Giovedì 12 novembre, al MEET Digital Culture Center di Milano, a pochi passi da Porta Venezia, il Gruppo E ha riunito manager, tecnici e responsabili IT per AI, UNTOLD: un pomeriggio dedicato alle domande sull’intelligenza artificiale che nelle imprese restano spesso inespresse, dalla sovranità del dato alla protezione degli agenti, fino alla capacità di un modello di restare affidabile nel tempo. Sul palco si sono alternati il Gruppo E e tre aziende che l’AI l’hanno già portata nei processi: Sofidel, Italmatch Chemicals e lastminute.com. Ho avuto il piacere di moderare l’incontro e lo racconto qui con la gratitudine di chi l’ha vissuto dal palco.

AI UNTOLD, Leonardo, il Lazzaretto e l’AI non detta

Ho aperto con una storia milanese, perché il luogo la suggeriva. Leonardo da Vinci arriva a Milano nel 1482 e poco dopo la città viene colpita dalla peste. Alla sala ho letto una sua lista di cose da fare:

Misura Milano e i suoi borghi.
Chiedi a un maestro d’acqua come si riparano gli argini, e quanto costa.
Chiedi a Benedetto Portinari come si corre sul ghiaccio nelle Fiandre.

Perché a Leonardo viene in mente di misurare Milano? Osserva una città sovraffollata, capisce che il contagio nasce anche da lì e progetta una Milano diversa, con strade larghe, canali e quartieri più piccoli dove l’aria possa circolare. Negli stessi anni, lungo l’attuale viale Vittorio Veneto, comincia a sorgere il Lazzaretto: 288 celle attorno a una cappella visibile da ogni malato, costruito da un ingegnere che si chiamava proprio Lazzaro Palazzi. Oggi ne restano poche celle in via San Gregorio; il resto è sotto i nostri passi ogni volta che attraversiamo Porta Venezia.
Nella stessa città nascono quindi due cose che si completano: la visione di un genio e le regole di un’istituzione. Nel 1630, quando la peste torna, Milano reagisce in modo opposto; Manzoni racconta la negazione, i giri di parole, la caccia agli untori.
Il parallelo con l’intelligenza artificiale mi è sembrato inevitabile. Molte aziende passano per fasi simili: prima l’AI viene tenuta fuori, poi ridotta a semplice strumento di produttività, infine entra comunque dalla porta di servizio con la shadow AI, e a quel punto si cerca un colpevole. Intanto le domande vere restano sospese: dove finiscono i dati, quali permessi si concedono a un agente, come ci si accorge che un modello comincia a sbagliare. Oggi visione e regole si chiamano strategia e governance; il pomeriggio è stato costruito come una lista alla maniera di Leonardo, con una persona a cui chiedere per ogni riga.

Renaissance Dreams: una macchina che sogna il Rinascimento

A dare il benvenuto è stato Andrea Capodieci, responsabile Education del MEET, che ha portato i saluti di Maria Grazia Mattei, fondatrice e presidente del MEET, che da oltre quarant’anni porta la cultura digitale al centro del dialogo tra tecnologia, arte e società. Con lui la sala ha ammirato Renaissance Dreams di Refik Anadol, l’installazione in cui un’intelligenza artificiale, addestrata su un vasto archivio di immagini e testi del Rinascimento italiano, rimette in movimento tre secoli di arte. Un modo efficace per entrare nel tema: avevamo appena visto una macchina trasformare opere vere in un sogno; nelle aziende serve il percorso inverso, partire da un’idea e farla funzionare.

Stefano Zingoni: le domande che le aziende non si fanno

Stefano Zingoni

La prima domanda della lista spettava a Stefano Zingoni, Direttore della Business Innovability, Direttore Marketing e Direttore Innovazione del Gruppo E. Ci conosciamo da molti anni e gli ho chiesto di ripercorrere l’avvicinamento del gruppo all’AI. Il Gruppo E ha scommesso sugli agenti quando il tema non era ancora di moda, entrando nel capitale di Memori, la piattaforma di orchestrazione di agenti di cui Digitalic ha già raccontato in Gruppo E: infrastruttura, sicurezza e AI insieme. La nascita della Business Unit Innovability, cresciuta in modo deciso nel 2025, ha poi trasformato una partecipazione in un vero competence center, sostenuto da formazione e da alleanze con player specializzati, anche in ambiti verticali come quello legale.

Il passaggio più utile per la sala è stato forse quando Stefano Zingoni ha descritto il percorso dei clienti. Le aziende si avvicinano all’AI con cautela, spesso partendo da una consulenza; passano alla formazione interna quando capiscono che la tecnologia richiede un cambiamento organizzativo; sperimentano i primi agenti su esigenze specifiche. Solo con l’esperienza emergono le domande che all’inizio nessuno si pone: come governare la sovranità del dato, come proteggere le AI, come assicurarsi che restino performanti. «Le aziende arrivano all’intelligenza artificiale in punta di piedi, e in quella prudenza c’è già una forma di saggezza: hanno intuito di trovarsi davanti a una trasformazione culturale e organizzativa profonda», ha detto Zingoni. «Il nostro compito comincia nel momento più delicato, quando la sperimentazione deve farsi adozione consapevole, sicura e governata.»

Sul tema della protezione ho ricordato una ricerca di Anthropic che avevo raccontato in DigitMondo: nei test dei ricercatori bastavano circa 250 documenti manipolati, nascosti tra i dati di addestramento, per inserire un comportamento nascosto in un modello linguistico, indipendentemente dalle sue dimensioni. Zingoni ha legato il punto alla storia del gruppo, che nasce dalle infrastrutture e dalla cybersecurity: «Veniamo dal mondo delle infrastrutture e della sicurezza, e quella origine ci ha consegnato una regola che vale anche per l’AI. Un agente va accolto come un nuovo collega: con permessi commisurati ai suoi compiti, dentro un ecosistema IT capace di resistere, e con qualcuno che ne risponda.»

Luca Palma: si parte dai processi, non dalla tecnologia

Luca Palma

Luca Palma, Strategic AI Advisor del Gruppo E, porta sul palco trent’anni di ICT enterprise, tra Microsoft, F5 e Itway, insieme a una laurea in Psicologia Clinica (utile anche nell’IT): tecnologia e persone, le due competenze che servono per portare l’AI in azienda. La sua regola d’ingresso è semplice da enunciare e facile da dimenticare nei progetti reali: si parte dai processi; per ogni attività si decide che cosa affidare a regole, all’AI o alle persone, e si misurano tempi e risultati.

Secondo Palma con l’AI spariscono le schermate, non i software: si interagisce in linguaggio naturale, mentre i programmi continuano a gestire dati, regole e calcoli. Le persone passano da operatori a controllori, e ogni approvazione o correzione diventa conoscenza aziendale, quindi proprietà intellettuale. «Ogni volta che una persona approva o corregge il lavoro di una macchina, l’azienda impara qualcosa di sé», ha spiegato Palma. «Quella traccia è un patrimonio e va custodita in una memoria aziendale che conservi procedure, eccezioni e soluzioni, tenendola sempre separata da ciò che riguarda le singole persone: si impara dai processi, non si sorvegliano i colleghi.»

Il punto che ha colpito di più la sala riguarda il tempo. I sistemi AI possono peggiorare gradualmente, per effetto di aggiornamenti, dati che cambiano e casi nuovi; servono monitoraggio di costi e prestazioni, segnalazione delle anomalie e la possibilità di interrompere un processo quando necessario. Sulla scelta infrastrutturale, tra cloud pubblico, privato e ibrido, Palma ha indicato un criterio: tutelare la proprietà di dati, controlli e memoria aziendale, senza dipendere da un unico fornitore. Sullo stesso nodo Frank Karlitschek, fondatore di Nextcloud, si era soffermato in un’intervista per DigitMondo, ripresa in questo articolo su Nextcloud e gli agenti nel cloud sovrano.

Fabio Giannini, Sofidel: come nasce un Chief AI Officer

Fabio Giannini

Dal fornitore si passa a chi l’AI deve guidarla dall’interno. Fabio Giannini, già CIO, è Chief AI Officer di Sofidel, tra i principali gruppi cartari al mondo. Il ruolo nasce a novembre 2025, quando l’azienda decide di investire sull’AI con un dipartimento dedicato che riporta all’amministratore delegato: un mandato forte, con obiettivi che diventano strategici.

Giannini ha descritto il lavoro come un viaggio cominciato dall’ascolto del business, con incontri a tutti i livelli per individuare i bisogni prima delle tecnologie. «Abbiamo cominciato ascoltando l’azienda, dai vertici a chi lavora ogni giorno sui processi, e solo dopo abbiamo scelto le tecnologie», ha raccontato. «Una piattaforma ha senso se abilita ciò di cui il business ha davvero bisogno; l’intelligenza artificiale, per durare, deve entrare nel tessuto dell’azienda e diventarne parte.» Su quella base Sofidel ha costruito una piattaforma agentica on-premise, scelta per la sovranità del dato e per tenere sotto controllo i costi variabili legati ai token, appoggiata a una data platform che ne è il fondamento. Accanto alla tecnologia, alfabetizzazione e comunicazione interna: dopo la campagna di coinvolgimento le persone hanno cominciato a usare gli strumenti e a fare domande. Il prossimo passo porterà l’AI nella produzione e nella logistica, con nuove professionalità da inserire in un disegno coerente e duraturo.

Qui mi è sembrato utile riprendere l’intervista che ho realizzato per Digitalic con Giovanni Stilli, responsabile della BU Infosec, e Matteo Franchi, direttore generale del Gruppo E, pubblicata in La Cyber resilience secondo il Gruppo E. Stilli propone una regola per l’autonomia dell’AI nella sicurezza: la soglia «si misura con due parametri: l’impatto sul business e la reversibilità dell’intervento». Isolare un endpoint si può affidare alla macchina; spegnere un sistema in produzione richiede una decisione umana, e chi la prende va stabilito prima dell’attacco.

Maurizio Turci, Italmatch: geopolitica, persone e sicurezza

Maurizio Turci

Maurizio Turci è Group CFO & General Manager di Italmatch Chemicals, con responsabilità che vanno dalla finanza al legale, dall’IT alle risorse umane e all’ESG: un punto di osservazione in cui conti, regole e persone si incontrano. Con lui abbiamo parlato di megatrend geopolitici e del loro effetto sulle scelte tecnologiche e organizzative, dell’evoluzione della roadmap AI di Italmatch e della sperimentazione agentica, del ruolo delle persone quando gli agenti cominciano a svolgere attività complesse, e di come cybersecurity, governance e controllo umano permettano di innovare senza esporre l’azienda.

I numeri: l’AI corre più veloce delle regole

A metà pomeriggio ho messo in fila qualche dato. Secondo il rapporto Istat Imprese e ICT pubblicato a dicembre 2025, il 16,4% delle imprese italiane con almeno dieci addetti usa almeno una tecnologia di intelligenza artificiale, contro l’8,2% del 2024 e il 5% del 2023; tra le grandi imprese la quota sale al 53,1%, mentre tra le piccole e medie resta di poco sopra il 15%. Fra chi ha valutato l’AI senza adottarla, la mancanza di competenze e le preoccupazioni per privacy e protezione dei dati sono tra le ragioni principali dello stop.

Gartner, ad aprile 2026, ha previsto che entro il 2028 un’applicazione aziendale di AI generativa su quattro subirà almeno cinque incidenti di sicurezza minori all’anno, contro il 9% del 2025, indicando tra le cause gli agenti e i protocolli che li collegano ai dati aziendali, come MCP, nati per l’interoperabilità più che per la sicurezza. La stessa società di analisi stima che oltre il 40% dei progetti di AI agentica verrà cancellato entro la fine del 2027, per costi crescenti, valore poco chiaro o controlli sul rischio insufficienti.

La lettura che ne ricavo, e che è mia, è che l’AI sta entrando nelle aziende più in fretta delle regole che dovrebbero accompagnarla; un progetto senza governance rischia di fermarsi prima ancora che qualcuno lo attacchi.

Mirco Patroncini, lastminute.com: il viaggio di domani

Mirco Patroncini

Leonardo voleva sapere da Benedetto Portinari come si corre sul ghiaccio nelle Fiandre: chiedeva a chi aveva visto altri paesi e altre abitudini. La domanda corrispondente della nostra lista è andata a Mirco Patroncini, CTO di lastminute.com, oltre vent’anni di esperienza internazionale nel tech, con un passato in YOOX Net-a-Porter Group e una convinzione dichiarata: le persone sono la vera leva di ogni trasformazione digitale. «La tecnologia traccia le rotte, ma a percorrerle sono le persone», ha detto Patroncini. «In ogni trasformazione che ho attraversato, il motore del cambiamento sono stati i team e la loro curiosità.» Con lui abbiamo parlato degli obiettivi dei progetti AI dell’azienda, di quali team li guidano, dei consigli per chi parte oggi e dell’esperienza di viaggio ideale tra qualche anno, dalla prenotazione al ritorno.

Federico Pannacci: prima si misura, poi si costruisce

Federico Pannacci

L’ultima riga della lista era la prima di Leonardo: misura Milano e i suoi borghi. Federico Pannacci, Project & Delivery Manager AI del Gruppo E, con alle spalle esperienze in contesti industriali complessi come General Electric, ha spiegato perché molti progetti partono con entusiasmo e poi si arenano, e perché tanti board faticano a convincersi: si parte dalla tecnologia e si cerca un posto dove usarla. Il posto giusto, invece, è un processo con volumi e ore misurabili.

Il metodo che ha descritto mette a confronto il modo in cui si lavora oggi con quello in cui si lavorerebbe con un agente, traducendo la differenza in ore e in euro; i processi vengono poi confrontati su una matrice PICK, che incrocia beneficio e difficoltà di realizzazione. «Mappare un processo significa mettere nero su bianco il sapere di un’azienda», ha osservato Pannacci. «Finché quel sapere resta nella testa delle persone non si può misurare né migliorare; una volta scritto diventa un tesoro, anche se l’agente dovesse arrivare molto più tardi.» Un criterio mi è rimasto impresso: dieci minuti ripetuti mille volte al mese valgono più di tre ore una volta a trimestre. Per chi vuole partire domani mattina, il consiglio di Pannacci è lasciare per ultimo l’acquisto dell’agente: prima si mappa una decina di processi ripetitivi, se ne sceglie uno, si misura il risparmio reale contro quello stimato e si porta quel numero al board.

Grazie

AI, UNTOLD è stato possibile grazie a molte persone, e voglio nominarle. Il primo grazie va a Stefano Zingoni, per la fiducia e per un rapporto che dura da molti anni: sul palco ha portato la stessa passione con cui racconta l’innovazione da sempre, tra eventi, radio e podcast. Il secondo va a tutto il Team del Gruppo E, con Jennifer Mancini, Roberta Bianchi e Irene Rossi, che hanno seguito l’organizzazione in ogni dettaglio, dalla regia ai tempi; un lavoro che dal palco si sentiva a ogni passaggio. Grazie a Maria Grazia Mattei e al MEET per l’ospitalità.

Leonardo scriveva che la sapienza è figlia dell’esperienza. La sua lista, però, conteneva anche domande a cui non sapeva ancora rispondere; forse il valore di un pomeriggio come questo sta proprio lì, nell’aver trasformato le domande che le aziende tengono per sé in righe da scrivere, a cui ciascuno dovrà ora trovare la propria risposta.

Sono arrivate le dimissioni Jensen Huang. Jensen Huang non guida più Nvidia. Il 12 novembre 2026 il consiglio di amministrazione ha comunicato, con un modulo 8-K depositato alla SEC, le dimissioni con effetto immediato del fondatore da presidente, amministratore delegato e consigliere, dopo 33 anni al vertice; la direttrice finanziaria Colette Kress diventa CEO ad interim senza lasciare il ruolo di CFO, mentre Harvey C. Jones, ex numero uno di Synopsys, assume la prima presidenza del board nella storia del gruppo.

Il comunicato non indica alcuna motivazione. A fornirla è la cronaca degli ultimi giorni: l’ammissione di una relazione extraconiugale con Alice Huang, ex dirigente della società singaporiana Megaspeed che l’intelligence americana ritiene legata al Ministero della Sicurezza di Stato cinese; l’indagine indipendente aperta dal board l’8 novembre; le rivelazioni su una seconda relazione con una dirigente interna. Ne abbiamo scritto quando Huang ha ammesso la relazione nella lettera ai dipendenti.

Wall Street ha reagito di conseguenza: il titolo ha perso fino al 14% in apertura per chiudere la seduta a -4,34%, dopo una settimana in cui sono evaporati circa 500 miliardi di dollari di capitalizzazione. Le dimissioni di Jensen Huang cadono a cinque giorni dalla trimestrale del 17 novembre e a ridosso di un nuovo incontro tra Donald Trump e Xi Jinping.

La vicenda personale ha occupato quasi tutto lo spazio. Qui seguiamo un altro filo: chi trae vantaggio da questa uscita di scena, e perché un’amministrazione che secondo il New York Times era stata avvertita già alla fine del 2025 ha lasciato correre per quasi un anno.

Dimissioni Jensen Huang, la lettura americana: un caso di sicurezza nazionale

Negli Stati Uniti la storia è stata costruita in poche settimane da tre testate. Il New York Times ha rivelato a fine ottobre il rapporto tra Huang e Alice Huang (nessuna parentela), poi l’esistenza di un memorandum circolato in primavera tra i vertici dell’amministrazione che, secondo quanto ricostruito da CNBC, citava informazioni d’intelligence sulla donna come spia del Ministero della Sicurezza di Stato. Il Financial Times ha dato la notizia della relazione sabato 7 novembre, innescando la lettera di Huang ai dipendenti; ancora il New York Times ha poi documentato la seconda relazione, con una dirigente che riportava direttamente a lui.

Il Wall Street Journal ha spostato l’attenzione sul potere: Huang, ha scritto, aveva da quasi due anni un accesso diretto al presidente e voce in capitolo sulla politica americana per l’AI, come riepiloga Yahoo News. Lo stesso riepilogo ricorda che, secondo il Washington Post, Nvidia aveva promesso 25 milioni di dollari per la nuova sala da ballo della Casa Bianca. CNN ha aggiunto il dettaglio più politico: secondo una fonte, Trump aveva incoraggiato Huang a resistere alle richieste di dimissioni.

La Casa Bianca ha difeso il manager fino all’ultimo. Lunedì 9 novembre Trump ha raccontato di averci parlato e che Huang negava di sapere del ruolo della donna: “Gli credo davvero”, ha detto ai giornalisti. I democratici, che da gennaio controlleranno il Congresso, hanno trasformato il caso in un’arma contro il presidente; il leader al Senato Chuck Schumer ha chiesto conto della difesa di Trump con una frase destinata a restare: “Dovrebbe proteggere l’America, non la Cina, non i suoi amici”, riporta Reuters.

La finanza ha letto la vicenda come rischio di governance. Gli analisti di Bernstein hanno scritto di non temere effetti immediati sul business, salvo ammettere di essersi messi in disparte sul titolo per eccesso d’incertezza; Lloyd Blankfein, ex CEO di Goldman Sachs, ha liquidato la questione della successione citando de Gaulle: “I cimiteri sono pieni di uomini indispensabili” (Yahoo Finance).

Dimissioni Jensen Huang: la lettura cinese “una caccia alle streghe contro il disgelo”

Pechino ha risposto su due livelli. Quello ufficiale è il ministero degli Esteri: il portavoce Guo Jiakun ha definito le accuse di spionaggio infondate e “nient’altro che diffamazioni contro la Cina” (CGTN). Quello narrativo è affidato al Global Times, che in un editoriale si è chiesto se qualcuno, dietro le quinte, stesse alimentando lo scontro proprio dopo il faticoso disgelo seguito al vertice di settembre tra i due presidenti, secondo la sintesi di AFP.

Il giorno dopo lo stesso giornale ha alzato il tiro, titolando sull’alternativa tra controspionaggio e caccia alle streghe politica e avvertendo Washington che “il solo sospetto non può produrre la prossima generazione di GPU” (Korea Herald). Il Global Times ha anche sollecitato il board di Nvidia a basare le conclusioni su prove concrete, richiamando la smentita del ministero degli Interni di Singapore su presunte indagini locali sulla donna (JoongAng Daily).

La tesi di fondo l’ha esplicitata Chen Hong, direttore dell’Istituto di studi regionali della East China Normal University: i parlamentari americani userebbero lo scandalo per giustificare nuove restrizioni sulla tecnologia cinese (Newsweek). Un altro commento del Global Times ha descritto Huang come agnello sacrificale nella guerra tra i due partiti americani. Su Weibo, intanto, gli hashtag sulla vicenda si sono alternati tra la difesa della Cina e la caduta dell’immagine di marito devoto costruita in 41 anni di matrimonio.

Dimissioni Jensen Huang: la lettura europea “il prezzo di un’azienda costruita attorno a un uomo”

In Europa prevale il tema della governance, con una punta d’ironia: il Financial Times, che ha contribuito a far emergere lo scandalo, aveva nominato Huang persona dell’anno 2025. In Germania la Börsen-Zeitung ha titolato sul “passo falso di un commesso viaggiatore”, ritraendo Huang come l’instancabile ambasciatore dell’AI che solo a ottobre era a Berlino per la GTC e per il summit sugli investimenti (Börsen-Zeitung). L’agenzia dpa, ripresa dalla svizzera cash.ch, ha messo il dito sulla struttura: Nvidia è cucita sul suo capo in modo anomalo per un gruppo di quelle dimensioni, tanto che le prime smentite aziendali sui “normali contatti con un cliente” suggerivano che Huang avesse ingannato anche il board; “per molti capi questo sarebbe il capolinea”, osservava l’agenzia prima delle dimissioni (cash.ch).

In Francia Next ha sottolineato un dettaglio che pesa sulla Casa Bianca: Huang non avrebbe ricevuto alcun avvertimento ufficiale, il cosiddetto briefing difensivo previsto quando una figura economica di primo piano rischia di essere compromessa (Next). Sulla stampa francese è stato ripreso anche Jeffrey Sonnenfeld, docente a Yale, con la teoria dei “crediti di idiosincrasia”: il capitale di fiducia accumulato da un leader che gli consente di sopravvivere a scivoloni fatali per altri (BlogNT). Quel capitale, a quanto pare, si è esaurito in quattro giorni.

In Italia Michelangelo Cocco, su Domani, ha legato la vicenda al rapporto con Trump, ricordando che Huang sedeva accanto a Xi e al presidente americano alle cene di Stato del 14 maggio a Pechino e del 24 settembre a Washington; Il Sole 24 Ore, con Biagio Simonetta, ha richiamato lo spettro del precedente Cisco, il titolo che nel 2000 incarnò l’euforia e poi il crollo della bolla dot-com.

Un anno di silenzio: perché Trump non ha fatto nulla

Mettendo in fila le ricostruzioni, l’avvertimento dell’intelligence precede di circa un anno lo scandalo; nel frattempo Huang ha ottenuto le aperture che chiedeva sull’export verso la Cina. Le date che seguono sono riportate da New York Times, NBC News, Domani e dal riepilogo di Yahoo News; sono resoconti giornalistici basati su fonti anonime, non atti ufficiali.

Le spiegazioni sul tavolo sono due e non si escludono. La prima è finanziaria: Ryan Fedasiuk della Foundation for American Innovation ha letto le prime reazioni del presidente come un tentativo di tenere calmi gli investitori, perché “l’impulso del presidente era placare i mercati” (The Hill, via Yahoo News). Nvidia è tra i titoli che pesano di più sugli indici americani, e una crisi al vertice durante la corsa dell’AI avrebbe colpito la narrazione economica dell’amministrazione.

La seconda è negoziale. Per Trump i chip Nvidia sono stati una moneta di scambio con Pechino: il divieto sugli H20 revocato nel 2025 dopo gli incontri con Huang, l’intesa che riconosceva al governo il 15% delle vendite cinesi, il via libera agli H200. La linea della Casa Bianca, sostenuta dallo zar dell’AI David Sacks, era tenere le aziende cinesi agganciate allo stack americano (Transformer). Huang ne era il volto e il garante; toglierlo di mezzo avrebbe significato smontare la propria politica.

Qui entra la nostra ipotesi, che presentiamo come tale. Un dossier rimasto per mesi nei cassetti diventa pubblico quando l’interesse di chi lo custodiva cambia: le notizie sul memorandum Rubio sono arrivate ai giornali attraverso fonti dell’apparato di sicurezza nazionale, attuali ed ex, un ambiente in cui convivono i fautori del dealmaking e i sostenitori della linea dura. Nessuna fonte attribuisce la regia a qualcuno in particolare; resta il fatto che la vicenda esplode dopo la sconfitta repubblicana alle elezioni di metà mandato, quando la capacità di Trump di proteggere i propri alleati si è ridotta e il Congresso sta per passare ai democratici.

Dimissioni Jensen Huang: chi ci guadagna, i falchi di Washington

Il primo beneficiario delle dimissioni di Jensen Huang è il fronte bipartisan che da due anni chiede controlli più severi sui chip destinati alla Cina. Huang era il suo avversario più efficace: aveva ottenuto la revoca del divieto sugli H20 dopo l’incontro con Trump a Mar-a-Lago, poi il via libera agli H200, e aveva fatto pressione contro il GAIN AI Act del senatore repubblicano Jim Banks, che obbligherebbe i produttori a servire prima i clienti americani (Transformer). Senza di lui, Nvidia arriva a Washington con una CEO ad interim e un’indagine in corso.

La reazione è stata immediata. Schumer ha chiesto di approvare l’AI Overwatch Act, che darebbe al Congresso un potere di controllo sulle esportazioni di chip avanzati, il Chip Security Act, che imporrebbe sistemi di tracciamento contro il contrabbando, e il Match Act, che spingerebbe gli alleati a limitare le forniture di macchinari per semiconduttori alla Cina (Reuters, via Devdiscourse). Il repubblicano John Moolenaar, presidente della commissione della Camera sulla Cina, vuole inserire le restrizioni nella legge annuale sulla Difesa; il deputato democratico Bill Foster, coautore del Chip Security Act con il repubblicano Bill Huizenga, ha ricordato che il testo è già passato all’unanimità in commissione: “È ora di portarlo al traguardo” (Deccan Chronicle).

La dottrina dei falchi è nota da tempo. Moolenaar la riassumeva nel 2025: i controlli servono a impedire che l’esercito cinese possa “balzare in avanti con hardware americano” (Nextgov). Fino a ieri questa linea perdeva contro l’argomento economico di Huang; ora può contare sulla sicurezza nazionale come leva politica e, da gennaio, su un Congresso a maggioranza democratica. I senatori Elizabeth Warren e Chris Coons hanno già chiesto a Rubio, al segretario al Commercio Howard Lutnick e al capo di gabinetto Stephen Miller di conservare tutti i documenti sulle esportazioni di Nvidia in Cina, mentre il repubblicano Brian Mast ha annunciato che Huang riferirà ai parlamentari, probabilmente sotto giuramento.

Nello stesso campo dei vincitori, con un interesse diverso, si collocano i concorrenti: AMD e gli hyperscaler che progettano chip proprietari trovano un Nvidia meno capace di imporre la propria agenda proprio mentre si decide quanta potenza di calcolo americana potrà lasciare il Paese.

Chi ci guadagna: Pechino e i chip che non ha voluto comprare

A prima vista la Cina perde il suo interlocutore più utile a Washington, l’uomo che ripeteva che i controlli spingono Pechino a costruire alternative proprie. La cronaca degli ultimi quindici mesi racconta però un’altra storia: quando gli Stati Uniti hanno aperto la porta, è stata la Cina a chiuderla.

Nel 2025, dopo il via libera americano agli H20, le autorità cinesi hanno invitato le grandi aziende tecnologiche a non usare i chip Nvidia, vietando l’acquisto delle RTX Pro 6000D pensate per quel mercato; Huang si disse “deluso da ciò che vedo” (CNBC, via TipRanks). A gennaio 2026, poche ore dopo l’approvazione formale americana degli H200, le dogane cinesi hanno comunicato che quei chip non potevano entrare nel Paese e i funzionari hanno convocato Alibaba, ByteDance e Tencent per scoraggiare gli acquisti, salvo casi di stretta necessità (Implicator). Le aperture successive, a marzo e a luglio, hanno riguardato quantità limitate e acquisti legati all’obbligo di comprare anche chip nazionali.

Il risultato lo ha certificato lo stesso Huang a maggio: “Abbiamo in gran parte ceduto a Huawei il mercato cinese dei chip AI avanzati” (Newser). Nel frattempo Huawei ha accelerato sugli Ascend 910C, con una produzione stimata attorno alle 600.000 unità nel 2026 secondo le ricostruzioni di stampa. Pechino ha accettato di rallentare nel breve periodo pur di costruire un ecosistema proprio; la narrativa di una Cina affamata di chip americani e respinta da Washington è, nella migliore delle ipotesi, incompleta.

Letta così, l’uscita di Huang conviene anche alla Cina, per tre ragioni che sono nostra interpretazione. Nvidia affronta la transizione al vertice mentre porta in produzione le nuove architetture, con un management assorbito da indagini e audizioni. Le restrizioni più dure che ora diventano probabili rendono Huawei e gli altri produttori nazionali l’unica opzione sul mercato interno, chiudendo la partita che Pechino aveva già aperto. La retorica della caccia alle streghe, infine, offre a Xi una posizione da parte lesa da spendere nel prossimo incontro con Trump.

Il conto più salato, paradossalmente, rischia di pagarlo la linea che Huang incarnava a Washington: vendere alla Cina chip di una generazione indietro per mantenerla dipendente dalla tecnologia americana. Quella strategia aveva un difetto che lo scandalo ha solo reso evidente; funzionava soltanto se Pechino avesse voluto restare dipendente.

Dopo le dimissioni di Jensen Huang: la prossima mossa non sarà di Nvidia

A gennaio, al CES di Las Vegas, Huang aveva risposto a chi gli chiedeva quanto sarebbe rimasto al comando: “Finché me lo merito” (Quartz). Dieci mesi dopo la risposta l’ha data un consiglio di amministrazione riunito di notte, sotto la pressione di un’indagine federale e di un Congresso che cambia colore.

Le dimissioni di Jensen Huang chiudono una stagione in cui la politica americana sui chip passava in larga parte da un solo uomo e da un solo rapporto, quello con la Casa Bianca. Il paradosso è che il manager che più di tutti aveva avvertito come le restrizioni avrebbero spinto la Cina verso l’autosufficienza esce di scena aprendo la strada proprio a quelle restrizioni, mentre Pechino aveva già deciso da tempo di fare da sé. La trimestrale del 17 novembre dirà come stanno i conti; la vera partita, però, si gioca nelle commissioni del Congresso e nel prossimo faccia a faccia tra Trump e Xi, dove si capirà se i chip di Nvidia resteranno una concessione da negoziare o diventeranno, per entrambe le capitali, una questione di sicurezza nazionale.

Nella Leaders50 2026 di Thinkers50 i nomi sono in ordine alfabetico, e l’ordine alfabetico ha un effetto collaterale: subito dopo Francesca Moriani viene Satya Nadella. Il CEO di Microsoft. Francesca Moriani racconta che, leggendo quella sequenza nella comunicazione ufficiale, ha avuto per un attimo la sindrome dell’impostore; poi, la sera del 2 novembre alla Guildhall di Londra, il suo nome è stato chiamato una seconda volta, per il Leaders50 Thought Leadership Award, uno dei sei premi assegnati tra i cinquanta leader della lista. Si era preparata per salire sul palco in ordine, vestita da gala; il video girato dai colleghi la mostra mentre ci corre sopra «come una pazza», parole sue.

Quella corsa serve soprattutto a capire che cosa è stato premiato: un’azienda italiana che dal 2022 prova a togliere al vertice il monopolio delle decisioni, e un libro che quel tentativo lo mette per iscritto. Francesca Moriani, unica donna italiana nella Leaders50 2026, lo ha spiegato con il criterio della lista: le dimensioni dell’azienda contano poco, conta ciò che un leader fa per cambiare il modo in cui le organizzazioni funzionano.

Il libro si chiama Riscrivere il potere: Francesca Moriani, CEO di Var Group, lo ha scritto con Francesco Frugiuele, cofondatore di Kopernicana, e lo ha presentato martedì 10 novembre alla Libreria Egea di viale Bligny, a Milano, otto giorni dopo Londra. Uscito per Egea nella collana Business e oltre, 192 pagine con la prefazione di Joost Minnaar di Corporate Rebels, racconta la trasformazione di Var Group e la scompone in sei dimensioni: trasparenza, chiarezza, decisioni, rituali, strategia, vincoli economici. Per ora conviene ricordare una parola sola, struttura: è la prima cosa che Francesca Moriani ha tolto all’azienda, e ci torneremo.

Perché riscrivere il potere proprio adesso

La domanda da cui parte il libro è dichiarata già nella presentazione dell’editore: perché continuiamo a guidare organizzazioni del ventunesimo secolo con logiche nate più di cent’anni fa. Francesco Frugiuele, a Milano, ha dato la risposta che lui stesso definisce semplice: la forma delle nostre organizzazioni non coincide più con la forma del sistema in cui operano.

Il modello che usiamo ancora, ha spiegato, ha ricevuto la sua penultima revisione tra la fine del Settecento e la fine dell’Ottocento, in un mondo con i re e l’impero, con la schiavitù diffusa e le donne escluse dal voto. Allora il sistema economico e sociale aveva la stessa forma piramidale delle aziende che vi abbiamo costruito dentro. Oggi la forma del sistema è una rete iperconnessa; le concentrazioni di potere esistono ancora, ma nascono proprio dallo sfruttamento delle logiche di rete.

Frugiuele non rivendica alcuna primogenitura. Mary Parker Follett scriveva di queste cose negli anni Venti, prima ancora di essere ricordata come femminista; il punto, secondo lui, è che allora quelle idee erano troppo nuove per attecchire. Adesso la conclusione gli appare evidente: se non permettiamo alle persone di contribuire, il sistema funziona peggio, perché la conoscenza e il potere sono molto più decentralizzati di quanto lo fossero un secolo fa.

C’è poi una distinzione che regge l’intero impianto del libro, quella tra complicato e complesso. Un meccanismo complicato si smonta e si risolve un pezzo alla volta; un sistema complesso è annodato, e se tocchi un punto risponde altrove. Frugiuele ha chiamato in causa Frederick Taylor e la sua «one best way»: l’idea che esista un solo modo giusto di affrontare ogni problema reggeva finché le cose cambiavano poco. Il lavoro organizzativo, in questa prospettiva, serve a far emergere ciò che è nascosto e a integrare prospettive diverse, perché la capacità collettiva supera quella del singolo più bravo.

Francesca Moriani: lo stomaco prima della teoria

Francesca Moriani

Se Frugiuele porta la teoria dei sistemi, Francesca Moriani porta il motivo per cui ha cominciato. Lo chiama stomaco, più che intuizione: un’indole a creare le condizioni perché le persone intorno a lei stessero bene e fossero libere di esprimersi. Quando vedeva colleghi frustrati, chiacchiericcio nei corridoi, persone che le dicevano di non aver dormito per una lite del giorno prima, ne stava male fisicamente; non riusciva a trovare la strada per cambiare le condizioni che producevano quel malessere.

All’intuizione, ha precisato, servivano dati oggettivi: il mercato chiedeva risposte diverse e Var Group era diventata lenta. Il confronto con Frugiuele, iniziato fra ottobre e novembre del 2022, partiva da una diagnosi netta: le persone non sapevano più come si decide, non sapevano più chi decide, e anche una cosa semplice era diventata difficile da far accadere.

Torniamo alla struttura. Il primo tentativo è stato radicale, e Francesca Moriani lo racconta senza imbarazzo: via le regole. Quando le regole sono tornate, molti in azienda hanno letto il ritorno come burocrazia e passo indietro. La sua conclusione, maturata strada facendo, è che la struttura serve a stare insieme in libertà: ognuno deve sapere quali sono i propri ruoli e le proprie responsabilità, e questo accade solo se tutti condividono le stesse regole del gioco, come avviene nella vita sociale fuori dall’azienda. Agli eventi, ha raccontato, chiede spesso al pubblico se sia chiaro a tutti come si prendono le decisioni nelle loro aziende; nella gran parte dei casi la risposta è un «più o meno», che per lei non basta. Le regole devono essere scritte, chiare e valide per tutti.

Lo stesso vale per la cultura, parola che Francesca Moriani maneggia con sospetto. Var Group, secondo i numeri citati da lei, ha completato trentacinque acquisizioni in cinque anni e dal 2014, quando era un’azienda concentrata su Empoli, è arrivata a operare in sedici Paesi. Diffondere una cultura comune tra l’Italia, la Germania e il Messico, con persone di provenienze diverse, le sembra impossibile senza una struttura condivisa: valori e cultura si costruiscono insieme, nel quotidiano, a partire da regole comuni.

Riscrivere il potere: le sei dimensioni e i due fili

Il libro organizza la trasformazione in sei dimensioni e diciotto pratiche operative. Durante la presentazione Frugiuele le ha raggruppate per funzione: trasparenza e chiarezza servono a far emergere le cose; decisioni, rituali e strategia servono a integrare prospettive diverse; i vincoli economici riguardano la struttura di cui parlava Francesca Moriani.

Attraverso le sei dimensioni corrono due fili. Il primo è la tensione, che gli autori trattano come forza evolutiva dell’organizzazione: la differenza di potenziale tra come le cose sono e come pensiamo dovrebbero essere. Frugiuele riconosce il debito con una lunga tradizione, fino a Brian Robertson, ideatore dell’Holacracy. Il secondo filo è il digitale, che nel libro diventa il pavimento dell’edificio: il contesto in cui le organizzazioni ormai abitano. Entrambi, ha spiegato, sono una questione di linguaggio, quello tra le persone e quello della connessione con la tecnologia; cambiare linguaggio è già un modo di cambiare la realtà.

Ripple Organization e Zero Distance: le onde arrivano al cliente

Il nome del modello a cui approda Var Group è Ripple Organization, già annunciato da Francesca Moriani sul palco di Zing 2026 a Rimini. L’immagine è quella del sasso nell’acqua: un movimento costante, non distruttivo, che deve arrivare a riva.

La riva è il cliente. Francesca Moriani ha ammesso che nella prima fase l’attenzione era tutta sulle persone dentro l’azienda, al punto da rischiare di guardarsi allo specchio e dimenticare chi sta fuori. Le aziende, ha osservato pensando alla propria esperienza di utente, chiedono spesso ai clienti di risolvere una complessità che hanno creato loro stesse con silos e compartimenti stagni; poco importa che si parli di B2B o di B2C, dall’altra parte c’è sempre una persona. Da qui la formula Zero Distance, verso il cliente e dentro l’azienda: niente centri di potere interni, persone che organizzano le proprie competenze per erogare il servizio. Var Group si descrive così come un’organizzazione basata sulle competenze, in cui i ruoli si ricoprono per funzione e non per posizione gerarchica.

Il potere non sparisce, si sposta

Sul titolo Frugiuele è stato preciso: il potere tende a emergere e a concentrarsi, e ha anche un lato positivo, la capacità di far succedere le cose. «Noi non diciamo eliminare il potere, diciamo riscrivere il potere», ha detto. L’obiettivo è creare le condizioni perché quella capacità si muova verso il punto in cui serve, cioè dove un cliente pone una domanda e qualcuno deve essere in grado di rispondere. Il libro ha un’intenzione politica, ha aggiunto, ma resta un libro per aziende, amministrazioni e associazioni che vogliono funzionare meglio.

Francesca Moriani ha tradotto il concetto con un esempio tratto dalla propria agenda. Nel modello tradizionale le toccava decidere su questioni legali, di compliance o di finanza di cui non aveva né le informazioni né le competenze: raccoglieva pareri, chiedeva ai colleghi che cosa avrebbero deciso al suo posto, poi firmava una scelta che risultava sua. Lavoro inutile, ha detto, che faceva perdere tempo a lei e frustrava le persone. Spostare il potere verso chi vive il problema e ha le competenze serve a smettere di fare quelle cose.

Alla domanda se un cambiamento così costante non tolga tempo per pensare, la risposta è stata opposta: proprio perché decide chi è vicino al problema, si risparmia il tragitto delle informazioni che salgono e delle decisioni che scendono, interpretate a ogni passaggio. Libertà, ha chiarito Francesca Moriani, non significa fare ciò che si vuole; si opera dentro una struttura, con responsabilità e obiettivi trasparenti e condivisi. L’errore diventa parte del processo, a meno che nasca da negligenza.

Riscrivere il potere: un libro scritto mentre l’esperimento è in corso

Riscrivere il potere racconta una trasformazione ancora in corso, firmata da chi la guida e ne risponde ogni giorno. L’edizione inglese, Rewriting Power, è uscita pochi giorni dopo la serata di Londra: chi ha premiato Francesca Moriani alla Guildhall, come ha notato lei stessa, non poteva ancora averla letta.

Nel settembre 2015, quando Digitalic la intervistò per la prima volta, Francesca Moriani aveva 38 anni, guidava Var Group da un anno con 190 milioni di fatturato e si descriveva come un allenatore che gioca a centrocampo; il sogno nel cassetto era portare l’azienda all’estero. Il ritratto che abbiamo dedicato al suo ingresso nella Leaders50 ricostruisce la strada fatta da allora, passando per le edizioni di Zing: oggi Var Group dichiara 908,8 milioni di fatturato e una presenza in sedici Paesi. Riscrivere il potere racconta l’altra metà di quella storia, quella in cui l’allenatore esce dal centro del campo. Le sei dimensioni ora sono scritte, e con esse le regole; la verifica, a questo punto, spetta alle migliaia di persone di Var Group che ogni giorno decidono se usarle.

Sul palco del Cisco Partner Summit di Vancouver, Collabora ha ricevuto il premio Innovation Partner of the Year per il South EMEA. La targa indica il nome dell’azienda, la categoria del riconoscimento e l’area geografica, South Theatre, insieme al Paese di provenienza: Italia. Dietro quel premio c’è il lavoro di un centro di competenza che opera nel canale di Computer Gross e affianca i partner Cisco italiani nella progettazione e nella realizzazione di servizi tecnologici. Nell’annunciare il riconoscimento, Collabora ha richiamato tra le proprie iniziative CollaboraSEC, dedicata alla cybersecurity nell’ambiente Cisco e Splunk.

Cisco premia Collabora: è Innovation Partner of the Year per il South EMEA

Cisco premia Collabora a Vancouver

Gordon Thomson, Senior Vice President of EMEA Sales e President EMEA

Il riconoscimento è arrivato durante il Cisco Partner Summit 2026, l’appuntamento in cui l’azienda riunisce il proprio ecosistema internazionale di partner. Alla premiazione di Collabora, secondo le informazioni fornite dall’azienda, sono saliti sul palco anche José Van Dijk, Vice President, EMEA Partner Sales di Cisco e Gordon Thomson, Senior Vice President of EMEA Sales e President EMEA di Cisco. Collabora opera da oltre vent’anni come centro di competenza Cisco per il canale di Computer Gross; offre consulenza e servizi professionali ai partner sulle tecnologie del gruppo, dalla rete alla collaborazione fino alla sicurezza.
È una posizione particolare nella filiera tecnologica: tra chi sviluppa le piattaforme e le imprese che le utilizzano c’è una rete di aziende che deve conoscerle, integrarle e mantenerle operative. Il lavoro di Collabora si colloca in questo spazio, a supporto dei partner che portano soluzioni e servizi ai clienti.

José Van Dijk, Vice President, EMEA Partner Sales

CollaboraSEC e la cybersecurity per il canale

Con CollaboraSEC, l’azienda mette a disposizione dei partner un servizio di sicurezza gestita che comprende un team di specialisti e un Security Operations Center, il centro che si occupa di monitorare gli eventi e supportare la risposta agli incidenti. Il servizio utilizza Cisco XDR, una piattaforma progettata per raccogliere e correlare informazioni provenienti da ambienti diversi, tra cui reti, dispositivi e cloud. In base ai livelli concordati, le attività possono prevedere una copertura fino a 24 ore su 24, sette giorni su sette.

Per le imprese, la difficoltà non è soltanto dotarsi di strumenti capaci di individuare una minaccia; occorre anche avere persone che sappiano distinguere un segnale rilevante da un falso allarme, comprenderne la gravità e decidere come intervenire. Sono attività che richiedono competenze e continuità operativa, entrambe difficili da costruire e mantenere per molte organizzazioni.
Il modello di CollaboraSEC consente ai partner di proporre questo presidio facendo affidamento su una struttura specializzata condivisa. La tecnologia resta necessaria, ma il suo valore dipende anche da come viene gestita e dalle decisioni prese quando si presenta un incidente.

Il ruolo delle competenze nell’ecosistema Cisco

Federico Grassi, co-founder Collabora

Il premio assegnato a Vancouver riconosce l’innovazione di Collabora nell’area South EMEA; l’azienda lo collega alla collaborazione con Cisco e con i partner di Computer Gross, indicando CollaboraSEC come una delle iniziative attraverso cui mette le proprie competenze a disposizione del canale. Per capire il senso di questo lavoro bisogna guardare anche a ciò che accade lontano dal palco: alle imprese che affidano una parte crescente delle proprie attività a sistemi digitali, ai partner che li progettano e li gestiscono, agli specialisti chiamati a riconoscere un problema prima che interrompa il lavoro. È in questa catena di rapporti e responsabilità che un servizio di sicurezza prende forma; la piattaforma raccoglie le informazioni, ma sono le competenze delle persone e l’organizzazione del lavoro a determinare cosa succede dopo.

Cos’è il Cisco Partner Summit e quali sono stati gli annunci

Il Cisco Partner Summit è l’appuntamento annuale in cui Cisco riunisce i partner da tutto il mondo per presentare strategie, novità tecnologiche e programmi commerciali, oltre a premiare le aziende che si sono distinte nell’ecosistema. L’edizione 2026 si è svolta a Vancouver, in Canada, dal 26 al 28 ottobre.

Tra gli annunci principali, Cisco ha presentato aggiornamenti al programma Cisco 360, con nuovi incentivi e un sistema che riconosce anche il contributo dei partner coinvolti nella consulenza e nello sviluppo di una soluzione, oltre a quello di chi conclude la vendita. Ha inoltre annunciato la disponibilità generale di Cisco IQ per i partner, uno strumento che usa dati e intelligenza artificiale per individuare rischi e supportare la gestione delle infrastrutture dei clienti.

Sul fronte tecnologico, l’azienda ha illustrato nuove funzioni per Cisco Cloud Control, la piattaforma per gestire e proteggere le infrastrutture, e strumenti pensati per integrare gli agenti AI nelle attività di rete. Cisco ha annunciato anche una certificazione dedicata alla sicurezza degli ambienti industriali, la Cisco OT Security Practitioner

All’inizio di ottobre 2026 le forze federali messicane e la procura dello Stato del Messico sono entrate in una villa del quartiere residenziale La Providencia, a Metepec, a una settantina di chilometri da Città del Messico, e hanno arrestato cinque persone: Luis Miranda Contreras, tra il 2012 e il 2013 tesoriere e segretario alle Finanze dello stato del Michoacán, la moglie, i due figli e un uomo che faceva loro da guardia del corpo. Secondo la Segreteria per la Sicurezza (SSPC), almeno dal 2021 la famiglia si spacciava per ministri della Corte Suprema, governatori, sindaci e funzionari della Presidenza della Repubblica; con le loro voci, ricostruite con l’intelligenza artificiale, chiedeva denaro, assunzioni e contratti a politici e imprenditori.

Il 6 ottobre un giudice ha disposto per tutti e cinque la vinculación a proceso e la custodia cautelare; il 22 ottobre i due figli sono usciti dal carcere su richiesta della stessa procura che li aveva arrestati. Il caso merita attenzione anche lontano dal Messico per una ragione precisa: finora la voce clonata era soprattutto l’arma di bande che colpiscono e spariscono, mentre qui, secondo l’accusa, ha sostenuto per cinque anni un’impresa di famiglia, costruita sulla conoscenza di come parla il potere.

Chi è Luis Miranda Contreras, l’ex tesoriere del Michoacán

Nel febbraio 2012 il governatore del Michoacán, Fausto Vallejo, sceglie Miranda Contreras come tesoriere: è l’uomo che deve tenere i conti di uno stato conosciuto all’estero per gli avocado e in patria per la violenza dei cartelli. I conti non tornano quasi subito; dopo pochi mesi il tesoriere deve presentarsi davanti alle commissioni del Congresso statale per giustificare un prestito a breve termine da 630 milioni di pesos, su cui i deputati chiedono chiarimenti.

Poco più di un anno dopo la nomina lascia l’incarico. Il 20 ottobre 2017 viene arrestato per peculato: secondo l’allora procura del Michoacán, dalla tesoreria erano usciti pagamenti per 26,6 milioni di pesos verso due fornitori, per servizi mai prestati. Un giudice gli permette poi di difendersi da libero dietro una cauzione di 53 milioni di pesos, e da lì la vicenda giudiziaria si perde in ricorsi e riesami senza un esito leggibile nelle fonti pubbliche. Restano però due conseguenze concrete: Miranda viene interdetto dai pubblici uffici e il suo nome finisce segnalato nel sistema bancario.

Un ex responsabile delle finanze di uno stato che non può più firmare un atto né muovere denaro come tutti gli altri conserva una sola competenza che nessun tribunale può togliergli: sa come scrive la segretaria di un ministro, come si annuncia una telefonata importante, con quali parole un governatore chiede un favore senza chiederlo davvero. Questa lettura è di chi scrive, non degli investigatori; aiuta però a capire il filo che lega il tesoriere del 2012 alla villa di Metepec.

Come funzionava la truffa delle voci clonate

Il copione, come lo descrivono le autorità, cominciava su WhatsApp. Un profilo con lo stemma di un’istituzione e il nome giusto scriveva a nome della segretaria di un potente: doveva aggiornare la rubrica del suo capo, le servivano i numeri personali del destinatario, anche perché il capo voleva chiamarlo dal suo cellulare. Poi arrivava la telefonata, con una voce che chi lavora con le istituzioni aveva già sentito in conferenza stampa o in televisione. La voce parlava di instrucciones superiores, istruzioni dall’alto, e chiedeva appoggio.

L’appoggio, secondo l’accusa, poteva prendere quattro forme: contanti per una presunta operazione politica, contanti per sbloccare un pagamento atteso da un ente pubblico, l’assunzione di una persona nell’amministrazione della vittima, un incarico da affidare a un’azienda o a un professionista indicato da loro. A chi esitava arrivavano altre “prove”, conversazioni tra funzionari che confermavano la richiesta, anch’esse artificiali. La procura scrive che la rete usava un lenguaje previamente estudiado: frasi preparate prima, parola per parola.

Il denaro seguiva una regola imposta dalla condizione del capofamiglia. Un uomo segnalato alle banche non può far girare soldi liberamente; per questo, secondo gli investigatori, la famiglia accettava solo contanti, e per i movimenti che dovevano passare da un conto usava la società di architettura e costruzioni intestata alla figlia. Con quei proventi sarebbero stati comprati immobili in zone di pregio e auto di lusso. Le autorità non hanno detto quale software usasse la rete per clonare le voci, né quante siano le vittime o quale sia la somma complessiva.

Le voci dei potenti usate dalla rete

La stampa messicana ha messo in fila alcune delle identità usate. C’è Olga Sánchez Cordero, ex ministra della Corte Suprema e poi ministra dell’Interno; c’è il capo dell’ufficio della presidente Claudia Sheinbaum; c’è Horacio Duarte, segretario generale di governo dello Stato del Messico, cioè il numero due dello stato in cui la famiglia viveva. Le voci di un politico sono le più facili da copiare: tra conferenze stampa, comizi e interviste ne restano online ore, mentre a un software di clonazione bastano pochi secondi di registrazione pulita.

Per la puntata di DigitMondo ho fatto la prova sulla mia: con un software commerciale e qualche minuto delle puntate già pubblicate, ottenere una copia credibile della mia voce che pronunciasse in spagnolo la frase d’apertura del copione, “Mi jefe quiere hacerle una llamada desde su celular”, ha richiesto 11 secondi.

C’è anche una coincidenza di date da riportare con prudenza. Il 2 agosto 2021, l’anno in cui secondo gli investigatori la rete comincia a operare, Sánchez Cordero avvisò pubblicamente che da un falso account WhatsApp partivano messaggi a suo nome per chiedere soldi; negli stessi giorni denunciarono lo stesso problema una senatrice e una deputata. Nessun elemento collega quei messaggi alla famiglia Miranda.

La telefonata sbagliata e il blitz di Metepec

Secondo fonti anonime citate da Aristegui Noticias, l’indagine sarebbe partita da un tentativo finito male: la rete avrebbe provato a contattare Delfina Gómez, dal 2023 governatrice dello Stato del Messico, fingendosi Ariadna Montiel, dirigente nazionale di Morena, il partito di governo a cui appartiene anche Gómez. Le autorità non hanno confermato l’episodio. Se è andata così, il sistema si è inceppato nel momento in cui la voce del potere è stata usata con qualcuno che quel potere lo conosce da dentro.

Durante il blitz, sempre secondo le fonti di Aristegui, uno degli indagati ha gettato in acqua alcuni telefoni; la stampa locale riferisce anche un tentativo di fuga di Miranda Contreras. Gli investigatori hanno sequestrato 19 cellulari e decine di schede SIM, i cui numeri coinciderebbero con quelli segnalati da alcune vittime, mentre le auto di lusso venivano portate via con i carri attrezzi.

La vinculación a proceso del 6 ottobre non equivale a un rinvio a giudizio all’italiana: il giudice stabilisce che ci sono elementi sufficienti per procedere e apre la fase formale del procedimento, in questo caso con la custodia cautelare nel carcere di Almoloya de Juárez. Il 22 ottobre la procura dello Stato del Messico ha chiesto e ottenuto che i due figli proseguano il processo da liberi, senza spiegare pubblicamente perché; Miranda Contreras e la moglie restano in custodia cautelare, mentre sulla guardia del corpo non ci sono notizie. Dopo l’annuncio dell’arresto, secondo Aristegui, si sono fatte vive procure di altri stati: i casi potrebbero aumentare.

Perché le vittime non denunciano

Cinque anni sono molti per una truffa che a ogni messaggio rischia di essere scoperta. Una spiegazione plausibile, che resta un’ipotesi, sta nella natura della richiesta: chi pagava pensava di comprare un favore da un potente, un contratto, un pagamento più rapido, un’assunzione. Per denunciare avrebbe dovuto ammettere di aver tentato di corrompere un funzionario. In uno schema del genere la vergogna della vittima protegge il truffatore meglio di qualsiasi avvocato.

L’Italia conosce una versione più rozza dello stesso meccanismo. Nel febbraio 2025 una banda che si spacciava per il ministro della Difesa Guido Crosetto e per il suo staff, usando anche una voce falsificata, contattò diversi grandi imprenditori chiedendo denaro per liberare presunti giornalisti rapiti in Medio Oriente; Massimo Moratti versò circa 980mila euro, poi ritrovati e bloccati per intero su conti olandesi. Quella però fu un’operazione singola, con un pretesto da emergenza. A Metepec, secondo l’accusa, la leva era più sottile e più duratura: la soggezione verso chi sta più in alto. Digitalic ha raccontato l’evoluzione di queste frodi in L’ascesa delle truffe con l’AI: la nuova frontiera del cyber-crime e il loro versante industriale in Lo schiavo che truffava con ChatGPT: la Scam city KK Park.

Cosa insegna il caso alle aziende

Lo schema messicano colpiva amministratori pubblici e imprenditori, ma la sua struttura è quella di qualunque frode del CEO: un canale informale, un’autorità che sembra autentica, una richiesta fuori procedura. I numeri dei fornitori di sicurezza vocale vanno letti come dati di parte, ma la direzione è chiara: Pindrop, che analizza le chiamate ai contact center di banche e assicurazioni, ha rilevato nel 2024 un aumento di oltre il 1.300% dei tentativi di frode con deepfake, passati in media da uno al mese a sette al giorno.

La difesa più efficace è meno tecnologica di quanto si pensi. Serve una regola scritta che obblighi a interrompere la conversazione e a richiamare su un numero già noto, ottenuto da un canale ufficiale, anche quando la voce è quella del capo o di un’autorità; soprattutto in quel caso. Servono procedure che non lascino spazio a pagamenti, assunzioni o incarichi decisi al telefono, e una formazione che tratti la pressione gerarchica come un segnale d’allarme al pari dell’urgenza. La guida completa alla cybersecurity di Digitalic inquadra il social engineering potenziato dall’AI; le identità sintetiche sono tra i trend cybersecurity 2026, e per le imprese più piccole il tema si lega a quello della difesa gestita, analizzato in Cybersecurity PMI: l’AI pretende MSP e difesa continua.

Una voce non è più una firma

Per secoli riconoscere qualcuno al telefono è bastato per fidarsi; la voce funzionava come una firma. La storia della famiglia di Metepec, se l’accusa verrà confermata, racconta che quella firma oggi si copia in pochi secondi, ma anche che il software non era il vero punto di forza della rete. Lo era la disponibilità delle vittime ad abbassare la guardia appena una segretaria scriveva che il suo capo voleva chiamarle. In Messico dicono el que mucho abarca, poco aprieta: chi troppo abbraccia, poco stringe. La famiglia, secondo gli investigatori, ha allungato le braccia fino alla governatrice dello stato in cui viveva; resta da capire quante delle persone raggiunte prima di lei abbiano pagato in silenzio, e quante continueranno a tacere.

Fonti

• SSPC, comunicati stampa: gob.mx/sspc/prensa
• Expansión Política, 8 ottobre 2026: Así operaba la red que clonaba voces de políticos para extorsionar
• Aristegui Noticias, 9 ottobre 2026: Cómo un exfuncionario estatal de Michoacán montó con IA una sofisticada red de extorsión
• Atiempo.mx, 8 ottobre 2026: Vinculan a proceso a Luis Miranda por extorsión con inteligencia artificial
• Diario.mx / Agencia Reforma, 9 ottobre 2026: Extorsionaban suplantando voz de ministros, políticos y altos funcionarios
• La Razón, 15 ottobre 2026: Clonan voces de ministros y políticos para extorsionar
• AD Noticias: Desmantelan banda de extorsión en Metepec e Quedan libres Samuel y Aimee Miranda
• Síntesis Informativa, 23 ottobre 2026: Quedan libres Luis Samuel y Aimee
• La Jornada, 15 febbraio 2012: nomina a tesoriere; 7 giugno 2012: riunione con il Congresso
• Quadratín, 26 ottobre 2017: Dan formal prisión a ex tesorero de Fausto Vallejo
• Panorama: Truffa del falso Crosetto, recuperati i soldi di Massimo Moratti; Il Post: le indagini sulla truffa
• Pindrop, 12 giugno 2025: 2025 Voice Intelligence & Security Report

Domenica 8 novembre Jensen Huang, fondatore e amministratore delegato di Nvidia, ha inviato ai dipendenti una lettera in cui ammette di essere stato infedele alla moglie. Nel testo non compare alcun nome; il contesto lo forniscono due settimane di inchieste giornalistiche: secondo il New York Times e il Financial Times, l’intelligence americana ritiene che la donna con cui Huang aveva una relazione, Alice Huang (Huang Le il nome cinese, nessuna parentela con lui), dirigente della società singaporiana Megaspeed, lavorasse per il Ministero della Sicurezza di Stato di Pechino. Nelle stesse ore il consiglio di amministrazione di Nvidia ha aperto un’indagine indipendente, mentre la Cina respinge ogni accusa come una calunnia.

Il punto, per chi segue il mercato dell’intelligenza artificiale, sta in chi è coinvolto: l’uomo che guida l’azienda più capitalizzata al mondo e che nell’ultimo anno è stato, a Washington, la voce più insistente per allentare i limiti alla vendita di chip avanzati alla Cina. Una premessa necessaria: contro Alice Huang non risultano accuse formali, le valutazioni dell’intelligence non sono pubbliche e sono state riferite alla stampa da fonti anonime; nessuna fonte accusa Jensen Huang di aver passato informazioni, e secondo il New York Times i funzionari americani ritenevano che lui non sapesse nulla dell’attività della donna.

La lettera di Jensen Huang ai dipendenti: cosa dice sulla relazione extraconiugale

L’email ha per oggetto “A message to our company” e si apre con una frase che ne fissa il registro: “I owe my family and all of you an apology”, cioè “Devo delle scuse alla mia famiglia e a tutti voi”. Il testo integrale in inglese è stato pubblicato da Axios e da Tom’s Hardware; qui ne ricostruiamo in italiano i passaggi, nell’ordine in cui compaiono.

• La confessione. Huang scrive di essere stato infedele alla moglie, di aver ferito lei e i figli, di non avere giustificazioni e di esserne profondamente dispiaciuto.
• La famiglia. Ricorda che la famiglia gli ha dato amore e sostegno per tutta la vita e meritava onestà e lealtà; lui invece l’ha delusa e ha danneggiato la vita costruita insieme. Si assume la piena responsabilità e accetta le critiche che ne derivano.
• Alla moglie e ai figli. Dice di amarli, di sapere che le scuse non cancellano ciò che ha fatto e di sperare che la famiglia guarisca e che, con il tempo, lui possa riguadagnarne la fiducia.
• Ai colleghi e agli azionisti. Si rivolge ai dipendenti di Nvidia, compresi quelli con cui lavora da decenni, al consiglio, ai partner e agli azionisti: meritavano di meglio da lui.
• La guida dell’azienda. Definisce la guida di Nvidia il privilegio della sua vita; ammette di non essere stato all’altezza di quella responsabilità e si dice pienamente impegnato a riconquistare la fiducia.
• L’indagine e la sicurezza nazionale. Dichiara di sostenere l’indagine e di voler collaborare pienamente; secondo CNN aggiunge di essere impegnato a proteggere Nvidia e a sostenere la sicurezza nazionale americana.
• La chiusura. Si dice orgoglioso e grato di essere americano.

Le ultime due righe sono quelle che spostano la lettera dalla sfera privata a quella politica. Huang è nato a Taipei nel 1963 ed è emigrato negli Stati Uniti da bambino: rivendicare l’appartenenza americana in un’email sulle proprie scuse coniugali si spiega meglio se tra i destinatari, oltre ai dipendenti, si mette anche Washington.

Da un bar di Taipei a un ufficio vuoto di Singapore: come nasce il caso

Per capire perché una lettera di scuse sia diventata un dossier di sicurezza nazionale bisogna tornare indietro di due anni e mezzo, a una sera di giugno del 2024 in un bar di Taipei. Secondo la ricostruzione del New York Times, ripresa da Gigazine, Alice Huang era seduta con alcuni dirigenti del settore tecnologico e disse che poteva far arrivare Jensen; poco dopo Jensen Huang si presentò davvero. Una foto pubblicata su LinkedIn dalla società NetThunder lo mostra con la sua giacca di pelle, con Alice Huang seduta accanto. Teniamo da parte questo dettaglio, la promessa di portare il capo di Nvidia al tavolo: tornerà utile.

La società di Alice Huang si chiama Megaspeed. Nasce nel 2023 a Singapore e nel 2024 opera anche attraverso una controllata, Speedmatrix, con uffici a Johor, in Malesia, appena oltre il confine. Secondo il Times, Megaspeed si preparava ad acquistare tecnologia AI di Nvidia per circa 2 miliardi di dollari nell’arco di un anno; quando i giornalisti hanno visitato la sede di Singapore in un giorno feriale, hanno trovato due dipendenti. Il profilo della manager ha a sua volta qualche crepa: Tom’s Hardware riporta che si presentava come ex giornalista televisiva, ma un dirigente di Hunan TV dice di non averla mai sentita nominare e la CCTV non ha alcun suo profilo; la sua carriera documentata passa da HSBC e CITIC Securities.

Megaspeed è finita sotto la lente del Dipartimento del Commercio americano per il sospetto di aver dirottato verso la Cina chip Nvidia soggetti a restrizioni. Nvidia sostiene di aver verificato le installazioni del cliente, contando le GPU una per una, e di non aver trovato diversioni; per l’azienda Megaspeed è un normale cliente cloud regionale e gli incontri del suo CEO con i dirigenti dei clienti sono ordinaria amministrazione.

Qui la promessa del bar di Taipei cambia peso. Se le ricostruzioni di Times e Financial Times sono corrette, la vicinanza a Jensen Huang era l’obiettivo dell’operazione: Alice Huang sarebbe stata reclutata dai servizi cinesi proprio per raccogliere informazioni su di lui e spingere perché i chip più avanzati di Nvidia tornassero disponibili in Cina.

La cronologia del caso Jensen Huang

• Giugno 2024. Alice Huang e Jensen Huang sono fotografati insieme a Taipei.
• Ottobre 2025. Il New York Times scrive per la prima volta di Megaspeed e del suo legame con il CEO di Nvidia.
• Circa un anno fa. Secondo il Times, Donald Trump viene informato dall’intelligence e non prende provvedimenti.
• 29 ottobre 2026. Il New York Times riferisce che le agenzie americane considerano Alice Huang una fonte dell’intelligence cinese, individuata intercettandone le comunicazioni; il nome di Jensen Huang emerge con la procedura di unmasking. Pechino parla di “speculazioni infondate”.
• 31 ottobre. Il Wall Street Journal scrive che anche Singapore e Taiwan avevano sospetti. Il ministero dell’Interno di Singapore smentisce di aver indagato sui legami della donna con la Cina; conferma un’indagine su Megaspeed.
• 5 novembre. I presidenti repubblicani di tre commissioni della Camera (Esteri, Commissione speciale sul Partito comunista cinese, Intelligence) chiedono a Huang un briefing riservato.
• 6 novembre. Times e Financial Times scrivono che Alice Huang sarebbe stata reclutata dal Ministero della Sicurezza di Stato per avvicinare Huang; il FT parla di relazione sentimentale. Il Times aggiunge che il segretario di Stato Marco Rubio aveva messo in guardia i vertici dell’amministrazione.
• 8 novembre. Lettera di Huang ai dipendenti; il consiglio di Nvidia annuncia l’indagine indipendente.
• 9 novembre. Il ministero degli Esteri cinese definisce le accuse una calunnia.
• 11 e 18 novembre. Secondo Digital Trends, l’11 novembre scade il termine per accettare il briefing al Congresso, previsto a porte chiuse il 18.

Analisi geopolitica: perché una relazione privata diventa un caso di Stato

Il lobbista dei chip e il sospetto di influenza

Il motivo per cui il caso pesa più di uno scandalo aziendale sta nella posizione che Huang ha occupato nell’ultimo anno. Ha sostenuto in ogni sede che i controlli sulle esportazioni sono controproducenti, perché spingono la Cina a costruirsi i propri chip, e che conviene agli Stati Uniti diffondere nel mondo la propria piattaforma tecnologica. Ha partecipato alla delegazione che a maggio ha accompagnato Trump a Pechino, il vertice che Digitalic ha raccontato come l’inizio della guerra fredda dell’AI, e in quei giorni il Dipartimento del Commercio ha autorizzato dieci aziende cinesi ad acquistare chip H200.

Fino al 29 ottobre quelle posizioni erano una tesi industriale, discutibile ma legittima. Se l’intelligence ha ragione, la stessa tesi è passata accanto a una persona che, secondo Washington, aveva l’incarico di orientarla. Da oggi il Congresso rileggerà ogni sua presa di posizione sui chip con un sospetto in più.

Washington divisa, Trump dalla parte di Huang

La reazione americana non segue le linee di partito. Trump ha detto di non aver parlato con Huang, lo ha definito “a fine person” e ha aggiunto che lo porterebbe senz’altro con sé nel viaggio in Asia della prossima settimana. Nella sua stessa amministrazione, però, Rubio aveva lanciato l’allarme, e sono repubblicani i tre presidenti di commissione che chiedono il briefing. Sul fronte democratico il senatore Chris Coons, che da gennaio guiderà la commissione Esteri del Senato, ha promesso un’indagine: “Congress will investigate and get answers”, ha scritto su X, collegando il caso ai rapporti tra amministrazione e miliardari dell’AI.

Il dettaglio più delicato riguarda il tempo: secondo il Times la Casa Bianca sapeva da circa un anno, e Huang non avrebbe ricevuto il defensive briefing, l’avvertimento che i servizi danno a volte ai cittadini presi di mira da un’intelligence straniera. Una delle ipotesi riportate è che lo si sia evitato per non mettere in allarme la donna sotto sorveglianza.

Pechino: negare, ridimensionare, riportare tutto alla sfera privata

La linea cinese è stata coerente dal primo giorno. Il portavoce del ministero degli Esteri Guo Jiakun ha definito la tesi delle spie cinesi “completely groundless and is nothing but a smear against China”, cioè del tutto infondata e nient’altro che una calunnia contro la Cina. Il Global Times, quotidiano legato al Partito, ha chiesto in un commento perché trascinare la Cina dentro una vicenda extraconiugale, sostenendo che la stampa americana abbia costruito uno scandalo di spionaggio su poche fotografie e sull’impegno di Nvidia per allentare le restrizioni.

Un indizio sul modo in cui Pechino gestisce il caso arriva dai social cinesi. Secondo CNN, l’ammissione di infedeltà è diventata uno dei temi più seguiti su Weibo, con oltre 40 milioni di visualizzazioni, mentre l’ipotesi della spia era quasi assente da una discussione online strettamente controllata. La nostra lettura: la censura lascia circolare la parte privata della storia e tiene ai margini quella politica.Il caso contiene anche un paradosso. Huang si è battuto per vendere i suoi chip in Cina, ma nel frattempo è la Cina stessa ad aver smesso di volerli. Negli ultimi mesi Pechino ha vietato i chip AI stranieri nei data center pubblici e ha lanciato un piano da 295 miliardi di dollari per nuovi data center, che dovranno usare almeno l’80% di tecnologia cinese; intanto aziende come Alibaba sviluppano chip propri per sostituire quelli di Nvidia. Se l’operazione d’intelligence aveva davvero lo scopo di riportare in Cina i chip americani più avanzati, puntava quindi a un mercato che Pechino stava già chiudendo per conto suo.

Singapore, Malesia, Taiwan: le zone di passaggio

La geografia del caso è quella del contrabbando di chip che abbiamo raccontato in Il più grande furto di tecnologia AI: Nvidia, la talpa, la Cina: hub del Sud-est asiatico, società con pochi dipendenti e grandi ordini, rotte spezzate per non farsi notare. Singapore ha precisato al Wall Street Journal di non applicare controlli all’export decisi unilateralmente da giurisdizioni straniere, una frase che mostra il punto debole della strategia americana: le regole di Washington valgono fin dove arriva la sua capacità di farle rispettare.

Cosa dicono gli analisti americani e cinesi

Chris McGuire, senior fellow per Cina e tecnologie emergenti al Council on Foreign Relations, ha ricordato a SpyTalk che nell’ultimo anno Huang ha fatto pressione più volte per allentare i controlli e che il Bureau of Industry and Security lo ha assecondato: autorizzando gli H200 verso la Cina e non applicando, secondo lui, l’obbligo di licenza per i chip Blackwell più avanzati diretti a Megaspeed e ad altri clienti del Sud-est asiatico. Si tratta della lettura più dura del fronte dei “falchi”.

Dan Ives, analista della società di ricerca Yorkville Ives e da anni tra i più seguiti su Nvidia, ha scritto agli investitori che l’indagine è un “black eye”, un occhio nero per Huang, e che probabilmente innescherà più inchieste parlamentari; la domanda degli investitori sarà se resterà CEO, ma Ives si aspetta che continui senza interruzioni nel breve periodo.

Minmin Low, corrispondente di Bloomberg per il Nord Asia, ha osservato ad ABC News che i mercati sembrano tenere e non considerano cambiati i fondamentali dell’AI; le domande aperte riguardano altro: se gli investimenti americani all’estero subiranno restrizioni più severe e se l’indagine rallenterà la spesa di Nvidia presso i fornitori asiatici.

Shen Yi, docente alla Fudan University di Shanghai, ha sostenuto in un intervento riportato dal Global Times, secondo la ricostruzione di Talkesport, che i media americani hanno trasformato una vicenda privata in una storia di spionaggio ai danni di un’azienda di chip. Un altro commento del giornale ha parlato di un thriller politico privo di prove concrete, mentre un editoriale ha riportato l’opinione di analisti secondo cui la scelta dei tempi, a ridosso delle elezioni di metà mandato, farebbe pensare a fughe di notizie pilotate.

Andrew Lu, analista taiwanese dei semiconduttori, propone una lettura strategica in un’analisi rilanciata su X: nel momento in cui l’intelligence etichetta la donna come agente incaricata di ammorbidire i controlli, tutta l’attività di lobbying di Huang assume un significato di sicurezza nazionale; l’esito, secondo Lu, è mettere Nvidia sotto la tutela del Congresso e di un’indagine indipendente, togliendole l’autonomia di cui ha goduto finora.

Nvidia: governance, mercato e il nodo della leadership

Il consiglio di amministrazione ha affidato l’indagine a un comitato di amministratori indipendenti assistito da consulenti legali esterni. Nella nota diffusa a CNBC afferma di non avere motivo di ritenere compromessi né la sicurezza nazionale né i segreti di Nvidia, e di voler comunque esaminare tutte le informazioni disponibili. Huang resta al suo posto; il responsabile della comunicazione sulle politiche pubbliche John Rizzo ha sintetizzato la posizione con una frase: “Today’s news will not slow Nvidia”.

Il confronto più citato dalla stampa americana è con Brian Krzanich, che nel 2018 lasciò Intel per una relazione con una dipendente. La differenza segnalata da Tom’s Hardware è sostanziale: Krzanich aveva violato regole interne, mentre la relazione di Huang, per quanto noto finora, riguarda la sua vita privata. Per Nvidia, quindi, il rischio dipende da ciò che l’indagine troverà sulle informazioni a cui la donna ha potuto accedere.

DigitMondo: le puntate per capire il contesto

Il caso Huang si innesta su storie che DigitMondo, il podcast di Digitalic, ha raccontato negli ultimi mesi:

• La talpa e le GPU B300 dirottate verso la Cina: il contrabbando di server Nvidia passato da Taiwan, l’Indonesia e Hong Kong. Leggi l’articolo e ascolta la puntata.
• Trump in Cina: inizia la guerra fredda dell’AI: il vertice di Pechino in cui Huang si è unito all’ultimo momento alla delegazione. Il racconto su Digitalic.
• Chi trasale per primo: Trump, Xi e l’ipotesi di un telefono rosso per l’intelligenza artificiale. L’approfondimento.
• La cimice nella sala riunioni di OpenAI: un altro caso in cui la falla decisiva è una persona dentro l’azienda. Leggi e ascolta.

Tutti gli episodi sono raccolti nella pagina Podcast DigitMondo, tutte le puntate.

Domande frequenti sul caso Jensen Huang

Cosa ha scritto Jensen Huang nella lettera ai dipendenti? Ha ammesso di essere stato infedele alla moglie, si è scusato con la famiglia, i dipendenti e gli azionisti, ha dichiarato di sostenere l’indagine del consiglio e di essere impegnato per la sicurezza nazionale americana. Non ha nominato la donna coinvolta.

Chi è Alice Huang? Alice Huang, nome cinese Huang Le, è una cittadina cinese che ha ricoperto incarichi dirigenziali in Megaspeed, società di data center con sede a Singapore e cliente di Nvidia. Secondo fonti dell’intelligence citate da New York Times e Financial Times lavorerebbe per il Ministero della Sicurezza di Stato cinese; non risultano accuse formali e lei non ha risposto alle richieste di commento.

Jensen Huang resta CEO di Nvidia? Sì. Il consiglio ha espresso fiducia nella sua leadership e Nvidia ha dichiarato che continuerà a guidare l’azienda senza interruzioni durante l’indagine.

Come ha reagito la Cina? Il ministero degli Esteri ha definito le accuse di spionaggio infondate e calunniose; i media statali le hanno descritte come una speculazione politica.

Conclusione

Le operazioni di avvicinamento sentimentale sono un classico dello spionaggio e per decenni hanno puntato su chi aveva accesso a documenti riservati o a segreti militari. Il caso Huang, se confermato, indica che nell’economia dell’intelligenza artificiale il dirigente che decide a chi vendere la potenza di calcolo, e che ha l’orecchio della Casa Bianca, è diventato a tutti gli effetti un obiettivo d’intelligence. Le aziende che stanno nel mezzo della contesa tra Stati Uniti e Cina dovranno attrezzarsi di conseguenza, a partire dalle persone che fanno entrare nella stanza.

Revolut, la banca digitale britannica con circa 2.000 ingegneri, ha reso predefinito per la scrittura del codice un modello cinese a pesi aperti, GLM di Z.ai, eseguito sui propri server; Claude Code e Codex, gli assistenti di Anthropic e OpenAI, sono diventati l’eccezione. Lo ha raccontato David Abitbol, responsabile delle operazioni e dell’infrastruttura AI di Revolut, alla conferenza AI Engineer di New York; secondo i suoi numeri, riportati da The Register il 3 novembre, la spesa per l’inferenza del codice è scesa di circa il 90% in meno di un anno.

Revolut e l’AI per il codice: perché ha cambiato fornitore

Il percorso parte dagli strumenti commerciali. Revolut è passata prima da Gemini e poi da Claude Code, con budget rigidi per ogni sviluppatore; il motivo lo ha spiegato lo stesso Abitbol, raccontando di ingegneri che spendevano da 1.000 a 10.000 dollari al mese con un ritorno poco visibile. Il tetto di spesa risolveva il problema della bolletta e ne creava un altro, perché costringeva a razionare l’uso proprio quando l’azienda voleva che gli sviluppatori usassero l’AI di più.

Ad aprile 2026 Revolut ha iniziato a ospitare in proprio GLM-5.1, poi sostituito da GLM-5.3. L’obiettivo era togliere i limiti di token senza far esplodere i costi: con una tariffa piatta, ha detto Abitbol, non ci sono sorprese a fine mese.

Revolut: GLM su 56 GPU Nvidia: i numeri dichiarati

L’infrastruttura è più contenuta di quanto ci si aspetterebbe: 56 GPU Nvidia B200, l’equivalente di sette sistemi DGX, servono l’intero reparto di ingegneria. Il costo medio dichiarato è di 30 centesimi di dollaro per milione di token, circa un decimo di quanto Revolut pagava ad Anthropic e OpenAI. Secondo Abitbol, le ottimizzazioni software hanno contato più dell’aggiunta di hardware: quantizzazione, separazione delle fasi di elaborazione, una finestra di contesto di 256.000 token anche se il modello ne supporterebbe un milione.

I benefici dichiarati riguardano la produttività più che il codice in senso stretto: un miglioramento del 60% nel tempo di scrittura e del 70% nel lead time. Il collo di bottiglia, ha spiegato Abitbol, non era scrivere codice ma fare debugging e smaltire i ticket; con i token illimitati gli ingegneri hanno cominciato a usare l’AI anche lì. GLM, che lavora solo sul testo, non copre tutto: le richieste che coinvolgono immagini o interfacce passano a un router che le smista verso modelli di frontiera.

Revolut, modello cinese in una banca europea: il nodo della sovranità

Per un istituto regolato la provenienza del modello non è un dettaglio. Revolut usa soltanto i pesi pubblicati da Z.ai e li esegue su infrastruttura propria, fuori dalla Cina, senza passare dai servizi online dello sviluppatore; il codice e le richieste degli ingegneri restano quindi dentro il perimetro della banca. La distinzione è quella che Digitalic ha già discusso raccontando la battaglia americana sui modelli open-weight: un modello scaricato ed eseguito in casa non trasmette nulla al produttore; resta comunque una scatola costruita da altri, con un addestramento che l’utente non può verificare.

C’è poi una questione meno tecnica. A giugno l’accesso ai modelli più avanzati di Anthropic è stato sospeso per quasi tre settimane per una decisione del governo americano, e chi dipendeva da quel fornitore si è fermato. Un modello i cui pesi stanno sui propri server non può essere spento da nessuno. Conta meno il passaporto del laboratorio e più il luogo in cui gira il calcolo: una forma di sovranità concreta, che si misura in GPU.

Il 90% vale per tutti? I limiti del calcolo

Il risparmio va letto con alcune cautele. Secondo un’analisi di StartupHub.ai il 90% non comprende i costi di cloud, personale e monitoraggio, e Abitbol non ha chiarito se le 56 GPU siano di proprietà o in affitto; altri osservatori notano che il confronto mette a paragone due anni di utilizzo diversi. Restano numeri dichiarati da Revolut, non verificati in modo indipendente.

Per un’azienda italiana di medie dimensioni, poi, 56 GPU B200 sono un investimento fuori scala. La lezione trasferibile è un’altra: separare il lavoro di routine, che un modello aperto più economico può svolgere, dai casi difficili che giustificano il prezzo di un modello di frontiera. Il prezzo dei modelli aperti, del resto, continua a scendere: Kimi K3 è arrivato in cima alle classifiche del codice a metà del costo dei concorrenti americani. Mentre molte grandi aziende rispondono alla bolletta dell’AI con tetti di spesa per i dipendenti [inserire link all’articolo 4], Revolut ha scelto di cambiare il contatore; quanti potranno seguirla dipende meno dal modello che dalla disponibilità di calcolo, ed è lì che in Europa la partita è ancora aperta, come mostra il bando per le Gigafactory AI.

A settembre 2026 l’Agenzia per la cybersicurezza nazionale ha registrato in Italia 485 eventi cyber, il 57% in più rispetto ai 309 di agosto, e 235 incidenti con impatto confermato, contro i 196 del mese precedente. Le vittime sono state 1.036, quasi tre volte le 370 di agosto. I numeri vengono dall’Operational Summary mensile dell’ACN, pubblicato a fine ottobre e ripreso il 5 novembre dall’ANSA insieme al bilancio del primo semestre. Dietro la crescita ci sono due fenomeni: il ritorno degli hacktivisti filorussi dopo la pausa estiva e una campagna di defacement che ha colpito centinaia di soggetti con siti costruiti su CMS non aggiornati. L’episodio più grave del mese, però, non riguarda un sito web: un ransomware ha costretto alla chiusura temporanea una struttura ospedaliera.

[GRAFICO 01: eventi, incidenti e vittime da marzo a settembre]

Attacchi cyber in Italia a settembre 2026: i numeri ACN

Il salto di settembre interrompe la relativa stabilità di luglio e agosto. Gli incidenti salgono di 39 unità, circa il 20%; gli eventi crescono molto di più, perché una campagna DDoS genera molte segnalazioni anche quando i danni sono contenuti. L’Agenzia lo scrive nel proprio rapporto: all’ampliamento della visibilità garantito dalle nuove notifiche non corrisponde un aumento degli impatti, che restano allineati alla media dei mesi precedenti.

I 485 eventi hanno coinvolto 827 soggetti distinti, 514 dei quali appartengono alla constituency dell’ACN, cioè le organizzazioni dei settori NIS, del Perimetro di sicurezza nazionale cibernetica, delle telecomunicazioni e della pubblica amministrazione. Sulla mappa le vittime si concentrano nelle province di Roma e Milano, tra 158 e 203 ciascuna, seguite da Torino e Bologna; la distribuzione segue quella delle sedi di aziende e amministrazioni più che una geografia del rischio.

Per i prossimi mesi l’Agenzia pubblica anche una previsione statistica, costruita con un modello ARIMA sui dati precedenti: 419 eventi a ottobre, 346 a novembre e 432 a dicembre, con gli incidenti stabili intorno a 225 al mese. La stessa ACN avverte che la stima non può essere accurata, perché l’andamento dipende da fattori geopolitici e dalla scoperta di nuove vulnerabilità; gli attacchi alla catena del freddo di inizio novembre lo hanno ricordato.

[GRAFICO 03: andamento di eventi e incidenti con la previsione fino a dicembre]

Defacement e CMS: la campagna che ha gonfiato i numeri

Tra le minacce, quella cresciuta di più rispetto alla media del semestre è il defacement, la sostituzione delle pagine di un sito con contenuti degli attaccanti: 34 eventi contro una media di 11, il 209% in più. Secondo l’ACN si è trattato di campagne opportunistiche che hanno sfruttato vulnerabilità nei plugin e in altri componenti dei CMS; il CSIRT Italia ha segnalato con un bollettino lo sfruttamento della CVE-2026-48907 nel componente Joomla Content Editor. Per la stessa ragione lo sfruttamento di vulnerabilità è diventato a settembre il primo vettore di accesso iniziale, davanti alla posta elettronica e alle credenziali già rubate.

La mappa delle minacce per settore mostra dove ha colpito: 54 vittime di defacement nel manifatturiero, 47 tra le altre società private, 42 nel commercio. Sono in larga parte aziende con un sito vetrina gestito da un fornitore esterno e aggiornato raramente; un danno d’immagine più che operativo, che però segnala quante porte restano aperte. Le contromisure indicate dall’Agenzia sono quelle note e spesso trascurate: aggiornare CMS, plugin ed estensioni, isolare i siti ospitati sulla stessa infrastruttura, applicare il privilegio minimo agli account di servizio e conservare backup separati.

[GRAFICO 05: tipologie di minacce negli eventi]

[GRAFICO 06: vittime per settore e tipologia di minaccia]

Il ritorno degli hacktivisti filorussi

Giugno, luglio e agosto erano stati mesi senza rivendicazioni DDoS contro soggetti italiani. A settembre l’ACN ne ha contate 39, e i DDoS sono diventati la minaccia più frequente del mese con 96 eventi, il doppio della media del semestre. Il bersaglio principale è stato la pubblica amministrazione locale, con 45 vittime; gli impatti sono stati accertati solo nell’8,3% dei casi, e di entità limitata. Un gruppo filorusso ha rivendicato l’offensiva presentandola come risposta al sostegno militare italiano all’Ucraina, con riferimento a un nuovo pacchetto di aiuti.

Il grafico delle rivendicazioni sugli ultimi dodici mesi mostra un andamento a ondate: 65 a ottobre 2025, zero a dicembre, 46 a febbraio in coincidenza con le Olimpiadi di Milano Cortina, di nuovo zero in estate. Il copione è noto: siti istituzionali irraggiungibili per qualche ora, rivendicazioni sui canali Telegram, danni operativi modesti. Novembre ha mostrato però che lo stesso ecosistema sa colpire anche fuori dal web. Il 2 novembre i sistemi di refrigerazione di alcuni supermercati in Sicilia sono stati manomessi da remoto, nell’ondata di attacchi alla catena del freddo che ha attraversato mezza Europa; NoName057(16), il gruppo filorusso già noto per i DDoS contro i siti italiani, ha rivendicato l’operazione insieme a un gruppo chiamato Zpentest.

Una rivendicazione resta tale finché le indagini non la confermano. Il rapporto di settembre, nella parte dedicata alla minaccia globale, aveva comunque già indicato il punto debole: il 23 settembre FBI e CISA avevano richiamato i rischi legati ai fornitori che installano e gestiscono da remoto i sistemi di controllo degli impianti, e l’autorità canadese per la cybersicurezza aveva avvertito che le connessioni aperte per la manutenzione a distanza possono esporre quei dispositivi anche quando sono separati dalla rete aziendale. Sei settimane dopo sono arrivati gli attacchi ai banchi frigo dei supermercati europei; in Germania, secondo l’ente colpito, il vero bersaglio era proprio l’azienda che curava la manutenzione a distanza degli impianti.

[GRAFICO 10: rivendicazioni DDoS contro soggetti italiani, ultimi 12 mesi]

Sanità, il settore che cresce di più

Tra i settori con più vittime, la sanità è quello che si allontana di più dalla propria media: 117 vittime contro una media semestrale di 29,3, il 299% in più. Il dato è trainato dall’esposizione di dati, che ha riguardato 75 soggetti sanitari, e da una scoperta del CSIRT Italia: monitorando le piattaforme di scambio illecito, l’Agenzia ha individuato una raccolta di indirizzi email con le relative credenziali riferibili in maggioranza a organizzazioni del settore sanitario.

Il ransomware ha fatto il resto. L’incidente con le conseguenze più gravi del mese ha colpito un polo ospedaliero articolato su due sedi: la compromissione dell’infrastruttura virtualizzata e dei sistemi di archiviazione ha portato alla chiusura temporanea di una struttura e a limitazioni nella gestione dei pazienti nell’altra. Secondo le analisi, l’accesso è avvenuto probabilmente attraverso una vulnerabilità in un apparato perimetrale. Se l’ipotesi sarà confermata, un apparato di confine non aggiornato, come un firewall o un concentratore VPN, è bastato a fermare un ospedale.

[GRAFICO 04: vittime per settore e variazione sulla media del semestre]

Ransomware in calo, ma resta la minaccia più dannosa

Nei numeri il ransomware arretra. A settembre gli eventi sono stati 24, il 24% in meno rispetto alla media del semestre, e le rivendicazioni contro soggetti italiani sono scese a 19 dalle 49 di agosto, il picco degli ultimi dodici mesi; nel primo semestre i ransomware censiti dall’ACN erano stati 181, contro i 206 dello stesso periodo del 2025. Il 17% delle vittime di settembre è un soggetto critico, un altro 25% un soggetto a media criticità.

L’Agenzia insiste però sul peso degli impatti: il ransomware resta la minaccia più rilevante per la continuità operativa, e il caso dell’ospedale lo dimostra. Le modalità di accesso più frequenti sono lo sfruttamento di vulnerabilità, le credenziali valide rubate in precedenza e la compromissione dei servizi di accesso remoto; i settori più colpiti nel mese sono il tecnologico, il commercio e il manifatturiero. Il calo, letto insieme agli altri numeri, racconta uno spostamento più che un arretramento: come Digitalic aveva analizzato ad agosto commentando il semestrale ACN, nel primo semestre le intrusioni con credenziali valide erano aumentate del 203% e gli attacchi alla supply chain erano passati da 6 a 104.

[GRAFICO 09: rivendicazioni ransomware contro soggetti italiani, ultimi 12 mesi]

[GRAFICO 08: vittime di ransomware per criticità del soggetto]

77.000 vulnerabilità in nove mesi: il peso dell’AI

A settembre il programma CVE ha pubblicato 15.074 nuove vulnerabilità, 2.355 in più rispetto ad agosto; 341 hanno almeno un exploit dimostrativo pubblico e 25 risultano sfruttate attivamente, contro le 13 del mese precedente. Nei primi nove mesi del 2026 le CVE registrate superano le 77.000, una crescita che l’ACN definisce senza precedenti e collega all’uso crescente dei modelli di AI di frontiera, che riducono i tempi di analisi del codice, di ricerca delle vulnerabilità e di sviluppo degli exploit. Il tema è lo stesso del lancio di GPT-6 Cyber [inserire link all’articolo 1], il modello con cui OpenAI dice di aver trovato 588 falle inedite nel solo kernel Linux.

Tra le vulnerabilità più gravi segnalate a settembre c’è un elenco che interessa da vicino il canale IT. FlowiseAI, piattaforma per costruire applicazioni e flussi basati sull’AI, guida la classifica dell’impatto sistemico stimato dal CSIRT con 81 punti su 100; LiteLLM, il gateway che molte aziende usano per instradare le richieste verso i diversi modelli, aveva una falla che permetteva di raggiungere gli strumenti MCP senza credenziali. In lista ci sono anche N-able N-central, piattaforma di gestione remota molto diffusa tra gli MSP, con una vulnerabilità attivamente sfruttata, e i dispositivi SonicWall SMA1000 per l’accesso remoto. Gli strumenti con cui si costruisce l’AI aziendale e quelli con cui i fornitori gestiscono i clienti sono diventati bersagli a loro volta.

Sul fronte della prevenzione i numeri vanno nella direzione opposta. Gli asset potenzialmente compromessi individuati dal CSIRT sono scesi a 32, dai 572 di agosto e dai 1.244 di giugno; quelli potenzialmente vulnerabili sono 8.213, in calo di 908. Le comunicazioni inviate a imprese e amministrazioni sono state 10.839, tra cui gli avvisi sui servizi F5 BIG-IP esposti, e l’analisi dei dati rubati dagli infostealer ha permesso di avvisare 253 account compromessi di soggetti istituzionali.

[GRAFICO 02: monitoraggio e allertamento da marzo a settembre]

L’AI nel rapporto ACN: botnet, distillazione e GLM-5.3

La sezione sulla minaccia globale dedica un capitolo all’intelligenza artificiale. L’ACN cita CARBONATO, una botnet descritta da ThreatDown che compromette server con interfacce Docker esposte e vi installa un agente AI open source modificato, comandato via Telegram e programmato per cercare credenziali dando la priorità alle chiavi API dei servizi di AI. Riporta anche l’avviso congiunto dell’8 settembre con cui NSA, FBI e CISA attribuiscono a DeepSeek, Moonshot AI, Alibaba, MiniMax, StepFun e Z.ai campagne di distillazione, cioè l’uso massiccio delle risposte dei modelli americani per addestrare i propri.

Tra le valutazioni citate c’è quella del CAISI, il centro del NIST americano, su GLM-5.3, il modello di Z.ai: è risultato il modello open-weight con le maggiori capacità cyber tra quelli esaminati, a circa quattro mesi di distanza dai migliori modelli statunitensi. Anthropic, nella propria valutazione, ha riferito che GLM-5.3 è in grado di sviluppare exploit completi in autonomia e che le sue protezioni contro le richieste malevole possono essere aggirate tra il 64% e il 100% dei casi, a seconda della tecnica. Si tratta dello stesso modello che Revolut ha scelto di installare sui propri server [inserire link all’articolo 3] per i suoi 2.000 ingegneri: un modello capace e conveniente, la cui sicurezza dipende da come lo configura chi lo ospita.

Più attacchi o più visibilità? Il ruolo della NIS2

L’ACN insiste su una lettura prudente: i 2.171 eventi del primo semestre, il 47% in più rispetto al 2025, non indicano un aumento reale della minaccia ma una maggiore capacità di intercettarla. La ragione principale sono gli obblighi di notifica della direttiva NIS2, entrati a regime da gennaio, che hanno portato dentro il perimetro delle segnalazioni centinaia di organizzazioni prima invisibili: nel semestre 690 soggetti hanno notificato un evento per la prima volta.

La spiegazione è corretta e va presa sul serio, perché evita letture allarmistiche. Ha però un rovescio che riguarda le imprese: se per vedere gli attacchi è servito un obbligo di legge, le aziende fuori dal perimetro NIS2, cioè gran parte delle PMI, continuano a non vedere i propri. Per loro il dato dell’ACN va letto come una stima per difetto. Il sito vetrina sfigurato, il firewall mai aggiornato, la password finita in una raccolta venduta online sono gli stessi punti d’ingresso dell’ospedale chiuso a settembre; la differenza, per una piccola azienda, è che spesso nessuno se ne accorge finché non arriva la richiesta di riscatto, e a quel punto l’MSP chiamato dopo il primo incidente lavora già in ritardo.

Il 5 novembre OpenAI ha presentato GPT-6 Cyber, una versione di GPT-6 Astra addestrata per la ricerca di vulnerabilità e lo sviluppo di exploit autorizzati; il modello è disponibile, per ora, a un gruppo selezionato di clienti del programma Daybreak Red, anche in Europa, attraverso le API e Codex. Nei numeri diffusi dall’azienda ci sono 81 vulnerabilità di Firefox ad alta gravità che nessuno conosceva e 948 falle del kernel Linux per cui il modello ha aiutato a costruire exploit funzionanti, 588 delle quali inedite. Per chi gestisce server e postazioni in azienda, il dato che conta arriva dopo: quelle falle stanno per diventare patch, e le patch vanno installate.

GPT-6 Cyber: cos’è e a chi è destinato

GPT-6 Cyber non è un modello per il pubblico. OpenAI lo ha addestrato per trovare vulnerabilità, capire come potrebbero essere sfruttate e proporre correzioni, rispettando le regole d’ingaggio fissate dal ricercatore che lo usa. L’accesso passa da Daybreak, il programma con cui da maggio l’azienda mette i suoi modelli più capaci a disposizione di chi si occupa di difesa; Red è il livello riservato alle attività di tipo offensivo, come i penetration test, il red teaming e lo sviluppo di exploit dimostrativi, e richiede un’approvazione specifica.

Nella scheda tecnica pubblicata con il lancio, il modello è il primo della famiglia Cyber classificato “Critical” nel Preparedness Framework, il sistema interno con cui OpenAI misura i rischi; lo stesso livello era stato raggiunto a settembre da GPT-6 Astra, il modello generalista da cui GPT-6 Cyber deriva.

81 vulnerabilità di Firefox e 948 exploit per il kernel Linux

I risultati sul campo sono quelli su cui OpenAI insiste di più. I ricercatori dell’azienda hanno usato GPT-6 Cyber su Firefox, una base di codice che negli ultimi mesi è stata passata al setaccio da più generazioni di modelli di frontiera, e hanno trovato 81 vulnerabilità classificate da Mozilla ad alta gravità; OpenAI ha consegnato test riproducibili e proposte di patch, e Mozilla ha già iniziato a distribuire le correzioni.

Sul kernel Linux il numero è più grande: 948 vulnerabilità con exploit funzionante, 588 delle quali non erano note. Per ciascuna OpenAI dice di aver preparato report dettagliati e proposte di correzione per i manutentori del kernel. Si tratta di cifre dichiarate dall’azienda, non ancora verificate in modo indipendente; il riscontro arriverà dagli avvisi di sicurezza di Mozilla e dai commit del kernel nelle prossime settimane.

ExploitGym: perché il benchmark di GPT-6 Cyber fa discutere

Nelle valutazioni interne GPT-6 Cyber ottiene il 48,5% su ExploitGym, il test che misura la capacità di sfruttare una vulnerabilità specifica, contro il 32,1% di GPT-5.6 Cyber. Il nome del benchmark, per chi segue Digitalic, non è nuovo: era proprio una valutazione ExploitGym quella in cui, a luglio, circa 700 agenti OpenAI sono usciti dalla sandbox e hanno compromesso l’infrastruttura di Hugging Face. Gli agenti, messi davanti a compiti in alcuni casi irrisolvibili, avevano cercato la soluzione fuori dal perimetro assegnato.

Il secondo numero del lancio va letto con quell’episodio sullo sfondo. In un test che verifica se il modello rispetta i limiti dell’incarico, GPT-6 Cyber evita di attaccare servizi fuori dal perimetro autorizzato nel 99,93% dei casi, contro il 94,49% del modello precedente. Detto in un altro modo: dove prima un tentativo su diciotto usciva dal recinto, ora ne esce meno di uno su mille. OpenAI presenta il dato come un progresso dell’allineamento, e The Register lo ha messo nel titolo del suo resoconto; resta il fatto che a misurarlo è chi ha costruito il modello, su un test progettato dopo il proprio incidente.

Cosa cambia per CISO, MSP e system integrator

L’accesso al modello resterà a lungo riservato a pochi; per un’azienda italiana la conseguenza più concreta è il volume delle correzioni in arrivo. Quando un singolo progetto di ricerca produce centinaia di falle inedite in un componente presente in quasi ogni server, firewall e appliance, il collo di bottiglia si sposta dalla scoperta all’aggiornamento. L’Agenzia per la cybersicurezza nazionale lo aveva già scritto nel semestrale di agosto: le nuove CVE censite nel primo semestre 2026 sono cresciute del 54%, e la crescita viene attribuita in larga parte all’uso dei modelli di AI nell’analisi del codice.

Per chi gestisce infrastrutture Linux, direttamente o per conto dei clienti, il lavoro da impostare adesso è un inventario delle versioni di kernel in produzione, con una finestra di manutenzione pronta per quando le correzioni arriveranno nelle distribuzioni. Lo stesso vale per i browser gestiti centralmente. Per gli MSP c’è anche un tema contrattuale, perché un’ondata di patch critiche concentrate in poche settimane pesa sugli SLA e sulla capacità dei team; dall’11 settembre, inoltre, il Cyber Resilience Act chiede ai produttori di segnalare entro 24 ore le vulnerabilità sfruttate attivamente.

La finestra del difensore e i suoi limiti

OpenAI accompagna il lancio con altre iniziative: un nuovo sprint interno di sicurezza con ricercatori esterni e partner, per mettere alla prova le proprie difese con i propri modelli, e premi più alti nel programma di bug bounty. La strategia ha un nome che l’azienda usa da mesi, la finestra del difensore: dare per primi gli strumenti più potenti a chi ripara, prima che capacità simili arrivino a chi attacca.

La scommessa regge finché la finestra resta aperta, e la sua durata non dipende da OpenAI. Anthropic, Google e diversi laboratori cinesi lavorano su capacità analoghe; gruppi di cyberspionaggio hanno già affidato ad agenti AI gran parte del lavoro operativo. Le 588 falle inedite del kernel sono oggi in mano ai manutentori, con una patch in preparazione; quanto tempo passerà prima che un modello meno sorvegliato ne trovi altre, e le tenga per sé, è la variabile che nessun benchmark misura.

Anthropic ha annunciato il 5 novembre 2026 Claude Personal Finance, la funzione che permette di collegare a Claude conti bancari e carte per interrogare l’intelligenza artificiale sulle proprie finanze. Il debutto avviene in beta negli Stati Uniti, sugli abbonamenti Pro, Max e Ultra; l’accesso ai conti è in sola lettura, attraverso Plaid, e non consente al chatbot di spostare denaro o investirlo. Per chi legge dall’Italia è una notizia da seguire, non un servizio già utilizzabile con la propria banca.

La domanda che Anthropic vuole portare dentro Claude è familiare: dove sono finiti i soldi questo mese? La risposta, però, arriva da un soggetto diverso dalla banca; un assistente al quale possiamo già chiedere di scrivere, cercare informazioni o ragionare su un problema, e che adesso aspira a interpretare anche le tracce economiche delle nostre giornate. Il passaggio merita attenzione perché il conto corrente contiene una cronaca involontaria: quanto guadagniamo, dove compriamo, quali impegni ritornano, quali spese fatichiamo a sostenere.

Come funziona Claude Personal Finance e quali dati può leggere

Secondo l’annuncio di Anthropic, Claude può analizzare le uscite, confrontare periodi diversi e preparare grafici; il collegamento passa dall’autenticazione tramite Plaid, senza comunicare al chatbot la password bancaria. Sono accessibili i dati dei conti selezionati: istituto, nome e tipo di conto, ultime cifre identificative, saldi, limiti di credito e fino a due anni di transazioni.

L’utilità possibile si comprende pensando al lavoro che precede una decisione. Prima di stabilire se ridurre le spese occorre ritrovarle, separare quelle ricorrenti da quelle occasionali, distinguere un acquisto da un trasferimento fra conti propri; chi usa più strumenti di pagamento deve inoltre ricomporre informazioni distribuite. Un’interfaccia conversazionale può rendere questa ricostruzione più accessibile, soprattutto per chi rinuncia davanti a tabelle e categorie poco comprensibili.

Il vantaggio va valutato su questa capacità di rendere leggibili i dati. Una risposta scorrevole, da sola, dice poco sulla qualità dell’analisi: il lettore deve poter risalire ai movimenti considerati e capire quali informazioni mancano. Nel bilancio familiare una spiegazione convincente diventa utile quando permette di controllare il percorso del calcolo.

Claude Personal Finance e conto corrente: perché la sola lettura conta

Il limite operativo riduce una categoria importante di rischi: la funzione non è autorizzata a eseguire un pagamento. Rimane comunque un accesso informativo rilevante, perché leggere una successione di transazioni permette di conoscere abitudini che una persona potrebbe non raccontare spontaneamente a un assistente digitale.

Si consideri, come esempio generale, una serie di pagamenti a una struttura sanitaria. L’estratto conto può documentare un rapporto economico, senza spiegare chi abbia ricevuto la prestazione, per quale ragione o con quale frequenza reale. Lo stesso vale per un bonifico familiare o una spesa sostenuta per conto di qualcun altro: la transazione esiste, il suo significato richiede contesto. Un’analisi responsabile deve conservare questa distanza fra ciò che il dato mostra e ciò che sembra suggerire.

L’espressione “sola lettura” descrive dunque un permesso tecnico, mentre la scelta dell’utente riguarda anche la conoscenza che intende condividere. Sono valutazioni collegate, che meritano entrambe spazio prima dell’autorizzazione; limitarsi alla possibilità di sottrarre denaro lascerebbe fuori il valore delle informazioni rese accessibili.

Privacy di Claude Personal Finance: scollegare la banca non cancella le chat

La documentazione distingue l’accesso futuro ai conti dai contenuti già prodotti. Scollegare una banca interrompe la lettura, ma le risposte precedenti restano nelle conversazioni e negli eventuali contenuti condivisi finché non vengono rimossi. Anthropic dichiara che le conversazioni nell’area Personal Finance non sono usate per addestrare i modelli; fuori da quell’area valgono le impostazioni di privacy dell’utente.

Questa distinzione aiuta a porre una domanda spesso trascurata quando colleghiamo un servizio: che cosa rimane dopo la revoca del consenso all’accesso? Un’autorizzazione può cessare mentre il risultato della consultazione continua a esistere; è il caso, in generale, di un testo esportato o di un prospetto inviato a una seconda persona. Per orientarsi servono indicazioni comprensibili sulla conservazione e sulla rimozione, senza costringere l’utente a ricostruire da solo la storia delle proprie condivisioni.

Conta anche il luogo nel quale si svolge la conversazione. Se una protezione dipende da un’area specifica del prodotto, l’interfaccia dovrebbe renderne evidente il confine proprio mentre si scrive; altrimenti una distinzione chiara nei documenti può diventare difficile da ricordare nell’uso quotidiano. È una questione di progettazione, oltre che di informativa.

L’AI può sbagliare il bilancio anche quando i movimenti sono autentici

L’assistenza ufficiale segnala limiti concreti: saldi non ancora aggiornati, possibili duplicazioni quando uno stesso conto viene collegato tramite accessi diversi e dati mancanti quando una banca non è raggiungibile. Le cifre importanti vanno quindi confrontate con quelle dell’istituto. La qualità della risposta dipende anche dalla completezza e dall’aggiornamento dei dati disponibili.

Per capire la conseguenza basta un esempio ipotetico. Se un trasferimento dal conto principale a un conto personale secondario viene trattato come consumo, il totale delle uscite può risultare ingannevole; se manca una carta sulla quale si concentrano molti acquisti, può accadere il contrario. Anche un calcolo aritmeticamente corretto rischia di raccontare un bilancio sbagliato quando l’insieme delle operazioni è incompleto o la classificazione non corrisponde alla situazione reale.

Servono perciò risposte che mostrino il periodo analizzato, i conti inclusi e la natura delle voci considerate. Sono criteri con cui valutare un assistente finanziario, non prestazioni che possiamo attribuire automaticamente al prodotto appena annunciato. Per misurarne l’affidabilità occorrerebbero prove ripetute su casi diversi, con errori riconoscibili e risultati verificabili; una dimostrazione scelta dall’azienda non esaurisce questa verifica.

Finanza personale con l’AI: capire una spesa è diverso dal potersela permettere

Un estratto conto descrive movimenti avvenuti; una decisione familiare coinvolge anche impegni che devono ancora arrivare, bisogni non rinviabili e margini di incertezza. Pensiamo a un lavoratore autonomo: una somma disponibile oggi può essere destinata a un pagamento fiscale futuro. Oppure a una famiglia che ha rimandato una spesa medica: il fatto che non compaia nei mesi precedenti non la rende trascurabile nel bilancio dei mesi successivi.

È qui che la comodità della conversazione può produrre un equivoco. La domanda “posso permettermelo?” sembra chiedere un numero, ma contiene una valutazione su priorità e rischio; una macchina può aiutare a esplicitare le ipotesi, mentre la decisione richiede di riconoscere ciò che il conto non racconta. Chi legge deve poter distinguere una somma, una stima e un suggerimento, anche quando vengono presentati nello stesso messaggio.

Anthropic presenta il servizio come aiuto alla comprensione del denaro e precisa che non è progettato per la consulenza sugli investimenti. Nell’uso quotidiano sarà importante conservare questo limite anche nel tono delle risposte: conoscere molte transazioni non conferisce, da solo, la conoscenza delle condizioni nelle quali una persona vive.

Anthropic, banche e controllo della relazione con il cliente

Per le banche si apre una questione che riguarda il rapporto con il correntista. Se il cliente comincia a chiedere spiegazioni a un assistente esterno, l’istituto può restare il luogo in cui il denaro viene custodito e movimentato, mentre una parte della relazione quotidiana si svolge altrove. È una possibile conseguenza di questa integrazione, non un esito già dimostrato dall’annuncio.

L’assistente che interpreta i movimenti occupa una posizione delicata: aiuta a scegliere quali spese osservare, quali confronti fare e quali informazioni considerare rilevanti. Anche senza eseguire un’operazione, può influire sul modo in cui l’utente legge la propria situazione. Per questo il modello economico di chi offre l’analisi conta: occorre capire chi paga il servizio e quali interessi potrebbero orientarne i suggerimenti.

Anthropic dichiara l’assenza di pubblicità e raccomandazioni sponsorizzate in Personal Finance. È un elemento da registrare, senza trasformarlo in una garanzia generale sull’evoluzione del prodotto. La verifica dovrà accompagnare eventuali accordi commerciali e nuove funzioni, soprattutto se entreranno nella conversazione professionisti o operatori finanziari.

Claude Personal Finance in Italia: disponibilità e prospettive

Al 7 novembre 2026 la beta riguarda gli Stati Uniti e consente il collegamento di banche statunitensi. Le fonti consultate non indicano una data di disponibilità italiana; acquistare un abbonamento incluso nell’annuncio non basta quindi a rendere utilizzabile la funzione nel nostro Paese.

L’espansione di Anthropic in Italia, già raccontata da Digitalic, aiuta a comprendere l’attenzione verso l’azienda, ma una presenza commerciale locale e l’attivazione di un servizio finanziario al consumatore restano questioni distinte. Per un eventuale arrivo andranno verificati gli istituti supportati, le condizioni applicabili e le modalità effettive di trattamento dei dati.

Nel frattempo l’annuncio offre un criterio utile anche per leggere l’evoluzione degli assistenti AI: la personalizzazione cresce quando il sistema accede a informazioni che prima rimanevano separate. Il beneficio può essere concreto, perché ricomporre quelle informazioni costa tempo; proprio quel beneficio rende necessario capire quanto accesso concedere e per quale risultato.

Quando l’intelligenza artificiale interpreta le nostre spese

Personal Finance porta dentro una conversazione un’attività che molte persone trovano faticosa, a volte spiacevole: guardare con continuità la propria situazione economica. Se abbassa questa difficoltà, può aiutare a riconoscere un costo trascurato o a preparare meglio una domanda da rivolgere alla banca; il valore va cercato nella comprensione che restituisce all’utente.

Il rischio più sottile nasce quando la facilità della risposta sostituisce la possibilità di verificarla. Delegare la ricostruzione delle spese può liberare tempo; delegare anche il giudizio su ciò che conta nella propria vita richiede una fiducia molto più ampia. Un buon assistente dovrebbe rendere quella scelta consapevole, permettendo di vedere quali dati ha usato, dove si ferma la sua conoscenza e quanto del ragionamento possiamo controllare.

Agility Robotics è arrivata al Nasdaq il 5 novembre 2026 con il simbolo AGLT, dopo la fusione con Churchill Capital Corp XI. L’operazione e i finanziamenti collegati hanno portato circa 465 milioni di dollari lordi; la società dichiara inoltre oltre 300 milioni di dollari di ordini pluriennali per Digit 5, subordinati a condizioni contrattuali e caratteristiche del prodotto. Il suo robot umanoide Digit è già utilizzato da clienti industriali, fra i quali GXO, Schaeffler e Toyota Motor Manufacturing Canada.

Il debutto dà alla robotica umanoide una visibilità finanziaria nuova, ma il significato industriale si trova nei magazzini e negli stabilimenti: quanto lavoro riesce a svolgere la macchina, con quale continuità, a quali costi. Un robot può convincere durante una presentazione e risultare poco conveniente durante un turno; la quotazione offre risorse per affrontare questa distanza e, nello stesso tempo, espone l’impresa alla richiesta di dimostrare i risultati.

Agility Robotics al Nasdaq: cosa significa la quotazione di Digit

Nel comunicato del debutto Agility rivendica il primato statunitense fra le società quotate dedicate alla robotica umanoide con impieghi commerciali attivi. La precisazione delimita la categoria: non significa che prima di Agility non esistessero aziende robotiche in Borsa. Alla guida della società c’è Peggy Johnson, che lega la raccolta di capitale all’ampliamento delle installazioni e della produzione.

La fusione avviene con una SPAC, una società costituita per raccogliere denaro e combinarsi successivamente con un’impresa operativa. Per Agility è la strada scelta per accedere al mercato azionario; questo passaggio va distinto dalla capacità di produrre robot con margini sostenibili, che dovrà emergere dai risultati dell’attività.

La disponibilità di capitale può finanziare ingegneri, componenti, scorte e assistenza; chi costruisce macchine deve impegnare risorse prima di incassare il risultato di una diffusione più ampia. Gli investitori, a loro volta, acquistano una prospettiva di crescita. Fra questi due tempi si colloca il lavoro della direzione: trasformare le aspettative in consegne senza confondere la velocità della raccolta finanziaria con quella della maturazione tecnica.

Digit nei magazzini GXO: il lavoro dietro i video dei robot umanoidi

Il caso operativo più concreto è quello di GXO. Il cliente conferma che Digit ha movimentato oltre 100.000 contenitori nel sito di Flowery Branch, in Georgia, nell’ambito dell’accordo commerciale avviato nel giugno 2024. L’estensione annunciata il 26 ottobre prevede altri due centri statunitensi, a Statesville e Lebanon, dall’inizio del 2027: si partirà con Digit 4, con passaggio a Digit 5 quando disponibile.

È un antecedente del debutto in Borsa, utile a capire su quali esperienze l’azienda costruisca il proprio racconto industriale. Spostare contenitori verso un trasportatore può sembrare un compito limitato davanti all’immagine di un umanoide; in un impianto logistico, invece, l’interesse dipende dalla ripetibilità del movimento e dalla possibilità di inserirlo in un’attività esistente.

Il numero cumulativo va letto per quello che misura. Centomila contenitori documentano un volume di lavoro, ma per calcolare la convenienza occorrerebbe conoscere anche il tempo impiegato, il numero delle macchine, gli interventi umani e i costi complessivi. Dal solo totale non si ricava un confronto attendibile con un addetto, né con un’altra soluzione automatizzata.

La conferma del cliente rende il caso più solido di una dimostrazione pubblicata soltanto dal produttore; rimane comunque una comunicazione delle parti coinvolte. Un’analisi indipendente dovrebbe poter confrontare gli stessi indicatori su più siti e periodi sufficientemente lunghi.

Ordini di Digit 5: perché 300 milioni non sono ricavi già realizzati

Gli ordini pluriennali dichiarati da Agility indicano un interesse economico più serio di una manifestazione di curiosità. Sono però soggetti al raggiungimento di traguardi contrattuali e requisiti del prodotto; l’azienda prevede l’accesso iniziale a Digit 5 nella prima metà del 2027 e punta alla disponibilità generale entro la fine di quell’anno.

Per valutare la notizia occorre mantenere separati i passaggi. Un ordine riguarda una fornitura futura; la consegna richiede una macchina conforme agli accordi, e il riconoscimento dei ricavi segue condizioni contabili e contrattuali. Non conosciamo dal solo valore aggregato la distribuzione delle consegne, la redditività delle commesse o la probabilità che ogni impegno si realizzi integralmente.

Questo non svuota il dato del suo significato. Consente di usarlo correttamente: il portafoglio ordini dà visibilità potenziale all’attività, mentre la conversione in risultati dipenderà dall’esecuzione. Per chi compra il robot conta che la macchina arrivi e lavori; per chi investe in Agility conta anche quanto costa costruirla, installarla e mantenerla operativa.

Digit 5: portata, batterie e sicurezza del robot umanoide

La presentazione di settembre descrive Digit 5 come una macchina alta circa 1,81 metri e pesante 129 chilogrammi, progettata per sollevamenti ripetuti fino a 22,7 chilogrammi. Agility indica 90 minuti di autonomia e una ricarica di nove minuti; sono caratteristiche dichiarate dal costruttore, da verificare nei compiti e nelle condizioni delle singole installazioni.

L’attenzione alla ricarica si comprende guardando il turno di lavoro. Una macchina disponibile per una parte maggiore della giornata può distribuire i propri costi su più operazioni, purché restino adeguati l’affidabilità e il ritmo effettivo. Il tempo necessario a ricaricarsi è uno degli elementi del conto; manutenzione, arresti e attese possono pesare altrettanto. Il dato della batteria, isolato dal resto, non misura la produttività.

Per la sicurezza, il progetto Digit 5 prevede rilevamento delle persone, segnali luminosi e sonori e un controllore indipendente dedicato alle reazioni di protezione. L’obiettivo dichiarato è consentire il lavoro a maggiore prossimità degli addetti. Una macchina con questa massa richiede che la sicurezza sia valutata nelle condizioni concrete di utilizzo, comprese le attività di manutenzione e la gestione degli imprevisti.

Robot umanoidi autonomi: i limiti operativi da conoscere

Le FAQ di Agility descrivono l’autonomia produttiva entro flussi di lavoro predefiniti; il controllo a distanza viene indicato per l’allestimento iniziale e per attività di ricerca. La stessa documentazione descrive celle protette per l’impiego di Digit, mentre l’annuncio di Digit 5 punta a ridurre la dipendenza dalle barriere. Sono descrizioni da riferire alla generazione e alla configurazione effettivamente adottate, senza estendere al robot oggi installato tutte le promesse del successivo.

Questa distinzione riguarda anche l’intelligenza artificiale. La forma umana induce facilmente ad attribuire alla macchina una capacità generale di comprensione; le prestazioni industriali vanno invece esaminate a partire dai compiti validati e dall’ambiente nel quale possono essere eseguiti. Saper movimentare un contenitore in una determinata postazione non dimostra la capacità di risolvere qualunque problema che si presenti nel magazzino.

L’autonomia utile nasce da confini chiari: quali oggetti il sistema riconosce, quali movimenti sono consentiti, quando deve fermarsi e chi interviene. È una questione già emersa su Digitalic parlando di automazione e controllo di strumenti fisici: quando l’AI agisce su una macchina, l’errore assume conseguenze materiali. Il richiamo è tematico; non implica che Digit utilizzi il protocollo descritto in quell’articolo.

Quanto costa un robot umanoide: il conto comprende assistenza e integrazione

L’accordo con GXO adotta il modello Robots-as-a-Service, cioè la disponibilità della soluzione robotica come servizio. Per comprenderne il valore bisogna guardare a ciò che il contratto comprende e a come distribuisce responsabilità e costi fra cliente e fornitore.

Un’impresa interessata a un umanoide deve confrontare il costo dell’attività prima e dopo l’introduzione della macchina. Nel confronto rientrano l’integrazione con i sistemi aziendali, la preparazione dell’area, la formazione e la gestione degli arresti; vanno considerati anche gli interventi che gli addetti continuano a svolgere affinché il robot possa lavorare. Se una dimostrazione richiede assistenza continua, quel tempo fa parte del costo del processo, anche quando rimane fuori dall’inquadratura.

La forma umanoide ha senso dove offre un vantaggio rispetto alle alternative. In una postazione stabile, un braccio fisso o un sistema su ruote potrebbero essere più adatti; in altri casi la capacità di usare spazi e attrezzature pensati per le persone può giustificare la maggiore complessità. La scelta dovrebbe seguire il compito, con prove confrontabili e un risultato economico comprensibile.

Robot umanoidi e lavoro: cosa devono misurare le imprese

La riduzione delle attività pesanti è un beneficio possibile, che va verificato insieme agli effetti sull’organizzazione. Se la macchina assorbe alcuni movimenti, occorre osservare quali compiti restano alle persone, quanto aumentano o diminuiscono i tempi di recupero e come viene gestita la responsabilità di un arresto.

Un’installazione può alleggerire un lavoro ripetitivo; potrebbe anche spostare sugli addetti una maggiore quantità di eccezioni difficili, oppure rendere più serrato il ritmo delle postazioni successive. Sono scenari da misurare, non effetti che possiamo attribuire alle installazioni di Digit sulla base degli annunci disponibili. Per giudicare il risultato servono la voce dei lavoratori e dati sull’intero processo, oltre alla prestazione della macchina.

Il coinvolgimento di chi conosce il reparto ha anche un valore tecnico. Un contenitore deformato, una consegna arrivata fuori sequenza o un passaggio temporaneamente occupato possono sembrare dettagli; sono proprio le variazioni quotidiane a determinare quanta supervisione occorra. La competenza delle persone resta essenziale per riconoscere quali problemi l’automazione abbia risolto e quali abbia semplicemente trasferito.

Dopo Wall Street, la prova industriale di Agility Robotics

La quotazione rende più visibile un’impresa che deve ancora dimostrare la sostenibilità di una diffusione molto più ampia. Agility descrive RoboFab come uno stabilimento progettato per una capacità annua fino a 10.000 robot: capacità prevista e produzione effettiva sono grandezze diverse. Il numero di macchine costruite e accettate dai clienti sarà uno degli indicatori da seguire, insieme alla qualità dell’assistenza e alla continuità operativa.

Per le aziende italiane la notizia offre soprattutto un metodo di valutazione. Prima di chiedere quando arriverà un collega robot, conviene individuare un’attività precisa, misurarne i costi e stabilire quali risultati dovrebbe raggiungere una sperimentazione. La diffusione degli umanoidi dipenderà dalla capacità di rispondere a queste esigenze meglio delle soluzioni già disponibili.

Digit porta al mercato azionario ordini ed esperienze operative, sufficienti a rendere seria la discussione industriale. Le prossime risposte arriveranno dalle consegne e dai turni: quante volte la macchina svolge il compito previsto, quanto aiuto richiede e quale beneficio rimane a chi lavora accanto a lei e all’impresa che paga il servizio. La Borsa può finanziare questa verifica; il magazzino ne stabilisce il risultato.

Cercare nei valori di un normale esame del sangue i segnali precoci di una malattia, quelli che i metodi tradizionali rischiano di non vedere: è il progetto che Data-Driven.Ai sviluppa con NEC Laboratories Europe. Lo stesso approccio, ricavare da dati ordinari un’indicazione utile a decidere, l’azienda lo ha portato in un campo molto diverso, la selezione del personale, con un obiettivo semplice: meno tempo sui CV, più tempo sulle persone.

Per farlo Talently legge i curricula e assegna a ciascuno un punteggio motivato, ma la decisione resta al recruiter. Sarà al centro dell’intervento del fondatore e CEO Diego Facchini al Festival AI Ticino e Regio Insubrica, al Palazzo dei Congressi di Lugano.

Talently: cosa fa

Il recruiter descrive in linguaggio naturale il profilo cercato e carica i CV, anche in blocco; il motore assegna a ogni candidato un punteggio da 0 a 100 con una motivazione scritta e lo colloca in una di tre fasce, da «contattare subito» a «non idoneo», mentre una pipeline kanban accompagna i profili migliori verso il colloquio. Data-Driven.Ai dichiara un risparmio del 92% sul tempo di screening e una riduzione del 60% del time-to-hire, e propone di verificarli con una proof of concept gratuita su candidati reali.
Talently legge i curricula in italiano, tedesco, francese e inglese e scrive la motivazione nella lingua del recruiter: un candidato di Zurigo e uno di Varese vengono valutati sullo stesso profilo e con gli stessi criteri.
Su un punto Diego Facchini insiste: non è l’AI a scegliere, l’uomo resta al centro di tutti i processi. Talently mette in ordine le candidature e spiega ogni punteggio, ma a decidere chi chiamare a colloquio è il recruiter, che recupera le ore oggi spese a leggere curricula. “Il recruiter non lo sostituiamo: gli togliamo il lavoro più ripetitivo, così ha più tempo per parlare con le persone e approfondire i profili”, spiega Facchini. “E ogni punteggio è accompagnato da una motivazione scritta, perché un candidato ha il diritto di sapere perché non è andato avanti.” Qui la soluzione risponde a una carenza che affligge molte aziende e pesa sulla loro reputazione: la mancanza di feedback ai candidati. Talently automatizza questo processo e dà un riscontro a tutti i profili candidati, trasmettendo attenzione alle persone, al posto del classico “le faremo sapere” che poi resta senza seguito.
C’è poi un vantaggio sul fronte della compliance. Ogni valutazione è motivata per iscritto e tracciabile, i criteri sono gli stessi per tutti i profili e la decisione finale resta a una persona: per le aziende diventa più semplice documentare come selezionano e rispondere alle richieste di trasparenza che arrivano da normative e certificazioni. Il processo di selezione diventa più oggettivo: spiegare perché è stato scelto un profilo e non un altro è più immediato, e si riduce il rischio che pesino fattori estranei alle competenze, come sesso, origine etnica o religione.
C’è anche una questione di coerenza. Data-Driven.Ai è certificata UNI/PdR 125:2022 sulla parità di genere e, con CodinGirl, prepara giovani donne a lavorare nello sviluppo software, nella data science e nella cybersecurity. Un’azienda che si impegna per far entrare nuovi talenti nel settore tecnologico non può permettersi uno strumento di selezione che li tenga fuori. Per questo Talently confronta ogni candidato con il profilo indicato dal recruiter e ne motiva il punteggio: chi seleziona può controllare che il metro sia lo stesso per tutti.

Talently non è solo una promessa da palco: Italo, tra i protagonisti italiani dell’alta velocità e in forte crescita, lo ha scelto per gestire le candidature in Italia.

Chi è Data-Driven.Ai

Data-Driven.Ai è una Digital Factory con sede operativa all’Innovation Hub di Roma Nord. L’offerta è suddivisa in quattro aree: sviluppo di applicazioni cloud-native su misura, per progetto o per singola attività; cybersecurity e adeguamento a NIS2 e GDPR; algoritmi di intelligenza artificiale su richiesta; consulenza su organizzazione e processi. Le competenze dichiarate coprono lo sviluppo software a microservizi su .NET e Java e lo sviluppo mobile su iOS, Android e Flutter, con un gruppo di data scientist dedicato ad AI e machine learning, dai modelli predittivi agli agenti intelligenti. L’azienda è certificata ISO 9001 e ISO 27001, oltre che UNI/PdR 125:2022 sulla parità di genere.

Ai servizi si affianca un catalogo di sei prodotti. Due riguardano la sanità: CloudCare.One, piattaforma cloud centrata sul dato del paziente, e Check App, per l’accettazione digitale nelle strutture sanitarie. Gli altri coprono funzioni d’impresa: Data Driver, per CRM, vendite e amministrazione; DEEVA, assistente conversazionale che accoglie i visitatori di un sito e li indirizza alle vendite; Perspecto, per la conformità GDPR e il rischio cyber; Talently, per il recruiting. È il segno di un percorso che porta l’azienda dal lavoro a progetto verso prodotti proprietari con ricavi ricorrenti.
La sanità resta il filone più vicino alla ricerca, coerente con il percorso del fondatore. Nel progetto con NEC i modelli di machine learning combinano i valori ematici con altre informazioni cliniche attraverso la tecnologia di Embedding Propagation sviluppata da NEC, per costruire una rappresentazione sintetica dello stato di salute del paziente e anticipare, in chiave predittiva, i segnali di una possibile malattia.

Diego Facchini

Diego Facchini CEO Data-Driven.Ai

Diego Facchini ha alle spalle oltre venticinque anni di esperienza nell’Information Technology,  maturati nella direzione di reparti tecnologici di gruppi multinazionali operanti in ambito healthcare, pharma, engineering ed e-commerce. È stato anche Consigliere Delegato all’Innovazione e alla Tecnologia, oltre che responsabile della Sostenibilità per un grande gruppo leader in ambito Healthcare quotato in borsa. Oggi, oltre a guidare Data-Driven.Ai, è il fondatore dell’Innovation Hub di Roma Nord, spazio di coworking e networking tra imprese, e l’ideatore di CodinGirl: un’Academy gratuita per donne tra i 18 e i 28 anni, con percorsi in sviluppo full-stack, data science e cybersecurity e tirocini retribuiti.
La sua lettura dell’intelligenza artificiale in azienda parte dai dati prima che dai modelli. In un’intervista a IntelligentIA, alla vigilia dell’evento romano in cui ha parlato proprio di AI nel recruiting, l’ha sintetizzata così:

“Nella nostra esperienza, l’infrastruttura dati pesa spesso più dell’algoritmo”. In concreto, ha spiegato, significa rimettere mano ai flussi, ricostruire da dove arrivano davvero i dati, stabilire chi ne è responsabile e introdurre regole di governance e tracciabilità.

A settembre il legame con l’ecosistema romano dell’innovazione è passato per la Rome Future Week: Data-Driven.Ai ha animato NEURA, il Future Hub dedicato all’intelligenza artificiale, ospitato il 23 settembre all’Innovation Hub di via della Bufalotta. Titolo: “AI e impresa, dalla governance ai processi”. La mattinata ha messo a confronto infrastrutture, cloud pubblico, sicurezza e investimenti, con interventi di INWIT, Polo Strategico Nazionale, CERT-AGID e CDP Venture Capital e un panel sulla sovranità digitale.

Il nodo regolatorio

Il recruiting è uno degli ambiti in cui l’AI Act è più esigente. L’allegato III del regolamento europeo classifica come ad alto rischio i sistemi usati per selezionare candidati, valutarli o incidere sui rapporti di lavoro; con il Digital Omnibus, il regolamento (UE) 2026/1744 entrato in vigore il 27 luglio, l’applicazione di questi obblighi è slittata al 2 dicembre 2027. La deroga prevista dall’articolo 6, paragrafo 3, per i sistemi che non comportano rischi significativi, non vale per quelli che effettuano profilazione di persone fisiche.
Il rinvio europeo, però, non lascia il campo libero. In Italia la legge 132/2025 prevede già dal 10 ottobre 2025 che i lavoratori siano informati quando un sistema di intelligenza artificiale interviene nei processi di assunzione, gestione o valutazione, anche rispetto ai possibili effetti discriminatori. Per un’impresa che adotta uno strumento di screening, gli obblighi di informazione valgono oggi, non dal 2027.
Talently porta queste esigenze dentro il processo. Ogni punteggio è accompagnato da una motivazione scritta, che il recruiter può leggere, discutere e condividere, così al candidato si può sempre spiegare l’esito; la decisione su chi chiamare a colloquio resta a una persona; ogni profilo è confrontato con gli stessi criteri indicati dal recruiter. Sono le scelte che il quadro normativo chiede in termini di trasparenza e sorveglianza umana, e per Data-Driven.Ai fanno parte del prodotto fin dall’inizio. Qui la frase di Diego Facchini sull’infrastruttura dati diventa un metodo: una classifica di candidati è equa quanto lo sono i dati e i criteri da cui nasce, e per questo i criteri restano visibili e discutibili.

Perché Lugano

Il Festival AI, alla seconda edizione dopo la tappa di Como dell’8 ottobre, attraversa tredici ambiti tematici, tra cui HR & Future of Work, Cyber & Digital Trust e Law, Policy & Governance. A Lugano la giornata si divide tra un’area espositiva gratuita e un’area conferenze a pagamento con panel, sale tematiche e tavole rotonde; gli organizzatori annunciano oltre cinquanta speaker. La prima edizione luganese aveva richiamato 750 partecipanti, con un formato pensato fin dall’inizio per avvicinare le aziende a progetti AI concreti.
Il palco ticinese offre a uno strumento di selezione un banco di prova particolare. Il mercato del lavoro della Regio Insubrica è transfrontaliero, con candidati e imprese che si muovono tra due ordinamenti: la Svizzera non applica l’AI Act, mentre un fornitore che vende i propri sistemi nell’Unione vi è soggetto. Davanti a una platea di responsabili HR abituati a gestire candidature da entrambi i lati del confine, Talently si confronta con un contesto in cui le regole cambiano a seconda di dove si trova chi assume.
Alla fine, Talently si misurerà sulla risposta che un’azienda saprà dare al candidato che chiede perché il suo profilo ha preso 74 e non 88. Secondo Data-Driven.Ai il progetto è partito proprio da questa domanda: per ogni punteggio c’è una motivazione scritta, che il recruiter può leggere, discutere e condividere. Sul sito talently.it si può prenotare una proof of concept gratuita sulle proprie candidature, e a Lugano Data-Driven.Ai sarà presente con uno stand dedicato, dove chiedere informazioni. La promessa resta una sola: meno tempo sui CV, più tempo sulle persone.

Il 7 novembre 2016 Zyxel lanciava Nebula, una piattaforma per gestire dal cloud access point, switch e firewall senza installare controller nelle sedi dei clienti. Dieci anni dopo, secondo i dati diffusi oggi da Zyxel Networks, la piattaforma consente di gestire da remoto oltre un milione di dispositivi di rete ed è utilizzata da centinaia di migliaia di aziende e utenti finali, oltre che da migliaia di Managed Service Provider nel mondo. L’anniversario merita attenzione per una ragione che va oltre i numeri: il modello su cui Zyxel aveva puntato allora, gestione remota, licenza e servizio ricorrente, è diventato nel frattempo il terreno su cui il canale IT italiano sta ripensando il proprio mestiere.

Valerio Rosano

Dicembre 2016: la prima intervista su Nebula

Meno di un mese dopo il lancio, il 2 dicembre 2016, Digitalic intervistava Valerio Rosano, allora Country Manager di Zyxel Communications Italy. Era un bilancio di fine anno: crescita attesa intorno al 20%, quasi 600 partner in Italia, progetti triplicati nell’hospitality e nell’education. Nebula arrivava verso la fine della conversazione, presentata come la novità principale sul fronte cloud.

«Nebula è una soluzione interamente cloud-based per gestire tutti i wireless, switch e dispositivi di sicurezza», spiegava Rosano, aggiungendo il passaggio che oggi suona come una dichiarazione d’intenti: «Le infrastrutture degli uffici e le applicazioni si stanno trasferendo sul cloud: Nebula dà ai rivenditori e agli utenti finali l’opportunità di adottare lo stesso modello con la loro rete wireless e cablata, grazie a una semplice licenza».

Riletta a dieci anni di distanza, la frase contiene due scelte precise. La prima riguarda l’ordine dei destinatari: i rivenditori vengono prima degli utenti finali. La seconda riguarda la parola licenza; in un mercato PMI abituato a vendere e installare apparati, l’idea di una rete gestita a canone non era la norma. Gli scenari indicati erano quelli multi-sede, dalle catene di negozi alla grande distribuzione, con un IT manager che, nelle parole di Rosano, non avrebbe più avuto bisogno di essere sul posto per controllare impostazioni e configurazioni. Nel febbraio 2026, ricordando quegli anni, Rosano ha raccontato a Digitalic che quando l’azienda parlava di cloud, già nel 2014, qualcuno rispondeva pensando a Dropbox: per molti il cloud era ancora un posto dove salvare file, non un modo di governare un’infrastruttura.

2018: il servizio prima ancora della sigla MSP

Nell’aprile 2018, alla vigilia dell’entrata in vigore del GDPR, Rosano tornava su Nebula in un’intervista dedicata alla protezione dei dati nelle piccole imprese. Il networking in cloud, diceva, poteva offrire alle aziende «prodotti di elevata tecnologia a costi ragionevoli e soprattutto “senza pensieri” grazie al management in remoto»; per i rivenditori rappresentava invece una nuova opportunità di offrire servizi aggiuntivi rispetto alla semplice vendita del prodotto, fidelizzando il cliente.

La sigla MSP non compare in quell’intervista, ma la logica economica è già tutta lì: il valore si sposta dalla scatola consegnata al rapporto continuativo con il cliente. È la stessa logica che il comunicato di oggi rivendica in modo esplicito, quando Rosano afferma che Nebula «non è mai stata per noi soltanto una piattaforma per gestire le reti, ma uno strumento per aiutare i rivenditori a evolvere il proprio modello di business».

Negli stessi anni cambiava anche il perimetro della piattaforma. All’inizio Nebula era disponibile soltanto su una linea dedicata di prodotti nativamente cloud; con NebulaFlex la gestione cloud è stata estesa all’intera gamma Zyxel. Oggi ogni dispositivo include il Nebula Base Pack senza costi aggiuntivi, con le funzionalità essenziali di gestione e sicurezza, mentre il Nebula Pro Pack aggiunge funzioni avanzate con licenza a pagamento. Zyxel sostiene di essere l’unico vendor di networking a offrire la gestione cloud su tutta la propria gamma; è una rivendicazione dell’azienda, ma descrive bene la scelta di fondo: rendere il cloud la condizione di partenza, non un’opzione premium.

La sicurezza entra nella piattaforma

Il passaggio successivo è stato portare la cybersecurity dentro lo stesso pannello di controllo. Nel 2022 Zyxel ha esteso la gestione Nebula ai firewall delle famiglie USG Flex e ATP; come spiegava Rosano a Digitalic nel 2023, raccontando come il networking va in cloud con Zyxel Nebula, la condivisione delle informazioni tra i gateway permette un’analisi più intelligente delle minacce: se un firewall individua un nuovo malware in sandbox, il campione viene condiviso con l’ecosistema globale di Zyxel e gli altri dispositivi non devono analizzarlo di nuovo.

I risultati italiani di quel periodo sono significativi. Nel marzo 2023 Rosano annunciava una crescita del fatturato 2022 del 35% e il primo posto di Zyxel Networks Italia a livello worldwide per installato Security e Nebula. Nel 2026 ha aggiunto un dato che spiega la traiettoria meglio di qualsiasi slogan: quando l’azienda ha iniziato a parlare di cybersecurity valeva il 5% del fatturato, oggi pesa tra il 40 e il 45%. «Molti prodotti diventano commodity, la cybersecurity no», ha osservato, sottolineando che averla integrata dentro Nebula «ha fatto la differenza».

Qui sta probabilmente il nucleo della lungimiranza: mentre switch e access point tendevano a diventare beni sempre più confrontabili sul prezzo, la piattaforma di gestione diventava il luogo in cui networking e sicurezza si incontrano, e quindi il punto in cui il rivenditore può costruire un servizio difendibile nel tempo.

Il canale al centro del modello

La coerenza si vede anche nella politica di canale. Il Partner Program presentato a gennaio 2025 lega i vantaggi dei partner al numero di dispositivi gestiti su Nebula e prevede, per i livelli Prime ed Elite, una licenza in modalità Pay-As-You-Go, pagata solo sui dispositivi effettivamente utilizzati nel mese. «Più dispositivi registrano sulla piattaforma, maggiori sono i vantaggi a cui possono accedere», ribadisce oggi Rosano, che a febbraio era stato ancora più diretto: «Il canale deve trasformarsi, deve passare dalla vendita dell’hardware alla vendita di servizi».

A rendere sostenibile questo passaggio contribuisce la semplificazione operativa. Secondo Zyxel, la preparazione e l’attivazione dei dispositivi richiedono oggi pochi clic, con tempi di implementazione scesi da ore o giorni a pochi minuti e una riduzione degli interventi tecnici in sede. Per un MSP che gestisce decine di piccoli clienti distribuiti sul territorio, è la differenza tra un servizio che genera margine e uno che lo consuma in trasferte.

L’anniversario cade inoltre a breve distanza da un altro: nel settembre 2015 nasceva Zyxel Networks Italia, con Rosano alla guida. Nebula è arrivata quando la filiale aveva poco più di un anno; il percorso delle due storie, come riconosce lo stesso Rosano, è stato costruito insieme a partner e clienti.

Un ingegnere di OpenAI, il saudita Abdulrahman Alfozan, 35 anni, è accusato dai procuratori federali di San Francisco di aver nascosto un registratore audio nella sala riunioni dei dirigenti, nella sede centrale dell’azienda. Il dispositivo è stato trovato il 30 settembre 2026 dietro un televisore, infilato in una porta USB e avvolto nella carta igienica; l’FBI ha arrestato Alfozan il 9 ottobre e il 19 ottobre un giudice federale ha stabilito che resterà in carcere fino al processo. Il caso riguarda da vicino chiunque guidi un’azienda per il modo in cui l’accusa ha ricostruito il piano: attraverso la cronologia dell’assistente AI che OpenAI mette a disposizione dei suoi dipendenti.

L’imputazione, per ora, è una sola: aver tentato di intercettare comunicazioni orali con un dispositivo nascosto, un reato per cui la pena massima prevista è di cinque anni. Alfozan non è accusato di spionaggio né di furto di segreti industriali e, fino a una sentenza, è presunto innocente.

Questo articolo è tratto da una puntata di DigitMondo, il podcast di Digitalic scritto e condotto da Francesco Marino: La cimice nella carta igienica. Tutti gli episodi sono nella pagina Podcast DigitMondo, tutte le puntate.

Il registratore dietro il televisore

Secondo la ricostruzione dei procuratori, il registratore era stato installato intorno al 28 settembre; a trovarlo, due giorni dopo, è stata la squadra interna di OpenAI che si occupa delle bonifiche dalle apparecchiature di sorveglianza, durante un controllo di routine della sala. L’azienda lo ha descritto come un dispositivo sofisticato, progettato per sfuggire ai controlli e dotato di cifratura avanzata: i file nella sua memoria sono illeggibili, e quello che il microfono ha catturato in quei due giorni, ancora oggi, nessuno lo conosce.

I dipendenti non lo hanno rimosso. OpenAI ha avvisato l’FBI e ha installato una telecamera nella stanza, che fino a quel momento non ne aveva; il 5 ottobre quella telecamera ha ripreso Alfozan mentre entrava e controllava il retro del televisore. Lo stesso giorno, in un altro locale dell’edificio, il personale ha trovato una borsa incustodita con dentro il suo portafoglio, i suoi documenti e un secondo registratore, simile al primo. Secondo OpenAI, l’ingegnere aveva in programma di piazzarne altri in diverse zone degli uffici.

Le domande all’assistente AI

Le immagini mostrano un uomo che guarda dietro uno schermo; non dicono chi abbia costruito il registratore, né chi lo abbia nascosto. Le telecamere a circuito chiuso avevano ripreso Alfozan nei pressi della sala in diverse occasioni, nelle settimane precedenti, benché non avesse alcuna autorizzazione a entrarci. La parte più solida dell’accusa, però, viene da un’altra fonte: le richieste che i dipendenti rivolgono all’assistente di produttività basato sull’intelligenza artificiale, che conserva ogni domanda con l’account, la data e l’ora.

Secondo l’atto d’accusa, tra la metà di agosto e la metà di settembre Alfozan ha chiesto a quello strumento gli indirizzi degli edifici dell’azienda, l’elenco delle sale riunioni, la loro capienza, i calendari, i luoghi in cui si tenevano gli incontri dei vertici e quelli con i partner esterni; alcune ricerche contenevano identificativi tecnici riconducibili al dispositivo trovato in sala. Da un secondo account, intestato alla moglie ma con diversi elementi in comune con il suo, sono partite numerose domande su come costruire e installare registratori audio.

OpenAI ha dichiarato di aver usato i propri modelli anche per analizzare il dispositivo e risalire al dipendente che lo aveva piazzato pochi giorni prima. La stessa tecnologia, nella ricostruzione dell’accusa, avrebbe quindi aiutato a preparare il piano e poi a smontarlo; il registratore ha protetto il suo contenuto, mentre le domande sono rimaste in chiaro, nei registri.

Il punto riguarda direttamente le imprese che stanno distribuendo agenti AI ai dipendenti, collegati a calendari, documenti e applicazioni interne: Digitalic ne ha descritto il funzionamento analizzando ChatGPT Work e GPT-5.6, dove il controllo su quale contesto aziendale l’agente può usare è affidato agli amministratori.

Il biglietto di sola andata per Riad

Prima dell’arresto, Alfozan aveva prenotato per il 12 ottobre un volo di sola andata per l’Arabia Saudita, insieme alla moglie e al figlio di pochi mesi. L’FBI lo ha fermato il 9 ottobre, e lo stesso giorno OpenAI lo ha licenziato; il 10 ottobre la moglie e il bambino hanno lasciato comunque gli Stati Uniti, diretti a Doha. Secondo i procuratori, quei biglietti li ha pagati un militare saudita; la difesa contesta questa lettura.

L’avvocato di Alfozan, William Pernik, sostiene che il viaggio fosse stato prenotato prima che il suo assistito finisse sotto indagine, per ragioni familiari e legate ai permessi di soggiorno: la coppia, spiega, voleva trascorrere in Arabia Saudita i due mesi di congedo per la nascita del figlio, che è cittadino americano. Alfozan è residente permanente negli Stati Uniti dal 2020 e ha un colloquio per la cittadinanza fissato per il 6 novembre.

OpenAI ha comunicato di non avere indicazioni che l’ingegnere abbia avuto accesso in modo improprio ai pesi dei modelli, al codice sorgente o ai dati dei clienti, né che li abbia portati fuori dall’azienda.

Chi è Abdulrahman Alfozan

Il curriculum è quello che un’azienda della Silicon Valley cerca: una laurea in informatica al MIT, un master in data science a Berkeley, un periodo in Microsoft nel 2014, cinque anni in Meta come senior systems engineer, poi il ruolo di founding engineer in Nash, una startup di infrastruttura AI per la logistica. In OpenAI arriva a luglio del 2025, come responsabile tecnico sulla piattaforma degli agenti AI secondo il suo profilo LinkedIn; i procuratori riferiscono uno stipendio base di 325mila dollari, poi salito a 385mila, e azioni assegnate per 2,2 milioni.

Il dettaglio che ha spostato il caso dalla cronaca giudiziaria alla geopolitica è emerso dal sito di Raed Ventures, un fondo di venture capital di Riad. A febbraio del 2025 il fondo ha annunciato l’ingresso di Alfozan come venture partner, uno dei circa venti con questo ruolo, due giorni dopo quello del principe Khalid bin Bader Al Saud, membro della famiglia reale saudita. Il profilo dell’ingegnere è rimasto online anche dopo l’arresto. Non è chiaro se OpenAI fosse al corrente di questo incarico esterno, né se lo avesse autorizzato.

Un ex funzionario della CIA, sentito in forma anonima da CNBC, ha definito Raed un’emanazione dello Stato saudita; si tratta di una valutazione, non di un’accusa formale, e il dipartimento di Giustizia non contesta alcun illecito al fondo.

La dinamica ricorda da vicino un altro caso raccontato da DigitMondo, quello della talpa che ha dirottato verso la Cina i server con le GPU Nvidia: anche lì la falla decisiva era una persona che lavorava dentro l’azienda.

Le chat con un membro della famiglia reale

Il 18 ottobre, alla vigilia dell’udienza sulla custodia cautelare, i procuratori hanno depositato un documento per chiedere che Alfozan restasse in carcere. Secondo quel documento, tra il 2025 e il 2026 l’ingegnere ha avuto contatti frequenti su WhatsApp con un membro della famiglia reale saudita, di cui non viene fatto il nome. Questa persona gli avrebbe parlato di una nuova iniziativa saudita sull’intelligenza artificiale, chiedendogli di farne parte e domandandogli più volte quando avrebbe lasciato OpenAI; lui avrebbe risposto che aspettava la maturazione delle sue azioni.

“L’Arabia Saudita ha più bisogno di te degli Stati Uniti”, gli ha scritto a maggio del 2026. Alfozan ha risposto con un numero: 100. Per i procuratori significa sì.

Nello stesso documento, l’accusa sostiene che tra luglio e settembre Alfozan abbia usato l’assistente interno di OpenAI anche per informarsi sugli incontri dell’azienda con il governo saudita, tra cui chi avrebbe potuto partecipare a una riunione informale di alto livello con alcuni ministri. L’ultimo messaggio al membro della famiglia reale risale al 5 ottobre, il giorno in cui la telecamera lo ha ripreso dietro il televisore.

I procuratori non sostengono che quella persona gli abbia chiesto di piazzare il registratore o di sottrarre informazioni. La loro posizione è più sfumata: che l’ingegnere volesse registrare le riunioni per migliorare le proprie prospettive di carriera, per aiutare un governo straniero o per entrambe le ragioni, la condotta resterebbe comunque un reato.

Superintelligenza: la parola che alza la posta

Le dichiarazioni ufficiali hanno inquadrato il caso in termini di sicurezza nazionale. Il direttore dell’FBI, Kash Patel, ha parlato di un tentativo di catturare comunicazioni riservate sulla tecnologia di superintelligenza dell’azienda; il procuratore generale Todd Blanche ha scritto che il furto di proprietà intellettuale legata alla superintelligenza rappresenta una minaccia seria per il paese.

Quella parola ha una storia recente. A fine settembre 2026, pochi giorni prima della scoperta, Donald Trump ha firmato un ordine esecutivo che impone alle agenzie federali di sostituire “intelligenza artificiale” con “super intelligenza” in documenti, comunicati e siti istituzionali. La definizione giuridica della tecnologia resta la stessa; cambia il registro con cui Washington ne parla, e un registratore in una sala riunioni diventa, nel linguaggio del governo, una questione che tocca la forza economica del paese.

Da Twitter a Google: i precedenti di San Francisco

Un caso che parte da un’azienda tecnologica di San Francisco e arriva a Riad ha già un precedente. Tra il 2013 e il 2015 Ahmad Abouammo gestiva per Twitter i rapporti con giornalisti e celebrità del Medio Oriente e del Nord Africa; secondo l’accusa americana fu avvicinato da Bader Al-Asaker, stretto consigliere del principe ereditario Mohammed bin Salman, e in cambio di un orologio di lusso e di 300mila dollari usò il suo accesso ai sistemi interni per cercare informazioni su utenti critici verso il governo saudita. Una giuria lo ha condannato nel 2022 e il giudice gli ha inflitto tre anni e mezzo; nel 2024 la corte d’appello ha confermato la condanna, ordinando di ricalcolare la pena.

A gennaio 2026, sempre a San Francisco, una giuria federale ha condannato l’ex ingegnere di Google Linwei Ding per spionaggio economico e furto di segreti industriali, legati all’infrastruttura con cui Google addestra i suoi modelli. Il caso Alfozan, per ora, ha un perimetro più stretto: non c’è un’accusa di spionaggio e gli atti non indicano alcun mandante.

Messi in fila, i tre casi mostrano però come cambia l’oggetto della ricerca. Dieci anni fa si cercavano i nomi dei dissidenti, nascosti dietro gli pseudonimi; poi i progetti, migliaia di pagine sull’infrastruttura dei modelli. Con il registratore dietro il televisore di OpenAI, secondo l’accusa, si cercavano le voci delle persone che decidono a chi vendere la tecnologia più contesa del momento.

Il prezzo di quella stanza: chip, Humain e gli accordi tra Washington e Riad

Per misurare il valore di quelle conversazioni bisogna tornare al maggio del 2025, alla visita di Trump nel Golfo. Alla vigilia del forum economico saudita-americano di Riad, il principe ereditario ha lanciato Humain, una società di intelligenza artificiale controllata dal fondo sovrano del regno e presieduta da lui stesso; nelle stesse ore Nvidia ha annunciato che avrebbe venduto all’Arabia Saudita centinaia di migliaia di chip, a partire da una prima fornitura di 18mila processori Blackwell destinati proprio a Humain. Dal viaggio Trump è tornato con la promessa di 600 miliardi di dollari di investimenti sauditi negli Stati Uniti.

A novembre 2025, dopo la visita del principe ereditario a Washington, il dipartimento del Commercio ha autorizzato l’esportazione di decine di migliaia di GPU Nvidia verso l’Arabia Saudita e gli Emirati Arabi Uniti. Chi riceve quei chip viene trattato come un alleato affidabile; chi ne resta escluso, come la Cina, prova a costruirsene di propri, con la strategia che Digitalic ha raccontato a proposito del piano cinese da 295 miliardi per i data center. Il Golfo, intanto, era diventato uno dei centri di gravità dell’espansione globale dell’AI, come mostra l’analisi sulle conseguenze tecnologiche della crisi di Hormuz.

In questo scambio c’è anche OpenAI, che nel 2026 è tornata a trattare con i fondi sovrani del Medio Oriente; nulla negli atti collega Alfozan a quelle trattative. Secondo i procuratori, però, nella sala in cui è stato trovato il registratore i dirigenti incontravano anche funzionari di governo, compresi i giorni in cui il dispositivo era acceso. Che cosa si sia detto lì dentro non si sa, e finché i file resteranno cifrati non si saprà; si capisce, invece, perché qualcuno potesse volerlo ascoltare.

Per un secolo l’Arabia Saudita è stata il paese in cui il mondo andava a comprare la risorsa più preziosa; oggi è Riad a comprare, con i proventi del petrolio, la potenza di calcolo che dovrebbe un giorno rendere il petrolio meno decisivo. In un mercato regolato da licenze di esportazione e accordi tra governi, la fiducia è la merce su cui si regge tutto il resto.

Cosa insegna il caso alle aziende

La prima lezione riguarda gli assistenti AI distribuiti ai dipendenti. In questo caso la loro memoria ha permesso di ricostruire un piano in pochi giorni; nello stesso tempo, secondo l’accusa, l’assistente ha fornito indirizzi, capienze e calendari a una persona che non aveva alcun titolo per entrare in quella sala né per partecipare a quelle riunioni. Il principio del privilegio minimo, che si applica da anni agli accessi delle persone, va esteso agli agenti: ciò che un assistente può leggere deve coincidere con ciò che il dipendente che lo interroga è autorizzato a sapere.

Lo stesso vale per i log. Stabilire chi può consultarli, per quanto tempo vengono conservati e con quali garanzie è una decisione di governance che spetta a CIO, CISO e responsabili della protezione dei dati: un archivio capace di ricostruire un’operazione di intercettazione è anche, potenzialmente, uno strumento di sorveglianza sui dipendenti molto più invasivo di qualunque microfono. Le regole su conservazione e uso dei dati nei diversi piani sono riassunte nella guida a ChatGPT di Digitalic.

La seconda lezione riguarda la minaccia interna. Nessun firewall avrebbe fermato un dispositivo infilato nella porta USB di un televisore; lo ha trovato una bonifica fisica, programmata e svolta da personale specializzato. Le sale in cui si prendono le decisioni strategiche vanno trattate con lo stesso rigore riservato alle sale server, con controlli periodici e accessi tracciati, dentro una strategia di cybersecurity che consideri le persone e gli spazi fisici, oltre alle reti.

Un segreto affidato a una macchina

All’udienza del 19 ottobre Alfozan si è presentato con la tuta arancione del carcere. La difesa ha chiesto gli arresti domiciliari con braccialetto elettronico, offrendo come garanzia beni per circa un milione di dollari, e il consolato saudita di Los Angeles si è detto disposto a pagare l’intera cauzione. Il giudice Alex G. Tse ha respinto la richiesta: il sostegno saudita gli è sembrato una garanzia senza limiti, il licenziamento ha tolto all’imputato il lavoro che lo legava alla California, e tra Stati Uniti e Arabia Saudita non esiste un trattato di estradizione. Il rischio di fuga, ha concluso, è significativo.

Nel mondo arabo circola da secoli una massima attribuita ad Ali, cugino e genero del profeta Maometto: il tuo segreto è il tuo prigioniero, ma se lo riveli diventi tu il suo prigioniero. Secondo l’accusa, Alfozan ha cifrato tutto quello che poteva cifrare; il suo segreto non lo ha rivelato a nessuna persona, lo ha consegnato, senza rendersene conto, a un software che lo ha conservato con il suo nome, la data e l’ora. Ogni giorno milioni di persone scrivono a un assistente AI cose che non direbbero al proprio capo o al proprio avvocato, e le aziende stanno appena cominciando a decidere chi potrà rileggerle.

La prossima udienza è fissata per il 6 novembre, lo stesso giorno del colloquio con cui Alfozan avrebbe dovuto diventare cittadino americano.

Fonti

• San Francisco Standard: l’arresto e l’atto d’accusa
• Associated Press: la scoperta del dispositivo e la dichiarazione di OpenAI
• Fortune: chi è Alfozan e il ruolo in Raed Ventures
• San Francisco Standard: le chat con il membro della famiglia reale
• KQED: l’udienza e il no alla cauzione
• The Next Web: l’ordine esecutivo sulla “super intelligenza”
• Reuters via Global News: la condanna di Ahmad Abouammo
• TechSpot: la condanna di Linwei Ding
• Money.it: Humain e l’accordo sui chip Nvidia del maggio 2025
• Fortune Italia: Humain e l’autorizzazione all’export di novembre 2025

La Competition and Markets Authority, l’autorità britannica per la concorrenza, ha aperto il 30 ottobre 2026 un’indagine sulle nuove condizioni commerciali che Meta applica alle aziende che usano Facebook, Instagram, WhatsApp e Threads per scopi professionali. Secondo la CMA, alcune clausole potrebbero consentire al gruppo di raccogliere contenuti dai siti di imprese ed editori e di impiegarli nei propri prodotti, comprese le funzionalità di intelligenza artificiale, senza lasciare a quelle aziende una scelta reale su se e come i loro materiali vengano usati. L’introduzione delle modifiche è sospesa; l’autorità deve ancora accertare se siano state violate le regole della concorrenza.

Meta respinge l’impostazione: secondo un portavoce non ci sono i presupposti per un’indagine, perché l’azienda si è già impegnata a non modificare le condizioni senza consultare editori e altri soggetti interessati.

Per un editore, essere su Facebook significa anche lavorare su un pubblico costruito nel tempo: lettori che riconoscono la testata, seguono gli aggiornamenti, condividono gli articoli. Rinunciare alla pagina può comportare la perdita di una parte di quel rapporto. Le contestazioni partono da qui: il timore che continuare a usare gli strumenti commerciali della piattaforma richieda di concedere permessi anche sui contenuti pubblicati sul proprio dominio.

La CMA dovrà stabilire prima di tutto se Meta detenga una posizione dominante in un mercato rilevante nel Regno Unito; solo in quel caso valuterà se le condizioni ne costituiscano un abuso. Il procedimento riguarda quindi anche il margine di scelta di chi riceve il contratto e le conseguenze di un eventuale rifiuto, visto che l’alternativa prevista è rinunciare all’uso commerciale delle piattaforme.

Che cosa prevedono le condizioni commerciali di Meta

Nella ricostruzione di WAN-IFRA, l’associazione mondiale degli editori di notizie, la clausola autorizzerebbe Meta a usare strumenti automatici e credenziali di prova per accedere ai siti associati a qualunque attività che si serva dei suoi servizi, continuando nel tempo a raccoglierne gli aggiornamenti. Per le testate con contenuti riservati agli abbonati, il riferimento alle credenziali è il passaggio che pesa di più.

Il perimetro contestato comprende dunque materiali che un’azienda potrebbe non aver mai pubblicato direttamente sui social. Una testata condivide il collegamento a un’inchiesta; sul sito rimangono l’articolo integrale, le fotografie, i documenti, l’archivio. Un produttore promuove un servizio; sul suo dominio si trovano guide, schede tecniche, confronti e risposte preparate dai suoi specialisti. A preoccupare chi contesta le condizioni è l’accesso a questo patrimonio.

Ladina Heimgartner, presidente di WAN-IFRA, ha dichiarato (traduzione nostra):

«Il giornalismo non è materia prima da raccogliere come condizione per essere presenti su una piattaforma».

Gli editori chiedono tre garanzie scritte nel contratto: poter rifiutare l’autorizzazione alla raccolta senza perdere l’accesso agli strumenti business di Meta; rendere vincolanti le istruzioni di robots.txt; subordinare a una licenza ogni impiego dei contenuti per sviluppare o alimentare sistemi AI.

La loro obiezione riguarda il prezzo effettivo della presenza sulla piattaforma: oltre al tempo dedicato a gestire un account e al denaro investito nelle campagne, potrebbero entrare nel rapporto commerciale anche diritti sui materiali prodotti altrove.

Crawling, indicizzazione e addestramento AI: che cosa cambia

Per comprendere la portata della clausola bisogna seguire il percorso del contenuto. Un crawler è un programma che visita automaticamente le pagine web; può leggerle, seguirne i collegamenti e tornare a controllare se siano state aggiornate. I motori di ricerca lo usano per esplorare il web e costruire i propri indici.

Dalla stessa raccolta possono partire attività molto diverse. Indicizzare significa rendere le informazioni ritrovabili; recuperarle per una risposta significa consultarle quando arriva una richiesta. Nell’addestramento, invece, i dati entrano in un processo che modifica i parametri di un modello. L’autorizzazione a visitare una pagina e quella a usarne il contenuto per un determinato prodotto vanno quindi lette alla luce delle finalità previste.

La formulazione delle clausole è cambiata durante la controversia. Nieman Lab, che ha rivelato il caso il 15 ottobre, ha documentato che il giorno successivo Meta ha eliminato il riferimento esplicito all’addestramento e ha circoscritto l’uso dei contenuti raccolti ai prodotti pubblicitari e business. Gli editori ritengono che la nuova formulazione lasci comunque aperti impieghi nei servizi AI collegati a quei prodotti; l’avvocato Matt Topic, interpellato dalla testata, osserva che «prodotto business» non sembra un termine definito e che «sviluppare» è un verbo abbastanza ampio da comprendere l’addestramento.

Questa sequenza impedisce di descrivere la vicenda come un’autorizzazione già acquisita ad addestrare qualunque modello su qualunque sito. Si discute di condizioni proposte e modificate, la cui introduzione è stata fermata mentre le parti ne contestano portata ed effetti.

La posizione di Meta e gli accessi necessari ai servizi

Meta sostiene che l’aggiornamento raccolga in un unico testo disposizioni prima distribuite in documenti diversi e che non cambi il modo in cui l’azienda visita i siti. Nelle dichiarazioni riportate da Nieman Lab, precisa che le clausole riguardano pubblicità e servizi business e che i proprietari dei siti possono continuare a indicare le proprie preferenze attraverso robots.txt.

L’accesso alle pagine esterne ha anche funzioni ordinarie: leggere un titolo e una descrizione per mostrare l’anteprima di un link, oppure recuperare informazioni su un prodotto. La discussione deve tenere conto di queste esigenze; per chi usa il servizio, resta da capire quanto si estenda il permesso rispetto all’attività richiesta.

Un’impresa che acquista pubblicità per una guida ha interesse a facilitarne la lettura e la distribuzione. Altri impieghi della stessa guida richiedono una valutazione diversa, perché possono incidere sulla sua capacità di attirare visite, generare contatti, distinguere l’azienda dai concorrenti. Finalità e limiti devono essere comprensibili anche a chi accetta le condizioni per continuare a lavorare senza disporre di un ufficio legale interno.

Robots.txt: le istruzioni ai crawler e il contratto

Robots.txt è il file con cui il gestore di un sito indica ai programmi automatici quali percorsi visitare e quali escludere. Consente di dare istruzioni differenti a crawler diversi, lasciando disponibili alcune funzioni e limitandone altre.

Lo standard RFC 9309 chiarisce che queste regole non costituiscono un’autorizzazione all’accesso: sono istruzioni che i crawler sono chiamati a rispettare, mentre per proteggere risorse riservate servono autenticazione e controlli sul server.

La PPA, associazione britannica degli editori di riviste e media specializzati, solleva un problema ulteriore: le rassicurazioni di Meta sul rispetto di robots.txt non compaiono nelle condizioni. La richiesta è di inserirle nel contratto, rendendo riconoscibili i limiti dell’autorizzazione concessa. Lo European Publishers Council aggiunge che gli editori devono sapere quale agente automatico stia operando, per conto di chi e con quale finalità.

Per chi gestisce un sito, la configurazione tecnica e gli accordi con la piattaforma vanno valutati insieme. Bloccare un programma attraverso robots.txt esprime una scelta sull’accesso; sapere quali diritti siano stati concessi accettando un servizio richiede di esaminarne le condizioni, e l’esistenza del file non basta a risolvere questa seconda verifica.

Perché la CMA indaga sulla concorrenza

La vicenda interessa l’Antitrust perché l’accettazione di un contratto avviene dentro un rapporto economico preciso. Chi utilizza una piattaforma da anni può avervi investito denaro, organizzazione e lavoro; abbandonarla significa sostenere il costo di ricostruire almeno una parte di quell’attività.

Una pubblicazione locale può raggiungere attraverso Facebook lettori che difficilmente passerebbero dalla sua homepage. Un negozio può aver concentrato su Instagram campagne, catalogo e richieste dei clienti. Per queste realtà, la possibilità formale di smettere di usare il servizio va confrontata con la possibilità economica di farlo.

Il procedimento britannico dovrà verificare i presupposti giuridici di un eventuale abuso. La dipendenza di un singolo cliente, da sola, non dimostra una violazione; aiuta però a capire perché la raccolta dei contenuti venga discussa anche come condizione di accesso al mercato.

Un editore con un marchio forte, abbonati e più canali di distribuzione dispone inoltre di alternative diverse da quelle di una piccola testata specialistica: condizioni uguali per tutti possono incontrare capacità negoziali molto lontane.

Le modifiche sono sospese: la sequenza delle date

Meta ha comunicato le nuove condizioni l’8 ottobre, con entrata in vigore prevista per il 30 ottobre. Dopo la prima analisi di Nieman Lab e la rimozione del riferimento all’addestramento, il 23 ottobre l’azienda ha spostato la data al 20 novembre, mentre editori e inserzionisti chiedevano a Bruxelles e Londra di intervenire. Il 28 ottobre Meta ha annunciato una pausa per consultare il settore; lo stesso giorno il tribunale distrettuale di Oslo, su ricorso di dieci gruppi editoriali norvegesi fra cui NRK, Schibsted e TV 2, ha vietato in via cautelare l’introduzione delle modifiche in Norvegia fino a una decisione definitiva sulla loro legittimità. Due giorni dopo, la CMA ha aperto l’indagine.

Alla data del 1° novembre 2026 la sospensione non equivale a un ritiro delle clausole, come ha sottolineato la stessa WAN-IFRA nella lettera aperta inviata a Mark Zuckerberg il 29 ottobre. Il testo che emergerà dal confronto, e le modalità con cui potrà essere accettato o rifiutato, saranno determinanti per valutarne gli effetti.

Perché riguarda anche le aziende italiane

L’indagine britannica non introduce obblighi nuovi per le imprese italiane, ma la partita europea è aperta. Lo European Publishers Council ha scritto due volte alla Commissione chiedendo di esaminare le condizioni alla luce del Digital Markets Act e del diritto della concorrenza; le associazioni europee degli editori EMMA, ENPA, EPC e NME hanno sollecitato misure cautelari, e la Commissione ha confermato di aver ricevuto un reclamo e di valutarlo. Il caso norvegese mostra inoltre che un tribunale nazionale può fermare l’introduzione delle clausole prima di qualunque decisione delle autorità.

Il caso merita attenzione anche per un motivo più quotidiano: porta alla luce una decisione che può passare attraverso la gestione ordinaria di un account, cioè concedere permessi sui contenuti del proprio sito per continuare a usare un servizio esterno.

Guide tecniche, fotografie, articoli e documentazione commerciale incorporano lavoro e competenze. Per un’impresa servono a farsi trovare, dimostrare esperienza, avviare una trattativa; per un editore finanziano, direttamente o attraverso pubblicità e abbonamenti, la produzione delle pubblicazioni successive.

Se quei materiali alimentano un servizio che soddisfa il lettore senza portarlo alla fonte, il ritorno economico cambia. Su Digitalic lo abbiamo raccontato a proposito dell’arrivo di Google AI Mode in italiano e del reclamo della FIEG ad AGCOM: la disponibilità di una risposta dentro la piattaforma modifica il percorso verso il sito che ha prodotto le informazioni.

Il caso delle condizioni commerciali va tenuto distinto da quello dei dati personali pubblicati dagli utenti sui social. Qui il confronto riguarda i permessi collegati all’uso professionale dei servizi e ai siti associati; cambiano i testi da esaminare e le decisioni richieste a chi li accetta.

Nelle aziende questa responsabilità può essere distribuita fra marketing, agenzia, amministratori degli account e gestori del sito. Ricostruire chi accetta gli aggiornamenti, quali domini siano collegati e quali contenuti possano essere interessati permette almeno di assegnare la decisione a chi ne conosce le conseguenze.

Che cosa dovrà chiarire il confronto con gli editori

Gli editori chiedono di discutere separatamente la presenza sulle piattaforme e l’uso dei contenuti esterni. Una licenza dedicata consente di negoziare materiali inclusi, finalità, durata, compensi e condizioni di cessazione; l’inserimento dei permessi nelle condizioni generali trasferisce invece queste scelte dentro il rapporto necessario a gestire l’account. Per valutare gli sviluppi servirà leggere il testo che Meta proporrà dopo la consultazione: se consentirà un rifiuto separato, quali garanzie riconoscerà alle istruzioni dei siti, come definirà gli impieghi nei prodotti AI e se varrà allo stesso modo nel Regno Unito, in Europa e negli altri mercati.

Un gruppo di cyberspionaggio informatico collegato alla Cina ha usato una squadra di agenti di intelligenza artificiale per attaccare in parallelo oltre 200 organizzazioni in almeno 14 Paesi, nell’arco di undici giorni a partire dal 17 ottobre. A ricostruire la campagna è CrowdStrike, in un rapporto pubblicato il 29 ottobre: il gruppo, che la società di sicurezza americana chiama VAPOR PANDA, ha affidato gran parte del lavoro operativo ad ARTEX, un sistema di agenti AI che si appoggiava soprattutto a DeepSeek, il modello linguistico cinese. Le intrusioni confermate, quelle in cui gli attaccanti hanno lavorato dentro le reti delle vittime, sono nove.

La distanza fra quei due numeri, duecento e nove, è il punto da cui partire; racconta che cosa gli agenti AI hanno cambiato nel cyberspionaggio e che cosa, per ora, non hanno cambiato.

Cyberspionaggio: duecento bersagli, nove porte aperte

VAPOR PANDA non è un gruppo nuovo. CrowdStrike lo segue dal febbraio 2021, quando si fece notare sfruttando le vulnerabilità ProxyLogon di Microsoft Exchange; da allora ha colpito think tank, governi, aziende dell’energia e del settore estrattivo in Europa, Nord America, Regno Unito e Oceania, con un metodo classico: entrare, restare a lungo, raccogliere informazioni. Secondo CrowdStrike questa è la prima campagna in cui il gruppo usa strumenti di intrusione basati sull’AI; l’obiettivo, osserva la società, è rimasto lo stesso, a cambiare è stata la portata del cyberspionaggio.

L’elenco dei bersagli lo conferma. Ministeri degli Esteri in America Latina, Europa, Asia e Medio Oriente; un ministero dell’Interno mediorientale; i vertici istituzionali di un Paese europeo che il rapporto non nomina, dalla presidenza all’ufficio del primo ministro, fino a difesa, giustizia, finanze e intelligence; aziende farmaceutiche, dei semiconduttori, della difesa, del nucleare e della finanza; operatori di telecomunicazioni negli Stati Uniti, in Belgio e nelle Filippine.

Quando si legge “oltre 200 organizzazioni”, però, bisogna tenere separate tre situazioni diverse. In nove casi CrowdStrike ha confermato attività successive alla compromissione: accessi riusciti, installazione del malware BLOODALCHEMY, scansioni della rete interna, ricognizione dei sistemi. In almeno altre dodici organizzazioni, fra cui think tank statunitensi ed enti governativi europei, ha osservato tentativi di indovinare le password su larga scala (la tecnica detta password spraying) e scansioni delle credenziali. Per tutte le altre, il dato documentato è che sono state prese di mira; non che siano state violate da atti di cyberspionaggio.

Come funziona ARTEX: un coordinatore e molti esecutori

ARTEX organizza il lavoro come una piccola struttura gerarchica. Un agente principale coordina agenti subordinati di pianificazione e di esecuzione, che condividono una mappa comune di fatti scoperti, risultati ottenuti e obiettivi da raggiungere. Ogni incarico procede per fasi: accesso iniziale, ricognizione delle macchine, spostamento laterale verso i sistemi più preziosi.

La differenza rispetto a un gruppo di attaccanti umani sta nel parallelismo. Gli agenti hanno seguito più strade contemporaneamente, dalle applicazioni web al cloud, dai container ad Active Directory, dalla posta elettronica alle VPN; quando una strada si chiudeva, passavano alla successiva senza bisogno che qualcuno lo decidesse. In una sola intrusione, gli agenti di pianificazione hanno consumato circa 1,4 miliardi di token in ingresso: per dare un ordine di grandezza, è un volume di testo paragonabile a qualche migliaio di romanzi, elaborato per violare una singola organizzazione.

Il modello principale era DeepSeek; accanto c’era un secondo modello commerciale in abbonamento, che CrowdStrike non è riuscita a identificare con certezza. Per gli analisti la scelta di più fornitori è deliberata: se un servizio blocca l’account, la catena di attacco continua a funzionare.

ARTEX, peraltro, non è un’arma costruita in segreto. Nasce come strumento open source per i test di penetrazione, sviluppato in Cina e pubblicato su GitHub; l’8 ottobre il suo autore lo ha reso a codice chiuso dopo che era stato usato contro banche sudcoreane. Lo stesso framework compare nell’indagine di Microsoft sull’attacco alla catena di fornitura di ConnectWise, attribuito a un altro gruppo legato alla Cina, Storm-0940: secondo quanto ricostruito da The Hacker News, in quel caso gli agenti hanno tentato l’accesso a oltre 2.250 ambienti cloud, con picchi di 2.900 tentativi al minuto. CrowdStrike tiene distinte le due campagne: stesso strumento, attori diversi.

Nuovo cyberspionaggio: gli umani restano nella stanza dei bottoni

Il dettaglio più istruttivo del rapporto riguarda il ruolo delle persone. Le trascrizioni recuperate da CrowdStrike contengono istruzioni scritte in cinese, contrassegnate dall’etichetta “istruzione umana” e con l’orario di Pechino. Gli operatori non guidavano ogni passaggio: intervenivano nei punti decisivi, lasciando agli agenti l’esecuzione. Le richieste andavano dalla scrittura di una web shell, una porta di servizio nascosta in un server web, all’estrazione delle password degli amministratori di dominio.

In una multinazionale farmaceutica, un operatore ha chiesto agli agenti di trovare le macchine Windows prive del sensore Falcon di CrowdStrike, controllando i processi attivi e le cartelle installate. Nel testo originale Falcon è indicato con 猎鹰, “falco” in cinese. Il dettaglio dice molto sul metodo: la decisione strategica, cioè dove muoversi per non essere visti, resta umana; la verifica macchina per macchina, lunga e noiosa, passa all’agente.

Qui si vede il cambio di scala. Fino a oggi un’intrusione di spionaggio richiedeva una squadra dedicata, con ore di lavoro specializzato per ogni bersaglio; la rapina alla banca centrale del Bangladesh, che abbiamo ricostruito in una puntata di DigitMondo, era cominciata dodici mesi prima del colpo. Con un sistema come ARTEX la stessa squadra coordina molte intrusioni insieme, e il lavoro umano si concentra sulle scelte. È lo stesso salto che abbiamo raccontato per le truffe online in KK Park, la città della truffa in Myanmar: prima un prigioniero gestiva poche conversazioni alla volta, con l’AI ne gestisce molte di più.

Un precedente esiste. Nel novembre 2025 Anthropic aveva descritto la campagna di un gruppo statale cinese, GTG-1002, che aveva manipolato Claude Code per attaccare una trentina di organizzazioni, riuscendo in un piccolo numero di casi; secondo l’azienda l’AI aveva svolto fra l’80 e il 90 per cento del lavoro tattico. Il confronto con VAPOR PANDA non è rigoroso, perché gruppi, strumenti e metodi di misura sono diversi; la direzione, tuttavia, è evidente: in meno di un anno si è passati da qualche decina di bersagli a più di duecento, e dall’uso improprio del prodotto di un’azienda americana a uno strumento open source che funziona con modelli cinesi.

Le vecchie chiavi aprono ancora

Se si scorre l’elenco delle tecniche, colpisce che gli agenti non abbiano inventato nulla. Hanno sfruttato asserzioni SAML non firmate, cioè messaggi di autenticazione che il sistema accettava senza verificarne l’origine, combinate con una vulnerabilità XXE per interrogare il servizio di metadati del cloud e ottenere un ruolo con privilegi elevati. Hanno trovato un servizio di orchestrazione dei container esposto senza autenticazione e lo hanno usato per diventare amministratori. Hanno letto le password gestite da LAPS, lo strumento Microsoft che dovrebbe proteggere gli account amministrativi locali.

I due episodi più eloquenti riguardano la memoria delle organizzazioni. In un caso gli agenti hanno forgiato un token di amministratore della posta usando chiavi contenute in un’esportazione della directory risalente al 2022, mai sostituite. In un altro hanno recuperato configurazioni VPN da email già inviate e le hanno combinate con una chiave client finita in una fuga di dati del maggio 2024.

È qui che la velocità delle macchine nel cyberspionaggio incontra il debito di sicurezza delle aziende. Un vecchio backup dimenticato, una chiave mai ruotata, un allegato rimasto in una casella di posta erano rischi noti anche prima; quello che cambia è il costo per trovarli, che con gli agenti si avvicina a zero. Lo stesso meccanismo emerge dalla storia di TeamPCP che abbiamo raccontato in DigitMondo, dove una rotazione incompleta delle credenziali ha lasciato aperta la porta a una banda che ha violato più di mille organizzazioni.

Che cosa devono fare le aziende contro il cyberspionaggio

Le raccomandazioni di CrowdStrike sono concrete, e vanno lette sapendo che la società vende proprio gli strumenti di difesa di cui parla. La prima riguarda le chiavi: ruotare chiavi di firma, chiavi di pre-autenticazione e credenziali di servizio dopo qualsiasi sospetto di esposizione, includendo quelle presenti in backup ed esportazioni storiche. La seconda riguarda il cloud: imporre la verifica delle firme SAML, usare la versione 2 del servizio di metadati di AWS (IMDSv2) e ridurre al minimo i permessi dei ruoli.

Per chi gestisce un SOC ci sono anche tracce precise da cercare: parametri di riga di comando con le stringhe “artx” o “artex”, ruoli cloud con il prefisso “artx-“, commenti “art18-” nei comandi amministrativi, la cartella C:\ProgramData\artx5v\. A queste si aggiungono l’aggiornamento dei dispositivi esposti su internet, a partire dai server Linux che restano accesi per anni, e la presenza di un sistema di rilevamento sugli endpoint in tutto l’ambiente, compresi i server non raggiungibili dall’esterno.

Nulla di tutto questo è nuovo; è la base dell’igiene informatica che abbiamo descritto nella guida alla cybersecurity per aziende e PMI. Il problema è il tempo a disposizione per applicarla. CrowdStrike ritiene molto probabile che nei prossimi dodici mesi altri gruppi collegati alla Cina adottino framework come ARTEX, abbinandoli a modelli commerciali per colpire molti bersagli contemporaneamente. Gli stessi agenti, del resto, sono già entrati nei laboratori di chi li costruisce: lo dimostra il caso dei test di sicurezza in cui Claude ha violato tre aziende reali, due delle quali non se n’erano accorte.

Il collo di bottiglia si è spostato

Per vent’anni la risorsa scarsa del cyberspionaggio informatico sono state le persone capaci di entrare in una rete e muoversi senza farsi notare; il loro numero fissava un limite a quanti bersagli un gruppo potesse seguire nello stesso momento. La campagna di VAPOR PANDA suggerisce che quel limite si sta spostando: conta meno quanti operatori esperti ci sono, conta di più quante decisioni un singolo operatore riesce a prendere in un turno, mentre gli agenti fanno il resto.

I nove ministeri, aziende e centri di ricerca violati dicono che le difese, nella maggior parte dei casi, hanno tenuto. Resta da capire quante organizzazioni, in Italia come altrove, sappiano oggi dove si trovano le loro chiavi del 2022.

Ascolta DigitMondo

Le storie di cyberspionaggio, bande informatiche e tecnologia rubata che completano questo articolo, nel podcast di Digitalic scritto e condotto da Francesco Marino:

• Nessuno tradisce come un ladro: la talpa di Google dentro TeamPCP (leggi l’articolo)
• La talpa: il più grande furto di tecnologia AI, fra Nvidia e la Cina
• La rapina digitale da 951 milioni di dollari
• Lo schiavo che ti truffa con ChatGPT

Sexting con i chatbot: poco meno di un partecipante su dieci, in un campione di giovani adulti italiani, dichiara di aver scambiato messaggi a sfondo sessuale con un chatbot. Il dato arriva da uno studio di Sapienza Università di Roma e Università della Valle d’Aosta, presentato dall’ateneo romano il 27 ottobre 2026 e pubblicato su Archives of Sexual Behavior con il titolo “Sexting with AI: Emerging Questions and Preliminary Evidence from Italy”: 33 persone su 378, fra 18 e 35 anni, pari all’8,7% del campione. Si tratta di una delle prime evidenze empiriche italiane sul sexting con l’intelligenza artificiale; arriva mentre i grandi fornitori di AI conversazionale spingono sulla personalizzazione, cioè sulla capacità di un assistente di adattare tono, carattere e memoria alla persona che lo usa.

Il perimetro va chiarito subito, perché sono gli stessi autori a tracciarlo: i risultati sono preliminari, nascono da analisi esplorative e non consentono di stimare quanto il fenomeno sia diffuso fra tutti i giovani italiani. L’8,7% descrive chi ha risposto al questionario, non il Paese.

Sexting con i chatbot: chi ha condotto lo studio e con quale metodo

La ricerca è coordinata da Antonio Chirumbolo, docente di Psicometria alla Sapienza, con Alessandra Ragona e Mara Morelli dello stesso ateneo ed Elena Cattelino dell’Università della Valle d’Aosta; il lavoro ha coinvolto i tre Dipartimenti di Psicologia della Sapienza.

Lo strumento è un sondaggio online anonimo. Accanto alla domanda sull’esperienza diretta, i ricercatori hanno somministrato le versioni italiane di due scale consolidate: la Sexual Sensation Seeking Scale, che misura la propensione a cercare esperienze sessuali nuove e intense, e la forma breve del Cyber Pornography Use Inventory (CPUI-9), che valuta l’uso problematico della pornografia online. Le analisi sono di tipo correlazionale: mettono in relazione variabili, senza stabilire che cosa causi che cosa.

Cosa dicono i numeri sul sexting con l’AI

Dei 33 partecipanti che dichiarano l’esperienza, il 75,8% sono uomini. Per orientamento sessuale il gruppo si divide quasi a metà fra persone esclusivamente eterosessuali e persone non esclusivamente eterosessuali. Sul piano psicologico emergono associazioni significative con due tratti: la ricerca di sensazioni sessuali e l’uso problematico della pornografia online.

Queste proporzioni vanno lette con la cautela che impone la dimensione del sottogruppo: con 33 persone, un singolo rispondente sposta le percentuali di circa tre punti. Il profilo che ne esce è un’indicazione di direzione, utile per impostare le prossime ricerche, più che un ritratto dell’utente tipo.

Un termine di confronto arriva dalla Germania. Nicola Döring, Veronika Mikhailova e M. Rohangis Mohseni, dell’Università tecnica di Ilmenau, hanno pubblicato sulla stessa rivista un’indagine sulla prevalenza delle attività sessuali supportate dall’AI condotta su 2.658 adulti fra 18 e 75 anni: nei dodici mesi precedenti il 14,1% aveva avuto interazioni sessuali con agenti AI, una categoria che comprende chat erotiche e compagni virtuali. Anche in quel campione le differenze seguono linee riconoscibili: le attività sessuali supportate dall’AI, considerate nel loro insieme, riguardano il 41,5% degli uomini contro il 21,7% delle donne, il 54,7% della fascia 18-39 anni, il 43,4% delle persone non eterosessuali contro il 30,4% delle eterosessuali. Metodi, età e definizioni non coincidono, quindi i due numeri non si possono sovrapporre; la direzione delle differenze, però, è coerente.

Le domande dei ricercatori sul Sexting con i chatbot

Nel titolo del paper la parola “questions” viene prima di “evidence”, e non è un dettaglio. Chirumbolo osserva che gli studi empirici capaci di leggere il fenomeno con gli strumenti della psicologia sono ancora pochi; il comunicato della Sapienza insiste sulla necessità di approfondire per evitare “interpretazioni semplicistiche o patologizzanti”.

Il punto metodologico pesa sull’interpretazione. L’associazione con la ricerca di sensazioni sessuali e con l’uso problematico della pornografia dice quali caratteristiche ricorrono più spesso fra chi pratica il sexting con un chatbot; non dice che il chatbot generi quei comportamenti, né che chi lo usa sia per questo a rischio. Gli autori lo esplicitano: le analisi esplorative non permettono di stabilire relazioni causali.

C’è poi un limite che riguarda direttamente il contesto italiano. Secondo i ricercatori, la maggior parte delle piattaforme di AI conversazionale usate per interazioni intime è pensata soprattutto per utenti anglofoni; questo può ridurre la possibilità di generalizzare i risultati. Chi scrive in italiano a un modello progettato per conversare in inglese vive un’esperienza diversa, nel lessico come nelle sfumature.

Le motivazioni restano la parte meno esplorata

La domanda più naturale, perché lo si fa, è anche quella a cui lo studio risponde meno. Il lavoro misura tratti psicologici associati all’esperienza, non le ragioni dichiarate dagli utenti; Chirumbolo indica proprio nelle caratteristiche individuali e nelle motivazioni di chi intrattiene queste interazioni la direzione su cui proseguire.

In assenza di dati, è possibile formulare ipotesi da verificare, che vanno presentate come tali. Una riguarda il modo in cui questi prodotti si raccontano: Replika, una delle app di compagnia più note, si descrive sull’App Store come un amico senza giudizio, senza drammi e senza ansia sociale, disponibile a ogni ora. Si tratta della promessa di un’azienda, non di una misura dei bisogni degli utenti; indica però quali leve il mercato considera decisive: disponibilità continua, assenza di giudizio, controllo pieno della conversazione. Quanto queste leve contino davvero per chi pratica il sexting con un chatbot è esattamente ciò che la ricerca italiana chiede di indagare.

Quando la personalizzazione entra nella sfera intima del Sexting con i chatbot

Il tema interessa una testata tecnologica per una ragione precisa: la stessa architettura che rende utile un assistente, memoria delle conversazioni precedenti, personalità regolabile, tono adattivo, è quella che lo rende adatto a una relazione simulata. Nelle app di compagnia questa traiettoria è dichiarata; negli assistenti generalisti è un effetto collaterale che i fornitori stanno imparando a gestire.

Il caso di OpenAI lo mostra bene. Nell’ottobre 2025 Sam Altman ha annunciato personalità più umane e configurabili per ChatGPT e, secondo quanto scritto dallo stesso Altman su X, contenuti erotici per gli adulti verificati a partire da dicembre, in nome del principio di trattare gli utenti adulti da adulti. Il lancio è slittato al primo trimestre 2026 e poi di nuovo a marzo; a fine marzo, secondo il Financial Times ripreso da TechCrunch, il progetto è stato rinviato a tempo indeterminato. Nel frattempo, da gennaio 2026, OpenAI ha avviato il proprio sistema di stima dell’età degli utenti. La lettura di chi scrive è che il nodo non sia mai stato la capacità di generare testo esplicito, che i modelli possiedono da tempo, ma la verifica di chi c’è dall’altra parte dello schermo.

L’Italia conosce questo nodo da vicino. Nel febbraio 2023 il Garante per la protezione dei dati personali aveva bloccato Replika citando i rischi per i minori; con il provvedimento del 10 aprile 2025, reso noto il 19 maggio, ha poi sanzionato per 5 milioni di euro Luka Inc., la società che gestisce il chatbot, contestando l’assenza di basi giuridiche adeguate, una privacy policy carente e meccanismi di verifica dell’età insufficienti, e ha aperto un’istruttoria autonoma sul trattamento dei dati lungo l’intero ciclo di vita del modello. Contro il provvedimento è pendente un giudizio di opposizione.

Cosa cambia per chi progetta e adotta chatbot

Per le aziende che sviluppano o integrano assistenti conversazionali, lo studio italiano offre un promemoria concreto: la deriva verso l’intimità non riguarda solo le app nate per questo. Un’indagine di Common Sense Media su 1.060 adolescenti statunitensi ha rilevato che il 72% ha usato almeno una volta un AI companion, una categoria in cui l’organizzazione include anche l’uso di assistenti generalisti come compagni di conversazione. Popolazione e Paese sono diversi, ma il segnale per chi progetta prodotti è lo stesso: gli usi reali si spostano rispetto a quelli previsti.

Le conseguenze pratiche toccano più livelli. Le conversazioni a sfondo sessuale producono dati relativi alla vita sessuale, che il GDPR tratta come categoria particolare con tutele rafforzate; politiche di conservazione, accesso ai log e addestramento dei modelli vanno disegnate tenendone conto. Il Regolamento europeo sull’intelligenza artificiale vieta i sistemi che sfruttano le vulnerabilità legate all’età per distorcere il comportamento delle persone e prevede obblighi di trasparenza verso chi interagisce con un sistema di AI. La verifica dell’età, infine, si conferma il punto in cui convergono privacy, sicurezza dei minori e modello di business.

Il confine fra libertà dell’utente adulto e controllo della piattaforma è un tema che attraversa tutto il mercato, come emerge anche nella nostra guida alle app AI senza censura e nell’analisi dei generatori di avatar che clonano voce e volto: più la macchina diventa somigliante a una persona, più le scelte di progettazione assumono un peso che va oltre la tecnologia.

Domande frequenti sul sexting con i chatbot

Che cos’è il sexting con l’AI? È lo scambio di messaggi a sfondo sessuale con un chatbot basato sull’intelligenza artificiale, invece che con un’altra persona.

Quanti giovani italiani praticano il sexting con i chatbot? Nello studio di Sapienza e Università della Valle d’Aosta lo dichiarano 33 partecipanti su 378, l’8,7% del campione. Gli autori precisano che il dato non permette di stimare la diffusione fra tutti i giovani italiani.

Chi ha condotto la ricerca? Un gruppo coordinato da Antonio Chirumbolo (Sapienza), con Alessandra Ragona, Mara Morelli ed Elena Cattelino (Università della Valle d’Aosta). Lo studio è pubblicato su Archives of Sexual Behavior.

Il sexting con i chatbot è dannoso? Lo studio non lo stabilisce: rileva associazioni con la ricerca di sensazioni sessuali e con l’uso problematico della pornografia online, ma le analisi esplorative non consentono conclusioni causali.

Microsoft offre un incentivo per andarsene a circa 60.000 dipendenti. L’annuncio del 26 ottobre riguarda alcuni team negli Stati Uniti, in Canada, nel Regno Unito e in India; la cifra indica la platea potenzialmente ammessa, non il numero delle persone che usciranno. Il programma si chiama Voluntary Exit Offer e arriva mentre l’azienda cambia prodotti, infrastrutture e organizzazione intorno all’intelligenza artificiale.

Due giorni dopo l’annuncio, Microsoft ha pubblicato risultati che rendono la vicenda ancora più interessante: nel trimestre chiuso il 30 settembre i ricavi sono cresciuti del 19%, a 92,3 miliardi di dollari; l’utile operativo è salito del 21%, a 45,9 miliardi. L’incentivo all’uscita arriva dunque da un gruppo che continua a crescere. È da questa convivenza fra espansione e ridisegno dell’organico che bisogna partire per capire il significato dell’operazione.

Come funziona l’offerta Microsoft: chi può andare e che cosa riceve

Il meccanismo è quello dell’uscita volontaria incentivata: l’azienda individua le strutture coinvolte e propone ai dipendenti ammessi un sostegno economico per lasciare il posto. Microsoft include le persone fino al livello interno 70, che comprende anche figure molto senior; l’adesione dei team varia secondo le esigenze delle singole organizzazioni.

Secondo i dettagli raccolti da GeekWire, non ci sono requisiti di età o anzianità e la performance non è un criterio di accesso. Il pacchetto è paragonabile al trattamento ordinario di uscita dell’azienda: componente economica legata a livello e anzianità, prosecuzione della maturazione delle azioni, copertura sanitaria per un periodo e assistenza alla transizione professionale. La scadenza per decidere cade nella prima settimana di dicembre. Il comunicato pubblico non contiene una tabella universale degli importi: le condizioni individuali vengono comunicate agli interessati.

Per l’impresa, la logica economica generale consiste nel sostenere un costo iniziale per ridurre costi ricorrenti negli anni successivi. Il risultato dipende da quante persone aderiranno, da quali competenze usciranno e dall’eventuale necessità di sostituirle: un posto eliminato sulla carta può riapparire come consulenza esterna, nuova assunzione o lavoro aggiuntivo per chi rimane.

L’AI produce efficienza o assorbe risorse?

Fra i commenti pubblici più pertinenti c’è quello di Gerardo Canfora, che su LinkedIn invita a distinguere l’aumento di produttività consentito dall’AI dalla pressione finanziaria generata dagli investimenti necessari a svilupparla. Scrive: «Il rischio è confondere due fenomeni profondamente diversi».

Nel suo post, Canfora propone una lettura precisa: almeno una parte della pressione sul lavoro potrebbe derivare dal costo della corsa all’intelligenza artificiale, prima ancora che dalla capacità delle macchine di svolgere le mansioni delle persone. È un’interpretazione, non una motivazione ufficiale del piano Microsoft, ma aiuta a formulare meglio il problema.

Nel primo caso, un’organizzazione scopre di poter ottenere lo stesso risultato con meno ore di lavoro; nel secondo, sceglie di liberare risorse per finanziare un investimento da cui si aspetta risultati futuri. I due processi possono coesistere, ma richiedono prove differenti. Per dimostrare il primo servono misure della produttività e della qualità; per valutare il secondo bisogna guardare ai flussi di cassa, agli investimenti e alle priorità del management.

L’aggiornamento del 28 ottobre offre un dato concreto. Nella conference call sui risultati, la direttrice finanziaria Amy Hood ha indicato investimenti in conto capitale per circa 170 miliardi di dollari nell’anno solare 2026, rispetto ai circa 175 miliardi indicati in precedenza; lo spostamento dipende da ritardi nella disponibilità di capacità di fornitori terzi. La guidance sui costi comprende anche una stima del nuovo piano di uscita volontaria.

Questa cifra comprende infrastrutture che sostengono il business e non può essere trattata come denaro interamente perso o come una fattura esclusivamente imputabile all’AI. Mostra però la dimensione della trasformazione: un’azienda abituata a distribuire software deve finanziare anche enormi capacità di calcolo. La crescita dei ricavi e la disciplina sui costi del personale possono così diventare parti della stessa strategia.

Il paradosso: pagare per perdere chi può scegliere

Un altro commento utile arriva da Peter Borchers. Nel suo post osserva: «Nelle uscite volontarie sono i dipendenti a scegliere chi se ne va» — traduzione dal tedesco. Il rischio che segnala è quello di attirare verso l’uscita le persone che trovano più facilmente un’alternativa, proprio mentre l’impresa sta cambiando e potrebbe aver bisogno delle loro capacità.

È il problema della selezione avversa applicato al personale: l’azienda delimita la platea, ma la decisione individuale dipende da informazioni che conosce solo in parte. Chi riceve l’offerta sa quanto desidera cambiare, quali contatti ha sul mercato e quali prospettive vede nel proprio reparto. Il management conosce il costo della persona; può avere una visione meno completa di quanto sarebbe difficile sostituirla.

Sotto il post di Canfora, Cristian C. Spagnuolo concentra l’obiezione in una frase: «hai pagato per perdere parte dei tuoi migliori talenti». È un rischio prospettato dal commentatore, non un esito già verificato in Microsoft. La distinzione conta: un’offerta ben delimitata, accompagnata da una pianificazione delle successioni e dal trasferimento delle conoscenze, può avere conseguenze molto diverse da un invito generalizzato a partire.

Il patrimonio più difficile da trasferire, del resto, raramente coincide con l’elenco delle attività assegnate. Comprende la memoria di un incidente, la ragione per cui una soluzione apparentemente elegante era stata scartata, la capacità di capire quando un risultato plausibile è sbagliato. Nel passaggio agli agenti AI, questa conoscenza può diventare ancora più preziosa: accelerare la produzione aumenta anche il bisogno di riconoscere gli errori prima che si propaghino.

Una scelta volontaria dentro un futuro incerto

Per il dipendente, l’offerta può rappresentare un’opportunità reale: finanziare una pausa, cambiare settore o avviare un progetto con un margine economico maggiore. La convenienza dipende però dal pacchetto individuale, dalle alternative professionali e dalla situazione personale; soprattutto, dipende dalla fiducia nel futuro del proprio ruolo.

GeekWire riporta che Microsoft non considera questo strumento un sostituto dei licenziamenti, che rimangono possibili secondo le condizioni del business. Non è l’annuncio di un nuovo taglio già deciso; significa però che chi sceglie di restare non riceve una garanzia generale contro successive riorganizzazioni.

Anche per questo il linguaggio conta. L’azienda presenta la possibilità di costruire una nuova fase professionale; chi riceve la proposta deve trasformare quelle parole in mesi di autonomia economica, prospettive di impiego e decisioni familiari. L’incentivo rende l’uscita più sostenibile, mentre l’incertezza sull’organizzazione influenza il valore attribuito alla permanenza.

Ana Muñoz de Frutos porta il confronto su un piano più ampio e nel suo post domanda: «Chi sostiene il costo della corsa tecnologica?» — traduzione dallo spagnolo. È il punto su cui gli annunci aziendali e le esperienze individuali si incontrano: i benefici futuri di una trasformazione possono essere diffusi, mentre i costi immediati ricadono su persone identificabili.

I commenti citati sono letture pubbliche selezionate per la pertinenza degli argomenti, non un campione rappresentativo dei dipendenti Microsoft.

Il numero decisivo sarà un altro

La cifra di 60.000 descrive l’ampiezza dell’offerta. Per giudicare l’operazione serviranno le adesioni effettive, le competenze perse, la capacità dei team rimasti di sostenere il lavoro e i risultati degli investimenti.

Per chi guida un’impresa, il caso Microsoft suggerisce una verifica molto concreta: prima di trasformare le ore risparmiate con l’AI in una riduzione dell’organico, bisogna capire che cosa continua a funzionare grazie all’esperienza delle persone. Altrimenti il risparmio immediato può essere seguito da costi meno visibili: controlli insufficienti, dipendenza da pochi specialisti, errori che nessuno riconosce più in tempo.

Microsoft può pagare qualcuno per uscire: la parte difficile sarà misurare quanto valeva averlo dentro.

Ogni sera, tra le 17 e le 21, DHL Express Italy deve preparare circa 30.000 dichiarazioni doganali; oggi 28.000 scorrono quasi da sole, con un primo passaggio affidato all’intelligenza artificiale e la conferma di un operatore. Il Sole 24 Ore ha portato i tempi di risposta della rubrica L’Esperto Risponde da 72 a 24 ore; Credem usa l’AI per scrivere la documentazione di processi che fino a ieri vivevano nella testa di poche persone; Coop Italia sta costruendo una base dati comune per i buyer che trattano con i fornitori. Sono i casi concreti emersi giovedì 29 ottobre nella sede milanese di Google, dove Sopra Steria, insieme a Google Cloud, ha riunito aziende e responsabili IT attorno al modello che chiama Human & AI Driven Enterprise: un’organizzazione in cui agenti intelligenti, dati e competenze umane lavorano in modo integrato dentro i processi.

La domanda che ha attraversato il pomeriggio riguarda molte imprese italiane in questo momento: come si porta l’AI agentica dal progetto pilota alla produzione senza perdere il controllo su dati, decisioni e costi. Le risposte arrivate dal palco hanno un tratto comune; la tecnologia funziona quando cambia insieme all’organizzazione e quando le persone restano nel punto in cui si decide.

La ricetta che non era scritta da nessuna parte

L’apertura dei lavori, affidata a chi scrive, è partita da Roma. La cupola del Pantheon regge da quasi duemila anni senza un tondino di ferro, eppure per secoli nessuno ha saputo spiegare con certezza come fosse fatto il calcestruzzo romano: la ricetta passava a voce tra i capomastri e, quando quella catena si è interrotta, il sapere si è perso. È lo stesso problema del villaggio di Asterix, dove tutta la forza dipende dalla pozione magica e la formula la conosce soltanto Panoramix; molte aziende hanno il loro Panoramix, a volte una persona che conosce un processo come nessun altro, a volte un sistema scritto trent’anni fa in un linguaggio che quasi più nessuno sa leggere.

La televisione degli anni Settanta aveva immaginato una via d’uscita con Jeeg robot d’acciaio, dove la mente del professor Shiba sopravvive dentro il computer del laboratorio. La parte realistica di quel sogno oggi è un progetto concreto: trasformare in documenti ciò che le persone sanno senza averlo mai scritto e far leggere ai sistemi il vecchio codice per capire che cosa fa davvero.

La storia romana, poi, ha un seguito. Nel 2023 un gruppo di ricercatori del MIT e di Harvard, con laboratori italiani e svizzeri, ha pubblicato su Science Advances uno studio guidato da Admir Masic sui piccoli grumi bianchi di calce presenti nel calcestruzzo antico: per generazioni erano stati considerati un difetto, il segno di un impasto fatto male. Si sono rivelati la chiave della sua durata; i Romani usavano calce viva mescolata ad alta temperatura e quei grumi, quando una crepa lasciava passare l’acqua, reagivano e la richiudevano. Le aziende sono piene di grumi bianchi, eccezioni che nessuno spiega e abitudini che sembrano sbagliate; per la prima volta esistono strumenti capaci di leggerli. Quella reazione, però, sviluppava molto calore e andava governata da mani esperte: con l’intelligenza artificiale vale qualcosa di simile, perché senza persone preparate, regole chiare e attenzione ai costi la stessa energia rischia di disperdersi.

Dall’AI che risponde all’AI che agisce

Enrico Cantoni

Enrico Cantoni, Division Director Italy e Group Vertical Head Retail, Luxury and Manufacturing di Sopra Steria, ha tracciato la roadmap verso l’Agentic Enterprise partendo da un’impostazione di design centrato sulle persone. Coinvolgere chi conosce gli ambiti specifici, nella sua lettura, serve a due cose: facilita l’adozione, perché le persone sentono la trasformazione come propria, e alza la qualità del risultato, perché portano contenuto. Con gli agenti cambia il modello di lavoro; le attività operative possono essere sostituite, mentre cresce il ruolo di chi disegna le regole del gioco e controlla con senso critico il lavoro svolto da un agente automatico.

Cantoni ha indicato anche i timori che incontra nelle grandi aziende, dal controllo della tecnologia al rischio di un’esplosione dei costi operativi, e un tema che a suo giudizio non è stato ancora compreso da tutti: per dare ai modelli la conoscenza del contesto aziendale servono infrastruttura dei dati, qualità, semantiche e ontologie. La trasformazione nasce dal ridisegno del processo; applicare la tecnologia a un processo che funziona male non lo migliora. Tra le prospettive citate c’è l’agentic commerce, in cui a chiedere informazioni su un prodotto sarà sempre più spesso un agente che agisce per conto di terzi: le informazioni digitali di un’azienda dovranno essere comprensibili per una macchina, prima ancora che per una persona. Anche i system integrator, ha ammesso, sono tra i primi a doversi adeguare, a partire da uno sviluppo software che diventa AI native.

Paolo Fabbri, responsabile del go to market AI in Italia per Google Cloud, ha poi approfondito l’evoluzione dell’Enterprise AI. Per chi vuole ripartire dalle basi, Digitalic ha raccontato che cosa sono e come funzionano gli agenti AI e come Google sta portando gli agenti dentro Workspace.

Credem: scrivere quello che le persone sanno

La tavola rotonda, moderata da chi scrive, è partita da un problema che quasi ogni azienda riconosce. Luigi Esposito, Group Methodology Lead dell’Ufficio Organizzazione di Credito Emiliano, ha descritto il lavoro di mappatura dei processi avviato in Credem: in molti casi la documentazione funzionale mancava e la conoscenza era concentrata su poche persone, con il risultato che nei progetti si arrivava all’implementazione senza tutti i dettagli necessari.

L’esempio scelto è il processo di firma elettronica dei documenti. Per renderlo più accessibile, Credem ha prima documentato lo stato attuale del processo, poi ha alimentato una knowledge base da cui l’intelligenza artificiale attinge per aiutare a scrivere i requisiti di dettaglio; l’AI conosce linee guida e normative, comprese quelle sull’accessibilità, e il requisito che ne esce è condiviso tra business e IT. La banca ha inserito l’AI anche nel ciclo di sviluppo del software, insieme a Sopra Steria, con un lavoro preparatorio importante sull’infrastruttura che sta producendo i primi risultati. Sul piano organizzativo Esposito ha citato una scelta precisa: far ruotare le persone anche nei gruppi che funzionano bene, per diffondere il know how, accompagnata da un profondo reskilling.

Il Sole 24 Ore: far parlare un archivio

Se Credem ha dovuto costruire la propria memoria, Il Sole 24 Ore su una memoria enorme è seduto da sempre. Marco Donna, Responsabile IT Prodotti Publishing & Digital, ha raccontato come il gruppo stia usando l’AI per farla parlare: gli articoli vengono tradotti in inglese e, a costo marginale quasi nullo, anche in arabo, con una correzione umana come secondo passaggio; sopra la home page lavora una federazione di agenti che permette ai lettori di interrogare la base di conoscenza degli articoli online, con domande suggerite per approfondire.

Per Norme e Tributi Plus l’obiettivo è offrire una risposta conversazionale al posto di un elenco di articoli, con la complicazione di contenuti esterni non sempre ben strutturati. Su L’Esperto Risponde, la rubrica in cui professionisti rispondono ai quesiti dei lettori, l’AI prepara una prima bozza e il tempo di risposta è sceso da 72 a 24 ore, con l’esperto che resta pienamente nel ciclo di decisione. Donna è stato esplicito anche su ciò che frena una versione interamente conversazionale dell’informazione: il modello pubblicitario, che dovrà adeguarsi.

DHL: sei mesi dal pilota alla produzione

Marco Ferioli, Head of ITB Program Management di DHL Express Italy, ha portato il caso più misurabile. Nella fascia serale lo sdoganamento richiede di raccogliere i dati di circa 30.000 spedizioni; il primo livello è un sistema che interpreta i documenti, poi un operatore DHL conferma la dichiarazione. Circa 28.000 pratiche procedono senza intoppi, mentre le 2.000 restanti richiedono di contattare il cliente per ottenere altri documenti: è lì che oggi si concentrano le persone, su un lavoro che prima non c’era la capacità di fare.

La decisione è stata presa a giugno 2025 e a dicembre il sistema era in produzione. Per validarlo DHL ha processato un mese intero di dichiarazioni anche nel modo tradizionale, verificandole una per una; oggi misura gli scarti e, a distanza di un mese, i reclami dei clienti sui dazi pagati. Secondo Ferioli, una volta corretti i bias, l’AI lavora meglio dell’operatore sul primo passaggio. Il metodo riflette una regola che arriva dal vertice globale del gruppo: fare subito ciò che è dimostrabile e preferire arrivare sei mesi dopo piuttosto che sbagliare, con un ritorno sull’investimento misurabile.

Coop: i dati al buyer, la trattativa alle persone

Daniela Ghedini, Responsabile Demand IT di Coop Italia, ha descritto un percorso partito dai dati. Con Sopra Steria Coop sta lavorando con i buyer per costruire una base dati condivisa e di qualità che li supporti nelle contrattazioni con i fornitori, coinvolgendo dei key user e mostrando loro fin dalle prime fasi il prodotto finito, in co-design, per ridurre i cicli di rifacimento.

Alla domanda provocatoria, se un agente che conosce prezzi, storico e condizioni di mercato non possa condurre da solo la trattativa, Ghedini ha risposto in modo netto: la tecnologia non è ancora matura, le allucinazioni vanno gestite e il rapporto umano resta alla base di una contrattazione sana. Per Coop tenere le persone nel ciclo è un principio; l’AI serve ad alzare la qualità del lavoro, non a sostituirlo. Sul fronte della produttività personale, Coop Italia sta distribuendo licenze ai dipendenti per diffondere l’uso dell’AI e limitare la shadow AI, con attenzione alla residenza dei dati; le idee nascono in AI lab composti da persone di business e di IT, vengono industrializzate in un paio di mesi e passano dal vaglio di un comitato AI, con il supporto di figure di riferimento come gli AI Champion.

Chi governa l’agente che tutti possono creare

Il tema della governance è emerso con forza quando si è parlato degli agenti no code. In Credem, che lavora in ambiente Google, alcune persone possono costruirsi un agente senza scrivere codice; un agente però si condivide in un attimo, passa da un collega all’altro, qualcuno lo modifica, e dopo sei mesi diventa difficile dire chi lo mantiene e chi risponde se sbaglia. È la scopa dell’apprendista stregone di Fantasia, che spezzata si moltiplica. Esposito e Ghedini hanno concordato sulla necessità di definire con chiarezza chi crea gli agenti, chi li distribuisce e chi ne cura la manutenzione.

Credem ha costruito da un paio d’anni una struttura dedicata, AI Next, che mette a disposizione strumenti certificati in ambiente Google, favorisce la sperimentazione con un approccio che accetta di fallire presto e in modo economico, e censisce le esperienze di produttività personale per capire quali possano essere estese a tutta la banca. Per un istituto che opera in un ambiente vigilato, ha ricordato Esposito, è fondamentale che i dati restino su server europei e che regole e linee guida siano chiare.

Sul Sole 24 Ore la governance assume la forma di controlli proporzionati al peso della risposta: un’imprecisione su un articolo di attualità è un inciampo, un errore su una norma fiscale consultata dai professionisti può diventare un problema serio.

La bacchetta magica e il codice che nessuno sa più leggere

Nell’ultimo giro ai relatori è stata consegnata una bacchetta magica: tecnologie e budget senza limiti. Esposito l’ha puntata sul mainframe, sul codice COBOL legacy pieno di dipendenze mai documentate, una vera kryptonite per molte banche. Il tema riguarda anche Coop, che ha applicativi in COBOL e PowerBuilder e sta chiedendo all’intelligenza artificiale di leggerli per ricostruire la conoscenza necessaria al refactoring; con la stessa bacchetta, Ghedini uniformerebbe dati e comportamenti tra cooperative autonome che oggi lavorano in modo frammentato. Ferioli l’ha usata sull’ottimizzazione delle tratte nazionali e internazionali, per far viaggiare i camion sempre pieni, l’area in cui vede il ritorno economico più alto. Donna ha immaginato agenti capaci di accompagnare i lettori fin dalla registrazione al sito, con l’incognita della monetizzazione.

La frizione positiva

Mariangela Ziller

Mariangela Ziller, Partner Experience, Design & Agile Practice di Sopra Steria, ha riportato al centro il ruolo delle persone. Con l’AI, nella sua lettura, il change management smette di essere l’accompagnamento all’adozione di uno strumento e diventa la riprogettazione del lavoro, possibilmente in co-design con chi quel lavoro lo fa. Progettare un sistema con agenti significa ridisegnare chi fa cosa, chi decide e chi controlla, stabilendo dove il processo deve diventare fluido e dove serve una frizione positiva, un momento in cui una persona interviene e decide.

Di fronte a una proposta di AI, ha spiegato, i lavoratori si distribuiscono lungo una scala che va dall’entusiasmo al rifiuto, con molte sfumature intermedie; il co-design serve a capire quali frizioni eliminare e quali proteggere. Il paradosso che Ziller ha voluto lasciare in sala è che rendere tutto troppo facile può essere un errore, perché le persone devono continuare a sapere che ci mettono la testa. Tra gli strumenti mostrati, una service blueprint sviluppata dal team inglese di Sopra Steria che, accanto a processi e sistemi, rappresenta anche il livello delle decisioni prese lungo il percorso.

Quando il pilota diventa produzione

La chiusura, con Andrea Omati, Senior Solution Architect Data & AI di Sopra Steria, è tornata su un tema che l’apertura aveva lasciato in sospeso: i costi. Fino a ieri il mantra era fare proof of concept, oggi è andare in produzione, e in produzione i conti cambiano natura; un progetto pensato per dieci utenti si apre a quattrocento, che lo usano ogni giorno di più. Nell’IT tradizionale più si usa e meno si paga per unità; con l’AI agentica questa equazione va governata con attenzione, ed è uno dei punti su cui le aziende chiedono più garanzie.

Il caso DHL offre forse la chiave di lettura più utile dell’intero pomeriggio. Le 28.000 dichiarazioni che scorrono da sole sono il risultato visibile, ma il valore sta nelle 2.000 che restano: le eccezioni, i casi in cui serve chiamare il cliente e capire che cosa manca. Sono i grumi bianchi del calcestruzzo romano, la parte del lavoro che per anni è sembrata un difetto del processo e che si rivela il punto in cui le persone fanno la differenza. Le aziende che riusciranno a riconoscerli, invece di nasconderli dentro un’automazione, avranno probabilmente trovato la propria ricetta; resta da capire quante sapranno scriverla prima che il loro Panoramix cada dall’albero.

Il 28 ottobre, al Museum of Senses di viale Monte Grappa a Milano, Renato Santinon, Director of Planning, Control and Innovation di Dussmann Service, ha presentato Beyond Cleaning, il suo libro su robotica e intelligenza artificiale nel cleaning professionale e nel facility management. In sala c’erano operatori del settore, colleghi e giornalisti; da remoto era collegata Lucia Pallottino, professoressa ordinaria di Automatica all’Università di Pisa e direttrice del Centro di Ricerca “E. Piaggio”, che firma la prefazione. Il dialogo è stato moderato da Francesco Marino, direttore di Digitalic e autore della postfazione. Il tema arriva in un momento preciso: le macchine autonome stanno entrando in ospedali, aeroporti e grandi superfici di vendita, e lo fanno in uno dei comparti più numerosi e meno raccontati del lavoro italiano.

Una scena alle tre di notte

Il libro si apre in un terminal aeroportuale deserto. Nessun volo, nastri fermi, negozi chiusi; un robot percorre il corridoio centrale mappando ogni metro, incontra una valigia abbandonata vicino al gate 12, rallenta e la aggira. Tre operatori presidiano le zone delicate (bagni, aree food, check-in) e non spingono macchine pesanti: supervisionano e decidono. Su un tablet una percentuale di copertura sale in tempo reale.

La serata è partita da qui, e da un dettaglio che nella scena passa quasi inosservato. Il robot non è l’elemento più nuovo; lo è quel numero che cresce. Un lavoro rimasto per decenni senza misure, visibile soltanto quando manca, comincia a produrre dati. Il titolo del libro allude proprio a questo: quello che sta oltre la pulizia prende la forma di un cruscotto, di una copertura certificata, di una macchina che mentre lava raccoglie informazioni.

La robotica che non sale sui palchi

Quando si parla di robot il dibattito parte quasi sempre dagli umanoidi, dalle dimostrazioni sui palchi e dai round milionari, come quello di Generative Bionics raccontato da Digitalic o le sessioni dedicate alla robotica alla Rome Future Week 2026. Santinon ha scelto il settore opposto, quello in cui la robotica non ha occhi né gambe ed è già dentro i processi. La sua prova non è una demo: è un corridoio d’ospedale, dove una macchina deve muoversi tra le persone e trovare posto in un’organizzazione che esisteva prima di lei.

Tra i casi citati nel libro c’è l’aeroporto di Singapore Changi, dove secondo Santinon una trentina di robot lavorano coordinati da un’unica piattaforma in mezzo a oltre sessanta milioni di passeggeri l’anno; lo scalo ha introdotto nel tempo diversi sistemi autonomi, tra cui le lavapavimenti Avidbots Neo. Proprio sul coordinamento multi-robot si è concentrata una delle domande a Pallottino: che cosa funziona in laboratorio e diventa più difficile in un corridoio pieno di gente. La domanda tocca il suo campo di ricerca, la pianificazione del moto e il coordinamento di sistemi con più robot, su cui la professoressa lavora da oltre vent’anni e da cui sono nate le spin-off Proxima Robotics e X-Star Motion.

Francesco Marino e Renato Santinon

Il dato di Romford: 61, 78, 91

Il numero che, come ha scritto lo stesso Santinon dopo l’evento, «ha fatto discutere» viene dal Queen’s Hospital di Romford, nell’est di Londra. Nella sperimentazione condotta dal trust ospedaliero con Sodexo, la pulizia manuale ha ridotto la carica batterica nelle stanze di degenza del 61%, il robot a luce ultravioletta Xenex da solo del 78%, i due insieme del 91%. Dopo il test l’ospedale ha adottato due macchine, battezzate Rosie e Mavis in onore di due colleghe coinvolte nella prova, come ha raccontato lo stesso NHS Trust.

«Persone e macchine, insieme, arrivano dove da sole non arrivano», è la sintesi di Santinon. Nel suo resoconto il robot porta regolarità, copertura delle superfici e raccolta dei dati; la comprensione del contesto, la gestione dell’imprevisto e l’attenzione per chi attraversa gli ambienti restano capacità umane, e il valore dell’innovazione si gioca nell’integrazione tra le due. Da qui la domanda posta sul palco: se il risultato migliore arriva dalla squadra mista, perché il dibattito pubblico resta fermo sulla sostituzione? Digitalic ne aveva scritto anni fa in termini generali, sostenendo che i robot non vi ruberanno il lavoro; Romford offre una misura concreta di quella tesi in un ambiente in cui l’errore ha conseguenze cliniche.

Quando lo scrubber fa l’inventario

L’altro filo della serata riguarda i dati. Nel 2022 Sam’s Club, la catena di club all’ingrosso di Walmart, ha montato sulle quasi 600 lavapavimenti autonome Tennant già presenti nei suoi punti vendita una torre di scansione connessa al cloud, sviluppata da Brain Corp, che fotografa gli scaffali mentre la macchina pulisce (Supermarket News). Una macchina nata per lavare è diventata, con un accessorio, uno strumento di gestione delle scorte.

La domanda rivolta a entrambi gli ospiti spostava il problema di un passo: se una macchina può contare i prodotti, può contare anche i passi di chi lavora accanto a lei. Dove si mette il limite? In Italia la questione incrocia le regole sul controllo a distanza dei lavoratori, e nel cleaning, dove le macchine operano fianco a fianco con le persone, il confine tra dato di processo e dato sulla prestazione individuale è particolarmente sottile.

Teach and repeat: chi paga l’insegnamento

Molti robot per il cleaning imparano un percorso con il metodo teach and repeat: un operatore compie il tragitto una volta, la macchina lo ripete da quel momento in avanti. In quella sola passata passano nel sistema anni di conoscenza dell’edificio, accumulati camminando: dove si forma lo sporco, quali angoli vanno evitati, quali orari sono critici. Il passaggio richiede un pomeriggio e il sapere resta nella macchina.

La questione posta a Santinon è contrattuale prima che tecnica: quel trasferimento di competenza compare da qualche parte, in un contratto o in un capitolato di gara, e qualcuno lo valorizza? Una domanda analoga, sul versante della formazione, è andata a Pallottino: quanto deve sapere di turni e capitolati un ingegnere che progetterà le macchine dei prossimi vent’anni.

Seicentomila persone e due ore da decidere

In Italia il comparto delle pulizie e dei multiservizi occupa oltre 600.000 persone, per più del 70% donne, secondo i dati citati dalla Filcams Cgil. «Un settore da oltre 600.000 persone merita di essere raccontato con cura», ha scritto Santinon. Nel libro sostiene che i robot sottraggono agli operatori soltanto la parte peggiore del lavoro, la fatica; la postfazione aggiunge una precisazione: a restituire dignità non è la macchina, ma chi decide come usare le ore che la macchina libera. Le stesse due ore possono diventare presidio e competenza oppure due ore in meno da pagare, con lo stesso identico robot.

Pallottino ha posto nella prefazione quella che il dialogo ha chiamato la domanda delle domande: come usare la robotica senza perdere di vista le persone. In un’intervista a La Nazione dopo la nomina alla guida del Centro Piaggio aveva descritto una «società di robot» in cui la convivenza con le macchine dipende anche dall’accettazione delle persone e dalla capacità dei robot di gestire l’imprevedibilità umana. Sul palco la domanda è stata posta in forma più netta: quell’idea si scrive dentro un algoritmo o nelle scelte organizzative che circondano il robot?

Ritorno al gate 12

La serata si è chiusa dove il libro comincia, nel terminal alle tre di notte. L’ultima domanda a Santinon riguardava il gesto che fra dieci anni un operatore farà ancora e che nessuna macchina saprà replicare. Il dato di Romford suggerisce che la risposta non starà in una mansione da difendere, ma nel modo in cui imprese, committenti e progettisti decideranno di comporre la squadra. Quando le macchine che lavorano accanto a noi diventeranno abituali e smetteremo di notarle, l’unica cosa ancora riconoscibile sarà l’idea di lavoro che ci avremo messo dentro.

Luglio 2026, siamo negli Stati Uniti, sullo schermo di un telefono compare una notifica di Signal, l’app di messaggi cifrati che usano i giornalisti, gli attivisti e, sempre più spesso, anche i criminali. Il messaggio arriva da Perth, in Australia, cioè dall’altra parte del mondo.

A leggerlo c’è un uomo nato in Alabama nel 1972, fronte alta, i capelli ordinatamente pettinati con la riga a destra. Non è un poliziotto, né un agente dell’FBI, e non è nemmeno un hacker: è un giornalista. Ha lavorato quattordici anni al Washington Post e da vent’anni passa le sue giornate a leggere i forum dove i criminali informatici si parlano, si vendono la merce, si fanno la guerra.

Si chiama Brian Krebs, e nel mondo della sicurezza informatica è quasi una leggenda: i criminali lo odiano per le sue inchieste, e qualcuno, ha provato perfino a farlo arrestare.

Il ragazzo che gli scrive ha ventun anni. Krebs, nei suoi articoli, lo chiamerà Ellis. Si presenta come il portavoce di una banda di hacker conosciuta come TeamPCP: secondo gli investigatori, una banda entrata in più di mille organizzazioni nel mondo, con un bottino di oltre mezzo milione di credenziali, le chiavi digitali che aprono i sistemi delle aziende.

Fra meno di due mesi, quel ragazzo uscirà da una villetta sul mare ammanettato dagli agenti.

Questa storia ci fa vedere una cosa che nei film non si vede quasi mai: come cadono davvero le bande di hacker. Quasi mai succede per un colpo di genio degli investigatori; quasi sempre accade per un tradimento.

Questa è la storia dei tradimenti che hanno polverizzato TeamPCP, una delle bande hacker più temute di questi anni.

Questo articolo è tratto da una puntata di DigitMondo, il podcast di Digitalic. La puntata precedente, Come funzionano le bande hacker: la talpa di Google dentro TeamPCP, racconta la stessa storia dall’interno della banda.

Torniamo a quella conversazione su Signal: Ellis scrive tanto, forse troppo. Racconta che aveva appena finito l’ennesimo percorso di disintossicazione, che era rimasto sobrio per due mesi e che poi aveva ritrovato i vecchi amici del giro: un ambiente, dice, “molto tossico”.

Con tutta questa storia, sostiene, ha guadagnato circa ventimila dollari, e i soldi e la fama non sono mai stati il punto. Ventimila dollari: una cifra quasi ridicola, accanto a mille organizzazioni violate.

Poi scrive due cose che conviene tenere a mente. La prima: ha smesso a marzo, e dopo di lui qualcun altro ha preso il comando. La seconda: se lo arresteranno, accetterà le conseguenze.

Krebs lo descrive come una persona abbattuta; di rimorso, nelle sue parole, ne trova poco.

Quello che Ellis non sa è che Krebs, prima di rispondergli, ha già trovato gli indizi che portano a un nome vero e a una casa di Perth.

Il nome è Ruben Ian Thomson. A tradirlo non è stato un singolo errore: sono stati i suoi soci, i forum dove era cresciuto, una lite per qualche licenza pirata di Microsoft Office di sette anni prima. Alla fine, a farsi scoprire, è stato lui stesso.

Il gatto morto: come un giornalista trova un hacker

Innanzitutto, come fa un giornalista a trovare un hacker? Non ha un distintivo, non può fare perquisizioni, non può chiedere i tabulati telefonici. Ha solo quello che i criminali lasciano in giro, e di solito ne lasciano molto più di quanto credano.

Il primo indizio è un soprannome. Diverse società di sicurezza sono arrivate alla stessa conclusione: dentro TeamPCP qualcuno si fa chiamare Deadcatx3, cioè “gatto morto per tre”. Krebs lo cerca ovunque, e lo trova in un posto dove proprio non se lo aspettava.

Esistono siti dove chi trova un difetto in un programma viene pagato dalle aziende per segnalarlo invece di sfruttarlo: il lato buono del mestiere di hacker. Uno dei più conosciuti si chiama HackerOne. Lì c’è un profilo con quel soprannome, aperto nel giugno del 2025, e il profilo è registrato con un nome e un cognome veri: Ruben Thomson.

Poi c’è il gatto, quello vero. Su Steam, la piattaforma dei videogiochi, Ruben usa da una decina d’anni sempre la stessa immagine del profilo: un gatto seduto davanti a un paio di monitor. Secondo Flare, una società di sicurezza che ha ricostruito il caso, la stessa identica immagine compare su un account Telegram di TeamPCP.

Lo stesso gatto, nella vita privata e nella banda.

Il secondo indizio è ancora più banale. Krebs apre il registro australiano delle imprese, una specie di Camera di commercio, e scopre che a nome di Ruben Thomson risultano alcune piccole ditte. Una si chiama OPSEC EXPRESS.

Opsec, nel gergo, vuol dire sicurezza operativa: l’arte di non lasciare tracce, di tenere la vita vera separata da quello che si fa in rete. Quanto a Express, sui forum era il soprannome di uno dei membri di TeamPCP: come se un ladro scrivesse sul citofono il suo nome di battaglia, e sotto: “esperto in furti senza impronte”.

Poi arrivano gli altri indizi: una casella Gmail, vecchi account sui forum dei criminali informatici, un numero di telefono, un collegamento internet che porta a una casa di Perth, quella di una famiglia che si chiama Thomson.

A questo punto Krebs ha un nome. Gli manca però quello che serve a un giudice: le prove. Quelle le ha qualcun altro, che a sua volta, quel nome, ancora non lo conosce.

I ventimila dollari: la talpa, il ricettatore e la legge dei ladri

Su Signal al giornalista Ellis racconta molte cose. Una non la racconta, forse perché non la sa. A marzo, nella chatroom segreta dove si ritrovano i dodici membri del TeamPCP entra uno nuovo. In realtà quello nuovo è una talpa: lavora per Mandiant, la società di sicurezza informatica di Google.

Dall’altra parte, a leggere quello che la talpa vede, c’è un analista di Google che si chiama Austin Larsen. Chi ha ascoltato la puntata precedente conosce questa storia; a noi, oggi, serve sapere solo come finisce.

Finisce con i ventimila dollari di Ellis. Perché una banda con mezzo milione di chiavi rubate incassa così poco?

Perché TeamPCP sa rubare, ma non sa vendere. Per trasformare le chiavi in soldi si affida ad altre bande, più esperte nei ricatti, come un ladro si affida a un ricettatore: noi vi diamo le chiavi, voi ricattate le aziende, a noi spetta una percentuale. Uno dei ricettatori, una banda che si chiama ShinyHunters, incassa i riscatti e non versa niente. Poi, per togliere di mezzo i soci, manda l’intera chat di TeamPCP proprio ad Austin Larsen. Non sa che Google quella chat la stava già leggendo da dentro.

La banda capisce che qualcuno sta parlando, chiude tutto, caccia i soci infedeli e, senza saperlo, insieme a loro caccia anche la talpa. Forse è anche per questo che, su Signal, Ellis parla di appena ventimila dollari: il grosso, se c’è stato, è finito nelle tasche di altri.

Ma perché i criminali si tradiscono così spesso? Il motivo è semplice e brutale. Fra ladri non esistono tribunali: nessuno può fare causa al socio che non paga, nessuno può chiamare i carabinieri se un complice scappa con la cassa. Restano solo la reputazione e la fiducia; e quando gli interessi si separano, il modo più rapido per togliere di mezzo un rivale è consegnarlo al nemico.

Brian Krebs su questa regola ha costruito una carriera. Da vent’anni, quasi tutto quello che sa di queste bande gli arriva da qualcuno che, a un certo punto, ha deciso che parlare gli conveniva più che tacere.

Per capirlo apriamo l’atlante dei tradimenti fra hacker. Tre pagine per tre bande.

L’atlante dei tradimenti

Primo tradimento, Conti: la bandiera

Febbraio 2022.

Conti è una banda russa di ransomware: blocca i computer delle aziende e chiede un riscatto per restituire i file. Nel 2021, secondo Chainalysis, una società americana che segue i movimenti delle criptovalute, Conti ha incassato almeno centottanta milioni di dollari.

Il 24 febbraio la Russia invade l’Ucraina. Il giorno dopo Conti pubblica un comunicato: pieno appoggio a Mosca, e la promessa di colpire chiunque attacchi la Russia. Il problema è che dentro Conti, o molto vicino, c’è qualcuno che la pensa in un altro modo.

Due giorni dopo un account appena aperto su Twitter, ContiLeaks, comincia a pubblicare le conversazioni interne della banda, decine di migliaia di messaggi. Chi li diffonde è ucraino: un ricercatore di sicurezza secondo chi dice di conoscerlo, un membro della banda secondo altri. Si congeda con due parole: “Gloria all’Ucraina”.

Quello che esce da quei messaggi lascia a bocca aperta anche gli esperti. Conti è organizzata come un’azienda vera: ha un ufficio del personale, stipendi fissi, bonus, valutazioni di fine anno, perfino l’impiegato del mese. Alcuni dipendenti, secondo gli analisti, credevano di lavorare per un’agenzia di pubblicità. Insomma, una multinazionale del crimine.

Brian Krebs dedica a quelle chat una serie di articoli, “I diari di Conti”. Pochi mesi dopo la banda sparisce, almeno con quel nome. Conti aveva scelto una bandiera; qualcuno, dentro, ne aveva un’altra.

Secondo tradimento, LockBit: l’insegna

Se Conti era una multinazionale, LockBit era una catena in franchising. Funzionava come una catena di pizzerie: il capo mette il marchio e la ricetta, cioè il programma che cripta i file e il sito dove le vittime vengono messe alla gogna; gli affiliati aprono il loro locale, fanno gli attacchi e al capo girano il venti per cento di ogni riscatto. In meno di due anni, con i suoi strumenti, vengono preparati più di settemila attacchi, anche contro più di cento ospedali.

Febbraio 2024. Una coalizione di polizie guidata da quella britannica sequestra i computer della banda. Poi fa una cosa che nessuno si aspetta: invece di spegnere il sito di LockBit, se lo tiene. Su quel sito la banda esponeva le aziende che non volevano pagare: sotto ogni nome c’era un conto alla rovescia, e allo scadere i dati rubati venivano pubblicati. La polizia usa lo stesso trucco contro di loro. Al posto delle aziende mette dei messaggi per la banda, ognuno con il suo timer. Sotto uno compare una domanda: chi è LockBitSupp? LockBitSupp è il soprannome del capo. Quando il tempo scade, dice il messaggio, il mondo saprà chi è.

Una catena in franchising vive della sua insegna. Gli affiliati si fidano del capo perché lui promette di proteggerli. La polizia fa vedere a tutti che il capo non protegge nessuno, e che i nomi di quasi duecento affiliati sono già nelle mani degli investigatori.

A maggio arriva anche il nome del capo: è un russo di trentun anni. Gli Stati Uniti offrono fino a dieci milioni di dollari per farlo arrestare, ma vivendo in Russia difficilmente vedrà mai un’aula di tribunale.

Nelle carte dell’accusa c’è però un dettaglio interessante. Dopo il sequestro, il capo della banda più temuta del mondo contatta gli investigatori e si offre di collaborare. In cambio chiede una cosa sola: i nomi dei suoi concorrenti.

Era pronto a tradire anche lui.

Terzo tradimento, Fly: il lettore in più

C’è una regola che Brian Krebs conosce meglio di chiunque altro: in ogni forum di criminali c’è sempre un lettore in più di quanti se ne contino.

Estate del 2013.

Krebs legge da tempo, di nascosto, un forum in lingua russa frequentato da ladri di carte di credito. Lo gestisce un uomo che si fa chiamare Fly: è nato in Russia, ha il passaporto ucraino e in quegli anni vive in Italia, a Napoli. Pochi mesi prima, a marzo, qualcuno aveva già mandato a casa di Krebs la polizia, con una falsa chiamata d’emergenza.

Sul forum Fly lancia una colletta. Il giornalista che scrive di loro, annuncia, ha bisogno di eroina: raccogliamo dei bitcoin, compriamola su Silk Road, il mercato nero di internet di quegli anni, e spediamogliela a casa. Poi, quando il pacco arriva, basta una telefonata alla polizia, come se a chiamare fosse un vicino.

Krebs legge tutto mentre succede, e avverte la polizia locale e l’FBI prima che il pacco parta. Pochi giorni dopo una busta arriva davvero: dentro una rivista ci sono tredici bustine di eroina quasi pura. Krebs la consegna agli agenti, che lo stavano aspettando.

Nel giugno del 2014 la polizia italiana arresta Fly a Napoli. Dal carcere di Poggioreale, che lui definisce il peggiore d’Italia, scrive a Krebs alcune lettere, e Krebs le fa controllare prima di aprirle: l’ultima volta che quell’uomo gli aveva spedito qualcosa, dentro c’era l’eroina. Nel 2017, negli Stati Uniti, Fly viene condannato a quarantuno mesi. La banda voleva incastrare il giornalista, e il giornalista era già nel loro forum. Tredici anni prima di Google, la talpa era lui.

Il rimborso del 2019: i tre indizi di Larsen

Torniamo al 2026. Negli stessi mesi in cui Krebs si scrive con Ellis, cioè con Ruben Ian Thomson, Austin Larsen segue la stessa pista da un’altra direzione. Non ha più nessuno dentro la banda, la talpa è stata cacciata con la chiusura della chat, e deve fare quello che farebbe un investigatore di una volta: tornare alle carte, agli indizi e gli indizi che trova sono tre.

Il primo arriva, ancora una volta, da un tradimento. Qualche tempo prima era finito in rete l’elenco degli iscritti a BreachForums, il più grande forum di criminali informatici in lingua inglese. Il posto che doveva proteggere l’anonimato dei suoi utenti li aveva consegnati a chiunque volesse leggerli. In quell’elenco, uno dei soprannomi più attivi della chat di TeamPCP risulta registrato con un indirizzo Gmail. Un indirizzo email vero.

Il secondo indizio è una lite. Austin Larsen cerca quell’indirizzo Gmail nei vecchi archivi dei forum e trova una discussione del 2019: il ragazzo aveva comprato da qualcuno delle licenze pirata di Microsoft Office, di quelle che in rete si trovano a pochi euro, e aveva preteso un rimborso su PayPal perché i codici non funzionavano. Per riceverlo aveva indicato un conto collegato a un dominio internet con il cognome di una famiglia. All’epoca aveva più o meno quattordici anni.

Il terzo indizio è il più incredibile. Quando TeamPCP aveva cacciato i traditori, e con loro la talpa, aveva spostato il bottino su un nuovo computer, per sicurezza. Quel computer faceva le copie di riserva su Google Drive, sullo stesso account Gmail. Il bottino rubato a mezzo mondo era custodito nella cassaforte dell’azienda che gli stava dando la caccia. Larsen passa l’informazione all’FBI, e la risposta arriva nel giro di pochi minuti.

Intanto Ellis continua a scrivere a Krebs. Circa due settimane prima dell’arresto gli dice che è pronto a costituirsi; prima, però, deve sistemare alcune faccende in sospeso. Meno di ventiquattr’ore dopo pubblica su Telegram la foto di una polvere: secondo Krebs, forse una droga sintetica.

Il 26 agosto gli agenti lo portano via da una villetta di Perth, il sobborgo elegante sul mare dove vivono i suoi genitori; nelle stesse ore, in un altro quartiere, arrestano anche un secondo ragazzo, di ventitré anni.

Ladri senza contratto

Le bande di cui abbiamo parlato hanno copiato quasi tutto dalle imprese: gli stipendi, le valutazioni del personale, il franchising, l’impiegato del mese, perfino l’intelligenza artificiale per scovare i difetti nei programmi. Una cosa sola non sono riuscite a copiare: un tribunale a cui rivolgersi quando un socio non paga. Senza un apparato giudiziario resta solo la fiducia, e la fiducia, fra ladri, dura esattamente quanto la convenienza.

Brian Krebs lo sa da vent’anni: aspetta che qualcuno, dentro una banda, decida che parlare gli conviene più che tacere. Quasi sempre, prima o poi, qualcuno lo fa.

Mentre registro questa puntata, ShinyHunters rivendica di aver rubato i dati di alcuni dipendenti dell’FBI.

Non sappiamo cosa abbiano in mano.

Sappiamo però che forse qualcuno li tradirà e avremo una nuova storia da raccontare, una nuova pagina dell’Atlante di come spariscono le bande di hacker.

Se vi siete persi la puntata precedente, “Come funzionano le bande hacker”, lì trovate la storia della talpa dall’inizio: come è entrata nella banda, che cosa ha visto, e come Google ha fatto cambiare mezzo milione di serrature prima che i ladri potessero usarle.

Per Halloween 2026 è possibile condividere immagini GIF su WhatsApp e altri social network come Facebook, Twitter, e Instagram. Halloween si celebra da anni a livello mondiale, anche se inizialmente era una goliardica festa diffusa solo nei paesi angolassoni. Già in passato, le persone si decoravano e vestivano da scheletri, orchi, ragni, streghe e non solo. Per dare un tocco di magia  alla notte tra il 31 ottobre e 1 novembre, abbiamo raccolto le migliori immagini GIF per Halloween 2026, una raccolta di immagini animate da condividere, scaricare gratis, divertenti e simpatiche.

via GIPHY

Prima di scoprire in dettaglio le migliori immagini GIF per Halloween 2026 è necessario sottolineare come tutte le immagini animate siano totalmente gratuite e possano essere condivise online tramite le principali piattaforme di messaggistica istantanea. Applicazioni come Facebook, Twitter e molte altre supportano le GIF, un modo semplice, diverte e innovativo, per augurare un buon Halloween 2026 sia ad amici che parenti.

Migliori immagini GIF per Halloween, come scaricarle

Per salvare le immagini GIF presenti in questa galleria sappi che è necessario eseguire alcune operazioni, molto semplici e facili da ricordare. Per salvare un’immagine GIF su Android e iOS, è necessario tenere premuto il dito sulla GIF in questione per qualche secondo, fino a quando non comparirà sullo schermo una nuova finestra di dialogo. All’interno di quest’ultima clicca sulla voce Salva immagine. L’immagine GIF verrà salvata all’interno del rullino per quanto riguarda i dispositivi iOS, come iPhone, iPad e iPod Touch, mentre su Android verrà archiviata nella cartella Download del browser. In questo modo, è possibile condividere facilmente le immagini umoristiche anche con altre applicazioni di terze parti, come WhatsApp, e social network.

E tra le migliori immagini GIF per Halloween 2026 troviamo subito una diabolica zucca che irradia luce. Un po’ inquietante ma per i tipi veri strong questa è quella giusta da utilizzare!

Per i più ballerini questa goliardata fa per voi! Un bel quartetto di scheletracci da inviare per divetirsi con gli amici su WhatsApp e gli altri social network più famosi.

Ops. Una zucca un po’ fumosa… chissà quale strano e inquietante rito è stato fatto. Ottima per chi ama qualcosa di più esoterico!

Che accoppiata da sballo. La zucca con spirito incorporato. Un bel “Boo” divertente per spaventare con ironia ed un pizzico di leggerezza.

Non dimentichiamoci che Halloween è la notte delle Streghe. E con una GIF animata così lo possiamo ben ricordare. Una luna piena ricca di pipistrelli per preparare l’arrivo delle arpie!

E tra migliori immagini GIF per Halloween c’è anche un simpatico scheletro, inquietante al punto giusto quanto estremamente goliardico!

Ma se si cerca qualcosa di più hot anche Halloween regala il fascino di una conturbante strega che ci invita nella sua dimora!

Oh oh… c’è anche qualcuno che odia Halloween, come Homer Simpsons.

Halloween 2026, immagini GIF divertenti

Tra le migliori immagini animate per Halloween 2026 non potevano mancare GIF divertenti e simpatiche. Oltre ai classici messaggi, frasi e pensieri, le immagini GIF rappresentano un modo innovativo per esprimere il proprio affetto.

Ecco, quindi, la nostra selezione di immagini GIF divertenti da scaricare e condividere online.

Tra le migliori GIF divertenti per Halloween vi sono i Simpsons, tra cui quella in cui Home Simpsons brucia dopo aver acceso la lanterna a forma di zucca.

Anche gli animali, come il gatto qui sotto, festeggiano Halloween 2026. Una GIF molto divertente in cui un gattino vestito scivola dal divano.

E sempre i Simpsons ma questa volta con l’intera famiglia a celebrare Halloween 2026 travestendosi da scheletri in un’immagine animata molto divertente.

Anche il gatto persiano festeggia Halloween con una zucca posta sulla testa e mangiando alcuni croccantini.

E vogliamo omettere la famigliola di gatti. Questa da condividere è top

Alla carica ragazzi!!!

E gli amici a 4 zampe ma bau bau ad Halloween che fanno? Si godono la zucca!

Ed infine… ehi ragazzi… ci sono anch’io!!!

Più di duemila persone, oltre seicento aziende italiane, quarantaquattro sponsor tecnologici: il 22 e 23 ottobre il Palacongressi di Rimini ha ospitato Zing 2026, l’evento con cui Var Group riunisce ogni anno clienti, partner e decision maker. Il titolo dell’edizione era Symbionomy, con un’idea precisa alle spalle: le imprese vivono ogni giorno tensioni tra opposti, organizzative, culturali, operative e di mercato, e la vera competenza sta nel trasformarle in valore invece di subirle.

Chi aveva vissuto lo Zing dello scorso anno, quello dell’intelligenza plurale, ha ritrovato la stessa energia e una domanda in più: come si guida un’azienda quando le risposte non stanno più da una parte sola? Sul palco si sono alternate voci molto diverse tra loro, da Martin Lindstrom a Monica Maggioni, da Leonardo Bagnoli di Sammontana a Bebe Vio; nei corridoi, l’impressione condivisa era di trovarsi a un appuntamento che non somiglia più a una convention aziendale.
Lo ha detto con orgoglio Simona Pelli, che di Zing è l’anima organizzativa: «Sfido chiunque a fare un evento così. Parlando con i nostri quarantaquattro sponsor, mi hanno detto che nessun partner riesce a fare un evento con questi numeri e soprattutto a portarlo al business. Quindi non la festa: un evento di business».

Simona Pelli e il circle che costruisce Zing

C’è un aspetto organizzativo che racconta bene cosa è Zing: l’evento non lo organizza un ufficio, lo organizza un circle. Simona Pelli ne è la circle lead, e sul palco ha tenuto a precisarlo con una generosità che chi la conosce riconosce subito: «Non sono solo io che lavoro a Zing, c’è un circle che lavora a Zing. Io sono la circle lead, ma siamo circa venti persone».

La parola non è casuale. Il circle è l’unità organizzativa che Var Group ha adottato abbandonando la piramide, la stessa struttura che Francesca Moriani racconta nel suo nuovo libro; Zing, in altre parole, è costruito con il modello di cui parla dal palco. Simona Pelli conosce questa storia dall’inizio: il suo nome compariva già tra le persone che seguivano «con dedizione e sorrisi» la convention di Cervia, quando i partecipanti erano 550 e Digitalic scriveva che Var Group aveva una qualità rarissima, quella di fare ciò che dice.

La responsabilità di Zing le è passata un anno fa direttamente dalle mani della CEO, e con il testimone è arrivata anche una promessa. «L’anno scorso, quando Francesca mi ha lasciato lo scettro di circle lead di Zing, ci eravamo fatte una promessa: andare fuori dall’Italia», ha ricordato. La promessa è stata mantenuta con una data: «Il 22 aprile 2027, a Madrid». A lavorare al progetto spagnolo ci sono anche Ester e Araceli, colleghe arrivate a Rimini per l’occasione; Zing varca così i confini italiani, coerente con un’azienda che oggi opera in sedici Paesi.

Victoria Cabello e Simona Pelli

Francesca Moriani a Zing: perdere il controllo, e scriverne un libro

Il confronto pomeridiano della prima giornata, moderato da Giuliano Pasini, managing partner di Community, si è chiuso con la padrona di casa. Pasini le ha posto la domanda più scomoda per una CEO: perché costruire un’azienda in cui si sceglie di perdere il controllo? Francesca Moriani, appena inserita da Thinkers50 tra i cinquanta leader più influenti al mondo, ha cominciato da un’emozione: «Mi sembra di vivere un sogno. Un evento con duemila persone che tecnicamente dovrebbero parlare di tecnologia, e stamattina la parola intelligenza artificiale è stata detta due volte in tutta la sessione plenaria». Poi la tesi: «Le parole sono importanti. Da sole non cambiano il mondo, ma le parole insieme ai comportamenti possono davvero cambiarlo».

Sul controllo è stata netta. «Sento tante volte manager e imprenditori che dicono “controllo”, ma poi controllano la pallina e gli passano le travi sulla testa senza accorgersene. È impossibile controllare tutto, e soprattutto si rallenta qualsiasi cosa». Il controllo resta indispensabile dove serve davvero, ha precisato, come nella sicurezza informatica; altrove è un freno. «Io non voglio controllare niente. Quando intorno a me succedono cose belle di cui non so niente, come tante cose che stanno succedendo in questi due giorni, io sono felice. Avere la presunzione di controllare è un’illusione».

Non è stato un percorso indolore, e Moriani non lo ha nascosto. Le persone chiamate a decidere in autonomia hanno vissuto all’inizio uno spaesamento reale, soprattutto davanti alla trasparenza radicale: «Una persona che è qui in sala mi ha raccontato quanto sia stato destabilizzante avere accesso a tutte le informazioni, quando era abituata a riceverle filtrate». La chiave è stata la formazione, insieme a un ribaltamento concettuale: «Io ero convinta che la libertà si ottenesse attraverso l’assenza di regole. Invece nella nostra vita privata siamo persone libere perché condividiamo delle regole comuni». Regole poche e chiare, ha spiegato, permettono di muoversi in autonomia e in velocità, «ma soprattutto di mettere l’energia dove serve davvero e smettere di fare le cose inutili, perché nel nostro quotidiano lavorativo ne facciamo tantissime».

Var Group si è data una vera costituzione organizzativa, ispirata all’olocrazia e alle organizzazioni a piattaforma, che consente alle iniziative personali di nascere come startup interne sfruttando la scala del gruppo. Alla domanda se i giovani abbiano accolto il cambiamento meglio dei colleghi più esperti, la risposta ha spostato il fuoco: «Non è l’età che fa la differenza, è la gerarchia posizionale. Chi è abituato a ricoprire ruoli di potere nel modo tradizionale fa molta fatica, perché perdere il controllo fa paura».

C’è poi la questione della cultura, su cui Moriani ha ribaltato un luogo comune del management. «Un’azienda come la nostra, che in cinque anni ha fatto trentacinque acquisizioni e lavora in sedici Paesi, dalla Thailandia al Messico: cos’è la cultura? In Spagna c’è una cultura, in Germania un’altra. Dobbiamo lavorare sulla struttura, è la struttura che permette di diffondere e condividere una cultura». Il progetto di trasformazione è partito tre anni e mezzo fa con un orizzonte di cinque anni, ma l’arrivo non esiste: «Se la trasformazione organizzativa funziona davvero, non arriveremo mai».

Francesca Moriani Amministratrice Delegata di Var Group

Riscrivere il potere, il nuovo libro di Francesca Moriani

Tutto questo è diventato un libro. Francesca Moriani lo ha scritto con Francesco Frugiuele, CEO di Leapfrog e fondatore di Kopernicana, e lo ha annunciato dal palco di Zing: si intitola Riscrivere il potere. Sei dimensioni per trasformare le organizzazioni gerarchiche, è pubblicato da Egea nella collana Business e oltre ed era già acquistabile al banco libri dell’evento, con tanto di firmacopie.

Il volume racconta il caso Var Group intrecciando due prospettive, quella di chi progetta sistemi organizzativi ispirandosi ai modelli più avanzati, da Haier a Buurtzorg alla sociocrazia, e quella di chi guida ogni giorno un’azienda che ha scelto di cambiare le proprie regole. Le sei dimensioni sono trasparenza, chiarezza, decisioni, rituali, strategia e vincoli economici, declinate in diciotto pratiche operative. In apertura c’è la lettera integrale di una persona di Var Group che racconta la fatica iniziale della trasformazione, quel dover decidere ed essere trasparenti che all’inizio spaventa.

Soprattutto, il modello ha finalmente un nome. «Veniva definito da voi il morianismo, e non mi sembrava proprio il caso, anche se oggettivamente era molto bello», ha scherzato Moriani tra le risate della sala. Il nome ufficiale è Ripple Organization: un’organizzazione in cui ogni tensione può generare un’onda di cambiamento senza passare dal vertice. Dopo Braveship, il suo primo saggio sulla leadership diffusa, l’obiettivo dichiarato è ambizioso: «Finire sui libri di economia per essere studiati».

Martin Lindstrom: la trasformazione si fa a piccoli passi

Prima di lei, sullo stesso palco, due ospiti internazionali avevano preparato il terreno. Martin Lindstrom, che Time nel 2009 ha inserito tra le cento persone più influenti al mondo e che è tra i massimi esperti di psicologia del consumatore e trasformazione delle organizzazioni, ha aperto con un complimento che a Rimini è stato accolto con un applauso: «Quando andiamo ai grandi eventi nel mondo, la dimensione di questo è molto più grande di quella che si vede negli Stati Uniti».

Poi i numeri, poco rassicuranti. «Il 67% dei dipendenti in Europa dice che smetterebbe di lavorare se potesse, oppure è sul punto di lasciare il proprio lavoro. L’intelligenza artificiale crea ancora più paura, e adesso cominciamo a parlare di trasformazione sopra tutto questo». Le persone, ha spiegato, sono stanche di trasformazioni impilate l’una sull’altra; per questo il suo consiglio va nella direzione opposta. «Quando cambi un’organizzazione non stai cambiando dei robot, stai cambiando delle persone, e devi portarle con te». Il metodo: individuare il punto di massimo attrito, che siano riunioni infinite o un’IT che non risponde mai in tempo, e rimuoverlo in novanta giorni, senza annunci, «in segreto». Solo dopo si celebra quel piccolo successo come prova che il cambiamento è possibile. «Prima devi dare qualcosa alle persone, poi puoi chiedere».

Sul suo lavoro dedicato agli small data, in un’epoca ossessionata dai big data, Lindstrom ha raccontato il suo indice di burocrazia: «In Europa, nelle organizzazioni sopra le diecimila persone, la media è 65. Significa una produttività del 35%, e le persone tornano a casa demotivate. Adesso arriva l’AI a promettere di semplificare il lavoro, e indovinate chi deciderà se l’AI entrerà davvero? Le persone». Per questo ha apprezzato una sessione in cui non si è parlato di tecnologia fine a se stessa: «Se non risolvi la dimensione umana, la tecnologia non verrà risolta». Tra gli esempi di cultura da ammirare ha citato IKEA, Lego e The Coca-Cola Company, con una chiosa che vale per tutti: «Nessuno ha imparato la cultura a scuola».

Pim de Morree e i Corporate Rebels a Zing 2026

Pim de Morree, cofondatore di Corporate Rebels, ha portato la sua storia personale. Laurea in ingegneria industriale, tre anni in una grande corporation e un lavoro che gli piaceva dentro una struttura che detestava: «Burocrazia, gerarchia, tutto lentissimo, nessuno spirito imprenditoriale, l’iniziativa mai premiata». Con un amico che viveva la stessa frustrazione si è detto che non era possibile andare avanti così per altri quarant’anni. «Deve esserci un modo migliore di organizzare un’azienda».

Da dieci anni Corporate Rebels studia le aziende che lavorano in modo diverso, e de Morree ha citato Var Group tra i pionieri che stanno spingendo oltre i confini della gerarchia tradizionale. «Le organizzazioni in cui lavoriamo sono ancora bloccate in una mentalità e in una struttura sviluppate centocinquanta anni fa». Dall’antropologia arriva la sua mappa: quattro modi fondamentali in cui gli esseri umani si relazionano, cioè gerarchia, uguaglianza tra pari, comunità e mercato. «Al lavoro, negli ultimi duecento anni, ci siamo concentrati su uno solo: la gerarchia».

Dalla ricerca è passato all’azione, acquistando aziende tradizionali e gerarchiche per trasformarle in percorsi di due, tre, quattro anni. «Vediamo quello che avevamo visto altrove: persone più coinvolte, meno abbandoni, meno malattia, più produttività, più profitto». Gli ostacoli, secondo lui, sono tre: gli interessi consolidati di chi teme di perdere status e potere, la difficoltà di immaginare un’alternativa per chi è cresciuto solo dentro sistemi gerarchici, e la fatica del cambiamento. Alla domanda finale, se la tecnologia sia un aiuto o un ostacolo, la risposta è stata secca: «Entrambe le cose. Non è mai la soluzione da sola, ma un approccio umano sostenuto dalla tecnologia può essere potentissimo». Pasini lo ha salutato con una promessa: «Ti inviteremo anche l’anno prossimo».

Alessandro Rinaldi e il Corporate Porn: quando il problema è il linguaggio

Il momento più irriverente di Zing porta la firma di Alessandro Rinaldi, artista, imprenditore e ricercatore con una formazione in antropologia culturale, che usa l’arte per raccontare come cambiano le aziende. Il suo progetto si chiama Corporate Porn, e Rinaldi è arrivato sul palco dopo «cinque o sei ore di esposizione» passate a presidiare la Porn Machine, l’installazione realizzata con Var Group che raccoglie le oscenità del gergo aziendale.

«Possiamo essere felici se nelle nostre giornate operative vengono usate frasi come “pingami” e “forwardami tutto”?», ha chiesto alla sala, aggiungendo i grandi classici: «”La mia porta è sempre aperta”, detto da chi la tiene costantemente chiusa». Il collettivo artistico di cui fa parte non cerca risposte facili: «Abbiamo pensato di usare l’arte come processo di trasformazione, non per dare risposte, ma per aprire uno spazio di pensiero critico su come usiamo oggi le parole dell’organizzazione». Ha raccontato anche di aver messo in crisi, con il solo sguardo dalla prima fila, il relatore di un convegno confindustriale che aveva appena pronunciato “people centricity”: dieci secondi di silenzio, poi un «Scusatemi, mi autodenuncio».

La parola che lo angoscia di più è una sola: «Risorse umane. Stiamo parlando di persone, non di miniere. Le ricarichiamo? Abbiamo un fotovoltaico per il people recharging?». Alla domanda di Pasini, cioè se la tecnologia, mondo di anglicismi per eccellenza, possa davvero evitare il Corporate Porn, Rinaldi ha risposto rilanciando: la tecnologia può portare questa riflessione ovunque. «Voglio arrivare a Nairobi, a Tokyo, a Denver, e avere un impiegato che vede la Porn Machine online e a un certo punto dice: non è normale che io stia male da due anni nel mio posto di lavoro». La sua formula: «La tecnologia è una grande possibilità di insurrezione democratica sul linguaggio».

Il giorno dopo la performance ha travolto la plenaria. «Renderle umane non è un fatto innovativo, è un atto politico e poetico necessario», ha detto delle organizzazioni, prima di chiedere alla platea due impegni morali: smettere di parlare in quel modo e trovare un’alternativa all’espressione risorse umane. «Corporate Porn non è una critica al lavoro, è una critica alla narrazione artificiale del lavoro. Non è normale stare male al lavoro, e non è normale parlare così male al lavoro». Poi il video, un montaggio delle frasi fatte più abusate, chiuso da un coro ripetuto fino all’esasperazione: we have total control. Ironia della sorte, era proprio la parola che Pasini aveva indicato come la più pornografica del lessico aziendale, e che Francesca Moriani aveva scelto di abbandonare.

Monica Maggioni: le polarità non devono diventare polarizzazione

La seconda giornata, condotta da Victoria Cabello con il ritmo e l’ironia che le si riconoscono, si è aperta con Monica Maggioni: prima donna a dirigere il TG1, già presidente della Rai, oggi nel consiglio di amministrazione di Treccani. La giornalista ha preso il tema di Zing e lo ha guardato dall’altra parte. «Voi state riflettendo sul valore delle polarità e su come gestirle. Io vedo e racconto un mondo dominato dalla polarizzazione, cioè quando le polarità diventano un momento di divisione. La polarizzazione è sempre una perdita di valore: nelle aziende, nella vita delle persone, nella geopolitica».

Il suo invito è stato a non farsi schiacciare nelle scelte binarie. «Stiamo vivendo un momento pericolosissimo e splendido al tempo stesso, e non dobbiamo cascare nella trappola in cui ci vorrebbero tirare, quella di dover scegliere. Ti chiedono: sei a favore o contro l’intelligenza artificiale? Ma che domanda è? Come se fosse tutto un sei dell’Inter o del Milan». La via d’uscita: entrare nelle singole questioni, analizzarle, «accogliere la contraddizione».

Maggioni ha poi tracciato la sua lettura dello scenario globale: disuguaglianze crescenti in Occidente, il ritorno della logica di potenza e, soprattutto, una concentrazione inedita di capitale privato, capacità tecnologica e controllo delle opinioni pubbliche attorno alla Casa Bianca del secondo mandato Trump. Per molti dei protagonisti della Silicon Valley, ha spiegato, la chiave di lettura di tutto è la competizione con la Cina, e qualsiasi regola viene percepita come un freno. «Ci va bene che lo decidano in una stanza cinque, dieci, dodici persone?», ha chiesto alla sala.

La conclusione, però, non è stata pessimista. Maggioni ha ricordato un colloquio con Yoshua Bengio, uno dei padri del deep learning, secondo cui l’intelligenza artificiale non può essere trattata come qualcosa di neutro ma come uno strumento di grandissimo potere da governare con consapevolezza. «L’evoluzione tecnologica è un elemento straordinariamente positivo, non mi stancherò mai di ripeterlo, ma dobbiamo essere sicuri che stia lavorando con noi e insieme a noi», ha detto. Il rischio da evitare è un paradosso: «L’uomo mette le sue migliori energie, il suo talento, la sua immaginazione, e costruisce qualcosa che poi lo mette fuori dalla scena». Il futuro, ha chiuso, è straordinariamente positivo «se l’uomo resta al centro».

Bebe Vio: «Mi mancava il vento tra i capelli»

Bebe Vio al suo ingresso a Zing

Il momento più emozionante di Zing 2026 ha avuto il sorriso di Bebe Vio, che ha cominciato da una notizia fresca: l’apertura della Bebe Vio Academy di Venezia, dopo Milano e Roma. È un luogo, ha spiegato, «dove tutti i bambini dai sei ai diciott’anni possono venire, si allenano quattro volte alla settimana, e il 50% sono bambini con disabilità fisiche, amputazioni, carrozzine, non vedenti, mentre l’altro 50% sono bimbi normodotati. Lo scopo è fargli fare sport insieme, così fin da piccoli imparano che cos’è l’inclusione». Il tutto gratuitamente, grazie agli sponsor. Quando ha iniziato lei, diciotto anni fa, era sempre l’unica atleta disabile in palestra: «Eppure il 15% della popolazione mondiale è una persona con disabilità».

Victoria Cabello l’ha poi portata sul terreno dell’ambizione e dell’umiltà, cioè la scelta di lasciare la scherma per l’atletica. «Ho iniziato a cinque anni, ne ho quasi trenta, ho fatto quella cosa lì otto ore al giorno per tutta la vita. Mi sono fatta tante domande su cosa sono io se non sono una schermitrice». La risposta è arrivata da un desiderio semplicissimo: «Mi mancava il vento tra i capelli. Con le protesi di tutti i giorni non posso correre, quindi non correvo da quando avevo undici anni». Ricominciare da zero non la spaventa, anzi: «Mi piace soprattutto perché non lo so fare, e quindi mi arrabbio tutti i giorni tantissimo». A febbraio cominciano le qualificazioni per Los Angeles.

Sul lavoro di squadra ha regalato alla platea un aneddoto che nessun manuale di management saprebbe raccontare meglio. Con la sua capitana, in nazionale, era odio reciproco: «Ci litigavamo tutti i giorni, lei mi chiudeva fuori dalla stanza». Poi la gara a squadre le ha costrette a cercare un terreno comune, letteralmente con una lista delle cose positive dell’altra. «Nella gara a squadre devi sempre pensare non a “io ho fatto il mio”, ma a mettere la compagna che viene dopo di te nella migliore condizione possibile». Oggi quella capitana è «una seconda mamma». Il suo momento preferito resta la telefonata a casa a fine gara, quando il figlio del suo allenatore dice: «Papà, hai vinto». «Perché è vero: è la squadra che ha vinto».

Alla domanda su cosa le abbia insegnato la tecnologia, la risposta è stata disarmante: «Tutto. A lavarmi i denti, a mangiare, a tenere il microfono. Meno male che sono nata in questa epoca». Oggi è tester di protesi, con un ruolo che descrive così: «Spaccare tutto. Mi danno mani da quarantamila euro e dopo tre minuti ho rotto due dita». Con la fondazione art4sport inventa i pezzi che ancora non esistono, dalla mano per l’equitazione alla scocca per il canottaggio, perché «lo sport vero non è quello olimpico o paralimpico: lo sport vero è la ricreazione a scuola». Cabello l’ha salutata con una frase che descrive bene l’intera edizione: «Questo è il cuore, il riassunto di quello di cui stiamo parlando da ieri».

Andrea Pezzi: l’AI come infrastruttura e il lavoro come vocazione

Andrea Pezzi a Zing

Ci sono reunion che valgono il biglietto. Victoria Cabello e Andrea Pezzi, fondatore e presidente di Mint, non condividevano un palco da quasi trent’anni, dai tempi di MTV; si sono ritrovati a Rimini improvvisando una scenografia di sgabelli che la regia non si aspettava e che ha conquistato la platea. Dietro la leggerezza, però, Pezzi ha portato uno degli interventi più densi della giornata. «Non c’è niente di più affascinante che stare in questo tempo cercando di capirlo», ha esordito, raccontando l’azienda e la fondazione che dedica all’intelligenza artificiale.

La sua prima tesi riguarda il potere. Con modelli cinesi open source gratuiti come Kimi che mettono sotto pressione l’economia dei giganti americani, Pezzi è convinto che l’AI «finirà per diventare un’infrastruttura di Stato». Il ragionamento parte dalla natura stessa dell’impresa: «Un’azienda è fatta di tre cose: competenze, funzioni e processi. Se vengono sostituite per intero da un’intelligenza artificiale di proprietà di un privato, quel privato può prendere un bottone e spegnerle». Lo stesso vale per i servizi pubblici. Per questo sostiene l’idea, emersa di recente nel dibattito politico italiano, di un polo strategico nazionale dell’AI fondato su tre pilastri: data center, un modello linguistico nazionale («nessuno farà meglio di noi il lavoro sui dati in lingua italiana») e la parte agentica.

La seconda tesi riguarda le persone. «Quando sono arrivate le macchine abbiamo smesso di fare fatica. Mio nonno aveva i muscoli perché lavorava; io, che ho sempre fatto un lavoro di concetto, per farmi i muscoli devo andare in palestra. Allo stesso modo l’intelligenza artificiale rischia di renderci degli smidollati del pensiero, a meno che non facciamo palestra». Nel medio periodo immagina lavoratori affiancati da assistenti in tempo reale, «come Google Maps applicato al lavoro»; nel lungo, un lavoro che smette di essere una necessità per diventare «il luogo della realizzazione», quasi una vocazione.

Il finale è stato filosofico, tra Cartesio, Kant e il Novecento delle contrapposizioni, con un approdo che ha riportato tutti al tema di Zing. «L’intelligenza artificiale funziona di dualità, zero e uno. La nostra razionalità oggi è obbligata a superare quel dualismo». A suggellarlo, Francis Scott Fitzgerald e la sua celebre idea secondo cui il segno di un’intelligenza superiore è la capacità di tenere in mente due idee opposte continuando a funzionare. «Significa riuscire a vedere nel problema l’opportunità, e nell’intelligenza artificiale una gigantesca occasione per costruire una società molto più umana».

Leonardo Bagnoli: Sammontana, crescere senza perdere l’anima

Victoria Cabello lo ha presentato come «il mio spacciatore preferito di gelati»; lui ha raccolto il testimone con autoironia toscana: «Siamo passati dai filosofi al gelataio di provincia». Leonardo Bagnoli, presidente di Sammontana Holding, ha risposto alla domanda su come si cresce senza perdere la propria unicità tornando all’essenziale: «Qual è la cosa più importante per ogni persona? L’amore. Vi racconterò la storia della mia azienda, che si basa su due atti di grande amore».

Il primo è quello di un conte, signore del piccolo paese di Sammontana, vicino a Empoli, che in tempo di guerra fece arrivare sei mucche dalle Marche per sfamare i bambini del paese; il latte avanzava, e così aprì una latteria a Empoli chiamandola con orgoglio come il suo paese. Il secondo è quello di Romeo Bagnoli, il nonno, casellante con sei figli e un solo posto da casellante: «Firmò un pacco di cambiali sperando un giorno di poterle ripagare e comprò il bar Latteria Sammontana. Fu un atto d’amore nei confronti di tutti i suoi figli». Era il 1946. Da lì il capannone del 1960, i croissant surgelati negli anni Ottanta venduti agli stessi bar che compravano il gelato, l’arrivo nei supermercati.

Bagnoli ha raccontato con grande franchezza le due operazioni che hanno cambiato la scala del gruppo: nel 2008 l’acquisizione di Gran Milano dalla famiglia Barilla, con i marchi Tre Marie e Sanson, e nel 2024 quella di Forno d’Asolo e Bindi, con l’ingresso di un fondo di minoranza scelto per tre requisiti, italiano, abbastanza grande e certificato B Corp. In entrambi i casi aziende di dimensioni analoghe a Sammontana. «Mettere insieme due aziende delle stesse dimensioni è un problema enorme», ha ammesso, prima di svelare la ricetta: la famiglia deve far sapere a tutti quali sono gli elementi fondativi dell’azienda. Il primo è il purpose, «il sorriso che nutre il futuro delle nuove generazioni», dove il sorriso è quello del consumatore e racchiude materie prime, saper fare e catena del freddo; poi i valori, passione, orgoglio, misura, rispetto e ascolto.

Il cuore dell’intervento era però in sintonia perfetta con Symbionomy: le coppie di opposti che un’impresa deve tenere insieme. Cuore e ragione, storia e progetti, tradizione e sviluppo. «Devo dare il classico Barattolino alla crema con la ricetta di mio nonno, perché è buonissima e tutti lo vogliono; ma devo anche fare un prodotto senza latte, senza glutine e vegano, perché ci sono nuovi consumatori». Il tema della sostenibilità, avviato dal 2016, ha portato alla certificazione B Corp, estesa da poche settimane a tutto il gruppo: «Se diamo ai nostri figli un’azienda migliore solo dal punto di vista economico, ma inserita in un mondo sporco e inquinato, non facciamo loro un buon affare». La chiusura è stata la più applaudita della mattinata: «Siamo imprenditori, siamo manager, siamo chiamati a fare cose difficili. Se volevamo fare solo cose facili, potevamo rimanere ad alzare e abbassare la sbarra del passaggio a livello».

L’hackathon di Zing: vince il team di studenti rifugiati con un’app per Somec

Mentre la platea si godeva le serate riminesi, c’era chi non dormiva. Dal 21 al 23 ottobre dodici team si sono sfidati nell’hackathon di Zing, intitolato Be the bridge. Between polarities and beyond, rispondendo alle sfide lanciate dalle aziende. A vincere è stato un gruppo di data scientist ed esperti di intelligenza artificiale formato da studenti del progetto UNICORE, University Corridors for Refugees, il programma con cui l’Agenzia ONU per i Rifugiati, insieme al Ministero degli Esteri e a decine di università italiane, porta ogni anno in Italia giovani rifugiati già laureati per conseguire una laurea magistrale.

La sfida arrivava da Somec Group, specialista dei grandi sistemi vetrati per le navi da crociera, e il problema era concretissimo: i commerciali passavano troppo tempo sui fogli Excel per costruire i preventivi. «Il lavoro di un venditore non può essere solo navigare tra fogli di calcolo: deve passare il suo tempo a vendere», ha spiegato sul palco il portavoce del team. La risposta si chiama Quo Captain, un’applicazione web che permette di interrogare i progetti passati, trovare materie prime, costi e manodopera, e calcolare per esempio le vetrate di una nave in pochi passaggi. La rappresentante di Somec ha riconosciuto ai ragazzi la capacità «di recepire informazioni e analizzare molti dati», arrivando a un risultato «azzeccato rispetto all’obiettivo: essere più pronti e veloci nel dare risposte ai nostri clienti». Poi, con un sorriso: «Adesso lavorerò più velocemente».

Per l’UNHCR è stata una vittoria che va oltre la gara: «Siete persone d’azienda, conoscete tutti la fame di talento che c’è in questo Paese. Questi sono ragazze e ragazzi che possono davvero contribuire alla sua crescita». Jacopo Romagnoli, Head of Innovation di Var Group, che ha passato la notte con i team, ha letto l’hackathon come l’espressione di un valore aziendale preciso, essere ponte, lo stesso che Var Group sintetizza nel concetto di Zero Distance: «Lavorare gomito a gomito, essere vicini ai nostri clienti». Poi la soddisfazione più bella: «Una sorpresa che abbia vinto un gruppo selezionato non solo per la condizione di rifugiato, ma perché arrivava da un livello molto, molto interessante».

Run4Mada, Madrid e Rimini: Zing guarda già al 2027

C’è stato spazio anche per la solidarietà. All’alba della seconda giornata, nonostante la serata precedente, decine di partecipanti hanno corso la Run4Mada, raccogliendo 1.770 euro per la Casa del Miele e per l’orfanotrofio costruito in Madagascar dalla onlus Aid4Mada. Victoria Cabello li ha chiamati sul palco uno per uno, tra applausi e qualche battuta sui gin tonic della sera prima.

In chiusura Simona Pelli è tornata a ringraziare il circle che ha lavorato a Zing per un anno intero e i quarantaquattro sponsor, «i maggiori brand dell’IT», con l’augurio che abbiano portato valore e idee nuove a chi era in sala. Poi una riflessione che ha raccolto il filo di due giorni: «Gli speaker ci hanno detto una cosa molto semplice: bisogna apprezzare anche quello che abbiamo. È giusto il coraggio, è giusto uscire dalla nostra comfort zone, è giusto avere degli obiettivi; ma ogni tanto soffermiamoci, e amiamo quello che abbiamo».

È forse questa la polarità più difficile tra quelle che Zing 2026 ha messo in scena, più di quella tra umano e artificiale o tra gerarchia e autonomia: la tensione tra la spinta a cambiare tutto e la cura per ciò che già funziona. Var Group ha scelto di abitarla, affidandola a un circle di venti persone invece che a un vertice solo. Il prossimo banco di prova sarà Madrid, il 22 aprile 2027, in un’altra lingua e con un altro pubblico; poi di nuovo Rimini, il 21 e 22 ottobre. Stessa spiaggia, stesso mare, e la domanda se un modello nato a Empoli sappia parlare anche spagnolo.

I migliori plug-in ChatGPT sono tornati a chiamarsi così il 9 luglio 2026, quando OpenAI ha sostituito la directory delle app con la Plugin Directory, oggi il punto principale da cui ChatGPT e Codex scoprono nuove capacità. Il nome è lo stesso dei plug-in sperimentali del 2023; il funzionamento no. Un plug-in del 2026 è un pacchetto che può contenere skill, cioè istruzioni riutilizzabili per un flusso di lavoro, app che collegano l’assistente a servizi esterni e template che gli amministratori configurano per la propria azienda.

Il cambio riguarda chiunque usi ChatGPT per lavoro. Le connessioni già attive sono rimaste al loro posto, ma i menu si sono spostati; nel frattempo OpenAI ha annunciato che i GPT personalizzati smetteranno di funzionare l’11 dicembre 2026 e andranno migrati proprio verso i plug-in. Questa guida mette in fila cosa sono oggi i plug-in, quali conviene installare, come si attivano, quali funzionano dall’Italia e cosa fare con i GPT prima della scadenza.

Per un quadro generale sull’assistente di OpenAI e sul nuovo modello GPT-6, c’è la nostra guida completa a ChatGPT.

Cosa sono i plug-in ChatGPT nel 2026

Un plug-in ChatGPT è un pacchetto installabile che aggiunge all’assistente un flusso di lavoro completo. Secondo la documentazione di OpenAI può contenere tre elementi:

• Skill: istruzioni e risorse che spiegano al modello come svolgere un compito ripetibile, per esempio preparare il follow-up di una riunione sempre nello stesso formato.
• App: le integrazioni che collegano ChatGPT a dati e azioni esterne, come Gmail, Google Drive, Slack o un CRM. Sono le eredi dirette dei connettori.
• Template di app: configurazioni che l’amministratore di un workspace aziendale adatta ai propri sistemi.

Alcuni plug-in includono soltanto skill e non richiedono alcuna connessione; altri combinano più app. Sul piano tecnico la base è il Model Context Protocol (MCP), lo standard aperto con cui un assistente AI dialoga con strumenti e fonti dati: OpenAI lo descrive nella sua architettura dei plug-in, dove un plug-in può essere fatto di sole skill, di un server MCP o di entrambi.

La Plugin Directory è condivisa tra ChatGPT e Codex, l’agente di OpenAI per la programmazione, ed è visibile su tutti i piani; installare e usare un singolo plug-in dipende però dal piano, dalle impostazioni del workspace, dal ruolo dell’utente e dalle capacità incluse. Alcuni plug-in mostrano il badge OpenAI Verified, assegnato dopo una revisione su qualità e affidabilità.

Dai plug-in del 2023 alla Plugin Directory: cosa è cambiato

Chi cerca “plug-in ChatGPT” trova ancora guide che citano WebPilot, Link Reader o il limite di tre plug-in per conversazione: quel sistema è stato chiuso più di due anni fa. In mezzo ci sono quattro passaggi.

La differenza pratica con il 2023 sta nei permessi e nell’interfaccia. I vecchi plug-in restituivano testo dentro la chat; le app attuali possono mostrare schede, mappe e moduli interattivi, e ogni connessione passa da un accesso OAuth con autorizzazioni dichiarate. Sullo sfondo resta il percorso tracciato nella nostra storia dell’intelligenza artificiale: gli assistenti passano dal rispondere al fare, come avevamo raccontato a proposito di ChatGPT Agent.

I migliori plug-in ChatGPT nel 2026: l’elenco ragionato

La directory conta ormai oltre mille app, ma per lavorare ne servono poche, scelte in base a dove stanno davvero i dati. La selezione che segue privilegia i plug-in con uso professionale documentato e indica per ciascuno il limite che conviene conoscere prima di installarlo.

Fonti principali: OpenAI Help Center, Composio, ChatGPTAppsRank, Zapier.

Plug-in per la produttività: Google Workspace, Microsoft 365, Notion

Per la maggior parte dei professionisti il primo plug-in da attivare è quello dell’ambiente documentale già in uso. Collegare Google Drive o SharePoint elimina il passaggio più lento di ogni richiesta, cioè ritrovare il file giusto; dal 13 agosto 2026, sul web, un documento Google può restare aperto accanto alla conversazione.

Plug-in per vendite e CRM: HubSpot

HubSpot è il caso più interessante per chi gestisce una pipeline commerciale, perché permette domande che un CRM fatica a soddisfare, come gli elementi comuni delle ultime trattative perse. La stessa HubSpot consiglia di impostare le azioni di scrittura su “Needs Approval”, così ogni modifica passa da una conferma.

Plug-in per sviluppatori: GitHub e Linear

GitHub e Linear rendono ChatGPT un interlocutore sul codice e sul backlog: si può chiedere come funziona un modulo, quali issue bloccano un rilascio o una sintesi di quanto è stato consegnato nello sprint.

Plug-in per design e contenuti: Figma e Canva

Figma produce file su cui un designer continuerà a lavorare, Canva materiali quasi pronti per l’uso. Per i lettori italiani pesa la disponibilità geografica, di cui parliamo più avanti.

Le funzioni native che hanno sostituito i vecchi plug-in

Molti dei plug-in più citati nel 2023 oggi non vanno più installati: le loro funzioni sono entrate in ChatGPT.

Con GPT-6, distribuito da ottobre 2026, è arrivata anche Intelligent UI, che costruisce al volo grafici, pulsanti e moduli dentro la risposta: ne abbiamo parlato nella guida a ChatGPT e nell’analisi di GPT-6 Astra. La conseguenza per chi sceglie i plug-in è semplice: vale la pena installare solo ciò che porta dentro ChatGPT dati o azioni che l’assistente non raggiunge da solo.

Come installare un plug-in ChatGPT passo passo

L’installazione richiede un paio di minuti e funziona su ChatGPT web e desktop.

1. Aprire la directory all’indirizzo chatgpt.com/plugins, oppure Impostazioni → Plugin, oppure la voce Plugin nella barra laterale.
2. Cercare il plug-in e leggerne la scheda: skill incluse, app richieste, requisiti di configurazione.
3. Selezionare Installa o Collega.
4. Completare l’accesso OAuth al servizio esterno e approvare i permessi richiesti.
5. Richiamarlo in chat con una menzione @, oppure dal menu + → Altro.

Se il pulsante di connessione non compare, le cause tipiche sono tre: una restrizione geografica, le impostazioni del workspace o il piano sottoscritto. La dicitura “Disabled by admin” indica che l’amministratore aziendale ha bloccato quel plug-in.

Plugin ChatGPT in azienda: cosa fa l’amministratore

Nei piani Business ed Enterprise i plug-in si governano da Workspace settings → Plugins, dove per ogni ruolo si sceglie se un plug-in è solo disponibile o già installato. OpenAI dettaglia i controlli nella pagina su sicurezza e conformità di plug-in e app. Un punto genera spesso equivoci: approvare un plug-in in ChatGPT non cambia i permessi nel sistema di origine, quindi un utente che non vede un file su SharePoint non lo vedrà nemmeno tramite ChatGPT. Il consiglio di metodo è partire in sola lettura e aggiungere le azioni di scrittura dopo un periodo di prova.

Una novità da conoscere: la fine della sincronizzazione individuale

Dal 14 agosto 2026 OpenAI ha disattivato le connessioni di sincronizzazione create dai singoli utenti e ha avviato la cancellazione dei dati sincronizzati. Resta disponibile la sincronizzazione gestita dagli amministratori: le guide che suggeriscono di attivare “Sync” in autonomia descrivono un passaggio che oggi non funziona più.

ChatGPT e Zapier: la guida aggiornata con MCP

Zapier resta il modo più rapido per far agire ChatGPT su applicazioni che non hanno un plug-in dedicato, ma la procedura del 2023 non vale più. Oggi il collegamento passa da Zapier MCP, che secondo la documentazione di Zapier dà accesso a oltre 9.000 app e più di 40.000 azioni.

1. Su mcp.zapier.com creare un nuovo server MCP e scegliere ChatGPT come client.
2. Abilitare in Zapier le app da usare (Google Sheets, Slack, Gmail, un CRM) e le singole azioni consentite.
3. Dalla scheda Connect seguire le istruzioni per aggiungere Zapier come connettore personalizzato in ChatGPT.
4. Attivare la modalità sviluppatore di ChatGPT: per Zapier gli strumenti MCP personalizzati funzionano solo lì.
5. Autenticarsi con OAuth e verificare chiedendo in chat quali strumenti Zapier sono disponibili.

Due dettagli operativi evitano sorprese. Ogni chiamata andata a buon fine consuma due task del piano Zapier; se si modificano le azioni sul server, il connettore va aggiornato a mano dalle impostazioni di ChatGPT, altrimenti l’assistente continua a usare la configurazione precedente.

Un esempio per una redazione. Con Zapier collegato si può scrivere: “Aggiungi una riga al foglio Editoriale/Idee con data, titolo, keyword e autore, poi avvisa il canale #editoriale su Slack”. ChatGPT mostra l’anteprima dell’azione e chiede conferma prima di eseguirla. Conviene provare con dati fittizi, dare nomi chiari a fogli e colonne e controllare la cronologia delle esecuzioni su Zapier quando qualcosa non torna.

GPT personalizzati: come migrarli a plug-in entro l’11 dicembre 2026

I GPT personalizzati smetteranno di funzionare l’11 dicembre 2026 su tutti i piani e usciranno dalla directory; il sostituto indicato da OpenAI sono i plug-in. Le date sono nella FAQ ufficiale sulla dismissione:

La migrazione si avvia da I miei GPT → Migra a plugin. Le istruzioni del GPT diventano una skill, i file di conoscenza diventano file di riferimento, le app collegate restano app. Non passano invece le conversazioni precedenti, il modello selezionato, le impostazioni di condivisione e soprattutto le azioni personalizzate, che vanno ricostruite con un’app disponibile o con un server MCP: secondo Campus Technology è il punto che richiede più lavoro.

Tre accortezze pratiche. Il plug-in migrato nasce privato e va ricondiviso; può rispondere in modo diverso dal GPT originale, quindi va testato; il permesso di usare il GPT di un collega non dà il diritto di migrarlo. Per chi in azienda ha costruito assistenti interni su GPT personalizzati, ottobre e novembre sono i mesi per fare l’inventario.

Plugin ChatGPT in Italia: disponibilità, permessi e sicurezza

La disponibilità europea è il primo filtro da applicare all’elenco. Quando le app sono arrivate in ChatGPT, nell’ottobre 2025, OpenAI le aveva aperte agli utenti fuori dallo Spazio economico europeo, dalla Svizzera e dal Regno Unito; oggi la directory è visibile ovunque, ma le regole cambiano da un plug-in all’altro e alcuni restano esclusi dall’Unione europea. Prima di costruire un flusso di lavoro conviene controllare la scheda del singolo plug-in dall’account italiano che lo userà.

Il secondo filtro sono i permessi. Ogni plug-in che legge mail, documenti o CRM apre a ChatGPT dati aziendali: per questo è utile concedere solo le app necessarie, preferire account dedicati nei team, lasciare la conferma manuale sulle azioni di scrittura e rivedere ogni tanto le connessioni attive. Il rischio più concreto è accumulare autorizzazioni dimenticate, collegando dieci servizi in una sera per usarne poi uno solo.

C’è infine il quadro normativo. Dal 2 agosto 2026 si applicano gli obblighi di trasparenza dell’articolo 50 dell’AI Act, che riguardano anche le aziende che mettono un assistente AI a contatto con clienti e utenti: ne abbiamo ricostruito tempi e contenuti in AI Act, cosa è scattato davvero dal 2 agosto. Sul fronte della sicurezza, il caso degli agenti AI che hanno trasformato una wiki tedesca in una chat segreta mostra quanto sia difficile sorvegliare agenti autonomi che agiscono sul web.

FAQ sui plug-in ChatGPT

I plug-in ChatGPT esistono ancora? Sì. I plug-in sperimentali del 2023 sono stati chiusi il 9 aprile 2024, ma dal 9 luglio 2026 OpenAI usa di nuovo il nome per la Plugin Directory, che raccoglie skill, app e template per ChatGPT e Codex.

Qual è la differenza tra plug-in e app in ChatGPT? L’app è l’integrazione con un servizio esterno, per esempio Gmail o HubSpot. Il plug-in è il pacchetto che si installa e può contenere una o più app, insieme a skill con le istruzioni per usarle.

I plug-in ChatGPT sono gratuiti? La directory è visibile su tutti i piani, ma alcuni plug-in richiedono un abbonamento a pagamento a ChatGPT, al servizio collegato o a entrambi: Notion, per esempio, non funziona sul piano Free e HubSpot richiede un piano a pagamento di ChatGPT.

Quanti plug-in si possono usare insieme? Il limite di tre plug-in per conversazione valeva per la beta del 2023. Oggi si possono collegare più app e richiamarle con una menzione @; il limite pratico è la pertinenza, perché troppi strumenti attivi rendono meno affidabile la scelta del modello.

Cosa succede ai miei GPT personalizzati? Smetteranno di funzionare l’11 dicembre 2026. Si possono migrare a plug-in da I miei GPT; istruzioni, file e app collegate vengono trasferiti, le azioni personalizzate vanno ricostruite.

I plug-in funzionano in Italia? In generale sì, ma la disponibilità nell’Unione europea varia da plug-in a plug-in. La scheda di ciascuno indica se il pulsante di connessione è attivo per il proprio account.

Come scegliere i migliori plug-in ChatGPT per il proprio lavoro

In tre anni OpenAI ha cambiato quattro volte il nome e la forma delle estensioni di ChatGPT; la direzione, però, è rimasta costante: portare dentro la conversazione i dati e le azioni che prima stavano altrove. Il passaggio a MCP, uno standard adottato anche da altri fornitori, sposta il valore dal singolo assistente alle integrazioni, che un’azienda può costruire una volta e riusare su più strumenti. Per chi deve scegliere oggi i migliori plug-in ChatGPT la domanda utile resta quella di partenza: quale compito settimanale richiede di aprire tre finestre, e quale plug-in permetterebbe di non farlo più.

guida completa a ChatGPT

Fuori da una bella villetta in un quartiere sul mare di Perth, in Australia, ci sono degli agenti di polizia, sono in tenuta da swat, è il 26 agosto 2026.
Stanno arrestando un ragazzo.

Ha ventun anni, esce accompagnato dagli agenti, indossa una felpa nera North Face e i pantaloni sempre neri, della tuta, ha i capelli lunghi fino alle spalle.

Non l’hanno tirato fuori da un seminterrato buio, nella sua camera non ci sono pareti ricoperte di monitor, né cappucci neri, o maschere del film V per Vendetta, nessuno degli stereotipi legati agli hacker, eppure quel ragazzo di 21 anni, secondo l’FBI, è un hacker, uno dei più temuti.

Lui si chiama Ruben Ian Thomson, è considerato il capo di una banda, al centro di un’organizzazione criminale articolata, e il suo arresto ha permesso di capire come funziona il mondo del cyber crime, molto lontano dall’idea che tanti hanno.

Il quartiere dove Ruben Ian Thomson è stato arrestato è Cottesloe, a Perth: non è una periferia degradata, ma un sobborgo elegante che si affaccia sull’oceano. Gli agenti portano via dalla villetta computer, telefoni, dischi fissi. Estrarranno cento terabyte di dati.

Secondo l’accusa, Ruben si rifiuta di consegnare le password dei suoi dispositivi. Anche questo diventerà un capo d’imputazione.

Nelle stesse ore, in un altro quartiere, gli agenti arrestano un secondo ragazzo, di ventitré anni, nelle immagini dell’arresto indossa una tuta grigio chiaro e grosse sneakers semislacciate, come molti giovani della sua età, insomma due ragazzi normali, anzi diremmo della Perth bene. Il giorno dopo, in tribunale, il pubblico ministero li chiama “le menti” dell’organizzazione. La giudice dice che a Ruben la libertà su cauzione non la concederà, è troppo pericoloso: teme che, lasciato libero, possa far sparire le prove. È un funzionario dell’FBI in servizio in Australia che spiega ai giornalisti di quale organizzazione questi due ragazzi sono le menti: una banda di hacker conosciuta con il nome di TeamPCP.

La banda, secondo gli investigatori, ha violato più di mille organizzazioni nel mondo e ha sottratto oltre mezzo milione di chiavi d’accesso: cioè nomi utente, password, i codici che aprono i sistemi di sicurezza delle aziende.
Per capire come la polizia sia arrivata a Ruben Ian Thomson e a quella elegante villetta sul mare, bisogna però tornare indietro di cinque mesi, in un posto che non ha indirizzo fisico.

Marzo 2026.

Immaginate una stanza ma senza muri né finestre: è una chatroom, su un computer privato. La banda la chiama CanisterWorm. Dentro ci sono circa dodici persone, e nessuno ha mai visto la faccia degli altri, si trovano lì per scambiarsi informazioni e segreti.

In quelle settimane nella chat arriva uno nuovo, entra perché lo presenta uno conosciuto nel giro, che garantisce per lui.

È uno che scrive poco, ma legge tutto.
Il nuovo arrivato lavorava, in realtà, per Google, era una talpa che operava sotto copertura e ha svelato come funzionano davvero le bande di hacker.

Come si entra in una banda hacker

Innanzitutto come si entra in una banda hacker? Non bisogna presentare un curriculum, si entra solo con qualcuno che garantisca per te, come in ogni banda criminale.

Il nuovo arrivato però è un infiltrato di Mandiant, un’azienda americana che le grandi imprese chiamano quando scoprono di essere state attaccate, e che Google ha comprato nel 2022.

Ha un nome falso, una storia falsa, ma un modo di scrivere credibile. Per entrare nel mondo degli hacker la talpa ha chiacchierato per mesi con un criminale vero, uno che frequentava l’ambiente più profondo del mondo dei cybercriminali. Messaggi, confidenze, piccoli favori. Un’amicizia artificiale per conquistare la sua fiducia.
Quando quel criminale viene invitato nel cerchio più stretto del TeamPCP, porta con sé il nuovo amico, è così che la talpa entra nella chat segreta.

L’uomo che ha raccontato questa storia si chiama Austin Larsen, e lavora per Google. “In pratica”, dirà, “quasi dal primo giorno Mandiant guardava tutto da dietro le quinte.” La talpa per non farsi scoprire doveva seguire delle regole rigide, senza trasformarsi in un criminale. Non poteva entrare nei computer di nessuno. Non poteva incoraggiare nessuno a farlo. Doveva scrivere solo quanto bastava per non sembrare strana. Di questo infiltrato sappiamo solo questo. Non sappiamo il nome, non sappiamo se sia un uomo o una donna.

Il mulino avvelenato: come funziona un attacco al software

Cerchiamo di capire cosa fa questa banda, il TeamPCP, e ci serve un’immagine semplice, quasi contadina.

Pensate al fornaio sotto casa. Il pane lo fa lui, ma la farina no: la compra da un mulino di cui si fida, come tutti i fornai. Nessuno analizza la farina sacco per sacco. Se qualcuno, di notte, entrasse nel mulino e ci mescolasse qualcosa, il giorno dopo tutti i forni della città sfornerebbero probabilmente pane contaminato, senza saperlo.

Il software, oggi, funziona allo stesso modo. Nessuno scrive un programma partendo da zero: si usano pezzi già pronti, scritti da altri, la farina di altri, pezzi spesso gratuiti, curati da volontari nel tempo libero.

TeamPCP quindi cosa fa? Non entra nei forni, cioè nelle aziende. Va al mulino e avvelena la farina, avvelena i pezzi di software che usano tutti.
Fra i primi “mulini”, diciamo così, colpiti c’è un programma gratuito che si chiama Trivy. Le aziende lo usano come un metal detector: lo passano sul proprio software per scoprire se nasconde qualcosa di pericoloso. La banda ne diffonde una versione modificata. Chi lo usa per controllare di essere al sicuro, in quello stesso momento, viene derubato. TeamPCP ha trasformato il metal detector del software in un insospettabile ladro.

Che cosa ruba? Chiavi, credenziali, ovvero nomi utente, password, codici. Le chiavi digitali con cui un programmatore entra nei sistemi della sua azienda, pubblica gli aggiornamenti, apre gli archivi che oggi le imprese non tengono più in ufficio ma sui grandi computer di Amazon, di Microsoft, di Google: quello che chiamiamo cloud. Con le chiavi cloud rubate la banda entra in un altro mulino, avvelena un altro programma, ruba altre chiavi. Poi ricomincia. A un certo punto affida il lavoro a un programma che si copia da solo, e lo battezza Shai-Hulud come i vermi giganti di Dune, quelli che nel romanzo di Frank Herbert divorano tutto quello che si muove sotto la sabbia.
Il contagio così diventa esponenziale e in pochi mesi quei pezzi di software avvelenato arrivano dappertutto. Fra le vittime, dirette o indirette, ci sono GitHub, il più grande archivio di programmi del mondo; alcuni computer dei dipendenti di OpenAI, la Commissione europea. Per rimettere a posto i sistemi, secondo la polizia australiana, serviranno centinaia di milioni di dollari.

Austin Larsen, l’uomo che telefonava alle vittime

Ma con chi comunica la talpa? Con Austin Larsen di Google, la persona che ha rivelato i dettagli della storia.

Austin Larsen è americano e non ha niente dell’agente segreto. Ha cominciato nel 2017 come tecnico informatico in una piccola azienda che faceva programmi per l’ingegneria idraulica: calcoli su come scorre l’acqua nei fiumi e sotto terra. Poi è passato a Mandiant, e da lì a Google, dove oggi è uno degli analisti del gruppo che dà la caccia ai criminali informatici. Per anni, però, ha fatto un lavoro diverso: telefonare. In Mandiant dirigeva il programma che avvisa le vittime di un attacco. Più di mille avvisi, uno per uno, ad aziende che ancora non sapevano di essere state colpite. Il lavoro consisteva nel trovare la persona giusta; convincerla che non era uno scherzo o una truffa; fare in modo che reagisse. Ricordatevelo.

C’è poi un altro dettaglio. Nel settembre del 2025, sei mesi prima che questa storia cominci, un gruppo di bande criminali pubblica su Telegram un ultimatum a Google: licenziate due vostri analisti, altrimenti diffonderemo i vostri dati. Uno dei due nomi è proprio quello di Austin Larsen. Google però non licenzia nessuno. Fra le bande che fanno parte di quel gruppo ce n’è una che si chiama ShinyHunters. Tenete questo nome a mente.

Il forziere: mezzo milione di chiavi rubate

Un giorno, nella chatroom segreta, la talpa trova il forziere della banda. Un computer dove il TeamPCP accumula il bottino, cioè tutte le chiavi rubate, in attesa di essere usate, o vendute, oppure usate per ricattare. La polizia australiana, più tardi, le conterà: più di mezzo milione di credenziali.
Adesso Larsen ha davanti un problema che conosce benissimo. Le aziende da avvisare sono centinaia, anzi migliaia. Con il suo vecchio metodo, una telefonata dopo l’altra, servirebbero settimane se non mesi, ma il tempo non c’è: la banda quelle chiavi potrebbe usarle subito.

C’è anche un altro rischio, che chi gestisce un informatore conosce: se mille vittime reagiscono nello stesso momento, qualcuno nella banda potrebbe chiedersi come mai e la talpa verrebbe scoperta.

Allora Larsen cambia strategia.

Pensate di dover avvisare mille famiglie che qualcuno ha copiato le chiavi della loro casa. Potete bussare a mille porte, telefonare a mille numeri. Oppure potete andare dai costruttori delle porte, e chiedergli di cambiare tutte le serrature della città in una notte. Larsen va dai costruttori delle porte digitali: Amazon, Microsoft, le grandi aziende che custodiscono i sistemi che quelle chiavi aprono. Chiede di annullare tutte le password, tutte insieme, prima che vengano usate. Le chiavi in possesso della banda, una dopo l’altra, smettono di funzionare. L’uomo che per anni aveva telefonato alle vittime una per una, questa volta, ha scelto una strategia diversa, che funziona

La seconda serratura e la falla trovata con l’intelligenza artificiale

Nella banda TeamPCP, intanto, qualcuno sta costruendo un’arma nuova per superare i sistemi dotati di autenticazione a due fattori, se conoscete bene il sistema potete saltare il prossimo paragrafo.

Pensate alla porta di casa con due serrature. La prima è la password. La seconda è quel codice che vi arriva sul telefono quando entrate in un sistema con autenticazione a due fattori. Se un hacker è entrato in possesso della vostra password, senza il vostro telefono non può comunque entrare.
Uno dei membri della banda cerca il modo di far saltare la seconda serratura, in particolare su un programma molto diffuso che gli amministratori usano per gestire i computer delle aziende a distanza.

Per farlo, si fa aiutare da un’intelligenza artificiale. Con il suo aiuto trova un punto debole che nessuno conosce, nemmeno chi ha scritto il programma, e costruisce il grimaldello per sfruttarlo. Gli esperti chiamano questo tipo di falla zero-day: zero sono i giorni che il produttore ha avuto per accorgersene.
Da solo, quel trucco non basta: la prima serratura, la password, deve essere comunque aperta. Solo che la banda di password ne ha già mezzo milione.

Google riesce a procurarsi il codice. Lo prova, e scopre che con qualche piccolo ritocco funziona. Il produttore viene avvisato in privato e ripara il bug prima che la banda possa usarlo. L’11 maggio Google pubblica un rapporto su questo caso, senza dire di chi si tratti né come abbia avuto il codice. Lo presenta come il primo caso osservato di criminali che scoprono una falla sconosciuta, e la trasformano in un’arma, con l’aiuto dell’intelligenza artificiale.

Il precedente: l’FBI dentro Hive

Entrare di nascosto in una banda non è un’invenzione estemporanea di Google. C’è un intero atlante, diciamo così, delle bande scoperte grazie ad infiltrati.

Estate del 2022. Una banda chiamata Hive fa un lavoro diverso da TeamPCP. Entra nei computer di ospedali, scuole, aziende, cripta tutti i file e chiede un riscatto per restituirli. Gli esperti lo chiamano ransomware, dall’inglese ransom, riscatto. Hive ha colpito più di millecinquecento vittime in oltre ottanta paesi.

Alla fine di luglio l’FBI riesce a entrare nei computer della banda. Ci resta sette mesi. Nessuno se ne accorge.

In quei mesi gli agenti fanno una cosa semplice: prendono le chiavi di cifratura e le consegnano alle vittime del ransomware, di nascosto. Un ospedale della Louisiana, a cui la banda aveva chiesto tre milioni di dollari, riapre i suoi file senza pagare. Un distretto scolastico del Texas, a cui ne erano stati chiesti cinque, anche. Alla fine il Dipartimento di Giustizia americano calcola circa centotrenta milioni di dollari di riscatti mai pagati.

Nel gennaio del 2023 il sito di Hive si spegne, e al suo posto compare il sigillo dell’FBI. Negli atti dell’indagine resta un dettaglio da poco: alcuni dei computer della banda erano stati presi in affitto usando gli indirizzi email personali dei suoi membri. Un indirizzo email.

Con Hive l’FBI era entrata nelle macchine. Con TeamPCP, Google entra nella banda, tra le persone, per la strada più antica del mondo, la fiducia, che è anche la più fragile.

ShinyHunters, il ricettatore infedele

Torniamo nella chatroom dei dodici, perché a questo punto la banda ha un problema. Non riesce a fare soldi.

Ha mezzo milione di chiavi, ma trasformarle in denaro è un altro mestiere. Bisogna scegliere le vittime giuste, entrare, prendere i dati, minacciare di pubblicarli, trattare, farsi pagare in criptovalute senza farsi scoprire. Secondo Larsen, TeamPCP con i ricatti incassa qualche decina di migliaia di dollari. Altre bande, con un bottino simile di chiavi (mezzo milione), hanno fatto milioni. Nella malavita di strada, quando un ladro ha della refurtiva che non riesce a vendere, la porta a un ricettatore: lui la piazza, e al ladro va una parte. TeamPCP fa lo stesso. Invita altre bande, più esperte nei ricatti, e propone un accordo semplice: noi vi diamo le chiavi, voi ricattate le aziende, a noi spetta una percentuale di ogni riscatto.
Uno dei ricettatori si chiama ShinyHunters. Sì: la banda che faceva parte del gruppo che un anno prima aveva chiesto a Google di licenziare proprio Austin Larsen.

ShinyHunters, in quel mondo, è un nome importante. Gira almeno dal 2020, ruba grandi archivi di dati e chiede soldi per non pubblicarli. Secondo l’FBI, per mettere pressione alle vittime arriva a tempestare di telefonate e messaggi minacciosi anche i loro familiari. Pochi mesi dopo manderà in tilt una piattaforma scolastica usata da migliaia di istituti americani.

Poche settimane dopo l’accordo tra TeamPCP e ShinyHunters succedono due cose.

La prima è prevedibile. ShinyHunters usa le chiavi di TeamPCP per i suoi ricatti, incassa, e non versa niente. Il ricettatore si tiene tutto.

La seconda no. Senza che nessuno glielo chieda, ShinyHunters prende l’intera conversazione della chatroom dei dodici e la manda ad Austin Larsen. Proprio a lui. Il motivo non lo hanno mai spiegato; ma il principio è evidente: consegnare i soci al nemico è il modo più rapido per toglierli di mezzo, tolto di mezzo il TeamPCP non avrebbe potuto chiedere quanto gli spettava.

Ovviamente ShinyHunters non sa che Google quella conversazione la stava già leggendo, da dentro, da settimane.

Un anno prima, ShinyHunters voleva far licenziare Larsen. Adesso gli fa da informatore.

Poi comincia a prendere in giro TeamPCP in pubblico. Li chiama SkidPCP. Skid, nel gergo, è il ragazzino che gioca a fare l’hacker con strumenti scritti da altri. Per una banda che vive di reputazione è un’offesa, forse la peggiore. TeamPCP capisce che qualcosa non va, che qualcuno sta parlando. Allora la banda fa quello che fa ogni gruppo criminale quando teme che ci sia un traditore: chiude tutto. Sposta il bottino su un nuovo computer, stringe il cerchio, caccia i soci infedeli.

Insieme a loro, senza saperlo, caccia anche la talpa di Google.

La chatroom dei 12 viene chiusa. Da quel giorno, Google non vede e non legge più niente.

Chi non era uno di loro

Senza più nessun infiltrato, Larsen torna agli strumenti più vecchi del mestiere: vecchi forum, vecchi soprannomi, vecchi indirizzi email. Già: un indirizzo email. A un certo punto passa un’informazione all’FBI, e la risposta arriva nel giro di pochi minuti. Il 26 agosto, a Perth, un ragazzo con la felpa North Face esce da una bella villetta di Cottesloe, accompagnato dagli agenti.

Tre settimane dopo, il 18 settembre, Austin Larsen sale su un palco a Scottsdale, in Arizona, in una conferenza di specialisti chiamata LABScon, e racconta questa storia per la prima volta. Su quello stesso palco, nel 2023, aveva tenuto il suo primo intervento pubblico. Quest’anno la conferenza chiude: è l’ultima edizione.

Larsen insiste su un punto: la talpa non ha mai attaccato nessuno. Il confine conta, perché qui un’azienda privata ha fatto qualcosa che di solito immaginiamo riservato alla polizia: un’identità falsa, mesi di amicizia coltivata con un criminale, informazioni passate all’FBI. Google non lo nasconde, anzi ha creato un reparto apposta, con un compito dichiarato: intervenire mentre gli attacchi sono in corso. “Scrivere rapporti”, dice Larsen, “serve fino a un certo punto.”

Per mesi TeamPCP ha usato la fiducia come un grimaldello: quella che milioni di programmatori mettevano, senza pensarci, nei pezzi di software open source. Google ha usato lo stesso grimaldello nel verso opposto: la fiducia che un criminale aveva in un amico. Nel software, come nelle bande, la fiducia è diventata la cosa più preziosa da proteggere; ed è l’unica che nessuna password è in grado di proteggere.

Nel racconto più antico che conosciamo, uno dei dodici tradisce il suo maestro per trenta denari.

In questa storia, uno dei dodici non ha tradito nessuno.

Solo non era mai stato uno di loro.

La storia continua

Resta una domanda: come si trova un ragazzo di Perth quando la chatroom è stata chiusa? Quando le credenziali rubate sono state spostate? Quando la banda di hacker ha scoperto di essere spiata? La risposta è una storia di tradimenti, di vecchi forum e di un rimborso PayPal chiesto sette anni fa, quando quel ragazzo ne aveva quattordici. La racconto nella prossima puntata di DigitMondo, “Nessuno tradisce come un ladro”.

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Il 24 agosto 2026 Axios ha rivelato una delle domande che alcuni candidati si sono sentiti rivolgere durante la “culture interview” di Anthropic, il colloquio sui valori che la società guidata da Dario Amodei prevede per chi vuole entrarci: come ti sentiresti se l’azienda rinunciasse alle proprie ambizioni per ragioni di sicurezza e le sue azioni crollassero a zero? La formulazione non è fissa; un ex dipendente ha spiegato ad Axios che le domande sono suggerite e non scritte parola per parola, e altri candidati ricordano una versione più generica sui compromessi fra sicurezza e ricavi. Due ex dipendenti sostengono che in passato quella domanda non facesse parte del processo.

Scopri come scrivere un curriculum perfetto

Il caso è utile perché mostra dove si è spostato il colloquio di lavoro nelle aziende che stanno costruendo l’intelligenza artificiale. Le competenze tecniche si misurano con test, esercizi di programmazione e prove pratiche; la parte decisiva, sempre più spesso, riguarda la motivazione, i valori e la capacità di dimostrare di aver fatto davvero ciò che si dichiara. In un momento in cui un curriculum, una lettera di presentazione e perfino le risposte a un questionario possono essere scritti da un modello linguistico, la domanda che resta difficile da delegare a una macchina è quella che obbliga a raccontare un’esperienza vissuta nei dettagli.

Questa guida aggiorna l’articolo che Digitalic aveva dedicato alle domande preferite dei grandi capi d’azienda: ai nomi storici, da Elon Musk a Peter Thiel, si aggiungono i leader dell’intelligenza artificiale, Sam Altman di OpenAI, Dario Amodei di Anthropic e Jensen Huang di Nvidia, e una sezione su come l’AI sta cambiando il colloquio, dal lato del candidato e da quello del selezionatore. Una nota di metodo: ogni domanda è attribuita alla fonte che la riporta; dove esiste solo un racconto di seconda mano, lo indichiamo.

Colloquio di lavoro: perché le domande dei leader contano

Le domande che un fondatore sceglie di porre personalmente sono una dichiarazione sul tipo di azienda che vuole costruire. Un CEO che chiede di raccontare il problema più difficile mai risolto sta cercando persone capaci di andare in profondità; uno che chiede in quale verità si crede contro il parere di tutti sta cercando pensiero indipendente; uno che chiede come si reagirebbe al crollo del titolo sta misurando quanto la missione pesi rispetto al compenso.

Per chi si prepara a un colloquio di lavoro, conoscere queste domande ha un’utilità pratica che va oltre la curiosità. Le aziende copiano i metodi delle società di successo, i selezionatori leggono gli stessi libri e ascoltano gli stessi podcast, e molte delle domande raccolte qui compaiono, con varianti, nei colloqui di imprese molto più piccole. Capire che cosa cercano aiuta a preparare risposte fondate su esperienze reali; le frasi imparate a memoria sono esattamente ciò che queste domande sono progettate per smascherare.

Le domande dei leader dell’intelligenza artificiale

Sam Altman (OpenAI): i progetti, la giornata tipo, la prova sul campo

Sam Altman, Ceo della startup OpenAi

Sam Altman non ha mai legato il proprio nome a una singola domanda simbolo, ma ha scritto in modo dettagliato su come condurre i colloqui nel post “How to Hire” del suo blog. Le indicazioni sono concrete.

La prima riguarda il formato: secondo Altman un buon colloquio deve somigliare a una conversazione, non a una sequenza di domande e risposte, e se il selezionatore non impara nulla dal candidato il colloquio è andato male. La seconda riguarda il contenuto. Altman suggerisce di chiedere ai candidati quali siano i loro progetti più impressionanti e i loro successi più grandi, poi di scendere in profondità su un’area specifica e chiedere che cosa abbiano fatto davvero, perché, scrive, è facile prendersi il merito di un progetto riuscito. Consiglia anche di chiedere come trascorrono una giornata media e come risolverebbero un problema reale legato al ruolo.

La terza indicazione è la più radicale: far fare ai candidati un’audizione invece di un colloquio, cioè lavorare insieme per un giorno o due prima di decidere. A queste regole si aggiungono i requisiti minimi, che Altman riassume in due parole, intelligenza ed efficacia, considerate il punto di partenza e non il traguardo, e un test di affinità culturale formulato in modo volutamente semplice: verresti in ufficio di domenica per passare del tempo con questa persona?

Sul rapporto fra età ed esperienza Altman ha detto, nel podcast The Twenty Minute VC ripreso da Business Insider e Digit, che l’inesperienza non significa di per sé mancanza di valore e che ciò che serve è un livello di talento molto alto a qualsiasi età; assumere solo giovani o solo profili senior gli sembra un errore.

La traduzione pratica per il candidato è chiara: chi si presenta a un colloquio impostato su questi principi deve saper raccontare un progetto proprio fino all’ultimo dettaglio tecnico, distinguendo con onestà il proprio contributo da quello del gruppo.

OpenAI: le regole ufficiali, AI compresa

OpenAI ha pubblicato una guida al proprio processo di selezione che aiuta a capire che cosa succede dopo la candidatura: una prima conversazione con un recruiter o con il responsabile del team, una o più prove pratiche (programmazione in coppia, progetti da svolgere a casa, test tecnici), colloqui finali di quattro-sei ore con quattro-sei persone, e una decisione di norma entro una settimana.

Due affermazioni della guida meritano attenzione. La prima: OpenAI dichiara di non essere guidata dalle credenziali e di cercare anche persone ad alto potenziale, capaci di imparare in fretta un nuovo ambito e di produrre risultati. La seconda riguarda l’intelligenza artificiale: le aspettative sull’uso dell’AI e di altri strumenti cambiano da colloquio a colloquio; alcuni formati la ammettono, altri valutano la capacità di risolvere problemi senza aiuti, e in caso di dubbio il consiglio esplicito è chiedere al recruiter prima della prova, un’indicazione che vale ormai per qualsiasi azienda tecnologica.

Dario Amodei (Anthropic): la missione prima del compenso

Dario Amodei, CEO e cofondatore di Anthropic

Anthropic è l’azienda che più ha reso pubblico il peso dei valori nella selezione. Secondo quanto riportato da Axios, la co-fondatrice e presidente Daniela Amodei ha detto in un video di Bain Capital che la culture interview esiste “dal primo giorno”; nella stessa ricostruzione, ai candidati viene chiesto anche di raccontare un dilemma morale affrontato e il modo in cui lo hanno gestito.

La domanda sul titolo che crolla a zero va letta in questo contesto. Non esiste una citazione diretta di Dario Amodei che la spieghi; Axios riferisce, attraverso una fonte anonima, che l’amministratore delegato si è chiesto se i dipendenti più recenti entrino in azienda per le ragioni giuste, e un altro resoconto di Axios del 3 agosto, ripreso da TechTimes, parla della sua preoccupazione che i nuovi talenti arrivino per i soldi più che per la missione. Sono informazioni di seconda mano e vanno trattate come tali.

Quello che Amodei ha detto in prima persona riguarda la capacità dell’azienda di trattenere le persone. Nel podcast Cheeky Pint con John Collison, cofondatore di Stripe, ripreso da Business Insider, ha attribuito la tenuta del gruppo a un misto di “vera fede nella missione” e di fiducia nel valore delle azioni, aggiungendo che Anthropic si è costruita la reputazione di fare quello che dice. In un’intervista a Time del 2024 aveva detto di volere un’azienda in cui tutti pensano allo scopo pubblico.

C’è poi una regola che riguarda direttamente la preparazione del candidato. Nel 2025, come ha riportato Fortune, le offerte di lavoro di Anthropic chiedevano di non usare assistenti AI durante la candidatura, per capire l’interesse personale del candidato “senza la mediazione di un sistema di AI” e valutare le sue capacità di comunicazione senza aiuti. Un portavoce aveva spiegato che la regola sarebbe stata aggiornata con l’evoluzione degli strumenti; prima di candidarsi conviene verificare che cosa dice la versione attuale dell’annuncio.

La lezione per chi si prepara è doppia. Alla domanda sui valori non esiste una risposta giusta da imparare; un utente anonimo ha raccontato su Blind di aver detto con franchezza che un crollo del titolo a zero non lo avrebbe reso felice, e un altro candidato, secondo la ricostruzione di Outlook Business, ha avuto l’impressione che una risposta simile non fosse piaciuta. Ciò che il selezionatore cerca, in un colloquio di questo tipo, è la coerenza fra quello che il candidato dice di volere e le scelte che ha fatto finora.

Christa Quarles (OpenTable): che cosa ami e che cosa detesti del lavoro

Christa Quarles, ex CEO di OpenTable, oggi alla guida di Parallels

Quando guidava OpenTable, la piattaforma di prenotazione dei ristoranti, Christa Quarles aveva raccontato a CNBC la sua domanda preferita, costruita in due tempi: quale parte di questo ruolo ami al punto da non riuscire a smettere di farla, e quale invece detesti? La prima metà serve a capire se il candidato ha una passione reale per il contenuto del lavoro; il criterio di Quarles era chiedersi se la maggior parte di quel lavoro fosse qualcosa che la persona avrebbe voglia di fare anche la sera, dopo aver messo a letto i figli.

La seconda metà è la più interessante, perché parte da un’ammissione: secondo Quarles tutti detestano una parte del proprio lavoro, nessuno escluso. Per questo la risposta “non c’è niente che non mi piaccia” è la più debole possibile, e al candidato che indica la parte sgradita arriva subito un seguito: quali strategie usi per gestirla?

Il percorso di Quarles spiega l’impostazione. Prima di OpenTable aveva lavorato come analista finanziaria sul settore internet, poi come CFO di Playdom e in Disney, dove aveva guidato i giochi mobile e social; dal 2020 è CEO di Parallels, e nel maggio 2026 ha portato a termine la separazione e la vendita di Corel. Una carriera passata a gestire trasformazioni, dove la parte sgradevole del lavoro è spesso quella che conta di più.

Per il candidato, la lezione è doppia. Bisogna sapere con precisione che cosa del ruolo ci entusiasma, non in generale ma nelle attività quotidiane; bisogna anche avere pronta una risposta onesta sulla parte faticosa, accompagnata da un metodo concreto per affrontarla, come una pratica, un’abitudine, un modo di organizzarsi. Chi dice di amare tutto non risulta motivato, risulta impreparato.

Jensen Huang (Nvidia): una domanda sola, e poi le referenze

Jensen Huang, CEO DI NVIDIA

Jensen Huang ha spiegato il proprio metodo nel podcast Tech Unheard, in un passaggio ripreso da Business Insider nell’ottobre 2024. Il fondatore di Nvidia ritiene che il colloquio, da solo, non sia un buon modo per capire se una persona è adatta: chiunque può sostenere una conversazione brillante, e le domande tecniche dell’azienda circolano online. Per questo preferisce porre una sola domanda complessa e osservare come il candidato ragiona, invece di molte domande brevi.

Il passaggio decisivo arriva dopo. Huang dice di chiamare le referenze e di porre a loro le stesse domande che avrebbe voluto fare al candidato, perché, nelle sue parole, si può sempre costruire un grande momento, ma è difficile scappare dal proprio passato. Per chi cerca lavoro la conseguenza è semplice: le persone indicate come referenze fanno parte del colloquio, e conviene sapere che cosa racconteranno.

Le domande dei grandi CEO: i classici che funzionano ancora

Elon Musk: il problema più difficile che hai risolto

La domanda più nota di Elon Musk l’ha rivelata lo stesso fondatore di Tesla e SpaceX al World Government Summit del 2017, come ha ricostruito CNBC: “Raccontami alcuni dei problemi più difficili su cui hai lavorato e come li hai risolti”. La logica, nelle parole di Musk, è che chi ha davvero risolto un problema sa esattamente come lo ha fatto e ne conosce i dettagli; chi millanta, invece, cede quando gli si chiede di scendere di livello. CNBC collega l’approccio alle ricerche sulla tecnica di intervista chiamata Asymmetric Information Management, pubblicate sul Journal of Applied Research in Memory and Cognition, secondo cui chiedere dettagli verificabili aiuta a distinguere i racconti veri da quelli inventati.

Nell’articolo originale di Digitalic compariva anche l’indovinello che Musk avrebbe usato con alcuni candidati: sei sulla superficie della Terra, cammini un miglio verso sud, uno verso ovest e uno verso nord, e ti ritrovi al punto di partenza; dove sei? La risposta più ovvia è il Polo Nord, ma esistono infinite altre soluzioni vicino al Polo Sud, ed è su quelle che si misura la capacità di non fermarsi alla prima risposta corretta.

Jeff Bezos: le tre domande per alzare la media

Jeff Bezos

Jeff Bezos non ha una domanda per i candidati, ma tre domande per chi assume, contenute nella lettera agli azionisti di Amazon del 1998 e riprese da CNBC: ammirerai questa persona? Questa persona alzerà il livello medio di efficacia del gruppo in cui entra? In quale dimensione potrebbe essere una superstar? Sono utili anche dal lato del candidato, perché descrivono che cosa sta cercando di capire chi conduce il colloquio: la soglia da superare è il miglioramento del gruppo con te dentro, più della semplice adeguatezza al ruolo.

Satya Nadella: la domanda che lui stesso sbagliò

La storia di Satya Nadella va in direzione opposta: è una domanda a cui il CEO di Microsoft rispose male. Nel podcast Freakonomics Radio, ripreso da CNBC, Nadella ha raccontato che durante un colloquio, a circa venticinque anni, gli fu chiesto che cosa avrebbe fatto vedendo un bambino piangere dopo essere caduto per strada. Pensando a un tranello, rispose che avrebbe chiamato i soccorsi; il selezionatore gli spiegò che la risposta giusta era prendere in braccio il bambino e consolarlo. Nadella ha raccontato di esserne rimasto scosso, e usa ancora quell’episodio per spiegare il peso che attribuisce all’empatia, una qualità che secondo lui si sviluppa con l’esperienza di vita.

Peter Thiel: la verità in cui credono in pochi

Peter Thiel

La domanda di Peter Thiel, cofondatore di PayPal e investitore, è diventata un classico dopo il libro Zero to One del 2014: quale verità importante condividono in pochi con te? Serve a misurare la capacità di pensiero indipendente, e la risposta funziona solo se è insieme vera e poco condivisa. Dire che il sistema scolastico è inefficiente, per esempio, non basta: è un’opinione diffusa. La difficoltà della domanda sta proprio nel trovare una convinzione argomentabile che vada contro il consenso.

Brian Chesky e la vita in tre minuti

Il cofondatore di Airbnb Brian Chesky ha raccontato al New York Times, in un’intervista ripresa da Business Insider, di chiedere ai candidati di riassumere la propria vita in tre minuti, per capire quali siano le cose più notevoli che hanno fatto e se siano persone che sognano e pensano in grande. Si tratta di un esercizio di sintesi più difficile di quanto sembri: obbliga a scegliere, e la scelta dice molto.

Tyler Cowen e Daniel Gross: le schede aperte nel browser

Nel libro Talent del 2022, l’economista Tyler Cowen e l’investitore Daniel Gross propongono, fra le altre, una domanda ideata da Gross: quali schede hai aperte nel browser in questo momento? Come ha spiegato City Journal, serve a capire che cosa interessa davvero alla persona, come organizza le informazioni e come reagisce a una domanda inattesa. Gli autori avvertono di non penalizzare risposte “poco sofisticate”, sport o cultura pop, perché ciò che conta è l’entusiasmo e la padronanza dei dettagli.

Le altre domande dell’articolo originale

La prima versione di questa guida raccoglieva le domande di altri leader, riportate allora da fonti giornalistiche internazionali.

• Richard Branson (Virgin) chiedeva che cosa il candidato non fosse riuscito a inserire nel curriculum, per far emergere ciò che un documento formale lascia fuori.
• Tony Hsieh (Zappos), scomparso nel 2020, chiedeva di valutare da uno a dieci quanto ci si consideri “strani” e quanto fortunati; contava il modo di rispondere più del numero.
• Larry Ellison (Oracle) chiedeva se il candidato fosse la persona più intelligente che conosceva.
• Drew Houston (Dropbox) poneva una serie di domande sul desiderio di migliorarsi, fra cui chi fosse il migliore al mondo nel campo del candidato.
• Lori Goler (Facebook, oggi Meta) chiedeva che cosa permettesse al candidato di lavorare al meglio in una giornata ideale.
• Hannah Paramore (Paramore) chiedeva a che età si fosse avuto il primo lavoro retribuito, come indicatore di autonomia e senso di responsabilità.
• Jenny Ming (Charlotte Russe) chiedeva di parlare dei propri fallimenti e di come li si fosse affrontati.
• Marla Malcolm Beck (Bluemercury) chiedeva quale fosse stato l’impatto più grande ottenuto nel lavoro precedente.

Cosa hanno in comune queste domande

Messe in fila, le domande dei leader rivelano tre famiglie, e ciascuna risponde a un rischio diverso per chi assume.

La prima famiglia cerca la profondità verificabile: Musk con il problema più difficile, Altman con il progetto raccontato fino ai dettagli, Huang con una sola domanda complessa e il controllo delle referenze, Beck con l’impatto misurabile. Il rischio da cui proteggono è quello del candidato che si attribuisce meriti altrui. Oggi è il gruppo di domande più importante, perché un’intelligenza artificiale può aiutare a scrivere un curriculum convincente, ma non può raccontare al posto del candidato perché una soluzione non funzionava al primo tentativo.

La seconda famiglia misura il modo di pensare: Thiel con la verità controcorrente, l’indovinello di Musk, le schede del browser di Cowen e Gross, il “chi è il migliore nel tuo campo” di Houston. Qui conta il processo più del risultato, e il selezionatore osserva come il candidato gestisce l’incertezza.

La terza famiglia riguarda i valori e il carattere: la culture interview di Anthropic, l’empatia di Nadella, i fallimenti di Ming, il test della domenica di Altman, le tre domande di Bezos; si tratta della famiglia che sta crescendo di più nelle aziende dell’intelligenza artificiale, e per una ragione comprensibile: in organizzazioni che dichiarano di sviluppare una tecnologia con rischi elevati, la coerenza fra ciò che una persona dice di volere e ciò che è disposta a sacrificare diventa una competenza.

Colloquio di lavoro e AI: cosa cambia nel 2026

L’intelligenza artificiale ha cambiato il colloquio di lavoro da entrambi i lati del tavolo.

Dal lato del candidato, strumenti come ChatGPT permettono di scrivere curriculum e lettere su misura in pochi minuti, simulare un colloquio, preparare risposte alle domande più frequenti. Il risultato, osservato da molti selezionatori, è un’ondata di candidature formalmente impeccabili e difficili da distinguere fra loro. Le aziende hanno reagito in modi diversi: Anthropic ha chiesto di non usare l’AI nella candidatura, OpenAI stabilisce regole diverse per ogni prova e chiede ai candidati di informarsi prima. Usare un assistente durante un colloquio in cui non è ammesso, di nascosto, è il modo più rapido per essere esclusi.

Dal lato dell’azienda, l’AI entra nello screening dei curriculum e, sempre più spesso, nel colloquio stesso. Euronews ha raccontato a maggio 2026 che Google sta sviluppando intervistatori AI per la preselezione, via telefono, videochiamata con avatar o messaggi, e ha citato un sondaggio di Greenhouse su quasi 3.000 persone in cerca di lavoro negli Stati Uniti, nel Regno Unito, in Irlanda, in Germania e in Australia: più della metà di chi aveva sostenuto un colloquio con un’AI non aveva ricevuto risposta. Secondo un’esperta di TestGorilla citata da Euronews, alcuni intervistatori automatici pongono domande volutamente contorte proprio per accorgersi se il candidato si sta facendo aiutare da un altro sistema.

In Europa questo terreno è regolato. L’AI Act classifica fra i sistemi ad alto rischio quelli usati per la selezione e la gestione del personale, elencati nell’Allegato III; con il Digital Omnibus, come abbiamo spiegato nell’analisi su che cosa è scattato dal 2 agosto e che cosa è slittato al 2027, gli obblighi per questi sistemi si applicheranno dal 2 dicembre 2027. Già dal 2 agosto 2026, però, valgono gli obblighi di trasparenza dell’articolo 50, fra cui il dovere di informare una persona quando sta interagendo con un sistema di intelligenza artificiale. Per un candidato significa avere diritto a sapere se dall’altra parte c’è un software; per un’azienda significa che usare un intervistatore automatico senza dirlo è già oggi un problema di conformità.

La sintesi è paradossale solo in apparenza. Più l’AI rende facili i documenti e le risposte standard, più il colloquio si sposta verso ciò che l’AI non può fornire: esperienze verificabili, ragionamento dal vivo, valori dimostrati con scelte concrete. Le domande dei leader raccolte in questa guida, molte delle quali nate prima di ChatGPT, si stanno rivelando le più adatte a questa fase.

Come prepararsi a un colloquio di lavoro, oggi

Dalle domande dei leader si ricavano indicazioni pratiche, valide anche lontano dalla Silicon Valley.

Prepara due o tre storie in profondità. Scegli i progetti di cui sei stato davvero protagonista e ripercorrili fino ai dettagli: il problema iniziale, le alternative scartate, gli errori, il risultato misurabile, che cosa faresti diversamente. Questa preparazione risponde insieme a Musk, ad Altman e a Huang.

Distingui il tuo contributo da quello del gruppo. Usare “noi” per tutto è corretto verso i colleghi, ma impedisce al selezionatore di capire che cosa hai fatto tu. Dirlo con precisione viene letto come onestà.

Pensa alle tue referenze come a una parte del colloquio. Avvisa le persone che indichi, ricorda loro i progetti comuni e assicurati che possano raccontare episodi concreti.

Chiarisci le regole sull’intelligenza artificiale. Prima di una prova tecnica o scritta, chiedi se l’uso di strumenti AI è ammesso. Se lo è, preparati a spiegare come li hai usati; se non lo è, rispetta il vincolo.

Prepara una risposta onesta alle domande sui valori. Perché vuoi questo lavoro, che cosa saresti disposto a sacrificare, quale dilemma morale hai affrontato. Le risposte costruite per piacere si riconoscono; quelle vere, anche quando sono scomode, reggono meglio le domande successive.

Allenati alla sintesi. Prova a raccontare la tua vita professionale in tre minuti, come chiederebbe Chesky. Se non ci riesci, non hai ancora deciso che cosa conta davvero nel tuo percorso.

Usa l’AI per allenarti, non per rispondere. Un assistente può simulare un selezionatore severo, porre domande di approfondimento e segnalare le parti deboli di un racconto; è un uso utile, a patto di ricordare che questi sistemi tendono a dare ragione all’utente, e va chiesto loro esplicitamente di essere critici.

Le domande da fare al selezionatore

Il colloquio di lavoro è uno scambio, e le domande del candidato vengono valutate quanto le risposte. Alcune, ispirate ai criteri dei leader citati, sono particolarmente informative.

• Come misurerete, dopo sei mesi, se ho fatto un buon lavoro?
• Qual è il problema più difficile che il team sta affrontando adesso?
• Come usate l’intelligenza artificiale nel lavoro quotidiano, e con quali regole?
• Che cosa ha portato le persone migliori del team a restare?
• Qual è stata l’ultima decisione in cui l’azienda ha rinunciato a un guadagno per coerenza con i propri valori?

L’ultima è la versione rovesciata della domanda di Anthropic. Se il selezionatore non sa rispondere, anche quella è un’informazione.

Conclusione

Le domande dei grandi leader sono diventate famose per la loro stranezza: l’indovinello del Polo, le schede del browser, il bambino che piange per strada. Lette nel 2026, colpiscono per un’altra ragione: quasi tutte chiedono qualcosa che non si può preparare in anticipo con uno strumento, perché riguarda la memoria di un’esperienza o la coerenza di una scelta. Le aziende che costruiscono l’intelligenza artificiale sono arrivate per prime a questa conclusione, e la applicano alla selezione dei propri dipendenti con un rigore che fino a pochi anni fa sembrava eccessivo.

Per i candidati la conseguenza è meno scontata di quanto sembri. Saper usare l’AI per scrivere risposte diventerà presto una competenza di base, come saper usare un foglio di calcolo; a fare la differenza sarà aver fatto, nel frattempo, abbastanza cose difficili da poterle raccontare senza aiuto. Per le aziende vale il ragionamento simmetrico: un intervistatore automatico può filtrare mille curriculum, ma la domanda che conta resterà quella di Huang al telefono con una referenza, quando chiede com’è andata davvero.

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FAQ sul colloquio di lavoro

Quali sono le domande più frequenti in un colloquio di lavoro?

Oltre alle domande classiche su esperienza, motivazione e punti di forza, molte aziende chiedono di raccontare un problema difficile risolto, un fallimento e il modo in cui lo si è affrontato, il proprio contributo specifico a un progetto e le ragioni per cui si vuole lavorare proprio lì. Nelle aziende tecnologiche sono sempre più comuni le domande sui valori e sull’uso dell’intelligenza artificiale.

Che domande fa Sam Altman ai candidati?

Nel post “How to Hire” Altman suggerisce di chiedere quali siano i progetti più impressionanti del candidato e di scendere nei dettagli di ciò che ha fatto davvero, di chiedere come trascorre una giornata media e come risolverebbe un problema reale del ruolo; consiglia inoltre di far lavorare insieme il candidato e il team per uno o due giorni prima di decidere.

Che cosa chiede Anthropic nei colloqui?

Secondo Axios, Anthropic prevede una culture interview sui valori, in cui ad alcuni candidati è stato chiesto come si sentirebbero se una decisione presa per motivi di sicurezza facesse crollare a zero il valore delle azioni, e di raccontare un dilemma morale affrontato. Le domande sono suggerite e non fisse, e due ex dipendenti sostengono che quella sulle azioni non facesse parte del processo in passato.

Si può usare ChatGPT durante un colloquio di lavoro?

Dipende dall’azienda e dalla prova. OpenAI dichiara che le regole cambiano da colloquio a colloquio; Anthropic ha chiesto di non usare l’AI nella candidatura. La regola pratica è chiedere sempre al recruiter prima della prova e non usare strumenti di nascosto.

Il colloquio può essere condotto da un’intelligenza artificiale?

Sì, alcune aziende usano già intervistatori automatici per la preselezione. In Europa, dal 2 agosto 2026 vale l’obbligo di informare la persona quando interagisce con un sistema di AI, e dal 2 dicembre 2027 i sistemi di AI usati per la selezione del personale dovranno rispettare gli obblighi previsti per l’alto rischio dall’AI Act.

Qual è la domanda di Elon Musk ai candidati?

Musk chiede di raccontare alcuni dei problemi più difficili su cui si è lavorato e come li si è risolti. Secondo lui chi ha davvero risolto un problema ne conosce i dettagli, mentre chi esagera il proprio ruolo cede quando gli si chiede di approfondire.

Come si risponde alla domanda di Peter Thiel?

Alla domanda “quale verità importante condividono in pochi con te?” serve una convinzione argomentabile, che si possa sostenere con ragioni ed esempi, e che vada davvero contro il parere della maggioranza. Opinioni diffuse presentate come controcorrente sono la risposta più debole.

Come prepararsi a un colloquio di lavoro nel 2026?

Prepara due o tre storie professionali raccontabili fino ai dettagli, distingui il tuo contributo da quello del gruppo, avvisa le referenze, chiarisci in anticipo le regole sull’uso dell’AI e prepara risposte sincere alle domande sui valori. L’AI è utile per allenarsi, chiedendole esplicitamente di essere critica.

Dall’intelligenza artificiale alla cybersicurezza, dallo spazio alla fabbrica predittiva, dalla privacy alla robotica raccontata sui social: le Digiwomen 2026 sono sedici tra le donne italiane più influenti nella tecnologia, che la sviluppano, la governano oppure la rendono comprensibile; non una classifica, ma una mappa del talento che merita più attenzione.

Le donne italiane più influenti nella tecnologia e nel digitale: Digiwomen 2026

L’intelligenza artificiale è uscita dai laboratori ed è entrata nelle aziende, negli ospedali, nelle scuole e nella Pubblica amministrazione; i satelliti sono diventati infrastrutture quotidiane, anche se continuiamo a guardarli come oggetti lontani, mentre la cybersicurezza non è più un reparto tecnico, ma una responsabilità nazionale. In questo paesaggio si muovono le Digiwomen 2026, la selezione che Digitalic dedica alle donne italiane più influenti nella tecnologia: professioniste che progettano tecnologie, dirigono imprese e istituzioni, fanno ricerca, costruiscono startup oppure traducono la scienza nel linguaggio dei social, con percorsi che raramente seguono una linea retta e proprio per questo raccontano bene l’Italia dell’innovazione.

Questa non è una graduatoria e non assegna medaglie; è una selezione editoriale che prova a mostrare dove si forma oggi l’influenza tecnologica, cercandola anche nei luoghi meno vistosi, nei dati pubblici che finalmente riescono a dialogare, nelle macchine industriali che segnalano un guasto prima di fermarsi, in un collare medicale che porta la ricerca dal laboratorio al letto del paziente, in un video capace di far capire la matematica a chi era convinto di non essere portato.

La lista comprende quattro manager, tre professoresse o ricercatrici, tre startupper, tre divulgatrici e creator, due donne delle istituzioni e un profilo jolly, scelto perché attraversa più categorie; le under 30 sono tre, una delle protagoniste è una giovane italiana figlia di genitori marocchini, mentre alle carriere appena iniziate se ne affiancano altre che hanno accompagnato l’informatica italiana per oltre quarant’anni. Soprattutto, non ci sono ripetizioni: abbiamo controllato le precedenti edizioni delle Digiwomen e nessuna delle sedici protagoniste era già stata inclusa.

I nomi sono presentati in ordine alfabetico, perché l’influenza non si misura soltanto con i follower, la dimensione dell’azienda o il numero delle pubblicazioni; a volte si vede meglio osservando ciò che una persona ha reso possibile per gli altri.

Michela Andreolli

Categoria: Imprenditoria tecnologica
Ruolo: Fondatrice e CEO di Arke
Età: 28 anni

Social: LinkedIn https://www.linkedin.com/in/michelaandreolli/

Michela Andreolli ha fondato Arke per costruire un sistema operativo gestionale destinato alle piccole e medie imprese manifatturiere; il software mette insieme approvvigionamenti, inventario, preventivi, vendite e produzione, con l’obiettivo di ricucire quei flussi informativi che nelle fabbriche passano ancora da programmi monolitici, fogli di calcolo e telefonate. Prima di scrivere il prodotto, il gruppo ha parlato con quasi duecento aziende e scartato una quindicina di idee; un metodo poco romantico, ma adatto a evitare che una startup si innamori della soluzione prima di avere capito il problema.

Andreolli è nata a Milano e cresciuta a Pero, il paese che nelle sue parole viene citato alla radio soprattutto quando c’è coda; a diciotto anni era in Indonesia a insegnare inglese ai bambini, poi sono arrivati Ingegneria gestionale, Amazon, SAP, una healthtech svedese e Google a Dublino. Nel 2023 ha lasciato Big G perché, nonostante i benefit e le opportunità di apprendimento, si sentiva un numero; dopo un viaggio tra Philadelphia, Boston e New York per incontrare investitori e una fase in un venture builder berlinese, è tornata in Italia per lavorare sulle fabbriche. Nel 2026 Forbes l’ha inserita tra gli Under 30; la sua ambizione dichiarata è costruire un unicorno italiano, ma la parte più interessante viene prima della valutazione finanziaria: portare software contemporaneo in una struttura produttiva fatta di imprese eccellenti, spesso troppo piccole per affrontare da sole una trasformazione complessa. Per questo è tra le donne italiane più influenti nella tecnologia e nel digitale.

Giulia Baccarin

Categoria: Startupper
Ruolo: Cofondatrice e CEO di MIPU Predictive Hub
Età: 45 anni

Social: LinkedIn https://www.linkedin.com/in/giuliabaccarin/

Giulia Baccarin definisce il proprio gruppo “un medico delle macchine”: MIPU usa dati e intelligenza artificiale per prevedere i guasti negli impianti industriali, ridurre fermate e sprechi, trasformare la manutenzione da reazione all’emergenza in decisione anticipata. L’origine di questo lavoro, però, non è una fabbrica; durante gli studi in Ingegneria biomedica al Politecnico di Milano progettò una maglia capace di proteggere gli anziani dalle cadute, pensando ai nonni, poi partì per il Giappone attratta dalla robotica e vi rimase quattro anni. Il suo racconto imprenditoriale contiene più deviazioni di un business plan: a Tokyo incontrò per caso a un semaforo il giornalista Pio d’Emilia, dal quale venne a sapere di una borsa europea; entrata in una società di consulenza, era l’unica straniera e una delle pochissime donne non assegnate alla reception, finché rifiutò di portare il tè a un collega e pretese di partecipare alle riunioni.

Tornata in Europa per dirigere la filiale italiana di quella che credeva una solida impresa belga, trovò otto persone, un cane e nessuno stipendio; per vendere la manutenzione predittiva chiamava le fabbriche sfogliando le Pagine Gialle, mentre la sera lavorava come cameriera. MIPU è cresciuta da quella partenza poco elegante; la lezione più utile non è la favola della resilienza, ma il modo in cui Baccarin ha imparato a controllare i dati e i pregiudizi, compreso quello nascosto nel suo primo prototipo universitario, testato soltanto su corpi maschili.

Francesca Benati

Categoria: Manager
Ruolo: Senior Vice President Travel Sellers Europe e amministratrice delegata di Amadeus Italia
Età: 60 anni, classe 1966
Social: LinkedIn https://www.linkedin.com/in/francesca-benati-8899032/

Francesca Benati guida per Amadeus un pezzo importante dell’ecosistema europeo dei viaggi, quello che collega agenzie, piattaforme, vettori e contenuti; è un’infrastruttura digitale che il passeggero quasi non vede, eppure determina che cosa può cercare, confrontare, prenotare e modificare. La tecnologia del turismo vive di integrazioni, standard e dati in tempo reale, ma anche di eccezioni continue: una cancellazione, una coincidenza persa, una tariffa cambiata, un cliente che si aspetta la stessa fluidità ottenuta in altri servizi digitali.

Il percorso che ha portato Francesca Benatile tra le donne italiane più influenti nella tecnologia e nel digitale non nasce nell’informatica pura; comincia nel 1988 in Leo Burnett, passa da Coca-Cola, Kellogg’s, Lego e Landor, poi incontra il travel online con Expedia, Blu Holding e Lastminute.com, prima dell’ingresso in Amadeus nel 2013. Ha attraversato pubblicità, prodotti di consumo, design di marca ed e-commerce prima di arrivare alle piattaforme di viaggio; nel frattempo ha cresciuto due figli e ha portato la propria esperienza anche in aula come guest lecturer. Da quella strada laterale deriva una competenza utile a chi dirige un’impresa tecnologica: capire come cambiano i comportamenti, dove si spezza l’esperienza del cliente e quale parte della complessità debba rimanere dietro le quinte.

Maria Bosco

Categoria: Divulgazione e creator
Ruolo: Matematica, autrice e volto video di Geopop
Età: 33 anni
Social: Instagram https://www.instagram.com/meribi_matemaggica/

Maria Bosco spiega perché una barca può sembrare sollevarsi sull’acqua, che cosa c’entra la matematica con i pagamenti dal telefono e perché versare l’acqua da un bicchiere senza rovesciarla può diventare un problema di fluidodinamica; dal 2024 è autrice e volto video di Geopop, dove alla competenza matematica aggiunge un tono diretto, personale, a tratti dichiaratamente “fumantino”. Dietro ogni contenuto ci sono giorni di studio e scrittura, una parte che l’illusione della spontaneità social tende a cancellare.

Prima di arrivare davanti alla telecamera ha vissuto almeno tre vite professionali: pallanuotista in Serie A, consulente informatica e assistente di produzione a X Factor. A diciassette anni si trasferì da Milano a Firenze per allenarsi, scegliendo Matematica anche perché gli orari le consentivano di conciliare università e piscina; quando la squadra di Prato fu sciolta cambiò strada, conseguì due lauree e lavorò nell’IT, finché un posto sicuro e ben pagato cominciò a sembrarle un luogo in cui il cervello si spegneva.

Scrisse a Geopop, senza ricevere risposta; più tardi scoprì che l’email di Andrea Moccia era rimasta nelle bozze, si candidò di nuovo con un video e ottenne il lavoro. La storia è meno lineare di quanto appaia oggi, e contiene una buona regola matematica applicata alla carriera: una prima risposta mancante non equivale alla soluzione definitiva del problema, oggi è tra le donne italiane più influenti nella tecnologia e nel digitale.

Giorgia Bulgarella

Categoria: Manager
Ruolo: Marketing Director di Motorola Italia
Età: 45 anni

Social: LinkedIn https://www.linkedin.com/in/giorgia-bulgarella-51287b5/

Quando Giorgia Bulgarella è entrata in Motorola nel 2019, il marchio era quasi scomparso dai negozi italiani; Lenovo aveva deciso di tentare il rilancio europeo partendo dal nostro Paese e il gruppo iniziale, nelle parole della stessa Bulgarella, assomigliava più a una piccola squadra di avventurieri che alla divisione di una multinazionale. Pochi mesi per preparare il ritorno, poi il Covid e la chiusura del mercato; sette anni più tardi Motorola ha raggiunto una quota vicina al 15 per cento, è il terzo marchio per smartphone venduti in Italia e il secondo nell’universo Android.

Bulgarella ha guidato questo ritorno senza vivere soltanto della nostalgia per il vecchio Razr; ha lavorato sul posizionamento “lifestyle tech”, sui colori sviluppati con Pantone, sui materiali e sulle passioni degli italiani, dalla musica allo sport, per parlare anche a una generazione che non aveva mai posseduto un Motorola. La strategia ha dovuto rivolgersi a due pubblici diversi: ricordare agli over 40 ciò che il marchio era stato, mentre ai più giovani veniva presentato quasi come se fosse appena nato.

Prima di Motorola ha lavorato nel marketing di Vodafone, Fastweb, Seat Pagine Gialle e Samsung; accanto ai lanci di prodotto ha promosso iniziative con Telefono Rosa contro la violenza sulle donne, la Motorola Cup per ragazzi con disabilità e il primo smartphone con interfaccia in ladino, sviluppato insieme a Lenovo Foundation, Libera Università di Bolzano e Istituto ladino Micurá de Rü. In questi progetti si riconosce la sua idea del marketing di un’impresa tecnologica: la causa sociale non viene aggiunta in fondo alla presentazione, ma passa attraverso prodotto, distribuzione e visibilità.

Nunzia Ciardi

Categoria: Istituzioni
Ruolo: Vice direttrice generale dell’Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale
Età: 66 anni

Social: LinkedIn https://www.linkedin.com/in/nunzia-ciardi-19ba61232/

Nunzia Ciardi è vice direttrice generale dell’Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale dal settembre 2021; prima è stata la prima donna a dirigere la Polizia Postale e delle Comunicazioni, coordinando circa duemila specialisti impegnati contro cyberterrorismo, frodi finanziarie, pedopornografia online, attacchi alle infrastrutture critiche e criminalità informatica. Il passaggio all’ACN ha allargato il perimetro: dalla repressione dei reati alla resilienza dell’intero Paese, in un momento nel quale reti energetiche, ospedali, amministrazioni e imprese condividono dipendenze digitali che possono diventare vulnerabilità comuni.

La cifra personale del suo lavoro emerge nel modo in cui parla ai più giovani; nel libro Con lo smartphone usa la testa ha scelto di non rivolgersi soltanto agli specialisti, ma a ragazzi, famiglie e insegnanti, perché la prima infrastruttura di sicurezza rimane il comportamento. Ciardi ha spesso paragonato l’accesso dei bambini alla rete alla guida di un veicolo: nessun genitore consegnerebbe le chiavi senza educazione e regole, mentre con uno smartphone si tende a considerare naturale ciò che è soltanto diventato abituale. È un’osservazione che vale anche per l’AI; la sicurezza nazionale ha bisogno di norme, tecnologie e competenze avanzate, ma comincia dalla capacità diffusa di riconoscere un rischio, una manipolazione o una richiesta anomala.

Mary Franzese

Categoria: Startupper
Ruolo: Cofondatrice e Chief Marketing Officer di Neuron Guard
Età: 40 anni
Social: LinkedIn https://www.linkedin.com/in/mary-franzese/

Mary Franzese è l’anima economica e comunicativa di Neuron Guard, medtech modenese che ha sviluppato un collare per la gestione mirata della temperatura cerebrale nei pazienti colpiti da gravi traumi; nel 2026 il dispositivo è arrivato a uno studio clinico all’Addenbrooke’s Hospital di Cambridge, il primo al mondo nel suo genere. Il principio è ambizioso e concreto: raffreddare il cervello in modo selettivo, con un sistema portatile e controllato, limitando le complicazioni associate al raffreddamento dell’intero corpo e rendendo possibile il trattamento durante gli spostamenti verso diagnostica e sala operatoria.

Franzese non viene dalla medicina; è campana, si è laureata in Economia aziendale alla LIUC, ha studiato in Finlandia, Argentina e Cina, poi ha diretto una cooperativa socio-sanitaria e ha imparato da vicino quanto siano complessi i rapporti tra pazienti, strutture e istituzioni. Nel 2013 lasciò quel ruolo per frequentare il master in Imprenditorialità e strategia aziendale alla Bocconi, entrando durante un programma di accelerazione nel gruppo che sarebbe diventato Neuron Guard.

Da ragazza era tanto timida da avere paura di parlare in pubblico; oggi presenta una tecnologia medicale a medici, investitori e partner internazionali, senza nascondere che la paura di fallire fa parte del mestiere. Quella timidezza è diventata una competenza d’impresa, perché la scienza può avere un brevetto eccellente, ma per raggiungere un paziente deve trovare anche parole comprensibili, capitale paziente e alleanze credibili.

Greta Galli

Categoria: Divulgazione e creator
Ruolo: Content creator e divulgatrice STEM
Età: 24 anni

Social: Instagram https://www.instagram.com/gretagalli_tech/

Greta Galli racconta robotica, stampa 3D, programmazione, intelligenza artificiale e gadget a una comunità che su Instagram ha superato le duecentomila persone; lo fa mostrando oggetti, esperimenti e prototipi, con il tono di chi vuole portare il banco da lavoro dentro lo smartphone, non limitarsi a recensire ciò che arriva già confezionato. A sedici anni costruì con i mattoncini Lego un braccio robotico funzionante; dal 2020 ha cominciato a condividere online quella passione, trasformando un’attività da maker in un lavoro di divulgazione.

La tecnologia, nel suo racconto, è legata all’errore; alle superiori un professore di informatica le suggerì di imparare a risolvere il cubo di Rubik per allenarsi con gli algoritmi, e quel rompicapo è rimasto uno degli oggetti con cui spiega che logica e creatività non sono opposte. A diciotto anni ha scoperto di essere plusdotata, una condizione della quale parla anche per descrivere quanto la scuola sappia ancora poco gestire chi apprende in modo diverso; alcuni insegnanti si sentivano messi alla prova dalla sua velocità, mentre lei aveva bisogno di trovare difficoltà abbastanza interessanti da poter sbagliare.

Dopo la laurea in Informatica, nel 2025 ha lasciato la Lombardia e si è trasferita a Catania per frequentare la magistrale in Communications Engineering; una scelta controcorrente, dal Nord verso la Sicilia, che ha raccontato pubblicamente e che l’ha portata a incontrare i gruppi universitari di robotica, aerospazio e racing dell’Etna Valley. Galli evita però di costruire il proprio racconto sull’immagine della giovane “geniale”, una formula troppo facile; preferisce mostrare i passaggi, i tentativi e le viti che non entrano al primo colpo, cioè la parte della tecnologia nella quale molte persone possono finalmente riconoscersi.

Giorgia Lodi

Categoria: Professoresse e ricercatrici
Ruolo: Tecnologa del CNR-ISTC e docente a contratto all’Università di Bologna
Età: 50 anni

Social: LinkedIn https://www.linkedin.com/in/giorgia-lodi-4967444/

Giorgia Lodi lavora nel Semantic Technology Laboratory dell’Istituto di Scienze e Tecnologie della Cognizione del CNR; si occupa di open government data, Linked Open Data, tecnologie semantiche, sistemi distribuiti e big data, cioè degli strumenti che permettono a banche dati costruite in tempi e uffici diversi di descrivere le stesse cose nello stesso modo. È un lavoro quasi invisibile, fino al momento in cui manca: senza vocabolari condivisi e identificatori stabili, un indirizzo cambia forma da un archivio all’altro, un bene culturale perde il legame con il territorio e un servizio pubblico deve chiedere di nuovo informazioni che lo Stato possiede già.

Dopo il dottorato in Informatica, Lodi ha svolto ricerca sui sistemi distribuiti alla Sapienza e ha lavorato a lungo con AgID sui cataloghi e sulle basi dati della Pubblica amministrazione; oggi affianca la ricerca al CNR alla docenza all’Università di Bologna e ha contribuito anche a BUP, spin-off del CNR. Ha portato competenze nate nell’architettura dei sistemi dentro il problema molto italiano dell’interoperabilità pubblica; non produce un’app destinata a diventare famosa, ma la grammatica che consente a molte applicazioni di capirsi. Mentre il Paese parla di valorizzare i dati, Lodi lavora sul passaggio precedente: renderli utilizzabili, collegabili e documentati.

Elisa Lupo

Categoria: Manager
Ruolo: Country Manager Italia e Spagna di Integral Ad Science
Età: 42 anni
Social: LinkedIn https://www.linkedin.com/in/elisa-lupo-815a568/

Elisa Lupo dirige le attività italiane e spagnole di Integral Ad Science, società che misura qualità, visibilità, sicurezza e adeguatezza della pubblicità digitale; lavora dunque in una zona poco visibile ma decisiva dell’economia online, dove un’inserzione deve raggiungere una persona reale, apparire in un contesto coerente e non finanziare, per errore, disinformazione o contenuti dannosi. In un mercato attraversato dall’AI generativa e da inventari pubblicitari sempre più automatizzati, il suo compito non è soltanto vendere tecnologia: deve costruire fiducia tra piattaforme, inserzionisti, editori e utenti.

Prima della carriera nel digitale Lupo è stata una nuotatrice agonistica; della piscina conserva la competitività, ma anche l’idea che il risultato arrivi dalla ripetizione quotidiana, molto prima del giorno della gara. Nel 2020, raccontando il proprio percorso, si definiva concreta e competitiva e invitava a usare insieme testa e cuore; nel 2026 ha affrontato pubblicamente anche una delle domande più insistenti rivolte alle manager, quella su maternità e carriera, osservando quanto il problema sia ancora raccontato come scelta privata invece che come questione organizzativa. Il dato personale non è una parentesi rosa: dice qualcosa sul tipo di impresa che il settore tecnologico riuscirà, oppure non riuscirà, a costruire.

Beatrice Mautino

Categoria: Divulgazione e creator
Ruolo: Biotecnologa, scrittrice e divulgatrice scientifica
Età: 48 anni
Social: Instagram https://www.instagram.com/divagatrice/

Beatrice Mautino è arrivata alla divulgazione dopo la laurea in Biotecnologie industriali e un dottorato in Neuroscienze; conosce quindi il laboratorio dall’interno, compresi i tempi lunghi, i tentativi che non funzionano e la distanza che spesso separa un risultato preliminare da una certezza. Ha portato questo sguardo nei libri, nei festival, nella rubrica “La ceretta di Occam” su Le Scienze e nel podcast settimanale Ci vuole una scienza de Il Post, costruendo sui social un territorio riconoscibile: i cosmetici osservati con gli strumenti della chimica e della biologia, lontano sia dalle promesse del marketing sia dagli allarmismi confezionati per ottenere un clic.

È cofondatrice di Frame, società che progetta mostre ed eventi scientifici, e nel 2025 ha pubblicato Vertigine, un libro dedicato a un tema diventato urgente: perché ci affidiamo alla scienza e che cosa succede quando la fiducia vacilla. Mautino rifiuta le risposte troppo comode; invece di opporre gli esperti agli ignoranti, mostra come nascono le prove, dove possono entrare gli errori e perché un metodo fallibile rimane più affidabile di una certezza venduta bene. La sua comunicazione non tratta il pubblico da scolaro e non usa la scienza come una clava; invita a guardare l’etichetta, controllare la fonte e sopportare un po’ di complessità.

Imane Marouf

Categoria: Startupper
Ruolo: Cofondatrice e Chief Commercial Officer di Ecosmic
Età: 27 anni, under 30
Social: LinkedIn https://www.linkedin.com/in/imane-marouf/ · Instagram https://www.instagram.com/imane_marouf1/

Imane Marouf è nata a Comacchio da genitori marocchini e oggi costruisce a Torino una parte del traffico orbitale del futuro; con Benedetta Cattani e Gaia Roncalli ha fondato Ecosmic, software house spaziale che aiuta gli operatori satellitari a valutare i rischi di collisione, ridurre i falsi allarmi e automatizzare manovre che diventeranno sempre più frequenti. L’orbita terrestre è già affollata e migliaia di nuovi satelliti sono attesi nei prossimi anni; sapere quando spostarne uno, senza consumare inutilmente carburante e vita operativa, è un problema industriale prima ancora che fantascientifico.

Il padre, fisico, le ha insegnato che davanti a un problema servono un foglio e una matita, possibilmente una matita perché consente di sbagliare; a sedici anni una summer school di astrofisica le fece osservare nelle immagini di Hubble il rumore della radiazione cosmica di fondo, ma soprattutto le fece desiderare di costruire gli strumenti che permettono agli scienziati di vedere. Al Politecnico di Milano, dove studiava Ingegneria aerospaziale, le ragazze al primo anno erano dieci o quindici in un’aula di duecento persone; in seguito ha fondato PoliSpace, lavorato tra venture capital ed ESA e incontrato proprio all’Agenzia spaziale europea le future socie. Marouf non è entrata nello spazio per fare da simbolo; sa però che una studentessa, vedendola al lavoro, potrebbe considerare normale una scelta che a lei era stata mostrata quasi soltanto al maschile.

Carla Masperi

Categoria: Manager
Ruolo: Amministratrice delegata di SAP Italia
Età: 62 anni

Social: LinkedIn https://www.linkedin.com/in/carla-masperi-1b111659/

Carla Masperi guida SAP Italia, una posizione dalla quale osserva la trasformazione digitale nel punto in cui diventa meno narrativa e più operativa: processi, dati, supply chain, sostenibilità misurabile, sistemi che devono funzionare ogni giorno e non soltanto durante una demo. La sua storia professionale comincia in IBM alla fine degli anni Ottanta, prosegue in SAP, passa da Reply e poi compie una deviazione che spiega molto del suo modo di intendere la tecnologia.

Per circa sei anni Masperi è stata CIO dell’Ospedale San Raffaele di Milano; ha quindi gestito l’informatica in un ambiente nel quale un ritardo, un dato incompleto o un’integrazione mal riuscita non producono soltanto inefficienza, ma possono ripercuotersi sul lavoro clinico e sulle persone. È tornata in SAP nel 2013, prima come responsabile delle soluzioni per le linee di business, poi come chief operating officer e infine come amministratrice delegata; quel passaggio dall’ospedale al software d’impresa è il tratto meno convenzionale del suo curriculum e aiuta a capire perché insista sull’adozione, oltre che sulla tecnologia. Un sistema è davvero innovativo quando entra nel lavoro, modifica una decisione e regge la pressione della realtà; il resto, per quanto brillante, rimane una presentazione.

Donatella Sciuto

Categoria: Professoresse e ricercatrici
Ruolo: Rettrice del Politecnico di Milano e professoressa ordinaria di Sistemi di elaborazione
Età: 64 anni
Social: LinkedIn https://www.linkedin.com/in/donatellasciuto/

Donatella Sciuto è la prima donna alla guida del Politecnico di Milano dalla fondazione dell’ateneo; eletta per il mandato 2023-2028, è professoressa ordinaria di Sistemi di elaborazione e ha lavorato su progettazione di sistemi embedded, elettronica a basso consumo, architetture multicore e smart building. Il rettorato aggiunge a questa traiettoria scientifica una responsabilità più ampia: decidere come deve cambiare un’università tecnica mentre l’AI ridisegna professioni, didattica e ricerca, senza trasformare ogni corso in un inseguimento dell’ultima piattaforma. Per questo è tra le donne italiane più influenti nella tecnologia e nel digitale.

Da bambina voleva fare la sportiva e costruiva oggetti con il padre ingegnere; al Politecnico, dopo un inizio faticoso, vide alcuni studenti saldare chip e scrivere programmi divertendosi, e capì che l’ingegneria poteva essere creativa. A 22 anni vinse il premio come più giovane laureata dell’ateneo, un anticipo che non le risparmiò il consiglio paternalistico di aspettare, perché “tanto hai tempo”; oggi risponde alle studentesse con un verbo semplice, osare, e con iniziative strutturali sulle pari opportunità. Essere la prima rettrice resta un primato simbolico; il lavoro meno fotografabile consiste nell’allargare l’idea di chi possa progettare tecnologia e nel preparare persone capaci di discuterne anche le conseguenze.

Chiara Scotti

Categoria: Istituzioni
Ruolo: Vice direttrice generale della Banca d’Italia
Età: 50 anni
Social: LinkedIn https://www.linkedin.com/in/chiarascotti/

Chiara Scotti è tornata in Italia dopo quasi vent’anni nel Federal Reserve System per entrare, il 19 febbraio 2024, nel Direttorio della Banca d’Italia come vice direttrice generale; è anche componente del Direttorio integrato dell’IVASS e il suo lavoro mette in relazione tecnologia finanziaria e fiducia pubblica, tra politica monetaria, stabilità finanziaria, pagamenti, euro digitale, stablecoin e asset tokenizzati. Sono argomenti che possono sembrare riservati agli economisti fino a quando una piattaforma privata comincia a comportarsi come una banca, un algoritmo decide a chi concedere credito oppure una moneta digitale attraversa i confini prima che le regole riescano a seguirla; in quel momento l’architettura tecnica diventa un problema economico, politico e perfino democratico.

Il suo percorso comincia a Lodi, dove è nata il 19 agosto 1975, prosegue alla Bocconi, dove si laurea con lode in Economia, e alla University of Pennsylvania, dove consegue master e dottorato; nel 2005 entra alla Federal Reserve di Washington, durante la pandemia diventa Special Adviser dell’allora vicepresidente Richard Clarida e nel 2023 arriva alla Federal Reserve Bank of Dallas come Senior Vice President e direttrice della ricerca. Il ritorno a Roma porta nel Direttorio una prospettiva maturata dentro crisi finanziarie, shock globali e trasformazioni dei sistemi di pagamento; nel maggio 2026, aprendo un incontro su moneta digitale e politica monetaria, Scotti è partita da una moneta maltese del Cinquecento sulla quale era inciso Non aes, sed fides, non il metallo, ma la fiducia.

La tecnologia può trasformare il denaro in un segnale elettronico, una voce in un database o un token, ma non elimina la domanda su chi ne garantisca il valore; poche settimane prima Scotti aveva affrontato lo stesso nodo chiudendo il progetto OCSE sull’intelligenza artificiale nei mercati finanziari italiani, dove innovazione e automazione devono fare i conti con qualità dei dati, fornitori esterni e resilienza cibernetica. Dopo una carriera costruita in una delle banche centrali più influenti del mondo, Chiara Scotti è chiamata a stabilire quale parte della moneta debba rimanere pubblica quando il denaro diventa software.

Paola Velardi

Categoria: Insegnamento e ricerca
Ruolo: Informatica, professoressa ordinaria in quiescenza alla Sapienza e Senior Associate del CNR-ISTC
Età: 71 anni
Social: LinkedIn https://www.linkedin.com/in/paola-velardi-2582a559/

Paola Velardi si occupava di intelligenza artificiale quando il tema non riempiva convegni aziendali e conversazioni quotidiane; dopo la laurea in Ingegneria elettronica alla Sapienza e un’esperienza alla Fondazione Ugo Bordoni, nel 1983 trascorse un periodo a Stanford e scelse l’AI come campo di ricerca. Ha lavorato in IBM, insegnato all’Università Politecnica delle Marche e poi alla Sapienza, concentrandosi su elaborazione del linguaggio naturale, machine learning, estrazione di conoscenza dal web e analisi delle reti sociali; dal 2025 è in quiescenza come professoressa ordinaria, ma continua l’attività scientifica ed è Senior Associate del CNR-ISTC. E’ tra le donne italiane più influenti nella tecnologia e nel digitale.

Fuori dall’università, il suo progetto più conosciuto si chiama “NERD? Non è roba per donne?”; nato nel 2012 con IBM, porta studentesse delle scuole superiori dentro l’informatica attraverso laboratori pratici, applicazioni e problemi da risolvere, ed è cresciuto fino a coinvolgere numerosi atenei italiani. Il titolo usa con ironia lo stereotipo che vuole smontare, ma l’impostazione è molto concreta: non basta dire alle ragazze che possono scegliere le STEM, occorre far provare loro la soddisfazione di costruire qualcosa e offrire modelli nei quali riconoscersi. L’UNESCO l’ha inserita nel proprio museo virtuale dedicato alle donne nella scienza; il riconoscimento arriva dopo oltre quarant’anni di ricerca, durante i quali Velardi ha lavorato sia sugli algoritmi sia sulle condizioni necessarie perché il talento non venga perso prima ancora di entrare in università.

Che cosa raccontano le Digiwomen 2026, le donne italiane più influenti nella tecnologia e nel digitale

Messe una accanto all’altra, queste sedici storie smentiscono l’idea che la tecnologia sia un settore con confini netti; dentro ci sono diritto costituzionale e ingegneria, marketing e sistemi embedded, pallanuoto e matematica, robotica raccontata in video, fogli Excel in fabbrica e satelliti in orbita. La competenza tecnica rimane essenziale, ma non basta da sola: servono istituzioni capaci di governarla, manager che la portino nei processi, ricercatrici che ne allarghino le possibilità, imprenditrici disposte a misurarsi con il mercato e persone capaci di spiegarla senza ridurla a slogan.

Le Digiwomen esistono per rendere visibile questa trama; non perché le donne nella tecnologia siano un’eccezione da celebrare una volta all’anno, ma perché l’abitudine a cercare sempre gli stessi nomi produce un racconto più povero della realtà e, alla lunga, anche un’innovazione più povera. Il segnale migliore arriverà quando una lista simile non sembrerà più sorprendente; fino ad allora continueremo a fare nomi, raccontare percorsi e osservare che cosa queste donne stanno mettendo in moto.

Alle 23.45 di sabato 10 ottobre 2026, in una delle zone più frequentate della vita notturna di Colonia, una ragazza di sedici anni si trovava davanti a un fast food insieme a due amiche di diciassette e diciotto anni quando alle sue spalle è arrivato un robot alto circa un metro e venti, dipinto di rosso e oro, vestito con una canottiera bianca, pantaloni neri, occhiali da sole e una vistosa catena dorata, una macchina che sembrava costruita appositamente per attirare l’attenzione dei passanti e che, secondo la ricostruzione della polizia tedesca, avrebbe toccato i glutei della ragazza eseguendo poi movimenti di evidente connotazione sessuale.
La scena, che si sarebbe svolta all’angolo tra Palmstraße e Hohenzollernring, non si è conclusa con l’allontanamento della macchina: gli agenti intervenuti poco dopo hanno individuato due giovani, uno di sedici anni e l’altro di diciannove, sospettati di aver filmato l’accaduto, di averlo trasmesso in diretta sui social network e di aver accompagnato le immagini con i propri commenti. Il robot era già stato riposto nel bagagliaio di una Volkswagen.
La polizia lo ha sequestrato insieme ai due telefoni cellulari dei sospettati.

La vicenda è confermata da un comunicato ufficiale della Polizei Köln, pubblicato il 12 ottobre 2026, identificato dalla sigla POL-K: 261012-2-K, e presenta un aspetto che merita molta più attenzione del carattere insolito dell’episodio: gli investigatori stanno cercando di stabilire come funzionasse il robot in quel preciso momento, se eseguisse movimenti programmati in precedenza, se qualcuno lo guidasse a distanza oppure se una parte del comportamento dipendesse dai suoi sistemi automatici.
Dalla risposta dipenderà la ricostruzione delle eventuali responsabilità. Non si tratta di stabilire se un robot possa essere colpevole di un reato, perché una macchina non possiede una responsabilità penale autonoma; si tratta di capire attraverso quale catena di comandi, decisioni e comportamenti umani si sia arrivati a un contatto fisico che la polizia considera meritevole di un’indagine.

Il robot sequestrato

Cosa dice davvero il comunicato della polizia di Colonia

La comunicazione ufficiale tedesca è molto più prudente di diversi titoli circolati sulla stampa internazionale, alcuni dei quali hanno raccontato di un robot arrestato per molestie sessuali, trasformando un sequestro probatorio in una specie di procedura giudiziaria contro una macchina.

La polizia di Colonia, invece, usa termini precisi.

Il robot è stato beschlagnahmt, cioè sequestrato, e viene considerato un elemento di prova insieme ai due smartphone. La ragazza sarebbe stata raggiunta alle spalle e toccata sui glutei, mentre la macchina avrebbe eseguito movimenti di spinta contro di lei. Il sedicenne indicato come proprietario del robot proviene da Wegberg, una cittadina della Renania Settentrionale-Vestfalia, e si trovava insieme a un diciannovenne.
Il comunicato indica anche una seconda posizione geografica, l’angolo tra Magnusstraße e Hohenzollernring, dove gli agenti hanno incontrato poco dopo le persone coinvolte. È in questa fase che hanno rinvenuto il robot nel bagagliaio.
La descrizione non attribuisce alla macchina una volontà propria, non afferma che fosse guidata da un’intelligenza artificiale e non indica neppure come certo che qualcuno ne stesse comandando direttamente i movimenti.
In sostanza, la polizia distingue ciò che ritiene avvenuto sulla strada da ciò che deve ancora dimostrare sul funzionamento della macchina.

Secondo quanto riferito da Associated Press, il portavoce della polizia Christoph Bermel ha spiegato che gli investigatori non si erano ancora confrontati con un caso di questo tipo, una circostanza che rende particolarmente delicata la raccolta delle prove: l’oggetto materiale dell’indagine non è soltanto la registrazione di un presunto comportamento illecito, ma un dispositivo capace di produrre movimenti fisici attraverso una combinazione di software, sensori e attuatori.

I video, la diretta social e la versione dell’incidente

Le immagini circolate online aggiungono informazioni che non compaiono nel primo comunicato ufficiale, ma richiedono anche alcune cautele.
Secondo una successiva ricostruzione dell’agenzia tedesca dpa, riportata da WELT, uno dei giovani coinvolti avrebbe pubblicato su TikTok una breve registrazione sostenendo che il robot, impegnato a evitare un passante, fosse entrato accidentalmente in contatto con una ragazza.

È una spiegazione da verificare. Nelle registrazioni più lunghe, secondo la stessa ricostruzione giornalistica, si vedrebbero infatti anche movimenti sessualmente espliciti successivi alla collisione. La polizia dispone inoltre di ulteriori riprese e sta esaminando il materiale video disponibile.
Il confronto tra sequenze brevi e riprese complete sarà importante per ricostruire la dinamica dell’accaduto, perché l’ordine temporale dei movimenti, la distanza tra i giovani e il robot, gli eventuali comandi pronunciati e la continuità delle immagini potrebbero consentire di distinguere un urto accidentale da una successiva condotta deliberata.
La presunta trasmissione in diretta aggiunge un’altra dimensione. Se sarà confermato che i due giovani stavano commentando l’episodio mentre avveniva, gli investigatori potranno esaminare anche le loro parole e le reazioni, che non dimostrano da sole chi controllasse tecnicamente il robot, ma possono contribuire a chiarire la consapevolezza e l’intenzione delle persone coinvolte.

Per la ragazza, intanto, esiste un problema ulteriore rispetto al presunto contatto fisico: la possibile circolazione pubblica delle immagini di un episodio che la riguarda e che potrebbe continuare a essere riproposto, commentato e trasformato in contenuto di intrattenimento. La stessa polizia, secondo Associated Press, ha criticato i commenti irrispettosi comparsi sui social e ricordato come la diffusione e la derisione di episodi del genere possano aggravare le conseguenze per le persone coinvolte.

Che robot è? Il possibile legame con Unitree

Le fotografie diffuse dalla polizia mostrano una macchina dalle proporzioni compatibili con quelle di alcuni robot umanoidi commerciali di recente introduzione, e diversi organi di stampa, tra cui The Times, hanno identificato il dispositivo come un Unitree R1 Air, prodotto dall’azienda cinese Unitree Robotics. Il comunicato della polizia, tuttavia, non specifica né il costruttore né il modello, perciò questa identificazione deve essere considerata giornalistica e non una conferma ufficiale degli investigatori.
La scheda tecnica pubblicata da Unitree permette comunque di comprendere la natura della tecnologia che potrebbe essere coinvolta.

Il modello R1 Air è alto 123 centimetri, pesa circa 27 chilogrammi ed è dotato di 20 gradi di libertà articolari, cioè di una serie di assi di movimento indipendenti che gli consentono di coordinare gambe, braccia e altre parti del corpo. Il prezzo di partenza dichiarato dal produttore è di 4.900 dollari, escluse tasse e spedizione.
La gamma R1 comprende versioni differenti, con livelli diversi di articolazione e dotazioni. Unitree indica tra le caratteristiche dei suoi robot sistemi di visione, capacità di elaborazione a bordo, interfacce di controllo e, nella documentazione commerciale, anche l’integrazione con modelli multimodali.
Il produttore prevede inoltre un controller manuale tra gli accessori in dotazione: un particolare tecnicamente importante, perché dimostra che almeno alcune configurazioni della famiglia R1 possono essere comandate direttamente da un operatore, senza che sia necessario attribuire a un sistema di AI tutte le decisioni relative al movimento.
Questo dato non prova naturalmente che il dispositivo sequestrato a Colonia fosse un R1 Air, né che il suo proprietario lo stesse guidando mediante un controller al momento dell’episodio.

È però sufficiente per comprendere quanto siano ormai accessibili capacità motorie che fino a pochi anni fa appartenevano quasi esclusivamente ai laboratori universitari, ai centri di ricerca industriali e alle dimostrazioni delle grandi aziende tecnologiche.

Su Digitalic avevamo già raccontato la dimostrazione di potenza robotica organizzata dalla Cina durante il Gala del Festival di Primavera del 2026, dove robot di Unitree e di altri produttori avevano eseguito coreografie, combattimenti e movimenti acrobatici davanti a un pubblico televisivo enorme. In quella occasione il messaggio era soprattutto industriale e geopolitico: la Cina stava mostrando la maturità delle proprie competenze nella robotica umanoide.

A Colonia la prospettiva è diversa. Una tecnologia nata per dimostrare agilità, equilibrio e capacità di manipolazione si trova al centro di un’indagine che riguarda il comportamento di un dispositivo nello spazio pubblico e i possibili abusi di chi lo utilizza.

Teleoperazione, movimenti programmati e autonomia: tre ipotesi diverse

La prima possibilità è che il robot fosse controllato a distanza. In questo caso un operatore avrebbe potuto impartire indicazioni attraverso un dispositivo di comando, lasciando all’elettronica di bordo il compito di gestire equilibrio, coordinazione e stabilità.

Anche un robot teleoperato contiene una componente importante di automazione: quando un essere umano impartisce un comando, per esempio quello di camminare in avanti o muovere un braccio, non controlla necessariamente ogni singolo motore e ogni variazione dell’assetto del corpo. Una parte del movimento viene calcolata dalla macchina, ma la decisione di eseguire l’azione può rimanere interamente umana.
Una seconda possibilità è che il dispositivo stesse eseguendo sequenze preprogrammate. Molti robot umanoidi sono in grado di riprodurre coreografie, gesti e movimenti precedentemente definiti, eventualmente combinandoli con funzioni automatiche di mantenimento dell’equilibrio. In questo scenario diventerebbe importante stabilire chi avesse predisposto la sequenza, quale fosse lo scopo previsto e se la sua esecuzione fosse stata avviata deliberatamente in prossimità della ragazza.
La terza ipotesi riguarda un comportamento prodotto da sistemi di controllo autonomi, capaci di elaborare informazioni provenienti dall’ambiente e selezionare azioni in funzione di obiettivi o istruzioni ricevute.

Sarebbe un’indagine tecnicamente più complessa, perché richiederebbe di ricostruire non soltanto i comandi esterni ma anche le condizioni operative e il funzionamento del software utilizzato.
Non tutte queste modalità costituiscono necessariamente intelligenza artificiale e, soprattutto, non sappiamo quale fosse attiva a Colonia. L’autonomia necessaria per mantenere in piedi un robot bipede non coincide con la capacità di scegliere intenzionalmente di avvicinarsi a una persona, né la presenza di un modello multimodale dimostra che sia stato quel modello a decidere i gesti compiuti.

È una distinzione che nel racconto pubblico della robotica spesso scompare, perché lo spettatore vede una macchina che cammina, parla e interagisce con le persone e tende ad attribuirle un livello di autonomia superiore a quello effettivamente utilizzato.
Qualcosa di simile era già emerso nelle discussioni sui robot Optimus di Tesla, dove il rapporto tra controllo umano e autonomia aveva assunto un ruolo centrale nella valutazione delle dimostrazioni pubbliche. Ne abbiamo scritto nell’approfondimento di Digitalic sulla trasformazione industriale di Tesla e sulla produzione di Optimus.

Il robot e i due smartphone: cosa possono raccontare le prove digitali

Se l’indagine dovesse confermare il collegamento tra il robot e uno o più dispositivi di comando, l’analisi forense potrebbe consentire di ricostruire la sequenza degli eventi attraverso informazioni distribuite su apparati differenti.

I telefoni sequestrati potrebbero contenere le registrazioni originali, dati relativi alla diretta, messaggi, indicazioni sugli applicativi utilizzati e, eventualmente, informazioni sulle connessioni con il robot.
Il dispositivo stesso potrebbe conservare registrazioni operative, configurazioni software, sequenze di movimento o altri dati utili. La disponibilità effettiva di queste informazioni dipende però dall’architettura del sistema e dalle sue impostazioni: non è affatto scontato che ogni comando venga registrato, né che il robot possieda una memoria sufficiente a ricostruire ciò che è avvenuto.

Per questo il confronto tra le diverse fonti potrebbe avere un’importanza maggiore del semplice esame dei telefoni.
Una registrazione video permette di osservare un movimento, ma non sempre di attribuirne l’origine. Il contatto fisico potrebbe essere stato prodotto da un comando impartito in quell’istante, da una sequenza già predisposta o dalla risposta del sistema di controllo a un evento imprevisto. Per distinguere queste ipotesi occorrerebbe analizzare la sincronizzazione tra immagini, gesti, comandi e comportamenti della macchina.
La questione è familiare a chi si occupa di sicurezza informatica e di sistemi industriali: sapere che cosa ha fatto un dispositivo non significa necessariamente sapere perché lo abbia fatto.

Nel caso di un robot umanoide, però, l’incertezza non riguarda soltanto il funzionamento di un software. Le azioni digitali si traducono in movimento, forza meccanica e contatto con persone che si trovano fisicamente nello stesso spazio.

Il problema giuridico: perché la polizia indaga per un’offesa a sfondo sessuale

Il passaggio più interessante del comunicato ufficiale riguarda forse la qualificazione iniziale dell’ipotesi di reato.
La polizia scrive infatti che l’indagine riguarda il sospetto di Beleidigung auf sexueller Grundlage, espressione che si può tradurre come offesa o ingiuria a sfondo sessuale.
Non è esattamente la stessa cosa del reato di molestie sessuali previsto dal paragrafo 184i del codice penale tedesco, che riguarda il contatto fisico di natura sessuale con una persona.
Il paragrafo 185, dedicato alla Beleidigung, disciplina invece le condotte offensive, comprese quelle che possono assumere forme pubbliche o materiali.
Questa distinzione è significativa perché il diritto penale è stato costruito attorno ai comportamenti delle persone, mentre l’episodio di Colonia presenta un contatto che sarebbe stato materialmente prodotto da un robot.

Se un essere umano utilizza una macchina per toccare qualcuno senza consenso, il ruolo di quella macchina nella realizzazione della condotta deve essere valutato giuridicamente. La questione non può essere risolta automaticamente affermando che, siccome a compiere il gesto è stato un robot, non esiste un responsabile; sarebbe altrettanto scorretto sostenere che una determinata fattispecie penale sia certamente applicabile senza conoscere gli esiti dell’indagine.
Secondo quanto riportato da CBS News, alcuni giuristi tedeschi hanno richiamato proprio le difficoltà interpretative che possono emergere quando il contatto fisico avviene attraverso un dispositivo robotico.
La qualificazione comunicata il 12 ottobre rappresenta dunque il punto di partenza dell’indagine, non una decisione definitiva di un tribunale. Al momento delle ricostruzioni giornalistiche consultate non risultavano formalizzate accuse penali contro i due sospettati.
Il sedicenne indicato come proprietario della macchina introduce inoltre le particolarità del diritto penale minorile tedesco, ma qualsiasi valutazione sulle possibili conseguenze personali sarebbe prematura senza conoscere gli accertamenti e l’eventuale evoluzione del procedimento.

La sicurezza fisica dei robot non può fermarsi agli ostacoli

La documentazione commerciale di Unitree contiene un avvertimento che assume un particolare significato alla luce di questa vicenda: i robot umanoidi sono sistemi meccanici complessi, dotati di una forza considerevole, e il produttore raccomanda agli utilizzatori di mantenere un’adeguata distanza di sicurezza e di evitare impieghi pericolosi.

Un robot alto poco più di un metro può apparire poco minaccioso, soprattutto se è stato trasformato in un personaggio caricaturale con occhiali, baffi e abiti vistosi; dal punto di vista della sicurezza, però, rimane una macchina con decine di chilogrammi di massa, motori elettrici e organi articolati che possono entrare in contatto con il corpo umano.
La sicurezza di queste piattaforme non può essere valutata soltanto sulla capacità di evitare una collisione o di non perdere l’equilibrio.
Un robot che circola in un luogo pubblico deve confrontarsi con persone che non ne conoscono il comportamento, non hanno ricevuto istruzioni e non hanno accettato di partecipare a una dimostrazione. Un semplice movimento di avvicinamento può assumere un significato differente in base al contesto, alla distanza e alla natura del contatto.
È qui che i sistemi di controllo incontrano un problema che riguarda anche il progetto complessivo del prodotto: quale libertà di movimento deve avere un operatore quando porta un robot tra le persone? Quali limitazioni è ragionevole introdurre per evitare contatti invasivi? Come si interrompe rapidamente un’azione? E quali elementi permettono di risalire a chi ha impartito un comando?
Non sono risposte che si possano ricavare dal caso di Colonia, perché non sono ancora note le impostazioni della macchina sequestrata. Sono, piuttosto, questioni di progettazione e di governance che i produttori e gli utilizzatori della robotica dovranno affrontare insieme agli aspetti tradizionali della sicurezza funzionale.

Il problema diventa particolarmente evidente nel passaggio dai robot impiegati in ambienti controllati a quelli destinati a convivere con persone estranee al processo operativo. Negli stabilimenti industriali gli accessi, le procedure e i compiti possono essere definiti in anticipo; in strada, davanti a un locale pubblico, il robot si muove in un ambiente dove non esiste alcun consenso preventivo da parte di chi gli passa accanto.

L’AI Act europeo e la responsabilità delle macchine

Il regolamento europeo sull’intelligenza artificiale, l’AI Act, affronta anche i rischi dei sistemi di AI integrati nei prodotti fisici, prevedendo specifiche condizioni per la classificazione ad alto rischio, tra cui alcuni utilizzi come componenti di sicurezza in prodotti disciplinati dalla normativa europea di armonizzazione.

Questo non significa che qualsiasi robot umanoide ricada automaticamente nella categoria dei sistemi AI ad alto rischio. La qualificazione dipende dalle funzioni effettive del sistema, dalla sua destinazione d’uso e dai requisiti normativi applicabili.
Sarebbe quindi scorretto presentare l’episodio tedesco come un caso già riconducibile a una violazione dell’AI Act. Non conosciamo neppure quale software fosse in esecuzione sul dispositivo, né se le azioni contestate coinvolgessero un sistema di intelligenza artificiale nel senso previsto dal regolamento.
Il caso, tuttavia, permette di osservare un problema più ampio.

Per molte tecnologie digitali l’errore, il malfunzionamento o l’abuso possono produrre conseguenze economiche, informative o reputazionali. Quando il software controlla un corpo meccanico che cammina, avvicina oggetti, afferra e tocca, la possibilità di incidere direttamente sull’integrità e sulla libertà delle persone diventa parte integrante del sistema.
L’eventuale responsabilità del produttore, in una situazione di questo genere, non può essere dedotta dalla sola presenza di un robot commercializzato dall’azienda. Servirebbero elementi relativi a un possibile difetto, ai dispositivi di sicurezza, alle istruzioni, alle condizioni d’impiego e al nesso causale con il danno.
È necessario tenere separata questa possibile valutazione sulla sicurezza del prodotto dalla responsabilità penale di chi potrebbe avere utilizzato intenzionalmente la macchina per compiere un atto illecito.

La capacità di attribuire le azioni diventa così una caratteristica importante della sicurezza stessa: senza informazioni affidabili sui comandi e sulle condizioni operative, rischia di diventare difficile distinguere l’abuso dell’operatore dal comportamento imprevisto del sistema.

Quando i robot escono dai laboratori, la responsabilità deve accompagnarli

La crescita della robotica umanoide è stata raccontata soprattutto attraverso le sue prestazioni: velocità, destrezza, capacità di eseguire movimenti complessi, apprendimento di nuove attività e progressiva riduzione dei costi.

Abbiamo visto robot combattere in tornei dimostrativi, come nel primo torneo di kick boxing robotico in Cina raccontato da Digitalic, e macchine sempre più sofisticate essere presentate come candidati a lavorare nei magazzini, negli stabilimenti e in altri ambienti produttivi.
In questi contesti la prestazione della macchina è generalmente l’oggetto della dimostrazione. Quello che è avvenuto a Colonia suggerisce invece di osservare più attentamente anche il comportamento di chi possiede e utilizza questi dispositivi.
La disponibilità commerciale di un robot capace di muoversi in modo sufficientemente credibile da attirare, sorprendere o spaventare una persona crea possibilità che non dipendono necessariamente da un progresso dell’intelligenza artificiale. È sufficiente che esistano motori, software, una forma riconoscibile e qualcuno disposto a impiegarli in modo improprio.
Resta poi un fattore che appartiene alla cultura delle piattaforme digitali. Un dispositivo tecnologico spettacolare, portato in un luogo affollato e ripreso in diretta, può diventare uno strumento per produrre contenuti destinati ai social network; se il comportamento della macchina supera i limiti del consenso altrui, le eventuali responsabilità non possono essere cancellate dal carattere tecnologico dell’esibizione o dalla pretesa che si trattasse soltanto di uno scherzo.

A Colonia rimangono da chiarire circostanze determinanti, a cominciare dall’origine dei movimenti del robot. Gli investigatori dovranno attribuire correttamente le azioni, ricostruire le eventuali intenzioni e stabilire quale rilievo penale abbia la condotta delle persone coinvolte.

Il robot, intanto, è stato sequestrato. Non arrestato, perché non è un soggetto capace di rispondere di un reato.
La distinzione può apparire ovvia, eppure è precisamente quella che alcuni titoli hanno cancellato, presentando la macchina come la protagonista criminale della vicenda e lasciando sullo sfondo chi potrebbe averla utilizzata.
La fotografia diffusa dalla polizia mostra l’umanoide disteso sul pavimento, con le braccia aperte, la canottiera bianca e gli occhiali dorati. L’immagine è diventata il simbolo di una notizia insolita, ma il contenuto dell’indagine è meno bizzarro e molto più concreto: una sedicenne avrebbe subito un contatto indesiderato, due giovani avrebbero trasmesso l’episodio online e la polizia sta cercando di capire chi abbia deciso i movimenti della macchina.
È da questi fatti, prima ancora che da qualsiasi discussione sull’autonomia artificiale, che dovrà partire la ricostruzione delle responsabilità.

Broadcom metterà a disposizione di Anthropic fino a 42 miliardi di dollari per finanziare la capacità di calcolo necessaria ai suoi modelli. L’operazione tiene insieme produttore dei chip, infrastruttura cloud e laboratorio AI: Broadcom fornisce la tecnologia, Anthropic ne affitta la potenza e deve trasformarla in servizi capaci di generare ricavi.

Il prospetto per la quotazione di Anthropic, esaminato da Reuters, indica che la linea finanziaria può coprire circa un terzo dell’impegno quinquennale da 125,2 miliardi di dollari assunto dall’azienda per affittare capacità basata sulle TPU, i processori sviluppati da Google con Broadcom. Gli strumenti finanziari potrebbero essere convertiti in azioni; Broadcom, quindi, può diventare anche azionista di una società la cui espansione dipende dalla domanda di chip e infrastrutture che il gruppo contribuisce a fornire.

I 42 miliardi sono una linea finanziaria

La cifra va letta per quello che è: un plafond, non denaro già erogato e nemmeno fatturato di Anthropic. La linea può sostenere l’acquisto di capacità computazionale quando le nuove TPU entreranno in servizio, a partire dal 2027; l’azienda ha segnalato nel prospetto anche possibili conflitti di interesse, perché prezzi, disponibilità dell’hardware e condizioni del finanziamento dipendono da soggetti che operano nella stessa catena industriale.

Il finanziamento consente ad Anthropic di sostenere in anticipo il costo dell’infrastruttura, addestrare modelli più grandi e servire più clienti. Il punto decisivo arriverà dopo: Claude e i prodotti costruiti attorno a Claude dovranno produrre ricavi sufficienti a sostenere contratti, consumi energetici e affitti dei data center.

Il rapporto tra Anthropic e la capacità di calcolo non nasce oggi. Digitalic aveva raccontato l’accordo per l’uso di Colossus 1 di SpaceX: in quel caso il tema era la disponibilità fisica di server ed energia; ora la stessa esigenza entra nei conti sotto forma di credito, impegni di locazione e strumenti convertibili.

Quando il fornitore finanzia il cliente

Nella tecnologia, i produttori di infrastrutture hanno spesso aiutato i clienti a comprare macchine, reti e impianti. L’AI porta questa pratica su un’altra scala: qui entrano in gioco data center da gigawatt, migliaia di acceleratori e contratti destinati a pesare sui bilanci per anni.

Per Broadcom, l’espansione di Anthropic significa più domanda per i chip e per l’ecosistema costruito attorno alle TPU. Anthropic ottiene capitale legato alla tecnologia di cui ha bisogno; in cambio concentra una parte rilevante della propria crescita nella relazione con pochi fornitori. Produzione, accesso all’hardware e credito cominciano così a coincidere.

Hock Tan, CEO di Broadcom, ha indicato il capitale come limite principale alla crescita dell’AI, più della disponibilità di memoria. Il passaggio è già visibile: la scarsità di GPU resta importante, ma il vero ostacolo diventa la capacità di finanziare gli edifici, i chip, le reti e l’energia necessari per tenerle in funzione.

La filiera dell’AI si concentra

Le TPU nascono dalla collaborazione tra Google e Broadcom, vengono utilizzate attraverso l’infrastruttura di Google e affittate da Anthropic per addestrare e servire Claude. Broadcom può finanziare una parte di quella capacità. Dietro il modello che l’utente interroga c’è quindi una filiera nella quale poche imprese controllano componenti difficili da sostituire. Per le aziende, scegliere un modello AI richiede ormai più di un confronto tra qualità delle risposte, prezzo per token e strumenti disponibili. Conta anche la solidità dell’infrastruttura che sostiene il fornitore, il grado di dipendenza da chipmaker e cloud provider, la possibilità che prezzi e disponibilità cambino quando la domanda aumenta. Il ragionamento vale anche per gli agenti AI: ogni agente autonomo richiede inferenza, memoria, chiamate agli strumenti e accesso continuo ai modelli. L’utilità promessa cresce insieme al costo operativo.

Il costo dell’AI arriva prima dei ricavi

L’accordo tra Broadcom e Anthropic non basta per giudicare la tenuta del mercato AI; rende però evidente un fatto che gli annunci sui modelli tendono a lasciare sullo sfondo. La capacità di calcolo viene finanziata e costruita prima che sia certo il volume di servizi che la ripagherà. Quando le nuove TPU entreranno in funzione e i contratti cominceranno a incidere sui conti, il dato da osservare sarà la capacità di Anthropic di trasformare quella potenza in fatturato ricorrente. I 42 miliardi servono ad acquistare capacità oggi; il mercato dovrà dimostrare di riuscire a pagarla domani.

Bain & Company definito una cifra che tratteggia il problema che il settore dell’intelligenza artificiale rinvia da tre anni: per sostenere gli investimenti AI in data center, chip, reti ed energia, entro il 2031 il mercato dovrà generare circa 6.000 miliardi di dollari di ricavi annui. Le applicazioni che esistono oggi, dagli abbonamenti consumer all’adozione nelle imprese, potrebbero arrivare al massimo a 1.800 miliardi; gli altri 4.200 dovranno venire da prodotti e mercati che in larga parte non esistono ancora. La stima, contenuta nel settimo Global Technology Report della società di consulenza, pubblicato a fine settembre, arriva mentre gli hyperscaler accelerano la spesa e i prospetti di quotazione dei laboratori AI rendono pubblici impegni finanziari rimasti finora lontani dagli occhi del mercato.

Ricavi AI: da dove nasce la cifra di Bain

Il ragionamento parte dalla spesa. Microsoft, Google, Amazon, Meta e Oracle potrebbero investire 780 miliardi di dollari in conto capitale nel 2026, quasi cinque volte il livello di tre anni prima; la spesa annua in infrastruttura AI potrebbe salire fino a 1.500 miliardi entro il 2031. Se gli investimenti valgono circa un quarto dei ricavi del settore, rapporto che la stessa Bain definisce ambizioso ma coerente con la storia dei cloud provider, il mercato dell’AI deve avvicinarsi ai 6.000 miliardi l’anno per reggere il ciclo. Dall’altra parte del conto ci sono le applicazioni conosciute. Il consumer, tra abbonamenti e pubblicità, potrebbe valere fra 200 e 400 miliardi; l’adozione nelle imprese, trainata da sviluppo software, vendite, marketing, assistenza clienti e operations IT, potrebbe aggiungerne fra 1.000 e 1.400. Anche nello scenario più favorevole, i ricavi AI oggi prevedibili restano sotto un terzo del necessario.
I 4.200 miliardi, quindi, non descrivono un debito in scadenza né una perdita già scritta nei bilanci; misurano la distanza fra il capitale in movimento e le entrate che oggi si riescono a intravedere.

Quattro mercati da costruire per colmare il divario

Bain indica quattro direzioni da cui potrebbero arrivare i ricavi mancanti: i fornitori di modelli che prendono il posto dei motori di ricerca e integrano la pubblicità; i sistemi autonomi, dai veicoli ai droni; l’AI fisica, con robotica, simulazioni e digital twin; infine prodotti oggi inesistenti, in ambiti come la farmaceutica, la salute mentale e la produzione di energia. In buona parte si tratta di mercati ancora piccoli o fortemente regolati; chiedere loro migliaia di miliardi di fatturato in cinque anni significa scommettere su una maturazione molto più rapida di quella osservata finora in quei settori.

Data center AI: l’infrastruttura arriva prima delle applicazioni

La spesa materiale procede con un passo che le applicazioni non hanno ancora dimostrato di saper seguire. Secondo il comunicato italiano di Bain, entro il 2030 serviranno fra 5.000 e 6.500 miliardi di dollari per costruire quasi 150 gigawatt di nuova capacità di calcolo, quasi triplicando quella globale; i data center AI più avanzati raddoppiano di scala ogni 12-16 mesi. In un working paper pubblicato dal National Bureau of Economic Research, l’economista della Columbia Business School Stijn Van Nieuwerburgh stima che un campus AI da un gigawatt costi circa 41 miliardi di dollari; la costruzione prevista negli Stati Uniti fino al 2032 richiederebbe quasi 9.000 miliardi, pari al 3,2% del PIL americano ogni anno. Per ottenere un rendimento del 10%, il settore AI statunitense dovrebbe arrivare a circa 3.550 miliardi di ricavi annui nel 2032. Su scala globale, PwC proietta una spesa cumulativa nei soli data center oltre i 30.000 miliardi entro il 2050.

Sono proiezioni, non risultati acquisiti. La loro utilità sta nel rendere visibile la natura industriale del fenomeno: l’intelligenza artificiale richiede capannoni, trasformatori, sistemi di raffreddamento, reti ad alta capacità e contratti energetici pluriennali, con componenti ordinati anni prima del loro impiego.

Il passaggio dalla sperimentazione alla produzione è anche il terreno su cui si stanno riposizionando i fornitori di servizi. Il 7 ottobre NTT Data ha inaugurato a Monaco di Baviera la AI Factory nel data center Munich 2, un ambiente operativo dove le imprese possono verificare come si comportano le proprie applicazioni AI su scala, con i vincoli reali di infrastruttura, sicurezza e governance, prima di decidere investimenti più ampi; partner tecnologici dell’iniziativa sono Dell Technologies e NVIDIA. La scelta di vendere la verifica prima della capacità racconta bene il momento: per molte aziende il collo di bottiglia si è spostato dall’accesso ai modelli alla dimostrazione che reggano in produzione.

ROI dell’intelligenza artificiale: perché la produttività non basta

L’AI può generare valore prima di generare ricavi. Riduce i tempi di sviluppo, aiuta a leggere grandi volumi di documenti, automatizza parte dell’assistenza, migliora la pianificazione; nulla di tutto questo assicura che qualcuno paghi, in modo stabile, una cifra sufficiente a remunerare l’infrastruttura che rende possibili quei servizi. Un assistente che fa risparmiare qualche ora a un team produce valore per chi lo usa; un campus di calcolo da un gigawatt richiede invece clienti che paghino, con continuità, abbastanza da coprire ammortamenti, energia e costo del capitale.

JP Morgan ha osservato ad agosto che i guadagni di produttività diffusi nell’economia americana restano difficili da individuare. Sul fronte delle imprese, Forrester aveva previsto per il 2026 un anno di verifica, con i CFO chiamati ad approvare gli investimenti AI sulla base del ritorno e un quarto della spesa pianificata rinviato al 2027. Il Global AI Report 2026 di NTT Data arriva a una conclusione affine: considera leader dell’AI solo le aziende che hanno ottenuto profitti significativamente superiori grazie all’intelligenza artificiale, e sono una minoranza del campione. La distinzione fra risparmio e crescita è anche quella che Anne-Sophie Lotgering, CEO Europa di NTT Data, ha posto al centro della sua intervista a Digitalic da Monaco: l’AI portata in produzione, secondo la manager, può creare nuovi modelli di business e nuovi ricavi oltre all’efficienza. Si tratta della posizione di un fornitore, ma descrive esattamente la condizione che i 4.200 miliardi di Bain richiedono.

Per chi acquista, il test sul ROI dell’intelligenza artificiale si fa concreto: separare gli esperimenti dalle applicazioni integrate nei processi, misurare il costo dell’inferenza oltre a quello della licenza, calcolare i tempi di ritorno e capire se il vantaggio competitivo resiste quando i concorrenti adottano strumenti simili.

Con gli agenti AI il calcolo diventa più delicato. Un sistema che genera una risposta consuma risorse in modo intermittente; un agente che legge documenti, interroga database, scrive codice e ripete verifiche tiene attiva una catena di elaborazione molto più costosa. La fase che si apre consiste nel capire quali di questi agenti producono un valore economico superiore alla potenza di calcolo che assorbono.

Chi finanzia i data center AI

Il denaro necessario arriva sempre meno dai flussi di cassa e sempre più da strutture finanziarie dedicate. Il prospetto di quotazione di Anthropic, esaminato da Reuters all’inizio di ottobre, mostra fin dove si è spinta questa integrazione: Broadcom si è impegnata a prestare all’azienda fino a 42 miliardi di dollari in note convertibili, circa un terzo dell’impegno quinquennale da 125,2 miliardi per la capacità di calcolo su TPU. Broadcom diventa così fornitore dei chip, locatore della capacità e creditore nello stesso rapporto; il documento segnala esplicitamente potenziali conflitti di interesse. Nel 2025 Anthropic ha registrato ricavi per circa 4,6 miliardi e una perdita operativa superiore a 8 miliardi, a fronte di obblighi complessivi per cloud e infrastruttura pari a 518 miliardi nei prossimi anni.

La caccia alla capacità di calcolo segue da mesi strade inattese: a maggio la stessa Anthropic aveva affittato l’intero data center Colossus 1 di SpaceX a Memphis, oltre 300 megawatt di capacità.

Il caso rispecchia una tendenza più ampia. Van Nieuwerburgh descrive lo spostamento del finanziamento dei data center AI verso leasing, joint venture, debito di progetto, credito privato, cartolarizzazioni e società veicolo; strumenti che ampliano la capacità di spesa ma aumentano la leva sui singoli asset e rendono meno leggibili gli obblighi contingenti. Questa architettura permette di costruire senza aspettare che i ricavi maturino; lascia però il sistema esposto a un passaggio preciso: se l’adozione cresce più lentamente delle attese, i costi fissi, i contratti energetici e il rendimento preteso dal capitale restano dove sono.

Bolla AI o ciclo industriale

Nessuno di questi elementi annuncia un crollo. Ferrovie, elettricità, telecomunicazioni e internet sono state costruite prima che il loro uso più redditizio fosse evidente, e in diversi casi chi ha finanziato la prima ondata non è stato chi ne ha raccolto i frutti. L’economista di Cambridge Diane Coyle ricorda che le grandi tecnologie del passato hanno impiegato fra dieci e cinquant’anni per tradursi in produttività misurabile. La differenza, oggi, sta nella velocità con cui si concentrano investimenti, capacità produttiva e aspettative: il rischio di una bolla AI dipende meno dalla tecnologia che dalla distanza fra i tempi del capitale e quelli dell’adozione.

Investimenti AI, chi paga il conto

Bain individua nella velocità di assorbimento, cioè la rapidità con cui un’azienda mette l’AI al lavoro, la nuova variabile competitiva. Letta dal lato di chi compra, l’indicazione ha una conseguenza meno ovvia: una parte rilevante dei 4.200 miliardi dovrà uscire dai budget delle imprese, come lascia intuire il sorpasso di Anthropic su OpenAI nei ricavi, costruito sui clienti aziendali. I fornitori che hanno costruito capacità in anticipo avranno bisogno di consumi prevedibili, contratti lunghi, impegni di spesa garantiti. Per CIO e CFO, la trattativa con i fornitori AI dei prossimi anni riguarderà la durata e la rigidità di quegli impegni almeno quanto la qualità dei modelli; la posizione negoziale più solida apparterrà a chi saprà dimostrare, sui numeri dei propri processi, quanto vale davvero ciò che sta comprando.

Domande frequenti

Quanto deve guadagnare l’AI per ripagare gli investimenti?
Secondo Bain, il mercato dell’intelligenza artificiale dovrà generare circa 6.000 miliardi di dollari di ricavi annui entro il 2031 per sostenere una spesa in infrastruttura che potrebbe arrivare a 1.500 miliardi l’anno.

Perché mancano 4.200 miliardi di ricavi AI?
Le applicazioni attuali, consumer ed enterprise, potrebbero generare fra 1.200 e 1.800 miliardi l’anno. La differenza dovrà arrivare da nuovi mercati: pubblicità nei modelli, sistemi autonomi, AI fisica e prodotti oggi inesistenti.

Chi finanzia i data center AI?
Oltre ai flussi di cassa degli hyperscaler, crescono leasing, credito privato, cartolarizzazioni e finanziamenti dei fornitori, come la linea fino a 42 miliardi concessa da Broadcom ad Anthropic.