Google ha annunciato l’introduzione dei notebook all’interno di Gemini, trasformando l’assistente in uno strumento avanzato di gestione della conoscenza. I notebook (equivalenti dei progetti di ChatGPT o Claude) permettono di organizzare chat, file e fonti in spazi dedicati a singoli “contenitori”, migliorando coerenza e continuità delle interazioni con l’IA. La forte integrazione con NotebookLM consente una sincronizzazione automatica dei contenuti tra piattaforme, rendendo più fluido il passaggio tra analisi, sintesi e produzione di contenuti. Gli utenti possono inoltre personalizzare fonti, tono e memoria del contesto, aumentando il controllo sull’output dell’IA. Questa novità segna un passo importante verso un utilizzo più strutturato e produttivo dell’intelligenza artificiale.
Google ha annunciato l’introduzione dei notebook all’interno di Gemini, trasformando l’assistente in uno strumento avanzato di gestione della conoscenza. I notebook – equivalenti dei “progetti” di altri chatbot come ChatGPT e Claude – permettono di organizzare chat, file e fonti in spazi dedicati, appunto, a singoli progetti specifici, migliorando coerenza e continuità delle interazioni con l’IA. La forte integrazione con NotebookLM consente una sincronizzazione automatica dei contenuti tra piattaforme, rendendo più fluido il passaggio tra analisi, sintesi e produzione di contenuti. Gli utenti possono inoltre personalizzare fonti, tono e memoria del contesto, aumentando il controllo sull’output dell’IA. Questa novità segna un passo importante verso un utilizzo più strutturato e produttivo dell’intelligenza artificiale.
Ieri vi ho parlato del lancio di Google Stitch, ma naturalmente non potevo esimermi dal “farci un giro” e sottoporlo a qualcosa di impegnativo.
Usando un semplice prompt in cui chiedevo di creare qualcosa che fosse ispirato alla Kabbalah, ho ottenuto una serie di layout di interfaccia che combinavano sacro e moderno. Uno di questi è visibile in alto a sinistra nello screenshot, ed è quello che ho allegato poi in Gemini, chiedendo all’AI di sviluppare un’applicazione per l’esplorazione dei significati sacri delle 22 lettere ebraiche.
Gemini ha sviluppato, in React, l’applicazione che si vede a destra dello screenshot, completamente interattiva.
Un altro aspetto sicuramente interessante sono i suggerimenti che Stitch visualizza a seguito dello sviluppo, e che sono naturalmente ispirati all’idea di partenza.
Se non avete ancora provato questa meraviglia, o non l’avete ancora abbinata ai Canvas di Gemini, è arrivato il momento di farlo e creare l’applicazione (o le applicazioni) dei vostri sogni.
E se volete esplorare l’AI di Google e la potenza e versatilità di Gemini e NotebookLM, vi lascio il link al mio nuovo libro sull’argomento:
Leggendo un post di Axelle Malek (di cui vi lascio come sempre il link sotto) ho appena scoperto come attingere a una vera miniera d’oro visuale, ovvero le infografiche su Pinterest, per scoprire nuovi stili da dare in pasto a Gemini affinché ne estragga il “concept” e lo impieghi per rappresentare i miei dati.
In Pinterest non solo puoi sfogliare all’infinito i risultati della semplice ricerca “infografiche”, ma anche mettere nei “preferiti” quelli che ti piacciono di più o salvarle come file, seguire l’autore, oppure cercare altre infografiche dallo stile simile (vedi il menu nella terza immagine in basso).
Per il resto, vi lascio al post da cui sono partito, per scoprire altre interessanti strategie per il vostro lavoro sulle infografiche:
Google e OpenAI hanno presentato quasi in parallelo due aggiornamenti ai loro modelli di intelligenza artificiale con l’obiettivo di migliorare efficienza, velocità e qualità delle risposte. Google ha introdotto Gemini 3.1 Flash-Lite, un modello progettato per applicazioni su larga scala che offre costi molto ridotti per milione di token e prestazioni più rapide rispetto alla generazione precedente, rendendolo adatto a traduzioni massive, moderazione dei contenuti e automazioni in tempo reale. Parallelamente OpenAI ha rilasciato GPT-5.3 Instant, focalizzato sul miglioramento dell’esperienza conversazionale: risposte più naturali, meno premesse difensive e una riduzione significativa delle allucinazioni nei test interni. L’aggiornamento introduce anche una migliore integrazione tra ricerca web e ragionamento del modello, con risposte più pertinenti e sintetiche. Le due novità evidenziano una tendenza comune nel settore: rendere i modelli AI non solo più potenti, ma anche più economici, affidabili e adatti all’uso quotidiano da parte di sviluppatori, aziende e utenti finali.
I principali modelli di intelligenza artificiale — ChatGPT, Gemini, Claude e DeepSeek — sono stati sottoposti a Humanity’s Last Exam, un benchmark estremo progettato per valutare quanto siano vicini al livello di conoscenza degli esperti umani. Il test, pubblicato sulla rivista Nature e sviluppato dal Center for AI Safety insieme a Scale AI, comprende 2.500 domande di livello dottorale distribuite su oltre 100 discipline. A febbraio 2026 il miglior risultato è stato ottenuto da Gemini 3 Deep Think con il 48,4%, ancora distante dal circa 90% raggiunto dagli esperti umani nei rispettivi campi. I ricercatori sottolineano che, nonostante i rapidi progressi, superare questo benchmark non equivarrebbe automaticamente a raggiungere l’intelligenza artificiale generale (AGI). Lo studio riaccende quindi il dibattito su quanto tempo manchi davvero prima che l’IA raggiunga capacità paragonabili a quelle umane nella ricerca e nel ragionamento avanzato.
Nel mio libro “AI Art”, pubblicato a giugno dell’anno scorso, per chi volesse ottenere risultati veramente professionali suggerivo Midjourney come piattaforma in grado di offrire una qualità ineguagliabile (allora), anche se disponibile solo a pagamento.
Google ha appena aggiornato il suo modello grafico, e direi che Midjourney ha le ore contate (per fortuna i principi che espongo nel libro sono validi a prescindere dalla piattaforma).
Eccovi un esempio di immagine generata dal nuovo Nano Banana con questo prompt: “Ritratto fotorealistico di un guerriero nativo americano di circa 40 anni, con pelle ramata segnata dal sole e sottili linee d’espressione, capelli lunghi e lisci color nero corvino raccolti in una treccia, occhi profondi e contemplativi. Indossa abiti tradizionali in pelle scamosciata decorati con perline artigianali e piume naturali, dai toni terra e ocra. Luce calda dell’ora dorata proveniente da destra, bassa sull’orizzonte, che crea un contrasto morbido e un’illuminazione pittorica in stile Rembrandt, enfatizzando la texture della pelle e dei materiali. Scattato con Nikon Z9 e obiettivo 85mm f/1.4. Profondità di campo ridotta, sfondo sfocato di una prateria aperta con erba alta mossa dal vento.”
NotebookLM si evolve in silenzio rivelandosi ancora una volta come la una delle piattaforme di AI generativa più interessanti e utili per studio e ricerca
Gli ultimi aggiornamenti di NotebookLM sono stati descritti come fra i più significativi dal lancio, introducendo miglioramenti sia nelle capacità di analisi che nelle opzioni di creazione. Proverò a riassumervi le novità:
– Capacità di contesto aumentata: il sistema è stato ricostruito per elaborare una quantità di materiale sorgente otto volte superiore in una singola conversazione. Questo permette all’IA di consultare tutte le fonti contemporaneamente invece di selezionarne solo alcune parti.
– Memoria della conversazione: la memoria è diventata sei volte più lunga, consentendo interazioni complesse senza che l’IA dimentichi l’inizio della chat.
– Qualità delle risposte: miglioramento del 50% nella qualità delle risposte per le grandi raccolte di fonti, rendendole più nitide e specifiche.
– Il limite dei caratteri per le istruzioni personalizzate è passato da 500 a 10.000 caratteri (un aumento di 20 volte): NotebookLM diventa così un vero e proprio assistente di ricerca specializzato, personalizzabile in dettaglio nel tono, nel “modo di pensare” e nel formato delle risposte.
– Oltre al classico formato “Deep Dive”, l’Audio Overview offre ora tre nuove modalità per generare podcast dai propri documenti: Brief, un riassunto veloce di 1-2 minuti per comprendere rapidamente i punti salienti; Critique, in cui due host analizzano le fonti evidenziando punti deboli, lacune argomentative o prove mancanti e Debate, nel quale gli host assumono posizioni opposte su un tema estratto dalle fonti (utile per visualizzare diversi punti di vista quando i documenti non concordano tra loro). È inoltre possibile fornire istruzioni personalizzate specifiche anche per la generazione di questi file audio.
– Data Tables: una nuova funzione nel pannello Studio permette di creare tabelle di confronto strutturate estraendo dati direttamente dalle fonti. Queste tabelle sono esportabili in Google Sheets con un clic.
– Controllo creativo sui “visual”: per le infografiche e le slide è ora possibile scegliere l’orientamento (orizzontale, verticale o quadrato), il livello di dettaglio e utilizzare un prompt personalizzato per descrivere l’estetica desiderata (ad esempio, uno stile editoriale o minimalista). Inoltre, è ora possibile usare i prompt per modificare le slide.
– È ora possibile collegare i propri notebook direttamente all’app Gemini: i notebook possono essere utilizzati come fonti all’interno di Gemini o aggiunti ai Gem personalizzati, permettendo di utilizzare le fonti verificate di NotebookLM per compiti di scrittura creativa o analisi avanzata all’interno dell’ecosistema Gemini.
Fra due settimane sarà disponibile in tutte le librerie fisiche e online il mio nuovo manuale sull’ecosistema AI di Google, con capitoli dedicati proprio a NotebookLM, puoi già pre-ordinaro su Amazon:
Google amplia le capacità creative di Gemini introducendo modelli video predefiniti che permettono di trasformare foto o descrizioni testuali in clip pronte all’uso, riducendo la necessità di prompt complessi. La nuova sezione “Crea video” integra stili guidati e si collega alla funzione Ingredients to Video, ora compatibile anche con il formato verticale 9:16. La generazione video si basa sul modello Veo 3.1, con limiti giornalieri differenziati per i piani AI Plus, Pro e Ultra. In parallelo, Google chiarisce anche le soglie per la musica generata con Lyria 3, delineando un ecosistema creativo strutturato ma regolato da contatori precisi. L’obiettivo è consolidare Gemini come piattaforma completa per la produzione multimediale AI, bilanciando semplicità d’uso e controllo delle risorse.
Poco fa Gemini mi ha fornito il suo resoconto settimanale sulle ultime notizie di tecnologia, basato sulle mie istruzioni, e ho potuto farglielo “leggere” semplicemente facendo clic sull’icona dell’altoparlante, come fosse un podcast.
Anche in questo caso, come sempre, è l’efficacia del prompt che fa la differenza, e quello che ho usato per il test non è neanche tanto elaborato, eppure il risultato è già soddisfacente.
E voi, per cosa usate già o vorreste usare la pianificazione nel vostro chatbot abituale?
Lyria 3 è il modello di intelligenza artificiale più avanzato sviluppato da Google DeepMind per la generazione di musica. È stato rilasciato proprio oggi, 18 febbraio 2026, ed è integrato direttamente nell’app Gemini (e sul web), permettendo a chiunque (maggiorenni) di creare tracce musicali originali di 30 secondi in modo molto semplice. Il rollout è graduale, e inizialmente sarà disponibile nella versione su browser, poi nell’app mobile di Gemini. Principali caratteristiche di Lyria 3: – Trasforma prompt testuali in brani completi (testo + musica + voce) – Accetta anche immagini o video come input: Gemini genera una canzone che “si ispira” al mood o al contenuto visivo – Genera automaticamente i testi (non serve più scriverli a mano come nelle versioni precedenti) – Puoi controllare genere, stile, mood, tempo, tipo di voce, strumentazione… – Qualità audio dichiarata molto alta: meno artefatti rispetto a concorrenti tipo Suno, suono più naturale e complesso – Progettato per creazione originale: non imita letteralmente artisti esistenti (se metti un nome tipo “nello stile di Taylor Swift” ma lo prende come ispirazione generica mood/stile, non copia) – Ci sono filtri anti-copyright e watermark digitali per tutelare i diritti.
Secondo un rapporto del Google Threat Intelligence Group, gruppi APT (Advanced Persistent Threat, ossia organizzazioni di hacker altamente strutturate e spesso sponsorizzate da Stati, specializzate in attacchi mirati e di lunga durata) legati a Cina, Iran, Corea del Nord e Russia stanno sfruttando in modo sistematico il modello Gemini per potenziare le proprie operazioni cyber offensive. Tra i casi documentati figurano attori cinesi come APT31 e Temp.HEX, che avrebbero utilizzato l’AI per analisi di vulnerabilità, tecniche di Remote Code Execution e bypass dei firewall applicativi. L’iraniano APT42 avrebbe invece impiegato Gemini per accelerare lo sviluppo e il debugging di strumenti malevoli. Il report evidenzia anche malware AI-nativi come HonestCue, che genera payload C# fileless tramite API, e CoinBait, kit phishing costruito con strumenti di code generation. Oltre all’uso offensivo, Google segnala tentativi su larga scala di distillazione del modello, configurando un furto di proprietà intellettuale che alimenta la crescente corsa agli armamenti nell’AI.
Alla W. P. Carey School of Business dell’Arizona State University, nuovi strumenti di intelligenza artificiale stanno cambiando il modo in cui studenti e docenti affrontano lo studio e l’insegnamento.
Applicazioni come NotebookLM permettono di trasformare materiali didattici in podcast e risorse di studio multimodali, facilitando l’apprendimento flessibile.
I docenti Atif Ikram e Scott Emett hanno mostrato come bot personalizzati, avatar digitali e strumenti di “vibecoding” possano migliorare il coinvolgimento degli studenti e ridurre il carico operativo per i professori.
L’iniziativa rientra nell’AI Enhanced Teaching Initiative, che promuove un’adozione responsabile dell’AI secondo il principio di “Principled Innovation”.
L’esperienza evidenzia come i bot AI possano ampliare le possibilità pedagogiche senza sostituire il ruolo umano del docente.
Google ha presentato Agentic Vision, una nuova capacità integrata in Gemini 3 Flash che trasforma l’analisi delle immagini in un processo attivo e verificabile. A differenza della visione artificiale tradizionale, il modello adotta un ciclo Think-Act-Observe, generando ed eseguendo codice Python per ispezionare, ritagliare e analizzare porzioni specifiche delle immagini. Questa architettura riduce le allucinazioni e migliora l’accuratezza su contenuti visivi complessi come infografiche, tabelle e documenti tecnici. Agentic Vision è già sperimentabile tramite Google AI Studio e tramite le API Gemini disponibili anche su Vertex AI, aprendo nuovi scenari applicativi in ambito industriale, documentale e di controllo qualità.
Google annuncia un nuovo cambio di paradigma per la Ricerca, che passa dal modello “cerco e clicco” a un’esperienza sempre più conversazionale. Sui dispositivi mobile, gli utenti possono ora passare senza interruzioni da AI Overview alla modalità AI Mode, mantenendo il contesto delle domande come in una chat. Al centro di questa evoluzione c’è Gemini 3, che diventa il modello predefinito globale per le risposte AI nella Ricerca, migliorando precisione e gestione delle query complesse. Secondo Robby Stein, l’obiettivo è un’esperienza “fluida”, con risposte immediate e la possibilità di approfondire tramite dialogo. Il risultato è una Ricerca che privilegia continuità e interazione, riducendo il peso dei link senza eliminarli.
Google ha aggiornato i limiti di utilizzo dei modelli Gemini 3 nell’app Gemini, separando le quote tra le versioni Thinking e Pro, che prima condividevano lo stesso tetto giornaliero. La decisione nasce dal feedback degli utenti, che chiedevano maggiore chiarezza e controllo nella scelta del modello più adatto ai diversi compiti. Con il nuovo sistema, l’uso del modello Thinking non incide più sui limiti del Pro, consentendo una gestione più flessibile delle attività. Gli abbonati AI Pro ottengono ora 300 prompt/giorno per Thinking e 100 per Pro, mentre AI Ultra sale a 1500 prompt/giorno per Thinking mantenendo 500 per Pro. Anche gli utenti gratuiti beneficiano della separazione, sebbene con accesso più limitato.
Google e Apple hanno siglato un accordo pluriennale che porterà i modelli della famiglia Gemini a costituire la base dei Foundation Models di Siri. La nuova generazione dell’assistente vocale di Apple sfrutterà una versione personalizzata della tecnologia AI di Google, con debutto previsto nel corso dell’anno. La scelta conferma le indiscrezioni circolate da mesi e rappresenta una vittoria strategica per Google nel mercato dell’intelligenza artificiale generativa. L’intesa potrebbe rafforzare la posizione competitiva di Gemini rispetto a ChatGPT, mettendo sotto pressione anche OpenAI, già partner di Apple con Apple Intelligence. Restano ignoti i dettagli economici, anche se alcune stime parlano di un accordo da circa un miliardo di dollari l’anno.
Google ha introdotto una nuova funzione in Google Classroom che utilizza Gemini, il suo modello di intelligenza artificiale, per generare podcast didattici personalizzati. Gli insegnanti possono scegliere argomento, livello scolastico, obiettivi formativi e stile narrativo (dialogo, intervista, tavola rotonda) per creare lezioni audio destinate agli studenti. L’obiettivo è rendere l’apprendimento più accessibile e in linea con le abitudini della Gen Z, sempre più incline ai contenuti audio on-demand. Tuttavia, molti docenti esprimono dubbi sulla qualità e sull’accuratezza dei contenuti generati dall’AI, nonché sul tempo necessario per verificarli. La funzione è attualmente disponibile per gli utenti di Google Workspace for Education.
