Punto Informatico

Dopo le numerose critiche ricevute, Meta ha deciso di rimuovere la funzionalità che permetteva di generare immagini AI con Muse Image utilizzando quelle degli account pubblici su Instagram. Erano arrivate anche le proteste degli attori di Hollywood, come avvenuto con il lancio di Sora 2 da parte di OpenAI (lo sviluppo è stato interrotto).

La funzionalità doveva essere disattivata dagli utenti

Muse Image è il nuovo modello text-to-image di Meta che consente di generare immagini a partire da una descrizione testuale o di modificare immagini esistenti. È accessibile tramite Meta AI e Instagram Stories negli Stati Uniti. Su Instagram era possibile menzionare con @ gli account pubblici per generare immagini AI a partire dalle foto degli utenti. In pratica consentiva di creare deepfake delle persone.

Per bloccare l’uso dei contenuti pubblici si dovevano disattivare le relative opzioni per post e reel nelle impostazioni (solo su app mobile). Ieri sera, Meta ha aggiornato il post che annunciava Muse Image per comunicare la rimozione della funzionalità:

All’inizio di questa settimana abbiamo annunciato che una delle modalità per generare immagini in Meta AI consisteva nel menzionare con il simbolo @ gli account Instagram pubblici che si desiderava citare. Il nostro intento era quello di fornire uno strumento creativo utile e di dare agli utenti il ​​controllo sulla possibilità che i loro contenuti pubblici venissero citati in questo modo. Abbiamo però preso atto dei feedback che indicavano che questa funzionalità ha mancato l’obiettivo, quindi non è più disponibile.

Public Citizen aveva sottolineato la grave invasione della privacy. Il National Center on Sexual Exploitation aveva evidenziato i rischi di sextorsion e altre truffe. La Creative Artists Agency aveva chiesto a Meta di consentire agli utenti di dare un consenso esplicito. SAG-AFTRA (sindacato dei lavoratori dello spettacolo) aveva spiegato come disattivare l’uso delle immagini.

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Samsung Galaxy A57 5G: un best buy a questo prezzo

Il Samsung Galaxy A57 5G è uno smartphone che risulta estremamente maneggevole e leggero rimanendo comunque robusto e con la certificazione di grado IP68 per resistere all’acqua e alla polvere. Solo 174 grammi e uno spessore di appena 6,9 mm benché ci sia a bordo una batteria generosa da 5000 mAh che garantisce un’ottima autonomia e una ricarica rapida.

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Apple ha presentato una denuncia (PDF) contro OpenAI per furto di segreti commerciali. Tra gli accusati ci sono anche due ex dipendenti (Chang Liu e Tang Yew Tan) e io Products (azienda fondata da Jony Ive e acquisita da OpenAI). Sarebbero stato rubate numerose informazioni sui futuri prodotti che OpenAI potrebbe utilizzare per sviluppare i suoi dispositivi, tra cui uno smartphone agentico.

Addio alla collaborazione tra Apple e OpenAI?

Chang Liu ha lavorato otto anni per Apple come Senior System Electrical Engineer, quindi ha avuto accesso a informazioni riservate e segreti commerciali. Dopo aver lasciato Apple per passare a OpenAI (gennaio 2026) non ha restituito il suo notebook di lavoro. Sfruttando un bug nel sistema di autenticazione ha effettuato l’accesso non autorizzato a cartelle condivise delle rete Apple, scaricando documenti, presentazioni e specifiche hardware di prodotti non ancora annunciati.

Durante l’indagine, l’azienda di Cupertino ha inoltre scoperto che Tang Yew Tan (ex Vice Presidente del gruppo Product Design per 24 anni, oggi Chief Hardware Officer di OpenAI) ha fornito numerose informazioni confidenziali all’azienda guidata da Sam Altman. Prima ancora di lasciare Apple ha effettuato colloqui di lavoro, durante i quali ha cercato di ottenere altre informazioni dai dipendenti di Apple (oltre 400 lavorano oggi per OpenAI).

Nella denuncia è scritto che OpenAI ha istruito i nuovi arrivati su come aggirare i controlli di sicurezza di Apple. A questo schema coordinato ha partecipato anche io Products, azienda di Jony Ive che OpenAI ha acquisito per entrare nel mercato hardware. Secondo Apple, il business nascente di OpenAI è basato sul furto di segreti commerciali. Liu e Tan sono stati accusati anche di violazione dei termini contrattuali.

Apple chiede la distruzione di tutte le proprietà intellettuali e un risarcimento danni. Un portavoce ha dichiarato:

I nostri team sviluppano costantemente tecnologie innovative per creare i migliori prodotti e servizi al mondo, e la protezione del loro lavoro e della loro proprietà intellettuale è per noi una priorità assoluta. Recentemente sono emerse prove significative che suggeriscono che alcuni dipendenti di OpenAI si siano appropriati indebitamente di informazioni segrete e riservate di Apple relative alle nostre tecnologie, ai nostri processi e ai nostri prodotti non ancora rilasciati. Difenderemo sempre il duro lavoro e le innovazioni dei nostri team e stiamo adottando tutte le misure necessarie a tal fine.

Questo è il commento di Drew Pusateri, responsabile delle comunicazioni di OpenAI:

Non abbiamo alcun interesse nei segreti commerciali di altre aziende. Rimaniamo concentrati sullo sviluppo di tecnologie innovative che diano potere alle persone in tutto il mondo.

ChatGPT è integrato con Siri e Apple Intelligence. Nella denuncia (pagina 15) è scritto che la questione non riguarda il relativo accordo sottoscritto con OpenAI. La versione aggiornata dell’assistente e le nuove funzionalità AI di iOS 27 sfruttano anche Gemini di Google, quindi il “divorzio” sembra inevitabile.

Quando ChatGPT produce una risposta deludente, il problema non è quasi mai la capacità del modello. È che ha indovinato cosa si intendeva invece di chiedere cosa si voleva davvero. E la cosa curiosa è che questo accade con ogni aggiornamento. Modelli più intelligenti, più veloci, più capaci, e tutti continuano a fare la stessa cosa. Riempiono i vuoti con supposizioni plausibili anziché ammettere che gli manca qualcosa.

Una parte della responsabilità è di chi scrive il prompt, ovviamente. Ma c’è una differenza tra lasciare fuori un dettaglio e aspettarsi che il chatbot faccia la cosa sensata, chiedere, invece della cosa predefinita, inventare. Una singola frase aggiunta ai prompt cambia radicalmente questa dinamica. Non rende ChatGPT improvvisamente più intelligente, ma meno incline a partire la tangente…

ChatGPT sbaglia meno con questo semplice prompt da aggiungere alla fine di ogni frase

Ecco il prompt da aggiungere alla fine di ogni frase per ottenere risultati migliori: “Prima di rispondere, fammi le domande di chiarimento necessarie. Se hai già abbastanza informazioni, rispondi immediatamente e spiega le eventuali supposizioni che stai facendo.

È tutto qui. Invece di provare a leggere nella mente di chi scrive, ChatGPT si ferma un momento per capire cosa si sta cercando di ottenere. A volte fa una sola domanda, a volte ne fa tre o quattro, e spesso sono proprio quelle domande a rivelare che il prompt originale era meno chiaro di quanto sembrasse.

Il meccanismo è simile a quello che succede nella vita quotidiana. Se si dice a un amico ho fame, andiamo a mangiare, l’amico sceglierà probabilmente il posto più vicino o quello che piace a lui. Ma se si aggiunge ho voglia di sushi, la conversazione si orienta immediatamente verso opzioni specifiche e pertinenti. ChatGPT funziona allo stesso modo, senza contesto, sceglie la risposta più generica. Con il permesso di chiedere, produce risposte cucite sulle esigenze reali anziché su ipotesi statistiche.

Perché ChatGPT indovina invece di chiedere?

I modelli di linguaggio sono progettati per prevedere la sequenza di parole più probabile in base alle informazioni disponibili. Quando mancano dettagli importanti, il modello non lo sa. Fa semplicemente la migliore ipotesi possibile e la presenta con lo stesso tono sicuro che userebbe per un fatto verificato.

Se si chiede aiutami a scrivere un’e-mail, ChatGPT deve inventare da solo: a chi è diretta, perché si scrive, quanto deve essere formale, quanto deve essere lunga. A volte indovina correttamente e il risultato sembra quasi magico. Altre volte prende la direzione sbagliata e si finisce per riscrivere il prompt, o peggio, per riscrivere la risposta da zero, cosa che vanifica l’intero scopo di usare l’AI.

Dare al chatbot il permesso esplicito di fare domande prima di rispondere trasforma la conversazione.

Per verificare se la frase produce effetti reali o è solo un’impressione, l’esperimento è semplice. Basta aggiungere la frase ai prompt usati più spesso e confrontare i risultati.

Con un prompt come aiutami a pianificare una vacanza generico, senza contesto, ChatGPT normalmente produce una lista di destinazioni popolari che potrebbe andare bene per chiunque, e quindi, non va bene per nessuno in particolare. Aggiungendo la frase, l’effetto è completamente diverso. ChatGPT chiede: da dove si parte? Qual è il budget? Si viaggia con bambini? Si preferiscono spiagge, città o natura? Quelle domande producono un itinerario costruito sulla situazione reale anziché sul turista medio immaginario.

Lo stesso vale per la revisione delle e-mail. Normalmente ChatGPT riscrive la bozza immediatamente, scegliendo da solo il tono e il registro. Con la frase aggiunta, chiede prima se il tono debba essere più professionale, più amichevole o più persuasivo. Una domanda sola che cambia completamente il risultato finale, e che probabilmente evita di dover chiedere una seconda riscrittura.

La differenza si nota in qualsiasi ambito con più risposte possibili: piani di allenamento, pianificazione dei pasti, consigli professionali, progetti di programmazione, sessioni creative. Più il compito è aperto e ambiguo, più le domande preliminari del chatbot fanno la differenza.

Quando non usarla (e la versione migliorata)

Ma c’è il rovescio della medaglia. Se si aggiunge questa frase a ogni singolo prompt, comprese le domande semplici, il chatbot rallenta tutto ponendo domande non necessarie. Qual è la capitale del Portogallo? non ha bisogno di un colloquio preliminare.

Ecco il prompt migliorato: Prima di rispondere, fai fino a tre domande di chiarimento solo se necessarie per evitare supposizioni errate. Altrimenti rispondi immediatamente e indica le eventuali supposizioni che hai fatto.

Il limite di tre domande e la condizione “solo se necessarie” mantengono la conversazione fluida senza rinunciare alla protezione contro le risposte costruite su premesse sbagliate. È il punto di equilibrio tra il chatbot che chiede troppo e quello che non chiede mai.

Un cambio di abitudine

Quello che rende questa frase diversa dai prompt elaborati che circolano online è la semplicità. Non serve ricordare strutture complesse o formule con variabili da riempire. È una frase sola, sempre la stessa, che si aggiunge alla fine di qualsiasi richiesta importante. Dopo qualche giorno diventa un automatismo, non un trucco.

Il risultato più evidente non è che le risposte di ChatGPT diventano brillanti. È che si smette di correggerle. Il tempo che prima si dedicava a riscrivere prompt, chiedere riformulazioni e aggiustare risposte partite dalle premesse sbagliate si riduce drasticamente.

Anthropic Academy è la piattaforma di formazione ufficiale di Anthropic, lanciata all’inizio di marzo 2026. È ospitata su Skilljar, una piattaforma di gestione della formazione utilizzata da numerose aziende per distribuire i propri contenuti pedagogici. Si focalizza su Claude e il suo ecosistema (API, MCP, Claude Code). Un posizionamento che non esclude i profili non sviluppatori.

Per seguire un corso non è necessario un account Anthropic, ma occorre crearne uno su Skilljar. La distinzione tra i due account è precisata in modo esplicito dall’azienda in una sezione FAQ presente su ogni pagina dei corsi. Skilljar si limita a tracciare il progresso formativo, mentre un account Anthropic rimane necessario, ma solo per utilizzare Claude nel quotidiano, una volta terminata la formazione.

Il catalogo si rivolge a un pubblico più ampio di quanto lasci intendere l’orientamento tecnico della piattaforma. Accanto ai corsi destinati agli sviluppatori, si trovano percorsi pensati per insegnanti, studenti, associazioni e piccole imprese. Sono costruiti attorno a una base pedagogica comune, un programma chiamato «4D» (Delega, Descrizione, Discernimento e Diligenza — Delegation, Description, Discernment, Diligence in inglese), elaborato con docenti e ricercatori universitari.

Come accedere ai corsi di Anthropic Academy

L’iscrizione è gratuita e avviene dal sito anthropic.skilljar.com in tre passaggi: un indirizzo email da inserire (con il nome dell’azienda facoltativo), una verifica tramite un link ricevuto per email, poi un secondo modulo da compilare con nome, cognome e password. Nessun account Anthropic né abbonamento Claude a pagamento è richiesto per la grande maggioranza dei corsi.

Esiste un’eccezione per il corso “Claude Code 101”, che richiede l’accesso a Claude tramite un piano a pagamento o una chiave API per svolgere gli esercizi pratici. Skilljar resta uno strumento terzo di formazione online, distinto dall’account utilizzato per dialogare con Claude nel quotidiano.

Un catalogo di 20 corsi, da scegliere in base al proprio livello

Il catalogo si è notevolmente arricchito dal lancio della piattaforma. Inizialmente composto da 13 corsi, ne conta oggi 20. Nella pagina del catalogo non compaiono filtri per livello, a differenza di Google Skills. Ogni corso mostra però il numero di lezioni e la durata totale prima ancora dell’iscrizione, e ogni lezione indica a sua volta un tempo stimato, che può variare da un modulo all’altro. I prerequisiti di ciascun corso delineano abbastanza chiaramente tre livelli di competenza.

Corsi senza prerequisiti per scoprire Claude

Il corso “Claude 101” introduce all’uso quotidiano di Claude senza alcun prerequisito. Le declinazioni del programma 4D seguono la stessa logica: sono accessibili a chiunque abbia semplicemente accesso a uno strumento di AI conversazionale. Sul fronte degli agenti, il corso “Introduction to Claude Cowork” applica lo stesso principio: permette di prendere in mano Claude Cowork, lo strumento che consente a Claude di lavorare direttamente su file e cartelle, a partire da compiti concreti e senza scrivere una riga di codice.

Corsi per sviluppatori principianti o esperti

Il corso “Claude Platform 101”, composto da 14 lezioni, si rivolge agli sviluppatori che hanno già utilizzato Claude in una conversazione senza averlo ancora integrato in un’applicazione. Parte dalle basi: la nozione di richiesta, il ciclo agentivo e la gestione del contesto. Il corso “Building with the Claude API” si rivolge invece a un pubblico già esperto, a proprio agio con Python, per approfondire la valutazione dei prompt, la ricerca aumentata e la costruzione di agenti. Questa distinzione per livello non si ritrova ad esempio SU OpenAI Academy, i cui tre corsi seguono un unico percorso lineare.

Corsi più tecnici per andare oltre con Claude

Una volta acquisite le basi, altri corsi permettono di approfondire un aspetto specifico dell’ecosistema Claude. Claude Code, lo strumento di Anthropic per la programmazione assistita dall’AI, dispone di un proprio corso introduttivo (12 lezioni, circa un’ora e mezza di video) e di un secondo più avanzato, incentrato sulla sua integrazione in un flusso di lavoro esistente. Tra gli altri corsi del catalogo di Anthropic Academy figurano anche il Model Context Protocol, trattato in due parti, un’introduzione alla costruzione di server e client, poi un approfondimento su temi più avanzati come il sampling e la gestione della memoria.

Per i team che distribuiscono Claude tramite un provider cloud anziché tramite l’API diretta di Anthropic, due corsi distinti coprono Amazon Bedrock e Google Cloud Vertex AI, entrambi richiedono una precedente esperienza con la rispettiva piattaforma cloud.

Un percorso al proprio ritmo, con quiz ma senza gamification

Ogni corso mescola testo, schemi, estratti di codice e video, ma quest’ultimo non è sistematico. La navigazione tra le diverse parti di ciascun corso è libera dall’inizio alla fine del programma. A differenza di OpenAI Academy, che impone l’ordine delle lezioni, Anthropic Academy permette di contrassegnare una lezione come completata anche senza aver terminato quella precedente.

Il monitoraggio del progresso avviene su più livelli. Nella pagina del corso, una barra mostra il numero di lezioni seguite e una percentuale, con un pulsante “Resume” che riporta esattamente al punto in cui ci si era fermati, anche su un quiz già iniziato. La pagina del profilo mostra una tabella con tutti i corsi seguiti in parallelo e il loro stato. La meccanica di apprendimento rimane sobria: nessun badge, nessun sistema di punti né di classifiche, a differenza di Google Skills. Il corsista rimane concentrato sul proprio percorso formativo.

Una volta terminato un corso, si viene valutati tramite un quiz con voto, il cui superamento condiziona l’ottenimento dell’attestato di completamento.

Quanto valgono davvero le certificazioni di Anthropic Academy

Anthropic propone due certificazioni ben distinte, senza alcun legame di progressione tra loro.

L’attestato di completamento, gratuito e permanente: Ogni corso sblocca un attestato di completamento una volta superato il quiz finale. L’attestato appare immediatamente nella pagina del profilo, con un link di verifica e un pulsante per scaricarlo in formato PDF. La pagina del profilo conferma che non è prevista alcuna data di scadenza per questo tipo di attestato, a differenza della certificazione a pagamento.

Va notato che la condivisione dell’attestato su LinkedIn è possibile, ma non direttamente dalla pagina del certificato, il pulsante si trova nella pagina del profilo, accanto al link “View certificate”, una differenza rispetto a OpenAI Academy e Google Skills, che integrano questo pulsante sul certificato stesso.

La certificazione a pagamento, riservata alle aziende partner: Anthropic propone anche una certificazione tecnica distinta, il Claude Certified Architect (livello Foundations), lanciata a marzo 2026 nell’ambito del Claude Partner Network. L’esame, sorvegliato e organizzato tramite Pearson OnVUE, comprende 60 domande a scelta multipla in 120 minuti, con una soglia di superamento fissata a 720 punti su 1.000. Il costo standard è di 99 dollari per tentativo.

A differenza dell’attestato di completamento, questa certificazione rimane riservata alle aziende membri del Claude Partner Network.

Anthropic Academy: i punti di forza e i limiti della piattaforma

Sul piano dei contenuti, Anthropic Academy regge il confronto con le due concorrenti. Il catalogo ha raddoppiato il volume dal lancio. Con “Claude Platform 101” e “Building with the Claude API”, la scelta di un corso avviene in base al proprio livello anziché su un percorso riservato ai soli sviluppatori. Il programma 4D allarga la piattaforma ben oltre i profili tecnici. Il monitoraggio del progresso, sobrio e privo di badge o meccaniche di gioco, è concentrato sul contenuto pedagogico stesso.

Tutti i corsi sono proposti in inglese, video compresi. E l’unica certificazione che ha un reale valore di riconoscimento tecnico, il Claude Certified Architect, rimane fuori portata per un professionista che lavora come indipendente o in una struttura che non ha aderito al Claude Partner Network.

L’Agenzia delle Dogane e dei Monopoli (ADM) ha aggiornato oggi l’elenco dei siti di gioco non autorizzati in Italia. Tra le 293 new entry c’è Polymarket. È una popolare piattaforma di predition market statunitense che permette di piazzare scommesse su qualsiasi evento futuro. La decisione potrebbe avere conseguenze sulla sponsorizzazione della S.S. Lazio.

Blocco dell’accesso dal 27 luglio 2026

L’omonima azienda è stata fondata sei anni fa da Shayne Coplan. Ha ricevuto una sanzione dalla Commodity Futures Trading Commission degli Stati Uniti perché Polymarket aveva violato la legge sullo scambio di derivati ed è rimasta inaccessibile fino a dicembre 2025, quando l’amministrazione Trump ha cambiato le norme (Donald Trump Jr. è diventato consulente dell’azienda).

Diversi paesi hanno bloccato l’accesso alla piattaforma, in quanto non ha ottenuto la necessaria autorizzazione per operare come sito di scommesse sportive e giochi d’azzardo. In Italia era stato inserita nella blacklist dell’Agenzia delle Dogane e dei Monopoli il 22 ottobre 2025. Il TAR del Lazio ha accolto il ricorso, quindi l’accesso al sito è stato ripristinato circa due mesi dopo.

Non è stata però stabilita la natura giuridica della piattaforma. Polymarket sostiene che si tratta di un mercato di previsione basato sullo scambio di quote tra utenti, non un sito di scommesse tradizionali. L’ADM ha ora inserito nuovamente il sito tra quelli che devono essere oscurati entro il 27 luglio 2026.

Nei termini d’uso del servizio è scritto chiaramente che gli utenti italiani non possono usare la piattaforma e che è vietato aggirare le restrizioni con una VPN, ma questa sarà sicuramente la soluzione adottata dagli italiani per accedere al sito dal 27 luglio.

La S.S. Lazio ha sottoscritto un contratto di sponsorizzazione con Polymarket fino al 2028. In base all’art. 1 comma 2 della legge n. 401 del 13 dicembre 1989 è vietata la pubblicità delle attività di scommesse non autorizzate, quindi la squadra di Claudio Lotito (senatore di Forza Italia) non potrebbe avere Polymarket come sponsor.

Prevedere il vincitore di un Mondiale è un esercizio in cui gli esseri umani raramente brillano. Giornalisti, commentatori e tifosi esperti si cimentano puntualmente nei pronostici, salvo poi essere smentiti regolarmente. Chiedere di fare lo stesso esercizio all’intelligenza artificiale non garantisce risultati migliori, ma offre almeno un approccio diverso, un’analisi basata su dati, prestazioni e probabilità, senza lasciarsi influenzare dall’entusiasmo, dalla nostalgia o dalla fede calcistica.

Mondiali 2026, il verdetto di ChatGPT, Gemini e Perplexity

Con i quarti di finale dei Mondiali 2026 in corso, la Francia già in semifinale dopo il 2-0 al Marocco, Spagna-Belgio in programma stasera, Norvegia-Inghilterra domani e Argentina-Svizzera domenica, è il momento perfetto per mettere alla prova tre modelli diversi. ChatGPT, Gemini e Perplexity avevano tutti scelto la Spagna come vincitrice a inizio torneo. Ora che il quadro si è definito e le otto superstiti sono sul tavolo, le loro previsioni sono cambiate. E per la prima volta, non sono unanimi.

Prompt da utilizzare: Siamo ai quarti di finale dei Mondiali 2026. Analizza le otto squadre rimaste in base alle prestazioni fin qui, alla qualità della rosa, al percorso nel tabellone e ai precedenti nelle fasi a eliminazione diretta. Chi vincerà il torneo? Indica anche le maggiori minacce e un’eventuale sorpresa.

ChatGPT cambia idea e punta sulla Francia

ChatGPT ha abbandonato la Spagna e dà per vincente la Francia. La motivazione è articolata: la squadra di Deschamps appare come la più completa del torneo, con la rosa più completa, una potenza offensiva guidata da Mbappé e una difesa che non ha concesso molto agli avversari. Il chatbot sottolinea anche l’esperienza accumulata dalla Francia nelle fasi a eliminazione diretta dei grandi tornei, un fattore intangibile, ma storicamente rilevante.

La vittoria per 2-0 sul Marocco nei quarti ha confermato la solidità della previsione, la Francia è l’unica squadra già in semifinale e attende la vincente di Spagna-Belgio.

ChatGPT identifica due minacce principali e una possibile sorpresa. La Spagna è la squadra che la Francia dovrebbe temere di più: il controllo del centrocampo e la creatività offensiva la rendono pericolosa, e la partita contro il Belgio potrebbe rivelarsi una finale anticipata.

L’Argentina, con la presenza di Messi e la capacità di vincere le partite ad alta tensione, è l’altra insidia seria. La sorpresa potrebbe essere la Norvegia, dopo aver eliminato il Brasile, la squadra di Haaland ha dimostrato di poter battere chiunque, anche se le notizie su problemi di salute di alcuni giocatori prima della partita contro l’Inghilterra aggiungono un’incognita.

Gemini resta fedele alla Spagna

Gemini è l’unico dei tre modelli a non aver cambiato idea. Conferma la Spagna come favorita, basandosi su tre argomenti che il torneo ha finora validato.

La solidità difensiva: la Spagna ha chiuso a zero la partita contro il Portogallo (1-0 negli ottavi) e contro l’Austria (3-0 nei sedicesimi), dimostrando una disciplina difensiva che storicamente è il requisito fondamentale per vincere i tornei. La capacità di non subire gol nelle partite decisive pesa più di qualsiasi statistica offensiva.

Lo slancio e la continuità: arrivare ai quarti con due vittorie consecutive senza subire reti genera un tipo di fiducia collettiva che in un torneo breve può fare la differenza. La squadra entra nei quarti contro il Belgio con la consapevolezza di non aver ancora mostrato debolezze evidenti.

L’equilibrio di squadra: mentre alcune nazionali dipendono da singoli campioni per risolvere le partite, la Spagna gioca come un sistema coeso basato sul possesso palla, difficile da scardinare e altrettanto difficile da contrattaccare. Non ha un fuoriclasse che faccia tutto da solo, ha un meccanismo che funziona come un organismo unico.

Gemini cita Francia, Argentina e Inghilterra come alternative credibili e indica Norvegia e Marocco, quest’ultimo già eliminato, come le sorprese del torneo.

Perplexity segue i numeri e sceglie la Francia

Perplexity, fedele al suo approccio basato sulle fonti, ha costruito la previsione sulle quote dei bookmaker e sui mercati predittivi anziché sull’analisi qualitativa. Il risultato coincide con ChatGPT: la Francia è la favorita.

I numeri parlano chiaro: la Francia ha segnato quattordici gol subendone solo due nel torneo, il che le conferisce la probabilità implicita più alta tra tutte le squadre rimaste. Perplexity tratta la Francia come leggera favorita anziché come dominatrice assoluta, riconoscendo che Argentina, Spagna e Inghilterra hanno tutte la stoffa per vincere.

L’analisi del tabellone rafforza la previsione: Francia, Spagna, Inghilterra e Argentina sono tutte favorite nei rispettivi quarti, il che rende probabili semifinali tra queste quattro. Ma il calcio, raramente segue la logica delle probabilità.

Il tabellone canta…

I quarti di finale definiranno il quadro delle semifinali. Spagna-Belgio, in programma stasera a Los Angeles, è la partita che determina l’avversaria della Francia in semifinale. Norvegia-Inghilterra, domani a Miami, è la partita più imprevedibile. La Norvegia ha eliminato il Brasile, ma affronta problemi di salute nella rosa, mentre l’Inghilterra ha il talento per arrivare in fondo ma non sempre lo esprime. Argentina-Svizzera, domenica a Kansas City, vede la squadra di Messi favorita contro una Svizzera che ha eliminato la Colombia ai rigori e non ha nulla da perdere.

Due AI su tre puntano sulla Francia. Una resta convinta che la Spagna abbia il profilo giusto per vincere il torneo. Tutte e tre concordano su un punto, le squadre con più esperienza nelle fasi a eliminazione diretta hanno un vantaggio strutturale che le statistiche da sole non catturano.

Il bello dei Mondiali, ovviamente, è che nessuna previsione, umana o algoritmica, ha mai impedito a una squadra sfavorita di scrivere la storia. E se la Norvegia di Haaland o la Svizzera appena resuscitata ai rigori dovessero arrivare fino in fondo, chi può dirlo. Il calcio resta l’unico ambito in cui essere smentiti non è un fallimento, è parte dello spettacolo.

Gli utenti di TIM conoscono sicuramente Angie, l’assistente virtuale che risponde quando viene chiamato il 187 e cerca in tutti i modi di impedire una conversazione umana con l’operatore. Simili chatbot AI sono utilizzati da altre aziende. Tre sindacati di categoria (Slc Cgil, Fistel Cisl e Uilfpc Uil) hanno annunciato due settimane di sciopero per protestare contro i licenziamenti dovuti alla crescente diffusione dell’intelligenza artificiale.

Tagli occupazionali senza confronto sindacale

Slc Cgil, Fistel Cisl e Uilfpc Uil sottolineano che è in corso una profonda trasformazione del settore dei call center, del Customer Relationship Management (CRM) e del Business Process Outsourcing (BPO) con l’introduzione massiccia di sistemi di intelligenza artificiale. Ciò ha portato alla perdita di migliaia di posti di lavoro.

Negli ultimi mesi stiamo assistendo ad una accelerazione, senza precedenti, nell’adozione di chatbot, assistenti virtuali e sistemi di gestione automatizzata delle richieste dei clienti. Processi che fino a poco tempo fa richiedevano l’intervento umano vengono progressivamente sostituiti da soluzioni algoritmiche, spesso introdotte senza alcun confronto preventivo con le rappresentanze sindacali, senza piani di riconversione professionale e senza garanzie occupazionali per il personale coinvolto.

I tre sindacati non sono contrari all’uso dell’intelligenza artificiale, ma ciò dovrebbe avvenire con regole chiare che mettano al centro la tutela del lavoro e la dignità delle persone. Finora gli appelli sono rimasti inascoltati dal governo. Per questo motivo è previsto uno sciopero tra il 13 e il 27 luglio. I tre sindacati chiedono in particolare:

• l’apertura di un tavolo di confronto permanente tra Governo, aziende del settore e parti sociali per governare l’impatto dell’AI sull’occupazione nel comparto CRM/BPO
• l’introduzione di un obbligo di informativa preventiva e di confronto sindacale ogni qualvolta un’azienda intenda introdurre sistemi di automazione con impatto su organici e mansioni
• misure normative che condizionino l’introduzione di tecnologie di AI alla predisposizione di piani di formazione, riqualificazione e ricollocazione del personale
• l’estensione e il rafforzamento degli ammortizzatori sociali specifici per il settore, a tutela dei lavoratori coinvolti in processi di ristrutturazione legati alla digitalizzazione
• l’individuazione di un contributo sociale alle committenze che per effetto del taglio del personale in favore di processi di automazione generano ricavi e profitti

Sicuramente molti italiani saranno favorevoli allo sciopero, in quanto non riceveranno più telefonate per due settimane. In realtà, quelle provenienti da call center illegali (spesso esteri) continueranno ugualmente. In ogni caso è meglio parlare con un operatore umano che con un chatbot AI fastidioso, ricordando sempre che i contratti devono essere firmati per essere validi.

Xiaomi fa sul serio per quanto riguarda le ambizioni legate al settore automotive. Lo si era intuito già alla presentazione della SU7, ormai quasi tre anni fa, e la conferma è appena arrivata con l’annuncio di SkyNomad. È il nuovo SUV elettrico del marchio, il terzo modello progettato (contando anche la YU7) per dare del filo da torcere alle altre realtà nel mondo delle quattro ruote.

E sono tre: SkyNomad è il SUV elettrico di Xiaomi

Lo slogan scelto per svelarlo è Spazio. Ridefinito., una dichiarazione d’intenti utile per capire quale sia stato l’obiettivo di chi l’ha disegnato, quello di rendere l’abitacolo qualcosa in più rispetto a un posto in cui entrare per gli spostamenti. Nel comunicato stampa che abbiamo ricevuto in redazione è descritto come pensato per adattarsi alle diverse esigenze della vita quotidiana. C’è un breve filmato su Instagram che illustra come.

 

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Al di là del form factor, per capire cosa differenzia SkyNomad da SU7 e YU7 facciamo riferimento a quanto dice Xiaomi.

Mentre le serie Xiaomi SU7 e Xiaomi YU7 si concentrano sul conducente, la serie SkyNomad si concentra sulle persone al suo interno.

L’azienda cinese racconta di aver iniziato lo sviluppo del suo nuovo SUV elettrico all’inizio del 2023. Si basa sull’architettura Kunlun di ultima generazione che fa della configurabilità e della personalizzazione i suoi tratti distintivi.

[…] il pianale piatto e il sistema di sedili a binario lungo consentono all’abitacolo di passare dalla modalità di guida, che offre ampio spazio per passeggeri, bagagli e animali domestici, alla modalità di parcheggio, che si trasforma in uno spazio di lavoro, un salotto o un’area per le attività familiari.

Non mancano ovviamente le funzionalità AI presenti a bordo. Il lancio è previsto a breve sul mercato cinese, poi forse anche in Europa. Ancora nessun dettaglio su motorizzazioni e prezzo.

Hostinger non è più soltanto un fornitore di spazio web hosting, ma un ecosistema intelligente tutto in uno che ti permetterà di dare forma a qualsiasi progetto digitale tu abbia in mente. Forte di oltre 20 anni di esperienza e 10 milioni di siti creati, questa piattaforma ti darà modo di gestire tutto, dalla registrazione del dominio alle campagne di email marketing, con una garanzia di rimborso totale nei primi 30 giorni. E tutto questo senza possedere competenze tecniche di programmazione.

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La piattaforma è integrata con l’intelligenza artificiale che ti aiuterà a risparmiare centinaia di ore di lavoro oltre a tanti soldi per le consulenze esterne. Ad esempio, il costruttore Hostinger Horizons ti darà modo di descrivere a parole ciò che desideri e il motore AI genererà un sito web completo e funzionante pronto per qualsiasi modifica. Ad assisterti in ogni fase ci sarà infatti Kodee, un agente virtuale personale, pronto a guidarti via chat (addirittura anche su WhatsApp) per scegliere il piano giusto, risolvere problemi tecnici e automatizzare la manutenzione del sito.

Per gli amanti di WordPress, l’infrastruttura si occupa autonomamente della velocità, degli aggiornamenti e della sicurezza per creare l’architettura iniziale sempre tramite AI. Molto interessante però è anche l’inclusione dell’hosting per n8n, un potente strumento di automazione senza codice. Se passi ore ogni settimana a fare copia-incolla tra fogli di calcolo, CRM e caselle di posta, i flussi di lavoro basati sull’IA di n8n faranno dialogare le tue app tra loro, svolgendo il lavoro sporco al posto tuo. A chiudere il cerchio delle possibilità potenziali con Hostinger ci pensano le email aziendali professionali e Reach, il sistema di email marketing integrato che genera testi e applica i colori del tuo brand automaticamente.

Hostinger è una piattaforma cloud aggressiva e innovativa, che costruisce un hub dove come imprenditore, agenzia o blogger puoi far nascere un’idea, automatizzare processi, gestire il marketing e scalare senza limiti grazie all’infrastruttura cloud espandibile: il trampolino di lancio ideale se vuoi digitalizzare il tuo business.

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Blue Origin ha fornito un aggiornamento sullo sviluppo dei lander lunari Blue Moon che verranno utilizzati durante le future missioni Artemis. La produzione continua nonostante sia ancora ignoto quando il razzo New Glenn tornerà a volare (il CEO spera entro fine 2026). Intanto l’azienda di Jeff Bezos ha ricevuto un finanziamento esterno di 10 miliardi di dollari.

In arrivo sette Blue Moon

Durante la conferenza Spacetide, un dirigente di Blue Origin (John Couluris) ha comunicato che sono in sviluppo sette Blue Moon: quattro Mark 1 per missioni senza equipaggio e tre Mark 2 per missioni con equipaggio. Il primo Mark 1 (Endurance) doveva essere lanciato entro fine 2026 con la missione Base Moon I e trasportare due strumenti scientifici. Il lancio avverrà invece entro il primo trimestre 2027, dopo il ritorno del razzo New Glenn.

Il secondo Mark 1 porterà sulla Luna il rover VIPER entro fine 2027. Questi due lander sono già pronti. Presto inizieranno i lavori sugli altri due Mark 1 che verranno usati per portare sulla Luna i due rover LTV di Astrolab e Lunar Outpost nel 2028, come specificato dalla NASA a fine maggio.

Contemporaneamente prosegue lo sviluppo del primo Mark 2. È il lander (prototipo) che verrà usato per il docking con la navicella Orion durante la missione Artemis III, attualmente prevista per metà 2027, alla quale parteciperà anche l’italiano Luca Parmitano.

Gli ultimi due lander sono chiamati Mark 2 Alpha, in quanto ancora nelle fasi preliminari di sviluppo. Uno verrà utilizzato per testare l’allunaggio (senza equipaggio) nel 2028. L’altro porterà gli astronauti sulla Luna (non è ancora noto se con Artemis IV o missioni successive). Tutto dipenderà ovviamente dal ripristino della base di lancio. La seconda base non sarà pronta prima di fine 2027.

Blue Origin vale 130 miliardi di dollari

Blue Origin è stata fondata oltre 25 anni fa da Jeff Bezos. Per la prima volta ha ricevuto un finanziamento esterno. La somma ammonta a circa 10 miliardi di dollari. Il principale investitore è Coatue Management (un hedge fund) con 4 miliardi di dollari, mentre dalle tasche di Bezos sono usciti 2 miliardi di dollari.

Gli altri 4 miliardi di dollari sono arrivati da vari investitori. Dopo la nuova iniezione di capitale, Blue Origin ha raggiunto una valutazione di circa 130 miliardi di dollari. Chiaramente non può competere con SpaceX che, dopo la quotazione in Borsa, vale quasi 2.000 miliardi di dollari.

Per anni la creator economy ha premiato soprattutto la visibilità. Più visualizzazioni, più engagement e community sempre più grandi hanno rappresentato le metriche di riferimento per creator, piattaforme e brand.

Oggi, però, questo paradigma sta cambiando. La popolarità continua a essere importante, ma non basta più. Gli utenti sono diventati più consapevoli, confrontano le informazioni, cercano recensioni credibili e vogliono capire se dietro un contenuto ci sia un’esperienza autentica oppure una semplice operazione promozionale.

La fiducia, insomma, sta diventando una delle risorse più preziose dell’intera creator economy.

È una trasformazione che riguarda anche le piattaforme digitali, chiamate a progettare algoritmi capaci di premiare la qualità delle conversazioni e, allo stesso tempo, a rafforzare i sistemi di moderazione per limitare spam, contenuti ingannevoli e comportamenti manipolativi.

La reach non racconta più tutta la storia

Per molto tempo il successo di un contenuto è stato misurato quasi esclusivamente attraverso i numeri. Visualizzazioni, like e condivisioni hanno rappresentato il principale indicatore delle performance.

Il problema è che la viralità non coincide necessariamente con la credibilità.

Un contenuto può ottenere milioni di visualizzazioni senza offrire informazioni realmente utili. Al contrario, una recensione dettagliata, un confronto tra utenti o un’esperienza raccontata con trasparenza possono avere un impatto molto più significativo sulla qualità della community.

È questo uno dei motivi per cui molte piattaforme stanno rivedendo i propri sistemi di raccomandazione. Sempre più spesso entrano in gioco segnali che riguardano la qualità delle interazioni: discussioni pertinenti, commenti argomentati e contributi capaci di aggiungere contesto assumono un peso crescente rispetto ai semplici picchi di engagement.

[branded_content po_number=”CS308″ program_code=”hkyo” format_id=”54″ link=”https://hacoo.app/”]Hacoo[/branded_content] si inserisce proprio in questa evoluzione. La piattaforma punta infatti a valorizzare contenuti generati dagli utenti che raccontano esperienze concrete, lasciando spazio anche a osservazioni critiche o impressioni meno “perfette”. In questa logica, un feedback equilibrato può risultare più utile di una recensione esclusivamente positiva, perché contribuisce a costruire un rapporto di fiducia con la community.

Lo stesso vale per format molto diffusi come gli haul. Quando mostrano il contesto d’utilizzo di un prodotto, evidenziano punti di forza e limiti e raccontano un’esperienza personale, diventano strumenti informativi prima ancora che promozionali.

Non sorprende quindi che molti utenti inizino il proprio percorso con ricerche come “Cos’è Hacoo” o “Hacoo recensioni”. Prima ancora di entrare in una community, cresce l’esigenza di verificarne l’affidabilità.

Moderazione e AI: la fiducia si costruisce anche dietro le quinte

La qualità di una community non dipende soltanto dai contenuti pubblicati. Conta anche la capacità della piattaforma di individuare e limitare quei comportamenti che rischiano di alterare la percezione degli utenti.

Fake engagement, reti di account coordinati, recensioni manipolate, spam e link malevoli sono fenomeni che possono compromettere la credibilità di qualsiasi ecosistema digitale.

Per questo motivo la moderazione è diventata una componente strategica dell’esperienza utente.

Sempre più piattaforme stanno investendo in infrastrutture di Trust & Safety supportate dall’intelligenza artificiale. L’obiettivo non è sostituire il controllo umano, ma renderlo più efficace attraverso strumenti capaci di individuare anomalie comportamentali, riconoscere schemi sospetti e intervenire prima che determinati contenuti acquisiscano visibilità.

Anche [branded_content po_number=”CS308″ program_code=”hkyo” format_id=”54″ link=”https://hacoo.app/”]Hacoo[/branded_content] adotta questo approccio. La piattaforma integra sistemi di AI per analizzare pattern anomali, monitorare possibili tentativi di manipolazione e intercettare contenuti potenzialmente dannosi. L’analisi automatica viene affiancata dalle verifiche del team di moderazione e dalle segnalazioni provenienti dagli utenti, così da mantenere un equilibrio tra automazione e supervisione umana.

Rientrano in questa attività anche il monitoraggio cross-platform e il tracciamento assistito dall’intelligenza artificiale, strumenti che consentono di individuare ripetizioni anomale, link sospetti o dinamiche di engagement poco coerenti.

Quando vengono riscontrate violazioni delle linee guida, gli interventi possono andare dalla limitazione della visibilità di un contenuto fino alla sospensione dell’account nei casi più gravi o ripetuti.

Trasparenza: il nuovo requisito della creator economy

Se la moderazione contribuisce a rafforzare la fiducia, la trasparenza rappresenta l’altro pilastro dell’evoluzione della creator economy.

Gli utenti vogliono sapere se un consiglio nasce da un’esperienza personale oppure da una collaborazione commerciale. La distinzione tra contenuto spontaneo e contenuto sponsorizzato è diventata parte integrante della credibilità di una piattaforma.

Anche su questo fronte il settore sta evolvendo verso modelli più espliciti.

Nel caso di [branded_content po_number=”CS308″ program_code=”hkyo” format_id=”54″ link=”https://hacoo.app/affiliates”]Hacoo[/branded_content], la piattaforma distingue gli utenti che condividono liberamente esperienze e suggerimenti dagli Affiliate Partner che utilizzano strumenti dedicati alla monetizzazione, come link di tracciamento esclusivi e dashboard con dati su reach ed engagement. Una separazione che punta a rendere più chiaro il rapporto tra creator, contenuti pubblicati ed eventuali incentivi economici.

In questo contesto anche le recensioni assumono un significato diverso. Non rappresentano soltanto un elemento di prova sociale, ma diventano parte di un sistema in cui contesto, trasparenza e qualità dell’esperienza raccontata aiutano gli utenti a interpretare correttamente il valore di una raccomandazione.

Non è un caso che ricerche come “Hacoo è affidabile” oppure “Acquistare su Hacoo” siano spesso il primo passo prima di utilizzare la piattaforma. Oggi gli utenti non cercano soltanto informazioni sui prodotti, ma vogliono capire come funziona l’ecosistema che li ospita, quali strumenti utilizza per tutelare la community e quanto siano trasparenti le relazioni tra creator e piattaforma.

La direzione, in ogni caso, sembra ormai definita. Nella creator economy la popolarità continuerà ad avere un ruolo importante, ma saranno sempre di più gli algoritmi che selezionano i contenuti, i sistemi di moderazione che ne garantiscono l’affidabilità e la trasparenza delle collaborazioni a determinare il livello di fiducia che una piattaforma riuscirà a costruire nel tempo.

Articolo sponsorizzato

Il sito di prenotazione medica Doctolib utilizzerà i dati personali degli utenti per addestrare la propria AI. Naturalmente, ci si può opporre. Ecco come farlo.

Di modelli di intelligenza artificiale ce ne sono a bizzeffe. E ormai sappiamo tutti di cosa hanno bisogno per il loro addestramento: quanti più dati possibile. Se alcune aziende sono sospettate di attingere a fonti piuttosto discutibili, in linea di massima non nascondono di servirsi delle informazioni che gli si affida, come Meta con i post su Facebook e Instagram. Meccanismo tutt’altro che gradito, ma tant’è.

Per fortuna, le normative vigenti, in particolare nell’Unione Europea, impongono di lasciare una via d’uscita agli utenti. Ogni volta che un’entità prevede di attingere ai propri dati per addestrare l’AI, deve avvertire (generalmente via email) e indicare la procedura per rifiutare. Come nel caso della piattaforma di prenotazione medica Doctolib, che attualmente sta avvisando gli utenti registrati.

Perché Doctolib vuole usare i nostri dati per addestrare l’AI?

Doctolib spiega di partecipare a un progetto di ricerca chiamato “Migliorare i percorsi di cura grazie all’intelligenza artificiale“. L’obiettivo è risolvere alcuni problemi, in particolare l’accumulo di appuntamenti e le difficoltà nel coordinare più professionisti nel follow-up di un paziente. L’idea è sfruttare l’AI per riconoscere prima eventuali problemi di salute e migliorare il modo in cui i pazienti vengono seguiti durante le cure.

A tal fine, Doctolib utilizzerà i dati demografici e sanitari necessari, compreso quelli delle persone registrate sul proprio account. Va notato che ciò riguarda le informazioni inserite da se stessi o dai medici. Non saranno anonimizzate, ma non permetteranno comunque di essere identificati. Infine, i dati raccolti per l’addestramento AI vengono conservati per un periodo di 5 anni.

Come impedire l’uso dei dati sanitari di Doctolib per l’addestramento dell’AI

Come spiegato sopra, per impostazione predefinita si acconsente a lasciare che le aziende raccolgano i propri dati per alimentare i loro sistemi AI, ma danno la possibilità di rifiutare. In questo caso, è necessario prendersi il tempo di leggere l’intera email inviata da Doctolib, o almeno i suoi ultimi paragrafi. È, infatti, nel penultimo che si nasconde un link a un modulo per rifiutare l’utilizzo dei propri dati per l’addestramento dell’AI.

Basta cliccarci sopra per compilarlo, senza dover accedere al proprio account Doctolib. Niente di complicato, si deve indicare nome, cognome e data di nascita. Non bisogna dimenticare di spuntare la casella che inizia con Desidero, in applicazione dell’articolo 56 della Legge Informatica e Libertà, oppormi al riutilizzo dei miei dati personali, poi confermare tutto con il pulsante Invia. Il modulo si ricarica e in cima appare una riga che indica che la richiesta è stata registrata correttamente.

La Commissione europea ha stabilito la violazione del Digital Services Act (DSA) da parte di Meta, in quanto il design di Facebook e Instagram creano dipendenza. L’azienda di Menlo Park non ha valutato attentamente i rischi e le attuali misure non sono efficaci. La legge prevede sanzioni fino al 6% delle entrate mondiali annuali.

Scorrimento infinito, autoplay e notifiche push

L’indagine era stata avviata il 16 maggio 2024. Dopo aver valutato i report sulla valutazione dei rischi di Meta, i dati e i documenti interni, le risposte dell’azienda e le varie richieste di informazioni, la documentazione scientifica sull’argomento e le interviste con esperti, la Commissione ha stabilito che Facebook e Instagram creano dipendenza tramite scrolling infinito, autoplay e notifiche push.

Queste funzionalità, unite ai suggerimenti per nuovi contenuti, “alimentano la voglia” dell’utente allo scrolling continuo e spingono ad attivare il “pilota automatico” del cervello, incentivando abitudini scorrette e uso compulsivo. Tale dipendenza ha effetti negativi sul benessere fisico e mentale degli utenti, in particolare minori e adulti vulnerabili.

Meta ha inoltre ignorato le informazioni sul tempo che i minori trascorrono su Instagram o Facebook di notte e su come i diversi formati, tra cui reel e storie, potrebbero portare ad un uso eccessivo o compulsivo dei servizi. Le attuali misure non sono efficaci. Quelle sulla gestione del tempo possono ad esempio essere evitate e non comportano una riduzione dell’uso dei servizi. I controlli parentali sono efficaci solo se i genitori possiedono competenze tecniche adeguate e tempo per comprenderli.

La Commissione invita Meta ad apportare modifiche sia per Instagram che per Facebook, tra cui la disattivazione delle principali funzionalità che creano dipendenza (autoplay e scrolling infinito). Deve inoltre implementare efficaci interruzioni temporali e cambiare il sistema dei suggerimenti per limitare il coinvolgimento degli utenti.

Meta può ora esercitare il suo diritto alla difesa, chiedendo l’accesso ai documenti e inviando una risposta scritta. Se i risultati preliminari verranno confermati, l’azienda californiana rischia una sanzione fino al 6% delle entrate mondiali annuali, ovvero circa 12 miliardi di euro considerando i dati del 2025.

Un portavoce di Meta ha dichiarato:

“Non condividiamo questi risultati preliminari che non tengono conto in modo accurato delle importanti misure che abbiamo adottato per proteggere gli adolescenti. Dall’inizio dell’indagine abbiamo lanciato gli account per adolescenti che proteggono automaticamente i ragazzi e danno ai genitori il controllo, consentendo loro di bloccare l’accesso di notte e limitare il tempo di utilizzo giornaliero a 15 minuti. Condividiamo l’impegno della Commissione europea a fornire agli adolescenti esperienze online sicure e positive e continueremo a collaborare in modo costruttivo con essa.

A fine aprile 2026, la Commissione ha accertato la violazione del DSA con l’assenza di un sistema efficace per la verifica dell’età. Continua invece l’indagine sul cosiddetto effetto “tana del coniglio” dovuto ai sistemi dei suggerimenti.

Altri procedimenti sono stati avviati a fine aprile 2024, per tre dei quali è stata accertata la violazione del DSA. Al momento, le uniche sanzioni sono state inflitte a X (120 milioni di euro) e Temu (200 milioni di euro).

Si sono moltiplicate nell’ultima ora le segnalazioni relative a un down almeno parziale per i servizi online di ING. Il grafico qui sotto mostra l’andamento dei feedback inviati dai clienti dell’istituto al portale Downdetector. Aggiorneremo questo articolo con tutte le novità del caso.

Il down di ING del 10 luglio 2026: cosa sta succedendo

Il picco si è registrato intorno alle ore 13:30 di oggi, venerdì 10 luglio. Tra chi sta lamentando malfunzionamenti, qualcuno afferma che è impossibile accedere al saldo del conto ed eseguire transazioni. La dashboard ufficiale non mostra manutenzioni programmate e indica tutti i servizi come operativi.

Aggiornamento (10 luglio 2026, 13:58)

La situazione è pressoché invariata nel corso dell’ultima mezz’ora. Le segnalazioni inviate a Downdetector rimangono costanti, continueremo a monitorare la situazione.

… in aggiornamento

Disclaimer

Quanto riportato in questo articolo si basa solo ed esclusivamente sui feedback mostrati dal portale Downdetector (link in coda) e inviati dagli utenti, sulle segnalazione raccolte attraverso i social network, su quelle inviate dai nostri lettori oppure su testimonianza diretta. Un down temporaneo e circoscritto, dovuto a un problema tecnico o di altra natura, non è da ritenere un giudizio sulla qualità generale di un servizio, di un prodotto o di una piattaforma.

Microsoft ha rilasciato due giorni fa la patch per la vulnerabilità RoguePlanet di Defender scoperta dal ricercatore di sicurezza Nightmare Eclipse. Quest’ultimo ha evidenziato che la soluzione implementata dall’azienda di Redmond potrebbe causare l’esaurimento dello spazio su disco.

Patch per Microsoft Defender con effetto collaterale

La vulnerabilità RoguePlanet (CVE-2026-50656) era presente nel Malware Protection Engine (mpengine.dll) di Microsoft Defender. Potrebbe essere sfruttata per accedere al sistema operativo (localmente o da remoto), ottenere privilegi SYSTEM e quindi eseguire qualsiasi operazione.

Nightmare Eclipse ha pubblicato il codice dell’exploit su GitHub. Microsoft ha rilasciato la patch lo scorso 8 luglio, senza ringraziare lo sviluppatore in quanto accusato di aver divulgato il codice dell’exploit senza attendere la disponibilità della patch (come fatto per altre vulnerabilità).

Microsoft ha aggiornato il Malware Protection Engine alla versione 1.1.26060.3008 per risolvere il problema (viene scaricato e installato automaticamente). Nightmare Eclipse ha pubblicato un post per evidenziare uno spiacevole effetto collaterale della soluzione implementata dall’azienda di Redmond.

Quando Microsoft Defender apre un file per la scansione copia su disco 8 byte di dati. Il software ha limiti per la dimensione dei file che possono essere scritti su disco per evitare che quelli messi in quarantena occupino molto spazio. C’è tuttavia un’eccezione alla regola. La funzionalità SpyNet, che invia report sulle applicazioni sospette a Microsoft, mantiene una copia locale del file Zone.Identifier. Contiene metadati che permettono di determinare l’origine dei file (ad esempio scaricati da Internet o ricevuti via email).

Defender salva su disco questi file indipendentemente dalla dimensione. Usando un server SMB potrebbe essere inviato un file infetto seguito da un file Zone.Identifier di grandi dimensioni. Il server SMB non risponde alla richiesta di lettura, ma mantiene la connessione aperta. Defender si blocca durante la scansione perché è occupato l’intero spazio su disco, rendendo inutilizzabile il sistema operativo.

Per contrastare i possibili rincari di prezzo su luce e gas è necessario puntare su offerte luce e gas a prezzo fisso. La soluzione giusta arriva da Octopus con la sua Octopus Fissa 12M che blocca il prezzo per un anno.

La promo in questione prevede la possibilità di fissare il prezzo dell’energia fino a 0,1243 €/kWh per la luce, con un costo di commercializzazione di 6 euro al mese, mentre per il gas il prezzo è di 0,49 €/Smc, con un costo di commercializzazione di 7 euro al mese.

L’offerta è valida, con le condizioni descritte, fino al prossimo 13 luglio. Per attivare la promo è sufficiente avere a disposizione i dati dell’intestatario e il codice identificativo della fornitura (POD per la luce e PDR per il gas), informazioni disponibili nell’ultima bolletta.

Per accedere all’offerta [affiliate_link link_id=”4577″]basta visitare il sito ufficiale di Octopus[/affiliate_link], accessibile tramite il box qui di sotto, e seguire una veloce procedura di sottoscrizione online.

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Le condizioni dell’offerta di Octopus

Per i nuovi clienti che scelgono Octopus è possibile accedere alle seguenti condizioni di fornitura in modo da tagliare le bollette:

• Energia elettrica: costo dell’energia pari a 0,1243 €/kWh con un costo di commercializzazione di 6 euro al mese
• Gas naturale: costo della materia prima pari a 0,49 €/Smc con un costo di commercializzazione di 7 euro al mese
• Prezzi fissi e bloccati per 12 mesi
• Nessuna spesa iniziale e nessun vincolo

Per sfruttare la promozione basta premere sul box qui di sotto. Le condizioni descritte sono valide per tutti i nuovi clienti che scelgono Octopus entro il prossimo 13 luglio. Il fornitore propone anche soluzioni a prezzo indicizzato per chi preferisce tariffe con accesso diretto al costo dell’energia all’ingrosso. Tutti i dettagli sono disponibili tramite il sito ufficiale di Octopus.

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L’AI trova le vulnerabilità più velocemente degli esseri umani. I criminali lo sanno, e usano l’AI per scoprire e sfruttare falle di sicurezza a una velocità che i team tradizionali faticano a raggiungere. Anche Microsoft lo sa, e adesso usa la stessa tecnologia per trovare i bug prima che diventino un’arma nelle mani degli hacker.

Pavan Davuluri, capo di Windows, ha spiegato come Microsoft sta integrando l’AI nella pipeline di sviluppo di Windows per rendere gli aggiornamenti di sicurezza più rapidi e più affidabili. Il sistema si chiama MDASH, multi-model agentic scanning harness, e diventa pratica standard nello sviluppo di Windows.

Microsoft caccia i bug prima degli hacker, come funziona MDASH

MDASH esamina il codice di Windows per individuare possibili falle di sicurezza. Grazie a un sistema di selezione automatica, gli sviluppatori ricevono soltanto le segnalazioni più attendibili, evitando di perdere tempo su risultati poco rilevanti. Il risultato è che Microsoft ha una probabilità maggiore di scoprire vulnerabilità 0-day prima che vengano sfruttate.

Il processo si estende anche ad altri team di sicurezza prodotto Microsoft, che lavorano a stretto contatto con il Microsoft Security Response Center (MSRC) per valutare i pattern di rollout e il feedback dei clienti.

Il ciclo di sviluppo aggiornato

Microsoft sta aggiornando le linee guida del proprio Software Development Lifecycle (SDLC) per neutralizzare le nuove minacce informatiche basate sull’intelligenza artificiale. L’integrazione dell’AI supporterà l’intero processo di sviluppo, dall’individuazione dei bug fino alla convalida delle patch.

L’azienda incrementerà gli investimenti nei programmi di validazione (sia interni che tramite il Security Update Validation Program – SUVP) e potenzierà le tecnologie Windows dedicate al rilevamento e alla correzione automatica delle vulnerabilità, mantenendo comunque la supervisione umana nelle decisioni chiave.

Cosa significa per gli utenti

Per gli utenti significa più aggiornamenti di sicurezza ad ogni rilascio di Windows. Non è una cosa negativa, vuol dire che le nuove tecniche di difesa stanno funzionando e permettono di individuare più vulnerabilità e problemi. Qualora si verifichino malfunzionamenti successivi a un aggiornamento, i clienti possono utilizzare i rollback (KIR) o aprire una richiesta di supporto.

Microsoft chiede ai clienti di applicare gli aggiornamenti di sicurezza il prima possibile. Gli admin IT dovrebbero usare Windows Autopatch, hotpatch, Intune, accesso condizionale e policy di conformità. Le release preview “D”, disponibili due settimane prima del Patch Tuesday — permettono di testare le correzioni in anticipo.

Mythos di Anthropic ha trovato migliaia di vulnerabilità su Firefox. L’AI sta accelerando sia l’attacco che la difesa. Microsoft, che gestisce il sistema operativo più usato al mondo, non può permettersi di restare indietro nella corsa. MDASH è la risposta.

Meta ha pianificato l’avvio della produzione di un nuovo chip AI (nome in codice Iris) nel mese di settembre. È il primo della quarta generazione dei Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) che verrà utilizzato per l’addestramento dei modelli AI, oltre che per l’inferenza (elaborazione dei prompt inviati tramite Meta AI). L’azienda di Menlo Park ha inoltre annunciato la costruzione di un data center da 1 GW in Canada.

Iris per ridurre la dipendenza da NVIDIA e AMD

Come quasi tutte le aziende che sviluppano modelli AI, Meta è fortemente dipendente da NVIDIA (meno da AMD), quindi deve attendere la fornitura delle GPU, vendute a prezzi molto elevati. Seguendo l’esempio di Amazon, Google e Microsoft ha iniziato a progettare i chip AI custom della serie MTIA a partire dal 2023.

A metà marzo sono stati annunciato quattro nuovi chip per addestramento e inferenza. Iris è il nome in codice di MTIA 400. È stato progettato in collaborazione con Broadcom e verrà prodotto da TSMC a partire dal mese di settembre. I test effettuati su unità preliminari non hanno evidenziato problemi.

L’obiettivo di Meta è lanciare un nuovo chip ogni sei mesi a partire dal 2027. Entro il 2026 prevede di raggiungere i 7 GW di capacità di calcolo. Entro il 2027 dovrebbe raddoppiare a 14 GW. Per espandere l’infrastruttura AI sono stati sottoscritti contratti di fornitura pluriennali con Samsung (chip di memoria), Sandisk (storage flash) e Sumitomo Electric (connettività in fibra ottica).

Primo data center in Canada

Meta costruirà il primo data center in Canada portando a 33 il numero totale. Verrà realizzato nella Sturgeon County (Alberta) con un investimento di oltre 13 miliardi di dollari canadesi. Verranno utilizzati circa 3.000 lavoratori durante la costruzione e oltre 300 dopo l’avvio delle attività operative.

L’azienda di Menlo Park realizzerà anche una nuova infrastruttura per portare energia elettrica completamente rinnovabile e pagherà tutti i costi, quindi non dovrebbero esserci aumenti per i cittadini. Ridurrà inoltre l’uso di acqua attraverso un sistema di raffreddamento a ciclo chiuso.