Il vero ritardo dei musei sta nelle regole

Il Giornale del Cilento ha raccontato di recente come la tecnologia stia cambiando il modo di vivere la cultura, dalla catalogazione ai percorsi di visita. Il dato più eloquente viene dall’indagine UNESCO-ICOM ripresa in quell’articolo, che ha coinvolto oltre 400 istituzioni in 90 Paesi. Il 57% dei musei usa già l’intelligenza artificiale, ma il 55% non ha una politica, una strategia o linee guida interne su come farlo.

Gli strumenti, insomma, sono già entrati. Mancano le decisioni scritte: chi sceglie un servizio, chi controlla quello che produce, cosa si dice al pubblico. Per un museo civico, una fondazione o un’associazione che gestisce un sito archeologico, questo vuoto pesa più di qualunque limite tecnico, perché il regolamento europeo chiede proprio risposte di questo tipo.

Chatbot e audioguide: l’AI Act chiede di dire al visitatore che parla con una macchina

L’AI Act è il Regolamento (UE) 2024/1689, modificato nel 2026 dal cosiddetto Digital Omnibus, il Regolamento (UE) 2026/1744. Per i musei l’articolo da conoscere è il 50, dedicato agli obblighi di trasparenza, che si applicano dall’estate 2026.

Il primo paragrafo riguarda i sistemi che interagiscono direttamente con le persone. Chi li fornisce deve progettarli in modo che l’utente sappia di avere a che fare con un’intelligenza artificiale, a meno che non sia evidente per una persona ragionevolmente attenta. Un chatbot sul sito per orari e biglietti, una guida vocale che risponde alle domande in sala, un totem che conversa con i bambini: in tutti questi casi il visitatore va informato in modo chiaro. Il paragrafo 5 dello stesso articolo aggiunge che l’avviso arriva al più tardi al primo contatto e rispetta i requisiti di accessibilità.

In pratica basta poco. Una frase all’avvio della conversazione, un’indicazione sul pannello accanto al totem, un messaggio iniziale nell’audioguida. Il museo che acquista il servizio da un fornitore esterno fa bene a chiedere per iscritto come è gestito questo avviso, invece di darlo per scontato.

Testi e immagini generati: quando va detto, e perché conta la revisione

Il paragrafo 4 dell’art. 50 si rivolge invece a chi usa i sistemi, che il regolamento chiama deployer. Le immagini, i video o gli audio realistici che fanno sembrare autentico ciò che non lo è, i cosiddetti deepfake, vanno dichiarati come generati o manipolati artificialmente. Una ricostruzione virtuale di una villa romana presentata come fedele, o un ritratto animato di un personaggio storico che parla ai visitatori, rientrano nel ragionamento. Per le opere evidentemente artistiche o creative l’obbligo si alleggerisce: basta segnalare l’uso dell’AI in modo che non rovini la fruizione.

Per i testi la regola è diversa e interessa da vicino chi comunica. I contenuti generati e pubblicati per informare il pubblico su questioni di interesse pubblico vanno segnalati, salvo che siano passati da una revisione umana e qualcuno se ne assuma la responsabilità editoriale. Qui la norma incontra il richiamo dell’ICOM ripreso dal Giornale del Cilento: i sistemi generativi possono produrre ricostruzioni convincenti ma storicamente sbagliate.

Una didascalia con una data errata sotto un reperto è un danno piccolo ma concreto. La revisione di un conservatore o di uno storico dell’arte tutela la qualità scientifica del museo, e oltre a evitare l’etichetta stabilisce chi risponde di ciò che si legge in sala.

Dal biglietto al dato: i musei del Sud nell’infrastruttura del MiC

C’è poi un livello meno visibile, ma che riguarda direttamente la Campania. Il 28 maggio 2026 la Direzione generale Musei del Ministero della Cultura ha presentato un’infrastruttura digitale per circa 250 istituti, tra musei, aree archeologiche, monumenti, biblioteche e archivi, in Molise, Campania, Basilicata, Calabria, Puglia, Sicilia e Sardegna. Il progetto, finanziato con il Programma Nazionale Cultura 2021-2027, vale circa 35,7 milioni di euro, di cui 21,4 dal Fondo europeo di sviluppo regionale e 14,3 dal Fondo di rotazione.

L’infrastruttura raccoglie i dati di prenotazioni, biglietterie, totem e sensori in un archivio centralizzato. Su questa base, modelli di intelligenza artificiale e machine learning aiutano a prevedere la domanda, organizzare i servizi e prevenire le frodi nelle transazioni, con dati trattati in forma aggregata e anonimizzata secondo i principi di privacy by design.

Per un direttore di museo questo significa due cose. Le scelte su flussi, orari e aperture straordinarie saranno sempre più spesso accompagnate da previsioni automatiche. Vanno lette con spirito critico e incrociate con ciò che solo chi vive il territorio conosce: la sagra estiva, la strada chiusa, il traghetto che non parte. E il personale dovrà saper leggere quelle dashboard: l’art. 4 dell’AI Act, nella versione vigente, chiede a fornitori e deployer misure per sviluppare l’alfabetizzazione in materia di IA di chi usa questi sistemi.

Una policy minima, alla portata di una piccola realtà

Per il 55% dei musei ancora senza regole interne, il punto di partenza può essere un foglio solo, approvato da chi dirige, che risponda a cinque domande. Quali strumenti di AI sono in uso, e per fare cosa. Chi è responsabile di ciascuno. Dove e come si avvisa il visitatore che sta interagendo con una macchina. Quali testi e immagini generati vengono pubblicati, chi li rivede e quando si segnalano. Quali dati dei visitatori entrano nei sistemi, e quali restano fuori.

Il quadro nazionale va tenuto presente. La Legge 23 settembre 2025, n. 132, “Disposizioni e deleghe al Governo in materia di intelligenza artificiale”, in vigore dal 10 ottobre 2025, affianca il regolamento europeo con norme di casa nostra.

Per orientarsi tra articoli, scadenze e definizioni, l’Associazione Italiana Professionisti dell’Intelligenza Artificiale (AIPIA) ha pubblicato una guida all’AI Act che ricostruisce il calendario aggiornato dopo il Digital Omnibus e spiega in linguaggio piano gli obblighi di chi usa questi sistemi, a partire dalla trasparenza. È uno strumento pensato anche per chi, in un Comune o in un’associazione culturale, deve decidere senza avere un ufficio legale alle spalle.

La medicina sta vivendo una trasformazione importante grazie allo sviluppo della robotica e dell’intelligenza artificiale. Tra le innovazioni più significative c’è la chirurgia mini-invasiva robot-assistita, una tecnica che consente di eseguire numerosi interventi attraverso piccole incisioni, utilizzando strumenti specializzati controllati dal chirurgo mediante una console.

A differenza della chirurgia tradizionale, che spesso richiede incisioni più ampie per raggiungere la zona da operare, la chirurgia mini-invasiva permette di accedere all’interno del corpo attraverso aperture di pochi millimetri o centimetri, a seconda del tipo di intervento. Questa modalità può ridurre il trauma sui tessuti e favorire un recupero più rapido, anche se i risultati dipendono dalla procedura e dalle condizioni del paziente.

Come funziona un intervento con il robot?

Il sistema più conosciuto è il robot chirurgico da Vinci, utilizzato in diversi ambiti, tra cui urologia, ginecologia e chirurgia generale. È importante chiarire che il robot non opera autonomamente: è il medico a controllare ogni movimento degli strumenti.

L’intervento si svolge generalmente in diverse fasi.

1. Preparazione del paziente. Dopo gli esami preliminari e la valutazione dell’équipe medica, il paziente viene sottoposto ad anestesia, generalmente generale. Il chirurgo individua la zona da trattare e pianifica l’accesso chirurgico.

2. Piccole incisioni. Il medico pratica alcune piccole aperture nella pelle attraverso cui inserisce una telecamera e strumenti chirurgici sottili. La telecamera trasmette immagini ingrandite e tridimensionali dell’area da operare.

3. Controllo dalla console. Il chirurgo si siede davanti a una console e osserva l’interno del corpo attraverso un sistema visivo ad alta definizione. Muovendo appositi comandi con le mani e le dita, controlla gli strumenti collegati ai bracci robotici, che riproducono i suoi movimenti con grande precisione. Nei sistemi compatibili, i movimenti possono essere filtrati per ridurre gli effetti di eventuali tremori fisiologici.

4. Esecuzione dell’intervento. Attraverso gli strumenti introdotti nelle incisioni, il chirurgo può tagliare, suturare, rimuovere tessuti malati o trattare una determinata struttura anatomica. I bracci robotici offrono una notevole libertà di movimento anche in spazi ristretti, mentre la visione ingrandita aiuta a distinguere i dettagli anatomici.

5. Conclusione e recupero. Terminata la procedura, gli strumenti vengono rimossi e le piccole incisioni vengono chiuse. Il paziente viene monitorato durante il risveglio e nei giorni successivi, secondo il tipo di intervento e le sue condizioni cliniche.

Qual è il ruolo dell’intelligenza artificiale?

La robotica chirurgica e l’intelligenza artificiale sono tecnologie collegate, ma non sono la stessa cosa. Il robot traduce i comandi del chirurgo in movimenti degli strumenti; l’IA può invece contribuire all’analisi delle immagini mediche, alla pianificazione dell’intervento e allo studio dei dati clinici.

Le applicazioni più avanzate possono aiutare a riconoscere strutture anatomiche nelle immagini, elaborare informazioni raccolte durante l’operazione e supportare alcune decisioni cliniche. Molte di queste funzioni sono ancora oggetto di sviluppo e valutazione, e la loro disponibilità varia tra sistemi e ospedali.

Nella pratica clinica attuale, il controllo dell’intervento rimane affidato al chirurgo. L’autonomia completa di un sistema robotico in un intervento complesso non rappresenta la normale modalità di funzionamento della chirurgia robot-assistita.

Quali sono i vantaggi per i pazienti?

Tra i principali benefici potenziali della chirurgia mini-invasiva robot-assistita figurano:

• Minore trauma chirurgico: le incisioni sono generalmente più piccole rispetto a quelle richieste da molte operazioni tradizionali.
• Maggiore precisione dei movimenti: gli strumenti possono facilitare manovre delicate in spazi anatomici ristretti.
• Recupero postoperatorio: in alcuni interventi si possono osservare meno dolore, minori perdite di sangue e una degenza più breve.
• Visione dettagliata: le immagini ingrandite possono aiutare il chirurgo a distinguere le strutture anatomiche.

Questi vantaggi non sono però garantiti in ogni situazione. La chirurgia robotica può richiedere tempi operatori maggiori e comportare costi elevati per l’acquisto, la manutenzione e la gestione delle apparecchiature. Inoltre, non tutti gli interventi possono essere eseguiti con questa tecnica e, in alcuni casi, la chirurgia tradizionale o laparoscopica rimane la scelta più appropriata.

Uno dei settori maggiormente interessati è quello manifatturiero, da sempre centrale per l’economia italiana. Nelle fabbriche, i sistemi basati sull’intelligenza artificiale possono analizzare grandi quantità di dati, individuare difetti nei prodotti, prevedere guasti ai macchinari e ottimizzare i processi di produzione. In questo modo, le aziende possono limitare gli sprechi, ridurre i tempi di fermo degli impianti e diventare più competitive sui mercati internazionali.

L’IA può inoltre favorire l’innovazione in comparti strategici come l’automotive, la moda, l’agroalimentare e la meccanica di precisione. Per esempio, un’impresa tessile può utilizzare algoritmi per prevedere la domanda dei consumatori e gestire meglio le scorte, mentre un’azienda alimentare può impiegare sistemi intelligenti per controllare la qualità delle materie prime e dei prodotti finiti.

Nonostante i vantaggi, l’introduzione di queste tecnologie presenta diverse difficoltà. Molte piccole e medie imprese, che costituiscono una parte fondamentale del tessuto produttivo italiano, devono fare i conti con investimenti iniziali elevati, infrastrutture digitali insufficienti e una carenza di personale specializzato. Adottare l’intelligenza artificiale, infatti, non significa soltanto acquistare nuovi software, ma anche riorganizzare il lavoro, proteggere i dati aziendali e formare i dipendenti.

Un altro tema centrale riguarda l’occupazione. L’automazione potrebbe ridurre la necessità di alcune mansioni ripetitive, modificando il ruolo di numerosi lavoratori. Allo stesso tempo, la diffusione dell’IA potrebbe creare nuove opportunità professionali nei campi dell’informatica, dell’analisi dei dati, della manutenzione tecnologica e della sicurezza digitale. La sfida sarà quindi accompagnare il cambiamento con programmi di formazione e aggiornamento, affinché i lavoratori possano acquisire le competenze richieste dal mercato.

Anche la competitività internazionale rappresenta un elemento decisivo. In un contesto in cui Stati Uniti, Cina e altri Paesi investono ingenti risorse nelle tecnologie digitali, le imprese italiane rischiano di perdere terreno se non riescono a innovare. Per questo motivo, diventano importanti la collaborazione tra aziende, università e centri di ricerca, oltre a politiche pubbliche capaci di sostenere la trasformazione digitale, soprattutto nelle realtà di dimensioni più ridotte.

L’intelligenza artificiale, tuttavia, non deve essere considerata una soluzione automatica a tutti i problemi economici. I risultati dipendono dalla qualità dei dati, dagli obiettivi delle imprese e dalla capacità di integrare le nuove tecnologie nei processi esistenti. È inoltre necessario garantire un utilizzo responsabile dell’IA, tutelando la riservatezza delle informazioni e mantenendo un adeguato controllo umano sulle decisioni più importanti.

In conclusione, l’intelligenza artificiale rappresenta per l’industria italiana sia un’opportunità sia una sfida. Può contribuire a rendere le imprese più efficienti, innovative e competitive, ma richiede investimenti, competenze e una strategia di lungo periodo. Il futuro del sistema produttivo italiano dipenderà anche dalla capacità di coniugare il progresso tecnologico con la valorizzazione delle persone, trasformando l’innovazione in crescita economica e sviluppo sostenibile.

In Europa il riferimento principale è l’AI Act, il regolamento sull’intelligenza artificiale che introduce un sistema di regole basato sul livello di rischio dei diversi sistemi. Alcune disposizioni sono già applicabili e dal 2 agosto 2026 sono diventate operative anche le norme relative alle pratiche di IA vietate e alcuni obblighi di trasparenza.

Cosa si può fare

L’intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata per produrre o modificare testi, immagini, audio e video, oltre che per assistere l’utente in attività come traduzione, sintesi, elaborazione di informazioni e scrittura. La generazione di questi contenuti, in sé, non è vietata dalla normativa.

È possibile, per esempio, utilizzare un chatbot per preparare una bozza di articolo, correggere un testo, tradurre un documento o organizzare informazioni. È possibile anche generare immagini o altri contenuti multimediali.

Il risultato prodotto dall’IA, però, non dovrebbe essere considerato automaticamente corretto. La verifica delle informazioni rimane particolarmente importante quando il contenuto riguarda fatti, persone, dati scientifici, questioni giuridiche o altri ambiti nei quali un errore può avere conseguenze.

Attenzione ai dati personali

Uno dei principali aspetti da considerare riguarda le informazioni inserite nei sistemi di IA. Il Garante per la protezione dei dati personali sottolinea che gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale possono trattare grandi quantità di dati personali e raccomanda un uso consapevole dei servizi.

Questo significa che non è prudente inserire in un chatbot, senza aver verificato le condizioni del servizio e la base giuridica del trattamento, documenti contenenti dati personali, informazioni sanitarie, dati finanziari, password o informazioni riservate di altre persone.

Particolare attenzione va prestata anche ai dati di terzi. Il fatto che un’informazione sia disponibile online non significa automaticamente che possa essere utilizzata senza limiti per qualsiasi finalità. Il Garante ha affrontato anche il tema del web scraping, cioè la raccolta massiva di dati pubblicati sul web per l’addestramento dei sistemi di IA.

Immagini, video e deepfake

L’IA permette oggi di creare fotografie e video realistici di persone, anche senza che quelle persone siano realmente presenti nella scena. È una tecnologia utilizzabile per finalità creative, artistiche o comunicative, ma che presenta rischi quando il contenuto può essere scambiato per autentico.

Dal 2 agosto 2026 le disposizioni di trasparenza dell’AI Act prevedono, tra l’altro, obblighi relativi ai contenuti generati o manipolati dall’IA. I deepfake devono essere resi riconoscibili e i contenuti sintetici devono essere contrassegnati con modalità tecniche che ne consentano l’individuazione.

La Commissione europea prevede inoltre che gli utenti siano informati quando interagiscono direttamente con determinati sistemi di IA, come i chatbot.

Cosa non si può fare

L’AI Act vieta alcune pratiche considerate incompatibili con i diritti fondamentali. Tra queste rientrano determinate forme di manipolazione delle persone, lo sfruttamento di vulnerabilità specifiche e alcuni sistemi di valutazione o classificazione delle persone che possono produrre effetti particolarmente gravi sui loro diritti. È vietato anche, in determinate condizioni, l’uso di sistemi di polizia predittiva basati esclusivamente sulla profilazione individuale.

Non significa che ogni utilizzo dell’IA per profilare, valutare o assistere decisioni sia vietato. La normativa distingue infatti i sistemi in base al rischio e prevede obblighi differenti a seconda dell’impiego concreto.

Per i sistemi classificati ad alto rischio sono previste regole specifiche che riguardano, tra gli altri aspetti, gestione dei rischi, documentazione, supervisione umana e accuratezza.

IA e lavoro

Anche sul lavoro l’IA può essere utilizzata per assistere diverse attività, dalla redazione di documenti all’analisi di informazioni. Ma l’utilizzo di sistemi di IA non elimina automaticamente le responsabilità della persona o dell’organizzazione che li impiega.

Il principio diventa particolarmente rilevante quando l’IA viene utilizzata in processi che riguardano persone, selezione del personale o valutazioni. La normativa europea considera infatti alcuni impieghi dell’IA in ambito occupazionale tra quelli che possono presentare rischi elevati e ai quali si applicano specifici requisiti.

Diritto d’autore e contenuti online

Un altro tema riguarda i contenuti utilizzati o prodotti attraverso l’IA. Il fatto che un testo, un’immagine o un’opera siano reperibili su internet non significa che siano liberamente riutilizzabili senza considerare il diritto d’autore o altri diritti.

Anche i modelli di IA per finalità generali sono sottoposti a obblighi europei che comprendono aspetti legati alla trasparenza e al rispetto del diritto d’autore.

Per chi utilizza l’IA, quindi, resta necessario verificare i diritti relativi ai materiali che vengono caricati, modificati o ripubblicati e le condizioni della piattaforma utilizzata.

La regola più semplice: l’IA aiuta, ma non sostituisce automaticamente il controllo umano

L’intelligenza artificiale può essere uno strumento per velocizzare molte attività, ma il suo utilizzo non elimina la necessità di verificare ciò che produce. Un testo generato automaticamente può contenere informazioni inesatte; un’immagine può rappresentare una situazione mai avvenuta; un documento può contenere dati che non dovrebbero essere condivisi con un servizio esterno.

La normativa europea sta quindi costruendo un sistema nel quale non esiste un’unica risposta alla domanda “si può usare l’IA?”. Dipende dal tipo di sistema, dall’uso che se ne fa, dai dati coinvolti e dalle conseguenze che può avere sulle persone.

Per l’utente comune, le regole pratiche restano relativamente semplici: non inserire alla leggera dati personali o riservati, verificare le informazioni ottenute, rispettare copyright e diritti delle persone e rendere riconoscibili i contenuti generati dall’IA quando la normativa lo richiede.

L’obiettivo delle nuove regole europee non è vietare l’utilizzo dell’intelligenza artificiale, ma stabilire condizioni e limiti diversi in funzione dei rischi associati ai suoi diversi impieghi.

Accendere il riscaldamento prima di rientrare, spegnere automaticamente le luci quando una stanza rimane vuota, controllare dal telefono quanto consuma un elettrodomestico o programmare il climatizzatore in base agli orari di presenza in casa. La smart home promette di rendere più semplice la gestione quotidiana dell’abitazione e, in alcuni casi, di aiutare a ridurre gli sprechi energetici.

Ma una casa intelligente non è necessariamente una casa che consuma meno. Il vantaggio arriva soprattutto quando i dispositivi connessi vengono utilizzati per misurare i consumi, evitare accensioni inutili e regolare gli impianti in funzione delle reali necessità.

È lo stesso principio indicato da ENEA nelle sue guide sull’efficienza energetica: la gestione intelligente dell’abitazione può contribuire a ridurre i consumi, ma deve essere accompagnata da un uso corretto degli impianti e da interventi sull’efficienza dell’edificio.

Il termostato che segue le abitudini

Uno degli strumenti più semplici da utilizzare è il termostato intelligente.

Rispetto a un dispositivo tradizionale, può consentire di programmare temperature e orari, gestire il riscaldamento a distanza e, nei modelli più evoluti, utilizzare informazioni sulla temperatura dell’ambiente e sulle abitudini degli occupanti.

ENEA indica la programmazione oraria e la regolazione automatica della temperatura tra le soluzioni che possono evitare inutili picchi di consumo. L’Agenzia cita anche cronotermostati, sensori di presenza e regolatori elettronici tra gli strumenti utili per gestire gli impianti, anche a distanza. Efficienza Energetica ENEA

Il principio è semplice: non riscaldare o raffrescare una stanza quando non serve.

Lo stesso vale per il climatizzatore. In una guida pubblicata nel giugno 2026, ENEA consiglia di utilizzare programmi di raffreddamento che tengano conto degli orari di presenza in casa e sottolinea che app e termostati smart possono consentire di controllare il funzionamento dell’impianto e monitorarne i consumi giornalieri e mensili.

Sensori e luci: la tecnologia contro gli sprechi quotidiani

Un’altra applicazione è quella dei sensori di presenza.

In una casa dotata di automazione, le luci possono essere accese soltanto quando una persona entra in una stanza e spente quando l’ambiente rimane vuoto. Lo stesso principio può essere applicato ad alcune funzioni degli impianti domestici.

Non è una tecnologia necessariamente complessa: anche una presa intelligente può permettere di programmare l’accensione e lo spegnimento di un dispositivo oppure di monitorare l’energia utilizzata dall’apparecchio collegato.

ENEA indica proprio rilevatori di presenza e prese intelligenti tra gli strumenti che possono aiutare a controllare automaticamente illuminazione e apparecchiature e a rendere più consapevoli dei consumi.

In questo caso il vantaggio non è soltanto tecnologico. Vedere sullo smartphone quanto consuma un apparecchio può rendere più evidente uno spreco che, altrimenti, rimarrebbe nascosto.

Elettrodomestici connessi: più controllo, non necessariamente meno consumi

Frigoriferi, lavatrici, lavastoviglie e altri elettrodomestici possono ormai essere integrati in sistemi domestici connessi.

Le funzioni disponibili variano molto da modello a modello: alcune consentono di controllare il dispositivo a distanza, altre di ricevere notifiche, programmare cicli o verificare lo stato dell’apparecchio.

Ma qui è importante non confondere connessione e efficienza.

Un elettrodomestico collegato a Internet non consuma automaticamente meno di uno tradizionale. A incidere sui consumi sono soprattutto l’efficienza dell’apparecchio, le modalità di utilizzo e la capacità di evitare funzionamenti inutili.

ENEA sottolinea infatti l’importanza della scelta di apparecchi efficienti e dell’uso corretto degli elettrodomestici.

Prima di comprare, meglio misurare

Il rischio della smart home è trasformare il risparmio energetico in una nuova lista di acquisti.

Una casa può riempirsi rapidamente di lampadine, prese, sensori, telecamere, assistenti vocali e dispositivi collegati senza che questo produca necessariamente un vantaggio proporzionato.

Un approccio più razionale consiste nel partire dal problema.

Se il consumo principale è legato al riscaldamento, può avere più senso intervenire sulla regolazione della temperatura. Se il problema sono apparecchi lasciati inutilmente accesi, può essere utile una presa intelligente. Se si dimenticano spesso le luci, un sensore di presenza può automatizzare lo spegnimento.

La tecnologia, in altre parole, funziona meglio quando risolve un’abitudine inefficiente anziché quando viene acquistata semplicemente perché è “smart”.

Anche l’acqua può diventare intelligente

Il principio del monitoraggio può essere applicato anche ai consumi idrici.

Sensori e sistemi di rilevazione possono aiutare a individuare anomalie, perdite o consumi insoliti. In una casa con dispositivi connessi, una variazione improvvisa può essere segnalata attraverso un’app, consentendo di intervenire più rapidamente.

Anche in questo caso la funzione più interessante non è necessariamente l’automazione, ma la possibilità di accorgersi di un problema che normalmente potrebbe passare inosservato.

La casa intelligente raccoglie molti dati

C’è però un altro aspetto da considerare: più oggetti vengono collegati alla rete, più dati possono essere prodotti.

Il Garante per la protezione dei dati personali ricorda che gli assistenti digitali e i dispositivi IoT possono raccogliere informazioni sulle abitudini, sui consumi e sull’ambiente domestico. Alcuni dispositivi possono inoltre utilizzare microfoni o videocamere. Garante Privacy

Per questo, prima di acquistare un dispositivo connesso, è utile verificare quali dati raccoglie, dove vengono conservati, per quanto tempo e con quali soggetti possono essere condivisi.

Il Garante raccomanda inoltre di utilizzare password sicure, controllare le impostazioni della privacy, mantenere aggiornati i dispositivi e disattivare le funzioni che non sono necessarie.

Particolare attenzione va riservata alle telecamere domestiche connesse a Internet. Il Garante ricorda che, anche quando vengono utilizzate per finalità esclusivamente personali, devono essere adeguatamente protette e non devono essere utilizzate in modo da ledere la dignità delle persone.

Smart non significa automaticamente conveniente

La vera domanda, quindi, non è se una casa debba diventare smart, ma quale tecnologia sia effettivamente utile per quella casa.

Un termostato intelligente può avere senso se infatti che il risparmio dipende dalla gestione complessiva dell’edificio: schermature, temperatura permette di evitare il funzionamento inutile del riscaldamento. Un sensore può essere utile se impedisce di lasciare accese le luci in stanze vuote. Una presa smart può aiutare a controllare un apparecchio utilizzato in modo discontinuo.

Ma nessuno di questi dispositivi può compensare, da solo, un’abitazione poco efficiente o comportamenti disattenti.

ENEA evidenzia infatti che il risparmio dipende dalla gestione complessiva dell’edificio: schermature, temperatura, qualità dell’involucro, efficienza degli impianti e modalità di utilizzo concorrono al risultato finale.

La casa del futuro, dunque, potrebbe essere meno una clima e comportamento degli occupanti. Le fonti ENEA confermano invece l’utilità di programmazione, monitoraggio e regolazione intelligente come strumenti di efficienza. casa piena di gadget e più una casa capace di capire quanto consuma, quando consuma e perché.

È questa la parte più interessante della smart home: non far parlare gli oggetti tra loro, ma utilizzare i dati per evitare che l’energia venga utilizzata quando non serve.

Fonte foto: https://www.infobuild.it/smart-home-conviene-costi-valore-della-casa/

Non si tratta soltanto di utilizzare chatbot o creare immagini. L’AI può intervenire nella catalogazione delle collezioni, nell’analisi dei dati, nella ricerca, nell’accessibilità e nella progettazione di nuovi strumenti per i visitatori. È un cambiamento che sta interessando istituzioni culturali in diversi Paesi e che nel 2026 è diventato anche oggetto di una prima rilevazione globale promossa da UNESCO e ICOM.

Nei musei l’AI è già realtà

Secondo i risultati della prima indagine globale UNESCO-ICOM sull’utilizzo dell’intelligenza artificiale nei musei, condotta su oltre 400 istituzioni di 90 Paesi, il 57% dei musei che hanno risposto utilizza già l’AI. Allo stesso tempo, il 55% dichiara di non avere ancora una politica, una strategia o linee guida interne dedicate all’intelligenza artificiale.

Il dato restituisce un settore nel quale la sperimentazione procede rapidamente, mentre regole, formazione e organizzazione non sempre avanzano allo stesso ritmo.

Tra gli ambiti indicati da ICOM ci sono la catalogazione automatizzata, la gestione delle collezioni, la progettazione delle mostre, gli strumenti conversazionali per i visitatori, l’educazione museale e la conservazione digitale.

Dalla visita tradizionale all’esperienza digitale

La tecnologia può cambiare anche il rapporto diretto con il pubblico.

Un museo può utilizzare strumenti digitali per offrire contenuti in più lingue, rendere più accessibili le informazioni, costruire percorsi personalizzati o consentire al visitatore di approfondire un’opera attraverso dispositivi mobili e tecnologie immersive.

In Italia, il Ministero della Cultura ha sviluppato progetti dedicati alla trasformazione digitale degli istituti culturali. Nel giugno 2026 il progetto Ecomic ha presentato 23 applicazioni e piattaforme realizzate per altrettanti istituti e luoghi della cultura, con tecnologie che comprendono intelligenza artificiale, realtà estesa, analisi dei dati e strumenti immersivi.

La trasformazione riguarda anche la gestione delle collezioni. Il progetto D.PaC, aggiornato a giugno 2026, coinvolge musei, archivi, biblioteche e soprintendenze nella digitalizzazione e gestione di risorse culturali secondo standard comuni. Il sistema conta 569 cantieri, oltre 1.000 utenti attivi e 17,5 milioni di risorse digitali.

Non solo esperienza: la tecnologia aiuta anche la ricerca

L’AI può avere un ruolo meno visibile ma importante dietro le quinte.

L’obiettivo è utilizzare grandi quantità di dati digitali per facilitare la ricerca sulle opere, collegare informazioni provenienti da archivi differenti e supportare attività di documentazione e conservazione.

Un accordo siglato nel 2026 tra la Direzione generale Digitalizzazione, il centro europeo E-RIHS ERIC e il CNR-ISPC prevede anche lo sviluppo di strumenti di intelligenza artificiale per valorizzare i dati prodotti dalla ricerca sul patrimonio culturale. Tra gli obiettivi c’è la possibilità di utilizzare sistemi digitali avanzati per supportare gli esperti nello studio e nel monitoraggio dello stato di conservazione delle opere.

È una dimensione dell’AI meno evidente al visitatore, ma potenzialmente decisiva: la tecnologia non serve soltanto a rendere una visita più spettacolare, ma può diventare uno strumento di conoscenza e tutela.

Il problema dell’affidabilità

Proprio perché l’AI può contribuire a raccontare il patrimonio, cresce però la necessità di verificare le informazioni prodotte.

Un sistema generativo può elaborare testi, immagini o ricostruzioni convincenti anche quando i dati di partenza sono incompleti o l’interpretazione non è corretta. Nel settore culturale il problema è particolarmente delicato, perché una ricostruzione digitale o una spiegazione generata automaticamente possono essere percepite dal pubblico come informazioni storicamente attendibili.

ICOM sottolinea tra le principali questioni da affrontare proprio l’accuratezza storica, i possibili bias, il copyright, la proprietà intellettuale, la provenienza dei dati e la trasparenza dei contenuti generati dall’intelligenza artificiale.

Il principio indicato dall’organizzazione internazionale è quello del controllo umano: la tecnologia può assistere il lavoro dei professionisti, ma non sostituire la responsabilità scientifica delle istituzioni culturali.

Foto: https://arweb.it/migliori-tecnologie-per-musei/

Dopo settimane di annunci, incontri, interviste e presentazioni, AI FATTI entra nella sua settimana decisiva.
Un progetto che ha progressivamente riunito attorno a Battipaglia imprenditori, consulenti, professionisti, sviluppatori e realtà provenienti da territori e settori differenti, generando attenzione e curiosità ben oltre il giorno dell’evento.

Il principio dal quale nasce l’iniziativa è racchiuso già nel suo nome: tutti parlano di intelligenza artificiale, AI FATTI vuole metterla al lavoro.

Non una passerella sull’innovazione e nemmeno quattro ore di previsioni sul futuro. L’obiettivo è portare sul palco strumenti, processi, applicazioni e casi reali, mostrando cosa accade quando l’intelligenza artificiale incontra concretamente un’azienda. Vendite, comunicazione, organizzazione, consulenza, formazione, software e automazione saranno alcuni dei terreni sui quali si svilupperà il confronto.

UN PALCO CHE PRENDE FORMA

Gran parte dei protagonisti dell’appuntamento è stata ormai annunciata. Accanto agli ideatori Salvatore Monetti e Francesco Piccolo, tra i nomi già presentati figurano Diego Fiore, Business Strategy & Management e consulente AI, Mario Ferraro, CEO & Founder di Matter Economy, Domenico Volpe, dottore commercialista, Nicola Cucco, Business & Training Advisor, e Francesco Enzo Alloro, Software Engineer di Matter Economy. La moderazione dell’incontro sarà affidata a Simone La Vecchia, giornalista, editore televisivo e avvocato.

Ma il programma ed altri protagonisti non sono ancora stati svelati. A pochi giorni dall’apertura delle porte restano infatti gli ultimi annunci e alcune sorprese che accompagneranno il pubblico verso venerdì.
Una scelta coerente con la natura stessa dell’evento: costruire un pomeriggio dinamico nel quale competenze differenti possano incontrarsi e nel quale anche le realtà partner diventino protagoniste del racconto.

UNIRE PROVINCE, CONNETTERE COMPETENZE, CREARE VALORE

È il messaggio che ha accompagnato AI FATTI durante il percorso di avvicinamento al 2 ottobre. L’evento nasce nel territorio salernitano, ma ha cercato fin dall’inizio di superarne i confini, mettendo in relazione esperienze provenienti da Salerno, Benevento, Verona e da altre realtà italiane.

Attorno al progetto si è così formata una rete composta da imprese, studi professionali, realtà della consulenza, della tecnologia, della formazione e della comunicazione.

Una rete alla quale si è affiancato anche un articolato sistema di media partner, che nelle ultime settimane ha contribuito ad amplificare il confronto sull’intelligenza artificiale e sul suo impatto nel tessuto economico locale.

DALLA DOMANDA “COS’È L’AI?” ALLA DOMANDA “COSA POSSIAMO FARCI?”

È probabilmente questo il passaggio culturale attorno al quale ruoterà l’intero pomeriggio. L’intelligenza artificiale non è più soltanto un tema tecnologico. È entrata nelle aziende, negli studi professionali, nella comunicazione, nella gestione delle informazioni e nelle attività quotidiane. Ma tra utilizzare uno strumento di AI e integrare realmente l’intelligenza artificiale nei processi di un’organizzazione esiste ancora una distanza enorme.

AI FATTI nasce proprio in quello spazio. L’obiettivo non è presentare l’intelligenza artificiale come una soluzione universale, ma mostrare concretamente dove può creare valore, dove può far risparmiare tempo, quali attività può trasformare e perché il controllo e la competenza umana restano centrali. Perché un evento, da solo, non cambia un’azienda. Può però cambiare le domande che un imprenditore si farà tornando al lavoro il giorno successivo.

Le ultime comunicazioni, il programma e le informazioni sull’evento sono disponibili sul sito ufficiale.⁠ Il futuro dell’intelligenza artificiale continuerà a far discutere. Venerdì, a Battipaglia, si parte dai fatti.

L’intelligenza artificiale sta cambiando anche il lavoro degli hacker. Non soltanto per scrivere più rapidamente un messaggio di phishing o generare codice malevolo, ma per automatizzare intere fasi di una campagna informatica: dalla ricognizione degli obiettivi alla preparazione dell’infrastruttura, dalla raccolta delle credenziali fino all’analisi e all’esfiltrazione dei dati.

A descrivere uno dei casi più articolati è Anthropic, società sviluppatrice dei modelli Claude, in un rapporto pubblicato a settembre 2026 sulla base di operazioni individuate e interrotte dal proprio team di Threat Intelligence tra dicembre 2025 e agosto 2026. L’azienda precisa che si tratta dei casi più rilevanti e innovativi osservati nei propri sistemi e che non sono necessariamente rappresentativi di tutto il fenomeno del cybercrime.

Secondo il rapporto, un gruppo identificato come GTG-20006 ha utilizzato flussi di lavoro assistiti dall’AI per automatizzare gran parte delle proprie operazioni, dalla ricerca degli obiettivi e dal phishing fino al mantenimento dell’accesso e all’esfiltrazione dei dati.

Dalla ricerca dell’obiettivo al furto dei dati

L’operazione descritta da Anthropic mostra un utilizzo dell’AI distribuito lungo diverse fasi dell’attacco.

Nella fase di ricognizione, gli strumenti AI sono stati utilizzati per raccogliere informazioni pubblicamente disponibili e individuare sistemi di posta elettronica e accesso remoto. Successivamente, gli stessi flussi di lavoro hanno contribuito a registrare domini, configurare infrastrutture per il phishing e monitorare i canali utilizzati per verificare le compromissioni.

Secondo Anthropic, l’AI è stata impiegata anche durante le intrusioni, sotto la direzione degli operatori, per eseguire comandi sui sistemi compromessi, raccogliere credenziali e muoversi all’interno delle reti.

Una volta ottenuto l’accesso, i sistemi AI sono stati utilizzati per organizzare ed estrarre grandi quantità di informazioni. In alcuni casi, riferisce Anthropic, l’operazione ha comportato l’esportazione massiva dei contenuti di caselle di posta elettronica.

Il gruppo avrebbe inoltre utilizzato l’AI per mantenere l’accesso ai sistemi compromessi e registrare dispositivi controllati dagli attaccanti negli ambienti delle organizzazioni vittime. Anthropic afferma di aver identificato più di 20 organizzazioni coinvolte nella fase di pianificazione, ricognizione e operazioni, tra cui enti governativi, organismi della difesa e dell’intelligence, ambasciate, think tank e aziende dell’industria della difesa.

Il malware che si modifica da solo

Uno degli aspetti più significativi descritti nel rapporto riguarda la capacità di reagire alle difese.

Secondo Anthropic, quando alcuni programmi malevoli utilizzati dagli attaccanti venivano individuati dai prodotti di sicurezza, agenti AI analizzavano il rilevamento e procedevano a modificare e ricostruire il malware nel tentativo di renderlo nuovamente non rilevabile.

Il processo poteva quindi essere ripetuto: rilevamento, modifica, nuova distribuzione e verifica. L’obiettivo era arrivare a un ciclo nel quale l’attaccante potesse reagire automaticamente ai sistemi di difesa invece di dover intervenire manualmente a ogni passaggio.

È questo, secondo Anthropic, uno dei cambiamenti più importanti introdotti dall’AI: non necessariamente nuove tecniche di attacco, ma la possibilità di automatizzare e accelerare tecniche già conosciute. Phishing, credenziali rubate, servizi esposti e vulnerabilità non sono infatti nuovi strumenti del cybercrime.

Il volto falso al telefono

L’altra frontiera è l’ingegneria sociale. In questo caso l’obiettivo non è necessariamente violare direttamente un sistema informatico, ma convincere una persona a consegnare informazioni o autorizzare un’operazione.

Un’indagine pubblicata il 22 settembre 2026 da Gartner, condotta tra marzo e maggio su 297 responsabili della sicurezza informatica o figure equivalenti, rileva che il 41% degli intervistati ha dichiarato di aver registrato almeno un incidente di social engineering con un deepfake durante una chiamata audio nei 12 mesi precedenti. Il 36% ha riferito almeno un episodio analogo durante una videochiamata.

Il dato non misura la frequenza di questi attacchi sull’intera popolazione delle aziende, ma fotografa quanto il fenomeno sia percepito e registrato dai responsabili della sicurezza intervistati.

Secondo Gartner, l’AI sta aumentando volume, personalizzazione e credibilità delle tecniche di social engineering e rende meno affidabili alcuni degli indizi tradizionalmente utilizzati per riconoscere una frode. Gli attaccanti possono combinare phishing, compromissione della posta elettronica aziendale e contenuti sintetici, insieme alle informazioni personali disponibili su più canali.

Non è una nuova specie di hacker

Il cambiamento, quindi, non consiste necessariamente nella nascita di una nuova categoria di attacchi.

Il phishing esiste da decenni. Il furto di credenziali, il malware, l’esfiltrazione dei dati e l’ingegneria sociale sono tecniche consolidate. La novità è la possibilità di utilizzare modelli capaci di analizzare informazioni, scrivere codice, elaborare grandi quantità di dati e coordinare attività diverse con una velocità che prima richiedeva più operatori e competenze specialistiche.

È anche il motivo per cui la cybersecurity si trova davanti a un problema di velocità. Se un difensore introduce una nuova regola per riconoscere un malware, un attaccante assistito dall’AI può tentare di modificarlo rapidamente. Se una campagna di phishing viene bloccata, altri domini e altri messaggi possono essere preparati automaticamente.

Il rapporto di Anthropic descrive proprio questa dinamica come una riduzione del divario di competenze e risorse tra operazioni altamente organizzate e singoli gruppi criminali. Ma la stessa ricerca precisa che gli attacchi osservati continuano a dipendere da elementi tradizionali: credenziali compromesse, sistemi vulnerabili, servizi esposti e tecniche di social engineering.

La casa diventa sempre più intelligente, ma anche più esposta alle minacce informatiche. Telecamere, serrature, termostati, smartwatch, elettrodomestici e altri dispositivi connessi trasformano l’abitazione in una rete di piccoli computer collegati a Internet. E dove cresce il numero di dispositivi aumenta anche la superficie che può essere presa di mira dagli attacchi.

A cambiare il quadro è anche l’intelligenza artificiale, che può essere utilizzata per individuare comportamenti anomali e vulnerabilità nei dispositivi dell’Internet delle cose, l’IoT. Una recente rassegna pubblicata su Nature Reviews Electrical Engineering sottolinea proprio l’evoluzione delle tecnologie di identificazione delle vulnerabilità attraverso l’integrazione dell’AI, insieme alla necessità di sistemi di sicurezza progettati fin dall’inizio tenendo conto delle caratteristiche specifiche degli oggetti connessi.

Ma la questione non riguarda soltanto la tecnologia. In Europa è entrato in una nuova fase anche il quadro normativo.

Le nuove regole europee

Dal 11 settembre 2026 sono applicabili gli obblighi di segnalazione previsti dal Cyber Resilience Act dell’Unione europea per le vulnerabilità sfruttate attivamente e per gli incidenti gravi che riguardano la sicurezza dei prodotti con elementi digitali. I produttori devono effettuare una prima segnalazione entro 24 ore dalla conoscenza di una vulnerabilità attivamente sfruttata, seguita da una notifica completa entro 72 ore.

Le regole riguardano una categoria molto ampia di prodotti, compresi diversi dispositivi che possono entrare nella vita quotidiana dei consumatori. La Commissione europea cita, tra gli esempi, baby monitor, smartwatch e sistemi di chiusura delle porte.

Il Cyber Resilience Act prevede inoltre un approccio basato sulla sicurezza lungo il ciclo di vita del prodotto: i dispositivi digitali devono essere progettati, aggiornati e mantenuti tenendo conto dei rischi informatici. Gli obblighi principali dell’atto, però, diventeranno applicabili dal 11 dicembre 2027, mentre quelli relativi alla segnalazione delle vulnerabilità sfruttate e degli incidenti gravi sono già entrati in vigore.

L’AI come sentinella della casa

È in questo spazio che l’intelligenza artificiale può assumere un ruolo particolare. Un sistema di sicurezza tradizionale può cercare di riconoscere schemi di attacco già conosciuti; un modello di AI può invece essere addestrato a individuare deviazioni dal comportamento abituale di una rete o di un dispositivo.

Un lavoro pubblicato a settembre su Scientific Reports ha sperimentato proprio un sistema di rilevamento delle intrusioni destinato agli ambienti domestici IoT. Il modello combina reti neurali convoluzionali e reti LSTM e utilizza il federated learning, un approccio nel quale i dati possono rimanere sui dispositivi senza essere trasferiti integralmente a un server centrale. Il sistema è stato testato su dataset relativi a otto categorie di attacchi e gli autori hanno integrato anche strumenti di AI spiegabile per fornire indicazioni sulle caratteristiche del traffico che hanno contribuito a generare un allarme.

È un passaggio importante perché nella casa connessa la sicurezza si intreccia con la privacy. I dati prodotti da una rete domestica possono infatti rivelare abitudini, orari e comportamenti degli abitanti.

L’idea del federated learning è quindi particolarmente interessante: invece di concentrare tutti i dati in un unico punto, l’addestramento può essere distribuito tra diversi dispositivi, con la condivisione degli aggiornamenti del modello anziché dei dati grezzi. Nel lavoro pubblicato su Scientific Reports, gli autori hanno testato questo approccio su sette nodi IoT virtuali.

Non basta rendere la casa “smart”

La crescita dell’IoT pone infatti un problema che va oltre la tradizionale sicurezza informatica. Gli oggetti connessi possono avere un collegamento diretto con il mondo fisico: una vulnerabilità in un computer può compromettere dati e servizi, mentre una vulnerabilità in una serratura, in una telecamera o in un altro dispositivo domestico può avere conseguenze anche sull’ambiente fisico.

È uno dei punti evidenziati dalla review di Nature Reviews Electrical Engineering, secondo cui le vulnerabilità dell’IoT possono essere più complesse di quelle dei computer tradizionali proprio per l’integrazione tra componente digitale e componente fisica. La ricerca indica inoltre nell’identificazione automatizzata delle vulnerabilità e nelle architetture secure by design alcune delle direzioni principali per aumentare la sicurezza dell’ecosistema IoT.

Fonte foto: https://focus.namirial.com/it/domotica-casa/

Due i riconoscimenti di grande respiro internazionale. 
Il Premio PIDA International sarà consegnato all’architetto colombiano Giancarlo Mazzanti, protagonista di una ricerca che ha fatto dell’architettura pubblica uno strumento di trasformazione sociale. Tra le sue opere più conosciute la Biblioteca España di Medellín, il Colegio Gerardo Molina di Bogotá e i complessi sportivi realizzati per i Giochi Sudamericani di Medellín: scuole, biblioteche e spazi collettivi pensati non come oggetti isolati, ma come dispositivi capaci di ricostruire relazioni tra città e comunità. Alcuni modelli delle sue opere sono entrati anche nella collezione permanente del Centre Pompidou. Al PIDA parlerà di architettura come atto fondativo”, in una lectio magistralis in programma venerdì 2 ottobre alle 18.30.
Il Premio PIDA alla Carriera sarà invece assegnato a Carlos Moreno, professore alla IAE Paris-Sorbonne e ideatore del modello della “città dei 15 minuti”, diventato uno dei concetti urbanistici più discussi degli ultimi anni: una città nella quale lavoro, scuola, servizi, commercio, cultura e tempo libero possano essere raggiunti prevalentemente a piedi o in bicicletta in un arco temporale ridotto. Franco-colombiano, Moreno ha ricevuto nel 2022 l’UN-Habitat Scroll of Honour per il suo contributo all’urbanistica sostenibile. A Ischia parlerà proprio di città dei 15 minuti e di nuove strategie urbane (sabato 3, ore 16.20).
Il futuro urbano sarà affrontato da Marco Morabito, responsabile scientifico IBE-CNR del progetto MIRIFICUS, che racconterà come dati satellitari e ricerca possano aiutare a progettare città più fresche e resilienti ai cambiamenti climatici. Massimo Russo affronterà invece il rapporto tra intelligenza artificiale e architettura, dalle possibilità di immaginare gli spazi all’ottimizzazione dei processi progettuali e costruttivi. Tra gli ospiti, anche Angelo Moretti, che parlerà del MEAN, il Movimento Europeo di Azione Nonviolenta e del progetto di ricostruzione civile in Ucraina, raccontando come la ricostruzione di un territorio colpito dalla guerra passu anche attraverso comunità, relazioni sociali, partecipazione civica e presenza solidale sui territori, accanto agli interventi materiali (3 ottobre, 18.50).
Il Premio Giornalismo sarà assegnato a Valentina Silvestrini di Artribune, mentre il Premio Fotografia andrà ad Andrea Cherchi, da anni impegnato nel racconto visivo di Milano e delle sue trasformazioni (suo il progetto “Semplicemente Milano”). Riconoscimenti anche a Studio AGA – Andreas Gruber Architekten per la sezione Alberghi, PLANTEAM GmbH per la sezione SPA, Daniel Caramanico per il Premio Sisma e Sandro Raffone (PIDA Napoli).
Accanto ai grandi temi internazionali resterà centrale il laboratorio-Ischia, con il confronto sulla ricostruzione post-sisma, sul Piano Casa, sulla rigenerazione urbana e sui progetti nati dai concorsi dedicati a Rione Via Baiola e all’asse di Via Iasolino.  Un focus specifico sarà dedicato anche all’emergenza abitativa e alle nuove politiche per la casa, con un intervento Felice Squitieri, Commissario Straordinario per il Piano Casa (3 ottobre, ore 16). Tra gli altri protagonisti delle due giornate il presidente del Consiglio degli Architetti d’Europa Daniel Fügenschuh, Marco Imperadori, Emilio Faroldi, Joseph Borrell Bru, Maria Pia Fontana, Miguel Mayorga, Guendalina Salimei, Maria Pilar Vettori, Vincenzo Corvino e Sylvain Bellenger. Spazio anche ai premi che da sempre allargano lo sguardo del PIDA oltre il progetto costruito. A chiudere l’evento sarà, sabato sera, una serata speciale alla Villa La Colombaia di Luchino Visconti. 

IL SOSTEGNO ISTITUZIONALE
La XIII edizione del PIDA rientra nelle iniziative finanziate con i contributi della Regione Campania nell’ambito della L.R. 19/2019 per la promozione della qualità dell’architettura in Campania. L’organizzazione evidenzia inoltre la collaborazione e il sostegno di Comune di Forio, Comune di Ischia, Ordine degli Architetti P.P.C. di Napoli e Provincia, ACER Campania, Commissariato alla ricostruzione post sisma e alluvione Ischia, Associazione Ingegneri Ischia, Fondazione Annali dell’Architettura e delle Città, ANIAI Campania, IN/ARCH Campania e Sieben Archi. Tra gli sponsor Polyglass (gruppo Mapei) e ISOPAN (Manni group)

Il programma completo è su www.premiopida.it

Il libro affronta le trasformazioni introdotte dalle nuove tecnologie e dagli ambienti virtuali, soffermandosi sulle questioni giuridiche che ne derivano e, in particolare, sugli aspetti legati alla giurisdizione penale.

Alla presentazione, insieme all’autore, interverranno l’avvocato Raffaele Vitolo, curatore del volume e dottorando di ricerca in Diritto processuale penale all’Università degli Studi di Salerno; Michele Caroppoli, giudice penale presso il Tribunale di Santa Maria Capua Vetere; e Mariacarmela Polito, sostituto procuratore generale presso la Corte d’Appello di Salerno.

A moderare l’incontro sarà Caterina La Bella, assessore del Comune di Sant’Angelo a Fasanella.

L’appuntamento sarà dedicato all’approfondimento di una materia in evoluzione, nella quale lo sviluppo tecnologico pone nuove questioni anche sul piano del diritto e della giurisdizione.

I ricercatori hanno sviluppato un modello di intelligenza artificiale capace di analizzare l’elettrocardiogramma alla ricerca di segnali elettrici estremamente sottili, non riconoscibili dalla lettura tradizionale, ma associati a livelli elevati di NT-proBNP, uno dei principali biomarcatori utilizzati nella valutazione dello scompenso cardiaco.

L’IA “legge” segnali invisibili nell’elettrocardiogramma

Il modello è costituito da una rete neurale profonda, addestrata utilizzando 84.895 coppie di elettrocardiogrammi e valori di NT-proBNP, raccolte da 40.762 pazienti adulti.

L’algoritmo ha imparato a riconoscere specifiche caratteristiche del tracciato elettrocardiografico associate alla presenza di concentrazioni elevate del biomarcatore. Successivamente, il sistema è stato sottoposto a una validazione esterna su 679 pazienti nei centri di Cosenza e Trieste.

In questa fase, il modello ha mostrato una capacità di discriminazione vicina al 90% nell’individuare livelli elevati di NT-proBNP, indicando la possibilità di utilizzare l’ECG come primo strumento di selezione dei pazienti da sottoporre a ulteriori accertamenti.

Alla ricerca hanno collaborato Università della Calabria, Humanitas University, Università Federico II di Napoli, Università e Azienda sanitaria universitaria di Trieste, Università di Zurigo, Imperial College London, King’s College London e Seoul National University.

Un possibile aiuto per riconoscere prima lo scompenso

Lo scompenso cardiaco può iniziare con manifestazioni poco specifiche, come stanchezza, affanno e gonfiore agli arti inferiori. Per arrivare alla diagnosi sono necessari la valutazione clinica e, quando indicato, ulteriori esami, tra cui il dosaggio dell’NT-proBNP attraverso un prelievo di sangue e l’ecocardiogramma.

«Lo scompenso cardiaco è una delle grandi emergenze sanitarie del nostro Paese», spiega Ciro Indolfi, primo autore dello studio e presidente della Fondazione italiana cuore e circolazione della Società italiana di cardiologia. In Italia, secondo quanto riportato dagli autori, la condizione interessa oltre un milione di persone e si registrano circa 80.000 nuovi casi ogni anno, soprattutto nella popolazione anziana.

L’obiettivo della tecnologia non sarebbe quindi quello di sostituire gli esami diagnostici, ma di intercettare più rapidamente i pazienti che potrebbero aver bisogno di approfondimenti.

«Per confermare il sospetto servono un prelievo del sangue con analisi di laboratorio e un’ecografia al cuore», sottolinea Gianfranco Sinagra, presidente della Società italiana di cardiologia e coautore della ricerca. L’integrazione dell’IA nell’ECG potrebbe trasformare l’esame in una sorta di “filtro digitale”, in grado di segnalare al medico quando è opportuno procedere con ulteriori accertamenti.

L’ECG non sostituisce la diagnosi

I risultati dello studio non indicano che l’intelligenza artificiale sia già in grado di diagnosticare autonomamente lo scompenso cardiaco.

Il modello identifica infatti un segnale associato a livelli elevati di NT-proBNP. Il dato deve essere interpretato insieme ai sintomi del paziente, alla storia clinica, all’esame obiettivo e agli eventuali ulteriori accertamenti.

Il possibile vantaggio consiste dunque nell’utilizzare un esame già ampiamente disponibile, rapido e non invasivo per selezionare i pazienti che potrebbero beneficiare di un approfondimento diagnostico.

Dalla ricerca alla medicina territoriale

Una delle prospettive più interessanti riguarda proprio l’accessibilità dell’elettrocardiogramma. L’esame può essere eseguito in numerosi contesti sanitari, dalle strutture territoriali agli ambulatori e ai servizi di emergenza.

Un sistema di IA capace di estrarre dall’ECG informazioni non evidenti alla lettura convenzionale potrebbe quindi essere particolarmente utile nei contesti in cui l’accesso immediato agli esami di laboratorio o alla diagnostica cardiologica specialistica è più difficile.

Prima di un’eventuale introduzione su larga scala, tuttavia, saranno necessari ulteriori studi prospettici per verificare se l’utilizzo del modello migliori concretamente i percorsi diagnostici e gli esiti dei pazienti.

La prospettiva delineata dalla ricerca è quella di trasformare un esame semplice e già molto diffuso in un possibile strumento di screening e supporto alla decisione clinica, sfruttando l’intelligenza artificiale per far emergere dall’elettrocardiogramma informazioni che normalmente non sono visibili.

In altre parole, l’ECG potrebbe non diventare da solo un nuovo test diagnostico per lo scompenso, ma un primo filtro digitale capace di indicare più rapidamente quali pazienti meritano ulteriori approfondimenti.

È il messaggio emerso dall’udienza generale di oggi in piazza San Pietro, durante la quale il Pontefice ha proseguito il ciclo di catechesi dedicato ai documenti del Concilio Vaticano II, soffermandosi sulla costituzione pastorale Gaudium et spes e, in particolare, sul tema della comunità umana. Lo riporta Famiglia Cristiana

Nel corso della catechesi Leone XIV ha richiamato proprio il rapporto tra sviluppo tecnologico e relazioni umane. «Lo sviluppo tecnologico, la diffusione dei mass media e dei social media, il sempre crescente ricorso all’intelligenza artificiale aprono nuove possibilità, abbattendo barriere e distanze», ha osservato il Papa.

Accanto alle opportunità, però, il Pontefice ha indicato anche un possibile rischio: quello di una progressiva trasformazione dei rapporti sociali in relazioni «sempre meno personali, più virtuali» e dell’abitudine a «delegare agli algoritmi decisioni che spettano solo alla coscienza umana».

Il richiamo non è dunque rivolto alla tecnologia in sé, ma al modo in cui viene utilizzata e al ruolo che l’essere umano mantiene all’interno di una società sempre più digitale. Per Leone XIV, la crescita degli strumenti tecnologici deve accompagnarsi alla capacità di preservare relazioni autentiche e responsabilità personali.

«Fare in modo che i rapporti sociali abbiano spessore reale e profondità personale» è, secondo il Pontefice, uno dei contributi che la comunità cristiana può offrire in questo scenario.

La riflessione sull’intelligenza artificiale si inserisce così in un discorso più ampio sulla persona e sulla vita sociale. Nel richiamare la Gaudium et spes, Leone XIV ha ribadito infatti che persona e società non possono essere considerate realtà separate e che la vita sociale deve avere come principio, soggetto e fine la persona umana.

Il tema dell’IA diventa quindi, nelle parole del Papa, anche una questione di responsabilità: gli algoritmi possono assistere l’uomo, elaborare informazioni e offrire nuove possibilità, ma le decisioni che coinvolgono la coscienza e la responsabilità personale non possono essere semplicemente trasferite alla tecnologia.

L’appuntamento, promosso da Salvatore Monetti e Francesco Piccolo, riunirà imprenditori, professionisti, manager, consulenti e rappresentanti del mondo tecnologico per discutere dell’impatto dell’intelligenza artificiale sui processi aziendali e sulle professioni.

Al centro del confronto ci saranno temi come automazione, sviluppo software, organizzazione del lavoro, formazione, comunicazione, management e trasformazione digitale. L’obiettivo è analizzare non soltanto le potenzialità degli strumenti di intelligenza artificiale, ma soprattutto le modalità con cui possono essere integrati nei processi quotidiani di imprese e professionisti.

Tra gli interventi previsti figura quello di Diego Fiore, consulente aziendale e general manager, che affronterà il rapporto tra management, persone, organizzazione e tecnologia con un intervento dal titolo “L’Impresa Aumentata”.

Francesco Piccolo, giornalista professionista e direttore del giornale “L’Occhio di Salerno”, porterà invece un’esperienza legata all’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel lavoro giornalistico, con particolare attenzione al rapporto tra nuove tecnologie, produttività, verifica delle informazioni e responsabilità professionale.

«Nel giornalismo e nella comunicazione l’intelligenza artificiale sta già modificando profondamente il modo di lavorare – sottolinea Piccolo –. Può diventare uno strumento per aumentare velocità e capacità produttiva, ma non può sostituire il giudizio, la verifica delle informazioni e la responsabilità di chi firma un contenuto».

All’iniziativa parteciperanno inoltre realtà attive nei settori dello sviluppo tecnologico, della consulenza aziendale, della formazione e della comunicazione. Tra queste Matter Economy, realtà con sede a Benevento impegnata nello sviluppo di software, automazioni e applicazioni di intelligenza artificiale, e JM Consulenza, che porterà il proprio contributo sui temi della consulenza, della formazione e della pianificazione degli investimenti.

Il progetto coinvolge anche professionalità del territorio nei settori della comunicazione, del marketing e dell’organizzazione aziendale.

Secondo gli organizzatori, uno degli obiettivi dell’incontro è favorire il confronto tra competenze e territori diversi, creando occasioni di collaborazione tra imprese, professionisti e specialisti della tecnologia.

«Non volevamo organizzare semplicemente l’ennesimo evento sull’intelligenza artificiale – spiega Salvatore Monetti – ma mettere insieme competenze differenti e creare occasioni concrete di confronto tra professionisti e imprese».

Il programma della giornata sarà completato nelle prossime settimane con l’annuncio di altri ospiti e interventi. La partecipazione è gratuita, con registrazione e posti disponibili fino a esaurimento.

Il Pixel Tag è stato presentato da Google il 12 agosto 2026 insieme alla nuova generazione di smartphone Pixel. Negli Stati Uniti il dispositivo avrà un prezzo di 29 dollari per il singolo tracker e 99 dollari per una confezione da quattro, mentre la commercializzazione è prevista a novembre. Google ha indicato l’11 novembre come data di lancio negli Stati Uniti.

La logica è quella già resa popolare dagli AirTag di Apple: un piccolo dispositivo viene associato a un oggetto e permette di individuarlo attraverso lo smartphone. La differenza principale è l’ecosistema: il Pixel Tag nasce per funzionare con Google Find Hub, la rete di dispositivi Android che collabora alla ricerca degli oggetti smarriti.

Come funziona

Il tracker comunica con gli smartphone attraverso tecnologie wireless a basso consumo. Quando si trova nelle vicinanze, il telefono può aiutare l’utente a individuarlo; quando invece l’oggetto è lontano, entra in gioco la rete Find Hub.

Il principio è quello del crowdsourcing della posizione: gli smartphone Android compatibili che si trovano nei dintorni possono rilevare il tracker e trasmettere in modo sicuro l’informazione necessaria a individuare l’oggetto.

Google spiega che le informazioni sulla posizione utilizzate dalla rete Find Hub sono protette dalla crittografia end-to-end. L’azienda afferma inoltre che il dispositivo Android che rileva un tracker smarrito non comunica al proprietario del tracker l’identità della persona che ha effettuato il rilevamento.

È questo il punto che permette al sistema di funzionare anche quando il proprietario non si trova vicino all’oggetto: non è necessario che il tracker sia direttamente collegato al telefono del proprietario.

La novità del Pixel Tag

Il dispositivo di Google punta su due tecnologie per rendere più precisa la ricerca nelle vicinanze: Bluetooth Channel Sounding e Ultra Wideband (UWB).

La prima consente di ottenere informazioni più precise sulla distanza, mentre l’UWB può essere utilizzata per fornire indicazioni sulla direzione dell’oggetto quando ci si trova nelle sue vicinanze. È una tecnologia già utilizzata da altri sistemi di localizzazione di precisione e rappresenta uno degli elementi con cui Google cerca di differenziare il proprio prodotto.

Il Pixel Tag utilizza inoltre una batteria a bottone sostituibile e una certificazione IP67 per la resistenza a polvere e acqua. L’autonomia dichiarata è superiore a un anno.

Non serve soltanto per le chiavi

L’utilizzo più intuitivo resta quello degli oggetti che si perdono più facilmente: chiavi, portafogli, zaini e valigie.

Ma la tecnologia può avere anche applicazioni più pratiche. Google consente, attraverso Find Hub, di condividere la posizione di un accessorio con altre persone. È possibile, per esempio, condividere la posizione di un oggetto smarrito con una compagnia aerea per facilitarne il recupero.

Il tracker può quindi diventare una sorta di collegamento digitale tra un oggetto fisico e il suo proprietario.

Ed è proprio questa caratteristica a rendere importante la questione della sicurezza.

Il problema della privacy

Un dispositivo progettato per dire dove si trova un oggetto può infatti essere utilizzato anche per cercare di sapere dove si trova una persona.

È uno dei principali problemi emersi con la diffusione dei tracker personali. Un dispositivo nascosto in una borsa, in un’automobile o tra gli effetti personali potrebbe essere utilizzato impropriamente per seguire qualcuno senza il suo consenso.

Per questo gli ecosistemi di localizzazione hanno sviluppato funzioni di rilevamento dei tracker sconosciuti, pensate per avvisare una persona quando un dispositivo non associato al suo account sembra muoversi insieme a lei.

La questione è diventata particolarmente importante con la diffusione degli AirTag e degli altri tracker compatibili con reti di localizzazione. La tecnologia è quindi chiamata a risolvere un paradosso: deve essere abbastanza potente da permettere al proprietario di ritrovare un oggetto anche a grande distanza, ma abbastanza protetta da impedire che la stessa capacità venga utilizzata per sorvegliare una persona.

Una rete che cresce con gli smartphone

Il valore di un tracker non dipende soltanto dalle sue dimensioni o dalla batteria.

Dipende soprattutto dalla rete che lo circonda.

Più smartphone compatibili partecipano alla rete, maggiori sono le possibilità che un tracker smarrito venga rilevato da un dispositivo nelle vicinanze.

È per questo che la competizione tra Google e Apple non riguarda soltanto due piccoli accessori. Riguarda la capacità dei due gruppi di costruire grandi ecosistemi di dispositivi connessi.

Google può contare sulla diffusione mondiale di Android e sulla rete Find Hub, mentre Apple ha costruito negli anni il proprio sistema di localizzazione attorno all’iPhone e agli altri dispositivi dell’ecosistema.

Il tracker, in questo senso, è soltanto il punto visibile di una rete molto più grande.

La sfida ad AirTag

Con il Pixel Tag, Google si trova quindi a competere direttamente con una categoria di prodotti nella quale Apple ha avuto un ruolo decisivo.

Il prezzo americano del nuovo dispositivo Google, 29 dollari, è infatti allineato a quello dell’AirTag. La differenza principale non è tanto nel costo quanto nell’ecosistema nel quale il tracker viene utilizzato.

Per un utente Android, il Pixel Tag rappresenta la possibilità di utilizzare un dispositivo progettato direttamente da Google e integrato con Find Hub. Per chi utilizza iPhone, invece, l’AirTag resta legato alla rete e ai servizi Apple.

È un esempio di una tendenza più ampia della tecnologia contemporanea: non si compra più soltanto un dispositivo, ma l’accesso a una rete di servizi che lo rende utile.

Fonte foto: https://www.doctorspy.it/airtag-puo-sostituire-un-localizzatore-gps-professionale/?srsltid=AfmBOorr0oa3hgcBpaHJTE2RFWEaIG6TRz0SzmsOGxpHBz3i93GLX49c

La dimensione degli investimenti racconta un cambiamento profondo nel modello di business delle grandi aziende tecnologiche. Per anni il vantaggio competitivo di Google, Amazon, Microsoft e Meta è stato legato soprattutto a software, pubblicità, servizi cloud e piattaforme digitali. Ora, per competere nell’AI generativa, non basta più avere un buon algoritmo: servono enormi quantità di potenza di calcolo, chip specializzati, data center e soprattutto energia.

È una trasformazione che sta avvicinando le Big Tech a un modello industriale. La domanda non è più soltanto chi svilupperà il miglior modello di intelligenza artificiale, ma chi riuscirà a costruire e controllare la macchina fisica necessaria per farlo funzionare.

La nuova corsa è al capitale

L’ordine di grandezza degli investimenti è senza precedenti per il settore tecnologico. Secondo il Financial Times, le quattro società hanno superato complessivamente 1.100 miliardi di dollari di capex dal 2023, con una parte crescente destinata all’infrastruttura necessaria all’AI.

Per il 2026 le stime indicano una spesa complessiva nell’ordine dei 745 miliardi di dollari per le quattro aziende. Le cifre comprendono però investimenti infrastrutturali più ampi e non possono essere considerate esclusivamente come spesa per l’intelligenza artificiale: una quota significativa è comunque legata alla costruzione della capacità necessaria per i servizi cloud e per l’AI.

Il punto è che la scala continua ad aumentare. Alphabet ha portato la previsione di capex per il 2026 a 195-205 miliardi di dollari, mentre Amazon ha indicato circa 200 miliardi. Microsoft e Meta hanno a loro volta previsto investimenti molto elevati.

Sono cifre che modificano anche il modo in cui gli investitori guardano alle Big Tech: non soltanto aziende con margini elevati e relativamente pochi asset fisici, ma gruppi che stanno costruendo una gigantesca capacità produttiva.

Data center, il nuovo petrolio dell’economia digitale

Al centro della corsa ci sono i data center.

I modelli di AI più avanzati richiedono migliaia, e in alcuni casi centinaia di migliaia, di processori che lavorano contemporaneamente. Addestrare un modello e soprattutto farlo utilizzare da milioni di persone richiede quindi infrastrutture molto più potenti rispetto a quelle necessarie per molte applicazioni software tradizionali.

Un data center moderno non è semplicemente un grande edificio pieno di computer. Servono sistemi di raffreddamento, connessioni ad alta velocità, trasformatori, sistemi di backup e accesso a enormi quantità di energia elettrica.

La conseguenza è che la disponibilità di elettricità sta diventando una variabile strategica per le aziende tecnologiche.

Google, Microsoft e Amazon hanno infatti stretto accordi con operatori energetici e sviluppato progetti per assicurarsi capacità elettrica di lungo periodo. La stessa industria nucleare americana sta guardando alla domanda dei data center come a una nuova fonte di crescita: aziende come Microsoft, Google, Amazon e Meta stanno sostenendo progetti legati all’energia nucleare per alimentare le infrastrutture necessarie all’AI.

Dai chip all’energia: una filiera sempre più lunga

Il cambiamento non riguarda soltanto i data center.

Per far funzionare i modelli servono GPU e altri acceleratori AI, prodotti principalmente da aziende specializzate come Nvidia e AMD. La domanda esplosiva di questi componenti ha trasformato la disponibilità di chip avanzati in uno dei principali colli di bottiglia dell’intero settore.

Ma la filiera si allunga ulteriormente: memoria ad alte prestazioni, sistemi di raffreddamento, reti, terreni, costruzioni, connessioni elettriche e contratti energetici diventano tutti elementi della competizione tecnologica.

In altre parole, una società che vuole essere protagonista dell’AI deve ormai ragionare anche come un’azienda infrastrutturale.

Il cloud è il grande punto di incontro

Per Google, Amazon e Microsoft c’è poi un vantaggio ulteriore: il cloud.

Le infrastrutture costruite per l’intelligenza artificiale possono essere utilizzate non soltanto dai loro prodotti, ma anche vendute ad altre imprese attraverso i servizi cloud.

È uno dei motivi per cui gli investimenti possono avere una doppia funzione: aumentare la capacità interna necessaria per sviluppare l’AI e, contemporaneamente, creare nuova capacità da affittare a clienti esterni.

I risultati finanziari stanno già mostrando una domanda significativa per questi servizi. Reuters ha rilevato che la crescita del cloud e la domanda ancora superiore all’offerta stanno contribuendo a ridurre, almeno in parte, i timori degli investitori sulla sostenibilità degli enormi investimenti.

Per Microsoft, Google e Amazon, quindi, l’AI non è soltanto un nuovo prodotto: è anche un modo per alimentare la prossima fase della loro attività cloud.

Meta ha una strada diversa

Meta rappresenta un caso particolare.

La società non dispone di un grande business cloud paragonabile a quello di Amazon Web Services, Microsoft Azure o Google Cloud. Investe quindi nell’infrastruttura AI soprattutto per sostenere i propri prodotti, dai social network alla pubblicità, e per sviluppare i propri modelli.

Questo rende più difficile misurare direttamente il ritorno economico degli investimenti.

La domanda per Meta è quindi particolarmente importante: quanto valore economico può generare l’AI attraverso pubblicità, raccomandazioni, assistenti e nuovi servizi per compensare il costo dell’infrastruttura?

È uno dei motivi per cui il mercato sta diventando più selettivo: gli investitori non si chiedono più soltanto quanto un’azienda stia spendendo, ma quanto velocemente riuscirà a trasformare quella spesa in ricavi e profitti.

Il problema dei soldi: quanto può durare la corsa?

Più gli investimenti crescono, più aumenta anche la necessità di finanziarli.

Un’analisi del Financial Times ha evidenziato che i principali operatori dell’infrastruttura AI hanno accumulato quasi 1.500 miliardi di dollari di impegni di acquisto futuri, separati da ulteriori obblighi di leasing. Si tratta soprattutto di contratti pluriennali per chip, infrastrutture tecnologiche ed energia.

Un altro elemento riguarda proprio i leasing dei data center. Secondo Reuters, le grandi aziende tecnologiche hanno accumulato circa 1.090 miliardi di dollari di futuri pagamenti di leasing, in gran parte legati alle strutture necessarie all’AI. Questi impegni non compaiono tutti immediatamente come passività nei bilanci perché vengono contabilizzati secondo le regole previste quando gli asset diventano operativi.

Il problema è semplice: se la domanda di AI continua a crescere, queste infrastrutture possono diventare una macchina per generare ricavi. Se invece la crescita rallenta, le aziende potrebbero ritrovarsi con una capacità enorme da ammortizzare.

La scommessa più grande della Silicon Valley

Per ora i segnali della domanda restano forti. Ma la scala degli investimenti sta cambiando la natura stessa della competizione.

La Silicon Valley aveva costruito il proprio successo sulla capacità di creare prodotti digitali rapidamente scalabili. L’AI richiede invece anche fabbriche digitali, infrastrutture energetiche e capitali paragonabili a quelli necessari in altri settori industriali.

Il vantaggio competitivo potrebbe quindi appartenere a chi possiede contemporaneamente i modelli migliori, i chip più potenti, i data center più grandi, l’energia necessaria e abbastanza capitale per continuare a investire.

È per questo che la corsa all’intelligenza artificiale può essere letta anche come una corsa all’infrastruttura.

Google, Amazon, Microsoft e Meta non stanno soltanto costruendo nuovi servizi: stanno costruendo la capacità fisica sulla quale potrebbe poggiare una parte dell’economia digitale dei prossimi decenni.

La vera incognita, ora, è il ritorno di questa scommessa. Se l’AI riuscirà a generare ricavi proporzionati alla scala degli investimenti, le infrastrutture diventeranno un enorme vantaggio competitivo. Se invece la monetizzazione non terrà il passo, quei miliardi potrebbero trasformarsi nel più grande e costoso eccesso di capacità della storia della tecnologia.

Che cosa significa “deepfake”

La parola deepfake nasce dall’unione di “deep learning”, una tecnica di apprendimento automatico, e “fake”, cioè falso.

Il termine viene utilizzato per indicare contenuti sintetici o manipolati realizzati con sistemi di intelligenza artificiale capaci di analizzare grandi quantità di dati e riprodurre caratteristiche di una persona: il volto, la voce, i movimenti o il modo di parlare.

Un esempio è il cosiddetto face swap, con cui il volto di una persona viene sostituito digitalmente con quello di un’altra all’interno di una fotografia o di un video. Un’altra tecnica permette invece di generare una voce artificiale molto simile a quella di una persona reale.

La tecnologia non è quindi limitata ai video: esistono deepfake visivi, audio e multimodali, nei quali immagini, voce e movimento vengono combinati.

Come vengono creati

I primi deepfake si basavano soprattutto su tecniche di deep learning particolarmente complesse, mentre oggi la generazione di contenuti falsi è diventata più accessibile grazie ai moderni sistemi di intelligenza artificiale generativa.

I modelli possono essere addestrati o guidati utilizzando immagini, registrazioni audio e video disponibili della persona da imitare. Più materiale di buona qualità è disponibile, più il sistema può riuscire a riprodurre caratteristiche realistiche.

Nel caso della clonazione vocale, per esempio, un sistema può analizzare una registrazione della voce e generare nuove frasi con caratteristiche vocali simili. Nel caso delle immagini, invece, l’AI può creare o modificare volti e ambientazioni con un livello di dettaglio che rende difficile distinguere immediatamente il risultato da una fotografia reale.

Perché sono un problema

La possibilità di creare contenuti artificiali realistici non è necessariamente negativa. I sistemi possono essere utilizzati nel cinema, nella produzione audiovisiva, nella pubblicità, nell’intrattenimento e in altri contesti nei quali la manipolazione digitale è dichiarata.

Il problema nasce quando un contenuto artificiale viene presentato come autentico con l’obiettivo di ingannare.

Un deepfake può essere utilizzato, per esempio, per attribuire a una persona dichiarazioni mai pronunciate, costruire immagini compromettenti, simulare una telefonata o un video e creare false testimonianze.

Il rischio riguarda anche le truffe. La clonazione della voce può essere utilizzata per imitare un familiare, un dirigente aziendale o un’altra persona conosciuta e chiedere denaro o informazioni riservate.

Deepfake e disinformazione

Uno dei rischi più discussi riguarda l’informazione.

Un video falso che mostra un politico mentre pronuncia una frase mai detta può essere condiviso migliaia di volte prima che qualcuno riesca a verificarne l’autenticità. In questo caso il problema non è soltanto che il contenuto sia falso: è anche la velocità con cui può circolare.

La stessa tecnologia può essere utilizzata per costruire immagini di eventi mai avvenuti, falsificare dichiarazioni di personaggi pubblici o alimentare campagne di manipolazione.

Per questo la capacità di verificare una fotografia o un video diventa sempre più importante, soprattutto quando il contenuto riguarda eventi di grande rilevanza pubblica.

Come riconoscere un deepfake

Non esiste un singolo dettaglio che permetta sempre di identificare un contenuto falso. I sistemi di generazione sono diventati abbastanza sofisticati da rendere poco affidabili alcuni dei vecchi “trucchi” per riconoscerli.

In alcuni casi possono comunque emergere incongruenze: movimenti innaturali del volto, problemi nella sincronizzazione tra labbra e voce, illuminazione incoerente, dettagli strani nelle mani o negli oggetti, cambiamenti anomali nell’espressione o nella qualità dell’immagine.

Ma controllare soltanto l’aspetto visivo non basta.

Un metodo più affidabile è verificare la provenienza del contenuto. Da dove arriva? Chi lo ha pubblicato per primo? Esistono altre immagini o video dello stesso evento? Testate affidabili o fonti ufficiali hanno confermato quanto mostrato?

Anche una ricerca inversa delle immagini può aiutare a capire se una fotografia circolava già online in un contesto completamente diverso.

L’AI Act europeo e la trasparenza

Il problema dei deepfake è arrivato anche al centro della legislazione europea.

L’AI Act, il regolamento europeo sull’intelligenza artificiale, prevede specifici obblighi di trasparenza per determinati contenuti generati o manipolati con sistemi di AI.

In particolare, l’articolo 50 stabilisce che i fornitori di sistemi di AI generativa debbano adottare soluzioni tecniche che consentano di rendere i contenuti generati artificialmente rilevabili in formato leggibile dalle macchine. Per chi crea o diffonde determinati deepfake è inoltre previsto un obbligo di informare che il contenuto è stato artificialmente generato o manipolato, con alcune eccezioni legate, tra gli altri aspetti, alla libertà di espressione e alla creatività.

Le regole europee non significano però che ogni immagine realizzata con l’intelligenza artificiale debba essere considerata un deepfake. Il punto centrale è l’utilizzo di contenuti artificiali in grado di sembrare autentici e, in particolare, il rischio che possano ingannare le persone.

Non tutto ciò che è falso è un deepfake

È una distinzione importante.

Un’immagine modificata con un normale programma di fotoritocco può essere falsa o manipolata senza essere necessariamente un deepfake. Il termine viene utilizzato soprattutto quando la manipolazione o la generazione coinvolge tecniche di intelligenza artificiale capaci di produrre contenuti sintetici altamente realistici.

Allo stesso modo, un’immagine evidentemente artificiale e dichiaratamente realizzata con l’AI non rappresenta necessariamente un problema di disinformazione.

La tecnologia, quindi, non determina da sola il rischio: conta anche come viene utilizzata e presentata al pubblico.

La nuova sfida: imparare a dubitare senza smettere di credere

I deepfake stanno modificando il rapporto con le immagini e i video. Per decenni una fotografia o una registrazione audiovisiva sono state considerate una prova particolarmente forte del fatto che qualcosa fosse accaduto. Oggi questa certezza non può più essere data per scontata.

Questo non significa che fotografie e video non siano più attendibili. Significa che, soprattutto davanti a contenuti sorprendenti o potenzialmente virali, diventa necessario affiancare alla visione una seconda domanda: qual è la fonte?

La vera difesa dai deepfake non è quindi soltanto un software capace di riconoscerli. È una combinazione di tecnologia, verifica delle fonti, alfabetizzazione digitale e trasparenza.

In un ambiente online nel quale è sempre più facile creare immagini, voci e video realistici, la capacità di distinguere ciò che è accaduto da ciò che è stato generato artificialmente diventa una competenza fondamentale.

“Mille occhi intelligenti” è un sistema integrato basato sull’impiego dell’intelligenza artificiale che affiancherà la Polizia Locale nelle attività di monitoraggio del territorio, consentendo di individuare in tempo reale situazioni potenzialmente critiche e supportando gli operatori nelle attività di prevenzione e controllo. Il progetto, sviluppato in collaborazione con 3C Solutions S.r.l., punta a rendere sempre più efficace il monitoraggio della zona attraverso algoritmi intelligenti capaci di analizzare le immagini provenienti dalla rete di videosorveglianza comunale e segnalare automaticamente fenomeni che possono incidere sulla sicurezza urbana e sul decoro cittadino.

Tra gli ambiti di monitoraggio rientrano le soste irregolari che compromettono la sicurezza della circolazione, i veicoli che percorrono strade in senso vietato, la congestione del traffico, gli assembramenti in aree particolarmente sensibili e l’abbandono illecito dei rifiuti. Il sistema non sostituirà in alcun modo l’attività della Polizia Locale né le valutazioni degli operatori, ma costituirà un importante strumento di supporto decisionale, consentendo di individuare con maggiore tempestività le situazioni che richiedono l’intervento umano.

«Atrani si dota di uno strumento fondamentale – ha dichiarato il sindaco Michele Siravo – in grado di monitorare il territorio, consentendo di individuare in tempo reale situazioni potenzialmente critiche e supportando gli operatori nelle attività di prevenzione e controllo. Le telecamere della videosorveglianza comunale sono state dotate, grazie all’intelligenza artificiale, di algoritmi in grado di riconoscere in tempo reale specifici fenomeni critici nei punti più sensibili del territorio: spiagge, strade, isole ecologiche, piazze e parcheggi.»

«Non appena l’AI rileva un evento come un falò acceso di notte in spiaggia, una sosta vietata, un abbandono di rifiuti fuori orario, un assembramento con schiamazzi notturni, un senso di marcia non rispettato o un congestionamento del traffico, il sistema attiva in automatico, tramite le trombe/altoparlanti installati sul posto, un annuncio vocale dissuasivo, calibrato sulla situazione specifica: un invito garbato ma fermo a rispettare le regole, prima che intervengano le Forze dell’Ordine.»

«In parallelo, per le criticità che richiedono un intervento sul posto (soste vietate, contromano, congestionamento), l’alert viene inviato in tempo reale anche alle pattuglie impegnate nel controllo del territorio. Abbiamo testato sul campo l’attivazione delle trombe in tempo reale: nel video allegato potete vedere il sistema in azione.»

«Un sistema – conclude Siravo – che unisce prevenzione automatica e intervento umano mirato, per una gestione più rapida ed efficace della sicurezza urbana, stradale e ambientale.»

(Ph-Di-Luca-Aless-Opera-propria-CC-BY-SA-4.0-httpscommons.wikimedia.orgwindex.phpcurid123674698.jpg)

Tra le principali novità, chatbot e altri sistemi conversazionali dovranno informare in modo chiaro gli utenti quando stanno interagendo con un’intelligenza artificiale. Inoltre, i contenuti generati o modificati tramite AI, compresi i cosiddetti deepfake, dovranno essere etichettati e corredati da marcatori leggibili automaticamente, così da renderne più agevole l’identificazione.

Per favorire l’attuazione delle nuove disposizioni, la Commissione europea ha pubblicato un primo elenco di oltre 180 organizzazioni che hanno aderito al Codice di condotta dedicato alla trasparenza dei contenuti generati dall’intelligenza artificiale.

Dal 2 agosto trovano applicazione anche gli obblighi previsti per i fornitori dei modelli GPAI. Per i sistemi considerati a rischio sistemico sono previste misure aggiuntive di mitigazione dei rischi, con particolare attenzione alla cybersicurezza, alla tutela dei diritti fondamentali e alla sicurezza pubblica.

Tutti i fornitori saranno inoltre tenuti a predisporre una documentazione tecnica sui modelli, adottare una politica in materia di diritto d’autore e pubblicare un riepilogo sufficientemente dettagliato dei contenuti utilizzati per l’addestramento dei sistemi.

Il sistema di vigilanza sarà supportato anche dal nuovo Scientific Panel, composto da 60 esperti indipendenti chiamati a fornire consulenza scientifica e tecnica nell’applicazione del regolamento.

La Commissione europea ha infine attivato nuovi strumenti online che consentiranno a cittadini, imprese e sviluppatori di segnalare eventuali violazioni dell’AI Act, rafforzando così il sistema di controllo e di applicazione delle nuove norme europee sull’intelligenza artificiale.

L’opera si è sviluppata come un’inedita processione digitale attraverso le strade del paese. Ad aprire il rito, un gesto simbolico di incisione dello schermo, attraversato dall’immagine alla ricerca della luce e trasformato in un luogo di rivelazione e passaggio. Durante il percorso il pubblico ha partecipato attivamente attraverso i propri smartphone, collegati all’opera mediante un QR code: ogni dispositivo ha trasmesso una litania digitale che si è propagata tra le vie del borgo, accompagnando la processione con suoni e luci.

La performance si è conclusa nella Cappella del Carmine di Bosco, dove l’opera resterà esposta fino al termine di MicroCosmi, il format ideato da Vittorio Cosma e diretto e curato insieme ad Annarita Masullo di The Goodness Factory, in programma fino al 12 luglio tra San Giovanni a Piro, Bosco e Scario.

“MACHINA SACRA” propone una riflessione sul confine tra ciò che connette e ciò che separa le persone nell’epoca digitale. Il progetto nasce nell’anno di “Magnifica Humanitas”, l’enciclica di Papa Leone XIV dedicata alla custodia della persona umana nel tempo dell’intelligenza artificiale, inserendosi nel dibattito contemporaneo sul rapporto tra tecnologia, collettività e spiritualità.

“Non volevamo mettere in discussione la fede, ma osservare come cambiano i simboli che attraversano il nostro tempo. Le processioni non parlano solo di religione: parlano di comunità, di appartenenza e di ciò che decidiamo di seguire”, spiega Matteo Mandelli.

“A testa bassa, quando con il telefono tra le mani scrolliamo, scriviamo, commentiamo, cerchiamo o compriamo, crediamo che quel momento sia nostro. Invece siamo parte di una nuova liturgia, collettiva e inconsapevole”, aggiunge Max Magaldi. “Machina Sacra prende questa liturgia e la rende visibile”.

Il progetto si è articolato in tre fasi: una residenza aperta negli spazi di Casa Ortega, storica dimora del pittore spagnolo antifranchista José Ortega, divenuta luogo di confronto con la comunità locale; la processione performativa nello spazio pubblico; infine l’ostensione dell’opera nella Cappella del Carmine, dove la performance continua a vivere come presenza da attraversare e abitare collettivamente.Posso anche adattarlo al formato ANSA più rigoroso, con titolo, occhiello e lancio in stile agenzia.

Il lancio del corso di formazione online e gratuito, sarà al centro dell’iniziativa “Risorse umane e Trasformazione Digitale per le MPMI”, in programma il 9 luglio alle ore 11.00, presso l’Aula 18 dell’Università Giustino Fortunato, durante la quale è prevista anche la consegna degli attestati del Corso di Alta Specializzazione per la Gestione delle Risorse Umane.

L’iniziativa sarà aperta dai saluti del Rettore dell’Università Giustino Fortunato di Benevento, Giuseppe Acocella. Seguiranno gli interventi di Adele Pezone e Filiberto Antignani che presenteranno la conclusione del “Corso di Alta Specializzazione per la Gestione delle Risorse Umane” promosso da Talenti e Università Giustino Fortunato. A seguire la presentazione ufficiale del MOOC “AI e Trasformazione Digitale per le MPMI” a cura di Alex Giordano, direttore scientifico del MOOC, con la proiezione del videodoc “Dall’Intelligenza Artificiale alle Imprese Reali”. Dopo l’intervento di Antonio Luciani, dirigente della Camera di Commercio Irpinia Sannio, ci sarà la consegna degli attestati di partecipazione al Corso di Alta Specializzazione per la Gestione delle Risorse Umane e dei riconoscimenti alle imprese. Durante l’evento saranno inoltre presentati i risultati del report “Digitalizzazione, trasformazione digitale e intelligenza artificiale nelle aree interne. Focus sulla Campania e sulle province di Avellino e di Benevento”.

Il MOOC “Intelligenza Artificiale e Trasformazione Digitale per le MPMI” si configura come un percorso formativo strategico per il rafforzamento delle competenze digitali nel tessuto delle micro, piccole e medie imprese. Il corso è interamente online e consente di seguire le lezioni senza vincoli di orario o di presenza. Il MOOC è strutturato in 6 moduli tematici dedicati a intelligenza artificiale e gestione d’impresa, machine learning, AI generativa e prompt engineering, applicazioni dell’intelligenza artificiale, Internet of Things e Industry 4.0, blockchain e tecnologie di filiera.

Giuseppe Acocella – Rettore Università Giustino Fortunato di Benevento: “L’intelligenza artificiale potrà produrre benefici soltanto se accompagnata da una formazione qualificata e da una guida accademica autorevole – dichiara il rettore Giuseppe Acocella – servono competenze, cultura dell’innovazione e persone in grado di interpretare il
cambiamento. Con il lancio di questo MOOC – – conclude Acocella – l’Università Giustino Fortunato conferma la propria vocazione a costruire percorsi formativi capaci di accompagnare la trasformazione del sistema produttivo italiano”.

Alex Giordano – direttore scientifico del MOOC: “Questo percorso nasce da due aree interne, le province di Avellino e Benevento, dove l’accesso alle tecnologie è spesso ostacolato da difficoltà strutturali – dichiara Alex Giordano – è proprio in questi contesti limite che possono nascere modelli alternativi. Questo MOOC – conclude Giordano – offre una cassetta degli attrezzi digitale, accessibile h24, che consente a ogni impresa di scegliere strumenti, strategie e soluzioni utili per affrontare problemi concreti,
dall’analisi dei dati alle opportunità dell’AI generativa”.

Come riportato da Qualcomm nel corso del keynote al Computex 2026, gli agenti AI saranno in grado di operare contemporaneamente su smartphone, PC, dispositivi indossabili, automobili e servizi cloud, collaborando tra loro per gestire attività sempre più complesse. L’obiettivo è trasformare l’intelligenza artificiale da semplice assistente conversazionale a vero collaboratore digitale capace di comprendere il contesto, pianificare azioni ed eseguirle senza interventi continui da parte dell’utente.

Accanto all’AI agentica emerge anche il concetto di AI fisica, una tecnologia che porta l’intelligenza artificiale fuori dagli schermi e dentro il mondo reale. Secondo quanto illustrato da Qualcomm e ripreso da Tech Princess nel resoconto dedicato al Computex 2026, robot, veicoli autonomi e macchine intelligenti saranno dotati di capacità avanzate di percezione, ragionamento e movimento, consentendo loro di interagire con l’ambiente circostante in modo sempre più autonomo.

Un elemento centrale della strategia Qualcomm è l’integrazione tra elaborazione locale ed elaborazione cloud. Come evidenziato dall’azienda nel proprio press kit ufficiale, gran parte delle operazioni verrà eseguita direttamente sui dispositivi grazie a processori dotati di Neural Processing Unit (NPU), riducendo la dipendenza dai data center e garantendo maggiore velocità, privacy e affidabilità. Solo le attività più complesse verranno delegate al cloud, creando quello che Qualcomm definisce un “continuum computazionale” tra edge e infrastrutture remote.

Secondo un’analisi pubblicata da Computex Daily, questo modello potrebbe ridefinire il modo in cui gli utenti interagiscono con la tecnologia. In futuro non sarà più necessario aprire diverse applicazioni per svolgere un’attività: basterà indicare un obiettivo all’agente AI, che si occuperà di coordinare servizi, software e dispositivi per portarlo a termine. Si tratta di un cambiamento che molti osservatori paragonano all’avvento degli smartphone rispetto ai telefoni tradizionali.

Le applicazioni previste spaziano dalla mobilità intelligente alla robotica industriale. Come sottolineato da Cristiano Amon in diverse interviste rilasciate alla stampa specializzata, tra cui TechRadar, le automobili del futuro potranno comprendere le abitudini del conducente, anticiparne le esigenze e collaborare con sistemi avanzati di guida assistita. Allo stesso modo, robot autonomi potranno trovare impiego nella logistica, nella manifattura e persino nell’assistenza sanitaria.

Non mancano tuttavia le sfide. Sicurezza, tutela della privacy, affidabilità delle decisioni automatiche e sostenibilità energetica rappresentano temi centrali per l’adozione su larga scala di queste tecnologie. Tuttavia, secondo Qualcomm, la convergenza tra AI agentica e AI fisica rappresenta il prossimo grande passo dell’innovazione digitale e potrebbe inaugurare un’era in cui dispositivi, macchine e servizi intelligenti collaboreranno in modo sempre più autonomo con gli esseri umani.

La prova, denominata “First Proof”, ha sottoposto quattro diversi sistemi a dieci quesiti di livello ricerca, inediti e mai pubblicati in precedenza, per evitare che le risposte potessero essere ricavate dai dati utilizzati durante l’addestramento. Le soluzioni sono state valutate da matematici specialisti dei rispettivi settori.

Il miglior risultato è stato ottenuto dal modello sviluppato dal Politecnico Federale di Zurigo (ETH Zurich), che ha risolto correttamente sei problemi su dieci. Al secondo posto si è classificato il sistema realizzato dall’Università della California di Los Angeles (UCLA), seguito da ChatGPT 5.5 Pro di OpenAI. Ultimo il modello sviluppato dall’Università di Princeton, basato principalmente su Gemini di Google.

Secondo gli organizzatori, il test rappresenta il primo benchmark a soddisfare contemporaneamente tre condizioni considerate essenziali: problemi di livello ricerca, quesiti completamente nuovi e valutazione formale da parte di matematici umani. L’obiettivo è misurare quanto l’intelligenza artificiale possa diventare utile nella ricerca matematica, dalla verifica delle dimostrazioni all’assistenza nello sviluppo di nuove idee.

I risultati arrivano in una fase di rapido avanzamento delle capacità matematiche dei sistemi di IA. Negli ultimi mesi diversi modelli hanno mostrato prestazioni sempre più elevate nella risoluzione di problemi complessi, ma il nuovo test evidenzia come esista ancora un divario rispetto ai migliori esperti umani quando si tratta di affrontare questioni matematiche originali e di frontiera.

Dispositivi come Amazon Alexa, Google Assistant e Apple Siri non registrano continuamente le conversazioni nel senso comune del termine, ma sono progettati per rilevare una parola di attivazione (wake word). Solo dopo questo comando vocale i sistemi iniziano a inviare l’audio ai server per l’elaborazione delle richieste.

Le aziende produttrici spiegano che brevi frammenti audio possono essere comunque registrati prima dell’attivazione per migliorare il riconoscimento della parola chiave, ma tali funzioni sono generalmente disattivabili o regolabili nelle impostazioni della privacy.

Il tema è stato più volte oggetto di attenzione da parte delle autorità per la protezione dei dati personali e degli organismi di cybersicurezza, che sottolineano la necessità di trasparenza sull’uso delle registrazioni e sulla loro eventuale conservazione. In Europa, il quadro normativo di riferimento è il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR), che stabilisce principi di minimizzazione e controllo da parte dell’utente.

Gli esperti ricordano che il punto centrale non è un ascolto continuo indiscriminato, ma la gestione dei dati dopo l’attivazione del dispositivo e le eventuali attività di miglioramento dei sistemi di riconoscimento vocale o personalizzazione dei servizi.

Per ridurre i rischi, le autorità di cybersicurezza come l’ENISA consigliano di controllare regolarmente le impostazioni di privacy, disattivare il microfono quando non necessario, eliminare periodicamente le registrazioni salvate e verificare i permessi concessi alle applicazioni collegate.

In un contesto di crescente diffusione della smart home, la fiducia degli utenti dipende sempre più dalla trasparenza dei sistemi e dalla consapevolezza nell’utilizzo delle tecnologie vocali, che restano strumenti utili ma da gestire con attenzione sul piano della sicurezza e della protezione dei dati personali.

Secondo le indicazioni dell’Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale e dell’ENISA, la prevenzione resta lo strumento più efficace per ridurre il rischio di infezione e limitare i danni in caso di attacco.

Tra le principali misure raccomandate figura l’adozione di backup regolari e offline dei dati, conservati in sistemi non costantemente connessi alla rete, così da poter ripristinare rapidamente le informazioni compromesse senza cedere a richieste di riscatto. Fondamentale anche l’aggiornamento costante di sistemi operativi, software e dispositivi di sicurezza, per ridurre le vulnerabilità sfruttate dagli aggressori.

Un altro elemento centrale è la protezione degli accessi attraverso l’autenticazione a più fattori (MFA), che aggiunge un ulteriore livello di sicurezza oltre alla semplice password. Gli esperti sottolineano inoltre l’importanza della formazione degli utenti, spesso primo bersaglio delle campagne di phishing utilizzate per veicolare i ransomware.

Particolare attenzione deve essere posta all’apertura di allegati e link sospetti, soprattutto se provenienti da mittenti sconosciuti o inattesi. Le campagne malevole, spiegano gli specialisti, sfruttano sempre più tecniche di ingegneria sociale per indurre l’utente ad azioni inconsapevoli.

In caso di attacco, le linee guida raccomandano di isolare immediatamente i sistemi compromessi dalla rete, evitare qualsiasi pagamento del riscatto e contattare tempestivamente le autorità competenti e i responsabili della sicurezza informatica per attivare le procedure di risposta agli incidenti.

La crescente diffusione di questi attacchi rende quindi fondamentale un approccio strutturato alla cybersecurity, basato su prevenzione, consapevolezza e tempestività di intervento.

Dalla filosofia alla poesia, fino alle citazioni d’autore e alle opere d’arte, l’intelligenza artificiale è sempre più utilizzata per accedere, sintetizzare e produrre contenuti culturali. Una trasformazione che riguarda in modo diretto soprattutto studenti e giovani adulti, oggi tra i principali utilizzatori di questi strumenti per lo studio, ma che coinvolge sempre più anche docenti e divulgatori.

È proprio in questi ambiti che emergono i rischi più rilevanti: frasi attribuite ad autori che non le hanno mai scritte, citazioni plausibili ma non verificabili e reinterpretazioni che semplificano il pensiero originale.

Il punto critico non è tanto l’errore evidente, quanto la diffusione di contenuti che appaiono corretti, credibili e ben scritti, ma che non trovano riscontro nelle fonti.

La metodologia dello studio

Lo studio realizzato da Libreriamo si basa sull’analisi di quasi 1.500 interazioni con sistemi di intelligenza artificiale generativa, ovvero le più diffuse e utilizzate dal grande pubblico, condotte nell’arco di circa un anno.

Le richieste sono state costruite per simulare un utilizzo reale – quello di studenti, lettori e divulgatori – e hanno riguardato sette ambiti: letteratura, poesia, libri, citazioni d’autore, massime filosofiche, opere d’arte, grammatica italiana (categoria di controllo).

Ogni categoria è stata analizzata su 200 interazioni, con verifica sistematica delle risposte rispetto alle fonti originali.

Le risposte sono state classificate in tre categorie: corrette e verificabili; plausibili ma non verificabili; errate o con attribuzioni scorrette.

Dall’analisi delle interazioni emerge un quadro chiaro e, per certi versi, controintuitivo.

Solo una parte delle risposte generate dall’intelligenza artificiale risulta pienamente corretta e verificabile nelle fonti. Una quota significativa, invece, si colloca in una zona intermedia: contenuti che appaiono coerenti e credibili, ma che non trovano riscontro nei testi originali.

Perché è nata questa ricerca

“Abbiamo realizzato questo studio – afferma Saro Trovato, sociologo dei linguaggi, dei media, delle culture e fondatore di Libreriamo – perché siamo convinti delle profonde potenzialità dell’intelligenza artificiale sono oggi sempre più evidenti e riconosciute anche a livello internazionale. Studi come il rapporto “OECD Digital Education Outlook 2026” mostrano come l’IA stia trasformando radicalmente l’accesso alla conoscenza, rendendola più diffusa, personalizzata e immediata.

In questo scenario, l’intelligenza artificiale non è solo uno strumento tecnologico, ma un vero e proprio acceleratore culturale: amplia le capacità cognitive, semplifica la complessità, rende plausibili risposte rapide e coerenti su una vasta gamma di temi.

Ed è proprio qui che emerge il punto più delicato. Se tutto può apparire plausibile, diventa sempre più difficile distinguere tra ciò che è semplicemente verosimile e ciò che è autentico, tra velocità e profondità, tra sintesi e comprensione.

È in questo spazio che si inserisce la necessità di un nuovo paradigma: quello di un umanesimo plausibile. Un umanesimo che non rifiuta la tecnologia, ma la attraversa con consapevolezza critica, riaffermando il valore del contesto, delle fonti e del confronto umano.

Ma è anche qui che si apre un rischio concreto. Se la plausibilità diventa il criterio dominante, il pericolo non è solo informativo, ma culturale: riguarda il modo in cui pensiamo, interpretiamo e produciamo contenuti.

Il rischio non è che l’intelligenza artificiale scriva al posto nostro, ma che la plausibilità finisca per riscrivere ciò che chiamiamo letteratura.”

Promossa a pieni voti in grammatica, rimandata in tutte le altre materie umanistiche

Dallo studio di Libreriamo emerge chiaramente che l’IA rischia di riscrivere il pensiero ultra millennario di pensatori, scrittori, filosofi, artisti. Colpisce che uno strumento che potrebbe aiutare moltissimo all’acculturamento e all’apprendimento, finisca invece per generare l’effetto opposto contribuendo inconsapevolmente alla cultura falsa attribuita di cui tanto è piena la rete.

Si rischia se non si agisce a correggere il tiro, che autori come Leopardi, Manzoni, Pascoli, Tolstoj, Dostoevskij, solo per citarne alcuni siano confusi con anonimi autori da tastiera e che le loro opere siano trasformate in un qualcosa di nuovo e non controllato.

Lo confermano i dati dello studio dal quale emerge che in media circa il 38% delle risposte è corretto e verificabile, ben il 44% rientra nella categoria dei contenuti plausibili e il 18% presenta errori evidenti o attribuzioni chiaramente false.

Il dato più rilevante riguarda proprio la fascia intermedia: contenuti che funzionano dal punto di vista comunicativo, ma che non sono autentici.

Si salva solo la grammatica italiana, per il resto è tutto plausibile o falso

L’analisi per categorie non restituisce semplicemente una distribuzione di errori, ma evidenzia una trasformazione strutturale del modo in cui la conoscenza viene prodotta.

In letteratura, solo il 35% delle risposte risulta pienamente corretto, mentre il 45% è costituito da contenuti plausibili e il 20% da errori. Un equilibrio che si sposta ulteriormente nella poesia, dove la correttezza scende al 30% e la plausibilità raggiunge il 50%. In altre parole, in metà dei casi il contenuto non è verificabile, pur risultando credibile.

Nel caso dei libri, si osserva un dato ancora più preoccupante, con il 25% di risposte corrette e un ulteriore 59% plausibile. Gli errori si attestano al 16%. Tuttavia, questa apparente affidabilità nasconde un processo di semplificazione da non sottovalutare. la correttezza riguarda spesso la struttura generale, mentre la profondità e la complessità dell’opera vengono ridotte.

È nelle citazioni d’autore e nelle massime filosofiche che il fenomeno diventa più evidente. Qui la plausibilità supera sistematicamente il 60% – raggiungendo il 62% nelle citazioni e il 65% nella filosofia – mentre la correttezza si ferma rispettivamente al 15% e al 13%. Le attribuzioni false sono rispettivamente 23% e 22%.

Questo significa che, nella maggior parte dei casi, l’intelligenza artificiale non restituisce ciò che è stato scritto, ma ciò che potrebbe essere stato scritto. Il pensiero viene ricostruito, adattato, reso coerente con un’immagine dell’autore, ma perde il legame con il testo.

Le opere d’arte si collocano in una posizione intermedia, con il 38% di correttezza e il 42% di plausibilità. Il “falso d’autore” è il 20%. Anche qui il contenuto appare affidabile, ma tende a trasformarsi in una narrazione semplificata, più accessibile che rigorosa.

Il dato più netto emerge dalla grammatica, dove l’IA raggiunge livelli di correttezza tra l’85% e il 90%, con una presenza minima di errore. È qui che si manifesta il paradosso: la macchina è estremamente affidabile nella forma, ma molto meno nella sostanza.

Nel complesso, i dati mostrano una distribuzione quasi simmetrica tra contenuti corretti e plausibili. La media è sostenuta dalla grammatica, mentre nelle categorie culturali prevale una conoscenza instabile, spesso credibile ma non verificata.

Il punto, quindi, non è che l’intelligenza artificiale sbagli. Il punto è che, nella maggior parte dei casi, non restituisce la conoscenza, ma una sua versione plausibile.

Ed è proprio in questo scarto, tra ciò che è scritto e ciò che appare credibile, che si inserisce il rischio più profondo: la trasformazione della cultura in un sistema di contenuti coerenti, ma progressivamente sganciati dalle fonti.

La sedimentazione delle caratteristiche artificiali degli autori

Accanto ai rischi legati alla plausibilità e alla reinterpretazione, lo studio evidenzia una dinamica più profonda e meno immediata: la progressiva sedimentazione di versioni artificiali degli autori.

Nel tempo, attraverso l’utilizzo ripetuto dell’intelligenza artificiale e la circolazione di contenuti generati, si consolida una rappresentazione semplificata e standardizzata del pensiero di filosofi, scrittori e artisti.

Non si tratta più solo di singole citazioni errate o reinterpretate, ma della costruzione di un profilo culturale artificiale.

Questo processo si sviluppa attraverso tre passaggi:

Sintesi
Il pensiero complesso viene ridotto a concetti chiave facilmente riconoscibili

Ripetizione
Le stesse associazioni vengono riproposte in modo ricorrente

Consolidamento
L’immagine semplificata dell’autore diventa dominante

I 10 autori più ricorrenti suggeriti dall’IA

Dall’analisi delle interazioni emerge una tendenza chiara: l’intelligenza artificiale tende a proporre in modo ricorrente un numero limitato di autori, associandoli a specifici temi e riducendone la complessità.

Di seguito i dieci autori più frequentemente suggeriti, trasversalmente alle categorie analizzate:

1. Friedrich Nietzsche: associato a motivazione, forza individuale, senso della vita
2. Seneca: gestione del tempo, disciplina, stoicismo pratico
3. Socrate: conoscenza di sé, saggezza, introspezione
4. Platone: amore ideale, verità, mondo delle idee
5. Søren Kierkegaard: solitudine, angoscia, interiorità

6. William Shakespeare: amore, passioni, condizione umana
7. Dante Alighieri: viaggio, senso della vita, dimensione morale

8. Charles Bukowski: realismo, disincanto, autenticità
9. Emily Dickinson: interiorità, natura, riflessione esistenziale
10. Albert Camus: assurdo, resilienza, senso dell’esistenza

Il rischio non è immediato, ma progressivo. Ogni contenuto plausibile rafforza una determinata immagine dell’autore, riduce lo spazio per interpretazioni alternative, sostituisce la complessità con la riconoscibilità.

In questo scenario, la conoscenza cambia natura. Non si basa più sulla lettura delle opere, ma sul riconoscimento di schemi. L’autore viene progressivamente sostituito da una sua versione sintetica e artificiale e non viene più studiato viene riconosciuto attraverso una funzione. Si afferma così una forma di sapere che non deriva dai testi, ma dalla loro reinterpretazione continua.

Non è solo la citazione a cambiare. È l’autore stesso che viene lentamente riscritto.

Il corretto utilizzo dell’IA

Alla luce dei risultati emersi, il punto centrale è chiaro: non è l’intelligenza artificiale il problema, ma il modo in cui viene utilizzata.

L’IA rappresenta uno strumento straordinario per ampliare l’accesso alla conoscenza. Tuttavia, proprio la sua capacità di produrre contenuti credibili e ben costruiti rende necessario un utilizzo consapevole.

Per questo motivo, Libreriamo propone un decalogo per un uso corretto dell’intelligenza artificiale in ambito culturale, educativo e divulgativo.

Il decalogo di Libreriamo per il corretto utilizzo dell’Intelligenza Artificiale

1. Non sostituire il pensiero

L’intelligenza artificiale non deve sostituire il ragionamento, ma supportarlo. Le risposte che fornisce sono punti di partenza, non conclusioni.

2. Verificare sempre le fonti

Un contenuto è attendibile solo se riconducibile a un testo, a un autore e a un contesto preciso. Senza verifica, non c’è conoscenza.

3. Distinguere tra plausibile e autentico

Non tutto ciò che appare coerente è vero. La plausibilità è una forma di credibilità, non una garanzia di autenticità.

4. Riconoscere le reinterpretazioni

Molti contenuti sono rielaborazioni di concetti reali. Possono aiutare a comprendere, ma non vanno confusi con testi originali.

5. Non delegare l’apprendimento

La conoscenza richiede tempo, confronto e costruzione. L’IA può facilitare l’accesso, ma non può sostituire il processo cognitivo.

6. Usare l’IA per approfondire, non per semplificare

La sintesi è utile, ma non può sostituire la complessità del pensiero e delle opere.

7. Ricostruire sempre il contesto

Ogni contenuto va inserito nel suo contesto storico, culturale e teorico. Senza contesto, la conoscenza perde significato.

8. Evitare la standardizzazione culturale

Se vengono proposti sempre gli stessi autori e le stesse interpretazioni, è necessario ampliare lo sguardo e cercare alternative.

9. Integrare il confronto umano

Libri, docenti e fonti dirette restano fondamentali. L’IA non sostituisce il dialogo e il confronto.

10. Sviluppare una competenza critica

Comprendere come funziona l’intelligenza artificiale e quali sono i suoi limiti è oggi parte integrante dell’alfabetizzazione culturale.

In Campania lo smart working viene vissuto come un modello utile e produttivo, ma non privo di tensioni. La regione non mostra il rifiuto del remoto, né un entusiasmo assoluto: il quadro è quello di un compromesso, in cui il lavoro da casa funziona ma convive con timori forti sul futuro. Secondo la nuova ricerca di iGaming.com, basata su un sondaggio Censuswide tra lavoratori da remoto o prevalentemente da remoto, il 53,9% dei lavoratori campani dichiara di lavorare meglio da remoto rispetto all’ufficio.Il 38,2% non nota differenze sostanziali e solo il 4,5% dice di lavorare peggio. Tra le regioni analizzate, la Campania è quindi meno polarizzata di Puglia, Piemonte, Veneto o Lazio, ma resta nettamente favorevole al remoto.

La giornata media è intensa: 9,15 ore online, 5,90 ore produttive e 3,51 ore in meeting o videochiamate. La flessibilità è concreta: il 49,4% lavora con orari flessibili entro certi limiti, terzo valore più alto dopo Piemonte (57,6%) ed Emilia-Romagna (55,0%).

L’AI fa risparmiare in media 74,2 minuti al giorno, un valore molto vicino alla Lombardia (74,3) e superiore a Piemonte (73,1), Veneto (70,9) ed Emilia-Romagna (67,2). La Campania si distingue però per l’uso del tempo recuperato: il 38,9% lo dedica a formazione o sviluppo professionale, primo dato tra le regioni analizzate; il 36,1% lo usa per attività personali o commissioni, anche questo primo posto regionale. Il 31,9% lo reinveste invece in altro lavoro.

Il tema della malattia resta centrale. Il 51,7% dei lavoratori campani dichiara di lavorare di più quando sta male da quando lavora da remoto, mentre il 43,8% prende meno giorni ufficiali di malattia rispetto al lavoro in ufficio. Quando non si sta bene, il comportamento più comune è lavorare alla scrivania a ritmo ridotto, indicato dal 23,6%, il valore più alto tra le regioni analizzate. La Campania è anche tra le regioni dove il lavoro da remoto crea più frizioni. Il 22,5% segnala difficoltà di collaborazione con il team “sempre” o “spesso”: è il primo posto tra le regioni analizzate. Anche la mancanza delle conversazioni informali con i colleghi è al livello più alto, con il 30,3% che la vive sempre o spesso.

Il monitoraggio aziendale è diffuso: il 47,2% dei lavoratori campani dice che il datore di lavoro monitora il lavoro da remoto, secondo dato più alto dopo la Sicilia (50,8%). Tra chi viene monitorato, il 45,2% cita check-in o status meeting, il 42,9% software di time tracking e il 35,7% strumenti di project o task tracking. Gli effetti sono ambivalenti: il 31,5% si sente sotto pressione, ma la stessa quota, il 31,5%, si sente motivata. Quest’ultimo è il dato più alto tra le regioni analizzate.

La Campania è prima per preoccupazione verso AI e automazione: il 51,7% teme che possano sostituire parti del proprio ruolo, leggermente sopra la Puglia (51,4%) e davanti a Sicilia (46,2%) e Lazio (44,2%). Anche la concorrenza dei lavoratori da remoto in Paesi a costo più basso preoccupa il 43,8%, secondo valore più alto dopo la Puglia. Il ritorno in ufficio non viene però vissuto come rottura totale. Se venisse imposto il rientro full-time, il 41,6% dei lavoratori campani accetterebbe, secondo valore più alto dopo la Puglia (42,9%), mentre il 33,7% proverebbe a negoziare flessibilità. Guardando al futuro, il 40,4% immagina uffici come hub opzionali e il 28,1% uffici usati raramente, solo per ruoli o settori specifici.

L’analisi completa è disponibile su: https://www.igaming.com/the-sick-day-is-dead-research/

Secondo l’UNESCO, l’AI possiede un enorme potenziale per migliorare l’accesso all’istruzione, personalizzare i percorsi di apprendimento e supportare docenti e studenti nelle attività quotidiane. Tuttavia, gli esperti sottolineano che il suo utilizzo deve essere guidato da principi di equità, inclusione e centralità della persona, per evitare che la tecnologia amplifichi le disuguaglianze già esistenti.

Tra i principali vantaggi individuati dagli studiosi vi sono la possibilità di ricevere feedback immediati, il supporto nello studio individuale e la personalizzazione dei contenuti in base alle esigenze dello studente. L’AI può inoltre aiutare gli insegnanti nella preparazione delle lezioni e nella gestione di attività ripetitive, consentendo loro di dedicare più tempo alla didattica e al rapporto con gli alunni.

Accanto alle opportunità emergono però numerose criticità. L’UNESCO ha evidenziato i rischi legati alla privacy dei dati, alla diffusione di informazioni inesatte, alla dipendenza dagli strumenti digitali e alle problematiche etiche connesse all’utilizzo dell’intelligenza artificiale nei contesti educativi. Per questo motivo l’organizzazione ha invitato i governi a definire regole chiare e percorsi di alfabetizzazione digitale rivolti sia agli studenti sia ai docenti.

Una delle preoccupazioni più diffuse riguarda il possibile indebolimento delle capacità critiche degli studenti. Diverse ricerche internazionali mostrano come un utilizzo eccessivo dei chatbot possa spingere alcuni ragazzi a cercare risposte immediate senza sviluppare autonomamente processi di analisi, sintesi e ragionamento. Alcuni studi segnalano inoltre il rischio che gli studenti diventino eccessivamente dipendenti dagli strumenti di AI, riducendo la propria autonomia nello studio.

Anche il tema della valutazione scolastica è al centro del dibattito. Compiti, relazioni e tesine possono essere prodotti in pochi secondi da software sempre più sofisticati, rendendo più difficile distinguere il lavoro originale da quello generato artificialmente. Una sfida che sta spingendo molte scuole e università a ripensare le modalità di verifica, privilegiando prove orali, attività pratiche e percorsi che valorizzino il processo di apprendimento più del risultato finale.

Per gli esperti, tuttavia, il vero nodo non è stabilire se l’intelligenza artificiale debba entrare o meno nella scuola. La tecnologia è già una realtà quotidiana per milioni di studenti. La questione centrale riguarda piuttosto come utilizzarla in modo responsabile. L’obiettivo, secondo le principali organizzazioni internazionali, non è sostituire insegnanti e studenti, ma trasformare l’AI in uno strumento di supporto capace di affiancare il percorso educativo senza rimpiazzare il pensiero critico, la creatività e la relazione umana che restano al centro dell’apprendimento.

Fonte foto: https://www.zerounoweb.it/analytics/cognitive-computing/ai-nella-scuola-ce-chi-la-usa-con-entusiasmo/

L’AI è diventata una delle principali protagoniste dell’evoluzione dell’industria videoludica. Non si limita più a controllare i nemici o a regolare il livello di difficoltà, ma entra nel cuore dell’esperienza di gioco, rendendo personaggi, ambienti e narrazioni più dinamici e realistici.

NPC che parlano e ricordano

Una delle innovazioni più sorprendenti riguarda gli NPC, i cosiddetti personaggi non giocanti. Grazie ai recenti progressi nell’intelligenza artificiale generativa, questi personaggi possono sostenere conversazioni più naturali, rispondere in modo coerente alle domande del giocatore e persino ricordare eventi avvenuti durante la partita.

Invece di scegliere una risposta tra poche opzioni predefinite, il giocatore può interagire in maniera più libera, ottenendo dialoghi che si adattano al contesto e alle azioni compiute nel gioco. Questo contribuisce a creare una sensazione di immersione molto più profonda rispetto al passato.

Mondi virtuali che si evolvono

L’intelligenza artificiale sta inoltre rendendo gli ambienti di gioco più credibili. Le città virtuali possono popolarsi di abitanti che seguono routine autonome, reagiscono agli eventi e modificano il proprio comportamento in base alle scelte del giocatore.

Anche le missioni potrebbero diventare sempre meno prevedibili. In futuro, anziché seguire sceneggiature rigide, molti giochi potrebbero generare incarichi, dialoghi e situazioni in tempo reale, costruendo esperienze praticamente uniche per ogni utente.

Grafica e animazioni sempre più umane

L’AI contribuisce anche al miglioramento visivo dei videogiochi. Tecniche avanzate di animazione permettono di riprodurre espressioni facciali più realistiche, movimenti naturali e reazioni emotive credibili.

L’obiettivo degli sviluppatori è ridurre quella sensazione di artificiosità che spesso caratterizza i personaggi digitali. Grazie all’apprendimento automatico, i volti virtuali riescono a mostrare emozioni sempre più sfumate, rendendo le interazioni più coinvolgenti.

Opportunità e interrogativi

L’espansione dell’intelligenza artificiale nel gaming apre tuttavia anche alcuni interrogativi. Molti professionisti del settore si chiedono quale sarà l’impatto sulle professioni creative, dagli sceneggiatori ai doppiatori, mentre altri evidenziano il rischio di contenuti generati automaticamente privi della sensibilità e della profondità proprie dell’intervento umano.

Esistono poi questioni legate alla privacy e alla gestione dei dati, soprattutto nei sistemi capaci di apprendere dalle abitudini dei giocatori per personalizzare l’esperienza.

L’AI Summer School è un campus pratico, un primo modello operativo per sperimentare nuovi linguaggi educativi, capaci di parlare al presente dei ragazzi e alle competenze che serviranno nel loro futuro. L’AI è già presente nella vita dei ragazzi, spesso utilizzata in maniera inconsapevole. L’assunto di base di AI Summer School è che l’intelligenza artificiale non sia un rischio da cui proteggersi, ma uno strumento di apprendimento, da imparare a guidare con accanto un adulto.

Il summer camp è strutturato in cinque mattine intensive, dal lunedì al venerdì dalle ore 9 alle 13:30, durante le quali poter sviluppare metodo, pensiero critico e creatività, con lezioni che si svolgeranno presso lo Skills Lab di Baronissi, (in via Cappella 25).

Per conoscere il progetto e fare domande, è possibile partecipare all’Open Day aperto ai ragazzi e ai genitori lunedì 8 giugno 2026 alle ore 18 presso lo Skills Lab.

«Da anni discutiamo di intelligenza artificiale in relazione al lavoro, alla produttività, alle competenze digitali e alla trasformazione delle imprese. È un confronto necessario, ma oggi dobbiamo porci una domanda ancora più importante: chi sta insegnando l’intelligenza artificiale ai ragazzi? – sottolinea Vincenzo Vietri, CEO di Skills – Gli adolescenti utilizzano già strumenti basati sull’AI nella vita quotidiana, spesso senza avere gli strumenti culturali per comprenderne potenzialità, limiti e responsabilità. Per questo abbiamo voluto creare un Summer Camp dedicato ai giovani: non per trasformarli in programmatori, ma per aiutarli a diventare cittadini digitali consapevoli».

«Skills ha una visione precisa su cosa significa formare le persone, non solo trasferire competenze: quando ci siamo incontrati, la convergenza è stata immediata. La AI Summer School è un tentativo concreto di costruire qualcosa che né la scuola ordinaria, né la formazione aziendale riescono ancora ad offrire. Si tratta di un laboratorio intensivo in cui i ragazzi imparano a usare l’AI con metodo, producono cose reali e sviluppano un modo di pensare che portano con sé ben oltre la settimana. Non è un corso di informatica, non è un camp estivo tradizionale. È uno spazio, in cui la tecnologia diventa un pretesto per imparare a ragionare, a fare domande migliori, a costruire qualcosa di proprio, senza interrogazioni e senza ansia da prestazione. La tecnologia diventa uno strumento per pensare meglio, non un sostituto del pensiero», sottolinea Mario Mele che sarà anche docente.

Il camp è dedicato a una fascia di età delicata, in cui non si è più bambini ma non ancora adulti. Una finestra evolutiva, quindi, in cui si è abbastanza grandi per comprendere e abbastanza giovani per costruire abitudini nuove e un metodo. «AI Summer School insegna come imparare in un’epoca in cui l’intelligenza artificiale è già un linguaggio in cui i ragazzi sono immersi: la domanda non è SE la usano, ma COME la usano. È lì che interviene l’AI Summer School, per aiutarli ad abitare consapevolmente questo spazio linguistico, sviluppando metodo, pensiero critico e una relazione consapevole con lo strumento – insiste Mario Mele – I ragazzi toccheranno con mano, non ci saranno tutorial sull’AI, ma progetti concreti con una fase laboratoriale. Portiamo al centro di Baronissi una formazione di altissima qualità».

Per partecipare all’open day è necessario prenotarsi, compilando il form al link https://www.skills.it/ai-summer-school-2026-open-day/#partecipazione-open-day

La Silicon Valley si trova nella parte settentrionale della California, nell’area della San Francisco Bay Area. Non è una città unica, ma una regione che comprende diverse località, tra cui San Jose, Palo Alto, Mountain View, Cupertino e Santa Clara.

Il termine “valley” (valle) deriva dalla Santa Clara Valley, area originariamente agricola che nel corso del XX secolo si è trasformata progressivamente in un polo tecnologico.

Perché si chiama Silicon Valley

Il nome “Silicon Valley” nasce negli anni ’70 e si riferisce al silicio (silicon), materiale fondamentale per la produzione dei microchip e dei semiconduttori, componenti essenziali dell’informatica moderna.

La regione è diventata famosa proprio perché ha ospitato alcune delle prime aziende specializzate nella produzione di chip elettronici, dando inizio a una trasformazione industriale senza precedenti.

Il cuore dell’industria tecnologica

Oggi la Silicon Valley è considerata la “casa” di molte delle più importanti aziende tecnologiche del mondo. Tra queste figurano grandi gruppi attivi nel settore dei computer, del software, dei social network e dell’intelligenza artificiale.

La concentrazione di imprese innovative, università di alto livello e capitali di investimento ha creato un ecosistema unico, dove nascono startup e nuove tecnologie che spesso si diffondono a livello globale.

Il ruolo delle università e delle startup

Uno degli elementi chiave della Silicon Valley è la presenza di università di eccellenza, in particolare Stanford University, che ha avuto un ruolo decisivo nello sviluppo del settore tecnologico.

Attorno a questo sistema si è sviluppata una forte cultura imprenditoriale, basata sulle startup e sul finanziamento da parte di investitori specializzati, i cosiddetti venture capitalist.

La Silicon Valley non è solo un luogo geografico, ma anche un modello economico e culturale. Indica un modo di fare innovazione basato su sperimentazione, rischio e crescita rapida delle imprese tecnologiche. Per questo motivo il suo nome viene spesso usato per descrivere altri poli tecnologici nel mondo che cercano di replicarne il successo.

Un simbolo dell’era digitale

Oggi la Silicon Valley continua a rappresentare uno dei principali centri decisionali dell’economia digitale globale. È qui che si sviluppano molte delle tecnologie che influenzano la vita quotidiana, dai social network all’intelligenza artificiale, fino ai sistemi cloud e ai dispositivi mobili.