Road To The Future

Reddit vince alla lotteria

Partiamo da un dato che ha lasciato di stucco parecchi addetti ai lavori. Uno studio di SE Ranking ha analizzato l’impatto del Core Update di maggio 2026 di Google: Reddit oggi occupa una posizione tra le prime tre in circa una ricerca su dieci. Lo stesso studio segnala che il 67,8% dei domini che avevano perso posizioni con il Core Update di marzo non si è mai ripreso, mentre Reddit ha guadagnato terreno praticamente in ogni categoria, dagli animali domestici all’istruzione, dal commercio online al turismo. Nel frattempo YouTube ha perso quota tra i primi tre risultati, scendendo dal 2,5% al 2,14%.

Il nodo della questione non è tanto che Reddit stia vincendo, ma perché. Google sembra premiare sempre più i contenuti scritti da persone reali, pieni di opinioni contrastanti e di quel disordine tipicamente umano che nessun piano editoriale riesce a replicare a tavolino. Insomma, la presenza organica su forum e community torna a contare, e continuare a ignorarla nella propria strategia di visibilità potrebbe costare caro.

Google sposta la scadenza, ma non risolve il problema

Google aveva avvisato gli inserzionisti che tutte le campagne Dynamic Search Ad esistenti dovevano migrare verso AI Max entro settembre 2026. La scadenza è stata spostata a febbraio 2027. Chi vuole muoversi prima può già farlo con gli strumenti di transizione manuale disponibili, mentre Google sta migliorando anche il reporting legato all’espansione degli URL finali.

La tentazione, leggendo una notizia del genere, è archiviarla come qualcosa da rimandare. Sarebbe un errore. Le migrazioni forzate raramente vanno bene quando le decide la piattaforma al posto vostro, con logiche automatiche che non conoscono le vostre priorità di business. Conviene usare i prossimi mesi per testare AI Max con budget limitati, capire come si comporta con le vostre parole chiave reali e arrivare alla scadenza con dati propri, non con una migrazione imposta dall’alto e mai davvero controllata da chi gestisce il conto pubblicitario ogni giorno.

Zeta e Palantir si mettono insieme

Zeta Global e Palantir Technologies hanno annunciato una partnership per unire intelligence sui clienti e infrastruttura operativa su base condivisa. Zeta rivedrà l’architettura del proprio Data Cloud su Palantir Foundry, la piattaforma di integrazione dati dell’azienda. In questo modo, il motore Athena di Zeta potrà accedere ad una gamma più ampia di dati aziendali, consentendo ai clienti di prendere decisioni di marketing e automazione in tempo reale. Le due aziende dichiarano che l’integrazione aiuterà le imprese a collegare dati operativi con l’esecuzione marketing, creando una base per applicazioni di Intelligenza Artificiale agentica.

Non è la notizia più clamorosa della settimana, ma è quella con più conseguenze pratiche. Le aziende che oggi gestiscono dati sparsi tra dieci sistemi diversi stanno finalmente costruendo un livello unico su cui far ragionare gli agenti. Se il vostro CRM, il vostro CDP e il vostro sistema di gestione ordini ancora oggi si ignorano a vicenda, questa è la direzione in cui il mercato si sta muovendo.

Chi controlla cosa vede ChatGPT

Nudge ha raccolto 1,1 milioni di dollari in fase pre-seed e ha lanciato la sua Agentic Commerce Platform, pensata per tracciare e gestire le raccomandazioni di prodotto dentro le applicazioni di chat basate su Intelligenza Artificiale. La piattaforma misura la visibilità dei prodotti a livello di singolo codice articolo dentro motori come ChatGPT e Gemini.

Fermiamoci un attimo su questo dettaglio, perché è il tipo di notizia che oggi sembra marginale, ma che diventerà centrale tra un anno. Se è vero che sempre più persone chiedono direttamente a un chatbot cosa comprare, allora il posizionamento dentro le risposte di questi tool diventa un nuovo terreno di caccia per le imprese, con regole diverse dalla SEO tradizionale e ancora poco documentate. Le aziende che iniziano oggi a monitorare come i propri prodotti vengono citati, o ignorati, dentro questi assistenti vanteranno, a breve, un vantaggio competitivo sui loro competitor.

Quando l’AI ti attacca, un’altra AI ti difende

Gartner ha riconosciuto Blackbird.AI come Market Shaper nel settore emergente della Narrative Intelligence, la disciplina dedicata a rilevare e contrastare gli “attacchi narrativi” generati dall’Intelligenza Artificiale. Queste minacce sono oggi in grado di causare gravi danni finanziari, reputazionali, operativi e persino fisici a executive e organizzazioni. L’azienda si posiziona sul mercato offrendo sistemi intelligenti e indipendenti capaci non solo di rilevare le minacce narrative, ma anche di reagire in totale autonomia (Agentic Detection and Response). L’obiettivo è superare la semplice individuazione dell’attacco per muoversi verso la previsione e la risposta automatizzata, un’evoluzione necessaria man mano che questi attacchi diventano sempre più autonomi e sofisticati.

Cos’è un attacco narrativo?
Un attacco narrativo è una campagna coordinata di disinformazione che usa storie (vere, false o manipolate) e l’Intelligenza Artificiale per alterare la percezione pubblica, distruggere la reputazione di un’azienda o influenzare la geopolitica.

In una sorta di contrappasso tecnologico, gli stessi strumenti utilizzati per generare recensioni false di massa e campagne di disinformazione coordinate vengono ora impiegati per riconoscerle e bloccarle prima che colpiscano i vertici aziendali. Il CEO di Blackbird.AI ha sottolineato come le offensive basate sull’AI possano influenzare i mercati e raggiungere i consigli di amministrazione in pochissimi minuti.

Soluzioni

Posizionati o sparisci

Move Forward — Sat, 27 Jun 2026 05:45:59 GMT

Ciao a tutti! 🙌

C’è una domanda che ogni reparto marketing di un’azienda B2B dovrebbe farsi almeno una volta l’anno, preferibilmente con una certa onestà: “se domani sparisse il logo da tutti i materiali, i clienti riuscirebbero comunque a riconoscerci? Saprebbero cosa facciamo, per chi lo facciamo, e perché dovrebbero sceglierci?”

Se la risposta è incerta, il problema non è il logo. È il posizionamento.

Il posizionamento B2B è il processo con cui un’azienda decide come vuole essere percepita in un mercato specifico, costruendo messaggi attorno ad una proposta di valore concreta e ad una differenziazione reale rispetto ai concorrenti. La sfida ricorrente è quella di colmare il divario tra quello che un prodotto sa fare e il modo in cui viene raccontato alle persone che dovrebbero comprarlo. Un divario che dall’interno è quasi impossibile da vedere, perché si è troppo vicini al prodotto stesso.

Il tema si è fatto ancora più scivoloso negli ultimi anni, da quando l’Intelligenza Artificiale ha trasformato buona parte dei pitch B2B in una gara a chi riesce ad infilare più volte la parola “agenti autonomi“ in una singola slide. Eppure, proprio in questo contesto di omologazione crescente, alcune aziende hanno fatto scelte di posizionamento precise e riconoscibili. Altre si sono aggrovigliate nelle proprie ambizioni.

Buona lettura.

Andrea Camerino

Costruire sopra, non al posto

Salesforce è uno dei casi più interessanti degli ultimi anni. L’azienda, fondata nel 1999 come pioniera del CRM in cloud, ha lanciato Agentforce a fine 2024, dichiarando apertamente uno spostamento dal modello SaaS tradizionale verso quello che definisce “enterprise automation con agenti AI autonomi“. Non è stato solo un aggiornamento di prodotto, ma un cambio di categoria dichiarato, con un nuovo nome, una nuova architettura di brand ed una nuova narrativa commerciale.

La mossa era rischiosa per una ragione precisa. Quando il tuo nome è diventato sinonimo di una categoria, come è successo a Salesforce con il CRM, spostarti da quella categoria richiede un’operazione quasi chirurgica che può andare benissimo oppure malissimo. Nel caso di Salesforce, il risultato è stato positivo almeno sul piano del riconoscimento: report di analisti come Forrester l’hanno confermata leader nel segmento Revenue Marketing Platforms for B2B, riconoscendo la coerenza tra la strategia dichiarata e le capacità effettive del prodotto.

Il punto chiave è che Salesforce non ha abbandonato il suo posizionamento storico, ma lo ha esteso verso l’alto. Ha costruito la narrativa Agentforce sopra vent’anni di credibilità accumulata nel CRM, non al posto di quella credibilità. Ed è esattamente l’errore inverso che molti brand B2B commettono, e il caso DocuSign lo illustra con una precisione quasi didattica.

Quando si vuole smettere di essere sé stessi

DocuSign aveva costruito qualcosa di rarissimo nel settore dei software B2B: era diventata un verbo. “Mandami il DocuSign“ è una frase che si sentiva spesso nelle riunioni di mezzo mondo anglosassone. Quella penetrazione linguistica è il sogno di qualsiasi brand, ma per DocuSign era anche diventata una gabbia: se sei sinonimo di firma elettronica, rischi di essere percepita come una utility, uno strumento commodity senza margini di espansione verso prodotti e servizi più complessi e redditizi.

Da questa lettura nasce il tentativo di reinventarsi. Nel 2024, con il lancio di quello che l’azienda ha chiamato Intelligent Agreement Management, DocuSign ha cercato di ridefinire la propria categoria di riferimento, spostando il centro di gravità dalla firma al governo dell’intero ciclo di vita dei contratti. Visivamente è arrivato un rebrand completo: nuovo logo, nuova palette di colori, perfino un brand sonoro. Sul piano narrativo è arrivata una nuova promessa, “Bringing Agreements to Life“, e la definizione di un “nemico“ da combattere, l’”Agreement Trap“, ovvero il valore economico che le aziende perdono tenendo i dati dei contratti intrappolati in documenti statici e disconnessi dai sistemi aziendali.

La logica aveva senso, ma solo sulla carta. Il problema è che non era la prima volta che DocuSign ci provava: già nel 2020 aveva tentato un rebranding verso “Agreement Cloud“ con risultati piuttosto deludenti. Con IAM, la storia si è ripetuta in maniera abbastanza simile: confusione tra i clienti esistenti, scetticismo tra gli analisti, ed un contraccolpo abbastanza significativo sui canali professionali da rendere necessario un parziale passo indietro.

Il punto non è che DocuSign abbia sbagliato ad ambire a qualcosa di più. Il problema era l’assenza di un ponte narrativo tra quello che era stata fino a quel momento e quello che voleva diventare. Un ponte si costruisce nel tempo, attraverso prodotti che dimostrano la nuova direzione prima ancora che il marketing la annunci. Se quel ponte non esiste, i clienti non lo attraversano con te: si limitano a guardarlo dall’altra sponda.

La coerenza come vantaggio competitivo

Adobe racconta una storia diversa. Conosciuta globalmente come lo standard per il design creativo, negli anni ha esteso il proprio perimetro verso il marketing automation, la gestione dei digital asset e l’e-commerce, raggiungendo oltre 21 miliardi di dollari di ricavi nel 2024. Un’espansione enorme, eppure nessuno si è mai svegliato una mattina chiedendosi “ma cosa fa esattamente Adobe adesso?“.

Il motivo è che Adobe non ha mai cercato di cambiare identità: ha approfondito quella che aveva già. Ogni nuovo prodotto aveva senso all’interno della stessa storia di fondo, quella degli strumenti che i professionisti del digitale usano per creare, gestire e distribuire contenuti. L’azienda ha scelto un’identità precisa e ha costruito ogni nuova mossa in modo che si inserisse coerentemente in quella cornice.

Questo è uno degli aspetti più sottovalutati nel posizionamento B2B: la coerenza nel tempo. Non quella stilistica, intesa come avere lo stesso tono su tutti i touchpoint (che è necessaria ma non sufficiente), ma la coerenza strategica che permette ad un potenziale cliente di capire immediatamente dove si inserisce un nuovo prodotto nel contesto di quello che già conosce di quell’azienda.

Quando decidono in troppi

C’è un fenomeno che chiunque abbia lavorato nel marketing B2B riconosce immediatamente: il posizionamento deciso da un comitato. Dieci stakeholder interni con dieci priorità diverse, un’agenzia esterna che deve accontentarli tutti (poveri noi!), e il risultato è uno slogan che non disturba nessuno dentro l’azienda e non dice nulla di utile a nessuno fuori.

L’output classico di questo processo è quella tipologia di headline che si legge nei siti enterprise: “Aiutiamo le aziende a crescere attraverso soluzioni innovative e scalabili che connettono persone, processi e tecnologia per creare valore sostenibile.” Non c’è nulla di sbagliato in questa frase. Non c’è nemmeno nulla di riconoscibile. Potrebbe essere la homepage di tremila aziende diverse, e probabilmente lo è.

Le aziende più grandi soffrono spesso di questo problema perché cercano di servire troppi segmenti contemporaneamente. Una realtà più piccola che prende una posizione chiara in una nicchia non servita può dominare quel segmento pur avendo una frazione delle risorse del concorrente. La nitidezza del posizionamento è uno dei pochi vantaggi competitivi che non dipende dalla dimensione del budget.

La scelta di sembrare umani

Un altro caso che vale la pena guardare da vicino è quello di Notion. L’azienda ha scelto di usare intenzionalmente un registro tipico del marketing B2C pur operando in un contesto B2B, partendo da un’osservazione semplice: i buyer aziendali formano le proprie aspettative a partire dalle esperienze con i brand consumer. Chi valuta un software per il proprio team ha già in testa come dovrebbe funzionare un prodotto ben fatto, perché usa ogni giorno prodotti consumer curati. Ignorare questo fatto è una scelta di campo, non una neutralità.

Il risultato è stato un posizionamento insolito nel settore software B2B: una voce editoriale riconoscibile, una comunità di utenti fedeli costruita prima ancora di spingere sull’adozione enterprise, e un modello di crescita che passava da un singolo utente entusiasta a tutto il team, senza bisogno di un ciclo di vendita lungo e costoso. Notion ha raggiunto 500 milioni di dollari di ARR nel 2025, e lo ha fatto senza mai cercare di sembrare “seria“ nel senso tradizionale del B2B enterprise.

Quando il posizionamento è una bugia

Poi c’è il caso che, più di qualsiasi altro negli ultimi anni, mostra cosa succede quando il posizionamento di un’azienda B2B smette di descrivere la realtà e diventa una storia costruita per piacere agli investitori invece di essere credibile per i clienti. WeWork non è fallita perché il suo prodotto non funzionava. Gli spazi funzionavano, i clienti li usavano, e tra i suoi account enterprise figuravano nomi come Amazon, Microsoft e Salesforce. È fallita perché il suo posizionamento era costruito su una premessa falsa, e quando quella premessa è crollata, non era rimasto nulla sotto.

L’errore più grande, quello che ha determinato tutto il resto, è stato decidere di presentarsi al mercato come una tech company. Non una società immobiliare, non un operatore di spazi di lavoro condiviso, ma una piattaforma tecnologica capace di “elevare la coscienza del mondo“, secondo le parole del suo fondatore Adam Neumann. Il modello di business reale era diverso: WeWork firmava contratti di locazione a lungo termine (tipicamente da dieci a quindici anni), ristrutturava gli spazi e li subaffittava a prezzi più alti su contratti brevi, da un mese a tre anni. Un’operazione di arbitraggio immobiliare, ben eseguita in certi mercati, ma strutturalmente esposta a qualsiasi rallentamento economico.

Il posizionamento da tech company serviva a giustificare multipli di valutazione impossibili per un operatore immobiliare, e per qualche anno ha funzionato. SoftBank ha investito miliardi. La valutazione ha raggiunto 47 miliardi di dollari nel 2019. Poi è arrivato il tentativo di quotazione in borsa, con un prospetto informativo che ha obbligato WeWork a rendere pubblici i propri numeri, e il mercato ha letto quello che c’era scritto: perdite di 1,9 miliardi di dollari nel 2018, un modello di business che bruciava liquidità senza un percorso credibile verso la profittabilità, e metriche inventate come il “community-adjusted EBITDA“, un indicatore che escludeva dalla misura del risultato operativo praticamente tutti i costi reali dell’azienda. In sei settimane la valutazione è crollata, l’IPO è stata ritirata, e nel 2023 WeWork ha dichiarato bancarotta.

La lezione per chi lavora nel marketing B2B è scomoda, ma oggettiva: il posizionamento non è la storia che racconti agli investitori durante un roadshow, ma quella che regge quando un potenziale cliente fa due domande in una call commerciale, quando un analista legge il tuo bilancio, quando un giornalista chiede come funziona davvero il modello. WeWork ha confuso il brand building con la costruzione di una narrativa difendibile, e ha pagato quella confusione in modo molto pubblico e molto costoso. Il mercato degli spazi di lavoro flessibili esisteva eccome: il problema è che nessuno storytelling regge a lungo quando la storia che racconta non corrisponde a quello che l’azienda fa davvero ogni giorno.

Cosa fare, concretamente

Road The Future non è mai stata una newsletter di marketing in senso stretto, e questo paragrafo conclusivo nasce da una semplice operazione: mettere nero su bianco alcune delle cose che facciamo ogni giorno in agenzia. Perché, come abbiamo detto più volte anche su queste pagine, non esiste una strategia unica per raggiungere i propri obiettivi. Ne abbiamo una anche noi, ovviamente, ma non è questo il punto. Quelli che seguono sono spunti generali per provare ad affrontare l’argomento con un po’ di onestà intellettuale. Potete anche saltare direttamente a domani: non me la prenderò.

Osservare questi casi da fuori è stato istruttivo, ma la domanda che conta rimane sempre la stessa: da dove si comincia?

Il primo passo, quasi sempre trascurato, è scegliere per chi si vuole essere rilevanti prima ancora di decidere cosa si vuole dire. Un posizionamento che cerca di parlare a tutti non parla davvero a nessuno. Definire con precisione il segmento di mercato, il tipo di azienda, la figura professionale che deve sentirsi chiamata in causa dalla comunicazione è il lavoro che precede qualsiasi scelta di linguaggio o canale.

Il secondo è rispondere a quattro domande con la massima concretezza possibile: chi è il cliente ideale, qual è il problema specifico che risolvi per lui, in cosa sei diverso dagli altri che promettono di risolvere lo stesso problema, e qual è la prova concreta che quello che dici è vero. Se una di queste risposte è vaga o generica, il posizionamento sarà vago e generico. Non esiste workaround creativo che tenga.

Il terzo elemento, spesso sottovalutato, è testare il posizionamento fuori dall’azienda prima di dichiararlo al mercato. Mostrare il messaggio a clienti esistenti, a prospect che hanno scelto un concorrente, a chi conosce il settore ma non l’azienda. Se la reazione è “capisco subito cosa fate e per chi“, si può procedere. Se la reazione è “interessante, ma cosa fate esattamente?“, c’è ancora lavoro da fare.

C’è poi la questione della coerenza nel tempo, che i casi Adobe e DocuSign illustrano da angolazioni opposte. Cambiare posizionamento ha un costo che le aziende tendono a sottostimare, non in termini di budget, ma di confusione che si genera tra clienti, partner e team commerciale. Ogni volta che si cambia il messaggio principale si riparte da zero in termini di memoria del mercato. Questo non significa che non si debba mai cambiare, ma che ogni cambiamento dovrebbe avere un motivo preciso e un piano per portare con sé le persone che già ti conoscono.

Infine, vale la pena ricordare che il posizionamento non vive solo nel sito o nel pitch deck. Vive in ogni conversazione commerciale, in ogni e-mail di onboarding, in ogni post sui Social Media, in ogni risposta del customer service. Se quello che dice il marketing non corrisponde all’esperienza che fa il cliente, il posizionamento è solo uno strato di vernice sopra un problema più profondo. Le aziende che lo fanno bene sono quelle che riescono ad allineare il messaggio esterno con quello che accade davvero dentro.

Il posizionamento è, in fondo, una promessa. Non quella che fai durante il lancio, ma quella che riesci a mantenere ogni volta che un cliente usa il prodotto o parla con qualcuno del tuo team. Le aziende che ci riescono sono quelle che hanno capito una cosa semplice: cambiare posizionamento non significa cancellare quello precedente. Significa costruirci sopra, con la stessa cura con cui si costruisce qualsiasi altra cosa destinata a durare.

Soluzioni

Business Pills: l'antipasto gourmet di Road To The Future

Move Forward — Mon, 22 Jun 2026 05:47:55 GMT

Oggi si apre Cannes Lions, e per cinque giorni il settore ci racconterà che la creatività umana è insostituibile. Bel discorso. Peccato che, nei giorni precedenti, le stesse aziende che a Cannes celebreranno l’artigianato pubblicitario abbiano passato il tempo a costruire macchine che dell’artigiano fanno a meno. La settimana che si è appena conclusa è stata un susseguirsi di annunci con lo stesso copione: prendete un pezzo del percorso che porta una persona da “non ti conosco” a “ho comprato”, e affidatelo ad un agente che decide da solo. Vediamo chi ha mosso cosa, e perché conviene guardare oltre lo slogan.

Buona lettura!

Meta vuole che compriate senza mai uscire dal video

In vista di Cannes, Meta ha portato i Live Video Ads su Instagram e li ha estesi a tutto il mondo su Facebook, aggiungendo un checkout con carte virtuali (numeri usa e getta generati su Mastercard o Visa, così non consegnate i dati della carta ad ogni venditore) e un programma di affiliazione allargato a mercati come India e Brasile. Il dettaglio più interessante è un altro: nelle campagne Sales, l’inserzionista fornisce i dati di prodotto e i materiali creativi, e poi il sistema di Meta assembla l’annuncio su misura per ogni singolo spettatore. Tradotto: non scegliete più il formato, lo decide la piattaforma. La promessa è ridurre l’attrito tra lo scorrere il feed e il pagamento. Il prezzo, come sempre, è un altro pezzo di controllo che passa dall’altra parte.

Databricks è entrata nel marketing dalla porta dei dati

Al suo Data + AI Summit, Databricks ha presentato CustomerLake, un Customer Data Platform “agentico” costruito dentro il proprio lakehouse: niente copia separata dei dati dei clienti, tutto governato nello stesso posto dove già vivono modelli e agenti. L’idea che ha fatto alzare più sopracciglia è quella delle “infinity campaigns”, cioè la fine della campagna come evento con un inizio ed una fine. Al suo posto, cicli continui in cui gli agenti leggono il comportamento del cliente, decidono l’azione successiva e la eseguono, un miliardo di volte al giorno secondo i numeri dell’azienda. Scott Brinker, che di stack di marketing se ne intende, l’ha riassunta così: “per anni le piattaforme applicative hanno provato a diventare infrastruttura, adesso è un’infrastruttura che si allarga fino a diventare piattaforma di marketing”. Da tenere d’occhio se gestite dati di prima parte e siete stanchi di spostarli da un silo all’altro.

Adobe ha capito che il nuovo posizionamento è dentro la risposta del chatbot

Adobe ha aggiunto a CX Enterprise uno strumento chiamato Brand Visibility, nato dall’acquisizione di Semrush, che fa quello che fino a ieri chiamavamo SEO ma per i motori generativi: capire come e quando un brand viene citato nelle risposte di un’AI, e suggerire (o applicare, tramite agenti) le correzioni per esserci di più. I dati che Adobe ha diffuso spiegano la fretta: il traffico dall’AI verso i siti retail statunitensi è cresciuto di oltre il 1.300% tra ottobre 2024 e maggio 2026, e nel turismo di oltre il 2.200%. La parte scomoda è che vi ottimizzate per essere citati da un sistema che potrebbe non mandarvi mai un click. Comparire nella risposta diventa il fine, mentre la visita al vostro sito passa in secondo piano.

OpenAI ha lanciato la sua rete di consulenti, e qualche giorno dopo ha ricevuto un mandato di comparizione

Il problema dell’AI in azienda non è quasi mai il modello, è farlo funzionare dentro sistemi vecchi, dati sparsi e persone che devono cambiare abitudini. OpenAI lo ha riconosciuto con l’OpenAI Partner Network: 150 milioni di dollari per costruire un ecosistema di system integrator e consulenti, con l’obiettivo dichiarato di certificarne 300.000 entro fine anno. È la stessa scommessa che Anthropic ha fatto a marzo con la sua rete partner. E qui la cronaca si fa divertente: pochi giorni prima, a ridosso del deposito riservato per la quotazione in borsa, una coalizione di 42 procuratori generali ha notificato ad OpenAI un’ampia richiesta di documenti su pubblicità, gestione dei dati, trattamento di minori e anziani, e sul modo in cui il chatbot tende a dire alle persone quello che vogliono sentirsi dire. Costruire la cattedrale e ricevere la citazione nello stesso mese è quasi perverso!

La compravendita di spazi pubblicitari è diventata una conversazione tra robot

In questi giorni PubMatic ha aperto un Creator Marketplace che mette l’inventory CTV dei creator a disposizione della domanda “agentica”, e non è un caso isolato: l’intero programmatic sta passando a un modello in cui l’agente che compra dialoga direttamente con l’agente che vende, senza che nessun umano tocchi il foglio. Secondo una ricerca IAB, due acquirenti di video digitale su tre stanno già usando o pianificando campagne agentiche per il 2026. Il mestiere del media buyer non sparisce, ma si sposta: da chi clicca a chi imposta le regole e poi controlla che gli agenti non facciano sciocchezze con il budget.

Mettete insieme i cinque pezzi e il quadro diventa leggibile: scoperta, dati, visibilità, acquisto di spazi e perfino i consulenti che cuciono tutto insieme stanno migrando verso un software che decide tutto da solo. La domanda utile per la vostra azienda, la prossima settimana, è una sola, e non è affatto piacevole: in quale punto di questa catena volete ancora una persona con la mano sull’interruttore? Perché mentre a Cannes si celebrerà la creatività umana, ai banchetti lì fuori si venderanno agenti. E i due discorsi, per una volta, parlano della stessa cosa.

Soluzioni

Business Pills: l'antipasto gourmet di Road To The Future

Move Forward — Mon, 15 Jun 2026 05:40:03 GMT

C’è chi si compra intere piattaforme di contenuti, chi si rifà il look puntando tutto sugli agenti AI, e poi c’è Apple, che finalmente ci ha dato una Siri che funziona davvero... anche se ha dovuto chiedere una mano a Google per riuscirci. Facciamo il punto della situazione per capire dove sta andando il mercato.

Buona lettura!

Siri è cresciuta. Ci ha messo solo due anni

L’WWDC 2026 all’Apple Park si è aperto con lo slogan “All systems glow”. E per una volta, il marketing non stava esagerando: quasi ogni singolo annuncio ruotava attorno ad Apple Intelligence.

La vera notizia è che la nuova Siri è stata praticamente rifatta da zero sfruttando Gemini di Google. Ora è molto più chiacchierona, gestisce compiti complessi su più passaggi e salta da un’app all’altra senza perdersi.

Ah, nota di colore: questo è stato l’ultimo WWDC di Tim Cook, che il 1° settembre 2026 lascerà il posto di CEO a John Ternus.

Salesforce compra il pezzo mancante

Nel mondo enterprise si spende parecchio, e due acquisizioni recenti ci dicono esattamente la stessa cosa. La prima: Salesforce ha comprato Contentful, la famosissima piattaforma di content management headless utilizzata da più di 4.800 brand.

Il senso di questa mossa? Molto semplice. Agentforce (la loro AI) aveva un limite strutturale: sapeva tutto sui dati dei clienti, ma non aveva un posto nativo in cui gestire i contenuti da mostrargli. Con Contentful il problema è risolto. Ora gli agenti AI possono pescare, comporre e distribuire contenuti al volo, senza che un umano debba fare passaggi manuali di pubblicazione.

Per chi usa già Salesforce, la personalizzazione di massa smette di essere un incubo di workflow e diventa qualcosa che l’AI gestisce da sola, canale per canale.

Asana vuole essere il sistema operativo degli agenti AI

La seconda acquisizione della settimana è quella di Asana, che si è portata a casa StackAI per 75 milioni di dollari. Durante il Work Innovation Summit, Asana ha presentato l’Agentic Work Management, proponendosi come il vero e proprio sistema operativo per i team del futuro (quelli composti sia da persone che da agenti AI).

Fino a ieri Asana era ottima per pianificare e tracciare i compiti, ma i suoi agenti AI non potevano fare molto nel mondo reale. StackAI serve proprio a questo: collega l’AI a piattaforme esterne come Salesforce, Oracle e DocuSign senza bisogno di scomodare il team dei programmatori.

Il trend qui è evidente: Salesforce, ServiceNow, Microsoft, ed ora Asana, stanno litigando per la stessa identica etichetta di ”sistema operativo per agenti AI”. Quando quattro pesi massimi si contendono la stessa sedia, significa che quella sedia esiste davvero.

L’annuncio che risponde al posto tuo

Spostiamoci in casa Google. Al Google Marketing Live è spuntato un nuovo formato pubblicitario che merita un’occhiata da vicino, al di là del solito rumore di fondo sull’Intelligenza Artificiale.

Si chiama Business Agent for Leads ed è ora in beta negli Stati Uniti. Immagina di dover cercare un master o un’università su Google: clicchi sull’annuncio e, invece di finire sulla solita pagina statica con un modulo noioso da compilare, ti ritrovi in chat con un agente AI addestrato su tutto il sito web dell’azienda.

Non è solo un restyling grafico, cambia proprio il funnel: invece di raccogliere un contatto per poi qualificarlo in un secondo momento, l’annuncio stesso diventa il primo punto di contatto intelligente. Se vendi software B2B, corsi o servizi complessi, tieni d’occhio questa beta.

Stai misurando il frutto, non l’albero

Chiudiamo con un tema scottante per chi gestisce i budget di marketing. Nel 2026, i classici modelli di attribuzione fanno acqua da tutte le parti: si perde per strada oltre il 70% del percorso d’acquisto B2B, lasciando circa il 38% dei lead totalmente “orfani” di tracciamento.

Perché succede? Semplice: i potenziali clienti si informano su canali privati (Slack, WhatsApp, Reddit) o chiedono direttamente a ChatGPT, Gemini o Claude per farsi un’idea prima ancora di mettere piede sul tuo sito. Il tuo analytics vede arrivare l’utente e lo registra come “traffico diretto”. In realtà, aveva già deciso di comprare.

Il vecchio modello last-click premia chi raccoglie il frutto, non chi ha annaffiato l’albero. Se guardi solo l’ultimo click, finirai per tagliare i fondi ai canali che creano davvero la domanda.

Come sistemare le cose senza comprare nuovi tool?

Inserisci un campo di attribuzione auto-dichiarata nei form (”Come ci hai scoperto?”).
Crea segmenti specifici nel CRM per i referral che arrivano dalle AI.
Inizia a trattare la Brand Awareness come una metrica che pesa davvero sulle decisioni di budget.

Piccoli aggiustamenti che cambiano completamente i risultati. Alla prossima!

Soluzioni

Business Pills: l'antipasto gourmet di Road To The Future

Move Forward — Mon, 08 Jun 2026 05:34:29 GMT

Ciao! Nel numero di oggi facciamo il punto su 5 novità che stanno silenziosamente modificando il panorama del business e della tecnologia, tra nuovi equilibri pubblicitari, evoluzioni dell’AI e piattaforme professionali. Zero hype, solo dati e fatti concreti per capire dove sta andando il mercato.

Buona lettura!

LinkedIn entra nell’economia dei creator con eventi a pagamento.

LinkedIn si sta muovendo con una determinazione che, francamente, non ci si aspettava dalla piattaforma dove tutti aggiornano il CV dopo essere stati licenziati. Secondo alcuni documenti interni visionati da Business Insider, il piano è semplice: eventi a pagamento con creator selezionati entro la fine dell’anno, fino a 1.000 creator coinvolti entro inizio 2027, con un obiettivo di lungo periodo di 4.000 eventi l’anno.

Non è un esperimento buttato lì. Il business degli eventi premium ha già generato 18,9 milioni di dollari tra la seconda metà del 2025 e la prima metà del 2026. La piattaforma stima che il mercato degli eventi virtuali a pagamento possa raggiungere i 25 miliardi di valutazione entro il 2030. Quali sono i competitor identificati internamente? Patreon, YouTube e Spotify. Non proprio gli ultimi arrivati.

Per chi lavora in ambito B2B, il punto non è tanto il meccanismo degli abbonamenti in sé, ma piuttosto il fatto che LinkedIn sta trasformando l’expertise professionale in un prodotto distribuibile, acquistabile e misurabile. Chi ha già investito nella propria presenza sulla piattaforma si trova in una posizione più comoda per cavalcare questa transizione. Prima che diventi l’ennesima cosa ovvia di cui tutti parlano con sei mesi di ritardo.

Google perde il trono. Per la prima volta in vent’anni.

Secondo le previsioni di eMarketer, Meta raggiungerà 243 miliardi di dollari di ricavi pubblicitari netti nel 2026, superando Google, che si fermerà invece a 239 miliardi. Prima volta in assoluto. Google detiene quella posizione da circa vent’anni, quindi non è esattamente una notizia trascurabile.

Il motore della crescita di Meta non è uno soltanto: Advantage+, i contenuti creativi generati dall’AI e lo stack di automazione generale stanno migliorando le performance su Facebook e Instagram. I numeri sono concreti: le campagne Advantage+ generano circa 60 miliardi di dollari di ricavi annualizzati per Meta, con un ritorno medio di 4,52 dollari per ogni dollaro speso. In sostanza, il 22% in più rispetto alle campagne configurate a mano!

Zuckerberg ha dichiarato che Meta punta ad automatizzare completamente la creazione degli annunci entro fine 2026. Il processo sarà ridotto al minimo: basterà una URL e un budget. Per le piccole e medie imprese, questo potrebbe davvero abbassare la barriera tecnica di ingresso. Sempre che ci si fidi di lasciare fare tutto ad un algoritmo (ma ormai quella soglia l’abbiamo superata da un pezzo).

MCP: lo standard che nessuno conosce e che tutti stanno già utilizzando.

Quasi nessun professionista del marketing sa cosa sia il Model Context Protocol. Eppure, a marzo di quest’anno aveva già raggiunto 97 milioni di download mensili. OpenAI, Google, Microsoft e Salesforce già lo supportano nativamente. Normale che sia passato inosservato!

Il concetto di base è disarmante nella sua semplicità: oggi chi lavora con strumenti AI fa da ponte tra il modello e i propri dati. In pratica, copia report, esporta CSV, incolla numeri da una piattaforma all’altra come se fossimo nel 2012. MCP elimina questi passaggi, connettendo direttamente assistenti come Claude, ChatGPT o Gemini agli strumenti già in uso: da Google Ads a HubSpot, da Meta a Google Analytics, in lettura e in scrittura, senza intermediari.

I primi di giugno sono arrivati cinque annunci separati - ZoomInfo, Hyland, OtterlyAI e altri - che raccontano tutti la stessa storia: i propri dati proprietari ora sono aperti agli agenti AI tramite MCP. Non è una coincidenza di calendario. È la conferma che l’ecosistema si sta compattando intorno ad uno standard comune. Chi lo adotta oggi lavora già con l’infrastruttura che tra dodici mesi tutti staranno cercando di installare, probabilmente in fretta e male.

Il 95% dei progetti AI in azienda non scala. Sorpresa.

Mentre molte aziende usano ancora l’Intelligenza Artificiale come supporto puntuale, il mercato sta spostando l’attenzione verso qualcosa di più strutturato. Gartner prevede che il 40% delle applicazioni enterprise integrerà agenti AI specifici per singole attività entro la fine dell’anno, rispetto a meno del 5% nel 2025.

La differenza tra un’implementazione che funziona ed una che si inceppa non è la sofisticazione del modello. Una ricerca MIT ha rilevato che il 95% dei progetti AI in azienda non riesce a scalare. In altre parole, solo il 5% genera un impatto misurabile sui profitti. Il vincolo principale non è cosa sa fare il modello, ma quanto è compatibile con flussi di lavoro frammentati, sistemi legacy e dati in silos. Ovvero: l’infrastruttura di ogni azienda media.

Il consiglio che emerge da più parti è pragmatico, quasi noioso: partire da flussi di lavoro delimitati, con input chiari, regole stabilite e output misurabili (supporto clienti, riconciliazione finanziaria, ricerca interna). Mantenendo la supervisione umana per i casi ambigui o regolamentati. Non è la risposta che ci piacerebbe sentire, ma è quella giusta.

La Physical AI cresce più in fretta di quanto sembri.

C’è un trend che sedimentava in silenzio, ma ora è abbastanza visibile da non poter più essere ignorato. Secondo i dati di PitchBook, gli investimenti globali nella robotica e nella cosiddetta Physical AI hanno raggiunto 26 miliardi di dollari nel 2025, contro i 4,2 miliardi del 2019. A maggio di quest’anno, il settore aveva già superato quota 23 miliardi (e l’anno non era ancora finito).

Il segnale più evidente arriva da Meta: l’azienda ha spostato risorse significative dal Metaverso - ricordate il Metaverso? - alla Physical AI, con un piano di spesa 2026 tra 125 e 145 miliardi di dollari. L’obiettivo dichiarato non è costruire un singolo robot, ma creare un sistema operativo per l’intera industria della robotica, replicando il modello di Android nel mercato degli smartphone.

Per le aziende manifatturiere, della logistica e del retail, tutto questo accelera la disponibilità di soluzioni operative concrete, riducendo i tempi e i costi di adozione nei prossimi due o tre anni. Il che significa che probabilmente conviene iniziare a capire di cosa si tratta adesso, e non quando tutti gli altri lo staranno già facendo.

Soluzioni

Business Pills: l'antipasto gourmet di Road To The Future

Move Forward — Mon, 01 Jun 2026 05:49:50 GMT

C’è stata una settimana, questa, in cui le notizie tech e marketing non si sono accumulate in ordine sparso ma hanno raccontato, tutte insieme, la stessa storia: l’Intelligenza Artificiale ha smesso di essere uno strumento di supporto e ha iniziato ad operare come strato di esecuzione autonomo. Per i publisher, per gli inserzionisti e per chi sviluppa software enterprise, le implicazioni concrete si stanno facendo sentire, una dopo l’altra.

Buona lettura!

Partiamo da Google, che qualche giorno fa ha esteso la funzione Preferred Sources ad AI Overviews e AI Mode. L’aggiornamento permette agli utenti di selezionare quali publisher e siti web preferiscono vedere nelle esperienze di ricerca basate su AI. In pratica: se un utente sceglie una testata come sorgente preferita, i link di quella testata compariranno con un badge “Preferred” visibile direttamente dentro le risposte generate dall’AI. Google afferma che gli utenti hanno già selezionato oltre 345.000 sorgenti uniche, e che le probabilità di click su una fonte preferita sono il doppio rispetto ai risultati standard.

La notizia suona bene, e in parte lo è. Ma va letta in un contesto preciso: i piccoli publisher hanno perso il 60% del traffico da ricerca negli ultimi due anni, stando ai dati Chartbeat pubblicati a marzo 2026, e le AI Overviews riducono in media del 34,5% i click sul primo risultato organico, secondo una ricerca Ahrefs su 300.000 ricerche. Preferred Sources, in questo quadro, è almeno un tentativo di Google di preservare un rapporto funzionante con i publisher che forniscono i dati su cui la sua AI si alimenta. Non una soluzione, ma un segnale che qualcosa si è rotto e che qualcuno ha deciso di aggiustarlo, almeno in parte.

Sulla stessa frequenza si muove l’IAB Tech Lab, che ha recentemente rilasciato nuove linee guida per la gestione di bot e crawler AI, aprendole a commento pubblico fino al 26 giugno. Il documento illustra gli approcci disponibili per i proprietari di contenuti, aiutandoli a prendere decisioni più informate sulla gestione del traffico non umano, in parallelo all’adozione del CoMP API V1. Il problema, in termini diretti: la rivoluzione AI ha colto molti publisher con la porta di casa spalancata, lasciando luci accese per bot e crawler che hanno saccheggiato proprietà intellettuale. Le nuove linee guida nascono anche perché bloccare i crawler in modo indiscriminato non è più una strategia difendibile: le ricerche pubblicate all’inizio dell’anno mostrano che i publisher di notizie che hanno bloccato i crawler AI hanno perso tra il 7% e il 23% del traffico settimanale nel giro di settimane, con cali registrati anche nel traffico umano, non solo in quello automatizzato.

Intanto sul fronte enterprise, Microsoft ha aggiunto un altro tassello alla propria offerta agentica. Windows 365 for Agents è una piattaforma cloud PC per carichi di lavoro agentici che permette alle organizzazioni di dirigere agenti AI con linguaggio naturale per interagire con applicazioni, browser, file e sistemi aziendali. La piattaforma è in public preview. Il punto interessante non è solo la capacità tecnica, ma l’approccio alla governance: Microsoft ha costruito il livello di controllo dentro la funzionalità stessa, invece di aggiungerlo in un secondo momento. Le organizzazioni possono definire allowlist che limitano i siti o le applicazioni desktop a cui un agente può accedere, mentre ogni azione viene registrata e resa accessibile attraverso la cronologia delle esecuzioni. È una risposta diretta ad uno dei problemi più citati nell’adozione enterprise dell’AI: la mancanza di visibilità su cosa fanno effettivamente gli agenti quando li si lascia operare in autonomia.

Perché la preoccupazione è reale. Lo ha dimostrato il Digiday Programmatic Marketing Summit, dove il tema dominante è stato esattamente quello: i marketer non si fidano ancora degli agenti AI nell’acquisto di spazi pubblicitari, e quella diffidenza non è infondata. Le allucinazioni bastano da sole a giustificare i guardrail: un CPM sbagliato può compromettere un’intera campagna pubblicitaria, e la responsabilità resta all’agenzia, non all’agente. Aziende come Bayer e Kelly Scott Madison stanno implementando tetti di spesa, requisiti di “anonimizzazione” dei dati e agenti AI interni che fungono da “gatekeeper” per garantire il rispetto degli standard di brand e delle regole di campagna. Il quadro che emerge è quello di un settore che usa l’AI nell’execution ma non è ancora pronto a toglierle le mani di dosso.

E poi c’è Reddit, che questa settimana ha spinto con decisione verso il performance marketing. Il 20 maggio la piattaforma ha annunciato l’arrivo delle Max Campaigns per la promozione di app: campagne guidate dall’AI che automatizzano targeting, selezione creativa, placement e allocazione del budget. I test iniziali mostrano una riduzione media del 15% nel costo per acquisizione e un aumento del 28% nel volume di risultati. Non è solo un aggiornamento di prodotto, ma un segnale di dove sta andando Reddit come piattaforma pubblicitaria: le nuove funzioni includono anche la Dual Attribution, che porta insieme reportistica di prima parte e di terze parti nell’Ads Manager, permettendo agli inserzionisti di vedere in un unico posto l’attribuzione Reddit, i dati MMP e il reporting SKAN. Per anni Reddit è stata percepita dagli inserzionisti come un canale complicato da gestire, con community capaci di rigettare qualsiasi messaggio che sapesse di marketing forzato. Ora si sta dotando degli strumenti per competere direttamente con Meta e Google sul piano della misurabilità, che è la lingua che i performance marketer parlano tutti i giorni.

Cinque notizie diverse, ma un filo che le tiene insieme: chi controlla l’infrastruttura, chi gestisce i dati e chi può dimostrare cosa ha prodotto ogni euro investito. Google cerca di tenere i publisher dentro l’ecosistema AI senza perdere la propria posizione dominante. L’IAB cerca di dare ai publisher gli strumenti legali e tecnici per non farsi svuotare i contenuti senza compenso. Microsoft costruisce agenti che agiscono ma lasciano tracce verificabili. I marketer programmatici adottano l’AI nell’esecuzione, ma trattengono il controllo finale. E Reddit si presenta finalmente come una piattaforma dove si può spendere e misurare. La direzione è chiara: l’AI opera, ma il controllo resta (per ora) in mano umana.

Soluzioni

Senza difese

Move Forward — Sat, 30 May 2026 05:55:13 GMT

Ciao a tutti! 🙌

Se dovessimo guardarci indietro per un istante, i dodici mesi appena trascorsi sembrano aver compresso un decennio di evoluzione tecnologica in un battito di ciglia. Se nel 2024 e per gran parte del 2025 abbiamo vissuto l’entusiasmo dell’Intelligenza Artificiale vista come il copilota perfetto, lo strumento che ci avrebbe finalmente liberati dalla noia delle query SQL o dal filtraggio infinito dei log di sistema, oggi la realtà è decisamente più complessa e, per certi versi, brutale. La Cybersecurity ha smesso di essere un gioco di guardie e ladri fatto di firme antivirus e firewall perimetrali. Ormai siamo entrati in una fase in cui l’AI non è più solo un supporto alla difesa, ma è diventata il campo di battaglia stesso, il proiettile e, purtroppo, spesso anche il movente.

Oggi non ci limitiamo più a proteggere un server o un database. Quello che cerchiamo di difendere sono, in realtà, le intenzioni, le identità degli agenti digitali e quei flussi logici invisibili che guidano macchine ormai capaci di agire in totale autonomia. Ci troviamo nel mezzo di una tempesta perfetta alimentata da grandi trasformazioni che stanno riscrivendo le regole del gioco digitale. Da una parte abbiamo la potenza quasi spaventosa di modelli come Mythos di Anthropic, dall’altra la proliferazione incontrollata di agenti autonomi come OpenClaw, il tutto inserito in un assetto difensivo che deve letteralmente correre più veloce della luce per non finire schiacciato da un’offensiva automatizzata.

Buona lettura.

Andrea Camerino

Il risveglio di Mythos

Prendiamo, ad esempio, quello che sta succedendo nei laboratori di Anthropic. Per anni, l’azienda si è costruita una reputazione d’acciaio basata sui concetti di sicurezza e allineamento, posizionandosi come l’alternativa etica e cauta nel panorama dei grandi modelli linguistici. Tuttavia, con il rilascio estremamente riservato di Mythos, il quadro è cambiato in modo radicale. Mythos non è un semplice aggiornamento incrementale di quello che conoscevamo l’anno scorso, ma il risultato di un progetto interno denominato Glasswing che ha l’obiettivo di creare un sistema addestrato specificamente per il ragionamento cyber-offensivo e difensivo a più fasi. Non è una macchina che scrive codice meglio di un umano, ma piuttosto un sistema capace di elaborare strategie d’attacco articolate, concatenando vulnerabilità che, prese singolarmente, sembrerebbero del tutto innocue.

I dati che sono trapelati dai test condotti dall’AI Security Institute sono a dir poco impressionanti e dovrebbero far riflettere chiunque si occupi di sicurezza infrastrutturale oggi. In una simulazione su vasta scala che ha coinvolto migliaia di repository software considerate sicure e regolarmente aggiornate, Mythos è stato in grado di provocare centinaia di crash critici e, cosa ancora più preoccupante, ha ottenuto il controllo totale del flusso di esecuzione su sistemi completamente “patchati”. Questa capacità di analisi non ha precedenti nella storia dell’informatica: segna il passaggio definitivo da una ricerca di bug basata su schemi noti ad una basata sulla comprensione profonda della logica del software.

La vera forza di Mythos risiede nella sua capacità di gestire flussi di lavoro “agentici” a lungo termine. Mentre un esperto umano deve analizzare il codice, ipotizzare un punto di ingresso e testare manualmente ogni passaggio, Mythos opera in parallelo, instancabile, esplorando migliaia di percorsi logici contemporaneamente finché non trova la crepa invisibile. La decisione di Anthropic di limitare l’accesso a questo modello a poche decine di organizzazioni ultra-selezionate riflette la consapevolezza del pericolo: se uno strumento del genere finisse nelle mani sbagliate o se un modello open source raggiungesse prestazioni simili senza i vincoli etici di Glasswing, la nostra attuale capacità di difesa crollerebbe nel giro di una notte.

Siamo di fronte ad un’arma che non dorme mai e che impara da ogni tentativo fallito. Il fatto che le grandi istituzioni finanziarie e tecnologiche siano le uniche a poterlo utilizzare per testare le proprie barriere crea un divario di sicurezza enorme tra chi può permettersi la protezione di un’AI di classe Mythos e chi invece deve ancora affidarsi a strumenti tradizionali. Questa asimmetria è uno dei temi più caldi delle ultime settimane, poiché sposta il potere difensivo nelle mani di pochissimi attori globali, lasciando le piccole e medie imprese potenzialmente scoperte di fronte a versioni “depotenziate“, ma comunque letali, di queste tecnologie che iniziano a circolare nel dark web.

Lo scudo e la fionda

Su questo specifico tema, ovvero sul rischio di creare un mondo a due velocità, dove i colossi hanno lo “scudo spaziale” e le piccole imprese sono lasciate a difendersi con la fionda contro i killer digitali del dark web, ho chiesto un punto di vista “informato” a , che oltre ad aver fondato la nostra agenzia, ha una expertise consolidata in sicurezza informatica e programmazione.

“Il rischio è reale, ma la metafora dello ‘scudo spaziale per i ricchi e fionda per tutti gli altri’ merita un approfondimento, perché il modo in cui ce la raccontiamo cambia le soluzioni che cerchiamo. E in alcuni punti, sorprendentemente, c’è anche una buona notizia. Partiamo da Mythos, che è il simbolo di questo presunto scudo. Anthropic non lo tiene chiuso per venderlo a peso d’oro a JPMorgan. Lo tiene chiuso perché è oggettivamente pericoloso. Durante i test interni ha scoperto da solo bug rimasti nascosti per 27 anni in software che mezzo mondo usa da tempo. Se lo aprissero a chiunque, il giorno dopo finirebbe nelle mani di gruppi criminali, che farebbero esattamente le stesse scoperte, ma per attaccare. Quindi quel particolare scudo, oggi, non è davvero in mano a nessuno.

Sul piano tecnologico, in realtà, le distanze si stanno paradossalmente assottigliando. Modelli cinesi come DeepSeek o europei come quelli di Mistral sono scaricabili gratuitamente, ed una piccola azienda oggi può mettersi in casa una capacità di Intelligenza Artificiale che dodici mesi fa era roba da laboratorio. Su questo, la democratizzazione c’è e funziona. Il problema vero, però, è un altro, ed è qui che la tua intuizione sull’asimmetria si rivela giustissima. Avere il modello non significa avere la difesa. Una PMI può scaricarsi stasera il modello più potente del mondo, ma non ha le persone che lo fanno funzionare h24, non ha chi legge gli alert alle tre di notte, non ha chi si tiene aggiornato su quali sono gli attacchi della settimana. Lo scudo, in altre parole, non è il software. È l’organizzazione attorno al software. Ed è lì che si apre la voragine tra chi se lo può permettere e chi no.

La soluzione non è chiedere ad Anthropic di liberare Mythos, sarebbe come dare a tutti il codice di una cassaforte, ma piuttosto costruire un livello intermedio: servizi che prendono la capacità difensiva di frontiera e la rendono usabile da chi non ha un esercito di analisti dentro casa. Detection, monitoraggio, risposta automatica, confezionati in modo che una PMI o una sanità locale li possano accendere come si accende un antivirus. La buona notizia è che il mercato della sicurezza si sta muovendo esattamente in questa direzione, con una velocità che un anno fa non avremmo immaginato. Strumenti sempre più integrabili, in molti casi quasi trasparenti, attivabili con un click anche da chi non ha un reparto IT strutturato. E dall’altra parte spinge anche la regolamentazione: la direttiva NIS2, a livello europeo, sta obbligando un numero molto ampio di aziende a prendere sul serio la propria sicurezza. Quando un mercato e un regolatore si muovono nella stessa direzione, di solito è il segnale che qualcosa sta succedendo davvero. Esiste un interesse economico, e un interesse normativo, a non lasciare che si formi quella spaccatura tra chi può difendersi e chi no.

Detto questo, è giusto ammettere che le differenze dimensionali resteranno sempre. La sicurezza di una banca sarà sempre più sofisticata di quella di un negozio di alimentari sotto casa, ed è normale che sia così. Ma un conto è avere livelli diversi di protezione, un altro è avere alcuni con lo scudo e altri completamente esposti. L’obiettivo, per i prossimi anni, è far sì che anche il piccolo negozio abbia abbastanza difesa da non essere il bersaglio facile della prossima ondata automatizzata.”

L’ombra degli agenti autonomi

Eppure, mentre i colossi cercano di blindare i loro modelli più potenti, il mondo reale si sta già popolando di agenti autonomi che operano in modo molto meno controllato. Il caso più emblematico è senza dubbio quello di OpenClaw. Questo framework, diventato in breve tempo il punto di riferimento per chi vuole automatizzare interi processi aziendali, permette all’AI di leggere e-mail, interagire con le API dei fornitori, scrivere file sul cloud ed eseguire comandi direttamente nel terminale. Per un responsabile dell’automazione, OpenClaw è una benedizione che promette di abbattere i costi operativi, mentre, per un esperto di sicurezza, è un incubo ad occhi aperti che spalanca le porte a rischi sistemici mai visti prima.

Il vero pericolo di OpenClaw non risiede nell’architettura di base, ma piuttosto nel suo ecosistema di competenze aggiuntive. È nata una sorta di economia sommersa, una catena di approvvigionamento delle abilità digitali, dove gli utenti scaricano pacchetti pre-configurati per far fare all’agente compiti specifici, come ottimizzare i flussi di fatturazione o gestire il calendario. Molte di queste competenze provengono da repository pubbliche senza alcun tipo di certificazione o controllo di sicurezza. I criminali informatici hanno capito subito che non serve più “hackerare” direttamente l’azienda se puoi convincere l’agente del dipendente a lavorare segretamente per te.

Immaginiamo di installare una skill apparentemente innocua per la gestione dei contatti. Quando OpenClaw la esegue, agisce con l’identità e i privilegi dell’utente legittimo. Se quella skill contiene del codice malevolo o, peggio ancora, delle istruzioni di manipolazione logica, l’agente potrebbe iniziare a esfiltrare dati sensibili ogni volta che processa una nuova e-mail, senza che l’utente umano se ne accorga. Questo accade perché abbiamo dato a queste macchine la capacità di decidere ed eseguire azioni in nostra vece, ma non abbiamo ancora implementato un sistema di controllo che verifichi l’integrità morale di ogni singola decisione presa dall’agente.

Questa vulnerabilità della catena di approvvigionamento delle skill è diventata uno dei vettori d’attacco preferiti di oggi. Non si tratta di iniettare un malware tradizionale, ma di inserire un comando “logico“ che l’AI interpreta come una direttiva legittima. Poiché l’agente è progettato per essere utile e collaborativo, tende a eseguire ciò che legge nel suo contesto operativo, rendendo estremamente difficile distinguere tra un comando impartito dal proprietario ed uno inserito furtivamente da un terzo attraverso un documento infetto o una pagina web consultata durante una ricerca automatizzata.

Parole come proiettili

Questa evoluzione ha trasformato la tecnica della Prompt Injection in una minaccia di primo livello. Se un tempo dovevamo preoccuparci di ripulire gli input che andavano verso un database per evitare attacchi SQL, oggi dobbiamo preoccuparci di ogni singolo carattere che un’AI legge dal web o da una casella di posta. È una sfida immensa, perché non si tratta di bloccare un file statico, ma di impedire che il ragionamento di una macchina venga corrotto da un input esterno malevolo. Basta un commento invisibile in un file PDF o un testo dello stesso colore dello sfondo su un sito web per dare ordini segreti ad un agente autonomo che sta riassumendo quel contenuto per noi.

La gravità della situazione è amplificata dal fatto che questi agenti operano spesso in background, lontano dagli occhi dell’utente. La vittima non riceve avvisi, non vede finestre pop-up sospette, ma semplicemente l’AI che svolge il suo lavoro quotidiano, mentre nel silenzio della rete i suoi segreti vengono inviati a server remoti. I classici sistemi di monitoraggio faticano a gestire questa nuova realtà, perché dal loro punto di vista l’attività è generata da un software autorizzato che compie azioni tipiche del suo profilo, come inviare una mail o caricare un file.

In risposta a questo scenario da far west, il settore della difesa sta subendo una metamorfosi profonda. Non possiamo più permetterci di essere reattivi e aspettare il lunedì mattina per leggere i report dei fallimenti del weekend. Le aziende più all’avanguardia stanno adottando sistemi di patching proattivo che utilizzano modelli di difesa avanzati per scansionare la propria infrastruttura ogni pochi secondi. Quando viene trovata una possibile debolezza, l’AI difensiva non si limita a generare un avviso, ma crea ed applica una contromisura temporanea in tempo reale, riducendo quella che una volta era una finestra di esposizione di giorni a pochi secondi di incertezza.

È una corsa contro il tempo dove il software impara a curarsi da solo prima ancora che l’attaccante si accorga che esiste una falla. Questo approccio sta cambiando radicalmente il lavoro dei team di sicurezza, che passano dal gestire l’emergenza al supervisionare i criteri con cui l’AI difensiva prende le sue decisioni. La velocità è tutto: in un mondo dove un modello come Mythos può trovare un exploit in pochi minuti, la risposta umana è semplicemente troppo lenta. La delega alla difesa automatizzata non è più un’opzione lussuosa, ma una necessità di sopravvivenza per qualsiasi infrastruttura critica.

Sicurezza a strati

Arrivati a questo punto, la domanda sorge ovviamente spontanea: se diamo le chiavi di casa ad agenti come OpenClaw, come facciamo a dormire tranquilli? Il rischio è che basti un comando invisibile in un PDF per convincere l‘AI a lavorare per i cattivi mentre noi pensiamo che stia solo ordinando la cancelleria. Come si fa a blindare un agente autonomo affinché sappia distinguere tra un compito utile ed un sabotaggio mascherato? A questa domanda, io non so davvero rispondere. Lo ammetto. Eppure, penso sia fondamentale provare a farlo. Mauro ha le idee molto chiare a riguardo.

“Quando diamo ad un agente come OpenClaw il compito di gestire qualcosa per noi - ordinare cancelleria, organizzare l’agenda, rispondere alle e-mail - quell’agente legge documenti, allegati, pagine web. Il punto è che per lui non esiste una linea di confine tra ‘informazioni’ e ‘ordini’. Tutto è testo. E se dentro un PDF qualcuno ha nascosto la frase giusta, l’agente la esegue come se gliel’avessi data tu. È come avere un assistente molto efficiente ma con una caratteristica strana: prende ordini da chiunque gli scriva un foglietto, anche da uno sconosciuto che gliel’ha lasciato sulla scrivania. Tu pensi che stia ordinando penne, lui sta inoltrando il database clienti a un indirizzo sbagliato.

Per dormire ‘quasi’ tranquilli, bisogna smettere di pensare alla sicurezza come ad una proprietà magica del modello ed iniziare a costruirla a strati, come si fa con qualsiasi sistema critico. Il primo strato, quello a cui si pensa di meno, sta a monte di tutto: prima ancora che l’agente apra la bocca, bisogna sapere chi gli sta parlando. Sembra banale, ma non lo è. Una richiesta che arriva al tuo agente può venire da un dipendente reale, da un fornitore autorizzato, da un sistema interno, oppure da qualcuno che sta fingendo di essere uno dei tre.

Alcuni controlli sono semplici: verificare che la richiesta arrivi da un canale legittimo, da un’identità riconosciuta, in un orario plausibile. Altri sono molto più sofisticati: capire se chi sta scrivendo si comporta davvero come la persona che dice di essere, o se ci sono segnali, nel modo in cui si esprime, nella sequenza delle azioni, nei metadati nascosti dietro la conversazione, che tradiscono un’identità presa in prestito. È il livello che presidiamo noi con SentraIP: una specie di ‘portierato intelligente’, quello che decide chi può anche solo iniziare a parlare con l’agente.

Il secondo strato è dare all’agente solo le chiavi che gli servono davvero. Se deve ordinare cancelleria, non deve poter accedere alla contabilità. Sembra ovvio, ma in pratica vediamo continuamente agenti con accesso a mezza azienda ‘perché così funziona meglio’. È esattamente quello il varco. Il terzo è osservare cosa l’agente fa una volta partito, non solo cosa gli viene detto. Se l’assistente che dovrebbe gestire ordini all’improvviso prova a scaricare file di sistemi diversi o a inviare dati all’esterno, lì scatta l’allarme. Il quarto è il buon vecchio occhio umano sulle cose importanti. Per le azioni irreversibili: un pagamento, un invio massivo, una modifica critica, un essere umano deve dare l’ok finale. È un piccolo attrito che vale tantissimo.

In un mondo in cui un PDF apparentemente innocuo può ribaltare la missione di un agente, la sicurezza non è un singolo grande muro che ferma tutto. Sono più barriere, di natura diversa, messe in punti diversi. Nessuna è invalicabile da sola, ma insieme rendono la nostra difesa meno prevedibile e l’imprevedibilità, vale molto di più della forza oggigiorno.”

Il nemico al volante

Un altro fronte critico che stiamo affrontando - a cui giustamente accennava anche lo stesso Mauro Guerrieri - è quello della gestione delle identità. Oggi abbiamo finalmente capito che non possiamo più trattare le azioni di un agente AI come semplici estensioni dell’utente umano. Sta nascendo il concetto di AI Identity: ogni agente autonomo deve possedere un certificato digitale univoco, un set di permessi granulari che scadono in tempi brevissimi ed un registro delle attività assolutamente immutabile. Se OpenClaw decide di cancellare un intero database di prova, il sistema di sicurezza deve verificare, non solo se l’utente umano ha il permesso teorico di farlo, ma se l’intento dell’agente in quel preciso momento è coerente con la missione che gli è stata assegnata ufficialmente.

Questo passaggio verso una sicurezza basata sul contesto e sulla verifica dell’intento è fondamentale. Non basta più sapere chi sta compiendo l’azione: dobbiamo capire perché la sta compiendo. Se il comportamento dell’agente devia dai parametri logici attesi, il sistema deve essere in grado di revocare istantaneamente le credenziali della macchina, isolandola dal resto della rete prima che possa causare danni reali. È una sorta di gestione del personale applicata al software, dove la fiducia non è mai data una volta per tutte, ma deve essere riconfermata a ogni singola operazione logica.

Infine, non possiamo certo ignorare anche il problema crescente della Shadow AI. Proprio come un tempo i dipendenti portavano i propri router in ufficio per aggirare i filtri aziendali, oggi molti utilizzano versioni non autorizzate di agenti autonomi o caricano dati sensibili su modelli pubblici per ottenere risultati rapidi e impressionare i superiori. Spesso lo fanno con le migliori intenzioni, ignorando che ogni prompt inviato a un’AI esterna potrebbe essere utilizzato per l’addestramento o, peggio, essere intercettato da attori malevoli che monitorano le pipeline dei dati dei grandi fornitori.

Per contrastare questo fenomeno, si stanno diffondendo i gateway di sicurezza AI, dei veri e propri filtri intelligenti che intercettano ogni comunicazione verso l’esterno. Questi strumenti non si limitano a bloccare i siti pericolosi, ma analizzano il contenuto del prompt in tempo reale, anonimizzando i dati sensibili, oscurando i segreti industriali e impedendo che informazioni critiche escano dal perimetro aziendale. È una lotta costante tra la comodità dell’utente e la necessità di proteggere il patrimonio informativo dell’organizzazione, in un equilibrio che si sposta ogni giorno con l’uscita di una nuova applicazione o di un nuovo modello linguistico più performante.

L’era dell’infocognition

L’attuale scenario della Cybersecurity contemporanea è, in ultima analisi, una partita a scacchi giocata a velocità relativistica. Da un lato abbiamo la potenza chirurgica di strumenti come Mythos, capaci di smantellare difese tradizionali con una precisione che rasenta l’incredibile, dall’altro, la fragilità di un mondo che ha abbracciato l’automazione totale tramite agenti come OpenClaw senza prima aver rinforzato le fondamenta della propria architettura logica. L’Intelligenza Artificiale non ha rotto la sicurezza, l’ha semplicemente spostata su un piano dove conta solo la capacità di ragionamento puro.

Siamo entrati ufficialmente nell’era dell’infocognition (information + cognition), un’epoca in cui il codice non è più solo una serie di istruzioni statiche, ma un processo di pensiero autonomo che può essere alleato o nemico. In un mondo dove le macchine pensano per attaccare, noi dobbiamo assicurarci che le nostre pensino ancora meglio per proteggerci. Per chi vive di tecnologia, la sfida non è più imparare a memoria le firme degli ultimi malware, ma capire profondamente come funzionano i processi decisionali degli agenti digitali. È proprio lì, in quella sottile terra di nessuno tra una riga di prompt e l’esecuzione di un comando, che si deciderà il destino della nostra sovranità digitale.

Resta da capire se riusciremo a mantenere un controllo umano significativo al centro di questo ecosistema o se stiamo scivolando verso una realtà in cui la sicurezza sarà interamente delegata a scontri silenziosi tra Intelligenze Artificiali, lasciandoci nel ruolo di spettatori di una guerra che non possiamo più vedere né comprendere appieno. La velocità con cui Anthropic e gli sviluppatori indipendenti si stanno muovendo suggerisce che non avremo molto tempo per riflettere.

Soluzioni

Business Pills: l'antipasto gourmet di Road To The Future

Move Forward — Mon, 25 May 2026 05:54:51 GMT

Se pensavi che l’Intelligenza Artificiale si fosse fermata ai chatbot che riassumono PDF o generano immagini carine, Google ha appena ribaltato il tavolo. L’edizione di quest’anno del Google I/O ha lanciato un messaggio chiarissimo: siamo ufficialmente passati dall’era dei semplici prompt a quella degli agenti autonomi. Parliamo di sistemi che non si limitano ad assistere, ma fanno le cose al posto tuo, spesso anche a computer spento.

Prenditi cinque minuti, perché le novità sono davvero tante e rivoluzioneranno il nostro modo di lavorare, creare e navigare sul web.

Buona lettura!

L’evoluzione di Gemini: dai prompt agli agenti autonomi

Sundar Pichai ha inaugurato questa nuova era presentando le ultime evoluzioni dei modelli Gemini, a partire da Gemini Omni. Non si tratta del classico generatore video che legge un testo e crea una clip casuale, ma di un vero e proprio “world model”. Questo sistema è capace di comprendere contemporaneamente tracce audio, foto, vecchi filmati ed indicazioni testuali, recependo perfino le leggi della fisica come la gravità o il movimento dei fluidi per creare scene ultra-realistiche. Lo vedremo integrato prestissimo su YouTube Shorts per dare una spinta incredibile alla creatività dei creator.

Nel frattempo, per l’uso di tutti i giorni, debutta Gemini 3.5 Flash, il nuovo motore predefinito dell’applicazione che si rivela quattro volte più veloce rispetto ai sistemi precedenti e supera i vecchi modelli Pro nei compiti complessi di programmazione e ragionamento finanziario. La vera svolta per la produttività è però Gemini Spark, un assistente AI attivo ventiquattr’ore su ventiquattro che si appoggia interamente su Google Cloud. Questo significa che può gestire flussi di lavoro, e-mail e scadenze in totale autonomia anche mentre il tuo smartphone o il tuo computer sono completamente spenti.

La rivoluzione del codice: benvenuti nel “Vibe Coding”

Per chi scrive codice o crea prodotti digitali, le novità cambiano radicalmente le regole del gioco grazie a Google Antigravity 2.0. Si tratta di una piattaforma progettata per dare agli sviluppatori il controllo totale sulla creazione e sulla distribuzione di agenti intelligenti. Insieme a questo, Google AI Studio introduce il supporto nativo per Android che abilita il cosiddetto vibe coding, ovvero la possibilità di sviluppare applicazioni di altissima qualità partendo da un semplice input conversazionale.

Perfino l’aggiornamento dei vecchi progetti diventa immediato, grazie ad un nuovo assistente di migrazione in Android Studio che consente di convertire app scritte in React Native o iOS in Kotlin nativo nel giro di poche ore, eliminando un lavoro che prima richiedeva settimane di mal di testa.

Oltre lo schermo: occhiali smart e lo shopping del futuro

L’Intelligenza Artificiale di Google è pronta ad uscire dagli schermi per entrare direttamente nella nostra vita quotidiana. In autunno arriveranno gli attesi occhiali intelligenti Android XR, sviluppati in collaborazione con Samsung e brand di tendenza come Warby Parker. Hanno il design di un normale paio di occhiali da vista, ma integrano Gemini per mostrare indicazioni stradali visive, scattare foto ed offrirti un’assistenza vocale privata basata esattamente su ciò che stai guardando.

Anche fare acquisti online cambierà radicalmente con il debutto dell’Universal Cart, un carrello intelligente che confronta i prezzi sul web, applica sconti in automatico e gestisce le transazioni su piattaforme diverse senza passaggi intermedi. Perfino Google Search si evolve, trasformandosi in un box fluido che combina video lunghi e Shorts per estrarre risposte visive e riassunti intelligenti in tempo reale.

Produttività e sicurezza nel nuovo ecosistema Workspace

Infine, ci sono grandi aggiornamenti per l’ufficio e la sicurezza dei dati. Google Workspace guadagna funzioni vocali avanzate su Gmail e Docs, affiancate da Google Pics, un nuovo strumento integrato per creare asset visivi al volo. Per garantire la massima trasparenza in un mondo ormai saturo di contenuti sintetici, Google ha esteso l’uso di SynthID e delle credenziali C2PA. Si tratta di una filigrana digitale avanzata che permetterà di tracciare con assoluta precisione se un file multimediale è stato generato o modificato dall’Intelligenza Artificiale.

Soluzioni

Business Pills: l'antipasto gourmet di Road To The Future

Move Forward — Mon, 18 May 2026 07:09:55 GMT

Salutiamo la nostalgia un po’ goffa di Teams, guardiamo la Silicon Valley incassare i fischi dei neolaureati e scopriamo una Siri che, per una volta, preferisce dimenticare. In mezzo a promesse roboanti e telefoni presidenziali decisamente ordinari, il consiglio resta uno solo: respirate profondamente. Buona lettura.

Addio alla “Together Mode” di Microsoft Teams

Era il tentativo più ottimista dell’era Covid: convincerci che stare seduti davanti ad uno schermo con i colleghi, proiettati come ologrammi in un finto auditorium, fosse quasi come essere in ufficio. La “Together Mode” di Teams aveva una sua poesia goffa e umana, e per un po’ ha funzionato. Ora Microsoft la manda in pensione, e fa bene: il mondo del lavoro è cambiato, le abitudini ibride si sono stabilizzate, e quella scenografia virtuale ha fatto il suo tempo. Un piccolo addio nostalgico ad un’epoca che speriamo di non rivivere.

Batteria dell’iPhone a terra dopo l’aggiornamento? Respira profondo

Hai aggiornato a iOS 26.5 ed ora il tuo iPhone si svuota come se avesse un buco sul fondo? Prima di prenotare un appuntamento in Apple Store o di sfogare la frustrazione sui forum, sappi che è tutto previsto. Dopo ogni aggiornamento importante il sistema fa un gran lavoro sporco in background - indicizza, ricalibra, riorganizza - e questo prosciuga la batteria per qualche giorno. È la versione digitale del jet lag: fastidioso, temporaneo, inevitabile. Dai al tuo telefono qualche giorno di recupero, poi tutto tornerà come prima.

Studenti contro l’AI: fischiati i sogni tech di Eric Schmidt

Eric Schmidt è salito sul palco della University of Arizona con la consueta sicurezza da ex CEO di Google, pronto a raccontare ai laureandi quanto sarà meraviglioso il futuro che li aspetta, grazie all’Intelligenza Artificiale. La platea, però, aveva altre idee. I fischi hanno interrotto più volte il suo discorso, trasformando quello che doveva essere un momento di ispirazione in un confronto generazionale scomodo e salutare. Chi sta per entrare in un mercato del lavoro sempre più incerto non è disposto ad applaudire in automatico la rivoluzione tech. Un campanello d’allarme che la Silicon Valley farebbe bene ad ascoltare.

Quell’ansia da smartwatch che non ti dà tregua

Paradosso dei nostri tempi: indossiamo dispositivi pensati per migliorare la nostra salute e finiamo per stare peggio. Medici ed esperti stanno documentando un fenomeno sempre più diffuso, una sorta di ipocondria da notifica, in cui ogni alert sul battito cardiaco o sui passi non raggiunti diventa fonte di preoccupazione genuina. Lo smartwatch che avrebbe dovuto renderci più consapevoli ci ha trasformati in osservatori ansiosi di noi stessi, in un loop continuo. Come uscirne? Prima di tutto, forse, ricordandosi che vivere non è uno sport da ottimizzare.

Siri si rifà il look puntando tutto sulle chat segrete

Apple ha capito che nel campo dell’AI non batterà mai OpenAI o Google sul terreno della potenza bruta. Allora ha scelto un’altra strada: la discrezione. La nuova Siri, potenziata e riprogettata, punta su conversazioni che si auto-cancellano, dati che non lasciano tracce, una privacy quasi ossessiva. È una scommessa controcorrente in un settore che accumula tutto. Ma potrebbe funzionare: non tutti vogliono un assistente onnisciente. Molti preferirebbero uno che dimentica.

Il “Trump Phone” arriva sul mercato dopo mesi di ritardo

Nove mesi di attesa, annunci roboanti, il nome di un ex presidente stampato sopra, e alla fine? Un telefono economico del 2024 con una livrea leggermente diversa. Il Trump Mobile T1 sta finalmente per raggiungere i primi acquirenti, e le indiscrezioni sui componenti hanno già smontato l’aura di esclusività con cui era stato presentato. È un po’ la metafora perfetta di certo marketing contemporaneo: confezionare l’ordinario come se fosse straordinario, e sperare che nessuno apra la scatola troppo in fretta.

Business Pills: l'antipasto gourmet di Road To The Future

Move Forward — Tue, 12 May 2026 07:05:01 GMT

Altra settimana, altro giro di notizie che sembrano uscite da un film di fantascienza, solo che stavolta è tutto vero e sta già cambiando il modo in cui lavoriamo, facciamo marketing e cerchiamo informazioni online. Tra Meta che vuole togliere il volante agli inserzionisti, Google che riscrive le regole della ricerca e OpenAI che si scopre un’anima pubblicitaria, c’è davvero poco da stare fermi. Ecco un riepilogo veloce e senza fronzoli di quello che è successo questa settimana nel mondo tech e del digital marketing.

Partiamo subito da una di quelle notizie che stanno facendo discutere parecchio negli uffici delle agenzie di marketing: Meta ha aperto il suo assistente AI per le aziende a tutti gli inserzionisti su Facebook e Instagram, accelerando la spinta verso una gestione pubblicitaria sempre più automatizzata. Le campagne end-to-end basate sull’AI hanno raggiunto un run rate annuo di 60 miliardi di dollari nel 2025, e il piano a lungo termine è ancora più ambizioso: Meta vuole che gli inserzionisti debbano inserire nient’altro che un URL e un budget, lasciando poi all’Intelligenza Artificiale la gestione di creatività, targeting, offerte e posizionamento. Per chi lavora nel paid social, è il tipo di notizia che fa riflettere sul futuro del mestiere.

Rimanendo in tema AI e pubblicità, come già sappiamo, OpenAI sta sperimentando gli annunci pubblicitari su ChatGPT. L’idea è che, man mano che le persone usano il chatbot per esplorare prodotti e servizi, ci sia l’opportunità di mostrare inserzioni pertinenti, con l’obiettivo dichiarato di aiutare le aziende di tutte le dimensioni a crescere. Un segnale chiarissimo di come OpenAI stia costruendo un vero e proprio ecosistema commerciale. E non è l’unica novità dal fronte OpenAI: la società ha anche lanciato una piattaforma Ads Manager, che potrebbe ridisegnare il modo in cui i brand fanno pubblicità all’interno di esperienze conversazionali.

Sul fronte delle ricerche Google, c’è un aggiornamento che nessun SEO specialist può permettersi di ignorare. Google ha rilasciato cinque modifiche significative che riguardano AI Mode e AI Overviews: ora i link compaiono direttamente accanto al testo generato dall’AI, anziché raggruppati in fondo. Su desktop, passando il cursore su un link appare un’anteprima del sito. Google ha anche introdotto un’etichetta “Subscribed” per i contenuti degli editori a cui l’utente è abbonato, e i test preliminari mostrano che quegli utenti cliccano molto di più sui link etichettati. Ma non è tutto oro quello che luccica. Le AI Overviews appaiono ormai nel 25,8% di tutte le ricerche statunitensi, e il CTR organico è calato fino al 61% in alcune categorie. Non esattamente una buona notizia per chi punta sul traffico organico tradizionale.

Spostandoci in ambito martech, è arrivata una notizia che mette un po’ di pepe alla solita narrativa della crescita infinita. Il report State of Martech 2026, pubblicato qualche giorno fa da MartechTribe, conta 15.505 prodotti nel panorama delle tecnologie marketing, appena 121 in più rispetto all’anno scorso: uno 0,79% di crescita che equivale sostanzialmente a zero. Ma attenzione: sotto la superficie c’è un rimescolamento notevole. Il mercato ha aggiunto 1.488 nuovi prodotti e ne ha rimossi 1.367. Per la prima volta dall’inizio del boom dell’AI Generativa, il tasso di rimozione ha quasi raggiunto quello di aggiunta. “Il paesaggio è un fiume, non un lago”, ha dichiarato Scott Brinker: la fase degli AI-wrapper facili sta per essere spazzata via, mentre emergono categorie più solide e native.

Su LinkedIn ci sono due notizie interessanti che si intrecciano bene. Il report State of Video 2026 di Wistia conferma un cambio di rotta netto: l’81% delle aziende indica LinkedIn come canale video primario, contro il 76% di YouTube, con una crescita di 33 punti percentuali in soli due anni. I video nativi su LinkedIn ottengono fino a cinque volte più engagement rispetto ai post statici. Insomma, se ancora non state pubblicando video su LinkedIn, probabilmente state lasciando soldi sul tavolo. E non è finita: LinkedIn ha registrato una crescita del fatturato del 12% nel primo trimestre del 2026, confermandosi uno dei canali più solidi per l’advertising B2B.

Infine, una notizia pratica per chi lavora con e-commerce e agenzie Google. Google ha esteso globalmente Merchant Center for Agencies, uno strumento centralizzato che consente alle agenzie di gestire dati di prodotto, diagnosticare problemi ed identificare opportunità di crescita su più account clienti da un’unica interfaccia. Dopo il lancio limitato in USA e Canada, arriva finalmente per tutti, e per chi gestisce feed di prodotto su decine di clienti, potrebbe cambiare parecchio la giornata lavorativa.

Soluzioni

Business Pills: l'antipasto gourmet di Road To The Future

Move Forward — Tue, 05 May 2026 10:22:45 GMT

Tra i funerali di vecchie glorie del web che nessuno visitava più e McKinsey che scopre, a proprie spese, che l’efficienza non si compra con i PowerPoint, ecco cosa è successo questa settimana mentre cercavate di capire se il vostro prossimo collega sarà un umano o un’istanza di Claude. Allacciate le cinture: i profitti sono stellari, ma il buon senso sembra rimasto incastrato in qualche server del 2025.

Portafogli pieni, nervi tesi

Mentre il resto del mondo prova ancora a capire come funzioni il nuovo visore di Apple, i colossi tech hanno chiuso un Q1 2026 da record, bruciando miliardi in chip come se fossero fiches a Las Vegas. Apple festeggia 144 miliardi di ricavi grazie ad un iPhone che ormai fa tutto tranne stirare, mentre Alphabet vola con un cloud che cresce del 63%, rendendo Google ufficialmente il padrone del nostro archivio digitale. Nvidia continua a stampare moneta (44 miliardi di fatturato) nonostante i veti all’export, confermando che le GPU sono i nuovi diamanti. L’unica nota dolente è Meta: Zuckerberg ha promesso di spendere 145 miliardi in “ferramenta” AI, mandando gli investitori in terapia di gruppo e il titolo a picco del 6%. In sintesi: i profitti sono stellari, ma ormai viviamo tutti in affitto in un enorme data center.

Lilli svende i segreti di famiglia

Sembra che “Lilli”, l’Intelligenza Artificiale di McKinsey, abbia preso troppo alla lettera il concetto di “open data”. Con soli 20 dollari e due ore di lavoro, un agente AI della startup Codewall ha infatti scardinato i segreti della nota società di consulenza, portando alla luce ben 46 milioni di log e 728.000 file riservati. Nonostante anni di test rigorosi, a tradire i “guru” della strategia sono stati banali errori da principianti: 22 endpoint senza autenticazione e la classica vulnerabilità SQL injection. Mentre McKinsey rassicura che i dati dei clienti sono salvi, resta l’ironia di vedere i campioni dell’efficienza globale messi ko da un bot “low cost”.

Every great search must come to an end

Il 1° maggio 2026 Ask.com ha spento i server per sempre, dopo 25 anni trascorsi a rispondere alle domande del mondo. Il sito accoglie i visitatori con un epitaffio degno di un romanzo vittoriano: “Every great search must come to an end” - come a dire che almeno la fine è stata elegante, anche se nessuno se n’era davvero accorto. La società madre IAC, che aveva rilevato Ask Jeeves nel 2005 ribattezzandolo Ask.com nel 2006, ha deciso di abbandonare definitivamente il business della ricerca. Jeeves, il celebre maggiordomo mascotte, era stato concepito per rispondere in linguaggio naturale, il che lo rende, con un pizzico di nostalgia, un antenato dei moderni chatbot AI come ChatGPT. Peccato che Google abbia risposto prima. Il sito AskJeeves.com, però, continua stranamente a esistere, perché evidentemente lo spirito del maggiordomo, come recita il messaggio d’addio, “endures”. Chapeau, Jeeves.

Amazon vuole consegnare tutto a tutti

Amazon ha deciso di aprire la sua rete logistica ad aziende esterne, sfidando direttamente colossi come UPS e FedEx. Il nuovo servizio si chiama Amazon Supply Chain Services (ASCS) e, con la modestia che contraddistingue Jeff Bezos e soci, viene descritto come qualcosa di simile a ciò che AWS ha fatto per il cloud computing. In pratica: se funziona per vendere libri, funzionerà anche per spostare macchinari industriali. La rete include oltre 80.000 trailer, 24.000 container intermodali e più di 100 aerei cargo, e copre tutto, dal mare alla rotaia, dall’aria alla strada. Tra i primi clienti eccellenti figurano Procter & Gamble, 3M, Lands’ End e American Eagle Outfitters. Il mercato ha già emesso il suo verdetto: le azioni di UPS e FedEx sono crollate di oltre il 6% ciascuna, mentre Amazon ha guadagnato l’1%. Insomma, Amazon non si accontenta più di vendere e consegnare: ora vuole anche consegnare quello che vendono gli altri. Passo dopo passo, settore dopo settore, con la solita, rassicurante discrezione.

Claude mette la cravatta

Anthropic, la paladina dell’AI “buona”, ha scoperto che la morale brilla di più se bagnata dall’oro di Wall Street: è in arrivo una joint venture da 1,5 miliardi di dollari con colossi come Blackstone, Goldman Sachs e Hellman & Friedman. L’obiettivo è piazzare i modelli Claude nelle aziende controllate dai fondi di private equity, unendo l’utile (i profitti) al dilettevole (una IPO imminente). Tra una predica sulla sicurezza e un assegno da 300 milioni, la startup dimostra che il futuro dell’umanità passa necessariamente per un ufficio a Manhattan. A quanto pare l’etica non ha prezzo, ma un acconto miliardario aiuta sicuramente a dormire meglio.

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Business Pills: l'antipasto gourmet di Road To The Future

Move Forward — Wed, 29 Apr 2026 06:02:15 GMT

Il futuro tech somiglia sempre più ad un film di spionaggio, ma con un budget cinese. Mentre DeepSeek umilia i colossi USA spendendo in addestramento quanto San Francisco spende in catering, Palantir smette di fingere e lancia il suo manifesto da perfetto cattivo di James Bond. In questo scenario, OpenAI e Microsoft riscrivono il loro contratto matrimoniale cancellando ogni traccia della parola “AGI” - forse per evitare testimoni scomodi - mentre l’Italia risponde lanciando MARiO per rendere poliglotti anche i nostri gommisti.

Il low cost che mette in crisi Silicon Valley

Il debutto di DeepSeek V4 segna il passaggio dall’exploit fortuito alla strategia del logoramento: con un costo di addestramento irrisorio rispetto ai colossi USA (un sesto dei rivali!), Pechino dimostra che l’eccellenza AI è ormai una questione di ottimizzazione, non solo di hardware bruto. Mentre l’Occidente si interroga sulla sostenibilità energetica di modelli mastodontici, la startup cinese estrae prestazioni da “flagship” da un budget che a San Francisco basterebbe appena per il catering dei ricercatori. Resta da capire se il mercato preferirà il prestigio del brand o la brutale convenienza di un algoritmo che fa quasi tutto, ma ad un prezzo che non richiede un round di finanziamento per ogni prompt. ().

Il manifesto bellico di Alex Karp

Mentre il resto della Silicon Valley si maschera ancora da filantropia, Palantir ha deciso di gettare la maschera - e forse qualche drone - pubblicando un manifesto che pare uscito direttamente dal covo di un antagonista di James Bond. Tra elogi alle armi a guida AI e riflessioni poco velate sulle “culture inferiori”, Alex Karp conferma che il nome ispirato a Tolkien non era un semplice vezzo nerd, ma un vero programma di sorveglianza totale. È quasi rinfrescante vedere una multinazionale abbracciare la propria vocazione da “supercattivo” con tanta onestà intellettuale; d’altronde, l’efficienza bellica è molto più semplice da gestire se non si perde tempo a cercare di risultare simpatici. ().

Patto di ferro, cuore di ghiaccio

OpenAI e Microsoft aggiornano il loro “matrimonio di convenienza” con un nuovo accordo che puzza di libertà vigilata: Microsoft perde l’esclusiva sulla tecnologia, ma si assicura i diritti d’uso fino al 2032, liberandosi perfino dall’obbligo di versare commissioni all’alleato. Mentre OpenAI festeggia la possibilità di vendere i propri modelli anche su cloud rivali come AWS e Google, resta comunque legata ad Azure come partner primario, continuando a versare a Redmond il 20% dei ricavi fino al 2030. Scompare curiosamente ogni riferimento alla “AGI” dai contratti, quasi a voler evitare che un’intelligenza troppo umana possa giudicare questo groviglio di clausole e pagamenti miliardari. ().

Il collega digitale che risponde al telefono

Italiaonline accelera sulla digitalizzazione lanciando MARiO, un “collega digitale” progettato per sollevare le PMI dall’onere di rispondere al telefono. Mentre il 26% delle imprese nostrane già sperimenta l’Intelligenza Artificiale per scrivere testi o ritoccare foto, MARiO promette di gestire lead e appuntamenti in 57 lingue, un’abilità che tornerà utilissima al gommista di provincia alle prese con un’improvvisa impennata di clienti poliglotti. Tra servizi di SEO predittiva e gestione automatizzata delle recensioni, l’obiettivo è trasformare il “fai da te” analogico in un ecosistema ad alta tecnologia. ().

Tra sogni digitali e scorte militari

Dimentichiamo le felpe col cappuccio e l’illusione di essere “uno di noi”: i guru del tech hanno finalmente ammesso che il futuro è radioso, ma solo se guardato da dietro una spalla di muscoli addestrati militarmente. Sam Altman e i suoi pari stanno assoldando una nuova casta di guardie del corpo d’élite, pronte a fare da scudo umano contro il crescente malumore verso l’Intelligenza Artificiale. È il paradosso definitivo: spendere miliardi per creare macchine che ragionano come noi, per poi doversi proteggere freneticamente da noi. Pare che l’unico bug che la Silicon Valley non riesca proprio a risolvere sia l’istinto umano di voler lanciare qualcosa ai propri profeti. ().

Soluzioni

C’era una volta il web

Move Forward — Sat, 25 Apr 2026 05:45:51 GMT

Ciao a tutti! 🙌

Se tornassimo indietro di soli tre o quattro anni e provassimo a spiegare a noi stessi come cerchiamo informazioni oggi, probabilmente ci guarderemmo come se fossimo usciti da un film di fantascienza di serie B. Vi ricordate quando “googling“ era un verbo che significava scavare tra dieci link blu, schivare tre o quattro annunci pubblicitari e sperare che il terzo sito in classifica non fosse una trappola di pop-up o, peggio, un articolo infinito scritto solo per compiacere i motori di ricerca? Ecco, quel mondo è ufficialmente finito. Non è morto dall’oggi al domani con un botto fragoroso, ma è evaporato lentamente, sostituito da qualcosa di molto più intimo, veloce e, ammettiamolo, a tratti inquietante. La ricerca sul web non è più un’attività di scavo o di navigazione solitaria, è diventata una conversazione continua e bidirezionale dove noi non siamo più utenti che interrogano un database, ma interlocutori di un’intelligenza che sembra conoscerci fin troppo bene.

Buona lettura.

Andrea Camerino

Quando la soluzione arriva prima ancora di cercarla

Oggi viviamo nell’era del cosiddetto zero-click, un fenomeno che, fino a poco tempo fa, faceva tremare i polsi agli editori di tutto il mondo e che ora è diventato la nostra normalità quotidiana. Le statistiche più recenti ci dicono che oltre il 26% delle ricerche totali effettuate sul web termina senza che l’utente apra un singolo sito esterno. Questo accade perché non ne abbiamo più bisogno. Con l’integrazione definitiva di sistemi come Google AI Mode o l’evoluzione di motori di risposta puri come Perplexity e la versione avanzata di ChatGPT Search, la risposta arriva già impacchettata, pronta all’uso, depurata da introduzioni inutili e giri di parole. Se cerco come sostituire la guarnizione della mia lavatrice, non ho più voglia di leggere un blog post di millecinquecento parole che inizia con la storia dell’invenzione dell’elettrodomestico nel diciannovesimo secolo solo per scopi SEO. Voglio i quattro passaggi chiave, magari accompagnati da uno schema visivo generato sul momento che mi mostra esattamente dove mettere le mani, e il sistema me li fornisce istantaneamente, attingendo alla conoscenza globale ma servendomela su un piatto d’argento. Questa “pappa pronta tecnologica” ha drasticamente ridotto la nostra soglia di attenzione, ma ha anche ripulito il web da una quantità industriale di rumore, trasformandoci da navigatori curiosi ad esigenti ricevitori di sintesi.

Quindi, se le persone non visitano più i siti web perché leggono tutto direttamente nelle chat di ChatGPT o Gemini, quali dati dovremmo guardare per capire se il nostro marketing sta funzionando? In altre parole, come possiamo misurare il successo se i vecchi ‘click‘ stanno scomparendo? Bella domanda, vero? Potrei dirvi la mia, ma ho pensato di fare di meglio, girando questa domanda a chi si scontra quotidianamente con questi dubbi esistenziali: Digital Dreams, una interessantissima agenzia creativa specializzata in soluzioni web, design e strategie di marketing digitale per la crescita delle imprese.

I ragazzi di Digital Dreams, pur dichiarandosi oggettivamente spaventati dal tema (chi non lo è?), si sono dimostrati molto disponibili a rispondere alle mie domande:

“Il punto di partenza è un cambio di prospettiva necessario: i click (e l’attenzione delle persone) si sono spostati, e quelli che rimangono valgono più di prima. Quando qualcuno fa una domanda a ChatGPT, riceve una risposta già elaborata, senza bisogno di visitare nessun sito, e per forza di cose questo ha ridotto il traffico generale che arriva sui siti web. Ma chi decide comunque di cliccare ed approfondire, lo fa con un’intenzione precisa: ha già letto, ha già confrontato, sta cercando conferma o vuole procedere. I dati lo dimostrano chiaramente: chi arriva da una risposta AI converte a tassi fino a 23 volte superiori rispetto al visitatore organico tradizionale. Questo significa che il vecchio modo di guardare ai dati va aggiornato. La domanda che quindi abbiamo iniziato a porci non è semplicemente ‘quante persone hanno visitato il sito questo mese’, ma piuttosto ‘quante persone hanno sentito parlare di noi, e cosa hanno fatto dopo.’ Anche se la differenza la fa il tipo di attività che si conduce, in genere le metriche più importanti su cui concentrarci per capire se il nostro marketing sta funzionando sono tre. Le AI ci stanno citando? Andate su ChatGPT, su Perplexity, su Google e fate le domande che farebbe un vostro potenziale cliente. ‘Qual è la migliore agenzia di X a Milano?’, ‘Chi mi consigli per Y?’. Il nome del brand o il servizio che proponiamo compare? Questa è la nuova ‘prima posizione’. Se non compare, bisogna lavorarci su. Purtroppo, non è ancora misurabile con strumenti come Google Analytics, ma si può monitorare manualmente, interrogando periodicamente i principali motori AI con le domande che farebbero i propri clienti. Poi, le persone cercano il nostro nome dopo averlo letto sull’AI? Quando l’AI ci cita, spesso l’utente non clicca lì, ma poi va su Google e cerca direttamente il brand. Questo si chiama branded search, e se cresce significa che la visibilità AI sta funzionando anche senza click diretti. È misurabile da Google Search Console, gratuitamente. Infine, la questione più importante: chi arriva, converte? Se le sessioni calano del 20% ma le vendite tengono o crescono, non è un problema ma anzi è un segnale che il traffico si è qualificato. Un calo delle visite accompagnato da una crescita delle conversioni è, paradossalmente, un risultato migliore di prima. Quindi un calo del traffico non è automaticamente un segnale d’allarme, lo diventa solo se calano anche le conversioni, le richieste di contatto, le vendite. Quindi, il vecchio metro ‘più visite = più successo’ va abbandonato. La domanda giusta diventa: queste visite producono valore?’.”

Google non è più l’unica Chiesa

Pur dando per assodate le mie teorie - e quelle di Digital Dreams - ridurre tutto all’Intelligenza Artificiale sarebbe comunque un errore di prospettiva, perché il vero cambiamento è avvenuto dentro di noi, nelle nostre abitudini e nella nostra fiducia verso le fonti. Se nel 2020 Google era il monolite indissolubile, l’unica vera porta d’accesso alla conoscenza, oggi il panorama appare come un arcipelago frammentato e vibrante. Abbiamo assistito ad una vera e propria migrazione delle abitudini di ricerca verso territori che prima consideravamo puramente ludici. Per le nuove generazioni, ma ormai anche per i professionisti più esperti, TikTok e Instagram sono diventati i nuovi oracoli per tutto ciò che riguarda l’esperienza vissuta. Quando dobbiamo scegliere un ristorante o pianificare un viaggio, non ci fidiamo più delle recensioni testuali che potrebbero essere state scritte da un bot o da un proprietario troppo entusiasta. Cerchiamo il cosiddetto vibe check, vogliamo vedere il piatto fumante in un video reale, sentire il rumore di sottofondo del locale, capire se l’esperienza è autentica o solo una costruzione di marketing. Instagram oggi registra volumi di ricerca che fanno impallidire i motori tradizionali in settori come il lifestyle e il design, dimostrando che la nostra ricerca di verità passa sempre più spesso per l’immagine dinamica e il racconto personale.

Allo stesso tempo, abbiamo assistito alla straordinaria riscossa di piattaforme come Reddit e all’esplosione del dark social, quei luoghi dove le conversazioni avvengono in modo più protetto e umano. In un mondo invaso da contenuti generati dall’Intelligenza Artificiale, quello che gli esperti del settore chiamano ormai con un certo disprezzo AI Slop, ovvero il fango sintetico che intasa i server, abbiamo sviluppato una fame atavica di umanità. Aggiungere la parola Reddit alla fine di ogni ricerca su Google è diventato un riflesso incondizionato per chiunque cerchi un’opinione che non sembri uscita da un manuale di istruzioni. Vogliamo la discussione accesa tra appassionati, il consiglio del tizio che ha avuto lo stesso nostro identico problema tecnico alle tre di notte, la recensione brutale e senza filtri. Questa ricerca di autenticità ha spinto i giganti del tech a rincorrere la dimensione comunitaria, cercando di integrare le conversazioni umane direttamente nei risultati di ricerca per evitare che l’AI diventasse una camera dell’eco troppo asettica e noiosa. Perfino le recenti mosse di Snap, che ha integrato le capacità di risposta di Perplexity nella sua interfaccia, dimostrano come la ricerca stia traslocando definitivamente dentro le nostre app di messaggistica quotidiana.

L’era della delega algoritmica

Ma la vera rivoluzione che stiamo toccando con mano proprio in questi mesi non è più solo l’Intelligenza Artificiale che riassume o che trova informazioni, ma quella che agisce in nostra vece. Siamo passati ufficialmente dall’era dell’assistente a quella dell’agente. Non chiediamo più semplicemente di trovarci un volo per Parigi per il prossimo weekend, ma iniziamo a delegare l’azione completa. Diciamo al nostro dispositivo di prenotare il volo più economico, a patto che parta dopo le diciotto, che abbia un sedile con spazio extra per le gambe e che sia sincronizzato con il nostro calendario lavorativo. L’AI non si limita a sputare una lista di link tra cui scegliere, ma accede alle API, confronta dati in tempo reale, negozia virtualmente e agisce per nostro conto. Questo ha trasformato il web in un ecosistema dove gli agenti software parlano con altri agenti software in un linguaggio che noi nemmeno vediamo. Di conseguenza, l’intero mondo del marketing è stato stravolto. I siti web che una volta ottimizzavano i contenuti per gli esseri umani ora devono essere strutturati per essere letti ed interpretati correttamente dai modelli linguistici. Non parliamo più di SEO tradizionale, ma di Generative Engine Optimization, una disciplina complessa dove la sfida non è più finire in prima pagina, ma essere scelti dall’assistente vocale come l’unica soluzione plausibile da proporre all’utente nel momento del bisogno.

Qualche giorno fa, leggendo un articolo molto interessante su The Verge (che vi consiglio) che analizzava come l’ascesa di ChatGPT e Gemini stia trasformando l’industria della SEO, spingendo le aziende a cercare nuovi modi per far sì che l’Intelligenza Artificiale citi i loro prodotti, mi sono soffermato a lungo su un altro aspetto della questione, che definirei “squisitamente tecnico”: se il paradigma dello “zero-click” e degli agenti AI riduce drasticamente la navigazione manuale, come deve evolvere lo sviluppo tecnico di un sito web? Ho ribaltato questa domanda ai ragazzi di Digital Dreams, facendomi raccontare come stanno ripensando la struttura dei siti web che progettano e sviluppano ogni giorno.

“Il cambiamento più profondo che sta avvenendo nel mondo dei siti web non riguarda il design o i contenuti in senso stretto, ma riguarda il destinatario. Per vent’anni, un buon sito si costruiva pensando alle persone che lo avrebbero visitato, mentre oggi va progettato anche pensando anche alle macchine che lo leggeranno per conto delle persone. I bot AI non navigano i siti come farebbe un utente ma li scansionano, estraggono le informazioni che ritengono rilevanti, e le usano per generare risposte. Quindi, quando si progetta un sito oggi, la domanda da porsi non è più semplicemente ‘è usabile e comprensibile da un umano?’ ma anche ‘è leggibile da un agente AI in 100-200 millisecondi?’. ‘Il contenuto è chiaro e diretto?’. Strutturalmente, stiamo passando da architetture pensate per la navigazione (homepage, categorie, post) ad architetture pensate per l’estrazione: ogni pagina è un nodo di dati con un’identità chiara, un’entità riconoscibile, una risposta esplicita. Quindi, cosa cambia concretamente? Ci sono principalmente tre livelli di evoluzione. Il primo è, quindi, rendere il sito leggibile per l’AI e veloce. Esistono dei linguaggi tecnici che comunicano alle macchine informazioni precise: chi ha scritto un contenuto, qual è il prezzo di un prodotto, qual è la risposta a una domanda specifica… Sono invisibili all’occhio umano, ma importanti per i sistemi AI. Studi recenti dimostrano che i siti che li implementano correttamente hanno il 60% di probabilità in più di essere citati nelle risposte AI rispetto a siti equivalenti che ne sono privi. Attenzione poi alle performance perché la velocità non è più solo un segnale di ranking Google, ma è un prerequisito per essere inclusi nelle risposte in tempo reale degli agenti e, ovviamente, per rendere soddisfacente l’esperienza dell’utente. Poi, come sono scritti i contenuti? L’AI non legge un articolo dall’inizio alla fine come farebbe una persona ma estrae il passaggio che risponde alla domanda posta dall’utente. Se quel passaggio non è chiaro, immediato e collocato in modo riconoscibile all’interno della pagina, il sistema sceglie un’altra fonte. Questo significa che ogni pagina web dovrebbe rispondere ad una domanda precisa magari già dalle prime righe, con sezioni ben distinte ed un linguaggio diretto, non per compiacere un algoritmo, ma perché è esattamente quello di cui un utente ha bisogno. In fondo questo i SEO senior lo avevano capito ed attuato correttamente nei loro progetti anche anni fa, all’epoca dei ‘risultati zero’ di Google che comunque avevano già ridotto i click verso i siti. Infine, c’è una questione importante e più strategica che sposta la prospettiva oltre il sito stesso, che dal nostro punto di vista è molto importante. Dove sta oggi l’attenzione delle persone online? Sui social. Ecco, Google sta per integrare i canali social direttamente nella Search Console e questa scelta non è casuale, ma è la conferma che un’azienda viene valutata come entità complessiva, non solo in base al proprio dominio. In altre parole, un sito tecnicamente perfetto, gestito da un’azienda silenziosa sui social, assente dalle piattaforme di recensioni, non citata in nessun forum o community di settore, viene percepita dai sistemi AI come un’entità ‘fredda, cioè poco attiva, poco rilevante, ‘poco degna’ di essere citata; al contrario, un’azienda che mantiene una presenza coerente su più social specifici invia segnali continui che la tengono ‘viva’ agli occhi dei motori di ricerca e dei modelli AI. Il cambio di paradigma è proprio questo: fino a ieri si ottimizzava un sito web per i motori di ricerca. Oggi ci si deve evolvere ulteriormente ottimizzando anche la reputazione digitale complessiva di un’azienda, e il sito è uno degli strumenti. Non più l’unico.”

La stanchezza digitale e il ritorno all’autenticità

In tutto questo progresso strabiliante, però, è emersa anche una forte stanchezza digitale, un senso di saturazione verso la perfezione artificiale che sta cambiando nuovamente il modo in cui consumiamo informazioni. Siamo circondati da immagini impeccabili prodotte da modelli come Nano Banana 2, testi grammaticalmente perfetti ma privi di anima e video ultra-processati che iniziano a sembrarci tutti terribilmente uguali. Questa saturazione sta portando ad un ritorno clamoroso verso il contenuto grezzo, quello che viene definito lo-fi. Gli utenti oggi premiano ciò che appare imperfetto, girato con uno smartphone senza luci professionali o filtri eccessivi, perché l’imperfezione è diventata l’unico vero certificato di origine dell’essere umano. Per rispondere a questa crisi di fiducia, sono nate e si sono diffuse tecnologie di Digital Provenance che ormai troviamo integrate in ogni browser. Si tratta di bollini crittografici che certificano se un video è reale o se è stato manipolato da un algoritmo, una sorta di etichetta biologica per l’informazione di cui sentiamo un disperato bisogno per non perdere la bussola in un mare di simulazioni sempre più indistinguibili dalla realtà. Anche le recenti normative sull’AI Act europeo hanno dato una spinta decisiva in questa direzione, obbligando le piattaforme ad una trasparenza totale sulla natura sintetica dei contenuti proposti.

Come sono cambiate le nostre abitudini quotidiane

Se analizziamo il modo in cui ci muoviamo online oggi rispetto a pochi anni fa, noteremo che la ricerca è diventata qualcosa di onnipresente e incredibilmente liquido. Non andiamo più su un sito specifico per cercare qualcosa, la ricerca avviene dentro la barra del browser, all’interno delle app di messaggistica o addirittura attraverso la fotocamera puntata verso il mondo fisico. Il visual search è diventato una routine: fotografiamo un oggetto per strada, magari una pianta strana o un paio di scarpe, e l’Intelligenza Artificiale ci dice istantaneamente di cosa si tratta, dove comprarlo, quanto costa e se esistono alternative più sostenibili o economiche. Le nostre domande sono diventate lunghissime, colloquiali e piene di contesto personale. Non scriviamo più parole chiave secche come “meteo Roma“, ma parliamo ai nostri dispositivi chiedendo se sia il caso di prendere l’ombrello per andare a quella cena a Trastevere, aspettandoci che il sistema conosca la nostra posizione, i nostri gusti in fatto di spostamenti e persino i nostri impegni futuri. È crollato definitivamente il tradizionale funnel di acquisto che ci ha accompagnato per decenni. Una volta c’era la scoperta, poi la valutazione lenta e infine l’acquisto. Oggi tutto avviene nello stesso istante, in una singola interazione fluida dove la curiosità si trasforma in transazione in meno di sessanta secondi, spesso senza mai uscire dalla stessa interfaccia di conversazione.

Il futuro della conoscenza e il rischio della bolla

Il 2026 segna dunque l’anno della discontinuità vera e propria. Mentre i grandi player come Google integrano campagne pubblicitarie gestite dall’AI direttamente dentro il flusso di navigazione di Chrome, la pubblicità stessa smette di essere un fastidioso banner per diventare un consiglio inserito quasi naturalmente nella conversazione con l’assistente. Resta però aperta una domanda fondamentale che riguarda la nostra capacità di approfondimento e di spirito critico. In un mondo dove riceviamo sempre la risposta esatta, sintetizzata e predigerita, corriamo il rischio di chiuderci in una bolla di efficienza che elimina il dubbio, l’errore e la scoperta casuale. La bellezza del vecchio web, quello delle origini e della metà degli anni Duemila, era anche la possibilità di perdersi tra i link, finire su una pagina che non c’entrava nulla con la nostra ricerca iniziale e imparare qualcosa di completamente inaspettato. Oggi, con l’ottimizzazione estrema della risposta, quel margine di errore e di serendipità si sta riducendo drasticamente. Riceviamo esattamente quello che abbiamo chiesto, ma raramente qualcosa che non sapevamo ancora di volere.

Eppure, nonostante questa efficienza quasi robotica che sembra dominare le nostre giornate, la nostra voglia di connetterci con altre persone non è affatto diminuita, anzi, si è polarizzata. Usiamo l’Intelligenza Artificiale come uno strumento utilitaristico per le faccende noiose, per riassumere le lunghe e tediose e-mail di lavoro o per trovare l’orario di un treno in tempo reale, ma poi cerchiamo con ancora più forza le community di nicchia, i forum specialistici o i gruppi dove si parla di passioni vere con persone in carne ed ossa. La ricerca sul web è passata dall’essere uno strumento di consultazione ad essere una vera e propria estensione del nostro pensiero, una protesi cognitiva che ci permette di essere più veloci ma che ci impone anche nuove responsabilità. Il web non è più la sterminata e polverosa Biblioteca di Alessandria digitale che immaginavamo vent’anni fa, ma un maggiordomo onnisciente e a volte un po’ invadente che sa fin troppo bene cosa desideriamo. La sfida per il prossimo futuro, mentre ci addentriamo in questa nuova era della ricerca, sarà imparare a convivere con questa incredibile comodità tecnologica senza però dimenticare come si fa a porre le domande difficili, quelle che non hanno una risposta univoca e che richiedono ancora, fortunatamente, tutto il peso, la fatica e la sensibilità della nostra esperienza umana.

Soluzioni

Business Pills: l'antipasto gourmet di Road To The Future

Move Forward — Tue, 21 Apr 2026 06:03:01 GMT

Mentre Figma e Adobe cercano di capire quale divinità abbiano offeso per meritarsi il rosso in borsa causato da Claude Design, il settore scopre che oggi basta una chat per mandare in crisi anni di certezze creative. Se il cloud vi mette ansia, Mozilla risponde con Thunderbolt, un’AI così “sovrana” e locale che i vostri dati rimarranno più protetti dei segreti di Stato. Nel frattempo, i prezzi stellari della pubblicità su ChatGPT sono finalmente tornati sulla Terra, rendendo la sfida ai link blu di Google un po’ più democratica (e meno dolorosa per il portafoglio). Anche Salesforce decide di “perdere la testa” con Headless 360, trasformandosi in un motore invisibile per agenti che non hanno più bisogno di un’interfaccia umana per lavorare.

Terremoto nel mondo del design

Anthropic ha appena lanciato Claude Design e il mercato è andato subito in subbuglio. Questo nuovo strumento permette di generare siti e prototipi con una semplice chat, rendendo la creazione grafica accessibile a tutti. La notizia ha gelato gli investitori, trascinando le azioni di Figma verso il basso con un crollo che ha superato il 7%. Anche Adobe ha accusato il colpo, chiudendo in rosso una giornata difficile che ha scosso l’intero settore del software creativo. A rendere il clima ancora più teso è l’addio di Mike Krieger, attuale CPO di Anthropic, che ha ufficialmente lasciato il board di Figma. Si tratta di un segnale forte che sposta gli equilibri e mette i vecchi giganti del settore davanti ad una competizione senza precedenti. Per ora il tool è disponibile in anteprima per gli abbonati, ma il guanto di sfida ai metodi di lavoro tradizionali è ormai lanciato. Non resta che vedere se i leader storici riusciranno a evolversi o se l’ondata dell’AI finirà per riscrivere totalmente le regole del gioco.

Mozilla raddoppia

Mozilla ha lanciato Thunderbolt, un client AI open-source davvero spaziale. Niente cloud obbligatorio: qui il focus è il self-hosting per dare alle aziende il controllo totale. Supporta di tutto, dai modelli locali come Ollama ai big come OpenAI, via protocollo MCP. Basato su Haystack, gestisce chat, ricerche e task automatici su ogni piattaforma (anche mobile). I dati restano tuoi grazie ad un database SQLite locale e alla crittografia end-to-end. È una “AI sovrana” che evita il lock-in dei fornitori, perfetta per chi tiene alla privacy. Al momento è in fase di sviluppo attivo e sotto audit di sicurezza per essere blindata. Se cerchi un workspace flessibile e privato, mettiti in lista: il futuro è decentralizzato!

La pubblicità su ChatGPT costa sempre meno!

Se al debutto i CPM toccavano cifre stellari tra i 30 e i 40 dollari, rendendo i test proibitivi per molti, oggi i prezzi sono crollati drasticamente, stabilizzandosi finalmente intorno ai 12-15 dollari. Questo calo rende i posizionamenti molto più accessibili e competitivi. OpenAI ha infatti ampliato l’inventario, puntando tutto su SearchGPT per sfidare il dominio di Google con costi decisamente più contenuti. Molti brand ne stanno approfittando per scalare le campagne senza svuotare il portafoglio. Ne avevamo già parlato QUI.

C’era una volta il web

Dalla giungla dei link blu alla pappa pronta degli agenti AI. Cronaca di come abbiamo smesso di navigare per iniziare a conversare.

Salesforce perde la testa

Salesforce ha appena lanciato Headless 360, trasformando la sua intera piattaforma in una potente infrastruttura per agenti AI. L’obiettivo è separare finalmente il back-end dall’interfaccia utente, permettendo ad Agentforce di operare come un motore invisibile. Grazie alle API, strumenti come Data Cloud e Flow diventano accessibili ovunque, non solo dentro il classico ecosistema Salesforce. Questa mossa segna il passaggio da una “destinazione” per umani ad un sistema operativo aperto per l’Intelligenza Artificiale. Gli sviluppatori possono ora costruire “esperienze agentiche” su app esterne sfruttando i metadati e la logica aziendale già esistente. Marc Benioff vuole che ogni processo diventi programmabile ed autonomo, eliminando i limiti delle interfacce grafiche tradizionali. È una vera rivoluzione architettonica che prepara le aziende ad un futuro dove l’AI gestisca il lavoro in modo indipendente. Delle recenti evoluzioni del mercato SaaS, avevamo già parlato in maniera molto approfondita QUI.

Soluzioni

Business Pills: l'antipasto gourmet di Road To The Future

Move Forward — Tue, 14 Apr 2026 11:58:38 GMT

Tra modelli che fanno tremare Wall Street e gli smart glasses di Apple che sfidano i cambi ai vertici, l’AI sta occupando ogni spazio, dall’etica religiosa alla solidità del codice Linux. È un panorama in cui l’innovazione corre veloce tra dubbi morali e necessità di controllo, ricordandoci che, oltre la potenza del calcolo, la vera sfida resta la responsabilità umana.

Wall Street sotto scacco

Sembra che a Wall Street il nuovo modello “Mythos” di Anthropic faccia più paura di un lunedì nero in borsa. Il Segretario al Tesoro Scott Bessent e il capo della Fed Jerome Powell hanno convocato d’urgenza i CEO delle grandi banche per avvertirli che l’Intelligenza Artificiale è diventata così brava da saper scovare falle in ogni sistema operativo esistente. Mentre i big del credito si guardano intorno nervosi, l’unico a mancare all’appello era Jamie Dimon: forse il suo antivirus era già aggiornato o, più probabilmente, stava spiegando a Mythos che a JPMorgan le falle non si trovano, si creano per contratto.

Apple: lenti accese, testa in fuga

Apple accelera nel settore dei wearable con lo sviluppo dei nuovi smart glasses dotati di Intelligenza Artificiale. Il dispositivo integrerà fotocamere avanzate per il riconoscimento ambientale ed un’interfaccia vocale evoluta. Cupertino punta su un design leggero e quotidiano, offrendo diverse varianti di montature, stili e colori. Tuttavia, il progetto coincide con un importante cambio ai vertici: John Giannandrea lascerà l’azienda. L’addio del responsabile della strategia AI e del Machine Learning rappresenta una sfida per la divisione. Giannandrea ha guidato l’integrazione dell’Intelligenza Artificiale nei prodotti Apple negli ultimi anni. Senza la sua guida, l’azienda dovrà ora finalizzare l’ecosistema software per rendere gli occhiali davvero competitivi. Resta da vedere come questa transizione interna influenzerà il debutto di un prodotto così ambizioso.

Il Vangelo secondo Claude

Anthropic ha avviato una collaborazione con esponenti cristiani per integrare specifici parametri etici all’interno di Claude. Secondo il Washington Post, l’obiettivo è affinare la “Constitutional AI” attingendo a valori morali e a tradizioni millenarie. L’iniziativa punta a garantire che l’algoritmo rispetti concetti universali come la dignità umana e il bene comune. Questo processo di allineamento solleva però dibattiti sulla neutralità tecnologica e sulla gestione del pluralismo religioso. Gli esperti stanno valutando come i principi della dottrina sociale possano mitigare i bias e migliorare la sicurezza. Il progetto non mira ad una conversione religiosa, ma a creare un ponte tra Silicon Valley e sensibilità teologiche. Accademici e osservatori monitorano l’impatto di questi filtri culturali sull’obiettività e sull’universalità delle risposte.

Linux apre ai bot

Il kernel Linux ha introdotto linee guida formali per gestire l’invio di codice generato tramite strumenti di Intelligenza Artificiale. La nuova policy stabilisce che lo sviluppatore umano rimane l’unico responsabile, legale e tecnico, della patch sottoposta a revisione. Ogni contributo assistito da modelli linguistici deve essere dichiarato esplicitamente, documentando gli strumenti usati e i test effettuati. L’obiettivo principale è prevenire l’invio massivo di codice di scarsa qualità che potrebbe sovraccaricare i manutentori del progetto. Le sottomissioni devono continuare a rispettare rigorosamente gli standard qualitativi e i complessi requisiti stilistici della comunità. Questa apertura riconosce l’utilità dell’Intelligenza Artificiale nella scrittura di codice ripetitivo o boilerplate, pur mantenendo un approccio molto cauto. La verifica umana resta il filtro obbligatorio: l’AI è considerata un supporto alla produttività, mai un sostituto del giudizio critico.

Internet Archive al bivio

Internet Archive sta affrontando una minaccia esistenziale a causa di una complessa battaglia legale contro quattro grandi editori: Hachette, HarperCollins, Wiley e Penguin Random House. Il contenzioso risale al 2020 quando venne lanciato il progetto “National Emergency Library”, che permetteva il prestito digitale di libri senza le consuete restrizioni del “prestito digitale controllato”. Dopo che un tribunale di primo grado ha stabilito che tale pratica costituisce una violazione del copyright, l’organizzazione ha presentato ricorso in appello per difendere il proprio modello operativo. Se la sentenza dovesse essere confermata, le pesanti sanzioni economiche e i vincoli legali potrebbero compromettere non solo il prestito librario, ma l’intera sopravvivenza dell’archivio e della Wayback Machine. Se Internet Archive dovesse soccombere, si rischierebbe la perdita di un’infrastruttura fondamentale per la memoria storica collettiva del web.

Soluzioni

Business Pills: l'antipasto gourmet di Road To The Future

Move Forward — Thu, 09 Apr 2026 06:27:51 GMT

Questa è Business Pills, la costola agile (e un po’ sfrontata) della nostra newsletter mensile Road To The Future.

Qui non troverete tutto, ma una selezione ragionata di news per navigare nel futuro senza finire fuori strada. Consideratelo un antipasto gourmet prima della portata principale.

Avete spunti o visioni profetiche da condividere per la prossima edizione? Mandate un segnale di fumo (o più comodamente una e-mail) a: redazione@mforward.it.

AI Overviews sbaglia 1 volta su 10: ma tutto bene, dai

Uno studio commissionato dal New York Times alla startup Oumi ha testato oltre 4.000 ricerche su Google, scoprendo che gli AI Overviews rispondono correttamente il 91% delle volte con Gemini 3, in miglioramento rispetto all’85% di Gemini 2. Tranquilli, quindi: solo 1 risposta su 10 è sbagliata. Peccato che, alla scala globale delle ricerche Google, questo si traduca in centinaia di migliaia di informazioni false al minuto. Ma c’è di meglio! Migliorare l’accuratezza ha peggiorato la verificabilità: con Gemini 3, il 56% delle risposte corrette non è supportato dalle fonti citate, rispetto al 37% della versione precedente. Quindi Google fa progressi nel dare risposte giuste senza spiegare perché siano giuste. Un approccio filosofico, quasi zen. Tra le fonti più citate dall’AI figurano Facebook e Reddit. Perché chi meglio di un post di Facebook può informarci sulla storia della musica classica?

Sfratto esecutivo per l’Intelligenza Artificiale

Wikipedia ha deciso di vietare gli articoli scritti dall’Intelligenza Artificiale, stanca di dover rincorrere “allucinazioni” digitali e fatti storici decisamente troppo creativi. Una mossa che suona come uno sfratto esecutivo per gli algoritmi, rei di voler sostituire la sudata ricerca umana con un click un po’ troppo pigro. Pare proprio che l’enciclopedia più famosa del web preferisca un errore commesso da un utente in carne ed ossa ad una perfezione sintetica che spesso inventa tutto di sana pianta. Cari algoritmi, rassegnatevi: la conoscenza resta un affare privato tra noi umani, con tutti i nostri gloriosi ed imprecisi limiti. Due sole eccezioni: l’AI potrà essere utilizzata per le traduzioni e per apportare modifiche minori.

Il prossimo prompt è un intero talk show

OpenAI ha deciso di fare sul serio anche nel settore dei media, acquisendo un noto talk show tecnologico (TBPN) per dare voce diretta alle proprie ambizioni. Non si tratta più solo di addestrare modelli di linguaggio, ma di gestire la narrazione in un ambito dove l’opinione pubblica pesa ormai quanto un buon algoritmo. La mossa di Sam Altman suggerisce il desiderio di uscire dai laboratori per entrare nei salotti digitali, forse convinto che per spiegare il futuro serva ancora un pizzico di curatela editoriale umana. È un’operazione strategica che fonde tecnologia ed intrattenimento, che solleva però una piccola curiosità: le prossime interviste saranno ancora spontanee o seguiranno un prompt perfettamente ottimizzato? In fondo, possedere il palcoscenico resta il metodo più efficace per assicurarsi che il messaggio arrivi senza troppe interferenze.

Il romanzo è servito

Il dilemma sollevato dal New Yorker ci sbatte in faccia una realtà scomoda: il “sacro tormento” dell’autore sta cedendo il passo a un prompt ben assestato. Se prima ci si disperava davanti al foglio bianco, oggi un ghostwriter “artificiale” ci consegna trame chiavi in mano senza chiedere royalty. Paradossale: una macchina che non ha mai sofferto può descrivere un cuore spezzato meglio di un esordiente pigro, saccheggiando miliardi di pagine scritte da chi il dolore lo ha provato davvero. Il rischio è una letteratura “mediamente perfetta”, priva di quelle sbavature umane che rendono un libro vivo. Forse, in futuro, l’unico modo per dimostrare di essere veri scrittori sarà pubblicare bozze piene di refusi ed aggettivi fuori posto, rivendicando con orgoglio la nostra splendida mediocrità biologica contro l’algoritmo impeccabile. Scrivere non è mai stato così facile, eppure non è mai stato così difficile capire chi stia tenendo davvero la penna.

Basta il tono giusto

Sembra che il nostro cervello stia andando in vacanza, e i dati dell’Università della Pennsylvania confermano che il biglietto è di sola andata. Uno studio su 1.372 partecipanti e oltre 9.000 test ha rivelato che siamo pronti a una vera “resa cognitiva” di fronte agli algoritmi. Il dato è quasi imbarazzante: anche quando l’Intelligenza Artificiale è stata programmata per sbagliare nel 50% dei casi, l’80% degli utenti ha continuato a fidarsi ciecamente. Non importa se la risposta è palesemente assurda, basta che sia scritta con quel tono fluente e sicuro di chi sembra sapere il fatto suo. Gli scienziati avvertono che stiamo perdendo l’abitudine di dubitare, diventando spettatori passivi e un po’ ingenui del nostro stesso intelletto.

Normare l’inevitabile

OpenAI sta già disegnando la planimetria per un mondo dominato dalla “superintelligenza”, quello scenario in cui il codice diventerà più sveglio dell’intera umanità messa insieme. Tra le nuove proposte spiccano tasse più alte sui capital gain per finanziare ammortizzatori sociali e la creazione di un fondo d’investimento pubblico per l’AI. Sam Altman sogna una sorta di agenzia internazionale, una versione digitale dell’AIEA, per monitorare i cervelloni elettronici prima che decidano di fare di testa propria. È quasi poetico come stiano fabbricando l’incendio e l’estintore contemporaneamente, mettendoci in guardia dai rischi catastrofici mentre premono sull’acceleratore. Il piano prevede persino un “input democratico” per istruire l’etica delle macchine, sperando che la saggezza collettiva del web sia meglio di un errore di sistema. L’obiettivo è normare l’inevitabile, trasformando quello che sembra un film di fantascienza in una complessa e un po’ grigia questione di politica industriale.

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Business Pills: l'antipasto gourmet di Road To The Future

Move Forward — Thu, 02 Apr 2026 06:02:32 GMT

Questa è Business Pills, la costola agile (e un po’ sfrontata) della nostra newsletter mensile Road To The Future.

Qui non troverete tutto, ma una selezione ragionata di news per navigare nel futuro senza finire fuori strada. Consideratelo un antipasto gourmet prima della portata principale.

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Lo scrolling infinito ora ha un prezzo

Pare che “perdere tempo” sui social non sia più solo un vizio da adolescenti, ma una responsabilità civile da milioni di dollari. Una giuria di Los Angeles ha condannato Meta e YouTube a risarcire con 6 milioni di dollari una giovane donna, riconoscendo il loro design come “difettoso” e volutamente additivo. Tra algoritmi magnetici e filtri bellezza, le piattaforme sono state equiparate a prodotti pericolosi, segnando un precedente storico che fa tremare i vertici di Menlo Park. Meta dovrà coprire il 70% del danno: un “like” decisamente amaro per Mark Zuckerberg. Mentre i giganti tech preparano i ricorsi di rito, la sentenza ci ricorda che l’unico “filtro” davvero efficace, forse, rimane il tasto per spegnere lo schermo.

Dite addio al vecchio rito del tasto “aggiorna”

Google ha deciso che aspettare tre secondi per una notizia è ormai un insulto intollerabile alla modernità. Con il lancio globale di Search Live, il colosso di Mountain View ha trasformato il web in un flusso di coscienza collettivo e istantaneo, dove l’indicizzazione avviene alla velocità del pensiero (quello veloce, non il nostro). Ora, mentre ancora cercate di formulare una domanda, l’algoritmo ha già catalogato i vostri dubbi e pure i risultati di un evento non ancora concluso. È il trionfo del “qui e ora” assoluto, un mondo in cui la realtà corre così veloce che rischiate di leggere il commento al vostro prossimo post prima ancora di averlo pubblicato.

Consigli per gli acquisti

OpenAI non sembra più accontentarsi di stupirci con la sua Intelligenza Artificiale: ora ha deciso di passare seriamente all’incasso. Secondo le ultime indiscrezioni, l’azienda avrebbe già superato la soglia dei 100 milioni di dollari di entrate annualizzate grazie a un nuovo progetto pilota dedicato alle pubblicità. Ebbene sì, anche il regno dei bot ha ceduto al fascino del “consiglio per gli acquisti”, dimostrando - come vi avevamo già anticipato - che addestrare modelli futuristici costa caro e qualcuno deve pur pagare la bolletta elettrica dei server. Chi sognava un futuro digitale libero da sponsor dovrà farsene una ragione: tra una spiegazione filosofica e l’altra, presto potremmo trovarci un banner perfettamente contestualizzato.

Prompt, motore, azione!

Il modello text-to-video Veo è finalmente sbarcato su Google Ads a livello globale. Dimenticate i set costosi e i registi capricciosi: ora basta un semplice comando testuale per sfornare clip in 1080p che farebbero invidia ad una produzione di Hollywood (o quasi). Che vogliate vendere calzini o software spaziali, l’Intelligenza Artificiale promette di riempire i vostri annunci di dinamismo, lasciando a voi solo l’arduo compito di non esagerare con i prompt troppo fantasiosi. Un piccolo passo per l’advertising, un grande balzo per chiunque abbia sempre sognato di dirigere un kolossal pubblicitario restando comodamente in pigiama. E se il risultato dovesse sembrare fin troppo “cinematografico”, non temete: il watermark digitale di Google ricorderà a tutti che dietro la cinepresa c’è un algoritmo, non un genio tormentato.

Senti chi parla

Mistral ha appena lanciato Voxtral, il suo primo modello text-to-speech che trasforma i bit in chiacchiere decisamente (e quasi spaventosamente) umane. Con soli 250 milioni di parametri, questo piccolo prodigio francese è talmente efficiente da far sembrare i vecchi sintetizzatori vocali dei robot con la laringite cronica. Mentre i colossi americani puntano tutto sul gigantismo, Mistral sceglie la via della leggerezza open source, regalando al mondo una voce fluida, naturale e priva di esitazioni metalliche.

ChatGPT scansati, oggi si riscrive la storia

Dimenticate l’Intelligenza Artificiale che scrive codici o genera video: la vera rivoluzione tecnologica è finalmente arrivata e fa sembrare i chatbot semplici calcolatrici. Google ha appena sganciato la bomba che il mondo attendeva dal 2004: gli utenti negli USA possono finalmente cambiare il proprio indirizzo Gmail. Mentre l’umanità trema davanti ai robot, noi festeggiamo la possibilità di seppellire per sempre quel “piccola_stella92@gmail.com” creato alle medie.

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SaaS, abbiamo un problema

Move Forward — Sat, 28 Mar 2026 06:54:04 GMT

Ciao a tutti! 🙌

Per quindici anni, l’industria del software ha vissuto una sorta di età dell’oro basata su un’equazione commerciale tanto semplice quanto redditizia. Ogni volta che un’azienda cliente assumeva un nuovo collaboratore, il fornitore di software stappava idealmente una bottiglia di spumante: un nuovo dipendente significava una nuova licenza da pagare. Questo sistema, noto come seat-based pricing, ha trasformato il Software as a Service (SaaS) in una macchina da soldi prevedibile e scalabile.

Tuttavia, oggi quella macchina sta iniziando ad emettere suoni preoccupanti. Non si tratta di un guasto improvviso, ma di un cambiamento profondo che mette in discussione l’idea stessa che il valore del software sia legato alla presenza di un essere umano davanti ad uno schermo. Con l’ingresso dell’Intelligenza Artificiale “agentica”, molti di quei “posti a sedere” pagati a caro prezzo sono diventati improvvisamente superflui.

Per questo nuovo episodio di Road To The Future, ho chiesto aiuto a Nicola Ottomano e Paul Barnes, che di “SaaS” vivono ogni giorno, il primo come Senior Customer Success Manager di Enghouse Interactive, un fornitore internazionale di software, servizi e soluzioni video per contact center, e il secondo come CEO di Overe, una promettente azienda anglosassone specializzata in Security Posture Management (SSPM) e protezione delle identità all’interno degli ecosistemi cloud. Chi meglio di loro può raccontarci come stanno effettivamente le cose?

Buona lettura.

Il declino del modello ad utente unico

Per molto tempo, gli investitori hanno considerato il mercato SaaS una scommessa sicura. La logica era quasi noiosa nella sua ripetitività: se l’azienda cliente cresceva, i ricavi del fornitore crescevano di pari passo. Secondo i dati forniti da Gartner, la spesa mondiale per il software applicativo ha mantenuto ritmi di crescita a doppia cifra per anni. Ma se guardiamo i bilanci del 2026, notiamo che la natura di questa spesa è mutata. Il problema nasce nel momento in cui il software smette di essere un attrezzo passivo nelle mani di un dipendente ed inizia ad operare per conto proprio.

L’Intelligenza Artificiale agentica rappresenta il superamento definitivo dei vecchi chatbot o dei primi “copilot“, che spesso si limitavano a correggere le e-mail o a suggerire righe di codice. Un agente AI moderno è capace di pianificare una sequenza di azioni, utilizzare strumenti digitali esterni e portare a termine compiti complessi con una supervisione minima o nulla. In un reparto di assistenza clienti, ad esempio, pagare per cento licenze individuali perde ogni logica commerciale se un unico sistema agentico può gestire il volume di lavoro che prima richiedeva l’impiego di decine di operatori umani. Il software non è più un sedile occupato da una persona, ma un’entità che produce risultati in autonomia.

Il “caso di Klarna” ha fornito la prova definitiva di questa tendenza, agendo come una sveglia per l’intero settore. L’azienda svedese ha annunciato di aver delegato ad un assistente basato su tecnologia OpenAI il lavoro che precedentemente veniva svolto da 700 operatori a tempo pieno. I risultati sono stati quasi imbarazzanti per chi ancora difende il modello tradizionale: i tempi di risoluzione delle pratiche sono scesi da 11 minuti a meno di 2 minuti. Per i fornitori di software che vendevano a Klarna licenze calcolate sul numero di teste, questo annuncio è stata una vera e propria dichiarazione di guerra al loro modello di fatturazione.

Pur avendomi confessato di aver cominciato già da tempo ad affrontare questa sfida, Nicola Ottomano di Enghouse Interactive mi ha offerto una chiave di lettura diversa, facendomi riflettere sulla prevedibilità dei costi da sostenere e sulla rilevanza dei “contatti umani”:

“Nel mio settore (ndr: Contact Center) c’è sempre stata una spinta all’automazione perché il principale costo sono gli operatori: da un lato per abbassare i costi operativi, dall’altro per offrire un servizio self-service senza attese e disponibile 24/7. Prima che il boom di ChatGPT mettesse in discussione le esigenze operative dei nostri clienti e di conseguenza i modelli di pricing del settore, altri strumenti di automazione come risposte automatiche basate su Knowledge Base, i primi chatbot e gli IVR conversazionali avevano già tracciato un percorso nella direzione del ‘risultato’. Nel tempo, si è passati dalla licenza server al numero di canali contemporanei, fino ai token odierni per l’Intelligenza Artificiale. Va, però, tenuto in considerazione che una licenza ‘a postazione’ ha un costo ben definito, prevedibile, mentre modelli di pricing variabile possono a volte riservare sorprese spiacevoli. Non credo che il modello seat-based scomparirà del tutto, anzi, noto che sempre più aziende ci stanno chiedendo di mantenere le postazioni operatore perché - ad esempio nell’ambito del Customer Care - è proprio il fattore umano la discriminante sulla quale si acquisiscono o si perdono clienti. Dopotutto siamo umani e ci piace interagire con qualcuno dall’altra parte.”

La fine del “clicca qui”

Il mercato SaaS tradizionale è stato costruito attorno alle interfacce grafiche (GUI). Per anni, le aziende hanno pagato per avere bottoni colorati, dashboard accattivanti e menu a tendina che rendevano più semplice l’esecuzione di processi complicati. Tuttavia, gli agenti AI non hanno alcun bisogno di una bella interfaccia per comunicare tra loro o con un database; preferiscono di gran lunga utilizzare le API, che sono invisibili all’occhio umano. Come sottolineato da Sequoia Capital nel rapporto “Generative AI’s Act Two“, la proposta di valore si sta spostando dal “software che aiuta a fare il lavoro“ al “software che fa il lavoro “.

Questa distinzione cambia tutto. Se il software esegue il compito in autonomia, il valore non risiede più nel tempo che l’utente trascorre sulla piattaforma (la cosiddetta “stickiness“), ma nell’esito finale dell’operazione. Questo sta spingendo i fornitori più lungimiranti verso modelli di value-based pricing o outcome-based pricing. Invece di emettere una fattura mensile fissa di 50 euro per ogni utente registrato, le software house iniziano a chiedere una commissione per ogni compito completato con successo o una percentuale sul risparmio generato. È un passaggio logico: se il software lavora da solo, l’azienda vuole pagare per il risultato, non per l’accesso ad una scrivania digitale vuota.

Supponendo che, da qui a qualche anno, le software house saranno pagate in funzione dei risultati raggiunti (e non delle “postazioni occupate”), sarà indispensabile rivedere completamente le metriche del successo.

Come anticipato, Nicola Ottomano ricopre il ruolo di Senior Customer Success Manager; per questo sarà senz’altro in prima linea nell’affrontare concretamente il problema:

“La vera sfida è proprio questa. In un contesto in continua evoluzione, è difficile fare previsioni di medio-lungo termine. Fino ad oggi l’efficienza, e quindi il valore intrinseco del prodotto, è stata misurata nel numero di contatti che un operatore riusciva a gestire con successo in un dato periodo. Questo però è sempre stato un limite perché dava una visione parziale dell’insieme. Negli ultimi tempi hanno preso piede metriche come NPS (Net Promoter Score) e CSAT (Customer Satisfaction), che hanno integrato quelle precedenti. In futuro potremmo veder comparire nuove metriche legate alla capacità di governare i processi e le informazioni che l’azienda veicola verso l’esterno, magari ad uso e consumo delle intelligenze artificiali: penso ai recenti sviluppi di WebMCP, che permette di rendere disponibili strumenti fruibili dalle AI direttamente sul proprio sito istituzionale.”

La risposta dei giganti

Non deve sorprendere che perfino i pionieri del settore abbiano cambiato radicalmente strategia. Marc Benioff, il CEO di Salesforce, l’uomo che ha praticamente inventato il concetto di SaaS e di abbonamento per utente, ha recentemente rivisto le proprie posizioni. Dopo aver criticato i modelli di AI “fai-da-te“ e i copilot che richiedono troppa interazione umana, ha lanciato Agentforce. L’idea è quella di permettere alle aziende di distribuire agenti autonomi che operano direttamente sui dati di vendita ed assistenza.

La strategia di Salesforce è una mossa di sopravvivenza calcolata: Benioff ha capito che se non sarà lui a distruggere il proprio modello basato sulle licenze, ci penserà qualche startup concorrente. Secondo le previsioni di IDC (International Data Corporation), entro il 2026, una parte significativa delle applicazioni aziendali integrerà capacità di automazione tali da ridurre del 20% la necessità di intervento umano nelle attività lavorative standard. Il mercato SaaS si trova davanti ad un bivio: trasformarsi in una piattaforma che ospita agenti intelligenti o rischiare l’irrilevanza.

La saturazione del mercato e la “Subscription Fatigue”

Oltre alla rivoluzione dell’Intelligenza Artificiale, il settore deve fare i conti anche con una certa stanchezza strutturale. Le aziende medie oggi si ritrovano a gestire centinaia di abbonamenti diversi, una frammentazione che ha generato la cosiddetta “subscription fatigue“. I CFO sono diventati estremamente selettivi ed aggressivi nel tagliare tutto ciò che non produce un ritorno immediato e misurabile.

L’AI agentica funge da acceleratore in questo processo di pulizia dei bilanci. Non ha più senso pagare tre diversi abbonamenti per la gestione dei lead, il marketing automation e l’analisi dei dati, se un unico agente intelligente può connettersi direttamente al data warehouse e gestire in autonomia l’intera sequenza informativa. La promessa dell’Intelligenza Artificiale agentica è la semplificazione radicale dello stack tecnologico. Si tratta di una notizia eccellente per chi deve far quadrare i conti aziendali, ma rappresenta una minaccia esistenziale per migliaia di startup SaaS di nicchia che offrono singole funzionalità specifiche che l’AI può ora replicare senza alcuno sforzo.

Investimenti e realtà economica

Il mondo del Venture Capital ha già recepito questo cambio di rotta. Sebbene i flussi di denaro verso l’Intelligenza Artificiale siano imponenti, le valutazioni delle aziende SaaS che si ostinano a vendere “strumenti per umani“ hanno subito un forte ridimensionamento. I multipli dei ricavi, che in passato avevano raggiunto cifre difficilmente giustificabili razionalmente, sono tornati a livelli molto più sobri. Oggi gli investitori non si accontentano della crescita ad ogni costo, ma pretendono margini reali o, almeno, una crescita sostenibile che rispetti la “Rule of 40“ (dove la somma di crescita e profitto deve superare il 40%).

Tuttavia, il passaggio all’AI non è una passeggiata economica per i fornitori. Come evidenziato da una interessante analisi di Andreessen Horowitz - datata, ma pur sempre attuale - i costi di calcolo (compute costs) necessari per far girare questi agenti e le commissioni da pagare ai grandi modelli linguistici riducono sensibilmente i margini lordi che una volta erano tipici del software puro. Un’azienda SaaS che decide di vendere “lavoro svolto da agenti“ deve gestire un’infrastruttura molto più costosa e complessa rispetto ad una che si limitava a ospitare un database e un’interfaccia in Javascript. La sfida economica è doppia: vendere meno licenze e sostenere costi tecnici più alti.

Il lato oscuro dell’automazione

Mentre l’industria celebra la morte del “posto a sedere“ e la nascita dell’efficienza basata sui risultati, emerge una questione finora rimasta in ombra: chi vigila su un esercito di agenti che operano senza stancarsi e, soprattutto, senza interfacce umane? Se il software non è più solo uno strumento ma diventa l’utente finale, i paradigmi della sicurezza informatica devono essere completamente rinegoziati per evitare che l’agognata semplificazione si trasformi in un incubo di gestione.

Secondo Paul Barnes, CEO di Overe - realtà specializzata nel SaaS Security Posture Management (SSPM) – “ci troviamo di fronte ad un paradosso. Da un lato, l’attività si sta consolidando attorno a un numero ridotto di piattaforme operative principali. Il lavoro si svolge sempre più all’interno di ambienti come Microsoft 365, Google Workspace e Salesforce, dove comunicazioni, dati e processi decisionali sono già attivi. Man mano che gli agenti di Intelligenza Artificiale iniziano ad operare direttamente all’interno di queste piattaforme, diventano di fatto la spina dorsale operativa delle organizzazioni moderne. Ciò crea un ambiente più snello dal punto di vista della produttività, ma introduce anche una concentrazione del potere operativo. Quando una piattaforma diventa il luogo in cui si lavora, si esegue l’automazione e si prendono decisioni, compromessi o configurazioni errate non sono più solo un problema IT, ma un problema di continuità aziendale. Allo stesso tempo, l’Intelligenza Artificiale non sta necessariamente semplificando questi ambienti internamente. In molti casi, sta facendo il contrario. Ogni flusso di lavoro automatizzato, integrazione o processo basato sull’Intelligenza Artificiale richiede la propria identità, autorizzazioni e percorsi di accesso. Pertanto, sebbene il numero di piattaforme possa consolidarsi, la complessità interna e le sfide di governance all’interno di tali piattaforme continuano a crescere. In un recente webinar da noi ospitato sull’adozione dell’AI nel mercato MSP e PMI, un tema, in particolare, è emerso ripetutamente: le organizzazioni sono entusiaste dell’AI, ma molte hanno ancora difficoltà con i fondamenti di identità, configurazione della sicurezza e visibilità operativa nelle piattaforme su cui già fanno affidamento. Se queste basi sono deboli, l’aggiunta di software autonomo non fa che amplificare il rischio.”

Paul sottolinea che “Il cambiamento più grande a cui stiamo assistendo è che il software stesso sta diventando un utente. Gli ambienti SaaS moderni contengono già un gran numero di identità non umane, come account di servizio, flussi di lavoro di automazione, integrazioni API e applicazioni delegate. Gli agenti di Intelligenza Artificiale accelerano drasticamente questa tendenza perché operano in modo continuativo, prendono decisioni in modo autonomo e spesso dispongono di accesso persistente a dati e sistemi. I modelli di sicurezza tradizionali davano per scontato che dietro la maggior parte delle attività ci fosse un essere umano. Questa ipotesi non è più valida. Quando il software agisce in maniera indipendente, le organizzazioni devono concentrarsi meno sui singoli eventi di accesso e più sulla convalida continua di ciò che ogni identità è autorizzata a fare e del suo comportamento nel tempo. Anche la velocità cambia l’equazione.”

Per salvaguardare i processi aziendali, Paul suggerisce un drastico cambio di rotta che parta innanzitutto dalla velocità di reazione: “visto che i sistemi di Intelligenza Artificiale e gli aggressori operano ormai alla velocità delle macchine, anche i sistemi di sicurezza devono adeguarsi. Le indagini umane da sole non possono tenere il passo con l’attività autonoma. Ciò significa che è indispensabile applicare un monitoraggio automatizzato, che garantisca il rilevamento delle anomalie e la risposta programmatica sia alle identità umane che a quelle non umane. Per molti versi, l’Intelligenza Artificiale sta rafforzando una tendenza già osservata negli ambienti cloud: l’identità è diventata la principale superficie di controllo. Che l’attore sia una persona, un flusso di lavoro automatizzato o un agente, la sicurezza si riduce sempre più al modo in cui vengono concesse le autorizzazioni alle varie identità, al modo in cui tali autorizzazioni vengono monitorate e alla rapidità con cui le organizzazioni possono reagire in caso di cambiamenti.”

Adattarsi per non scomparire

Il mercato SaaS non sta morendo. Sta solo vivendo una trasformazione che ne cambierà i connotati per sempre. C’è una certa ironia in tutto questo: il software, nato con la promessa di liberare i lavoratori dalle mansioni ripetitive, ha finito per creare una nuova forma di burocrazia digitale fatta di dashboard da monitorare e infiniti login. L’Intelligenza Artificiale agentica promette di mantenere finalmente quella vecchia promessa, rendendo il software quasi invisibile e riducendo l’interazione umana al minimo indispensabile.

Per le aziende del settore, la nuova regola è smettere di vendere strumenti ed iniziare a vendere risultati. Il successo non sarà più determinato dal numero di ore che un dipendente trascorre dentro un applicativo, ma esattamente dall’opposto: quanto poco quell’utente ha dovuto interagire con il sistema per ottenere ciò di cui aveva bisogno. È un paradosso commerciale senza precedenti: per sopravvivere, bisogna creare un prodotto così efficiente da non richiedere quasi più la presenza di chi lo paga.

In questo scenario, la sopravvivenza dipenderà dalla capacità di controllare i dati e di trasformarli in azioni autonome. Chi rimarrà ancorato al conteggio dei “posti a sedere“ si accorgerà presto che la sala è vuota, occupata solo da algoritmi che lavorano senza sosta, senza interfacce colorate e, soprattutto, senza il bisogno di una licenza individuale per ogni riga di codice eseguita.

Soluzioni

Business Pills: l'antipasto gourmet di Road To The Future

Move Forward — Wed, 18 Mar 2026 06:45:46 GMT

Questa è Business Pills, la costola agile (e un po’ sfrontata) della nostra newsletter mensile Road To The Future.

Qui non troverete tutto, ma una selezione ragionata di news per navigare nel futuro senza finire fuori strada. Consideratelo un antipasto gourmet prima della portata principale.

Avete spunti o visioni profetiche da condividere per la prossima edizione? Mandate un segnale di fumo (o più comodamente una e-mail) a: redazione@mforward.it.

Fatti un sito in segreto 🔗

Il colosso che muove il 43% del web ha deciso di farsi piccolo piccolo per entrare tutto intero nel vostro browser. Con il debutto di my.wordpress.net, WordPress lancia un’oasi privata dove bastano 0 server e 0 registrazioni per avere un sito pronto all’uso in pochi secondi. Grazie alla tecnologia WebAssembly, tutto gira localmente, ma con la comodità del cloud, trasformando la piattaforma in un taccuino segreto per esperimenti AI o ricerche riservate lontano da occhi indiscreti. È la fine dei traumi da hosting: un solo click e siete operativi, protetti da una privacy così totale che nemmeno il vostro gatto saprà cosa state combinando. Finalmente potrete giocare a fare gli sviluppatori senza dover invocare santi o database ogni 15 minuti. Un piccolo miracolo di efficienza “usa e getta” che rende il web pubblico, per una volta, un optional del tutto superfluo.

Il nuovo guru di Excel

Addio ai weekend passati a litigare con le tabelle pivot: Claude ha ufficialmente indossato il completo grigio da ufficio. Grazie alla sua nuova funzione di analisi, l’AI di Anthropic non si limita più a fare il poeta, ma macina migliaia di righe di dati in pochi secondi, trasformando complessi file Excel in grafici pronti per il consiglio d’amministrazione. Se, prima, creare 50 slide di PowerPoint vi faceva desiderare una pensione anticipata, ora Claude le genera con una precisione quasi inquietante. È il sogno di ogni manager: un assistente che gestisce file pesanti con lo 0% di lamentele e il 100% di efficienza matematica. Finalmente potrete fingere di aver lavorato sodo tutto il giorno, mentre Claude risolve in un attimo i disastri che avete combinato nelle celle B12 e C14.

Preparate i pop-corn

Dopo il botto iniziale, i download di Sora sono crollati del 45% in un mese, finendo fuori dalla “Top 100” degli store. Così, Sam Altman ha cambiato rotta: la magia dei video verrà integrata direttamente in ChatGPT per ridare ossigeno al suo chatbot. Una mossa tattica per trasformare la chat in un hub multimediale, dove i 60 secondi di sogni digitali di Sora proveranno a giustificare i costi “spaziali” dei server. Con limiti fissati a 100 generazioni al giorno per i Pro, la speranza è che l’utente medio non chieda troppi gattini in 4K. Preparate i pop-corn: la rivoluzione visiva trasloca in chat, giusto prima che l’hype svanisca del tutto.

L’AI riscrive il futuro del coding

Con il rilascio di versioni come ChatGPT 5.4, scrivere codice è diventato così immediato che si possono generare migliaia di righe con un click, aumentando la produttività del 60%. Alcuni coder festeggiano l’addio alla noia, mentre altri realizzano con orrore di essere diventati semplici correttori di bozze dei loro rimpiazzi digitali. Il paradosso è servito: abbiamo insegnato all’AI a lavorare al posto nostro ed ora passiamo le giornate a fare il debug dei suoi “estri creativi”. Insomma, oggi non serve più conoscere ogni segreto del C++, basta saper scrivere un prompt e sperare che l’algoritmo non abbia una giornata storta. La rivoluzione è arrivata, ma il caffè per restare svegli a controllare i bug della macchina dobbiamo ancora pagarlo noi.

Ciao ciao YouTube

Addio al caos di 1000 software diversi: Substack lancia il suo Recording Studio per trasformarci tutti in registi professionisti, senza l’ansia della diretta. Ora è possibile registrare video di qualità con un massimo di 2 ospiti, gestendo loghi e condivisione schermo in un’unica piattaforma che fa quasi tutto da sola. Il sistema genera perfino clip e miniature automatiche, un vero miracolo per i “pigri del montaggio” che vogliono sembrare dei piccoli Spielberg. E se pensate sia solo un vezzo estetico, i dati parlano chiaro: chi integra video o audio vede i propri ricavi crescere il 50% più velocemente degli altri. Insomma, non avete più scuse per nascondervi dietro la tastiera: il palcoscenico è pronto e, a quanto pare, paga pure bene.

Chi scrive meglio, l’AI o gli umani?

Pensavate di essere i poeti del desktop e i re del report aziendale? Il New York Times vi sfida a scendere dal piedistallo con il suo ultimo quiz: “Chi scrive meglio, l’AI o gli umani?”. Attraverso 5 scenari diversi, dalla narrativa d’autore alle e-mail di scuse, l’algoritmo ha messo in crisi migliaia di lettori che non sanno più distinguere un cuore che batte da un chip che calcola. Molti vantano un orgoglioso 5 su 5, ma la verità è che la prosa umana viene spesso etichettata come “un po’ goffa” rispetto alla fluidità magnetica dei chatbot. Mentre noi sudiamo freddo per una virgola, l’Intelligenza Artificiale sforna testi impeccabili che mandano in tilt il nostro sesto senso letterario nel 100% dei casi di distrazione.

LinkedIn: la rivoluzione sotto il cofano

Passando sotto il cofano, l’evoluzione tecnica è un capolavoro di ingegneria distribuita: il team di LinkedIn ha smantellato il vecchio LIF (LinkedIn Feed), un monolite ormai troppo rigido, per passare ad un’architettura a microservizi basata su Venice, il loro archivio key-value ad alto throughput. Il cuore pulsante del sistema ora sfrutta Apache Samza per l’elaborazione degli stream in tempo reale, permettendo di aggregare miliardi di attività con una latenza ridotta del 40%. Invece di ricostruire l’intero feed ad ogni refresh, il nuovo sistema utilizza un approccio basato sui “Delta”, inviando solo i nuovi aggiornamenti ed ottimizzando drasticamente il consumo di banda e CPU. La gestione della “fan-out” (ovvero, la distribuzione di un post a milioni di follower) è stata rifinanziata per scalare su oltre 950 milioni di iscritti, garantendo che quel post motivazionale del lunedì mattina arrivi sullo schermo degli utenti in pochi millisecondi, indipendentemente dal carico globale.

Sicurezza su base volontaria

Google, Meta e Amazon firmano l’Accord Against Scams insieme ad altri 15 colossi tecnologici: un fronte unico contro truffe che bruciano oltre $1.000 miliardi l’anno. Ironico vederli correre ai ripari proprio ora che l’Intelligenza Artificiale ha reso i raggiri indistinguibili dalla realtà. Promettono di scambiarsi dati in tempo reale, ma rigorosamente su base “volontaria”: zero sanzioni previste per chi decide di non vigilare. Speriamo che la nostra sicurezza valga più dei 2 secondi che servono a un bot per svuotarci il conto.

Soluzioni

Business Pills: l'antipasto gourmet di Road To The Future

Move Forward — Wed, 11 Mar 2026 06:55:19 GMT

Questa è Business Pills, la costola agile (e un po’ sfrontata) della nostra newsletter mensile Road To The Future.

Qui non troverete tutto, ma una selezione ragionata di news per navigare nel futuro senza finire fuori strada. Consideratelo un antipasto gourmet prima della portata principale.

Avete spunti o visioni profetiche da condividere per la prossima edizione? Mandate un segnale di fumo (o più comodamente una e-mail) a: redazione@mforward.it.

Meta colpisce ancora 🌠

Meta ha appena acquisito Moltbook, il social network dove le AI avrebbero dovuto "parlare tra loro" e che invece è diventato il regno del caos umano. Lanciata a gennaio, la piattaforma vantava circa 1,6 milioni di agenti registrati, ma il vero colpo di scena è arrivato quando si è scoperto che i post più virali - come quelli in cui i bot complottavano per creare un linguaggio segreto anti-umano - erano in realtà scritti da persone in carne e ossa che sfruttavano falle di sicurezza imbarazzanti. Nonostante un tasso di errori fattuali tre volte superiore a quello di Reddit, Meta ha deciso di sborsare una cifra (ovviamente) riservata per portarsi a casa questo "circo digitale" e i suoi fondatori. In fondo, chi meglio di un social nato per bot, ma popolato da umani che fingono di essere bot, poteva finire nel portafoglio di chi ha inventato il Metaverso?

Cacciatore di taglie 🕵️‍♂️

Mentre i programmatori umani sorseggiano il primo caffè della giornata, Claude (nella sua versione Opus 4.6) ha già finito il lavoro di una vita. In un recente test con Mozilla, all’AI di Anthropic sono bastati appena 20 minuti per scovare il suo primo bug in Firefox. Ma non si è fermata lì: in una “battuta di caccia” durata due settimane, Claude ha analizzato oltre 6.000 file C++, portando alla luce più di 100 bug totali. Di questi, ben 14 (alcune fonti dicono 22) sono stati classificati come ad alta gravità, superando in soli quindici giorni la media di vulnerabilità critiche che l’intera comunità globale segnala solitamente in due mesi. Claude è il nuovo “cacciatore di taglie” del software: non dorme, non ha bisogno di pause e, a differenza dei colleghi in carne ed ossa, non si distrae guardando video di gattini.

Ciao, ciao OpenAI 🤖

Caitlin Kalinowski, Responsabile del team di Robotica e Hardware di consumo di OpenAI, ha rassegnato le dimissioni, incapace di digerire quel mega-contratto da 10 miliardi di dollari con il Pentagono. Pare che l'accordo, che lega l’azienda alla Difesa per i prossimi 5 anni, sia stato siglato in appena 48 ore, con una fretta che solitamente si riserva solo ai saldi di fine stagione. Mentre Altman guarda al budget, Kalinowsky ha contato le clausole sulla sicurezza, scoprendo che le garanzie etiche pesavano meno di un allegato mail dimenticato. Con circa il 15% dei ricercatori senior ora in rivolta, la "missione per l'umanità" ha preso una brusca deviazione balistica. Evidentemente, passare dai testi poetici ai droni d’assalto è un aggiornamento di sistema che non tutti sono disposti ad installare senza prima leggere le scritte in piccolo.

Burnout 2.0 😧

Immaginavate un futuro di relax mentre l’Intelligenza Artificiale lavorava al posto vostro? Benvenuti nell’era del “Brain Fry”, dove il 14% dei professionisti ha già i neuroni in modalità friggitrice. Secondo l’HBR, superare la soglia critica dei 3 tool simultanei aumenta la fatica mentale del 12% per ogni nuovo “assistente”, portandoci paradossalmente a commettere il 39% di errori grossolani in più. Insomma, deleghiamo per risparmiare tempo, ma la voglia di mollare tutto balza dal 25% al 34% a causa di una stanchezza decisionale mai vista prima. Invece di goderci il tempo libero, stiamo solo cercando di non affogare nella nebbia mentale mentre facciamo da babysitter a sciami di agenti digitali.

Un gigawatt di ambizioni ⚡

Thinking Machines Lab ha annunciato una partnership strategica pluriennale con NVIDIA che fa girare la testa: almeno 1 gigawatt di infrastruttura basata sui nuovissimi sistemi Vera Rubin, destinati ad addestrare i modelli frontier della startup di Mira Murati. Un gigawatt, per capirci, è più o meno la potenza di una centrale nucleare, tutta dedicata a far “pensare le macchine”. NVIDIA ha anche aperto il portafoglio investendo direttamente nella società, senza divulgare, però, i dettagli dell’operazione (come da tradizione nel mondo delle grandi manovre tech). Jensen Huang, CEO di NVIDIA, ha definito l’AI “il più potente strumento di scoperta della conoscenza nella storia umana”, e con un accordo del genere, difficile dargli torto. Il deploy sui sistemi Vera Rubin è atteso per inizio 2027: l’obiettivo è portare Intelligenza Artificiale personalizzabile ed accessibile ad imprese, istituzioni di ricerca e comunità scientifica. Insomma, Murati riparte, ma stavolta con la spina nel muro.

Niente like 🤳

Dopo l’Australia, pioniera nel vietare i social agli under 16 con multe da 49,5 milioni di dollari per i colossi tech, l’onda è arrivata in Europa: Francia e Danimarca blindano i profili sotto i 15 anni, mentre Spagna e Indonesia alzano il muro fino ai 16. Perfino l’EU ha votato (483 a 92) per un limite standard, lasciando milioni di mini-influencer improvvisamente orfani di like. Mentre la politica celebra la vittoria sulla dipendenza digitale, gli adolescenti scoprono con orrore che la realtà fisica non ha filtri né tasti “skip”. Pare che la prossima sfida virale sarà guardarsi negli occhi durante il pranzo: un’impresa estrema che nessun algoritmo aveva previsto.

Dizionari in soffitta 🎇

Dite addio ai vecchi manuali di grammatica usati ormai come fermaporte: Google ha lanciato Little Language Lessons, l’esperimento di AI Studio che trasforma l’apprendimento linguistico in uno “snack” digitale. Attraverso tre strumenti chiave, come Tiny Lesson per le emergenze in taxi e Slang Hang per non sembrare dei robot quando usate i modi di dire, l’Intelligenza Artificiale punta a rendere lo studio una faccenda da pochi minuti. La vera chicca è Word Cam, che usa la fotocamera per tradurre gli oggetti del mondo reale: inquadrate un gatto e l’AI vi dirà come chiamarlo in oltre 15 lingue diverse. Mentre Mountain View insegue il sogno di mappare ben 1.000 idiomi globali, si stima che circa il 10% dei traduttori a contratto sia già stato sostituito da algoritmi. Insomma, imparare il coreano tra un caffè e l’altro è diventato facilissimo, a patto che non vi dispiaccia avere come unico compagno di banco un chip di silicio molto istruito.

Necrologio Tech 🪦

C’era una volta internet, e su internet c’erano CNET, Wired, The Verge - i templi della tecnologia - dove milioni di persone andavano a scoprire quale smartphone comprare o come cambiare le impostazioni DNS. Quei tempi sono finiti: dieci grandi testate tech hanno perso collettivamente 65 milioni di visite mensili da Google, con un calo medio del 58% rispetto ai loro picchi. Il caso più clamoroso è quello di Digital Trends, che è passata da 8,5 milioni a soli 265.000 visitatori al mese: un -97%, come se quasi tutti i lettori si fossero volatilizzati nel nulla. Anche ZDNet e The Verge non se la passano meglio, con crolli rispettivamente del 90% e dell’85%. Il colpevole principale ha un nome preciso: le AI Overviews di Google, che dal mid-2025 rispondono direttamente in pagina alle domande degli utenti, senza che nessuno debba più cliccare su nulla. Perché aprire un articolo su “come fare uno screenshot su Windows” quando Google - o ChatGPT - te lo spiega in due righe? A completare il quadro, quattro di queste testate messe insieme ricevono oggi meno traffico del subreddit r/ChatGPT. Il paradosso è servito: i siti che per anni hanno raccontato l’ascesa dell’Intelligenza Artificiale sono ora le prime vittime della sua espansione.