In questo numero

1. Le AI vedono il mio sito?
2. Un anno di AI agentica: 6 lezioni da chi la sta realizzando
3. Nuovi guadagni da vecchi video
4. Buone notizie grazie all’AI
5. Eros e AI
6. Il compianto KitKat fermerà i taxi a guida autonoma
7. Woke AI
8. Un nostro progetto con DeA Capital Real Estate
9. Copilot news! Tutti insieme appassionatamente 

 

1. Le AI vedono il mio sito? 

 

Preferite passeggiare guardando le vetrine dei negozi oppure avere un personal shopper che vi indichi direttamente il miglior negozio possibile? Certamente dipende dal tempo che ho a disposizione, ma questa metafora ci permette di capire come cambia la nostra esperienza di ricerca sul web, grazie (o per colpa della) AI.

 

La verità è che nessuno “cerca sul web” come se fosse una passeggiata, preferendo invece qualcuno che ci fornisca subito la migliore risposta possibile. Per questo motivo praticamente tutti i motori di ricerca si stanno trasformando e, invece di proporre un elenco di siti (le “vetrine” a cui pensavo prima), ci offrono una “sintesi AI” che spesso già percepiamo come efficace. Ma la AI da dove ha preso le informazioni? Quali siti ha consultato? E se avessimo noi un sito, come facciamo a farci “trovare” dalla AI? Queste domande stanno diventando di grande attualità nelle varie discussioni sulla Search Engine Optimization (SEO), ovvero l’insieme di strategie per costruire siti web utili che salgano nei risultati di Google, un'area che molti dichiarano ormai superata.

 

Come sapete, mi appassiona vedere come da un bisogno nascano aziende che lo soddisfano, ed ecco infatti la nascita di servizi a pagamento come “​Am I Visible on AI​”, ​PEEC​, e ​AI-AUDIT​  (il mio preferito), che tramite analisi dettagliate del codice dietro ad un sito web o verificando come rispondono le AI a domande che “dovrebbero” restituire contenuti presenti su quella pagina web, consentono di avere una misura della propria visibilità. Però poco sappiamo di come le AI costruiscano il proprio ranking e proprio come l’algoritmo di Google è stato per anni studiato, ora si sta cercando di capire le logiche dietro ai vari ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, per cercare di “essere” nelle loro risposte.

 

Questo cambiamento presenta un’opportunità: potremmo scoprire che le AI non si fermano ai primi 10 risultati (come fanno le persone), ma siano capaci di approfondire più di un umano consentendo la visibilità di contenuti altrimenti sommersi nella quindicesima pagina di risultati.

 

 

 

2. Un anno di AI agentica: 6 lezioni da chi la sta realizzando

 

Un recente articolo ha presentato ​il punto di vista di McKinsey​ su 50 progetti del 2025 incentrati sull’inserimento di agenti AI. Dalla loro analisi emergono 6 lezioni da condividere.

 

La prima è che le iniziative di successo non partono dal “costruire l’agente perfetto”, ma dal ridisegnare i processi: mappare i pain point, semplificare i passaggi, decidere quando l’umano entra in gioco e come il feedback viene riutilizzato per migliorare il sistema. L’agente è solo un pezzo del puzzle, non il puzzle intero.

 

La seconda lezione è che gli agenti non sono sempre la risposta. Per attività rigide, ripetitive, con pochissima variabilità, spesso basta l’automazione tradizionale o un motore di regole. Per compiti di lettura, estrazione e sintesi da documenti può essere sufficiente una buona implementazione di AI generativa. Gli agenti hanno davvero senso quando il flusso è multistep, variabile e richiede decisioni contestuali. Altrimenti si introduce solo complessità inutile.

 

La terza riguarda la qualità: senza misurazione si cade rapidamente nell’“AI slop”, cioè in risultati incoerenti che fanno perdere fiducia agli utenti e li riportano alle vecchie modalità manuali. Per evitarlo bisogna trattare gli agenti come neo-assunti: definire obiettivi chiari, fare un onboarding, e fornire feedback strutturato. Servono metriche concrete, come il tasso di successo dei task end-to-end, l’accuratezza nel recupero delle informazioni, la frequenza delle allucinazioni, la presenza di bias nei risultati per diversi profili di utenti. Solo così l’adozione diventa sostenibile.

 

La quarta lezione è che senza osservabilità gli agenti diventano ingestibili. Quando passiamo da pochi test a decine di agenti in produzione, non basta più guardare solo il risultato finale: serve tracciare ogni step del workflow – input, decisioni, tool usati, interventi umani – per capire dove e perché qualcosa si rompe, correggere in fretta e migliorare in modo sistematico.

 

La quinta è che il vero vantaggio non sta nell’avere tanti agenti diversi, ma nel costruire pezzi riutilizzabili. Le aziende più mature non creano soluzioni “usa e getta”, ma librerie di componenti condivisi (estrazione, orchestrazione, prompt, tool) che possono alimentare molti casi d’uso, riducendo complessità, costi di manutenzione e tempo di messa in produzione.

 

Infine, la sesta lezione è che gli umani restano centrali, ma con un ruolo diverso. L’agentic AI non sostituisce le persone, ne trasforma il contributo: gli esseri umani presidiano i casi limite, il controllo di qualità, le decisioni di rischio, compliance ed etica, oltre a definire obiettivi e metriche. I progetti che funzionano meglio sono quelli che progettano fin dall’inizio la collaborazione uomo–agente, con interfacce pensate per permettere di correggere, approvare o rifiutare ciò che l’agente propone. In questo nuovo equilibrio sta gran parte del valore reale dell’agentic AI.

 

 

 

3. Nuovi guadagni da vecchi video

 

Gli editori di notizie oggi vivono soprattutto vendendo spazi pubblicitari: l’obiettivo è scrivere contenuti (di qualità?), per avere molte persone sul sito, in cui vendere ad altre aziende la possibilità di rendere visibile un prodotto. Il valore è alto, se gli utenti del sito sono molti. Come se avessi un cartellone pubblicitario su una strada, il cui affitto è alto solo se la strada è trafficata. Se non ci passa nessuno, il valore di quello spazio è nullo. 

La sopravvivenza degli editori è dunque legata al traffico generato sulle proprie pagine web. Questo modello, già di per sé fragile se paragonato a quello della carta stampata (che si basava sugli introiti dai giornali venduti, oramai da anni irraggiungibili), sta per crollare a causa delle AI e dei social network. È lì infatti che sempre più persone cercano le notizie e i commenti a tali fatti. 

Su questo assunto è nato il progetto di Microsoft ​raccontato da Axios​, in cui il colosso di Redmond sta trattando con alcuni editori americani per lanciare un Publisher Content Marketplace, cioè una piattaforma dove i media potranno vendere i propri contenuti direttamente alle intelligenze artificiali, a partire dal Copilot. In pratica: un mercato in cui le AI “comprano” notizie in base alle richieste che facciamo noi utenti, e gli editori vengono pagati se le risposte prodotte dalle AI usano i loro contenuti. 

Si tratta del primo esperimento di questo tipo. Il ​Guardian​ e il ​Washington Post​ hanno stretto accordi specifici con OpenAI, a riprova che il mercato dell’informazione sta mutando velocemente. Se fossi un giornalista che scrive pezzi brevi e di resoconto, sarei certo di essere sostituito in pochi mesi dalla AI; se scrivessi commenti articolati, cercherei un giornale solo per avere visibilità e autorevolezza, sperando di pagarmi da vivere con altro (abbonamenti personali ai miei contenuti, coordinamento eventi, libri, sponsorizzazioni, …).

 

 

 

4. Buone notizie grazie all'AI

 

Il devastante ​uragano Melissa​ di pochi giorni fa avrebbe potuto causare molti più danni se un nuovo sistema meteorologico potenziato dall’intelligenza artificiale non ne avesse previsto la brusca virata verso la Giamaica, consentendo l’evacuazione tempestiva dell’area. Considerando che l’uragano si stava mantenendo a bassa intensità e risaliva il Mar dei Caraibi, tutto sembrava sotto controllo. 

 

Invece un ​modello AI predittivo​ è stato capace di riconoscere l’intensificazione della forza dell’uragano, da segnali che mai prima era stato possibile utilizzare, nonché ​anticiparne il percorso con un ottimo livello di precisione​, in un contesto in cui la tempestività è sinonimo di vite salvate. In questo caso ​sono state evacuate oltre 700.000 persone​ e il terribile conteggio di 65 deceduti avrebbe potuto essere molto più alto.

 

Il modello AI ha messo insieme due livelli di conoscenza: da un lato, un’enorme quantità di dati meteorologici globali per capire come si muove l’atmosfera nel suo insieme; dall’altro, un archivio più piccolo ma mirato di circa 5.000 cicloni tropicali osservati negli ultimi 45 anni. In questo modo l’intelligenza artificiale ha imparato sia le regole generali del clima sia i comportamenti tipici degli uragani, riuscendo a prevedere con maggiore precisione dove e quanto velocemente si intensificheranno. Per i dettagli, ​ecco la spiegazione del modello utilizzato​.

 

 

 

5. Eros e AI 

 

OpenAI ​annuncia​ che la sua piattaforma ChatGPT, da dicembre 2025, permetterà contenuti erotici destinati a utenti adulti verificati. Posizione differente è quella di Microsoft, che tramite le parole del suo capo dell’IA Mustafa Suleyman, ribadisce che la propria azienda ​non costruirà chatbot dedicati all’erotismo​ o alla simulazione di compagni sessuali digitali. Le considerazioni possibili sono molte.

 

Sappiamo bene che i controlli sull’età non funzioneranno, né la AI è in grado di valutare la salute mentale, pertanto si potrebbe aprire a minorenni o persone fragili l’accesso a contenuti sessuali. Ma diciamolo chiaramente: i contenuti erotici sono ovunque sul web e raggiungerli è molto semplice. Gli aspetti interessanti sono legati alla “personalizzazione” di questi contenuti, che potrebbero modificarsi proprio in base ai miei desideri e dunque risultare ancora più ingaggianti della normale pornografia. 

 

Si tratta – proprio come per la pornografia – di una scorciatoia per avere piacere che ​il nostro cervello potrebbe preferire alle relazioni reali​, con una sorta di risparmio energetico (ricompensa rapida, con bassa fatica). Esistono già ​companion digitali erotici​ (attenzione: possono creare dipendenza!) che dimostrano la presenza di un mercato fiorente, con un’offerta in crescita ​pronta ad abbattere OnlyFans​ e rinforzare gli stereotipi di partner sempre disponibili e sottomessi a qualsiasi richiesta (o ci insegneranno l’importanza del consenso dicendoci anche “no”?).

 

OpenAI non anticipa mai le proprie novità pertanto credo che l’uscita di Sam Altman  sia servita a sondare il terreno rispetto ad una possibilità praticabile, per vedere le reazioni degli investitori e dell’opinione pubblica.

 

 

 

6. Il compianto KitKat fermerà i taxi a guida autonoma

 

Waymo è il sistema di taxi a guida autonoma operativo ​in molte città negli USA​ a cui ​si dovrebbe affiancare a breve il CyberCab di Tesla​. A meno che un gatto non blocchi tutto. La storia inizia con il ​tragico investimento di un gatto chiamato KitKat​. In Italia avremmo scoperto il fatto con tristezza, deposto la vittima pensando “povero micio”, e fine. 

 

Invece siamo negli Stati Uniti e dunque parte l’escalation: il gatto KitKat “era amato da tutti i clienti del negozio”, “era un gatto unico, portava gioia a così tante persone!”, lo chiamavano “il sindaco della 16esima strada”. “I danni per il negozio sono enormi” 🤔🤔🤔. È stato allestito un memoriale per KitKat e alcune persone hanno iniziato a usare slogan come “Kill a Waymo! Save a Cat!” e “Kitty cats, not killer cars”, “I want to destroy the next Waymo I see”.

 

Sinceramente non so come finirà questa storia appena iniziata, forse solo con un bel risarcimento per il proprietario, ma una cosa è certa: il singolo episodio causato dalla AI (su un gatto) ha turbato più dei tanti causati dagli esseri umani su altri esseri umani. Il controsenso è che pochi si scandalizzano se gli umani causano negli USA un milione di vittime l’anno sulla strada (​guarda come​), invece in molti protestano quando a sbagliare è una macchina AI, seppure questo avviene molto meno frequentemente.

 

Il memorial per il gatto KitKat

 

 

7. Woke AI

 

Il termine “woke”, nato nelle comunità nere USA, intendeva essere “svegliato” come consapevole delle ingiustizie sociali, soprattutto razzismo e violenza contro le minoranze. Con un’interessante capovolta questa parola che aveva un’accezione positiva si è trasformata in un termine negativo, almeno secondo Donald Trump ed Elon Musk: è “woke” una persona troppo corretta e attenta alle minoranze (sic!). Per questi leader è nato però il problema di sistemi di AI addestrati con l’obiettivo di essere quanto più possibile sicuri, non discriminatori e rispettosi di gruppi storicamente marginalizzati.

 

Quando un modello rifiuta di generare insulti razzisti o di rafforzare stereotipi, questo comportamento viene bollato come “sintomo di wokeismo”. Da qui nasce una tensione interessante: da un lato chi sviluppa AI parla di safety, riduzione dei bias, tutela degli utenti; dall’altro alcuni politici e imprenditori leggono gli stessi meccanismi come una forma di controllo ideologico che “trucca il gioco” a favore di una certa visione del mondo. In questa ottica Trump ha firmato ​ordini esecutivi per bandire la “woke AI” dal governo​, ed Elon Musk risponde con ​Grokipedia​, l’enciclopedia “neutrale” che vuole riscrivere Wikipedia. Entrambi dicono di difendere l’oggettività, ma in realtà stanno solo addestrando la propria versione del mondo.

 

Ma possiamo vederla anche in un’altra maniera: un tempo ci preoccupavamo di chi controllava i mass-media, perché capace di indirizzare i voti, oggi dovremmo verificare l’allineamento delle AI agli obiettivi democratici del nostro Paese.

 

 

 

8. Un nostro progetto con DeA Capital Real Estate

 

Il nostro assistente virtuale BOB continua a supportare la funzione HR. Da una sua customizzazione è nata IdeA² di DeA Capital Real Estate, azienda leader negli investimenti e nell’asset management in Italia e all’estero. IdeA² comprende il linguaggio naturale e fornisce risposte precise e coerenti con le procedure aziendali, consultando la documentazione interna e guidando l’utente in maniera puntuale e affidabile.

 

DeA Capital Real Estate non ha chiesto un semplice bot, bensì uno strumento evolutivo integrato nei processi HR, capace di apprendere nel tempo e di ridurre in modo significativo il carico operativo del team, permettendo di concentrarsi su attività a maggior valore come lo sviluppo organizzativo e la crescita delle persone.

 

IdeA² riesce infatti a comprendere le richieste dei dipendenti e dei collaboratori in linguaggio naturale, a interfacciarsi con la documentazione interna HR, come policy, modelli, procedure, FAQ aziendali, e infine guidare l’utente verso la risposta giusta o l’azione corretta da seguire. DeA Capital Real Estate è ora autonoma nell’integrare la base di conoscenza dell’assistente virtuale AI con un processo semplice ma sicuro.

 

 

 

9. Copilot news! Tutti insieme appassionatamente

 

Con la nuova funzionalità di ​Copilot Group​possiamo interagire con la AI in più persone, interrogando Copilot e vedendo in contemporanea le domande e le risposte fornite. Questo approccio consente ad un team di comprendere il percorso logico con cui si arriva ad uno specifico risultato tramite l’AI. Ma anche, consente di imparare come si utilizza Copilot al meglio da una persona più brava, leggendone le conversazioni con l’AI.

 

Proprio pochi giorni fa, con Paolo Brunati (AGIC Senior Partner) chiedevamo a Copilot di realizzare - per una nuova linea di business di AGIC - un configuratore Excel per la predisposizione automatica dei documenti di offerta, e ci dispiaceva non poter condividere la chat e interagire in parallelo con le proposte che Copilot ci stava fornendo. Acqua passata, caro Paolo: ora possiamo finalmente vedere a chi dà ragione l’AI, mettendola attorno al nostro tavolo di discussione!

 

Chi sono

Ciao, sono Francesco Costantino, professore universitario e Director of Innovation in AGIC. Appassionato di novità tecnologiche e convinto sostenitore di un futuro migliore del passato, mi piace raccontare e sperimentare i nuovi strumenti di AI disponibili, così come osservare e ragionare sull’evoluzione digitale.