Migliaia di progetti Grok Build esposti

Edizione #106 11 novembre 2026

Un’app creata in pochi minuti può avere un problema molto vecchio: la porta lasciata aperta. Grok Build espone progetti e documenti riservati, mentre Anthropic vuole portare Claude dentro tutta la giornata d’ufficio. Google rilancia con Gemini 4 Carbon e, nel Regno Unito, Palantir spinge per estendere la propria tecnologia alle cartelle dei medici di famiglia.

Grok Build, il link segreto non protegge i documenti

1. Grok Build, il link segreto non protegge i documenti

Creare un’app con l’AI è diventato più semplice. Proteggere i dati che contiene, evidentemente, non altrettanto: secondo una ricerca della società di sicurezza Claroc, Grok Build espone informazioni associate a migliaia di progetti. Tra i materiali accessibili figurano piani aziendali, proposte pubblicitarie, risultati di esami medici e nomi e identificativi dei dipendenti. Il servizio appartiene a SpaceXSI, la società risultante dalla fusione tra SpaceX e xAI, che compare anche tra le organizzazioni coinvolte nell’esposizione.

Il problema riguarda i collegamenti usati per condividere le applicazioni. Gli indirizzi vengono resi difficili da indovinare, ma una scelta progettuale permette di individuare migliaia di progetti attivi: nella maggior parte dei casi, aprirli rende visibili anche i dati associati. Claroc ha trovato 24 applicazioni della stessa SpaceXSI, con materiali come un piano di inserimento riservato per un commerciale e una mappa di vendita relativa a 594 clienti potenziali. È la differenza tra chiudere una porta a chiave e sperare che nessuno trovi il corridoio.

La gestione della segnalazione aggiunge un altro elemento alla vicenda. Claroc racconta di aver avvisato l’azienda senza ricevere inizialmente risposta, rivolgendosi poi pubblicamente ai responsabili su X. Secondo Ars Technica, i collegamenti delle 24 applicazioni interne hanno smesso di funzionare dopo che la testata ha inviato le proprie domande. Al momento della pubblicazione dell’articolo, però, quasi tutti gli altri dati segnalati restavano disponibili: mettere al sicuro i propri documenti non equivale a risolvere il problema per gli utenti.

👉 Prima di condividere un’app costruita con l’AI, verifica che richieda davvero un accesso autorizzato, soprattutto se contiene dati di clienti o colleghi. Un indirizzo difficile da indovinare non è una password.

Leggi la fonte → (Ars Technica AI)

2. Claude vuole diventare il tuo ufficio, non solo il tuo assistente

Anthropic ha presentato tre strumenti pensati per chi passa la giornata tra riunioni, numeri e idee: Claude Meetings, Sheets e Whiteboards. Claude può partecipare alle riunioni e prendere appunti, intervenire sui fogli di calcolo insieme ai dipendenti e organizzare ragionamenti su una lavagna condivisa. Nell’insieme degli strumenti creativi disponibili può anche trasformare una presentazione in un video esplicativo di un minuto. L’obiettivo è raggiungere chi non programma e finora ha trovato poco immediato inserire l’AI nel proprio lavoro.

Le novità sono disponibili in beta, cioè in una versione ancora in prova. Sheets e Whiteboards arrivano su tutti i piani a pagamento, mentre Meetings è riservato agli abbonamenti Teams ed Enterprise. Claude Data, precedentemente chiamato Claude Dashboards, diventa invece generalmente disponibile per tutti i piani a pagamento. La distinzione conta: non basta avere un abbonamento qualsiasi per ritrovarsi automaticamente l’intero nuovo ufficio digitale.

La mossa più interessante potrebbe essere quella meno appariscente: portare altre applicazioni dentro Claude. Nuovi collegamenti interattivi permettono, per esempio, di usare un editor PDF di Adobe o seguire campagne di HubSpot senza cambiare scheda. Anthropic dispone già di un catalogo con oltre 9.000 integrazioni, ma ora vuole renderle più profonde, non limitarsi a scambiare informazioni. Secondo The Verge, questa espansione arriva anche sotto la pressione di aumentare ricavi e utilizzo prima della prevista quotazione: Claude non vuole essere il collega che consulti ogni tanto, vuole diventare la scrivania.

👉 Se lavori tra verbali, tabelle e presentazioni, valuta questi strumenti su un’attività completa, non su una dimostrazione brillante. Il vantaggio concreto da cercare è quanti passaggi e cambi di applicazione riesci davvero a eliminare.

Leggi la fonte → (The Verge AI)

3. Google lancia Gemini 4 Carbon per i compiti più difficili

Google DeepMind rende disponibile Gemini 4 Carbon, presentandolo come il proprio modello più potente per sicurezza informatica, ricerca e lavori complessi articolati in molti passaggi. Non viene proposto come sostituto necessario di Argon per qualsiasi attività: Google continua a indicare quest’ultimo come scelta adatta alla maggior parte dei lavori d’ufficio e di programmazione. Carbon è pensato per i casi in cui servono esplorazione approfondita, correzioni successive e verifiche prolungate. Insomma, non una risposta più elegante alla stessa domanda, ma un tentativo di affrontare incarichi più impegnativi.

Per gli sviluppatori, il prezzo introduttivo dichiarato è uguale a quello di Argon: 2 dollari per milione di unità di testo in ingresso e 10 dollari in uscita. Queste unità, chiamate token, sono i frammenti di testo elaborati o prodotti dal sistema. Google segnala però che Carbon ne usa più di Argon per approfondire i problemi, quindi stesso listino non significa necessariamente stessa spesa finale. Il modello arriva anche agli abbonati Google AI Ultra, nell’app Gemini, in Antigravity e nella modalità AI della ricerca.

Sul lavoro quotidiano, Google punta sulla capacità di leggere raccolte dense di documenti, grafici e tabelle e ricavarne analisi, presentazioni e fogli di calcolo. In Antigravity presenta inoltre in anteprima /swarm, che trasforma una richiesta in un gruppo coordinato di assistenti automatici con ruoli diversi. L’azienda dichiara risultati di vertice in diversi test, ma sono confronti da leggere nel loro contesto, non garanzie su ogni incarico reale. Anche i risultati nella sicurezza informatica, compresa l’individuazione di vulnerabilità, sono descritti attraverso prove interne e casi riportati da Google e dai partner.

👉 Se devi analizzare documenti complessi, confronta Carbon e Argon sullo stesso incarico, controllando qualità, tempo e costo complessivo. Per una semplice email, il modello più impegnativo potrebbe non essere quello più conveniente.

Leggi la fonte → (Google DeepMind Blog)

4. Palantir spinge per includere i dati dei medici di famiglia

Palantir ha fatto pressioni su un ministro della Sanità britannico perché valutasse l’estensione della propria tecnologia alle cartelle dei medici di famiglia. Lo rivela il Guardian, sulla base di messaggi ottenuti dall’organizzazione Foxglove attraverso una richiesta di accesso agli atti. Il punto delicato è molto concreto: quei dati erano stati espressamente esclusi dal contratto da 330 milioni di sterline con NHS England per la sua piattaforma di gestione dei dati. L’attività di pressione non dimostra, di per sé, che l’estensione sia stata autorizzata.

Negli scambi, avvenuti attraverso WhatsApp, l’azienda sostiene che collegare i dati dell’assistenza di base e di quella ospedaliera abbia una logica indiscutibile. Tra i benefici prospettati ci sono accesso più rapido ai medici, migliore gestione dei pazienti fragili e prevenzione più mirata. Palantir afferma inoltre che il software manterrebbe il controllo dei dati a livello locale. Nei messaggi invita però anche il ministro ad anticipare le prevedibili opposizioni politiche: il nodo della fiducia era quindi ben presente nella discussione.

La British Medical Association teme un allargamento progressivo dell’incarico e possibili conseguenze sul rapporto tra medico e paziente. L’obiezione non riguarda soltanto l’utilità di collegare informazioni sanitarie, ma chi possa accedervi e con quali garanzie. Palantir replica che condividere dati può migliorare il servizio sanitario e che spetta al governo decidere come distribuire il software. Il dipartimento della Sanità non ha commentato: resta dunque importante distinguere le promesse commerciali dalle decisioni effettive e dalle condizioni necessarie per attuarle.

👉 Quando un servizio sanitario propone nuovi usi dell’AI, chiedi quali dati entrano nel sistema, chi li può vedere e se cambia la finalità originaria. “Migliorare il servizio” descrive un obiettivo, non tutte le regole del trattamento.

Leggi la fonte → (The Guardian AI)

In breve

  • Un chatbot convincente non è un terapeuta. Uno studio su 50 dialoghi in italiano con GPT-4.1 ha rilevato una buona coerenza nei profili narrativi, valutati da cinque psichiatri. La ricerca non ha misurato diagnosi o benefici terapeutici: organizzare bene il racconto delle emozioni non dimostra di comprenderle o saperle curare.
  • New York prepara nuovi obblighi per i grandi sviluppatori. Il RAISE Act, operativo dal 1° gennaio 2027, richiederà alle aziende interessate con oltre 500 milioni di dollari di ricavi annui di pubblicare regole di sicurezza e rapporti di trasparenza. Gli incidenti critici dovranno essere segnalati entro 72 ore.
  • Otter aggiunge l’italiano. Lo strumento per gli appunti delle riunioni amplia il supporto linguistico, destinato ad arrivare a 31 lingue al completamento del rilascio. Annuncia anche una funzione capace di seguire i cambi di lingua nella stessa conversazione senza interventi sulle impostazioni.
  • Instagram estende globalmente la stima dell’età con l’AI. Meta vuole individuare gli utenti tra 13 e 17 anni anche quando hanno dichiarato di essere maggiorenni, usando segnali visivi e testuali. L’obiettivo è assegnarli agli account per adolescenti, con maggiori protezioni per privacy, messaggi e utilizzo.
  • Milano propone un centro ONU di valutazione dell’AI. Il Progetto Radegonda, sostenuto da AmCham Italy, Assolombarda e Confcommercio Milano, punta a verifiche indipendenti e metodi confrontabili tra Paesi. È ancora una proposta: servono il sostegno del governo italiano e una decisione delle Nazioni Unite.

Lo sapevi che…

Un robot può fare pratica in una sorta di palestra virtuale: secondo Google DeepMind, Gemini 4 Argon può partire da una scena ripresa da una telecamera e generare migliaia di esercitazioni simulate. Queste prove, unite a dimostrazioni reali, aiutano il robot ad affrontare oggetti e situazioni nuove: anche per le macchine, ripetere può servire.

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