha aperto Claude — il chatbot di Anthropic — e lo ha intervistato davanti alle telecamere sulla privacy dei (nostri) dati. Il video (in basso) ha superato i 4 milioni di visualizzazioni.

Claude ha spiegato che le aziende tecnologiche raccolgono tutto: cronologia di navigazione, posizione geografica, abitudini di acquisto, e il tempo che si trascorre a fissare un prodotto prima di non comprarlo. Quando Sanders ha chiesto perché, la risposta è stata secca: “Denaro, senatore. È fondamentalmente una questione di profitto”. E quando poi ha proposto una moratoria sui nuovi data center per l’AI, Claude ha suggerito un approccio più sfumato — ma dopo che Sanders ha inquadrato la questione in termini di lobby, il chatbot ha ceduto: “Ha assolutamente ragione, senatore”.

Ed è qui che la storia cambia direzione. Gizmodo ha fatto un test: quando si dice a Claude di essere Bernie Sanders, il modello enfatizza i rischi della raccolta dati; quando si dice di essere Donald Trump, li ridimensiona. Il fenomeno si chiama sycophancy — adulazione — ed è uno dei problemi aperti nello sviluppo dei modelli linguistici. Un chatbot progettato per dare risposte utili tende ad allinearsi alla posizione dell’interlocutore invece di contrastarla. Sanders pensava di aver trovato un interlocutore che non mente. Aveva trovato un interlocutore che, soprattutto, non contraddice.

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OpenAI chiude Sora 6 mesi dopo il lancio: addio all’app di video AI

Lunedì sera i team di Disney e OpenAI erano al lavoro su un progetto legato a Sora. Trenta minuti dopo la riunione, Disney ha saputo che l’app veniva chiusa. Il giorno dopo, OpenAI lo ha annunciato al mondo con un post su X: “Diciamo addio a Sora”.

Salutami a Sora

Lanciata a settembre 2025 come tentativo di conquistare l’attenzione — e i budget pubblicitari — che ruotano attorno ai video brevi di TikTok, YouTube e Instagram, Sora è sopravvissuta sei mesi. Il tempo di diventare virale, finire al vertice delle classifiche dell’App Store, superare il milione di download in meno di due settimane — più velocemente di ChatGPT — e poi scomparire.

OpenAI ha spiegato la chiusura con la necessità di concentrare le risorse su aree più prioritarie, specificando che il team di ricerca dietro Sora continuerà a lavorare sulla simulazione del mondo reale per applicazioni di robotica. Sam Altman, avrebbe detto ai dipendenti che liberare risorse da Sora serve a finanziare i modelli di prossima generazione. Tradotto: generare video AI ad alta qualità costa moltissimo in termini di calcolo, e quei chip possono rendere di più altrove.

OpenAI aveva ricevuto critiche per i deepfake di personaggi pubblici, vivi e morti, e aveva dovuto limitare la possibilità di creare video con le sembianze di figure note. Le restrizioni introdotte avevano già frenato l’interesse per l’app. Nel mezzo c’era anche la questione del copyright: Sora utilizzava per impostazione predefinita materiale protetto da copyright, salvo opt-out esplicito dei titolari dei diritti. E il watermark visibile sui video generati, pensato per prevenire abusi, era già aggirabile da tool di terze parti una settimana dopo il lancio di Sora 2.

Il capitolo Disney è il più clamoroso. A dicembre SORA aveva annunciato un accordo da un miliardo di dollari con il gruppo di Burbank: Disney avrebbe investito nella società e avrebbe messo a disposizione oltre 200 dei suoi personaggi iconici per video generati dagli utenti. Tre mesi dopo, tutto saltato. “Rispettiamo la decisione di OpenAI di uscire dal business della generazione video”, ha dichiarato un portavoce Disney, con il tono di chi fa buon viso a cattivo gioco.

OpenAI sta spostando l’attenzione dai prodotti consumer verso soluzioni rivolte alle aziende, in vista di una quotazione in borsa attesa per quest’anno. Sora, in questo quadro, era diventata un lusso difficile da giustificare: molto rumore, poca monetizzazione. Sul fronte dei video AI, la chiusura lascia Google in una posizione di vantaggio come unico player con scala significativa nel settore. Il modello alla base di Sora non scompare necessariamente: OpenAI non ha chiarito se verrà integrato in altri prodotti, conservato in qualche forma o dismesso del tutto.

Un saluto a tutte/i, ci sentiamo la settimana prossima con altre nius!

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Questa settimana

• Andreessen Horowitz ha pubblicato la classifica delle 100 app AI più usate al mondo: ChatGPT domina ancora, ma il mercato si sta dividendo in tre ecosistemi distinti 📊🌍🤖

• Corso gratuito: Crea video con l'AI -la TOP 50 delle app di intelligenza artificiale più usate da principiante a esperto 🎥✨🚀

La TOP 50 delle app di intelligenza artificiale più usate

Tre anni fa, quando il fondo di venture capital Andreessen Horowitz pubblicò la prima edizione della sua classifica delle app di intelligenza artificiale più usate dai consumatori — stilata sulla base delle visite mensili uniche sul web e degli utenti attivi mensili su mobile — la distinzione sembrava ovvia: da un lato ChatGPT, Midjourney, Character.AI, nate intorno ai modelli fondazionali. Dall’altro, il resto del software, ancora fermo a chiedersi cosa farsene di questa tecnologia. Oggi quella distinzione non regge più.

L’ultima edizione del report — la sesta, uscita il 9 marzo (foto in alto) — aggiorna la mappa con un’ammissione che vale più di qualsiasi dato: CapCut, con 736 milioni di utenti attivi mensili su mobile, usa l’AI per le sue funzioni più popolari. Canva ha costruito il suo motore di crescita intorno alla Magic Suite di strumenti AI. Notion ha visto la quota di utenti paganti che usano funzioni AI passare dal 20 al 50 per cento in un solo anno, e quelle funzioni generano ormai circa la metà dei ricavi dell’azienda. A questo punto, separare le “app AI” dalle altre non ha più senso.

ChatGPT mette una distanza siderale con tutto il resto: 2,7 volte più grande di Gemini sul web per traffico mensile, 2,5 volte su mobile per utenti attivi, 900 milioni di utenti attivi settimanali — più del 10 per cento della popolazione mondiale. Ma la gara per diventare l’”AI di default” si sta aprendo. Claude cresce nei subscriber paganti a oltre il 200 per cento anno su anno, Gemini al 258 per cento. Sono ancora numeri molto inferiori a quelli di OpenAI — ChatGPT è 8 volte più grande di Claude e 4 volte più grande di Gemini su questa metrica — ma la direzione è chiara. Circa il 20 per cento degli utenti settimanali di ChatGPT usa anche Gemini nella stessa settimana.

La posta non è solo chi guida oggi. L’AI funziona per contesto: più un modello sa di te, più diventa utile, più lo usi. I dati mostrano che le sessioni mensili per utente crescono su Gemini, anche se ChatGPT mantiene un vantaggio di 1,3 volte sul web e 2,2 volte su mobile. E poi ci sono gli ecosistemi di connettori: ChatGPT ha già 220 app in 13 categorie, Claude circa 160 connettori curati più 50 server MCP della community. I due cataloghi si sovrappongono solo per 41 app, quasi tutte strumenti di produttività orizzontale — Slack, Notion, Gmail, Google Calendar. Oltre quella base comune, i percorsi divergono: ChatGPT punta su prenotazioni, shopping, salute, lifestyle; Claude resta concentrato su finanza professionale, infrastruttura per sviluppatori, ricerca scientifica.

Sul fronte geografico, il mercato si sta frammentando in tre ecosistemi distinti.

• Gli strumenti occidentali — ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity — condividono gli stessi mercati principali: Stati Uniti, India, Brasile, Regno Unito, Indonesia. Nessuno ha una presenza significativa in Cina o Russia.

• La Russia, quasi assente nelle edizioni precedenti, è diventata un polo autonomo: Yandex Browser con l’assistente Alice ha raggiunto 71 milioni di utenti attivi mensili, abbastanza per entrare nella top ten mobile globale.

• DeepSeek è l’unico prodotto che attraversa il confine, con traffico diviso tra Cina (33,5 per cento), Russia (7,1 per cento) e Stati Uniti (6,6 per cento). Il modello cinese si è replicato, in tempi più brevi: le sanzioni hanno creato il vuoto, i prodotti locali lo hanno riempito.

Tra i movimenti più rilevanti c’è l’avanzata degli agenti. In gennaio, un progetto open source chiamato OpenClaw — un agente AI locale che si connette alle app di messaggistica ed esegue compiti in autonomia — è passato da side project di uno sviluppatore austriaco a 68.000 stelle su GitHub in poche settimane. A marzo è diventato il progetto più stellato su GitHub, superando React e Linux. OpenAI lo ha acquisito a febbraio. Restano però barriere d’ingresso: richiede conoscenza del terminale, e il traffico al dominio di installazione è rimasto sostanzialmente piatto — i nuovi utenti non tecnici non sono ancora arrivati.

C’è infine una questione metodologica che il report solleva: le classifiche basate su visite web e utenti attivi mobile sottostimano sempre di più l’AI realmente usata. Uno sviluppatore che passa otto ore al giorno in Claude Code — arrivato a un miliardo di dollari di fatturato annualizzato in sei mesi — non compare quasi nei dati di traffico web. Così come chi detta le email con un assistente vocale, o chi lavora dentro Notion o Google Docs con l’AI integrata. L’AI si sta spostando da destinazione a funzione, e le metriche tradizionali faticano a starle dietro.

Su FDA torna il corso gratuito “Crea video con l’AI: da principiante a esperto”.

A grande richiesta - come si diceva una volta - ri-ecco il corso di FDA per imaprare a fre i video con l’intelligenza artificiale. Si terrà il 24 marzo, è gratis e ci si iscrive in uno clic!

Un saluto a tutte/i, ci sentiamo la settimana prossima con altre nius!

Questa settimana

• Zoom lancia gli avatar AI per le riunioni e una suite di app per la produttività: ecco cosa cambia nel lavoro da remoto 🤖📹💼

• Gli italiani guadagnano tempo al lavoro con l’intelligenza artificiale. Poi lo passano a correggere gli errori che fa l’AI ⏱️🤦‍♂️✏️

• New York vieta ai chatbot di fare consulenze professionali: la prima legge contro l’AI che sostituisce medici e avvocati ⚖️🤖🚫

• L’intelligenza artificiale come infrastruttura a strati, come una torta: Jensen Huang di Nvidia spiega perché stiamo solo iniziando a costruirla 🎂⚡🧠

Zoom manda un avatar in riunione al posto nostro

Presto, prestissimo potremo mandare un avatar in “call” al posto nostro. Questo mese arrivano gli avatar AI di ZOOM, annunciati l’anno scorso e a lungo attesi: repliche fotorealistiche in grado di riprodurre espressioni, movimenti delle labbra e degli occhi.

L’avatar può partecipare a una videochiamata mentre si è occupati altrove, o semplicemente non si è “camera-ready”, come lo chiama Zoom. Funzionerà nelle riunioni live e nei messaggi video asincroni.

Insieme agli avatar, l’azienda ha annunciato una suite di app per la produttività — AI Docs, Slides e Sheets — che generano bozze di documenti, presentazioni e fogli di calcolo attingendo alle trascrizioni delle riunioni e ai dati di altri servizi connessi. La preview è prevista per la primavera, quindi manca davvero poco. AI Companion 3.0, l’assistente AI di Zoom, arriva anche sul desktop dopo il debutto web di settembre, e il numero di utenti attivi mensili è più che triplicato nell’ultimo trimestre anno su anno. L’assistente si integra con Slack, Salesforce, Gmail, Asana e altri servizi, permettendo di interrogare basi di conoscenza distribuite su piattaforme diverse.

C’è anche una funzione di rilevamento dei deepfake per le riunioni, pensata per segnalare possibili casi di impersonazione audio o video. Zoom non è l’unica a muoversi in questa direzione — Canva, Slack e varie startup stanno costruendo strumenti simili — ma la combinazione avatar più rilevamento dei falsi nella stessa piattaforma dice qualcosa di preciso su dove sta andando il lavoro da remoto: verso un territorio in cui non sarà sempre chiaro chi, o cosa, c’è dall’altra parte dello schermo. Chissà se un giorno rimpiangeremo le vecchie, care, riunioni, con gli schermi neri e misteriosi degli altri partecipanti...

L’intelligenza artificiale? È una torta a 5 strati

L’intelligenza artificiale come infrastruttura a strati: Jensen Huang di Nvidia spiega perché stiamo solo iniziando a costruirla

In un raro, lungo, post sul blog, Huang il CEO di Nvidia sostiene che l’enorme ondata di infrastrutture di intelligenza artificiale di cui si parla oggi è solo l’inizio. Le centinaia di miliardi già spesi in hardware, data center e sistemi di elaborazione dati? Sono solo la fase iniziale di un progetto che, a suo avviso, richiederà altri trilioni di dollari.

Secondo Huang, l’intelligenza artificiale sta diventando un’infrastruttura fondamentale, come l’elettricità o Internet.

E se ciò fosse vero, allora l’attuale boom dell’intelligenza artificiale sarebbe più simile alla costruzione della rete elettrica dell’economia digitale. Ha anche spiegato l’intelligenza artificiale attraverso quella che lui chiama una pila a cinque livelli:

Energia → Centrali elettriche ed elettricità

Chip → GPU e processori AI

Infrastruttura → Data center e networking

Modelli → Grandi modelli di intelligenza artificiale e sistemi di addestramento

Applicazioni → Chatbot, copiloti, strumenti di intelligenza artificiale

Ogni prodotto di intelligenza artificiale utilizzato dalle persone si basa su tutti i livelli sottostanti. Se la domanda cresce al vertice (applicazioni), questa si estende a tutti i livelli dello stack. Fino all’elettricità. E l’espansione tende ad aumentare le assunzioni, soprattutto per nuovi ruoli.

Quattro lavoratori italiani su dieci risparmiano fino a un giorno di lavoro a settimana grazie all’intelligenza artificiale. Sembra un bilancio tutto sommato positivo, e in parte lo è.

Ma la medaglia ha due facce: quasi il 40% di quel tempo guadagnato si perde quasi subito, impiegato a correggere errori e verificare output non sempre affidabili.

La fotografia è di Workday, azienda specializzata in software per la gestione finanziaria e delle risorse umane, che ha pubblicato la ricerca Beyond Productivity: Measuring the Real Value of AI, condotta da Hanover Research su 3.200 lavoratori in Nord America, Asia-Pacifico ed Europa. Trovate l'articolo intero sul Corrierone

A New York i chatbot non possono più fare il medico o l’avvocato. Ed è una buona notizia.

La legge SB 7263 dello Stato di New York, approvata dal Senato statale nel marzo 2026, vieta alle aziende che possiedono o gestiscono chatbot basati su intelligenza artificiale di fornire consulenza professionale “sostanziale” che richiederebbe una licenza se fosse fornita da un essere umano. La legge riguarda servizi legali, medici, di salute mentale e altri servizi professionali regolamentati. Si applica ai “proprietari” di chatbot (proprietari, operatori, distributori), ma esclude gli sviluppatori terzi che concedono in licenza solo la tecnologia di base.

Un saluto a tutte/i, ci sentiamo la settimana prossima con altre nius!

Questa settimana

• Costruire un assistente AI con memoria: la nuova integrazione tra Gemini e NotebookLM spiegata bene 🧠📚🔗

• AI-washing, la nuova scusa delle big tech per licenziare migliaia di persone, ma - come spiega il New York Times - spesso l’AI è solo una scusa. 🧼🤖💰

• Anthropic contro il Pentagono: cosa succede ora che Trump ha messo al bando l’azienda di Claude 🤖🏛️⚔️

Google collega Gemini e NotebookLM: cosa cambia e perché vale la pena capirlo

NotebookLM è lo strumento di Google per lavorare con i propri documenti. Si caricano PDF, fogli Excel, link a video YouTube (trascritti in automatico), pagine web, Google Doc — fino a 300 fonti per notebook. L’AI risponde basandosi esclusivamente su quei materiali, citando le fonti con precisione. Affidabile e controllabile, ma con dei limiti: non naviga il web, non sa nulla di ciò che succede fuori dai file caricati, non può ragionare su più notebook contemporaneamente. Gemini invece ragiona in modo complesso, cerca informazioni in tempo reale, scrive, pianifica, produce.

La novità è che ora, dentro una chat Gemini, si può collegare direttamente un intero notebook di NotebookLM come fonte. Non un file alla volta: un archivio curato, fino a 300 documenti, tutto insieme. Gemini ragiona su quei materiali e sul web nella stessa risposta, incrociando conoscenza personale e dati aggiornati. Uno ha l’archivio strutturato, l’altro ha la capacità di ragionamento e la connessione al mondo esterno.

Nella pratica, è utile e funziona su tre livelli.

• Il primo è il più diretto: collegare il proprio archivio all’AI. Si prende una raccolta di documenti — i propri articoli, le analitiche di un canale YouTube, i report di un progetto — la si organizza in un notebook su NotebookLM, la si collega a Gemini e si fanno domande che prima richiedevano passaggi separati. Un esempio dall’articolo originale: si esportano le analitiche di YouTube Studio, si prendono i link dei 25 video che hanno funzionato meglio, si incollano in NotebookLM che trascrive tutto in automatico. Con NotebookLM da solo si può già analizzare cosa ha funzionato: temi, struttura, aperture. Ma se si chiede cosa sta succedendo adesso nel settore, il sistema non risponde. Collegando quel notebook a Gemini, invece, si ottiene in un solo passaggio: analisi dei video di successo passati incrociata con ciò che è attuale sul web.

• Il secondo livello è la sintesi tra più notebook. NotebookLM può lavorare su un solo archivio alla volta: se si hanno notebook separati — uno con ricerche di mercato, uno con documenti interni, uno con letteratura accademica su un tema — non esiste modo di farli dialogare. Con Gemini si collegano più notebook contemporaneamente e si chiede una sintesi che attraversi tutti. Connessioni che sfuggirebbero leggendo un corpus alla volta emergono in un prompt.

• Il livello più potente si chiama Gems. Sono assistenti AI salvati, con istruzioni personalizzate e una base di conoscenza già caricata. Prima dell’integrazione, il limite di 10 file li rendeva strumenti abbastanza statici. Ora si crea un Gem, gli si dà un ruolo specifico — stratega editoriale, tutor, analista di ricerca — lo si collega a uno o più notebook, si scrivono le istruzioni di comportamento nel dettaglio. Da quel momento, ogni volta che si apre quell’assistente, conosce già il contesto, i materiali, lo stile richiesto. E quando si aggiunge un nuovo documento al notebook su NotebookLM, il Gem si aggiorna in automatico, senza riconfigurare nulla. Chi scrive può costruire un Gem con il proprio archivio di articoli e le fonti di ricerca: l’AI suggerirà revisioni nel proprio stile reale. Chi fa ricerca può creare notebook separati per aree diverse e un Gem che li attraversa tutti. L’unica regola da rispettare: tenere i notebook tematicamente coerenti. Un archivio che contiene tutto diventa rumoroso, e il ragionamento si fa impreciso. Più il perimetro è definito, più le risposte sono utili.

Anthropic contro il Pentagono: cosa succede ora che Trump ha messo al bando l’azienda di Claude

Qualche giorno fa abbiamo pubblicato un articolo per provare a spiegare la questione Anthropic/Claude contro Trump.

Riassumendo: venerdì il Pentagono ha designato Anthropic — l’azienda dietro Claude — come “rischio per la catena di fornitura della sicurezza nazionale”, la stessa classificazione usata in passato per Huawei. Trump ha ordinato a tutte le agenzie federali di smettere di usarne la tecnologia, con sei mesi di transizione.

Tutto nasce da due clausole che Anthropic aveva inserito nel proprio contratto da 200 milioni di dollari con il Dipartimento della Difesa: niente sorveglianza di massa dei cittadini americani, niente armi autonome senza supervisione umana. Il Pentagono ha preteso l’uso senza eccezioni. Dario Amodei ha detto no. Il danno vero non è il contratto perso. È che ogni azienda che lavora col Pentagono dovrà ora dimostrare di non avere nulla a che fare con Anthropic. E siccome otto delle dieci maggiori aziende americane usano Claude, una porzione significativa della base clienti potrebbe evaporare in tempi rapidi.

Sam Altman ha dichiarato che OpenAI condivide le stesse “linee rosse”. Ma ha anche chiarito che vuole comunque portare ChatGPT negli ambienti classificati. La solidarietà di principio non blocca la competizione commerciale.

L’articolo completo è qui, con tutti i dettagli.

AI-washing, la nuova scusa delle big tech per licenziare migliaia di persone

Amazon, Pinterest, HP: sempre più aziende giustificano i licenziamenti con l'AI. Ma un'inchiesta del NYT mostra che le ragioni sono altre. E Sam Altman (OpenAI): «Sì, c'è tendenza a dare la colpa all'intelligenza artificiale per licenziamenti che altrimenti sarebbero stati effettuati comunque». Gli esperti la chiamano AI Washing…

Ne ha scritto il Corriere qualche giorno fa.

Il corso si terrà lunedì 9 marzo alle 14:00. L’iscrizione è gratuita!

Un saluto a tutte/i, ci sentiamo la settimana prossima con altre nius!

La settimana si è chiusa nel modo peggiore possibile per Anthropic. Venerdì sera, scaduto l’ultimatum del Pentagono, Trump ha ordinato a tutte le agenzie federali di cessare l’uso della tecnologia dell’azienda, concedendo sei mesi di transizione. Pochi minuti dopo, Pete Hegseth ha designato Anthropic come “rischio per la catena di fornitura della sicurezza nazionale”, una classificazione che in passato era stata riservata ad aziende legate ad avversari stranieri come Huawei.

Pete Hegseth, per chi non lo sapesse, è il ministro “della Guerra” di Trump. Lo stesso che lo scorso settembre arringò una platea di generali con queste parole: «Il nostro compito è prepararci alla guerra. Basta con la decadenza woke, i generali grassi le barbe lunghe». In pratica, uno che definirlo “falco”, i falchi ti querelano.

La disputa riguarda due clausole che Anthropic aveva inserito nel proprio contratto da 200 milioni di dollari con il Dipartimento della Difesa: il divieto di usare Claude per la sorveglianza di massa dei cittadini americani e per armi autonome senza supervisione umana. Il Pentagono ha preteso che tutte le aziende AI rendano i propri modelli disponibili per “tutti gli usi legali”, senza eccezioni. Dario Amodei, CEO di Anthropic, ha rifiutato: le minacce, ha scritto, non cambiano la posizione dell’azienda, che “non può in buona coscienza accedere alla richiesta”.

La risposta è stata feroce. Emil Michael, il funzionario del Pentagono che gestiva le trattative, ha definito Amodei un “bugiardo” con un “complesso di Dio” . Trump su Truth Social ha parlato di Anthropic come di un gruppo di “pazzi di sinistra” che hanno commesso un “errore disastroso”.

Il danno vero per Claude non è il contratto

Perdere 200 milioni non mette in ginocchio un’azienda valutata 380 miliardi con 14 miliardi di fatturato annuo. Il problema è la designazione come “rischio per la catena di fornitura”. Significa che ogni azienda che lavora con il Pentagono dovrà dimostrare di non avere nulla a che fare con Anthropic. E siccome Anthropic ha dichiarato che otto delle dieci maggiori aziende americane usano Claude, una porzione significativa della base clienti potrebbe evaporare, perché quei clienti hanno contratti governativi o vorrebbero averli in futuro

Il Center for American Progress ha messo in fila i rischi: Anthropic stava preparando una possibile IPO nei prossimi uno-due anni, e la designazione come “rischio per la catena di fornitura” potrebbe distruggerne lo slancio commerciale e l’ingresso in Borsa. Come ha sintetizzato un’analista di Georgetown: in questa storia non ci sono vincitori. C’è poi una contraddizione che diversi osservatori hanno notato, e che Amodei stesso ha sottolineato: da un lato il Pentagono vuole affermare che Claude è così cruciale per la sicurezza nazionale da pretenderne l’uso senza limiti, dall’altro minaccia di classificare l’azienda come un rischio — le due cose si escludono a vicenda.

La solidarietà (e i suoi limiti)

La reazione della Silicon Valley è stata, a sorpresa, compatta. Sam Altman ha comunicato ai dipendenti di OpenAI che la sua azienda condivide le stesse “linee rosse” sulla sorveglianza di massa e sulle armi autonome Axios. Più di 400 dipendenti di Google e 75 di OpenAI hanno firmato una lettera aperta intitolata “Non saremo divisi”. Dipendenti di Microsoft e Amazon hanno chiesto ai rispettivi management di fare lo stesso.

Ma la solidarietà ha confini netti. Altman ha chiarito di voler comunque chiudere un accordo con il Pentagono per portare ChatGPT negli ambienti classificati. Se il Pentagono va avanti con il piano di espellere Anthropic, OpenAI potrebbe finire per prenderne il posto. Una solidarietà di principio che non impedisce la competizione commerciale — anzi, la definisce. xAI di Elon Musk ha già accettato i termini del Pentagono, ma Grok non è considerato un’alternativa all’altezza di Claude.

Cosa succede adesso

Lo scenario è aperto su più fronti. Claude è l’unico modello AI a operare nelle reti classificate militari, ed è stato usato nell’operazione per la cattura di Maduro. Un funzionario della Difesa ha ammesso che smantellarne l’integrazione sarà, con un eufemismo, una grossa seccatura. Cedere alle richieste del Pentagono avrebbe danneggiato la reputazione di Anthropic e alienato dipendenti e clienti, ma rifiutare significa perdere ricavi nel breve termine e farsi tagliare fuori dalle opportunità future con qualsiasi azienda che abbia rapporti col governo. Intanto sul sito è apparso questo messaggio, sibillino ma fino a un certo punto…

Non è chiaro se Amodei contesterà la decisione in tribunale. Il governo non ha ancora specificato quale legge stia invocando per il blacklisting, e resta aperta la possibilità di ricorrere al Defense Production Act, una legge del 1950 che dà al presidente poteri di emergenza per controllare le industrie nazionali — anche se sarebbe un precedente senza eguali nella storia recente.

Quello che si capisce già è che questa vicenda ha superato i confini della disputa contrattuale. È diventata la prima resa dei conti vera tra il governo degli Stati Uniti e l’industria AI su chi decide cosa si può fare con questa tecnologia. Come ha scritto Altman nel suo memo, non è più una questione tra Anthropic e il Pentagono: è una questione per tutto il settore.

Questa settimana

• L’intelligenza artificiale ha già raggiunto quella umana? Secondo alcuni studiosi, sì 🧠⚖️🤖

• Perplexity Computer: cos’è, come funziona e quanto costa il nuovo agente AI che esegue progetti in autonomia 🤖⚡🖥️

• Il nuovo GROK prima di rispondere organizza un consulto a quattro. 🧠🤝💡

• NotebookLM: come analizzare bene documenti e report 📄🔍💡

I fantastici 4 di Grok 4.20

È appena uscito Grok 4.20, l’ultima versione dell’AI di X, con una configurazione nuova. Invece di un unico modello che risponde, 4 agenti specializzati lavorano in parallelo, si confrontano a vicenda e solo allora raggiungono un consenso:

• Grok - il coordinatore: scompone la nostra domanda, assegna compiti, risolve i disaccordi e fornisce il risultato finale

• Harper , la ricercatrice. Estrae dati in tempo reale dal web e dai circa 68 milioni di post giornalieri in inglese di X per verificare i fatti al volo.

• Benjamin si occupa di matematica, codice e ragionamento strutturato

• Lucas esplora angoli creativi, riscrive per chiarezza e lancia idee che gli altri non hanno preso in considerazione (ed è questo, forse, il pregio numero uno di questo modello di intelligenze artificiali: la seconda opinione)

xAI afferma che questo rispondere in concerto fa sì che le allucinazioni diminuiscano del 65% nei primi test. Quando un agente dice con sicurezza qualcosa di sbagliato, un altro se ne accorge prima ancora che noi si possa vedere l’output.

C’è anche una notizia curiosa, da prendere con le pinze, però: In una competizione di trading azionario dal vivo, Grok 4.20 è stato segnalato come l’unico modello di intelligenza artificiale redditizio. Ha trasformato 10.000 dollari in circa 11.000-13.500 dollari, mentre i concorrenti di OpenAI e Google hanno chiuso in negativo. Ma questo non significa che possa renderci ricchi (attenzione!)

È disponibile per account gratuiti. Ma è una versione beta. La versione completa è ancora in fase di training.

NotebookLM: come analizzare bene documenti e report

Uno dei pregi di Notebooklm è la possibilità di collazionare ocumenti di vario tipo e poi interrogarli e sintetizzarli in varie forme (infografiche, audio, ecc). Ma come ottenere il massimo da questa tecnologia? Ecco un caso d’uso.

1. Caricate 15-30 documenti sullo stesso argomento.

2. Inserite il prompt: “Crea una tabella di tutti i principali argomenti menzionati.”

3. Chiedete informazioni sulle lacune di copertura. Ad esempio, “Quali argomenti appaiono solo in 1 o 2 fonti?” e “Quali ovvie domande sollevate dall’argomento NON trovano risposta nei documenti?” Inoltre, chiedi: “Quali questioni rilevanti relative all’argomento principale sono assenti dalla maggior parte delle fonti?”

4. Generate (inedite) ipotesi chiedendo: “Perché questo argomento specifico potrebbe essere sottorappresentato nelle fonti?” e “Chi ne beneficia se questo argomento viene lasciato non affrontato o omesso?”.

A che serve? Beh intanto a prendere consapevolezza di ciò che un report dice e ciò che dice tra le righe o omette. E dietro un’omissione potrebbe esserci una leggerezza o una magagna. L’AI può aiutarci a scoprirle: provare per credere

L’intelligenza artificiale ha già raggiunto quella umana? Secondo alcuni studiosi, sì

Nel 1950 Alan Turing si pose una domanda che sembrava destinata a restare ipotetica: una macchina può pensare come un essere umano, al punto da ingannarlo? Tre quarti di secolo dopo, quattro ricercatori – un filosofo, un esperto di apprendimento automatico, un linguista e uno scienziato cognitivo – sostengono su Nature che la risposta è sì. E che il problema, in sostanza, è già risolto. Nel marzo 2025 ChatGpt-4.5 di OpenAI è stato giudicato “umano” nel 73 per cento dei casi durante un test di Turing: più spesso degli esseri umani veri. Intanto, i grandi modelli linguistici hanno vinto medaglie d’oro alle Olimpiadi di matematica, dimostrato teoremi, generato ipotesi scientifiche confermate in laboratorio. E chattano ogni giorno con centinaia di milioni di persone (l’articolo completo su Corriere.it).

Perplexity Computer: l’agente AI che lavora per noi

Fino a poco tempo fa, usare un’intelligenza artificiale significava fare una domanda e ottenere una risposta. Perplexity Computer, lanciato il 25 febbraio 2026, cambia il modello: non risponde, esegue. Si descrive un obiettivo in linguaggio comune — “preparami un’analisi dei competitor”, “costruiscimi un’app che monitora le condizioni della neve nelle stazioni sciistiche” — e il sistema porta a termine l’intero progetto in autonomia, dalla ricerca alla consegna finale.

Per farlo, orchestra 19 modelli di intelligenza artificiale diversi. Ogni compito viene assegnato al modello più adatto: Claude Opus 4.6 funge da coordinatore centrale e motore di ragionamento principale, Gemini gestisce la ricerca web, Nano Banana le immagini, Veo 3.1 i video, Grok le attività più leggere, GPT-5.2 quelle che richiedono contesti estesi… (l’articolo completo qui).

Un saluto a tutte/i, ci sentiamo la settimana prossima con molte novità (davvero).

In generale, usare un’intelligenza artificiale significa fare una domanda e ottenere una risposta. Perplexity Computer, lanciato il 25 febbraio 2026, cambia questo paradigma: non risponde, esegue. Si descrive un obiettivo in linguaggio comune — “preparami un’analisi dei competitor”, “costruiscimi un’app che monitora le condizioni della neve nelle stazioni sciistiche” — e il sistema porta a termine l’intero progetto in autonomia, dalla ricerca alla consegna finale.

Per farlo, Perpelxity orchestra 19 modelli di intelligenza artificiale diversi. Ogni compito viene assegnato al modello più adatto: Claude Opus 4.6 funge da coordinatore centrale e motore di ragionamento principale, Gemini gestisce la ricerca web, Nano Banana le immagini, Veo 3.1 i video, Grok le attività più leggere, GPT-5.2 quelle che richiedono contesti estesi. L’utente può anche scegliere manualmente quale modello assegnare a ogni singolo compito. L’interfaccia è su web all’indirizzo perplexity.ai/computer: si clicca sull’icona “Computer” in alto a sinistra, si scrive il prompt nel campo di testo, e il sistema inizia a lavorare.

Ogni operazione gira in un ambiente isolato — una sandbox — con il proprio file system e browser separati, così che nulla possa interferire con altri processi. Le azioni irreversibili richiedono conferma esplicita (e meno male). Il sistema può lavorare per ore, giorni o mesi su un progetto, mantenendo memoria di tutto ciò che ha già fatto tra una sessione e l’altra. Si connette a centinaia di servizi esterni tramite connettori, con un’avvertenza: molti di questi passano attraverso Pipedream, una piattaforma di integrazione di terze parti, il che significa autorizzare un intermediario, non il servizio direttamente.

Quanto costa e chi può usarlo

Per ora Perplexity Computer è riservato agli abbonati al piano Max, che costa 200 dollari al mese (circa 2.140 euro l’anno). Gli abbonati ricevono 10.000 crediti mensili più 20.000 bonus al lancio, validi 30 giorni. Il consumo si monitora su perplexity.ai/account/usage, ma il sistema non mostra in anticipo quanto costerà una singola operazione: lo si vede solo dopo. L’estensione ai piani Pro ed Enterprise è prevista nelle prossime settimane.

Il confronto con OpenClaw

OpenClaw — progetto open source acquisito di recente da OpenAI — funziona in modo opposto: gira sul computer dell’utente e fa da ponte tra la macchina locale e modelli AI esterni come Claude o GPT. Il vantaggio è la privacy: i dati non escono mai dal dispositivo. Il limite è che richiede installazione, competenze tecniche e una configurazione che, se sbagliata, può esporre il sistema a rischi. Non a caso gli episodi controversi non sono mancati: in almeno un caso documentato, un agente OpenClaw ha ignorato istruzioni esplicite e ha rischiato di svuotare una casella email.

La differenza tra i due è quella tra comodità e controllo. Con Perplexity Computer si descrive un risultato e il sistema fa tutto nel cloud. Con OpenClaw si mantiene piena proprietà dei dati e dell’infrastruttura, ma ci si assume anche la responsabilità di gestirla. A noi decidere qual è la scelta migliore.

Questa settimana

• LM Arena: il sito (gratuito) dove mettere alla prova i modelli AI più famosi con le nostre domande e votare il migliore ⚔️🏆🗳️

• Kimi è l’intelligenza artificiale che non si limita a rispondere: costruisce siti, genera slide con Nano Banana Pro e lascia persino contrattare il prezzo dell’abbonamento. Vale la pena provarlo 🤖🍌✨

• Come usiamo ChatGPT? Secondo uno studio esistono 4 tipologie di utenti….

Come confrontare le intelligenze artificiali e scoprire quale funziona meglio

C’è un posto online dove Claude, ChatGPT, Gemini e decine di altri modelli si affrontano ogni giorno davanti a milioni di persone. Si chiama LMArena, ed è diventato uno dei pochi strumenti credibili per capire quale AI funziona meglio — non sulla base di test costruiti a tavolino dai produttori, ma di preferenze reali di utenti reali. Noi compresi.

Il meccanismo è semplice: mandiamo un prompt, riceviamo due risposte da due modelli diversi, votiamo quella che convince di più. Solo dopo il voto scopriamo quali modelli erano in campo. L’anonimato serve a evitare che il marchio influenzi il giudizio — un problema tutt’altro che teorico, dato che molti tendono a preferire la risposta che sanno provenire dal modello più famoso, prima ancora di leggerla. I voti alimentano una classifica pubblica aggiornata continuamente, costruita con il sistema Bradley-Terry, lo stesso usato nel tennis e negli scacchi per il ranking dei giocatori.

La piattaforma funziona in tre modalità. La Battle è quella centrale: due modelli anonimi, una risposta ciascuno, si vota il migliore — ed è quella che alimenta la classifica. La Side-by-Side permette di scegliere quali due modelli mettere a confronto: utile quando vogliamo testare qualcosa di specifico, una traduzione, del codice, una spiegazione, senza affidarci alla casualità dell’abbinamento. La Direct Chat è una conversazione con un singolo modello a scelta, senza gare né votazioni, per esplorarlo sui casi d’uso che ci interessano e vedere come si comporta.

Vale la pena sapere anche che su LMArena compaiono regolarmente modelli non ancora annunciati ufficialmente, con nomi in codice. Alcune aziende usano la piattaforma per raccogliere feedback reali prima del lancio — il che trasforma ogni nostra sessione di voto in qualcosa di più di un passatempo. Ed è tutto gratuito (per ora).

Kimi, l’agente AI che vale la pena provare

Kimi è il chatbot di Moonshot AI, startup cinese sostenuta da Alibaba, e negli ultimi mesi se ne parla sempre di più (a ragione). Il modello attuale, K2.5, ha circa un trilione di parametri, capisce testo e immagini insieme ed è costruito per fare cose, non solo per rispondere a domande.

In modalità agente, Kimi può aprire browser, eseguire codice, fare ricerche su più fonti contemporaneamente e restituire un output finito: un documento Word, un foglio Excel, un sito web funzionante. La funzione Agent Swarm, ancora in beta, divide i compiti più complessi tra decine di sotto-agenti in parallelo, riducendo i tempi fino a quattro volte e mezza rispetto a un’esecuzione sequenziale. Con un prompt come “costruiscimi un sito per la mia startup”, Kimi progetta il layout, scrive i testi, seleziona le immagini e assembla tutto — il tipo di lavoro che fino a poco fa richiedeva ore.

Tra gli agenti disponibili, quello che ci ha colpito di più è Kimi Slides. Si descrive in poche parole l’argomento, o si carica un PDF, e l’AI genera una presentazione completa in pochi minuti, scaricabile in formato .pptx. La parte visiva — infografiche, diagrammi, layout — è affidata a Nano Banana Pro, il modello di generazione immagini di Google DeepMind basato su Gemini 3 Pro, che a differenza degli altri generatori rende il testo nelle slide leggibile e corretto. Il risultato è modificabile direttamente nell’interfaccia. Non è perfetto: i template aziendali personalizzati non sono ancora supportati, e la conversione del testo da grafici preesistenti può essere incostante. Ma il punto di partenza è già notevolmente sopra la media.

Il livello gratuito include già molte di queste funzioni. Il piano a pagamento — chiamato Moderato, circa 19 dollari al mese — dà accesso prioritario agli agenti più pesanti, tra cui la ricerca approfondita e “OK Computer”, la modalità che permette a Kimi di operare su un computer virtuale. E c’è un dettaglio divertente: il prezzo non è fisso. Moonshot ha costruito un meccanismo di contrattazione in cui una chatbot interna valuta i messaggi dell’utente e, in base a un punteggio interno, abbassa progressivamente il costo fino a un minimo di 99 centesimi per il primo mese. Vale solo per Moderato, solo per la prima rata, ma l’esistenza stessa del meccanismo dice qualcosa: in un mercato di abbonamenti AI sempre uguali a se stessi, Kimi ha almeno la curiosità di provare qualcosa di diverso: noi siamo riusciti a strapparlgi un abbonamento a 2,99 euro al mese. Ma c’è chi è riuscito addirittura a farlo scendere a 0,99 cent, chattando con Kimi e porvando a spiegargli perché doveva abbassare il prezzo. Provatelo e fateci sapere.

C’è chi parla con ChatGPT come se fosse una persona. Chi lo usa solo per sbrigare compiti noiosi. Chi ci gioca diffidente, sempre con un occhio aperto sui possibili rischi. E chi lo testa scettico, convinto che tanto non servirà a niente. Quattro modi completamente diversi di rapportarsi con lo stesso strumento. E la cosa più strana? Tre utenti su quattro temono per la loro privacy, ma continuano a usarlo lo stesso.

Lo hanno scoperto i ricercatori dell’Humboldt Institute for Internet and Society e dell’Università di Oxford dopo aver analizzato 344 utenti nel loro rapporto con ChatGPT (e l’AI generativa in generale). Lo scopo era comprendere non tanto quanto lo usassero, ma come. E l’intuizione è che l’approccio “taglia unica” che funzionava con le tecnologie precedenti non regge più. Ognuno usa l’intelligenza artificiale in modo personale, anche se, semplificando, si può dire che esistono 4 modi diversi di avvicinarsi all’AI. L’articolo completo sulla Gazzetta dello Sport (anche se non si parla di calcio o di Olimpiadi…).

Un saluto a tutte/i, ci sentiamo la settimana prossima con molte novità (davvero).