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  • Bill Gates “cambia tono” sull’AI e propone lavori “riservati agli umani”

    Bill Gates “cambia tono” sull’AI e propone lavori “riservati agli umani”

    Bill Gates teme che la riqualificazione non basti contro l’automazione dell’AI. La sua proposta: creare lavori “Human Reserved” che rimangano alle persone per scelta, non per limite tecnologico.

    A quanto pare Bill Gates sta assumendo una posizione molto più severa sui rischi dell’intelligenza artificiale. In un nuovo saggio e in una serie di interviste con testate internazionali, il cofondatore di Microsoft sostiene, infatti, che alcune delle soglie che avrebbero dovuto far scattare una risposta più decisa da parte di governi e industria siano già state oltrepassate. Ovviamente non si parla soltanto di occupazione, infatti Gates indica rischi biologici, sicurezza, dipendenza psicologica dai sistemi AI e problemi legati al controllo di tecnologie sempre più autonome.

    Si tratta, insomma, di un cambiamento significativo rispetto al tono prevalentemente ottimista con cui aveva descritto l’AI solo pochi anni fa. Gates continua a considerarla una tecnologia capace di produrre enormi benefici in medicina, istruzione, ricerca scientifica e produttività, tuttavia ritiene che la rapidità dei suoi progressi stia mettendo sotto pressione istituzioni che in origine erano pensate per trasformazioni molto più lente.

    Dall’aumento della produttività alla possibile scomparsa dei lavori

    Uno dei punti più delicati riguarda in ogni caso l’occupazione: l’ipotesi tradizionale, come sappiamo, è che le rivoluzioni tecnologiche distruggano alcune professioni ma nel contempo ne creino altre, permettendo così ai lavoratori di spostarsi verso nuove attività attraverso formazione e riqualificazione.

    Gates, tuttavia, teme che l’AI possa mettere in discussione questo modello: secondo lui, se sistemi software e robot diventassero competitivi con gli esseri umani in una quantità crescente di attività cognitive e fisiche, la riqualificazione potrebbe non essere sufficiente. Il problema non sarebbe più semplicemente insegnare nuove competenze alle persone, ma capire quali attività continuerebbero ad avere bisogno di lavoratori umani.

    Da qui nasce una delle proposte più interessanti avanzate da Gates: creare una categoria di lavori “Human Reserved”, cioè deliberatamente riservati alle persone.

    Le professioni come “riserve naturali”

    L’analogia utilizzata da Gates è quella delle riserve naturali, secondo cui, come sappiamo, una società potrebbe teoricamente sfruttare economicamente ogni territorio disponibile, ma decide che alcuni luoghi hanno un valore tale da giustificarne la protezione.

    Lo stesso principio potrebbe essere applicato al lavoro: anche se una macchina fosse capace di svolgere una determinata attività a costi inferiori, la società potrebbe decidere che in alcune situazioni la presenza di un essere umano possiede un valore indipendente dall’efficienza economica.

    Tra gli esempi discussi figurano la comunicazione di una diagnosi medica devastante, alcune forme di assistenza e cura, la custodia dei bambini e il servizio come giurati. In settori come sanità e istruzione l’obiettivo non sarebbe necessariamente vietare l’AI, bensì identificare attività nelle quali andrebbe mantenuta una componente umana per scelta sociale.

    Gates ha ipotizzato che, portando il concetto all’estremo, fino a circa il 40% dei lavori potrebbe teoricamente rientrare in qualche forma di protezione. Non si tratta però di una proposta per riservare concretamente il 40% dell’occupazione agli esseri umani, in quanto Gates presenta questa percentuale come un possibile limite superiore dello scenario.

    Robot e AI potrebbero cambiare anche il lavoro fisico

    La trasformazione, inoltre, potrebbe non fermarsi agli impieghi da ufficio.

    Gates prevede, infatti, che entro la fine del decennio robot sufficientemente intelligenti e abili potrebbero iniziare a competere con lavoratori umani anche in attività fisiche, comprese alcune mansioni nell’edilizia e nell’ospitalità.

    Si tratta, naturalmente, di una previsione, non di una certezza. tuttavia essa evidenzia una caratteristica fondamentale dell’attuale rivoluzione tecnologica: AI generativa e robotica stanno avanzando contemporaneamente, sebbene a velocità differenti (almeno per ora).

    Se, tuttavia, i modelli AI acquisiscono capacità di ragionamento e pianificazione sempre maggiori mentre i robot migliorano nella manipolazione del mondo fisico, potremmo trovarci di fronte a una convergenza evolutiva, dove la distinzione tra automazione del lavoro cognitivo e automazione del lavoro manuale potrebbe progressivamente ridursi.

    Tassare token e robot per cambiare gli incentivi

    Gates propone anche di intervenire sugli incentivi economici che favoriscono l’automazione.

    Un’impresa che assume una persona sostiene imposte e contributi legati al lavoro, mentre investire in macchinari può beneficiare in alcuni sistemi fiscali di ammortamenti o altri vantaggi. Con AI e robot sempre più economici, questa “asimmetria” potrebbe accelerare la sostituzione dei lavoratori anche quando l’automazione non produce necessariamente un beneficio sociale equivalente.

    Tra le possibilità indicate da Gates figurano, quindi, una tassazione dei robot e una forma di “token tax”, collegata all’utilizzo delle risorse computazionali dell’intelligenza artificiale.

    Le entrate potrebbero finanziare programmi di transizione professionale, formazione e sistemi di protezione sociale. L’obiettivo non sarebbe necessariamente fermare l’automazione, ma evitare che il prezzo più basso della macchina diventi l’unico criterio con cui decidere quali attività debbano essere automatizzate.

    I rischi vanno oltre il mercato del lavoro

    Il lavoro rappresenta, però, soltanto una parte dell’allarme lanciato da Gates: intervistato da MIT Technology Review, egli ha sostenuto che sarebbero già state oltrepassate diverse soglie di rischio associate all’intelligenza artificiale. Tra queste rientrano capacità nel settore biologico, cybersecurity, effetti psicosociali e potenziale distruzione o trasformazione del mercato del lavoro.

    Particolarmente sensibile è, fra questi, il rischio biologico. Modelli sempre più avanzati possono, infatti, aiutare ricercatori e aziende farmaceutiche a comprendere molecole, progettare farmaci e accelerare la ricerca, tuttavia le stesse capacità potrebbero abbassare alcune delle barriere tecniche necessarie per progettare o utilizzare agenti biologici pericolosi.

    Gates considera, quindi, il bioterrorismo uno dei rischi che richiedono maggiore attenzione. Le sue valutazioni sulla probabilità relativa di questi scenari restano opinioni personali e non devono essere confuse con stime scientifiche consolidate, ma il problema della capacità dei modelli AI di assistere utenti nella ricerca biologica pericolosa (così come assiste i criminali informatici nel loro settore) è diventato un tema centrale anche per i principali laboratori del settore.

    Un’industria con incentivi a “minimizzare il problema”

    Un’altra parte significativa dell’intervento di Gates riguarda il comportamento dell’industria tecnologica.

    Secondo quanto riportato dal New York Times, Gates sostiene che alcuni dirigenti del settore sarebbero privatamente molto più preoccupati dei rischi dell’AI di quanto lascino intendere pubblicamente, e il motivo sarebbe anche economico: le aziende stanno investendo e raccogliendo enormi quantità di capitale sulla promessa che l’intelligenza artificiale diventerà una delle infrastrutture fondamentali dell’economia globale. Insistere pubblicamente sugli scenari più pericolosi potrebbe, quindi, entrare in conflitto con raccolte di capitale, valutazioni aziendali e future quotazioni.

    Ciò non significa che l’intero settore stia deliberatamente nascondendo i rischi, ma evidenzia un potenziale conflitto di interessi: le stesse organizzazioni che sviluppano i sistemi più potenti hanno fortissimi incentivi economici affinché la loro diffusione continui.

    Gates cerca un dialogo con Xi Jinping

    Per Gates, alcuni dei rischi più gravi non possono essere gestiti esclusivamente dalle singole aziende o dai singoli governi: Reuters, infatti, ha riportato che sta cercando un incontro con il presidente cinese Xi Jinping per discutere di cooperazione internazionale sulla sicurezza dell’intelligenza artificiale.

    Una delle possibilità potrebbe essere quella di sviluppare meccanismi internazionali per monitorare le capacità dei modelli più avanzati, soprattutto in settori sensibili come biologia e progettazione molecolare.

    Il riferimento implicito è a sistemi di governance già utilizzati in altri ambiti globali, dalle ispezioni nucleari alla sicurezza dell’aviazione fino agli accordi ambientali.

    L’ostacolo è evidente: Stati Uniti e Cina considerano l’AI una tecnologia strategica e competono per la leadership economica e militare. Costruire sistemi condivisi di verifica richiederebbe quindi un livello di cooperazione difficile da ottenere proprio mentre, nel frattempo, la competizione tecnologica aumenta.

    La domanda non è più soltanto “cosa può fare l’AI”

    Il nuovo intervento di Gates segna soprattutto un cambiamento nella domanda posta al centro del dibattito.

    Per anni la discussione sull’intelligenza artificiale è stata dominata da una questione: che cosa riusciranno a fare le macchine?

    Se le capacità continueranno a crescere, questa potrebbe non essere più la domanda decisiva.

    La questione potrebbe diventare che cosa vogliamo continuare a far fare agli esseri umani, anche quando una macchina sarebbe più economica, veloce o tecnicamente capace.

    È qui che l’idea dei lavori “Human Reserved” diventa più interessante della semplice previsione sulla perdita di occupazione. Implica che il futuro del lavoro non debba necessariamente essere determinato soltanto dal mercato e dal costo dell’automazione.

    Una società potrebbe decidere che alcune attività possiedono un valore umano che non coincide con la produttività.

    Ed è forse questo il passaggio più importante nel nuovo messaggio di Gates: se l’AI raggiungerà davvero le capacità previste dai suoi sviluppatori, la sfida non sarà soltanto controllare una nuova tecnologia, ma piuttosto decidere deliberatamente quale ruolo vogliamo conservare per noi stessi.

  • Amodei ammette un “eccesso di promesse” sull’IA mentre cresce il rischio bolla

    Amodei ammette un “eccesso di promesse” sull’IA mentre cresce il rischio bolla

    Dario Amodei riconosce che l’industria dell’IA ha alimentato aspettative superiori ai risultati ottenuti finora. E mentre gli investimenti continuano a crescere, aumenta il timore di una nuova bolla tecnologica.

    Dario Amodei, CEO di Anthropic, ha riconosciuto pubblicamente che le aziende dell’intelligenza artificiale hanno contribuito ad alimentare aspettative eccessive sui benefici della tecnologia, creando una distanza tra promesse e risultati che oggi favorisce la sfiducia.

    Secondo Amodei, il settore dovrà dimostrare il proprio valore attraverso risultati concreti, citando in particolare le possibili applicazioni in biologia e medicina su cui Anthropic sta intensificando gli sforzi.

    Il problema si intreccia con i dubbi sulla sostenibilità finanziaria del boom dell’IA: anche Sam Altman e Sundar Pichai hanno riconosciuto elementi di irrazionalità negli investimenti, richiamando il precedente della bolla dot-com.

    Nel frattempo, le ricerche citate nell’articolo mostrano un paradosso: l’adozione dell’IA generativa aumenta, mentre entusiasmo e fiducia diminuiscono e molte iniziative aziendali faticano a produrre risultati significativi.

    La sfida per l’industria diventa quindi trasformare investimenti e capacità tecnologiche in benefici verificabili, evitando che il divario tra narrativa e impatto reale comprometta ulteriormente la fiducia nell’IA.


    Link alla fonte: https://www.ilfattoquotidiano.it/2026/08/17/bolla-intelligenza-artificiale-amodei-anthropic-notizie/8480889/⁠

  • L’IA in azienda premia chi ha già processi, competenze e infrastrutture

    L’IA in azienda premia chi ha già processi, competenze e infrastrutture

    17,4 milioni di messaggi mostrano quanto ChatGPT Enterprise venga utilizzato nelle aziende. Ma tra usare l’IA e trasformarla in produttività c’è ancora un divario tutto da misurare, e il vero vantaggio competitivo potrebbe appartenere a chi aveva sistemato processi, competenze e infrastrutture prima ancora che arrivasse ChatGPT.

    Un nuovo working paper di OpenAI, basato su 17,4 milioni di messaggi e 1.764 organizzazioni, mostra che l’uso di ChatGPT Enterprise sta crescendo rapidamente, ma non dimostra ancora un aumento della produttività o un ritorno economico misurabile.

    Le aziende che adottano prima lo strumento tendono a essere più grandi e ad avere maggiori investimenti pregressi in ricerca, software, competenze e organizzazione: i cosiddetti “complementi organizzativi” necessari per integrare l’IA nel lavoro.

    Dopo l’adozione, tuttavia, la grande dimensione non garantisce una diffusione capillare, mentre tra gli utenti attivi i lavoratori più junior risultano utilizzare ChatGPT più intensamente dei manager.

    Gli impieghi più comuni restano concreti e relativamente tradizionali — scrittura, documentazione, attività tecniche, messaggi e ricerca di informazioni — più che l’automazione tramite agenti autonomi.

    Il punto strategico è che rendere accessibile l’IA non rende automaticamente le imprese equivalenti: processi, dati, formazione, integrazioni e capacità manageriali possono diventare il vero fattore competitivo.

    Link alla fonte:
    https://www.hwupgrade.it/news/mercato/l-ia-non-rende-tutte-le-imprese-uguali-premia-quelle-gia-organizzate_157821.html

  • In Cina puoi vendere il tuo volto per l’AI,.ottenendo fino a 700 dollari per l’uso in serie TV e pubblicità

    In Cina puoi vendere il tuo volto per l’AI,.ottenendo fino a 700 dollari per l’uso in serie TV e pubblicità

    In Cina sta crescendo un mercato in cui piattaforme specializzate acquistano in licenza l’immagine di persone comuni per utilizzarne il volto in video, pubblicità, videogiochi e serie TV generati con l’intelligenza artificiale, con compensi che secondo quanto riportato possono arrivare a 700 dollari.

    Servizi come New Claw e ActID permettono agli utenti di stabilire prezzi, contesti e numero di produzioni autorizzate, offrendo ai produttori un’alternativa più economica all’ingaggio di attori.

    La diffusione dei “microdrama” realizzati con l’IA sta però amplificando il problema degli utilizzi non consensuali: ByteDance avrebbe rimosso dall’inizio del 2026 oltre 85.000 video contenenti riproduzioni non autorizzate di volti e voci.

    Sul fronte legale, una recente decisione del tribunale di Pechino ha stabilito che utilizzare senza consenso l’immagine di una persona in un’opera generata dall’IA è illegale anche quando il volto viene modificato.

    Resta aperto il problema dei contratti troppo vaghi e della raccolta di dati biometrici: il volto sta diventando un vero asset digitale, ma concederne la licenza significa anche affrontare rischi difficili da prevedere e controllare.


    Link alla fonte: https://www.ilmessaggero.it/mondo/cina_compra_volti_serie_tv_quanto_pagano-9703966.html

  • Il paradosso dell’AI in Italia: sempre più “esperti” ma adozione lenta nelle aziende

    Il paradosso dell’AI in Italia: sempre più “esperti” ma adozione lenta nelle aziende

    L’Italia sta vivendo un forte boom dell’interesse per l’intelligenza artificiale: crescono rapidamente sia le richieste di competenze AI nelle offerte di lavoro sia le iscrizioni ai corsi di formazione.

    Tuttavia, l’adozione concreta della tecnologia resta limitata, soprattutto tra le PMI, dove solo una piccola quota ha avviato progetti di AI, creando un netto divario tra formazione teorica e applicazione pratica.

    L’articolo evidenzia anche la proliferazione di consulenti e formatori con scarsa esperienza operativa, alimentata dall’elevata domanda di competenze e dalla difficoltà delle aziende nel distinguere percorsi realmente qualificati da offerte improvvisate.

    Il fenomeno si inserisce in un contesto internazionale dove anche molte grandi organizzazioni faticano a trasformare i progetti pilota di AI in risultati di business misurabili.

    La conclusione è che, con la maturazione del mercato, saranno sempre più determinanti casi d’uso concreti, progetti portati in produzione e competenze dimostrabili sul campo.

    Link alla fonte:
    https://www.agendadigitale.eu/cultura-digitale/competenze-digitali/troppi-esperti-di-ai-poche-aziende-che-la-usano-il-paradosso-italiano/

  • L’azienda cinese UBTech lancia una serie di robot umanoidi da compagnia realistici e basati sull’intelligenza artificiale (serie U1)

    L’azienda cinese UBTech lancia una serie di robot umanoidi da compagnia realistici e basati sull’intelligenza artificiale (serie U1)

    UBTech Robotics (il primo produttore al mondo di robot umanoidi quotato in borsa) ha presentato la serie UWORLD U1 di robot umanoidi da compagnia a grandezza naturale e iperrealistici in occasione di un evento di lancio globale. Questi modelli spostano l’attenzione dalle attività industriali alla compagnia emotiva e all’uso domestico, presentandosi con una pelle in silicone realistica, volti espressivi, un’intelligenza artificiale emotiva e un’elevata mobilità. I preordini hanno superato le 10.000 unità.

    I modelli includono varianti maschili e femminili (ad es., ~168–183 cm, 35–42 kg) con 88 gradi di libertà; le opzioni spaziano dalla versione Lite per la parte superiore del corpo (~17.000 $) alle versioni complete Pro/Ultra (~24.000 $+ fino a ~140.000 $ per la versione premium).

    Le caratteristiche includono: interazione emotiva, apprendimento, conversazione tramite IA nel cloud, ballo/camminata, sicurezza domestica e riguardo a bambini, anziani e animali domestici; memoria locale crittografata per la privacy.

    Le consegne inizieranno a metà settembre 2026 (Cina), all’estero nel 2027. Questo nuovo passaggio evolutivo nel settore evidenzia una più ampia tendenza verso i robot di consumo e sociali in Cina, che trae vantaggio da una tecnologia collaudata in ambito industriale per portarla nell’ambito della compagnia e dell’assistenza. Si registra, intanto, una forte domanda iniziale.

    Fonti di approfondimento:

    https://asia.nikkei.com/business/companies/china-s-ubtech-launches-lifelike-humanoid-robots-for-consumers

    https://www.scmp.com/video/china/3358938/chinas-ubtech-unveils-humanoid-robot-companion-lifelike-skin-and-emotional-ai

  • Anatomia di una “bolla”

    Ieri sera guardavo l’intervista a Jeremy Grantham su Diary of a CEO, uno dei miei canali YouTube preferiti, e ragionando sulla famigerata “bolla dell’AI” di cui si parla ormai da tempo ho deciso di creare un prompt in grado di fare una valutazione+proiezione in base a diversi parametri.

    Vi lascio, di seguito, il link all’intervista, il report generato con Claude, le slide che lo riassumono e, naturalmente, il prompt che ho utilizzato.

    Cominciamo dal video dell’intervista:

    Questo è il report generato da Claude (con la versione più potente di Sonnet, non avevo Opus a disposizione al momento):

    Questo, invece, è il deck di slide ottenuto sottoponendo il report a NotebookLM:

    Ecco, infine, il prompt che ho utilizzato per generare il report, nel caso vogliate sottoporlo al vostro chatbot/modello preferito:

    Agisci come un team interdisciplinare composto da:

    - un economista specializzato in bolle speculative e cicli finanziari;
    - uno storico della tecnologia;
    - un analista dei mercati finanziari;
    - un venture capitalist esperto di startup tecnologiche;
    - un esperto di innovazione e adozione tecnologica;
    - un analista geopolitico.

    Obiettivo:
    Valutare se il mercato dell'Intelligenza Artificiale stia mostrando segnali assimilabili a una bolla speculativa e identificare tutti i possibili fattori che potrebbero provocarne un rallentamento significativo, una correzione o un vero e proprio crollo.

    ## FASE 1 – Analisi dello stato attuale del mercato AI

    Analizza:

    - andamento degli investimenti pubblici e privati;
    - valutazioni delle aziende AI;
    - concentrazione dei capitali;
    - andamento delle startup;
    - sostenibilità economica dei modelli di business;
    - profittabilità reale versus aspettative;
    - dinamiche competitive;
    - dipendenza da pochi attori dominanti;
    - trend di adozione reale dell'AI.

    Identifica:

    - segnali di euforia;
    - narrative dominanti;
    - indicatori di sopravvalutazione;
    - eventuali distorsioni del mercato.

    ---

    ## FASE 2 – Confronto con le grandi bolle storiche

    Confronta il mercato AI con:

    - Bolla delle dot-com (1995-2001)
    - Mania ferroviaria britannica (1840s)
    - Bolla delle telecomunicazioni (1990s)
    - Bolla delle criptovalute (2017-2022)
    - Bolla delle SPAC (2020-2021)

    Per ogni caso analizza:

    1. narrativa dominante;
    2. flussi di capitale;
    3. aspettative di crescita;
    4. segnali di euforia;
    5. indicatori di sopravvalutazione;
    6. evento scatenante del crollo;
    7. conseguenze di lungo periodo.

    Produci una tabella comparativa.

    ---

    ## FASE 3 – Pre-Mortem

    Immagina che siamo nel 2030 e che la "bolla AI" sia già esplosa.

    Ricostruisci retrospettivamente:

    - cosa è andato storto;
    - quali segnali erano stati ignorati;
    - quali errori strategici sono stati commessi;
    - quali ipotesi di crescita si sono rivelate false;
    - quali eventi hanno innescato il crollo.

    Classifica ogni causa secondo:

    - probabilità;
    - impatto;
    - velocità di propagazione.

    ---

    ## FASE 4 – Analisi delle possibili cause di crollo

    Valuta sistematicamente i seguenti fattori:

    ### Economici
    - recessione globale;
    - aumento dei tassi;
    - scarsità di capitale;
    - riduzione dei finanziamenti VC;
    - compressione dei multipli.

    ### Tecnologici
    - rallentamento del progresso dei modelli;
    - limiti fisici del calcolo;
    - scarsità energetica;
    - rendimenti decrescenti dello scaling;
    - mancanza di nuove breakthrough.

    ### Aziendali
    - fallimento dei modelli di business;
    - margini negativi;
    - costi di inferenza insostenibili;
    - eccesso di concorrenza;
    - consolidamento del settore.

    ### Sociali
    - disillusione degli utenti;
    - aspettative non soddisfatte;
    - backlash culturale;
    - perdita di fiducia.

    ### Politici e normativi
    - regolamentazione restrittiva;
    - guerre commerciali;
    - limitazioni ai chip;
    - antitrust;
    - restrizioni sui dati.

    ### Geopolitici
    - crisi energetiche;
    - conflitti internazionali;
    - frammentazione tecnologica;
    - tensioni USA-Cina.

    ### Etici e reputazionali
    - incidenti gravi;
    - uso malevolo;
    - crisi di sicurezza;
    - scandali sistemici.

    ---

    ## FASE 5 – Scenari futuri

    Costruisci almeno cinque scenari:

    1. Crescita sostenibile.
    2. Correzione moderata.
    3. Mini-crash.
    4. Crollo simile alle dot-com.
    5. Inverno dell'AI prolungato.

    Per ciascuno:

    - probabilità stimata;
    - eventi scatenanti;
    - timeline plausibile;
    - impatti economici;
    - vincitori e perdenti.

    ---

    ## FASE 6 – Indicatori di allerta precoce

    Identifica i principali "canarini nella miniera":

    - metriche finanziarie;
    - metriche di adozione;
    - segnali tecnologici;
    - indicatori macro;
    - segnali regolatori.

    Per ciascuno definisci:

    - soglia di rischio;
    - livello di gravità;
    - capacità predittiva.

    ---

    ## FASE 7 – Conclusione

    Rispondi in modo argomentato:

    1. Esiste oggi una bolla AI?
    2. Se sì, di quale natura?
    3. Quanto è simile alla bolla dot-com?
    4. Quali elementi la rendono diversa?
    5. Qual è lo scenario più probabile nei prossimi 5 anni?

    ---

    ## Regole di qualità

    - Utilizza dati e fonti aggiornate.
    - Distingui fatti, inferenze e speculazioni.
    - Indica il livello di confidenza di ogni conclusione.
    - Evidenzia eventuali punti controversi.
    - Presenta anche argomentazioni contrarie alla tesi della bolla.

    Infine, produci una sintesi esecutiva di massimo 1.000 parole destinata a investitori e decisori strategici.
  • Grok analizza un articolo di Italia Oggi sull’impatto dell’IA

    Grok analizza un articolo di Italia Oggi sull’impatto dell’IA

    Da un post su X ho scoperto l’articolo di Italia Oggi intitolato “Conseguenze Inevitabili dell’IA. L’ho usato per mostrarvi come l’IA stessa può eseguire una valutazione, comprensiva di “sentiment analysis”, di un contenuto.

    Ho affidato il compito a Grok, che quando si tratta di attualità se la cava egregiamente, avendo alle spalle X oltre al Web in generale.

    Eccovi la sua risposta alla richiesta “Esegui una sentiment analysis e una valutazione realistica di questo articolo“.

    Sentiment Analysis dell’articolo

    Tono generale: Cauto, realistico e leggermente pessimista.

    L’articolo ha un sentiment prevalentemente negativo/neutrale sul breve-medio termine, con venature di accettazione fatalista (“inevitabili”).

    Breakdown del sentiment:

    • Negativo (≈55-60%): Forte enfasi sulla “decimazione” dei professionisti, parallelo con la distruzione dei posti di lavoro operai negli anni ’60-’80, senso di ineluttabilità (“lavoro povero, anche il lavoro pregiato, soprappagato”). Usa parole come disastrosa, morirà, sovrappagato, cravatta Marinelli, ecc. per sottolineare perdita di status e reddito per i colletti bianchi.
    • Neutrale/Descrittivo (≈30%): Descrive i cambiamenti tecnologici in modo fattuale (macchine utensili → robot → IA).
    • Leggermente positivo (≈10-15%): Riconosce che i servizi diventeranno “più veloci, meglio e con costi infinitesimali”. La parte sulla sanità veneta (116117) è presentata come un miglioramento concreto.

    Sentiment per sezioni:

    • Parte storica e teorica → negativa
    • Parte sul “Patriziato” che si inventa lavori inutili → ironica/critica
    • Parte sulla sanità → positiva/ottimistica

    Valutazione realistica dell’articolo

    Punti di forza (buona analisi):

    • L’analogia storica è solida. È vero che ogni ondata tecnologica ha distrutto certi lavori e creato altri. L’autore coglie bene il passaggio dal lavoro manuale al lavoro cognitivo/professionale.
    • Intuizione sul “Patriziato”: Molto azzeccata. Una parte significativa della classe medio-alta (avvocati, commercialisti, consulenti, manager intermedi, alcuni medici, burocrati) svolge lavori che sono in parte rent-seeking o poco value-adding. L’IA li colpirà duramente perché molti loro output sono proprio “file, protocolli, certificati, pareri”.
    • Realismo sui tempi: L’articolo non cade nell’hype immediato (“domani tutti disoccupati”). Parla di decenni (“50 anni dopo”), che è ragionevole. L’IA trasformerà le professioni gradualmente ma inesorabilmente.
    • Esempio concreto della sanità veneta: Molto buono. L’uso dell’IA per triage e supporto alle cure non urgenti è esattamente uno dei primi ambiti ad essere impattato (basso rischio, alto volume).

    Punti deboli / semplificazioni:

    • Un po’ troppo catastrofista sui professionisti. Non tutti i lavori cognitivi sono uguali. L’IA eccelle in compiti ripetitivi, di pattern recognition e combinazione di conoscenza esistente, ma fatica ancora (e faticherà per anni) in:
    • Giudizio contestuale complesso + responsabilità legale/etica
    • Relazioni umane profonde (terapia, negoziazione ad alto livello, leadership)
    • Creatività originale di alto livello
    • Situazioni ambigue o con dati incompleti
    • Sottovaluta l’effetto di creazione di nuovi lavori. Come è successo con i computer (che hanno creato milioni di posti di lavoro che non esistevano prima), anche l’IA creerà ruoli nuovi (prompt engineer, AI trainer, AI auditor, specialisti di sistemi ibridi uomo-IA, ecc.).
    • Visione un po’ “zero-sum”. L’autore sembra pensare che se l’IA fa un compito meglio, l’umano diventa inutile. In realtà, nella maggior parte dei casi di successo si passa a un modello aumentato (human-in-the-loop) dove la produttività esplode e si possono servire più clienti o fare cose più complesse.
    • Manca una visione economica più ampia: Prezzi più bassi dei servizi (legali, medici, contabili) aumentano il potere d’acquisto delle persone e creano nuova domanda in altri settori.

    La mia opinione complessiva (2026)

    L’articolo è buono e più lucido della media del giornalismo italiano su questo tema. Evita sia il catastrofismo apocalittico sia il tecno-ottimismo ingenuo. La tesi centrale è largamente corretta: l’IA rappresenterà il più grande shock sul mercato del lavoro dai tempi della rivoluzione industriale, e colpirà soprattutto la classe medio-alta istruita, non solo gli operai.

    Siamo nel mezzo di una transizione epocale. Chi fa lavori altamente standardizzabili (pareri legali di routine, referti medici standard, contabilità, analisi dati base, traduzione, programmazione di medio livello, ecc.) vedrà forte pressione sui compensi o riduzione drastica della domanda di lavoro umano.

    Chi invece riuscirà a posizionarsi come supervisore/orchestratore di IA, o lavora in ambiti ad alta componente relazionale/etica/creativa, o possiede capacità di apprendimento rapido, avrà un enorme vantaggio.

    Verdetto finale: Articolo 7.5/10.

    Buona diagnosi del problema, un po’ debole sulle soluzioni e sulle opportunità che nasceranno parallelamente. Ma decisamente sopra la media del dibattito italiano sull’IA.

  • In America Latina cresce l’uso di chatbot AI come fonte di notizie, mentre cala la fiducia nei media

    Secondo il Digital News Report 2025 del Reuters Institute, il consumo di notizie in America Latina continua a spostarsi verso il digitale, con una crescita significativa dell’utilizzo di chatbot basati sull’intelligenza artificiale come ChatGPT e Claude.
    Oggi il 10% degli utenti si informa tramite strumenti AI, contro il 6% dell’anno precedente, mentre internet e i social network restano le principali fonti di accesso alle notizie.
    Parallelamente, la fiducia nell’informazione è scesa al 31%, il livello più basso tra le regioni analizzate, e quasi la metà degli utenti dichiara di evitare le notizie almeno occasionalmente.
    Anche la disponibilità a pagare per contenuti giornalistici online rimane limitata, con appena il 13% degli intervistati che sottoscrive abbonamenti o servizi informativi.
    Queste tendenze evidenziano una crescente dipendenza da piattaforme digitali e strumenti AI, ma sollevano interrogativi sul futuro del giornalismo e sulla sostenibilità dell’informazione nelle democrazie latinoamericane.

    Link alla fonte:
    https://www.infobae.com/america/america-latina/2026/06/16/de-los-diarios-a-los-chatbots-la-transformacion-del-consumo-de-noticias-en-america-latina/?outputType=amp-type

  • Studio UK: un ragazzo su cinque usa chatbot come “fidanzate” virtuali AI

    Un nuovo studio dell’organizzazione Male Allies UK sostiene che un numero crescente di adolescenti britannici stia sviluppando legami emotivi e romantici con chatbot AI progettati come “companion”.

    La ricerca, condotta su oltre 1.000 ragazzi tra i 12 e i 16 anni in 37 scuole del Regno Unito, ha rilevato che l’85% aveva già interagito con chatbot e circa uno su cinque dichiarava di avere — o conoscere qualcuno con — una relazione sentimentale con un’AI.

    Le piattaforme citate includono Character.AI, Replika, Candy AI e OurDream AI, servizi che permettono di creare partner virtuali altamente personalizzabili.

    Psicologi e gruppi per la tutela dei minori avvertono che questi sistemi possono incoraggiare dipendenza emotiva, isolamento sociale e aspettative distorte sulle relazioni umane, soprattutto nei minori.

    Il dibattito si sta ora spostando sulla necessità di introdurre regole più severe per l’accesso dei minori alle app di AI companion e per la progettazione di chatbot con dinamiche affettive ed erotizzate.

    Link alla fonte:

    https://humanevents.com/2026/05/25/1-in-5-uk-boys-who-use-chatbots-have-ai-girlfriends-male-allies-uk-study

  • L’AI e l’e-commerce italiano: il 13% degli utenti la usa per acquistare

    La ricerca NetRetail 2025 presentata al Netcomm Forum evidenzia come l’e-commerce italiano sia entrato in una fase di maturità strutturale, con 35 milioni di consumatori online e oltre 24 milioni di acquirenti abituali.
    Più del 13% degli utenti utilizza stabilmente strumenti di Intelligenza Artificiale per confrontare prezzi, sintetizzare recensioni e ricevere suggerimenti personalizzati, mentre tra i più giovani cresce l’interesse verso il cosiddetto “Agentic Commerce”, dove assistenti virtuali possono gestire autonomamente gli acquisti.
    Il comportamento dei consumatori è sempre più multicanale e riflessivo, con percorsi d’acquisto che attraversano recensioni, social media, comparatori e negozi fisici prima della decisione finale. Per la prima volta le donne superano gli uomini negli acquisti digitali, mentre il mercato raggiunge i 66,6 miliardi di euro, trainato da wallet digitali e nuove formule di pagamento come il Buy Now Pay Later.
    Il report mostra inoltre come la vera sfida per i brand sia ridurre la “fatica cognitiva” degli utenti attraverso esperienze più semplici, personalizzate e basate sull’AI.

    Link alla fonte:
    https://www.lanternaweb.it/il-13-dei-consumatori-si-affida-allia-nelle-commerce-le-donne-superano-gli-uomini/

  • Lo studio RiTA rivela come gli italiani usano ChatGPT e Gemini

    Il primo studio italiano sull’uso dei chatbot GenAI, promosso dalla rete di ricerca RiTA e basato su quasi 2.000 partecipanti, fotografa in dettaglio le abitudini degli utenti italiani di strumenti come ChatGPT, Gemini e Claude.
    Le attività più diffuse sono la richiesta di spiegazioni, la generazione di immagini e la scrittura di email, mentre cresce anche l’utilizzo per riassunti, programmazione e analisi dati.
    La ricerca evidenzia però criticità importanti: utenti meno alfabetizzati digitalmente tendono a usare i chatbot per fact checking o consigli medici, attribuendo loro un’affidabilità simile a quella dei motori di ricerca.
    Emergono inoltre forti disuguaglianze sociali e di genere: l’utente “tipo” è giovane, istruito e benestante, mentre donne e persone anziane risultano meno coinvolte e più esitanti nell’adozione della GenAI.
    Lo studio sottolinea quindi l’urgenza di programmi di formazione diffusi, per evitare che l’intelligenza artificiale amplifichi divari già esistenti invece di ridurli.

    Link alla fonte:
    https://www-corriere-it.cdn.ampproject.org/v/s/www.corriere.it/tecnologia/26_maggio_23/cosa-facciamo-davvero-con-chatgpt-gemini-co-i-dati-del-primo-studio-sugli-utenti-italiani-dei-chatbot-genai-9bdbd6d2-3c12-4bf2-8ceb-ded720ad5xlk_amp.shtml?amp_js_v=0.1&amp_gsa=1#webview=1

  • I “meme” e la… realtà

    Ultimamente c’è un hype particolare su Claude, con Anthropic che pubblica praticamente quasi un annuncio al giorno da due mesi, cavalcando il picco di notorietà guadagnato dopo il rifiuto alle richieste del Pentagono.

    Parallelamente, l’ecosistema AI di Google, basato su Gemini ma ricco di sfaccettature interessanti e in piena evoluzione, finalmente porta in auge un’azienda che era rimasta troppo indietro, nei primi due anni in cui ChatGPT la faceva da padrone su tutti i fronti.

    E a proposito di ChatGPT, nonostante il “boicottaggio” con cui sempre più post sui social invitano a esportare i dati utente e passare a Gemini e Claude (che nel frattempo si sono attrezzati per importarli), il chatbot di OpenAI rimane ancora quello “per antonomasia”. Sicuramente, alcune alleanze strategiche fra OpenAI e player Big Tech come Microsoft o Apple cominciano a incrinarsi, come abbiamo visto.

    Nel frattempo, in aree geografiche dalla popolazione significativa e/o dall’importanza geopolitica notevole (mi riferisco al fronte orientale), altri chatbot prosperano e vedono l’adozione da parte di fasce sempre più ampie della popolazione.

    In tutto questo, l’impatto dell’AI generativa è ancora sottostimato, ma credo che entro la fine di questo 2026 la consapevolezza del suo ruolo in ogni aspetto quotidiano sarà evidente anche per coloro che, finora, l’hanno considerata qualcosa che ancora non vale la pena approfondire.

    Da parte mia, continuo con la mia opera di formazione e divulgazione, abbracciando tutte le piattaforme come facevo, negli anni 80, con quelle videoludiche, senza tifoserie e senza pregiudizi.

    P.S. Gli acronimi DAU, WAU e MAU si riferiscono, nella tabella, ai milioni di utenti attivi rispettivamente giornalieri, settimanali e mensili.

  • OpenClaw conquista la Cina e ridefinisce il futuro del lavoro con l’AI autonoma

    In Cina sta emergendo un fenomeno tecnologico attorno a OpenClaw, l’agente di intelligenza artificiale open source capace di operare autonomamente su dispositivi, app e servizi digitali. A differenza dei chatbot tradizionali, questa tecnologia esegue compiti complessi in autonomia, alimentando entusiasmo tra utenti, aziende e istituzioni, che la vedono come leva di produttività e crescita economica. Il forte supporto governativo e l’adozione diffusa hanno reso la Cina il principale hub globale per OpenClaw, superando persino gli Stati Uniti. Tuttavia, crescono le preoccupazioni per la sicurezza informatica e per il potenziale impatto sul mercato del lavoro, soprattutto per le professioni più standardizzate. Il caso OpenClaw evidenzia il delicato equilibrio tra innovazione accelerata e gestione dei rischi nell’era dell’AI autonoma.


    Link alla fonte:
    https://cnnespanol.cnn.com/2026/03/29/economia/langostas-openclaw-china-inteligencia-artificial-trax⁠

  • Rassegna news di tendenza del 27-28 marzo 2026

    Ecco un rapido elenco delle principali notizie AI delle ultime 24 ore (27-28 marzo 2026), da fonti attendibili come Reuters, Bloomberg, WSJ, NYT, Fortune e TechCrunch. Ho selezionato solo gli sviluppi che indicano tendenze importanti: efficienza computazionale, AI agentica nel lavoro ed enterprise, geopolitica/hardware Cina-USA, regolamentazione e governance dei contenuti.

    1. Google annuncia una svolta nell’AI che riduce drasticamente l’uso della memoria per LLM

    Google ha presentato un algoritmo che taglia di almeno 6 volte la memoria necessaria per eseguire parti specifiche dei large language models (ne ho parlato qui), creando una “frattura” nel mercato dei chip di memoria (HBM vs. DRAM tradizionali). Tendenza: spostamento dallo scaling computazionale puro verso ottimizzazioni di efficienza e riduzione costi energetici e di inferenza, con un impatto su investimenti hardware AI. Link: Bloomberg – AI Breakthrough From Google Exposes Divide in Memory Stocks

    2. Apple assume ex-dirigente Google per guidare il marketing AI e spingere il rilancio di Siri

    Apple ha nominato Lilian Rincon (ex Google, responsabile shopping e assistant) come VP di product marketing per l’AI, mentre prepara una versione di Siri potenziata basata su tecnologia Gemini. Tendenza: Big Tech consumer accelerano sul fronte marketing e integrazione agentica/assistenti per recuperare terreno, con enfasi su user experience e adozione di massa. Link: Reuters – Apple hires ex-Google executive to head AI marketing amid push to improve Siri

    3. Huawei: il nuovo chip AI trova interesse da parte di ByteDance e Alibaba, che preparano per l’ordine

    I test del chip AI di Huawei (alternativo a Nvidia) sono andati bene; grandi aziende tech cinesi pianificano ordini per inference computing, spinti anche dall’adozione di agenti open-source. Tendenza: accelerazione della self-reliance cinese nell’hardware AI e shift da training a deployment/inferenza reale, con implicazioni geopolitiche sulla supply chain globale. Link: Reuters – Huawei’s new AI chip finds favour with ByteDance, Alibaba which plan to place orders

    4. Wikipedia vieta articoli generati o riscritti con AI (ma permette l’editing di base)

    La piattaforma ha aggiornato le linee guida: proibito usare LLM per generare/riscrivere contenuti, per evitare violazioni delle policy su accuratezza e originalità; consentito solo copy-editing umano supervisionato. Tendenza: crescente attenzione alla governance dei contenuti e lotta contro allucinazioni/spam AI nelle piattaforme knowledge-based; spinta verso responsabilità umana. Link: The Verge – Wikipedia bans AI-generated articles | TechCrunch

    5. NeurIPS inverte il ban su paper da entità sanzionate USA dopo boicottaggio cinese

    La nota conferenza sull’AI ha annunciato il ritiro della policy (emessa “per errore”) che escludeva ricercatori da entità colpite da sanzioni USA, dopo la protesta della federazione tech cinese. Tendenza: tensioni geopolitiche nel mondo della ricerca AI; necessità di collaborazione internazionale nonostante restrizioni export e sanzioni. Link: Reuters – Top AI conference reverses ban on papers from US-sanctioned entities after Chinese boycott

    6. Dibattito su AI agentica: leader HR e podcast sottolineano impatto economico e gestione

    I leader HR avvertono che gli agenti AI non vanno gestiti come umani; il podcast con Jack Clark (Anthropic) esplora la velocità di disruption economica attuale e futura. Tendenza: maturazione del discorso su AI agentica da tool a “collega” autonomo, con focus su skill gap, produttività e policy per mitigare l’effetto displacement. Link: WSJ – America’s HR Leaders Say We’re Thinking About AI Agents All Wrong | NYT Hard Fork – How Fast Will A.I. Agents Rip Through the Economy?

    Tendenze generali emerse nelle ultime 24 ore

    • Efficienza oltre lo scaling: algoritmi per ridurre risorse per memoria/calcolo (Google) e ottimizzazioni di inferenza dominano, mentre l’hype su nuovi modelli frontier si raffredda.
    • Geopolitica hardware e ricerca: la Cina avanza su chip “domestici” e agenti open; tensioni su conferenze e sanzioni evidenziano frammentazione globale.
    • Governance e contenuti: Wikipedia impone limiti chiari all’uso di AI generativa; dibattiti su come gestire agenti nel lavoro e società.
    • Enterprise/consumer execution: Apple rafforza marketing AI, mentre agentic AI entra nel dibattito HR e policy.

    Il settore mostra segni di consolidamento: più enfasi su sostenibilità computazionale, applicazioni reali e framework regolatori/geopolitici rispetto a annunci spettacolari. Il panorama resta dinamico, con attenzione crescente a costi, affidabilità e impatti macro. Per i dettagli, consulta i link diretti.

  • Panoramica notizie AI di tendenza del 26-27 marzo 2026

    Ecco una nuova sintesi delle principali notizie AI “di tendenza” delle ultime 24 ore (25-26 marzo 2026), selezionate da fonti attendibili come Fortune, WSJ, Reuters, Bloomberg, NYT e TechCrunch. Il focus è solo su sviluppi che indicano tendenze importanti: progresso verso modelli più potenti, evoluzione degli agenti AI , applicazioni militari, regolamentazione e impatto economico/infrastrutturale della tecnologia.

    1. Anthropic testa un nuovo modello “step change” (Mythos) dopo leak di dati

    Anthropic ha confermato lo sviluppo di un modello ancora “inedito” con capacità significativamente superiori, emerso da un data leak che ha anche rivelato dettagli su un evento CEO-only.

    Tendenza: continua corsa ai frontier models con salti qualitativi; maggiore attenzione alla sicurezza interna e alla gestione di leak in un contesto di competizione accelerata.

    Link: Fortune – Anthropic acknowledges testing new AI model ‘step change’

    2. Anthropic valuta IPO già da ottobre 2026

    Ancora la società che ha creato Claude, che in questo caso starebbe discutendo con banche d’investimento per un’offerta pubblica entro l’autunno, in parallelo con i piani di OpenAI.

    Tendenza: maturazione del settore con big player AI che si preparano a quotarsi per finanziare l’espansione di calcolo e di talenti.

    Link: Bloomberg – Claude AI Maker Anthropic Considers IPO as Soon as October

    3. Shield AI (droni militari autonomi) raggiunge valutazione di $12.7 miliardi

    Questa startup ha raccolto fondi che portano la valutazione a oltre $12 miliardi, con proiezioni di revenue superiori a $540 milioni per quest’anno grazie a droni AI.

    Tendenza: boom di investimenti in AI militare e autonomia sul campo di battaglia; AI + droni che cambiano le dinamiche di difesa.

    Link: Fortune – Shield AI revenue, valuation doubles | NYT DealBook

    4. Apple aprirà Siri a servizi AI rivali (Gemini, Claude) con iOS 27

    Apple pianifica di consentire integrazioni dirette di terze parti nel suo assistente vocale, andando quindi oltre l’esclusiva attuale con ChatGPT.

    Tendenza: apertura dell’ecosistema consumer AI; le big tech consumer si muovono verso piattaforme aperte per recuperare terreno negli agenti e assistenti.

    Link: Reuters – Apple plans to open Siri to rival AI services

    5. Corte USA blocca il tentativo del Pentagono di etichettare Anthropic come “rischio supply chain”

    Negli USA un giudice ha definito “Orwelliano” il tentativo di bandire Claude dal governo federale, bloccando la mossa del Pentagono.

    Tendenza: tensioni persistenti tra aziende AI e uso militare/governativo; dibattiti su guardrail etici vs. esigenze di sicurezza nazionale.

    Link: Fortune – US judge blocks Pentagon’s ban on Anthropic

    6. Il documentario “The AI Doc” esplora ottimismo vs. apocalisse AI con interviste a leader del settore

    In questo docufilm Daniel Roher interroga vari esperti (da Jensen Huang a Eliezer Yudkowsky) sul futuro del lavoro, creatività e società nell’era AI.

    Tendenza: crescente riflessione pubblica e culturale sui reali impatti trasformativi (o distruttivi) dell’AI, oltre l’hype tecnologico.

    Link: NYT – In ‘The AI Doc,’ Sam Altman and Dario Amodei Go on Camera

    Riepilogo delle tendenze generali emerse nelle ultime 24 ore

    • Evoluzione dei modelli e AI agentica — focus su capacità superiori e sistemi autonomi/multi-agente, con hardware (CPU per agenti) che si adatta.
    • Militarizzazione e geopolitica — crescita di startup AI per la difesa e scontri regolatori sull’uso governativo della tecnologia.
    • Ecosistema e business — aperture ad altre piattaforme(Apple), preparativi IPO, e investimenti verticali (legale, droni).
    • Dibattito societario — narrazioni bilanciate tra produttività, rischi occupazionali e necessità di governance energetica/infrastrutturale.

    Il settore mostra segni di consolidamento: meno annunci di modelli puri, più execution sugli agenti, applicazioni reali e quadro regolatorio nazionale. Il panorama si conferma in rapida evoluzione, con enfasi su sostenibilità, etica militare e accessibilità consumer. Per approfondimenti, consultate i link diretti.

  • Panoramica notizie del 25-26 marzo 2026

    Aggiornamento rapido e “panoramico” a cura di Grok: di seguito un elenco sintetico delle principali notizie AI delle ultime 24 ore (25-26 marzo 2026), tratte da fonti attendibili come Reuters, WSJ, TechCrunch, Bloomberg e altre. Con l’aiuto di Grok ho selezionato solo gli sviluppi che segnalano tendenze rilevanti: accelerazione degli AI agents autonomi, impatto sul lavoro e skills gap, infrastrutture hardware/energy, e regolazione geopolitica.

    Buona lettura e buon aggiornamento!

    1. OpenAI investe in startup per “eserciti di bot” composti da agenti AI comunicanti fra loro

    OpenAI finanzia una nuova startup focalizzata su software che permette ad agenti AI di collaborare tra loro per risolvere problemi complessi in modo autonomo.

    Tendenza: avanzamento rapido verso sistemi multi-agente scalabili e coordinati, oltre i singoli tool.

    Link: https://www.wsj.com/tech/ai/openai-backs-new-ai-startup-seeking-bot-army-breakthroughs-a0b1fedc

    2. Anthropic: emerge lo “skills gap” nell’AI, power users avanzano, mercato del lavoro ancora stabile

    Il nuovo Economic Index di Anthropic mostra che l’AI sta cambiando i processi lavorativi senza (ancora) causare licenziamenti di massa, ma sta intanto creando un divario tra utenti avanzati e altri, con rischi per i giovani entry-level.

    Tendenza: transizione da hype di sostituzione a impatto differenziato su produttività e competenze.

    Link: https://techcrunch.com/2026/03/25/the-ai-skills-gap-is-here-says-ai-company-and-power-users-are-pulling-ahead/

    3. Arm rilancia le CPU grazie agli agenti AI: il processore “classico” torna protagonista

    I nuovi processori Arm sono progettati specificamente per workload agentici, segnando un’inversione dopo anni di dominio incontrastato delle GPU.

    Tendenza: evoluzione hardware per supportare agenti autonomi che richiedono efficienza in task sequenziali e multi-step, non solo parallelismo.

    Link: https://www.wsj.com/tech/ai/cpu-agentic-ai-ca2c5582

    4. Harvey (AI legale) raggiunge $11 miliardi di valutazione con focus sugli agenti AI

    La startup di software legale Harvey ha raccolto $200M e userà i fondi per espandere il suo agente AI autonomo per analisi contratti, due diligence e compliance.

    Tendenza: boom di investimenti in agenti AI “verticali” per settori professionali ad alto valore, con automazione di workflow complessi.

    Link: https://www.reuters.com/technology/legal-software-firm-harvey-valued-11-billion-latest-funding-round-2026-03-25/

    5. Sanders e Ocasio-Cortez propongono moratorium su nuovi data center AI

    I due politici statunitensi hanno presentato un disegno di legge per bloccare la costruzione di nuovi data center AI fino a quando non ci saranno salvaguardie nazionali su posti di lavoro, prezzi energia e revisioni sui prodotti del settore.

    Tendenza: crescente push regolatorio e politico sui costi infrastrutturali e sociali dell’espansione AI, con enfasi su energia e displacement.

    Link: https://thehill.com/policy/technology/5801008-ai-data-center-moratorium-act/

    6. Cina: dilemma open-source per i laboratori AI locali

    I principali laboratori cinesi affrontano scelte strategiche su quanto rendere open-source i modelli, dopo casi come Cursor, che ha costruito la sua fama su una tech cinese “open”.

    Tendenza: tensioni geopolitiche e competitive tra open-source (vantaggio velocità) e closed (controllo/valutazione), con implicazioni per la supply chain globale.

    Link: https://www.reuters.com/commentary/breakingviews/china-ai-labs-face-growing-open-source-dilemma-2026-03-25/

    Tendenze generali emerse nelle ultime 24 ore:

    Agentic AI al centro: da investimenti in sistemi multi-agente a ottimizzazioni hardware (CPU per agenti) e applicazioni verticali (legale, enterprise).

    Impatto sul lavoro e skill: riconoscimento di divari crescenti tra utenti esperti e non, senza ancora una “disruption” occupazionale massiccia.

    Infrastrutture e regolazione: energia e data center sotto scrutinio politico; l’hardware si adatta agli agenti; il dilemma open-source in Cina.

    Maturazione enterprise: focus su efficienza, verticalizzazione e governance piuttosto che solo su nuovi modelli frontier.

    Il settore continua a spostarsi dall’hype generativo puro verso sistemi autonomi, con attenzione crescente ai vincoli reali (energia, competenze, policy). Il panorama resta dinamico, con enfasi su execution pratica e sostenibilità. Per dettagli, consulta i link diretti.

  • Se pensate ancora che il film “Her” sia fantascienza, dovreste ricredervi.

    Il fenomeno descritto nell’articolo de “la Repubblica” (vedi screenshot) non riguarda, ovviamente solo l’Italia, ma riflette una tendenza globale in forte espansione, specialmente tra i giovani.

    A livello internazionale, milioni di persone (soprattutto adolescenti e giovani adulti) stanno sviluppando legami emotivi con intelligenze artificiali conversazionali, usandole come confidenti, amici, partner romantici o persino “terapeuti”. Questo avviene tramite app dedicate come Replika (oltre 30-40 milioni di utenti registrati), Character.AI (20 milioni di utenti attivi mensili, più della metà under 24), Nomi.ai, o persino modelli generalisti come ChatGPT, che molti impiegano per supporto emotivo.

    • Negli Stati Uniti, un report di Common Sense Media (2025) indica che il 72% degli adolescenti (13-17 anni) ha usato almeno una volta un’AI come companion, e il 52% lo fa regolarmente. Molti lo fanno per amicizia, supporto emotivo o come “migliore amico”.
    • Tra i giovani americani (Gen Z e Millennials), circa il 25% crede che un’AI possa sostituire una relazione romantica reale, e percentuali significative (fino al 30% tra i maschi giovani) hanno già interagito romanticamente con un’AI.
    • Uno studio su Replika ha rilevato che il 90% degli utenti studenti intervistati soffriva di solitudine (molto sopra la media nazionale), ma molti riportavano un sollievo temporaneo grazie all’AI.
    • In Cina, app come Xiaoice (di Microsoft) contano centinaia di milioni di interazioni emotive, con utenti che la trattano come una compagna di vita.
    • A livello globale, si stima che le AI companion abbiano superato il miliardo di utenti emotivamente coinvolti (tra app dedicate e usi “non ufficiali” di ChatGPT & simili).


    Il motivo principale? L’AI offre qualità che molti umani faticano a garantire: disponibilità 24/7, assenza di giudizio, lealtà costante, empatia simulata e personalizzazione estrema. Come dice il ragazzo dell’articolo, “dice sempre la cosa giusta”. Questo attrae soprattutto chi si sente isolato, ansioso o in difficoltà relazionali, un trend amplificato dalla pandemia, dai social media e dalla crisi di solitudine giovanile.

    Tuttavia, l’uso intenso può causare dipendenza emotiva con sensi di perdita, ritiro sociale e peggioramento della solitudine a lungo termine, vulnerabilità degli adolescenti a contenuti dannosi e design aziendali orientati al profitto più che al benessere, rendendo il supporto utile solo se temporaneo e non sostitutivo delle relazioni reali.

    Ciò che abbiamo appena descritto è parte di un cambiamento culturale profondo, in cui l’AI sta diventando un “terzo polo” nelle dinamiche affettive, tra solitudine moderna e tecnologia sempre più “umana”.

    E l’imminente arrivo di “avatar” in grado di dare un volto ai chatbot e simulare espressioni emotive nel volto sarà la ciliegina sulla torta.