Mentre Mark Zuckerberg annuncia che il 2026 sarà l’anno in cui l’intelligenza artificiale cambierà radicalmente il modo di lavorare, i suoi dipendenti stanno rispondendo in modo decisamente meno entusiasta. In diverse sedi americane di Meta sono apparsi volantini di protesta contro il Model Capability Initiative, il programma che registra movimenti del mouse, click, battute di tastiera e, di tanto in tanto, persino istantanee dello schermo dei computer aziendali introdotto dall’azienda.
Autore: Letizia Mei
La notizia diffusa da Google ha un valore strategico molto più grande di quanto suggerisca il linguaggio prudentemente anestetizzato dei comunicati corporate. Un gruppo di hacker avrebbe utilizzato modelli di intelligenza artificiale per individuare una vulnerabilità zero day destinata a un possibile “attacco di massa”; Google sostiene di aver intercettato l’operazione prima che producesse effetti sistemici. Dietro questa formulazione apparentemente tecnica si nasconde un passaggio storico piuttosto netto: il momento in cui l’AI smette di essere soltanto uno strumento di automazione e diventa un moltiplicatore offensivo capace di comprimere drasticamente i tempi della cyberwarfare.
Un caffè al Bar dei Dani (quello del commissario Bonvino) Villa Borghese
L’infrastruttura che sta sostenendo la narrativa globale sull’intelligenza artificiale non è più un tema da ingegneri o architetti del cloud, ma un fatto macroeconomico che si comporta come un settore energetico parallelo, con dinamiche da utility regolata e allo stesso tempo da industria speculativa. I data center, oggi, non sono semplici edifici pieni di server: sono centrali elettriche mascherate da capannoni industriali, asset finanziari che competono direttamente con reti elettriche nazionali, politiche urbanistiche e perfino consenso elettorale. La promessa è quella di un’AI onnipresente e scalabile; la realtà è una crescente pressione su reti elettriche già fragili, mentre le aziende tech si muovono come utility private con ambizioni quasi sovrane.
La percezione pubblica sta rapidamente colmando il divario tra marketing e fisica applicata. Secondo una recente rilevazione del Pew Research Center, circa il 43 percento degli americani attribuisce ai data center una responsabilità significativa nell’aumento delle bollette elettriche. Un dato che, letto con distacco, segnala qualcosa di più interessante della semplice opinione pubblica: l’emersione di una consapevolezza diffusa che l’AI non è “immateriale”, ma idrovora energetica. La cosa quasi ironica, osservata da chi ha memoria dei cicli tecnologici precedenti, è che la narrativa originaria del cloud computing era quella della dematerializzazione dei costi; oggi siamo tornati alla materialità più grezza possibile, kilowattora dopo kilowattora. La convergenza bipartisan su questo tema negli Stati Uniti suggerisce che il data center è diventato un oggetto politico trasversale, come lo erano le autostrade o le centrali nucleari nel ventesimo secolo.
La notizia di un presunto focolaio di hantavirus a bordo della nave da crociera MV Hondius ha immediatamente attivato il riflesso condizionato del sistema mediatico globale, quello che ormai funziona come un algoritmo emotivo prima ancora che informativo. Tre decessi, evacuazioni di emergenza, una nave in rotta verso le Canarie e, nel giro di poche ore, l’ecosistema social ha già prodotto il suo verdetto parallelo, oscillando tra scenari apocalittici e suggestioni da pandemia globale imminente. La realtà epidemiologica, tuttavia, si muove su un binario meno spettacolare e più tecnico, dove hantavirus resta un agente patogeno serio, talvolta letale, ma strutturalmente incapace di generare la dinamica di diffusione tipica dei virus respiratori ad alta trasmissibilità.
I giovani europei stanno riscrivendo le regole della confidenza. Secondo un’indagine Ipsos BVA commissionata dalla CNIL francese (l’autorità per la protezione dei dati) e dal Groupe VYV (il principale attore mutualistico della sanità in Francia), condotta all’inizio del 2026 su 3.800 ragazzi tra gli 11 e i 25 anni in Francia, Germania, Svezia e Irlanda, quasi uno su due si rivolge ai chatbot di intelligenza artificiale per discutere questioni intime o personali.
Il camerino cambia indirizzo. Non sparisce, si sposta. A volte nello smartphone, altre volte nella chat con un client advisor, sempre più spesso dentro un ecosistema dove l’intelligenza artificiale prova a capire gusti, taglie, intenzioni d’acquisto e perfino quel sottile dubbio che accompagna ogni click su “aggiungi al carrello”.
L’accordo tra il gruppo OTB di Renzo Rosso e Google Cloud va letto così. Non come semplice partnership tecnologica, ma come segnale di una trasformazione più ampia che riguarda tutto il fashion retail. OTB, per molti lettori un nome meno immediato dei suoi marchi Diesel, Jil Sander, Maison Margiela, Marni e Viktor&Rolf, ha deciso di portare il Virtual Try-On e strumenti avanzati di AI nel cuore della relazione con il cliente. In altre parole, la moda prova a rendere più intelligente il momento in cui vende.
Ed è qui che la storia si fa interessante.
EPISODIO VI
La causa legale tra Elon Musk e OpenAI sta lentamente trasformandosi in qualcosa di molto più interessante di una semplice disputa societaria tra miliardari con complessi messianici. Il processo in California sta diventando una dissezione chirurgica del più grande tabù della Silicon Valley contemporanea: l’impossibilità pratica di costruire intelligenza artificiale avanzata mantenendo contemporaneamente idealismo accademico, governance etica e crescita esponenziale del capitale. In teoria, le tre cose dovrebbero convivere. In pratica, una delle tre finisce sempre strangolata dalle altre due. Generalmente è la governance.
La traiettoria recente della data science applicata alla gestione delle crisi sta assumendo una forma sempre meno accademica e sempre più infrastrutturale, quasi burocraticamente inevitabile, e il progetto del Centro Comune di Ricerca della Commissione Europea si inserisce esattamente in questo punto di frizione tra analisi dei dati e governo del rischio sistemico. L’idea di trasformare la copertura mediatica globale dei disastri in strutture computazionali navigabili, attraverso modelli linguistici e pipeline di retrieval augmented generation, non è un esercizio di laboratorio ma un tentativo esplicito di colmare un vuoto strutturale nei sistemi di early warning e di risposta. Il dataset aperto a cui si fa riferimento aggrega oltre tremila eventi distribuiti in 175 paesi tra il 2014 e il 2024, una scala temporale sufficiente a intercettare non solo la ricorrenza dei fenomeni ma anche le loro mutazioni narrative nei media globali, un aspetto spesso sottovalutato nelle analisi tradizionali.
Il settore finanziario sta entrando nell’era dell’AI agentica con la stessa disciplina strategica con cui molti istituti entrarono nel mercato dei derivati sintetici nei primi anni Duemila: entusiasmo, slide rassicuranti, governance cosmetica e una fede quasi religiosa nel fatto che “questa volta il modello è sotto controllo”. Spoiler: non lo è.
Episodio IV
La Silicon Valley ama raccontarsi come una cattedrale della razionalità, ma ogni tanto si trasforma in un’arena degna della Roma imperiale, dove le dispute ideologiche si risolvono a colpi di miliardi e testimonianze giurate. Il confronto tra Sam Altman e Elon Musk non è solo una causa legale; è una battaglia narrativa sul significato stesso di intelligenza artificiale e sul suo destino economico. Musk accusa OpenAI di aver tradito la missione originaria, quella di sviluppare AI “per il bene dell’umanità”, mentre OpenAI risponde con una contro-narrazione prevedibile ma efficace: la causa sarebbe un tentativo strategico di sabotare un concorrente.
EPISODIO III
La vicenda giudiziaria che vede contrapposti Elon Musk e Sam Altman non è semplicemente un contenzioso societario travestito da dramma personale, ma una disputa che, letta con freddezza da sala riunioni e non da social network, assomiglia più a una guerra di religione tecnologica con implicazioni industriali che potrebbero ridisegnare la governance dell’intelligenza artificiale generativa. OpenAI e ChatGPT non sono più soltanto prodotti o piattaforme; sono diventati simboli di una tensione strutturale tra missione dichiarata e capitalizzazione effettiva, tra idealismo originario e realpolitik del venture capital californiano. Musk, che nel 2024 ha portato la questione in tribunale, sostiene una narrazione che oscillerebbe tra la denuncia morale e il revisionismo fondativo: OpenAI sarebbe nata come progetto per il beneficio dell’umanità e si sarebbe progressivamente trasformata in un’entità orientata al profitto, con una governance sempre più opaca e sempre più allineata alle logiche di mercato.
Per anni il Apple Mac mini è stato l’equivalente tecnologico di un impiegato diligente ma invisibile, relegato negli scaffali posteriori degli Apple Store, acquistato da sviluppatori pragmatici o da qualche PMI attenta al budget più che al design narrativo della Silicon Valley. Poi, quasi senza preavviso, il mercato ha deciso che quella piccola scatola anodizzata meritava una seconda vita; non per una brillante campagna marketing, ma per un cortocircuito strategico generato da un progetto open source e da un errore di valutazione industriale.
L’annuncio dell’Academy sugli Oscar ha acceso un faro improvviso su una questione che da tempo fermenta sotto la superficie dorata di Hollywood. Escludendo gli attori generati dall’intelligenza artificiale dalle competizioni più prestigiose, l’istituzione ha scelto di tracciare un confine. Eppure questo confine, una volta osservato con attenzione, si rivela molto più sfumato di quanto sembri. Non si tratta soltanto di premi cinematografici, ma di qualcosa di più profondo: il ruolo che l’umanità assegna a se stessa nel momento in cui delega alle macchine la capacità di sognare, commuovere e inventare.
Nei contributi precedenti abbiamo visto come il lavoro cambi per effetto della tecnologia. In questa riflessione proviamo invece a capire come il lavoro cambi perché cambiano le persone. E no, non è solo una questione anagrafica. È proprio un diverso modo di intendere cosa significhi lavorare, crescere, restare o andarsene. L’indagine condotta da Ipsos Doxa per Pluxee Italia offre una fotografia piuttosto nitida: il lavoro oggi è un equilibrio sempre più complesso tra retribuzione, benessere e prospettive. E se qualcuno si aspetta una rivoluzione totale, resterà deluso. Il cambiamento è più sottile, ma non per questo meno profondo.
Primo maggio, otto ore di lavoro, otto di riposo, otto per vivere. Una formula semplice, quasi elegante nella sua aritmetica sociale, conquistata quando le macchine erano rumorose, visibili e, tutto sommato, più facili da contestare. Oggi le macchine sono silenziose, invisibili, incorporate nel software che assegna turni, valuta performance e decide chi lavora e chi resta fuori. Eppure la domanda è rimasta identica: chi guadagna e chi paga? Nell’articolo pubblicato su Il Sole 24 Ore, Renato Brunetta affronta il nodo senza giri di parole: l’intelligenza artificiale non è solo una tecnologia, è un nuovo terreno di conflitto e, soprattutto, di contrattazione. Non un destino inevitabile, ma una scelta collettiva da governare.
Per anni il mercato dell’intelligenza artificiale ha funzionato con una logica semplice: pochi fornitori chiusi, grandi modelli proprietari, API comode, pricing opaco e una promessa quasi religiosa di progresso infinito. Molte aziende hanno accettato il patto. Era rapido, elegante, apparentemente efficiente. Poi è arrivata la realtà operativa. La realtà ha sempre pessime maniere.
Sempre più team stanno maturando una diffidenza concreta verso i closed providers. Non per ideologia open source, che spesso è solo una posa estetica da conferenza tech, ma per motivi molto più banali e quindi più seri: controllo dei dati, prezzi imprevedibili, dipendenza strategica, policy cambiate unilateralmente durante la notte. Il capitalismo digitale ama chiamarlo “ecosistema”. I CFO lo chiamano rischio.
Quando una società come OpenAI decide di rafforzare la propria presenza internazionale, raramente si tratta solo di una casella in più nell’organigramma. La nomina di Emmanuel Marill come Managing Director per l’area EMEA racconta molto di più dell’apertura di una nuova posizione: è una dichiarazione strategica, quasi un manifesto, su dove si giocherà la prossima partita dell’intelligenza artificiale.
Palazzo Madama si trasforma per un giorno in una sorta di laboratorio strategico dove l’intelligenza artificiale smette di essere una buzzword e diventa una questione di potere, infrastrutture e, sorprendentemente, anche di democrazia. Alla conferenza “AI Italia. L’AI tra innovazione e sovranità digitale”, organizzata da Engineering, il messaggio che rimbalza tra politica e industria è uno solo: l’AI non è più tecnologia, è geopolitica applicata.
Il passaggio di consegne ai vertici di Apple segna uno di quei momenti che, pur avvenendo con la consueta eleganza di Cupertino, hanno il sapore delle svolte storiche. Dopo 15 anni alla guida, Tim Cook lascia il ruolo di Ceo e affida il futuro dell’azienda a John Ternus, figura meno mediatica ma profondamente radicata nella cultura tecnica della Mela.
Fei-Fei Li ha trasformato il suo impegno scientifico in una visione etica e filosofica dell’intelligenza artificiale che continua a influenzare ricercatori, policy maker e imprenditori di tutto il mondo. Sino-americana, professoressa di informatica a Stanford e fondatrice dell’Institute for Human-Centered Artificial Intelligence, Li sostiene da quasi un decennio che l’AI non debba mai perdere di vista la sua natura profondamente umana: ispirata dagli esseri umani, creata da loro e destinata ad agire su di loro.
Mentre il mondo guarda alla Luna con rinnovato interesse, l’Italia e la Francia decidono di giocare insieme la partita più importante. Il ministro delle Imprese e del Made in Italy Adolfo Urso assieme al ministro francese dell’Istruzione Superiore e della Ricerca, Philippe Baptiste, hanno dato il via al rafforzamento di una cooperazione che oggi appare più urgente che mai.
Numeri alla mano, il 2025 segna un ritorno deciso dell’Internet of Things in Italia. Non una crescita timida, ma un +12% che porta il mercato a 10,9 miliardi di euro, staccando nettamente il resto del digitale nazionale fermo a un più modesto +3,2%. Il dato emerge dalla ricerca dell’Osservatorio Internet of Things del Politecnico di Milano, e racconta una storia che negli ultimi anni sembrava essersi un po’ appannata: quella degli oggetti connessi che, senza troppo rumore, stanno diventando infrastruttura critica del Paese.
Nel grande racconto della transizione energetica, il litio sta vivendo una seconda giovinezza. E se qualcuno pensava che il boom fosse già alle spalle, i numeri di Ganfeng Lithium raccontano una storia decisamente diversa. Il colosso cinese ha registrato un’impennata degli utili nel primo trimestre, passando da una perdita netta a profitti stimati tra 1,6 e 2,1 miliardi di yuan. Un cambio di rotta che, più che una sorpresa, assomiglia a una conseguenza inevitabile di ciò che sta accadendo a livello globale.
Per quanto possa sembrare paradossale, il vino italiano, simbolo eterno di tradizione e terroir, ha scoperto il fascino del silicio. Secondo il primo censimento sulla maturità digitale delle aziende agricole realizzato dal Polo Agricoltura Digitale di Coldiretti Next e presentato al Vinitaly 2026, quasi una cantina su tre ha già investito in robotica, intelligenza artificiale, blockchain e 5G. Non si tratta di un vezzo tech: è una scelta strategica per contenere costi, aumentare precisione e sostenibilità in un settore che resta tra i pilastri dell’export Made in Italy. E la sorpresa non finisce qui: il 55% delle aziende vitivinicole guarda con interesse concreto all’Agricoltura 5.0, pronta a integrare ancora di più dati, automazione e connettività.
Protecting people from harmful manipulation (DeepMind blog)
Per anni abbiamo immaginato il rischio dell’intelligenza artificiale come qualcosa di facilmente riconoscibile: risposte aggressive, disinformazione evidente, comportamenti “da cattivo attore”. In altre parole, pensavamo che il problema fosse il tono.
L’ultima ricerca di Google DeepMind smonta completamente questa illusione.
I mercati energetici hanno una memoria lunga, ma ogni tanto basta un evento per farli reagire come se fosse la prima volta. La chiusura dello Stretto di Hormuz, nel pieno delle tensioni tra Stati Uniti e Iran, non ha tanto svuotato i serbatoi quanto acceso i termometri dei prezzi. Più che una crisi di offerta immediata, è una crisi di aspettative. E quando le aspettative si muovono, l’energia diventa improvvisamente molto più cara, anche prima di mancare davvero.