Autore: Francesco Contini

Co-Fondatore di Rubedo Data Solutions, ha una newsletter su substack, appassionato di informatica e automazione, sta in giro per il web in mezzo a enormi quantità di dati da più di 25 anni.

Si occupa principalmente dell'ideazione e progettazione di servizi web, elaborazione e raccolta dati.
Tutti strumenti che usa per i suoi hobby: la creazione di motori di ricerca e strumenti legati all'IA.

Da vecchio nerd ha una scarsa propensione alla diplomazia ed uno spiccato humor nero, qualità che stranamente non a tutti piacciono.

Come scrivere prompt per Midjourney 8.2: la guida che ti porta dentro il modello

Dal 24 luglio 2026 ogni nuovo prompt su Midjourney gira per default sulla versione 8.2. Non è un salto di potenza come lo furono i passaggi di generazione, ma qualcosa di più sottile e, per chi scrive prompt tutti i giorni, di più insidioso: è un aggiornamento dedicato all’estetica, alla qualità dell’immagine e alla personalizzazione.
Midjourney lo descrive con una manciata di aggettivi (immagini più audaci, sofisticate e fresche) e con una promessa concreta, cioè che le uscite casualmente scadenti che ogni tanto rovinavano una griglia siano ormai drasticamente ridotte. Dice.
La conseguenza pratica è che un prompt calibrato per la 8.1 oggi può restituire un risultato più stilizzato del previsto, quindi vale la pena rivedere le proprie “parole chiavi”, che vedremo finire nel cestino.

Ho cercato di fare una guida che racconta come il modello legge le parole, quali parametri contano davvero e, la parte più corposa, come si governano il tipo di inquadratura, la cinematografia, gli stili di illustrazione e i registri del manga, perché è lì che una descrizione generica diventa un’immagine con un’identità.

Per rendere tangibili le differenze, quasi tutti gli esempi partono dallo stesso soggetto e cambiano soltanto lo stile: così, mettendo le immagini una dopo l’altra, si vede a colpo d’occhio cosa fa ciascuna leva.

Una nota di metodo prima di cominciare, valida per ogni singolo esempio che segue. Midjourney interpreta molto male l’italiano, quindi il prompt che il modello riceve va scritto in inglese.

Per questo ogni prompt compare due volte: prima nella versione italiana, per capire cosa dice, e subito dopo nella versione inglese, quella da copiare e incollare nella barra di Midjourney.

Cursor passa a SpaceX e OpenAI ritira i suoi modelli

Cursor passa a SpaceX e OpenAI ritira i suoi modelli: le ragioni di una scelta

C’è un dettaglio contrattuale, quasi invisibile a chi non ha mai avuto a che fare con gli uffici legali delle grandi aziende tecnologiche, che il 28 agosto 2026 è diventato la notizia del giorno nel mondo dell’intelligenza artificiale.

OpenAI ha comunicato a SpaceX l’intenzione di interrompere il contratto che mette i propri modelli a disposizione di Cursor, un popolare strumento di programmazione assistita molto usato negli USA, con una data di spegnimento proposta per il 12 novembre 2026.
A farla breve OpenAI rescinde il contratto con SpaceX e racconta le motivazioni in post ufficiale.

Il motivo non è Cursor in sé, né la qualità del suo lavoro, ma il fatto che lo strumento abbia cambiato proprietario. Poche settimane prima SpaceX lo aveva acquisito per 60 miliardi di dollari. Dollaro più, dollaro meno.

Vale la pena capire che logica c’è dietro questa scelta, le accuse che l’hanno accompagnata, cosa cambia per le due aziende (tre in realtà) e come ha reagito Elon Musk.
Di solito dietro una singola clausola contrattuale si cela una nuova geografia aziendale, in questo caso si tratta dei rapporti di forza nelle aziende USA che creano AI.

Dietro ogni contenuto IA c'é sempre una persona

Dietro ogni contenuto AI c’è sempre una persona

Fatto con l’AI

Oggi un articolo molto poco tecnico, ma visti i cambiamenti in corso è interessante fare un punto della situazione.
Visto che le piattaforme hanno iniziato a mettere il bollino “fatto con l’AI” sui contenuti, è importante dire che quel bollino racconta solo metà della storia.
Dice come è stato costruito un testo o un’immagine, non chi ne è responsabile.
E la responsabilità, come vedremo, resta sempre di una persona: chi possiede il sito, la testata che pubblica, il giornalista che ha firmato.
L’intelligenza artificiale è lo strumento, non l’autore che risponde di quello che esce.

Il rischio più concreto non è nemmeno l’AI in sé. È che le etichette diventino una scorciatoia per il cervello: c’è chi penserà che “fatto con AI” significa scadente, e chi penserà che significa affidabile.
In entrambi i casi si smette di fare la cosa che conta davvero, cioè guardare il contenuto per quello che vale. Vediamo perché.

distillazione modelli IA

La distillazione dell’intelligenza artificiale: come si insegna a un modello piccolo a ragionare come uno grande

Partiamo dall’inizio di questa storia. Il 23 febbraio 2026 Anthropic ha pubblicato un documento che ha sollevato un sacco di chiacchiere ben oltre la comunità tecnica. L’azienda ha dichiarato di aver scovato campagne su scala industriale condotte da tre laboratori cinesi, DeepSeek, Moonshot e MiniMax, per “estrarre le capacità di Claude” e trasferirle nei propri modelli.

I numeri raccontano la dimensione dell’operazione: oltre sedici milioni di scambi generati attraverso circa ventiquattromila account fraudolenti, in violazione dei termini di servizio e delle restrizioni geografiche di accesso.

Passiamo ora ai dettagli. Visto che Claude non è commercializzato in Cina, il traffico passava da servizi proxy che rivendono accesso ai modelli di frontiera attraverso architetture che Anthropic ha battezzato hydra cluster: reti diffuse di account falsi che distribuiscono le richieste su più canali, senza un singolo punto di rottura da colpire. DeepSeek avrebbe puntato soprattutto sul ragionamento e sul reward modeling. Moonshot avrebbe tentato di ricostruire le tracce di ragionamento del modello. MiniMax, alla pubblicazione di un nuovo modello Anthropic, avrebbe spostato quasi metà del proprio traffico sul sistema appena uscito nel giro di ventiquattr’ore. L’attribuzione, secondo il documento, è arrivata incrociando i metadati delle richieste con i profili pubblici di ricercatori dei laboratori coinvolti.
Se vi domandate perché ogni tanto Claude rallenta, ecco, questo è un motivo.

La parola al centro di tutta questa storia è diventata famosa, e vale la pena capirla bene prima di prendere posizione: distillazione.

NVIDIA domina il mercato delle GPU

Perché NVIDIA domina il mercato delle GPU per l’IA?

Nel 2026 NVIDIA controlla circa l’ottanta per cento del mercato mondiale degli acceleratori per l’intelligenza artificiale, con un fatturato da data center che ha superato i 190 miliardi di dollari in un solo anno fiscale. Sono numeri che raccontano qualcosa di più di un semplice successo commerciale: descrivono una posizione che assomiglia molto a un quasi-monopolio. E allora sorge spontanea una domanda che vale la pena affrontare con calma, perché la risposta è meno ovvia di quanto sembri. Se il chip è “solo” un pezzo di silicio, perché due aziende capaci e attrezzate come AMD e Intel non riescono semplicemente a costruirne uno equivalente e a spezzare questo dominio, creando quella concorrenza che farebbe scendere i prezzi?

La risposta breve è che il chip è la parte meno importante della storia. Ciò che rende NVIDIA difficile da raggiungere non è un singolo prodotto che si possa clonare, ma una serie di fossati sovrapposti, costruiti in quasi vent’anni, che nessuno può comprare pronto sullo scaffale. Conviene guardarli uno per uno, perché insieme spiegano perché “copiare” non basta.

Non solo USA

Non solo USA: la nuova geografia globale dell’intelligenza artificiale

Per anni parlare di intelligenza artificiale sui mass media ha significato, quasi automaticamente, parlare di Stati Uniti: i grandi laboratori, i modelli di frontiera, i capitali della Silicon Valley.

Oggi questo modo di raccontare forse è diventato più stretto della realtà.
La competizione si è spostata su un terreno molto più concreto e molto più geografico, quello delle infrastrutture fisiche che rendono possibile l’AI: le fabbriche che producono i semiconduttori e i data center che forniscono la potenza di calcolo. E su questo terreno stanno entrando in gioco nuovi protagonisti.

Il segnale più netto arriva dalla Corea del Sud. Andate a rileggere l’articolo La Corea del Sud Scommette sull’IA, dove viene raccontato come la Corea del Sud ha annunciato un piano capace di mobilitare investimenti pubblici e privati per oltre 1.170 miliardi di euro, con l’obiettivo dichiarato di diventare uno dei primi hub mondiali dell’intelligenza artificiale.

Telai e algoritmi

Telai e algoritmi: rivoluzione industriale vs intelligenza artificiale

Quando Oracle, nel giro di un anno, taglia circa ventunmila posti di lavoro mentre annuncia miliardi di investimenti nei data center per l’intelligenza artificiale, la tentazione di gridare alla catastrofe è forte.
E i numeri che circolano in queste settimane sembrano confermare le voci di chi urla alla catastrofe: il tracker ailayoffs.live, che prova a contare in tempo reale i posti “spostati” dall’IA in tutto il mondo e dove è possibile contarli, a metà giugno segnava 425.000 licenziamenti in tre anni, 142.000 in Europa, e nel giro di pochi giorni ha già superato quota 487.000.

L’International Labour Organization, ripresa in Italia da Consumers’ Forum, stima che un quarto dell’occupazione globale rientri in mansioni potenzialmente esposte all’automazione, percentuale che sale al 34% nei paesi ad alto reddito.

Prima di lasciarsi travolgere dalla cifra che lampeggia sullo schermo, conviene fare un passo indietro. Anzi, due secoli indietro. Perché questa non è la prima volta che una tecnologia promette di riscrivere il rapporto tra esseri umani e lavoro, e la rivoluzione industriale dell’Ottocento resta il termine di paragone più utile che abbiamo. Non per consolarsi a buon mercato, e nemmeno per spaventarsi di più, ma per capire dove finiscono le analogie e dove invece comincia qualcosa di realmente inedito.

Come l’intelligenza artificiale sta risolvendo problemi sociali e civili

Finora ho parlato di come l’intelligenza artificiale è stata utilizzata soprattutto in due tipi di soluzioni: quella che genera figure colorate da pubblicare sui social e quella che scrive codice, testi e articoli al posto nostro.

Sono gli usi reali e più diffusi, quello che tutti possono provare sul proprio computer e smartphone, ma non sono la parte più interessante della storia.

Non se ne parla mai, ma la stessa tecnologia è utilizzata anche in questioni molto più serie e concrete, di quelle che riguardano la sopravvivenza di intere comunità. La prima fra tutte è l’acqua.

Il recinto in cui vivrà la pubblicità online

Il recinto in cui vivrà la pubblicità online

Oggi parliamo di IA e pubblicità online.

Qualche settimana fa, parlando di quanto valgono i dati personali e di come si arricchisce un dato grezzo, eravamo arrivati al cuore dell’economia digitale: l’asta pubblicitaria, il momento in cui un profilo diventa denaro.

Oggi facciamo un passo avanti lungo la stessa filiera, c’è un fatto che vale la pena mettere al centro, perché è più importante di quanto sembri a prima vista.

Non riguarda tanto il fatto che l’annuncio oggi lo scriva una macchina invece di una persona. Riguarda dove succede tutto questo. E la risposta è: dentro casa di chi vende lo spazio pubblicitario, senza più uscirne.

Mondiale 2026

Il Mondiale 2026 è la prima grande fabbrica di dati della storia del calcio (e non solo)

Ci sono momenti nella storia della tecnologia in cui qualcosa smette di essere fantascienza e diventa realtà. La rete elettrica, il controllo del traffico aereo, internet mobile: tecnologie che a un certo punto hanno smesso di essere “novità” per diventare parte integrante del funzionamento del mondo.

Il Campionato Mondiale di Calcio FIFA 2026, che si svolge tra Stati Uniti, Canada e Messico per la prima volta su tre nazioni (che possiamo dire che non vanno d’amore e d’accordo), rappresenta uno di questi momenti di transizione, per l’intelligenza artificiale e per la gestione industriale dei dati.

E non si tratta di un torneo con qualche gadget tecnologico al seguito. Ma di un incredibile sforzo tecnologico.
Mettiamo giù un po’ di numeri: 104 partite, 48 nazionali, 16 stadi, oltre 17.000 dispositivi connessi, 6 miliardi di spettatori potenziali e 7 milioni di persone da gestire fisicamente sugli spalti.

I Problemi Nascosti delle Piattaforme Dati

I problemi nascosti delle piattaforme dati: un ostacolo invisibile all’innovazione e al valore

Il settore industriale dei dati negli anni scorsi ha investito milioni di dollari in moderni stack di dati, dando ai team di data scientist potenti data warehouse in cloud e strumenti all’avanguardia che, negli stessi anni, si sono ingranditi a volte senza una gestione adeguata.

Verrebbe da pensare che tutti questi investimenti siano basati sul successo e su un mercato sempre in positivo.
Purtroppo, in realtà, non è così, e oggi iniziano a scricchiolare una serie di elementi. In generale il mercato è ancora in crescita, si parla di circa il 20%, ma si cominciano a vedere i primi limiti.

Salt Typhoon

Salt Typhoon. Quando il ladro viene ad abitare in casa tua

Ne abbiamo parlato più volte, e ogni volta sembra l’ennesimo capitolo di una storia che non finisce. Ma con Salt Typhoon la parola «ennesimo» è quasi fuorviante, perché lascia immaginare attacchi separati, episodi distinti con un inizio e una fine. Qui invece si parla di qualcosa di diverso: una presenza che si insedia nei sistemi, resta dormiente per la maggior parte del tempo, e continua a lavorare per mesi senza che nessuno se ne accorga.

L'industria silenziosa che trasforma i tuoi post in dataset da milioni di euro

L’industria silenziosa che trasforma i tuoi post in dataset da milioni di euro

Nell’articolo della settimana scorsa ho provato a raccontarvi quanto valgono i dati personali, percorrendo il mercato dei broker, l’ARPU di Meta e Google, i prezzi del dark web e l’ipotesi del Personal Data Trading. Il quadro che ne è uscito è quello di un mercato in cui un dato demografico grezzo vale frazioni di centesimo, mentre lo stesso dato contestualizzato e arricchito può arrivare a valere centinaia di euro l’anno.

Ma vi siete domandati come si arricchisce un dato? Cosa serve davvero per passare dallo 0,0005 dollari di un record demografico ai 189 dollari del modello compositivo PLS citato nello studio sulle aste di GSP (che sta per Generalized Second-Price)?

Quanto valgono i dati personali

Quanto valgono i dati personali?

Il 17 settembre 2025 è stata approvata la legge quadro italiana sull’intelligenza artificiale. Una parte non secondaria di quel testo è dedicata alla regolamentazione dei dati personali, perché il legislatore ha capito una cosa che fino a poco fa era materia da addetti ai lavori: senza una gestione controllata di chi raccoglie e tratta i dati, addestrare un modello di machine learning significa anche addestrarlo a perpetuare razzismo, esclusione e ingiustizia.

L’Unesco, già nel 2024, aveva mostrato in un rapporto specifico come le immagini generate dai modelli più diffusi continuino a riprodurre stereotipi di genere ed etnia in maniera quasi automatica, e il quadro ad oggi non è cambiato molto.

L’effetto collaterale interessante della nuova legge, però, riguarda il valore economico dei dati personali. Più diventano regolamentati, più diventano costosi. E qui parte il discorso, perché capire quanto valgono i dati significa capire come funziona davvero l’economia digitale del 2026.

Amazon vende davvero i tuoi dati?

Amazon vende davvero i tuoi dati? Sì e no, e capirlo cambia tutto

Un paio di settimane fa mi hanno chiesto: “Ma è vero che amazon vende i dati degli utenti?”, stavo per rispondere si, ma non era corretto, anche no è sbagliato. E oggi vi spiego il perchè.

Quando si parla di raccolta dati da parte delle big tech, di solito tutti pensano a Google, Meta, TikTok e soci. Amazon resta sempre un po’ nell’ombra, come se fosse “soltanto” un negozio online.

gemini-cli

Ho provato Gemini-Cli. Le prime impressioni

Ho installato e sto “giocherellando” con Gemini-Cli. L’enorme vantaggio è quello di poter accedere ai tool presenti su Linux, così da poter eseguire in autonomia una serie di analisi e di operazioni che altrimenti richiedono del codice da scrivere. Praticamente sostituisce una buona parte di quello che di solito faccio, o cerco di fare, con gli agent. Ma vediamo nel dettaglio il mio esperimento.

La guerra accelera lo sviluppo dell'IA ?

La guerra accelera lo sviluppo dell’AI?

C’è un elefante blu che si aggira nelle stanze che tutti fanno finta di non notare: l’uso dell’AI nelle guerre. Si dice che la seconda guerra mondiale è stata un volano per la realizzazione di nuove invenzioni, cosa di per sè opinabile se ci si riflette un po’, però oggi la stessa cosa si dice per lo sviluppo dell’AI nei teatri di guerra, ma è veramente così? Premessa: mi sforzerò di parlare della tecnologia senza fare commenti personali, cercherò di evitare descrizioni che indicano la crudeltà, l’assenza di moralità e di etica di chi progetta queste armi.

sviluppo della AI

Ma in che momento siamo nello sviluppo dell’AI?

Nell’ultimo convegno su AI e Dati a cui sono andato si è parlato molto di come i LLM siano già una soluzione affermata e stabile, con tanti pro e pochi contro. Presentazioni e discorsi di una tecnologia già fatta e finita, siamo già alla fine della storia dello sviluppo dell’AI?

Esplorando il Mondo dei Token nei LLM: Creare i Testi

Esplorando il Mondo dei Token nei LLM: Creare i Testi

Ultima parte, almeno per ora, dedicata ai token e come si usano per creare i testi con ChatGPT, Gemini e gli altri LLM.
Se non avete idea di cosa siano i token e come vengono usati vi invito a leggere gli articoli precedenti:
Esplorando il Mondo dei Token nei LLM: Cosa sono i Token
Esplorando il Mondo dei Token nei LLM: Tokenizzazione
Esplorando il Mondo dei Token nei LLM: Comprendere i Testi

Esplorando il Mondo dei Token nei LLM: Creare i Testi

Esplorando il mondo dei Token nei LLM: comprendere i testi

Terza puntata sui token, dopo aver parlato di cosa sono i token e di come avviene la tokenizzazione di un testo, oggi vediamo come questi strumenti aiutino gli LLM a comprendere i testi. Ovviamente parlo di comprensione lessicale.

La tokenizzazione è il processo principale per la segmentazione del testo in unità più piccole, è il punto di partenza per consentire ai LLM di “riconoscere” il tema generale di un testo.
Comprendere i testi per un LLM non è come comprendere i testi per una persona, mettetevi nella posizione di capire qualcosa di molto primitivo rispetto al ragionamento umano, basato sui calcoli e sulla statistica e non sul significato reale delle parole.

Esplorando il Mondo dei Token nei LLM: Creare i Testi

Esplorando il mondo dei Token nei LLM: Tokenizzazione

Se avete già letto l’articolo precedente sulla nascita dei token, oggi vediamo come la tokenizzazione viene usata per identificare pattern linguistici, comprendere relazioni semantiche e strutturali, effettuare le famose analisi del sentiment, identificare entità nominate, assegnare categorie grammaticali e realizzare la sintesi automatica del testo.

Esplorando il Mondo dei Token nei LLM: Creare i Testi

Esplorando il mondo dei Token nei LLM: cosa sono i Token

Oggi cercherò di spiegare cosa sono i token, da dove arrivano, e come funzionano all’interno dei Large Language Models (LLM).

I token rappresentano i mattoncini che i modelli linguistici utilizzano per elaborare e comprendere il testo e sono tra gli elementi fondamentali per molte applicazioni di intelligenza artificiale, tra cui i Large Language Model (LLM) e il Natural Language Processing (NLP).

La difficoltà è riassumere in un articolo che spieghi come il testo viene trasformato in unità elementari attraverso un processo chiamato tokenizzazione, un procedimento nato decenni fa con i motori di ricerca, e che è diventato il primo passo nella maggior parte delle attività di elaborazione del linguaggio naturale.

IA e Propaganda Politica

IA e propaganda politica: come l’Intelligenza Artificiale sta cambiando il gioco

Oggi vediamo un po’ come AI e Propaganda Politica sono legate a doppio nodo. Vi guiderò in un mondo fatto di realtà, ma anche di miti, di storie inventate, di persone senza scrupoli, di roba copiata o rubata e di una “montagna di m…a“.

Frequentate i social media? Avete contato quanti video, short e reel di quanto è bella la tecnologia cinese, di persone che fanno gesti eroici in paesi che ricordano Russia o Cina, delle auto e moto americane, di androidi Cinesi che vanno in bicicletta, di fallimenti di tecnologie europee o italiane, di violenza, canetti perduti e salvati?

E quanti commenti da haters vi arrivano oggi?
Questo è quello che accade quando ordini alle big tech di allentare i filtri.

IA predice il futuro

L’IA predice il futuro?

L’Intelligenza Artificiale sta cambiando radicalmente il modo in cui aziende e professionisti prendono le decisioni critiche. Grazie all’analisi avanzata dei dati e agli algoritmi predittivi, oggi possiamo dire che l’IA predice il futuro con un’accuratezza sorprendente. Che si tratti di stimare le vendite di un prodotto, prevedere il comportamento degli utenti o anticipare con buoni risultati le tendenze del mercato, le soluzioni basate sull’IA permettono di ridurre l’incertezza e ottimizzare le strategie aziendali.

In questo articolo parleremo proprio di come l’IA predice il futuro in diversi settori, quali sono le tecnologie che permettono queste previsioni e come possiamo sfruttarle per ottenere un vantaggio competitivo, economico o quello che preferisco io ossia risparmiare tempo.

IA e scuola

L’IA e scuola: va utilizzata e come?

L’IA va usata a scuola? Quante volte ho visto nei compiti a casa “non usate chatgpt”? Ma è giusto o sbagliato utilizzare i LLM per fare i compiti a casa?
Voglio raccontarvi la mia idea di IA e scuola.Per farlo voglio parlarvi un po’ delle cose da tutti i giorni, senza parlare di aziende, bilanci, budget e vendite, ma di compiti a casa, interrogazioni, ricerche e verifiche. Mio figlio sta facendo la terza media, e già dall’anno scorso usa Copilot e altri tool per fare i compiti a casa.
“Ah! Si fa scrivere i temi da chatgpt!” questa è la frase che mi sono sentito dire, e la risposta è “No”.

GPU NVidia per l Intelligenza Artificiale

GPU NVidia per l’Intelligenza Artificiale, perché vengono usati solo questi processori?

Le GPU NVIDIA per l’Intelligenza Artificiale sono molto utilizzate perché offrono grandi vantaggi rispetto alle CPU tradizionali. Il motivo principale è la loro capacità di elaborare più operazioni in parallelo, rendendole ideali per addestrare modelli di machine learning e deep learning. Grazie a questa architettura, possono gestire enormi quantità di dati in meno tempo, accelerando i processi di calcolo. Non è un caso che per il 2025 NVidia punti più all’Intelligenza artificiale che al mercato dei videogames.

mitigare gli attacchi di Click Fraud

Strumenti per mitigare gli attacchi di Click Fraud

Cosa fare quando si scopre di essere vittime di Click Fraud

Hai scoperto di essere vittima di click fraud. Come si procede ora?
La prima cosa da fare, ovviamente, è cercare di escludere il traffico malevolo.
Ma ogni cosa ha un inizio, e per mitigare gli attacchi di click fraud abbiamo due cose che fanno capire dove iniziare: l’acquisto di annunci, la pubblicazione di annunci.

vittime di Click Fraud

Come scoprire se si è vittima di Click Fraud

Il click fraud, o furto dei click, è una tecnica fraudolenta che colpisce le campagne pubblicitarie online pay-per-click (PPC).
In parole povere è la pratica di generare click falsi su annunci online con l’obiettivo di manipolare i costi pubblicitari, esaurire il budget dei concorrenti o gonfiare i ricavi degli affiliati.


Ma come si fa a sapere se si è diventati una vittima di click fraud?

i costi nascosti di DeepSeek

I costi nascosti di DeepSeek

Costa veramente 6 milioni di dollari o ci sono costi nascosti di DeepSeek che non conosciamo?

DiPLab ha appena pubblicato uno studio sulla nascita e la crescita di DeepSeek, analizzando quanto è vera la storia della creazione di un sistema LLM a basso costo. DeepSeek è veramente costata solo 6 milioni di dollari? Nelle interviste sono stati tralasciati altri costi, come quelli del lavoro di addestratori e taggatori? Ricerche e analisi tecnico-economiche iniziano a pubblicare cosa è stato scoperto.

methbot

Il lato oscuro del marketing: Methbot

Il 16 Novembre 2021 se lo ricordano tutti come il giorno in cui si è capito quanto è manipolabile il mercato pubblicitario: è il giorno dell’arresto di Alexander Zukhov e dello stop di Methbot. Se avete letto gli articoli sul lato oscuro del marketing e sul click fraud oggi vi parlo del più grande sistema di frodi che sia mai stato creato, e debellato.

click fraud

Il lato oscuro del marketing: il Click Fraud

Abbiamo letto nello scorso articolo “Il Lato Oscuro del Marketing” i vari sistemi di truffe che riguardano il marketing online, se non l’avete letto vi invito a farlo perché questo è in qualche modo il suo sequel, oggi ci concentriamo su quello più popolare dei lati oscuri del marketing: il Click Fraud.

stop Cyber Command sulla Russia

Il Pentagono frena il Cyber Command sulla Russia: scelta rischiosa per gli USA?

Il Segretario alla Difesa Pete Hegseth ha ordinato al Cyber Command degli Stati Uniti di sospendere la pianificazione di operazioni informatiche e di intelligence contro la Russia.

Il lato oscuro del marketing

I bot e i sistemi pubblicitari illegali o malevoli rappresentano una minaccia significativa per la sicurezza online e l’integrità dei sistemi pubblicitari. Ma soprattutto distruggono campagne pubblicitarie di chi lavora onestamente facendo perdere una enorme quantità di soldi. Non crediate che stiamo parlando di mosche bianche, sono tante le piccole società che abbracciano il lato oscuro del marketing con l’illusione guadagnare velocemente, e la falsa convinzione che tutto sommato non stanno facendo qualcosa di illegale.

conoscere meglio i tuoi utenti

Usare l’AI per conoscere meglio i tuoi utenti

Ci credi se ti dico che l’Intelligenza Artificiale (AI) e l’apprendimento automatico (ML) sono gli strumenti ideali per conoscere meglio i tuoi utenti?

Grazie a queste tecnologie, è possibile raccogliere, analizzare e interpretare una grande e varia quantità di dati per ottenere una comprensione più profonda dei comportamenti, delle preferenze e delle esigenze degli utenti. Questo permette di personalizzare l’esperienza utente, migliorare i prodotti e i servizi offerti e, in ultima analisi, aumentare la soddisfazione e la fidelizzazione dei clienti.

Vediamo come.

IA al servizio della sicurezza

L’AI al servizio della sicurezza

Lo vediamo dalle pubblicità on line e in televisione. L’argomento della sicurezza è presente in ogni istante della nostra vita. Vediamo come l’AI al servizio della sicurezza riesce a creare nuovi strumenti per tenerci sempre meglio al sicuro rispetto al passato.
E siamo solo all’inizio!

Il business dei dati

Il business dei dati

Che cos’è il business dei dati? Se ne parla molto ultimamente, ma il business dei dati è una cosa molto antica, informaticamente parlando. Il business dei dati, o sui dati, è nato contemporaneamente alla Business Intelligence nel 1958 grazie ad un ricercatore tedesco che si chiamava Hans Peter Luhn mentre lavorava per l’IBM. La Business Intelligence ha bisogno di dati, e da subito si è iniziato a chiedere se c’erano delle raccolte di dati da poter acquistare in giro per alimentare i sistemi di Business Intelligence.

Tracciamento online e privacy online

Tracciamento online e privacy online: quando il pericolo sulla sicurezza è l’utente stesso

L’idea di condividere la propria vita online è diventata una norma per molti, ma non senza rischi. Un caso recente in Francia, riportato da Euronews, dimostra quanto le app progettate per scopi personali o per intrattenimento possano rivelarsi pericolose. Rendere pubblico il tracciamento online, magari tramite l’uso del GPS durante le corse di allenameno, oltre ad essere una auto violazione della propria privacy online, può diventare uno strumento molto forte da dare in mano a malintenzionati.

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