La prossima volta che chiederai a Siri di organizzarti la giornata, potrebbe risponderti con un po’ di Google sotto il cofano. Intanto i taxi senza conducente iniziano a circolare anche in Europa, un unicorno romano mette in sicurezza miliardi di oggetti connessi e le aziende scoprono che far provare un agente AI è molto più facile che usarlo davvero. Ah, e conviene dare un’occhiata alle impostazioni di ChatGPT prima di incollargli quel documento riservato.
1. Siri si rifà il look con Gemini, ma l’Europa resta fuori
Apple sta distribuendo una versione profondamente rinnovata di Siri, chiamata internamente Siri AI, dopo anni di promesse e rinvii. La novità più rilevante è sotto il cofano: l’assistente usa i modelli Gemini di Google, con una parte dell’elaborazione svolta direttamente sull’iPhone e un’altra affidata al sistema cloud privato di Apple, chiamato Private Cloud Compute. In teoria, Siri dovrebbe capire richieste composte da più passaggi, ricordare il contesto della conversazione e leggere ciò che appare sullo schermo per aiutare davvero, non solo impostare una sveglia.
I primi tester segnalano miglioramenti concreti nelle richieste del tipo “trova il messaggio di Marta con l’indirizzo del ristorante e mandalo a Luca”. È il genere di compito che richiede di passare tra app, contatti e contenuti personali, finora il tallone d’Achille di Siri. Restano però errori inventati, le famose allucinazioni, e alcune funzioni non sono ancora affidabili: insomma, Siri sembra aver studiato molto, ma ogni tanto bluffa ancora con grande sicurezza.
La notizia ha anche un lato geopolitico e regolatorio: il lancio, secondo The Decoder, non riguarda l’Unione Europea. Apple deve fare i conti con le regole europee sulla concorrenza digitale e sulla condivisione delle funzioni tra piattaforme, mentre la collaborazione con Google mostra quanto sia costoso e difficile costruire da zero un assistente AI competitivo. Per Apple è una scelta pragmatica, quasi impensabile fino a poco tempo fa: per rimettersi in gioco sull’AI, si appoggia al suo storico rivale.
👉 Se usi iPhone in Europa, preparati soprattutto ad aspettare: le funzioni più ambiziose di Siri potrebbero arrivare più tardi o in una forma diversa. Quando arriveranno, comunque, varrà la solita regola d’oro: utile per organizzare e cercare, da ricontrollare per decisioni importanti.
Leggi la fonte → (The Decoder)
2. Exein, l’unicorno romano che protegge gli oggetti connessi
La startup romana Exein ha raccolto 270 milioni di euro e ha raggiunto una valutazione di 1,7 miliardi, entrando nel club degli “unicorni”, le aziende private valutate oltre un miliardo. Non produce chatbot né immagini buffe: lavora sulla cybersicurezza degli oggetti connessi, cioè telecamere, apparecchi domestici, macchinari industriali, dispositivi medici e tutto quello che ha un piccolo computer dentro. Un settore meno appariscente dell’AI generativa, ma molto più vicino alla vita materiale di tutti noi.
Il suo approccio consiste nell’inserire protezioni nel firmware, il software di base che fa funzionare un dispositivo prima ancora delle app. È un po’ come mettere una serratura nella porta mentre viene costruita, invece di chiamare un fabbro dopo un furto. Exein dice di proteggere oltre due miliardi di dispositivi e sta preparando un sistema di intelligenza artificiale capace di rilevare e contrastare attacchi in autonomia, senza attendere sempre l’intervento di un operatore umano.
Il finanziamento segnala anche una cosa interessante per l’ecosistema italiano: gli investitori internazionali sono disposti a puntare forte su aziende nate qui quando possiedono tecnologia difficile da copiare e un mercato globale. La sicurezza degli oggetti connessi è diventata urgente perché ogni sensore, auto, fabbrica e elettrodomestico smart può trasformarsi in una porta d’ingresso per un attacco. L’AI qui non è il prodotto da mostrare in una demo, ma il cane da guardia silenzioso della rete.
👉 In pratica, più oggetti “intelligenti” compriamo, più conterà la sicurezza invisibile che li protegge. Per chi lavora in un’azienda, la lezione è semplice: chiedere come viene difeso un dispositivo connesso è ormai importante quanto chiedere cosa sa fare.
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3. ChatGPT può finire sotto occhi umani, se non cambi impostazioni
Una parte delle conversazioni con ChatGPT può essere usata da OpenAI per migliorare i suoi modelli e, in alcuni casi, essere esaminata da revisori umani. L’inchiesta di 404 Media, citata da AI4Business, descrive un processo interno chiamato Project Lily: i dati vengono filtrati per eliminare o limitare informazioni personali, poi alcuni campioni possono servire a valutare qualità, sicurezza e comportamenti del sistema. Non significa che qualcuno legga ogni singola chat, ma nemmeno che una conversazione standard sia una cassaforte privata.
Il punto delicato sono proprio i filtri. Possono riconoscere molti dati sensibili, come email, numeri di telefono o codici, ma non sono infallibili, soprattutto quando le informazioni sono sparse in un testo lungo o nascoste in un contesto lavorativo. Se incolli una bozza di contratto, il resoconto di un colloquio o dati sui clienti, stai affidando materiale potenzialmente riservato a un servizio esterno. È comodo come mandare una nota vocale, ma con conseguenze molto meno banali.
OpenAI mette a disposizione impostazioni per disattivare l’uso delle chat nell’addestramento dei modelli, oltre alle chat temporanee, pensate per non comparire nella cronologia e non essere usate per migliorare l’AI. Per il lavoro esistono poi piani aziendali con tutele contrattuali e controlli diversi. La buona pratica resta quella più noiosa, e più efficace: minimizzare i dati, anonimizzare documenti e non incollare mai segreti che non diresti a un fornitore esterno.
👉 Tradotto: prima di usare ChatGPT come collega di ufficio, apri le impostazioni sulla privacy e disattiva l’addestramento se preferisci. E soprattutto sostituisci nomi, cifre e riferimenti identificativi con segnaposto: l’AI capirà lo stesso il compito.
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4. In Europa partono i robotaxi davvero senza autista
I robotaxi completamente privi di conducente sono entrati in funzione in Europa in quello che viene descritto come il primo test del genere nel continente. Non parliamo quindi dell’auto con un guidatore pronto a riprendere il volante in caso di emergenza, ma di veicoli progettati per muoversi senza nessuno al posto di guida. È un passaggio simbolico forte: per anni questo tipo di sperimentazione è stato quasi esclusivamente americano o cinese.
La parola decisiva, però, è “test”. Le aree coperte, le condizioni del traffico e le situazioni gestite sono normalmente molto limitate rispetto alla guida quotidiana di una grande città, con scooter, doppi parcheggi e pedoni creativi. I veicoli usano telecamere, radar e altri sensori per costruire una mappa istantanea della strada, mentre il software decide frenate, svolte e precedenze. Funziona molto bene quando il mondo resta entro le regole previste, assai meno quando qualcuno parcheggia un furgone di traverso davanti a un cantiere.
L’Europa procede con prudenza non solo per motivi tecnici, ma anche per responsabilità legale, assicurazioni e consenso pubblico. Chi paga se un algoritmo commette un errore: il proprietario, il produttore dell’auto, chi sviluppa il software o chi gestisce la flotta? Sono domande meno spettacolari di una macchina che guida da sola, ma sono quelle che decideranno se il servizio si allargherà davvero. Il test serve proprio a raccogliere dati e a capire dove finisce la promessa e comincia il problema.
👉 Il punto è che i taxi senza guidatore non invaderanno le nostre città domani mattina, ma hanno smesso di essere solo un video dalla California. Nei prossimi anni potresti incontrarli prima su tratte fisse, aeroporti e quartieri ben mappati, non nel caos del centro alle 18.
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5. Gli agenti AI spopolano nelle demo, molto meno nelle aziende vere
Quasi tutte le aziende stanno provando gli agenti AI, programmi capaci non solo di rispondere a una domanda ma di compiere una serie di azioni, come cercare dati, preparare una risposta e aggiornare un sistema. Eppure, secondo la ricerca 2026 di Deloitte, l’89% dei progetti pilota non arriva mai all’uso reale su larga scala. Un sondaggio Teradata aggiunge un dettaglio quasi comico: il 78% delle imprese ha almeno un esperimento in corso, ma solo il 14% ha portato un agente a livello dell’intera organizzazione.
Il problema non è soltanto la qualità del modello linguistico. In una demo basta dargli tre documenti ordinati e fargli fare una cosa semplice; nella realtà deve convivere con dati incompleti, procedure vecchie, autorizzazioni, eccezioni e persone che lavorano tutte in modo leggermente diverso. Se l’agente risponde male a una domanda generica, è fastidioso. Se approva un rimborso sbagliato, invia un’offerta con un prezzo errato o tocca un database, diventa un costo e un rischio.
Le aziende che riescono a superare la fase sperimentale tendono a partire da compiti stretti e misurabili, con un umano che controlla le decisioni importanti. Servono dati puliti, collegamenti affidabili ai software esistenti e responsabilità chiare: chi interviene se qualcosa va storto? La morale è che comprare un motore AI è relativamente facile, mentre riprogettare i processi intorno a quel motore richiede pazienza, competenze e parecchie riunioni, purtroppo non automatizzabili.
👉 Se in ufficio senti dire “mettiamo un agente AI su tutto”, diffida delle scorciatoie. La domanda utile non è quanto sia brillante la demo, ma quale singolo compito ripetitivo può svolgere bene, con quale controllo e con quale beneficio misurabile.
Leggi la fonte → (AI News)
In breve
- Anthropic rafforza la sua presenza italiana e nomina Mattia Gamberoni country manager. L’azienda di Claude vuole lavorare con imprese, startup, università e pubblica amministrazione: segnale che l’Italia non è più vista solo come mercato da servire a distanza.
- La procura di Manhattan ha sequestrato 12 siti di deepfake che avrebbero colpito circa 1.200 vittime, soprattutto con immagini sessualizzate di celebrità create o manipolate dall’AI. È la più grande azione legale finora contro questo tipo di piattaforme e ricorda che il problema non è la tecnologia in sé, ma chi la trasforma in una macchina per molestare e truffare.
- Salesforce e Nvidia hanno presentato Koa, un modello di ragionamento basato sul modello a pesi aperti Nemotron e pensato per vendite, marketing e assistenza clienti. “A pesi aperti” significa che altre aziende possono studiarlo e adattarlo: una sfida diretta ai grandi laboratori che tengono i propri modelli più potenti dietro porte chiuse.
- Secondo una notizia riportata da TechCrunch, OpenAI avrebbe acquistato per 300 milioni di dollari Glass Imaging, azienda fondata da ex ingegneri Apple che avevano lavorato alla Modalità Ritratto. Il messaggio è chiaro: l’AI non vuole limitarsi a scrivere e parlare, vuole migliorare anche ciò che vediamo attraverso la fotocamera dello smartphone.
- Agility Robotics ha presentato Digit 5, nuova versione del suo robot umanoide per magazzini e fabbriche, progettata per lavorare accanto alle persone senza barriere di sicurezza. Prima di immaginare un collega robot alla macchinetta del caffè, va detto che il suo terreno è il lavoro ripetitivo e logistico, non la conversazione brillante.
Lo sapevi che…
C’è chi usa i chatbot per farsi scrivere romanzi su misura, anche con richieste decisamente bizzarre, come suggerisce il titolo “I Like My Big Rat Wife”. Invece di cercare un libro già pubblicato, questi lettori commissionano storie infinite con personaggi, tono e dettagli scelti da loro: il fanfiction è diventato un distributore automatico.
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