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.

Ridurre gli sprechi alimentari, monitorare i consumi energetici, scegliere mezzi di trasporto meno inquinanti, acquistare prodotti più sostenibili. La transizione ecologica passa anche dallo smartphone.

Negli ultimi anni è cresciuto il numero di applicazioni progettate per aiutare i cittadini a compiere scelte più consapevoli dal punto di vista ambientale. Un fenomeno che riflette una tendenza più ampia: la tecnologia non è soltanto una delle cause dell’aumento dei consumi energetici globali, ma può diventare anche uno strumento per promuovere comportamenti più sostenibili.

Secondo numerosi studi sul cambiamento delle abitudini di consumo, l’accesso immediato alle informazioni e il monitoraggio in tempo reale delle proprie azioni rappresentano due dei fattori più efficaci nel favorire comportamenti virtuosi. È proprio su questo principio che si basa la nuova generazione di app green.

Combattere lo spreco alimentare

Uno degli ambiti più sviluppati riguarda la lotta allo spreco alimentare.

Ogni anno nell’Unione Europea milioni di tonnellate di cibo finiscono nella spazzatura, spesso pur essendo ancora perfettamente commestibili. Per contrastare il fenomeno sono nate piattaforme che mettono in contatto negozi, supermercati, ristoranti e consumatori interessati ad acquistare prodotti invenduti a prezzi ridotti.

Tra le applicazioni più conosciute c’è Too Good To Go, utilizzata in numerosi Paesi europei. Attraverso il sistema delle “magic box”, gli utenti possono acquistare alimenti che rischierebbero di essere buttati a fine giornata.

Accanto a queste piattaforme stanno crescendo applicazioni che aiutano a gestire meglio la dispensa domestica, monitorando scadenze e suggerendo ricette per utilizzare ingredienti già presenti in casa.

Mobilità sostenibile a portata di clic

Un altro settore in forte espansione è quello della mobilità.

Le app dedicate ai trasporti consentono di confrontare percorsi, tempi di percorrenza e impatto ambientale delle diverse modalità di spostamento. In molti casi gli utenti possono visualizzare una stima delle emissioni di anidride carbonica associate a ciascun tragitto.

Le piattaforme di bike sharing, car sharing e micromobilità elettrica hanno inoltre contribuito a rendere più accessibili alternative all’automobile privata, soprattutto nelle grandi città.

Secondo gli esperti di pianificazione urbana, la disponibilità di informazioni integrate sui trasporti rappresenta uno degli strumenti più efficaci per favorire scelte di mobilità a basse emissioni.

Misurare la propria impronta ecologica

Sempre più applicazioni consentono di calcolare la cosiddetta carbon footprint, cioè l’impatto climatico delle attività quotidiane.

Attraverso questionari e analisi dei consumi, questi strumenti stimano le emissioni associate a trasporti, alimentazione, energia domestica e acquisti.

L’obiettivo non è soltanto informare, ma anche suggerire azioni concrete per ridurre il proprio impatto ambientale.

Gli studiosi di sostenibilità sottolineano tuttavia che tali strumenti forniscono stime indicative e non misurazioni precise, poiché le emissioni dipendono da molte variabili difficili da quantificare individualmente.

La spesa diventa più trasparente

Un numero crescente di consumatori vuole conoscere l’impatto ambientale dei prodotti che acquista.

Per rispondere a questa esigenza sono nate applicazioni che permettono di analizzare etichette, ingredienti e caratteristiche di migliaia di prodotti alimentari e di largo consumo.

Tra le più diffuse figura Yuka, che utilizza la scansione del codice a barre per fornire informazioni nutrizionali e qualitative. Sebbene non sia stata progettata esclusivamente per la sostenibilità ambientale, contribuisce a una maggiore consapevolezza nelle scelte di acquisto.

Altre piattaforme si concentrano invece su tracciabilità delle filiere, certificazioni ambientali e impatto climatico dei prodotti.

Energia domestica sotto controllo

Anche il risparmio energetico entra sempre più spesso nelle tasche dei consumatori.

Molti sistemi di domotica consentono oggi di monitorare in tempo reale consumi elettrici, riscaldamento e utilizzo degli elettrodomestici.

Le applicazioni associate a contatori intelligenti e dispositivi smart permettono di individuare sprechi, programmare accensioni e ottimizzare l’uso dell’energia.

Secondo diverse ricerche internazionali, la semplice visualizzazione dei consumi può contribuire a ridurre gli sprechi energetici perché rende gli utenti più consapevoli delle proprie abitudini.

Tecnologia e sostenibilità: un rapporto complesso

Non mancano però le contraddizioni.

Le stesse tecnologie digitali che aiutano a ridurre sprechi e consumi richiedono infrastrutture energivore: data center, reti di telecomunicazione e dispositivi elettronici contribuiscono infatti all’impronta ambientale globale del settore digitale.

Per questo motivo gli esperti invitano a considerare le app green come strumenti di supporto e non come soluzioni miracolose.

La sostenibilità dipende soprattutto dai comportamenti individuali e dalle scelte collettive, mentre la tecnologia può facilitare il cambiamento rendendolo più semplice e immediato.

Dallo smartphone alla transizione ecologica

Le applicazioni dedicate alla sostenibilità stanno trasformando lo smartphone in una sorta di consulente ambientale personale.

Dalla lotta allo spreco alimentare alla mobilità sostenibile, dal monitoraggio dei consumi energetici alle scelte di acquisto più consapevoli, questi strumenti offrono informazioni che fino a pochi anni fa erano difficili da reperire.

Da sole non salveranno il pianeta. Ma possono aiutare milioni di persone a compiere piccoli gesti quotidiani che, sommati su larga scala, contribuiscono a rendere la transizione ecologica un obiettivo più concreto e accessibile.

Per anni il dibattito sull’intelligenza artificiale si è concentrato soprattutto sui posti di lavoro destinati a sparire. Impiegati amministrativi, addetti all’inserimento dati, operatori di back office e molte attività ripetitive sono ormai considerate tra le più esposte all’automazione.

Ma la rivoluzione dell’AI non riguarda soltanto ciò che verrà sostituito. Riguarda soprattutto ciò che nascerà.

Secondo il Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum, entro il 2030 la trasformazione tecnologica potrebbe generare circa 170 milioni di nuovi posti di lavoro a livello globale, a fronte di 92 milioni di ruoli destinati a scomparire, con un saldo positivo di 78 milioni di occupazioni. Tra i profili in maggiore crescita figurano specialisti dell’intelligenza artificiale, esperti di dati e professionisti della sicurezza informatica.

La vera novità è che molti dei lavori emergenti non esistevano fino a pochi anni fa.

Allenatore di intelligenze artificiali

I modelli generativi devono essere addestrati, corretti e migliorati continuamente. Per questo stanno nascendo figure incaricate di insegnare alle AI come rispondere correttamente, verificare errori e affinare comportamenti.

Non si tratta necessariamente di programmatori: in molti casi servono linguisti, psicologi, esperti di comunicazione e professionisti capaci di valutare la qualità delle risposte prodotte dagli algoritmi.

Auditor degli algoritmi

Più l’AI entra nei processi decisionali, più cresce la necessità di controllarla.

Gli auditor avranno il compito di verificare trasparenza, imparzialità, sicurezza e conformità normativa dei sistemi intelligenti utilizzati da aziende, banche, assicurazioni e pubbliche amministrazioni.

Con l’entrata in vigore di nuove regolamentazioni sull’intelligenza artificiale, questa professione potrebbe diventare centrale nei prossimi anni.

Investigatore di deepfake

Video falsi, voci sintetiche e immagini manipolate stanno diventando sempre più sofisticati.

Per questo cresce la domanda di professionisti capaci di identificare contenuti artificiali, analizzare tracce digitali e verificare l’autenticità di materiale audiovisivo utilizzato da aziende, media e autorità giudiziarie.

Una figura a metà tra esperto forense, analista informatico e giornalista investigativo.

Psicologo della relazione uomo-macchina

Sempre più persone utilizzano chatbot e assistenti virtuali come interlocutori quotidiani.

La diffusione di questi strumenti potrebbe creare nuove esigenze legate al benessere psicologico, alla dipendenza tecnologica e alla gestione delle interazioni con agenti digitali.

Università e centri di ricerca stanno già studiando gli effetti delle relazioni tra esseri umani e sistemi conversazionali avanzati.

Architetto di agenti AI

La nuova frontiera dell’intelligenza artificiale non sono più soltanto i chatbot ma gli agenti autonomi.

Questi sistemi possono organizzare attività, prenotare servizi, gestire documenti e coordinare processi aziendali. Serviranno quindi professionisti capaci di progettare ecosistemi di agenti digitali, definendone regole, limiti e obiettivi.

Curatore dei dati sintetici

Uno dei problemi più grandi dell’AI è la disponibilità di dati.

Per addestrare i modelli vengono sempre più utilizzati dati sintetici, cioè informazioni generate artificialmente ma realistiche.

Nasce così la figura del curatore dei dati sintetici, incaricato di creare dataset affidabili senza compromettere privacy e sicurezza.

Consulente di produttività aumentata

Molte aziende stanno introducendo strumenti generativi senza sapere come integrarli nei processi quotidiani.

Emergono quindi professionisti specializzati nell’organizzazione del lavoro uomo-macchina: figure che analizzano attività, individuano automazioni possibili e progettano nuovi flussi operativi.

Secondo il World Economic Forum, l’integrazione tra competenze umane e intelligenza artificiale sarà uno dei principali motori della trasformazione occupazionale dei prossimi anni.

Specialista di sicurezza per AI

Gli algoritmi possono essere attaccati, manipolati o ingannati.

Per questo la cybersecurity sta sviluppando nuove specializzazioni dedicate alla protezione dei modelli linguistici, dei sistemi generativi e delle infrastrutture basate sull’intelligenza artificiale.

La richiesta di competenze in AI e sicurezza informatica è indicata tra le più forti nel mercato del lavoro globale.

Traduttore etico tra tecnologia e società

Le aziende che sviluppano AI devono confrontarsi con problemi di privacy, discriminazione, diritti e impatti sociali.

Serviranno figure capaci di dialogare contemporaneamente con ingegneri, giuristi, manager e cittadini, traducendo concetti complessi in decisioni comprensibili e responsabili.

Un ruolo destinato a crescere soprattutto nei settori più regolamentati.

Designer di personalità artificiali

I futuri assistenti digitali non saranno semplici software.

Avranno tono di voce, stile comunicativo, memoria contestuale e caratteristiche relazionali sempre più sofisticate.

Per costruirli serviranno professionisti capaci di progettare identità digitali credibili, definendo linguaggio, comportamento ed esperienza utente.

Il frigorifero del futuro non si limiterà a conservare il cibo. Sarà in grado di osservare cosa mangiamo, suggerire ricette, controllare le scadenze, ordinare automaticamente la spesa e persino proporre una dieta personalizzata in base alle nostre esigenze nutrizionali.

Quella che fino a pochi anni fa sembrava fantascienza è oggi una delle aree più promettenti dell’integrazione tra intelligenza artificiale, Internet of Things e salute digitale. Alcuni modelli già presenti sul mercato utilizzano telecamere interne e sistemi di riconoscimento visivo per identificare gli alimenti conservati sugli scaffali, monitorarne il consumo e generare suggerimenti alimentari in tempo reale.

Secondo una recente revisione scientifica pubblicata sulla rivista Food Research International, i frigoriferi intelligenti rappresentano uno degli strumenti più avanzati delle cosiddette “smart kitchen”: ecosistemi domestici connessi che utilizzano sensori e algoritmi per migliorare la gestione del cibo, ridurre gli sprechi e favorire una maggiore consapevolezza nutrizionale.

Come funziona il frigorifero intelligente

I sistemi più evoluti combinano telecamere, sensori di peso, applicazioni mobili e algoritmi di machine learning. L’obiettivo è costruire una sorta di inventario digitale della dispensa domestica.

Quando un alimento viene inserito o rimosso, il sistema aggiorna automaticamente il database interno. L’intelligenza artificiale può quindi suggerire ricette basate sugli ingredienti disponibili, avvisare quando un prodotto sta per scadere oppure proporre una lista della spesa ottimizzata. Alcune piattaforme sperimentali integrano persino dati nutrizionali, preferenze alimentari e obiettivi di salute per generare indicazioni personalizzate.

La direzione è quella della cosiddetta “precision nutrition”, una nutrizione costruita sulle caratteristiche individuali di ciascuna persona grazie all’analisi dei dati. Un filone che sta attirando sempre più investimenti da parte dell’industria tecnologica e alimentare.

Meno sprechi e alimentazione più equilibrata

Tra i principali vantaggi indicati dagli studi emerge la riduzione dello spreco alimentare. Ogni anno nell’Unione Europea vengono gettate circa 88 milioni di tonnellate di cibo e oltre la metà degli sprechi proviene dalle famiglie. Molti prodotti finiscono nella spazzatura semplicemente perché dimenticati nel frigorifero o acquistati in quantità eccessive.

I sistemi intelligenti possono intervenire proprio su questo punto: monitorando scadenze, quantità disponibili e consumi abituali, aiutano a pianificare meglio gli acquisti e a utilizzare prima gli alimenti più deperibili. Alcune ricerche indicano che le tecnologie di gestione intelligente del cibo possono contribuire in modo significativo alla riduzione degli sprechi domestici.

Accanto alla sostenibilità c’è poi l’aspetto salutistico. Le nuove piattaforme di raccomandazione alimentare sono in grado di elaborare suggerimenti coerenti con obiettivi nutrizionali specifici, come la riduzione degli zuccheri, l’aumento dell’apporto proteico o il controllo calorico.

Il rischio della dieta guidata dagli algoritmi

Ma delegare parte delle scelte alimentari a una macchina solleva anche numerosi interrogativi.

Il primo riguarda l’affidabilità. Riconoscere correttamente gli alimenti non è sempre semplice: prodotti confezionati, ingredienti nascosti o cibi conservati in contenitori anonimi possono generare errori di classificazione. Gli stessi ricercatori che lavorano su questi sistemi evidenziano come il riconoscimento visivo resti una delle principali sfide tecnologiche.

C’è poi il tema della standardizzazione. Un algoritmo può suggerire alimenti sulla base di parametri nutrizionali, ma fatica a comprendere aspetti culturali, sociali ed emotivi del cibo. La dieta non è soltanto una somma di calorie e nutrienti: è tradizione, identità, convivialità e piacere.

Alcuni esperti mettono inoltre in guardia dal rischio di una crescente dipendenza dalle raccomandazioni automatizzate. Se oggi chiediamo agli algoritmi quale film guardare o quale strada percorrere, domani potremmo affidarci a loro anche per decidere cosa mangiare ogni giorno.

Privacy e dati sensibili

Un’altra questione centrale riguarda la raccolta dei dati.

Sapere cosa acquistiamo, quando mangiamo, quanto consumiamo e quali sono le nostre preferenze alimentari significa raccogliere informazioni estremamente dettagliate sul nostro stile di vita. Dati che potrebbero avere valore commerciale per aziende del settore alimentare, assicurativo o sanitario.

Le stesse analisi sulle smart kitchen indicano la protezione della privacy e la sicurezza informatica come una delle principali criticità per la diffusione di questi dispositivi.

La vera domanda, forse, non riguarda la tecnologia ma il rapporto tra esseri umani e algoritmi.

Il frigorifero intelligente promette di semplificare la vita, ridurre gli sprechi e migliorare la salute. Ma, più le raccomandazioni diventano precise, più aumenta il rischio che le scelte quotidiane vengano influenzate da sistemi invisibili progettati da aziende private.

Le piattaforme di IA generativa sono oggi in grado di sostenere conversazioni complesse, rispondere in modo empatico e simulare dialoghi simili a quelli terapeutici. Questo ha portato una parte degli utenti a utilizzarle per parlare di stress, solitudine, difficoltà relazionali o momenti di crisi personale.

Secondo diversi studi internazionali sul rapporto tra tecnologia e salute mentale, l’IA viene spesso percepita come uno spazio “neutro” e sempre disponibile, in grado di ridurre il senso di giudizio e favorire l’autoespressione. Tuttavia gli esperti sottolineano che questi strumenti non sono psicologi e non possono sostituire un percorso terapeutico strutturato.

Le principali organizzazioni sanitarie e professionali ricordano infatti che le chatbot non effettuano diagnosi, non hanno accesso alla storia clinica dell’utente e non possono intervenire in situazioni di rischio, come disturbi psichiatrici o crisi acute. Il loro ruolo non può essere di cura.

Il rischio, spiegano gli specialisti, è duplice: da un lato la possibile illusione di un sostegno professionale che in realtà non esiste; dall’altro la tendenza a delegare a sistemi automatizzati bisogni complessi che richiedono invece competenze cliniche e relazionali umane.

Allo stesso tempo, alcuni ricercatori evidenziano anche potenziali benefici. Le chatbot possono infatti aiutare a riflettere sulle emozioni, incoraggiare pratiche di auto-monitoraggio e facilitare l’accesso iniziale a informazioni sulla salute mentale, soprattutto in contesti in cui il supporto psicologico è difficile da ottenere o troppo costoso.

Il dibattito è quindi aperto. Da un lato l’IA come strumento accessibile e potenzialmente utile per il benessere quotidiano, dall’altro il rischio di una “terapia simulata” priva di supervisione clinica.

Gli esperti concordano su un punto: l’intelligenza artificiale può affiancare, ma non sostituire il lavoro dello psicologo. La relazione terapeutica, basata su empatia reale, formazione clinica e responsabilità professionale, resta un elemento centrale difficilmente replicabile da un sistema automatizzato.

Il premio è rivolto alle realtà che si sono distinte per la capacità di utilizzare le tecnologie digitali come leva di innovazione, semplificazione e miglioramento dell’accesso ai servizi sanitari.

L’assegnazione all’ASL Salerno nella categoria Servizi digitali al cittadino valorizza il lavoro svolto dall’Azienda nell’ambito dell’innovazione digitale, con particolare attenzione alla semplificazione dell’accesso alle informazioni, alle prestazioni e ai percorsi di cura. Il risultato conferma l’impegno nel promuovere strumenti e modelli organizzativi capaci di rendere il sistema sanitario più vicino, efficiente e rispondente ai bisogni della comunità.

L’Azienda Sanitaria Locale di Salerno proseguirà nel percorso di trasformazione digitale, con l’obiettivo di rafforzare la qualità dell’assistenza, migliorare l’efficienza dei processi e rendere i servizi sempre più accessibili ai cittadini.

Il testo, firmato il 15 maggio nel 135° anniversario della Rerum novarum di Leone XIII e pubblicato il 25 maggio, si inserisce nella tradizione della Dottrina sociale della Chiesa reinterpretandola alla luce delle trasformazioni tecnologiche contemporanee. 

Secondo il Pontefice, la tecnologia non è “di per sé un male”, ma non può essere considerata neutrale, poiché assume le caratteristiche di chi la progetta e la utilizza. Da qui l’invito a “costruire nel bene” e a “rimanere umani” di fronte alle sfide dell’automazione e dei sistemi algoritmici. 

Uno dei passaggi centrali del documento riguarda il rischio che l’intelligenza artificiale diventi strumento di dominio o esclusione. Il Papa richiama la necessità di “disarmare” l’IA, liberandola da logiche di potere che potrebbero concentrare informazioni e decisioni nelle mani di pochi attori globali. 

Nel testo emerge anche una forte preoccupazione per le disuguaglianze generate dallo sviluppo tecnologico: algoritmi, dati e piattaforme digitali dovrebbero essere orientati al bene comune e non rimanere concentrati in poche mani. 

L’enciclica si colloca dunque come un intervento organico sul rapporto tra uomo e tecnologia, invitando istituzioni, comunità scientifica e politica internazionale a costruire un ordine sociale più giusto nell’era dell’intelligenza artificiale. 

L’evoluzione dei modelli di generazione video tra il 2025 e il 2026 ha accelerato questo fenomeno, permettendo la creazione di sequenze più lunghe, coerenti e visivamente credibili. Secondo analisi di settore e osservatori sulla disinformazione digitale, questa crescita sta aprendo nuove sfide legate ad autenticità, verifica delle fonti e alfabetizzazione digitale.

Perché i video AI stanno diventando virali sui social

La diffusione dei video generati dall’intelligenza artificiale è legata a tre fattori principali.

Accessibilità degli strumenti
Le piattaforme di generazione video sono oggi sempre più semplici da usare e non richiedono competenze tecniche avanzate.

Qualità in rapido miglioramento
I nuovi modelli producono movimenti naturali, illuminazione coerente e volti sempre più realistici, riducendo gli errori evidenti delle prime generazioni.

Algoritmi dei social network
I contenuti sorprendenti, emozionali o insoliti tendono a essere premiati dagli algoritmi, indipendentemente dalla loro autenticità, favorendone la diffusione virale.

Il risultato è un ambiente digitale in cui la distinzione tra reale e sintetico diventa progressivamente più difficile.

Come riconoscere un video generato con intelligenza artificiale

Non esiste un singolo elemento definitivo che permetta di identificare sempre un video AI. Tuttavia, la presenza di più segnali combinati può aiutare a individuarne la natura artificiale.

Incoerenze nei dettagli fisici

Nei video generati possono comparire errori come:

• mani o dita deformate
• oggetti che cambiano forma o posizione tra frame diversi
• ombre e riflessi non coerenti con la luce della scena

Anche se i modelli più recenti hanno migliorato notevolmente questi aspetti, alcune anomalie possono ancora emergere.

Movimento e fisica non del tutto realistici

I contenuti AI possono sembrare credibili, ma spesso:

• i movimenti appaiono troppo fluidi o leggermente rigidi
• le interazioni tra persone e oggetti non rispettano perfettamente la fisica reale
• alcune prospettive o transizioni risultano innaturali

Problemi di audio e sincronizzazione

Un altro elemento da osservare riguarda l’audio:

• il labiale può non essere perfettamente sincronizzato
• la voce può risultare artificiosamente “pulita” o uniforme
• i rumori di fondo possono non corrispondere all’ambiente visivo

Assenza di fonti verificabili

Molti video virali generati con IA:

• non indicano la fonte originale
• non sono associati a testate giornalistiche o enti riconosciuti
• vengono condivisi senza contesto o con descrizioni generiche

In questi casi è sempre necessario verificare l’informazione attraverso fonti affidabili.

Indizi digitali e watermark

Alcuni contenuti possono includere:

• watermark dichiarati o invisibili
• etichette di contenuto generato con AI su alcune piattaforme
• metadati che indicano la generazione artificiale

Tuttavia, quando i contenuti vengono ricondivisi, queste informazioni possono andare perse o essere rimosse.

Il rischio della disinformazione

L’aumento dei video generati con intelligenza artificiale ha conseguenze dirette sulla qualità dell’informazione online. I principali rischi includono:

• diffusione di contenuti falsi o manipolati
• utilizzo di volti sintetici per truffe o impersonificazioni
• perdita di fiducia nei video come fonte di prova

Organizzazioni internazionali e ricercatori nel campo della comunicazione digitale sottolineano la necessità di strumenti di verifica più efficaci e di una maggiore educazione all’uso critico dei media.

Come verificare i contenuti in modo più sicuro

Per ridurre il rischio di errore, gli esperti suggeriscono alcune buone pratiche:

• controllare sempre la fonte originale del video
• confrontare la notizia con più testate attendibili
• utilizzare strumenti di fact-checking
• osservare attentamente contesto e dettagli
• diffidare dei contenuti altamente virali privi di fonti

L’ascesa dell’IA “agentica”: sistemi autonomi che eseguono compiti complessi

La tendenza più rilevante del 2026 è il passaggio dai modelli conversazionali tradizionali ai cosiddetti sistemi di IA agentica, capaci non solo di rispondere a domande ma di pianificare ed eseguire interi flussi di lavoro.

Secondo diverse analisi di settore, questi sistemi sono progettati per:

• scomporre obiettivi complessi in attività operative
• interagire con software e database esterni
• portare a termine processi senza intervento umano continuo

In ambito aziendale, si prevede una diffusione crescente di agenti AI integrati nei sistemi gestionali e operativi, con applicazioni che vanno dalla gestione delle email alla negoziazione di processi standardizzati.

Questo cambiamento sta ridefinendo il concetto stesso di software, che non è più solo uno strumento, ma un “attore” attivo nei processi decisionali.

Modelli più specializzati e sistemi multimodali

Un’altra evoluzione chiave riguarda lo sviluppo di modelli linguistici sempre più specializzati e multimodali, cioè in grado di lavorare simultaneamente su testo, immagini, audio e dati strutturati.

Nel 2026 si rafforza la tendenza verso:

• modelli più piccoli ma altamente ottimizzati per compiti specifici
• maggiore efficienza computazionale e riduzione dei costi energetici
• integrazione tra diversi tipi di dati per analisi più complete

Questa direzione segna un superamento della fase iniziale dei grandi modelli generalisti, verso architetture più modulari e applicative.

IA nel lavoro: dalla produttività individuale ai “team di agenti”

Nel mondo del lavoro, l’intelligenza artificiale sta evolvendo da strumento di supporto individuale a sistema di coordinamento di flussi di lavoro complessi.

Le principali trasformazioni includono:

• automazione di processi aziendali end-to-end
• creazione di “team digitali” composti da agenti AI
• maggiore autonomia nei sistemi di project management

Secondo diverse analisi, questa transizione porterà a una ridefinizione dei ruoli professionali, con l’IA che agirà come collaboratore operativo piuttosto che semplice assistente.

Regolamentazione: verso una semplificazione del quadro europeo

Sul piano normativo, il 2026 è segnato dall’evoluzione dell’AI Act europeo, con un processo di semplificazione delle regole per l’adozione dell’intelligenza artificiale.

Le modifiche più rilevanti riguardano:

• rinvio di alcuni obblighi per i sistemi ad alto rischio
• chiarimenti sull’applicazione in settori come sanità e finanza
• nuove restrizioni su alcune applicazioni considerate invasive

L’obiettivo dichiarato è rendere il quadro regolatorio più applicabile, senza rallentare l’innovazione tecnologica.

IA e industria: dalla sperimentazione alla produzione

Un altro elemento centrale del 2026 è la progressiva integrazione dell’IA nei sistemi industriali e produttivi.

Le strategie pubbliche e private puntano a:

• portare l’IA nei processi manifatturieri
• sviluppare infrastrutture nazionali per l’innovazione
• rafforzare la competitività tecnologica nei settori strategici

In questa fase, l’intelligenza artificiale non è più sperimentale, ma diventa una leva strutturale per la produzione e l’organizzazione industriale.

Sfide aperte: sostenibilità, sicurezza e qualità dei contenuti

Accanto alla crescita, emergono anche criticità significative:

• aumento dei contenuti di bassa qualità generati automaticamente
• dibattito sulla sostenibilità energetica dei sistemi AI
• necessità di maggiore trasparenza e spiegabilità dei modelli
• rischio di una percezione pubblica sempre più critica verso l’IA generativa

Questi aspetti stanno alimentando un confronto globale su come bilanciare innovazione, affidabilità e impatto sociale.

Nel campo dell’informazione, l’uso di sistemi di AI generativa e di automazione sta già incidendo su attività tradizionalmente ripetitive: dalla trascrizione di interviste alla sintesi di documenti, fino alla produzione di testi standardizzati come risultati sportivi o aggiornamenti finanziari. Questo ha portato molte redazioni a riorganizzare i flussi di lavoro, riservando sempre più spazio alla supervisione umana, alla verifica delle fonti e all’analisi dei contenuti.

Le principali testate internazionali e le associazioni di categoria sottolineano che la figura del giornalista non viene sostituita dall’intelligenza artificiale, ma si evolve verso nuove competenze. Tra queste, la capacità di utilizzare strumenti di AI in modo critico, di verificare le informazioni generate automaticamente e di riconoscere eventuali errori o distorsioni nei contenuti prodotti dai modelli linguistici.

Un elemento centrale riguarda infatti il tema dell’affidabilità. Le istituzioni che si occupano di media e digitale, tra cui l’European Broadcasting Union e varie authority nazionali, hanno evidenziato come i sistemi di AI possano generare contenuti plausibili ma non sempre accurati. Per questo cresce l’importanza del fact-checking e della cosiddetta “AI literacy”, cioè la competenza nel comprendere come funzionano gli algoritmi e quali limiti presentano.

Anche la comunicazione istituzionale e aziendale sta cambiando rapidamente. Gli uffici stampa utilizzano sempre più spesso strumenti di intelligenza artificiale per analizzare grandi quantità di dati, monitorare la reputazione online e personalizzare i messaggi. Tuttavia, gli esperti del settore sottolineano che la strategia comunicativa resta una funzione umana, legata alla capacità di interpretare contesti sociali, culturali e politici.

Secondo diversi studi sul mercato del lavoro digitale, tra cui quelli pubblicati da centri di ricerca europei e organizzazioni economiche internazionali, le professioni della comunicazione richiederanno sempre più competenze ibride: capacità tecnologiche, competenze narrative, conoscenze etiche e giuridiche. In particolare, stanno emergendo nuove figure come AI content editor, data journalist e specialisti della verifica dei contenuti digitali.

Accanto alle opportunità, non mancano le criticità. Tra i rischi principali segnalati dagli analisti vi sono la diffusione di disinformazione generata automaticamente, la standardizzazione dei contenuti e la riduzione della creatività se l’uso dell’AI non viene accompagnato da un adeguato controllo umano.

In questo scenario, la direzione è tracciata: l’intelligenza artificiale non sostituisce la comunicazione, ma la ridisegna. E al centro di questa trasformazione restano le competenze umane, chiamate a integrarsi con le nuove tecnologie per garantire qualità, attendibilità e senso critico dell’informazione.

Numerosa e attenta la partecipazione di giornalisti, operatori della comunicazione e operatori pastorali.

Dopo l’introduzione di Massimo La Corte, incaricato regionale per le Comunicazioni Sociali della Conferenza Episcopale Campana, che ha richiamato la necessità di non ridurre la comunicazione a semplice trasmissione di contenuti, ma di custodire sempre la persona, la sua voce, il suo volto e la sua dignità dentro le trasformazioni del digitale, sono seguiti i saluti di Ottavio Lucarelli, Presidente dell’Ordine dei Giornalisti della Campania, Mariangela Parisi, consigliere nazionale dell’UCSI, Rocco Colombo, Presidente dell’Associazione Giornalisti Vallo di Diano, e don Michele Totaro, Direttore dell’Ufficio diocesano per le Comunicazioni Sociali.

Il dott. Vincenzo Corrado, Direttore dell’Ufficio Nazionale per le Comunicazioni Sociali della CEI, ha offerto approfondimenti e spunti per rileggere e soprattutto poter vivere concretamente il Messaggio di Papa Leone XIV per la Giornata Mondiale delle Comunicazioni Sociali, indicando una comunicazione capace di restare realmente al servizio della persona.

Il prof. Raffaele Buscemi, giornalista e docente di comunicazione istituzionale presso la Pontificia Università della Santa Croce, ha fatto emergere le positività e le potenzialità dell’intelligenza artificiale, conducendo poi la riflessione verso la domanda decisiva: che cosa l’IA non può fare, soprattutto davanti alla ricerca della notizia, alla responsabilità della verità e all’incontro con il volto concreto delle persone.

Il Vescovo, P. Antonio De Luca, ha concluso l’incontro ringraziando giornalisti e operatori pastorali per aver accolto la proposta della Diocesi, invitando tutti a non avere paura dell’ambiente digitale e dell’intelligenza artificiale, ma di conoscerli e abitarli da cristiani, con responsabilità, discernimento e fiducia.

Negli ultimi anni, applicazioni come Duolingo, Babbel, Rosetta Stone e Busuu hanno integrato sistemi basati su intelligenza artificiale per rendere l’apprendimento più dinamico e interattivo. L’obiettivo è comune: ridurre le barriere linguistiche attraverso strumenti accessibili e sempre disponibili su smartphone e computer.

L’intelligenza artificiale come tutor personalizzato

Uno degli aspetti più rilevanti di queste piattaforme è la capacità di adattarsi all’utente. Gli algoritmi analizzano errori, tempi di risposta e progressi, modulando esercizi e difficoltà in modo progressivo. Questo approccio, noto come “apprendimento adattivo”, consente di lavorare sulle lacune specifiche di ciascun studente.

Alcune piattaforme hanno introdotto chatbot conversazionali e simulazioni di dialogo, che permettono di esercitarsi in situazioni quotidiane come ordinare al ristorante, chiedere indicazioni o sostenere un colloquio di lavoro. L’uso dell’IA generativa ha ulteriormente ampliato queste possibilità, rendendo le conversazioni più fluide e realistiche.

Il ruolo delle nuove tecnologie linguistiche

La diffusione di strumenti di intelligenza artificiale sviluppati anche da aziende come OpenAI ha accelerato l’evoluzione del settore. I modelli linguistici avanzati sono oggi in grado di comprendere contesti complessi, correggere testi, suggerire alternative e spiegare regole grammaticali in modo immediato.

Questo ha portato molte applicazioni educative a integrare funzioni di assistenza in tempo reale, trasformando lo studio delle lingue in un’esperienza più interattiva rispetto ai metodi tradizionali.

Vantaggi: flessibilità e accessibilità

Tra i principali vantaggi delle app linguistiche basate su IA vi è la flessibilità. Gli utenti possono studiare in qualsiasi momento della giornata, anche per pochi minuti, adattando l’apprendimento ai propri ritmi. Inoltre, la gamification — ovvero l’uso di meccaniche di gioco come punti, livelli e sfide — aumenta la motivazione e la costanza nello studio.

Un altro elemento chiave è l’accessibilità economica. Molte piattaforme offrono versioni gratuite o abbonamenti a basso costo, rendendo lo studio delle lingue più inclusivo rispetto ai corsi tradizionali.

Limiti e ruolo dell’insegnante

Nonostante i progressi tecnologici, gli esperti del settore educativo sottolineano che l’intelligenza artificiale non sostituisce completamente l’insegnamento umano. Le app possono supportare l’apprendimento, ma non sempre riescono a replicare la complessità dell’interazione reale, soprattutto nella produzione orale spontanea e nella comprensione delle sfumature culturali.

Inoltre, l’efficacia dello studio dipende ancora fortemente dalla motivazione personale e dalla costanza dell’utente.

Da una parte l’IA sta riducendo il valore delle attività ripetitive, automatizzando procedure manuali e cognitive; dall’altra la sostenibilità sta imponendo nuove competenze tecniche, digitali e ambientali in quasi tutti i settori produttivi. Il risultato è un mercato del lavoro sempre più orientato verso professionalità ibride, capaci di integrare tecnologia, adattamento e competenze specialistiche.

L’analisi emerge dal volume Green Jobs. Come transizione ecologica e intelligenza artificiale stanno cambiando il lavoro, firmato da Tessa Gelisio e Marco Gisotti e pubblicato da Edizioni Ambiente. Arrivato alla quarta edizione, il libro rilegge i dati del Sistema Informativo Excelsior di Unioncamere e traccia una nuova geografia del lavoro in Italia.

Secondo le stime riportate nel volume, entro il 2030 il fabbisogno complessivo di lavoratori nel Paese oscillerà tra 3,3 e 3,7 milioni di unità. Il vero nodo, però, non sarà soltanto occupare posti vacanti, ma trovare persone con competenze adeguate a professioni che stanno cambiando molto più rapidamente di quanto si percepisca.

«La vera emergenza oggi non è solo trovare lavoro, ma capire quali lavori stanno già cambiando mentre continuiamo a immaginarli come dieci anni fa», osservano gli autori.

I lavori più esposti all’intelligenza artificiale

Contrariamente all’immaginario comune, le professioni più vulnerabili all’IA non sono solo quelle manuali. A essere maggiormente esposte sono soprattutto le mansioni standardizzabili, cioè quelle basate su processi ripetitivi e prevedibili.

Tra le figure considerate più a rischio ci sono: addetti all’immissione dati; segreteria esecutiva tradizionale; contabilità standardizzata; customer service ripetitivo; traduzioni standard; attività amministrative a basso valore aggiunto.

L’intelligenza artificiale, infatti, non elimina automaticamente intere professioni, ma interviene sulle componenti più ripetitive del lavoro, riducendo il numero di persone necessarie e abbassando il valore economico delle attività facilmente automatizzabili.

La sostenibilità cambia i mestieri quotidiani

Se l’IA riduce il peso delle attività ripetitive, la transizione ecologica sta invece modificando il modo stesso di lavorare. E non riguarda soltanto i cosiddetti “green jobs”.

La sostenibilità oggi entra nei cantieri, nella ristorazione, nella logistica, nell’agricoltura e perfino nella sanità. Non crea semplicemente nuove professioni: aggiorna quelle esistenti.

Oggi, ad esempio: i muratori lavorano con materiali ad alta efficienza energetica e sistemi avanzati di isolamento; gli elettricisti integrano fotovoltaico, accumulo energetico e domotica; i tecnici agricoli utilizzano droni, sensoristica e automazione; i professionisti della ristorazione gestiscono riduzione degli sprechi e filiere sostenibili; i manutentori operano su impianti sempre più digitalizzati; il settore logistico punta su ottimizzazione dei percorsi e riduzione dei consumi; i tecnici sanitari devono gestire dispositivi e rifiuti complessi in ottica sostenibile.

«La sostenibilità non aggiunge semplicemente nuovi lavori: cambia il modo di fare quasi tutti quelli che conosciamo già», spiegano Gelisio e Gisotti.

Tornano centrali i mestieri tecnici

Mentre il dibattito pubblico continua a concentrarsi quasi esclusivamente sull’intelligenza artificiale, il mercato sta premiando soprattutto professioni tecniche e operative ad alta specializzazione.

Tra le figure più richieste e considerate oggi “introvabili” emergono: installatori fotovoltaici; elettricisti specializzati; tecnici dell’efficienza energetica; operatori specializzati nei cantieri; specialisti del riciclo; tecnici ambientali; professionisti ESG; data analyst ambientali.

A queste si aggiungono tecnici di cantiere, ingegneri energetici e specialisti della gestione ambientale.

Il nuovo scenario del lavoro, dunque, sembra sempre più lontano dalla contrapposizione tra “digitale” e “manuale”. A fare la differenza saranno le competenze trasversali, la capacità di aggiornarsi continuamente e l’integrazione tra tecnologia, sostenibilità e conoscenze tecniche.

«Il lavoro del futuro non sarà solo digitale: sarà fatto di competenze ibride, tecniche, ambientali e capacità di adattamento. Già oggi quattro quinti delle professionalità richieste sul mercato necessitano di competenze verdi e digitali», concludono gli autori.

(Fonte Ansa) – (Foto da ChatGPT Image)

L’iniziativa, presentata oggi presso l’Aula Magna Storica dell’Università Federico II, integra tecnologia, incentivazione concreta e certificazione delle competenze, con l’obiettivo di trasformare la disconnessione da semplice scelta individuale a pratica misurabile, motivante e riconosciuta.

Al centro del progetto c’è LockBox, l’app che consente di bloccare volontariamente le applicazioni che creano più distrazioni durante le sessioni di studio, aiutando gli studenti a ridurre le interruzioni e a migliorare concentrazione, rendimento e benessere psicologico. Ogni minuto trascorso offline genera una valuta virtuale interna, una moneta,  che può essere convertita in premi reali messi a disposizione da partner convenzionati: libri, abbonamenti in palestra, biglietti per cinema ed eventi culturali, esperienze e viaggi.

Un sistema semplice, misurabile e motivante

Il funzionamento di LockBox si basa su tre passaggi essenziali: lo studente seleziona le applicazioni da bloccare, avvia una sessione di disconnessione e accumula monete in proporzione al tempo trascorso senza distrazioni.

Sono previste tre modalità:

• Hard Mode: zero distrazioni, solo chiamate e SMS — 60 monete all’ora
• Music Mode: possibilità di ascoltare musica durante lo studio — 50 monete all’ora
• Easy Mode: personalizzazione totale delle app da bloccare — 5 monete all’ora

Un riconoscimento formale per una competenza trasversale

Raggiunta la soglia di 1.500 monete, pari a circa 25 ore complessive di disconnessione, lo studente potrà richiedere l’Open Badge “Benessere Digitale”, rilasciato dalla piattaforma Bestr. Si tratta di una certificazione digitale verificabile e condivisibile, pensata per attestare un set di competenze trasversali sempre più rilevanti anche nel mondo del lavoro: autodisciplina, concentrazione, gestione del tempo, uso consapevole della tecnologia e costruzione di abitudini sostenibili.

Il badge potrà essere inserito nel curriculum vitae e nei profili professionali online (ad esempio su LinkedIn), rappresentando un riconoscimento concreto dell’impegno dedicato al proprio equilibrio digitale e alla qualità del proprio percorso formativo.

Un linguaggio diretto, vicino agli studenti

Uno degli elementi distintivi dell’iniziativa è il tono scelto per la comunicazione: giovane, diretto, concreto, lontano dal registro istituzionale tradizionale.

Il destinatario primario del progetto è la popolazione studentesca dell’Università Federico II.

«La Federico II ha sempre creduto nella tecnologia come leva di crescita intellettuale e umana- spiega Matteo Lorito, Rettore dell’Università degli studi di Napoli Federico II – Con il progetto #BenessereDigitale facciamo un passo ulteriore: non ci limitiamo a fornire strumenti digitali ai nostri studenti, ma li accompagniamo a usarli con consapevolezza. Un’app e un badge non sono un limite alla connessione — sono un atto di fiducia nella capacità dei nostri ragazzi di scegliere quando connettersi e quando, invece, dedicarsi allo studio profondo, alla riflessione, alla vita reale del campus. La vera competenza digitale del futuro non è saper stare sempre online, ma saper decidere quando è il momento di staccare. Questo è ciò che un grande ateneo deve insegnare.»

“Questo progetto – commentaAngela Zampella, Prorettrice dell’Università degli studi di Napoli Federico II–  presenta un elemento distintivo che va oltre la semplice applicazione: al termine di un percorso certificato e riconosciuto, che prevede complessivamente 25 ore di disconnessione dagli smartphone, viene rilasciato un certificato digitale di competenze, l’“open badge”. Si tratta di un riconoscimento che entra a far parte del curriculum dello studente e che può essere valorizzato anche nel mondo del lavoro, attestando l’acquisizione consapevole di competenze legate alla conoscenza, dall’interno, dei benefici e dei rischi delle tecnologie digitali. Non è dunque un semplice attestato di partecipazione, ma una vera e propria certificazione di microcredenziali, in linea con le direttive europee, riconosciuta nel sistema italiano proprio nella forma dell’open badge”.