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L’intelligenza artificiale (AI) nel suo senso piu’ ampio e l’intelligenza esibita dai sistemi informatici (Machine)

College students rivelano i migliori 100 prompt per chatgpt: cosa abbiamo imparato

OpenAI ha pubblicato una raccolta di 100 prompt per ChatGPT creati, sperimentati e votati da studenti universitari di oltre 50 atenei negli Stati Uniti e in Canada. L’iniziativa, detta “ChatGPT Lab, Spring 2025”, ha visto 70 studenti collaborare a distanza, testare vari tipi di prompt, affinare il linguaggio e selezionare quelli che forniscono utilità reale, non solo “bella idea”. Vedi Blog

Gli ambiti principali di utilizzo sono tre: studio, carriera e vita quotidiana. Gli esempi vanno dal semplice (“trova sinonimi per ‘sophisticated’”) a richieste molto più complesse e personalizzate (“agisci come avvocato/coach”, “prepara simulazioni di colloquio”, “scopri i tuoi veri obiettivi di vita”).

I creatori di Oboe sanno cosa pensa ognuno dell’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale è diventata la nuova caffeina del dibattito pubblico, e come ogni sostanza potente scatena due reazioni opposte: entusiasmo sfrenato e paura paranoica. “L’AI ci renderà tutti stupidi?”, chiede una campagna pubblicitaria di Oboe, la startup fondata dagli stessi imprenditori che hanno inventato Anchor, la piattaforma di podcast fai-da-te venduta a Spotify per 150 milioni di dollari. La risposta che i fondatori si danno è secca e tagliente: no. E vogliono dimostrarlo con il loro nuovo progetto, un’educational platform che usa l’intelligenza artificiale per costruire corsi personalizzati su qualsiasi argomento, restituendo la sensazione di un apprendimento guidato ma non passivo.

Qwen3-omni: la frontiera agli estremi dell’omni-modal AI

Qwen3-Omni è il nuovo esperimento rivoluzionario di Alibaba nel mondo dei modelli foundation multimodali: quello che promette davvero “nessun compromesso tra modalità”. È un modello nativamente end-to-end che gestisce testo, immagini, audio e video in un unico framework. Se questa affermazione non ti fa venire un sobbalzo da CTO, forse stai leggendo il foglietto illustrativo sbagliato.

IBM docling e la nuova ossessione delle aziende: trasformare pdf in dati per l’intelligenza artificiale

Un anno fa IBM ha rilasciato Docling e il silenzio con cui il mercato aveva accolto la notizia è stato inversamente proporzionale al rumore che sta facendo oggi. All’epoca sembrava l’ennesimo toolkit di parsing documentale destinato a vivere qualche mese su GitHub e poi scomparire nell’oblio degli esperimenti open source. Oggi invece Docling è entrato a far parte della LF AI & Data Foundation, ha sfiorato le 40 mila stelle su GitHub, viene adottato in ambienti enterprise regolamentati e si insinua nelle pipeline di intelligenza artificiale generativa come se fosse sempre esistito. La solita parabola da “slow burn” che caratterizza gli strumenti che non fanno hype ma risolvono problemi reali.

5 semplici ma strani trucchi per sbloccare tutto il potenziale di ChatGPT-5

ChatGPT-5 viene celebrato come il vertice dell’intelligenza artificiale conversazionale, eppure la maggior parte degli utenti lo usa come un giocattolo sofisticato invece che come un partner strategico.

È un po’ come avere un jet privato e limitarsi a usarlo come taxi per andare dall’aeroporto al centro città. L’ironia è che la macchina è lì, con tutta la sua potenza, ma se la guidi come un’utilitaria non potrai mai sentire la spinta dei motori. La parola chiave qui è sfruttare davvero chatgpt-5, e non semplicemente chiedergli la lista della spesa. Chi lo riduce a un generatore di testi banali si perde il punto: questa tecnologia è un acceleratore cognitivo che, se interrogata bene, restituisce più che risposte, produce mappe concettuali e apre alternative che difficilmente un singolo esperto umano saprebbe orchestrare con tale velocità.

Hanno appena bucato il cervello segreto delle intelligenze artificiali

system prompts and models of AI tools

Qui il Repository

Qualcuno ha scoperchiato la scatola nera. Migliaia di righe di system prompt, il codice genetico che dice alle IA come comportarsi, sono finite in chiaro su GitHub. Non stiamo parlando di un manuale di istruzioni da quattro pagine, ma di oltre ventimila righe che svelano bias, regole, limiti e trucchi con cui i colossi dell’AI addestrano i loro assistenti digitali. Se hai sempre sospettato che i tuoi tool preferiti ragionino con un copione nascosto, eccolo servito su un piatto d’argento.

Microsoft Generative AI for Beginners

Microsoft rende disponibile corso gratuito di 18 lezioni su Generative AI, un concentrato di competenze tecniche, strumenti e best practice, tutto confezionato da Microsoft Cloud Advocates. Non è il solito tutorial da “come fare un chatbot con ChatGPT”, ma un vero e proprio bootcamp per sviluppatori, PM, data scientist e curiosi del futuro digitale.

AI per la produttività: come Notebooklm e Gemini stanno rivoluzionando il modo di lavorare e studiare 8 Corsi

Nel presente digitale la differenza non la fa chi ha gli strumenti ma chi li usa davvero. NotebookLM e Google Gemini non sono gadget futuribili, sono leve di trasformazione operativa. Se sei CTO o leader tecnologico, ignorarli è perdere vantaggio competitivo.

NotebookLM è lo strumento che trasforma documenti, video, pdf e slide da materia grezza in conoscenza organizzata. Puoi caricare fonti diverse (PDF, Google Docs, Google Slides, siti web, trascrizioni video) e affidarti all’AI per sintetizzare, collegare concetti, creare sommari audio stile podcast, quiz, guide. Gemini è l’assistente AI generativo di Google, multimodale, capace di ragionare su testo, immagini, audio, video. Serve per brainstorming, scrittura, ricerca, automazione di task.

L’Arte del Prompting: Una Guida per Strategist e Creativi

L’intelligenza artificiale generativa sta trasformando il modo in cui lavoriamo, creando nuove opportunità per strategist e creativi di potenziare i propri processi di ideazione e produzione. Questa guida esplora come padroneggiare l’arte del prompting per ottenere il massimo da questi strumenti rivoluzionari.

L’AI non è un sostituto della creatività umana, ma un partner strategico che può amplificare le nostre capacità. I professionali più efficaci sono quelli che integrano l’AI nella loro routine quotidiana, imparando a riconoscere quando utilizzarla e quando invece è necessario il tocco umano unico.

L’approccio vincente consiste nel mantenere l’AI sempre a portata di mano durante la giornata lavorativa. Questa vicinanza costante permette di identificare rapidamente le opportunità in cui l’AI può aggiungere valore, che si tratti di generare variazioni creative, analizzare dati complessi o accelerare processi di ricerca.

Infografica. ChatGPT e il dominio assoluto: la distanza che il mercato dei chatbot non riesce a colmare

Negli ultimi anni, i chatbot di intelligenza artificiale sono diventati parte integrante della vita quotidiana, supportando attività che spaziano dalla scrittura di email alla ricerca, fino al customer service. Tuttavia, i dati di utilizzo più recenti raccontano una storia di forte squilibrio nel mercato.

AWS lancia la guida definitiva per costruire agenti autonomi: siamo pronti a gestirli?

In un mondo dove l’automazione è la norma e l’intelligenza artificiale è la chiave per il futuro, AWS ha appena rilasciato una guida dettagliata su come costruire agenti autonomi in grado di pensare, adattarsi e prendere decisioni senza supervisione costante. Questa guida rappresenta un passo significativo verso l’adozione di agentic AI, un paradigma che promette di rivoluzionare il modo in cui interagiamo con la tecnologia.

Non imparerai mai AI davvero se ignori questa libreria di progetti reali

Sviluppatori e appassionati di AI, se siete pronti a smettere di leggere tutorial generici e volete mettere le mani sul serio sui progetti, questo è un tesoro che vale il bookmarking immediato. Una libreria completa per imparare, costruire e mostrare le vostre competenze senza passare per la solita teoria sterile.

Parliamo di progetti AI reali, non quelle simulazioni perfette che finiscono per occupare solo lo spazio del vostro hard disk. Machine learning, deep learning, computer vision e NLP, tutto organizzato in un ecosistema pratico dove il codice non è solo leggibile, ma immediatamente utilizzabile. Chatbot funzionanti, app GUI, previsioni su serie temporali, analisi del sentiment, modelli pre-addestrati, framework di interpretabilità e persino progetti AutoML pronti a farvi risparmiare settimane di lavoro.

Perché i modelli di AI come ChatGPT e Claude sbagliano e cosa significa per il futuro dell’intelligenza artificiale

Parlare di modelli di intelligenza artificiale oggi significa affrontare un paradosso intrigante: strumenti straordinari capaci di conversazioni fluide e analisi complesse, ma soggetti a errori clamorosi. ChatGPT e Claude rappresentano l’apice della generazione linguistica automatica, ma non sono infallibili. L’illusione della perfezione nasce dalla loro apparenza di conoscenza totale, mentre la realtà è più fragile, stratificata e, a tratti, comicamente imperfetta. La radice di questi problemi non risiede in un singolo difetto, ma nella complessa interazione tra design del modello, input umano e infrastruttura tecnologica.

Prompting 101 Codice con Claude

Prompt Architecture: perché l’era del “scrivilo e spera” è finita

La stagione ingenua dei prompt buttati a caso nella chat e del “vediamo che succede” è finita. Non perché l’abbia detto qualche consulente improvvisato, ma perché ormai si gioca a un altro livello. I Large Language Models non sono più giocattoli per generare email creative. Sono diventati sistemi complessi che devono interpretare documenti legali, supportare decisioni finanziarie o persino gestire conversazioni con clienti reali. E allora, o si costruisce con metodo o ci si condanna all’irrilevanza digitale. Il problema non è più l’intelligenza artificiale in sé, ma come noi umani scegliamo di comunicare con lei. La chiamano prompt architecture, ed è la nuova ingegneria invisibile che distingue il dilettante dal professionista.

Il Giappone e il salto nell’ignoto della biotecnologia riproduttiva

Il Giappone ha appena deciso di giocare a dadi con la genesi umana, autorizzando la creazione di embrioni a partire da cellule staminali pluripotenti indotte, senza bisogno di ovociti o spermatozoi convenzionali. In termini pratici, significa che un frammento di pelle potrebbe, in laboratorio, diventare la base di una nuova vita. La tecnica, nota come gametogenesi in vitro (IVG), non è fantascienza: cellule adulte vengono riprogrammate in stati pluripotenti e poi guidate a differenziarsi in gameti funzionali. L’embrione risultante non è più un residuo di IVF tradizionale, ma un prodotto di bioingegneria pura, replicabile a scala industriale per studi scientifici.

Build a Large Language Model (From Scratch)

In un mercato saturo di librerie ready-made come Hugging Face, questo repository non è un’alternativa, ma un atto di dissoluzione dell’“effetto pantone”: ti costringe a smontare il motore, capire ogni ingranaggio, e ricostruirlo con le tue mani.

Il progetto è l’implementazione ufficiale del libro Build a Large Language Model (From Scratch) di Sebastian Raschka, pubblicato da Manning. Non è un testo di facciata: comprende codice in Python, notebook Jupyter esplicativi e una guida capillare che copre ogni fase, dalla tokenizzazione fino all’addestramento, passando per l’attenzione multi-head e il fine-tuning per istruzioni.

Agentic Cookbook for Generative AI Agent usage

Il “Agentic Cookbook for Generative AI Agent usage” di Microsoft è una guida pratica e dettagliata progettata per sviluppatori, architetti e innovatori tecnologici che desiderano implementare sistemi di agenti intelligenti nei loro flussi di lavoro. Questo repository GitHub, disponibile gratuitamente, offre oltre 110 pagine di contenuti, suddivisi in moduli teorici e progetti pratici, per esplorare e costruire applicazioni basate su agenti AI. (lo trvate su GitHub)

La formula segreta per ottenere risultati strabilianti da GPT-5? non è magia, è anatomia del prompt

Rivista.AI Academy GPT-5 prompting guide

La maggior parte degli utenti si limita a lanciarlo con comandi generici, come se chiedessero a una cassettiera di “darmi qualcosa di interessante”. Il risultato? Uscite casuali, incoerenti, o peggio: inutili. I veri esperti, quelli che trasformano GPT-5 da semplice chatbot a macchina da precisione, costruiscono il prompt in sei parti chirurgiche, ciascuna con un ruolo preciso e strategico. Immagina un’orchestra: ogni strumento deve suonare la sua nota nel momento giusto, altrimenti viene solo rumore.

Il primo passo, il “Role”, è un’iniezione d’identità. Se non dici a GPT-5 chi deve essere, rischi un’interpretazione alla cieca. Vuoi un copywriter, un consulente finanziario o un ingegnere? Devi esplicitarlo. Passare da “sei un’intelligenza artificiale” a “sei un analista di mercato con 30 anni di esperienza” cambia radicalmente l’output, trasformando il testo da generico a iper-specializzato. Non è una sottigliezza: è come chiedere a un barista di prepararti un cocktail senza specificare quale.

Il lato oscuro del prompt design: come la guida operativa GPT-5 separa i dilettanti dai veri professionisti

Se pensi che il prompt design sia solo mettere due frasi carine davanti a un modello di intelligenza artificiale, sei l’equivalente digitale di chi crede che un Rolex cinese faccia la stessa figura del vero. La verità, e lo dico da CEO che ha visto troppe startup morire per pigrizia mentale, è che GPT-5 non è il tuo schiavo geniale, ma un dipendente ipercompetente che eseguirà in modo impeccabile solo se capisce esattamente cosa vuoi. E se tu non lo sai spiegare, il problema non è l’IA, sei tu. Chi pensa di cavarsela con il vecchio “fammi un testo bello e veloce” non ha ancora capito che la macchina non si offende, ma si diverte a servirti un piatto tiepido.

Il miglior corso per imparare la Generative AI è gratuito e arriva dal MIT

Non è un’esagerazione dire che il momento migliore per tuffarsi nel mondo dell’intelligenza artificiale generativa è proprio adesso. La rivoluzione digitale, che già stravolgeva interi settori, ha ricevuto la sua spinta definitiva con modelli come GPT e DALL·E, ma spesso l’accesso alle competenze necessarie sembra riservato a pochi eletti con background tecnico o budget milionari. Ecco perché la notizia che il Massachusetts Institute of Technology, tempio sacro della tecnologia e dell’innovazione, abbia lanciato un corso introduttivo completamente gratuito sulla Generative AI merita un applauso scrosciante. (link https://www.futureofai.mit.edu/)

The Little Book of Deep Learning François Fleuret

Rivista.AI Academy

Deep Learning: come abbiamo insegnato alle macchine a riscrivere il mondo

In principio c’era la statistica. Poi è arrivato il deep learning, e la festa è finita. Quella che era una nicchia accademica fatta di regressioni lineari, kernel gaussiani e loss quadratiche è stata travolta da un’onda lunga di matrici, GPU roventi e architetture sempre più profonde. La rivoluzione silenziosa è diventata un boato mondiale quando AlexNet, nel 2012, mise in ginocchio l’immagine del cane nella foto, umiliando i metodi classici e segnando l’inizio dell’era dei modelli neurali profondi.

Non ve lo diranno mai all’Università

Se sei uno studente, o hai ancora quell’email con “.edu”, sei seduto su una miniera d’oro digitale, e no, non parliamo del solito Google Docs gratuito o dei 6 mesi di Spotify Premium. Parliamo di strumenti di intelligenza artificiale professionali, accesso a cloud computing di livello enterprise, tool di design, sviluppo e scrittura assistita che aziende reali pagano migliaia di dollari all’anno. Tutto a costo zero. Basta un’email universitaria e la voglia di uscire dalla mentalità da “studio per l’esame”.

La parola chiave qui è: AI per studenti. E non nel senso di “GPT-4 ti fa i compiti”, ma piuttosto nel modo in cui usi GPT-4 per costruire un plugin Figma, analizzare 500 pagine di case study in due click con Humata, o prototipare un’idea di startup su Unity mentre Vertex AI si occupa del backend. Il futuro non è distribuito equamente, ma l’accesso sì. Basta sapere dove guardare. E qualcuno su Reddit ha avuto la brillante idea di fare il lavoro sporco per tutti.

Quello che trovi nel foglio condiviso è più di un elenco: è una mappa strategica. Ogni tool è catalogato per categoria, con casi d’uso, limitazioni, requisiti e soprattutto modi concreti per sfruttarlo al massimo. Non è un post da “student deals” stile blog SEO. È una miniera di micro-hack e scorciatoie per chi vuole fare cose serie con l’AI senza dover vendere un rene a OpenAI.

GenAI Customer Stories Database

Nel grande teatro dell’intelligenza artificiale generativa, la parola “database” fa sbadigliare i creativi e tremare gli strateghi. Ma quando quel database contiene customer stories, allora diventa tutt’altro che noioso. Stiamo parlando di un asset che oggi sta diventando il vero carburante invisibile delle strategie AI-driven: il GenAI Customer Stories Database. Nome brutto, impatto devastante.

Il giorno in cui un’AI ha progettato il pannello di controllo di un’astronave meglio di noi

Questa faccenda del modello misterioso chiamato “summit”, apparso su LLM Arena, è più che interessante. È inquietante. Perché quando un modello LLM ti spara 2.351 righe di codice p5.js perfettamente funzionanti, reattive e interattive, alla prima richiesta, senza errori né debug, e lo fa a partire da un prompt volutamente vago come “crea qualcosa che posso incollare in p5js e che mi sorprenda per la sua intelligenza, evocando il pannello di controllo di un’astronave nel futuro remoto”, allora è il momento di mettere giù il caffè e iniziare a preoccuparsi. O a meravigliarsi. A seconda di dove ti trovi nello spettro “speranza-apocalisse AI”.

Anthropic ha appena pubblicato 17 nuovi video 8 ore di GenAI

Anthropic ha appena pubblicato 17 nuovi video 8 ore di puro oro GenAI.

Dalla creazione di agenti Claude agli approfondimenti sulle startup, dal coding vibe al design dei protocolli questa è l’analisi più completa mai realizzata sull’ecosistema Claude.

Georgia Institute of Technology AI, modelli LLM e le leggi della robotica violate in silenzio

Io, robot

C’è un dettaglio che sfugge ai più. Non sta nel codice, né nei paper scientifici. Non lo troverete in fondo alle slide di presentazione dei centri di ricerca o nelle FAQ rassicuranti dei reparti marketing. È l’elefante nella stanza dell’AI moderna: i modelli LLM sviluppati anche in centri d’eccellenza come il Georgia Institute of Technology stanno già violando le leggi della robotica. E no, non c’è alcun Isaac Asimov nei paraggi a fare da garante.

Questi corsi tecnici su Claude sono davvero imperdibili

Live, gratuiti, strutturati, certificati e con un approccio pratico che non lascia spazio alla teoria inutile.

Academy Tutti parlano di vibe coding ma nessuno ti dice quale strumento usare davvero

Se lavori in ambito IT o ti sei anche solo leggermente interessato all’intelligenza artificiale, c’è un consiglio che vale più di mille webinar motivazionali: prova il vibe coding. Perché sì, parliamoci chiaro. L’unico uso davvero utile e concreto della GenAI oggi, fuori dal marketing delle slide e dai chatbot da fiera, è lo sviluppo software. Punto. Il resto è contorno. Chi sviluppa prodotti sa già che l’unica cosa che conta è scrivere codice. Funzionante. In fretta. E ora si può fare con una naturalezza imbarazzante, grazie all’ibridazione tra editor intelligenti e assistenti generativi.

Nel corso degli ultimi mesi ho testato personalmente quasi tutti gli strumenti che oggi si autodefiniscono “AI-native”. Spoiler: non tutti mantengono le promesse. Ma alcuni sono talmente efficaci da sembrare magia. Parliamo di ambienti di sviluppo in cui il prompt è il nuovo linguaggio di programmazione, e la documentazione… beh, la scrive l’AI mentre tu stai ancora decidendo che font usare.

Come scegliere il miglior modello linguistico AI nel 2025: guida operativa di un CEO che ci lavora davvero

Quando si parla di intelligenza artificiale generativa, la maggior parte dei contenuti là fuori ha la stessa consistenza di una presentazione PowerPoint per investitori in fase seed: elegante, ma vuota. In un contesto in cui tutti sembrano esperti, ma pochi hanno realmente orchestrato l’implementazione di centinaia di agenti AI, non sorprende che le scelte sui modelli linguistici si riducano spesso a “quale è più cool oggi su Twitter”.

Il punto è che non serve un benchmark da laboratorio, ma una strategia da campo. I modelli linguistici AI non vanno scelti in base al marketing di chi li produce, ma in base alla geometria dei task da risolvere. Basta con la religione del “migliore in assoluto”. L’unico criterio che conta è l’adattabilità al contesto operativo. Il resto è rumore.

NASA e la rivoluzione invisibile: come il dynamic targeting sta cambiando la sorveglianza della Terra

L’intelligenza artificiale sta finalmente iniziando a guadagnarsi il diritto di essere chiamata “intelligente” anche nello spazio. Non per qualche filosofia futurista o per l’ennesima applicazione da keynote marketing, ma per qualcosa di infinitamente più concreto: selezionare cosa osservare e, ancora più importante, cosa ignorare. In un’epoca in cui ogni byte trasmesso da un satellite è denaro, tempo e risorsa computazionale, la capacità di “guardare con giudizio” diventa una nuova forma di efficienza operativa.

Academy Transformers: il potere nascosto dietro l’intelligenza artificiale generativa

Siamo nel mezzo di una rivoluzione silenziosa. Silenziosa, perché il cuore pulsante dell’IA generativa non si presenta con luci al neon né con robot danzanti, ma con righe di matematica impilate in architetture astratte che si chiamano transformer. Roba che sembra uscita da una riunione tra fisici teorici e stregoni digitali. Eppure sono loro a generare testi, creare immagini, scrivere codice, persino a far credere a qualcuno che un chatbot abbia una personalità. Transformers: non il film, ma la vera tecnologia che governa il nuovo ordine cognitivo.

La maggior parte usa ancora ChatGPT come fosse il 2023 e sta uccidendo la tua produttività

ACADEMY

Le persone che incontro ancora usano ChatGPT come lo facevamo nel 2023. Copiano e incollano un prompt, aspettano, copiano e incollano la risposta. Questo non è lavorare con l’intelligenza artificiale, è applicare nastro adesivo digitale su processi marci. È come comprare una Tesla e usarla solo come autoradio. Il problema non è ChatGPT, il problema è il modo in cui la gente continua a pensare che l’AI sia un giocattolo per risparmiare dieci minuti al giorno. E invece stiamo parlando di cambiare completamente il modo in cui produciamo valore, prendiamo decisioni, creiamo contenuti, sviluppiamo software.

Come sta cambiando il tuo telefono: Il secondo cervello nel 2025 dal Tap al Tas

Cinque anni fa il telefono era solo un passatempo: Temple Run per fuggire dalla noia, Netflix per procrastinare, Zoom per riempire slot che avrebbero potuto essere mail. Ma nel 2025 quel cellulare è molto più di un gadget: è un organismo cognitivo in tasca, un terminale del tuo pensiero. AI generativa, lungo la catena del valore, ha trasformato lo scrolling passivo in un laboratorio di soluzioni immediate. Lo nota il WSJ: nei prossimi anni “l’interazione con AI generativa crescerà attraverso smartphone premium e PC” perché gli utenti scopriranno nuovi modelli d’uso e opportunità The Wall Street Journal.

Rivista.AI Academy: Nvidia e la nuova guerra del silicio che decide chi comanderà il futuro

Chi ancora pensa a Nvidia come all’azienda dei videogiochi probabilmente non ha capito che i videogiochi erano solo la scusa, un cavallo di troia per conquistare il controllo del computing globale. Una trappola elegante: vendere schede grafiche a milioni di adolescenti, raccogliere montagne di denaro, e reinvestirlo in quello che oggi è l’unico vero monopolio intellettuale della tecnologia. Perché la verità è che nvidia ha cambiato le regole della fisica del calcolo e, senza esagerazioni, ha riscritto la geografia del potere digitale.

AI Agent la nuova arma segreta del capitalismo digitale o l’ennesima illusione di massa

Il mito della segretaria/o virtuale onnisciente non è più fantascienza da film Marvel, è la nuova ossessione di Silicon Valley. OpenAI ha appena buttato il sasso nello stagno con ChatGPT Agent, l’ultimo gioiello del suo arsenale, presentato con la solita promessa di cambiare la nostra vita lavorativa e personale. La narrativa è impeccabile: un assistente che non si limita a chiacchierare, ma usa un “computer virtuale” per eseguire compiti complessi, orchestrando strumenti multipli come un direttore d’orchestra. Sembra la consacrazione definitiva del concetto di AI agent, quella buzzword che gli investitori pronunciano con la stessa devozione con cui un broker anni Ottanta diceva “Wall Street”.

Come LangChain trasforma le basi in agenti AI da produzione

Immagina un assistente digitale che non solo capisce, ma agisce. Non sono descrizioni vaghe di “AGI”. Parliamo di produzione, di valore e di flussi operativi reali. LangChain ha appena rilasciato una guida step‑by‑step su come costruire un AI agent pratico e pronto per la produzione. Quindi smettiamo di sognare: questa è la road map per chi vuole risultati, non pipponi filosofici.

Il segreto? Divisione netta tra macro‑futuro tech e micro‑azioni effettive. Ogni step – da job definition a deploy – rispecchia la struttura SOP industriale, cosa che garantisce precisione e scalabilità.

LLM, bias e l’illusione della conoscenza: il grande inganno della soglia abbassata

Sarà interessante, più avanti, tra una coda in autostrada e l’ennesima newsletter su quanto l’IA cambierà tutto, tornare davvero alle basi. Non quelle da manuale Harvard Business Review, ma le fondamenta epistemologiche dell’interazione uomo-macchina. Perché ogni tanto bisogna fare il backup del pensiero critico, soprattutto ora che i large language model (LLM) stanno colonizzando silenziosamente il nostro modo di ragionare. E lo fanno con un’astuzia algoritmica che nemmeno gli autori del nudge avrebbero saputo scrivere così bene.

Non c’è bisogno di leggere Daniel Kahneman in lingua originale per capire cosa stia succedendo. Bastano un paio di prompt su ChatGPT o Claude per accorgersi che qualcosa non torna. L’apparente abbattimento delle barriere all’ingresso, quella sensazione di accesso diretto a competenze linguistiche, tecniche, persino filosofiche, è una messinscena raffinata. L’interfaccia parla semplice, ma dietro c’è un teatro epistemico in cui gli attori sono solo marionette addestrate a confermare ciò che già pensiamo.

Rivista.AI Academy: perché il Context Engineering è l’arma segreta per dominare l’intelligenza artificiale

L’epitaffio del prompt engineering era già scritto. “Sarà un’arte effimera, una moda passeggera”, dicevano. Poi sono arrivati GPT-4, Claude, Gemini, Mistral, LLaVA, ReALM e compagnia cantante. E quel presunto cimitero è diventato un’azienda da miliardi. Ma ora il gioco si è evoluto. Le regole sono cambiate. E anche il nome: benvenuti nell’era dell’ingegneria del contesto, Context Engineering. Sì, è ancora prompt engineering. Solo che ha smesso di giocare con i Lego ed è passato ai sistemi complessi.

Perché, alla fine, non stiamo solo scrivendo istruzioni a un LLM. Stiamo progettando interi ambienti cognitivi. Strutture di senso. Architetture semantiche. E serve chiamarlo con un nome che rifletta questa complessità. “Ingegneria del contesto” suona molto meglio di “prompt sofisticato con campi ben ordinati e delimitatori XML improvvisati”.

AI coding agent: vantaggi e rischi

AI coding agent come Github Copilot X, Codex, Devin o IDE come Cursor o Windsurf stanno spingendo l’approccio di sviluppo software vibe coding a livelli sempre più estremi.

Molti di questi sono ormai passati da essere AI coding assistant, in grado di suggerire o completare parti di codice, ad AI Agent semiautonomi in grado di utilizzare “tools” esposti da server MCP agendo attivamente sulla codebase, ispezionando, aggiungendo o riorganizzando parti di codice. Tutto ciò porta ad un nuovo paradigma di sviluppo software, dove il software engineer deve essere in grado di formalizzare correttamente la sua idea in un prompt, valutare la soluzione proposta dall’agent ed eventualmente reiterare la richiesta in un classico flusso human in the loop

Rivista.AI Academy Chi vince con la GenAI non ha più bisogno di powerpoint

C’è una cosa che il mercato non ti perdona mai: essere teorico. La GenAI non è una filosofia, non è una mission, non è nemmeno una tecnologia da pitch. È una leva. Come una leva di Archimede, serve a spostare qualcosa. E se non la usi con forza e precisione, ti si spezza in mano. Il problema? La maggior parte dei professionisti oggi parla di intelligenza artificiale come se stessero leggendo il menu di un ristorante fusion. Parole vuote. Acronomi messi in fila per impressionare board annoiate. Tutti sembrano sapere cosa sia un LLM, pochi sanno davvero come si mette al lavoro.

Google, che ha i difetti delle grandi potenze ma anche il dono della concretezza chirurgica, ha fatto una cosa molto semplice e quindi molto potente: ha messo l’accesso alla GenAI direttamente nelle mani di chi vuole costruire, non solo parlare. Si chiama Google Cloud Skills Boost, è gratuito, certificato, e prende a schiaffi il vecchio paradigma dell’apprendimento passivo. Qui non si guardano slide, si scrive codice. Non si leggono whitepaper, si scrivono prompt. E non si simula, si costruisce. Il tutto dentro la console vera di Google Cloud, non in un simulatore da fiera della didattica.

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