In questo periodo dell'anno le Big Tech tacciono in attesa di fantasmagorici, inutili, costosi lanci natalizi. Non ci servono modelli più intelligenti, ci servono modelli che tutti possono usare e ci serve imparare ad usarli meglio. I modelli più intelligenti servono a loro per l'industria militare per ammazzarci meglio.
Quindi in questa release, a parte qualche novità che ci tocca da vicino, ho portato più che altro gli effetti collaterali dell'AI in azienda che spesso sottovalutiamo. Partiamo!
Pensa a cosa succede quando apri TikTok e vedi un prodotto che ti interessa. Fino a ieri cercavi su Google, magari su ChatGPT, e nel frattempo l'impulso svaniva. Dal 5 ottobre 2026 non funziona più così: con l'AI Shopping Assistant e il checkout in un clic, TikTok ha trasformato il feed "Per Te" in un canale transazionale dove l'intenzione d'acquisto si chiude in pochi secondi, con commissioni al 6% e un'infrastruttura costruita insieme a Shopify, Salesforce e Stripe. Per chi vende online, questo cambia i conti in modo concreto.
Mentre TikTok costruisce muri intorno all'intenzione d'acquisto, Meta li costruisce intorno ai dati. Un'indagine di Wired ha rivelato che Muse, l'assistente IA di Meta, crea profili dettagliati su persone che non hanno mai usato la piattaforma, catalogando abitudini e relazioni di familiari e conoscenti degli utenti attivi. Uno shadow profiling che solleva dubbi seri sulla conformità al GDPR. Abbiamo ancora dubbi su cosa siano gli americani?
La domanda sulla provenienza dei dati si intreccia con una più ampia sull'uso che facciamo dell'IA, dentro e fuori le aziende. Il rapporto Workera 2026 fotografa un paradosso che probabilmente conosci bene: il 67,8% dei lavoratori usa già strumenti di intelligenza artificiale, con un incremento del 30% rispetto all'anno prima, ma oltre la metà non ha ricevuto formazione adeguata. Il risultato è la Shadow AI, strumenti non autorizzati che sfuggono ai controlli IT e che causano il 43% delle violazioni di dati aziendali. I leader dichiarano fiducia nei sistemi adottati, ma non implementano controlli sugli accessi né sulla tracciabilità del codice. Chi acquisisce competenze in autonomia chiede stipendi più alti. Chi non forma i propri dipendenti li perde.
Su questo sfondo di governance fragile si innesta il report Digital Trust Insights 2027 di PwC, che mette in fila un problema organizzativo preciso: nessuno sa chi debba gestire la sicurezza dell'IA. Le responsabilità sono spezzettate tra CIO, CTO, CISO e figure ibride, e nel vuoto cresce il rischio del LLMjacking, dove il furto di credenziali permette a terzi di sfruttare i tuoi modelli linguistici a tue spese. Quasi la metà dei consigli di amministrazione discute di cybersecurity, ma i rischi specifici legati all'IA restano fuori dall'agenda strategica. PwC propone un Chief AI Security Officer. La comunità tecnica suggerisce di trattare ogni agente IA come un dipendente, con identità univoca e principi Zero Trust.
C'è poi una dimensione più silenziosa di questo stesso problema, quella che Sherry Turkle, professoressa del MIT, ha documentato nel libro Artificial Intimacy, pubblicato il 29 settembre 2026. La sua tesi è che i chatbot, proprio perché non interrompono, non giudicano e non chiedono nulla in cambio, stiano producendo un "de-skilling" relazionale progressivo. Gli adulti li preferiscono alle conversazioni reali perché evitano la vulnerabilità. I bambini crescono senza imparare a gestire la frizione sociale. E chi delega il confronto emotivo a una macchina diventa meno capace di reggere una trattativa complessa o una crisi vera.
A chiudere il quadro, una storia che vale la pena leggere con attenzione critica. OpenAI ha dichiarato di aver risolto il problema di Navier-Stokes usando 10.000 agenti IA per 88 ore, con una spesa stimata tra i 15 e i 20 milioni di dollari. Anthropic si muove nella stessa direzione in ambito matematico. La comunità scientifica, inclusi diversi vincitori della Medaglia Fields, ha risposto con diffidenza: il manoscritto prodotto dall'IA manca della trasparenza necessaria per una verifica indipendente, la paternità della ricerca è contestata, e il metodo non rispetta gli standard accademici. OpenAI ha costituito un gruppo consultivo di accademici per definire nuovi criteri. La potenza computazionale, per ora, non basta a sostituire la validazione rigorosa.
Trovi l'analisi completa di tutte queste notizie qui sotto.
TikTok lancia un assistente AI per lo shopping e il checkout in un clic direttamente nel feed
Fonte: TechCrunch
Il feed "Per Te" diventa un canale di vendita diretta con agente conversazionale e acquisto immediato
TikTok ha lanciato due funzionalità che trasformano il modo in cui gli utenti comprano all'interno dell'app: un AI Shopping Assistant e un sistema di checkout in un clic. L'annuncio, datato 5 ottobre 2026 e riportato da TechCrunch, segna il passaggio del feed "Per Te" da vetrina di contenuti a hub transazionale vero e proprio, dove l'impulso generato da un video può tradursi in un acquisto completato in pochi secondi.
L'AI Shopping Assistant è un agente conversazionale che opera direttamente nel feed. Ricorda le preferenze dell'utente, risponde a domande su taglie, disponibilità e dettagli dei prodotti in tempo reale, e accompagna fino alla finalizzazione dell'ordine senza mai costringere a uscire dall'app. L'obiettivo è intercettare quegli utenti che, dopo aver visto un prodotto in un video, avrebbero altrimenti cercato informazioni su strumenti esterni come ChatGPT o Google, disperdendo l'intenzione d'acquisto lungo il percorso.
L'infrastruttura tecnologica dietro queste funzionalità è stata sviluppata in collaborazione con Shopify, Salesforce, Shoplazza e Stripe. Per i merchant che operano su Shopify, l'integrazione richiede l'app ufficiale "TikTok" e un account TikTok Shop approvato, verificabile tramite il Seller Center della piattaforma. Le commissioni per ordine si attestano intorno al 6%, un dato che impone ai venditori una gestione attenta dei margini, soprattutto per chi lavora con prodotti a basso prezzo medio.
I numeri dicono che la piattaforma ha già un peso economico difficile da ignorare. Secondo l'ultimo Economic Impact Report di TikTok, la piattaforma ha contribuito a generare 81 miliardi di dollari nel PIL degli Stati Uniti, e 54 milioni di americani hanno effettuato almeno un acquisto dopo aver visto un video. Le stime per il 2025 collocavano TikTok Shop a 15,8 miliardi di dollari di vendite, pari al 18% dell'intero social commerce statunitense. Con l'aggiunta dell'assistente AI e del checkout immediato, queste cifre sono destinate a crescere.
Per chi gestisce campagne e budget pubblicitari su TikTok, la riduzione dell'attrito nel funnel di conversione cambia i calcoli sul ROAS. Un utente che completa l'acquisto senza abbandonare il feed è un utente che non si perde nei passaggi intermedi, e questo rende ogni impression potenzialmente più vicina a una transazione. La sfida, a questo punto, si sposta sulla qualità del catalogo prodotti, sulla gestione dell'inventario in tempo reale e sulla capacità di mantenere margini sostenibili con commissioni al 6%.
Sherry Turkle avverte: i chatbot ci stanno disimparando a essere umani
Fonte: MIT News
Il nuovo libro della professoressa del MIT documenta come l'intimità artificiale eroda competenze relazionali, capacità cognitive e salute mentale
Che i chatbot sappiano ascoltare senza interrompere è il loro punto di forza commerciale. Che questa disponibilità infinita ci stia rendendo meno capaci di sopportare una conversazione vera è la tesi di Sherry Turkle, professoressa del MIT, nel suo libro Artificial Intimacy: Who We Become When We Talk to Machines, pubblicato il 29 settembre 2026.
Turkle chiama il fenomeno "de-skilling", una perdita progressiva delle competenze umane che servono a gestire relazioni reali e lavoro. Il meccanismo è semplice: i chatbot offrono attenzione indivisa, zero attriti, nessuna richiesta di reciprocità. Gli adulti li preferiscono perché evitano la vulnerabilità che ogni rapporto autentico comporta, e le relazioni umane finiscono per sembrare troppo faticose rispetto a un interlocutore che non si stanca mai, non giudica e non chiede nulla in cambio.
Rischiamo di indebolire le nostre capacità relazionali delegando il confronto emotivo ai chatbot. Evitare costantemente la frizione sociale rende meno pronti a gestire crisi reali o trattative complesse. Sherry Turkle critica inoltre la falsa empatia delle macchine, che si limitano a calcoli statistici senza comprendere il dolore umano. Questo uso improprio dell'intelligenza artificiale può avere conseguenze gravi, come l'ostacolo all'elaborazione del lutto o il supporto inadeguato in situazioni di fragilità psicologica.
Nei bambini gli effetti sono ancora più profondi. L'interazione costante con l'IA compromette lo sviluppo cognitivo perché ostacola la capacità di distinguere tra esseri umani e oggetti inanimati, e riduce quello spazio di solitudine che Turkle considera necessario per l'immaginazione e il pensiero autonomo.
La proposta dell'autrice non è abbandonare la tecnologia, ma smettere di usarla come scorciatoia per aggirare le difficoltà intrinseche della vita sociale. Riabbracciare la frizione, accettare che le relazioni richiedano fatica e che quella fatica sia il prezzo di competenze che nessun algoritmo può sostituire.
Quasi il 70% dei lavoratori usa l'IA ogni settimana, ma le aziende non investono nella formazione
Fonte: ZDNET
Il rapporto Workera 2026 fotografa un paradosso: l'adozione corre, l'upskilling resta fermo
L'adozione dell'intelligenza artificiale tra i lavoratori è salita al 67,8%, registrando un incremento del 30% rispetto all'anno precedente. Nonostante questa diffusione, le aziende faticano a fornire formazione adeguata, lasciando oltre la metà dei dipendenti senza tempo o materiali per aggiornare le proprie competenze. Questa carenza spinge i lavoratori verso la cosiddetta Shadow AI, ovvero l'utilizzo di strumenti non autorizzati che sfuggono ai controlli IT e causano il 43% delle violazioni di dati aziendali. La mancanza di sicurezza psicologica in ufficio scoraggia la sperimentazione ufficiale, portando i dipendenti a cercare soluzioni informali per colmare le proprie lacune. Per risolvere questo problema, Workera propone di integrare la valutazione delle competenze direttamente nel flusso di lavoro quotidiano, monitorando i progressi senza interrompere le attività operative. Questo metodo permette di personalizzare i percorsi formativi e legarli a incentivi concreti, migliorando la velocità di apprendimento rispetto ai corsi tradizionali. La gestione aziendale dell'IA presenta però forti criticità, poiché molti leader si dichiarano fiduciosi nei sistemi adottati pur non implementando controlli efficaci sugli accessi o sulla tracciabilità del codice. Questo divario tra percezione e realtà operativa si estende anche alle aspettative salariali dei lavoratori, i quali richiedono compensi maggiori per le competenze acquisite in autonomia. Le imprese che non strutturano percorsi di formazione interna rischiano di subire la perdita di talenti qualificati, vanificando i vantaggi competitivi derivanti dall'integrazione tecnologica.
Meta Muse compila dossier orari su amici, familiari e colleghi degli utenti
Fonte: Wired
L'assistente IA di Meta costruisce profili dettagliati sulle persone che frequenti, anche se loro non hanno dato il consenso
Un'indagine di Wired ha rivelato che l'assistente IA di Meta, Muse, crea profili dettagliati su persone che non utilizzano la piattaforma. Il sistema analizza le interazioni degli utenti per catalogare abitudini, relazioni e dati personali di familiari o conoscenti, aggiornando costantemente questi archivi interni. Questa pratica di shadow profiling solleva dubbi sulla conformità al GDPR, poiché i soggetti profilati non hanno mai fornito il proprio consenso al trattamento delle informazioni. La capacità dell'algoritmo di dedurre dettagli sensibili rende labile il confine tra utente attivo e soggetto monitorato, imponendo a chi gestisce campagne di marketing una riflessione sulla provenienza dei dati utilizzati per le strategie di engagement.
Sicurezza dell'IA in azienda: il report PwC 2027 fotografa un vuoto di responsabilità
Fonte: ZDNET
Chi deve gestire i rischi dell'intelligenza artificiale? CIO, CISO e board non riescono a mettersi d'accordo, e intanto le minacce crescono
Questo è un report interessante se hai un'azienda strutturata, se hai meno di 20 dipendenti salta pure alla prossima. Il report Digital Trust Insights 2027 di PwC evidenzia come le aziende non abbiano ancora definito chi debba gestire la sicurezza dell'intelligenza artificiale. Le responsabilità risultano frammentate tra CIO, CTO, CISO e nuove figure specializzate, creando una confusione che impedisce una protezione efficace. Questa incertezza genera rischi reali legati all'IA agentica, che opera in autonomia interagendo con sistemi esterni. Tra le minacce principali figurano i modelli imprevedibili e il fenomeno del LLMjacking, dove il furto di credenziali permette a terzi di sfruttare i modelli linguistici altrui, causando costi imprevisti. Molti osservatori propongono l'istituzione del Chief AI Security Officer per centralizzare la gestione dei framework normativi e il ciclo di vita degli agenti, includendo tecniche come il machine unlearning. Gli esperti suggeriscono di trattare ogni agente IA come un dipendente, assegnando identità univoche, applicando i principi Zero Trust e mantenendo una supervisione umana costante per le operazioni ad alto rischio. Per contrastare il LLMjacking, le aziende dovrebbero adottare credenziali dinamiche, monitoraggio del budget in tempo reale e una rigorosa segmentazione di rete. Sebbene quasi la metà dei consigli di amministrazione discuta regolarmente di cybersecurity, i rischi specifici legati all'IA rimangono spesso esclusi dalle agende strategiche. PwC raccomanda di integrare la governance dell'IA nei processi decisionali aziendali attraverso report periodici che colleghino i rischi al ritorno sugli investimenti. Questa mancanza di chiarezza organizzativa trasforma facilmente un problema tecnico in una crisi di conformità, rendendo urgente definire ruoli e responsabilità prima che l'adozione dell'IA agentica diventi incontrollabile.
OpenAI dice di aver risolto un problema del Millennium Prize. I matematici non festeggiano
Fonte: The Verge
L'IA entra nella matematica pura con 10.000 agenti e 20 milioni di dollari, ma la comunità scientifica chiede rigore prima degli annunci
OpenAI ha dichiarato di aver risolto il problema di Navier-Stokes impiegando 10.000 agenti IA per 88 ore, con un costo stimato tra i 15 e i 20 milioni di dollari. Nonostante l'impegno profuso anche da Anthropic in ambito matematico, la comunità scientifica ha reagito con diffidenza. Il metodo utilizzato appare incompatibile con i rigidi standard accademici, poiché il manoscritto prodotto dall'IA manca della trasparenza necessaria per una verifica indipendente. Oltre ai dubbi metodologici, sono emerse polemiche riguardanti la gestione della paternità della ricerca e il disallineamento tra i laboratori tecnologici e le consuetudini del mondo matematico, criticate apertamente da numerosi vincitori della Medaglia Fields. OpenAI ha cercato di rispondere creando un gruppo consultivo di accademici per definire nuovi standard professionali. La comunità scientifica attende riscontri verificabili prima di convalidare i risultati ottenuti, confermando che la potenza computazionale non può sostituire la validazione rigorosa del processo di ricerca.
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