Google sta cambiando il modo in cui funziona Discover, il feed personalizzato che ogni giorno propone articoli, video e altri contenuti direttamente nell’app Google. Il sistema, già basato sulle abitudini dell’utente, diventa ancora più preciso grazie all’intelligenza artificiale: invece di lasciare che sia soltanto l’algoritmo a capire cosa ci interessa, potremo spiegargli direttamente quali contenuti vogliamo vedere.

La novità permette quindi di capire meglio anche come funziona Google Discover e, soprattutto, quali meccanismi utilizza per costruire il feed che compare sul nostro smartphone.

Come funziona Google Discover

A differenza della Ricerca Google, Discover non aspetta che sia l’utente a inserire una query. Il sistema prova invece a prevedere quali contenuti potrebbero essere interessanti sulla base delle informazioni e delle interazioni raccolte durante l’utilizzo dei servizi Google.

Il feed viene quindi costruito individualmente. Due persone possono aprire Discover nello stesso momento e trovare contenuti completamente diversi. Google utilizza i segnali legati alle attività dell’utente per capire quali argomenti privilegiare. Il sistema può quindi imparare progressivamente quali temi suscitano maggiore interesse e quali, invece, vengono ignorati.

Esistono già strumenti per chiedere di vedere più o meno contenuti relativi a determinati argomenti, ma finora la personalizzazione si è basata soprattutto su ciò che Google riusciva a dedurre dal nostro comportamento. Ed è proprio questo il punto che sta cambiando.

Ora possiamo spiegare a Google cosa vogliamo vedere

La nuova funzione introduce un approccio molto più diretto. Nei prossimi giorni, dall’app Google, sarà possibile indicare con parole proprie quali contenuti vogliamo trovare più spesso e quali preferiamo vedere meno.

L’opzione sarà raggiungibile dal menu con i tre puntini accanto ai contenuti di Discover. Una volta selezionata, comparirà un’interfaccia simile a una chat nella quale sarà possibile scrivere una richiesta.

Non sarà quindi necessario scegliere soltanto categorie predefinite. Potremo formulare indicazioni più specifiche, come chiedere idee per ristrutturare una cucina privilegiando soluzioni sostenibili oppure ricevere contenuti sui viaggi del fine settimana evitando quelli dedicati al campeggio.

L’intelligenza artificiale avrà il compito di interpretare la richiesta e trasformarla in preferenze per il feed.

Google mostrerà anche un riepilogo di ciò che ha capito. Se la personalizzazione non sarà corretta, sarà possibile aggiungere altre indicazioni e modificare la richiesta prima di applicarla. Una volta soddisfatti del risultato, il comando “Refresh your feed” aggiornerà Discover.

La cosa più interessante è che non si tratta soltanto di una modifica temporanea. Le preferenze rimarranno memorizzate e continueranno a influenzare i contenuti mostrati successivamente.

Google Discover impara ancora dalle nostre abitudini

La nuova funzione non significa che Google smetterà di osservare come utilizziamo Discover. Al contrario, il sistema continuerà a utilizzare i segnali già impiegati per personalizzare il feed. La differenza è che ora l’utente può intervenire direttamente.

È un passaggio importante perché permette di superare uno dei limiti dei sistemi di raccomandazione: l’algoritmo può osservare cosa facciamo, ma non sempre riesce a capire perché lo facciamo.

Con le nuove indicazioni testuali possiamo invece fornire un contesto molto più preciso. Per esempio, potremmo essere interessati alla tecnologia ma soltanto a determinati argomenti. Oppure potremmo voler leggere notizie di viaggio, ma soltanto relative a determinate destinazioni. Discover può utilizzare queste indicazioni insieme ai segnali già raccolti per rendere il feed più specifico.

Arrivano anche le Fonti Preferite

La personalizzazione non riguarda soltanto gli argomenti. Google sta introducendo anche il pulsante “Fonti Preferite”, che permette agli editori di offrire direttamente sui propri siti un comando per aggiungere quella fonte alle preferenze dell’utente.

In questo modo non sarà necessario uscire dalla pagina che si sta leggendo e cercare l’impostazione nelle applicazioni Google.

Una volta selezionata una fonte, i suoi contenuti potranno comparire con maggiore frequenza in Top Stories, AI Overviews e AI Mode.

Google ha già fatto sapere che gli utenti hanno selezionato oltre 600.000 fonti uniche attraverso questa funzione.

Anche Google News diventa più personalizzato

La stessa direzione riguarda anche Google News. Su Android, i briefing audio potranno essere personalizzati scegliendo gli argomenti che si desidera includere nel riepilogo quotidiano.

Il sistema continuerà a indicare le fonti e a fornire i collegamenti agli articoli completi, mentre i briefing potranno includere anche contenuti realizzati dagli editori coinvolti nel programma pilota di Google dedicato all’intelligenza artificiale applicata alle notizie.

In sostanza, Google sta cercando di rendere più personale l’intera esperienza di fruizione delle informazioni.

Google Discover cambia il modo in cui scopriamo le notizie

La nuova funzione rappresenta quindi un’evoluzione importante del funzionamento di Google Discover. Il feed continuerà a imparare dalle nostre attività, ma ora potremo anche correggere direttamente ciò che l’algoritmo ha imparato.

È una differenza sostanziale: invece di limitarci a scorrere un feed costruito automaticamente, possiamo iniziare a spiegare a Google quali argomenti ci interessano, quali contenuti evitare e quali fonti preferire.

La personalizzazione di Discover inizierà ad arrivare nell’app Google nei prossimi giorni. Google non ha ancora specificato nel dettaglio quali Paesi e lingue saranno coinvolti nella prima fase del rilascio.

Ogni volta che leggo le parole “successore spirituale” associate a un nuovo videogioco, un brivido di preoccupazione mi corre lungo la schiena. È un’etichetta che fissa un’asticella altissima nella mente dei fan storici, un traguardo spesso impossibile da raggiungere. E mettiamo subito le cose in chiaro: questo non è il nuovo capitolo di Marvel vs Capcom.

Tuttavia, dopo averci speso svariate ore su PS5, posso affermarlo con certezza: si tratta del miglior picchiaduro a squadre (o tag fighter, per i puristi del genere) che io abbia giocato negli ultimi anni. Sviluppato da Arc System Works e pubblicato da PlayStation, il titolo è disponibile su PC (tramite Steam ed Epic Games Store) e su PlayStation 5.

Ma cosa c’è esattamente in questo pacchetto?

Le basi: eroi e cattivi pronti alla rissa

Marvel Tōkon: Fighting Souls è, alla base, un picchiaduro 2D a squadre in formato quattro contro quattro. Questo significa che avrete la possibilità di selezionare il vostro dream team di eroi e cattivi attingendo da un roster di 20 personaggi, per poi lanciarli in epici scontri online contro altri giocatori o nelle diverse modalità per giocatore singolo.

L’offerta iniziale propone opzioni di allenamento e una personalizzazione di base dell’account: insomma, un pacchetto piuttosto standard ma estremamente solido.

Un’estetica nipponica che rigenera l’universo Marvel

Dove il titolo spicca in maniera dirompente è nella sua formidabile direzione artistica. Negli anni abbiamo visto innumerevoli giochi dedicati alla Casa delle Idee, dai tie-in cinematografici un po’ scialbi agli adattamenti più fedeli all’estetica dei comic americani.

Il team di Tōkon ha invece scelto di presentare l’universo Marvel attraverso una particolarissima lente giapponese, ridisegnando i personaggi con uno stile e un dinamismo che solo i maestri di Arc System Works potevano concepire. È stata una decisione brillante, capace di spazzare via del tutto quella “stanchezza da supereroi” che iniziavo a provare anche per i volti più noti.

Prendiamo Capitan America. Di base è un bravo ragazzo con uno scudo fantastico, ma qui sfoggia un look fedele e al contempo rinfrescato da piccoli dettagli, come le ali sull’elmetto o i pesanti stivali da battaglia abbinati a una giacca tattica. Tuttavia, è sui personaggi che vediamo meno spesso che questo approccio paga maggiormente. Goblin ne è l’esempio lampante: un concentrato di follia che striscia inquietantemente a terra per poi librarsi in modo minaccioso sul suo aliante.

Inoltre, l’estetica da fumetto retrò permea ogni angolo dell’interfaccia, con riquadri dinamici che circondano i menù e texture a puntini che richiamano la classica stampa a mezzatinta. Sono dettagli da veri nerd, ma rendono l’esperienza a schermo incredibilmente gioiosa e colorata.

Gameplay: accessibilità senza sacrificare lo spettacolo

È pad alla mano, però, che Tōkon si rivela una vera chicca. Il gioco fonde magnificamente gli elementi classici dei tag fighter vecchi di decenni con le tendenze più moderne del genere, abbassando la barriera d’ingresso senza mai sacrificare l’effetto “wow”.

C’è un prezzo da pagare per questa accessibilità? Sì. Il gioco non è frenetico o caotico come i classici alla Marvel vs Capcom 2. I movimenti possono sembrare a tratti più lenti, e il sistema di combattimento è stato chiaramente studiato per seguire una determinata filosofia. All’inizio, le combo base funzionano in modo simile per quasi tutto il cast, rischiando di far sembrare i personaggi un po’ troppo simili tra loro.

Fortunatamente, questa sensazione svanisce in fretta. I punti di forza individuali di ogni combattente aprono la strada a combo uniche e sorprendenti che, seppur meno libere e complesse rispetto ai titoli del passato, riescono a dare enormi soddisfazioni.

Il risultato è un gioco facilissimo da prendere in mano. Iniziate premendo pulsanti a caso per capire le basi, poi aggiungete il tasto dedicato agli assist per integrare gli attacchi di squadra, e in breve tempo vi ritroverete a concatenare mosse e abilità finali in modo naturale. A differenza di titoli come Street Fighter 6 o 2XKO, Marvel Tōkon offre un unico sistema di controllo universale che supporta in egual modo chi è alle prime armi e chi cerca la tecnica sopraffina. Tutti scalano la stessa, elegante gradinata.

Il caos calcolato dei match 4 contro 4

Un picchiaduro 4 contro 4 dovrebbe essere un disastro visivo illeggibile. E a volte lo è. Ma c’è un trucco: il caos non vi viene gettato addosso fin dal primo secondo.

La vostra squadra si sblocca gradualmente durante l’incontro (magari sfondando un muro con un avversario o perdendo un round), permettendovi di abituarvi all’azione. Di conseguenza, ogni partita costruisce un crescendo naturale verso il round finale, culminando in una spettacolare rissa totale.

Modalità per giocatore singolo e il comparto Multigiocatore

Per chi preferisce giocare da solo ci sono cinque episodi per giocatore singolo, ognuno incentrato su una squadra diversa. Completarli richiederà circa un’ora ciascuno: non sono particolarmente difficili, ma offrono belle sequenze animate e, soprattutto, sbloccano nuovi personaggi come ricompensa (vi ricordate quando i giochi facevano questo invece di vendervi tutto nello store?).

Tra le altre distrazioni troviamo l’Arcadia Rumble (una sorta di caotico party game) e una dura modalità sopravvivenza da 100 round, che premia i più tenaci con schemi di colori speciali per l’intero roster.

L’online resta comunque il vero cuore pulsante del gioco. Troviamo i classici match amichevoli e classificati, arricchiti dal tocco inconfondibile di Arc System Works: le lobby esplorabili, dove potrete muovere un avatar in versione “chibi” per avvicinarvi a dei veri e propri cabinati arcade virtuali e sfidare gli avversari. Molto apprezzata anche la presenza di una modalità Torneo direttamente nel menù principale, appoggiata all’infrastruttura ufficiale PlayStation, perfetta per chi vuole assaporare il lato competitivo comodamente da casa.

I problemi tecnici su PC e l’isolamento su console

Non si può ignorare che, al lancio, la versione PC abbia sofferto di gravi problemi di prestazioni, risultando a tratti ingiocabile. Giocando per questa recensione su PS5, gli scontri online contro gli utenti PC sono stati spesso disastrosi a causa dei pesanti rallentamenti.

Fortunatamente, disattivando il crossplay è stato possibile isolare la playerbase console e godere di un’esperienza online fluida e quasi impeccabile. Una recente patch sembra aver in gran parte arginato il problema su computer, ma riattivando il crossplay mi è capitato ancora di incontrare giocatori PC con grossi problemi di stabilità. È un ostacolo che, si spera, verrà limato del tutto col tempo.

Marvel Tōkon: che faccio, lo compro?

Se lo slegato dall’ingombrante eredità della serie Marvel vs Capcom, Marvel Tōkon è un videogioco formidabile. Spesso mi capita di rimpiangere l’estrema libertà e la folle complessità dei capitoli storici, ma forse questa nuova via è quella fisiologica e necessaria.

È un po’ come il passaggio dalla fotografia su pellicola a quella digitale. La pellicola richiedeva fatica, sacrifici e grande abilità manuale, ma garantiva risultati purissimi. Il digitale ha automatizzato molti processi e ridotto il rischio di errori, sacrificando un po’ di quella magia cruda in favore della totale accessibilità. I veterani dei picchiaduro si troveranno probabilmente nella stessa posizione dei nostalgici della pellicola. Tuttavia, abbassare la barriera d’ingresso e alleggerire alcune difficoltà storiche era il passo giusto da compiere.

Marvel Tōkon: Fighting Souls è un’aggiunta trionfale al panorama dei tag fighter, un titolo coraggioso che unisce una direzione artistica sbalorditiva a un sistema di combattimento esplosivo e divertente. Si è già guadagnato un posto fisso nelle mie serate di gioco, e credo proprio che ci resterà a lungo.

L’Enabot EBO Max è esattamente questo, anche se nasce con un’ambizione più ampia. È un robot domestico FamilyBotdi fascia alta, disponibile in Italia al prezzo di listino di 599 euro, pensato per chi vuole tenere d’occhio animali, familiari e ambienti anche quando è lontano da casa. Si rivolge a chi cerca una telecamera mobile con cervello proprio, non a chi vuole semplicemente una cam fissa più economica.

Va detto subito, senza girarci intorno: le funzioni ci sono tutte, sono ben eseguite, e l’uso quotidiano in casa restituisce un giudizio complessivo positivo. Ma il prezzo resta un ostacolo più alto di qualunque tappeto che il robot si trovi davanti.

Design e costruzione: un robot con un’anima (artificiale, ma convincente)

Diciamolo chiaramente: la scelta di dare a EBO Max due grandi schermi al posto degli occhi è la mossa di design più efficace di tutto il prodotto. Non sono semplici LED, ma display che riproducono espressioni, seguono il movimento di chi parla e riescono a comunicare stati d’animo con un’efficacia che sorprende, considerando che si tratta di un robot con le ruote.

Il corpo è in PC+ABS, misura 129x127x117 mm e pesa 750 grammi, quindi resta compatto e leggero abbastanza da poter essere spostato con una mano, anche se questo apre un problema di sicurezza di cui parliamo più avanti.

Il motore è un brushed gear motor che spinge il robot a una velocità regolabile tra 20 e 60 cm/s, con un rumore operativo dichiarato di 53 dB: non silenzioso, ma nemmeno fastidioso in un ambiente domestico normale.

Chi ama personalizzare i propri gadget troverà simpatici i quattro accessori estetici intercambiabili (tra cui corna da cervo e orecchie da coniglio), venduti separatamente in un Style Pack. Superficiale? Sì. Ma coerente con un prodotto che punta molto sulla componente affettiva, non solo su quella funzionale.

Navigazione e pattugliamento: qui emerge il vero valore aggiunto

La sezione più interessante, per chi non ha animali domestici e cerca un uso più orientato alla sorveglianza, è quella della navigazione. EBO Max utilizza V-SLAM, una tecnologia di mappatura visiva che permette al robot di orientarsi, tornare autonomamente al dock di ricarica e, soprattutto, di seguire percorsi predefiniti.

Nella pratica, si possono creare fino a 10 percorsi (fino a circa 20 metri ciascuno) che portano il robot da una stanza all’altra su singolo comando vocale o da app.

Nel periodo di ferie, con la casa vuota per giorni, questa funzione si è rivelata la più utile in assoluto: percorsi dedicati per controllare che le finestre fossero chiuse, che le piante non fossero in stato di sofferenza evidente, o semplicemente che non ci fossero ospiti indesiderati in giro per casa.

Il problema, e va detto senza sconti, è che EBO Max non gestisce dislivelli. L’altezza massima superabile è di 12 mm, la pendenza massima di 15°: un tappeto un po’ spesso, una soglia rialzata o un gradino minimo bastano per fermarlo.

Non è un limite nascosto nelle specifiche, ma va comunque messo in chiaro perché condiziona parecchio la scelta delle stanze da mappare.

Telecamera: la qualità immagine è il salto generazionale vero

Qui EBO Max fa valere il prezzo più alto rispetto al resto della gamma Enabot. Il sensore da 8MP registra in 4K (3840×2160 pixel), con un campo visivo ultra-wide di 131° e una visione verticale migliorata rispetto ai modelli precedenti del marchio.

La visione notturna è convincente, e le modalità creative (time-lapse, scatti da angolazioni basse, modalità ritratto) rendono il tutto godibile anche fuori dal contesto puramente di sorveglianza.

La differenza rispetto ai modelli entry level della gamma non è cosmetica: si passa da un video “sufficiente per capire cosa sta succedendo” a un video che si potrebbe davvero riguardare per il gusto di farlo, non solo per necessità.

Intelligenza artificiale: potente sulla carta, meno indispensabile nella pratica quotidiana

EBO Max monta un sistema di AI multimodale con memoria a lungo termine, in grado di riconoscere fino a 10 profili volto e 1 impronta vocale, imparare abitudini familiari e rispondere a comandi complessi impartiti in linguaggio naturale, attivabili dicendo due volte “EBO”.

La differenza rispetto ai modelli Enabot precedenti, che si appoggiavano a un’intelligenza artificiale puramente reattiva, è sostanziale: qui il robot pianifica, decide, e nel tempo si adatta a chi lo usa.

Sul piano dell’assistente vocale generico, però, la sensazione è meno entusiasmante di quanto il marketing suggerisca.

Chi ha già a disposizione soluzioni mature come Alexa+ o Gemini sullo smartphone difficilmente troverà in EBO Max un motivo valido per sostituirle: le risposte funzionano, ma restano un’opzione accessoria rispetto a strumenti più rodati.

Il vero valore emerge quando l’AI viene applicata a compiti operativi concreti: sapere se un anziano di casa ha assunto la terapia del mattino, ricevere un avviso in caso di caduta, oppure attivare un pattugliamento programmato durante un’assenza prolungata con istruzioni impartite a voce in un’unica frase.

Autonomia e batteria: numeri onesti, non da tenere in tasca

La batteria da 2.500 mAh garantisce, secondo i dati dichiarati e confermati nell’uso reale, tra 4 e 6 ore in standby o registrazione video e fino a 3 ore di movimento continuo. Il tempo di ricarica si attesta tra 3 e 4 ore.

Non sono numeri da smartphone flagship, ma è bene ricordare che si parla di un robot che si muove fisicamente in casa: l’autonomia va giudicata in relazione a questo, non paragonata a una action cam.

Il rientro automatico al dock quando la batteria scende funziona nella maggior parte dei casi, anche se non sempre EBO Max ritrova la strada con la stessa efficienza, soprattutto in ambienti particolarmente affollati di mobili od oggetti fuori posto.

Privacy e sicurezza: manca un dettaglio che pesa

Qui arriviamo al punto dolente, senza appello: EBO Max non ha un otturatore fisico né un tasto di spegnimento hardware per camera e microfono.

L’unica alternativa è la modalità Do Not Disturb programmabile, che spegne gli “occhi” (lo schermo) in fasce orarie scelte dall’utente, ma non è la stessa cosa di un blocco meccanico.

Sul fronte dei dati, Enabot dichiara che il riconoscimento facciale viene elaborato e conservato sul dispositivo stesso, non nel cloud, e lo storage locale (64GB integrati, 47GB disponibili, espandibile fino a 256GB con microSD) permette di usare il robot senza sottoscrivere alcun abbonamento.

Il servizio cloud esiste, ma resta opzionale, utile solo per l’accesso remoto ai filmati salvati.

Come si posiziona EBO Max nella gamma Enabot

Chi guarda al catalogo Enabot per la prima volta rischia di perdersi tra sigle simili, quindi vale la pena mettere le cose in fila. Alla base c’è l’EBO SE 2, proposto a un prezzo di lancio di circa 160 dollari: telecamera 2K, mobilità completa in casa, nessuna intelligenza artificiale evoluta. È l’ingresso più economico alla mobilità robotica, pensato più per la videosorveglianza casalinga di base che per la compagnia.

Un passo sopra si trova l’EBO Mini FamilyBot, lanciato a circa 170 dollari: stesso principio della SE 2, camera 2K, audio bidirezionale e attracco automatico, in un corpo più compatto pensato soprattutto per la sorveglianza di animali domestici in spazi piccoli.

L’EBO Air 2 Plus alza ulteriormente l’asticella con risoluzione 3K e una modalità AI Chat più evoluta rispetto ai modelli entry, restando comunque un gradino sotto EBO Max sia per intelligenza artificiale che per qualità video.

EBO Max si posiziona quindi come il modello più completo per chi vuole AI embodied, navigazione V-SLAM e 4Ksenza spendere il massimo. Sopra di lui c’è solo l’EBO X, il vero top di gamma a 999 dollari: più pesante (1,7 kg contro i 750 grammi di Max), con integrazione Alexa, otturatore fisico della camera e un’AI reattiva basata su modello linguistico esterno invece che embodied.

Sulla carta EBO X offre più controllo hardware sulla privacy, ma paga 400 dollari in più per un’intelligenza artificiale meno autonoma di quella di EBO Max: una scelta di posizionamento quantomeno singolare da parte di Enabot.

Verdetto, che faccio, lo compro?

Arriviamo al punto dolente: 599 euro per un robot companion non sono una cifra che si spende con leggerezza. Si tratta di un budget che in ambito smart home permette di acquistare più telecamere fisse di fascia alta, con qualità video comparabile e senza dover gestire i limiti di un dispositivo che si muove fisicamente per casa.

La verità è che EBO Max funziona meglio di quanto ci si aspetti, sia come strumento di sorveglianza attiva durante le assenze prolungate, sia come compagnia per animali domestici lasciati soli in casa.

La telecamera è nettamente superiore a quella dei modelli entry level del brand, la navigazione V-SLAM rende utile e non gimmick la mobilità, e l’intelligenza artificiale con memoria a lungo termine è un salto reale rispetto ai chatbot reattivi montati su altri robot della categoria.

Resta però un prodotto con limiti fisici precisi (dislivelli, tappeti spessi, assenza di otturatore hardware) che nessun aggiornamento software potrà mai risolvere.

Chi vive in un appartamento su un solo livello, senza tappeti troppo alti, con animali domestici o parenti anziani da monitorare a distanza, troverà in EBO Max uno strumento concreto e ben costruito, non solo un gadget divertente.

Chi invece cerca principalmente un assistente vocale intelligente farà meglio a guardare altrove: per quel compito specifico, EBO Max resta un’opzione secondaria rispetto a soluzioni già mature sul mercato.

E chi ha già una casa su più piani o piena di tappeti spessi dovrebbe pensarci due volte prima di affrontare una spesa che, va detto con chiarezza, non è affatto marginale.

Domande frequenti su Enabot EBO Max

Quanto costa Enabot EBO Max in Italia? Il prezzo di listino ufficiale è di 599 euro, acquistabile tramite il sito Enabot o su Amazon. Sono frequenti promozioni periodiche che abbassano la cifra effettiva di spesa.

Enabot EBO Max riesce a superare tappeti e gradini? No, o quasi. L’altezza massima superabile è di 12 mm e la pendenza massima di 15°, quindi tappeti spessi, soglie rialzate e gradini restano un ostacolo insormontabile per la sua mobilità.

Quanto dura la batteria di EBO Max in uso reale? La batteria da 2.500 mAh garantisce tra 4 e 6 ore in standby o registrazione video e fino a 3 ore di movimento continuo, con una ricarica completa che richiede 3-4 ore.

EBO Max funziona con Alexa o Google Home? No, EBO Max non offre alcuna integrazione con assistenti vocali smart home di terze parti. Per questa funzione, tra i modelli Enabot solo l’EBO X integra Alexa.

Meglio Enabot EBO Max o EBO X? EBO Max costa 400 dollari in meno e offre un’intelligenza artificiale embodied con memoria a lungo termine, più evoluta di quella reattiva di EBO X. EBO X resta preferibile solo a chi cerca l’integrazione Alexa e un otturatore fisico della camera per la privacy.

I dati raccolti da EBO Max (volti, voci) vengono inviati al cloud? Enabot dichiara che il riconoscimento facciale e vocale viene elaborato e conservato localmente sul dispositivo, non nel cloud. Il servizio cloud esiste solo come opzione a pagamento per l’accesso remoto ai filmati salvati.

Ci sono capolavori senza tempo che non smettono mai di far parlare di sé. Durante una serata ricca di annunci a sorpresa, CD Projekt Red ha svelato ufficialmente The Witcher 3: Wild Hunt – Remastered, un corposo rifacimento che aggiorna drasticamente il celebre gioco di ruolo d’azione.

La notizia migliore per la community? L’aggiornamento sarà completamente gratuito per tutti coloro che già possiedono il gioco base.

La data d’uscita è fissata per il prossimo 29 settembre 2026, giorno in cui il titolo approderà per la prima volta anche sulla nuova console Nintendo Switch 2 e sulla piattaforma Battle.net.

Come se non bastasse, a partire da questa sera le due storiche espansioni Hearts of Stone e Blood and Wine diventano gratuite per tutti i possessori del gioco base, rendendo l’offerta della saga dello Strigo ancora più ricca e accessibile.

Gameplay, combattimento e mod: tutte le novità della Remastered

Sviluppata in collaborazione con lo studio di supporto Yigsoft, questa nuova edizione non si limita a un semplice ritocco a texture e risoluzione, ma introduce una vera e propria revisione profonda delle meccaniche di gioco e del sistema di combattimento.

Tra le novità introdotte spiccano:

• Combattimento migliorato: Nuove animazioni per gli attacchi, mosse finali (finisher) inedite e una telecamera dinamica e adattiva durante gli scontri.
• Mobilità ed esplorazione: Miglioramenti nella reattività dei movimenti di Geralt, nella gestione a cavallo di Rutilia (Roach) e nel comportamento dell’intelligenza artificiale dei mostri.
• Albero delle abilità rivisto: L’albero dei talenti è stato ripensato per offrire maggiore libertà e flessibilità nella creazione delle build del personaggio.
• Sistema di Trasmogrificazione (Transmog): I giocatori potranno finalmente modificare l’aspetto estetico di armature ed equipaggiamenti senza dover rinunciare alle statistiche migliori.
• Modalità Foto espansa e Meditazione Immersiva: Un’esperienza visiva e d’atmosfera ancora più curata nei minimi dettagli.
• Supporto mod multipiattaforma: Arriva il pieno supporto cross-platform per le mod create dalla community, sia su console che su PC.

Primo sguardo a Songs of the Past: la nuova espansione in arrivo nel 2027

Accanto alla versione rimasterizzata, CD Projekt Red ha mostrato il primo trailer di debutto di Songs of the Past, la nuova espansione per The Witcher 3 in arrivo nel corso del 2027 (a ben dodici anni dal lancio del gioco base originale).

Il filmato ci porta all’interno di Letten, una regione inedita del Continente caratterizzata da fitte foreste lussureggianti e antiche tradizioni rurali.

Il dettaglio più affascinante? Letten è la terra natale di Ranuncolo (Dandelion), e la trama metterà a dura prova non solo il destino della regione di fronte a un male a lungo sopito, ma anche la storica e profonda amicizia che lega il bardo a Geralt di Rivia.

Sul fronte del gameplay, Geralt sfoggerà una nuova arma da mischia: una pesante catena d’argento, che richiama sia la sequenza vista nel trailer di The Witcher 4, sia l’iconico scontro con la Striga per conto di Re Foltest (presente nel primo racconto di Andrzej Sapkowski e nel prologo del primissimo videogioco del 2007).

Tra passato e futuro: la nuova era di The Witcher

Lo sviluppo di Songs of the Past è affidato allo studio esterno polacco Fool’s Theory (attualmente al lavoro anche sul remake del primo The Witcher in Unreal Engine 5), con dimensioni contenutistiche paragonabili a quelle dei precedenti DLC narrativi.

Si tratta di un ritorno inaspettato per un’opera del 2015, soprattutto considerando che i team principali di CD Projekt Red sono ormai concentrati a pieno ritmo sulla produzione di The Witcher 4 (la cui finestra di lancio è stimata per il 2028), mentre veterani storici del team originale hanno fondato nuove realtà come Rebel Wolves con il loro promettente The Blood of Dawnwalker.

Con la presenza confermata dell’espansione alla Gamescom di questa settimana, non resta che attendere per scoprire se questo nuovo capitolo riuscirà a ricatturare l’incredibile magia che ha reso immortale la terza avventura di Geralt di Rivia.

Il mal d’auto potrebbe essere più frequente o intenso a bordo di alcune auto elettriche. Non è una conseguenza diretta del motore a batteria, ma di alcune caratteristiche della guida elettrica che possono modificare il modo in cui il cervello interpreta accelerazioni e decelerazioni.

La condizione è conosciuta in medicina come cinetosi e nasce soprattutto quando le informazioni ricevute dagli occhi non coincidono con quelle rilevate dall’orecchio interno, che gestisce l’equilibrio.

È il motivo per cui un passeggero può iniziare a sentirsi male durante un viaggio. Gli occhi vedono un abitacolo apparentemente fermo, mentre il sistema vestibolare registra curve, accelerazioni e frenate. Il cervello deve quindi gestire informazioni che non coincidono e possono comparire nausea, vertigini, sudorazione fredda e malessere. Con le auto elettriche alcune di queste condizioni possono diventare più evidenti.

Il silenzio delle auto elettriche può confondere il cervello

Uno dei cambiamenti più evidenti rispetto alle automobili con motore termico riguarda rumore e vibrazioni.

Un’auto elettrica è generalmente molto più silenziosa e trasmette meno vibrazioni all’abitacolo. Per il conducente questo non rappresenta necessariamente un problema, perché chi guida conosce la traiettoria e può anticipare accelerazioni, curve e frenate. Il passeggero, invece, deve semplicemente reagire ai movimenti dell’auto.

Un’accelerazione improvvisa accompagnata da un abitacolo molto silenzioso può quindi fornire al cervello meno segnali anticipatori rispetto a quanto avviene su una vettura tradizionale. Il corpo percepisce il movimento, ma alcuni degli stimoli normalmente associati a quel movimento sono ridotti.

Secondo quanto riportato nella fonte, alcuni studi hanno rilevato una possibile maggiore intensità della cinetosi sulle auto elettriche, con differenze comprese tra il 10 e il 30% in determinate condizioni. Non significa che un’auto elettrica provochi automaticamente nausea, ma che alcune sue caratteristiche possono favorire il disturbo in determinate persone.

Il problema può essere maggiore sui sedili posteriori

Anche la posizione all’interno dell’auto continua ad avere un peso importante. Il sedile posteriore può risultare particolarmente problematico, soprattutto quando si percorrono strade tortuose caratterizzate da continue variazioni di direzione, accelerazioni e frenate.

Il passeggero che non può osservare facilmente la strada ha infatti meno possibilità di anticipare ciò che sta per accadere. A questo si aggiunge un’altra caratteristica delle auto elettriche: la frenata rigenerativa.

Quando è particolarmente intensa, il semplice rilascio dell’acceleratore può provocare una decelerazione significativa. Nelle modalità di guida basate sul cosiddetto One Pedal, per esempio, l’auto può rallentare sensibilmente senza che il conducente debba premere immediatamente il pedale del freno.

Chi guida conosce perfettamente questa risposta. Il passeggero, invece, può percepirla come un rallentamento improvviso.

E la situazione può diventare ancora più fastidiosa se durante il viaggio si guarda uno smartphone o un altro schermo, perché gli occhi ricevono ancora meno informazioni utili sul movimento dell’auto.

La coppia istantanea può aumentare la sensazione di nausea

C’è poi un altro elemento caratteristico della propulsione elettrica: la coppia disponibile immediatamente.

Un motore elettrico può fornire una risposta molto rapida all’acceleratore senza dover aumentare progressivamente il regime di rotazione come avviene in un motore termico. Il risultato è una spinta che può arrivare rapidamente.

Per il conducente può essere una delle caratteristiche più piacevoli di un’auto elettrica. Per il passeggero, soprattutto se non è abituato, può invece rappresentare uno stimolo improvviso.

Il problema può essere ancora più evidente sulle vetture particolarmente potenti, dove la risposta dell’acceleratore può produrre accelerazioni molto rapide.

Per questo alcuni costruttori permettono di modificare la risposta della vettura attraverso modalità di guida differenti. Le impostazioni Eco o Chill, quando disponibili, possono rendere più progressiva l’erogazione e ridurre l’intensità della frenata rigenerativa. L’obiettivo è semplice: rendere il movimento più prevedibile e fluido.

I costruttori stanno cercando nuovi rimedi

Il problema della cinetosi non riguarda soltanto la taratura dell’acceleratore. La ricerca sta valutando anche soluzioni in grado di fornire al cervello informazioni aggiuntive sul movimento dell’auto. Tra quelle considerate ci sono illuminazione ambientale, segnali acustici e micro-vibrazioni integrate nei sedili.

Il principio alla base è sempre lo stesso: ridurre la differenza tra ciò che gli occhi vedono e ciò che il sistema vestibolare percepisce.

In futuro l’auto potrebbe quindi cercare di anticipare al passeggero ciò che sta per succedere, fornendo segnali prima di una curva, di un’accelerazione o di una frenata. Ma potrebbe esserci anche una soluzione molto più semplice: l’abitudine.

Il cervello è in grado di adattarsi a nuovi stimoli. Con il tempo, chi utilizza regolarmente un’auto elettrica può imparare a interpretare in modo diverso le accelerazioni e le decelerazioni tipiche di questo tipo di vetture.

Il mal d’auto, quindi, non è necessariamente un nuovo problema delle elettriche. È piuttosto una conseguenza possibile di un’esperienza di movimento diversa, nella quale silenzio, risposta immediata del motore e frenata rigenerativa modificano gli stimoli a cui il nostro cervello era abituato.

E per alcuni passeggeri potrebbe essere sufficiente cambiare modalità di guida, ridurre la rigenerazione o semplicemente abituarsi alla nuova esperienza per rendere il viaggio molto più piacevole.

Apple alza ancora l’asticella nel segmento dei desktop professionali con il nuovo Mac Studio, disponibile con i chip M5 Max e M5 Ultra. L’obiettivo è chiaro: offrire una macchina capace di gestire carichi di lavoro estremamente pesanti, soprattutto nell’ambito dell’intelligenza artificiale eseguita direttamente sul dispositivo, senza dipendere necessariamente dal cloud.

Il nuovo Mac Studio arriva con una dotazione hardware decisamente più potente rispetto alla generazione precedente. Si parte da 128 GB di memoria unificata con M5 Max e si arriva fino a 512 GB con M5 Ultra, mentre la banda di memoria raggiunge 1,2 TB/s. Apple punta così soprattutto su sviluppatori, creator, data scientist e professionisti che lavorano con modelli AI, video ad alta risoluzione, rendering 3D e grandi quantità di dati.

M5 Max e M5 Ultra: due livelli di potenza molto diversi

Il nuovo Mac Studio con M5 Max integra una CPU fino a 18 core e una GPU fino a 40 core. La GPU include Neural Accelerator direttamente nei suoi core, una soluzione pensata per accelerare le operazioni legate all’intelligenza artificiale.

La memoria unificata arriva fino a 128 GB, mentre la banda raggiunge 614 GB/s. Per chi lavora con software professionali, Apple parla inoltre di una GPU fino al 50% più veloce rispetto alla generazione precedente.

Il modello più estremo è invece quello equipaggiato con M5 Ultra. In questo caso troviamo una CPU fino a 36 core e una GPU fino a 80 core, oltre a 512 GB di memoria unificata e una banda di memoria di 1,2 TB/s.

È soprattutto quest’ultimo dato a rendere il Mac Studio interessante per l’AI locale. Una quantità così elevata di memoria permette infatti di caricare ed eseguire direttamente sulla macchina modelli linguistici di grandi dimensioni, evitando di trasferire continuamente i dati a server remoti.

Il nuovo Mac Studio punta tutto sull’AI on-device

È proprio l’intelligenza artificiale il principale terreno di scontro della nuova generazione. Con M5 Max, Apple dichiara prestazioni AI fino a 3,9 volte superiori rispetto al Mac Studio con M4 Max. Con M5 Ultra il salto arriva invece fino a 4,3 volte rispetto a M3 Ultra e fino a 9,8 volte rispetto alla precedente generazione con M1 Ultra.

Il vantaggio non riguarda soltanto la velocità. L’esecuzione on-device permette di mantenere i dati localmente, un aspetto particolarmente importante quando si lavora con informazioni sensibili o con modelli proprietari.

Apple ha inoltre introdotto Core AI, un framework pensato per sviluppare, eseguire e distribuire modelli di intelligenza artificiale sui propri chip. A questo si aggiunge MLX, il framework open source ottimizzato per l’ecosistema Apple, che consente di eseguire, addestrare e ottimizzare modelli direttamente sul Mac.

Il Mac Studio può inoltre essere utilizzato insieme ad altri Mac Studio attraverso un cluster Thunderbolt 5. Quattro sistemi possono creare un pool di memoria condivisa e ottenere prestazioni di inferenza AI fino a tre volte superiori rispetto a una singola macchina.

Non è soltanto una macchina per l’intelligenza artificiale

Nonostante l’enfasi sull’AI, Mac Studio rimane soprattutto una workstation destinata ai flussi di lavoro professionali. Con M5 Max, la GPU fino a 40 core offre supporto al ray tracing con accelerazione hardware di terza generazione. Questo permette di gestire più rapidamente illuminazione, riflessi e ombre nei progetti 3D e VFX.

Per chi lavora nel video c’è poi il media engine dedicato, con accelerazione hardware per H.264, HEVC, ProRes e AV1. Apple cita anche la possibilità di lavorare con filmati 8K non compressi e con più stream video contemporaneamente.

Con M5 Ultra il livello sale ulteriormente. Il media engine dispone del doppio dei blocchi di codifica e decodifica rispetto a M5 Max e permette di riprodurre contemporaneamente fino a 33 stream ProRes 422 8K a 30 fps.

Per un professionista del video, quindi, il Mac Studio non è semplicemente un computer pensato per sperimentare con l’AI: è una workstation completa che può gestire montaggio, color grading, VFX e rendering insieme ad attività di intelligenza artificiale.

SSD più veloce e Thunderbolt 5

Apple ha aggiornato anche la parte dedicata all’archiviazione. Il nuovo Mac Studio utilizza un’architettura SSD basata su PCIe Gen 6, con prestazioni fino al doppio rispetto alla generazione precedente.

La connettività comprende inoltre Thunderbolt 5, con una banda fino a 120 Gbps. È una caratteristica particolarmente interessante per chi utilizza unità SSD esterne molto veloci, chassis PCIe e sistemi di espansione professionali.

Per la prima volta su Mac Studio arrivano anche Wi-Fi 7 e Bluetooth 6, mentre il computer può gestire fino a otto monitor esterni oppure fino a quattro Studio Display XDR alla risoluzione 5K e 120 Hz.

Mac Studio arriva con macOS 27

Il nuovo hardware viene accompagnato da macOS 27 Golden Gate, che porta con sé nuove funzioni di Apple Intelligence e una serie di miglioramenti all’interfaccia e alle applicazioni.

Apple Intelligence entra anche nei flussi di lavoro quotidiani, con nuove possibilità di automazione, personalizzazione e gestione delle informazioni. Il sistema operativo diventa quindi una parte importante dell’esperienza del nuovo Mac Studio, soprattutto considerando quanto Apple stia spingendo sull’integrazione tra hardware e AI.

Prezzi e disponibilità

Il nuovo Mac Studio con M5 Max parte da 3.049 euro, mentre la versione Education parte da 2.799 euro. Il modello con M5 Ultra parte invece da 6.699 euro, che diventano 6.209 euro per il settore Education. Le configurazioni con 512 GB di memoria unificata saranno disponibili dalla fine di ottobre.

Gli ordini sono aperti dal 25 agosto, mentre le consegne e la disponibilità nei negozi partiranno dal 22 settembre.

Il nuovo Mac Studio rappresenta quindi una delle proposte desktop più estreme di Apple. La vera novità non è soltanto la potenza dei nuovi chip M5, ma la possibilità di utilizzare grandi modelli AI direttamente sul computer, sfruttando quantità di memoria che fino a poco tempo fa erano difficili da trovare su una workstation compatta.

Apple rinnova il Mac mini con una generazione completamente nuova di processori. Arrivano i chip M6 e M5 Pro, insieme a un aggiornamento che porta il piccolo desktop dell’azienda verso un utilizzo sempre più orientato all’intelligenza artificiale on-device.

Il nuovo Mac mini mantiene il suo formato compatto, ma aumenta sensibilmente le prestazioni. Con M6, Apple dichiara fino a 4 volte più velocità nell’elaborazione AI, mentre CPU, grafica e archiviazione fanno un ulteriore passo avanti rispetto alla precedente generazione. Il modello con M5 Pro si rivolge invece soprattutto ai professionisti che hanno bisogno di maggiore potenza per video editing, rendering, sviluppo e modelli AI locali.

La novità non riguarda però soltanto i processori. Apple ha aggiornato anche connettività, memoria, porte e gestione dei carichi di lavoro AI, trasformando Mac mini in una macchina pensata anche per rimanere sempre attiva e gestire agenti artificiali direttamente sulla scrivania.

Mac mini M6: più potenza per l’AI

Il modello più interessante per capire la direzione presa da Apple è quello con M6. Il nuovo chip integra una CPU a 12 core e una GPU a 12 core. Rispetto alla generazione precedente, entrambi guadagnano due core. La GPU introduce inoltre, per la prima volta su Mac mini, Neural Accelerator in ogni core, una soluzione pensata per aumentare le prestazioni nei carichi di lavoro legati all’intelligenza artificiale.

Secondo Apple, questo permette di ottenere prestazioni AI fino a 4 volte superiori rispetto al Mac mini con M4, mentre le prestazioni grafiche possono arrivare a essere il doppio. I due Neural Engine a 16 core, invece, offrono fino al doppio delle prestazioni rispetto alla generazione precedente.

Anche la memoria assume un ruolo importante. Mac mini M6 parte da 16 GB di memoria unificata e può arrivare a 32 GB, con una banda di memoria fino a 170 GB/s.

Il risultato è una macchina che può gestire direttamente sul dispositivo attività che fino a poco tempo fa richiedevano maggiore potenza o il ricorso a servizi cloud. Apple cita, per esempio, l’esecuzione di modelli AI locali, l’elaborazione delle immagini e la creazione di agenti capaci di automatizzare determinate attività.

Quanto è veloce il Mac mini M6?

Apple fornisce anche alcuni confronti più concreti. Con LM Studio, l’elaborazione dei prompt degli LLM può essere fino a 13,5 volte più veloce rispetto a un Mac mini con M1 e fino a 4,8 volte più veloce rispetto al modello con M4.

Anche gli altri carichi di lavoro migliorano. Le operazioni matematiche nei fogli di calcolo di Microsoft Excel possono arrivare a essere 2,3 volte più veloci rispetto al Mac mini M1 e 1,5 volte rispetto al modello M4.

Non manca il gaming: in Cyberpunk 2077: Ultimate Edition, Apple dichiara prestazioni con ray tracing fino al doppio rispetto al Mac mini M4.

Mac mini M5 Pro è pensato per i professionisti

Chi ha bisogno di qualcosa di più può scegliere M5 Pro. In questo caso Apple arriva a una configurazione con CPU fino a 18 core e GPU fino a 20 core. La GPU utilizza una nuova architettura con shader migliorati e ray tracing di terza generazione, mentre anche qui troviamo Neural Accelerator dedicati all’elaborazione AI.

La memoria unificata può arrivare a 64 GB, con una banda di memoria fino a 307 GB/s. Sono numeri pensati soprattutto per chi deve lavorare con modelli AI locali di dimensioni maggiori, scene 3D complesse, grandi dataset o progetti video particolarmente impegnativi.

Apple cita diversi scenari professionali: sviluppo software, rendering video, simulazioni scientifiche, progettazione 3D, effetti speciali e videogiochi.

Anche le prestazioni dichiarate mostrano il salto generazionale. Con LM Studio, il Mac mini M5 Pro può elaborare i prompt degli LLM fino a 8,5 volte più velocemente rispetto al modello con M2 Pro e fino a 4 volte più velocemente rispetto al Mac mini con M4 Pro.

Nel rendering ray tracing con Blender il vantaggio arriva fino a 4,5 volte rispetto all’M2 Pro, mentre l’elaborazione delle immagini in Affinity può essere fino a 2,1 volte più veloce.

Il Mac mini diventa una macchina AI sempre accesa

È probabilmente questo il cambiamento più interessante nella filosofia del prodotto. Apple non presenta più Mac mini soltanto come un piccolo computer desktop da collegare a monitor, tastiera e mouse. L’azienda lo propone anche come sistema always-on per l’intelligenza artificiale agentica.

In pratica, il computer può rimanere acceso e gestire continuamente determinati flussi di lavoro automatizzati. Nel caso del modello M5 Pro, la maggiore quantità di memoria e la potenza della GPU permettono inoltre di eseguire localmente modelli AI più grandi.

Questo approccio riduce anche la necessità di inviare ogni elaborazione al cloud. Quando il modello e il carico di lavoro lo consentono, l’elaborazione può avvenire direttamente sul computer.

Wi-Fi 7, Bluetooth 6 e Thunderbolt 5

Apple non ha trascurato la connettività. Entrambi i nuovi Mac mini supportano Wi-Fi 7 e Bluetooth 6, mentre la connessione Ethernet parte da 2,5 Gb e può arrivare fino a 10 Gb.

Sul frontale troviamo due porte USB-C compatibili con USB 3 e il jack per cuffie ad alta impedenza. La differenza arriva sul retro. Il modello M6 dispone di tre porte Thunderbolt 4, mentre M5 Pro utilizza Thunderbolt 5.

Quest’ultima soluzione permette anche di collegare più Mac mini in cluster, una possibilità particolarmente interessante per chi vuole aumentare la capacità di elaborazione di modelli AI di grandi dimensioni.

Apple introduce inoltre il supporto al genlock tramite USB-C, pensato per sincronizzare con precisione monitor e sistemi professionali di acquisizione video.

macOS 27 e Apple Intelligence completano il quadro

Il nuovo hardware arriva insieme a macOS 27 Golden Gate, che sfrutta le capacità dei nuovi processori per introdurre ulteriori funzioni legate ad Apple Intelligence.

Tra le novità vengono citate nuove possibilità di personalizzazione di Safari, automazioni più semplici attraverso Comandi Rapidi e strumenti evoluti per l’editing delle fotografie.

Apple ha inoltre lavorato sull’interfaccia Liquid Glass, con modifiche alle toolbar, alle barre laterali, alle finestre e alle icone.

Prezzi e disponibilità

Il nuovo Mac mini con M6 parte da 1.079 euro, mentre per il settore Education il prezzo iniziale è di 959 euro. Il Mac mini con M5 Pro parte invece da 2.029 euro, che diventano 1.909 euro per il settore Education.

Gli ordini possono essere effettuati dal 25 agosto, mentre le consegne e la disponibilità nei negozi partiranno dal 22 settembre.

Il nuovo Mac mini rappresenta quindi un’evoluzione importante di uno dei desktop più compatti di Apple. Il formato rimane quello che conosciamo, ma sotto la scocca cambia praticamente tutto: più potenza, maggiore capacità di elaborazione AI, più memoria e una connettività aggiornata.

La vera novità, però, è il ruolo che Apple vuole assegnargli. Mac mini non è più soltanto un computer piccolo e versatile: con M6 e soprattutto con M5 Pro può diventare una macchina per l’intelligenza artificiale locale e per l’automazione continua, senza rinunciare agli utilizzi tradizionali che hanno reso questo prodotto uno dei desktop più interessanti dell’ecosistema Mac.

Apple aggiorna la propria famiglia di chip con due soluzioni destinate a segmenti molto diversi. Da una parte c’è M6, il primo SoC dell’azienda realizzato con processo produttivo a 2 nanometri e pensato per Mac più compatti e per l’utilizzo quotidiano. Dall’altra arriva M5 Ultra, il chip più potente mai realizzato da Apple, progettato per workstation professionali e carichi di lavoro estremamente pesanti.

Il punto in comune è l’intelligenza artificiale eseguita direttamente sul dispositivo. Apple ha lavorato su CPU, GPU, Neural Engine e memoria unificata per aumentare la capacità dei Mac di eseguire modelli AI senza dover necessariamente ricorrere al cloud.

M6 è il primo chip Apple a 2 nanometri

La novità più importante di M6 è il processo produttivo. Apple utilizza per la prima volta una tecnologia a 2 nanometri, che permette di aumentare la densità dei transistor mantenendo sotto controllo consumi e dimensioni del die.

Il chip integra una CPU a 12 core, con 2 super core, 4 performance core e 6 efficiency core. Rispetto a M5 ci sono quindi due core aggiuntivi.

Apple dichiara prestazioni multi-thread fino a 1,2 volte superiori rispetto a M5 e fino a 2,4 volte superiori rispetto a M1. La maggiore capacità di elaborazione dovrebbe essere particolarmente utile per attività come editing fotografico, compilazione del codice, indicizzazione dei file e carichi di lavoro AI agentici.

M6 arriva inoltre con un Dual Neural Engine a 16 core, progettato per accelerare le operazioni di intelligenza artificiale direttamente sul Mac.

Una GPU più grande e più veloce

M6 integra una GPU a 12 core, due in più rispetto a M5. Ogni core dispone di un Neural Accelerator, una soluzione che permette di aumentare la capacità di calcolo per i carichi AI.

Secondo Apple, le prestazioni AI di picco della GPU sono quasi il 30% superiori rispetto a M5 e oltre otto volte superiori rispetto a M1.

La GPU porta con sé anche una nuova architettura dei core shader, Dynamic Caching aggiornato e ray tracing con accelerazione hardware. L’obiettivo non riguarda soltanto l’intelligenza artificiale, ma anche videogiochi, applicazioni 3D e software creativi. La memoria unificata arriva fino a 32 GB, mentre la banda raggiunge 170 GB/s. Si tratta di un incremento del 10% rispetto a M5 e di 2,5 volte rispetto a M1.

M5 Ultra è un’altra categoria

Se M6 rappresenta l’evoluzione del chip destinato a computer più compatti, M5 Ultra gioca una partita completamente diversa. Apple lo ha progettato per rendering 3D, effetti visivi, analisi scientifiche e soprattutto per l’esecuzione locale di modelli AI di grandi dimensioni.

La caratteristica più particolare riguarda l’architettura. M5 Ultra utilizza UltraFusion per collegare quattro die, ottenendo un’architettura quad-die che rappresenta una novità per la famiglia Apple Silicon.

I quattro die lavorano come un unico processore grazie a un’interconnessione con oltre 4,4 TB/s di larghezza di banda.

Il risultato è una CPU fino a 36 core, composta da 12 super core e 24 performance core. Le prestazioni multi-thread arrivano fino a 1,3 volte quelle di M3 Ultra, mentre quelle single-thread raggiungono 1,25 volte.

Fino a 512 GB di memoria per l’AI

È però la memoria a rendere M5 Ultra particolarmente interessante per l’intelligenza artificiale. Il chip può essere configurato con fino a 512 GB di memoria unificata, accompagnati da una banda di ben 1,2 TB/s.

Questa combinazione consente di mantenere localmente enormi dataset e di eseguire LLM con centinaia di miliardi di parametri direttamente sul computer.

La GPU arriva fino a 80 core, tutti dotati di Neural Accelerator. Apple dichiara prestazioni AI di picco fino a 4,5 volte superiori rispetto a M3 Ultra e oltre sei volte superiori rispetto a M1 Ultra.

Anche la grafica beneficia della nuova architettura, con Dynamic Caching di seconda generazione, mesh shading con accelerazione hardware e ray tracing di terza generazione. Le prestazioni grafiche arrivano fino al 40% in più rispetto a M3 Ultra.

Una workstation pensata anche per il video

M5 Ultra non è però soltanto un acceleratore AI. Il chip integra un media engine particolarmente potente, con un processore dedicato alla codifica H.264 e HEVC, quattro motori per codifica e decodifica ProRes e supporto alla decodifica AV1 con accelerazione hardware.

Per chi lavora con video ad alta risoluzione significa poter gestire timeline complesse, numerosi stream e contenuti ad alta risoluzione mantenendo una grande capacità di elaborazione.

È una dotazione che rende il chip particolarmente adatto a montaggio, color grading, effetti visivi e rendering.

Apple punta sempre di più sull’AI direttamente nel Mac

La direzione scelta da Apple è evidente: aumentare la quantità di lavoro che può essere eseguita localmente, sfruttando l’hardware dedicato invece di affidarsi continuamente a server remoti.

M6 utilizza il Dual Neural Engine e i Neural Accelerator della GPU. M5 Ultra porta questo approccio a un livello decisamente superiore grazie alla quantità di memoria disponibile e alla sua enorme banda.

A supportare l’hardware ci sono inoltre Core AI, Core ML, Metal e Xcode, che permettono agli sviluppatori di utilizzare direttamente le risorse dei chip per eseguire e ottimizzare modelli AI.

Apple mette a disposizione anche il framework Foundation Models e App Intents, strumenti che permettono di integrare modelli e funzioni di intelligenza artificiale all’interno delle applicazioni.

Il risultato è una piattaforma nella quale CPU, GPU, Neural Engine e memoria unificata lavorano insieme per gestire carichi AI sempre più complessi.

Il concetto è semplice da spiegare e più complesso da apprezzare finché non lo si prova: Rambler non trascrive quello che dici parola per parola, come fa da anni la dettatura vocale tradizionale. Capisce cosa vuoi dire e lo scrive per te, eliminando esitazioni, ripetizioni e frasi lasciate a metà.

Parli come parleresti a un amico, con pause, ripensamenti e quel tipico “cioè, no, aspetta, dicevo”; Rambler filtra tutto e restituisce un testo scorrevole, con punteggiatura e maiuscole già al posto giusto.

È una funzione integrata in Gboard, la tastiera di Google, e sfrutta Gemini per elaborare il parlato in tempo reale. Non serve imparare comandi specifici: basta parlare in modo naturale.

Come si attiva Google Rambler su Pixel 11

Per usarla servono alcuni requisiti precisi: uno smartphone della serie Pixel 11, l’ultima versione di Gboard impostata come tastiera predefinita e il permesso di accesso al microfono attivo.

Una volta soddisfatti questi requisiti, l’attivazione è immediata: si apre un qualsiasi campo di testo, si tocca l’icona del microfono su Gboard e, alla prima attivazione, appare una schermata introduttiva in cui basta premere Start.

Se questa schermata non compare, si può selezionare manualmente Rambler dal menu di Gboard, andando su Impostazioni e poi su Digitazione vocale. Da lì è sempre possibile tornare alla dettatura tradizionale, chiamata semplicemente Standard, per chi preferisce ancora la trascrizione parola per parola.

Quando Rambler è attivo, il testo non compare mentre parli: la barra sopra la tastiera si illumina con un’animazione che segue il colore del tema del telefono, e il testo appare tutto insieme quando si tocca il tasto di conferma.

Modifica e riscrittura vocale, non solo dettatura

La parte più interessante arriva dopo la prima dettatura. Rambler permette di modificare il testo appena scritto usando comandi vocali naturali, senza bisogno di formule fisse.

Si può chiedere di rendere il tono “più professionale” o di renderlo “più breve e diretto”, e la richiesta può arrivare subito dopo il testo dettato oppure come comando separato in un secondo momento.

Funziona anche per le correzioni puntuali: basta dire “cambia sabato con domenica” per modificare una singola parola senza riscrivere tutta la frase. Stessa logica per le emoji, che si possono richiedere in modo specifico (“aggiungi un’emoji del sushi”) oppure lasciare alla scelta automatica del sistema.

Un altro dettaglio utile riguarda le lingue: Rambler supporta arabo, inglese, francese, tedesco, hindi e altre lingue indiane, italiano, giapponese, coreano, portoghese, russo e spagnolo, con la possibilità di passare da una lingua all’altra a metà frase senza doverlo specificare in anticipo.

Rambler funziona anche offline?

Sì, ma con qualche limite. Senza connessione, Rambler continua a rimuovere le esitazioni e ad applicare punteggiatura e maiuscole di base, ma le funzioni più avanzate, come la riscrittura in uno stile specifico o le modifiche vocali complesse, restano disponibili solo quando la connessione torna attiva.

C’è poi un altro aspetto su cui Google resta piuttosto vago: la funzione è soggetta a limiti di utilizzo, pensati a detta dell’azienda per “garantire un’esperienza ottimale a tutti”, senza però specificare quale sia la soglia.

Le prime verifiche sul campo suggeriscono che, superato il limite giornaliero legato all’elaborazione cloud, Rambler non si disattiva del tutto: semplicemente scende di livello, mantenendo la pulizia di base del testo ma rinunciando alle riscritture più sofisticate finché la quota non si rinnova.

Rambler arriverà su vecchi Pixel e altri smartphone Android?

Qui arriva la domanda che si fanno milioni di possessori di Pixel più vecchi e di smartphone Android non firmati Google: Rambler resterà un’esclusiva di Pixel 11?

Per il momento sì. La pagina di supporto ufficiale di Google indica come requisito esplicito i dispositivi della serie Pixel 11, senza menzionare Pixel 10, Pixel 9 o altri modelli precedenti.

Una possibile spiegazione tecnica è legata al nuovo chip Tensor G6, che potrebbe gestire in modo più efficiente l’elaborazione locale necessaria per la modalità offline. Ma non si può escludere anche una logica più commerciale: dare a Pixel 11 una funzione esclusiva aiuta a venderlo, almeno nei primi mesi di vita del prodotto.

Google, dal canto suo, aveva già presentato Rambler in anteprima durante l’Android Show di maggio, parlando genericamente di un arrivo “su tutti i dispositivi Pixel ancora supportati”. Un’indicazione che lascia aperta la porta a un rollout più ampio, ma senza alcuna tempistica ufficiale.

Per quanto riguarda gli smartphone Android di altri brand, il discorso è ancora più incerto. Gboard è disponibile anche su dispositivi non Pixel, ma le funzioni più legate all’hardware specifico di Google, come l’elaborazione offline con Gemini Nano, storicamente arrivano prima o esclusivamente sui Pixel.

Non ci sono al momento conferme che Rambler sbarcherà su Samsung, OnePlus o altri produttori Android, ma il precedente di funzioni come il correttore grammaticale di Gboard, nato esclusivo per Pixel 6 e poi estesa ad altri modelli, lascia intendere che un’apertura più ampia, nel tempo, non sia da escludere.

Chi possiede già un Pixel 11 Pro e sta valutando se il salto rispetto al modello precedente valga la spesa troverà proprio in Rambler uno degli argomenti più concreti a favore dell’aggiornamento, come raccontato anche nella nostra recensione completa del Pixel 11 Pro, dove la vera differenza rispetto al modello precedente si gioca soprattutto sul fronte software e intelligenza artificiale, più che sull’hardware.

Cosa sappiamo e cosa non sappiamo

Cosa sappiamo:

• Rambler è disponibile su Pixel 11 e Pixel 11 Pro con l’ultima versione di Gboard
• Funziona tramite Gemini e trasforma il parlato naturale in testo pulito, rimuovendo esitazioni e correggendo punteggiatura
• Permette modifiche e riscritture vocali del testo già dettato, con comandi liberi e non predefiniti
• Supporta 12 lingue, con cambio automatico anche a metà frase
• Ha una modalità offline con funzioni ridotte e un limite di utilizzo non specificato pubblicamente

Cosa non sappiamo:

• Se e quando Rambler arriverà su Pixel 10 e modelli precedenti
• Se la funzione sbarcherà su smartphone Android di altri produttori
• Qual è la soglia esatta del limite di utilizzo giornaliero
• Se il limite verrà eventualmente rimosso o ampliato con futuri aggiornamenti

Domande frequenti su Google Rambler

Cosa serve per usare Google Rambler?
Un Pixel 11 o Pixel 11 Pro, l’ultima versione di Gboard impostata come tastiera predefinita e il permesso di accesso al microfono attivo.

Rambler funziona senza internet?
Sì, ma solo con le funzioni base: pulizia del testo, punteggiatura e maiuscole. Le riscritture avanzate richiedono connessione.

Rambler sostituisce la dettatura vocale classica?
No, resta disponibile anche la modalità Standard, selezionabile dalle impostazioni di Gboard per chi preferisce la trascrizione parola per parola.

Rambler arriverà anche su Pixel 10 o altri Android?
Non è confermato. Google al momento lo indica come esclusiva Pixel 11, ma non ha escluso un’espansione futura ad altri dispositivi.

Dopo una fase di rallentamento, il mercato degli smartphone pieghevoli potrebbe prepararsi a una nuova fase di crescita. Secondo le stime di Omdia, le spedizioni globali dovrebbero superare 22 milioni di unità nel 2026, per arrivare a circa 36 milioni nel 2028 e a quasi 45 milioni nel 2030.

La crescita potrebbe essere sostenuta soprattutto dall’arrivo di una nuova generazione di dispositivi con un formato diverso dal passato. I produttori stanno infatti puntando sempre di più sul cosiddetto design “a passaporto”, caratterizzato da smartphone pieghevoli più larghi e meno allungati rispetto ai tradizionali modelli a libro.

Il mercato dei pieghevoli torna a crescere

Nel 2025 sono stati spediti complessivamente 18,2 milioni di smartphone pieghevoli, con una crescita del 6% rispetto all’anno precedente.

Il 2026, almeno nella prima parte, ha però mostrato un andamento decisamente meno positivo. Nel primo semestre sono state spedite 5,1 milioni di unità, con un calo del 21,6% rispetto allo stesso periodo del 2025.

La contrazione ha colpito soprattutto gli smartphone foldable di tipo flip, le cui spedizioni sono diminuite del 47%. I modelli a libro hanno invece resistito meglio e hanno rappresentato il 69% delle spedizioni complessive. È proprio questa seconda categoria che potrebbe rappresentare il principale motore della prossima fase di sviluppo del mercato.

Il nuovo formato a “passaporto”

Secondo Omdia, una parte della crescita potrebbe arrivare dalla nuova generazione di pieghevoli con formato più largo e proporzioni più vicine a quelle di un piccolo tablet quando aperti.

Tra i dispositivi che rappresentano questa evoluzione vengono indicati Huawei Pura X Max e Samsung Galaxy Z Fold 8 (qui la nostra recensione).

Il cambiamento non riguarda soltanto l’estetica. Un dispositivo più largo può offrire una superficie interna maggiormente sfruttabile per applicazioni, produttività e contenuti multimediali, cercando di rendere più evidente il vantaggio rispetto a uno smartphone tradizionale.

La speranza dei produttori è quindi che il pieghevole non venga più percepito soltanto come uno smartphone che si apre, ma come un dispositivo capace di combinare due esperienze differenti.

Huawei domina, Samsung insegue

Il mercato attuale rimane comunque fortemente concentrato nelle mani di pochi produttori. Nel primo semestre del 2026 Huawei ha raggiunto il 57% delle spedizioni globali, mentre Samsung si è fermata al 18%. Seguono Honor con il 9%, Oppo con il 7% e vivo con il 6%. Il dato mostra quanto sia importante il ruolo di Huawei nel segmento, ma anche quanto Samsung abbia perso terreno rispetto alla posizione dominante che aveva costruito negli anni precedenti. Nel complesso, Huawei e Samsung rappresentano circa tre quarti del mercato mondiale dei pieghevoli.

La competizione potrebbe però cambiare con l’ingresso di nuovi protagonisti e con l’arrivo di dispositivi progettati secondo proporzioni differenti.

Le previsioni fino al 2030

Le stime di Omdia delineano una crescita progressiva nei prossimi anni. Dopo i 22 milioni di unità previste per il 2026, il mercato dovrebbe raggiungere circa 29 milioni di dispositivi nel 2027 e 36 milioni nel 2028.

La crescita dovrebbe proseguire anche successivamente, con oltre 42 milioni di unità nel 2029 e circa 45 milioni nel 2030.

Sono numeri importanti in termini assoluti, ma non sufficienti a trasformare i pieghevoli in prodotti di massa. Secondo le stesse previsioni, nel 2030 rappresenteranno meno del 3% delle spedizioni globali di smartphone. Il pieghevole continuerà quindi a essere una categoria particolare all’interno del mercato mobile, anche se con una base di utenti progressivamente più ampia.

Il prezzo resta il principale ostacolo

Uno dei problemi più difficili da risolvere rimane il prezzo. Nel secondo trimestre del 2026 il prezzo medio di vendita dei modelli Fold è rimasto intorno ai 2.300 dollari. I dispositivi Flip si sono attestati invece intorno ai 1.200 dollari, mentre il prezzo medio degli smartphone tradizionali era di circa 600 dollari.

La differenza rimane quindi considerevole. A incidere sono soprattutto la maggiore complessità costruttiva e la necessità di utilizzare display flessibili, cerniere e vetri specifici. Anche le riparazioni possono risultare più costose rispetto a quelle di uno smartphone tradizionale.

C’è poi un altro elemento: a parità di prezzo, alcuni pieghevoli non riescono ancora a offrire fotocamere allo stesso livello dei migliori smartphone tradizionali.

Per convincere un pubblico più ampio non basterà quindi aumentare le dimensioni dello schermo. Servirà anche un software capace di sfruttare realmente il formato pieghevole, insieme a servizi e funzioni che rendano concreto il vantaggio rispetto a uno smartphone classico.

Apple potrebbe cambiare gli equilibri

A complicare ulteriormente il quadro potrebbe arrivare Apple. La società non è inclusa nelle attuali previsioni di Omdia, ma le indiscrezioni continuano a indicare la possibilità che Apple presenti già a settembre il suo primo iPhone pieghevole.

Anche il dispositivo della società di Cupertino dovrebbe adottare un formato a libro relativamente largo, seguendo quindi una direzione simile a quella intrapresa da Huawei e Samsung.

L’eventuale ingresso di Apple potrebbe avere un peso superiore rispetto ai semplici numeri di vendita. La società potrebbe infatti contribuire a rendere il formato più familiare a una parte del pubblico che finora ha considerato i pieghevoli ancora troppo costosi o poco maturi.

Il mercato sembra quindi avere davanti una nuova fase di crescita, ma la vera sfida sarà trasformare questa crescita in una diffusione realmente di massa. Per riuscirci, i produttori dovranno ridurre i prezzi, migliorare la durata e l’affidabilità dei componenti e soprattutto dimostrare che uno smartphone pieghevole può fare qualcosa che un modello tradizionale non riesce a fare altrettanto bene.

La rivalità tra Apple e OpenAI si sposta sul terreno giudiziario. Cupertino chiede a un giudice federale di respingere la richiesta con cui la società di Sam Altman aveva cercato di archiviare una causa relativa a presunti segreti industriali sottratti da ex dipendenti Apple.

Al centro della disputa ci sono alcuni ex dipendenti dell’azienda di Cupertino che sono passati a OpenAI e che, secondo Apple, avrebbero avuto accesso o avrebbero cercato di ottenere informazioni riservate dopo il loro trasferimento.

OpenAI respinge la ricostruzione e sostiene che Apple non abbia identificato in modo sufficientemente preciso quali informazioni costituirebbero effettivamente segreti industriali protetti. La vicenda è quindi ancora nella fase iniziale e le accuse dovranno essere dimostrate nel corso del procedimento.

Apple accusa OpenAI di aver cercato informazioni riservate

La causa era stata avviata da Apple a luglio. Secondo la ricostruzione dell’azienda, oltre 400 ex dipendenti Apple lavorerebbero oggi in OpenAI.

Uno dei casi citati riguarda Chang Liu, ex ingegnere Apple passato successivamente a OpenAI. Cupertino sostiene che, alcune settimane dopo il suo ingresso nella nuova azienda, Liu avrebbe sfruttato un raro problema nel sistema di autenticazione per accedere nuovamente ai sistemi di archiviazione interni di Apple.

Secondo l’accusa, da questi sistemi sarebbero stati scaricati decine di documenti riservati, tra cui una presentazione relativa alla produzione e ai test delle schede logiche.

Apple considera questi episodi parte di un quadro più ampio e sostiene che alcune informazioni interne sarebbero state cercate proprio dopo il passaggio di determinati dipendenti a OpenAI.

Un altro caso riguarda Tan Yew Tan, responsabile hardware di OpenAI. Apple sostiene che durante alcuni colloqui con candidati provenienti da Cupertino avrebbe utilizzato nomi in codice interni per fare domande su prodotti ancora non annunciati.

Secondo la denuncia, in un’altra occasione Tan avrebbe anche chiesto a una dipendente Apple di portare alcuni componenti sui quali aveva lavorato. Tra questi ci sarebbero batterie, SoC, schede logiche e schermature.

Si tratta, è importante sottolinearlo, di accuse contenute nella causa di Apple e non di fatti già accertati da un tribunale.

OpenAI respinge le accuse

La risposta di OpenAI è netta. L’azienda ha chiesto l’archiviazione della causa sostenendo che Apple non abbia individuato con sufficiente precisione le informazioni che considera segreti industriali.

La società sostiene inoltre di non avere un particolare interesse per il materiale riservato di Apple, perché starebbe lavorando su prodotti e tecnologie differenti. È proprio questo uno dei punti sui quali si concentra la controversia.

Apple sostiene infatti che stabilire quali informazioni siano effettivamente protette e se siano state utilizzate impropriamente sia una questione da affrontare nel corso del procedimento, attraverso la raccolta delle prove.

Secondo Cupertino, pretendere di descrivere già nella fase iniziale tutti i dettagli dei propri segreti industriali comporterebbe un problema evidente: per proteggere le informazioni riservate sarebbe necessario rivelarle pubblicamente.

La battaglia riguarda anche le prove

Apple contesta inoltre alcuni degli elementi che OpenAI avrebbe inserito nella propria richiesta di archiviazione. Secondo Cupertino, il giudice dovrebbe concentrarsi soprattutto su quanto contenuto nella denuncia presentata dall’azienda, rimandando l’esame approfondito di messaggi, documenti interni e altri materiali alla fase successiva della causa.

È un passaggio procedurale importante perché, in questa fase, non si tratta ancora di stabilire definitivamente se OpenAI abbia sottratto segreti industriali ad Apple.

La questione è piuttosto capire se le accuse formulate da Cupertino siano sufficienti per permettere alla causa di andare avanti.

Se il procedimento proseguirà, le due società potranno produrre ulteriori documenti e prove. Sarà allora possibile valutare più nel dettaglio quali informazioni siano state eventualmente consultate, chi vi abbia avuto accesso e con quale finalità.

Perché la causa è importante

La vicenda va oltre il semplice scontro tra due aziende tecnologiche. Apple e OpenAI competono infatti in un settore nel quale talenti, brevetti, informazioni tecniche e know-how hanno un valore enorme. Il passaggio di dipendenti altamente specializzati da una società all’altra è normale nella Silicon Valley, ma diventa molto più delicato quando entrano in gioco informazioni riservate relative a prodotti non ancora annunciati o tecnologie in sviluppo.

Il caso mette quindi in evidenza anche un problema più generale: quanto può essere difficile proteggere i segreti industriali quando i dipendenti cambiano azienda.

Un ingegnere porta con sé competenze ed esperienza professionale, ma non dovrebbe portare informazioni riservate appartenenti al precedente datore di lavoro. Stabilire dove finisca l’esperienza personale e dove inizi l’utilizzo improprio di materiale confidenziale può però diventare estremamente complesso.

Per ora, dunque, non c’è una sentenza che stabilisca che OpenAI abbia sottratto segreti industriali ad Apple. Ci sono accuse, una richiesta di archiviazione e la risposta di Cupertino, che vuole invece portare avanti il procedimento.

Sarà il prosieguo della causa a stabilire quali delle contestazioni presentate da Apple siano sostenute dalle prove. E considerando il peso delle due aziende nel settore dell’intelligenza artificiale e della tecnologia, la vicenda potrebbe diventare uno dei casi più interessanti sul rapporto tra talenti, informazioni riservate e competizione tecnologica.

Google sta rendendo Search e Gemini sempre più orientati allo studio, introducendo una serie di funzioni pensate per aiutare studenti e utenti a comprendere argomenti complessi, esercitarsi e organizzare il materiale didattico. Tra le novità ci sono simulazioni interattive, modelli 3D, quiz personalizzati, analisi di documenti e un nuovo hub dedicato all’apprendimento.

L’obiettivo è andare oltre la semplice ricerca di informazioni. L’AI di Google può infatti trasformare una domanda in un’esperienza interattiva, utilizzare i materiali forniti dall’utente e costruire contenuti utili per la preparazione di lezioni ed esami.

Google Search diventa uno strumento per imparare

Una delle novità più interessanti riguarda direttamente Google Search. Il motore di ricerca può ora generare visualizzazioni e simulazioni interattive per rendere più semplici da comprendere alcuni concetti.

Un esempio riguarda la scala del pH. Attraverso AI Overview può comparire una visualizzazione interattiva dell’argomento. Successivamente, utilizzando AI Mode, è possibile chiedere di approfondire il tema e ottenere contenuti più specifici, come il posizionamento di diversi agrumi all’interno della scala.

Il principio è interessante perché l’utente non deve necessariamente limitarsi a leggere una spiegazione. Può interagire con la rappresentazione dell’argomento e utilizzarla per costruire una comprensione più concreta.

Search può inoltre generare quiz personalizzati. È sufficiente indicare la materia, l’argomento o anche l’obiettivo, come la preparazione a un esame, per ottenere un test interattivo. I quiz possono riguardare scienze, matematica, materie umanistiche, lingue e altri ambiti. In questo modo lo stesso strumento utilizzato per cercare informazioni può diventare anche uno strumento per verificare quanto si è effettivamente imparato.

Anche Google Lens aiuta con gli esercizi

Un’altra novità arriverà nelle prossime settimane all’interno di Google Lens. La fotocamera dello smartphone potrà essere utilizzata anche per affrontare esercizi e problemi.

Fotografando un esercizio dall’app Google, il sistema potrà spiegare il concetto coinvolto, individuare eventuali errori e fornire indicazioni per arrivare alla soluzione.

È un approccio diverso rispetto alla semplice richiesta di una risposta. L’AI dovrebbe infatti accompagnare lo studente nel procedimento, fornendo indicazioni utili per comprendere dove intervenire.

Google sta inoltre ampliando il supporto ai materiali personali. Gli studenti potranno caricare PDF, documenti, presentazioni, immagini e appunti e chiedere a Search di trasformarli in materiale utile per lo studio.

Una fotografia di appunti scritti a mano e le slide utilizzate durante una lezione, per esempio, potranno essere utilizzate per creare una scheda contenente i concetti principali.

Gemini può creare modelli 3D e fare ricerche più complesse

Le novità coinvolgono anche Gemini, che introduce strumenti pensati per rendere l’apprendimento più interattivo.

Una delle funzioni permette di avviare ricerche articolate in più passaggi attraverso Gemini Live. Il sistema può quindi elaborare una richiesta più complessa senza che l’utente debba necessariamente seguire ogni fase.

Al termine della ricerca arriva una notifica e l’utente può tornare sui risultati, anche attraverso una conversazione vocale.

Gemini può inoltre generare simulazioni 3D interattive partendo da una semplice richiesta. Se, per esempio, si chiede di mostrare la struttura del DNA, il sistema può creare un modello che può essere ruotato e ingrandito.

La stessa risposta può contenere anche tabelle, griglie e altri elementi interattivi, ampliando ulteriormente le possibilità di utilizzo dell’AI nello studio.

Arriva un vero hub per gli studenti

La novità forse più significativa riguarda però l’organizzazione degli strumenti. Google sta introducendo nell’app Gemini un hub dedicato allo studio, pensato per raccogliere in un unico spazio le principali funzioni destinate all’apprendimento.

Da questa sezione sarà possibile creare quaderni di studio, flashcard e quiz, organizzare i propri materiali e accedere più rapidamente agli strumenti utilizzati per preparare lezioni ed esami.

Il risultato è un Gemini sempre meno simile a un semplice chatbot e sempre più vicino a un assistente personale per lo studio. L’utente può partire dai propri materiali, trasformarli in schede, esercitarsi con i quiz e utilizzare simulazioni interattive per approfondire gli argomenti.

Resta però un elemento da considerare: Google non ha ancora specificato nel dettaglio la disponibilità delle singole funzioni nei diversi Paesi. Alcune novità dipendono inoltre da AI Mode e potrebbero quindi arrivare con tempistiche differenti in base al mercato e alla lingua.

La direzione, comunque, è piuttosto chiara. Google non vuole soltanto fornire risposte alle domande degli studenti: vuole trasformare Search e Gemini in ambienti completi per imparare, esercitarsi e organizzare le proprie conoscenze.

L’intelligenza artificiale sta facendo un passo ulteriore verso l’integrazione con il computer che utilizziamo ogni giorno. ChatGPT non si limita più a generare testo o rispondere alle domande, ma può arrivare a utilizzare direttamente alcune delle informazioni presenti sul Mac.

La novità riguarda l’app Messaggi di macOS e permette a ChatGPT di interagire con le conversazioni presenti sul computer. L’integrazione consente di cercare messaggi, analizzare le conversazioni, preparare risposte e, dopo l’autorizzazione dell’utente, inviare direttamente i messaggi.

È un cambiamento importante perché porta l’assistente AI dentro una delle aree più personali del dispositivo.

ChatGPT può cercare dentro iMessage, SMS e RCS

L’integrazione permette a ChatGPT di utilizzare le conversazioni presenti nell’app Messaggi come fonte di informazioni.

Non si parla quindi soltanto di chiedere all’intelligenza artificiale di scrivere un messaggio da copiare e incollare. ChatGPT può cercare all’interno delle conversazioni e utilizzare ciò che trova per svolgere altre attività.

Per esempio, si può chiedere all’assistente di cercare una determinata informazione nei messaggi. Un compleanno, un appuntamento o un’informazione comunicata da una persona possono diventare parte del contesto utilizzato dall’AI.

La ricerca riguarda iMessage, SMS e RCS, rendendo l’integrazione più ampia rispetto al solo sistema di messaggistica proprietario di Apple.

L’AI può anche collegare informazioni diverse

È probabilmente questo l’aspetto più interessante della novità. ChatGPT può utilizzare le conversazioni come una delle fonti disponibili sul computer e incrociare le informazioni con altre attività. Se, per esempio, nei messaggi è presente la data del compleanno di una persona, l’AI può recuperarla e utilizzarla per un’altra attività, come l’inserimento nel calendario.

Lo stesso principio può essere applicato all’organizzazione degli appuntamenti. Partendo dalle informazioni presenti nelle conversazioni e dagli impegni già presenti, l’assistente può arrivare a proporre orari disponibili per organizzare una cena o un incontro. È proprio questo il passaggio che trasforma un chatbot in qualcosa di più simile a un assistente operativo.

Per funzionare servono autorizzazioni molto ampie

Una capacità simile porta però con sé un problema evidente: la privacy. Per poter interagire con Messaggi, ChatGPT deve ottenere accesso completo al disco, ai nomi dei contatti e agli strumenti di automazione di macOS.

Il sistema utilizza infatti AppleScript e le funzioni di Accessibilità per controllare l’app Messaggi e gestire le operazioni necessarie all’invio dei contenuti.

L’invio di un messaggio richiede normalmente una conferma da parte dell’utente. OpenAI sconsiglia inoltre di concedere un’autorizzazione permanente.

Il compromesso è quindi evidente: più libertà viene concessa all’intelligenza artificiale, più dati e funzioni del computer diventano accessibili all’assistente.

Non è ancora una funzione per tutti

C’è anche un limite importante da considerare. L’integrazione è destinata ai Mac dotati di chip Apple Silicon e, secondo le informazioni riportate, è disponibile attraverso ChatGPT Work e Codex nell’applicazione desktop.

Non si tratta quindi, almeno per ora, di una funzione presente nelle normali chat di ChatGPT accessibili indistintamente a tutti gli utenti.

La distinzione è importante perché la capacità di leggere e utilizzare i messaggi non arriva semplicemente come una nuova opzione dell’interfaccia di ChatGPT: richiede un’integrazione più profonda con macOS e le sue funzioni di automazione.

Il vero cambiamento è nel modo in cui usiamo l’AI

La novità racconta comunque una direzione molto precisa. Finora abbiamo utilizzato ChatGPT principalmente come uno strumento con cui conversare e ottenere informazioni. Le nuove integrazioni puntano invece a trasformarlo in un sistema capace di osservare il contesto del dispositivo e intervenire direttamente sulle applicazioni.

Il vantaggio è evidente: meno operazioni manuali e la possibilità di collegare informazioni che normalmente rimarrebbero separate.

Ma aumenta anche la quantità di dati personali che l’assistente deve poter consultare per essere realmente utile. Ed è probabilmente questo il vero passaggio che dovremo imparare a gestire nei prossimi anni: non soltanto chiedere qualcosa all’AI, ma decidere quanto del nostro computer siamo disposti a lasciarle utilizzare.

L’intelligenza artificiale non ha soltanto bisogno di chip sempre più potenti. Ha bisogno anche di una quantità enorme di energia elettrica. È uno dei problemi meno visibili della corsa all’AI, ma potrebbe diventare uno dei più importanti nei prossimi anni.

I grandi data center che ospitano i modelli di intelligenza artificiale possono infatti richiedere potenze paragonabili a quelle necessarie per alimentare intere città. Il problema non riguarda soltanto la quantità di elettricità disponibile, ma anche la velocità con cui è possibile produrla e portarla dove serve.

Costruire una nuova centrale elettrica richiede normalmente anni. I data center, invece, stanno crescendo molto più rapidamente. Per questo stanno nascendo strategie diverse per cercare di colmare il divario tra domanda energetica e capacità della rete. Una delle più interessanti arriva dal Texas, dove un progetto punta a combinare due tecnologie molto diverse: turbine a gas nel breve periodo e piccoli reattori nucleari nel lungo periodo.

Gas subito, nucleare dopo

Il progetto è sviluppato vicino a Victoria da Blue Energy insieme a GE Vernova Hitachi Nuclear Energy e prevede una capacità complessiva di circa 2,5 GW.

L’idea è relativamente semplice. Il gas permette di ottenere energia in tempi più rapidi rispetto alla costruzione di una nuova centrale nucleare. Per questo rappresenterebbe la prima fase del progetto, mentre il nucleare entrerebbe successivamente in funzione.

La prima parte dovrebbe utilizzare due turbine a gas GE Vernova 7HA.02, con una capacità complessiva di circa 1 GW. Secondo il progetto, questa energia potrebbe essere disponibile già nel 2030 per alimentare un data center nelle vicinanze.

Successivamente arriverebbe la parte nucleare. Le previsioni indicano la possibilità di installare fino a cinque reattori BWRX-300, piccoli reattori modulari sviluppati da GE Vernova Hitachi, con una capacità di circa 300 MW ciascuno.

Cinque reattori porterebbero quindi altri 1,5 GW, permettendo al sito di raggiungere complessivamente i 2,5 GW previsti. Il punto interessante non è soltanto la quantità di energia prodotta, ma soprattutto la strategia utilizzata per arrivarci.

Perché l’AI sta cambiando il modo di produrre energia

I data center tradizionali hanno già consumi energetici molto elevati, ma l’espansione dell’intelligenza artificiale sta aumentando ulteriormente la pressione sulla rete.

L’addestramento e l’utilizzo di modelli AI richiedono infatti enormi infrastrutture di calcolo. Migliaia di acceleratori lavorano contemporaneamente e devono essere alimentati e raffreddati senza interruzioni. Questo introduce una necessità fondamentale: l’energia deve essere disponibile in modo continuo.

È qui che il nucleare diventa particolarmente interessante per i data center. A differenza delle fonti rinnovabili, la produzione di un reattore non dipende dalle condizioni meteorologiche. Una volta operativo, può quindi fornire una quantità stabile di elettricità.

Il problema è rappresentato dai tempi necessari per costruire una centrale nucleare. Autorizzazioni, controlli di sicurezza e lavori richiedono anni. Ed è proprio questo il motivo per cui il progetto texano punta inizialmente sul gas. Le turbine possono entrare in funzione prima, mentre il nucleare viene sviluppato parallelamente.

La scommessa sui piccoli reattori modulari

I cinque BWRX-300 rientrano nella categoria degli SMR, acronimo di Small Modular Reactor, cioè piccoli reattori nucleari modulari.

Il concetto alla base degli SMR è diverso rispetto a quello delle grandi centrali nucleari tradizionali. L’obiettivo è realizzare reattori più piccoli e, soprattutto, utilizzare un maggior numero di componenti prefabbricati prodotti in fabbrica.

Nel progetto texano questa caratteristica dovrebbe permettere di costruire buona parte degli impianti attraverso componenti realizzati industrialmente e successivamente assemblati sul posto.

L’obiettivo non sarebbe quindi realizzare una singola centrale completamente personalizzata, ma creare un modello di costruzione più ripetibile e prevedibile.

È una differenza importante, perché uno dei problemi dei grandi progetti energetici è proprio la complessità dei cantieri e la difficoltà di rispettare tempi e costi iniziali.

Il vero problema è costruire abbastanza energia

Il progetto del Texas mostra una delle direzioni che il settore energetico sta valutando per accompagnare la crescita dell’intelligenza artificiale.

Non esiste però una soluzione unica. Il gas può essere installato più rapidamente, ma rimane una fonte fossile. Il nucleare offre produzione continua, ma richiede tempi più lunghi e infrastrutture complesse. Le rinnovabili possono contribuire alla produzione, ma la loro disponibilità dipende dalle condizioni ambientali e richiede sistemi di accumulo e una rete adeguata.

Il punto centrale è quindi un altro: la crescita dei data center sta diventando anche una questione energetica.

La corsa all’intelligenza artificiale non si gioca soltanto sulla velocità dei processori o sulle dimensioni dei modelli. Per continuare a costruire nuovi data center serve anche una rete capace di fornire enormi quantità di elettricità.

Ed è per questo che, mentre l’AI continua a svilupparsi, gas, nucleare, rinnovabili e sistemi di accumulo stanno diventando parte della stessa discussione.

Il progetto del Texas è interessante proprio per questo motivo: invece di scegliere una sola tecnologia, prova a utilizzare il gas per coprire il fabbisogno iniziale e il nucleare per garantire una produzione stabile nel lungo periodo.

La vera sfida dell’AI, quindi, potrebbe essere molto più concreta di quanto sembri: avere abbastanza energia per farla funzionare.

Le truffe legate alle bollette di luce e gas continuano a essere un problema concreto per milioni di consumatori. E soprattutto non riguardano soltanto le persone anziane, come potrebbe suggerire uno dei luoghi comuni più diffusi quando si parla di frodi telefoniche e contratti energetici. I dati mostrano infatti una realtà diversa: anche le fasce più giovani e le persone con un livello di istruzione elevato possono finire nel mirino dei truffatori.

Secondo un’indagine commissionata da Facile.it a mUp Research, realizzata tra dicembre 2024 e gennaio 2025, nell’arco di un anno 2,9 milioni di italiani sarebbero stati vittime di una truffa o di un tentativo di frode legato alle forniture di luce e gas. Il danno economico complessivo viene stimato in quasi 650 milioni di euro.

Il fenomeno, comunque, risulta in calo rispetto alla precedente rilevazione. Tre anni prima Facile.it e Consumerismo No Profit avevano stimato circa 4 milioni di persone coinvolte. La riduzione indicata è quindi del 27%, ma i numeri restano abbastanza elevati da rendere evidente quanto sia importante sapere riconoscere i meccanismi utilizzati dai falsi operatori.

Le truffe sulle bollette partono soprattutto dal telefono

Il telefono continua a essere il principale strumento utilizzato per cercare di raggirare i consumatori. Secondo i dati dell’indagine, il 68,2% delle truffe passa attraverso call center falsi. In pratica, il truffatore contatta la vittima presentandosi come rappresentante del gestore energetico, di una società collegata alla fornitura oppure di un’organizzazione che avrebbe il compito di verificare o aggiornare il contratto.

La telefonata può partire da una presunta modifica delle tariffe, da un aumento imminente del costo dell’energia o dalla necessità di aggiornare alcuni dati. In altri casi viene prospettata la possibilità di ottenere un prezzo più conveniente cambiando immediatamente operatore.

Il meccanismo sfrutta soprattutto la fretta e la confusione. Il consumatore viene spinto a prendere una decisione durante la telefonata, senza avere il tempo necessario per controllare chi lo sta realmente contattando e quali siano le condizioni della proposta.

Dopo il telefono, il secondo canale più utilizzato sono le email, che rappresentano il 24,9% dei casi rilevati. Seguono il porta a porta con il 12,9%, le applicazioni di messaggistica con il 9,5% e infine i social network con il 6%.

Il dato più interessante, però, riguarda le persone che vengono colpite.

Non sono soltanto gli anziani a finire nel mirino

L’immagine della vittima tipica di una truffa sulle bollette è spesso quella di una persona anziana poco abituata a gestire servizi digitali e contratti online. I dati raccontano però qualcosa di diverso.

L’incidenza maggiore viene registrata infatti tra le persone tra i 35 e i 44 anni, dove raggiunge il 10,1%. Al secondo posto c’è la fascia tra i 25 e i 34 anni, con il 9,2%. La media nazionale indicata dall’indagine è invece del 7%. Tra le persone che hanno partecipato alla rilevazione, inoltre, i laureati risultano tra le categorie maggiormente colpite.

È un elemento importante perché dimostra che la conoscenza degli strumenti digitali o un livello di istruzione più elevato non sono sufficienti, da soli, per evitare una frode. Le tecniche utilizzate possono essere abbastanza convincenti da mettere in difficoltà anche chi normalmente presta attenzione a questo tipo di comunicazioni.

Il problema non è quindi soltanto riconoscere una telefonata sospetta. È soprattutto non lasciarsi spingere a decidere immediatamente.

La richiesta di cambiare operatore deve far scattare un campanello d’allarme

Uno degli scenari più frequenti è quello in cui il presunto operatore sostiene che il contratto attuale stia per diventare più costoso oppure che sia necessario passare rapidamente a una nuova offerta.

In questi casi è fondamentale non farsi mettere fretta. Un aumento imminente della tariffa, una presunta modifica contrattuale o la necessità di cambiare gestore non dovrebbero essere sufficienti per convincere qualcuno a fornire dati personali durante una telefonata.

Il consiglio è semplice: interrompere la conversazione e verificare autonomamente la situazione attraverso i canali ufficiali del proprio fornitore. Se l’offerta è realmente disponibile, sarà possibile recuperare le informazioni anche successivamente.

Particolare attenzione va riservata anche ai codici POD e PDR, rispettivamente associati alla fornitura elettrica e a quella del gas. Secondo le indicazioni riportate da Facile.it, una richiesta di questi dati da parte di chi sostiene di rappresentare il proprio gestore dovrebbe essere considerata con cautela, visto che il fornitore dovrebbe già disporne.

Cosa fare se si riceve una telefonata sospetta

La prima regola è non prendere decisioni durante la chiamata. Se qualcuno propone un nuovo contratto, chiede dati personali o sostiene che sia necessario intervenire immediatamente sulla fornitura, è meglio chiedere una proposta scritta e prendersi il tempo necessario per verificarla.

Non bisogna inoltre utilizzare necessariamente i recapiti forniti dal presunto operatore. È preferibile cercare autonomamente i contatti ufficiali del proprio gestore e chiedere conferma.

Lo stesso principio vale per email, messaggi e comunicazioni ricevute attraverso altri canali. Un messaggio che invita a cliccare rapidamente su un collegamento o che minaccia conseguenze immediate in caso di mancata risposta dovrebbe essere trattato con particolare prudenza.

Il problema è che molte persone, una volta accortesi della truffa, decidono comunque di non denunciarla.

Molte vittime non denunciano la truffa

Secondo l’indagine, il 59,2% delle vittime non denuncia quanto accaduto. Le motivazioni sono diverse. Il 36,1% considera troppo basso il danno economico, mentre il 22,7% pensa che recuperare il denaro perso sia improbabile.

C’è poi un aspetto psicologico. Il 16,8% degli intervistati ammette di essersi sentito ingenuo dopo essere caduto nella trappola, mentre il 4,2% preferisce non raccontare l’accaduto nemmeno ai propri familiari.

È proprio questo uno degli elementi che rende difficile contrastare il fenomeno. Una truffa non dovrebbe essere considerata una colpa della vittima. I raggiri vengono progettati proprio per sfruttare momenti di distrazione, pressione o incertezza e possono coinvolgere persone di qualsiasi età.

Se hai già firmato, non significa necessariamente che sia troppo tardi

Se il contratto è già stato sottoscritto attraverso un comportamento ingannevole, esistono strumenti per contestare l’accaduto. Anche in questo caso è importante muoversi rapidamente, conservando email, messaggi, documenti e qualsiasi altra comunicazione ricevuta.

Per alcuni contratti conclusi a distanza o fuori dai locali commerciali può inoltre essere previsto un diritto di ripensamento entro i termini stabiliti dalla legge. Le modalità dipendono però dal tipo di contratto e dalle circostanze in cui è stato concluso, quindi è importante verificare la situazione specifica.

La prevenzione rimane comunque la strategia più efficace. Non esiste una fascia d’età completamente immune dalle truffe sulle bollette e non esiste neppure un singolo segnale che permetta sempre di identificarle con certezza.

La regola più utile è forse anche la più semplice: quando qualcuno ti chiede di decidere subito, fermati. Una vera offerta commerciale può essere verificata, confrontata e valutata con calma. Se invece la telefonata punta tutto sull’urgenza, sulla paura di pagare di più o sulla necessità di comunicare immediatamente i propri dati, è proprio quello il momento in cui bisogna prestare maggiore attenzione.

Preparare un caffè può sembrare un’operazione semplice, ma trasformare quella stessa attività in un processo capace di gestire centinaia di ordini in pochissimo tempo è tutta un’altra questione. È proprio su questo terreno che la robotica applicata alla ristorazione sta iniziando a mostrare possibilità interessanti.

A Pechino, in Cina, è stato aperto un punto vendita di 7Fresh Coffee progettato per funzionare in modo completamente automatizzato. Il locale, sostenuto da JD.com, si trova all’interno del Galaxy SOHO, nel distretto di Chaoyang, e può operare 24 ore su 24.

Il dato più curioso riguarda la capacità produttiva raggiunta durante l’inaugurazione del 16 agosto: il sistema avrebbe preparato 202 bevande nell’arco di un’ora. Un risultato che racconta bene quale sia la direzione verso cui si sta muovendo l’automazione nel settore: non necessariamente sostituire ogni singolo compito svolto da una persona, ma progettare processi completamente nuovi nei quali le macchine possano lavorare in modo più rapido e continuo.

Un bar che funziona in modo diverso

Quando si parla di un robot barista, viene naturale immaginare un robot umanoide dietro il bancone, con due braccia impegnate a preparare un espresso dopo l’altro. Il progetto di Pechino, però, segue una strada completamente diversa. Il sistema non cerca di replicare il comportamento di un essere umano. È stato invece concepito come una linea automatizzata, nella quale diverse operazioni possono essere eseguite contemporaneamente.

Il cliente effettua la propria scelta attraverso uno schermo e può indicare, tra le altre cose, l’intensità del caffè e il livello di dolcezza desiderato. Una volta confermato l’ordine, la macchina avvia automaticamente la preparazione.

Il tempo indicativo necessario per completare una bevanda è di circa 20-30 secondi. Una volta terminata, la bevanda viene trasferita in un’apposita area dove il cliente può ritirarla. La caratteristica più importante, però, è che il sistema può gestire sette o otto bevande contemporaneamente. È questo il principio che permette di raggiungere una produttività così elevata.

La velocità arriva dalla produzione parallela

Il risultato di 202 bevande in un’ora non dipende quindi semplicemente dalla velocità con cui una macchina prepara un singolo caffè.

Il vero vantaggio è rappresentato dalla produzione parallela. Mentre una parte del sistema si occupa di una determinata fase, altre componenti possono lavorare contemporaneamente su ordini differenti. È una logica molto più vicina a quella di una fabbrica automatizzata che a quella di un tradizionale bar.

Un barista umano deve infatti passare continuamente da un’attività all’altra. Riceve l’ordine, prepara la bevanda, gestisce gli ingredienti, consegna il prodotto e nel frattempo deve occuparsi degli altri clienti presenti nel locale.

Una macchina progettata esclusivamente per la preparazione delle bevande può invece concentrarsi sul proprio compito e ripetere lo stesso processo in modo costante, senza pause e senza la necessità di alternare continuamente mansioni differenti; è proprio questa specializzazione a rendere l’automazione particolarmente interessante quando il numero degli ordini cresce.

Dove può avere senso un bar automatizzato

Un sistema di questo tipo non deve necessariamente sostituire i bar tradizionali per trovare una propria utilità. Ci sono infatti diversi contesti nei quali velocità e disponibilità continua possono essere più importanti dell’interazione con il personale.

Aeroporti e stazioni sono probabilmente alcuni degli ambienti più adatti. Un viaggiatore potrebbe avere pochi minuti prima della partenza e preferire un sistema capace di preparare rapidamente una bevanda senza dover attendere il proprio turno.

Lo stesso discorso può valere per uffici, centri commerciali e strutture operative 24 ore su 24. In questi luoghi una caffetteria automatizzata potrebbe continuare a funzionare anche durante la notte, quando mantenere un locale tradizionale aperto potrebbe risultare meno conveniente. L’automazione potrebbe inoltre permettere di distribuire punti di ristoro in luoghi dove non sarebbe economicamente sostenibile mantenere un’attività con personale presente in modo continuativo.

Il robot non elimina completamente il lavoro umano

Parlare di bar completamente automatizzati rischia però di creare un’immagine più radicale della realtà. Anche sistemi molto avanzati come quello presentato in Cina non sono necessariamente indipendenti dall’intervento umano. Una macchina deve essere rifornita, controllata e sottoposta a manutenzione. Devono essere gestiti gli ingredienti e devono essere risolti eventuali problemi tecnici.

Questo significa che il lavoro umano non scompare semplicemente perché una parte del processo viene automatizzata, ma può invece cambiare.

Il personale potrebbe occuparsi maggiormente delle attività che richiedono supervisione, gestione e intervento diretto, mentre alla macchina verrebbero affidati i compiti più ripetitivi e standardizzati. È una dinamica già presente in numerosi settori industriali e che ora sta entrando progressivamente anche nei servizi rivolti direttamente ai consumatori.

La vera sfida non sarà soltanto la velocità

Il dato sulle 202 bevande preparate in un’ora è sicuramente quello più facile da comunicare, ma non è necessariamente il più importante. Un sistema automatico può essere estremamente rapido. La domanda è capire se riesca anche a garantire un risultato che il cliente sia disposto a scegliere nuovamente.

Nel caso del caffè, questo aspetto è particolarmente importante. La qualità dipende da numerosi fattori e il semplice rispetto di una ricetta non garantisce automaticamente un’esperienza migliore. L’automazione presenta comunque un vantaggio importante: la costanza.

Una macchina può ripetere le stesse operazioni seguendo parametri prestabiliti e ridurre le differenze tra una preparazione e l’altra. Per un’attività commerciale questo può essere un elemento significativo, soprattutto quando vengono gestiti moltissimi ordini. Ma la qualità percepita dal cliente non dipende soltanto dalla precisione tecnica: conta anche l’esperienza complessiva, e qui il confronto con il bar tradizionale diventa molto più difficile.

Il bar del futuro sarà davvero senza persone?

L’esperimento cinese non dimostra che i baristi siano destinati a scomparire. Dimostra piuttosto che alcune attività tipiche di una caffetteria possono essere automatizzate e che la tecnologia è già in grado di gestire volumi di lavoro molto elevati. Il punto più interessante è quindi un altro: la tecnologia potrebbe creare nuovi tipi di locali, pensati fin dall’inizio intorno all’automazione.

In questi ambienti il robot non sarebbe un semplice sostituto del barista, ma diventerebbe parte integrante di un modello commerciale differente, basato su ordini digitali, preparazione parallela, funzionamento continuo e riduzione delle attività manuali.

Il progetto di 7Fresh Coffee rappresenta in questo senso un esperimento significativo. 202 bevande in un’ora sono un numero impressionante, ma il vero risultato da osservare sarà capire quanto questo modello riuscirà a funzionare nel lungo periodo.

Perché il futuro del caffè automatizzato non si deciderà soltanto sulla base di quante tazzine può preparare un robot. Si deciderà soprattutto sulla base di una domanda molto più semplice: il cliente tornerà a prendere quel caffè?

Perché Anthropic ha introdotto il watermark

La mossa nasce dentro un contesto normativo e industriale preciso: Anthropic collega il sistema anche agli obblighi di trasparenza previsti in Europa e al lavoro di standardizzazione sul contenuto generato dall’AI. Nel caso dei testi, l’obiettivo è permettere una stima della provenienza senza alterare leggibilità o significato.

Il punto, però, è che il watermark non dice “questo testo è stato scritto interamente da Claude”, ma piuttosto “Claude ha probabilmente contribuito a generarlo”. È una distinzione fondamentale per evitare letture troppo semplicistiche, soprattutto in editoria, scuola e contesti legali.

Per i file, Anthropic parla invece di metadati di provenienza firmati digitalmente, basati sullo standard C2PA, applicati a formati supportati come immagini e altri contenuti esportati. In pratica, testo e file vengono trattati con due meccanismi diversi, ma con lo stesso obiettivo: rendere più tracciabile l’origine del contenuto.

Come funziona la filigrana nei testi

La parte più interessante è tecnica. Il watermark non viene aggiunto dopo la scrittura: agisce durante la scelta delle parole, cioè nel momento in cui il modello deve selezionare tra più opzioni plausibili. Anthropic descrive il sistema come una versione dello schema SynthID-Text, già legato alla ricerca di Google DeepMind, dove le scelte lessicali vengono leggermente orientate da una chiave segreta.

Il principio è questo: quando un testo offre più alternative quasi equivalenti, il modello può favorire una scelta rispetto a un’altra in modo statisticamente coerente. Per il lettore umano la differenza è invisibile, ma su un testo lungo il pattern diventa riconoscibile da un sistema di rilevazione autorizzato.

Questo spiega perché il watermark venga descritto come “impercettibile”: non cambia la qualità del testo e non inserisce caratteri speciali. Non c’è quindi una filigrana visiva, ma una firma probabilistica distribuita nel comportamento del modello.

La differenza rispetto alla classica filigrana

La differenza con i watermark delle immagini è sostanziale: nelle foto la filigrana è di solito un segno visibile o incorporato nel file per indicare proprietà, scoraggiare l’uso non autorizzato o certificare la provenienza.

Nel caso di Claude il watermark è invisibile e nasce dal modo in cui il modello sceglie le parole durante la generazione del testo. In altre parole, nell’immagine il segno si appoggia al contenuto già creato, nel testo invece è parte del processo di generazione. Per questo il watermark di Claude non si vede, non altera la lettura e funziona in modo probabilistico, ma può indebolirsi in alcuni casi particolari.

I limiti tecnici da non fraintendere

Qui sta il punto: il watermark non è onnipotente. Funziona meglio nei testi “puri”, cioè quando il contenuto è generato da zero e pubblicato quasi senza modifiche, ma si indebolisce nei casi realistici in cui intervengono correzioni, parafrasi, traduzioni o un mix fra testo umano e testo AI.

La fragilità cresce anche nei contenuti a bassa libertà lessicale, come definizioni tecniche, formule, linguaggio giuridico o codice, dove il modello ha meno margine per alternare le parole. In quei casi il segnale statistico può essere più debole proprio perché le scelte possibili sono poche.

C’è poi un altro rischio: interpretare il watermark come una prova definitiva. In realtà, la rilevazione dipende dalla chiave, dalla soglia e dal contesto. Senza numeri chiari su falsi positivi e limiti di affidabilità, il segnale resta un indicatore probabilistico, non una sentenza.

Un esempio pratico

Se un testo passa da Claude, viene poi riscritto in parte da un redattore e infine tradotto, il watermark può risultare molto più difficile da leggere o persino perdere forza. Ecco perché il vero valore del sistema sta nella tracciabilità di origine, non nell’attribuzione assoluta.

La conclusione utile è semplice: il watermark di Claude è una novità importante, ma va letto come uno strumento di attribuzione probabilistica o come un bollino infallibile? Per chi lavora con contenuti, è un segnale che la trasparenza dell’AI sta entrando in una fase molto più concreta, ma anche più delicata

Il furto di un’auto è un rischio concreto per milioni di automobilisti. In Italia vengono sottratte ogni giorno circa 285 autovetture, alle quali si aggiungono quasi 90 tra moto e motorini. Il totale supera così i 136 mila veicoli rubati ogni anno, numeri che mostrano quanto il problema sia ancora rilevante.

La tecnologia ha introdotto nuovi strumenti per proteggere i veicoli e soprattutto per facilitarne il recupero. GPS, sistemi telematici, geofencing e analisi dei dati permettono di sapere dove si trova un’auto e di individuare comportamenti anomali. Ma proprio la diffusione di questi strumenti ha alimentato alcune convinzioni che non corrispondono necessariamente alla realtà.

Un tracker, per esempio, non rende un’auto impossibile da rubare. Allo stesso modo, il sistema installato direttamente dalla casa automobilistica non rappresenta necessariamente l’unico strumento necessario per proteggere un veicolo.

Geotab ha individuato quattro dei principali falsi miti sulla sicurezza dei veicoli. Capire perché sono sbagliati permette di avere un approccio più realistico alla protezione dell’auto.

Un localizzatore GPS non rende un’auto impossibile da rubare

Il primo errore consiste nel pensare che installare un dispositivo GPS risolva automaticamente il problema. Il tracker permette di conoscere la posizione del veicolo e può essere molto utile durante le operazioni di recupero, ma non rappresenta una barriera fisica contro il furto.

I criminali conoscono ormai l’esistenza dei sistemi di localizzazione e possono cercare di individuarli e neutralizzarli. Tra gli strumenti che possono essere utilizzati ci sono anche i jammer, dispositivi capaci di disturbare determinate comunicazioni wireless e rendere quindi più difficile la trasmissione della posizione.

Questo significa che un sistema di localizzazione può diventare inefficace proprio nel momento in cui dovrebbe essere più utile. Il punto, quindi, non è rinunciare al tracker. Al contrario, la localizzazione rimane uno strumento importante. Il problema nasce quando viene considerata come l’unico livello di sicurezza presente sul veicolo.

Una strategia più efficace prevede invece l’utilizzo di più sistemi indipendenti. Se uno viene individuato o neutralizzato, gli altri possono continuare a fornire informazioni. È il principio della ridondanza, particolarmente importante quando si parla di sicurezza.

In altre parole, sapere dove si trova l’auto è importante, ma non dovrebbe essere l’unica cosa sulla quale fare affidamento.

Il sistema installato dalla casa automobilistica non basta sempre

Le automobili moderne sono sempre più connesse. I sistemi telematici integrati dai costruttori possono raccogliere e trasmettere numerose informazioni sul veicolo, dalla posizione agli spostamenti, fino ad altri dati relativi al suo utilizzo. Questo però non significa che il sistema installato dalla casa automobilistica sia automaticamente sufficiente per ogni esigenza di sicurezza.

Secondo Geotab, esistono infatti situazioni nelle quali le funzionalità di privacy del veicolo possono limitare o interrompere la trasmissione dei dati. È un aspetto che può diventare rilevante quando si considera la telematica come strumento per prevenire o individuare un furto.

Anche in questo caso la soluzione indicata è la ridondanza. Affiancare al sistema originale un dispositivo indipendente, caratterizzato da tecnologie o modalità di comunicazione differenti, permette di creare più livelli di protezione.

La logica è abbastanza semplice: se tutti i sistemi utilizzano la stessa tecnologia e dipendono dalla stessa infrastruttura, un eventuale punto debole può compromettere contemporaneamente più strumenti. Sistemi indipendenti rendono invece più difficile neutralizzare l’intera rete di sicurezza.

Questo approccio è particolarmente importante per le flotte aziendali, dove un problema di sicurezza può coinvolgere numerosi veicoli e avere conseguenze economiche molto più rilevanti.

Non bisogna aspettare che l’auto venga rubata

Un altro falso mito riguarda il momento in cui bisogna intervenire. Tradizionalmente la tecnologia di localizzazione viene associata soprattutto alla fase successiva al furto: l’auto sparisce e il proprietario utilizza il GPS per cercare di capire dove si trova. Oggi, però, i sistemi telematici possono permettere di fare qualcosa in più: individuare comportamenti anomali prima che il furto venga formalmente denunciato.

È qui che entrano in gioco strumenti come il geofencing, cioè la possibilità di definire virtualmente determinate aree geografiche e ricevere un avviso quando il veicolo entra o esce da una zona prestabilita.

Lo stesso principio può essere applicato agli orari. Uno spostamento notturno, per esempio, può essere normale per alcuni veicoli e completamente insolito per altri. La differenza sta nella capacità del sistema di conoscere le abitudini del mezzo e riconoscere quando qualcosa si discosta dal comportamento abituale.

L’analisi dei percorsi e degli spostamenti permette quindi di costruire una sorta di profilo di utilizzo del veicolo. Quando emergono variazioni significative, il sistema può generare un alert e attirare l’attenzione dell’operatore.

L’intelligenza artificiale può rendere questo processo ancora più sofisticato. Analizzando grandi quantità di dati, gli algoritmi possono individuare pattern di movimento anomali che sarebbe difficile riconoscere manualmente. Non significa che l’AI possa sapere con certezza quando un’auto sta per essere rubata. Il suo ruolo è piuttosto quello di individuare segnali che meritano un controllo, anticipando il più possibile l’intervento.

È un cambio di prospettiva importante: dalla sicurezza reattiva, che interviene dopo l’evento, alla sicurezza predittiva, che cerca invece di riconoscere i segnali di rischio prima che il problema si concretizzi.

Una strategia di sicurezza non può essere uguale ovunque

L’ultimo falso mito riguarda l’idea che una strategia di protezione efficace in un Paese possa essere semplicemente replicata in qualsiasi altro mercato.

Il fenomeno dei furti d’auto presenta invece caratteristiche differenti a seconda delle aree geografiche. Modalità operative, rotte utilizzate dai criminali, tempi di intervento e procedure di recupero possono cambiare sensibilmente da un Paese all’altro.

Questo elemento diventa ancora più importante in Europa. Un veicolo rubato in Italia può infatti essere trasferito rapidamente oltreconfine, complicando non soltanto la localizzazione, ma anche le operazioni necessarie per recuperarlo.

Per questo motivo non esiste necessariamente un singolo dispositivo capace di risolvere ogni problema. La protezione deve essere costruita considerando il contesto nel quale il veicolo viene utilizzato e i rischi specifici ai quali è esposto.

Anche in questo caso torna quindi il concetto di sistemi indipendenti. Se un criminale riesce a neutralizzare un sistema di localizzazione, dovrebbe trovarsi davanti a un ulteriore livello di protezione basato su una tecnologia differente.

La sicurezza dell’auto passa da più livelli

I quattro falsi miti individuati da Geotab hanno quindi un elemento in comune: l’idea che un singolo strumento possa essere sufficiente.

Un tracker è utile, ma può essere neutralizzato. La telematica integrata nell’auto offre numerose informazioni, ma può avere limitazioni. Gli alert permettono di intervenire rapidamente, ma funzionano meglio quando sono basati sulla conoscenza delle normali abitudini del veicolo. L’intelligenza artificiale può aiutare a riconoscere anomalie, ma non sostituisce gli altri sistemi. La protezione più efficace nasce quindi dalla combinazione di tecnologie, dati e procedure.

Il vero obiettivo non dovrebbe essere soltanto riuscire a localizzare un’auto dopo che è stata rubata. Una strategia più evoluta cerca di capire il prima possibile che qualcosa non sta andando come dovrebbe: un movimento insolito, uno spostamento in un orario improbabile o l’ingresso in una zona considerata a rischio possono diventare segnali da verificare.

La tecnologia, in questo scenario, non elimina il rischio di furto. Può però ridurre il tempo necessario per accorgersi che qualcosa non va e aumentare le possibilità di intervenire.

Ed è probabilmente questo il punto più importante: la sicurezza di un veicolo non dipende dal dispositivo più sofisticato, ma dalla capacità di costruire più livelli di protezione che lavorino insieme.

Sony BRAVIA 9 II è il risultato di quel secondo tentativo, ed è probabilmente il televisore più importante uscito dalla casa giapponese negli ultimi anni.

Non tanto per quello che rappresenta oggi, quanto per quello che segna: potrebbe essere l’ultimo vero BRAVIA della vecchia scuola prima che il marchio passi sotto l’ombrello della joint venture BRAVIA Inc., l’accordo tra Sony e TCL che unisce la qualità d’immagine e l’expertise sul software di Sony alla scala produttiva e alla filiera di TCL. Il primo TV True RGB e, forse, l’ultimo di un’epoca che conosciamo da vent’anni.

Qualche giorno fa abbiamo raccontato il Sony BRAVIA 3 II [in un’altra recensione su MisterGadget], un televisore pensato per convincere con l’affidabilità del marchio a un prezzo abbordabile. Qui il discorso cambia completamente categoria.

Il BRAVIA 9 II non deve convincere nessuno sul rapporto qualità prezzo: deve dimostrare che la tecnologia True RGB è davvero un passo avanti rispetto al Mini LED tradizionale, e magari anche rispetto all’OLED che ha dominato la fascia alta per un decennio.

Sony BRAVIA 9 II (modello K-65XR95M2, diagonale 65 pollici) è disponibile anche nei formati da 75, 85 e 115 pollici, ma non in un 98 pollici, sorprendentemente assente dalla gamma. Il listino della versione da 65 pollici è di 3.499 euro.

Lo abbiamo provato insieme al sistema audio top di gamma di Sony: la soundbar a tre elementi BRAVIA Theatre Trio(1.999 euro), il subwoofer BRAVIA Theatre Sub 9 (899 euro) e i diffusori posteriori BRAVIA Theatre Rear 9 (799 euro). Un ecosistema audio che, da solo, costa 3.697 euro, quasi quanto il televisore stesso.

Per anticipare la sintesi: il pannello True RGB è tecnicamente impressionante e il local dimming è il migliore mai visto su un LCD Sony, ma dire che supera l’OLED sarebbe prematuro. E a questi prezzi, la concorrenza non aspetta nessuno.

Cos’è il True RGB e perché non è la stessa cosa dell’OLED

Vale la pena fermarsi un momento a spiegare la tecnologia, perché il marketing rischia di confondere più che chiarire. Un normale TV LED o Mini LED illumina il pannello con LED blu ricoperti da uno strato di fosfori o quantum dot che trasformano quella luce in bianco.

Quel bianco passa poi attraverso i filtri colorati dei singoli pixel (rosso, verde, blu) per ottenere l’immagine finale. È un processo che funziona, ma che spreca parte della luce nel filtraggio e limita quanto colore saturo si può ottenere alle luminosità più alte.

Il True RGB di Sony, basato sulla tecnologia RGB Backlight Master Drive Pro, elimina il passaggio intermedio: i LED rosso, verde e blu della retroilluminazione vengono controllati singolarmente e generano il colore direttamente alla fonte, senza bisogno di filtrarlo da una luce bianca.

Il risultato è un volume di colore più ampio anche a luminosità elevate, senza che le tinte si scoloriscano quando l’immagine diventa molto luminosa.

È comunque un pannello LCD con retroilluminazione, quindi diverso dall’OLED, dove ogni singolo pixel è un diodo organico che produce luce e colore contemporaneamente e può quindi spegnersi completamente pixel per pixel, ottenendo un nero assoluto.

Il True RGB non arriva a quel livello di controllo puntuale, ma raggruppando i LED RGB in migliaia di zone di dimming indipendenti si avvicina parecchio al contrasto dell’OLED, mantenendo il vantaggio tipico dell’LCD sulla luminosità di picco e l’assenza di rischio di burn-in.

Qualità d’immagine: il local dimming più preciso mai visto su un Sony

Sul pannello da 65 pollici, il BRAVIA 9 II conta 1.530 zone di dimming indipendenti, ciascuna delle quali controlla quattro LED RGB, per un totale di oltre 4.500 zone RGB effettive. È un numero che spiega da solo perché la precisione del controllo della luce sia semplicemente strepitosa: le transizioni tra aree chiare e scure dello stesso fotogramma avvengono con un livello di dettaglio che sui Mini LED tradizionali semplicemente non si vede.

La luminosità è impressionante: nei nostri test rapidi il televisore ha superato senza sforzo i 3.600 nit in modalità Professionale su una finestra HDR al 10%, con alcune misurazioni indipendenti che parlano di picchi vicini ai 4.000 nit in modalità non calibrata.

La copertura dello spazio colore BT.2020 si attesta intorno al 91% quando il pannello lavora in modalità RGB completa, mentre scende sensibilmente se si passa alla modalità di retroilluminazione bianca tradizionale, un’opzione pensata più per i professionisti che vogliono verificare la resa su TV non RGB che per l’uso quotidiano.

Ecco il punto su cui vale la pena essere onesti: dire che il True RGB supera l’OLED è ancora prematuro. Molto dipende dal contenuto di partenza. In alcuni casi, soprattutto su scene molto scure con dettagli fini nelle ombre, si percepisce una leggera mancanza di profondità rispetto a quello che un pannello OLED di fascia alta restituisce.

Quello che sorprende, invece, è la qualità dei neri nonostante la luminosità molto più elevata rispetto a un OLED tradizionale: i neri restano compatti, senza quell’effetto grigiastro che affliggeva i Mini LED di qualche anno fa.

Il nuovo trattamento antiriflesso Immersive Black Screen Pro aiuta parecchio in questo senso, perché riduce i riflessi ambientali senza il classico effetto lavato tipico di certi schermi opachi meno riusciti.

Audio integrato: sorprendentemente buono, ma non un sostituto

Il comparto audio del televisore, da solo, merita una menzione speciale. Il sistema Acoustic Multi-Audio+ è passato da una configurazione 5.1.2 a una 5.1.4 canali tramite elaborazione ed emulazione del segnale, con i driver principali riposizionati più in alto nel telaio rispetto alla generazione precedente.

Il risultato è un audio integrato tra i migliori mai sentiti su un televisore: i dialoghi restano ancorati all’azione sullo schermo, e le scene con effetti dall’alto grazie a Dolby Atmos aggiungono una dimensione che raramente si trova negli speaker di un TV.

Detto questo, non bisogna aspettarsi miracoli. In alcuni contenuti, soprattutto quelli con colonne sonore dense, l’audio dà una sensazione di compressione, ed è comunque privo dell’impatto sui bassi che solo un subwoofer dedicato può offrire.

Per chi acquista solo il televisore, senza sistema esterno, il risultato resta comunque già buono e ampiamente sufficiente per l’uso quotidiano.

BRAVIA Theatre Trio, Rear 9 e Sub 9: il sistema audio da quasi 3.700 euro

Qui arriva la parte che separa davvero gli appassionati dagli audiofili con un budget serio. BRAVIA Theatre Trioabbandona il concetto di soundbar unica per un sistema a tre elementi: due diffusori sinistro e destro completamente wireless, più un elemento centrale collegato via HDMI, per un totale di 9 unità speaker.

Ogni diffusore frontale monta un sistema a due vie con woofer e tweeter dedicati, mentre il centro aggiunge due woofer e un tweeter per dialoghi più nitidi. I nuovi speaker orientati verso l’alto, più grandi rispetto alla generazione precedente, riflettono il suono dal soffitto, e la tecnologia 360 Spatial Sound Mapping crea fino a 24 speaker virtuali nella stanza.

A questo si aggiungono i diffusori posteriori BRAVIA Theatre Rear 9, con driver in alluminio orientati sia in avanti che verso l’alto per il canale surround e quello in altezza, e il subwoofer BRAVIA Theatre Sub 9, con doppio driver da 200 mm in configurazione opposta (un accorgimento che annulla le vibrazioni del cabinet) e un amplificatore S-Master da 600 W. Si possono collegare anche due Sub 9 in parallelo per ambienti più grandi.

Il conto, però, si fa sentire. Il Trio da solo costa 1.999 euro, il Rear 9 799 euro e il Sub 9 899 euro: un totale di 3.697 euro solo per il comparto audio, quasi quanto il televisore. Parliamo di una proposta pensata per chi vuole installare il proprio sistema in un ambiente dove può davvero sfruttare tutta questa qualità, non per chi cerca un semplice miglioramento sopra gli speaker del TV.

Menu e smart TV: la stabilità di Google TV con Gemini

Su questo fronte non cambia molto rispetto alla generazione precedente, e va bene così: Google TV resta una delle piattaforme più complete sul mercato, ora con il supporto di Gemini per il controllo vocale e una quantità pressoché infinita di app installabili, compreso un tasto dedicato a Crunchyroll sul nuovo telecomando.

Il vantaggio di questa piattaforma è proprio la sua maturità: non ci sono sorprese, solo un’esperienza fluida che si integra bene con l’ecosistema Sony Pictures Core, dal quale arrivano 10 crediti film in omaggio con l’acquisto del televisore, utilizzabili anche su contenuti IMAX Enhanced.

Design: bellissimo su piedistallo, perfetto a parete

Il piedistallo centrale Mirage Stand, che combina acciaio sottile e un pannello semitrasparente, dona sicuramente più eleganza all’insieme, creando quell’effetto di schermo fluttuante che il marketing di Sony ama tanto citare.

La gestione dei cavi è integrata nel supporto e il risultato visivo è davvero pulito. Detto questo, dal nostro punto di vista questo televisore trova la sua massima espressione se montato a parete, in un contesto super minimal dove la cornice sottile con la texture ondulata Harmonic Presence può risaltare senza distrazioni.

Porte e connessioni: qui Sony ha fatto una scelta discutibile

Peccato per la dotazione delle porte. Delle quattro porte HDMI disponibili, solo due supportano la piena banda HDMI 2.1 a 48 Gbps, e una di queste funge anche da ingresso eARC.

Secondo quanto dichiarato da Sony, la scelta dipende dalla piattaforma MediaTek Pentonic scelta per il TV, che supporta nativamente solo due ingressi HDMI 2.1 a piena banda.

È una limitazione che si sente per un televisore che ambisce a una fascia alta del mercato, soprattutto ora che diversi concorrenti sono passati a quattro porte HDMI 2.1 complete sui loro modelli di punta.

Gaming: buono, non eccezionale

Il BRAVIA 9 II gestisce bene PS5 e PS5 Pro, con Auto Mapping della Tonalità HDR e passaggio automatico alla modalità Gioco. I tempi di risposta misurati si attestano intorno ai 17 millisecondi a 60 Hz e ai 9 millisecondi a 120 Hz: buoni, ma non ai livelli dei migliori TV da gaming puro sul mercato.

Chi cerca il massimo assoluto in termini di reattività, soprattutto su PC con frequenze di aggiornamento molto elevate, troverà altrove proposte più mirate. Per chi gioca su console e vuole semplicemente un’immagine di riferimento, il BRAVIA 9 II resta comunque solido.

Domande frequenti su Sony BRAVIA 9 II, Theatre Trio, Rear 9 e Sub 9

Cos’è la tecnologia True RGB di Sony? È un sistema di retroilluminazione che usa LED rossi, verdi e blu controllati singolarmente al posto dei LED blu con filtro bianco dei Mini LED tradizionali. Genera il colore direttamente alla fonte, ottenendo un volume cromatico più ampio alle alte luminosità.

Il True RGB supera l’OLED? Non ancora del tutto. Il local dimming del BRAVIA 9 II è il più preciso mai visto su un LCD Sony e la qualità dei neri è sorprendente, ma su alcuni contenuti scuri si percepisce ancora una leggera mancanza di profondità rispetto ai migliori pannelli OLED.

Quanto costa l’intero sistema Sony BRAVIA 9 II con Theatre Trio, Rear 9 e Sub 9? Il televisore da 65 pollici ha un listino di 3.499 euro. Il sistema audio composto da Theatre Trio, Rear 9 e Sub 9 costa altri 3.697 euro, per un investimento complessivo di oltre 7.100 euro.

Perché il BRAVIA 9 II ha solo due porte HDMI 2.1 a piena banda? La piattaforma MediaTek Pentonic utilizzata dal televisore supporta nativamente solo due ingressi HDMI 2.1 a 48 Gbps. Le altre due porte HDMI presenti non gestiscono la piena banda 2.1.

Serve davvero il sistema audio Theatre Trio per godersi il BRAVIA 9 II? No. L’audio integrato del televisore, con sistema Acoustic Multi-Audio+ a 5.1.4 canali, è già tra i migliori mai sentiti su un TV. Il Theatre Trio aggiunge un salto di qualità ulteriore, ma è pensato per chi ha budget e ambiente adatti a sfruttarlo appieno.

Cosa significa la joint venture Sony-TCL per il futuro dei TV BRAVIA? Sony e TCL hanno costituito BRAVIA Inc., una joint venture che unisce la qualità d’immagine e il software di Sony alla scala produttiva di TCL. Il BRAVIA 9 II potrebbe essere uno degli ultimi modelli di punta sviluppati interamente secondo la vecchia filosofia Sony.

Verdetto: che faccio, lo compro?

Partiamo dal numero che pesa più di tutti: 3.499 euro solo per il televisore, che salgono a oltre 7.100 euro se si vuole l’intero ecosistema audio con Theatre Trio, Rear 9 e Sub 9. Sono cifre che entrano in una fascia di mercato dove la concorrenza, tra OLED di fascia alta e Mini LED RGB di altri marchi, è spietata.

Il posizionamento di prezzo di Sony sarà sicuramente un ostacolo importante rispetto a quello che il mercato offre oggi a cifre simili o leggermente inferiori.

Detto questo, il BRAVIA 9 II resta un prodotto profondamente interessante, anche solo per quello che rappresenta: la dimostrazione che Sony, nonostante la joint venture con TCL all’orizzonte, ha ancora voglia e capacità di spingere la tecnologia LCD in territori che l’OLED considerava propri.

Il local dimming è il migliore mai visto su un pannello Sony, la luminosità permette di sistemare il televisore anche nella stanza più luminosa senza compromessi, e l’audio integrato regge egregiamente anche senza sistema esterno.

Il pubblico giusto per questo televisore è chi vuole il meglio assoluto dell’immagine LCD oggi disponibile, chi ha una stanza molto luminosa dove un OLED soffrirebbe di riflessi, e chi non si spaventa all’idea di completare l’esperienza con un sistema audio di pari livello.

Chi invece guarda soprattutto al buio e cerca il nero più assoluto possibile dovrebbe comunque considerare un OLED di fascia alta, magari della stessa Sony. Ci piace, ma il prezzo impone sicuramente una riflessione supplementare.

Per anni l’App Store è stato uno degli elementi più rigidi dell’ecosistema Apple. Chi sviluppa un’app per iPhone e iPad deve infatti confrontarsi con regole precise sulla distribuzione, sui pagamenti e sulle commissioni applicate alle transazioni. In Europa, però, questo modello sta cambiando rapidamente sotto la spinta del Digital Markets Act, la normativa europea che ha imposto ai grandi operatori tecnologici nuove regole sulla concorrenza e sull’accesso alle piattaforme.

Apple ha ora annunciato un nuovo sistema di condizioni commerciali destinato agli sviluppatori che distribuiscono applicazioni nell’Unione Europea. Le nuove regole potranno essere accettate già da oggi ed entreranno ufficialmente in vigore dal 1° ottobre 2026. L’obiettivo è semplificare il quadro che negli ultimi anni era diventato particolarmente complesso, sostituendo le diverse condizioni introdotte da Apple con un modello commerciale unico.

Per gli utenti finali il cambiamento potrebbe non essere immediatamente evidente, ma per gli sviluppatori le conseguenze sono importanti. A cambiare saranno soprattutto commissioni, sistemi di pagamento, distribuzione delle applicazioni e modalità di gestione dei marketplace alternativi.

Apple cambia il sistema delle commissioni

Uno degli aspetti più importanti riguarda naturalmente il denaro. Con il nuovo modello, per le applicazioni distribuite attraverso l’App Store che utilizzano Apple In-App Purchase, la commissione sarà fissata al 26%.

La percentuale potrà però scendere al 15% per la maggior parte degli sviluppatori che partecipano ai programmi agevolati di Apple. Tra questi rientrano l’App Store Small Business Program, il Mini Apps Partner Program e il Video Partner Program. La stessa commissione del 15% si applicherà anche agli abbonamenti autorinnovabili dopo il primo anno.

Il nuovo sistema introduce quindi una struttura più semplice rispetto a quella che gli sviluppatori europei hanno dovuto affrontare negli ultimi anni. La vera differenza, però, emerge quando si decide di utilizzare un sistema di pagamento diverso da quello di Apple.

Gli sviluppatori potranno infatti offrire pagamenti alternativi direttamente all’interno dell’app, riconoscendo ad Apple una commissione del 20%. Per gli sviluppatori che rientrano nelle categorie agevolate la percentuale scenderà al 10%.

Esiste poi una terza possibilità: l’acquisto può essere completato su un sito esterno attraverso un link presente nell’app. In questo caso Apple tratterrà il 15% della transazione, percentuale che scende al 10% per le categorie che beneficiano delle condizioni agevolate.

La novità più interessante è quindi la possibilità di far convivere nello stesso software Apple In-App Purchase, un sistema di pagamento alternativo integrato e un collegamento verso il web. Non sarà più necessario scegliere necessariamente una sola modalità.

C’è però una condizione: le opzioni selezionate dovranno essere mantenute per 12 mesi. Apple motiva questa scelta con l’esigenza di garantire maggiore continuità all’esperienza degli utenti.

Addio al Core Technology Fee

Un’altra modifica significativa riguarda il Core Technology Fee, uno degli elementi più discussi del precedente sistema europeo.

La tariffa era legata al numero di installazioni dell’app e poteva diventare particolarmente rilevante per i software con una diffusione molto elevata. Con il nuovo modello questa componente viene eliminata, insieme all’initial acquisition fee e alla store services fee.

Per gli sviluppatori che distribuiscono applicazioni attraverso marketplace alternativi oppure direttamente dal web arriva invece una nuova forma di commissione: la Core Technology Commission, fissata al 5% delle transazioni digitali.

La differenza rispetto al sistema precedente è importante. Apple non applicherà più una tariffa collegata direttamente alle installazioni, ma un prelievo legato alle transazioni effettivamente generate dall’app.

Questo può rendere più prevedibili i costi soprattutto per le applicazioni gratuite che hanno milioni di installazioni ma non producono necessariamente ricavi proporzionati alla propria diffusione. Nel vecchio modello, il superamento di determinate soglie poteva far scattare costi anche senza una crescita equivalente degli introiti. Con la nuova impostazione, invece, la commissione è collegata direttamente all’attività economica prodotta dal software.

Cosa cambia per i pagamenti fuori dall’App Store

Il nuovo sistema consolida anche la possibilità di utilizzare sistemi di pagamento alternativi all’interno dell’ecosistema Apple europeo.

Per gli sviluppatori significa avere maggiore libertà nella gestione delle transazioni. Un’app potrà proporre il sistema di pagamento di Apple, utilizzare un sistema alternativo direttamente integrato oppure indirizzare l’utente verso un sito esterno.

Non significa però che Apple rinunci completamente a ottenere una parte dei ricavi. Anche quando l’acquisto viene effettuato al di fuori del tradizionale sistema In-App Purchase, infatti, rimangono le commissioni previste dalle nuove condizioni.

È proprio questo uno degli elementi più importanti da tenere presente: il Digital Markets Act ha ridotto il controllo di Apple sulla distribuzione e sui pagamenti, ma non ha eliminato il modello economico della società.

Il nuovo sistema cerca piuttosto di collegare il costo sostenuto dallo sviluppatore all’effettivo utilizzo commerciale della piattaforma.

Più spazio ai marketplace alternativi

Le nuove regole intervengono anche sulla distribuzione delle applicazioni al di fuori dell’App Store. Apple amplia infatti i requisiti per i soggetti che vogliono gestire marketplace alternativi o distribuire direttamente applicazioni attraverso il web.

Potranno accedere a queste possibilità società quotate, aziende controllate da società quotate, imprese finanziate da investitori riconosciuti, soggetti che abbiano completato un audit finanziario, enti pubblici, istituti scolastici e organizzazioni non profit.

Sono inoltre previsti requisiti legati alla solidità finanziaria, che verrà valutata anche attraverso informazioni fornite da Dun & Bradstreet.

La distribuzione via web continuerà comunque a essere disponibile esclusivamente nell’Unione Europea. Apple manterrà inoltre il proprio processo di Notarization per le applicazioni distribuite al di fuori dell’App Store.

Si tratta di una verifica di base che serve a controllare il software e individuare eventuali minacce gravi per la sicurezza. In altre parole, la possibilità di installare applicazioni al di fuori dell’App Store non significa che Apple rinunci completamente ai propri meccanismi di controllo.

Maggiore attenzione agli acquisti dei minori

Nel nuovo sistema trovano spazio anche alcune disposizioni specifiche dedicate agli utenti più giovani. Le applicazioni appartenenti alla categoria Kids non potranno contenere collegamenti verso siti esterni utilizzati per completare gli acquisti. Per gli utenti con meno di 18 anni sarà inoltre necessario coinvolgere un genitore o un tutore prima di effettuare una transazione attraverso sistemi di pagamento alternativi o link esterni.

Per gli utenti con meno di 13 anni, le applicazioni distribuite sull’App Store non potranno invece indirizzare verso siti web per completare gli acquisti.

Le soglie potranno essere adattate nei Paesi in cui la normativa prevede che il consenso dei genitori sia necessario fino a un’età superiore; è un aspetto che mostra come il nuovo sistema non riguardi soltanto commissioni e concorrenza, ma anche le modalità con cui Apple vuole mantenere alcune garanzie all’interno del proprio ecosistema.

Il nuovo App Store europeo sarà davvero più aperto?

La risposta dipenderà soprattutto da come queste nuove condizioni verranno applicate nella pratica; di fatto, la compagnia di Cupertino sostiene che il nuovo modello permetta di risolvere le divergenze con la Commissione europea sulla distribuzione alternativa delle applicazioni e sulle condizioni commerciali. La parola finale, però, spetta proprio alla Commissione, che dovrà valutare se il nuovo assetto sia effettivamente compatibile con gli obblighi previsti dal Digital Markets Act.

Per gli sviluppatori europei il cambiamento resta comunque significativo. La possibilità di combinare diversi sistemi di pagamento, distribuire applicazioni attraverso marketplace alternativi e utilizzare la distribuzione web modifica uno dei pilastri dell’ecosistema Apple.

Allo stesso tempo, Apple conserva una parte importante del controllo attraverso le commissioni, i requisiti per gli operatori alternativi e i sistemi di verifica delle applicazioni.

Dal 1° ottobre 2026, quindi, l’App Store europeo entrerà in una nuova fase. Non sarà più il sistema chiuso che Apple ha costruito per anni, ma non sarà nemmeno un ambiente completamente libero. Il vero cambiamento sarà trovare un nuovo equilibrio tra il controllo della piattaforma, la libertà degli sviluppatori e le regole sulla concorrenza imposte dall’Europa.

Correre ascoltando musica è per molti un modo quasi naturale per rendere l’allenamento più piacevole. Una playlist può aiutare a trovare la motivazione, mantenere la concentrazione e, soprattutto, evitare che una sessione di corsa diventi monotona. Il problema è che una playlist tradizionale rimane, appunto, una playlist: sceglie i brani in base ai gusti dell’utente, ma non sa realmente cosa stia succedendo durante l’allenamento.

Spotify vuole cambiare questo approccio con Running Mode, una nuova funzione che sfrutta l’intelligenza artificiale per rendere la musica più adatta alla corsa. Dopo il debutto su iOS alla fine di luglio, la funzione arriva ora anche su Android, anche se la disponibilità è ancora molto limitata. L’obiettivo è interessante perché Spotify non si limita a proporre canzoni “da palestra”, ma prova a costruire l’esperienza musicale attorno al ritmo dell’attività fisica.

Come funziona la nuova funzione di Spotify

Running Mode è disponibile all’interno del Fitness Hub di Spotify e permette di iniziare una sessione di ascolto pensata specificamente per la corsa. L’utente non deve quindi costruire manualmente una playlist scegliendo decine di canzoni prima di uscire: è l’applicazione a occuparsi della selezione sulla base delle indicazioni fornite. Il sistema parte da 25 configurazioni differenti, pensate per combinare tipologie di allenamento e generi musicali. Questo significa che l’utente può partire da un’impostazione più vicina ai propri gusti e alle caratteristiche della corsa che sta per affrontare.

È inoltre possibile indicare la durata prevista dell’allenamento e scegliere se sincronizzare la musica con il ritmo desiderato. Spotify permette anche di decidere se ricevere oppure no le indicazioni audio durante l’attività. La differenza rispetto a una normale playlist dedicata allo sport, però, si trova soprattutto in un’altra tecnologia: il beat matching.

La musica prova a seguire il ritmo della corsa

È questo l’elemento più interessante di Running Mode. Spotify non vuole semplicemente capire quali siano le canzoni che potrebbero piacere a chi corre. L’obiettivo è fare in modo che la selezione musicale tenga conto anche della cadenza dell’allenamento.

In una playlist tradizionale il brano successivo viene scelto principalmente sulla base di fattori come genere, artista, preferenze personali o somiglianza con ciò che si sta già ascoltando. Con Running Mode, invece, entra in gioco anche il ritmo.

Il beat matching permette di costruire l’esperienza musicale attorno alla cadenza della corsa. In altre parole, Spotify prova a fare in modo che il ritmo delle canzoni sia coerente con quello desiderato durante l’allenamento. Questo cambia anche il ruolo della playlist. Non è più soltanto un contenitore di brani scelti per accompagnare una determinata attività, ma diventa uno strumento che dovrebbe aiutare l’utente a mantenere un determinato ritmo.

Naturalmente non significa che Spotify possa trasformare automaticamente una corsa lenta in una sessione ad alta intensità. Il sistema lavora sulla componente musicale e sulla sua sincronizzazione con l’allenamento. Il vantaggio dovrebbe essere soprattutto quello di evitare che la musica risulti completamente scollegata dal ritmo che si vuole mantenere.

L’intelligenza artificiale entra sempre più nell’ascolto

Running Mode si inserisce in una strategia più ampia che Spotify sta portando avanti da tempo. L’azienda sta infatti utilizzando sempre di più l’intelligenza artificiale per rendere la scoperta musicale più personale e dinamica.

A gennaio 2026 Spotify aveva introdotto le Prompted Playlists, playlist generate utilizzando richieste e indicazioni fornite dall’utente. Ad aprile, inoltre, l’azienda aveva spiegato, nell’ambito della partnership con Peloton, che gli allenamenti rappresentavano una delle richieste più frequenti degli utenti.

Da questo punto di vista Running Mode appare quasi come una naturale evoluzione di questo percorso. L’AI non viene utilizzata soltanto per capire quali artisti potrebbero piacere a una persona, ma anche per interpretare un determinato contesto d’uso.

La corsa diventa quindi un caso particolarmente interessante. Chi ascolta musica durante un allenamento non cerca necessariamente gli stessi brani che ascolterebbe mentre lavora, studia o viaggia. Anche all’interno della stessa attività, poi, le esigenze possono cambiare.

Una playlist per una corsa di 20 minuti può avere caratteristiche molto diverse rispetto a quella utilizzata durante un allenamento di un’ora. Ed è proprio questa maggiore personalizzazione che Spotify sembra voler raggiungere.

Per ora Android deve aspettare ancora in alcuni Paesi

Il limite più evidente della novità, almeno per gli utenti italiani, riguarda la disponibilità geografica. Running Mode è arrivato su iOS alla fine di luglio e ora è stato esteso anche ad Android, ma la funzione non è ancora disponibile globalmente. Al momento Spotify la sta rendendo disponibile negli Stati Uniti, Canada, Regno Unito, Irlanda, Australia, Nuova Zelanda e Svezia.

L’Italia, quindi, non rientra ancora tra i Paesi nei quali è possibile utilizzare la nuova modalità. Questo significa che l’arrivo su Android non deve essere interpretato come un lancio globale. Spotify sta procedendo per fasi e, almeno per ora, non ha esteso la funzione a tutti gli utenti.

Per chi corre utilizzando uno smartphone Android in Italia, quindi, non resta che attendere un’eventuale espansione del servizio. Considerando che Running Mode è già arrivato su due delle principali piattaforme mobili, però, è plausibile che Spotify stia utilizzando questa prima fase per raccogliere dati e feedback prima di ampliare ulteriormente la disponibilità.

Spotify vuole trasformare la playlist in un vero compagno di allenamento

La direzione intrapresa dall’azienda è comunque abbastanza chiara. Spotify non vuole più essere soltanto il servizio attraverso cui scegliere e riprodurre musica, ma punta a diventare sempre più un assistente capace di adattare l’ascolto al contesto.

Running Mode rappresenta bene questa evoluzione. L’utente fornisce alcune informazioni, come durata, genere e ritmo desiderato, mentre l’intelligenza artificiale si occupa di trasformarle in un’esperienza musicale coerente.

Il concetto è particolarmente interessante perché elimina uno dei piccoli problemi delle playlist sportive tradizionali: la necessità di prepararle manualmente. Chi corre con una certa frequenza sa quanto tempo possa essere necessario per trovare abbastanza brani con il ritmo giusto, organizzarli e creare una sequenza che non diventi ripetitiva.

Se il sistema funziona come previsto, sarà Spotify a occuparsi di gran parte di questo lavoro. Resta però da capire quanto questa tecnologia riuscirà realmente a incidere sulla qualità dell’allenamento. La musica può certamente influenzare motivazione e percezione dello sforzo, ma il semplice fatto che un brano abbia un determinato BPM non significa automaticamente che sia perfetto per ogni persona. Il ritmo ideale dipende infatti anche dall’esperienza del corridore, dal tipo di allenamento e dagli obiettivi della sessione. Per questo Running Mode sarà interessante soprattutto da provare sul campo.

Una funzione che potrebbe avere senso anche fuori dalla corsa

La tecnologia alla base di questa novità potrebbe inoltre aprire scenari più ampi. Se Spotify riesce a collegare in modo efficace musica, attività e contesto, lo stesso approccio potrebbe essere applicato ad altre forme di allenamento.

Il principio è sempre lo stesso: non scegliere semplicemente una canzone perché piace all’utente, ma scegliere il brano più adatto a ciò che la persona sta facendo in quel momento.

Per ora Spotify ha scelto la corsa come banco di prova. Ed è probabilmente una scelta sensata, visto il rapporto molto stretto tra ritmo musicale e movimento.

La vera novità, quindi, non è soltanto l’arrivo di una nuova playlist automatica. Running Mode rappresenta un ulteriore passo verso un modello nel quale l’intelligenza artificiale non si limita a suggerire contenuti, ma prova a costruire in tempo reale un’esperienza attorno alle esigenze dell’utente.

Quando arriverà anche in Italia, sarà interessante capire se questa promessa funzionerà davvero durante una corsa reale. Perché una cosa è creare una playlist intelligente. Un’altra è riuscire a farci venire voglia di correre ancora per qualche chilometro.

Eppure il mercato degli auricolari open-ear sta vivendo un momento di grazia, e CMF, il marchio budget di Nothing, ha deciso di presentarsi alla festa con i Clip Pro.

I CMF Clip Pro sono auricolari open-ear di fascia economica, disponibili in Italia al prezzo di 79 € nelle colorazioni Coral, Light Grey e Dark Grey. Si rivolgono a chi passa molte ore al giorno con qualcosa nelle orecchie, per lavoro o per abitudine, e non può permettersi di isolarsi completamente dall’ambiente circostante: chi cammina in città, chi lavora in ufficio open space, chi si allena e vuole sentire ancora il traffico attorno a sé.

Il giudizio, lo anticipiamo subito, dipende quasi interamente da un solo fattore: sapere esattamente cosa aspettarsi da questa categoria di prodotto prima ancora di indossarlo.

Cosa sono i CMF Clip Pro in breve

I CMF Clip Pro sono auricolari open-ear con driver dinamico da 10,8 mm alloggiato in una “listening ball” da 13,8 mm, supporto Hi-Res Audio e LDAC, custodia con Smart Dial per volume e modalità, autonomia complessiva di 32,5 ore (10 dai soli auricolari, 22,5 dalla custodia) estendibile fino a 36 ore in modalità Long Battery.

Il punto debole è la resa in ambienti rumorosi, dove il volume massimo non basta a coprire il traffico o la metropolitana. A 79 euro, restano comunque uno degli ingressi più convenienti nella categoria.

Design e costruzione: orecchini, non auricolari

Dimentica il concetto di “infilare” qualcosa nell’orecchio. I Clip Pro funzionano a forma di C, agganciandosi al padiglione auricolare come un piccolo orecchino tecnologico, grazie al sistema che CMF chiama OpenFit Arc.

Il vantaggio è immediato: nessuna pressione, nessuna sensazione di corpo estraneo, nessuna delle classiche fitte fastidiose che arrivano dopo un paio d’ore con auricolari in-ear.

Durante i nostri test, indossarli per un’intera giornata lavorativa non ha mai generato quel bisogno fisico di toglierseli che invece capita spesso con soluzioni a inserimento. È probabilmente il pregio più solido dell’intero prodotto, e coincide esattamente con la ragione per cui esiste questa categoria di auricolari.

La custodia è l’elemento più curioso dal punto di vista estetico: sul coperchio superiore ospita una piccola rotella fisica, lo Smart Dial, che permette di regolare il volume e cambiare modalità d’uso senza toccare gli auricolari o lo smartphone.

È un dettaglio di personalità che si riconosce a colpo d’occhio come marchio di fabbrica CMF, e che aggiunge un tocco tattile piacevole in un mercato dove quasi tutto passa dal touch capacitivo.

Audio: buono, con il compromesso strutturale della categoria

Qui va fatta una premessa onesta, prima ancora di parlare di driver e frequenze: nessun auricolare open-ear può competere in qualità sonora pura con un in-ear ben sigillato. La mancanza di isolamento passivo significa che il suono si disperde nell’ambiente invece di restare confinato nel canale uditivo, e questo limita inevitabilmente bassi e dettaglio.

Detto questo, i Clip Pro se la cavano meglio di quanto ci si aspetti da un prodotto a 79 euro. Il driver dinamico da 10,8 mm, supportato da Hi-Res Audio e codec LDAC, restituisce una timbrica bilanciata, con voci in primo piano e una discreta capacità di separare gli strumenti anche su brani rock non banali.

La funzione Bass Enhancement, richiamata anche da altre testate internazionali, compensa in modo intelligente la naturale carenza di bassi tipica del formato clip, senza scadere nel boost sintetico e fastidioso.

L’app Nothing X resta uno dei punti di forza dell’intero ecosistema CMF/Nothing: equalizzatore personalizzabile, preset multipli (alcuni riusciti, altri decisamente da evitare) e gestione della spatial audio, che nella pratica aggiunge poco e può tranquillamente essere ignorata.

Il vero limite emerge negli ambienti rumorosi. C’è una modalità pensata per ridurre la dispersione del suono verso l’esterno, utile quando non si vuole che chi ci sta accanto senta cosa stiamo ascoltando: funziona, ma il prezzo da pagare è un volume massimo che crolla drasticamente.

In un ufficio silenzioso o su un mezzo di trasporto poco rumoroso non è un problema, perché tanto nessuno sentirebbe comunque la nostra musica anche senza attivarla.

All’aperto, con traffico o rumore di fondo, diventa invece complicato seguire una telefonata o godersi un brano ad alto volume.

Chiamate: buone nella sostanza, meno nella forma

Per quanto riguarda le chiamate, la selezione della voce funziona correttamente: chi ci ascolta percepisce un audio pulito, con il rumore ambientale filtrato in modo efficace dagli algoritmi della Clear Voice Technology, supportata da due microfoni, uno dei quali con design specifico anti-vento.

Nella pratica quotidiana, l’esperienza risulta solida sia in ricezione che in trasmissione, pur senza raggiungere i livelli di soluzioni più costose come lo Shokz OpenDots 2 o le Bose Ultra Open Earbuds, entrambe posizionate su fasce di prezzo ben più alte (rispettivamente attorno ai 199 e 299 dollari sul mercato americano).

Controlli: fisici, personalizzabili, azzeccati

Il sistema di controllo è probabilmente l’aspetto più riuscito dell’intera esperienza d’uso. Oltre allo Smart Dial sulla custodia, ogni auricolare integra un pulsante fisico alla base, tutto personalizzabile dall’app Nothing X.

Le configurazioni preimpostate prevedono avvio con un tocco, avanzamento con due, arretramento con tre: uno schema semplice, intuitivo, e soprattutto affidabile, senza i falsi tocchi tipici delle superfici capacitive.

Autonomia: numeri onesti, senza sorprese negative

CMF dichiara 10 ore di autonomia dai soli auricolari e altre 22,5 ore dalla custodia, per un totale di 32,5 ore, estendibili fino a 36 ore attivando la modalità Long Battery. Una ricarica rapida di 10 minuti restituisce circa 4 ore di ascolto aggiuntive.

Nei nostri test i numeri dichiarati hanno trovato riscontro concreto nell’uso quotidiano, senza il solito scarto tra promesse di marketing e realtà che affligge tanti prodotti in questa fascia di prezzo.

Verdetto: che faccio, lo compro?

A 79 euro, i CMF Clip Pro si collocano in una fascia di prezzo dove è quasi impossibile trovare concorrenza diretta con specifiche comparabili.

Concorrenti come Bose Ultra Open Earbuds e Shokz OpenDots 2 offrono un suono più pieno e un volume massimo più alto in ambienti rumorosi, ma costano rispettivamente tre e due volte tanto. Anche Huawei FreeClip 2s sono eccellenti ma costano quasi il triplo.

Considerando che CMF (e Nothing in generale) è generoso con le promozioni periodiche, non stupirebbe trovare i Clip Pro a cifre ancora più basse nel giro di poche settimane.

La verità è che questi auricolari non nascono per competere sul terreno dell’audiofilia pura, e chiunque li giudichi con quel metro rimarrà inevitabilmente deluso. Il loro valore va misurato altrove: nella possibilità di indossarli per ore senza fastidio, nella comodità di restare connessi con l’ambiente circostante, in un sistema di controlli fisici finalmente ben pensato.

Il problema è che chi cerca bassi profondi e un isolamento totale dal mondo esterno, magari per un volo intercontinentale o per concentrarsi in un ambiente rumoroso, sta guardando nella direzione sbagliata: per quell’uso esistono altre soluzioni, a partire dalla stessa gamma Nothing Ear con cancellazione del rumore attiva.

Per chi invece lavora in ufficio, cammina spesso in città o semplicemente non vuole isolarsi completamente durante la giornata, i CMF Clip Pro rappresentano una delle scelte più sensate sul mercato open-ear attuale.

Chi scrive preferisce personalmente bassi più marcati e isolamento totale, ma il rapporto qualità prezzo qui parla da solo, ed è difficile ignorarlo.

Domande frequenti su CMF Clip Pro

I CMF Clip Pro isolano dal rumore esterno? No, per design. Sono auricolari open-ear pensati per lasciare libero il padiglione auricolare, quindi non offrono isolamento passivo né cancellazione attiva del rumore, a differenza dei modelli in-ear o over-ear della stessa fascia.

Quanto dura la batteria dei CMF Clip Pro nell’uso reale? Gli auricolari offrono circa 10 ore di autonomia da soli, che diventano 32,5 ore complessive grazie alla custodia di ricarica. Attivando la modalità Long Battery si arriva fino a 36 ore totali, con dati confermati nei nostri test.

A cosa serve lo Smart Dial sulla custodia? È una rotella fisica posizionata sul coperchio della custodia che permette di regolare il volume e cambiare modalità d’uso senza toccare smartphone o auricolari. Le funzioni sono personalizzabili tramite l’app Nothing X.

CMF Clip Pro o Shokz OpenDots 2: quale scegliere? Gli Shokz OpenDots 2 offrono un suono più pieno e un volume massimo più alto in ambienti rumorosi, ma costano circa il doppio. I CMF Clip Pro restano la scelta più sensata per chi cerca un ingresso economico nella categoria open-ear.

Quanto costano i CMF Clip Pro in Italia? Il prezzo di listino è di 79 euro. Trattandosi di un prodotto CMF/Nothing, è probabile trovare periodicamente sconti che abbassano ulteriormente la cifra.

I CMF Clip Pro sono adatti per lo sport? Sì, la struttura a clip garantisce una tenuta stabile anche durante corsa e allenamenti, senza il rischio di fuoriuscita tipico di alcuni auricolari in-ear economici.

Meta è finita davanti a una giuria federale negli Stati Uniti per uno dei procedimenti più delicati mai affrontati dall’azienda sul rapporto tra social network, dipendenza e sicurezza dei minori. La causa, che coinvolge 29 Stati americani, mette sotto esame alcune delle caratteristiche alla base del funzionamento di Facebook e Instagram e sostiene che la società fosse consapevole dei possibili effetti negativi dei propri servizi sugli utenti più giovani.

Il processo è iniziato a Oakland, in California, e potrebbe durare diverse settimane. Al centro del procedimento ci sono accuse particolarmente pesanti: secondo gli Stati coinvolti, Meta avrebbe progettato e mantenuto alcune funzioni dei propri social con l’obiettivo di aumentare il tempo trascorso dagli utenti sulle piattaforme, anche quando questi erano bambini o adolescenti.

Non si tratta quindi soltanto di stabilire se i social network vengano utilizzati troppo. La questione centrale è capire quanto Meta sapesse dei possibili rischi e fino a che punto abbia agito per limitarli.

Le accuse contro Facebook e Instagram

Una parte importante della causa riguarda il modo in cui sono progettate le piattaforme. Gli Stati americani contestano a Meta l’utilizzo di una serie di strumenti che, secondo l’accusa, avrebbero contribuito a rendere i social particolarmente coinvolgenti e difficili da abbandonare.

Tra gli elementi finiti sotto osservazione ci sono il feed a scorrimento infinito, le notifiche, i “Mi piace”, i sistemi di raccomandazione dei contenuti e i filtri che modificano l’aspetto delle persone.

Presi singolarmente, si tratta di funzioni ormai normali per chi utilizza un social network. Il problema sollevato nel processo riguarda però il loro effetto combinato. L’accusa sostiene infatti che questi strumenti siano stati sviluppati e perfezionati anche con l’obiettivo di trattenere gli utenti il più a lungo possibile.

Il tema diventa ancora più delicato quando si parla di bambini e adolescenti. Secondo gli Stati, gli utenti più giovani sarebbero particolarmente vulnerabili ai meccanismi che incentivano un utilizzo prolungato delle piattaforme.

Tra le possibili conseguenze citate nel procedimento ci sono ansia, depressione e disturbi alimentari. Si tratta di aspetti che rendono la causa molto più ampia di una semplice disputa sul funzionamento degli algoritmi: in gioco c’è il modo in cui le grandi piattaforme tecnologiche dovrebbero gestire i propri prodotti quando vengono utilizzati da utenti minorenni.

Meta avrebbe raccolto dati sui bambini

Un’altra delle accuse più pesanti riguarda la raccolta di dati. Secondo quanto riportato nella causa, Meta avrebbe raccolto informazioni relative a bambini di età inferiore ai 13 anni senza il consenso dei genitori, entrando così in conflitto con diverse norme federali e statali statunitensi.

È un punto particolarmente importante perché l’età rappresenta da anni uno dei problemi più difficili da gestire per le piattaforme social. Stabilire con certezza chi sia minorenne e applicare protezioni adeguate non è semplice, soprattutto quando l’accesso ai servizi avviene attraverso informazioni dichiarate direttamente dagli utenti.

Nel caso di Meta, il processo punta però anche a capire se l’azienda avesse una conoscenza sufficientemente approfondita della presenza e dei comportamenti dei minori sulle proprie piattaforme e se, nonostante questo, abbia continuato a utilizzare determinati meccanismi di coinvolgimento.

I documenti interni possono diventare decisivi

Uno degli aspetti più interessanti del processo riguarda proprio la possibile presentazione di documenti e ricerche interne a Meta. Tra i materiali citati c’è una ricerca condotta nel 2019 su circa 2.500 adolescenti. Secondo quanto riportato nella vicenda, lo studio avrebbe evidenziato una situazione piuttosto particolare: molti ragazzi erano consapevoli dei possibili effetti negativi di Instagram, ma continuavano comunque a utilizzare la piattaforma.

Il motivo sarebbe legato anche alla paura di essere esclusi dalle conversazioni e dalle tendenze seguite dai propri coetanei.

È un meccanismo che aiuta a comprendere perché il problema sia così complesso. Per un adolescente, infatti, smettere semplicemente di utilizzare Instagram non significa soltanto rinunciare a un’applicazione. Può significare anche perdere una parte della propria vita sociale digitale.

Ed è proprio questo tipo di dinamica che potrebbe assumere un peso importante nel processo. Se i documenti dimostrassero che Meta conosceva determinati comportamenti e i relativi rischi, la discussione potrebbe spostarsi dal semplice funzionamento dei social alla responsabilità dell’azienda nella progettazione del prodotto.

Zuckerberg e Mosseri potrebbero testimoniare

Il processo potrebbe coinvolgere direttamente alcuni dei nomi più importanti di Meta. Tra le persone chiamate a testimoniare dovrebbero esserci Mark Zuckerberg, amministratore delegato e fondatore di Meta, e Adam Mosseri, responsabile di Instagram.

La possibile testimonianza di Mosseri è particolarmente significativa proprio perché Instagram rappresenta uno dei servizi maggiormente coinvolti nella discussione sull’utilizzo da parte degli adolescenti.

Potrebbe inoltre intervenire Arturo Béjar, ex dipendente di Meta diventato successivamente informatore. La sua posizione potrebbe contribuire a ricostruire dall’interno il modo in cui l’azienda avrebbe affrontato le segnalazioni relative alla sicurezza degli utenti più giovani. Naturalmente, sarà il procedimento giudiziario a stabilire quale valore attribuire alle diverse testimonianze e ai documenti presentati.

Meta rischia fino a 200 miliardi di dollari

La posta in gioco per Meta è enorme anche dal punto di vista economico. Secondo le accuse, i possibili danni potrebbero arrivare fino a 200 miliardi di dollari. Ma il problema per l’azienda non riguarda soltanto un eventuale risarcimento.

Gli Stati Uniti chiedono infatti anche interventi sulla struttura e sul funzionamento dei servizi, con possibili conseguenze sul modo in cui Facebook e Instagram vengono progettati e gestiti.

Se una parte significativa delle accuse venisse confermata, Meta potrebbe quindi essere costretta a modificare alcuni dei meccanismi che oggi rappresentano una componente fondamentale dell’esperienza sui suoi social.

Questo è probabilmente l’aspetto più importante dell’intera vicenda. Una sanzione economica, per quanto enorme, avrebbe un effetto principalmente finanziario. Un intervento sulle modalità con cui funzionano Facebook e Instagram potrebbe invece cambiare concretamente l’esperienza di milioni di utenti.

Meta respinge le accuse

L’azienda, naturalmente, non accetta la ricostruzione degli Stati. Meta ha respinto le accuse e considera le richieste economiche sproporzionate. Secondo la società, non sarebbero state dimostrate né le responsabilità attribuite all’azienda né i danni indicati nella causa.

Sarà quindi il processo a stabilire se le accuse siano fondate e quale sia l’effettivo livello di responsabilità di Meta; è importante sottolineare questo aspetto perché il procedimento è ancora in corso. Il fatto che un’accusa venga presentata davanti a una corte non significa automaticamente che sia stata dimostrata. Le conclusioni dovranno arrivare attraverso l’esame delle prove, delle testimonianze e della documentazione prodotta dalle parti.

Il paragone con il tabacco

La vicenda assume comunque una dimensione più ampia perché riporta al centro un interrogativo che riguarda l’intera industria tecnologica: quanto deve essere responsabile una piattaforma degli effetti prodotti dal proprio modello di business?

Il paragone con le grandi cause contro le aziende del tabacco degli anni Novanta è già emerso proprio per questo motivo. Anche allora il punto non era soltanto stabilire se un prodotto potesse provocare danni, ma soprattutto capire che cosa le aziende sapessero, quando lo avessero scoperto e come avessero reagito a quelle informazioni.

Nel caso dei social network, naturalmente, il contesto è completamente diverso. Facebook e Instagram non sono prodotti equiparabili alle sigarette e il rapporto tra utilizzo dei social e problemi psicologici è molto più complesso.

Il principio della discussione, però, presenta alcune analogie: se una società conosce determinati rischi associati al proprio prodotto, quali responsabilità dovrebbe avere nel ridurli, soprattutto quando gli utenti sono minorenni? È questa la domanda che rende il processo contro Meta molto più importante di una semplice disputa tra un’azienda e gli Stati americani.

Facebook e Instagram potrebbero cambiare davvero?

Al momento è troppo presto per dire quale sarà l’esito del procedimento e, soprattutto, quali conseguenze concrete avrà per gli utenti.

Il processo potrebbe però diventare un passaggio importante nella definizione delle responsabilità delle grandi piattaforme nei confronti dei minori. Se gli Stati riuscissero a dimostrare che Meta era consapevole di determinati rischi e non ha adottato misure sufficienti per affrontarli, la vicenda potrebbe avere ripercussioni che vanno ben oltre Facebook e Instagram.

Per Meta, dunque, non è in gioco soltanto una possibile sanzione. È in discussione il modo stesso in cui l’azienda progetta alcuni dei suoi prodotti e, più in generale, quanto sia accettabile utilizzare meccanismi pensati per massimizzare il coinvolgimento quando dall’altra parte dello schermo ci sono anche bambini e adolescenti.

Ed è probabilmente questo il vero motivo per cui il maxi processo americano merita attenzione: qualunque sarà la decisione finale, potrebbe contribuire a stabilire nuovi confini tra innovazione tecnologica, modello di business e tutela degli utenti più giovani.

L’integrazione tra Claude e Google Workspace fa un altro passo avanti. Anthropic ha aggiornato il connettore dedicato ai servizi Google e ha dato al proprio assistente AI la possibilità di rispondere, inoltrare e inviare email direttamente da Gmail.

La differenza rispetto a quanto già possibile in precedenza è importante: Claude non si limita più a leggere la posta o a suggerire una risposta. Dopo aver collegato il proprio account, può preparare il testo e completare l’operazione direttamente dentro Gmail, a condizione che l’utente gli conceda l’autorizzazione necessaria.

La funzione amplia quindi il ruolo di Claude da semplice assistente conversazionale a strumento capace di eseguire operazioni concrete sui servizi che utilizziamo ogni giorno.

Claude può rispondere alle email direttamente da Gmail

Il nuovo connettore permette a Claude di lavorare sulle conversazioni presenti in Gmail. L’utente può chiedere all’assistente di rispondere a una determinata email e lasciare che sia Claude a preparare il messaggio. La novità più importante riguarda però il passaggio successivo. Una volta generata la risposta, Claude può inviarla direttamente al destinatario. Lo stesso principio vale per l’inoltro dei messaggi.

Di default, Anthropic mantiene comunque un passaggio di sicurezza: Claude chiede conferma prima di inviare, rispondere o inoltrare un’email. L’utente conserva quindi il controllo sull’azione finale.

La scelta è particolarmente importante perché una risposta generata dall’intelligenza artificiale non rimane più confinata all’interno della conversazione con il chatbot. Può diventare un’azione reale sul proprio account di posta.

L’utente può decidere quanto lasciare fare all’AI

Il sistema non elimina quindi completamente l’intervento umano. Al contrario, il meccanismo predefinito prevede una conferma prima che Claude proceda con l’invio. Nei piani Team ed Enterprise, invece, la gestione delle autorizzazioni può essere affidata agli amministratori. Sono loro a poter decidere se consentire agli utenti di autorizzare queste operazioni senza dover confermare ogni singolo invio.

È un dettaglio che mostra come la funzione sia pensata non soltanto per l’utilizzo personale, ma anche per ambienti professionali nei quali l’intelligenza artificiale può intervenire direttamente nei flussi di lavoro. Il confine tra suggerire un’azione ed eseguirla diventa quindi sempre più sottile.

Claude diventa più autonomo anche con Google Drive

L’aggiornamento non riguarda soltanto Gmail. Anthropic ha ampliato anche il supporto a Google Drive, permettendo a Claude di gestire direttamente i file attraverso il relativo connettore. Per utilizzare le nuove funzioni è necessario collegare Gmail o Google Drive dal menu dei connettori di Claude.

Una volta completata la configurazione, l’assistente può quindi interagire con questi servizi attraverso le funzionalità messe a disposizione dal connettore; la disponibilità riguarda tutti i piani a pagamento di Claude.

Il vero cambiamento sono gli agenti AI

La novità può sembrare limitata a una funzione aggiuntiva per Gmail, ma il suo significato è più ampio. Per anni gli assistenti AI sono stati utilizzati soprattutto per generare contenuti, riassumere informazioni e rispondere alle domande degli utenti. Il passaggio successivo consiste nel permettere loro di utilizzare applicazioni e servizi per portare a termine un’attività.

Nel caso di Claude, il processo può quindi diventare molto più diretto: l’utente formula una richiesta, l’AI accede alle informazioni necessarie attraverso il connettore, prepara il contenuto e, con le autorizzazioni previste, completa l’operazione.

Nel caso di Gmail, per esempio, non si tratta più soltanto di chiedere “come potrei rispondere a questa email?”. È possibile arrivare a “rispondi a questa email”, lasciando a Claude il compito di preparare il testo e gestire l’invio.

È proprio questo il passaggio che rende interessante l’aggiornamento di Anthropic. L’AI non viene più utilizzata soltanto come strumento per produrre testo, ma come interfaccia capace di interagire con gli strumenti di lavoro dell’utente.

Naturalmente, il livello di autonomia rimane legato alle autorizzazioni concesse e alle impostazioni adottate dagli amministratori nei contesti aziendali. Ma la direzione è ormai chiara: gli assistenti AI stanno passando dalla generazione di risposte all’esecuzione di attività.

E Gmail è probabilmente uno dei terreni più significativi per questo cambiamento, perché la posta elettronica rappresenta ancora uno dei principali strumenti attraverso cui vengono gestite comunicazioni, richieste e attività professionali.

I sondaggi di WhatsApp sono diventati uno strumento molto utilizzato all’interno delle conversazioni di gruppo. Servono per scegliere una data, decidere dove andare a cena, organizzare una partita o semplicemente raccogliere rapidamente le preferenze di più persone senza dover leggere decine di messaggi.

Il problema è che un sondaggio tradizionale funziona soltanto con le opzioni inserite dalla persona che lo crea. Se una possibilità viene dimenticata, gli altri partecipanti non possono aggiungerla e sono costretti a comunicarla attraverso la chat.

WhatsApp sta lavorando proprio su questo limite. Una nuova funzione individuata nella versione beta dell’app per Android introduce infatti la possibilità di permettere ai partecipanti di aggiungere nuove opzioni a un sondaggio già pubblicato.

La funzione è ancora in fase di sviluppo e non è quindi disponibile per gli utenti. Non esiste al momento una data ufficiale per la sua distribuzione nella versione stabile, ma l’integrazione nel codice della beta mostra che WhatsApp sta lavorando concretamente su questa possibilità.

Come cambieranno i sondaggi di WhatsApp

La novità è stata individuata nella beta di WhatsApp per Android 2.26.33.1 e riguarda un nuovo interruttore che il creatore del sondaggio potrà attivare durante la sua configurazione. L’idea è molto semplice: chi crea il sondaggio potrà decidere se consentire oppure impedire agli altri membri del gruppo di aggiungere nuove risposte.

Se l’opzione sarà attivata, il sondaggio non sarà più necessariamente una lista chiusa. I partecipanti potranno contribuire aggiungendo nuove possibilità che non erano state previste inizialmente.

Se, invece, l’interruttore resterà disattivato, il funzionamento rimarrà quello attuale. Soltanto il creatore potrà stabilire quali siano le opzioni disponibili e gli altri membri potranno limitarsi a scegliere tra quelle già presenti. È un dettaglio importante perché WhatsApp non sta trasformando automaticamente tutti i sondaggi in strumenti modificabili da chiunque. La decisione rimane nelle mani di chi crea il sondaggio, che può scegliere caso per caso quale modalità utilizzare.

Una funzione pensata per i gruppi

Il vantaggio più evidente riguarda le conversazioni nelle quali è difficile prevedere tutte le possibili risposte. Immaginiamo, per esempio, di voler organizzare una grigliata. Il creatore prepara un sondaggio con alcune date disponibili: lunedì, martedì e giovedì. Un partecipante entra nella conversazione e risponde che per lui sarebbe possibile soltanto mercoledì.

Con il sistema attuale, quella possibilità non può essere aggiunta direttamente al sondaggio. Bisogna scriverla nella chat e, a quel punto, gli altri partecipanti devono ricordarsi della nuova alternativa.

Con la nuova funzione, invece, mercoledì potrebbe essere aggiunto direttamente tra le opzioni. Gli altri membri del gruppo avrebbero quindi la possibilità di votare anche per quella data.

Lo stesso meccanismo può essere utilizzato in moltissime altre situazioni. Una cena può avere bisogno di un nuovo ristorante, un viaggio può richiedere una destinazione aggiuntiva, mentre un gruppo di amici può voler inserire un’altra data per un appuntamento. La novità non cambia radicalmente il funzionamento dei sondaggi, ma li rende più collaborativi e flessibili.

Il controllo resta al creatore

Uno degli aspetti più interessanti della funzione è proprio il fatto che WhatsApp lasci il controllo all’autore. Non tutti i sondaggi hanno bisogno di essere modificati dai partecipanti. In alcuni casi chi crea la domanda vuole semplicemente presentare una serie precisa di alternative e raccogliere le relative preferenze.

Pensiamo, per esempio, a un gruppo che deve scegliere tra tre modelli di un prodotto oppure tra alcune date già concordate. Permettere a tutti di aggiungere nuove risposte potrebbe rendere il sondaggio meno ordinato. Per questo motivo il nuovo sistema dovrebbe funzionare attraverso un interruttore opzionale. Il creatore decide prima della pubblicazione se il gruppo potrà contribuire alla costruzione delle risposte.

La scelta permette quindi di mantenere due modalità differenti: il sondaggio tradizionale, con opzioni definite esclusivamente dall’autore, oppure quello collaborativo, nel quale anche gli altri partecipanti possono ampliare l’elenco.

Una delle tante modifiche ai sondaggi

La nuova funzione arriva inoltre dopo altri interventi con cui WhatsApp ha continuato a rendere più completi i sondaggi. Tra le novità più recenti c’è, per esempio, la possibilità di impostare una data e un orario per la chiusura automatica. In questo modo chi crea un sondaggio può stabilire in anticipo quando interrompere la raccolta delle risposte, senza dover tornare manualmente nella conversazione.

L’aggiunta delle opzioni da parte dei partecipanti segue quindi una direzione abbastanza chiara: trasformare i sondaggi da semplici strumenti per esprimere una preferenza a strumenti più adatti alla gestione delle attività di gruppo.

È un’evoluzione che riguarda soprattutto le conversazioni nelle quali partecipano molte persone. Più il gruppo cresce, infatti, più diventa difficile gestire manualmente le risposte attraverso i messaggi. Un sondaggio permette di concentrare le informazioni in un unico punto e rende più semplice capire quali siano le preferenze della maggioranza.

Quando arriverà la nuova funzione?

Per il momento bisogna però fare attenzione a non considerare questa novità come già disponibile. La funzione è stata individuata nella versione beta 2.26.33.1 di WhatsApp per Android, ma risulta ancora in fase di sviluppo. Secondo le informazioni disponibili, non è attualmente disponibile nemmeno per tutti i beta tester. Questo significa che WhatsApp potrebbe continuare a modificarne il funzionamento prima della distribuzione definitiva oppure decidere di posticiparne il rilascio; non è quindi possibile indicare una data precisa per l’arrivo della funzione nella versione stabile dell’app.

Il meccanismo, però, appare già abbastanza chiaro: il creatore del sondaggio potrà decidere se lasciare agli altri partecipanti la possibilità di aggiungere nuove opzioni.

WhatsApp rende i gruppi più facili da gestire

La novità potrebbe sembrare secondaria, soprattutto se confrontata con le funzioni più importanti che WhatsApp introduce periodicamente. In realtà interviene su uno dei problemi più comuni delle conversazioni di gruppo: la difficoltà di organizzare informazioni e decisioni senza trasformare la chat in una lunga sequenza di messaggi. Permettere ai partecipanti di aggiungere risposte quando necessario riduce proprio questo problema.

La funzione non obbligherà nessuno a utilizzare i sondaggi in modo diverso. Chi preferisce mantenere un elenco chiuso potrà continuare a farlo, mentre nei gruppi più dinamici sarà possibile lasciare che siano gli stessi partecipanti a completare le opzioni.

Per una semplice partita di calcetto può sembrare una modifica marginale. Moltiplicata però per tutte le conversazioni nelle quali ogni giorno vengono organizzate cene, viaggi, appuntamenti, attività e iniziative di gruppo, può diventare una delle piccole funzioni che rendono WhatsApp più pratico nell’utilizzo quotidiano.

La pubblicità online sta entrando in una nuova fase. Per anni il modello dominante è stato relativamente semplice: un utente visita un sito, guarda un video, utilizza un social network oppure effettua una ricerca e, durante queste attività, incontra annunci pubblicitari. Con l’arrivo dell’intelligenza artificiale generativa, però, il rapporto tra utente e piattaforma sta cambiando.

Un chatbot non viene utilizzato soltanto per consumare contenuti. Viene interrogato. Gli si chiedono consigli, confronti, informazioni e suggerimenti. Si può utilizzare per scegliere uno smartphone, organizzare un viaggio, cercare un prodotto o valutare diverse alternative prima di un acquisto.

È proprio su questo comportamento che si basa il nuovo modello pubblicitario di ChatGPT. OpenAI ha annunciato l’estensione di ChatGPT Ads a nuovi mercati, compresa l’Italia, introducendo gli annunci all’interno di un servizio che fino a oggi era stato percepito soprattutto come uno strumento per ottenere risposte e svolgere attività.

La novità non riguarda quindi soltanto l’arrivo di qualche banner in più. Il vero cambiamento è rappresentato dal tipo di momento nel quale la pubblicità può comparire.

La pubblicità entra nelle conversazioni

ChatGPT non funziona come un social network tradizionale. Non esiste necessariamente un flusso infinito nel quale l’utente scorre contenuti pubblicati da altre persone e incontra periodicamente annunci.

La dinamica è completamente diversa. L’utente apre la conversazione perché ha una domanda o perché deve prendere una decisione. Può chiedere quale smartphone acquistare, quali cuffie scegliere, quale destinazione visitare oppure quali prodotti siano più adatti a una determinata esigenza.

Secondo OpenAI, circa il 20% delle conversazioni presenta già una chiara intenzione commerciale. È proprio questa caratteristica a rendere particolarmente interessante il nuovo modello per gli inserzionisti. La pubblicità tradizionale cerca spesso di conquistare l’attenzione dell’utente mentre sta facendo qualcos’altro. Un annuncio compare durante un video, all’interno di una pagina web o mentre si scorrono i contenuti di un social.

Nel caso di ChatGPT, invece, l’utente potrebbe trovarsi già nella fase nella quale sta valutando un acquisto o cercando una soluzione.

È una differenza importante. La pubblicità non deve necessariamente interrompere un’attività: può inserirsi in un momento nel quale esiste già un interesse verso un determinato argomento.

Come funzioneranno gli annunci su ChatGPT

OpenAI ha annunciato che ChatGPT Ads arriverà in Italia dal 24 agosto, nell’ambito di un’estensione che coinvolgerà 31 nuovi mercati.

Per gli inserzionisti l’accesso iniziale passerà attraverso alcune agenzie partner, tra cui Publicis, WPP, Omnicom, MediaPlus, Havas e dentsu. In un secondo momento è prevista anche una piattaforma self-service, pensata per rendere il sistema accessibile a un numero maggiore di aziende, comprese quelle di dimensioni più ridotte. Il funzionamento degli annunci sarà comunque diverso rispetto a quello di una normale campagna pubblicitaria sui social.

L’obiettivo dichiarato è infatti quello di mantenere separati gli annunci dalle risposte generate dall’intelligenza artificiale. In altre parole, la pubblicità non dovrebbe diventare parte integrante della risposta di ChatGPT.

Questo punto è particolarmente importante perché uno dei rischi principali di un sistema del genere sarebbe confondere il consiglio dell’intelligenza artificiale con un contenuto pagato da un’azienda. OpenAI sostiene invece che gli annunci saranno chiaramente identificati e che non influenzeranno il contenuto delle risposte.

Gli annunci non dovrebbero modificare le risposte dell’AI

Il tema della separazione tra pubblicità e risposta è probabilmente uno degli aspetti più delicati dell’intero progetto. Quando un utente chiede a ChatGPT quale prodotto acquistare, infatti, la risposta dell’assistente viene percepita come un consiglio. Se all’interno dello stesso ambiente compare anche una pubblicità, diventa fondamentale capire quale sia la natura delle due informazioni.

OpenAI afferma che gli inserzionisti non avranno accesso alle conversazioni e che gli annunci resteranno separati dalle risposte generate da ChatGPT.

Questo significa che il modello pubblicitario, almeno secondo l’impostazione annunciata dall’azienda, non dovrebbe trasformare ChatGPT in un motore di raccomandazioni commerciali condizionate dagli investimenti pubblicitari.

La distinzione sarà quindi tra due elementi: da una parte la risposta dell’intelligenza artificiale, dall’altra l’eventuale contenuto pubblicitario.

Per gli utenti sarà comunque importante imparare a riconoscere questa differenza, soprattutto quando la conversazione riguarda prodotti, servizi o decisioni d’acquisto.

Un nuovo modello basato sull’intenzione

La vera novità di ChatGPT Ads non è quindi semplicemente il fatto che anche un chatbot possa mostrare pubblicità. È il modo nel quale questa pubblicità può intercettare l’utente.

Il modello può essere descritto come un passaggio dalla pubblicità basata sull’attenzione a una pubblicità costruita intorno all’intenzione.

Nel primo caso l’azienda cerca di raggiungere quante più persone possibile e di convincerle a prestare attenzione al messaggio. Nel secondo, l’utente ha già espresso attraverso una domanda un interesse verso un determinato argomento.

Immaginiamo, per esempio, una persona che chieda a ChatGPT quali siano i migliori smartphone in una determinata fascia di prezzo. In quel momento non sta semplicemente navigando online: sta manifestando un interesse concreto verso una possibile scelta d’acquisto.

Lo stesso può accadere con un viaggio, un computer, un’automobile, un servizio online o qualsiasi altro prodotto; per gli inserzionisti si apre quindi un ambiente nel quale il contesto della domanda può essere molto più importante rispetto alla semplice pagina visitata dall’utente.

È uno dei motivi per cui l’introduzione della pubblicità nei chatbot potrebbe avere conseguenze più ampie del semplice inserimento di nuovi spazi pubblicitari.

Chi vedrà gli annunci su ChatGPT

Un altro elemento importante riguarda i diversi piani del servizio. Gli annunci saranno mostrati agli utenti dei piani Free e Go. Non saranno invece presenti per gli utenti di ChatGPT Plus, Pro, Business ed Enterprise.

La scelta segue quindi una logica già conosciuta nel mercato dei servizi digitali: l’accesso gratuito o più economico può essere sostenuto anche attraverso la pubblicità, mentre i piani a pagamento mantengono un’esperienza priva di annunci.

Questo modello permette a OpenAI di differenziare ulteriormente la propria offerta e, allo stesso tempo, di creare una nuova fonte di ricavi. La pubblicità diventa così un elemento complementare rispetto agli abbonamenti.

Cosa cambia per le aziende

Per le aziende la novità potrebbe essere ancora più importante che per gli utenti. La crescita dei chatbot sta modificando il modo in cui le persone cercano informazioni. Sempre più utenti possono iniziare una ricerca direttamente all’interno di un assistente AI invece di utilizzare esclusivamente un motore di ricerca tradizionale. Questo significa che anche il percorso che porta alla scelta di un prodotto potrebbe cambiare.

Per anni le aziende hanno investito in SEO, advertising sui motori di ricerca, social advertising e campagne display. Ora si aggiunge un nuovo ambiente nel quale il consumatore può formulare una domanda complessa e ricevere una risposta elaborata dall’intelligenza artificiale.

La possibilità di intercettare l’utente in questo momento potrebbe diventare molto interessante per gli inserzionisti, soprattutto nei settori nei quali la fase di valutazione precede l’acquisto.

Non significa però che la pubblicità tradizionale sia destinata a scomparire. Piuttosto, si aggiunge un nuovo canale nel quale il contesto e l’intenzione possono avere un peso maggiore.

La pubblicità online sta cambiando

L’arrivo di ChatGPT Ads in Italia rappresenta quindi un passaggio importante per il mercato digitale; la pubblicità non è più confinata soltanto a siti, social network, video e motori di ricerca. Ora entra anche negli ambienti conversazionali, proprio mentre questi strumenti diventano sempre più presenti nelle attività quotidiane.

Il vero punto da osservare sarà il modo nel quale gli utenti reagiranno a questo cambiamento. La pubblicità può funzionare molto bene quando appare in un momento pertinente, ma rischia di diventare fastidiosa quando interrompe o altera l’esperienza.

Per OpenAI la sfida sarà quindi mantenere una distinzione chiara tra risposte dell’intelligenza artificiale e contenuti sponsorizzati. Per gli inserzionisti, invece, sarà necessario imparare a comunicare in un ambiente completamente diverso da quello dei media tradizionali.

ChatGPT Ads potrebbe essere soltanto l’inizio di una trasformazione più ampia. Se le persone utilizzeranno sempre più l’intelligenza artificiale per cercare informazioni e prendere decisioni, anche la pubblicità dovrà necessariamente adattarsi.

E il cambiamento più importante potrebbe essere proprio questo: non sarà più sufficiente attirare l’attenzione di una persona. Bisognerà essere presenti quando quella persona sta cercando una risposta.

Il Galaxy Z Fold 8 potrebbe aver convinto Samsung a cambiare ancora una volta i propri piani sul futuro degli smartphone pieghevoli. Il nuovo Fold, caratterizzato da un formato più ampio rispetto alle generazioni precedenti, avrebbe infatti registrato una domanda superiore alle aspettative. E l’azienda sudcoreana starebbe valutando di sfruttare questo risultato per ampliare ulteriormente la gamma Galaxy Z.

Secondo un report di ETnews, rilanciato anche dal noto leaker Ice Universe, Samsung avrebbe già dato il via libera allo sviluppo di cinque smartphone pieghevoli destinati al 2027. Si tratterebbe di un’espansione significativa rispetto all’attuale offerta, con l’obiettivo di coprire più formati e fasce di mercato.

La strategia mostra quanto Samsung stia ancora cercando di capire quale sarà la configurazione definitiva del pieghevole del futuro.

Galaxy Z Fold 8 ha convinto Samsung

Il punto di partenza è proprio il Galaxy Z Fold 8. Il nuovo modello ha introdotto un cambiamento importante rispetto alla filosofia adottata da Samsung per diverse generazioni: il dispositivo è più largo e meno allungato, soprattutto quando viene utilizzato come tablet.

Il display interno misura 7,6 pollici e ha una risoluzione di 2448 x 1848 pixel, mentre il dispositivo misura 161,4 x 123,9 x 4,5 millimetri quando è aperto. Il risultato è uno smartphone che punta maggiormente sulla superficie di visualizzazione disponibile, riducendo alcune delle limitazioni tipiche del formato Fold.

Samsung propone inoltre il Galaxy Z Fold 8 Ultra, ancora più orientato alla fascia alta, con un display interno da 8 pollici e una risoluzione di 2504 x 2256 pixel. Le dimensioni da aperto sono pari a 143,2 x 158,4 x 4,1 millimetri.

La differenza tra i due modelli mostra già la direzione intrapresa dall’azienda: non esiste più un solo modo di interpretare il formato Fold. Ed è proprio qui che potrebbe inserirsi la prossima generazione.

Nel 2027 potrebbero arrivare cinque Galaxy Z

Secondo le indiscrezioni, Samsung potrebbe arrivare nel 2027 con cinque pieghevoli differenti. La gamma comprenderebbe innanzitutto i successori degli attuali Galaxy Z Fold 8 e Galaxy Z Fold 8 Ultra. A questi si aggiungerebbe il Galaxy Z Flip 9, ammesso che Samsung decida effettivamente di proseguire con la famiglia Flip.

Ci sarebbe poi la seconda generazione del dispositivo TriFold, il particolare pieghevole con tre sezioni che rappresenta una delle direzioni più estreme esplorate dall’azienda.

Il quinto modello sarebbe invece quello più interessante. Samsung starebbe lavorando a un ulteriore pieghevole con formato wide, quindi simile nell’impostazione generale al Fold 8, ma differente rispetto al successore tradizionale.

Al momento non è chiaro quale sarà esattamente il suo posizionamento. Ed è proprio questo il punto sul quale è possibile fare soltanto delle ipotesi.

Un Fold più economico e un Ultra wide?

Una possibilità è che Samsung voglia trasformare la gamma Fold in una famiglia più articolata. Il modello standard potrebbe continuare a rappresentare la proposta relativamente più accessibile, mentre la versione Ultra manterrebbe caratteristiche tecniche superiori. Il nuovo pieghevole wide potrebbe invece collocarsi in una posizione intermedia o diventare una seconda interpretazione del concetto di Fold.

Un’altra ipotesi, naturalmente non confermata, è che Samsung possa utilizzare il nuovo formato per avvicinare ulteriormente la versione wide alle caratteristiche dell’Ultra.

In questo modo l’azienda avrebbe due dispositivi premium profondamente diversi soprattutto per il modo in cui utilizzano il display interno.

È una strategia che avrebbe anche una logica commerciale. Se il pubblico ha realmente apprezzato il formato più largo del Fold 8, Samsung avrebbe interesse a proporlo in più configurazioni, invece di limitarlo a un singolo modello.

Il problema potrebbe essere l’eccessiva sovrapposizione

La scelta non è però priva di rischi. Cinque pieghevoli all’interno dello stesso catalogo potrebbero creare una sovrapposizione molto forte tra i prodotti. La differenza tra un Fold standard, un Fold Ultra e un eventuale secondo Fold wide dovrebbe essere sufficientemente evidente per giustificare la presenza di tre dispositivi simili.

Per Samsung sarebbe quindi necessario trovare un equilibrio tra diversificazione e confusione della gamma. Il problema è ancora più evidente considerando che il mercato degli smartphone pieghevoli rimane molto più piccolo rispetto a quello degli smartphone tradizionali. Creare troppi modelli potrebbe significare dividere ulteriormente una domanda che non è ancora arrivata ai livelli necessari per sostenere un’offerta così ampia.

D’altra parte Samsung ha un vantaggio: è una delle aziende che ha investito più a lungo nel settore e può permettersi di sperimentare diversi formati prima di individuare quello destinato a diventare lo standard.

Samsung sta ancora cercando il pieghevole definitivo

La vera questione, quindi, non riguarda soltanto il numero di Galaxy Z che arriveranno nel 2027. Samsung deve capire quale formato vogliono davvero gli utenti.

Il successo del Galaxy Z Fold 8 (qui la recensione) potrebbe rappresentare un segnale importante: uno smartphone pieghevole più largo potrebbe essere più interessante per una parte del pubblico rispetto al tradizionale formato stretto e allungato utilizzato dai precedenti Fold.

Ma c’è anche un’altra possibilità. Il risultato potrebbe essere legato semplicemente alla novità del prodotto e alla maggiore attenzione che il mercato sta finalmente dedicando ai pieghevoli.

Samsung sembra quindi voler utilizzare i prossimi anni come una fase di sperimentazione. Fold, Flip, TriFold e nuovi formati potrebbero convivere ancora per qualche generazione, in attesa di capire quale soluzione riuscirà realmente a imporsi.

E proprio per questo il Galaxy Z Fold 8 potrebbe essere più importante di quanto sembri: non rappresenta soltanto l’ennesimo pieghevole Samsung, ma potrebbe essere uno dei dispositivi che determineranno la direzione della famiglia Galaxy Z nei prossimi anni.

Il Google Pixel 11 Pro arriva esattamente in quel punto della sua storia, e lo fa con la sicurezza tranquilla di chi non ha bisogno di dimostrare nulla a nessuno. Non aspettatevi una rivoluzione: aspettatevi, semmai, la conferma che quando un prodotto è già al top della sua categoria, la scelta più intelligente è affinarlo, non reinventarlo.

Detto da chi vive con un Pixel come smartphone quotidiano (affiancato da un dispositivo Samsung, per completezza di sguardo) e conosce ogni meandro di questa linea da anni, questa non è pigrizia editoriale: è la lettura più onesta di un mercato in cui il livello tecnologico è già altissimo, e dove inseguire il cambiamento per il cambiamento porterebbe solo a peggiorare qualcosa che già funzionava.

Una nota di trasparenza, prima di entrare nei dettagli: questa è una recensione preliminare, basata su pochi giorni di utilizzo reale. Il giudizio è quindi passibile di aggiustamenti nel tempo, in particolare sulla fotocamera notturna e sulla tenuta della batteria nel lungo periodo. Aggiorneremo l’articolo non appena avremo accumulato settimane di uso quotidiano.

Ci tengo anche a fare una doverosa precisazione: quando definisco il Google Pixel “uno smartphone al top”, non mi riferisco alla sua scheda tecnica, che ha ampi margini di miglioramento, ma all’esperienza d’uso.

Ho sempre considerato incredibilmente noioso il tema dei core, dei giga, dei benchmark e tutte quelle cose noiose che spesso leggo in alcune recensioni: a volte, non leggo nemmeno la scheda tecnica prima di cominciare ad utilizzare il prodotto, perché mi interessa l’esperienza sul campo e quella di Google Pixel è per alcuni versi semplicemente strepitosa.

Sottolineo “per alcuni versi” perché per altri aspetti presenta invece delle lacune incomprensibili, ci torniamo più avanti.

Il Google Pixel 11 Pro è uno smartphone Android di fascia alta, disponibile in Italia dal 20 agosto 2026 al prezzo di listino di 1.199 euro per la versione da 256 GB (fino a 1.529 euro per il taglio da 512 GB con 16 GB di RAM). Si rivolge a chi è già dentro l’ecosistema Google, o vuole entrarci, e preferisce un flagship maturo e rifinito a un esperimento acerbo.

Design e costruzione: non serve toccare quello che già funziona

Diciamolo chiaramente: se cercate una rivoluzione estetica, non la troverete, e va bene così. Il Google Pixel 11 Proriprende l’iconica barra della fotocamera con copertura in vetro da bordo a bordo, fusa con la cornice in alluminio di grado aerospaziale. È la stessa filosofia di chi non è già al top e non ha bisogno di stravolgere ciò che gli utenti hanno già imparato ad amare.

L’unica vera delusione, su questo fronte, riguarda proprio la barra della fotocamera: i primi leak parlavano di una riduzione drastica dello spessore, ma nella vita reale non è successo nulla del genere. Qui la continuità smette di essere una scelta saggia e diventa una promessa non mantenuta, ed è giusto dirlo senza sconti.

Sì, è vero, sono parzialmente cambiati i materiali della barra posteriore, ma la verità è che al colpo d’occhio il dispositivo è assolutamente identico nei suoi ingombri. Basta fare una prova con una cover del pixel 10 per rendersi conto che c’è solo una sottile variazione nella parte inferiore del blocco fotocamera.

Per il resto, il vetro Corning Gorilla Glass Victus 2 con rivestimento antigraffio è ora oltre due volte più resistente ai graffi rispetto alla generazione precedente, con certificazione IP68 per acqua e polvere.

Le nuove finiture, rosa opaco, verde oliva, grigio nebbia e, per la prima volta su un modello Pro, il nero ossidiana opaco, aggiungono varietà senza cambiare la sostanza.

A 204 grammi e con dimensioni compatte (152,7 x 71,9 x 8,4 mm), il Pixel 11 Pro resta uno dei pochi flagship davvero maneggevoli con una sola mano, e su questo aspetto Google non ha alcun motivo di cambiare rotta.

Display: la conferma di una formula già vincente

Qui il concetto di “non serve cambiare” trova la sua massima espressione, e in senso positivo. Il pannello Super Actua OLED LTPO da 6,3 pollici (161 mm di diagonale), risoluzione 1280 x 2856 pixel a 495 ppi, refresh rate variabile da 1 a 120 Hz, raggiunge una luminosità massima di 3600 nit, il 9% in più rispetto al Pixel 10 Pro. Il rapporto di contrasto supera 2.000.000:1 e la copertura HDR arriva fino a 2400 nit.

La verità è che amiamo in modo viscerale questa versione “small” del Pro: un display da 6,3 pollici con tutta questa potenza al seguito è un piacere quotidiano, leggibile anche sotto il sole diretto e sufficientemente compatto da non richiedere ginnastica con le dita.

Quando la base è già questa buona, l’unica cosa sensata da fare è spingerla ancora un po’ più in alto, non ripartire da zero.

Prestazioni: l’unico vero cambiamento, e non è un caso che sia questo

Se c’è un’area in cui Google ha deciso di cambiare davvero qualcosa, è il processore, ed è la scelta giusta: quando sei già al top nel design e nel display, il margine di miglioramento più utile per l’utente è quello che si sente nell’uso quotidiano, non quello che si vede in una foto promozionale.

Il nuovo Google Tensor G6 è il miglioramento più concreto e immediatamente percepibile di questa generazione. La sensazione, dopo pochi giorni, è quella di un processore più reattivo e funzionale, con una gestione del calore sensibilmente migliore rispetto al Tensor G5.

Google promette una CPU con il 20% di efficienza energetica in più, una navigazione più veloce del 25% e un caricamento delle app più rapido del 15%: numeri che, nell’uso reale di questi primi giorni, sembrano trovare riscontro in un telefono che non scalda e non si impunta anche sotto carico.

A bordo ci sono 12 GB di RAM con 256 GB di storage (fino a 16 GB di RAM e 1 TB nei tagli superiori), affiancati dal chip di sicurezza Titan M3 con crittografia post-quantistica.

La camera di vapore dedicata alla dissipazione del calore fa il suo lavoro silenziosamente, ed è probabilmente uno dei motivi per cui il chip regge meglio sotto stress prolungato rispetto al passato.

Per leggere adeguatamente questa recensione, credo si debba chiarire un aspetto: non voglio valutare questo smartphone in relazione a ciò che cambia rispetto al Pixel 10 Pro. Se così facessi, il giudizio sarebbe assolutamente deludente.

Il mio desiderio è quello di condividere l’esperienza d’uso per coloro che non hanno un cellulare di Google e si trovano nella condizione di voler comprare un nuovo smartphone, scegliendo tra i migliori che oggi si possono trovare sul mercato.

Senza il paragone diretto con il modello dell’anno scorso, il Pixel 11 Pro è uno smartphone eccellente, che si poggia su basi già solidissime e che ora beneficia di un miglioramento evidente sul fronte del processore.

Dopo i primi giorni di utilizzo, questo è l’aspetto più evidente: un processore più reattivo con una migliore gestione della dissipazione del calore. Google, con il suo Pixel 10 Pro, ha fatto un autentico disastro nel passaggio ad Android 17: nelle prime settimane dopo l’aggiornamento, il telefono rimaneva sistematicamente caldo, la batteria durava pochissimo, le applicazioni in alcuni casi funzionavano particolarmente male.

Era l’effetto della nuova gestione dei consumi, introdotta con la nuova versione del sistema operativo, che cozzava clamorosamente con le versioni precedenti. Nel corso delle settimane, con l’aggiustamento del tiro di Google e l’aggiornamento delle app la situazione è migliorata drasticamente: ora Google Pixel 10 Pro funziona come un orologio svizzero.

Il nuovo Pixel 11 Pro si avvantaggia di questo periodo semplicemente disastroso, per chi aveva già un pixel, presentandosi sul mercato senza evidenti difetti del primo minuto. Rispetto a quanto capitato in passato, le prestazioni sembrano già di buon livello, la percezione è quella che sia notevolmente migliorato l’accesso alle applicazioni ed in generale la reattività di tutte le funzioni.

Questo è probabilmente il vero salto in avanti di Pixel 11 Pro.

Fotocamera: perché toccare qualcosa che funziona già benissimo

Sulla carta, la dotazione fotografica non cambia quasi nulla rispetto alla generazione precedente: sensore principale grandangolare Octa PD da 50 MP (f/1,68, campo visivo 82°, sensore 1/1,3″), ultra grandangolare da 48 MP (f/1,7, campo visivo 123°) e teleobiettivo da 48 MP con Zoom Pro fino a 120x (f/2,8, zoom ottico 5x).

È l’ennesima applicazione dello stesso principio: quando un comparto fotografico è già ai vertici della categoria, la scelta più responsabile è consolidarlo, non rincorrere un cambiamento estetico sulla scheda tecnica.

Serve però più tempo per valutare con onestà gli scatti in condizioni di scarsa illuminazione: la Foto Notturna rapida, spinta da una TPU il 50% più potente, promette catture fino a 4,5 volte più veloci, ma un giudizio definitivo richiede notti diverse, contesti diversi, non solo qualche scatto di prova.

Il vero punto di forza della fotocamera, in questa generazione più che nelle precedenti, non è il sensore in sé, ma la combinazione con il software basato su Gemini. È qui che il “non serve cambiare” lascia spazio a un’evoluzione vera, perché è nel software che Google ha deciso di innovare davvero. 

Magic Capture è l’esempio più concreto: la funzione registra un video e ne estrae automaticamente le immagini più significative, fissandole come scatti singoli già ritagliati e privi di sfocatura. Sarà curioso valutare questa funzione nel tempo, con più materiale e più scenari, ma il potenziale per ridefinire il modo in cui si “scatta” una foto d’azione è evidente.

Impressiona, e non poco, la stabilizzazione video: Stabilizzazione Pro e Video Boost portano la risoluzione fino a 8K, con risultati sorprendentemente fluidi anche in movimento. Su questo fronte, il Pixel 11 Pro si conferma tra i migliori della categoria.

Batteria: piccola sulla carta, generosa nell’uso

La batteria da 4850 mAh (capacità minima 4707 mAh) è leggermente più piccola rispetto al modello precedente, una differenza minimale di circa 20 mAh, che sulla carta sembrerebbe irrilevante o persino un passo indietro.

Nell’uso reale di questi primi giorni, però, l’autonomia sembra notevolmente migliorata, complice probabilmente l’efficienza energetica superiore del Tensor G6 più che la capacità della cella in sé: è la prova che, a volte, non serve nemmeno aumentare un numero sulla scheda tecnica per ottenere un risultato migliore, basta far lavorare meglio quello che già c’è.

Google dichiara oltre 30 ore di autonomia con la Batteria Adattiva, che riduce i consumi delle app usate di rado: un dato preliminare da confermare con settimane di utilizzo più intenso.

Sul fronte ricarica, il cavo porta la batteria al 55% in circa 30 minuti con un caricatore USB-C PPS da 30W, mentre la ricarica wireless Pixelsnap (certificata Qi2) arriva fino a 25W, con un incremento di velocità fino al 29% rispetto al Pixel 10 Pro grazie all’aggancio magnetico di precisione.

Software e AI: qui il “top” continua a salire

Se c’è un ambito in cui Google non si accontenta mai di essere già al top, è il software. La scheda tecnica conta relativamente poco davanti alla potenza delle funzioni basate su intelligenza artificiale che permeano ogni angolo del telefono, in particolare l’integrazione con i servizi Google. 

Gemini Intelligence gestisce tutto, dalla dettatura che rimuove automaticamente gli intercalari alla Traduzione dal Vivo di video e podcast, passando per Cerchia e Cercadirettamente dalla fotocamera.

Esclusiva dei modelli Pro è HiLight, la serie di spie LED integrate intorno al flash che segnalano chiamate da contatti preferiti o l’ascolto attivo di Gemini senza dover guardare lo schermo: una funzione di nicchia, ma ben pensata per chi vuole ridurre le distrazioni senza perdere le informazioni davvero importanti.

Al momento, serve a poco, ma l’apertura alle app di terze parti fa pensare a possibili sviluppi positivi. Proprio nelle ultime ore è emersa una app indipendente: Hilight Studio, che rompe la monotonia immaginata da Google, dando ampia libertà di gestione per il LED della barra posteriore.

Stiamo provando proprio in queste ore la nuova soluzione per sfruttare il potenziale di questo LED di notifica, è un po’ il vecchio che ritorna ma in modalità più contemporanea.

La promessa più ambiziosa resta quella di un comportamento agentic, cioè un assistente capace di completare compiti complessi in autonomia. Per ora è una promessa che vive soprattutto sulla carta, ma il potenziale c’è, ed è probabilmente la direzione in cui tutta la categoria si muoverà nei prossimi anni: la prossima “rivoluzione” del Pixel, quando arriverà, arriverà quasi certamente da qui, non dal design.

Non è facile valutare Google Pixel con un metro puramente tecnico: per capirlo davvero bisogna usarlo. È un ecosistema a parte, che diventa una specie di parco divertimenti per chi è già utente dei servizi Google, e molto meno interessante per chi vive fuori da quel mondo.

Certo, esiste un enorme elefante nella stanza: il rapporto con l’Unione Europea. Google ha promosso il suo smartphone partendo dal potenziale del suo software con la profonda integrazione e interazione con il mondo di Google Gemini, ma molte delle funzionalità che sono state immaginate dagli ingegneri dai creativi di Google si scontrano con i vincoli del nostro continente e quindi non sono disponibili.

Bisognerà capire, nel tempo, se la privazione di queste soluzioni di software cambi esperienza d’uso complessiva o possa essere accettabile da parte degli utenti europei.

Lo aveva anticipato all’inizio, ci sono aspetti dello smartphone che sono clamorosamente efficienti, altri invece che lasciano notevolmente a desiderare, ad esempio il filtro per lo spam delle chiamate. Gli smartphone di Samsung sono un esempio di efficienza clamorosa su questo fronte, il filtro proposto da Google non è granché.

Anche altri aspetti secondari del software sono piuttosto curiosi: faccio un esempio della scheda di chiamata, la foto che viene mostrata a tutto schermo quando un contatto ci chiama. Non ha molto senso che, anziché essere integrata nella scheda Contatto di Google, la card di chiamata debba essere configurata in una sezione dedicata del software. Eppure, con il passare degli anni, questo dettaglio non viene ancora modificato. Nulla di trascendentale, probabilmente alcuni utenti non si saranno nemmeno accorti di avere questa funzione a disposizione, però questo è uno dei margini di miglioramento.

La clamorosa funzione “rambler” per la dettatura vocale

Sono consapevole del fatto che molti utenti non abbiano mai usato la dettatura vocale sul proprio smartphone, per me è una delle discriminanti nella scelta del cellulare da usare. Proprio per questo penso che Google Pixel 11 Pro possa diventare il mio smartphone quotidiano grazie all’opzione “rambler”, che al momento è un’esclusiva dei nuovi smartphone di Google.

Chi usa la dettatura vocale sa perfettamente che bisogna fare attenzione a non fare pause, a non distrarsi nemmeno un secondo perché il sistema pensa che abbiamo smesso di parlare e comincia a trascrivere, magari in alcuni casi quando siamo a metà della frase.

In questo caso, invece, il telefono continua a registrare fino a che non premiamo il pulsante che corrisponde ad una sorta di ok: solo a quel punto l’intelligenza artificiale analizza la registrazione audio, elimina gli intercalare e tutte le parti inutili che abbiamo prodotto nella nostra frase e costruisce un testo di senso compiuto pronto per la condivisione. E’ una magia, semplicemente straordinario.

Verdetto: che faccio, lo compro?

Arriviamo al punto dolente: 1.199 euro per la versione da 256 GB non sono pochi, soprattutto considerando che, rispetto al Pixel 10 Pro, il salto avanti si misura in dettagli più che in stravolgimenti.

Chi possiede già il modello dello scorso anno non ha, con questi primi giorni di test, un motivo travolgente per cambiare subito telefono, e in fondo è proprio questo il senso del titolo di questa recensione: non serve cambiare quando si è già al top.

La verità è che il colpo da maestro, in questo momento, potrebbe essere proprio puntare sul Pixel 10 Pro: costa sensibilmente meno e fa, nella pratica quotidiana, quasi le stesse cose.

Chi invece acquista per la prima volta un Pixel, o arriva da un altro ecosistema, troverà nel Pixel 11 Pro un pacchetto solidissimo: processore più reattivo e fresco, display tra i più luminosi della categoria, fotocamera ancora competitiva e un livello di integrazione software che, semplicemente, non ha equivalenti altrove su Android.

In definitiva, il Pixel 11 Pro non è la rivoluzione che qualcuno si aspettava, ed è proprio questo il suo punto di forza più sottile: quando un prodotto è già ai vertici della sua categoria, cambiare tutto sarebbe un rischio inutile.

Chi deciderà di entrare nel “team Pixel” difficilmente se ne pentirà, e capirà presto perché chi lo ha già fatto in passato, poi, non è più tornato indietro.

Domande frequenti su Google Pixel 11 Pro

Perché Google Pixel 11 Pro cambia così poco rispetto al Pixel 10 Pro? Perché il Pixel 10 Pro era già uno smartphone ai vertici della categoria, e Google ha scelto di consolidare la formula invece di rincorrere un cambiamento superficiale. L’unico miglioramento davvero sostanziale riguarda il processore Tensor G6, più reattivo ed efficiente sotto il profilo termico.

Quanto dura la batteria di Google Pixel 11 Pro in uso reale? Google dichiara oltre 30 ore di autonomia grazie alla Batteria Adattiva, nonostante una capacità di 4850 mAh leggermente inferiore al modello precedente. Nei primi giorni di test l’autonomia è apparsa solida, ma un giudizio definitivo richiede settimane di utilizzo più intenso.

Google Pixel 11 Pro e Pixel 11 Pro XL: quale scegliere? Il Pro ha un display da 6,3 pollici ed è più maneggevole con una mano, mentre il Pro XL offre un pannello da 6,8 pollici, batteria più grande e ricarica più rapida. La scelta dipende dalla priorità tra compattezza e autonomia massima.

Qual è il prezzo di Google Pixel 11 Pro in Italia? Il prezzo di listino parte da 1.199 euro per la versione da 256 GB, fino a 1.529 euro per il taglio da 512 GB con 16 GB di RAM. Il telefono è disponibile in Italia dal 20 agosto 2026.

Google Pixel 11 Pro ha davvero una fotocamera migliore del modello precedente? Sulla carta il comparto fotografico cambia pochissimo rispetto al Pixel 10 Pro. La differenza più rilevante arriva dal software basato su Gemini, con funzioni come Magic Capture e una stabilizzazione video 8K particolarmente convincente.

Prendersi cura di un giardino può diventare rapidamente un lavoro impegnativo. Dopo un periodo di assenza, il prato cresce, le erbacce aumentano e quello che sembrava un semplice intervento di manutenzione può trasformarsi in diverse ore di lavoro. Lo stesso vale per la piscina, che richiede una pulizia costante di fondo, pareti e linea d’acqua.

È proprio in questo scenario che si inseriscono i robot per la manutenzione degli spazi esterni. MAMMOTION celebra il suo decimo anniversario con una serie di promozioni dedicate ai suoi robot rasaerba e ai dispositivi per la pulizia delle piscine, con sconti che arrivano fino a 369 euro.

L’iniziativa è stata annunciata il 18 agosto e le offerte sono disponibili fino al 31 agosto. Per i nuovi clienti è previsto inoltre uno sconto aggiuntivo di 50 euro sullo store online ufficiale MAMMOTION. La promozione coinvolge diversi modelli della gamma, dai più compatti LUBA mini 2 AWD fino ai sistemi più avanzati della famiglia LUBA 3 AWD, passando per il robot per piscine SPINO E1.

Dieci anni di robotica per gli spazi esterni

MAMMOTION è stata fondata nel 2016 e, secondo quanto riportato dall’azienda, ha superato oggi 750.000 clienti tra consumer e professionisti in oltre 30 Paesi.

Uno dei momenti più importanti nella storia del marchio è arrivato nel 2022 con la serie LUBA AWD, presentata dall’azienda come il primo robot rasaerba al mondo dotato contemporaneamente di trazione integrale AWD, tecnologia RTK e funzionamento senza filo perimetrale.

Da allora MAMMOTION ha continuato a puntare sulla combinazione tra robotica, sistemi di navigazione e intelligenza artificiale per rendere sempre più autonomi i dispositivi destinati alla cura degli spazi esterni.

La filosofia alla base dei prodotti è abbastanza chiara: ridurre il più possibile l’intervento manuale, lasciando al robot la gestione delle attività ripetitive. Non significa soltanto far muovere autonomamente un rasaerba, ma permettergli di comprendere la conformazione del giardino, riconoscere gli ostacoli e gestire percorsi e aree di lavoro. È soprattutto con la serie LUBA mini 2 AWD che questa filosofia viene declinata in due configurazioni differenti.

LUBA mini 2 AWD punta sulla navigazione intelligente

La famiglia LUBA mini 2 AWD comprende i modelli 1000 e 1500, pensati per rispondere a esigenze differenti. Il LUBA mini 2 AWD 1000 utilizza un sistema di visione AI basato su tre telecamere insieme al servizio MAMMOTION iNavi. L’azienda lo indica come una soluzione particolarmente adatta ai prati aperti, dove la precisione della navigazione rappresenta l’elemento principale.

Il LUBA mini 2 AWD 1500 utilizza invece due telecamere abbinate a un sistema LiDAR. Questa configurazione è pensata soprattutto per i giardini più complessi, dove alberi, ostacoli e conformazioni irregolari possono rendere più difficile la navigazione.

Il LiDAR permette di effettuare un rilevamento a 360 gradi entro un raggio dichiarato di 60 metri, con una navigazione che MAMMOTION indica come precisa al centimetro e priva di punti ciechi.

Entrambi i modelli condividono inoltre la trazione integrale AWD, una delle caratteristiche distintive della gamma. Il sistema permette di affrontare pendenze fino all’80%, mentre il disco di taglio laterale è pensato per mantenere più puliti i bordi del prato.

Interessante anche la gestione della mappatura. LUBA mini 2 AWD può creare la mappa del giardino partendo da qualsiasi punto e non necessariamente dalla stazione di ricarica. Questo consente anche di creare zone di taglio isolate e di modificare singole parti della mappa quando necessario.

LUBA 3 AWD alza il livello della navigazione

Per chi ha a disposizione superfici più ampie, MAMMOTION propone LUBA 3 AWD. In questo caso l’azienda utilizza un sistema denominato Tri-Fusion, che combina tre tecnologie: LiDAR a 360 gradi, visione AI attraverso una doppia telecamera e il servizio MAMMOTION iNavi.

L’obiettivo è ottenere un posizionamento con precisione centimetrica e, allo stesso tempo, permettere al robot di riconoscere oltre 300 tipologie differenti di ostacoli.

Un altro aspetto interessante riguarda l’installazione. LUBA 3 AWD non richiede fili perimetrali né antenne e il servizio iNavi viene fornito senza un abbonamento, con accesso gratuito a vita.

Il robot è progettato per gestire superfici fino a 5.000 metri quadrati e può affrontare terreni difficili grazie ai motori indipendenti e alla trazione integrale. Anche in questo caso viene dichiarata una capacità di affrontare pendenze fino all’80%.

Sul fronte delle prestazioni, MAMMOTION dichiara una capacità di taglio fino a 500 metri quadrati all’ora, mentre con una singola carica LUBA 3 AWD può arrivare a gestire fino a 1.700 metri quadrati.

Durante la promozione sono disponibili due configurazioni: LUBA 3 AWD 1500 viene proposto a 2.099 euro invece di 2.299 euro e include un supporto per la pulizia del valore di 69 euro. LUBA 3 AWD 3000 costa invece 2.499 euro anziché 2.699 euro e comprende un garage dal valore dichiarato di 199 euro.

Anche la piscina può essere gestita da un robot

La proposta per la manutenzione degli spazi esterni non si limita al prato. MAMMOTION utilizza l’anniversario anche per promuovere SPINO E1, robot progettato per la pulizia delle piscine.

Il dispositivo viene proposto a 499 euro anziché 799 euro, con uno sconto di 300 euro. È quindi uno dei prodotti che beneficia della riduzione percentuale più significativa dell’intera promozione, pari al 38%.

SPINO E1 dispone di un’autonomia dichiarata fino a 210 minuti e può occuparsi della pulizia del fondo, delle pareti e della linea d’acqua. Secondo MAMMOTION, è progettato per piscine con superfici fino a 150 metri quadrati.

Il principio è lo stesso che troviamo nei robot rasaerba: automatizzare un’attività di manutenzione che normalmente richiederebbe un intervento manuale, lasciando al dispositivo il compito di completare il lavoro in autonomia.

Tutte le offerte per il decimo anniversario

La promozione coinvolge diversi prodotti della gamma MAMMOTION. Il LUBA mini 2 AWD 1000 scende a 1.299 euro dai precedenti 1.499 euro, mentre la versione con Mini Garage viene proposta a 1.399 euro invece di 1.618 euro. Il LUBA mini 2 AWD 1500 costa invece 1.599 euro anziché 1.899 euro. La versione con Mini Garage viene proposta a 1.699 euro invece di 2.018 euro.

Tra le offerte c’è anche YUKA mini 2 1000, disponibile a 1.099 euro anziché 1.299 euro, con Mini Garage incluso del valore dichiarato di 119 euro.

La gamma LUBA 3 AWD completa invece la fascia più alta dell’offerta, mentre SPINO E1 rappresenta la proposta più accessibile per chi vuole automatizzare la manutenzione della piscina. Diversi modelli sono inoltre disponibili anche tramite Amazon.

Nel complesso, la promozione racconta bene la direzione presa da MAMMOTION negli ultimi anni. La robotica non riguarda più soltanto la casa e la pulizia degli ambienti interni: anche il giardino e la piscina stanno diventando spazi che possono essere gestiti automaticamente.

Il decimo anniversario diventa quindi l’occasione per proporre una gamma che va dal robot rasaerba destinato a superfici più contenute fino ai modelli progettati per aree molto ampie e terreni complessi. E, con SPINO E1, lo stesso approccio viene applicato alla manutenzione della piscina.

Per chi stava già valutando un robot per il giardino o per la piscina, le offerte rappresentano quindi un’opportunità per accedere alla gamma MAMMOTION con prezzi inferiori rispetto a quelli di listino. La promozione resta disponibile fino al 31 agosto, mentre per i nuovi clienti è previsto anche il coupon da 50 euro sullo store ufficiale.

Samsung ha costruito negli ultimi anni una delle politiche di supporto software più generose del mondo Android. I modelli più recenti possono arrivare a sei o sette anni di aggiornamenti, ma questa promessa non vale ovviamente per gli smartphone più vecchi. Alcuni Galaxy lanciati nel 2021 e nel 2022 stanno infatti entrando nella fase finale del loro ciclo di supporto.

Per i proprietari di questi dispositivi non significa che lo smartphone smetterà improvvisamente di funzionare. Il problema è un altro: con la fine degli aggiornamenti verranno meno nuove versioni di One UI, nuove funzioni e soprattutto le patch di sicurezza.

Samsung aggiorna gli smartphone sempre più a lungo

La politica di Samsung è cambiata parecchio negli ultimi anni. Sui modelli di fascia alta più recenti, come il Galaxy S26 Ultra (qui la recensione), l’azienda garantisce fino a 7 anni di aggiornamenti. Anche la fascia media ha beneficiato dell’estensione del supporto: dispositivi come il Galaxy A57 possono arrivare a 6 anni di aggiornamenti.

Si tratta di una durata superiore a quella ancora proposta da diversi concorrenti, che in molti casi si fermano a cinque anni anche su smartphone costosi.

Il discorso cambia quando guardiamo ai Galaxy arrivati sul mercato qualche anno prima. Gli smartphone presentati nel 2021 e nel 2022 stanno progressivamente arrivando alla parte conclusiva del loro ciclo di vita software.

Per alcuni di questi modelli si avvicina quindi il momento in cui termineranno sia gli aggiornamenti di One UI sia le patch di sicurezza.

Cosa succede quando un Samsung Galaxy non viene più aggiornato

La fine del supporto non comporta lo spegnimento dello smartphone. Il dispositivo continua a funzionare e può essere utilizzato normalmente anche dopo l’ultimo aggiornamento. Quello che cambia è ciò che accade da quel momento in avanti.

Non arriveranno più nuove versioni del sistema operativo, nuove funzionalità o correzioni per i problemi che Samsung dovesse individuare successivamente. Il cambiamento più importante riguarda però la sicurezza.

Le patch di sicurezza servono a correggere vulnerabilità che possono essere sfruttate per compromettere dispositivi e dati. Quando il produttore interrompe il supporto, queste correzioni non vengono più distribuite.

Per questo motivo la fine degli aggiornamenti non rende automaticamente inutilizzabile un Galaxy, ma può renderlo progressivamente meno adatto a determinati utilizzi.

Non basta sapere se lo smartphone funziona ancora

Il punto, quindi, non è semplicemente chiedersi se un vecchio Samsung Galaxy sia ancora abbastanza veloce per le proprie esigenze. La domanda più importante è quanto tempo rimane prima della fine del supporto.

Per chi utilizza lo smartphone soprattutto per telefonare, navigare sul web, guardare video e utilizzare i social, un dispositivo non più aggiornato può continuare a essere perfettamente funzionante per parecchio tempo.

La situazione cambia per chi utilizza il telefono per lavoro, gestisce documenti importanti oppure conserva sul dispositivo informazioni sensibili. In questi casi avere un sistema operativo che continua a ricevere aggiornamenti di sicurezza assume un’importanza decisamente maggiore. La fine del supporto non rappresenta quindi necessariamente il momento in cui bisogna buttare il telefono. È però un elemento da tenere in considerazione quando si decide quando cambiarlo.

Attenzione all’elenco degli smartphone

C’è inoltre una precisazione importante sulla lista dei Galaxy prossimi alla fine del supporto. L’elenco citato nella fonte non è stato pubblicato direttamente da Samsung. Si tratta di una stima realizzata da Sammyfans, ottenuta incrociando la politica ufficiale di aggiornamento prevista per i diversi modelli e le rispettive date di lancio.

Per questo motivo le tempistiche vanno considerate come una previsione del termine del supporto e non come un calendario ufficiale pubblicato dall’azienda.

Il principio generale, però, è chiaro: gli smartphone Galaxy del 2021 e del 2022 sono quelli che meritano maggiore attenzione da parte dei proprietari.

Conviene cambiare smartphone?

Non necessariamente; se il Galaxy continua a funzionare bene e non viene utilizzato per attività particolarmente delicate, è possibile continuare a usarlo anche quando raggiunge la fine del supporto.

La situazione va valutata diversamente se il telefono viene utilizzato quotidianamente per lavoro, pagamenti, accesso ai servizi online, autenticazione, documenti o altri dati sensibili. In questo caso la disponibilità di aggiornamenti di sicurezza dovrebbe avere un peso importante nella decisione.

E quando arriverà il momento di sostituirlo, non conviene guardare soltanto a processore, fotocamere, display e batteria. La durata del supporto software è diventata ormai una caratteristica tecnica vera e propria.

Samsung, da questo punto di vista, offre oggi una scelta piuttosto ampia: alcuni Galaxy possono ricevere aggiornamenti per sei o sette anni. Significa che spendere qualcosa in più per un modello recente può tradursi anche in una vita utile molto più lunga.

La differenza tra uno smartphone che riceve aggiornamenti per pochi anni e uno supportato per sette anni, infatti, non si vede soltanto nelle specifiche tecniche. Si vede soprattutto nel tempo che passa prima di doverlo sostituire.

Meta ha reso disponibile Glimmer, un modello AI open-weight che può essere scaricato ed eseguito direttamente sul proprio hardware. L’idea è portare l’intelligenza artificiale fuori dal cloud, ma c’è un limite importante: il modello più potente di Meta, Muse Spark, resta accessibile soltanto tramite API.

L’intelligenza artificiale sta seguendo due strade sempre più distinte. Da una parte ci sono i grandi modelli accessibili attraverso Internet, come ChatGPT e Gemini, che richiedono una connessione ai server delle aziende che li sviluppano. Dall’altra stanno crescendo i modelli eseguibili localmente, che possono essere scaricati e utilizzati direttamente sul computer.

È proprio in questo secondo scenario che si inserisce Meta Glimmer, il modello che Meta ha recentemente distribuito come open-weight. La caratteristica più interessante è quindi la possibilità di eseguirlo sul proprio hardware, senza dover necessariamente inviare ogni richiesta ai server dell’azienda.

Cos’è un modello AI open-weight

La definizione è importante perché open-weight non significa necessariamente che tutto il progetto sia completamente open source. Meta ha distribuito i parametri numerici appresi dal modello durante l’addestramento. Chi possiede un hardware sufficientemente potente può quindi scaricare Glimmer e utilizzarlo localmente.

Il vantaggio principale è il maggiore controllo sull’esecuzione. Un modello locale non deve necessariamente comunicare con un servizio cloud per ogni richiesta e può diventare una base interessante per sviluppatori e ricercatori che vogliono sperimentare direttamente con l’intelligenza artificiale.

Naturalmente c’è anche un compromesso. Un modello eseguito sul computer dell’utente deve fare i conti con la potenza di calcolo e con la memoria disponibili. I grandi modelli cloud possono invece sfruttare infrastrutture composte da enormi quantità di GPU e sistemi dedicati. Per questo motivo AI locale e AI cloud non sono ancora equivalenti. La prima offre maggiore autonomia e controllo, mentre la seconda può contare su risorse hardware molto più grandi.

Meta vuole un’intelligenza artificiale per tutti

La distribuzione di Glimmer si inserisce nella strategia più ampia di Meta sull’AI. Mark Zuckerberg ha accompagnato l’iniziativa con un manifesto di circa 6.500 parole, sostenendo che l’intelligenza artificiale dovrebbe essere accessibile a tutti e non rimanere sotto il controllo di un gruppo ristretto di grandi laboratori.

È un tema particolarmente rilevante in una fase nella quale le principali aziende tecnologiche stanno investendo enormi quantità di denaro in chip, data center e capacità di calcolo.

L’AI locale rappresenta, almeno sulla carta, una strada alternativa. Se un modello può essere scaricato e utilizzato direttamente sul proprio computer, sviluppatori e ricercatori non devono necessariamente dipendere completamente dall’infrastruttura del produttore. Ed è proprio qui che Glimmer diventa interessante.

Ma c’è una contraddizione

Il problema emerge quando si guarda all’intera famiglia di modelli sviluppata da Meta. Il più potente Muse Spark, infatti, non viene distribuito nello stesso modo. Rimane accessibile attraverso le API di Meta.

Un’API può essere vista come una porta attraverso la quale software e servizi esterni possono utilizzare le capacità di un modello senza avere il modello stesso direttamente a disposizione. La differenza non è secondaria.

Con Glimmer, chi dispone dell’hardware necessario può scaricare il modello ed eseguirlo localmente. Questo offre maggiore libertà di sperimentazione e permette di lavorare sul modello senza dipendere necessariamente dall’infrastruttura cloud di Meta. Con Muse Spark, invece, l’accesso rimane legato ai servizi dell’azienda.

AI locale contro AI centralizzata

La questione va quindi oltre Glimmer. Il modello di AI locale rappresenta una delle possibili alternative alla crescente centralizzazione dell’intelligenza artificiale. Oggi una parte consistente delle capacità più avanzate è concentrata nelle infrastrutture di pochi grandi operatori tecnologici.

Il problema è che l’hardware necessario per eseguire localmente i modelli più sofisticati non è alla portata di tutti. Un modello open-weight può essere scaricato liberamente, ma questo non significa automaticamente che possa essere utilizzato senza difficoltà da qualsiasi computer.

La promessa dell’AI “per tutti”, quindi, deve essere valutata anche considerando questo elemento. Meta offre una parte dei propri modelli in una forma che permette maggiore libertà di utilizzo, ma allo stesso tempo mantiene le tecnologie più potenti all’interno della propria infrastruttura.

È una contraddizione che non riguarda soltanto Meta. La distribuzione dei modelli open-weight e il controllo dei modelli più avanzati stanno diventando uno dei nodi centrali della competizione nel settore dell’intelligenza artificiale.

Glimmer rappresenta quindi un passo interessante verso un’AI più locale e accessibile, ma non elimina il problema della centralizzazione. Il futuro dell’intelligenza artificiale potrebbe essere diviso tra modelli che possiamo davvero possedere e modelli che continueremo soltanto a utilizzare come servizio.

Quando Google Drive sta per esaurire i 15 GB gratuiti, non è necessario abbonarsi subito a Google One. Ecco dove si nascondono i file più pesanti e come recuperare spazio.

Lo spazio gratuito di Google Drive può finire molto più velocemente di quanto si pensi. I 15 GB messi a disposizione da Google, infatti, non vengono utilizzati soltanto per i file caricati su Drive: lo stesso spazio viene condiviso con Gmail, Google Foto, backup di Android e altri dati salvati nel cloud.

Prima di sottoscrivere un abbonamento a Google One, quindi, conviene controllare cosa sta realmente occupando la memoria. Vecchie email con allegati pesanti, fotografie, video, backup di dispositivi che non utilizziamo più e file dimenticati possono arrivare a consumare una quantità considerevole di spazio.

I 15 GB di Google non sono solo per Drive

Questo è il primo aspetto da conoscere. Lo spazio gratuito di 15 GB è condiviso tra diversi servizi Google.

Oltre ai normali file presenti su Drive, contribuiscono al consumo di memoria anche Gmail e Google Foto. A questi possono aggiungersi i backup degli smartphone Android e quelli di applicazioni che utilizzano Drive come spazio di archiviazione. Anche WhatsApp può quindi avere un ruolo nel consumo dello spazio, attraverso i suoi backup.

C’è però una distinzione importante: i file condivisi da altre persone non occupano il tuo spazio personale, ma quello dell’utente che li ha caricati.

Questo significa che, prima di cancellare file a caso, conviene capire quale servizio sta effettivamente consumando la maggior parte dei 15 GB.

Come trovare subito i file più pesanti

Il modo più semplice per cominciare la pulizia è entrare in Google Drive e aprire la sezione Spazio di archiviazione.

Qui Google mostra l’elenco dei file presenti sul cloud ordinandoli dal più grande al più piccolo. È probabilmente il sistema più efficace per individuare rapidamente quei video, archivi, documenti o altri file che occupano centinaia di megabyte o addirittura diversi gigabyte.

L’elenco può essere analizzato anche in base ad altri parametri, come tipo di file, data di modifica e sorgente.

In questo modo è possibile individuare rapidamente i contenuti che non servono più, senza dover passare in rassegna manualmente tutte le cartelle.

Google mette inoltre a disposizione la funzione Libera spazio, che permette di avere una panoramica più ampia degli elementi che possono essere eliminati.

La schermata può mostrare, tra le altre cose, allegati di Gmail, messaggi presenti nel cestino, email di spam, file e video di grandi dimensioni e backup di applicazioni di terze parti.

Per una pulizia più precisa, però, è consigliabile intervenire direttamente anche su Gmail e Google Foto, così da poter scegliere singolarmente quali contenuti eliminare.

Gmail può nascondere gigabyte di allegati

Uno degli errori più comuni è pensare che il problema sia necessariamente dentro Drive. In realtà, anche Gmail può consumare una parte significativa dello spazio disponibile, soprattutto quando l’account viene utilizzato da molti anni e contiene vecchie conversazioni con allegati pesanti.

Prima di eliminare messaggi importanti è quindi opportuno controllare quali email occupano più spazio e cancellare soltanto quelle realmente inutili. Lo stesso principio vale per Google Foto. Foto e soprattutto video possono accumularsi rapidamente e diventare una delle principali cause dell’esaurimento dello spazio disponibile. La pulizia va quindi considerata come un’operazione che riguarda l’intero ecosistema Google, non soltanto Drive.

Attenzione ai vecchi backup di Android e WhatsApp

Un’altra voce che può incidere parecchio è quella dei backup dei dispositivi Android. Per controllarli bisogna accedere alla sezione dedicata ai backup e quindi alla gestione attraverso Google One. Qui vengono indicati i dispositivi associati, la data dell’ultimo backup e lo spazio occupato.

Se troviamo un backup relativo a uno smartphone che non utilizziamo più, possiamo valutare di eliminarlo.

Bisogna però prestare attenzione: eliminare un backup significa che quel salvataggio non sarà più recuperabile dal cloud. I dati potranno essere recuperati soltanto se sono ancora presenti sul dispositivo o in un’altra copia.

Lo stesso discorso vale per i backup di WhatsApp. Non è possibile entrare nel backup e cancellare manualmente soltanto alcuni file, perché i dati vengono conservati in un formato proprietario e protetto dalla crittografia.

In questo caso può essere più efficace intervenire direttamente nell’applicazione WhatsApp, eliminando dalle chat i video, le immagini e gli altri contenuti multimediali che non servono più. Dopo la pulizia sarà possibile effettuare un nuovo backup, che dovrebbe occupare meno spazio.

Non dimenticare il cestino

C’è infine un passaggio semplice ma fondamentale. Eliminare un file non significa necessariamente liberare immediatamente lo spazio. I contenuti cancellati possono infatti rimanere nel cestino.

Per recuperare effettivamente la memoria occupata bisogna quindi controllare il cestino di Google Drive e procedere con la cancellazione definitiva dei file che non servono più. Lo stesso principio va considerato quando si effettua una pulizia degli altri servizi.

Alla fine dell’operazione, il messaggio che segnala l’esaurimento dello spazio dovrebbe scomparire senza bisogno di acquistare immediatamente un piano Google One.

Il punto, quindi, è semplice: prima di pagare per avere più spazio, vale la pena capire dove sono finiti i 15 GB gratuiti. Tra Drive, Gmail, Google Foto e backup, spesso una parte significativa della memoria è occupata da contenuti vecchi o che non servono più.

Perché è importante usare l’AI con attenzione

L’intelligenza artificiale è diventata uno strumento quotidiano: la usiamo per scrivere email, riassumere documenti, tradurre testi, generare immagini e risolvere problemi in pochi secondi. Proprio questa immediatezza può indurci ad abbassare la guardia e a condividere informazioni senza valutarne davvero le conseguenze.

Un documento di lavoro, una schermata dello smartphone o una semplice conversazione possono contenere nomi, indirizzi, numeri di telefono, dati sanitari, credenziali o dettagli riservati. Quando questi contenuti vengono caricati su un servizio AI, non restano necessariamente confinati al nostro dispositivo: entrano in un sistema esterno, soggetto a specifiche modalità di gestione, conservazione e protezione dei dati.

Questo non significa che l’intelligenza artificiale debba essere evitata, ma che va utilizzata con la stessa attenzione riservata a qualunque altro servizio online. Prima di incollare un testo o caricare un file è quindi utile chiedersi quali informazioni contiene, se possono essere anonimizzate e quali autorizzazioni vengono richieste. Bastano pochi controlli per sfruttare i vantaggi dell’AI riducendo i rischi per privacy, account e sicurezza.

Prima di scrivere, pensa ai dati che stai condividendo

La prima regola è semplice: non inserire in un chatbot informazioni che non daresti a una persona sconosciuta o che non vorresti vedere pubblicate. Il rischio non riguarda solo ChatGPT. Le stesse attenzioni valgono per chatbot, generatori di immagini, assistenti integrati nei sistemi operativi, servizi di trascrizione e applicazioni che utilizzano l’AI per analizzare file o conversazioni.

Anche quando l’AI sembra affidabile, non è possibile sapere con assoluta certezza come una piattaforma gestisca ogni contenuto, quali impostazioni siano attive o chi possa accedere ai dati in caso di violazione. Tra i dati da evitare assolutamente ci sono:

• password e codici di accesso;
• numeri di carte, coordinate bancarie e codici fiscali;
• documenti di identità;
• dati sanitari;
• indirizzi e numeri di telefono;
• informazioni riservate su clienti, colleghi o familiari;
• contratti e documenti aziendali;
• chiavi API, credenziali e codice sorgente proprietario;
• fotografie private di altre persone.

Il Garante per la protezione dei dati personali ha più volte richiamato l’attenzione sui rischi legati all’uso di dati personali nei sistemi di intelligenza artificiale. Il principio da ricordare è che una piattaforma AI non deve essere considerata un confidente: dietro il chatbot c’è un servizio che raccoglie e tratta informazioni secondo regole specifiche.

Presta occhio alla cronologia

Una chat con l’AI può contenere informazioni che, anche se inserite senza cattive intenzioni, rivelano abitudini, attività professionali, problemi personali o dettagli relativi ad altre persone. Se la cronologia rimane attiva, quelle conversazioni possono restare associate all’account e diventare visibili a chi riesce ad accedervi, utilizza un computer condiviso o trova una sessione già aperta.

Prima di usare un chatbot è quindi utile controllare le impostazioni relative alla cronologia, alla conservazione delle chat e all’eventuale utilizzo delle conversazioni per migliorare il servizio. Quando disponibile, si può valutare l’uso di una modalità temporanea o privata per le richieste più delicate, evitando comunque di inserire password, documenti riservati e dati personali non necessari.

Anonimizza le informazioni

Se si vuole chiedere all’AI di riassumere o correggere un testo, è meglio eliminare prima ogni elemento identificativo. I nomi possono essere sostituiti con “Cliente A” o “Persona B”, mentre indirizzi, numeri di telefono e riferimenti contrattuali possono essere rimossi.

Controlla account, impostazioni e permessi

La sicurezza dell’AI non dipende soltanto da ciò che viene scritto nei prompt. È importante proteggere anche l’account con cui si accede al servizio.

La verifica in due passaggi dovrebbe essere attivata ogni volta che è disponibile. È inoltre consigliabile utilizzare una password unica e complessa, soprattutto se l’account AI è collegato a email, cloud storage o strumenti di lavoro.

Prima di caricare file o autorizzare integrazioni, conviene controllare quali permessi vengono richiesti. Un assistente AI collegato alla posta elettronica, al calendario o ai documenti può essere molto comodo, ma un accesso troppo ampio aumenta le conseguenze di un errore o di una compromissione.

La regola pratica è semplice: concedere soltanto i permessi indispensabili e revocare quelli che non servono più. Lo stesso principio vale per plugin, estensioni del browser e applicazioni che promettono funzioni AI aggiuntive.

Non fidarti ciecamente delle risposte

Un chatbot può produrre testi convincenti anche quando contiene errori, informazioni obsolete o riferimenti inventati. Per questo l’output dell’AI dovrebbe essere considerato una bozza da controllare, non una fonte automaticamente attendibile.

La verifica è particolarmente importante quando la risposta riguarda salute e farmaci, questioni legali o fiscali, investimenti e denaro. Anche le notizie e i dati devono essere aggiornati. Quando ChatGPT è stato lanciato, il modello non aveva accesso automatico alle notizie e agli eventi più recenti: le sue risposte si basavano sui dati utilizzati durante l’addestramento, fermi a una determinata data. Di conseguenza, poteva non conoscere ciò che era accaduto nell’ultimo anno.

Anche oggi il principio resta valido: la data limite della conoscenza varia in base al modello e, senza una funzione di ricerca attiva, le informazioni successive a quel limite potrebbero non essere disponibili.

Attenzione ai prompt nascosti

Esiste poi un rischio meno evidente: la prompt injection. Un testo presente in una pagina web, in un PDF o in un’email può contenere istruzioni nascoste o manipolatorie progettate per influenzare il comportamento dell’AI. Questo diventa ancora più delicato quando il chatbot può leggere file, visitare siti o compiere azioni attraverso strumenti esterni.

Per questa ragione non bisogna chiedere a un agente AI di inviare email, cancellare documenti o modificare dati senza una revisione umana. Prima di confermare un’azione, occorre controllare destinatari, allegati, collegamenti e contenuto.

L’errore comune da evitare

L’errore più frequente consiste nel pensare: “Se ho cancellato la chat, il problema è risolto”. Cancellare una conversazione dalla schermata principale non significa sempre che ogni copia tecnica venga eliminata immediatamente. Le modalità dipendono dal servizio, dal tipo di account e dalle relative impostazioni.

Prima di utilizzare una piattaforma, è quindi utile verificare le opzioni dedicate a cronologia, addestramento dei modelli, conservazione delle conversazioni e gestione dei dati. Per attività professionali, meglio preferire strumenti con policy aziendali chiare e controlli amministrativi.

Una checklist prima di usare l’AI

Prima di premere “Invia”, bastano pochi secondi per controllare:

1. Ho inserito dati personali o riservati?
2. Il testo contiene informazioni su altre persone?
3. Il file include metadati, nomi o credenziali?
4. Ho davvero bisogno di concedere questo permesso?
5. L’account è protetto dalla verifica in due passaggi?
6. La risposta riguarda un ambito che richiede una verifica?
7. L’AI sta per compiere un’azione irreversibile?
8. Posso ottenere lo stesso risultato usando dati anonimizzati?

L’intelligenza artificiale può essere un eccellente assistente, ma non dovrebbe diventare un accesso diretto a tutti i nostri dati. Condividere meno informazioni, concedere meno permessi e verificare sempre i risultati sono abitudini semplici che migliorano concretamente privacy e sicurezza.

I testi generati da Claude avranno una sorta di firma invisibile. Anthropic sta introducendo un sistema di watermarking pensato per rendere riconoscibili i contenuti prodotti dall’intelligenza artificiale senza inserire simboli, caratteri nascosti o altre informazioni visibili all’utente.

La tecnologia è stata progettata anche in risposta agli obblighi di trasparenza previsti dall’AI Act europeo, che richiedono di rendere riconoscibili in formato leggibile dalle macchine determinati contenuti generati o manipolati dall’intelligenza artificiale.

La particolarità del sistema è che la firma non viene aggiunta al testo dopo la generazione. Viene costruita direttamente attraverso la scelta delle parole effettuata dal modello.

Il watermark di Claude è nascosto nelle parole

Per capire come funziona bisogna partire dal modo in cui un modello linguistico genera una risposta. Claude costruisce il testo progressivamente, scegliendo ogni volta tra diverse parole possibili in base alla probabilità che risultino appropriate nel contesto.

Se, per esempio, una frase può essere completata con diverse parole dal significato simile, il modello ha normalmente una certa componente di casualità nella scelta.

Il sistema di Anthropic sfrutta proprio questo meccanismo. Quando esistono più alternative plausibili, il modello può orientare statisticamente la selezione delle parole seguendo un determinato schema. La scelta viene influenzata da una chiave e da alcune delle parole già presenti nel testo.

Una singola scelta non permette naturalmente di riconoscere nulla. Ma ripetendo il meccanismo lungo una risposta sufficientemente estesa, può formarsi un pattern statistico invisibile a chi legge, ma riconoscibile attraverso strumenti progettati per individuarlo.

L’approccio è simile a quello utilizzato da SynthID-Text, la tecnologia sviluppata da Google DeepMind per identificare i testi generati dai propri modelli.

Non ci saranno simboli o caratteri nascosti

Uno degli aspetti più interessanti riguarda proprio ciò che il watermark non è. Non si tratta di un carattere speciale inserito all’interno delle parole, di uno spazio invisibile o di una sequenza di simboli nascosti nel documento.

La firma è incorporata nella distribuzione delle parole. Questo permette al testo di rimanere apparentemente normale. Un utente che legge una risposta di Claude non dovrebbe quindi vedere alcuna differenza rispetto a un testo privo di watermark.

Secondo Anthropic, inoltre, il sistema non dovrebbe avere conseguenze pratiche sulla qualità, sulla creatività o sul contenuto delle risposte e non dovrebbe richiedere token aggiuntivi.

Il watermark non serve neppure a identificare chi ha prodotto il contenuto. Non contiene informazioni sull’utente, sull’organizzazione che utilizza Claude o sulla singola conversazione.

Il suo scopo è molto più limitato: indicare che un determinato testo potrebbe essere stato generato, almeno in parte, da Claude.

Il sistema non può riconoscere qualsiasi testo

Il watermark non deve però essere interpretato come una sorta di prova matematica dell’utilizzo di Claude. Esistono infatti diversi casi nei quali la firma può diventare difficile da individuare.

Il primo riguarda i testi molto brevi. Se ci sono poche parole a disposizione, il modello ha meno occasioni per costruire il pattern statistico necessario al riconoscimento.

Un problema simile può emergere con testi molto vincolati dal punto di vista fattuale. Quando esiste una sola formulazione realmente corretta, il modello ha meno libertà nel modificare la scelta delle parole senza alterare il significato.

Anche il codice rappresenta un caso particolare. Sostituire una parola o un elemento con un’alternativa statisticamente più favorevole può modificare il funzionamento del programma. Per questo motivo il meccanismo è molto meno adatto a questo tipo di contenuti.

Cosa succede quando Claude modifica un testo umano

Un altro caso interessante riguarda i contenuti che non vengono scritti interamente dall’AI. Se una persona scrive un testo e utilizza Claude soltanto per correggere grammatica, punteggiatura o piccoli errori, gran parte delle parole originali rimane invariata. Il modello ha quindi meno possibilità di introdurre il pattern necessario al watermark.

Il risultato può essere una firma troppo debole per essere riconosciuta. La situazione cambia con una traduzione. In questo caso Claude deve infatti riscrivere una parte molto più consistente del testo e dispone quindi di molte più occasioni per applicare il proprio schema statistico.

Anche le modifiche successive possono influire sul riconoscimento. Piccoli interventi potrebbero non essere sufficienti a eliminare il pattern, mentre una riscrittura profonda può renderlo irriconoscibile.

Per questo Anthropic considera il watermark un indicatore della possibile provenienza del testo e non una prova assoluta.

Il watermark serve anche per l’AI Act europeo

La scelta di Anthropic arriva in un momento nel quale la trasparenza sui contenuti generati dall’intelligenza artificiale assume un’importanza crescente.

Il riferimento è all’AI Act europeo, che prevede specifici obblighi per i fornitori di sistemi di intelligenza artificiale generativa. Dal 2 agosto 2026, secondo quanto riportato nella fonte, determinati contenuti generati o manipolati dall’AI devono essere resi riconoscibili in formato leggibile dalle macchine. Il watermark dei testi rappresenta quindi una delle soluzioni adottate da Anthropic per affrontare questo requisito.

Per immagini e altri contenuti compatibili, invece, l’azienda utilizzerà le Content Credentials basate sullo standard C2PA. In questo caso le informazioni sulla provenienza vengono associate ai contenuti attraverso metadati e firme crittografiche.

La differenza è importante: per il testo la firma viene incorporata statisticamente nella generazione, mentre per altri contenuti può essere utilizzata una struttura di provenienza basata sui metadati.

Una nuova forma di identificazione dei contenuti AI

Il watermark di Claude rappresenta quindi un approccio diverso rispetto ai sistemi che cercano di capire, dopo la pubblicazione, se un testo “sembra scritto dall’AI”.

In questo caso la provenienza viene associata nel momento stesso in cui il modello genera il contenuto.

È una distinzione importante perché i tradizionali strumenti di rilevamento possono cercare caratteristiche stilistiche o statistiche presenti nel testo, mentre un watermark costruito direttamente durante la generazione segue un principio differente.

Rimangono comunque dei limiti. Un testo può essere troppo breve, troppo vincolato oppure successivamente riscritto al punto da rendere il watermark difficile o impossibile da riconoscere.

L’obiettivo di Anthropic non sembra quindi essere quello di creare una firma impossibile da cancellare, ma di fornire un segnale tecnico che permetta di verificare la possibile origine AI di un contenuto.

In un panorama nel quale i testi generati dall’intelligenza artificiale sono sempre più difficili da distinguere da quelli scritti dagli esseri umani, strumenti di questo tipo potrebbero diventare una componente importante della gestione della provenienza dei contenuti.

L’università non è più l’unica strada per costruire una carriera nel mondo della tecnologia. È questa, in sintesi, la provocazione rilanciata da Sam Altman, CEO di OpenAI, durante un intervento a Internapalooza, evento dedicato a studenti e stagisti del settore tech.

Altman ha parlato anche della propria esperienza personale. Nel 2005 lasciò Stanford University dopo due anni per fondare Loopt, startup dedicata ai social network basati sulla posizione. Secondo Altman, oggi non avrebbe particolari rimpianti per quella scelta: il percorso universitario gli avrebbe dato molto, ma proseguirlo per altri due anni avrebbe prodotto, a suo giudizio, rendimenti sempre più bassi.

La sua posizione non significa però che l’università sia diventata inutile. Il punto sollevato da Altman riguarda soprattutto il rapporto tra formazione tradizionale, intelligenza artificiale e nuovo mercato del lavoro.

Per Sam Altman l’università può diventare troppo lunga

Altman non ha negato il valore dell’esperienza universitaria. Al contrario, ha riconosciuto l’importanza di alcuni aspetti che vanno oltre lo studio: vivere lontano da casa, conoscere altre persone e avere tempo per sviluppare i propri progetti.

Il problema, secondo il CEO di OpenAI, riguarda invece la durata e la struttura del percorso. Dopo due anni trascorsi a Stanford, Altman decise di interrompere gli studi per dedicarsi all’imprenditoria. La scelta lo portò a co-fondare Loopt e successivamente a entrare nell’ecosistema di Y Combinator, uno dei principali acceleratori di startup della Silicon Valley.

Naturalmente, c’è un limite evidente nel suo ragionamento: non è possibile sapere come sarebbe stata la sua carriera se avesse completato gli studi. Lo stesso Altman ha riconosciuto questa impossibilità di fare un vero confronto.

La sua esperienza personale, quindi, non può essere trasformata automaticamente in una regola valida per tutti. Ma il ragionamento diventa interessante quando viene collegato alla trasformazione provocata dall’intelligenza artificiale.

L’AI sta cambiando il valore delle competenze

Il punto centrale del discorso di Altman è proprio questo. I sistemi di intelligenza artificiale stanno rendendo più semplice svolgere attività che fino a poco tempo fa richiedevano competenze tecniche specifiche e, soprattutto, molto tempo.

Scrivere codice, analizzare informazioni, creare documentazione, sviluppare prototipi o automatizzare alcune attività sono soltanto alcuni degli ambiti nei quali l’AI può diventare uno strumento operativo. Secondo Altman, questo permette oggi anche a una singola persona di costruire progetti che in passato avrebbero richiesto un gruppo di professionisti con competenze differenti.

È qui che arriva la sua provocazione più forte: con l’AI si può arrivare a costruire una startup praticamente da soli, lavorando anche da una singola stanza e utilizzando grandi quantità di capacità computazionale e token.

La frase va naturalmente inserita nel contesto della Silicon Valley e dell’imprenditoria tecnologica. Non significa che basti avere accesso a un chatbot per creare automaticamente un’azienda di successo. Significa piuttosto che la distanza tra un’idea e la sua realizzazione tecnica si sta riducendo.

Ma lasciare l’università non è una scorciatoia

Il rischio è interpretare il messaggio di Altman come un invito a non frequentare l’università. Il discorso originale è molto più complesso. L’esperienza di un imprenditore che ha lasciato Stanford per costruire una startup non rappresenta infatti una strada facilmente replicabile. Non tutti vogliono fondare un’azienda e, soprattutto, non tutte le professioni possono essere costruite senza una formazione accademica.

Medicina, ingegneria, ricerca, professioni giuridiche e numerosi altri settori richiedono percorsi strutturati, competenze certificate e spesso requisiti formali per poter esercitare.

Anche nel settore tecnologico, inoltre, una laurea può continuare a rappresentare un elemento importante. Non soltanto per le conoscenze acquisite, ma anche per le relazioni, l’esperienza, i progetti e le opportunità professionali che possono nascere durante gli anni universitari. Il vero cambiamento potrebbe quindi non essere la scomparsa dell’università, ma la sua trasformazione.

Il problema potrebbe essere il mercato del lavoro

C’è però un’altra questione sollevata dal ragionamento di Altman che merita particolare attenzione: che cosa succede quando l’AI diventa capace di svolgere una parte crescente del lavoro cognitivo?

Se gli strumenti di intelligenza artificiale permettono a una singola persona di produrre quanto prima richiedeva un piccolo team, il problema non riguarda soltanto la formazione. Riguarda direttamente il numero di persone che il mercato del lavoro sarà in grado di assorbire. È una prospettiva molto diversa dalla semplice contrapposizione tra laureati e non laureati.

Il rischio è infatti che le competenze diventino più facilmente accessibili proprio mentre diminuisce la domanda di alcune delle attività associate a quelle competenze. In questo scenario, avere una laurea potrebbe non essere più sufficiente per garantire automaticamente un determinato percorso professionale.

Ma anche questo non significa che studiare diventi inutile. Al contrario, potrebbe aumentare il valore della capacità di comprendere problemi complessi, verificare le informazioni, prendere decisioni e utilizzare correttamente gli strumenti AI.

La formazione potrebbe quindi spostarsi da un modello nel quale l’obiettivo principale è acquisire determinate conoscenze a uno nel quale diventa fondamentale imparare a utilizzare quelle conoscenze insieme all’intelligenza artificiale.

L’università deve cambiare insieme all’AI

La provocazione di Sam Altman porta quindi a una domanda più interessante rispetto a “la laurea serve ancora?“. La domanda è: quanto deve cambiare l’università in un mondo nel quale l’AI può svolgere una parte sempre maggiore del lavoro intellettuale?

La risposta non è necessariamente eliminare i percorsi universitari. Potrebbe essere necessario ripensarne durata, contenuti e rapporto con il mondo del lavoro.

L’AI può infatti rendere alcune competenze molto più rapide da acquisire, ma non elimina automaticamente la necessità di una formazione solida. Anzi, più gli strumenti diventano potenti, più diventa importante saperli utilizzare con consapevolezza.

La storia personale di Altman dimostra che si può costruire una carriera straordinaria anche senza completare l’università. Non dimostra però che questa sia la strada migliore per tutti.

Il vero cambiamento potrebbe essere un altro: in futuro non basterà più chiedersi se frequentare o meno l’università. Bisognerà capire quali competenze vale davvero la pena costruire quando l’intelligenza artificiale può già occuparsi di una parte del lavoro.

Il mercato dei videogiochi soulslike (i titoli d’azione e di ruolo famosi per la loro difficoltà punitiva) è sempre più affollato, ma lo studio Cold Symmetry ha deciso di rilanciare la sfida. L’obiettivo di Mortal Shell 2 è chiaro: far dimenticare le critiche contrastanti ricevute dal capostipite del 2020 e affermarsi come un vero e proprio peso massimo del genere.

Dopo aver trascorso più di 30 ore esplorando le sue terre oscure e inospitali, il verdetto è estremamente positivo: grazie a un’esplorazione completamente rivista e a combattimenti sempre più viscerali, questa nuova produzione indipendente fa il salto di qualità definitivo.

Una trama avvolta nel mistero (che si salva grazie alle classi)

Togliamoci subito il dente: se cercate una narrazione lineare, accessibile e cinematografica, potreste rimanere delusi. Mortal Shell 2 propone una storia estremamente criptica (per alcuni forse anche troppo), lasciando il giocatore in un mondo spietato senza molti punti di riferimento.

Non aspettatevi cutscene spettacolari che vi spieghino il vostro passato, né diari sparsi in giro per ampliare il lore (la mitologia del mondo di gioco), e scordatevi pure i classici personaggi non giocanti (NPC) pronti a darvi un contesto logico. Le indicazioni sono ridotte all’osso. A volte è difficile capire quale sia il vero obiettivo finale ma, onestamente, si passa così tanto tempo a combattere e sopravvivere che la trama passa quasi in secondo piano. Ed è un bene che sia così.

Tuttavia, il mondo di gioco non è del tutto muto. Il fascino narrativo risiede tutto nella storia delle “Involucri” (le Shells), ovvero le classi giocabili. Il protagonista ha infatti il macabro potere di prendere possesso dei corpi di guerrieri caduti in battaglia.

In totale ci sono ben 9 Involucri da scoprire, di cui uno nascosto e uno che perderete molto rapidamente nelle fasi iniziali. Torna la vecchia conoscenza Eredrim (perfetto per chi ama fare il “tank” assorbendo danni e picchiando duro), affiancato da volti nuovi come Proxima (molto più versatile e adatta agli scontri misti) o Tiel (che combatte con lo stile furtivo e letale tipico di un ladro o di un ranger). Vi anticipiamo solo questi tre per lasciarvi il vero piacere della scoperta!

Un open world intelligente: l’ombra di Elden Ring

Se ho divorato la mia trentina d’ore di gioco, gran parte del merito va all’incredibile senso di esplorazione che Mortal Shell 2 riesce a restituire. Ci si ritrova in una mappa open world piuttosto estesa, che richiede un minimo di materia grigia per essere esplorata a fondo.

Le vibrazioni e i continui richiami all’eccezionale level design di Elden Ring sono evidenti: la voglia di esplorare ogni anfratto non ti abbandona mai, soprattutto perché il gioco premia costantemente la tua curiosità. Ogni deviazione dal percorso principale può nascondere qualcosa di prezioso.

Il mondo pullula di segreti ben nascosti: troverete enigmi ambientali ingegnosi, i classici muri illusori che vi costringeranno a prendere a spadate ogni parete sospetta (come nei migliori ricordi di Dark Souls), porte sigillate e antiche steli da decifrare per sbloccare scorciatoie. I dungeon offrono invece aree inedite che spezzano perfettamente la routine esplorativa all’aperto.

Un consiglio fondamentale: imparate a essere umili. Alcune zone si riveleranno dei veri e propri incubi se affrontate troppo presto. A volte l’unica soluzione saggia è girare i tacchi, fuggire e tornarci solo quando sarete meglio equipaggiati e livellati.

Dal punto di vista della direzione artistica, il risultato è davvero buono. L’atmosfera oscura, malata e opprimente funziona a meraviglia, anche se va ammesso che alcune zone tendono a somigliarsi un po’ troppo, risultando visivamente ripetitive alla lunga.

Un plauso particolare va all’ironia nascosta: frugando in giro si possono scovare oggetti davvero insoliti per il genere, come un vero e proprio mango da leggere e utilizzare!

Combattimenti punitivi, appaganti e tattici

Arriviamo al cuore pulsante dell’esperienza: il combattimento. A differenza di molti altri giochi di ruolo, Mortal Shell 2 sceglie la via della maestria assoluta rispetto alla quantità industriale di equipaggiamento.

Gli sviluppatori hanno volutamente limitato il numero di armi principali disponibili. Non è un difetto, ma una precisa scelta di design che costringe a concentrarsi e a padroneggiare alla perfezione il moveset (il parco mosse) del proprio stile di gioco.

Questa apparente carenza è compensata da armi secondarie e strumenti devastanti, utilissimi se impiegati col giusto tempismo strategico: troverete ad esempio la Balestra Dimenticata, il Liuto del Trovatore (che funziona praticamente come un bazooka!), il letale Naylshotte e l’inquietante Bambino Maledetto.

Le Involucri non sono solo esteticamente stupende, ma offrono poteri unici capaci di adattarsi a qualsiasi approccio offensivo o difensivo. Ogni Involucro possiede un proprio albero delle abilità dedicato, che permette di personalizzare ulteriormente lo stile di combattimento. La libertà è totale: potete abbandonare il vostro guscio e passare a un altro in qualsiasi momento del gioco.

Il vero fiore all’occhiello del gameplay, però, è il sistema di parata perfetta (il cosiddetto “parry”). Eseguirlo col giusto tempismo è immensamente appagante e sblocca esecuzioni finali uniche per ogni tipo di mostro affrontato, con animazioni talmente brutali da lasciare a bocca aperta.

Occhio però alla barra della guardia: se viene spezzata, sarete alla mercé dei nemici. E se venite sbalzati fuori dal vostro Involucro, vi ritroverete nudi e vulnerabili al primo colpo!

Boss formidabili e la controversa scelta della difficoltà

Evitando grossi spoiler, sappiate che i boss (i nemici finali) di Mortal Shell 2 sono clamorosamente ispirati e originali.Molti vi offriranno duelli memorabili, dotati di meccaniche atipiche che vi coglieranno di sorpresa. È una boccata d’aria fresca in un genere che, troppo spesso, tende a riciclare sempre i soliti archetipi.

Se però la frustrazione dovesse prendere il sopravvento, c’è un’ancora di salvezza inaspettata per un soulslike: equipaggiando un apposito sigillo sul vostro personaggio, potrete abbassare dinamicamente la difficoltà, semplificando enormemente le finestre temporali per le parate. Attenzione però: se cedete alla tentazione di semplificarvi la vita, il gioco disabiliterà istantaneamente tutti i trofei e gli obiettivi sbloccabili (su PC, PS5 e Xbox Series)!

I lati oscuri: cosa non ha funzionato?

Come ogni progetto ambizioso, anche questo sequel ha dei difetti. Durante il test della versione PC, ho riscontrato diversi bug fastidiosi. In alcuni rari casi, certi boss di fine livello sono rimasti letteralmente congelati e impassibili sul campo di battaglia. Fortunatamente, su PlayStation 5 l’esperienza è risultata nettamente più fluida e pulita, e gli sviluppatori hanno già assicurato l’arrivo di una “patch al day one” (un aggiornamento correttivo al momento del lancio).

Un altro problema risiede nel mixaggio audio: alcune musiche partono a volumi troppo bassi, mentre altre volte si incantano in un loop infinito, costringendo a riavviare forzatamente il gioco. Una vera noia quando si cerca la massima concentrazione contro un avversario d’élite.

Durante i combattimenti più caotici, la telecamera tende a impazzire e tremare vistosamente, rendendo difficile la lettura dei colpi nemici. Inoltre, al netto dell’ottimo design dei boss, il bestiario dei nemici comuni si rivela fin troppo limitato e ripetitivo, rischiando di annoiare dopo le prime venti ore.

Ma il difetto più grande, capace di spaccare in due la base dei giocatori, è il bilanciamento dell’ultima parte dell’avventura. La seconda metà del gioco subisce un innalzamento della curva di difficoltà talmente brutale e improvviso da risultare quasi sbilanciato. Questa continua ricerca della sfida estrema potrebbe stancare anche i veterani più pazienti.

Mortal Shell 2: che faccio, lo compro?

Mortal Shell 2 rappresenta esattamente ciò che un buon sequel dovrebbe essere: un’evoluzione coraggiosa che prende le solide fondamenta del capitolo originale e le espande con grande ambizione. Lo studio Cold Symmetry ha dimostrato di aver fatto tesoro delle critiche passate, confezionando un’avventura che brilla per il suo level design intricato e per un sistema di combattimento che fa della fisicità, della tattica e del tempismo i suoi massimi punti di forza.

Certo, non ci troviamo di fronte a un’opera esente da difetti: la narrazione quasi impalpabile, qualche noiosa incertezza tecnica e un’impennata di difficoltà a tratti inutilmente frustrante gli impediscono di raggiungere la perfezione assoluta. Tuttavia, queste ombre non bastano a oscurare l’ottimo lavoro svolto dagli sviluppatori. Per gli amanti delle sfide punitive e delle atmosfere oscure e decadenti, questo titolo si candida di prepotenza come una delle sorprese più viscerali dell’anno. Se il genere soulslike è il vostro pane quotidiano e non temete la schermata di “Game Over”, l’esplorazione di queste nuove, inospitali terre vi regalerà enormi soddisfazioni.

Disponibile dal 20 agosto 2026 su PC, PlayStation 5 e Xbox Series X/S (con accesso anticipato al 17 agosto per i preordini).

OpenAI introduce ChatGPT for Teens, una versione pensata per gli utenti tra 13 e 17 anni con protezioni più rigide, controlli parentali e una modalità Studio pensata per evitare che l’AI faccia semplicemente i compiti al posto loro.

OpenAI ha annunciato ChatGPT for Teens, una nuova esperienza dedicata agli adolescenti. L’obiettivo dichiarato è offrire uno strumento che possa aiutare i ragazzi a imparare, sviluppare il pensiero critico e approfondire gli argomenti, mantenendo però un livello di protezione superiore rispetto alla versione standard di ChatGPT.

La novità, però, non consiste tanto nell’introduzione di un chatbot completamente diverso. Gran parte delle funzioni esisteva già. La differenza principale riguarda il modo in cui vengono applicate e coordinate le protezioni per i minori.

ChatGPT riconosce gli utenti adolescenti

ChatGPT for Teens è destinato agli utenti tra 13 e 17 anni. La modalità può essere applicata automaticamente sia quando l’utente dichiara di appartenere a questa fascia d’età, sia quando il sistema sospetta che possa essere minorenne. Il limite dei 13 anni resta comunque quello minimo per utilizzare ChatGPT.

La principale conseguenza riguarda i contenuti che il chatbot può generare o discutere. Per gli adolescenti vengono applicati limiti più restrittivi sui contenuti sensibili, con particolare attenzione a violenza, autolesionismo e interazioni di natura sessuale o romantica.

Quando la conversazione riguarda argomenti particolarmente delicati, come i disturbi alimentari, possono inoltre comparire avvisi e informazioni orientate alla sicurezza. Non si tratta quindi di una semplice modalità grafica pensata per i più giovani. Il cambiamento riguarda soprattutto il comportamento del modello e il livello di protezione applicato alle conversazioni.

Arrivano anche i controlli per i genitori

Una delle novità più importanti riguarda direttamente i genitori. OpenAI permette infatti di impostare fasce orarie nelle quali ChatGPT non può essere utilizzato. In questo modo è possibile, per esempio, limitare l’accesso durante la notte o stabilire periodi nei quali il servizio non deve essere disponibile.

Sono previsti anche strumenti per ricevere notifiche quando il sistema individua un possibile rischio per la sicurezza dell’adolescente, sulla base degli argomenti affrontati nella conversazione.

Il sistema comprende inoltre promemoria relativi alle immagini sensibili e una procedura di configurazione specifica per gli utenti adolescenti. A questo si aggiungono alcune possibilità di personalizzazione.

L’idea è quindi quella di spostare una parte della gestione dell’esperienza dal solo rapporto tra ragazzo e chatbot verso un sistema nel quale anche il genitore può stabilire alcune regole di utilizzo.

ChatGPT non vuole più fare i compiti al posto degli studenti

C’è poi un’altra funzione interessante, questa volta legata direttamente allo studio. ChatGPT for Teens introduce una protezione contro quelli che potremmo definire i “furbetti dei compiti”. Quando il sistema rileva che uno studente potrebbe stare cercando semplicemente di ottenere la soluzione di un esercizio senza affrontare realmente il problema, può indirizzarlo verso la modalità Studio.

L’obiettivo cambia quindi: invece di fornire immediatamente la risposta, ChatGPT può accompagnare lo studente nel ragionamento. È un approccio che punta a rendere l’intelligenza artificiale uno strumento di supporto all’apprendimento, piuttosto che una scorciatoia per completare automaticamente esercizi, ricerche o elaborati.

Adolescenti e genitori possono inoltre programmare specifiche ore di studio, durante le quali la modalità viene attivata automaticamente.

Molte funzioni non sono completamente nuove

È probabilmente questo l’aspetto più importante da capire. ChatGPT for Teens non nasce da zero. Diverse delle tecnologie che lo compongono erano già disponibili separatamente.

Il sistema di stima dell’età, per esempio, era stato introdotto all’inizio dell’anno. Anche i controlli parentali e la modalità Studio erano già presenti da tempo.

La nuova esperienza serve soprattutto a riunire questi strumenti all’interno di un sistema più strutturato pensato specificamente per gli adolescenti.

In altre parole, OpenAI sta cercando di trasformare una serie di funzioni separate in un’esperienza nella quale sicurezza, controllo parentale e apprendimento diventano elementi centrali.

L’AI per i ragazzi diventa un tema sempre più importante

La scelta di OpenAI arriva in un momento nel quale l’utilizzo dell’intelligenza artificiale da parte degli studenti sta diventando sempre più comune. Il problema non riguarda soltanto la possibilità di utilizzare ChatGPT per copiare i compiti, ma anche il modo in cui un adolescente può interagire con un sistema capace di rispondere praticamente a qualsiasi domanda. Per questo motivo il tema della sicurezza dei minori nell’AI sta assumendo un peso sempre maggiore.

Con ChatGPT for Teens, OpenAI prova a intervenire su entrambi i fronti: da una parte limita maggiormente i contenuti potenzialmente problematici, dall’altra cerca di fare in modo che l’AI venga utilizzata per imparare e ragionare, anziché semplicemente per ottenere risposte pronte.

La vera novità, quindi, non è tanto un nuovo ChatGPT quanto una maggiore strutturazione dell’esperienza per i minorenni. E sarà interessante capire nei prossimi mesi quanto questi strumenti riusciranno effettivamente a modificare il modo in cui gli adolescenti utilizzano l’intelligenza artificiale.

Il nuovo modello non punta soltanto a rispondere alle domande degli utenti. È progettato per affrontare attività più complesse. Scrivere codice, utilizzare strumenti esterni e lavorare all’interno di flussi agentici. Questa evoluzione ha un costo. DeepSeek V4 Pro viene infatti proposto con tariffe molto più alte rispetto a V4 Flash, soprattutto per i token generati.

DeepSeek V4 Pro cambia il posizionamento dell’azienda

Il lancio di V4 Pro rappresenta soprattutto un cambio di posizionamento. Le versioni precedenti avevano attirato l’attenzione per il rapporto tra costi, accessibilità e prestazioni. Il nuovo modello conserva l’ambizione tecnica, ma si rivolge con maggiore decisione a sviluppatori, aziende e professionisti.

La documentazione di DeepSeek mette in evidenza miglioramenti nelle attività agentiche e una gestione flessibile del ragionamento. L’utente o lo sviluppatore può scegliere un livello basso per richieste semplici, uno intermedio per i flussi quotidiani e uno più intenso per problemi articolati.

Una possibilità importante perché non tutte le richieste hanno bisogno della stessa potenza. Riassumere una pagina, correggere una frase o tradurre un breve testo richiede meno risorse rispetto all’analisi di un progetto software, alla consultazione di più documenti o alla pianificazione di una procedura in diversi passaggi.

DeepSeek cerca quindi di rendere il modello più flessibile, ma anche più facilmente integrabile in prodotti e servizi professionali.

Che cosa sa fare il nuovo modello

V4 Pro è stato sviluppato per gestire compiti che richiedono ragionamento, pianificazione e uso di strumenti. Un chatbot tradizionale tende a produrre una risposta sulla base del testo ricevuto. Un agente AI può invece suddividere il problema, decidere quali strumenti utilizzare, controllare i risultati e proseguire fino al completamento dell’obiettivo.

In pratica, un sistema basato su V4 Pro può essere impiegato per analizzare documenti tecnici e ricavarne informazioni. Confrontare dati provenienti da più fonti. Generare, correggere e spiegare codice. Eseguire test, preparare report strutturati, inorganizzare procedure ripetitive con più passaggi.

Non significa che V4 Pro possa essere lasciato libero di agire senza controllo. Un agente che accede a repository, email o archivi può commettere errori più importanti rispetto a un chatbot che si limita a generare testo. Servono permessi limitati, registri delle attività e conferme umane prima delle azioni irreversibili.

Il vero salto, quindi, non è soltanto la capacità di “pensare meglio”. È la possibilità di trasformare una richiesta in una sequenza operativa. Proprio questo rende il modello interessante per il mercato professionale e più costoso da gestire.

Il prezzo di DeepSeek V4 Pro è molto più alto

Il cambiamento più evidente riguarda le tariffe API. Secondo i dati riportati da Reuters sulla base delle rilevazioni di Artificial Analysis, le differenze di prezzo sono:

La differenza è particolarmente marcata sui token generati. Un milione di token in uscita con V4 Pro costa circa quattordici volte di più rispetto a V4 Flash. Per l’input, la differenza è di circa nove volte.

Le cifre si riferiscono al listino API e non devono essere confuse con il costo di eventuali abbonamenti o servizi di terze parti. La spesa effettiva dipende dalla lunghezza dei prompt, dal numero di risposte, dalla quantità di testo generato e dalla gestione della cache.

DeepSeek ha inoltre introdotto un modello di tariffazione peak e off-peak, ovvero il prezzo dell’API cambia in base all’orario in cui invii le richieste. Il nuovo sistema è entrato in vigore il 16 agosto. Una scelta che potrebbe favorire le aziende capaci di programmare i propri carichi di lavoro. È meno vantaggiosa, invece, per i servizi che devono rispondere immediatamente agli utenti in qualsiasi momento della giornata.

Perché DeepSeek ha deciso di farsi pagare cara

La scelta di aumentare i prezzi può sembrare sorprendente per un’azienda diventata famosa proprio grazie alla convenienza. In realtà, il passaggio a V4 Pro riflette una trasformazione dell’intero settore.

I modelli più avanzati richiedono infrastrutture costose, chip specializzati, grandi quantità di energia e sistemi capaci di gestire richieste lunghe e complesse. Gli agenti AI consumano inoltre più risorse rispetto a una semplice conversazione, perché possono generare numerosi passaggi intermedi e utilizzare strumenti esterni.

Reuters riferisce che DeepSeek sta puntando sull’espansione del personale e sullo sviluppo di chip proprietari, con l’obiettivo di ridurre la dipendenza da fornitori come Nvidia e Huawei.

Il listino premium può quindi servire a finanziare lo sviluppo e a distinguere due pubblici diversi. V4 Flash può rimanere il modello destinato a chi cerca risposte rapide e poco costose. V4 Pro, invece, può diventare la soluzione per aziende disposte a pagare di più in cambio di maggiore qualità e autonomia.

Questa strategia è comune nel settore tecnologico. Un’azienda può attirare un numero elevato di utenti con un prodotto economico e monetizzare i clienti professionali attraverso funzioni avanzate, maggiore affidabilità e accesso alle API.

La domanda decisiva è un’altra: V4 Pro produce un valore abbastanza alto da giustificare il prezzo? Un modello premium conviene soltanto se riduce gli errori, limita il numero di tentativi e permette di completare più rapidamente un’attività.

V4 Pro contro V4 Flash: quale scegliere

La differenza tra i due modelli non riguarda soltanto la velocità o il prezzo. V4 Flash è pensato per un utilizzo frequente e conveniente. È adatto a richieste quotidiane, come generare una bozza, sintetizzare un testo, tradurre un contenuto o ottenere idee per un progetto.

V4 Pro diventa più interessante quando la richiesta richiede una catena di ragionamento più lunga. Può essere preso in considerazione per la programmazione, l’analisi di documenti, la revisione di dati e l’automazione di processi con diversi passaggi.

Per un utente comune, la differenza potrebbe non essere evidente in una conversazione breve. Se chiedi a entrambi i modelli di scrivere una semplice email, il risultato può essere molto simile. La distanza emerge quando il compito diventa più ambiguo, quando servono verifiche oppure quando l’AI deve coordinare più strumenti.

Il confronto dovrebbe essere fatto sul costo per attività completata, non soltanto sul prezzo di un milione di token. Un modello più economico può richiedere molte correzioni. Un modello più caro può risultare conveniente se completa il lavoro con meno interventi manuali.

I benchmark raccontano tutta la storia?

Sempre Reuters riporta che la modalità di ragionamento di V4 Pro ha raggiunto un punteggio di 53 nell’Artificial Analysis Intelligence Index, rispetto a 40 per V4 Flash. L’indice comprende attività di programmazione, ragionamento, scienza, uso di strumenti e gestione di contesti lunghi.

Altri risultati pubblicati da fonti specializzate indicano buone prestazioni nella programmazione e nei compiti agentici, ma non tutti i numeri sono verificati da valutazioni indipendenti. Per questo, i dati dichiarati dal produttore devono essere distinti dai test condotti da soggetti esterni.

Cosa cambia per gli sviluppatori

Per gli sviluppatori, V4 Pro introduce una possibilità interessante: testare un modello avanzato senza affidarsi esclusivamente ai fornitori tradizionali. La compatibilità con interfacce già conosciute può semplificare la fase iniziale di valutazione e migrazione.

Tuttavia, l’integrazione deve essere progettata con attenzione. Prima di sostituire un modello in produzione, è necessario verificare la compatibilità delle chiamate API, i limiti di frequenza, la gestione degli errori, la struttura delle risposte e la disponibilità degli strumenti.

Bisogna anche evitare di costruire un sistema completamente dipendente da un singolo fornitore. Un’architettura che consente di cambiare modello può ridurre i rischi legati a improvvisi aumenti dei prezzi, interruzioni del servizio o modifiche delle condizioni d’uso.

Per i progetti con grandi volumi, può essere utile combinare più modelli: uno rapido per classificare le richieste, uno più potente per i casi complessi e un sistema di verifica per le operazioni delicate.

Privacy e sicurezza da non trascurare

La disponibilità di V4 Pro tramite web, app e API non significa che i diversi canali offrano gli stessi livelli di controllo sui dati. Prima di utilizzarlo per lavoro, è necessario leggere le condizioni relative alla conservazione dei prompt, all’uso dei contenuti, alla gestione degli account e alla cancellazione delle informazioni.

È sempre meglio non inserire password, dati bancari, documenti personali, informazioni sanitarie o materiale aziendale riservato senza una valutazione preventiva. Quando possibile, i dati dovrebbero essere anonimizzati e ridotti allo stretto necessario.

Il rischio aumenta quando il modello viene usato come agente. Un chatbot che produce una risposta sbagliata è problematico. Un agente che invia un’email, modifica un file o esegue un comando può trasformare lo stesso errore in un’azione concreta.

La maggiore autonomia non deve essere confusa con una maggiore affidabilità. Gli agenti possono accelerare il lavoro, ma devono rimanere dentro confini definiti da chi li utilizza.

Il prezzo sarà all’altezza delle promesse?

Il messaggio è evidente: DeepSeek non vuole più essere considerata soltanto l’alternativa economica ai modelli di OpenAI, Google o Anthropic.

Per chi usa l’AI in modo occasionale, V4 Flash può continuare a rappresentare una scelta più sensata. Per sviluppatori e aziende, invece, V4 Pro potrebbe avere un valore concreto, a condizione che il guadagno di produttività compensi l’aumento dei prezzi. Le prestazioni riportate sono interessanti, ma il vero banco di prova sarà l’utilizzo quotidiano: meno errori, meno correzioni e maggiore capacità di completare un’attività complessa.

IBM e OpenAI rafforzano la collaborazione sul fronte enterprise con un accordo che punta a portare modelli e strumenti di intelligenza artificiale OpenAI a un numero maggiore di aziende. La partnership coinvolge soprattutto IBM Consulting, che lavorerà con OpenAI sulla vendita delle soluzioni e sulla realizzazione di progetti destinati a settori come finanza, pubblica amministrazione, telecomunicazioni e retail.

L’intesa segna un altro passo nella corsa all’adozione dell’AI nelle grandi organizzazioni. Il punto non è soltanto rendere disponibili nuovi modelli, ma integrarli nei processi aziendali, attraverso consulenza, sviluppo e formazione.

IBM crea una struttura dedicata a OpenAI

Uno degli elementi più concreti dell’accordo riguarda IBM Consulting. La società creerà al proprio interno una struttura dedicata a OpenAI e formerà decine di migliaia di consulenti nei prossimi mesi.

La formazione coinvolgerà in larga parte il personale già presente nell’organizzazione e riguarderà diversi ambiti, tra cui Codex, API, cybersecurity e progettazione di soluzioni AI.

A questa attività si affiancherà un gruppo di specialisti chiamati Forward Deployed Experts, formati attraverso l’OpenAI Partner Network. Il loro compito sarà supportare più direttamente i progetti sviluppati per i clienti.

La strategia è quindi quella di costruire competenze interne sufficienti per accompagnare le aziende non soltanto nella scelta degli strumenti, ma anche nella loro implementazione concreta.

GPT-5.6, Codex e ChatGPT Work entrano in IBM Consulting Advantage

L’accordo prevede inoltre l’integrazione di GPT-5.6, Codex e ChatGPT Work all’interno di IBM Consulting Advantage, la piattaforma AI utilizzata dai consulenti IBM. Questo passaggio è particolarmente rilevante perché sposta l’utilizzo dell’intelligenza artificiale dalla semplice sperimentazione all’interno dei singoli reparti verso processi aziendali più strutturati.

Le aziende potranno quindi essere accompagnate nell’integrazione degli strumenti OpenAI all’interno delle proprie attività, con l’obiettivo di utilizzare l’AI per affrontare flussi di lavoro e progetti più complessi.

Codex, in particolare, è destinato alle attività di programmazione, mentre le API permettono di integrare i modelli AI all’interno di software e servizi sviluppati dalle aziende.

OpenAI punta sempre di più sulle grandi società di consulenza

Per OpenAI la partnership rappresenta un altro tassello della strategia dedicata al mercato enterprise.

La distribuzione dei modelli attraverso grandi società di consulenza e integratori internazionali permette infatti di raggiungere aziende che spesso hanno bisogno di molto più di un semplice accesso a un chatbot. Servono infrastrutture, competenze, sicurezza, integrazione con i sistemi esistenti e personale in grado di progettare nuovi flussi di lavoro.

Nei mesi scorsi OpenAI aveva già stretto accordi con realtà come Infosys e Tata Consultancy Services. La competizione tra i principali sviluppatori di modelli AI si sta quindi spostando anche su un terreno diverso dalle sole prestazioni tecnologiche: conta sempre di più la capacità di trasformare l’AI in progetti aziendali su larga scala.

IBM mantiene una strategia indipendente

L’accordo non significa però che IBM abbia scelto OpenAI come unico fornitore di modelli. La società continua infatti a seguire una strategia indipendente dal singolo modello, affiancando alla propria famiglia Granite anche soluzioni sviluppate da altri operatori.

In questo scenario rientrano anche watsonx e la rete globale di consulenza IBM, che funzionano come livelli di integrazione tra i diversi strumenti disponibili.

Un precedente importante è l’accordo annunciato meno di un anno fa con Anthropic. La partnership con OpenAI si inserisce quindi in una strategia più ampia, nella quale IBM preferisce poter utilizzare tecnologie differenti invece di dipendere da un unico sviluppatore di AI.

È un approccio che potrebbe diventare sempre più importante per le grandi aziende, soprattutto in un mercato nel quale modelli, costi, capacità e condizioni di utilizzo cambiano rapidamente.

L’AI diventa sempre più importante per IBM

La nuova collaborazione arriva inoltre in una fase nella quale IBM sta cercando di aumentare il contributo dell’intelligenza artificiale alla crescita del gruppo.

A luglio la società ha ridotto le previsioni sui ricavi per il 2026 dopo risultati trimestrali inferiori alle attese. Il CEO Arvind Krishna continua però a indicare l’AI come uno dei principali motori di crescita nel lungo periodo.

La collaborazione con OpenAI va quindi letta anche in questo contesto. IBM può sfruttare la propria rete di consulenza e i rapporti con i grandi clienti, mentre OpenAI può contare su una struttura capace di portare i propri strumenti all’interno di organizzazioni complesse.

Dalla cybersecurity ai processi aziendali

IBM e OpenAI avevano già iniziato a collaborare a giugno con il Daybreak Cyber Partner Program, dedicato alla sicurezza informatica.

Il nuovo accordo amplia quella collaborazione e prevede anche l’integrazione dei modelli OpenAI con IBM Autonomous Security, il servizio di cybersecurity basato su sistemi multi-agente. È un ulteriore segnale di come l’intelligenza artificiale stia entrando progressivamente in aree operative sempre più delicate.

La vera sfida, per entrambe le società, sarà ora dimostrare che questi strumenti possono produrre risultati concreti anche fuori dalle dimostrazioni e dai progetti pilota. Per IBM significa trasformare l’AI in servizi vendibili e scalabili; per OpenAI significa dimostrare che i propri modelli possono diventare infrastruttura di lavoro per le grandi organizzazioni.

La partnership va quindi oltre la semplice disponibilità di GPT-5.6, Codex o ChatGPT Work. Il vero obiettivo è costruire un canale attraverso cui l’AI possa entrare direttamente nei processi delle aziende.

OpenAI sta riorganizzando profondamente la propria struttura interna e tra i cambiamenti più discussi c’è lo scioglimento del team Preparedness, il gruppo incaricato di studiare alcuni dei rischi più gravi associati ai modelli di intelligenza artificiale. La decisione arriva mentre l’azienda accelera sul business, prepara una possibile quotazione in Borsa e affronta una serie di riorganizzazioni interne.

Secondo quanto riportato dal Financial Times, dall’inizio del 2026 OpenAI avrebbe attraversato quasi sei riorganizzazioni, accompagnate dall’uscita di diversi dirigenti. Un processo che, secondo le fonti citate dal quotidiano, avrebbe iniziato a creare stanchezza e malcontento tra i dipendenti.

OpenAI riorganizza il team dedicato ai rischi dell’AI

Il cambiamento più significativo riguarda il team Preparedness, sciolto alla fine di luglio. Il gruppo aveva il compito di analizzare i rischi associati ai modelli più avanzati e di studiare possibili contromisure prima che determinate capacità potessero trasformarsi in problemi concreti.

La società non ha però eliminato le attività di sicurezza. Le responsabilità del team sono state redistribuite tra altre strutture, separando aree come la sicurezza informatica e i rischi biologici.

La spiegazione di OpenAI è quindi quella di una maggiore integrazione tra sicurezza e sviluppo dei modelli. Invece di concentrare queste competenze all’interno di un unico gruppo, l’azienda punta a distribuirle direttamente nelle diverse aree di ricerca e sviluppo. È una distinzione importante, perché lo scioglimento del team non significa, almeno sulla base delle informazioni riportate, l’abbandono delle attività dedicate alla sicurezza dell’intelligenza artificiale. Cambia piuttosto il modo in cui queste responsabilità vengono organizzate all’interno dell’azienda.

Tanti addii ai vertici di OpenAI

La riorganizzazione arriva insieme a una serie di cambiamenti ai vertici. L’ultimo nome citato è quello di Denise Dresser, chief revenue officer nominata appena lo scorso dicembre con il compito di contribuire soprattutto alla crescita di OpenAI nel mercato enterprise.

Prima di lei hanno lasciato l’azienda anche Brad Lightcap, per anni chief operating officer, e Chloé Bakalar, responsabile dell’etica.

Anche Fidji Simo, che fino a poche settimane prima era considerata una delle figure più importanti nella struttura di OpenAI, ha abbandonato il proprio ruolo operativo dopo un periodo di congedo medico, rimanendo comunque all’interno dell’azienda come consulente.

Il quadro che emerge è quello di una società che sta cercando di semplificare la propria organizzazione proprio mentre il suo business cresce rapidamente.

La possibile IPO cambia le priorità

Dietro le numerose riorganizzazioni ci sarebbe anche la necessità di preparare OpenAI a una possibile IPO, cioè la quotazione delle azioni in Borsa. L’obiettivo sarebbe ridurre le attività considerate secondarie e concentrare risorse e personale sulle aree ritenute strategiche. In particolare, la priorità sarebbe lo sviluppo di ChatGPT e la competizione nel mercato aziendale, dove OpenAI deve confrontarsi soprattutto con Anthropic.

La quotazione, inizialmente considerata possibile già nel 2026, potrebbe invece diventare più probabile nel 2027. Secondo le informazioni riportate, la valutazione della società potrebbe arrivare fino a 1.000 miliardi di dollari.

È uno scenario che aiuta a spiegare perché la struttura interna di OpenAI stia cambiando così rapidamente. L’azienda non è più soltanto un laboratorio impegnato nella ricerca sull’intelligenza artificiale: è diventata una società con un business globale, grandi clienti enterprise e una pressione crescente sulla sostenibilità economica.

I ricavi di OpenAI continuano a crescere

Nonostante le riorganizzazioni, i numeri raccontano una società in forte espansione. Secondo le fonti citate dal Financial Times, i ricavi annualizzati di OpenAI sarebbero passati dai circa 24 miliardi di dollari alla fine del 2025 a 40 miliardi. Una crescita significativa che avrebbe accelerato dopo il lancio di GPT-5.6.

Anche la concorrenza, però, sta correndo. Anthropic avrebbe registrato una crescita ancora più rapida, passando da circa 9 miliardi a 47 miliardi di dollari di ricavi annualizzati tra la fine dello scorso anno e maggio.

Il confronto è quindi sempre meno legato soltanto alla qualità dei modelli. Per OpenAI e Anthropic la partita si gioca anche sulla capacità di vendere l’intelligenza artificiale alle aziende, trasformando i modelli generativi in strumenti utilizzati quotidianamente nei processi produttivi.

Il caso delle azioni dei dipendenti

C’è poi un altro elemento che racconta la fase attraversata da OpenAI. L’azienda ha recentemente completato un’offerta da quasi 7 miliardi di dollari per il riacquisto di azioni dei dipendenti, sulla base di una valutazione di circa 852 miliardi.

Diversi lavoratori avrebbero sfruttato l’operazione per monetizzare le proprie partecipazioni. In alcuni casi, secondo le informazioni riportate, gli incassi avrebbero superato 10 milioni di dollari.

Il dato è particolarmente significativo perché arriva mentre OpenAI sta cercando di ridefinire la propria struttura in vista di una possibile quotazione. Da una parte l’azienda continua ad attirare capitali e a far crescere il proprio valore; dall’altra deve gestire una struttura interna sottoposta a cambiamenti continui.

La sicurezza dell’AI resta il punto più delicato

È proprio lo scioglimento del team Preparedness a rendere questa riorganizzazione particolarmente interessante. OpenAI sostiene che le competenze sulla sicurezza non siano state eliminate, ma distribuite tra gruppi diversi per integrarle maggiormente nello sviluppo dei modelli. Tuttavia, la scelta arriva in un momento nel quale le capacità dei sistemi di AI stanno aumentando rapidamente e la gestione dei rischi è diventata una delle questioni centrali dell’intero settore.

La domanda, quindi, non è necessariamente se OpenAI stia abbandonando la sicurezza. Il punto è capire quanto sia efficace un modello nel quale le responsabilità sui rischi vengono distribuite anziché concentrate in un team specifico.

La riorganizzazione mostra comunque quanto sia cambiata OpenAI. L’azienda che qualche anno fa era soprattutto un laboratorio di ricerca oggi deve contemporaneamente sviluppare modelli sempre più potenti, conquistare clienti, gestire miliardi di dollari di ricavi e prepararsi, eventualmente, a una delle IPO più importanti della storia della tecnologia.

E proprio questo equilibrio tra crescita commerciale, sviluppo dell’AI e sicurezza potrebbe diventare uno dei temi più importanti per OpenAI nei prossimi anni.

La ricerca di nuovi materiali è uno degli elementi fondamentali per lo sviluppo tecnologico. Batterie più capienti, pannelli solari più efficienti, chip più potenti e leghe più leggere dipendono dalla capacità di individuare combinazioni di elementi con proprietà ancora poco conosciute.

Il problema è che trovare un nuovo materiale richiede normalmente anni di simulazioni, esperimenti e tentativi. L’intelligenza artificiale potrebbe però cambiare radicalmente questo processo, soprattutto grazie alla nuova generazione di agenti AI capaci di collaborare tra loro e di gestire diverse fasi della ricerca.

L’intelligenza artificiale accelera la ricerca

I modelli AI tradizionali vengono utilizzati soprattutto per fare previsioni o analizzare grandi quantità di dati. I nuovi agenti possono invece assumere un ruolo più attivo.

Un sistema può analizzare la letteratura scientifica disponibile, un altro formulare nuove ipotesi, un altro ancora pianificare simulazioni e confrontare i risultati ottenuti. In questo modo diversi agenti possono lavorare come una squadra di ricercatori, condividendo informazioni e selezionando progressivamente i candidati più interessanti.

L’obiettivo non è sostituire gli scienziati, ma automatizzare una parte consistente del lavoro ripetitivo. Le attività che richiedono grandi quantità di calcoli o la verifica di numerose combinazioni possono infatti essere affidate agli algoritmi, lasciando ai ricercatori le decisioni più importanti.

È un cambiamento significativo perché lo spazio delle possibili combinazioni chimiche è enorme. Analizzarle manualmente o attraverso procedure tradizionali può richiedere tempi molto lunghi.

Dalle batterie ai chip: dove può essere utilizzata

Le possibili applicazioni sono numerose. Una delle più interessanti riguarda le batterie, un settore nel quale la ricerca di nuovi materiali è fondamentale per aumentare capacità, durata, sicurezza e velocità di ricarica. L’intelligenza artificiale può essere utilizzata per individuare nuovi elettroliti, analizzare materiali già conosciuti e cercare combinazioni che potrebbero offrire caratteristiche migliori.

Lo stesso approccio può essere applicato ai semiconduttori, ai catalizzatori utilizzati nell’industria chimica, alle leghe metalliche e ai materiali destinati alla produzione di pannelli solari.

Il vantaggio principale consiste nella possibilità di restringere rapidamente il campo delle soluzioni da sottoporre ai test. Invece di sperimentare un numero enorme di possibilità, i ricercatori possono concentrarsi sui candidati che l’AI considera più promettenti.

Il laboratorio diventa parte del sistema AI

La vera evoluzione potrebbe arrivare dall’integrazione tra intelligenza artificiale, simulatori fisici, supercomputer e laboratori automatizzati.

In questo scenario l’AI non si limiterebbe a suggerire un nuovo materiale. Potrebbe analizzare le conoscenze scientifiche disponibili, formulare un’ipotesi, simulare il comportamento del materiale, scegliere i candidati migliori e successivamente inviare le istruzioni a un laboratorio automatizzato.

Quest’ultimo potrebbe eseguire gli esperimenti e restituire i risultati al sistema. L’intelligenza artificiale potrebbe quindi analizzare i dati ottenuti e decidere quale esperimento effettuare successivamente. Si crea così un ciclo continuo tra teoria, simulazione e sperimentazione.

È proprio questo il passaggio che potrebbe ridurre drasticamente i tempi della ricerca. Il ricercatore non dovrebbe più controllare manualmente ogni fase, ma supervisionare un processo nel quale diverse attività vengono eseguite automaticamente.

L’AI non può fare tutto da sola

Nonostante le potenzialità, il ruolo dei ricercatori rimane centrale. Un materiale individuato attraverso una simulazione non è automaticamente un materiale utilizzabile nella realtà. Le proprietà teoriche devono essere verificate attraverso esperimenti fisici, mentre produzione, costi, stabilità, sicurezza e disponibilità delle materie prime possono introdurre problemi che un modello informatico non è necessariamente in grado di prevedere.

Per questo l’intelligenza artificiale deve essere considerata soprattutto come uno strumento per accelerare la scoperta e la selezione dei materiali, non come un sostituto della ricerca sperimentale.

Il risultato più interessante potrebbe quindi essere una drastica riduzione del numero di tentativi necessari per arrivare a una soluzione realmente valida.

Anche le batterie usate possono diventare una risorsa

Il discorso sui nuovi materiali si collega anche a un altro problema: quello delle batterie che hanno raggiunto la fine del loro ciclo di vita.

Una batteria al litio contiene infatti numerose materie prime che possono essere recuperate. Il riciclo può quindi trasformare un rifiuto complesso da gestire in una fonte di materiali nuovamente utilizzabili. Anche in questo settore l’intelligenza artificiale può contribuire a individuare strategie più efficienti per recuperare e separare le diverse materie prime.

La prospettiva più interessante, nel lungo periodo, è quindi quella di una ricerca sempre più automatizzata e circolare. L’AI potrebbe accelerare la scoperta di nuovi materiali e, allo stesso tempo, aiutare a recuperare quelli già presenti nei prodotti arrivati a fine vita.

Se questa integrazione tra agenti AI, simulazione e laboratori automatizzati riuscirà a mantenere le promesse attuali, la ricerca sui materiali potrebbe passare da un processo caratterizzato da lunghi cicli di tentativi a un sistema molto più rapido e iterativo.

Il mercato degli indossabili sta rallentando, ma dietro il calo delle spedizioni si nasconde una trasformazione molto più interessante. Gli utenti non stanno semplicemente comprando meno smartwatch: stanno scegliendo dispositivi molto diversi tra loro, polarizzando il mercato tra orologi sempre più completi e tracker estremamente semplici.

Secondo l’ultimo report di Omdia, nel secondo trimestre del 2026 le spedizioni globali degli indossabili sono diminuite del 2% su base annua. Un dato apparentemente negativo, ma che racconta solo una parte della storia. Guardando le singole categorie emergono infatti differenze molto marcate, con gli smartwatch evoluti in crescita e i nuovi tracker senza schermo protagonisti di un’espansione sorprendente.

Gli smartwatch crescono, ma la fascia bassa perde terreno

Il mercato degli indossabili sembra quindi andare in due direzioni opposte. Nel secondo trimestre del 2026 le spedizioni degli smartwatch sono cresciute del 6%, sostenute soprattutto dai modelli più avanzati e dedicati allo sport.

Allo stesso tempo, però, le smartband tradizionali sono diminuite del 9%, mentre gli smartwatch economici hanno registrato una flessione del 3%.

La situazione diventa ancora più interessante osservando il segmento dei dispositivi più semplici. I tracker senza display hanno infatti registrato una crescita delle spedizioni del 122% rispetto allo stesso periodo dell’anno precedente. Non si tratta quindi soltanto di un mercato che rallenta. È un mercato che sta cambiando struttura.

Gli utenti sembrano essere sempre più divisi tra due esigenze. Da una parte c’è chi vuole uno smartwatch completo, con GPS, funzioni sportive avanzate, notifiche e strumenti per il monitoraggio della salute. Dall’altra cresce l’interesse verso dispositivi discreti, leggeri e privi di schermo, pensati soprattutto per raccogliere dati senza aggiungere un’altra superficie da guardare durante la giornata.

È una differenza importante, perché cambia anche il modo in cui viene concepito un dispositivo indossabile.

I tracker senza schermo sono la vera sorpresa

La crescita del 122% è probabilmente il dato più significativo del report Omdia. I cosiddetti tracker senza schermo rinunciano volontariamente a una delle caratteristiche che per anni ha definito smartwatch e smartband: il display. Non mostrano notifiche, non permettono di leggere messaggi e non cercano di sostituire lo smartphone.

Il loro obiettivo è molto più specifico: monitorare l’attività dell’utente in modo continuo e discreto. Questa impostazione può risultare interessante per chi non vuole avere un altro dispositivo da consultare. Il tracker può lavorare in secondo piano, raccogliendo informazioni sulle attività e sullo stato dell’organismo, mentre per visualizzare i dati si utilizza successivamente lo smartphone.

Secondo Omdia, i dispositivi di questo tipo hanno superato il 15% delle spedizioni nel segmento delle basic band durante il trimestre.

Il fenomeno è stato accompagnato dal debutto di prodotti come Fitbit Air di Google e Garmin Cirqa, che rappresentano proprio questa nuova interpretazione del fitness tracker.

La logica è quindi diversa rispetto a quella dello smartwatch tradizionale: non aggiungere funzioni, ma eliminare tutto ciò che non è indispensabile.

Apple resta davanti, ma Garmin accelera

Nel segmento degli smartwatch più completi, Apple mantiene la leadership globale con il 46% della quota di mercato.

Alle sue spalle la situazione è più interessante. Garmin ha raggiunto il 15%, registrando la crescita più significativa tra i principali concorrenti e avvicinandosi a Samsung.

A spingere Garmin sono soprattutto gli utenti interessati a corsa, ciclismo e attività outdoor, insieme all’ampliamento della gamma Forerunner. Il dato conferma anche un’altra tendenza: quando il consumatore sceglie uno smartwatch più evoluto, sembra essere sempre più interessato a funzioni realmente specialistiche.

Non basta più avere un dispositivo capace di mostrare notifiche e contare i passi. Per una parte del pubblico, lo smartwatch deve diventare uno strumento sportivo vero e proprio, con sensori, GPS e funzioni dedicate alle diverse discipline.

Nel segmento delle fitness band, invece, è Huawei a occupare la prima posizione con una quota del 18%, in aumento rispetto al 17% registrato nello stesso trimestre del 2025.

Perché un dispositivo senza schermo può avere senso

La crescita dei tracker senza display potrebbe sembrare controintuitiva. Per anni l’evoluzione degli indossabili è stata associata all’aggiunta di funzioni e alla crescita delle dimensioni degli schermi.

Ora sta emergendo una direzione opposta.

Un dispositivo senza display può essere più discreto, può concentrarsi sul monitoraggio e può essere utilizzato insieme a un normale orologio. In questo modo l’utente non deve necessariamente scegliere tra tecnologia e design tradizionale. È un approccio che potrebbe interessare soprattutto chi vuole tenere sotto controllo attività fisica e parametri personali senza trasformare il proprio polso in una seconda interfaccia dello smartphone.

Il successo di questa categoria suggerisce quindi che non tutti gli utenti vogliono uno smartwatch sempre più complesso. Alcuni potrebbero preferire esattamente il contrario: un dispositivo che faccia meno, ma lo faccia continuamente e senza farsi notare.

Il problema dei prezzi resta sullo sfondo

La crescita dei tracker senza schermo deve però fare i conti con un altro elemento: l’aumento dei costi delle memorie.

L’incremento dei prezzi di DRAM e NAND non riguarda soltanto smartphone e computer. Anche il mercato degli indossabili può essere coinvolto, con possibili ripercussioni sui prezzi medi dei dispositivi.

Questo potrebbe diventare un elemento importante nei prossimi trimestri, soprattutto per i prodotti più economici, dove anche piccoli aumenti dei costi possono incidere significativamente sui margini.

Per ora, comunque, il dato più interessante rimane la trasformazione delle preferenze. Il mercato degli indossabili non sembra essere semplicemente arrivato a un punto di saturazione. Sta cercando una nuova direzione. Da una parte smartwatch sempre più sofisticati e orientati allo sport; dall’altra tracker minimalisti che rinunciano persino allo schermo.

E proprio questa seconda categoria potrebbe rappresentare una delle evoluzioni più interessanti del settore nei prossimi anni.

Il mercato degli smartphone economici sta entrando in una fase sempre più complicata. L’aumento dei costi delle memorie sta spingendo verso l’alto il prezzo dei componenti e la fascia bassa è quella che fatica maggiormente ad assorbire il colpo. Negli Stati Uniti, i dati del secondo trimestre 2026 mostrano infatti un forte calo delle vendite dei modelli più economici.

Secondo il report di Counterpoint Research, nel trimestre le vendite complessive di Apple, Samsung, Motorola e Google sono diminuite del 4% su base annua. Il resto del mercato ha però registrato una contrazione molto più pesante, pari al 45%. Una differenza che evidenzia quanto i grandi produttori siano in una posizione migliore per assorbire almeno parte dell’aumento dei costi.

La fascia sotto i 100 dollari è quella più colpita

Il dato più significativo riguarda gli smartphone entry-level, cioè i modelli con un prezzo inferiore ai 100 dollari. Negli Stati Uniti le vendite di questa categoria sono crollate di quasi il 65% rispetto allo stesso periodo del 2025.

La contrazione ha favorito soprattutto Samsung e Motorola nel mercato degli smartphone prepagati, mentre i produttori più piccoli si sono trovati a dover affrontare una situazione molto più difficile.

Il problema nasce soprattutto dall’aumento dei costi delle memorie DRAM e NAND, componenti fondamentali per qualsiasi smartphone. Quando il margine disponibile è molto ridotto, come accade sui dispositivi economici, anche un aumento dei costi relativamente contenuto può avere un impatto importante sul prezzo finale.

Produrre uno smartphone economico costa molto di più

I numeri di Counterpoint aiutano a capire la portata del problema. Nel secondo trimestre del 2026, il costo dei componenti di uno smartphone di fascia bassa con caratteristiche comparabili a quelle dell’anno precedente è aumentato del 70%. Per la fascia media l’incremento è stato invece del 52%.

Si tratta di una situazione particolarmente delicata perché i produttori di smartphone economici hanno meno margine per intervenire. Aumentare troppo il prezzo significa rendere il dispositivo meno competitivo, mentre mantenere invariato il listino comporta una riduzione dei margini.

Per i grandi produttori il problema è diverso. Aziende come Samsung e Apple possono contare su una gamma più ampia e su margini maggiori nei segmenti premium, che permettono di assorbire più facilmente una parte dei rincari.

I rincari potrebbero arrivare anche sugli smartphone più costosi

La crisi delle memorie non riguarda comunque soltanto la fascia bassa. L’aumento dei costi dei componenti sta interessando l’intero mercato e potrebbe avere conseguenze anche sui dispositivi di fascia alta.

Secondo Counterpoint, Apple potrebbe aumentare i prezzi della futura gamma iPhone 18, soprattutto dei modelli Pro. Negli Stati Uniti l’azienda ha mantenuto invariati i prezzi degli iPhone nel secondo trimestre, ma ha già applicato aumenti ai listini di Mac e iPad in altri mercati.

La situazione è quindi molto diversa a seconda della fascia di mercato. Un aumento di prezzo su uno smartphone premium può essere più facilmente assorbito dal consumatore, mentre anche poche decine di dollari in più possono rendere molto meno interessante un dispositivo entry-level.

Gli smartphone economici rischiano di diventare sempre meno convenienti

Il problema potrebbe quindi modificare gradualmente la struttura del mercato. Se produrre uno smartphone economico costa sempre di più, i produttori hanno davanti a sé poche alternative: aumentare i prezzi, ridurre le specifiche oppure abbandonare parte della fascia più bassa.

I dati statunitensi mostrano già quanto il fenomeno possa essere significativo. Il crollo delle vendite degli smartphone sotto i 100 dollari suggerisce che, in questo segmento, il prezzo rimane un fattore determinante e che i consumatori reagiscono rapidamente anche a variazioni relativamente contenute.

La crisi delle memorie rischia quindi di trasformare quello che per anni è stato il segmento più accessibile del mercato. Gli smartphone economici potrebbero diventare meno numerosi, più costosi o più compromessi, mentre i grandi produttori potrebbero rafforzare ulteriormente la propria posizione.

E il problema non sembra destinato a riguardare soltanto chi compra il telefono più economico: se i costi di DRAM e NAND continueranno a pesare sui produttori, i rincari potrebbero progressivamente raggiungere anche le fasce superiori del mercato.

Huawei si prepara a presentare una nuova generazione di prodotti durante il HUAWEI Innovative Product Launch, in programma il 2 settembre 2026 a Monaco di Baviera. L’evento sarà dedicato a una gamma di dispositivi che comprenderà smartwatch, tablet e prodotti audio, con particolare attenzione a sport, salute, creatività ed esplorazione.

Al centro della presentazione ci sarà la nuova serie HUAWEI WATCH GT 7, destinata a rappresentare la proposta wearable sportiva di punta dell’azienda. Lo smartwatch introdurrà diverse novità dedicate alle attività outdoor, insieme a funzioni per il monitoraggio della salute e a una batteria pensata per garantire una lunga autonomia.

Huawei WATCH GT 7 punta tutto sullo sport

La nuova serie HUAWEI WATCH GT 7 sarà proposta come uno smartwatch pensato soprattutto per chi pratica attività sportive e trascorre molto tempo all’aperto.

Tra le novità più interessanti ci sono le nuove modalità dedicate agli sport invernali. Grazie a un array multisensore, l’orologio sarà in grado di rilevare automaticamente attività come sci e snowboard, anche quando il segnale GPS è completamente assente. Per chi pratica attività in montagna, Huawei introdurrà inoltre le mappe di oltre 3.000 comprensori sciistici in tutto il mondo. L’obiettivo è fornire agli utenti maggiori informazioni durante l’esplorazione e aiutarli a seguire e perfezionare i propri percorsi.

Una delle funzioni più particolari sarà la Turn Detection, ovvero il rilevamento delle curve. Secondo Huawei, si tratta della prima funzione di questo tipo nel settore e permette di contare le curve brevi e medio-lunghe, calcolandone anche il raggio di curvatura.

Le novità per chi va in bicicletta

Huawei ha lavorato anche sulle funzioni dedicate al ciclismo outdoor. La nuova serie introdurrà strumenti pensati per fornire informazioni durante le salite e aiutare il ciclista a gestire meglio il percorso.

Tra le funzioni vengono indicate la Pianificazione delle Salite, la Trasmissione dei Dati di Salita e gli Avvisi di Curva Pericolosa. Il sistema dovrebbe quindi fornire dati utili per gestire in maniera più strategica ritmo, resistenza e sicurezza durante le uscite.

L’approccio di Huawei è quello di trasformare lo smartwatch in uno strumento che accompagna l’utente durante l’attività, fornendo informazioni senza interferire con l’esperienza.

Non solo smartwatch: arrivano nuovi prodotti

Il WATCH GT 7 sarà soltanto uno dei protagonisti dell’evento di Monaco. Huawei ha infatti anticipato la presentazione di una gamma più ampia di prodotti, che comprenderà anche tablet e dispositivi audio.

L’azienda non ha ancora fornito nel comunicato i dettagli completi di tutti i prodotti che saranno presentati il 2 settembre. La strategia sembra però chiara: costruire un ecosistema nel quale dispositivi differenti possano accompagnare gli utenti nelle attività quotidiane, nello sport e nella creatività.

Huawei collega questa filosofia al concetto di tecnologia come strumento al servizio dell’utente, con dispositivi progettati per integrarsi nella routine senza diventare un ostacolo.

WATCH GT 7, come ottenere il coupon da 70 euro

La nuova serie HUAWEI WATCH GT 7 sarà disponibile su HUAWEI Store dal 2 settembre. C’è però già un’opportunità per chi sta pensando di acquistarlo. A partire dal 17 agosto, infatti, è possibile registrarsi sullo store ufficiale Huawei per ricevere un coupon da 70 euro, utilizzabile sull’acquisto di entrambi i modelli della nuova serie.

Il coupon sarà quindi disponibile per chi effettua la registrazione attraverso la pagina dedicata prima del lancio. Basta cliccare qui per ricevere il coupon da 70 euro sullo store di HUAWEI.

Il prossimo appuntamento è dunque fissato per il 2 settembre a Monaco di Baviera, quando Huawei svelerà ufficialmente la nuova gamma. Il WATCH GT 7 sarà il prodotto più importante dell’evento, ma la presenza di tablet e dispositivi audio suggerisce una presentazione decisamente più ampia.

L’Unione Europea cambia le regole per le auto a fine vita. Il nuovo Regolamento UE 2026/1738 entra in vigore il 13 agosto 2026 e introduce un percorso destinato a modificare il modo in cui le automobili vengono progettate, prodotte, demolite e riciclate. Le novità, però, non scatteranno tutte contemporaneamente: gran parte degli obblighi arriverà gradualmente nei prossimi dieci anni.

Il principio alla base del provvedimento è quello dell’economia circolare. Le automobili dovranno essere progettate tenendo conto non soltanto della loro vita su strada, ma anche di quello che accadrà quando arriveranno alla demolizione. Per questo aumenteranno gli obblighi per i costruttori, cresceranno i requisiti per gli operatori della filiera e verranno introdotti nuovi strumenti per tracciare materiali e componenti.

Per gli automobilisti, almeno nell’immediato, non cambia il modo di utilizzare la propria vettura. Il vero impatto sarà progressivo e riguarderà soprattutto nuove auto, rottamazione, riciclo ed esportazione dei veicoli fuori dall’UE.

Auto da rottamare, arriva l’ecodesign

Una delle novità centrali riguarda il principio dell’ecodesign. I costruttori dovranno considerare il fine vita del veicolo già durante la progettazione. L’obiettivo è rendere più semplice smontare, sostituire, recuperare e riciclare i componenti. Un’auto non dovrà quindi essere progettata esclusivamente per essere prodotta e utilizzata, ma anche per poter essere gestita in modo più efficiente quando non sarà più utilizzabile.

Questo comporterà anche una maggiore disponibilità di informazioni tecniche per gli operatori autorizzati. Conoscere quali materiali e componenti sono presenti all’interno di un veicolo sarà infatti fondamentale per stabilire come recuperarli e trattarli correttamente.

Il cambiamento è particolarmente rilevante considerando la quantità di materiali diversi utilizzati nelle automobili moderne. Plastica, metalli e altri componenti dovranno essere gestiti con una maggiore attenzione alla possibilità di recuperarli e reinserirli nel ciclo produttivo.

Arriva il passaporto digitale di circolarità

In questa strategia rientra anche il futuro passaporto digitale di circolarità. Si tratta di uno strumento destinato a raccogliere informazioni sui materiali e sui componenti utilizzati per costruire il veicolo. L’obiettivo è rendere più semplice il lavoro degli operatori quando l’automobile arriverà alla fine del proprio ciclo di vita.

Il passaporto dovrebbe quindi favorire una maggiore tracciabilità dei materiali, fornendo informazioni utili durante le operazioni di demolizione e recupero. La logica è quella di creare un ciclo il più possibile chiuso: i materiali recuperati dalle automobili che vengono demolite dovrebbero tornare, quando possibile, nella produzione di nuovi veicoli.

Più plastica riciclata nelle nuove auto

Il regolamento introduce anche obiettivi specifici per la plastica riciclata utilizzata nelle nuove automobili. Entro sei anni dall’entrata in vigore delle nuove regole, almeno il 15% della plastica utilizzata nei nuovi veicoli dovrà provenire dal riciclo. Il valore salirà poi al 25% entro dieci anni.

La progressione è quindi molto chiara: il settore automobilistico dovrà aumentare gradualmente l’impiego di materiali provenienti dal recupero dei veicoli e da altri processi di riciclo.

Il provvedimento mantiene inoltre gli obiettivi europei relativi al trattamento dei veicoli fuori uso. L’85% del peso mediodovrà essere riutilizzato o riciclato, mentre il 95% dovrà essere riutilizzato o recuperato complessivamente. Si tratta di percentuali che descrivono la direzione verso cui l’Europa vuole spingere l’intera filiera automobilistica.

Cambiano anche le regole sulle auto usate

Una delle parti più importanti del nuovo regolamento riguarda i veicoli usati destinati all’esportazione. L’Unione Europea vuole contrastare il fenomeno delle automobili che vengono formalmente vendute come usate, ma che in realtà sono già arrivate alla fine della loro vita utile. Il rischio è che questi veicoli vengano esportati fuori dall’UE invece di essere correttamente avviati alla demolizione e al recupero dei materiali.

Per questo motivo aumenteranno i controlli sullo stato delle vetture destinate all’esportazione. Il divieto di esportare fuori dall’Unione Europea i veicoli dichiarati non più idonei alla circolazione diventerà applicabile cinque anni dopo l’entrata in vigore del regolamento. Considerando la data del 13 agosto 2026, la stretta arriverà quindi nel 2031.

La distinzione tra un’automobile realmente utilizzabile e un veicolo che dovrebbe invece essere rottamato diventerà dunque più importante.

Più controlli anche sulla vendita tra privati

Le nuove regole interessano anche il mercato dell’usato, seppure con modalità specifiche. Nel caso delle compravendite tra privati, la relativa documentazione sarà richiesta quando la transazione avviene attraverso piattaforme online. L’obiettivo è aumentare la tracciabilità dei veicoli e rendere più difficile utilizzare il mercato dell’usato per trasferire all’estero automobili ormai prossime alla demolizione.

Anche la rottamazione sarà sottoposta a una maggiore tracciabilità. Autodemolitori e impianti di trattamento dovranno rispettare requisiti più stringenti per il recupero dei componenti e per la gestione dei materiali. Il nuovo sistema, quindi, non si limita alla fase di progettazione dell’auto, ma interviene sull’intera filiera.

Cosa cambia per chi possiede già un’auto

La domanda più immediata per gli automobilisti è naturalmente un’altra: bisognerà fare qualcosa con la propria auto?

Nel breve periodo, no. L’entrata in vigore del regolamento non significa che le automobili già circolanti debbano essere sostituite o rottamate. Il provvedimento introduce soprattutto nuovi obblighi per costruttori, produttori e operatori della filiera, con un’applicazione progressiva nel tempo.

Un ruolo importante sarà assunto dalla cosiddetta responsabilità estesa del produttore. Le Case automobilistiche dovranno partecipare maggiormente alla gestione della fase finale della vita dei veicoli, compresi i costi legati alla raccolta e al trattamento.

Potrebbero invece esserci effetti indiretti sui prezzi delle automobili. Progettare vetture più facilmente riciclabili, utilizzare quantità crescenti di materiali riciclati e modificare i processi industriali comporterà inevitabilmente nuovi costi. Al momento, però, non è possibile stabilire se e in quale misura questi costi verranno trasferiti sui listini.

La vera trasformazione arriverà nei prossimi dieci anni

Il nuovo regolamento introduce quindi una trasformazione progressiva, non un cambiamento immediato per chi guida.

Il provvedimento entra in vigore nel 2026, ma diversi obblighi saranno introdotti negli anni successivi. Alcune disposizioni relative alla responsabilità dei produttori arriveranno dopo tre anni, la stretta sulle esportazioni dei veicoli non idonei alla circolazione scatterà dopo cinque anni, mentre gli obiettivi sulla plastica riciclata si svilupperanno nell’arco di sei e dieci anni.

Il 2031 rappresenterà quindi un primo passaggio importante per le esportazioni, mentre il 2036 segnerà il raggiungimento del target più ambizioso previsto per la plastica riciclata.

La direzione scelta dall’Europa è chiara: l’automobile dovrà essere considerata non più soltanto come un prodotto da vendere e utilizzare, ma come un insieme di materiali e componenti da recuperare alla fine del suo ciclo di vita.

Per gli automobilisti le conseguenze saranno inizialmente limitate, ma nel corso del prossimo decennio il cambiamento potrebbe diventare molto più visibile. Le auto saranno progettate sempre più pensando a ciò che succede prima, durante e dopo la loro vita su strada.

Studiare online è diventato uno dei modi più semplici per acquisire nuove competenze, aggiornarsi professionalmente o approfondire una passione. Non serve un investimento significativo: molte piattaforme offrono corsi gratuiti, materiali didattici e percorsi strutturati accessibili direttamente dal browser. La scelta, però, non è sempre immediata.

Che cosa sono i corsi MOOC

I MOOC, acronimo di Massive Open Online Courses, sono corsi online progettati per essere seguiti da un numero elevato di partecipanti. In genere sono accessibili via Internet, organizzati in moduli e costruiti intorno a video-lezioni, letture, esercizi e test di verifica.

Rispetto a un semplice tutorial, un MOOC offre spesso una struttura didattica più completa. Il corso può includere video-lezioni suddivise in unità brevi, materiali di approfondimento, dispense e link utili. Quiz e test di autovalutazione, esercitazioni pratiche o progetti finali. Un plus sono i forum per confrontarsi con altri partecipanti.

La gratuità non implica sempre l’accesso a tutte le funzioni. Su molte piattaforme è possibile seguire gratuitamente le lezioni, mentre il certificato verificato, la correzione dei compiti o l’accesso agli esami possono richiedere un pagamento.

Coursera: corsi universitari e professionali

Coursera raccoglie corsi, specializzazioni e programmi professionali realizzati da università, aziende e istituzioni. Comprende argomenti molto diversi: informatica, intelligenza artificiale, marketing, gestione aziendale, lingue, scienze umane e sviluppo professionale.

Molti corsi possono essere consultati gratuitamente attraverso l’opzione di accesso ai contenuti, anche se il certificato verificato è generalmente a pagamento. Coursera è particolarmente adatta a chi cerca:

• Percorsi organizzati in modo progressivo.
• Corsi realizzati da università e aziende note.
• Specializzazioni composte da più moduli.
• Certificati condivisibili sul curriculum o sui profili professionali.

Prima di iscriversi, è importante controllare con attenzione quali contenuti siano effettivamente gratuiti e quali siano invece inclusi soltanto nei piani a pagamento.

Udemy: un catalogo ampio, con corsi anche in italiano

Udemy raccoglie corsi realizzati da docenti, professionisti e specialisti di settore. A differenza delle piattaforme nate principalmente in ambito universitario, propone un’offerta molto ampia e pratica. Il catalogo comprende soprattutto corsi in inglese, ma sono disponibili anche numerosi contenuti in altre lingue.

La piattaforma include anche una selezione di corsi gratuiti su argomenti come Python, Excel, HTML, JavaScript e digital marketing. Si può acquistare il singolo corso spesso a prezzi molto scontati, al di sotto dei venti euro. Al termine dei corsi idonei, Udemy consente di ottenere un certificato di completamento, utile per documentare la formazione svolta, anche se non equivale a una certificazione accademica o a una qualifica professionale riconosciuta.

Rispetto a Coursera o edX, Udemy è spesso più adatta a chi vuole imparare rapidamente una competenza concreta attraverso lezioni operative e progetti guidati. La qualità, però, può variare perché i corsi provengono da autori diversi: il numero di iscritti e la valutazione media sono indicatori utili, ma è altrettanto importante leggere il programma e guardare l’anteprima delle lezioni prima di iniziare.

edX: università, tecnologia e formazione avanzata

edX è una piattaforma nata dalla collaborazione tra Harvard e MIT e propone corsi creati da università, istituti di ricerca e aziende. La maggior parte dei corsi edX è in inglese, soprattutto quelli realizzati da università e istituzioni internazionali. Sono comunque disponibili corsi in spagnolo, francese, cinese, italiano e altre lingue. L’offerta spazia dalla programmazione alla cybersecurity, dalla gestione aziendale alle scienze, fino alle discipline umanistiche.

Anche in questo caso, spesso è possibile seguire gratuitamente il percorso didattico in modalità di sola consultazione. Il certificato verificato e alcune funzioni aggiuntive possono invece essere disponibili soltanto acquistando l’opzione dedicata. I corsi più impegnativi possono richiedere diverse ore di studio alla settimana. Per completarli è quindi utile valutare in anticipo il tempo disponibile.

FutureLearn e l’apprendimento collaborativo

FutureLearn propone corsi online realizzati da università, organizzazioni culturali e aziende. FutureLearn utilizza principalmente l’inglese, ma il catalogo comprende corsi in diverse lingue e percorsi dedicati all’apprendimento linguistico. La piattaforma punta molto sull’interazione tra studenti: commenti, discussioni e attività condivise fanno parte dell’esperienza didattica.

I corsi gratuiti permettono generalmente di accedere ai materiali per un periodo limitato o secondo modalità specifiche. L’accesso prolungato, i test e il certificato possono dipendere dal tipo di iscrizione scelto.

FutureLearn può essere interessante per chi preferisce un approccio meno individuale e vuole confrontarsi con altri partecipanti.

MIT OpenCourseWare: materiali universitari senza certificato

MIT OpenCourseWare mette a disposizione gratuitamente materiali didattici prevalentemente in lingua inglese, provenienti dai corsi del Massachusetts Institute of Technology. Sono disponibili anche traduzioni realizzate da organizzazioni e volontari, soprattutto in spagnolo, cinese tradizionale, turco e coreano.

Non si tratta sempre di corsi online tradizionali con lezioni guidate, tutor e verifiche automatiche. In molti casi sono disponibili syllabus, appunti, esercizi, libri consigliati, esami e materiali di approfondimento. Il servizio è quindi più adatto a chi vuole studiare in autonomia e affrontare argomenti complessi con un livello universitario. Le aree più rappresentate includono: informatica, ingegneria, matematica, fisica, economia, scienze naturali.

MIT OpenCourseWare non rilascia normalmente un certificato di completamento. Il suo valore sta soprattutto nella qualità dei materiali e nella possibilità di costruire un percorso di studio personalizzato.

OpenLearn: corsi brevi e accessibili

OpenLearn è la piattaforma gratuita della britannica Open University e offre corsi su numerosi argomenti, dalla tecnologia alla psicologia, dalla storia alle competenze professionali.

I corsi sono spesso più brevi rispetto ai percorsi accademici disponibili su Coursera o edX. Questo li rende adatti a chi vuole iniziare gradualmente o approfondire un tema senza impegnarsi in un programma molto lungo.

Al termine di alcuni corsi è possibile ottenere una dichiarazione di partecipazione o un badge digitale. Questi riconoscimenti attestano la conclusione dell’attività, ma non equivalgono necessariamente a una certificazione accademica o professionale.

freeCodeCamp: programmazione e progetti pratici

freeCodeCamp è una piattaforma dedicata soprattutto alla programmazione e allo sviluppo web. Il percorso è principalmente in inglese, gratuito e si basa su esercizi interattivi, lezioni progressive e progetti da completare direttamente online.

Rispetto a un corso esclusivamente teorico, freeCodeCamp punta sulla pratica. L’utente impara scrivendo codice e realizzando progetti che possono diventare parte del proprio portfolio. I linguaggi di programmazione presenti sono HTML e CSS, JavaScript, Python. Fra le materie invece troviamo sviluppo front-end, analisi dei dati, database, machine learning, sicurezza delle informazioni.

La piattaforma rilascia certificazioni gratuite dopo il completamento dei relativi percorsi e progetti. Non sostituiscono un titolo universitario, ma possono dimostrare concretamente il lavoro svolto, soprattutto se accompagnate da esempi pubblicati su GitHub o su un sito personale.

Corsi gratuiti in italiano

Chi preferisce studiare nella propria lingua può trovare diverse opportunità anche in Italia. Tra le risorse più interessanti ci sono le piattaforme universitarie, i portali dedicati alla formazione digitale e i corsi messi a disposizione da enti pubblici o aziende.

Il Politecnico di Milano, attraverso la piattaforma POK, propone corsi online gratuiti su vari temi, con una particolare attenzione alle discipline tecnologiche, scientifiche e ingegneristiche. La disponibilità dei corsi può cambiare nel tempo, quindi conviene consultare direttamente il catalogo aggiornato.

Certificazioni gratuite per competenze digitali

Non tutte le certificazioni online gratuite provengono da università. Alcune aziende offrono corsi e attestati per aiutare gli utenti a imparare a usare i propri strumenti o a sviluppare competenze richieste nel settore digitale.

Google Skillshop propone formazione e certificazioni dedicate a diversi prodotti e servizi dell’azienda. I percorsi possono riguardare advertising online, analisi dei dati, marketing digitale e strumenti per la gestione delle campagne. È una risorsa utile soprattutto per chi lavora o vuole lavorare nel marketing, nella comunicazione e nell’e-commerce. Prima di iniziare, verifica sempre il programma del singolo percorso e la validità della certificazione.

HubSpot Academy offre corsi gratuiti su marketing, vendite, gestione dei contenuti, email marketing e customer relationship management. Alcuni percorsi includono esami finali e certificazioni ottenibili senza costi. Corsi utili per freelance, professionisti della comunicazione, content creator e responsabili marketing. Il valore della certificazione aumenta quando le competenze acquisite vengono applicate a progetti reali.

Come capire se una certificazione è davvero utile

Un certificato online non ha automaticamente lo stesso valore di un titolo accademico o di una qualifica professionale. Per valutarne l’utilità, considera soprattutto chi lo rilascia, quali competenze verifica e quanto il percorso sia coerente con il tuo obiettivo.

Una certificazione può essere più convincente quando:

• È rilasciata da un’università, un ente riconosciuto o un’azienda rilevante nel settore.
• Prevede un esame o un progetto finale.
• Indica chiaramente programma, durata e competenze acquisite.
• Può essere verificata tramite un link o un badge digitale.
• È collegata a lavori o progetti concreti.

Per esempio, un attestato di un corso introduttivo di programmazione acquista maggiore valore se il candidato presenta anche un’applicazione, un sito web o un progetto pubblicato online. Il certificato dimostra la formazione; il progetto mostra la capacità di applicarla.

Gratis non significa sempre senza condizioni

Prima di iniziare un corso, leggi con attenzione le condizioni di accesso. La parola “gratuito” può indicare situazioni diverse. Accesso libero a tutte le lezioni, ma certificato a pagamento. Periodo di prova limitato. Contenuti gratuiti senza esercizi valutati. Materiali disponibili senza tutor o assistenza. Corso completamente gratuito, con attestato incluso.

Controlla inoltre se il corso richiede un abbonamento, se il rinnovo è automatico e quanto tempo hai per completarlo. Queste informazioni sono particolarmente importanti sulle piattaforme che combinano contenuti gratuiti e piani premium.

Come scegliere il corso giusto

La piattaforma migliore dipende dal risultato che vuoi ottenere. Prima di iscriverti, rispondi a queste domande:

1. Quale competenza voglio acquisire?
2. Mi serve un attestato oppure mi interessa soprattutto imparare?
3. Quanto tempo posso dedicare ogni settimana?
4. Preferisco lezioni in italiano o in inglese?
5. Ho bisogno di esercizi pratici e progetti?
6. Il corso è adatto al mio livello di partenza?

Scegli un solo percorso alla volta e stabilisci obiettivi realistici. Completare un corso breve e applicarne i contenuti è spesso più utile che iscriversi a molti programmi senza terminarne nessuno.

Imparare online è più facile quando il percorso è concreto

Le piattaforme di learning online gratuite permettono di accedere a contenuti di qualità senza affrontare subito costi elevati. La differenza, però, la fanno la costanza, la scelta del corso e la capacità di trasformare ciò che si è imparato in qualcosa di concreto.

Per iniziare, individua una competenza precisa, scegli un corso con un programma chiaro e verifica in anticipo le condizioni relative alla certificazione. In questo modo lo studio online non rimane soltanto una voce nel curriculum, ma diventa uno strumento per costruire nuove opportunità professionali.

La connettività è diventata una componente fondamentale delle automobili moderne. Aggiornamenti software, servizi online, diagnostica da remoto e sistemi avanzati di assistenza alla guida dipendono sempre più da una connessione dati stabile. Il problema è che la rete mobile non è disponibile ovunque: strade di montagna, aree rurali, deserti e lunghi tratti autostradali possono ancora presentare zone senza copertura.

È proprio in questo scenario che Tesla potrebbe sfruttare Starlink, la rete satellitare di SpaceX, per mantenere connesse le proprie vetture anche quando il collegamento cellulare non è sufficiente. L’integrazione è stata annunciata per le future Tesla e potrebbe rappresentare un’evoluzione importante per il modo in cui le automobili comunicano con i servizi online.

L’obiettivo, però, non sarebbe semplicemente offrire una connessione Internet ai passeggeri. Il punto più interessante riguarda infatti la possibilità di garantire un collegamento continuo ai sistemi dell’auto, riducendo le situazioni in cui la vettura perde l’accesso alla rete.

Perché Tesla ha bisogno di Starlink

Le automobili moderne sono sempre più simili a computer con le ruote. Le Tesla, in particolare, dipendono da una connessione dati per numerose funzioni che vengono gestite attraverso i server dell’azienda.

Gli aggiornamenti software, per esempio, possono modificare il comportamento della vettura e introdurre nuove funzioni senza richiedere necessariamente un intervento in officina. La connettività può inoltre essere utilizzata per servizi online, raccolta di informazioni diagnostiche e gestione remota del veicolo.

Il problema emerge quando l’auto si trova in una zona dove la rete cellulare non arriva o presenta una copertura insufficiente. In una città questo scenario può essere relativamente raro, mentre cambia completamente quando ci si sposta in aree isolate o poco servite dalle infrastrutture terrestri.

Starlink potrebbe intervenire proprio in questi casi. La rete di SpaceX utilizza migliaia di satelliti posizionati in orbita bassa, molto più vicini alla Terra rispetto ai satelliti geostazionari tradizionali. Questa configurazione permette di ottenere latenze inferiori e collegamenti dati adatti anche a servizi che richiedono una comunicazione relativamente rapida.

Starlink non sostituirà la rete mobile

L’integrazione satellitare non significa però che le Tesla smetteranno di utilizzare le reti cellulari. Il collegamento mobile continuerà a rappresentare la soluzione principale nelle situazioni in cui è disponibile. La connessione satellitare avrebbe soprattutto il compito di colmare i buchi di copertura, intervenendo quando la rete terrestre non riesce a garantire un collegamento sufficiente.

Il funzionamento potrebbe quindi essere complementare: in città e nelle aree densamente popolate l’auto utilizzerebbe normalmente la rete cellulare, mentre in una zona rurale o durante un lungo viaggio in un’area senza copertura potrebbe entrare in gioco Starlink.

Restano comunque situazioni in cui anche il collegamento satellitare potrebbe incontrare difficoltà. Tunnel, parcheggi sotterranei, strutture coperte e ambienti con ostacoli fisici possono infatti impedire o limitare la comunicazione con i satelliti.

Per questo motivo non si tratta di una sostituzione della connettività mobile, ma di un sistema aggiuntivo progettato per rendere la connessione dell’automobile più resiliente.

Aggiornamenti, diagnostica e guida autonoma

Il vantaggio più importante potrebbe essere legato proprio ai servizi che dipendono dalla connessione dell’auto. Tra gli utilizzi indicati rientrano aggiornamenti software, servizi online e diagnostica remota. Una connessione più affidabile potrebbe rendere più semplice mantenere il veicolo in comunicazione con l’infrastruttura cloud di Tesla anche durante viaggi in zone scarsamente coperte.

Il discorso diventa ancora più interessante guardando alle funzionalità di guida autonoma. I sistemi avanzati di assistenza e automazione stanno diventando sempre più sofisticati e dipendono da una grande quantità di dati e servizi software. La possibilità di mantenere una connessione anche quando il segnale cellulare viene meno potrebbe quindi diventare un elemento importante nell’evoluzione delle automobili connesse.

Questo non significa che una Tesla possa guidare autonomamente grazie a Starlink o che la connessione satellitare renda automaticamente più sicuri i sistemi di guida. Il ruolo ipotizzato è piuttosto quello di supportare la comunicazione del veicolo con i servizi remoti, riducendo le interruzioni.

Una nuova infrastruttura per l’auto connessa

L’interesse di Tesla per Starlink va quindi oltre la semplice possibilità di offrire Internet durante un viaggio. La vera novità consiste nella possibilità di creare un collegamento ridondante, capace di utilizzare infrastrutture differenti a seconda della situazione. Oggi la connettività dell’auto dipende soprattutto dalle reti terrestri. Con l’integrazione satellitare, il veicolo potrebbe avere a disposizione un’alternativa quando queste infrastrutture non sono raggiungibili.

È un approccio particolarmente interessante per un’azienda che punta a trasformare l’automobile in una piattaforma software continuamente aggiornata.

In prospettiva, una connessione più affidabile potrebbe permettere di sviluppare servizi sempre più dipendenti dalla comunicazione tra automobile, cloud e infrastrutture esterne. L’auto non sarebbe più soltanto un dispositivo connesso quando trova una rete, ma un sistema progettato per rimanere connesso il più possibile.

I limiti da considerare

L’integrazione di Starlink porta comunque con sé alcune questioni tecniche. La prima riguarda l’effettiva disponibilità del collegamento satellitare in tutte le condizioni. Come già detto, gli ambienti chiusi e le strutture che impediscono la visibilità del cielo possono limitare la comunicazione.

Un altro aspetto riguarda l’integrazione dell’hardware necessario all’interno delle automobili. Un sistema satellitare deve essere compatibile con i vincoli di spazio, consumo energetico, progettazione e aerodinamica di una vettura. Tesla dovrà quindi trovare un equilibrio tra prestazioni della connessione e integrazione nel veicolo.

C’è poi una questione più ampia legata alla dipendenza dai servizi cloud. Più funzioni dell’automobile vengono affidate alla connessione remota, più diventa importante garantire che questa infrastruttura sia disponibile e affidabile.

Tesla e Starlink puntano a un’auto sempre connessa

L’integrazione di Starlink nelle future Tesla rappresenta quindi un passaggio interessante nell’evoluzione dell’auto connessa. Il vantaggio principale non consiste necessariamente nella possibilità di navigare su Internet durante un viaggio, ma nella capacità di mantenere una comunicazione con i servizi del veicolo anche quando la rete mobile non è disponibile.

La connessione satellitare non sostituirà quella cellulare e non eliminerà tutti i problemi di copertura. Potrebbe però diventare un secondo livello di connettività, utile soprattutto nelle aree più isolate.

Per Tesla il progetto si inserisce in una strategia più ampia: trasformare l’automobile in una piattaforma software capace di ricevere aggiornamenti, comunicare con i server e supportare funzioni sempre più avanzate. Se l’integrazione di Starlink riuscirà a funzionare come previsto, il risultato potrebbe essere un’auto molto meno dipendente dalla disponibilità della rete terrestre.

E proprio questo potrebbe essere il vero significato della novità: non portare Internet nelle Tesla, ma fare in modo che le Tesla possano rimanere connesse quasi ovunque.

Quando cerchi un ristorante, un negozio, un professionista o un servizio nella tua zona, spesso non apri subito un sito web. Digitando il nome dell’attività su Google ti aspetti di trovare le informazioni più immediate, come il luogo e il numero di telefono.

In quel momento, la scheda dell’attività può fare la differenza. Se contiene informazioni chiare e aggiornate, sarà immediato chiamare, raggiungere la sede, visitare il sito. Se invece mostra un numero sbagliato, orari non aggiornati o poche informazioni, potresti optare per un’altro concorrente. Se sei proprietario di un’attività presente su Google, questa guida fa per te.

Che cos’è Google My Business

Google Business Profile è una sorta di vetrina digitale collegata a Google Search e Maps. La scheda può comparire quando un utente cerca il nome dell’attività oppure un prodotto o servizio nella stessa area geografica.

All’interno del profilo è possibile pubblicare le informazioni principali come il nome dell’attività, l’indirizzo, i contatti, il sito web e gli orari di apertura. Si possono inserire poi una serie di informazioni secondarie come orari speciali (festività o ricorrenze), fotografie e video, servizi come parcheggio, Wi-Fi o accessibilità. In fine, molto importante la sezione contenente le recensioni dei clienti.

Google indica tra i fattori utili per la visibilità locale la completezza e l’accuratezza delle informazioni, oltre alla verifica del profilo, alla gestione delle recensioni e all’aggiunta di foto e video. La scheda non sostituisce un sito web, ma intercetta l’utente in una fase spesso molto vicina alla decisione. Chi cerca “pizzeria vicino a me”, per esempio, vuole probabilmente conoscere subito distanza, orari, recensioni e possibilità di prenotare.

Come gestire un Profilo dell’attività Google Business

Per creare una nuova scheda è necessario accedere al servizio con un account Google e cercare il nome dell’attività. Se il profilo non esiste, si può aggiungere. Se è già presente su Google Maps, si può invece richiederne la gestione e rivendicarne la proprietà. In questo caso, devi prima individuare la scheda già presente, poi richiedere l’accesso o la proprietà. Attenzione a non creare una seconda scheda: potresti generare un duplicato e complicare la gestione del profilo.

1. Vai su business.google.com/add.
   • Accedi con l’account Google che vuoi utilizzare per gestire l’attività.
2. Inserisci il nome e l’indirizzo dell’attività.
   • Seleziona la scheda corretta dall’elenco.
3. Se compare il messaggio che un altro utente gestisce già il profilo, fai clic su Richiedi l’accesso.
4. Compila il modulo indicando il tuo ruolo e i dati dell’attività.
5. Premi Invia.

Google inoltrerà la richiesta all’attuale proprietario del profilo. Quest’ultimo potrà concederti l’accesso, trasferirti la proprietà oppure rifiutare la richiesta. Dopo aver inviato la richiesta, controlla l’email collegata al tuo account Google. Se non ricevi risposta entro il periodo indicato da Google, nella comunicazione di conferma puoi selezionare Visualizza richiesta e seguire le istruzioni per verificare l’attività e provare a rivendicarne la proprietà.

Creare un profilo per l’attività

Se la tua attività non è già presente dovrai quindi cliccare su ‘Aggiungi la tua attività su Google’. A questo punto, inizierai a compilare la pagina con le informazioni. La categoria principale deve descrivere il servizio più importante dell’attività. Un ristorante dovrebbe scegliere la tipologia corretta di ristorazione, mentre un tecnico dovrebbe selezionare la categoria professionale più vicina al servizio offerto.

Il nome deve corrispondere a quello utilizzato nel mondo reale. Aggiungere parole chiave, slogan o località nel nome è consigliabile solo per provare a migliorare il posizionamento, perchè può creare ambiguità con il vero nome dell’attività.

Gli orari meritano un controllo frequente. È utile aggiornare anche gli orari speciali per festività, ferie, chiusure temporanee o eventi. Google prevede strumenti specifici per gestire orari normali e variazioni eccezionali.

Un’attività con più sedi dovrebbe verificare ogni profilo separatamente. Copiare automaticamente indirizzi, numeri o orari può generare errori difficili da notare, soprattutto quando i clienti cercano una sede precisa.

Per un’attività con sede fisica è importante indicare un indirizzo reale. Per un professionista che lavora a domicilio, invece, può essere più adatto mostrare l’area servita e nascondere l’indirizzo privato, quando previsto dalle impostazioni del profilo.

In fine, dopo la compilazione, arriva il passaggio della verifica. La verifica serve a dimostrare che chi gestisce la scheda è autorizzato a rappresentare l’attività. Prima della verifica alcune modifiche possono essere limitate.

Foto, servizi e recensioni su Google Business Profile

Le fotografie aiutano l’utente a capire che cosa troverà davvero. Si possono pubblicare immagini dell’esterno, dell’interno, dei prodotti, del personale e degli ambienti. Per un ristorante, per esempio, possono essere utili sala, menu, piatti e ingresso; per un negozio, vetrina, reparto e prodotti principali. Google consente di aggiungere foto, video, logo e immagine di copertina dal profilo gestito tramite Ricerca o Maps. Le immagini vengono mostrate agli utenti dopo la verifica del profilo.

Anche le recensioni hanno un ruolo importante nella scelta. È corretto chiedere ai clienti soddisfatti di lasciare un’opinione autentica, senza offrire ricompense in cambio di valutazioni positive. Le risposte dovrebbero essere brevi, personalizzate e professionali.

Una recensione negativa non va ignorata automaticamente. Se il problema è reale, una risposta può spiegare come è stato affrontato il problema. Se contiene informazioni false o viola le regole, si può procedere ad una segnalazione attraverso gli strumenti messi a disposizione da Google.

Gli errori più comuni da evitare

Il primo errore è creare il profilo e non aggiornarlo più. Una scheda lasciata ferma per mesi può contenere informazioni superate, fotografie vecchie o servizi non più disponibili.

Il secondo è inserire dati diversi rispetto a quelli presenti sul sito, sui social o su altre directory. Nome, indirizzo e telefono dovrebbero essere coerenti in tutti i principali canali online.

Il terzo errore consiste nell’inserire keyword nel nome dell’attività o pubblicare contenuti non pertinenti. Le informazioni devono rappresentare realmente la sede e rispettare le linee guida di Google. Le violazioni possono portare alla limitazione o alla sospensione del profilo.

Le modifiche inviate al profilo vengono controllate. Possono essere accettate, rifiutate oppure rimanere in revisione quando Google non riesce a confermarne l’accuratezza. Una volta completata la scheda, conviene stabilire un piccolo controllo mensile: verificare orari, contatti, foto, recensioni e servizi. In questo modo Google Business Profile resta una vetrina aggiornata e non una semplice presenza dimenticata su Maps.

FAQ su Google Business Profile

Google My Business e Google Business Profile sono la stessa cosa?

Sì. Google My Business è il vecchio nome del servizio, mentre oggi Google usa la denominazione Google Business Profile o Profilo dell’attività su Google.

Google Business Profile è gratis?

Sì, Google presenta il Profilo dell’attività come un servizio senza costi per gestire la presenza di un’impresa su Ricerca e Maps.

Un’attività solo online può avere una scheda Google?

In genere no, perché per essere idonea un’attività deve entrare in contatto di persona con i clienti durante gli orari dichiarati, salvo alcune eccezioni specifiche indicate da Google.

Serve un sito web per aprire la scheda?

No, perché il profilo può essere creato anche senza sito web, anche se avere un sito resta utile per offrire più informazioni e rafforzare la presenza online dell’attività.

Quanto conta la verifica del profilo?

Conta molto, perché la verifica consente di dimostrare che il proprietario è autorizzato a gestire l’attività e sblocca la gestione completa delle informazioni del profilo.

Si possono modificare orari, foto e contatti in seguito?

Sì, un profilo verificato può essere aggiornato nel tempo con modifiche a indirizzo, orari, recapiti e foto, anche se gli aggiornamenti possono essere sottoposti a revisione.

Le recensioni aiutano il profilo?

Le recensioni non sono l’unico fattore, ma Google indica che rispondere alle recensioni e mantenere il profilo attivo rientra tra le pratiche utili per migliorare la presenza locale.

Cosa succede se inserisco informazioni sbagliate?

Un profilo con dati imprecisi può creare problemi agli utenti e ridurre l’affidabilità della scheda, mentre violazioni o rappresentazioni scorrette dell’attività possono portare a restrizioni o sospensioni.

L’intelligenza artificiale non si gioca più soltanto sulla qualità delle risposte. La velocità sta diventando uno dei principali terreni di competizione tra i grandi modelli, soprattutto ora che gli assistenti AI vengono utilizzati per attività sempre più complesse e in tempo reale. OpenAI sembra averlo capito bene e sta lavorando per rendere uno dei suoi modelli più recenti molto più rapido.

La novità si chiama Ultrafast e introduce una modalità progettata per accelerare in maniera drastica GPT-5.6 Sol, arrivando secondo OpenAI fino a 14 volte la velocità dell’elaborazione standard. L’azienda parla di una velocità massima di 750 token al secondo, un valore che potrebbe cambiare il modo in cui vengono utilizzati i modelli AI più potenti.

Al momento Ultrafast non è ancora disponibile per tutti. La funzione è infatti in anteprima per un gruppo ristretto di clienti, ma OpenAI prevede di ampliare progressivamente l’accesso con l’aumento della capacità disponibile.

GPT-5.6 Sol diventa molto più veloce

Il punto centrale della novità è semplice: non viene sostituito GPT-5.6 Sol con un modello più piccolo per ottenere maggiore velocità. Questo è importante perché, fino a oggi, una delle strategie più comuni per ridurre i tempi di risposta consisteva nell’utilizzare modelli più compatti o specializzati. Il compromesso era abbastanza evidente: ottenere una risposta più rapidamente significava spesso rinunciare a una parte delle capacità offerte dai modelli più avanzati.

Ultrafast prova a seguire una strada diversa. La modalità mantiene infatti GPT-5.6 Sol, aumentando invece la quantità di elaborazione che il sistema riesce a svolgere nello stesso intervallo di tempo. Il risultato promesso da OpenAI è una velocità fino a 14 volte superiore rispetto alla modalità standard.

In termini pratici, questo significa ridurre sensibilmente il tempo necessario affinché il modello produca la propria risposta.

750 token al secondo: cosa significa davvero

OpenAI indica una velocità massima di 750 token generati al secondo. Il termine token può sembrare molto tecnico, ma il concetto è relativamente semplice. I modelli linguistici non elaborano il testo esattamente come lo leggiamo noi: lo suddividono in piccole unità chiamate token, che possono corrispondere a parti di parole, parole o altri elementi del testo. Più token un modello riesce a generare rapidamente, più rapidamente la risposta viene costruita e mostrata all’utente.

Il dato dei 750 token al secondo rappresenta quindi soprattutto un’indicazione della capacità di generazione del sistema, ma la velocità effettivamente percepita può dipendere anche da altri fattori, come la latenza iniziale, il carico dell’infrastruttura e il tipo di richiesta.

Resta comunque significativo il salto dichiarato da OpenAI rispetto all’elaborazione standard.

La collaborazione con Cerebras

Dietro questa accelerazione c’è anche una componente hardware. OpenAI ha infatti collaborato con Cerebras, azienda specializzata nella progettazione di hardware dedicato all’intelligenza artificiale. È un elemento particolarmente importante perché la velocità di un modello non dipende soltanto dall’architettura software o dalla qualità dell’algoritmo.

Per generare grandi quantità di token rapidamente servono infrastrutture capaci di sostenere enormi carichi computazionali.

La collaborazione con Cerebras punta proprio in questa direzione, sfruttando hardware specificamente progettato per i carichi di lavoro dell’intelligenza artificiale.

L’obiettivo non è quindi soltanto far apparire le parole più rapidamente sullo schermo, ma ridurre la latenza complessiva dell’interazione.

Quando pochi secondi possono fare la differenza

È proprio la latenza a rappresentare uno degli aspetti più interessanti di Ultrafast.In una normale conversazione con un chatbot, aspettare qualche secondo in più può essere semplicemente fastidioso. In altri contesti, invece, una risposta più rapida può cambiare concretamente l’utilità del sistema.

OpenAI cita scenari nei quali la velocità può diventare particolarmente importante, come la gestione di un incidente informatico, l’assistenza clienti in tempo reale e l’analisi dei mercati finanziari.

In tutti questi casi l’AI non viene utilizzata soltanto per produrre un testo da leggere con calma. Deve elaborare informazioni e reagire rapidamente all’evoluzione di una situazione. Un modello più veloce può quindi essere inserito all’interno di flussi di lavoro nei quali l’attesa rappresenta un limite operativo.

Anche l’e-commerce potrebbe beneficiarne

Un altro settore potenzialmente interessato è quello dell’e-commerce. Un sistema AI più rapido potrebbe gestire contemporaneamente un numero maggiore di interazioni e operazioni, riducendo i tempi necessari per rispondere agli utenti o elaborare determinate richieste.

Questo tipo di utilizzo evidenzia un cambiamento importante nel ruolo dei modelli linguistici. L’AI non viene più considerata soltanto come uno strumento al quale fare domande, ma come una componente che può essere integrata direttamente nei processi aziendali.

In questo scenario, la velocità diventa una caratteristica funzionale, non semplicemente un dato tecnico da utilizzare nelle comparazioni tra modelli.

Un sistema capace di ragionare e lavorare rapidamente può infatti essere impiegato in un numero maggiore di situazioni rispetto a un modello che richiede tempi di elaborazione più lunghi.

La corsa alla velocità dell’intelligenza artificiale

Ultrafast mostra anche come la competizione nel settore AI stia cambiando. Per anni il confronto tra modelli si è concentrato soprattutto sulla capacità di comprendere richieste complesse, scrivere testi, programmare, analizzare immagini o risolvere problemi. Ora queste capacità devono essere accompagnate da tempi di risposta sempre più ridotti.

La questione è particolarmente importante con la diffusione degli agenti AI. Un agente che deve eseguire una sequenza di operazioni può infatti effettuare numerosi passaggi durante un singolo processo. Se ogni passaggio richiede diversi secondi, il tempo complessivo può aumentare rapidamente.

Ridurre la latenza di ogni singola operazione significa quindi rendere l’intero processo più rapido. È probabilmente questo uno dei motivi per cui OpenAI sta investendo nella possibilità di eseguire GPT-5.6 Sol a velocità molto più elevate.

Ultrafast non è ancora per tutti

Per il momento, però, c’è un limite importante. Ultrafast è disponibile soltanto in anteprima per un gruppo ristretto di clienti. Non è quindi una funzione che tutti gli utenti possono attivare immediatamente.

L’accesso dovrebbe essere ampliato progressivamente con l’aumento della capacità disponibile, ma non sono ancora indicate tempistiche precise per una disponibilità generalizzata.

Questo significa che il dato dei 750 token al secondo deve essere considerato soprattutto come il valore massimo dichiarato nella fase iniziale del progetto, non come una velocità garantita per qualsiasi utente e qualsiasi richiesta. Resta comunque un segnale molto chiaro della direzione intrapresa da OpenAI.

La prossima fase della competizione tra modelli AI potrebbe infatti non riguardare soltanto quanto bene un’intelligenza artificiale riesce a risolvere un problema, ma anche quanto rapidamente riesce a farlo.

E se GPT-5.6 Sol riuscirà davvero a mantenere le proprie capacità riducendo drasticamente i tempi di risposta, Ultrafast potrebbe rappresentare un passo importante verso un’intelligenza artificiale utilizzabile non soltanto come chatbot, ma come componente operativa in tempo reale di software, aziende e servizi digitali.

Apple potrebbe aver trovato un nuovo modo per migliorare la propria intelligenza artificiale senza limitarsi ai dati già disponibili. L’azienda di Cupertino starebbe infatti negoziando con diversi editori per portare contenuti aggiornati direttamente nella nuova Siri basata sull’AI, con particolare attenzione a notizie, eventi recenti e informazioni soggette a continui cambiamenti.

Secondo quanto riportato dal Wall Street Journal, i contatti sarebbero iniziati nei mesi scorsi e Apple avrebbe già iniziato a discutere accordi pluriennali con alcuni publisher. La parte più interessante, però, riguarda il possibile modello economico: Apple non starebbe semplicemente valutando una licenza tradizionale, ma un sistema nel quale gli editori verrebbero remunerati in funzione dell’effettivo utilizzo dei loro contenuti da parte di Siri.

La strategia potrebbe rappresentare un passaggio importante per Apple Intelligence e, soprattutto, per una Siri che deve riuscire a rispondere in modo affidabile anche quando l’utente chiede informazioni su ciò che è appena successo.

Apple vuole una Siri più aggiornata

Il problema che Apple sta cercando di risolvere è abbastanza semplice da comprendere. Un assistente AI può essere molto efficace quando deve spiegare un concetto, riassumere un testo o aiutare l’utente con un’attività, ma la situazione cambia quando vengono richieste informazioni recentissime.

Una domanda come “cosa è successo oggi?” oppure “quali sono le ultime notizie su un determinato evento?” richiede infatti un accesso costante a fonti aggiornate.

È proprio su questo terreno che Apple starebbe lavorando. L’azienda vuole portare contenuti editoriali aggiornati all’interno della nuova Siri, permettendole di utilizzare informazioni provenienti direttamente dai publisher. L’obiettivo sarebbe quindi migliorare la qualità delle risposte soprattutto nei casi in cui la freschezza dei dati è fondamentale.

Non si tratta necessariamente di creare un nuovo motore di ricerca, ma di fornire all’assistente una base informativa più solida sulla quale costruire le proprie risposte.

Gli editori potrebbero essere pagati in base all’utilizzo

La parte più interessante delle indiscrezioni riguarda il modello di pagamento. Secondo il Wall Street Journal, Apple starebbe valutando accordi pluriennali con gli editori e, invece di limitarsi a garantire una somma fissa per l’accesso ai contenuti, potrebbe collegare la remunerazione al loro utilizzo effettivo.

In altre parole, se un articolo o un’informazione di una determinata testata venisse utilizzato da Siri per elaborare una risposta, l’editore potrebbe ricevere un compenso.

Si tratta di un’impostazione differente rispetto a molti degli accordi già visti nel settore dell’intelligenza artificiale. In diversi casi, infatti, le aziende hanno preferito stipulare licenze più ampie, pagando un corrispettivo prestabilito per poter utilizzare determinati contenuti. Apple starebbe invece valutando un sistema maggiormente legato all’effettiva fruizione.

Il budget complessivo preso in considerazione dall’azienda sarebbe nell’ordine delle centinaia di milioni di dollari, anche se non sono ancora emersi dettagli sui singoli accordi né sui possibili editori coinvolti.

Non sarebbe la prima volta che Apple collabora con gli editori

La relazione tra Apple e il mondo dell’informazione non nasce con questa iniziativa. L’azienda ha già sottoscritto in passato accordi con editori che comprendevano anche diritti relativi all’addestramento dei sistemi di intelligenza artificiale. A questo si aggiunge Apple News+, il servizio dedicato alla consultazione di riviste e quotidiani.

La nuova strategia, quindi, si inserirebbe in un rapporto già esistente tra Cupertino e il settore editoriale, ma con una differenza sostanziale: questa volta l’obiettivo sarebbe rendere Siri più efficace nell’elaborazione di informazioni attuali.

Per un assistente che punta a diventare sempre più autonomo, avere accesso a contenuti aggiornati può fare una differenza enorme. Una Siri capace di comprendere il contesto di una richiesta ma priva di informazioni recenti rischia infatti di fornire risposte incomplete o, peggio, non aggiornate.

Il precedente delle notifiche Apple Intelligence

Dietro questa scelta potrebbe esserci anche una lezione arrivata direttamente dall’esperienza di Apple Intelligence. Alla fine del 2024 Apple aveva introdotto i riepiloghi delle notifiche generati dall’intelligenza artificiale, includendo anche contenuti relativi alle notizie.

Il sistema aveva però generato in alcuni casi riepiloghi e titoli errati, attribuendoli direttamente alle testate coinvolte. La vicenda aveva provocato le proteste degli editori e Apple aveva successivamente disattivato la funzione.

Il problema mostrava una delle difficoltà principali dell’AI applicata all’informazione: non basta generare una risposta plausibile, bisogna anche garantire che il contenuto sia corretto e attribuito alla fonte giusta. L’accesso diretto ai contenuti dei publisher potrebbe rappresentare una risposta proprio a questo problema.

Invece di affidarsi esclusivamente a informazioni reperite indirettamente, Siri potrebbe utilizzare materiale proveniente direttamente dalle fonti editoriali coinvolte negli accordi.

Una questione sempre più importante per tutta l’AI

La scelta di Apple si inserisce inoltre in una discussione molto più ampia che coinvolge l’intero settore dell’intelligenza artificiale. I sistemi AI hanno bisogno di enormi quantità di dati per funzionare e migliorare, ma l’utilizzo di contenuti editoriali protetti pone inevitabilmente questioni economiche e legali.

Chi produce quelle informazioni sostiene infatti costi per realizzarle: giornalisti, redazioni, fotografi, ricercatori e infrastrutture editoriali. Se quei contenuti vengono poi utilizzati da un sistema AI per rispondere direttamente agli utenti, diventa inevitabile discutere su come remunerare chi li ha prodotti.

Il possibile modello scelto da Apple è quindi particolarmente interessante perché sposta il ragionamento dall’addestramento all’utilizzo. Non si parla soltanto di quali contenuti possono essere utilizzati per costruire un modello AI, ma anche di quanto debba essere pagato un editore quando le sue informazioni vengono effettivamente utilizzate per generare una risposta.

Siri si prepara alla sfida con gli altri assistenti AI

Per Apple, infine, la questione è anche strategica. La nuova Siri rappresenta uno dei tasselli più importanti della trasformazione di Apple Intelligence. L’assistente dovrà competere con sistemi che hanno già costruito una forte reputazione nella ricerca e nell’elaborazione di informazioni.

Per riuscirci, non sarà sufficiente migliorare il modello linguistico. Sarà necessario anche garantire accesso alle informazioni corrette, aggiornate e verificabili.

Gli accordi con gli editori potrebbero quindi diventare una componente fondamentale della nuova Siri. Per ora, però, si tratta di indiscrezioni. Non sono stati resi noti i nomi dei possibili partner, gli importi dei singoli accordi o le modalità precise con cui i contenuti verrebbero integrati nelle risposte.

Se la strategia dovesse concretizzarsi, però, Apple potrebbe contribuire a cambiare ancora una volta il rapporto tra intelligenza artificiale e informazione online. E il fatto che Cupertino stia valutando di pagare gli editori in base all’utilizzo effettivo dei loro contenuti potrebbe diventare uno dei modelli più interessanti da osservare nei prossimi mesi.