In questa categoria troverete articoli su Intelligenza Artificiale e Machine Learning, soprattutto su come queste tecnologie stanno evolvendosi, con esempi concreti
Il 20 ottobre 2025 un grave disservizio AWS ha paralizzato centinaia di servizi globali. Un blackout DNS che rivela la dipendenza digitale da pochi player e l’impatto dell’IA sul cloud.
Il 20 ottobre 2025 verrà ricordato come uno dei più grandi down della storia recente. E c’entra l’intelligenza artificiale.
Prima di comprendere meglio, vediamo la cronaca di questa mattinata italiana, per coloro che non hanno compreso fino in fondo il significato o non se ne sono accorti.
Dalle 9:10 circa italiane di lunedì 20 ottobre 2025, un disservizio su Amazon Web Services ha interrotto o degradato centinaia di servizi nel mondo. La matrice è la regione US-EAST-1 (Virginia), dove AWS ha rilevato “tassi di errore” e “tempi di attesa” anomali su più servizi, con effetto domino su app consumer, piattaforme, siti istituzionali e servizi bancari.
Tra i più citati: Perplexity, Canva, quasi tutti i servizi Amazon, Snapchat, Roblox, Fortnite, Signal, Coinbase, Venmo, oltre a portali di PA in tutta Europa e vari operatori telco.
Le segnalazioni sono calate tra la fine della mattinata e il primo pomeriggio in Europa, con un rientro graduale e code di rallentamenti su alcuni componenti.
Il down di AWS e l’importanza del Cloud nell’era della IA
In sostanza, è successo che chiunque, o quasi, abbia provato stamattina ad accender un pc o qualsiasi altro dispositivo per iniziare la giornata lavorativa si sia accorto che forse sarebbe stato meglio restare a casa e fare vacanza.
Ecco una lista parziale dei servizi che hanno sofferto di più, categorizzata per rendere più chiara l’ampiezza del disastro.
social media e comunicazione: Snapchat, Signal, Zoom, Discord, Ring (i campanelli smart di Amazon). Immaginate di non poter mandare un messaggio o fare una videochiamata per ore.
gaming e intrattenimento: Fortnite, Roblox, Pokémon GO, Prime Video, Disney+, Hulu. Milioni di gamer e streamer bloccati, con partite interrotte a metà.
finanza e e-commerce: Venmo, Coinbase, Robinhood, Chime, McDonald’s app. Transazioni ferme, cripto inaccessibili e persino ordinare un Big Mac online era diventato complicato.
produttività e altro: Canva, Duolingo, Perplexity AI, Slack. Aziende paralizzate, lezioni online saltate e tool creativi offline.
Nel primo pomeriggio di oggi, 20 ottobre 2025, AWS ha dichiarato di aver “mitigato completamente” la causa sottostante, indicando un problema di DNS come radice dell’incidente.
La comunicazione ha chiarito che “la maggior parte delle operazioni dei servizi sta tornando alla normalità”, con possibili “throttling” residui durante il pieno ripristino. In parallelo, varie testate hanno riferito un legame operativo con componenti come DynamoDB e con gateway regionali in US-EAST-1.
Un blackout DNS in un’area nevralgica di AWS non è solo un incidente tecnico. Si tratta di uno stress test della nostra dipendenza infrastrutturale.
Nel 2025 l’onda lunga della IA Generativa ha spostato carichi enormi su cloud e edge, con flusso di dati, microservizi, code di eventi e inferenza in tempo reale affidate a pochi hyperscaler. Come vedremo più avanti.
Se in un nodo centrale della rete si interrompe la risoluzione dei nomi, quel processo che permette ai servizi di riconoscersi tra loro, l’intera catena di connessioni si spezza. E quindi discovery dei servizi, chiamate API, autenticazioni, orchestrazioni.
Secondo le ricostruzioni non si tratta di un attacco, ma l’effetto sistemico è assimilabile a una “sosta forzata” della supply chain digitale. L’effetto è simile, dunque, a una sosta forzata dell’intera filiera digitale: quando si ferma un nodo centrale, si blocca tutto ciò che dipende da esso.
Gli impatti più visibili sono sui servizi consumer; quelli meno visibili colpiscono business operation, processi di pagamento, logistica applicativa. E, sempre più spesso, flussi di dati di IA che si appoggiano a storage, database gestiti e code di messaggistica nella stessa regione.
Le conseguenze? Soprattutto economiche. Un down di dimensioni come queste costa milioni di euro alle aziende. Basti pensare a e-commerce come Amazon che perde vendite, o banche come Lloyds che bloccano transazioni.
Poi, perdita di fiducia. Gli utenti che soffrono in particolare disservizi come queste finiscono per migrare altrove e le aziende pensano a strategie multi-cloud per diversificare.
Sul mercato cloud, questo potrebbe accelerare la crescita di concorrenti. Se AWS inciampa, Azure o Google Cloud guadagnano terreno, specialmente con l’IA dove Microsoft (con OpenAI) e Google stanno spingendo molto.
Per capirci meglio, in un’era AI-driven come quella che viviamo oggi, disservizi come questi evidenziano la centralizzazione del potere digitale.
Secondo Gartner, nel 2024 l’IaaS mondiale è cresciuto del 22,5% a 171,8 miliardi di dollari, con AWS al primo posto, seguita da Microsoft e Google.
Nel Q2 2025, le rilevazioni di Synergy indicano AWS attorno al 30% della spesa infrastrutturale, Microsoft intorno al 20% e Google intorno al 13%. I tre messi insieme superano il 60% del mercato.
Canalys conferma un trimestre in forte espansione (spesa 95–99 miliardi) con Azure e Google in crescita oltre il 30% annuo e AWS in aumento. In Europa, i tre player USA arrivano attorno al 70% del mercato.
Come abbiamo visto, il 63% del mercato cloud mondiale è concentrato nelle mani di tre soli operatori: AWS, Microsoft e Google.
È un dato che racconta meglio di ogni altro commento il perché di un blackout come quello del 20 ottobre 2025. E in questo si trova la risposta a questo cortocircuito globale.
Oggi non parliamo più di “servizi in cloud”, ma del Cloud come la spina dorsale stessa di Internet.
Se cade il principale nodo di quella rete, non si ferma un sito o un’app, ma un intero ecosistema di connessioni, automazioni, intelligenze artificiali e transazioni digitali.
La concentrazione di potere infrastrutturale, inevitabile fino a un certo punto, mostra così il suo aspetto più debole. Infatti, bastano poche ore di blocco per ricordarci quanto la nostra vita digitale dipenda da pochi player, da un numero sempre più ridotto di provider e da un equilibrio che, per quanto invisibile, regge tutto ciò che chiamiamo Rete.
Elon Musk ha fatto sapere che l’algoritmo di X si poggerà interamente sulla IA Grok. I contenuti verranno quindi gestiti dall’intelligenza artificiale, così come accade su altre piattaforme. Vediamo in che modo tutto questo avverrà e cosa comporterà.
Due anni fa, con questo articolo “Come funziona il nuovo algoritmo di Twitter/X“, raccontavo come l’arrivo di Elon Musk alla guida della piattaforma avesse portato a una revisione dell’algoritmo, con l’obiettivo di premiare contenuti autentici, ridurre lo spam e favorire l’engagement attraverso regole trasparenti.
E oggi X si prepara a un cambiamento forse più radicale. Infatti, l’algoritmo sarà gestito interamente da un’intelligenza artificiale, nello specifico Grok, creato da xAI.
Nel suo post, Elon Musk ha annunciato che entro 4-6 settimane tutte le euristiche manuali, ossia quell’insieme di le regole fisse definite dagli sviluppatori, saranno eliminate, lasciando all’IA il compito di analizzare e raccomandare contenuti.
Ma cosa significa esattamente? E come si colloca questo approccio rispetto ad altre piattaforme social? Lo vediamo insieme qui, cercando di capire il funzionamento del nuovo sistema, lo confrontiamo con il passato e vediamo se ci sono precedenti di algoritmi completamente IA driven.
Come funzionava l’algoritmo di X nel 2023
Nel 2023, l’algoritmo di X (allora ancora in transizione da Twitter) si basava su un mix di regole manuali e machine learning di base. Come avevamo visto, l’obiettivo era promuovere contenuti che generassero interazioni autentiche, penalizzando pratiche come il posting di link nudi (quei tweet con link senza testo) o contenuti spam. Tra i punti principali:
Reply boosting: le risposte dirette avevano un peso maggiore rispetto a like o retweet, per incentivare conversazioni reali.
Penalizzazioni per link senza testo: post con solo un URL e senza contesto ricevevano meno visibilità, perché considerati meno informativi.
Euristiche manuali: l’algoritmo usava elementi predefiniti (es. per like, retweet, impressions) per valutare la rilevanza di un contenuto.
Trasparenza: Musk aveva aperto il codice sorgente, permettendo agli utenti di capire come venivano prese le decisioni di raccomandazione.
Ma, come abbiamo avuto modo di vedere in questi anni, questo sistema aveva limiti. La dipendenza da euristiche manuali significava che l’algoritmo non sempre riusciva a cogliere la qualità intrinseca di un contenuto.
Inoltre, il mix di regole fisse e machine learning non era abbastanza flessibile per gestire il volume e la complessità dei contenuti su X. In aggiunta a questo, le regole fisse erano state implementate con regole che rispecchiavano in maniera precisa la visione di Musk, al punto da fare in modo che i contenuti visionati dagli utenti fossero sempre più vicini ai suoi principi e teorie. Pratica questa che va catalogata nella definizione di “algoritmo del proprietario”, come abbiamo visto.
E ora la decisione di passare a un modello interamente basato sull’IA.
Come l’algoritmo di X sarà gestito dalla IA Grok entro poche settimane
Il nuovo algoritmo di X basato sulla IA Grok
Elon Musk ha condiviso un post su X, citando un altro account. Secondo le informazioni condivise dal proprietario di X, l’algoritmo della piattaforma si evolverà verso un sistema “completamente basato su IA”, eliminando del tutto le euristiche manuali entro fine novembre o inizio dicembre 2025.
Al centro di questa transizione c’è Grok, l’intelligenza artificiale sviluppata da xAI, progettata per analizzare contenuti e prevedere preferenze degli utenti su scala massiva. Cerchiamo di vedere insieme come funzionerà:
Analisi totale dei contenuti: Grok esaminerà ogni post, immagine e video pubblicati su X, oltre 100 milioni di contenuti al giorno, per valutarne la qualità e abbinarli agli interessi degli utenti. Questo approccio si basa su modelli di deep learning che processano testo, immagini e contesto in tempo reale, senza affidarsi a regole fisse.
Visibilità estesa (?): a differenza del passato, sostengono gli account più vicini alla visione di Musk, dove gli account piccoli faticavano a emergere a causa di metriche legate alla popolarità, il nuovo sistema permetterà di valutare i contenuti in modo oggettivo. Un post, anche da un account con pochi follower, avrà più possibilità di raggiungere un pubblico ampio.
Personalizzazione del feed: gli utenti potranno interagire con Grok per regolare il proprio feed. Ad esempio, sarà possibile chiedere “mostrami meno politica” o “più contenuti su tecnologia”, con modifiche applicabili temporaneamente o in modo permanente.
The 𝕏 recommendation system is evolving very rapidly. We are aiming for deletion of all heuristics within 4 to 6 weeks.
Grok will literally read every post and watch every video (100M+ per day) to match users with content they’re most likely to find interesting.
Secondo questo processo di modifica dell’algoritmo in chiave IA, entro fine ottobre 2025, X pubblicherà i “pesi” del modello IA, vale a dire i parametri che determinano come Grok valuta i contenuti.
Questo permetterà di avere più chiaro come vengono prese le decisioni di raccomandazione.
In buona sostanza, entro un mese e mezzo da oggi, X sarà interamente affidata all’IA.
Cosa si intende per euristiche manuali
Le euristiche manuali sono regole fisse, definite dagli sviluppatori, che guidano l’algoritmo nel decidere quali contenuti mostrare e in che ordine.
Ad esempio, nel 2023, l’algoritmo di X assegnava un peso maggiore alle risposte rispetto ai like o penalizzava i tweet con solo un link, seguendo criteri prestabiliti. Queste regole utilizzavano le interazioni degli utenti (come like, repost o visualizzazioni) come input, ma il modo in cui venivano combinate era deciso a priori, senza adattarsi automaticamente ai cambiamenti nel comportamento degli utenti.
A differenza del 2023, dove le euristiche manuali (leggi anche algoritmo del proprietario) giocavano un ruolo centrale, qui Grok opererà senza vincoli umani predefiniti, imparando e adattandosi autonomamente per gestire il volume e la varietà dei contenuti su X.
Va detto, perché è più di un sospetto, che non ci sono ancora prove concrete che questo approccio risolverà problemi come bias algoritmici (se così vogliamo definirli) o la sovrabbondanza di contenuti irrilevanti. L’efficacia di questo modello dipenderà dal tipo di interpretazione secondo cui sarà impostata la IA e dalla sua implementazione.
Quindi, ci ritroveremo di fronte ad un nuovo esempio di algoritmo del proprietario, forse l’esempio più calzante da questo punto di vista, interamente a traino dell’intelligenza artificiale.
L’idea di un algoritmo interamente gestito da IA non è di Elon Musk, anzi. Sono già diverse le piattaforme social media che hanno già adottato sistemi di raccomandazione fortemente basati sull’intelligenza artificiale, riducendo o eliminando le euristiche manuali. Alcuni esempi rilevanti:
L’algoritmo di raccomandazione di TikTok
La sezione “For You” di TikTok è uno degli esempi più noti di algoritmo IA-driven.
Fin dal lancio di Douyin (la versione cinese) nel 2016, il sistema si basa su deep neural networks che analizzano interazioni come tempo di visualizzazione, like e condivisioni per predire i contenuti più rilevanti.
Il sistema di raccomandazione di YouTube, che genera oltre il 70% delle visualizzazioni (dati Google), utilizza modelli avanzati di machine learning, come deep neural networks, per la selezione dei contenuti e il ranking dei video.
Le euristiche manuali ci sono ma restano minime, anche se esistono interventi umani per moderare contenuti problematici. La sfida di YouTube, simile a quella di X, è gestire un volume enorme di contenuti (miliardi di video), ma il focus è su formati long-form rispetto ai micro-post di X.
La versione AI-driven di Meta per Instagram e Facebook
Dal 2016, Meta ha spostato i feed di Instagram e Facebook verso algoritmi basati su IA, come graph neural networks, per raccomandare contenuti anche non collegati direttamente alla rete sociale dell’utente.
Da specificare, questi sistemi non sono “100% IA”. Le regole umane per moderazione e policy (es. rimozione di contenuti dannosi) restano ancora (per poco) elevate, a differenza dell’approccio radicale di X.
Ora, questi esempi mostrano che l’IA è già matura per gestire raccomandazioni su scala, ma X si distingue per l’obiettivo dichiarato di eliminare completamente le euristiche manuali in tempi brevi, affidandosi esclusivamente a Grok, la IA di casa.
Resta da vedere se questa transizione sarà più efficace rispetto ai modelli ibridi di Meta o al sistema di raccomandazione di TikTok.
La scommessa di X interamente sulla IA di Grok
Il passaggio di X a un algoritmo interamente gestito da IA (primo caso di piattaforma social media fino ad oggi) è da considerarsi come una scommessa. Anche se inevitabile, visto il contesto e vista la visione di Musk.
Allineandosi a piattaforme come TikTok e YouTube, che già sfruttano l’IA per raccomandazioni su scala, X punta a un modello che vede Grok al centro.
Bisognerà attendere per verificare l’efficacia di questo approccio, anche se la possibilità che la piattaforma possa peggiorare, rispetto allo stato attuale, è molto alta.
Vedremo cosa succederà nelle prossime settimane e, come sempre, lo valuteremo insieme qui.
Oracle e i movimenti ai vertici in vista di TikTok US e la sfida alla IA. L’azienda di Austin ha nominato due nuovi co-CEO: Clay Magouyrk e Mike Sicilia.
Oracle ha annunciato un cambio al vertice, nominando Clay Magouyrk e Mike Sicilia co-CEO. La mossa, che vede l’attuale CEO, Safra Catz assumere il ruolo di vice presidente esecutivo, non è un semplice cambio di manager. Si tratta di un traguardo dopo i successi che ha visto l’azienda emergere come uno dei principali beneficiari del boom dell’intelligenza artificiale.
La crescita di Oracle trainata dai dati e le nuove nomine
Il cambio di leadership avviene in un contesto di notevole espansione, supportato da dati finanziari concreti. Iil titolo Oracle che ha registrato un aumento del 30% nell’ultimo mese e di circa l’85% nel corso dell’anno.
Oracle, cambio al vertice in vista di TikTok US e sfida sulla IA
Indicatore importante è la crescita, come riportato da CNBC, dei “ricavi contrattualizzati non ancora contabilizzati”, che è salita a 455 miliardi di dollari, con un balzo del 359% rispetto all’anno precedente. Questi numeri dimostrano la solidità della strategia aziendale.
Il vantaggio competitivo di Oracle nel Cloud e nella IA
La nomina di Magouyrk e Sicilia, che hanno guidato rispettivamente l’infrastruttura cloud e i settori verticali, riflette una visione che si è dimostrata vincente.
L’azienda ha saputo capitalizzare la forte domanda di soluzioni AI, in particolare grazie alla sua infrastruttura cloud e all’accesso strategico alle unità di elaborazione grafica (GPU) di Nvidia.
Questo posizionamento non solo ha permesso a Oracle di competere efficacemente con giganti come Microsoft e Amazon, ma ha anche trasformato l’investimento nell’AI in un concreto vantaggio competitivo, che ha generato una crescita massiccia del business.
Clay Magouyrk e Mike Sicilia
La visione strategica di Oracle in vista di TikTok US
La leadership di Oracle nel settore tech va oltre l’AI e il cloud.
Il consorzio che gestirà le attività di TikTok US vedrà Oracle responsabile della manutenzione dei dati e della privacy, un ruolo che sottolinea la fiducia riposta nelle sue soluzioni cloud.
A riprova di questa fase di grande successo, la capitalizzazione di mercato di Oracle ha contribuito a spingere il patrimonio netto del suo fondatore, Larry Ellison, facendolo diventare l’uomo più ricco del mondo.
Questi eventi, combinati con i risultati finanziari e la nuova struttura di leadership, dipingono il quadro di un’azienda che non si limita a reagire ai cambiamenti del mercato, ma che li guida con grande determinazione.
Meta non firmerà il Codice UE sull’IA. Una scelta che rischia di inasprire i rapporti con Bruxelles, mentre OpenAI e Mistral si dichiarano pronte a firmare. Cosa cambia dal 2 agosto 2025.
Lo ha fatto sapere ufficialmente Joel Kaplan, vicepresidente globale per gli affari istituzionali del gruppo, con una dichiarazione chiara. Il Codice, nelle parole di Meta, sarebbe inutilizzabile e incompatibile con la realtà operativa delle aziende. Un ostacolo allo sviluppo, più che una guida, sostiene Kaplan.
La decisione di Meta su AI Act dell’UE
La decisione di Meta non è una sorpresa. L’azienda aveva già espresso scetticismo nei mesi precedenti, soprattutto di fronte all’impianto dell’AI Act, che entrerà pienamente in vigore il prossimo 2 agosto.
Ma stavolta la presa di posizione è formale. Il Codice, secondo Meta, introdurrebbe obblighi che vanno oltre quanto previsto dal regolamento europeo, ampliandone l’ambito in modo non proporzionato rispetto alla cornice legale definita dall’AI Act.
Il nodo è proprio questo.
Meta non firma il Codice UE sull’IA generativa
Cosa prevede il Codice di condotta su IA dell’UE
Il Codice di buona condotta è uno strumento volontario, pensato per accompagnare l’entrata in vigore dell’AI Act e offrire una via semplificata alla conformità.
Firmarlo significa aderire a una serie di impegni trasparenti, come: pubblicare informazioni dettagliate sui dati di addestramento; descrivere in modo comprensibile le capacità e i limiti dei modelli; evitare l’uso di contenuti protetti da copyright non autorizzati; prevedere sistemi di sicurezza informatica e monitoraggio dei rischi, specialmente per i modelli ad alto impatto.
Ma significa anche beneficiare di un percorso di conformità agevolato, evitando verifiche caso per caso.
Rifiutare la firma, invece, comporta l’obbligo di dimostrare puntualmente la compatibilità con ogni requisito dell’AI Act, con un carico legale potenzialmente molto più pesante.
Secondo la versione di Kaplan, tutto questo si tradurrebbe in un freno per lo sviluppo dei modelli di intelligenza artificiale in Europa.
Possibile contrapposizione UE-Usa
Meta teme che la combinazione tra Codice e regolamento generi un clima normativo incerto e disincentivante. E chiede che anche il governo statunitense intervenga per tutelare la competitività delle aziende americane, indicando che l’impianto europeo possa rappresentare una minaccia sistemica per l’intero settore.
La posizione delle altre aziende IA
Nel frattempo, le posizioni degli altri protagonisti del mercato si stanno delineando.
OpenAI ha annunciato l’intenzione di firmare il Codice, subordinando la firma all’approvazione definitiva del testo da parte dell’AI Board europeo. La società che sviluppa ChatGPT, in una dichiarazione pubblicata l’11 luglio sul proprio sito, ha spiegato che aderire rappresenta un passo strategico per consolidare la sua presenza in Europa.
La firma del Codice offrirebbe maggiore certezza normativa, permetterebbe un dialogo più stabile con le autorità e costituirebbe una base condivisa per future evoluzioni regolatorie. In sostanza, per OpenAI si tratta di una mossa diplomatica quanto pragmatica.
Anche Mistral AI, la startup francese sostenuta dal governo Macron, ha già fatto sapere che firmerà. La decisione rientra nella visione sovrana europea sull’IA e segna un allineamento netto rispetto agli obiettivi della Commissione.
Al contrario, altre aziende statunitensi come Google (con DeepMind e Gemini) o Anthropic non si sono ancora espresse pubblicamente. L’adesione al Codice resta aperta, ma il silenzio suona come un segnale prudente, se non di diffidenza.
Non mancano poi le critiche da parte delle grandi aziende europee. In una lettera inviata a Bruxelles a fine giugno, un gruppo di 44 imprese tra cui Airbus, Mercedes-Benz, Siemens e SAP ha chiesto di posticipare di almeno due anni l’applicazione dell’AI Act.
Il timore condiviso è che la sovrapposizione tra le varie normative europee – AI Act, Data Act, Cyber Resilience Act – produca un quadro troppo rigido e incoerente, penalizzando l’innovazione e allontanando gli investimenti.
Le regole entreranno in vigore il 2 agosto, senza rinvii
La Commissione ha però ribadito che non ci saranno rinvii.
Il primo agosto sarà pubblicata la lista ufficiale dei firmatari del Codice e dal giorno successivo le nuove regole per i modelli generativi entreranno pienamente in vigore. I prossimi mesi diranno se l’adesione sarà ampia oppure limitata.
Ma intanto, con la decisione di Meta, il confronto si sposta su un piano più ampio. E cioè quello del rapporto tra le regole pubbliche e il potere decisionale delle grandi piattaforme. Che sono in mano a società private.
Quindi, mentre l’UE tenta di governare lo sviluppo dell’intelligenza artificiale con strumenti giuridici trasparenti e condivisi, le grandi piattaforme continuano a negoziare lo spazio della norma.
Vedremo se alla fine Meta rivedrà la sua decisione.
Con il lancio di ChatGPT Agent, OpenAI apre una nuova fase della sua intelligenza artificiale: quella dell’azione autonoma. Si tratta di un agente che legge, decide, agisce. E cambia il nostro rapporto con il web.
La presentazione era nell’aria, anzi era attesa avendo più volte OpenAI sostenuto che il lancio sarebbe stato entro l’estate. E così è stato.
Ieri sera ora italiana, 17 luglio 2025, OpenAI ha presentato ufficialmente ChatGPT Agent, una nuova funzione integrata nel servizio ChatGPT che segna un passaggio decisivo nell’evoluzione dell’intelligenza artificiale generativa. Ma non si tratta soltanto di un aggiornamento: è l’inizio di una fase in cui i modelli di AI non si limitano più a rispondere, ma agiscono. Non solo generano, ma operano.
Con questo rilascio, OpenAI introduce una forma concreta di Agent AI, sistemi progettati per compiere azioni autonome all’interno di un ambiente digitale per conto dell’utente.
È un cambio di paradigma che modifica il nostro modo di interagire con la tecnologia, di lavorare. Ma anche di interagire con il web, con le nostre solite operazioni online.
Ecco ChatGPT Agent, come usarlo e a cosa serve
Cosa fa ChatGPT Agent
ChatGPT Agent è un’estensione del modello GPT-4o che permette all’IA di eseguire compiti complessi in autonomia. Non ci troviamo più davanti a un assistente passivo che attende istruzioni dettagliate.
L’utente fornisce un obiettivo e l’agente lo raggiunge eseguendo una sequenza di azioni logiche, concatenate, spesso multi-step.
In pratica, l’agente può:
navigare sul web (leggere pagine, cliccare link, accedere a contenuti);
utilizzare strumenti di produttività (fogli di calcolo, calendari, presentazioni);
eseguire codice, interagire con terminale e browser.
Il tutto avviene in background, mentre l’utente può continuare a lavorare o semplicemente attendere un aggiornamento.
ChatGPT Agent tiene memoria del contesto in cui sta operando, sa riprendere una conversazione interrotta e, soprattutto, è in grado di auto-correggersi. Infatti, se un passaggio dovesse fallire, proverebbe a risolverlo autonomamente prima di chiedere supporto.
ChatGPT can now do work for you using its own computer.
Introducing ChatGPT agent—a unified agentic system combining Operator’s action-taking remote browser, deep research’s web synthesis, and ChatGPT’s conversational strengths. pic.twitter.com/7uN2Nc6nBQ
La forza di ChatGPT Agent si basa su due componenti già noti, ora unificati e potenziati:
Operator: consente al modello di interagire con strumenti esterni, simulando una vera interfaccia grafica, cliccando, compilando, navigando all’interno di un ambiente controllato.
Deep Research: è la modalità che permette all’agente di eseguire ricerche complesse su web, raccogliendo, filtrando, valutando le informazioni trovate, con una logica orientata al risultato e non più alla singola risposta.
Si tratta quindi di una struttura ibrida, dotata di un “computer virtuale” che opera autonomamente: può accedere al browser, al terminale, a file locali e a integrazioni cloud. E soprattutto può “lavorare per te” mentre l’utente è impegnato su altro.
ChatGPT agent uses a full suite of tools, including a visual browser, text browser, a terminal, and direct APIs. pic.twitter.com/GdKit1Uamy
La funzione è disponibile da subito per gli utenti ChatGPT Pro. Sarà rilasciata progressivamente anche per i piani Team, Enterprise e Education. Gli utenti del piano Plus potranno testarne alcune funzionalità a capacità limitata (come già accade con GPT-4o), mentre l’uso completo sarà possibile su richiesta o tramite aggiornamento dell’abbonamento.
Per l’abbonamento Plus il limite dei prompt mensili è 40.
Cosa cambia per il lavoro (e per il web)
L’impatto di ChatGPT Agent sul lavoro quotidiano è potenzialmente enorme. Significa poter automatizzare task ripetitivi (report, e-mail, organizzazione); delegare flussi complessi (prenotazioni, gestione documenti, confronto offerte); risparmiare tempo su attività a basso valore aggiunto; gestire azioni tra più strumenti senza doverli aprire manualmente.
Ma l’effetto più interessante, in questo contesto, riguarda il web stesso.
Con ChatGPT Agent, diventa possibile che una porzione significativa del traffico web sia generata da agenti automatizzati, che leggono, valutano, cliccano, e persino comprano, al posto nostro.
Per i siti web significa, quindi, riconsiderare l’ottimizzazione dei contenuti (dal punto di vista SEO); introdurre meccanismi di autorizzazione selettiva (robots.txt, API, autorizzazioni granulari); confrontarsi con un nuovo tipo di utente operativo.
Nel senso che fa azioni di lettura dei contenuti da una pagina, click su altri link, compilazione di moduli. Tutte azioni che faremmo noi e che da oggi si possono “delegare”.
Agent AI, passaggio da modello a sistema
L’idea di “Agent AI” non è nuova, ma con questo lancio assume una forma finalmente tangibile. Gli agenti non sono più prototipi in ambienti di ricerca, ma strumenti operativi pronti a entrare nella quotidianità di professionisti, aziende e privati.
Un Agent AI è, per definizione, un’entità:
orientata a uno scopo (goal-oriented);
capace di pianificare e agire;
dotata di memoria temporanea;
in grado di interagire con ambienti e strumenti esterni;
responsabile di portare a termine una sequenza di azioni anche complesse.
Non parliamo solo di automazione. Parliamo della capacità di ragionare, decidere e adattarsi. E, in prospettiva, parliamo anche di un primo passo verso l’intelligenza artificiale come compagno operativo, che affianca l’uomo nelle decisioni e non solo nella scrittura.
Tra opportunità e nuove responsabilità
È inevitabile che un salto di questa portata comporti anche nuove sfide. Le principali riguardano sicuramente la sicurezza e supervisione. ChatGPT Agent richiede conferme per procedere con azioni sensibili, ma la responsabilità resta dell’utente. Trasparenza: gli agenti devono poter essere tracciati, monitorati, eventualmente bloccati; serve quindi una grande dose di fiducia e capacità di controllo.
Accesso ai dati, gli agenti leggono e analizzano informazioni. Ma dove finiscono questi dati? Chi li gestisce? Per quanto tempo?
Siamo di fronte ad una svolta
Con ChatGPT Agent, OpenAI porta l’intelligenza artificiale in una nuova fase. Quella dell’azione autonoma, della possibilità di delegare attività cognitive, dell’automazione adattiva. Un modello che non si limita a pensare, ma adesso agisce.
Siamo di fronte, o meglio iniziamo ad essere di fronte, ad una nuova forma di interazione uomo-macchina, in cui l’AI non è più solo un’interfaccia, ma diventa un’entità attiva nel nostro ecosistema digitale.
E questo inizia davvero a cambiare tutto. Il lavoro, il web, la produttività, persino la fiducia nei sistemi.
Evidentemente questo è solo un primo passo, vedremo come tutto questo evolverà nelle prossime settimane e nei prossimi mesi.
Dopo 130 giorni si chiude l’incarico di Elon Musk nel governo USA alla guida del DOGE. Un esperimento tra riforme mancate e crisi aziendali, che ridefinisce i confini della sua leadership pubblica.
Un messaggio essenziale, nel quale ha ringraziato per l’opportunità ricevuta e sottolineato l’impegno profuso nel promuovere l’efficienza del governo federale.
Una chiusura che segna la fine di un’esperienza breve ma densa di implicazioni politiche, economiche e non senza polemiche.
Elon Musk e DOGE, incarico a tempo
L’incarico, come previsto dalla normativa federale statunitense, era stato concepito sin dall’inizio come temporaneo. Musk era stato inquadrato come special government employee, una figura prevista per consentire a personalità esterne al governo di collaborare su obiettivi specifici per un massimo di 130 giorni all’anno.
Il suo mandato si è concluso proprio allo scadere di questo limite. Ma la sua uscita arriva anche dopo settimane segnate da crescenti tensioni all’interno dell’amministrazione.
Durante i quattro mesi trascorsi alla guida del DOGE, il Dipartimento per l’Efficienza Governativa, Musk ha lanciato un programma ambizioso di tagli alla spesa pubblica.
Ecco perché Elon Musk lascia l’amministrazione Trump
DOGE, un piano molto ambizioso
L’obiettivo dichiarato era ridurre 2.000 miliardi di dollari di sprechi nel bilancio federale. Ma l’effettivo risparmio ottenuto si è fermato a circa 150 miliardi. Il divario tra l’intenzione iniziale e il risultato finale ha evidenziato quanto sia complesso intervenire nella macchina statale con logiche da impresa tecnologica, se non da startup.
Un momento di rottura si è verificato con la pubblicazione della nuova legge di bilancio proposta dal presidente Trump, che ha previsto una spesa complessiva superiore a 6 trilioni di dollari. Musk ha criticato la manovra, ritenendola contraria alla missione del DOGE e accusandola di aggravare il deficit federale. La sua affermazione – “può essere grande o bella, ma non entrambe” – ha sintetizzato un dissenso ormai evidente.
Elon Musk e il difficile momento delle sue aziende
Nel frattempo, le sue aziende affrontavano un periodo difficile.
Tesla ha registrato un calo dei profitti pari al 71% nel primo trimestre del 2025, accompagnato da un crollo delle vendite.
Gli investitori hanno reagito negativamente, percependo l’impegno politico di Musk come una fonte di distrazione e instabilità.
Per non parlare poi delle tensioni aziendali generate dalle posizioni politiche tenute da Musk in questi mesi. In molte occasioni ci sono state speculazioni che parlavano di malumori degli investitori di Tesla intenti a cercare un nuovo CEO.
Elon Musk e il suo esperimento governativo
La conclusione dell’esperienza governativa non rappresenta solo la chiusura di un ruolo formalmente a tempo, ma anche la fine di un esperimento. Musk ha provato a estendere la propria influenza alla sfera istituzionale, portando dentro le logiche del potere pubblico l’approccio rapido e semplificato della cultura tech.
L’esito, almeno in questa fase, è stato parziale. La struttura federale ha mostrato resistenza, le tensioni interne hanno prevalso e le sue aziende hanno sofferto.
Con il ritorno a tempo pieno alla guida delle sue imprese, Musk archivia una parentesi che non ha riformato l’apparato statale, ma ha contribuito a ridefinire i confini della leadership contemporanea. Una leadership che si muove tra tecnologia, mercato e rappresentazione pubblica, generando nuove tensioni tra ciò che si intende per efficienza e ciò che significa visione nel concreto.
La sua uscita dal governo, pur essendo prevista, assume oggi un significato evidente. Il ritorno a una dimensione imprenditoriale che resta centrale nella narrazione globale, ma segnata, in questa fase, da un bilancio governativo in chiaroscuro.
Google ha lanciato AI Mode. L’intelligenza artificiale cambia la ricerca online e trasforma l’accesso alle informazioni. Da Search Engine a Answer Engine. Ecco cosa cambia per utenti e creator di contenuti.
Google ha lanciato ufficialmente AI Mode, una nuova modalità di ricerca che in effetti segna un passaggio epocale per l’esperienza utente.
Se fino a ieri per fare le nostre ricerche ragionavamo per parole chiavi e ci affidavamo a una lista di link da esplorare, oggi Google ci propone direttamente una risposta generata dall’intelligenza artificiale. Pronta, contestualizzata e apparentemente completa.
Un cambio di paradigma che potrebbe sembrare tecnico, ma che in realtà ci riguarda direttamente, come creatori di contenuti e come fruitori del motore di ricerca.
L’ingresso di Gemini 2.0 nella ricerca
L’elemento chiave di questa trasformazione è il modello Gemini 2.0, presentato durante il Google I/O 2025. Tutto si basa sui nuovi modelli Gemini 2.5 Pro e Gemini Flash.
Non è semplicemente l’ultimo aggiornamento del sistema. Siamo di fronte a un salto di generazione. Un’intelligenza artificiale multimodale, capace di elaborare e combinare testi, immagini e (presto) anche audio e video.
Questa IA non si limita solo a trovare e restituire contenuti, ma interpretarli, riorganizzarli e restituirli sotto forma di risposta sintetica generata automaticamente, all’interno della pagina di ricerca.
Cos’è AI Mode di Google e come cambia la ricerca online
Un cambiamento visibile, da Search Engine a Answer Engine
Si tratta di un cambiamento che avviene prima ancora di cliccare su qualcosa. Google non mostra più dove trovare l’informazione, ma decide direttamente cosa mostrarci. Questo sulla base della selezione delle fonti sulla base di un valore che oggi diventa sempre più importante, che è quello dell’Autorevolezza.
Possiamo affermare che si passa da una logica “Search Engine” a quella “Answer Engine”. La ricerca si basa sulla domanda e il risultato della ricerca sarà un testo esaustivo in chiave conversazionale.
Senza più bisogno di approfondire visitando link esterni.
Cosa cambia per i creator
Questo nuovo approccio comporta una riflessione urgente anche per chi lavora nel mondo dei contenuti.
Se Google mostra una sintesi generata da IA direttamente in SERP, gli utenti cliccheranno meno sui siti web. E quei contenuti, scritti da professionisti, giornalisti, blogger e aziende, rischiano di diventare solo materiale grezzo per l’addestramento e la sintesi.
La classica ottimizzazione SEO potrebbe non bastare più. L’obiettivo non è solo “essere trovati”, ma essere assorbiti, rielaborati e, si spera, citati.
Una sfida notevole per chi fa dell’accuratezza e della qualità il proprio punto di forza.
La leva della trasparenza
Un altro punto critico riguarda la trasparenza. Le risposte fornite da AI Mode non sempre (e non in grande evidenza) includono le fonti in modo esplicito e completo. L’utente riceve una risposta senza sapere da dove proviene davvero.
Il concetto di fiducia passa quindi attraverso il contenuto che Google ci presenta come affidabile, perché ritenuto “Autorevole”. Ma val la pena sempre fare un minimo di approfondimento e di confronto.
E in un tempo in cui il rischio disinformazione è alto, affidare tutto a una sintesi automatica può diventare un terreno scivoloso.
AI Mode, un assistente nella ricerca online
Google ha sempre cercato di presentarsi come uno strumento neutrale, al servizio dell’utente. Ma con l’introduzione di AI Mode, si trasforma anche in un assistente proattivo, in grado di anticipare, suggerire e decidere per noi.
Il confine tra assistenza e mediazione si fa sempre più sottile. Il rischio è quello di non porci più domande complesse, accontentandoci di risposte confezionate, semplici, coerenti.
Restare sempre consapevoli
L’AI Mode di Google è già attivo per molti utenti e destinato ad espandersi rapidamente. Dietro l’entusiasmo per l’innovazione, c’è la necessità di restare consapevoli di cosa comporta questo cambiamento. Dal ruolo delle fonti, alla visibilità dei contenuti, fino al modo in cui costruiremo il nostro pensiero critico.
Forse stiamo entrando in una nuova era della conoscenza, più veloce ma anche più guidata. E il punto non è resistere, ma capire come restare protagonisti in questo nuovo scenario dettato dalla IA.
[Immagine di copertina realizzata da Franz Russo utilizzando il modello di IA Generativa Chatgpt-4o]
Duolingo taglia il lavoro umano, Klarna lo reintegra. Due scelte opposte e una verità, e cioè che l’IA da sola non basta. Due casi della stessa medaglia del rapporto tra uomo e macchina.
Sicuramente ricorderete il caso Duolingo, di cui abbiamo parlato. L’azienda, nota per l’apprendimento delle lingue, ha scelto di diventare una realtà AI-first, decidendo di non rinnovare le collaborazioni esterne, in particolare con traduttori e revisori, per affidarsi completamente all’intelligenza artificiale nella produzione dei contenuti.
Un passaggio netto per l’azienda, per cui l’IA diventa asse strategico per crescere, ridurre tempi e costi, e dare continuità alla visione dell’azienda. Ai collaboratori interni viene proposta formazione e coaching per aggiornare le competenze e gestire, di fatto, il controllo umano a valle del processo automatico. Ma è chiaro fin da subito che il centro della produzione si è spostato verso la macchina.
Questo caso ha fatto discutere. Perché, da quando l’intelligenza artificiale generativa è entrata in scena in modo dirompente, si è tornati ciclicamente su un riflesso condizionato: la macchina sostituirà il lavoro umano?
Ma la situazione attuale è ben diversa da questa narrazione semplicistica. No, la macchina non può sostituire l’uomo. Non oggi. E probabilmente, non domani.
Ridurre il dibattito a uno scontro secco tra uomo e macchina, senza considerare il contesto, la complessità e le responsabilità, significa perdere una parte importante della riflessione. Ed è proprio qui che si inserisce il secondo caso di cui voglio parlarvi oggi. E cioè Klarna.
La IA e il lavoro umano, i casi Duolingo e Klarna
Caso Klarna, un passo indietro per fare chiarezza
Klarna, azienda svedese attiva nel settore dei pagamenti online, è diventata nota anche per il suo sistema di dilazione integrata al checkout. Ma la notizia che ci interessa è un’altra. Dopo un anno e mezzo di utilizzo intensivo dell’IA nel servizio clienti, con un’efficienza dichiarata del 75%, l’azienda fa un passo indietro.
Tutto il customer care era stato affidato a un assistente virtuale basato su OpenAI, in grado di gestire richieste in oltre 35 lingue. Un’infrastruttura che, sulla carta, funzionava alla perfezione.
Ma l’esperienza ha mostrato un’altra realtà. L’aumento delle lamentele da parte degli utenti, un calo della qualità del servizio e, soprattutto, l’assenza di empatia. Perché sì, l’intelligenza artificiale non è empatica. E l’empatia, nel servizio clienti, non è un optional.
Alla luce di tutto questo, Klarna ha rivisto la sua strategia. L’intelligenza artificiale non viene abbandonata, ma affiancata da un ritorno dell’interazione umana, con l’obiettivo di garantire un’assistenza più completa, capace di rispondere anche ai casi più delicati o complessi.
Un ribaltamento che porta a dire che non è l’uomo a cedere il passo all’IA, ma ancora oggi è l’IA ad avere bisogno dell’uomo per funzionare davvero.
L’IA non è cosciente e non potrà sostituire l’essere umano
In una delle puntate di ConversazioniAI, il format che conduco ogni lunedì alle 19 insieme a Federica Attore, è intervenuta la scienziata Mirella Mastretti, esperta di intelligenza artificiale. E in modo molto chiaro ha ricordato un punto fondamentale. L’IA non è in grado di sostituire l’uomo. E non lo sarà nel prossimo futuro.
Perché? Perché non ha consapevolezza di sé, non ha coscienza, non ha desideri né intenzioni. E il giorno in cui dovesse acquisirli, ipotesi puramente teorica al momento, parleremmo di qualcosa di molto diverso da ciò che oggi intendiamo per “intelligenza artificiale generativa”. Un giorno che, allo stato attuale, non è affatto realistico.
Due facce della stessa medaglia
I casi di Duolingo e Klarna ci raccontano la stessa storia da due punti di vista opposti. Da una parte, la macchina che avanza, sostituendo il lavoro umano. Dall’altra, la macchina che si ferma, riconoscendo i suoi limiti.
Entrambe le aziende stanno cercando la strategia più efficace per integrare l’IA nei propri processi. Non è una questione ideologica. Si tratta di una questione di sostenibilità, di efficienza, ma anche di qualità, fiducia, empatia, relazione.
Ecco perché serve un approccio più profondo, più lucido e meno superficiale. Non basta dire “funziona” o “non funziona”. Ogni azienda, e ogni professionista, è chiamato a valutare come adottare l’IA nel modo più responsabile e controllato possibile, mantenendo il presidio umano come elemento indispensabile.
Perché la verità è più semplice di quella che siamo portati a considerare. L’IA generativa ha ancora, e lo sarà ancora a lungo, bisogno dell’intelligenza umana. E questo, al netto di ogni entusiasmo tecnologico, è un dato di fatto.
Con l’elezione di Papa Leone XIV si apre una nuova fase per la Chiesa. Da osservare quale sarà il rapporto del nuovo pontefice con IA, digitale ed etica dopo l’eredità di Papa Francesco.
Ieri, 8 maggio 2025, la Chiesa cattolica ha voltato pagina. La fumata bianca, apparsa alle 18:07 dalla Cappella Sistina, ha annunciato al mondo che il nuovo Papa, eletto dopo due giorni di Conclave, è Robert Francis Prevost, ora Leone XIV, primo Pontefice della storia proveniente dagli Usa, da Chicago per la precisione.
Un nome che richiama Leone XIII, il Papa che con l’enciclica Rerum Novarum diede inizio alla Dottrina sociale della Chiesa, con un’attenzione esplicita alla dignità del lavoro.
E oggi, in un mondo segnato dalla rivoluzione dell’intelligenza artificiale, non è un richiamo casuale.
Questo passaggio di testimone rappresenta un momento simbolico, ma anche molto concreto, per riflettere su come la Chiesa affronterà le grandi trasformazioni in corso, a partire da quelle che riguardano le tecnologie emergenti, il digitale e l’IA.
Temi, come sappiamo, che Papa Francesco ha sempre affrontato con grande lucidità e responsabilità etica, lasciando un’impronta ben visibile in ogni suo intervento pubblico sull’argomento.
Papa Leone XIV di fronte alle sfide di IA, digitale ed etica
L’attenzione costante di Papa Francesco al digitale e alla IA
Non solo per l’uso attivo dei canali digitali, ma per la capacità di comprenderne i meccanismi, le derive e le potenzialità. Durante il suo pontificato, ha parlato apertamente delle dinamiche di polarizzazione che attraversano le piattaforme, del rischio di esclusione digitale, e più di recente, della necessità urgente di una governance etica dell’intelligenza artificiale.
Proprio nel 2023, Papa Francesco aveva indicato l’IA come una delle grandi sfide morali del nostro tempo, sottolineando la responsabilità collettiva nel suo sviluppo. La scelta del tema dell’IA e della pace per la Giornata Mondiale della Pace 2024 ne è stata una chiara conferma. Un Papa che ha saputo tenere insieme spirito e tecnologia, etica e futuro.
Papa Leone XIV: un nome evocativo
Il cardinale Prevost, ora Leone XIV, non ha ancora rilasciato dichiarazioni ufficiali sull’IA da Papa. Ma ci sono già alcuni segnali che meritano attenzione.
Inoltre, da cardinale, Prevost ha mostrato attenzione alle questioni sociali e morali del nostro tempo, intervenendo anche attraverso i social media.
In particolare, ha dimostrato di comprendere la complessità dell’uso pubblico della parola in rete, prendendo posizione contro semplificazioni pericolose e retoriche identitarie.
Una sensibilità che, se traslata nel ruolo di Pontefice, potrebbe tradursi in una visione chiara sul ruolo delle tecnologie nei rapporti umani e nella costruzione di comunità.
La sfida di una Chiesa che cammina anche nel digitale
Siamo ancora all’inizio di questo nuovo pontificato, ma è già evidente che la posta in gioco non riguarda solo il futuro della Chiesa, bensì il suo rapporto con un mondo radicalmente trasformato dal digitale.
Le piattaforme digitali, l’intelligenza artificiale generativa, i modelli linguistici, gli algoritmi che condizionano l’informazione e le relazioni, sono oggi questioni politiche che toccano anche le comunità spirituali.
Sarà interessante vedere se Leone XIV manterrà quell’atteggiamento di apertura critica e dialogante che ha caratterizzato Papa Francesco, oppure se darà una nuova impronta, magari più orientata alla concretezza dell’azione sociale e alla protezione della dignità umana nell’era degli automatismi.
L’eredità di Francesco potrebbe continuare
Papa Francesco lascia un’eredità forte sul fronte della comunicazione, della responsabilità etica e della presenza consapevole nel digitale. E oggi, con Leone XIV, si apre una fase nuova che potrebbe consolidare quanto fatto finora o reinterpretarlo alla luce delle sfide future.
In ogni caso, sarà fondamentale continuare a osservare da vicino le parole e i gesti di questo nuovo Papa rispetto all’innovazione tecnologica, alla giustizia sociale e al ruolo dell’informazione.
Perché oggi, più che mai, la spiritualità si misura anche nella capacità di saper affrontare criticamente il presente digitale.
Duolingo ha annunciato una svolta “AI-first”: meno collaboratori esterni, più automazione nei processi e nuovi criteri per assunzioni e valutazioni. Un segnale concreto di un cambiamento profondo nel rapporto tra IA e lavoro umano. Cosa comporta davvero questa decisione?
Duolingo, popolare piattaforma per l’apprendimento delle lingue, ha comunicato ai dipendenti un importante cambio di rotta: la società diventerà “AI-first” (cioè darà priorità all’intelligenza artificiale) e smetterà gradualmente di utilizzare collaboratori esterni per i compiti che l’IA è in grado di svolgere.
L’annuncio, diffuso dal co-fondatore e CEO Luis von Ahn in un’email interna poi pubblicata su LinkedIn, sottolinea la necessità di “ripensare gran parte del nostro modo di lavorare” nell’era dell’IA.
In altre parole, i piccoli aggiustamenti ai metodi tradizionali non bastano più. Occorre una revisione più radicale dei processi per sfruttare appieno le nuove tecnologie.
Nella comunicazione ai dipendenti, von Ahn ha delineato alcune misure concrete per guidare questa transizione “AI-first”:
Stop a collaborazioni esterne: Duolingo smetterà di usare collaboratori esterni per le attività che possono essere gestite dall’IA.
IA come requisito nelle assunzioni: l’uso efficace dell’IA diventerà un fattore valutato nelle nuove assunzioni.
Valutazioni di performance con l’IA: l’abilità di utilizzare l’IA inciderà anche sulle revisioni delle performance dei dipendenti esistenti.
Assunzioni solo se l’IA non basta: nuovi inserimenti in organico (headcount) saranno approvati solo se un team non può automatizzare di più il proprio lavoro.
Riorganizzazione dei processi: ogni area dell’azienda lancerà iniziative specifiche per cambiare alla radice il modo di operare, integrando l’IA dove possibile.
Lavoro e intelligenza artificiale, il caso duolingo
Le motivazioni di Duolingo: efficienza e mission aziendale
L’obiettivo dichiarato è piuttosto “rimuovere colli di bottiglia” e liberare il potenziale del personale, permettendo ai team di “concentrarsi su lavoro creativo e problemi reali, non su compiti ripetitivi”. Per riuscirci, l’azienda promette formazione, mentorship e strumenti AI adeguati a tutti i livelli, così che i dipendenti possano aggiornare le proprie competenze.
Dal punto di vista strategico, Duolingo vede nell’IA un mezzo per accelerare la sua mission educativa. “L’IA non è solo un incremento di produttività. Ci aiuta ad avvicinarci alla nostra missione”, afferma von Ahn.
La piattaforma offre corsi in decine di lingue e per insegnare efficacemente ha bisogno di una quantità enorme di contenuti, dagli esercizi alle traduzioni. Creare tutto manualmente richiederebbe anni: “farlo a mano non è scalabile… senza l’IA ci vorrebbero decenni per offrire questi contenuti a tutti i nostri studenti. Abbiamo il dovere di fornire loro questo materiale il prima possibile”.
In quest’ottica, l’adozione di sistemi AI serve a scalare l’offerta didattica in modo rapido, raggiungendo più utenti senza sacrificare la qualità dell’insegnamento. L’azienda paragona questa scelta a quando, nel 2012, decise di puntare tutto sul mobile prima di altri: allora fu la chiave del suo successo, e oggi la nuova piattaforma da cavalcare è l’Intelligenza Artificiale.
La collaborazione con ChatGPT
Negli ultimi anni la società ha integrato diverse soluzioni di IA generativa all’interno della sua app per migliorare l’esperienza utente. Già a marzo 2023, ad esempio, Duolingo ha annunciato una partnership con OpenAI per sfruttare GPT-4, lanciando un piano in abbonamento chiamato Duolingo Max.
Oltre alle funzioni rivolte direttamente agli studenti, Duolingo sta usando l’IA anche dietro le quinte, per creare e tradurre i contenuti didattici. Un portavoce dell’azienda ha confermato che Duolingo ha intensificato gli investimenti in strumenti di AI generativa come ChatGPT e ora li impiega per produrre contenuti a un ritmo molto più veloce di prima.
In concreto, la società ha iniziato a generare automaticamente frasi, dialoghi ed esercizi nella lingua di destinazione, attività che in precedenza richiedevano il lavoro paziente di traduttori e linguisti umani. L’IA viene addestrata sul vasto patrimonio di dati linguistici di Duolingo e poi supervisionata da esperti in carne e ossa per assicurare che le traduzioni e gli esempi siano accurati e naturali.
Proprio questa automazione ha consentito a Duolingo di ridurre il bisogno di traduttori umani esterni, aprendo la strada al taglio dei contratti annunciato di recente. Von Ahn ha citato come “una delle migliori decisioni recenti” quella di aver sostituito un processo lento e manuale di creazione dei contenuti con uno alimentato dall’IA, grazie al quale si possono proporre materiali che prima avrebbero richiesto anni di lavoro.
Inoltre, l’IA sta sbloccando nuove funzionalità: il CEO ha rivelato che stanno sviluppando funzionalità innovative (come una modalità “Video Call” educativa) che prima erano “impossibili da realizzare senza le capacità dell’AI”.
Impatto su lavoratori interni ed esterni: nuove competenze
La scelta di abbracciare l’AI-first ha ricadute dirette sul personale di Duolingo, sia interno che esterno.
Sul fronte degli impiegati a tempo indeterminato, l’azienda assicura che nessuno perderà il posto in favore di un robot. L’idea è di far evolvere i ruoli, non di eliminarli. Anzi, i vertici insistono che i loro “Duos” (dipendenti) sono e saranno valorizzati, liberati dai compiti noiosi e supportati nel l’apprendimento delle nuove tecnologie.
È chiaro che le nuove assunzioni saranno più selettive. D’ora in poi chi entra in azienda dovrà dimostrare di saper sfruttare l’IA come acceleratore del proprio lavoro, poiché questa abilità diventa un’aspettativa di base (lo stesso concetto è stato ribadito di recente anche dal CEO di Shopify).
Anche le valutazioni del personale esistente cambieranno. Usare l’IA efficacemente farà parte dei criteri di performance, spingendo tutti a integrare questi strumenti nel flusso di lavoro quotidiano. In sintesi, in Duolingo il collaboratore ideale è destinato a diventare un “operatore aumentato dall’IA”, capace di moltiplicare la propria produttività affiancando al proprio know-how umano le capacità delle macchine.
Diverso è il discorso per i lavoratori esterni e collaboratori a progetto, che sono i primi a subire i tagli.
Ciò non toglie che il risultato sia stato un alleggerimento dell’organico esterno: meno traduttori umani e più traduzioni affidate all’IA.
Un ex-collaboratore, che aveva lavorato per Duolingo per cinque anni, ha raccontato in un post diventato virale su Reddit come il suo team di quattro traduttori sia stato ridotto a due persone dopo questa svolta strategica.
I pochi traduttori rimasti ora hanno principalmente il compito di revisionare i contenuti generati dall’intelligenza artificiale, controllando che siano accettabili e correggendo eventuali errori.
Questa testimonianza illustra bene la nuova situazione. L’IA produce la bozza iniziale di esercizi e traduzioni, mentre l’occhio umano interviene come supervisore di qualità.
Per i lavoratori coinvolti, interni o esterni che siano, la transizione non è indolore. Adattarsi significa acquisire competenze completamente nuove, cambiare abitudini e — comprensibilmente — affrontare l’incertezza sul proprio futuro professionale.
Duolingo insiste che il cambiamento sarà positivo e di stimolo per i dipendenti, ma c’è chi teme che, in prospettiva, una volta superati i “colli di bottiglia” iniziali, l’azienda possa scoprire di poter fare a meno di un numero crescente di persone. Del resto, la politica sulle nuove assunzioni (“prima prova con l’IA, poi eventualmente aggiungi una persona”) fa intuire che la crescita dell’organico umano rallenterà, puntando invece su soluzioni automatizzate.
Luis von Ahn, cofounder e CEO Duolingo
Reazioni e opinioni: entusiasmo per l’innovazione o rischio per il lavoro?
La notizia della svolta AI-first di Duolingo ha scatenato dibattiti accesi all’esterno, tra esperti del settore, utenti e gli stessi collaboratori coinvolti. Sui social media e forum online molte voci si sono levate criticando l’azienda per la decisione di sostituire i traduttori con “robot”.
Nel thread Reddit citato in precedenza, la maggioranza dei commenti esprimeva sdegno per l’operato di Duolingo, mostrando solidarietà verso i contrattisti lasciati a casa. Alcuni utenti hanno accusato la piattaforma di tradire la propria filosofia, dal momento che Duolingo ha sempre fatto leva su contenuti creati (e voci registrate) da madrelingua umani per garantire autenticità nelle lezioni.
Affidarsi ora alle traduzioni automatiche potrebbe, secondo questi critici, indebolire la qualità didattica e l’affidabilità percepita del prodotto.
Altri osservatori, pur dispiaciuti per la perdita di posti di lavoro, hanno inserito la vicenda in un contesto più ampio. “Vedremo storie del genere quasi ogni giorno. Renderà tutto molto più difficile per le persone che cercano di costruirsi una carriera” commenta amaramente un utente, alludendo al fatto che il trend di rimpiazzare lavoratori con alternative più veloci ed economiche basate sull’IA sta diventando generalizzato.
Il dibattito è aperto. Da un lato c’è chi accoglie con entusiasmo l’uso dell’IA per aumentare l’efficienza e liberare la creatività umana dai lavori noiosi; dall’altro c’è chi mette in guardia dai rischi sociali (disoccupazione, precarizzazione, perdita di competenze artigianali) e dai limiti attuali dell’IA stessa, che non può ancora sostituire pienamente il giudizio e la sensibilità umana.
Implicazioni per il settore tech e il futuro del lavoro con l’IA
L’approccio “AI-first” sposato da Duolingo solleva interrogativi importanti sul futuro del lavoro nell’industria tecnologica (e non solo). Se un tempo l’automazione minacciava soprattutto impieghi manuali o di catena di montaggio, l’avanzata dell’IA generativa punta direttamente a mansioni cognitive e creative, come scrivere testi, tradurre, programmare, progettare grafica e persino prendere decisioni basate su dati.
Il caso Duolingo mostra che le aziende sono sempre più disposte a ridefinire i ruoli professionali attorno a ciò che l’IA sa fare meglio, assegnando alle persone compiti dove il valore aggiunto umano è insostituibile (strategia, creatività, empatia, supervisione qualitativa).
In quest’ottica, potremmo assistere alla nascita di nuovi profili professionali, come l’esperto in prompt e IA (il cui lavoro è guidare e controllare i sistemi intelligenti), ma anche alla scomparsa graduale di figure tradizionali qualora le macchine dimostrino di poterle rimpiazzare in modo soddisfacente.
Per il settore tech, abbracciare l’IA in modo così pervasivo può portare un salto di produttività e innovazione. Duolingo, ad esempio, conta di sviluppare funzionalità didattiche rivoluzionarie e di moltiplicare i contenuti offerti grazie all’IA, guadagnando un vantaggio competitivo.
Anche altre aziende che adotteranno un modello simile potrebbero riuscire a offrire prodotti migliori a costi minori, beneficiando di algoritmi instancabili che lavorano 24/7. Si delinea un possibile scenario in cui le aziende “snelle” potenziate dall’IA diventano la norma: organici ridotti all’osso ma altamente specializzati, coadiuvati da un esercito silenzioso di agenti artificiali. Questo potrebbe mettere pressione sulle aziende più tradizionali, costrette a tenere il passo per non rimanere escluse dal mercato.
D’altro canto, le implicazioni sociali di questa trasformazione non possono essere ignorate. Se molte imprese seguissero la strada di Duolingo, interi settori potrebbero veder calare la domanda di lavoro umano.
I lavoratori dovranno puntare sempre più sulla formazione continua per acquisire competenze complementari all’IA; le aziende dovranno investire in riqualificazione del personale e gestire con responsabilità le transizioni, evitando approcci puramente estrattivi; le istituzioni potrebbero dover aggiornare le normative sul lavoro e i sistemi di welfare per far fronte a un mondo in cui la carriera di una persona potrebbe essere più volatile e interdipendente dalle disruption tecnologiche.
In conclusione, il “caso Duolingo” offre uno sguardo su ciò che sarà sul futuro prossimo. Da una parte, l’innovazione spinta dall’IA promette strumenti educativi più efficaci, servizi più accessibili e un mondo in cui le persone sono libere dai lavori più tediosi. Dall’altra, il rapporto fra lavoro e IA entra in una fase delicata, in cui sarà fondamentale trovare un nuovo equilibrio. La sfida è valorizzare l’apporto insostituibile dell’essere umano pur accogliendo i benefici dell’automazione.
L’equilibrio non è scontato e si costruirà attraverso scelte come quelle di Duolingo, che funge da laboratorio di questa convivenza tra lavoratori in carne e ossa e intelligenze artificiali.
Il modo in cui l’azienda gestirà questa transizione – e come risponderanno i suoi utenti e dipendenti – potrà fornire indicazioni preziose a tutte le realtà che si apprestano ad affrontare la medesima sfida.
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