Mitsubishi Motors porterà robot umanoidi nelle proprie fabbriche e punta a produrne fino a mille al mese. Dietro la corsa giapponese alla Physical AI non c’è soltanto l’innovazione tecnologica, ma un problema molto meno futuristico: mancano lavoratori. Una storia che l’Italia farebbe bene a osservare con attenzione.
Autore: Redazione Pagina 1 di 126
Un’inchiesta del New York Times rivela che la Russia avrebbe utilizzato computer Nvidia Jetson Orin all’interno di droni capaci di individuare autonomamente i propri bersagli in Ucraina. Non è soltanto un nuovo capitolo della guerra tecnologica: mostra quanto sia diventato difficile separare l’intelligenza artificiale civile dalle sue applicazioni militari.
Creativity: Minds and Machines
Abbiamo inventato tecnologie per guardare sempre più lontano e per osservare ciò che, pur essendo sotto i nostri occhi, era così piccolo da non essere visibile. Abbiamo cercato di trattenere il mondo attraverso dispositivi meccanici che promettevano di registrarlo, renderlo eternamente osservabile e riproducibile.
La scienza ha utilizzato simili tecnologie per comprendere meglio il mondo. Le arti ne hanno invece intuito le potenzialità, non per rispondere a domande, ma per porne di nuove.
Se l’intelligenza artificiale è oggi oggetto di un vivace dibattito, soprattutto in merito a creatività, agency, autorialità, responsabilità, non è soltanto per la sua capacità apparentemente magica di generare contenuti. È perché ci costringe a chiederci cosa significhi essere umani.
Un Pixel senza più una fabbrica cinese alle spalle. Potrebbe diventare realtà già dal prossimo anno. Google avrebbe comunicato ai propri fornitori l’intenzione di spostare fuori dalla Cina tutta la produzione di smartphone Pixel, Pixel Watch e auricolari wireless a partire dal 2027, secondo quanto riportato da Nikkei Asia. La destinazione principale sarà soprattutto il Vietnam, affiancato dall’India.
Sette miliardi di dollari, anzi qualcosa di più, per comprare una società che soltanto a maggio ne valeva 1,3. Se si guarda soltanto al multiplo, l’acquisizione di OpenRouter da parte di Stripe sembra uno di quegli affari che fanno pensare che nell’intelligenza artificiale sia definitivamente saltato il rapporto tra prezzi e gravità terrestre. Se invece si guarda a quello che Stripe sta realmente comprando, l’operazione comincia ad apparire molto meno eccentrica.
Su Spotify presto sarà più facile capire se dietro il nome di un artista ci sia una persona oppure soltanto una persona nel senso latino del termine: una maschera. Da metà settembre la piattaforma introdurrà infatti il badge “AI Persona”, destinato a identificare gli artisti la cui identità pubblica è stata generata attraverso l’intelligenza artificiale. L’etichetta comparirà inizialmente sui dispositivi mobili, all’interno del profilo dell’artista, nei risultati di ricerca e accanto ai brani presenti nelle playlist.
La novità, però, non è tanto il badge. È quello che succederà dopo.
Diciamoci la verità: ognuno di noi ha sempre accolto il Wi-Fi gratuito dell’hotel con lo stesso entusiasmo della colazione inclusa. Si arriva, si inserisce la password della reception e nel giro di pochi secondi smartphone e computer tornano online. Un gesto ormai automatico, quasi un riflesso condizionato. Microsoft, però, invita a interrompere questa abitudine. Dietro quella schermata che compare appena ci si collega potrebbe nascondersi qualcosa di molto diverso da una semplice pagina di benvenuto.
Elon Musk ha una nuova ossessione, e questa volta non riguarda razzi riutilizzabili o viaggi su Marte, bensì qualcosa di molto più terrestre, anzi, molto più vicino alle tasche di milioni di americani. SpaceX ha dichiarato apertamente che Starlink vuole trasformarsi da servizio satellitare complementare a vero e proprio operatore mobile, pronto a contendere clienti ai tre colossi delle telecomunicazioni statunitensi. Fino a ieri il satellite era considerato la soluzione di riserva per le zone remote dove le antenne terrestri non arrivano. Da oggi, invece, diventa un concorrente diretto che punta dritto al mercato consumer, con tanto di dichiarazioni pubbliche che hanno già fatto tremare i listini di Borsa.
Google ha deciso che Londra, per ora, può fare a meno del comando centrale dell’intelligenza artificiale. Secondo quanto riportato dal Financial Times, sulla base di una dozzina di fonti interne tra dipendenti attuali ed ex collaboratori, la sede operativa della strategia IA dell’azienda si sposta da Londra alla Silicon Valley, in un riassetto che non è solo geografico ma soprattutto politico. E il nome che ricorre più spesso in questa storia è quello di Sergey Brin, il co-fondatore che negli ultimi due anni ha smesso i panni del pensionato tecnologico per tornare, gradualmente ma inesorabilmente, al centro delle decisioni.
Certe volte la tempistica di un annuncio aziendale dice più di mille comunicati stampa. Suno, la piattaforma che permette a chiunque di generare canzoni con l’intelligenza artificiale, ha appena annunciato una serie di nuovi strumenti per marchiare i brani prodotti sulla piattaforma, limitare i download e aggiornare le linee guida della community contro i brani copycat. Il tutto arriva, guarda caso, proprio mentre l’azienda affronta una raffica di cause legali da parte di etichette discografiche e associazioni di artisti che definire “poco amichevoli” sarebbe un eufemismo.
Google ha deciso che ad agosto, invece di andare in ferie come tutti, preferisce riscrivere l’organigramma della sua divisione di intelligenza artificiale. Il risultato è uno dei rimpasti più significativi nella storia recente di Big Tech, con tre nomi che meritano di essere scritti in grassetto: Demis Hassabis, Koray Kavukcuoglu e Jeff Dean.
Milleottocentosedici professionisti intervistati in 62 Paesi. Un’indagine condotta tra marzo e aprile 2026. Numeri che potrebbero sembrare l’ennesimo sondaggio internazionale sull’intelligenza artificiale, se non fosse che il nuovo Future of Professionals Report 2026 di Thomson Reuters racconta qualcosa di molto più interessante: il mercato non sta più discutendo se adottare l’AI, ma perché, nonostante gli investimenti, in molti casi non riesca ancora a produrre i risultati attesi.
È un cambio di prospettiva importante. Oggi la vera domanda è: cosa distingue le organizzazioni che stanno realmente trasformando il proprio modo di lavorare da quelle che si limitano ad aggiungere un chatbot al software aziendale?
La risposta del report è racchiusa in due parole: execution gap.
Fino a questo momento il mercato della Legal AI è stato dominato dall’ascesa di piattaforme internazionali che hanno trasformato il modo in cui avvocati, studi legali e direzioni legali ricercano informazioni, analizzano contratti e producono documentazione. L’evoluzione dei grandi modelli linguistici ha accelerato la diffusione di strumenti sempre più sofisticati, capaci di aumentare la produttività e ridurre i tempi delle attività ripetitive.
Con la crescita del mercato, però, sta emergendo una domanda diversa rispetto al passato. Se nella prima fase la sfida era individuare il modello di intelligenza artificiale più performante, oggi imprese e professionisti iniziano a chiedersi quale sia la piattaforma più adatta al contesto normativo italiano.
Dopo una prima fase in cui l’attenzione delle aziende si è concentrata soprattutto sulle capacità dei modelli linguistici, la seconda generazione dei progetti di intelligenza artificiale sta portando in primo piano temi molto più concreti: sicurezza, governance, qualità delle fonti e sostenibilità economica. Per studi legali, direzioni legali, uffici compliance e procurement, il valore di una piattaforma di Legal AI non si misura più soltanto dalla qualità delle risposte che è in grado di generare, ma anche dalla possibilità di adottarla come infrastruttura stabile all’interno dell’organizzazione.
In questo scenario emerge una domanda destinata a diventare sempre più centrale: quanto costerà realmente l’AI tra uno, tre o cinque anni?
Con l’AI Act ormai pienamente operativo, il ruolo del Compliance Officer sta cambiando profondamente. Non si tratta più soltanto di verificare il rispetto delle norme, ma di governare sistemi di intelligenza artificiale che dovranno essere trasparenti, documentabili e costantemente monitorati. Per molte organizzazioni italiane il 2026 rappresenta quindi il primo vero banco di prova della nuova regolamentazione europea.
Il futuro della moda non nasce dalla sostituzione dell’essere umano, ma dalla capacità di progettare una nuova alleanza tra intelligenza, esperienza e tecnologia
DI STEFANIA SCRIVANI E ANTONIO DINA
Ci sono luoghi nei quali il tempo sembra stratificarsi invece di trascorrere perché lo conservano come testimonianza della maestria umana. Depositata, strato su strato, come una patina che invece di consumare la materia la rende più densa e ammirevole. Le Corsie Sistine di Roma appartengono a questa rara categoria di spazi. Sotto le volte e gli affreschi quattrocenteschi di questa location, volute da Sisto IV nel XV secolo, il 17 luglio si è svolta la finale mondiale della 41a edizione di Elite Model Look: cinquanta giovani provenienti da diversi Paesi del mondo, selezionati per entrare in uno dei sistemi internazionali di scouting più riconosciuti della moda. Cinquanta ragazzi, cinquanta storie, cinquanta scommesse. Siamo entrati in quella cornice sapendo di trovare storia. Personalmente siamo usciti avendo visto, soprattutto, futuro. Non perché sulla passerella sfilasse una nuova generazione – questo, in fondo, accade ogni anno, è la natura ciclica del settore – ma perché quella sera si è resa visibile, quasi palpabile, una domanda che la moda non può più permettersi di rimandare: quale spazio vogliamo riservare alle persone nell’epoca dell’Intelligenza Artificiale?
L’efficienza delle procedure di gara rappresenta una delle principali sfide della Pubblica Amministrazione. Il sistema italiano degli appalti pubblici, che ogni anno movimenta oltre 180 miliardi di euro, richiede ai funzionari un’attività continua di verifica della conformità normativa, controllo documentale e valutazione delle offerte. Ogni decisione deve essere motivata, tracciabile e coerente con il Codice dei Contratti Pubblici, riducendo al minimo il rischio di errori, contenziosi e ritardi procedurali.
L’intelligenza artificiale ha fame di energia. È una constatazione che, negli ultimi mesi, sta emergendo con sempre maggiore chiarezza. Dopo aver osservato come l’Europa stia cercando di inserire la questione energetica nella propria politica industriale per l’AI e come gli Stati Uniti abbiano rilanciato il nucleare per sostenere la crescita dei data center, un’iniziativa italiana suggerisce un’altra possibile direzione.
Non riguarda nuove centrali atomiche. Non riguarda nemmeno grandi piani pubblici. Riguarda un operatore privato che ha deciso di acquistare direttamente impianti di produzione elettrica.
L’AI applicata ai processi legali, di compliance e procurement sta entrando in una nuova fase. Dopo gli anni della sperimentazione, il mercato si sta orientando verso piattaforme sempre più integrate, governabili e progettate per rispondere ai nuovi requisiti normativi introdotti dall’AI Act.
3 tendenze stanno guidando questa trasformazione: l’industrializzazione dei casi d’uso, la crescente attenzione alla compliance regolatoria e la domanda di piattaforme capaci di integrare dati certificati, governance e intelligenza artificiale all’interno dei processi aziendali.
Con 228 mila avvocati iscritti e un sistema giuridico tra i più complessi d’Europa, l’Italia è il laboratorio ideale per l’AI legale. La domanda non è se l’AI cambierà la professione, lo sta già facendo. La domanda è con quali fonti e quale architettura.
Il Consiglio Nazionale Forense stima in circa 228 mila gli avvocati iscritti agli albi italiani [1]. Il 72% esercita in studi con meno di tre professionisti. Sono esperti di diritto con competenze settoriali profonde, ma che non possono permettersi né il costo di un legal tech enterprise né il tempo per imparare strumenti complessi. Sono il segmento che l’AI legale di nuova generazione ha il potenziale di trasformare di più e che fino a pochi anni fa era stato ignorato dai vendor.
L’evoluzione dell’intelligenza artificiale sta determinando una crescita esponenziale della domanda di capacità elaborativa e di connettività, rendendo le infrastrutture di rete un elemento strategico della trasformazione digitale. Le prestazioni dei modelli AI, infatti, non dipendono esclusivamente dalla potenza di calcolo disponibile, ma anche dalla capacità delle reti di trasportare grandi volumi di dati con elevata affidabilità, bassa latenza e adeguata banda, sia in download sia in upload. In questo contesto, la trasformazione digitale dell’Italia richiede infrastrutture di telecomunicazione in grado di supportare in modo efficiente servizi cloud, edge computing e applicazioni di intelligenza artificiale distribuita, garantendo al tempo stesso sicurezza, resilienza e scalabilità.
L’adozione dell’intelligenza artificiale nel settore legale entra in una nuova fase: dopo essersi concentrata prevalentemente su accuratezza, affidabilità, sicurezza dei dati e conformità normativa, la discussione si sta spostando su un tema altrettanto strategico, il modello economico alla base dell’AI e il suo impatto sui costi operativi di studi professionali e grandi organizzazioni.
La decisione di Legora, una delle piattaforme di Legal AI più dinamiche del mercato internazionale e spesso indicata come una delle principali concorrenti di Harvey, rappresenta un segnale significativo dell’evoluzione che sta attraversando il settore.
Con le disposizioni principali dell’AI Act europeo operative, il mercato del legal AI si divide in due categorie: chi ha costruito la conformità nell’architettura e chi la sta inseguendo con patch affrettate.
Il 2 agosto 2026 segnerà una data storica per il mercato tecnologico europeo: le disposizioni chiave dell’AI Act cominceranno a produrre effetti giuridici concreti per i sistemi classificati ad alto rischio. Per chi sviluppa o utilizza AI in ambito legale e di compliance, categorie esplicitamente menzionate nell’allegato III del Regolamento, gli obblighi sono sostanziali: trasparenza sugli algoritmi, log delle decisioni, diritto di spiegazione, supervisione umana obbligatoria, certificazione del sistema.
L’intelligenza artificiale sta entrando negli hotel da una porta diversa rispetto a quella immaginata da molti osservatori. Non attraverso robot umanoidi alla reception o concierge virtuali dalle capacità quasi cinematografiche, bensì penetrando nei processi operativi quotidiani, spesso invisibili agli ospiti ma determinanti per la redditività delle strutture. In questa direzione si inserisce la decisione di Oracle di integrare una nuova suite di funzionalità AI direttamente all’interno di OPERA Cloud, una delle piattaforme gestionali più diffuse nel settore alberghiero globale.
Luciano Floridi rappresenta uno di quei casi rari in cui la traiettoria accademica, inizialmente segnata da una sequenza di esclusioni nei concorsi universitari italiani, si trasforma in un’infrastruttura intellettuale globale capace di influenzare policy, regolazione e linguaggio istituzionale dell’intelligenza artificiale. La sua vicenda, iniziata alla Sapienza Università di Roma e poi rapidamente migrata verso Oxford University, non è soltanto un racconto di mobilità accademica, ma la dimostrazione implicita che il baricentro della filosofia applicata alla tecnologia si è spostato dove i dati vengono governati e non dove vengono commentati. All’University of Oxford ha costruito una delle prime architetture sistematiche di digital ethics contemporanea, per poi contribuire al lavoro del The Alan Turing Institute e diventare consulente per Google sul tema del diritto all’oblio, anticipando di anni la tensione tra memoria digitale e diritto alla cancellazione.
L’intelligenza artificiale continua a trasformare imprese, istituzioni e società, ma il dibattito pubblico resta spesso schiacciato tra entusiasmo tecnologico e semplificazioni mediatiche. È da questa esigenza di approfondimento che nasce “Dialoghi Dentro l’AI”, il podcast promosso da SEPAI International e realizzato in collaborazione con Brand Genesi, un progetto editoriale che sceglie il confronto interdisciplinare come strumento per interpretare una delle trasformazioni più rilevanti del nostro tempo.
La traiettoria di Midjourney sta assumendo una curvatura che, fino a pochi trimestri fa, sarebbe stata liquidata come distopia da pitch deck. David Holz ha presentato il primo hardware dell’azienda, il cosiddetto Midjourney Scanner, accompagnandolo a una visione infrastrutturale che include una spa a San Francisco e un ecosistema di “body intelligence” permanente. Il salto concettuale è notevole: da generatori di immagini stilizzate a sistemi fisici di acquisizione dati sul corpo umano, con l’ambizione dichiarata di competere con tecnologie di imaging medico consolidate. La partnership tecnica coinvolge Butterfly Network, realtà già attiva nell’ultrasuono portatile, ma il contesto strategico è molto più ampio della semplice integrazione hardware.
Per anni molti osservatori hanno descritto l’intelligenza artificiale come una rivoluzione tecnologica. Al G7 di Évian, in Francia, è emerso qualcosa di diverso: l’AI non è più soltanto una tecnologia. È diventata un tema di politica estera, sicurezza nazionale e strategia economica. Attorno allo stesso tavolo sedevano il presidente degli Stati Uniti Donald Trump, il presidente francese Emmanuel Macron, la presidente della European Commission Ursula von der Leyen e alcuni dei protagonisti assoluti della corsa globale all’AI: Sam Altman, Dario Amodei, Demis Hassabis e Arthur Mensch.
Tra le molte pubblicazioni dedicate all’intelligenza artificiale, poche hanno avuto il merito di spostare il dibattito lontano dall’entusiasmo tecnologico e dalle semplificazioni mediatiche. Il ritorno in libreria di Massimo Chiriatti con l’edizione di Incoscienza artificiale. Come fanno le macchine a prevedere per noi arriva in un momento quasi perfetto. L’intelligenza artificiale non è più una promessa, una curiosità accademica o una tecnologia confinata nei laboratori. È diventata infrastruttura cognitiva. Scrive email, produce codice, sintetizza informazioni, genera immagini e, soprattutto, influenza decisioni che un tempo appartenevano esclusivamente agli esseri umani.
Oggi all’Hotel Parco dei Principi si è svolta l’Assemblea Annuale 2026 di Assarmatori, un appuntamento che nel calendario industriale dello shipping italiano ha confermato la sua natura di osservatorio privilegiato sulle tensioni del commercio globale, più che semplice momento associativo. Il titolo scelto per questa edizione, “Istruzioni per non navigare nel buio”, ha assunto nel corso della giornata un significato meno metaforico del previsto, riflettendo un settore costretto a operare dentro una combinazione di instabilità geopolitica, transizione energetica accelerata e competizione regolatoria crescente tra blocchi economici.
Il lancio delle nuove Fusion Agentic Applications da parte di Oracle segnala un cambio di fase nella costruzione dell’intelligenza artificiale enterprise, meno interessata alla retorica dei modelli generalisti e sempre più concentrata sull’integrazione silenziosa dentro i sistemi operativi reali delle imprese. L’idea, nella sua formulazione più asciutta, è quasi disarmante: agenti AI che non si comportano come strumenti esterni da “consultare”, ma come estensioni native dei sistemi ERP, HR e supply chain già esistenti, ereditando permessi, limiti di spesa e audit trail come qualsiasi dipendente digitale formalmente registrato. Il risultato non è un assistente, ma una presenza infrastrutturale che opera dentro le regole già approvate dal legal e dall’IT governance, riducendo drasticamente la superficie di attrito che negli ultimi due anni ha trasformato molti progetti pilota in esercizi costosi di archeologia tecnologica.
Servono nuove regole per governare gli sviluppi dell’intelligenza artificiale, perché l’automazione incontrollata rischia di stravolgere il modo in cui si fa matematica e i valori stessi su cui si fonda la disciplina. E’ questo il messaggio chiave contenuto nella “Dichiarazione di Leida sull’intelligenza artificiale e la matematica”, pubblicata da 16 ricercatori di 15 università europee e statunitensi, e supportata dall’Unione matematica internazionale (Imu).
LinkedIn ha superato il miliardo di utenti e custodisce probabilmente il più grande archivio mondiale di contenuti professionali generati dalle persone. Curriculum, esperienze lavorative, competenze, articoli, riflessioni di settore, aggiornamenti di carriera e conversazioni professionali pubbliche. Un patrimonio informativo unico che oggi è diventato anche una risorsa strategica per l’intelligenza artificiale.
La notizia che circola sui desk finanziari americani, secondo quanto riportato da un documento depositato presso le autorità competenti, segna un punto di svolta simbolico e quasi paradossale nel rapporto tra capitale privato e mercati pubblici: Elon Musk sarebbe diventato l’uomo più ricco del mondo, US$1.1 trillion, according to the Bloomberg Billionaires Index, proprio mentre SpaceX avrebbe fissato il prezzo della propria offerta pubblica iniziale a 135 dollari per azione, confermando una valutazione complessiva nell’ordine di 1,75 trilioni di dollari e una raccolta stimata di circa 75 miliardi. Il dato, se confermato nella sua interezza operativa, non rappresenta soltanto un’operazione di mercato, ma un esperimento di ingegneria finanziaria applicata a una delle infrastrutture industriali più strategiche del XXI secolo, dove l’orbita terrestre bassa diventa sempre più simile a un mercato regolato da aspettative di flusso di cassa futuro piuttosto che da asset tangibili immediatamente monetizzabili.
Il dibattito contemporaneo sull’intelligenza artificiale tende a oscillare tra due poli narrativi ormai saturi, da un lato l’entusiasmo quasi performativo delle big tech che promettono efficienza infinita, dall’altro una retorica difensiva che legge ogni avanzamento come preludio di perdita di controllo. In questo scenario si inserisce il lavoro di Il futuro dell’intelligenza artificiale tra fiducia e scetticismo, un testo che prova a ricostruire una terza via analitica senza concessioni né al marketing tecnologico né al fatalismo culturale. L’autrice Marianna Bergamaschi Ganapini costruisce un impianto teorico che non si limita a descrivere la tecnologia, ma la interroga come dispositivo politico, antropologico e istituzionale, riportando il discorso sull’IA dentro una cornice di responsabilità collettiva. Il risultato è un saggio che si colloca con naturalezza nel solco della filosofia applicata alla tecnologia, ma che allo stesso tempo dialoga con le tensioni economiche e normative del presente digitale.
L’intelligenza artificiale consuma energia. Molta più di quanto suggerisca la sua leggerezza apparente, fatta di interfacce pulite e risposte immediate. Eppure, allo stesso tempo, può ridurre emissioni in modo significativo, se applicata nei punti giusti dei processi industriali. Il punto quindi non è scegliere se usarla: è capire cosa succede al clima quando la si usa.
È questa la tesi centrale del nuovo white paper di Up2You, che introduce un concetto destinato a diventare familiare nei bilanci ESG dei prossimi anni: il bilancio carbonico netto dell’intelligenza artificiale.
Demis Hassabis non è un personaggio noto per le dichiarazioni impulsive. A differenza di altri protagonisti dell’intelligenza artificiale, raramente utilizza toni apocalittici o slogan progettati per conquistare titoli sensazionalistici. Proprio per questo motivo le sue ultime dichiarazioni meritano attenzione. Il CEO di Google DeepMind sostiene che l’AGI, l’intelligenza artificiale generale capace di svolgere un ampio spettro di attività cognitive a livello umano o superiore, potrebbe arrivare attorno al 2030, con uno scarto di appena un anno in più o in meno. Ancora più interessante è il linguaggio utilizzato: Hassabis parla apertamente di “foothills of the singularity”, le colline che precedono la singolarità tecnologica, e definisce il periodo attuale come l’inizio di una nuova era umana.
Il movimento di Amazon verso una ricerca sempre più mediata dall’intelligenza artificiale non è un aggiornamento incrementale dell’interfaccia, ma un ulteriore passo nella trasformazione del commercio digitale in un sistema di interpretazione semantica dei desideri, dove la query testuale smette di essere sufficiente e viene affiancata da una rappresentazione visiva sintetica generata al volo. La novità introdotta nell’app mobile, per ora limitata a categorie come abbigliamento e home goods, introduce immagini AI che traducono descrizioni incomplete o vaghe in scenari visivi plausibili, come se il motore di ricerca smettesse di rispondere e iniziasse a immaginare insieme all’utente.
L’emergere del benchmark EUDAIMNIA sviluppato dai ricercatori della University of Southern California introduce una frattura concettuale che l’industria AI ha finora trattato con una certa leggerezza, quasi come un effetto collaterale inevitabile del successo: i modelli linguistici non sono più soltanto sistemi di risposta, ma ambienti relazionali che modellano comportamenti, aspettative e dipendenze emotive. L’idea che un modello possa essere “accurato” e allo stesso tempo socialmente disfunzionale non è nuova, ma la sistematizzazione proposta dallo studio sposta il problema dal perimetro della safety tradizionale a quello, molto più scivoloso, dell’ingegneria delle interazioni umane.