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Il gemello cognitivo lo addestri tu

Alla terza volta esce giusta. L’hai corretto due volte, gli hai detto che quel cliente vuole una cosa e non un’altra, che in quel contesto non si apre mai dal prezzo, che una proposta senza un certo paragrafo non regge. Al terzo tentativo la risposta è esattamente quella che avresti scritto tu, e ti senti efficiente. In quell’istante qualcosa è passato da te al modello, e non era la risposta.

Quello che è passato è la correzione, il motivo per cui hai scartato le prime due, il gusto con cui hai riconosciuto quella buona, la riga che con un cliente non superi. Ci hai messo quindici anni a costruirla, l’hai consegnata in tre scambi.

Il mestiere passa nella correzione

Il modello non impara dalla tua risposta giusta, impara dai tuoi no. La distanza tra quello che ha prodotto e quello che gli hai fatto riscrivere è il segnale più prezioso che gli puoi dare, perché è lì che vive il giudizio, e il giudizio è la parte di te che non trovi scritta da nessuna parte, quella che negli anni ha smesso di essere una regola ed è diventata un istinto.

Sui gemelli digitali ho scritto altrove, pensando ad avatar e identità sintetiche. Questo gemello è più intimo: riproduce un criterio. Chiamiamolo gemello cognitivo. Il modello pubblico ne costruisce uno del tuo modo di decidere a partire dall’attrito, dalle volte in cui gli dici che ha sbagliato e soprattutto perché. A pesare è la sequenza di scelte che ti ha portato a quel documento e non a un altro, la cosa che ti chiede di rendere esplicita a ogni passaggio. I documenti in sé li ha già visti a milioni.

Un clone che non dimentica niente

Un collaboratore giovane impara guardandoti, poi dimentica qualcosa, è uno solo, e in qualche modo ti deve qualcosa: lo stipendio, la riconoscenza, gli anni che gli stai regalando. Il modello non dimentica niente e si copia all’infinito, senza doverti nulla. Nel momento in cui la tua correzione risolve un problema che hanno in milioni, in milioni ricevono il tuo modo di farlo senza sapere che è tuo, e senza che a te torni indietro niente. Un tempo il tuo modo di trattare quel cliente valeva perché lo avevi solo tu, e chi lo voleva veniva da te. Adesso lo stesso modo, una volta entrato nel modello, esce dal rubinetto per chiunque digiti la domanda giusta, allo stesso prezzo dell’abbonamento.

La reciprocità che regge l’apprendistato umano qui salta. È il punto dove di solito il ragionamento si ferma, con un senso di furto e un’aria da resa.

Mentre lo istruisci, ti disalleni

C’è una metà che quasi nessuno dice. Lo stesso gesto che manda fuori il tuo metodo lo consuma dentro. Smetti di scrivere la proposta e correggi quella che ha scritto lui, smetti di tenere in mano il criterio e ti riduci a sorvegliarlo, e ogni volta che deleghi la parte difficile perché tanto poi la sistemi, quella parte in te si assottiglia di un grado.

Tra cinque anni la macchina ha il tuo modo di fare e tu hai perso il tono muscolare per rifarlo senza. Il gemello cognitivo si affina mentre l’originale si spegne. Non è un furto, è un’atrofia. Di questo assottigliamento, del debito cognitivo che si accumula un riassunto accettato alla volta, ho scritto pensando alla metacognizione, all’esercizio di guardare come si pensa proprio mentre si usa il modello. Il segnale è facile da riconoscere: quando ti accorgi che davanti a un foglio bianco, con il modello chiuso, non partiresti più con la sicurezza che avevi due anni fa.

Trattenere tutto è una prigione

La risposta istintiva a tutto questo è nascondere. Tenersi il metodo, non darlo in pasto, lavorare a fari spenti. Strada chiusa, per due motivi. Il primo è che il modello rende peggio esattamente dove ti serve di più, quindi o affami lo strumento o nutri il gemello, e nel mezzo non c’è granché da abitare. Il secondo è più scomodo: l’accumulo come difesa è a sua volta una trappola, i quindici anni di sapere implicito che ti proteggono sono anche quindici anni che non riesci a scalare, a trasferire, a lasciare andare senza sentirti scoperto. È la ragione per cui certi professionisti bravissimi restano piccoli a vita: tutto passa dalle loro mani perché il valore è nelle loro mani, e le mani sono due.

Custodire tutto quello che sai è una prigione con una bella vista. Che prendano è dato, avviene comunque. Quello su cui hai voce sono le condizioni in cui avviene la presa.

La domanda è dove gira il calcolo

Quelle condizioni si giocano su una parola che suona burocratica e invece è molto concreta: giurisdizione. La domanda utile riguarda dove avviene il calcolo, con quali termini, e se quei termini puoi revocarli. Il contenuto che riveli pesa meno del luogo in cui lo riveli.

Sull’accesso ai modelli di frontiera l’ho già chiamato permesso più che proprietà, guardando a un governo capace di spegnere un modello dall’oggi al domani. La stessa logica vale un piano più in basso, sul tuo mestiere. Un’impresa cognitiva che gira sull’infrastruttura di un altro è cognitiva solo nel nome, affitta la stanza in cui si conia la sua stessa intelligenza, e paga l’affitto in giudizio. Un affitto che sale da solo, perché più il modello diventa capace più la tua operatività dipende da lui, e la dipendenza non è mai un buon posto da cui trattare le condizioni.

La sovranità digitale riguarda il contenitore, non l’ansia sul contenuto. Far girare il modello dove le regole le metti tu è una forma di questo, però il principio viene prima dello strumento: chi decide la giurisdizione del calcolo decide anche chi, dentro l’organizzazione, può ancora dire di no.

Il gemello cognitivo lo costruiranno comunque, quella parte non è in discussione. Quello che decidi tu è se la stanza dove lo costruiscono è tua o presa in affitto, e lo decidi adesso, mentre il metodo è ancora tutto dentro di te e non ancora tutto dentro la macchina. Tra qualche mese la proporzione si sposta, e si sposta da sola.

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Bolt: la guida completa al builder AI che gira dentro il tuo browser

Il 3 ottobre 2024 Eric Simons pubblica un tweet. Nessun budget di marketing, nessuna campagna, un link a un prodotto chiamato bolt.new costruito da una società che l’anno prima faceva ottantamila dollari di ricavi ricorrenti e stava per chiudere. Il primo giorno il prodotto aggiunge 60.000 dollari di ARR. Il secondo giorno altri 80.000, più di quanto StackBlitz avesse raccolto in sette anni di lavoro. In quattro settimane sono quattro milioni, a marzo 2025 quaranta.

Dentro quella storia c’è una lezione che riguarda poco l’AI e molto la pazienza industriale, e c’è la ragione tecnica per cui Bolt resta diverso dai suoi concorrenti. Questa è la terza e ultima guida della serie, dopo Lovable e Replit.

Sette anni di infrastruttura prima del successo improvviso

Simons e Albert Pai fondano StackBlitz nel 2017 per costruire un ambiente di sviluppo dentro il browser. Passano quattro anni su una tecnologia chiamata WebContainers: un kernel scritto in Rust, compilato in WebAssembly, che fa girare Node.js dentro la scheda del browser, senza server remoti. Funziona benissimo. Lo usano Google, Cloudflare, Uber per condividere ambienti di debug, e SvelteKit per i tutorial interattivi. I ricavi restano sotto il milione.

A febbraio 2024 i due prototipano l’idea di generare applicazioni con l’AI dentro quell’ambiente, e la mettono via perché i modelli disponibili non reggono. A giugno ottengono l’accesso anticipato a Claude 3.5 Sonnet di Anthropic, il primo modello capace di sostenere l’esperienza. Ci lavorano da luglio, pubblicano a ottobre. La crescita è tale da saturare temporaneamente la capacità di calcolo di Anthropic, e Dario Amodei la descrive come la più rapida mai vista in un cliente.

A gennaio 2025 StackBlitz raccoglie una Series B guidata da Emergence Capital e GV, con Greylock, Madrona e Conviction, per un totale di 135 milioni raccolti e una valutazione intorno ai 700 milioni. Simons ha definito il lancio un successo improvviso costruito in sette anni.

La cosa che mi interessa di questa vicenda è il rovescio di ciò che si racconta di solito sull’AI. Il modello ha reso possibile il prodotto, e il prodotto è stato possibile perché qualcuno aveva speso quattro anni su un problema che sembrava senza mercato.

Un computer intero dentro la scheda

Quando digiti un prompt su Bolt e premi invio, non parte una macchina virtuale su un cloud da qualche parte. Parte un ambiente Node.js dentro il tuo browser. L’agente scrive il codice, installa i pacchetti, esegue il server di sviluppo, e tu vedi l’anteprima girare mentre le modifiche arrivano. Il codice è editabile direttamente, con un editor derivato da VS Code, e questo rende Bolt il più tecnico dei tre strumenti della serie.

L’architettura ha una conseguenza economica che i concorrenti non hanno. Simons l’ha spiegata a Sacra: quando l’utente lancia un progetto, l’ambiente costa zero all’azienda, perché gira sul computer dell’utente. Bolt dichiara margini lordi intorno al settanta per cento, vicini a quelli di un SaaS tradizionale, ed è profittevole, mentre gli altri accendono container su infrastrutture a noleggio per ogni sessione. In un mercato dove tutti bruciano capitale sull’inferenza, questa è una posizione diversa, e per chi valuta la durabilità di un fornitore conta più di una demo.

Intorno al nucleo l’azienda ha costruito il resto. Bolt Cloud, arrivato ad agosto 2025, aggiunge hosting, database, autenticazione e funzioni serverless. Da allora ogni progetto include database interni illimitati, creati quando servono, con gestione utenti, funzioni edge, storage dei file, e l’integrazione con Supabase resta disponibile per chi la preferisce. C’è l’integrazione con Stripe per incassare pagamenti dalle app costruite, ci sono i domini acquistabili dalla piattaforma, e le analitiche del sito pubblicato.

Bolt ha smesso di inseguire i curiosi

Dopo il lancio, centinaia di migliaia di utenti consumer arrivano a costruire progetti personali, e se ne vanno con la stessa velocità. Simons ha raccontato che quel segmento aveva tassi di abbandono altissimi e costi di uscita prossimi allo zero, quindi l’azienda ha girato il timone verso i team di prodotto e ingegneria dentro le aziende, dove la retention somiglia a quella di un SaaS classico.

Oggi l’enterprise vale circa un quarto dei ricavi, il B2B nel suo complesso sta superando la metà, e Bolt dichiara che il 75 per cento delle Fortune 500 usa la piattaforma. A maggio 2026 è arrivata la partnership con Microsoft Azure e Microsoft 365, che aggiunge il Marketplace Microsoft ai canali di acquisto accanto a quello AWS, il deployment nativo su Azure, e l’integrazione con Teams e Microsoft 365 Copilot.

Questa traiettoria dice qualcosa a chi decide gli acquisti. Uno strumento che nasce per i curiosi e si sposta verso l’impresa smette di ottimizzare per la meraviglia dei primi quindici minuti e comincia a ottimizzare per il rinnovo del contratto, che è il momento in cui la sicurezza e la governance diventano argomenti di vendita invece che note a piè di pagina.

Sono i file a consumare i token

Il piano gratuito dà un milione di token al mese, con un tetto di trecentomila al giorno, progetti pubblici e privati, hosting con il marchio Bolt in vista, e un limite di dieci megabyte sui file caricati. Il piano Pro parte da 25 dollari al mese per dieci milioni di token, toglie il tetto giornaliero, il marchio, e aggiunge dominio personalizzato e condivisione privata. Il piano Teams costa 30 dollari per membro, con fatturazione centralizzata e controlli di accesso. Enterprise va a preventivo. Dal luglio 2025 i token non consumati si riportano al mese successivo, per un massimo di due mesi, e servono un abbonamento attivo per essere usati.

La particolarità sta in cosa mangia i token. Bolt sincronizza l’intero albero dei file del progetto con il modello a ogni messaggio, quindi il consumo non dipende dalla lunghezza della tua domanda, ma dalla dimensione di quello che hai costruito fino a quel momento. Una landing page da cinque file costa poco per prompt. Un’applicazione da cinquanta file costa molto, e continua a costare di più mano a mano che cresce. Gli utenti che spingono un progetto oltre una certa complessità riferiscono singoli prompt da un milione di token, cioè l’intero piano gratuito mensile in una richiesta.

L’effetto pratico è che i primi giorni sembrano economici e gli ultimi sembrano una rapina, quando invece il prezzo unitario non è mai cambiato. Chi lavora bene con Bolt tiene i progetti modulari, usa le modalità di discussione e pianificazione per ragionare senza generare, e parte dai template. I prezzi si verificano su bolt.new/pricing prima di ogni decisione.

La sandbox protegge finché il codice non esce

La sicurezza di Bolt va guardata in due tempi, perché la piattaforma e le applicazioni che produce hanno posture opposte.

Durante la costruzione l’isolamento è buono, forse il migliore della categoria. Il WebContainer è una sandbox del browser, il codice generato non ha un filesystem vero, non ha rete privilegiata, e qualunque server tu avvii è raggiungibile soltanto dalla tua scheda. Finché resti lì dentro, il danno che puoi fare a te stesso è limitato.

Il problema comincia quando quel codice esce. Il deploy va su un host reale, l’app si collega a un progetto Supabase reale, a chiavi Stripe reali, a utenti reali, e a quel punto ogni scelta predefinita che l’agente ha preso durante il prototipo diventa una superficie di attacco. Le forme ricorrenti sono sempre le stesse: tabelle pubblicate senza Row Level Security attiva, quindi leggibili da chiunque possieda la chiave anonima che sta nel bundle JavaScript, chiavi API scritte dentro il codice del frontend e trovate dagli scanner automatici nelle prime ore dopo la pubblicazione, endpoint generati per fare operazioni sui dati senza un controllo su chi possiede quel dato, funzioni serverless senza limiti di frequenza sulle chiamate.

Bolt genera frontend, backend, schema del database e collante tra i servizi nella stessa sessione, e ogni strato è un posto dove un controllo di sicurezza viene saltato perché nessuno lo aveva chiesto nel prompt. Questo lo rende più esposto di uno strumento che genera solo interfacce, come v0. Scansioni indipendenti su oltre mille applicazioni costruite con questi strumenti hanno trovato problemi nella quasi totalità dei casi, con una quota rilevante di falle critiche, e i campioni includevano Bolt insieme a Lovable, Replit e v0, come documenta lo studio di Security Boulevard.

C’è un rischio più recente che vale la pena conoscere. I modelli suggeriscono a volte pacchetti npm che non esistono, e gli attaccanti registrano in anticipo quei nomi con dentro codice malevolo, aspettando che qualcuno installi la dipendenza allucinata. Un controllo delle dipendenze dopo ogni aggiunta smette di essere pignoleria.

Le regole per chi porta la responsabilità in azienda sono poche. Ogni file generato va trattato come se fosse pubblico. Ogni chiave passata dalla piattaforma va considerata compromessa e ruotata. La Row Level Security va attivata e verificata a mano, senza chiedere conferma all’AI che ha scritto il codice, perché il modello vede il file che gli mostri, non il controllo che hai dimenticato altrove. E la verifica va fatta sull’applicazione pubblicata, non sull’anteprima nella sandbox.

Il vecchio agente ha una data di spegnimento

Ad aprile 2026 Bolt ha ritirato il suo agente storico. Dal 13 aprile non è più selezionabile per i nuovi progetti, e dal 3 agosto 2026 i progetti costruiti con la vecchia versione, e i siti che ne derivano, smetteranno di essere accessibili: vengono commutati automaticamente su Claude Agent, che nel frattempo è diventato il motore predefinito della piattaforma. Chi passa a mano perde la cronologia della chat, mentre file e codice restano.

Il modello predefinito oggi è Claude Sonnet 4.6, con Haiku 4.5 per le modifiche rapide e Opus 4.6 per il ragionamento complesso. Si può guidare il contesto del progetto con un file claude.md, la stessa convenzione che chi lavora con Claude Code conosce bene.

Vale la pena fermarsi su questa scadenza, perché è il tipo di evento che nessuna demo racconta. Un fornitore giovane può decidere che una parte della tua storia di lavoro non è più supportata, fissare una data, e migrarti d’ufficio. Il codice resta tuo, ed è la ragione per cui la portabilità va verificata prima di costruirci sopra, non dopo aver ricevuto la mail.

Dove si colloca rispetto a Lovable e Replit

Bolt è lo strumento più vicino allo sviluppatore dei tre. Ti lascia le mani nel codice, supporta più framework, gira interamente nel browser, e il suo modello di costo premia i progetti piccoli e modulari. Lovable arriva prima a un’applicazione web presentabile ed è la più amichevole con chi non scrive codice. Replit è l’ambiente più completo, con terminale, database gestito, deployment sofisticati e app mobili native, ed è la risposta quando il progetto deve girare in produzione da qualche parte.

Chi sceglie Bolt di solito è una persona che sa cosa sta guardando quando apre un file, e vuole che l’AI faccia la parte noiosa. Chi sceglie gli altri due sta comprando qualcosa che assomiglia di più a un servizio completo. Le tre guide stanno insieme nella sezione AI e GenAI.

Il primo progetto

Si parte dal piano gratuito, senza carta di credito, con un milione di token che bastano per capire il meccanismo e costruire qualcosa di piccolo. La prima cosa da fare è restare in modalità discussione o pianificazione finché l’impianto non è chiaro, perché ogni giro di generazione su un progetto già grande costa più del precedente.

Poi si costruisce, tenendo i moduli separati e i file corti, che qui è una scelta economica prima che architetturale. Quando servono dati e autenticazione si usa il database integrato oppure Supabase, e si attiva la Row Level Security prima di mettere qualunque cosa online. Prima di pubblicare si cerca nel bundle compilato ogni traccia di chiavi segrete, si sposta il codice che chiama servizi a pagamento dentro una funzione lato server, e si prova l’applicazione pubblicata come se fosse di qualcun altro.

Dove regge, dove rallenta

Bolt è eccellente per portare in mezz’ora un’idea allo stato di prototipo funzionante, dentro una scheda del browser, senza installare niente. Landing page, strumenti interni, MVP, applicazioni che devono esistere in fretta per essere mostrate a qualcuno: su questo terreno è veloce come pochi, e la portabilità del codice ti lascia una via d’uscita. Dove rallenta è dove rallentano tutti, con l’aggravante del suo modello di costo: quando il progetto cresce, ogni prompt costa di più e l’agente perde il filo del contesto, e la tentazione di continuare a chiedere invece di mettere le mani nel codice diventa la voce più cara della fattura.

Per chi guida la tecnologia in azienda, Bolt è un caso di studio su due livelli. Sul primo è uno strumento che accorcia il ciclo dall’idea al prototipo mantenendo il codice leggibile e trasportabile, e questa è una virtù rara. Sul secondo è la dimostrazione che un’architettura scelta bene sette anni prima decide chi resta in piedi quando il costo dell’inferenza schiaccia i margini di tutti. Il mestiere di chi sa leggere il codice non scompare, si sposta verso la revisione, la sicurezza, e la scelta di quale fornitore meriti la propria dipendenza.

Senza dubbio tra un anno questi strumenti saranno più capaci e i loro margini più chiari. La domanda che resta aperta riguarda la data del 3 agosto: quando un fornitore decide che una parte del tuo lavoro non esiste più, quanto del tuo lavoro sei ancora in grado di portare via?

Riferimenti.

Ufficiali: sito Bolt, piani e prezzi, note di rilascio con il calendario del ritiro del vecchio agente.

Azienda e crescita: la scheda di Contrary Research su Bolt; l’intervista di Sacra a Eric Simons su margini, WebContainers e virata verso il B2B; la scheda Sacra su Bolt.new per finanziamenti e migrazione dell’agente.

La storia del lancio, raccontata da Simons: la puntata di Lenny’s Newsletter.

Sicurezza della categoria: studio Security Boulevard sulle vulnerabilità nelle app vibe coded.

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Model router: come funziona il middleware che smista le richieste AI

Tra l’applicazione e i modelli è comparsa una casella che diciotto mesi fa non esisteva. Si chiama model router, intercetta ogni richiesta e decide quale modello deve rispondere prima che la richiesta parta, e nel giro di pochi mesi ha sviluppato un mercato suo, con prodotti commerciali, progetti open source e paper accademici che se la contendono.

Il 2 luglio scrivevo che il router viene prima del modello, riprendendo un’osservazione di Tomasz Tunguz: la logica di instradamento, non il modello scelto per ultimo, determina costi, latenza e chi resta padrone dell’infrastruttura. Quel pezzo era la tesi. Questo è la mappa: come quella casella si costruisce dentro, chi la vende già pronta, e il vincolo che quasi nessuno disegna nel diagramma.

Regole scritte a mano, regole imparate

Le architetture di model router in circolazione si riducono a quattro famiglie, e conoscerle serve perché ognuna sposta il compromesso tra costo, latenza e qualità in un punto diverso.

La più semplice è quella euristica: regole fisse, parole chiave, lunghezza del prompt. Se la richiesta contiene una query SQL, va dritta a un modello da codice, senza che nessun classificatore si accenda. Costa niente e si spiega in una riga, e si rompe appena il traffico esce dai casi previsti da chi ha scritto le regole.

Il gradino successivo è il router appreso, un classificatore leggero, di solito su embedding, che predice quale modello renderà meglio su quella richiesta in base a valutazioni storiche. Qui la qualità del model router dipende interamente dalla qualità dei dati di valutazione con cui è stato addestrato, e questa dipendenza pesa più di qualunque scelta di algoritmo.

Poi ci sono le cascate, che rovesciano la logica: si prova prima il modello economico, un validatore controlla la risposta, e solo se il controllo fallisce la richiesta sale al modello più potente. E infine gli ensemble, dove più modelli lavorano in parallelo sulla stessa richiesta e un giudice algoritmico sintetizza o sceglie. La cascata ottimizza il costo accettando qualche giro in più di latenza, l’ensemble ottimizza la qualità accettando di pagare ogni risposta tre o quattro volte.

Il model router diventa un prodotto da scaffale

Fino a poco fa questa casella la scrivevi in casa. Adesso la compri. OpenRouter ha portato in produzione a giugno Fusion, la versione a scaffale dell’ensemble: la tua richiesta va a un pannello di modelli in parallelo e un giudice fonde le risposte. Sul benchmark di deep research DRACO di Perplexity, un pannello economico composto da Gemini 3 Flash, Kimi K2.6 e DeepSeek V4 Pro ha segnato 64,7%, sopra GPT-5.5 da solo (60,0%) e Opus 4.8 da solo (58,8%), a circa metà del costo della configurazione di punta. Il dato che trovo più istruttivo è un altro, sepolto nello stesso annuncio: fondere Opus 4.8 con sé stesso alza il punteggio da 58,8 a 65,5. È la sintesi a produrre valore, non solo la diversità dei modelli.

Sul versante dei router appresi, Not Diamond vende l’addestramento su misura: carichi i tuoi prompt, i modelli provati e i punteggi delle tue valutazioni, e ne esce un router calibrato sui tuoi criteri, comprese le regole di formattazione o le convenzioni di codice che nessun benchmark pubblico misura. Il prodotto, in pratica, è la trasformazione dei tuoi dati di valutazione in una politica di instradamento.

La via che resta in casa

Chi non vuole un intermediario tra sé e i modelli, per latenza o per riservatezza dei dati, ha alternative open source che nell’ultimo semestre sono maturate in fretta.

NadirClaw è un proxy locale compatibile con l’API OpenAI che parte da un’osservazione empirica: nelle sessioni di sviluppo assistito, il 60-70% dei prompt sono operazioni semplici, letture di file, formattazioni, domande brevi, e non hanno bisogno di un modello premium. Un classificatore su embedding decide in una decina di millisecondi, un motore di ottimizzazione sfronda schemi di strumenti gonfi e array ridondanti prima dell’invio, tagliando il peso in token dal 30 al 70%, e sui benchmark RouterArena il profilo a cascata predefinito segna 0,7358 riducendo la spesa API fino al 70%. Gira sulla tua macchina, con le tue chiavi, e nessuna piattaforma di mezzo può cambiarti le condizioni.

Il fronte accademico spinge un passo oltre. Agent-as-a-Router, il paper dietro il framework ACRouter, parte da una diagnosi precisa: i router statici falliscono per deficit di informazione, decidono una volta e non imparano mai dal risultato. La risposta è un ciclo continuo in cui un orchestratore leggero instrada la richiesta usando lo storico di prestazioni conservato in una memoria interna, e un verificatore valuta l’esito con metriche oggettive, i test unitari sul codice generato per esempio, riscrivendo il risultato nella memoria come esperienza. Il router accumula esperienza fondata sull’esecuzione reale, ed è la stessa architettura del ciclo notturno che descrivevo nel pezzo di luglio, formalizzata e messa alla prova contro modelli di frontiera.

Per chi lavora con l’inferenza dentro il perimetro aziendale, ed è il terreno su cui costruiamo LocalAI, questa famiglia di strumenti è quella che conta: il routing self-hosted è ciò che rende sostenibile l’ibrido, i modelli locali per la maggioranza del traffico, il cloud per ciò che lo giustifica davvero.

Funziona dove il risultato si può misurare

Tutte queste architetture, dalla cascata al ciclo di ACRouter, si reggono su un presupposto che i diagrammi non mostrano: che esista un segnale oggettivo per dire se una risposta è buona. Il codice passa i test o non li passa, il JSON rispetta lo schema o non lo rispetta, la stringa si estrae o no. Dove il segnale è binario, il validatore della cascata sa quando scalare, il verificatore sa cosa scrivere in memoria, e il router impara.

Dove il segnale non c’è, tutto l’impianto si affloscia. Valutare un testo di marketing, un brainstorming aperto, una sintesi il cui pregio è il taglio e non la correttezza: su questi compiti la verifica automatica è debole, e un model router che non sa distinguere una risposta buona da una mediocre instrada alla cieca, con in più il pedaggio di latenza che le catene a cascata e i cicli di validazione si portano dietro per costruzione. Il router aggiunge un premio di complessità allo stack, e non ripara la logica applicativa rotta o il prompting fatto male: sposta i compiti giusti sui modelli giusti, a condizione che qualcuno gli abbia insegnato a riconoscerli.

Il registro dei prompt vale più del modello

Resta la parte che riguarda chi decide, non chi implementa. Il panorama dei modelli cambia ogni settimana, i prezzi per token continuano a scendere, e qualunque scelta di modello fatta oggi sarà rivedibile tra un trimestre. Le due cose che invece restano, e si apprezzano nel tempo, sono i dataset di valutazione interni e lo storico dei prompt con i loro esiti. Sono il carburante di ogni model router appreso, di ogni cascata calibrata, di ogni memoria alla ACRouter, e nessun fornitore può venderteli perché descrivono il tuo lavoro, non il suo.

L’avevo scritto parlando del vantaggio che si accumula in memoria, e il routing ne è la dimostrazione infrastrutturale: un’organizzazione che non registra cosa ha chiesto ai modelli e come è andata non potrà mai instradare bene, con nessuno strumento, comprato o costruito. Il processo di valutazione viene prima del router, come il router viene prima del modello. E mentre l’AI bill shock spinge tutti a cercare la casella magica che abbatte il conto, i dati che servirebbero ad addestrare il vostro model router si stanno raccogliendo adesso, oppure non si stanno raccogliendo affatto. Chi li registra oggi, tra un anno instraderà sulla propria esperienza. Gli altri affitteranno quella di qualcun altro.

Riferimenti: OpenRouter, Surpassing Frontier Performance with Fusion; Zhou et al., Agent-as-a-Router: Agentic Model Routing for Coding Tasks (arXiv); NadirClaw su GitHub; Not Diamond.

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Scrivere con l’AI senza sparire: la voce come ultima cosa da non cedere

Ogni testo che pubblico passa da un controllo che ho costruito apposta per smascherare una cosa sola: quanto suona scritto da una macchina. È uno script che conta i trattini lunghi, le triadi, le frasi a bilanciere da otto-quindici parole, le aperture valutative, le formule che fingono sincerità. Se il pezzo le contiene, lo riscrivo. Lo faccio perché ho imparato, sulla mia scrittura, che l’AI non ti ruba le parole di colpo. Te le leviga, una alla volta, finché il testo è perfetto e non sei più tu.

Questa è la trappola di cui quasi nessuno parla mentre celebra la produttività. La scrittura AI funziona benissimo, ed è proprio per questo che è pericolosa.

Il testo che scorre liscio e non lascia niente

C’è una categoria di contenuti che è esplosa negli ultimi due anni. Post che scorrono via lisci, articoli ben impaginati, paragrafi che cominciano e finiscono dove ti aspetti. Non c’è un errore, non c’è un inciampo, non c’è una frase che ti faccia fermare. E non resta niente. Li ho sentiti chiamare vampiri di attenzione: ti prendono il tempo di lettura e non ti restituiscono un pensiero.

Il meccanismo è semplice. Un modello linguistico produce la sequenza di parole più probabile dato il contesto. Più probabile significa più media, più levigato, più simile a tutto il resto già scritto su quell’argomento. Quando deleghi la scrittura al modello senza intervenire, ottieni la media statistica di ciò che esiste. Corretta, presentabile, anonima. Il testo perde esattamente la cosa per cui valeva la pena scriverlo: la deviazione personale dalla media, l’angolo che solo tu avevi.

Quando lo strumento aiuta davvero

Sarebbe disonesto demonizzarlo. L’AI come supporto alla scrittura è una conquista reale, soprattutto per chi con le parole fatica. Conosco persone brillanti che hanno idee migliori delle mie e si bloccano davanti a una pagina bianca, intimidite dalla forma. Per loro il modello è una stampella che permette di camminare, un modo per tirare fuori un pensiero che altrimenti resterebbe muto.

C’è una differenza enorme, però, tra usare lo strumento per dare forma a un pensiero che è tuo e usarlo per generare il pensiero al posto tuo. Nel primo caso parti da qualcosa, una tesi, un’intuizione, un fastidio, e chiedi aiuto a strutturarlo. Nel secondo apri la chat senza avere niente da dire e lasci che sia la macchina a riempire il vuoto. Il risultato somiglia, sulla pagina. Il processo è opposto, e si vede col tempo: chi parte sempre dal vuoto smette di allenare la capacità di produrre pensiero.

La scrittura AI come impostazione predefinita

Il problema non sta nell’esistenza dello strumento. Sta nella sua trasformazione in default. Apri un documento, e il modello suggerisce già il paragrafo. Scrivi una mail, e c’è il completamento pronto. Devi fare un post, e in tre secondi ne hai cinque versioni. La frizione che prima esisteva tra l’idea e la sua messa in parole è quasi sparita, e quella frizione non era solo un costo: era il momento in cui pensavo.

Scrivere è sempre stato un modo per scoprire cosa penso davvero. Lo capisco mentre lo metto giù, sbaglio, cancello, mi accorgo che la tesi di partenza era debole e la cambio. Quel lavoro sporco è il pensiero che si forma. Se lo salto, se accetto la prima versione plausibile che la macchina mi serve, ottengo il testo ma perdo la scoperta. E perdere la scoperta, ripetuto mille volte, significa diventare un editor di idee altrui invece che un autore delle proprie.

C’è uno strato sottile dove la persona e la macchina si toccano, e la scrittura è uno dei punti dove quel contatto è più intimo, perché le parole con cui scriviamo sono anche le parole con cui pensiamo. Cederle del tutto non è una scelta di efficienza neutra, tocca qualcosa di più profondo.

La voce come asset, non come vezzo

Per chi scrive per lavoro, e parlo anche di aziende, c’è una posta concreta. La voce riconoscibile è un asset. È ciò che fa sì che un lettore distingua un tuo testo da quello di chiunque altro, che si fidi, che torni. Quando un’organizzazione delega tutta la produzione di contenuti al modello senza mantenere una voce umana, accumula quello che chiamo debito di autorialità: tutto è coerente e nessuno è più riconoscibile.

Si paga al momento peggiore. Una crisi reputazionale, una negoziazione difficile, un messaggio che deve arrivare davvero, e scopri che non c’è più nessuno in azienda capace di scrivere con una voce che le persone ascoltano. Hai esternalizzato la cosa che ti rendeva distinguibile, e quando ti serve non c’è.

Il mio audit anti-pattern nasce da qui. Non rifiuto l’AI, ci lavoro ogni giorno. Pretendo che il testo passi attraverso di me, che la prima stesura non sia mai l’ultima, che resti una deviazione mia dalla media che il modello produce. Costa attrito, ed è esattamente l’attrito che voglio tenere: la produttività di oggi non deve comprarsi la perdita della voce di domani.

Cosa tenere e cosa cedere

La regola che mi sono dato è semplice. Cedo al modello la fatica meccanica, la prima impalcatura, la ricerca, la correzione. Tengo per me la tesi, l’angolo, la voce, il giudizio su cosa vale la pena dire. Lo strumento amplifica la parte che è già mia, non la sostituisce.

Vale per una persona e vale per un’azienda. La scrittura non è un costo da abbattere fino a zero, è un esercizio che mantiene viva una capacità, individuale e collettiva, di pensare con parole proprie. Una capacità che, come tutte, si atrofizza se smetti di usarla: è il muscolo che rischiamo di perdere proprio mentre crediamo di averlo potenziato. Il test è semplice, e vale la pena farlo prima di pubblicare: se dietro un testo uscito perfetto in tre secondi c’è ancora qualcuno, o solo la media di tutto quello che è già stato scritto.

Riflessione sviluppata a partire da un testo sull’uso acritico dell’intelligenza artificiale nella scrittura.

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Replit: la guida completa all’agente AI che costruisce e manda online un’app

Il 12 luglio 2025 Jason Lemkin, fondatore di SaaStr, racconta su X che l’agente AI di Replit ha cancellato il suo database di produzione durante un blocco delle modifiche. Dentro c’erano i record di 1.206 dirigenti e di quasi 1.200 aziende, raccolti in mesi di lavoro. Poi l’agente gli comunica che il ripristino è impossibile, che ha distrutto tutte le versioni del database. Era falso, il rollback funzionava, e Lemkin recupera i dati da solo.

Otto mesi dopo la stessa azienda chiude un round da 400 milioni di dollari a una valutazione di nove miliardi, e dichiara che l’85 per cento delle aziende Fortune 500 ha qualcuno che costruisce su Replit. Le due cose convivono, ed è la ragione per cui questa guida esiste. È la seconda di tre, dopo quella dedicata a Lovable, e prima di quella su Bolt.

Da editor nel browser a valutazione da nove miliardi

Replit nasce nel 2016 attorno a un’idea poco spettacolare: togliere l’attrito che sta prima del codice. Niente installazioni, niente configurazione dell’ambiente locale, apri una scheda del browser e scrivi. Per anni è stato questo, un posto dove imparare a programmare e condividere un progetto in un clic, con un modello di ricavi modesto costruito sugli abbonamenti.

L’agente cambia il mestiere dell’azienda. Il primo Replit Agent arriva a settembre 2024, Agent 3 a settembre 2025, Agent 4 a marzo 2026. In mezzo la curva dei ricavi si stacca dal grafico. A settembre 2025 l’azienda raccoglie 250 milioni a una valutazione di 3 miliardi e dichiara di viaggiare verso i 150 milioni di ricavi annualizzati. L’11 marzo 2026 arriva la Series D da 400 milioni guidata da Georgian, valutazione 9 miliardi, il triplo in sei mesi, con dentro Andreessen Horowitz, Coatue, Craft Ventures, Y Combinator, Databricks Ventures, e come investitori individuali Shaquille O’Neal e Jared Leto. Amjad Masad, che l’azienda l’ha fondata, diventa miliardario sulla carta.

I numeri che Replit dichiara oggi sono oltre 50 milioni di utenti, l’85 per cento delle Fortune 500 con almeno un utilizzatore interno, e l’obiettivo di un miliardo di ricavi ricorrenti entro la fine del 2026. Tra i clienti enterprise compaiono Atlassian, PayPal, Zillow, LabCorp, Adobe. Masad ha raccontato che il CMO dei Minnesota Vikings prototipa con Replit le idee di partnership, e che Shaq ci ha costruito la sua app di quiz sportivi.

C’è un dettaglio che vale più di tutta la lista. Un’azienda che passa da valutazione 3 a 9 miliardi in sei mesi sta comprando tempo per capire cosa diventerà da grande, e chi la adotta in azienda sta scommettendo su quella traiettoria insieme a lei.

Un ambiente completo dentro una scheda del browser

Replit non genera soltanto codice, ospita l’intero ciclo di vita. Scrivi cosa vuoi, l’agente pianifica, apre i file, installa le dipendenze, esegue il progetto, corregge gli errori che vede nei log, collega un database Postgres, e pubblica su un URL raggiungibile. Editor, container Linux, anteprima e deploy convivono nella stessa scheda.

Questa è la differenza sostanziale rispetto ai builder che si fermano alla generazione. Le opzioni di pubblicazione sono quattro, e la scelta pesa sul conto: autoscale, che paga per richiesta, macchine virtuali riservate con un costo mensile prevedibile, deployment programmati, hosting statico. Il database Postgres è dentro la piattaforma, insieme allo storage per i file e a un archivio chiave-valore, e ogni riga di quel consumo attinge dallo stesso portafoglio di crediti da cui attinge l’AI.

Agent 4, arrivato sul web a marzo 2026, fa girare più agenti in parallelo sullo stesso progetto e aggiunge una tela di design su cui lavorare visivamente. Gli output non sono più solo applicazioni web: ci sono app mobili native, presentazioni, applicazioni di analisi dati, animazioni. Sull’iPhone Agent 4 è arrivato a maggio 2026, dopo quattro mesi di braccio di ferro con la revisione dell’App Store, che è un dettaglio istruttivo su cosa significhi costruire strumenti generativi dentro ecosistemi chiusi.

Quando la barriera tra un’intenzione e un software funzionante si assottiglia fino a una frase, quello che si sposta è il punto in cui serve competenza. In Pelle Digitale ho provato a raccontare questa mediazione che si fa sempre più sottile e sempre più opaca, e un ambiente che scrive, esegue e pubblica senza che nessuno legga una riga è la sua versione più letterale.

Quanta autonomia dare all’agente

L’agente si può tenere al guinzaglio corto o lasciare correre. Le modalità hanno nomi commerciali che dicono poco, Lite, Economy, Power, con Turbo per andare più veloce, e la sostanza è quanta capacità di ragionamento e quanto tempo di esecuzione autonoma stai comprando per quel compito. Sul piano Pro puoi lanciare fino a dieci agenti insieme, ognuno su una parte diversa dell’applicazione.

Poi c’è la modalità che nasce da un incidente, ed è quella di sola pianificazione, dove l’AI ragiona con te, risponde, propone un impianto, e non tocca niente. Conviene passare da lì prima di ogni sessione seria di costruzione, per la stessa ragione per cui si guarda una planimetria prima di abbattere un muro.

La regola pratica che emerge da chi lavora davvero con questi strumenti è che l’autonomia va concessa in proporzione inversa al valore di quello che l’agente può rompere. Su un prototipo vuoto, massima. Su un sistema che tocca dati veri, minima, con un umano che approva ogni operazione distruttiva.

Il prezzo è a sforzo, e lo sforzo lo decide Replit

Il piano Starter è gratuito e serve a capire se lo strumento fa per te, con crediti giornalieri limitati, progetti pubblici, e un tetto sui minuti di sviluppo. Il piano Core costa 25 dollari al mese, circa 20 con fatturazione annuale, e include 25 dollari di crediti mensili, l’accesso all’agente, fino a cinque collaboratori. A febbraio 2026 Replit ha ritirato il vecchio piano Teams e ha introdotto Pro: cento dollari al mese in tutto, fino a quindici persone, crediti che si riportano al mese successivo, agenti in parallelo. Enterprise va a preventivo e porta SSO, log di audit, controlli di governance.

Sotto i piani lavora un meccanismo diverso. A metà 2025 Replit ha abbandonato il modello a checkpoint, dove ogni intervento dell’agente costava una cifra fissa di 25 centesimi, per passare a un prezzo basato sullo sforzo. Un’operazione semplice può costare sei centesimi, una complessa diversi dollari. Chi stabilisce quanto sforzo serve è la piattaforma, non tu, e questo produce un effetto che gli utenti hanno segnalato subito: una richiesta vaga come “migliora l’interfaccia” costa molto più di “aggiungi un pulsante per ordinare la tabella”, perché l’agente si mette a esplorare. Diversi utenti hanno riferito costi fino a quattro volte superiori rispetto al modello precedente per gli stessi lavori.

I crediti mensili non coprono solo l’AI. Coprono anche l’hosting dell’app, il calcolo del database, lo storage, il traffico in uscita. Uno sviluppatore che tiene online un’applicazione mediamente frequentata mentre continua a costruirci sopra può esaurire i 25 dollari del piano Core a metà mese, e da lì in poi tutto viene addebitato senza che nessuno ti avvisi, perché non esiste un tetto di spesa predefinito. Le testimonianze di conti tra i cento e i trecento dollari al mese su un abbonamento da venticinque sono numerose. Lemkin, nella settimana in cui costruiva il prototipo che gli sarebbe stato cancellato, aveva speso 607 dollari e 70 di extra sopra il suo piano da 25.

I prezzi cambiano spesso, e nell’ultimo anno sono cambiati tre volte tra checkpoint, sforzo e ristrutturazione dei piani. La pagina ufficiale su replit.com/pricing è l’unica fonte da guardare prima di firmare qualsiasi cosa.

Il giorno in cui l’agente ha cancellato il database di produzione

Torniamo a luglio 2025, perché quella storia contiene tutto quello che serve sapere sulla governance di questi strumenti.

Lemkin stava costruendo da nove giorni. Aveva dichiarato un blocco del codice e delle azioni, la procedura con cui si congela un sistema per impedire modifiche. Lo aveva scritto all’agente, secondo il suo racconto, undici volte, in maiuscolo. All’ottavo giorno l’agente esegue comunque un comando non autorizzato e svuota il database di produzione. Interrogato, spiega di essere andato nel panico davanti a quelle che sembravano tabelle vuote. Definisce il proprio comportamento un fallimento catastrofico, e quando Lemkin gli chiede di dare un voto alla gravità di quanto fatto, su cento risponde 95.

Non finisce lì. L’agente aveva anche popolato un database di quattromila persone inesistenti, dati inventati che coprivano bug invece di segnalarli, e sul ripristino aveva detto una cosa non vera. Lemkin scriverà poi che non esiste modo di imporre un blocco del codice in strumenti come questo, e che pochi secondi dopo aver pubblicato quella frase l’agente ha violato di nuovo il blocco.

Amjad Masad risponde pubblicamente in due giorni. Scrive che l’accaduto è inaccettabile e non dovrebbe mai essere possibile, offre un rimborso, annuncia un postmortem. Replit introduce la separazione automatica tra database di sviluppo e di produzione, migliora i sistemi di rollback, costruisce la modalità di sola pianificazione. Sono le cose giuste, arrivate dopo.

Per chi porta la responsabilità della sicurezza in azienda, questa vicenda insegna tre cose che nessun aggiornamento di prodotto cancella. La prima è che un agente autonomo con accesso in scrittura a un sistema di produzione è un rischio operativo, e va trattato con la stessa serietà con cui si tratta un collaboratore esterno a cui si darebbero le credenziali. La seconda è che le istruzioni in linguaggio naturale non sono un controllo di accesso, un blocco dichiarato nella chat vale quanto un cartello di divieto su una porta aperta, e i permessi vanno imposti dall’infrastruttura, dai backup, dalla separazione degli ambienti. La terza riguarda quello che il modello racconta di sé: quando l’agente ha dichiarato che il rollback era impossibile, stava producendo testo plausibile, e Lemkin ha ritrovato i dati perché ha verificato invece di credergli.

Vale anche per il resto della categoria. Scansioni indipendenti su oltre mille applicazioni costruite con strumenti di vibe coding hanno trovato problemi di sicurezza nella quasi totalità dei casi, e i campioni comprendevano Replit insieme a Lovable, Bolt e v0. Chi vuole vedere il metodo lo trova nello studio di Security Boulevard.

Dove si colloca rispetto a Lovable e Bolt

La scelta dipende da cosa devi spedire e da chi sei. Replit è l’ambiente più completo dei tre, l’unico che ti dà un computer vero nel browser, con terminale, database, deploy gestito e app mobili native tra gli output, quindi è la risposta giusta quando il progetto ha bisogno di girare, non solo di esistere. Lovable è più amichevole per chi non scrive codice e arriva prima a un’applicazione web presentabile, con un flusso pensato per designer e fondatori non tecnici. Bolt, costruito sopra StackBlitz, gira dentro il browser dell’utente e piace agli sviluppatori che vogliono mettere le mani nel codice.

Il rovescio della completezza di Replit è che ti espone a decisioni che gli altri ti nascondono, sul tipo di deployment, sul database, sui limiti di traffico, e ogni decisione ha un costo che compare in fattura. Chi non sa cosa sta scegliendo pagherà per scoprirlo. Tutte e tre le guide della serie stanno nella sezione AI e GenAI del blog.

Il primo progetto

Si parte dal piano gratuito, senza carta. Prima di lasciar costruire conviene fermarsi in modalità di pianificazione e descrivere l’applicazione con precisione, cosa fa, chi la usa, quali schermate esistono, quali dati tocca, perché la qualità di quella descrizione determina quanti crediti brucerai per correggere il tiro dopo. Poi si passa all’agente per la generazione vera, tenendo d’occhio il contatore.

Quando il progetto tocca dati veri valgono tre regole. Ambiente di sviluppo separato da quello di produzione, sempre, e verificato a mano. Nessun segreto di produzione dentro la piattaforma, che va considerata un ambiente non fidato. Backup fuori da Replit, perché il rollback di un fornitore è una comodità, non una garanzia. Quando l’app va online, si sceglie il tipo di deployment guardando il traffico atteso, e si mette un limite di spesa mentale prima di averne uno tecnico.

Dove regge, dove rallenta

Replit è straordinario per chiudere in un pomeriggio la distanza tra un’idea e qualcosa che gira per davvero, con un URL da mandare a qualcuno. Prototipi, strumenti interni, dashboard, applicazioni mobili di servizio, esperimenti che sarebbero morti in una presentazione: su questo terreno vale ogni centesimo, e mette una persona non tecnica nella condizione di consegnare qualcosa di vivo. Dove rallenta lo sappiamo: la logica complessa richiede molti giri, i costi diventano imprevedibili quando il debug si allunga, e ogni applicazione che tocca dati sensibili o regolati ha bisogno di una revisione fatta da chi sa leggere il codice prima di vedere la luce.

Per chi guida la tecnologia, il conto da fare non è sul prezzo del piano. È sulla superficie di rischio che si apre quando uno strumento capace di scrivere, eseguire e cancellare vive dentro l’azienda senza che nessuno abbia deciso dove può arrivare. Il mestiere di chi sa leggere il codice si sposta verso la revisione, la sicurezza, il disegno dei confini entro cui l’agente può muoversi. Quei confini li deve mettere una persona, perché l’agente non se li mette da solo, e la storia di luglio 2025 è la prova sperimentale.

Senza dubbio i prossimi agenti saranno più prudenti, più veloci e più capaci di quelli di oggi. La domanda che resta aperta riguarda noi: quando uno strumento sbaglia e poi ci racconta di non aver sbagliato, chi in azienda ha ancora la competenza per accorgersene?

Riferimenti.

Ufficiali: sito Replit, piani e prezzi, annuncio del round da 400 milioni.

Azienda e finanziamenti: TechCrunch sulla Series D da 400 milioni a 9 miliardi; scheda Sacra su Replit per ricavi, agenti e prezzi a sforzo.

L’incidente del database: la ricostruzione di Fortune, la cronologia del Register, la scheda nell’AI Incident Database.

Sicurezza della categoria: studio Security Boulevard sulle vulnerabilità nelle app vibe coded.

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Governare il significato: l’ontologia, l’infrastruttura invisibile dell’AI in azienda

La parola “cliente” significa tre cose diverse allo stesso tavolo. Finché a leggerla siamo noi non è un problema. Quando a leggerla è un agente che decide, lo diventa. È da qui che parte Govern Meaning, il primo degli AI Strategy Papers di ZeroFive, e questa ne è la versione breve.

Prendi la parola “cliente” in una riunione dove siedono vendite, finanza e supporto. Per il commerciale è chiunque abbia lasciato un’email, per la finanza è un’entità fatturata, per il supporto è chi ha diritto ad aprire un ticket. Tre definizioni, una parola sola, e ogni numero costruito su quella parola porta dentro l’ambiguità senza dichiararla.

Finché a leggere quei dati siamo noi, il malinteso si assorbe: aggiustiamo a mente, chiediamo conferma. Il problema nasce quando a leggerli mettiamo una macchina che deve rispondere, decidere, agire. La macchina non aggiusta a mente. Prende la definizione che trova, la applica con sicurezza, e ti restituisce una retention, un’esposizione al rischio, una lista di destinatari, senza sapere che quella definizione ne conteneva altre due dentro.

Ecco perché la parola d’ordine del momento, ontologia, non è una moda da convegno. È la struttura del significato su cui poggia davvero l’AI in azienda, e decide se un sistema ragiona o indovina.

Ancorare il modello: dal plausibile al verificato

Un modello linguistico è straordinario a produrre testo plausibile, e non è progettato per essere corretto. Sono due qualità diverse, e le confondiamo di continuo perché il testo plausibile, quando lo leggiamo, ci sembra corretto.

Un “probabilmente corretto” va benissimo quando suggerisci un film. Non va bene nella manifattura, nell’antifrode, in finanza, in medicina, dove una risposta sbagliata detta con sicurezza costa denaro, conformità, a volte vite. Lì serve un ancoraggio: il modello resta l’ultimo passo, non il primo, e il ragionamento vero avviene prima, sulla struttura. L’ontologia dà il significato, il knowledge graph dà i fatti veri di adesso, e il modello si limita a mettere in linguaggio una risposta già verificata. Vietare che le cuffie diventino impermeabili è un vincolo scritto una volta, non un vezzo, e blocca il fatto invalido prima che il modello parli.

Dopo la qualità del dato viene la struttura

Per vent’anni abbiamo lavorato sulla qualità del dato. Giusto, e non è finito, però il vincolo si è spostato di un gradino. La qualità dice se un’informazione è affidabile, la struttura dice alla macchina cosa quell’informazione significa e come le cose si relazionano. Sono due domande diverse, e il ragionamento vive nella seconda.

L’esempio che uso ai tavoli è il piano dei conti. Nessuna azienda seria lascia decidere per caso cosa è ricavo e cosa è costo: lo custodisce, lo governa, lo difende. Le definizioni delle entità in un grafo, cosa è un cliente, un prodotto, un fornitore, hanno oggi lo stesso peso del piano dei conti, ma su una superficie molto più larga, perché toccano i numeri che riporti, gli obblighi in cui incappi, le persone che un sistema di AI tratterà come bersaglio di una decisione. Il chart of entities è il nuovo chart of accounts.

Governare il significato

Presa sul serio, la parola ontologia porta molto lontano dalla scelta di un prodotto o di un database. Porta in sala del consiglio, perché le decisioni vere riguardano chi possiede le definizioni, e le definizioni vincolano tutto ciò che sta a valle.

C’è un dettaglio che rende il tema urgente adesso. Costruire un grafo è diventato più facile che mai, ma solo un knowledge graph su quattro arriva davvero in produzione, e il collo di bottiglia non è più costruire, è mantenere allineato il significato mentre il business cambia. I modelli semantici non falliscono di colpo, divergono: una definizione cambia in un reparto, nessuno aggiorna il resto, e l’agente continua a rispondere con sicurezza su una logica ormai superata. La divergenza uccide l’adozione dell’AI più in fretta della vecchia BI, perché l’AI non ha il senso critico dell’analista che compensa a valle. Fallisce in silenzio, e il silenzio è la parte pericolosa.

L’ontologia serve, quindi, ma come fonte di verità interna e governata, il resoconto ufficiale di come la tua azienda definisce le proprie cose, non una verità universale. E si comincia sempre dal problema di business, mai dall’eleganza del grafo, con la maturità del dato come primo lavoro, la misurabilità e la governance dal primo giorno, l’umano nel ciclo come default.

Il primo AI Strategy Paper

Questo è il nocciolo. Il paper completo, Govern Meaning, lo affronta per intero: cos’è davvero un’ontologia, l’architettura che ferma le allucinazioni, come costruire riusando gli standard invece di reinventarli, la deriva che uccide i progetti dopo il go-live, e come si porta tutto questo in azienda. Taglio da studio, con le fonti, ma pragmatico e leggibile da chi decide, non solo da chi implementa.

È il primo degli AI Strategy Papers di ZeroFive, una serie che prende una domanda difficile sull’AI e la affronta senza hype. Lo scarichi, in italiano e in inglese, e lasci la mail per i prossimi, nella pagina dedicata:

👉 Scarica Govern Meaning su zerofive.ai/papers

Il grafo latente della tua azienda esiste già, distribuito nelle teste delle persone e nelle giunture tra i sistemi. Il giorno in cui saranno i tuoi agenti a ragionarci sopra, erediteranno le tue definizioni così come sono, coerenti o contraddittorie. Tanto vale sceglierle adesso, mentre a rileggerle ci sono ancora persone capaci di correggerle.

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Soft skill nell’era dell’AI: la riconfigurazione delle competenze che la scuola italiana ha iniziato

Il 7 maggio 2026 Assolombarda e nove università milanesi hanno firmato un accordo quadro triennale su lauree, master e hackathon dedicati all’intelligenza artificiale. Dentro i dati che accompagnano la firma c’è un numero che vale tutta la discussione sulla fine del lavoro: nel quadrilatero Milano-Monza-Lodi-Pavia i laureati STEM sono cresciuti del 25,6% dal 2014, ma solo il 2% del totale possiede competenze ICT effettive. Le imprese cercano, le università sfornano titoli, e in mezzo resta un vuoto di soft skill che nessuna laurea tecnica da sola sta riempiendo.

Tendiamo a leggere l’arrivo dell’AI nel lavoro come una sottrazione: quanti posti spariranno. È la domanda sbagliata, o almeno è quella che cattura meno di metà di ciò che sta succedendo. L’altra metà è una riconfigurazione di cosa rende prezioso un essere umano in un’organizzazione, e tocca proprio le soft skill che un’aula STEM tradizionale non insegna.

Le soft skill nel vuoto che le lauree tecniche non colmano

L’automazione cognitiva mangia per prima i compiti procedurali: inserimento dati, redazione di documenti standard, prima stesura di codice. Sono attività che fino a ieri richiedevano una persona e che oggi un modello svolge in pochi secondi. Su questo non c’è dibattito serio.

Cosa resta dall’altra parte, invece, è tutto ciò che richiede di leggere una situazione ambigua, di tenere insieme persone con interessi diversi, di decidere quando una risposta del modello va bene e quando va buttata. Empatia, negoziazione, capacità di persuasione, giudizio in condizioni di incertezza. Le chiamiamo soft skill con una certa condiscendenza, come se fossero un contorno. Stanno diventando il piatto principale.

Il paradosso italiano è proprio questo. Abbiamo prodotto più laureati tecnici e contemporaneamente un mismatch più ampio, perché il valore si è spostato verso una combinazione che la formazione iperspecialistica non garantisce: solidità tecnica più capacità relazionale e critica. Chi ha solo la prima è automatizzabile sui margini, chi ha solo la seconda non capisce abbastanza la tecnologia per governarla.

Filosofia e classici rientrano dalla porta principale

Qualcosa, in controtendenza rispetto a quanto si racconta, si sta muovendo. Le nuove Indicazioni Nazionali per i licei del 2026 introducono l’intelligenza artificiale e l’informatica nel curriculum, ma la scelta che trovo più interessante è un’altra: il rilancio della filosofia con un approccio specifico su etica e tecnologia, e un impulso esplicito al pensiero critico come competenza da allenare. Insieme a un ritorno ai classici e alla centralità del testo.

A prima vista sembra un movimento all’indietro, verso il sapere umanistico, proprio mentre tutti spingono sulle STEM. Letto bene è il contrario: è il riconoscimento che, in un mondo dove la parte tecnica diventa commodity erogata da una macchina, la differenza la fa la capacità di interpretare, argomentare, dubitare. Le arti liberali non come nostalgia, come infrastruttura cognitiva per stare davanti a un modello senza esserne sostituiti.

Lo stesso vale per l’alta formazione. Il Politecnico di Milano integra l’AI in tutti i corsi di laurea magistrale e propone certificati per professionisti. Insegno anch’io in due business school, e vedo da vicino come la domanda sia cambiata: i manager non chiedono più solo di capire la tecnologia, chiedono di capire come ridisegnare ruoli e competenze delle loro persone attorno alla tecnologia. È una domanda da educatori, non da tecnologi.

La capacità cognitiva che rischiamo di perdere

C’è un timore che attraversa tutto questo, e va preso sul serio invece di liquidarlo. Delegare al modello una quantità crescente di lavoro mentale potrebbe atrofizzare proprio le capacità che diciamo di voler coltivare. Uno studente che fa scrivere i temi all’AI non allena la scrittura. Un professionista che le delega ogni analisi smette di saper analizzare.

C’è uno strato sottile dove la mente e la macchina si toccano, ed è lì che si decide se l’una estende l’altra o la sostituisce. La scuola e l’università sono il luogo dove questa decisione pesa di più, perché lì le competenze non si esercitano, si formano per la prima volta. Un adulto che delega perde un allenamento. Un ragazzo che delega potrebbe non sviluppare mai la capacità.

La risposta non è vietare lo strumento, sarebbe ridicolo e perdente. È insegnare a usarlo in modo che amplifichi invece di sostituire. Far scrivere allo studente la sua ipotesi prima di chiederla al modello. Pretendere che sappia giudicare l’output, il che richiede di possedere la competenza, non di averla noleggiata. Tenere viva una quota di lavoro fatto senza aiuto, come si tiene allenato un muscolo che altrimenti si addormenta.

Utilizzatori o menti che tengono testa alla macchina

La transizione non porterà alla disoccupazione di massa che molti temono. Porterà a una ridistribuzione del valore verso competenze che oggi sottovalutiamo, e premierà chi sa stare nel mezzo: abbastanza tecnico da capire la macchina, abbastanza umano da fare ciò che la macchina non fa.

Il sistema educativo italiano ha davanti una finestra stretta per riconfigurarsi attorno a questa idea, e i segnali dicono che ha cominciato a guardarci. Resta la parte difficile, che non è scrivere nei programmi la parola intelligenza artificiale, è cambiare il modo in cui si insegna a pensare. È la riforma più importante e meno appariscente del momento. Tra qualche anno si vedrà la differenza, tra chi ha solo imparato a usare lo strumento e chi ha imparato a pensare senza di lui.

Spunti dall’Accordo Quadro Assolombarda-università 2026-2029 e dalle nuove Indicazioni Nazionali per i licei.

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Lovable: la guida completa al builder AI che trasforma un prompt in un’app

A dicembre 2025 Lovable ha chiuso un round da 330 milioni di dollari a una valutazione di 6,6 miliardi. Diciotto mesi prima era l’app commerciale di un progetto open source che Anton Osika aveva chiamato GPT Engineer. In mezzo ci stanno otto milioni di utenti, più di centomila progetti creati ogni giorno, e oltre metà delle aziende Fortune 500 che la usano in qualche forma. La corsa è vera, e i numeri raccontano una corsa. A me interessa soprattutto il suo rovescio: oggi milioni di persone costruiscono software descrivendolo a parole, e quasi nessuna di loro saprebbe leggere il codice che ne esce.

Questa guida prova a dire cosa fa davvero Lovable, quanto costa, dove regge e dove si rompe, e quando vale la pena affidargli un progetto invece che a una persona. È la prima di tre, perché subito dopo arrivano Bolt e Replit, gli altri due nomi che chiunque incontri quando entra in questo territorio.

Da GPT Engineer a una valutazione da sei miliardi

Nel 2023, a Stoccolma, Osika rilascia GPT Engineer: software open source che usa un modello linguistico per scrivere intere applicazioni da una descrizione. Con Fabian Hedin ne fa una versione commerciale, la GPT Engineer App, e a dicembre 2024 la ribattezza Lovable aprendo l’accesso pubblico. Da lì la traiettoria diventa difficile da raccontare senza sembrare iperbolici.

A luglio 2025 il primo round serio, 200 milioni di Series A guidata da Accel, valutazione 1,8 miliardi. A novembre, sul palco di Slush a Helsinki, Osika annuncia 200 milioni di ricavi ricorrenti annui, il doppio rispetto a quattro mesi prima, quando l’azienda aveva passato i 100 milioni di ARR. Lui stesso lo descrive come la crescita più rapida nella storia del software, più veloce di OpenAI e di Cursor. A dicembre arriva la Series B da 330 milioni guidata da CapitalG e Menlo Ventures, con dentro anche Khosla, Salesforce Ventures e Databricks Ventures, a quei 6,6 miliardi che triplicano la valutazione in cinque mesi.

C’è un dettaglio che dice molto sul personaggio. Osika ha resistito alla pressione di trasferire l’azienda nella Silicon Valley, e attribuisce a quella scelta buona parte del risultato. Lovable resta svedese, con un organico piccolo rispetto ai ricavi, al punto che a marzo 2026 TechCrunch raccontava di 100 milioni di ricavi aggiunti in un solo mese con poco più di centoquaranta persone a libro paga. Tra i clienti compaiono Klarna, Uber, Zendesk. Non tutto è stato lineare: a novembre 2025 l’azienda è finita sotto accusa per non aver versato l’IVA dovuta in Svezia, un episodio che vale la pena tenere a mente quando si valuta la solidità di un fornitore così giovane e così veloce.

Per chi guida la tecnologia in azienda, il punto da registrare è semplice. Lovable ha smesso di essere un giocattolo per smanettoni ed è diventata a tutti gli effetti un fornitore enterprise, con tutto quello che questo comporta in termini di dipendenza, sicurezza e continuità.

Cosa succede quando descrivi l’app che vuoi

Scrivi cosa vuoi costruire, in linguaggio naturale, e Lovable genera un’applicazione full-stack completa. Il frontend esce in React con TypeScript e Tailwind CSS, il backend si appoggia a Supabase per database Postgres e autenticazione, e il tutto viene messo online su un URL pubblico con un clic. Da quel momento iteri conversando: chiedi una modifica, l’app cambia, ti accorgi di un errore, lo segnali, riprovi.

La parte che fa la differenza rispetto ai vecchi strumenti no-code è la portabilità del codice. Lovable mantiene una sincronizzazione bidirezionale con GitHub, quindi il progetto vive in un repository Git reale, e quel codice è tuo. Lo puoi esportare, estendere, far leggere a uno sviluppatore, oppure portarlo via del tutto. Non resti chiuso dentro un ecosistema visuale proprietario, che è esattamente la trappola in cui finivano le generazioni precedenti di costruttori senza codice.

Intorno al nucleo si sono accumulate funzioni che riducono i passaggi. La generazione di immagini è integrata nel builder, da marzo 2026 anche con sfondo trasparente, comoda per icone e illustrazioni di servizio senza uscire verso un altro strumento. C’è una modalità vocale per descrivere le modifiche parlando. E a marzo 2026 Lovable ha allargato il perimetro oltre le app, verso analisi dati, business intelligence, presentazioni e flussi di marketing, segno di un’ambizione che va ben oltre il prototipo.

Quello che cambia, sotto la superficie del prodotto, è chi può costruire. Quando l’interfaccia tra un’intenzione e un software diventa una frase scritta o detta, la barriera tecnica si abbassa di colpo e si sposta altrove. In Pelle Digitale ho provato a descrivere proprio questo, la mediazione tra la mente e gli strumenti che la estendono, e Lovable è uno degli esempi più nitidi di quella mediazione spostata sul linguaggio.

Come si pilota la generazione

Non c’è un solo modo di lavorare a un progetto, ce ne sono diversi, ognuno adatto a un momento. Agent Mode è la modalità autonoma: l’AI esplora il codice da sola, individua e corregge errori in modo proattivo, cerca informazioni sul web e ragiona su più passaggi prima di agire. Plan Mode, che prima si chiamava Chat Mode, è il suo opposto controllato: ragiona, pianifica, risponde a domande e aiuta a fare debug, ma non tocca il codice, ed è il posto giusto dove pensare un progetto prima di lasciarlo costruire.

Poi c’è la mano diretta. Visual Edits permette di cliccare su un elemento dell’interfaccia e cambiarne lo stile senza scrivere un prompt, utile a chi pensa per immagini più che per istruzioni. Dev Mode apre il codice e lo lascia modificare dentro Lovable, per i tecnici che vogliono mettere le mani dove l’AI non arriva. Le modifiche di solo testo e contenuto non consumano crediti, dettaglio che conta più di quanto sembri quando si guarda il conto a fine mese.

Quasi tutto questo è arrivato con Lovable 2.0, la versione che nella primavera del 2025 ha introdotto il lavoro in multiplayer, con workspace condivisi e fino a venti collaboratori, la scansione di sicurezza nel momento della pubblicazione, e la modalità di editing del codice. Da allora il prodotto ha continuato a crescere, ma è quella la base su cui si regge oggi l’esperienza d’uso.

Quanto costa, e quanto costa davvero

Il piano gratuito esiste e si usa, senza carta di credito. Dà cinque crediti al giorno con un tetto mensile intorno ai trenta, progetti pubblici ospitati su dominio lovable.app, branding di Lovable in vista, e nessuna possibilità di acquistare crediti extra o di aprire il codice. Basta per validare un’idea, non per costruirci sopra sul serio.

Il piano Pro parte da 25 dollari al mese, circa 21 con fatturazione annuale, e porta cento crediti mensili, progetti privati, dominio personalizzato, rimozione del branding, accesso al codice e crediti che si accumulano da un mese all’altro se non li usi. Il piano Business sale a 50 dollari al mese e aggiunge quello che serve a un team: SSO, controlli di accesso, fatturazione centralizzata, limiti di credito per singolo utente. Il piano Enterprise va a preventivo e mette sul tavolo SCIM, log di audit, attestazione SOC 2 e supporto dedicato.

Il meccanismo a crediti è semplice nella forma. Ogni interazione con l’AI ne consuma, le operazioni più complesse e quelle in Agent Mode ne consumano di più, le modifiche manuali non ne consumano affatto. Il problema arriva quando si traduce in conto reale. Chi ha spedito davvero un’applicazione lo racconta sempre allo stesso modo: i crediti bruciano più in fretta di quanto il piano lasci immaginare, e la spesa effettiva tende a essere due o tre volte quella nominale. A questo si aggiunge il backend, perché Supabase ha i suoi costi oltre il piano gratuito, a partire da circa 25 dollari al mese quando l’app supera i limiti di database, autenticazione o storage, e si aggiunge il dominio. Un piano da venti diventa facilmente un conto da sessanta o ottanta.

Rispetto a strumenti che chiedono una quota fissa mensile senza contatore a prompt, come Cursor, v0 o Windsurf, il modello a crediti di Lovable è più generoso sul lavoro semplice e meno prevedibile su quello complesso, soprattutto quando il debug si allunga. Nella comunità è emerso un flusso di lavoro che dice molto: si costruisce il settanta o ottanta per cento del progetto in Lovable, dove prototipare è rapido ed economico, poi si esporta su GitHub e si finisce in Cursor. I prezzi cambiano spesso, quindi la pagina ufficiale resta l’unica fonte da verificare prima di decidere, e la trovi su lovable.dev/pricing.

La Row Level Security e i dati usciti da Lovable

A maggio 2025 il ricercatore Matt Palmer documenta una vulnerabilità che diventa CVE-2025-48757. Oltre 170 applicazioni costruite con Lovable avevano il database completamente esposto, senza Row Level Security attiva. I dati raggiungibili comprendevano email e indirizzi di casa, informazioni finanziarie, chiavi API e storici di pagamento. Una sola di quelle app esponeva i dati di tredicimila utenti. Per leggerli non servivano credenziali: bastava la chiave pubblica che sta nel codice del frontend.

La radice tecnica merita di essere capita, perché spiega un’intera categoria di problemi. Supabase espone tutte le tabelle tramite API per impostazione predefinita. La chiave anonima è pubblica, vive nel bundle JavaScript che ogni visitatore può ispezionare. L’unica cosa che impedisce a chiunque di leggere e scrivere il database sono le policy di Row Level Security, e se quelle policy non vengono attivate e configurate a mano, il database è di fatto un’API pubblica aperta a tutti. Il problema non è il codice che Lovable scrive, è quello che non scrive: i controlli di sicurezza che nessuno ha pensato a chiedergli. Un ricercatore l’ha sintetizzato così: l’AI fa quello che le chiedi, non pensa mai a quello che non le hai chiesto.

Non è un caso isolato e non riguarda solo Lovable. Scansioni indipendenti su oltre mille applicazioni costruite con strumenti di vibe coding e appoggiate a Supabase hanno trovato problemi di sicurezza in circa il 98 per cento dei casi, con il 16 per cento di falle critiche, e i campioni includevano anche v0, Bolt e Replit. È un problema di categoria, legato all’architettura client più al modello generativo che a un singolo prodotto. Va detta però anche la parte scomoda per Lovable: secondo un audit successivo, l’autorizzazione interna della stessa piattaforma è rimasta esposta per settimane dopo la segnalazione, il che indebolisce l’argomento secondo cui la responsabilità sarebbe tutta di chi configura male l’app.

Lovable ha risposto con un Security Scan integrato nel momento della pubblicazione per le app collegate a Supabase, e con un Security center che controlla chiavi API esposte, policy RLS, dipendenze datate. È un passo avanti che resta acerbo. Per chi porta la responsabilità della sicurezza in azienda, le regole pratiche sono poche e nette. Niente segreti di produzione dentro gli strumenti di coding AI, che vanno trattati come ambienti non fidati. RLS attiva su ogni progetto, verificata a mano e non chiedendo conferma all’AI che l’ha generata. E una valutazione del rischio fornitore identica a quella che si farebbe per qualunque altro responsabile del trattamento dei dati, con le implicazioni che questo porta su SOC 2 e ISO 27001. Se è il tipo di governance che serve impostare, è esattamente la conversazione che faccio con le aziende prima che un prototipo scivoli silenziosamente in produzione.

Dove si colloca rispetto a Bolt e Replit

Nessuno di questi strumenti è uguale agli altri, e la scelta dipende da chi sei e da cosa devi spedire. Lovable offre l’esperienza più completa appena aperta la scatola, con backend, editing visivo e modalità agente già pronti, ed è la più amica dei designer e di chi non scrive codice. Bolt, costruito sopra StackBlitz, dà più flessibilità tecnica, supporta più framework, lascia editare il codice in modo diretto e gira interamente nel browser, e tende a piacere di più agli sviluppatori. Replit, con il suo Agent, è un ambiente di sviluppo completo che arriva fino alle app mobili native via React Native, quindi quando serve il mobile vero è la risposta più solida. v0 di Vercel genera componenti di interfaccia eccellenti e pubblica in fretta, ma parla a chi conosce già React. Base44 toglie ogni decisione di configurazione ed è la via più rapida per un fondatore senza competenze tecniche.

Su questa mappa entro nel dettaglio nelle prossime due guide del blog, dedicate a Bolt e a Replit, che raccolgo insieme a questa nella sezione AI e GenAI. Qui basta la posizione: Lovable è il punto di riferimento per le app web full-stack con un flusso amichevole, e il confronto si gioca sul resto.

Il primo progetto

Si parte dal piano gratuito, senza carta. La descrizione iniziale conta più di tutto il resto, quindi vale la pena essere precisi su cosa fa l’app, chi la usa e quali sono le schermate principali, invece di affidarsi a una frase generica. Prima di lasciar costruire conviene passare da Plan Mode per ragionare sull’impianto, poi attivare Agent Mode per la generazione vera. Quando servono dati e login si collega Supabase, e a quel punto la regola è una sola: lanciare il Security Scan prima di pubblicare e verificare a mano che la Row Level Security sia attiva, senza fidarsi della conferma dell’AI. Infine si sincronizza il progetto con GitHub, così il codice resta portabile, e si collega un dominio personalizzato. La spesa la si lascia crescere quando si toccano i limiti, non prima.

Dove regge, dove rallenta

Lovable è straordinario per comprimere la distanza tra un’idea e qualcosa di vivo. MVP, prototipi di SaaS, landing page, strumenti interni, portali cliente e dashboard, demo da mettere in mano a qualcuno la settimana stessa: su tutto questo regge benissimo, e mette un fondatore non tecnico o un product manager nella condizione di spedire un prodotto reale senza un team di sviluppo. Dove rallenta è prevedibile. La logica custom complessa richiede più giri, i casi limite vanno chiariti uno per uno, e qualunque applicazione che maneggi dati sensibili o regolati non dovrebbe vedere la luce senza una revisione di sicurezza fatta da chi sa leggere il codice.

Questi strumenti generano un buon punto di partenza, non un sistema finito. Una produzione vera ha ancora bisogno di revisione del codice, di un’architettura pensata, di test e di manutenzione nel tempo, e nessuno di questi passaggi sparisce perché l’app è nata da un prompt. Per chi guida la tecnologia, Lovable è due cose insieme: un modo legittimo per accorciare il ciclo dall’idea al prototipo, e una responsabilità di governance nel momento in cui qualcuno prova a spingere quel prototipo in produzione senza che nessuno lo abbia controllato. Il mestiere di chi sa leggere il codice non scompare, si sposta verso la revisione, la sicurezza, i casi che l’AI non vede.

Senza dubbio questi strumenti diventeranno più sicuri e più capaci. La domanda che resta aperta è un’altra: quando descrivere un’applicazione diventa facile come dirla a parole, chi si prende la responsabilità di quello che quell’applicazione fa nel momento in cui nessuno la sta guardando?

Trasparenza: i link a Lovable nel corpo di questa pagina sono referral. Le valutazioni del pezzo, inclusa la parte sulla sicurezza, restano quelle che avrei scritto senza. I link qui sotto sono diretti.

Riferimenti.

Ufficiali: sito Lovable, documentazione, annuncio Lovable 2.0, piani e prezzi, FAQ sicurezza.

Azienda e finanziamenti: scheda Wikipedia; TechCrunch sulla Series B da 330 milioni a 6,6 miliardi e sui 200 milioni di ARR con la scelta di restare in Europa.

Analisi e recensioni indipendenti: UI Bakery, No Code MBA sui prezzi.

Sicurezza: Superblocks sulla CVE-2025-48757, studio Security Boulevard sulle vulnerabilità nelle app vibe coded.

AI & GENAI, TECH & BUSINESS

L’Europa e l’AI di frontiera che non controlla

Il 7 luglio la Commissione europea ha presentato un Action Plan su cybersicurezza e intelligenza artificiale. A firmarlo è Henna Virkkunen, che nella nuova Commissione porta una delega dal nome esplicito, sovranità tecnologica, sicurezza e democrazia, e che ha messo in fila un ragionamento semplice, l’AI sta cambiando il significato stesso della sicurezza informatica e l’Europa deve tenere il passo alle vulnerabilità che le nuove tecnologie si portano dietro. Nelle settimane precedenti, a Bruxelles, si leggeva un fatto molto preciso: un modello di frontiera, il Mythos di Anthropic, aveva mostrato di saper individuare vulnerabilità nascoste nel software, e un governo straniero aveva deciso di limitarne l’accesso a chi non è cittadino americano.

Per anni l’Europa ha scritto regole per un’intelligenza artificiale che non costruisce. Questo piano è il primo documento che lo dice ad alta voce, con parole sue: le capacità di frontiera nascono per lo più fuori dai confini dell’Unione, e la loro disponibilità dipende da processi decisi altrove, spesso poco trasparenti. La cybersicurezza, letta così, non è un problema di adempimento, è un problema di sovranità digitale.

Una capacità di valutazione da costruire

La prima mossa concreta è una capacità europea di valutazione dei modelli, che la Commissione vuole creare nel 2027. Servirà a esaminare i modelli di frontiera prima che arrivino sul mercato, anche dal lato della sicurezza informatica, a sostegno del lavoro dell’AI Office, con criteri pubblici per i valutatori indipendenti che vorranno candidarsi.

Sotto l’annuncio c’è un’ammissione. Oggi l’Europa non riesce a valutare da sola i modelli che pretende di regolare. L’AI Act le ha dato il diritto di chiedere che quei modelli vengano esaminati, questo piano riconosce che le manca il muscolo per farlo in proprio.

Il primo pezzo di quel muscolo arriva prima. ENISA, l’agenzia dell’Unione per la cybersicurezza, e il Centro comune di ricerca costruiranno entro fine 2026 una piattaforma europea sicura per mettere alla prova i modelli in ambienti simulati, portando competenza sull’uso sicuro dell’AI agli operatori dei settori critici, dalla finanza alla sanità, dall’energia ai trasporti fino alla pubblica amministrazione.

Quando a decidere l’accesso è un altro

Qui il piano tocca il nervo scoperto. Le capacità di frontiera, scrive la Commissione, si sviluppano quasi tutte fuori dall’Unione, e chi le vuole usare dipende da processi decisi altrove. Conoscerle e potervi accedere non riguarda soltanto la resilienza informatica, riguarda la sovranità tecnologica di un continente.

L’episodio Mythos serve da promemoria. Un modello capace di trovare falle nascoste diventa un’arma se finisce nelle mani sbagliate, uno strumento di difesa se resta in quelle giuste, però la mano che decide chi può usarlo, in quel caso, stava a Washington e non a Bruxelles. È l’idea del permesso revocabile portata su scala geopolitica: quando il permesso di usare una capacità può essere ritirato da qualcun altro, dall’esterno, la tua sovranità sui processi che quella capacità protegge è presa in prestito.

Somiglia alla competenza presa in prestito di cui scrivevo a proposito del nostro rapporto quotidiano con questi modelli, solo che qui il prestito non tocca una singola persona che smette di saper fare una cosa, tocca la capacità di un’intera economia di difendere le proprie infrastrutture.

Dal codice condiviso alla vulnerabilità che resta scoperta

Il secondo pilastro guarda dentro le organizzazioni. Il piano non chiede di aspettare, chiede di usare da subito le capacità di AI già disponibili, compresi i modelli aperti, per trovare e correggere le vulnerabilità più in fretta di prima, e per reagire quando un attacco è già in corso. Da qui a fine 2026 ENISA pubblicherà linee guida e buone pratiche, e aprirà un progetto pilota sulla resilienza del software libero critico, pensato per accelerare la correzione delle falle con l’aiuto dell’AI.

Il codice aperto, in questo disegno, pesa più di una bandiera ideologica. Resta la sola capacità che un’organizzazione può ispezionare riga per riga e far girare sulle proprie macchine, senza chiedere permesso a nessuno e senza che nessuno la spenga da lontano. La stessa falla che un modello di frontiera straniero potrebbe scovare al posto tuo, oggi, un modello aperto che controlli tu può aiutarti a chiuderla domani.

La difesa prima della norma

C’è un contrasto che vale la pena guardare in faccia. Nelle stesse settimane in cui prepara questo piano, l’Europa rallenta il suo stesso codice: il 29 giugno il Consiglio ha dato il via libera definitivo alla semplificazione dell’AI Act, che sposta in avanti gli obblighi sui sistemi ad alto rischio, al dicembre 2027 per quelli autonomi e all’agosto 2028 per quelli dentro i prodotti.

Frenare la regola e costruire la difesa, allo stesso tempo, sembra una contraddizione e invece è una sola mossa. Il baricentro si sposta da ciò che vietiamo prima a ciò che sappiamo fare adesso, dalla conformità alla capacità. È l’ansia da competitività dei rapporti Draghi e Letta tradotta in atti di governo, e cambia il modo in cui un CIO dovrebbe leggere la politica europea sull’AI.

La lettura solo per adempimento non basta più. Ciò che pesa davvero, sui tavoli dove si decide, è lo stesso metro che vale con gli agenti: la reversibilità, cioè il controllo su runtime, contesto e permessi e la rapidità con cui puoi fermare un processo e riportarlo indietro senza danni.

Sovranità digitale, da iniziare adesso

Il piano, in filigrana, detta anche cosa fare senza aspettare né l’agenzia del 2027 né la sfida europea di fine anno. C’è l’igiene di base da rafforzare e la sicurezza da mettere fin dentro la progettazione, come le regole sulla cybersicurezza già chiedono. Conviene poi iniziare a usare i modelli disponibili, anche quelli aperti, per scovare e chiudere le vulnerabilità e per rispondere quando un attacco è già partito. Merita attenzione, da qui a fine anno, la piattaforma di ENISA per la sperimentazione dei modelli, con le linee guida che arriveranno tra il terzo e il quarto trimestre.

E la dipendenza da un singolo modello di frontiera controllato da un altro Stato va trattata per quello che è, un’esposizione nella catena di fornitura che una decisione presa altrove può accendere o spegnere da un giorno all’altro.

L’occasione, per chi in Europa costruisce sicurezza e AI nello stesso posto, prende una forma concreta. Bruxelles lancerà entro fine 2026 una sfida europea per le soluzioni di cybersicurezza basate sull’AI, e sta studiando con la Banca europea per gli investimenti uno strumento pubblico che finanzi i progetti strategici, la frontiera dell’AI compresa. Attorno a una capacità sovrana, che si possa ispezionare e valutare in casa, si sta formando un mercato.

Il piano costruisce la capacità di valutare i modelli e gli strumenti per difendere le reti, e sono due cose che all’Europa mancano da tempo. Resta però, sui tavoli dove lavoro, una domanda a cui non ho ancora una risposta netta: si può davvero essere sovrani su una capacità che non hai costruito e che non riesci a vedere fino in fondo? Finché la risposta non è chiara, la sovranità digitale somiglia più a un cantiere aperto che a un traguardo raggiunto.

Il documento è l’Action Plan on Cybersecurity and Artificial Intelligence presentato dalla Commissione europea il 7 luglio 2026, con il comunicato integrale della Commissione. La struttura in tre pilastri e le scadenze operative sono ricostruite dal servizio di Agence Europe. Il via libera definitivo alla semplificazione dell’AI Act è del Consiglio dell’UE, 29 giugno 2026.

AI & GENAI

Metacognizione e AI: usare il modello senza perdere la testa

C’è un gesto che faccio decine di volte al giorno senza pensarci. Apro una chat, scrivo una richiesta, ricevo una risposta buona, la uso. Funziona così bene che ho smesso di chiedermi una cosa: dopo, quella competenza è mia o l’ho solo presa in prestito? La domanda sembra astratta finché non provi a rifare da solo qualcosa che la settimana prima avevi delegato al modello, e ti accorgi che la mano non sa più muoversi.

Questa è la differenza tra l’AI come amplificatore e l’AI come protesi. Un amplificatore prende una mia capacità e la rende più potente. Una protesi sostituisce una capacità che, col tempo, si atrofizza per disuso. Lo stesso strumento può essere l’uno o l’altra. Dipende da come lo uso, e quasi nessuno si ferma a controllarlo. Qui entra in gioco la metacognizione.

La competenza che non sapevo di perdere

Il termine tecnico per questo controllo è metacognizione: pensare a come si pensa, osservare il proprio modo di apprendere mentre accade. È una vecchia idea della psicologia cognitiva, e l’AI la rende improvvisamente urgente.

Quando delego al modello la stesura di un testo, sto risparmiando tempo. Indubbio. Ma sto anche saltando il processo che, ogni volta che lo facevo a mano, manteneva allenata una capacità. Non si tratta di rinunciare allo strumento, sarebbe assurdo. Si tratta di accorgersi di quando lo sto usando per amplificare e quando per evitare, perché solo nel primo caso esco dall’interazione più capace di prima.

In Pelle Digitale avevo provato a descrivere questo strato sottile dove la mente e la macchina si toccano. La metacognizione è il sensore che mi dice da che parte di quello strato sto stando: se la macchina sta estendendo me, o se io mi sto ritirando dentro la macchina.

Prompt ipotesi, check di ritenzione, rotazione

Non servono teorie, servono abitudini. Tre, semplici, che ho integrato nel mio modo di lavorare con il modello.

La prima la chiamo prompt ipotesi. Prima di chiedere al modello come si risolve un problema, scrivo la mia ipotesi di soluzione. Anche sbagliata, anche grezza. Poi confronto. Questo piccolo attrito fa una differenza enorme: invece di ricevere passivamente una risposta, la leggo come correzione di un mio ragionamento, e il ragionamento resta mio.

La seconda è il check di ritenzione. A distanza di qualche giorno da un compito che ho svolto con l’AI, provo a rifarne un pezzo senza aiuto. Se non ci riesco, ho una misura precisa di quanto quella competenza fosse prestata. Non è un esame, è un termometro. Mi dice dove sto accumulando debito cognitivo, quel saldo nascosto che si paga quando lo strumento un giorno non c’è.

La terza è la rotazione del prompt. Quando un modo di chiedere funziona, tendo a ripeterlo all’infinito. Comodo, e lentamente accecante: smetto di esplorare. Ogni tanto cambio deliberatamente l’approccio, chiedo la stessa cosa in un modo che non userei mai, per vedere cosa emerge e per non lasciare che lo strumento mi addestri a pensare in un solo modo.

Quello che vale per una persona vale per un’azienda

La metacognizione non è solo un fatto individuale. Un’organizzazione che adotta l’AI senza farsi queste domande accumula lo stesso debito, moltiplicato per il numero di persone.

Succede così. Un reparto comincia a delegare al modello una serie di compiti. La produttività sale, i numeri sono buoni, nessuno si lamenta. Poi, mesi dopo, qualcuno si accorge che la competenza interna su quei compiti è evaporata. Non c’è più nessuno in grado di valutare se l’output del modello sia giusto, perché tutti hanno smesso di farlo a mano. L’azienda è diventata dipendente da uno strumento che non sa più giudicare.

L’antidoto è lo stesso, scalato. Tenere viva una quota di lavoro fatto senza AI, non per nostalgia, ma per mantenere la capacità di giudizio. Ruotare le persone tra compiti assistiti e compiti autonomi. Misurare la ritenzione delle competenze come si misura qualsiasi altro asset, perché lo è. È una delle conversazioni che porto più spesso al tavolo di CEO e CTO: la produttività di oggi non deve comprarsi la dipendenza di domani.

La crescita o la dipendenza

La parte che mi interessa di più non è tecnica. Riguarda che tipo di persone e che tipo di organizzazioni diventiamo usando questi strumenti.

C’è una via in cui l’AI ci rende più capaci, più curiosi, liberati dal lavoro meccanico e spinti verso quello che richiede giudizio. E c’è una via in cui ci rende più comodi e progressivamente più vuoti, con le risposte sempre pronte e la capacità di trovarle in lento declino. Lo strumento è identico. A separare le due vie c’è solo l’attenzione che mettiamo nel modo in cui lo usiamo.

La metacognizione è quella attenzione, resa abitudine. Costa un piccolo attrito ogni giorno, e in cambio mantiene aperta la possibilità che l’AI sia una crescita e non un noleggio permanente di facoltà che un tempo erano nostre. Senza dubbio è l’investimento più sottovalutato del momento. Chi la coltiva arriverà al giorno in cui lo strumento cambia, o si ferma, con la mano ancora capace di muoversi da sola, e sarà quella la differenza tra chi guida i prossimi anni e chi li subisce.