AI che decide bersagli, chip da miliardi e Gemini che ordina la cena

1. Il Pentagono valuta chatbot per suggerire quali bersagli colpire

Un funzionario del Dipartimento della Difesa USA ha rivelato che l’esercito sta valutando l’uso di sistemi di AI generativa per classificare liste di possibili bersagli e suggerire quali colpire per primi. Non si parla di robot che premono il grilletto in autonomia, ma di chatbot capaci di analizzare grandi quantità di dati e proporre raccomandazioni operative, che verrebbero poi esaminate e approvate da esseri umani. La notizia arriva in un momento delicato, con il Pentagono sotto scrutinio per recenti operazioni militari e per il crescente uso di tecnologie automatizzate.

In pratica, l’idea è usare modelli simili a quelli che conosciamo per scrivere email o riassunti, ma addestrati su dati militari e intelligence. Il sistema potrebbe ordinare obiettivi in base a priorità, rischio, impatto strategico e altre variabili, producendo una sorta di “classifica” per i decisori. Il passaggio chiave, almeno sulla carta, è che la decisione finale resterebbe umana. Ma quando una macchina ti presenta una lista già ordinata, quanto pesa davvero il tuo giudizio?

Nel settore della difesa il tema non è nuovo, ma la differenza è che ora si parla esplicitamente di chatbot generativi, non solo di software analitici tradizionali. Questo riaccende il dibattito su trasparenza, responsabilità e possibili errori sistemici. Se un modello sbaglia un riassunto, si corregge. Se sbaglia una raccomandazione militare, le conseguenze sono ben diverse.

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2. Meta presenta 4 nuovi chip per alimentare AI e raccomandazioni

Meta ha svelato quattro nuovi processori della famiglia MTIA, progettati per potenziare i suoi sistemi di intelligenza artificiale e soprattutto i motori di raccomandazione che decidono cosa vedi su Facebook e Instagram. È l’ultimo passo nel piano di Mark Zuckerberg per costruire in casa l’hardware chiave, invece di dipendere solo da fornitori come Nvidia, da cui comunque continua a comprare chip per miliardi di dollari.

I chip MTIA sono pensati per compiti specifici, come l’addestramento e l’esecuzione di modelli che suggeriscono contenuti, pubblicità e connessioni social. Costruirsi i propri “motori” permette a Meta di ottimizzare costi, prestazioni e tempi di sviluppo, soprattutto in un momento in cui la domanda di chip AI supera l’offerta. In altre parole, è come smettere di affittare motori per le proprie auto e iniziare a progettarli su misura.

La mossa segnala una tendenza più ampia: le big tech non vogliono solo modelli intelligenti, vogliono controllare tutta la filiera, dal silicio al software. È una corsa verticale all’integrazione, dove chi possiede infrastruttura, dati e modelli ha un vantaggio competitivo enorme. E questo potrebbe rendere ancora più difficile per nuovi attori entrare nel mercato.

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3. Nvidia investirà 26 miliardi per modelli AI open-weight

Nvidia non vuole essere solo il fornitore di pale e picconi nella corsa all’oro dell’AI. Secondo documenti finanziari, l’azienda prevede di investire 26 miliardi di dollari per sviluppare modelli di intelligenza artificiale open-weight, cioè con pesi pubblicamente accessibili. È una cifra enorme che potrebbe trasformare Nvidia da semplice infrastruttura a concorrente diretto di OpenAI, Anthropic e altri protagonisti dei modelli di frontiera.

Il termine open-weight significa che il modello può essere scaricato e utilizzato da altri sviluppatori, pur non essendo necessariamente open source in senso totale. Questo approccio permette a imprese e startup di costruire prodotti personalizzati senza partire da zero, sfruttando la potenza dei modelli Nvidia. È un modo per creare un ecosistema attorno al proprio hardware e rendere i clienti ancora più legati alla piattaforma.

La mossa si inserisce in una fase in cui il confine tra chi produce chip e chi sviluppa modelli si sta assottigliando. Se Nvidia controlla sia l’infrastruttura sia i modelli, può ottimizzare tutto il sistema e rispondere più rapidamente ai concorrenti. È una strategia offensiva, non difensiva.

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4. Gemini ora usa le app al posto tuo

Google e Samsung hanno annunciato che sui nuovi dispositivi, come Pixel 10 e Galaxy S26, arriva una funzione di automazione dei compiti con Gemini che sembra uscita da un film. L’assistente può aprire alcune app, come quelle di consegna cibo o ride sharing, e completare azioni al posto tuo in una finestra virtuale. Non si limita a suggerire cosa fare, ma lo fa davvero.

Immagina di scrivere: “Ordina la solita pizza e fammi arrivare un’auto tra 20 minuti”. Gemini può navigare nell’app, selezionare il ristorante giusto, confermare l’indirizzo e prenotare il passaggio. Il tutto senza che tu debba toccare lo schermo più di tanto. È un salto dall’assistente che risponde a quello che agisce.

Questa evoluzione apre però nuove domande su sicurezza, autorizzazioni e controllo. Quanto accesso vogliamo dare a un’AI? E cosa succede se interpreta male una richiesta? Google promette limiti chiari e ambiti circoscritti, ma la direzione è evidente: lo smartphone diventa un intermediario sempre più autonomo tra te e i servizi digitali.

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5. Microsoft lancia Copilot Health, collegato a cartelle cliniche e wearable

Microsoft ha annunciato Copilot Health, uno spazio separato e sicuro all’interno di Copilot dedicato alla salute. Gli utenti potranno fare domande sui risultati degli esami, consultare cartelle cliniche, cercare specialisti e analizzare dati provenienti da dispositivi indossabili come smartwatch. Il rilascio sarà graduale, con una fase iniziale su invito.

L’idea è creare un assistente sanitario personale che traduca linguaggio medico complesso in spiegazioni comprensibili. Se hai davanti un referto pieno di sigle e valori numerici, Copilot Health dovrebbe aiutarti a interpretarli e a formulare domande più mirate per il medico. Non sostituisce il professionista, ma promette di rendere il paziente più informato.

Naturalmente il tema della privacy è centrale. Microsoft parla di uno spazio separato e protetto, ma quando si toccano dati sanitari la sensibilità è massima. La fiducia sarà decisiva: senza quella, nessuna funzionalità innovativa decolla davvero.

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In breve

• Atlassian taglia circa il 10% della forza lavoro, pari a 1.600 persone, dichiarando di voler riallocare risorse verso l’AI. Dopo casi simili come quello di Block, l’intelligenza artificiale diventa anche una giustificazione strategica per ristrutturazioni profonde.
• Replit raggiunge una valutazione di 9 miliardi di dollari, solo sei mesi dopo essere arrivata a 3 miliardi, grazie a un nuovo round da 400 milioni. La piattaforma punta a toccare 1 miliardo di dollari di ricavi ricorrenti entro fine anno, cavalcando l’onda del coding assistito dall’AI.
• La startup svedese Lovable dice di aver aggiunto 100 milioni di dollari di ricavi in un solo mese, con appena 146 dipendenti. È uno degli esempi più estremi di aziende AI-native che crescono con team minuscoli e fatturati da multinazionale.
• Su TikTok e Instagram stanno spuntando pagine gestite da studenti che usano l’AI per creare meme offensivi contro insegnanti e personale scolastico. Il fenomeno delle cosiddette “slander pages” riaccende il dibattito su deepfake, reputazione e responsabilità dei più giovani online.
• Un ricercatore ha mostrato come sia possibile “avvelenare” i documenti usati dai sistemi RAG, quelli che permettono all’AI di rispondere consultando fonti esterne. Manipolando le fonti, si possono ottenere risposte fuorvianti con un alto tasso di successo, anche in ambienti locali senza cloud.

Lo sapevi che…

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