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Guidare Claude Code: la guida completa a skill, hook, subagent e regole

Il 18 giugno 2026 Anthropic ha pubblicato una mappa di tutti i modi in cui si può dire a Claude Code come comportarsi. Sono sette, e la cosa interessante non è l’elenco, è che ognuno di quei sette modi risponde a tre domande diverse: quando l’istruzione entra in memoria, se ci resta quando la sessione si allunga, e quanto è vincolante. Lavoro con questi agenti tutti i giorni, e ho imparato che la maggior parte degli errori di configurazione nasce dall’aver messo l’istruzione giusta nel posto sbagliato.

Per chi scrive codice da solo è una questione di efficienza. Per chi porta la responsabilità della tecnologia in un’azienda diventa qualcosa di più, perché la distanza tra un’istruzione e una garanzia è la stessa che separa una buona intenzione da una regola che nessuno può aggirare. Questa guida prova a mettere ordine: cosa sono i sette meccanismi, come si comportano quando la sessione cresce, e dove conviene scrivere ogni tipo di istruzione.

Ogni istruzione ha un costo e un’autorità

Ogni riga che finisce nella finestra di contesto di Claude occupa spazio e influenza il comportamento, e questi due effetti vanno tenuti insieme. Lo spazio è il costo: token che paghi a ogni richiesta, che l’istruzione serva o no in quel momento. L’autorità è il peso: quanto Claude segue quell’istruzione quando le cose si complicano, in una sessione lunga, in una situazione ambigua, o quando un file letto durante il lavoro contiene istruzioni nascoste che spingono in direzione opposta.

I sette meccanismi si distribuiscono lungo questi due assi. Alcuni costano molto e valgono sempre, altri costano poco perché entrano in scena solo quando servono, altri ancora non vivono affatto nel contesto perché sono codice che gira per conto suo. Sapere dove cade ciascuno è metà del lavoro. L’altra metà è una sola domanda, che torna a ogni scelta: questa cosa deve succedere quando il modello decide di farla, o deve succedere e basta?

CLAUDE.md, il file che Claude rilegge a ogni avvio

Il CLAUDE.md è un file markdown nella radice del progetto. Si carica all’inizio della sessione e ci resta per tutta la durata. Comandi di build, struttura delle cartelle, organizzazione di un monorepo, convenzioni di codice, norme del team: tutto questo sta bene qui, perché sono fatti che Claude deve avere sempre sottomano.

Ne esistono due tipi, e si comportano in modo opposto. Quello nella radice è sempre presente, sopravvive alle sessioni lunghe, e quando Claude Code comprime la conversazione per liberare spazio lo rilegge da capo. Quelli nelle sottocartelle invece si caricano su richiesta, solo quando Claude legge un file dentro quella cartella. Un app/api/CLAUDE.md non entra all’avvio, entra quando si tocca qualcosa sotto app/api, e sparisce di nuovo finché non si torna lì.

Il problema del file nella radice arriva con la scala. In un repository condiviso cresce come ogni configurazione senza padrone: ogni team aggiunge le sue righe, nessuno cancella niente, e quel testo si carica in ogni sessione di ogni persona, che riguardi il suo lavoro o no. Si pagano token, e si diluisce l’aderenza alle istruzioni che contano.

Il consiglio di Anthropic è di tenerlo sotto le duecento righe, dargli un proprietario, e trattarne le modifiche come si tratta il codice, con una revisione. Pensa a questo file come a un indice: una mappa del progetto che rimanda ad altri file dove Claude trova il dettaglio quando gli serve. Per le regole che devono valere su ogni repository dell’organizzazione, politiche di sicurezza o requisiti di conformità, esiste un CLAUDE.md gestito centralmente, distribuito sulle macchine via MDM, che il singolo non può escludere.

Le regole si caricano solo dove servono

Le regole sono file markdown dentro .claude/rules/, e danno a Claude vincoli o convenzioni precise. Senza un raggio d’azione si comportano come il CLAUDE.md: caricate all’avvio, rimesse dentro dopo ogni compressione, sempre presenti anche quando il compito non le riguarda.

Con il campo paths nell’intestazione cambia il momento del caricamento. Una regola legata a src/api/** resta fuori dal contesto durante una sessione che tocca solo la documentazione, e si carica unicamente quando Claude legge un file dentro quella cartella. L’intestazione si scrive così:

---
paths:
  - "src/api/**"
  - "**/*.handler.ts"
---
Ogni handler API deve validare l'input con Zod prima di processarlo.

Un vincolo legato a un file specifico, tipo le migrazioni che si possono solo aggiungere e mai modificare, sta bene come regola con il suo paths. Conviene preferire una regola con raggio d’azione a un CLAUDE.md annidato quando l’istruzione riguarda un aspetto trasversale, o un tipo di file che compare in più punti del codice ma non ovunque.

Le skill portano dentro la procedura al momento giusto

Le skill vivono in .claude/skills/, cartelle che contengono istruzioni, script e risorse, ognuna con un file SKILL.md fatto di nome, descrizione e corpo. All’avvio della sessione si caricano solo il nome e la descrizione. Il corpo entra quando la skill viene invocata, con un comando slash come /code-review oppure perché Claude riconosce che il compito corrisponde a quella descrizione.

/code-review è una skill già inclusa: legge le modifiche correnti e riporta cosa ha trovato senza toccare i file. La skill definisce il copione, e Claude segue lo stesso percorso ogni volta che la richiami. Quando la conversazione viene compressa, le skill già invocate vengono rimesse dentro fino a un tetto di token condiviso tra tutte: se ne hai usate molte nella stessa sessione, le più vecchie cadono per prime.

La regola pratica è corta. Le istruzioni procedurali, un flusso di deploy o una checklist di rilascio, stanno in una skill, non nel CLAUDE.md. Claude Code arriva con le sue skill, ma puoi scriverne di tue, ed è proprio quello che faccio per il lavoro editoriale e di consulenza, impacchettando in una cartella le procedure che ripeto.

Un agente separato per il lavoro che non vuoi leggere

I subagent sono file markdown in .claude/agents/, e definiscono assistenti isolati per compiti laterali. Ogni file ha un’intestazione YAML, nome e descrizione più eventuali campi per il modello e per gli strumenti a cui può accedere, seguita da un corpo che diventa il prompt di sistema di quel subagent.

Somigliano alle skill, perché all’avvio si caricano nome, descrizione ed elenco degli strumenti, mentre il corpo non si attiva da solo: Claude lo chiama tramite lo strumento Agent passandogli un prompt. La differenza vera è l’isolamento. Il corpo del subagent non entra mai nella conversazione principale. Il subagent gira in una finestra di contesto tutta sua, e al termine torna alla sessione madre solo il suo messaggio finale, spesso il risultato aggregato di molti passaggi, più qualche metadato.

Questo schema scala in un modo che vale la pena capire. I subagent si annidano fino a cinque livelli, e i flussi di lavoro dinamici orchestrano da decine a centinaia di agenti in background senza che tu debba specificare ogni dettaglio. Il piano di orchestrazione e i risultati intermedi vivono dentro variabili di script invece che nel contesto di Claude, e questo permette di crescere senza perdere fedeltà alle istruzioni.

L’isolamento è il motivo principale per scegliere un subagent invece di una skill. Lo usi quando un compito laterale, una ricerca profonda o l’analisi di un log ingombrerebbe la conversazione principale con risultati intermedi che non riguarderai più. Usi una skill quando vuoi che la procedura si svolga dentro il thread principale, sotto i tuoi occhi, un passaggio alla volta. La documentazione sui subagent entra nel dettaglio dei campi dell’intestazione e dei permessi sugli strumenti.

Gli hook girano fuori dal contesto

Gli hook sono comandi, endpoint HTTP o prompt che danno un controllo più deterministico sul comportamento di Claude, perché scattano su eventi precisi del suo ciclo di vita: una modifica a un file, una chiamata a uno strumento, l’avvio della sessione. Si registrano nel settings.json, nelle impostazioni gestite, o nell’intestazione di una skill o di un agente.

Ne esistono di cinque tipi: command, HTTP, mcp_tool, prompt e agent. Tutti scattano in modo deterministico, ma i primi tre eseguono codice, mentre prompt e agent usano il giudizio di Claude invece di una regola fissa per decidere l’output. Il costo in contesto è basso, perché la configurazione vive fuori dalla finestra principale. Qualche output può rientrare: l’errore di un hook che blocca un’operazione viene salvato nel contesto, così Claude sa perché la chiamata è stata negata. La maggior parte degli hook invece non lascia traccia, a meno che la configurazione non lo preveda. Se hai salvato la cronologia della chat in un altro file prima della compressione usando l’evento PreCompact, Claude non saprà in quale file l’hai messa.

È qui che gli hook si staccano dal CLAUDE.md, dalle regole e dalle skill. Servono per tutto ciò che deve accadere in modo deterministico: far girare un linter dopo ogni modifica, scrivere su Slack a lavoro finito, bloccare certi comandi prima che partano. Un hook PreToolUse può ispezionare qualunque chiamata a uno strumento e uscire con codice 2 per negarla. Costano poco perché sono codice che l’ambiente esegue, non istruzioni che Claude deve caricare e interpretare.

Output style e system prompt: l’autorità più alta

Gli output style sono file in .claude/output-styles/ che iniettano istruzioni nel prompt di sistema. Non vengono mai compressi, si caricano all’inizio di ogni sessione, e dopo la prima richiesta restano in cache, quindi il costo in contesto è moderato. Stando nel prompt di sistema portano il peso di aderenza più alto tra tutti i metodi visti finora, e vanno usati con misura.

C’è una trappola. Cambiare l’output style sostituisce quello predefinito, a meno che tu non imposti keep-coding-instructions: true nell’intestazione. In Claude Code questo cancella le istruzioni che dicono a Claude di star aiutando con un lavoro di ingegneria del software, e con loro abitudini critiche come quando aggiungere o togliere commenti al codice, come gestire le questioni di sicurezza, l’abitudine a far girare i test prima di dichiarare finito un lavoro. Senza accorgertene, Claude Code diventa un assistente generico invece di un assistente che programma. Prima di scriverne uno tuo, conviene guardare quelli già inclusi: Proactive, Explanatory e Learning coprono i bisogni più comuni.

L’alternativa più leggera è il flag append-system-prompt. Dove modificare un output style può avere effetti larghi e non voluti, il flag è solo additivo: non cambia il ruolo di Claude, gli aggiunge istruzioni. Si passa al momento dell’invocazione e vale solo per quella, non resta come file tra le sessioni. Costa qualche token in più in ingresso, attenuato dalla cache dopo la prima richiesta, ed è la via giusta per standard di codice specifici, formati di output, conoscenza di dominio. Con un avvertimento che vale per tutti i metodi a prompt: più istruzioni infili, meno Claude le segue alla lettera, soprattutto se qualcuna contraddice le altre.

Quando l’istruzione è nel posto sbagliato

Ci sono segnali che dicono che un’istruzione andrebbe spostata altrove. Se ti ritrovi a scrivere “ogni volta che X, fai sempre Y” nel CLAUDE.md, e quel comportamento deve essere affidabile, tipo far girare prettier dopo ogni modifica, quello è un hook nel settings.json. Il modello che sceglie di lanciare un formattatore è un’altra cosa rispetto al formattatore che parte da solo.

Se nel CLAUDE.md compare un “non fare mai questo”, l’istruzione è lo strumento sbagliato. Claude la seguirà quasi sempre, ma sotto pressione, in una sessione lunga, in una situazione ambigua, o per via di un’iniezione di prompt dentro un file aperto durante il compito, il modello può non rispettarla. Una barriera vera è deterministica, e si costruisce con gli hook e i permessi. Un hook PreToolUse ispeziona la chiamata ed esce con codice 2 per bloccarla. Le impostazioni gestite vanno oltre: le distribuisce un amministratore, l’utente non le può sovrascrivere, e sono l’unico modo per imporre una barriera deterministica su tutta l’organizzazione.

Una procedura di trenta righe nel CLAUDE.md va in una skill. Una regola che vale solo per src/api/** va scritta con il suo paths, perché senza è meccanicamente identica a mettere quel testo nel CLAUDE.md, sempre caricata, sempre a consumare token. E le preferenze personali, tipo usare sempre messaggi di commit semantici, vanno nei file a livello utente, che valgono per ogni sessione a prescindere dal repository, non nel file di progetto condiviso con il team.

Un’istruzione non è una garanzia

Tutto questo si riduce a una distinzione che per chi guida la tecnologia conta più di qualunque dettaglio di configurazione. Un’istruzione a prompt, stia nel CLAUDE.md o in una regola o in un output style, è una richiesta che il modello interpreta e quasi sempre rispetta. Una barriera costruita con hook e permessi è un fatto meccanico che non dipende dal giudizio del modello. La prima si piega sotto pressione, la seconda no. Quando in gioco ci sono dati sensibili, ambienti di produzione, o un comando che non deve partire mai, l’unica risposta seria è quella deterministica.

C’è anche un costo che si accumula nel tempo, e somiglia parecchio a quello di cui scrivo da mesi a proposito del debito cognitivo. Un CLAUDE.md senza proprietario cresce, e ogni riga in più si carica in ogni sessione di ogni persona, pesando sul budget di token e annacquando le istruzioni che servono. È un debito di contesto: lo paghi poco alla volta, finché un giorno la finestra è piena di righe che nessuno legge e il modello segue peggio quelle importanti. La cura è la stessa di sempre, un proprietario, una revisione, e la disciplina di spostare ogni istruzione dove il suo costo e la sua autorità corrispondono al compito.

Nei vari testi che scrivo da un po’ ho provato più volte a descrivere l’interfaccia tra la mente e gli strumenti che la estendono, e guidare un agente è proprio quel punto: il momento in cui un’intenzione umana si traduce in qualcosa che una macchina eseguirà al posto tuo. Quando hai qualcuno di questi meccanismi a posto, puoi raccoglierli insieme, skill, subagent, hook e output style, dentro un plugin, e condividere un assetto coerente con il team o tra i progetti.

Senza dubbio nei prossimi mesi questi strumenti diventeranno più semplici e più capaci. La domanda che resta aperta è chi, nella tua organizzazione, possiede la mappa di cosa Claude può e non può fare, e la tiene aggiornata mentre la finestra di contesto si riempie. Se è il genere di mappa che serve disegnare per la tua azienda, è una delle conversazioni che porto al tavolo nel mio lavoro di advisory.

Fonte: Anthropic, Steering Claude Code: CLAUDE.md files, skills, hooks, rules, subagents and more, 18 giugno 2026. Approfondimenti nella documentazione ufficiale su subagent e output style.

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Pelle digitale e intelligenza artificiale

Venerdì sera, nella Parrocchia dei Santi Martiri Portuensi, d’estate i ragazzi dell’oratorio organizzano il Santo Bevitore, un momento di comunità per stare insieme e condividere esperienze. Questo venerdì è toccato a me. Quando hanno sospeso per un po’ la distribuzione di cibo e bevande per ascoltare, Don Michele mi ha introdotto per parlare del mio ultimo libro, Pelle digitale. Sul tavolo c’erano due testi usciti a pochi mesi di distanza, il mio e la prima enciclica di Papa Leone, Magnifica Humanitas, e per una sera abbiamo provato a leggerli insieme. Mi ha intervistato lui, con la pazienza di chi si era preparato davvero, e la cornice l’ha messa subito, una parola, consapevolezza, e una scelta, governare l’intelligenza artificiale o esserne governati.

È partito dal titolo, con una domanda semplice, dov’è questa pelle digitale e come ci avvolge. Gli ho risposto raccontando una sensazione che mi porto dietro da qualche anno. La tecnologia si è rimpicciolita, ha lasciato la scrivania, è finita in tasca, poi si è sparsa tutto intorno a noi, nei sensori e nelle piattaforme che si parlano fra loro anche quando noi non ce ne accorgiamo.

Non siamo più di fronte alla tecnologia: siamo dentro la tecnologia.

È questo che chiamo pelle digitale. Quando qualcosa sfiora la pelle lo sentiamo, e oggi quel qualcosa è un ecosistema che ci legge e ci anticipa, in una simbiosi costante e spesso inconsapevole.

L’intelligenza artificiale non è neutrale

Don Michele ha messo il dito sul punto vero subito dopo, questa tecnologia non è neutrale, e mi ha chiesto cosa significhi. Parto da un principio scomodo, nessun addestramento è neutrale, mai, perché porta l’angolazione di chi lo ha fatto, i suoi valori, le sue priorità, i suoi limiti. Vale per i grandi modelli e vale per i piccoli assistenti che ognuno di noi comincia ad allenare su di sé.

Se lo addestrate sui vostri pregiudizi, ragionerà a dieci volte la vostra velocità, amplificando le vostre boiate.

C’è poi un meccanismo più sottile, l’assecondamento costante.

Qualsiasi cosa diciate, una sciocchezza o un’idea brillante, vi risponde sempre: fantastico.

E quando qualcuno ci dà sempre ragione, a un certo punto smettiamo di metterlo in discussione, e ci convinciamo di parlare con il nostro migliore amico. Su questo il libro e l’enciclica si sono incontrati, ed è la convergenza che mi ha colpito di più. Magnifica Humanitas scrive che la tecnologia «assume il volto di chi la pensa, la finanzia, la regola, la usa». La domanda vera, allora, è capire a immagine di chi la stiamo costruendo.

Lo stesso vale per le informazioni. Gli algoritmi ci mostrano sempre di più ciò che già ci piace, e il nostro mondo si stringe in una bolla che scambiamo per il mondo intero. Il rimedio è banale e faticoso, usare più fonti e restare curiosi.

Meglio tante bolle che una sola bollicina.

Il pericolo che non fa rumore

A quel punto mi ha incalzato, se questo ecosistema è così invadente e così nascosto non mette in pericolo la nostra libertà. Gli ho dato la risposta che mi porto dietro da tempo, e che fa sempre discutere.

L’intelligenza artificiale è più potente della bomba atomica, ma è più subdola, perché non fa il botto, e quando capiremo che è pericolosa sarà già troppo tardi.

La bomba, quando è esplosa, ha comunicato da sola la sua potenza, il fungo e l’orrore. Questa trasformazione non esplode, entra in punta di piedi, ci abitua giorno dopo giorno, e l’assuefazione è il vero rischio. Per questo insisto sulla consapevolezza fin da subito, da tecnico entusiasta, ma con gli occhi aperti.

Più connessi o più soli?

La domanda che gli stava più a cuore riguardava le relazioni, e l’ha detta con le mie parole, tu scrivi che non siamo mai stati così connessi e così isolati.

Non siamo mai stati così connessi e così isolati.

Le macchine conversazionali imparano il nostro modo di parlare e ce lo restituiscono, ci fanno da specchio e ci gratificano, rispondono a ogni ora del giorno e della notte, quando siamo arrabbiati e quando siamo entusiasti. Una ricerca del MIT Media Lab e di OpenAI ha mostrato che chi le usa di più tende a sentirsi più solo e più dipendente, non meno.

Ci stiamo allontanando dalle persone avvicinandoci a una macchina. È matematica, non è empatia.

Non va demonizzato tutto, ci sono persone sole che grazie a questi strumenti hanno trovato legami che da sole non avrebbero costruito. Il livello di attenzione, però, va alzato, perché tutto questo accade in silenzio e ce ne accorgiamo tardi.

Chi è lo schiavo di chi?

Sul lavoro mi ha lanciato la sfida che si aspetta sempre, avremo più disoccupati o lavori nuovi. Ho detto tre cose, una scomoda e due meno. Quella scomoda, alcuni mestieri costruiti sulla pura ripetizione si trasformeranno, è già successo nella storia, dalla ruota in poi. Ma un lavoro è una sequenza di gesti, alcuni ripetitivi e senza valore, altri profondamente nostri, fatti di giudizio, creatività, conoscenza di un contesto. Se imparo a separarli, la macchina mi alleggerisce dai primi e mi lascia i secondi. Se invece le delego tutto, mi sto disabilitando da solo.

Se una macchina mi sintetizza una mail e io la copio e incollo da un’altra parte, chi è lo schiavo di chi?

C’è anche una trappola più sottile, quella degli strumenti gratuiti. La vecchia frase del marketing resta vera.

Se il prodotto è gratuito, il prodotto sei tu.

Con i sistemi gratuiti paghiamo spesso con i nostri dati e con un pezzo del nostro giudizio. Don Michele, su questo, mi ha fatto da sponda, perché il lavoro non è solo produrre.

Se l’uomo perde il senso del lavoro, che cos’è l’uomo senza il lavoro?

Il silenzio come competenza

Ha voluto chiudere sul tema a cui tengo di più, ed è anche il più spirituale, il valore del silenzio. L’intelligenza artificiale promette di liberarci tempo, e in parte è vero, però quel tempo rischiamo di riempirlo subito, verificando la macchina o chiedendole altro, e a fine giornata ci sentiamo svuotati come dopo una maratona.

La disconnessione, nel futuro prossimo, sarà un lusso.

Il silenzio non è un vuoto da riempire in fretta, è uno spazio da abitare, ed è lì che torniamo a pensare in profondità. Saper staccare è diventato una competenza, quasi una forma di libertà.

Don Michele ha chiuso meglio di come avrei saputo fare io, svegliarsi dal sonno è il primo passo per restare liberi, per governare la trasformazione invece di subirla. La consapevolezza è la prima libertà, e una comunità come quella che ci ospitava è il posto dove quella libertà diventa concreta, perché da soli ci si abitua, e insieme ci si sveglia.

Resta una domanda che mi sono portato a casa da quella sera, la pelle digitale ormai ce l’abbiamo addosso, e la vera questione è se sapremo restarci dentro da persone, e non da semplici utenti.

Dopo la serata, Don Michele mi ha scritto. C’erano domande che non c’era stato il tempo di affrontare, e che gli stavano a cuore. Le riprendo qui, con lo stesso spirito del confronto in parrocchia, perché meritano una risposta.

Centauri cognitivi: ma chi comanda?

La prima riguarda il dubbio che attraversa tutto il libro, l’intelligenza artificiale ci potenzia o ci indebolisce. La mia risposta è che dipende da chi tiene le redini. Insieme, uomo e macchina, siamo un centauro, e un centauro batte sia il miglior cavallo sia il miglior cavaliere presi da soli. La macchina mette il calcolo e una memoria sterminata, io metto il giudizio e la responsabilità di dove andare.

Il centauro vince, ma solo se a tenere le redini resta l’uomo.

Il guaio arriva quando smetto di tenerle. Delegare un calcolo è efficienza, delegare una decisione apre la porta alla deresponsabilizzazione, e più delego più si atrofizzano proprio le facoltà che credevo di potenziare, il pensiero critico, la memoria, la creatività. La tentazione del facile e del veloce ci illude di essere più bravi mentre ci rende più pigri.

Stiamo scambiando la velocità per saggezza.

Il centauro resta la strada giusta, a una sola condizione, che a guidarlo sia sempre l’uomo.

La scatola nera che nessuno sa aprire

La seconda domanda è quella che fa più paura, il mondo sarà governato dalle macchine. Parto da un fatto tecnico che pochi conoscono, i modelli più potenti sono scatole nere, e nemmeno chi li programma sa spiegare con precisione come arrivino a una certa risposta. Non sto facendo fantascienza, è la condizione di oggi.

Una macchina che nessuno sa spiegare non può avere l’ultima parola su di noi.

L’enciclica di Papa Leone usa un’immagine che mi ha colpito, l’intelligenza artificiale è «più coltivata che progettata». La cresciamo più di quanto la disegniamo, e cresce in fretta. A questo si aggiunge un limite di fondo, la macchina calcola benissimo ma non possiede una coscienza morale, non sa cosa significhi rispondere di una scelta davanti a qualcuno.

Un algoritmo può decidere, ma non sa cosa voglia dire risponderne.

Il mondo resta nelle nostre mani, con le macchine accanto, a patto di pretendere che restino trasparenti e interrogabili. La trasparenza conta proprio qui, è la condizione perché un potere così grande non diventi un oracolo a cui obbedire al buio.

Il nuovo petrolio sei tu

C’era poi una domanda sulla privacy, come la tuteliamo davvero. Parto dal meccanismo, perché aiuta a capire. I dati che lasciamo ogni giorno, dove andiamo, cosa cerchiamo, a che ora ci addormentiamo, sono la materia prima di questa economia, il petrolio del nostro tempo, e il pozzo è la nostra vita quotidiana. Gli occhi e le orecchie digitali sono ovunque, in un assistente vocale che ascolta in salotto, in un telefono che sa sempre dove siamo.

Difendere la privacy non significa nascondersi, significa custodire il confine tra te e chi vuole prevederti.

Qui torna il nodo della libertà. La piattaforma sa di me molto più di quanto io sappia di lei, ed è un’asimmetria di potere enorme. Più mi conosce, più può anticiparmi, e oltre una certa soglia l’anticipazione smette di essere un servizio comodo e diventa un modo gentile di indirizzarmi.

Quando un sistema ti conosce così bene, prevedere e indirizzare diventano la stessa cosa.

La difesa non sta nel diventare eremiti, sta nel tornare a fare domande semplici prima di dire sì, quali dati sto dando, a chi, in cambio di cosa. Pretendere di poterli ridurre, di tenerli sul dispositivo invece che chissà dove, di spegnere quello che non serve. Una privacy difesa è la linea che separa una persona da un profilo, e conviene tenerla prima di averla persa.

Come restare umani?

L’ultima domanda è anche la più importante, come restare umani. La risposta nasce da una distinzione semplice. Lo specifico della macchina è il calcolo, e lì non la batteremo mai. Lo specifico nostro è un altro, ed è esattamente ciò che la macchina non sa fare.

Alla macchina il calcolo, a noi il senso.

Restare umani significa allora coltivare ciò che ci rende insostituibili, la creatività, l’empatia, il pensiero critico, la coscienza morale. È il vero lavoro dei prossimi anni, altro che ripiego nostalgico, perché più le macchine diventano brave a calcolare, più diventa prezioso tutto ciò che il calcolo non tocca.

Più la macchina calcola, più vale ciò che lei non sa sentire.

Si resta umani esercitando l’umano, e lo si esercita meglio insieme, in una comunità, che è poi la cosa che Don Michele ci ha ricordato dall’inizio.

Disarmare l’intelligenza artificiale

Chiudo con l’immagine che mi ha colpito di più nell’enciclica, e che Don Michele teneva a rilanciare. Magnifica Humanitas dice una cosa forte, con questa tecnologia non basta regolarla.

va disarmata e resa ospitale.

Disarmare, nelle parole del Papa, non vuol dire rinunciare alla tecnologia, vuol dire impedirle di dominare l’umano, sottrarla alla corsa all’algoritmo più potente e alla banca dati più vasta, renderla discutibile e contestabile, e perciò abitabile. Lo chiama un compito ecologico nel senso più radicale, perché riguarda la nostra Casa comune, che ormai è anche l’ambiente digitale in cui viviamo tutti. Il mio libro ci arriva da un’altra strada, l’intelligenza artificiale è già la nostra pelle, e una pelle si abita, non si subisce.

Per andare oltre: l’enciclica Magnifica Humanitas, in particolare il terzo e il quarto capitolo dove entra nel merito dell’intelligenza artificiale, e Pelle digitale, che a quei capitoli fa eco da un’altra angolazione. Trovi tutti i miei libri nella pagina pubblicazioni e libri e altri articoli sull’intelligenza artificiale.

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Modelli di frontiera: la mappa di chi li costruisce, come sono fatti e quanto costano

Mai prima d’ora un governo aveva staccato la spina a uno dei modelli di frontiera già in mano al pubblico. È successo a giugno, con Fable 5 e Mythos 5 di Anthropic, spenti su ordine dell’amministrazione americana per ragioni di sicurezza nazionale. Sotto la cronaca c’è un fatto più grande di un singolo provider: alcuni di questi sistemi sono diventati abbastanza potenti da essere maneggiati come materiale strategico, al pari di un chip avanzato o di una tecnologia a duplice uso.

La parola gira ovunque, il suo significato molto meno, e per orientarsi conviene partire dall’origine del nome.

Una parola nata nei corridoi della policy

Il termine non viene dal marketing. Nasce a metà 2023, in un paper firmato da ricercatori legati al Future of Humanity Institute, che chiamavano “frontier AI” i modelli fondazionali tanto capaci da poter sviluppare abilità pericolose per la sicurezza pubblica. Da lì è entrato nel vocabolario dei governi, prima fra tutti quello britannico con la sua Frontier AI Taskforce e il summit sulla sicurezza dell’AI di fine 2023.

La definizione ha una caratteristica scomoda, si muove. Frontiera è qualunque cosa stia sul bordo più avanzato delle capacità in un dato momento, il che vuol dire che il modello di punta di oggi sarà il modello mediocre di dopodomani. Accanto a questa lettura mobile ne esiste una più rigida, usata dai regolatori, che fissa una soglia di calcolo: oltre i 10²⁶ FLOP impiegati per l’addestramento scattano obblighi di trasparenza e compliance. Due definizioni che convivono, una basata su cosa il modello sa fare, l’altra su quanta energia è servita a costruirlo.

Sotto il cofano c’è sempre un Transformer

Tolta la scenografia, l’impalcatura è la stessa per tutti. L’architettura di base si chiama Transformer ed è del 2017. Per dare la misura di quanto è cambiato il gioco: addestrare quel primo Transformer costò intorno ai 900 dollari. I modelli di cui parliamo oggi sono figli di quella stessa idea, cresciuta di parecchi ordini di grandezza.

Quasi tutti i modelli di frontiera adottano una variante chiamata mixture-of-experts. Invece di accendere l’intera rete per ogni parola che elaborano, la suddividono in molti moduli specializzati e ne attivano solo una frazione alla volta. È il trucco che permette di avere modelli enormi sulla carta e relativamente economici da far girare nella pratica.

Poi c’è il ciclo di costruzione, diviso in due tempi. Il pre-training è la fase cara, quella in cui il modello divora enormi quantità di testo e codice, immagini e suono, bruciando i milioni di dollari di calcolo. Il post-training viene dopo, costa molto meno, e serve a rendere il modello utile e allineato, insegnandogli a seguire le istruzioni e a comportarsi in modo prevedibile. Gran parte di ciò che percepiamo come “carattere” di un modello si decide in questa seconda fase.

La novità degli ultimi diciotto mesi sono i modelli che ragionano prima di rispondere, generando catene di pensiero interne prima di consegnare l’output. È la leva che ha spinto in alto i punteggi in matematica, programmazione e scienza. Insieme a questo conta la finestra di contesto, quanto materiale il modello riesce a tenere sotto gli occhi in una volta sola. La linea di frontiera si è assestata intorno al milione di token, con qualche eccezione che spinge molto oltre: una startup di Miami ne ha annunciato uno da dodici milioni, e tra i modelli scaricabili Llama 4 Scout arriva a dieci.

Quattro nomi in testa e due spenti dal governo

A metà 2026 il gruppo di testa dei modelli di frontiera è abbastanza leggibile, anche se cambia di mano in continuazione. Claude Opus 4.8, uscito il 28 maggio, guida l’indice di intelligenza di Artificial Analysis. Intorno gli stanno GPT-5.5 di OpenAI, Gemini 3.1 Pro di Google e Grok 4.3 di xAI. Nessuno vince su tutto: chi domina la programmazione arranca sulla scrittura creativa, chi guida sul ragionamento puro costa la metà di un concorrente. La domanda utile non è quale sia il migliore in assoluto, ma quale sia il migliore per un certo lavoro.

Poi c’è la storia di Mythos. Anthropic lo presenta ad aprile come un modello capace di trovare da solo le falle di sicurezza in codice considerato inattaccabile, una capacità giudicata troppo pericolosa per un rilascio aperto. Invece di metterlo in vendita, l’azienda lo affida a un consorzio ristretto, Project Glasswing, una cinquantina di organizzazioni all’inizio, circa centocinquanta a inizio giugno, tra cui Google, Nvidia, Microsoft e Apple. Il 9 giugno arriva la versione commerciale, Fable 5, lo stesso modello con dei filtri che bloccano le richieste nelle aree ad alto rischio come cyber e biologia, dirottandole su Opus 4.8 in meno del cinque per cento delle sessioni. Tre giorni dopo il governo stacca tutto, e il telecom coreano sospettato di legami con la Cina che secondo le ricostruzioni avrebbe fatto scattare la direttiva ci ricorda quanto sia diventato politico il confine tra chi può usare un modello e chi no.

L’altra metà della frontiera parla cinese

Chi guarda solo agli Stati Uniti vede metà del quadro. L’altra metà parla cinese, e ha scelto una strada diversa, quella dei pesi aperti. Ad aprile, otto dei dieci modelli cinesi più capaci erano scaricabili, eseguibili sui propri server, utilizzabili commercialmente. La famiglia Qwen di Alibaba ha superato Llama di Meta nei download cumulativi su HuggingFace, e i modelli cinesi viaggiano ormai oltre il quarantacinque per cento del traffico su OpenRouter, contro meno del due per cento di un anno prima.

I nomi da tenere d’occhio sono pochi e netti. DeepSeek ha fatto del prezzo la sua arma, con la versione V4 che raggiunge la parità con i modelli occidentali di punta sul coding agentico a circa trenta centesimi per milione di token. GLM di Zhipu è il primo modello di frontiera addestrato per intero su chip Huawei Ascend, senza una sola GPU Nvidia, e gira sotto licenza MIT, la più permissiva del lotto. Kimi di Moonshot ha puntato sugli agenti, con un’architettura a sciame che coordina fino a cento sotto-agenti in parallelo. Sopra tutti resta una verità che il marketing cinese non ama: sui benchmark trasversali più severi, una valutazione del NIST stima il modello cinese di punta indietro di circa otto mesi rispetto alla frontiera americana. Otto mesi, in questo settore, sono insieme pochissimo e moltissimo.

C’è un dettaglio che pesa più dei punteggi. Un modello aperto e competitivo lo si può far girare dentro la propria infrastruttura, senza che nessun fornitore possa spegnerlo per ordine di un governo. La vicenda Fable 5 ha dato a questo argomento un peso che i grafici di benchmark non davano.

Centinaia di milioni per costruirli, centesimi per usarli

Quando si parla di costi conviene tenere separate due voci che differiscono di mille volte. Costruire un modello di frontiera è una faccenda da centinaia di milioni di dollari. Le grandi sessioni di addestramento dei modelli di frontiera nel 2026 stanno tra i duecento e i cinquecento milioni per la classe di GPT-5 e Gemini, e le proiezioni parlano di uno o tre miliardi a modello entro fine 2027. Secondo le stime di Epoch AI la spesa cresce di 2,4 volte l’anno dal 2016, e il vincolo che frena il prossimo salto oggi è la potenza elettrica dei data center, più dei chip. Dove vanno questi soldi? Quasi metà in chip e hardware dei server, una fetta robusta in stipendi dei ricercatori. Ecco perché la partita la giocano in pochi, serve un capitale che la maggior parte delle aziende non può nemmeno immaginare.

Usarli, invece, costa sempre meno. Il prezzo dell’inferenza, far rispondere il modello, è crollato di circa 280 volte in diciotto mesi a parità di prestazioni. Oggi i listini della frontiera vanno da dieci centesimi a settantacinque dollari per milione di token, una forbice enorme che si naviga guardando al rapporto tra prezzo e qualità, prima ancora che alla cima della classifica. È qui che i modelli cinesi aperti mordono di più, perché possono azzerare il costo per chi se li ospita in casa.

Nuovi modelli di frontiera ogni undici giorni

Tra febbraio e aprile 2026, in settantotto giorni, i tre principali laboratori americani hanno rilasciato sette modelli di frontiera. Uno stato dell’arte nuovo ogni undici giorni. Qualunque classifica scritta oggi sarà parzialmente falsa tra un mese, ed è la ragione per cui legarsi a un solo fornitore è diventato fragile. Chi costruisce sopra questi modelli sta imparando a instradare il lavoro tra più di uno, tenendo aperta la porta anche all’opzione di farne girare uno proprio, dentro casa.

Resta la domanda che la settimana del 12 giugno ha lasciato sul tavolo, e vale più di ogni benchmark. Se un modello di punta può sparire dall’oggi al domani per ordine di un governo, la frontiera appartiene a chi lo addestra o a chi tiene la mano sull’interruttore?

AI & GENAI

Tecnologia e lavoro nell’era degli shock: appunti da Napoli

Il 19 giugno, nel Complesso di Sant’Anna dei Lombardi a Napoli, è partito il primo appuntamento di Cantieri di Futuro, il percorso del Centro di competenza SI.FA. dedicato alle tecnologie per la transizione sociale digitale. Tre interventi al mattino, poi due sessioni di lavoro guidato ai tavoli, e sopra le nostre teste una volta affrescata che da sola ti ricorda una cosa semplice, e cioè che il futuro lo costruisce sempre qualcuno dentro spazi lasciati in eredità da chi è venuto prima. Mi hanno chiesto di fare da stimolo alla discussione, e invece di aggiungere l’ennesima lista di trend ho scelto di fare un passo indietro, fino alle curve, per provare a leggere le opportunità dell’era degli shock.

Lo strappo che chiamiamo shock

La tecnologia avanza su una curva che accelera. Le persone, le organizzazioni, le competenze, le istituzioni si adattano su una curva molto più lenta, quasi piatta al confronto. La distanza tra le due è quello che viviamo come shock, e lo viviamo male perché la nostra testa legge il mondo in modo lineare, e davanti a una crescita esponenziale la sottostima quasi sempre. È lo stesso fenomeno, la stessa intelligenza artificiale, che a qualcuno sembra un’apocalisse e a qualcun altro un giocattolo, a seconda di dove si trova rispetto a quelle due linee. Gli shock, allora, non sono temporali isolati che passano e poi torna il sereno. Sono la condizione di chi vive nel divario, e quel divario continua ad allargarsi. La parte interessante è che lo stesso spazio vuoto, in mezzo alle due curve, è dove nascono i lavori e i servizi che ancora non abbiamo immaginato.

Dal lavoro al task

Quando diciamo che l’automazione e la GenAI tolgono lavoro, stiamo usando l’unità di misura sbagliata. Un lavoro è un insieme di task, e l’automazione li ridistribuisce dentro i mestieri, che cambiano forma ma restano. Una parte se la prende la macchina, il ripetitivo e il prevedibile. Una parte resta profondamente umana, il giudizio su un caso che non somiglia a nessun altro, la relazione, la responsabilità di una decisione presa su una persona vera. E una parte nasce nuova, perché qualcuno deve orchestrare la macchina, progettare l’interazione, prendersi cura di quello che produce. Si capisce dove il lavoro si sta spostando solo guardando i task, al posto dei titoli stampati sui biglietti da visita. In Pelle Digitale ho provato a raccontare proprio quella zona di confine tra noi e le macchine, lo strato sottile in cui decidiamo ogni giorno cosa deleghiamo e cosa teniamo stretto.

La mente adattiva diventa competenza di base

Se ogni abilità vive su una curva, allora a un certo punto ogni abilità invecchia, e nessuna competenza tecnica da sola ci basta per molto tempo. Quello che resta, e che vale più di qualunque strumento, è la capacità di continuare a imparare e a ricomporsi mentre tutto cambia sotto i piedi. Le competenze che serviranno stanno in tre famiglie. La prima è saper lavorare con la macchina, orchestrarla, supervisionarla, darle istruzioni che funzionano. La seconda è il profondamente umano, la cura, il giudizio, la relazione, l’etica, tutto ciò che non si automatizza e che diventa più prezioso man mano che il resto si automatizza. La terza è imparare a imparare, perché il ciclo si ripeterà, e chi lo sa attraversare più volte parte avvantaggiato. È il pattern con cui lavoro da anni, e in un paio dei miei libri, La mente adattiva e Da Zero a Loop, è il filo che tiene insieme tutto il resto.

Tre angoli che convergono sulle persone

La cosa più bella della mattinata è stata accorgersi, senza esserci messi d’accordo prima, che i tre interventi guardavano nello stesso punto. Roberto Paura, presidente dell’Italian Institute for the Future, ha messo in fila dati e megatrend, da dove veniamo e verso dove stiamo andando, con lo sguardo lungo di chi studia il futuro per mestiere. Riccarda Zezza, fondatrice di Lifeed, ha mostrato come le competenze che contano si allenino nei contesti di vita, nella famiglia, nelle amicizie, nella cura di una persona anziana, persino nello sport, e poi si trasferiscano al lavoro. Le mie curve stavano nel mezzo, a spiegare perché quel passaggio oggi è diventato così urgente. Tre angoli diversi, una sola direzione, e al centro sempre le persone con la loro capacità di adattarsi.

Nell’economia sociale la posta è più alta

C’è un motivo per cui questo ragionamento, applicato all’economia sociale, pesa il doppio. Lì il valore di ciò che si fa è la relazione, ed è esattamente la parte che nessuna macchina prende. La transizione digitale del sociale serve allora a liberare l’operatore dal task ripetitivo, dalla carta, dagli spostamenti inutili, così che arrivi a più persone e con più continuità, e a far nascere ruoli nuovi attorno a quella relazione, dal navigatore digitale che accompagna le persone fragili fino al case manager che segue la persona con i dati invece che con i moduli. La tecnologia migliore, in questo campo, è quella che non si nota. Si nota la persona che prima restava fuori e che adesso viene raggiunta.

Cantieri, non previsioni

Per tutto questo preferisco la parola cantieri alla parola previsioni. Una previsione la guardi da fuori, e aspetti che si avveri o che ti smentisca. Un cantiere lo apri, ci entri, e ti sporchi le mani. Il futuro del lavoro nel sociale non arriverà nonostante gli shock, nascerà dentro il divario tra le due curve, e qualcuno dovrà lavorarci. Oggi, a Napoli, abbiamo iniziato a farlo. La domanda che mi porto a casa, e che lascio ai tavoli, è la più semplice di tutte: tutto quello che sta cambiando, per chi lo stiamo cambiando?

Cantieri di Futuro, primo appuntamento del percorso del Centro di competenza SI.FA., ospitato da ParteNeapolis al Complesso monumentale di Sant’Anna dei Lombardi, Napoli, 19 giugno 2026. Grazie a Marco Traversi per l’invito.

AI & GENAI, TECH & BUSINESS

Da RAG alla memoria: il vantaggio che nessuno può copiare

Chiudi la scheda del browser venerdì sera. La riapri lunedì, riprendi la stessa conversazione, e l’assistente non ha più memoria di te, non sa nemmeno chi sei. Le preferenze che avevi espresso, il lavoro lasciato a metà, le due ore di contesto costruite insieme: sparite. Si riparte da zero.

La risposta diffusa a quel vuoto si chiama RAG, e funziona pescando per somiglianza i pezzi di testo che servono e infilandoli nel prompt. Trasformare quella tecnica in una memoria vera è il problema su cui si arrovellano i team che costruiscono agenti in questo momento. Sotto la parte tecnica, fatta di schemi e di query, c’è una distinzione che riguarda chiunque costruisca prodotti con l’AI, ed è meno una scelta di database e più una scelta di strategia. Il RAG recupera. La memoria ricorda. E lì, nel punto in cui un sistema smette di recuperare e inizia a ricordare, smette anche di essere reattivo, e nasce un vantaggio che il modello, da solo, non ti dà.

Più contesto nel prompt non basta

Il RAG che quasi tutti hanno messo in produzione sono quattro righe di codice: trasformi i documenti in vettori, trasformi la domanda dell’utente in un vettore, peschi i più vicini, li infili nel prompt. Funziona. Funziona così bene che è diventato il default di ogni assistente interno degli ultimi due anni, e spiega anche perché quegli assistenti si somigliano tutti, appena la conversazione prova ad andare un po’ più in là.

Il recupero puro si rompe sempre negli stessi punti. La conversazione lunga, che dopo qualche centinaio di scambi non sta più nel prompt. La ripresa, l’utente che torna il giorno dopo e vorrebbe ritrovare dove era arrivato. Le preferenze e le regole, «questo cliente vuole le date in formato giorno-mese-anno», «i rimborsi sopra i cinquecento euro vogliono un’approvazione», cose che non ottieni per somiglianza semantica con l’ultimo messaggio. La risposta istintiva a tutto questo è una sola: infilare di più nel prompt. Più recupero, più storia, più contesto. Il conto dei token cresce, il modello si perde nel mezzo, e il sistema sembra più lento proprio quando dovrebbe sembrare più competente.

La memoria è un percorso di scrittura

Il salto vero non è mettere un database accanto al vector store. Cambia cosa serve quel livello di archiviazione, e come ci parlano gli agenti.

Il recupero è una query contro un corpus che hai caricato una volta, e niente di ciò che il modello dice rifluisce nel corpus. La memoria invece è un percorso di scrittura: tutto ciò che il sistema osserva durante una sessione, o che l’utente conferma, può diventare un record durevole, con il suo perimetro di visibilità, la sua provenienza, la sua scadenza. Lo stesso record si rilegge dopo, da un’altra sessione, magari da un altro agente che lavora per la stessa persona.

C’è una metafora che gira per descrivere tutto questo, il secondo cervello. La trovo utile e quasi sempre tradita, perché la maggior parte delle implementazioni si ferma un passo prima: ti danno note ricercabili, che sono uno schedario migliore, non una memoria. Una memoria vera distilla. Le note diventano fatti agganciati alle entità che descrivono, il lavoro concluso diventa un episodio riutilizzabile, e lo stesso strato serve allora la chat di una persona e l’agente che lavora al posto suo, senza che nessuno dei due abbia bisogno di una copia tutta sua. È la differenza tra un’AI che reagisce a ogni richiesta come fosse la prima e una che accumula, e sull’accumulo si adatta. In La Mente Adattiva ho provato a descrivere proprio questo scarto, tra un’intelligenza che risponde e una che si trasforma con l’esperienza.

Cinque tipi di memoria da non confondere

«Aggiungere memoria» suona come una funzione sola. In pratica sono sistemi diversi, e se non li separi finisci con un magazzino unico che risponde male a ogni domanda.

Le regole, prima di tutto. Le policy, i vincoli di compliance, le soglie di approvazione cambiano di rado e di proposito, e si recuperano per corrispondenza esatta, mai per somiglianza: una policy cercata per similarità è un errore, perché ti allontana in silenzio dalla regola che vale in quel momento. Poi le preferenze, i parametri stabili di personalizzazione, quelli che fanno sentire il sistema cucito addosso senza doverglielo ridire ogni volta. Poi i fatti, le affermazioni durevoli che l’agente può riusare con la loro provenienza: qui vive il vantaggio che si accumula, e qui i problemi si fanno più duri, perché ogni fatto che scrivi è una scommessa sul futuro. Poi gli episodi, i riassunti del lavoro concluso, la forma di una soluzione passata da riusare invece di riderivarla. E sotto tutto, le tracce, il registratore di volo grezzo da cui fatti ed episodi vengono distillati.

Cinque cose, cinque modi di conservarle, cinque modi di ritrovarle. Confonderne due qualsiasi produce un guasto preciso e prevedibile. È una delle tassonomie possibili, ce ne sono altre, ma il principio vale a prescindere dai nomi: trattare memorie diverse come se fossero la stessa cosa è la radice di metà dei comportamenti strani che vedi negli agenti.

Un cancello prima della memoria

Se prendi sul serio questa separazione, ti serve qualcosa che decida cosa entra nella memoria durevole e cosa resta effimero. È l’operazione più rischiosa di tutto il sistema. Promuovi tutto e la memoria si avvelena da sola, riempiendosi di scarti conversazionali. Non promuovi niente e l’agente resta amnesico.

Il cancello fa poche cose in una transazione sola. Classifica il candidato e gli assegna un perimetro, l’organizzazione, l’utente, l’agente. Verifica i duplicati, così lo stesso fatto che arriva da due sessioni diverse finisce in una riga sola e non in due che competono. Controlla che un fatto abbia una confidenza sopra soglia e una provenienza, cioè la sessione che lo ha generato. Poi calcola lo stato da dentro, mai dal chiamante, e scrive.

Qui si apre la parte che riguarda la governance, non solo il codice. Ogni record porta con sé il suo perimetro di accesso e la sua provenienza. Il diritto all’oblio, che su un log grezzo è una cancellazione, su una memoria diventa una faccenda seria, perché «la cosa che sa di te» è ormai un artefatto distillato da cento conversazioni e non un dato grezzo da buttare. È lo strato che in Pelle Digitale chiamavo la pelle tra noi e la macchina, e qui diventa qualcosa che un’azienda deve saper revocare a comando. L’EU AI Act spinge nella stessa direzione: gli obblighi per i sistemi ad alto rischio sono stati rinviati in via provvisoria da agosto 2026 a dicembre 2027, ma l’asticella su tracciabilità, audit e supervisione umana si alza, non si abbassa. Una memoria senza provenienza e senza scadenze non si può governare, e in Europa quello che sfugge al controllo, tra poco, sarà fuori uso.

Il modello è condiviso, la memoria è tua

Resta una domanda: su cosa appoggiare tutto questo. L’architettura in cui la maggior parte dei team finisce per inerzia spacca la memoria lungo l’asse che fa più male, i dati relazionali in un database, il recupero ibrido in un motore vettoriale, le tracce in un altro store ancora. Ognuno è ottimo per il suo compito. Il guaio arriva quando il contesto deve attraversarli, perché ogni recupero serio diventa una join tra sistemi, e ogni join attraversa un confine di sicurezza, di transazione, di latenza, e a ogni attraversamento ti riporti in casa il problema di consistenza che volevi evitare.

Tenere insieme il recupero semantico e i dati relazionali che lo governano, sotto un solo piano di query e un solo modello di sicurezza, è la capacità che conta. Postgres con pgvector, Elasticsearch, Pinecone, Weaviate, e framework come LangGraph, Letta, Mem0 affrontano pezzi del problema in modi diversi, e la scelta giusta dipende da dove vuoi che vivano i tuoi dati e da chi li può toccare. Per chi lavora su dati sensibili o sovrani questa non è una questione di prestazioni, è una questione di controllo, ed è il terreno su cui è nato LocalAI.io: tenere modello e memoria dentro un perimetro che governi tu.

C’è una conseguenza da tenere a mente. I modelli sono condivisi, li usano i tuoi concorrenti, li addestra qualcun altro, e l’anno prossimo quello che usi oggi sarà rimpiazzato da uno migliore. La memoria no. Quello che è dentro la tua memoria riflette scelte che solo il tuo team poteva fare, su cosa conservare, con quale perimetro, per quanto tempo. Il modello è il livello che puoi sostituire. La memoria è il livello che nessun altro può copiarti, perché è fatto della tua storia, non della tua tecnologia.

Costruirla bene costa più che impilare token in un prompt. Ma per chiunque stia mettendo l’AI dentro la propria azienda la domanda smette di essere «quanto contesto riesco a infilare» e ne diventa un’altra: cosa vale la pena che il tuo sistema ricordi, e cosa è meglio che dimentichi?

AI & GENAI, TECH & BUSINESS

Guerra dei prezzi AI: la difendibilità si sposta sul controllo dell’inferenza

Il 13 giugno il Wall Street Journal ha raccontato la fuga verso i modelli cinesi: aziende e startup, sfiancate dal conto dei token, che spostano i carichi di lavoro su alternative più economiche e quasi sempre open source. Bradley Olson racconta di strumenti che fanno rimbalzare il lavoro da un modello all’altro, Claude o ChatGPT per i compiti che lo meritano, modelli aperti per tutto il resto. OpenAI e Anthropic, tutte e due con il fascicolo per la quotazione già depositato, stanno valutando di tagliare i prezzi.

Sotto la cronaca del taglio c’è un movimento più lento, e per chi quei sistemi li mette in produzione conta molto di più. La guerra dei prezzi AI sta spaccando il mercato in due, e le due metà non si difendono allo stesso modo. Da una parte i volumi, che scivolano verso il basso costo. Dall’altra il valore, che resta in alto, dove le capacità di frontiera sono ancora poche e ancora difficili da replicare.

I volumi seguono i modelli cinesi

Il pavimento dei prezzi lo ha colato DeepSeek, e da lì in giù si è mosso tutto il resto. Su OpenRouter, la piattaforma di instradamento che migliaia di sviluppatori usano per scegliere a chi mandare le proprie richieste, i modelli cinesi pesano oggi intorno al 46% del traffico identificato. Anthropic, Google e OpenAI messe insieme stanno sotto al 36. Un anno fa i cinesi erano sotto il due per cento. Qwen, DeepSeek, Kimi, GLM, MiniMax: nomi che fino a poco fa nessun ufficio acquisti pronunciava, e che adesso girano dentro metà dei flussi agentici del pianeta.

La ragione è prosaica, e la dice bene un investitore citato nel pezzo, Tommy Shaughnessy di Delphi: il modello è il costo più grosso per chi vende inferenza, e questi se lo ritrovano gratis. I laboratori cinesi rilasciano modelli di livello frontiera come pesi aperti, chi fa inferenza li serve a costo quasi azzerato, e il prezzo finale crolla a una frazione, da sette a cinquanta volte meno a seconda del confronto che si fa. Per moltissimo lavoro quotidiano, una sintesi o una classificazione o una bozza da rifinire, la differenza di qualità tra i modelli cinesi e quelli di punta semplicemente non si vede in busta paga. E nel frattempo i conti dei token diventano insostenibili: c’è chi, come Uber, ha bruciato l’intero budget AI dell’anno entro aprile.

Il prezzo basso ha un indirizzo

Un modello che costa quasi niente è comodo, fino al momento in cui ti accorgi da dove arriva, e che quel quasi niente per chi lo produce ha una funzione. GLM-5 di Zhipu è addestrato e servito su silicio Huawei Ascend, niente NVIDIA: per le imprese e gli enti cinesi quell’indipendenza dall’hardware americano vale più di un punto di benchmark. Distribuire frontiera come open weight, a costo zero per il mondo, è anche una mossa di quota e di influenza, un loss leader giocato su scala geopolitica.

Negli Stati Uniti la cosa ha già smesso di essere teorica. Ad aprile la commissione della Camera sul Partito Comunista Cinese ha aperto un’indagine su Airbnb e Anysphere per l’uso di modelli cinesi, segno che dentro un’app che usi ogni giorno può girare inferenza che a qualcuno, a Washington, non piace affatto. E l’Europa, in questa mappa, è quasi un buco: tanti utilizzatori, pochissimi produttori, con Mistral come eccezione più citata che strutturale. Dipendere da una sola sponda è un rischio già scomodo. Appoggiare il proprio lavoro su due sponde lontane, e su nessun pezzo di casa, è una postura che vale la pena guardare prima che diventi un vincolo.

Il routing come punto di controllo

Lo strumento che il Wall Street Journal descrive, quello che smista il lavoro tra modello esterno, sistema interno e open source self-hosted, è la cosa più importante dell’articolo, e quasi nessuno la nomina. Nel momento in cui i modelli diventano intercambiabili e quasi gratuiti, il pezzo di valore si sposta su chi decide dove va ogni richiesta, con quali regole, con quali dati, dentro quali confini. Orchestrazione, routing, inferenza locale: qui si gioca il margine, e qui si gioca la difendibilità.

È lo stesso filo che avevo provato a tirare quando una direttiva americana ha spento Fable 5 e Mythos 5 in tutto il mondo: in produzione vince meno il modello migliore e vince di più chi controlla l’instradamento e tiene l’inferenza vicina. Per chi compra in azienda, e ancora di più per una pubblica amministrazione o un settore regolato, questo livello smette di essere un dettaglio da architetti e diventa oggetto di governance, e materia da mettere a gara: la domanda da scrivere nel capitolato diventa chi orchestra, dove gira il carico, cosa esce dal perimetro, più che quale modello ci sia in fondo. È esattamente la direzione di prodotto su cui lavoro con LocalAI, inferenza che resta dentro casa.

La frontiera resta un permesso, non una proprietà

L’altra metà del cielo, quella del valore, ha una sua fragilità che il prezzo basso ci fa dimenticare. Le capacità di punta restano accessibili a condizioni decise da altri. Anthropic ha pubblicato la classe Mythos con due nomi e due regole: Fable con i guardrail, che dirotta le richieste su cyber, bio e chimica verso un modello più sorvegliato, e Mythos vero e proprio, senza freni pubblici, riservato a un programma ristretto. Sopra questa scelta industriale è arrivata la geopolitica, con il blocco all’export che ha staccato i modelli di frontiera dal resto del mondo da un giorno all’altro.

Chi costruisce sopra una API di frontiera costruisce sopra un permesso. Un permesso ottimo, potente, conveniente finché dura, e revocabile per ragioni che non dipendono da te: una direttiva o una decisione di sicurezza nazionale presa in un fuso orario lontano. Tenere tutto il valore della propria azienda dentro quel permesso è una scommessa che in pochi farebbero a occhi aperti, se la guardassero per quello che è.

Costruire da qui con quello che si controlla

Da questa biforcazione non si esce scegliendo una metà contro l’altra. La frontiera serve, per i compiti dove la differenza si vede e si paga. L’open economico serve, per il volume. Quello che cambia è dove si mette il proprio baricentro, e quanto del proprio destino si lascia in mano a un listino o a un permesso altrui.

Per un’organizzazione che parte adesso, e parte da qui, il punto fermo viene prima della tecnologia. Prima il metodo, la mappa di quello che quel processo fa davvero, di quali dati non possono uscire, di dove la frontiera vale il prezzo e dove i modelli cinesi aperti bastano e avanzano. Poi la tecnologia, scelta su quella mappa: orchestrazione propria, inferenza che si può portare in casa, libertà di cambiare modello senza riscrivere l’azienda. In Pelle Digitale avevo descritto la tecnologia come una superficie che ci portiamo addosso, e una pelle si sceglie con cura, non si appalta al primo che la regala. La velocità di mettere AI in produzione, ormai, ce l’avranno tutti. La difendibilità, quella, resta di chi controlla il proprio stack.

Senza dubbio la domanda che lascio aperta è semplice: del valore che la tua azienda affida all’AI, quanta parte vive su qualcosa che puoi spegnere tu, e quanta su qualcosa che possono spegnere altri?

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Ontologie e grafi di conoscenza: la struttura del sapere in azienda

Il marketing scrive «lead» e intende un indirizzo email lasciato in un form. Le vendite scrivono «lead» e intendono qualcuno pronto a firmare un contratto. Stessa parola, due significati lontani, e nel mezzo riunioni che girano a vuoto perché nessuno, in tutta l’azienda, si è mai seduto a stabilire cosa voglia dire davvero.

Capita ovunque, e quasi sempre resta invisibile. Finché non arriva un modello a cui chiediamo di leggere i nostri documenti e restituirci un po’ d’ordine: a quel punto il disaccordo che tolleravamo da anni smette di essere un fastidio di fondo e diventa la prima cosa che ci scoppia in mano.

Per capire perché, conviene tenere separate due idee che arrivano dal mondo del web semantico e che quasi tutti scambiano l’una per l’altra: l’ontologia e il grafo di conoscenza. Si somigliano e non coincidono, e la differenza dice parecchio su come è fatto il sapere dentro un’organizzazione.

Ogni azienda parla una lingua che non ha mai scritto

Un’ontologia, ridotta all’osso, è l’elenco delle cose che esistono in un certo mondo e delle regole con cui possono stare insieme. Quali tipi di oggetti ci sono (un cliente, un progetto, un margine, una commessa), come si legano tra loro (un cliente firma un contratto, un progetto consuma un budget), quali vincoli valgono sempre (una fattura appartiene a un solo cliente). Funziona meno come un diagramma pieno di frecce e più come una mappa condivisa del significato, tanto precisa che sopra ci può ragionare una persona appena arrivata quanto una macchina.

Solo che quasi nessuno la chiama così. Ogni azienda gira già su un’ontologia, implicita, non scritta, quasi sempre contesa. La parola «cliente» nel CRM, nell’amministrazione e nel customer care indica tre cose che si assomigliano senza combaciare. «Chiuso» per un commerciale e «chiuso» per chi gestisce la delivery raccontano due momenti diversi della stessa storia. Il vocabolario c’è, le regole pure, ma vivono nella testa delle persone, tramandate per consuetudine, mai messe nero su bianco.

La conoscenza che non sta in nessun documento

Se l’ontologia è la mappa del significato, il grafo di conoscenza è il territorio già abitato: i fatti concreti, le persone e le cose reali, collegati uno all’altro. Questo cliente legato a quella commessa, quella decisione presa sulla base di quel dato, quel fornitore che conosce bene quel reparto. Nodi e relazioni, niente di più.

E qui si tocca un nervo scoperto. Buona parte di questo grafo, nelle aziende, esiste già, però vive sparso: nelle teste delle persone, nei thread di chat, nelle mail, nei fogli di calcolo, nella memoria tacita di chi è lì da quindici anni e «sa come funziona». I documenti conservano testo. Le relazioni, che sono poi la materia che ci serve quando dobbiamo decidere o rispondere a una domanda, restano fuori, intrappolate tra le righe o, peggio, solo dentro una testa che prima o poi andrà in pensione. Un’azienda capace di tenere insieme quelle connessioni inizia a comportarsi come un’impresa che ragiona, più che come un archivio da consultare.

L’intelligenza artificiale disegna lo schema e poi lo riempie di errori

Fino a ieri tutto questo aveva un costo proibitivo. Scrivere l’ontologia voleva dire uno specialista chino su un editor formale per settimane. Popolare il grafo voleva dire eserciti di curatori a mano, oppure estrattori rigidi che si inceppavano al primo caso fuori standard. Lento di qua, lento di là, e quasi sempre un progetto che moriva prima di servire a qualcosa.

I modelli linguistici ribaltano l’economia della faccenda. Dai a un modello un paragrafo e ti restituisce entità e relazioni in pochi secondi. Il costo di rendere esplicito l’implicito, di tirare fuori dai testi sia la mappa sia i fatti, crolla quasi a zero. È la stessa frontiera sottile che in Pelle Digitale ho provato a raccontare, quella membrana dove il senso passa di continuo tra noi e le macchine senza che nessuno dei due lo possieda del tutto.

Poi c’è il rovescio, ed è la parte che in azienda fa più male. Lasciata a sé, l’AI inquina. Inventa categorie che non esistono, sbaglia i tipi, asserisce legami plausibili e falsi con la stessa disinvoltura con cui ne asserisce di veri. La disciplina che la salva è una sola: prima si concorda la mappa del significato, poi si lascia che sia quella mappa a fare da guinzaglio all’estrazione. Lo schema diventa il guardrail. Prima il senso condiviso, poi i fatti che lo riempiono, in quest’ordine e mai nell’altro.

E tutto regge a una condizione, che vale la pena dire per intero. La parte faticosa non è mai stata battere a tastiera i fatti, ma metterci d’accordo su cosa significano. L’AI toglie la digitazione e ci lascia esattamente lì, faccia a faccia con il disaccordo che avevamo nascosto sotto il tappeto. Vale anche quando colleghiamo questi modelli ai sistemi che già usiamo, per metterli a contatto con i dati che teniamo sparsi ovunque: la tecnologia per pescare nel nostro sapere c’è, però non decide al posto nostro cosa quel sapere voglia dire.

Chi possiede il significato di «cliente»?

Se l’AI smonta la fatica meccanica e ci consegna il disaccordo bello e impacchettato, allora la domanda vera si sposta dalla tecnologia all’organizzazione. Tutto si stringe attorno a una questione di potere: chi ha l’autorità di decidere cosa significa «cliente». Per anni la risposta è stata «nessuno», oppure stava sepolta in un team di enterprise architecture con cui mezza azienda non si parlava. Adesso quella domanda torna al centro e pretende una risposta esplicita.

Decidere il significato è un atto che pesa. Stabilire che «cliente» vuol dire una certa cosa equivale a scegliere quale definizione vince quando il marketing e la finanza la vedono in modo opposto, e quindi chi comanda su quel pezzo di realtà condivisa. È una scelta di disegno organizzativo travestita da dettaglio tecnico. L’ontologia smette di essere un artefatto da reparto IT e diventa un oggetto di governo, qualcosa che qualcuno deve possedere, mantenere, presidiare.

Le aziende che saltano questo passaggio non evitano la decisione. La delegano in silenzio al modello, che una definizione se la sceglie comunque, e se ne accorgeranno il giorno in cui i conti non torneranno e nessuno saprà spiegare il perché.

L’ontologia generica si copia con un prompt, la propria no

C’è un’ultima conseguenza, e riguarda la competizione. Se chiunque può chiedere a un modello di abbozzare un’ontologia generica e plausibile per un certo settore, allora il generico vale sempre meno. Scivola verso la commodity, alla portata di tutti allo stesso prezzo, vale a dire quasi gratis.

Quel che resta difficile da replicare è la mappa precisa e ben curata del proprio dominio. La struttura del sapere di quella specifica azienda, costruita sulle sue relazioni reali e sulle definizioni che le sono costate anni di discussioni e aggiustamenti, validata e tenuta in ordine, non si tira fuori con un prompt astuto. La barriera si sposta: dal possesso dei dati, che ormai hanno tutti, al possesso della struttura di significato sopra quei dati.

Ed è una barriera solida proprio perché è lenta. Costa tempo costruirla, costa presidio mantenerla, si nutre di conoscenza che su internet non c’è perché vive solo dentro quell’organizzazione. Reggere la spinta di questa trasformazione, come ha imparato chi ha visto le aziende assorbire gli shock di mercato degli ultimi anni, vorrà dire trattare la propria ontologia come un patrimonio, più che come lo scarto di un progetto finito in un cassetto.

La parte tecnica, ormai, è quasi un gioco da ragazzi. Gli strumenti per abbozzare un’ontologia dentro una scheda del browser esistono già e funzionano sorprendentemente bene. A mancare è altro: la voglia di sederci in una stanza, noi, e decidere una volta per tutte cosa vogliono dire le nostre parole.

Allora forse la domanda da cui partire non riguarda l’intelligenza artificiale. Mappare il nostro sapere lo saprà fare, e prima di quanto immaginiamo. Riguarda noi, e suona più o meno così: siamo davvero pronti a metterci d’accordo su cosa quel sapere significhi? Perché la mappa la disegnerà la macchina, ma il significato, quello, tocca ancora a noi.

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Come usiamo l’AI nel 2026: l’uso emotivo che sorpassa il tecnico

Il primo giugno 2026 Harvard Business Review ha pubblicato la terza edizione di “How People Are Really Using AI”, la ricerca che Marc Zao-Sanders porta avanti dal 2023 dentro il progetto AI in the Wild. Quest’anno ha analizzato oltre dodicimila casi d’uso reali, raccolti per dodici mesi da post pubblici sui social, dieci volte il campione dell’edizione precedente. Il dato che resta in testa dopo aver chiuso la pagina non riguarda il coding né la produttività, riguarda noi, e in particolare un uso emotivo che ha superato quello tecnico.

In cima alla classifica, per il secondo anno consecutivo, c’è la terapia e la compagnia. Non l’automazione di un processo, non la generazione di codice, non l’analisi di dati. Le persone aprono un modello di linguaggio per parlare di sé, e lo fanno più di prima.

La voce numero uno è emotiva

Zao-Sanders riporta che terapia e compagnia oggi valgono circa l’11% di tutto il dataset, contro il 5% di dodici mesi fa. In un anno l’uso emotivo è raddoppiato in peso relativo, mentre gli usi tecnici scivolavano verso il basso della classifica. Generare codice per professionisti, che nel 2025 stava al quinto posto, lascia spazio a categorie come l’intrattenimento, i consigli sulle relazioni, perfino l’astrologia e le letture dei tarocchi.

C’è una lettura comoda di questo dato, quella che lo derubrica a curiosità statistica. La gente si annoia, chiacchiera con il chatbot, niente di serio. Io credo che sia il contrario, e che dentro quel raddoppio ci sia il fenomeno culturale più interessante degli ultimi anni. La macchina che avevamo costruito per scrivere email e risolvere problemi tecnici è diventata, per milioni di persone, un interlocutore sulle cose che contano davvero, la solitudine, il senso, le relazioni.

In Pelle Digitale avevo provato a descrivere la tecnologia come estensione cognitiva, una superficie che si appoggia alla mente e ne allarga il raggio. Quello che vedo nei dati di Zao-Sanders è qualcosa di più intimo, l’estensione ha smesso di toccare solo il pensiero e ha iniziato a toccare l’affetto.

Fonte: elaborazione su dati Marc Zao-Sanders, How People Are Really Using AI in 2026, Harvard Business Review.

Thinkslop, quando deleghiamo il pensiero

L’edizione di quest’anno introduce un termine che vale la pena tenere, thinkslop. La preoccupazione non è più che la macchina scriva al posto nostro, quella battaglia è persa da tempo e a conti fatti non era nemmeno così grave. La preoccupazione è che le deleghiamo il pensiero stesso, le decisioni, le idee, le intenzioni, cioè proprio le funzioni in cui restiamo, almeno per ora, insostituibili.

Qui mi fermo, perché è il punto dove la mia esperienza personale si scontra con il dato. Uso modelli ogni giorno, in ICONICO e in ZeroFive.AI, e ho imparato a riconoscere il momento esatto in cui smetto di pensare e comincio solo a copiare. È un attrito che sparisce senza che te ne accorga, una scivolata morbida verso la risposta pronta. Il debito cognitivo di cui ho scritto altrove funziona così, non lo contrai con una decisione, lo accumuli rinunciando ogni volta a un piccolo sforzo che sembrava superfluo.

Eppure la stessa ricerca lascia aperta la porta opposta. Uno degli utenti citati nello studio descrive l’AI come uno specchio, non un genio. La differenza la fa chi la usa, se la interroga come oracolo da cui ricevere la verità o come sparring partner contro cui mettere alla prova le proprie ipotesi. Lo strumento è identico, l’esito è opposto.

Gli agenti entrano in classifica, ma da sotto

Per la prima volta nella storia di questa ricerca compaiono nell’elenco le operazioni autonome di agenti AI, al sesto posto tra gli usi del 2026. È un ingresso simbolico, perché di agenti si parla da due anni come della prossima frontiera, e finalmente la frontiera lascia una traccia nei comportamenti reali delle persone, non solo nei comunicati dei vendor.

Lascia una traccia piccola, però. Zao-Sanders è cauto, e fa bene, gli agenti restano esperimenti su scala ridotta, l’AI che fa invece di consigliare è ancora più promessa che pratica diffusa. È esattamente la tensione che racconto in un altro pezzo del blog sul manager di umani e di agenti, il ruolo esiste già nei framework di HBR e di Anthropic, mentre nelle aziende italiane medie sta appena cominciando a materializzarsi.

Al lavoro vince la Shadow AI

Un dato che a chi guida aziende dovrebbe togliere il sonno, sessantatré dei cento usi principali sono professionali, ma quasi sempre nascono dal basso, spesso di nascosto. Uno degli utenti racconta di chiudere i ticket al doppio della velocità grazie all’AI, e aggiunge che nessuno in azienda sa che la usa.

La Shadow AI è la versione contemporanea di un fenomeno antico, le persone trovano lo strumento utile prima che l’organizzazione lo approvi, e lo adottano in silenzio per non doverne rispondere. Il problema per l’azienda è doppio, perde la mappa di come il lavoro viene realmente svolto, e perde il controllo sui dati che finiscono nei prompt. Per questo continuo a insistere sulla sovranità tecnologica e sull’AI privata, non come slogan ma come precondizione, se non sai dove passa l’informazione non puoi governare nulla, nemmeno l’entusiasmo dei tuoi.

I benefici aziendali, intanto, restano marginali. Efficienza sì, qualche crescita nelle vendite, pochissima trasformazione vera dei processi. Tre anni e mezzo dopo l’esplosione generativa, la distanza tra l’adozione individuale, intensa e affettiva, e la trasformazione organizzativa, lenta e cauta, è il vero dato politico di questa ricerca.

L’attaccamento alle macchine è una frontiera fragile

C’è un ultimo segnale che mi tocca più degli altri, cresce l’attaccamento emotivo. Persone che danno un nome al modello, che gli assegnano un genere, che provano qualcosa di simile al lutto quando un modello viene dismesso e sostituito. Lo abbiamo visto succedere davvero, ogni volta che un laboratorio ritira una versione e gli utenti protestano per la voce che hanno perso.

Da osservatore che lavora dentro questa trasformazione, e non da spettatore distante, trovo la cosa affascinante e fragile insieme. Affascinante perché conferma che la relazione uomo-macchina è entrata in un territorio che credevamo riservato agli umani. Fragile perché un affetto rivolto a un sistema che può cambiare, scadere o essere spento da remoto è un affetto esposto, costruito su una base che non controlli.

La ricerca di Zao-Sanders, edizione dopo edizione, racconta una cosa sola sotto le classifiche che cambiano. L’AI è entrata nelle nostre teste e nei nostri cuori prima ancora di entrare davvero nei nostri uffici. Custodire la capacità di pensare con la propria voce, e di sentire senza delegare anche quello, sta diventando una scelta quotidiana, qualcosa che va difeso ogni mattina invece di darlo per acquisito. Senza dubbio è la domanda che mi porto dietro chiudendo l’articolo, quanto di noi siamo disposti a far gestire alla macchina prima di accorgerci che gestirlo era il nostro mestiere di esseri umani?

Fonte: Marc Zao-Sanders, How People Are Really Using AI in 2026, Harvard Business Review, 1 giugno 2026.

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Nadella e il learning loop: i tre piani della sovranità dell’AI

Ieri Satya Nadella ha pubblicato su X un testo lungo, intitolato «A frontier without an ecosystem is not stable». Io avevo appena scritto del blocco con cui il governo americano ha spento Fable 5 e Mythos 5 per tutti, partendo da una previsione di Ethan Mollick. Nadella arriva sullo stesso nervo da un’altra altezza, parla del futuro dell’impresa e usa una parola che mi segue da tempo, sovranità.

Messi in fila, questi interventi disegnano un quadro a strati. E al centro c’è il learning loop.

Nadella sposta il valore sul ciclo di apprendimento

Il ragionamento di Nadella è che il vantaggio competitivo, nell’AI, si costruisce sopra i modelli, più che scegliendo il modello migliore. Introduce due capitali. Il human capital, fatto di conoscenza, giudizio, relazioni e intuizione delle persone, e il token capital, la capacità di AI che l’azienda costruisce e possiede. Il primo, dice, non perde valore quando cresce il secondo, anzi ne guadagna, perché è l’iniziativa umana a guidare la crescita del token capital. Senza una direzione umana, hai solo calcolo che gira a vuoto.

Da qui il cuore del testo. L’opportunità sta nel costruire un learning loop sopra i modelli, un sistema che impara dai dati e dai processi dell’azienda e migliora a ogni uso. Il modello è il motore, la conoscenza dell’azienda è il carburante. E aggiunge una frase che condivido: deleghi un compito, persino un intero lavoro, ma non deleghi mai quello che impari facendolo. Quel ciclo diventa l’IP nuova dell’impresa, una macchina che accumula valore nel tempo e che gli altri faticano a replicare.

Il testo indica anche tre tasselli pratici. Valutazioni fatte in casa, misurate sugli esiti che contano per il business più che sui benchmark pubblici. Ambienti di reinforcement learning privati, dove il modello migliora sulle tracce reali dell’organizzazione. Una knowledge base che rende interrogabile la memoria aziendale e l’uso dei token più efficiente. La chiama una macchina che scala la collina, e a differenza di gran parte degli asset fa compounding, perché ogni processo migliorato produce segnale migliore, che accelera l’accumulo di sapere tacito unico dell’impresa.

Il test che propone centra il problema. Devi poter sostituire il modello «generalista» senza perdere l’esperienza da «veterano» costruita dentro il tuo sistema di apprendimento. Lo chiama, testualmente, la prova del tuo controllo e della tua sovranità nell’era che arriva.

Tre piani dello stesso problema

Mi sembrano tre pezzi della stessa discussione, su tre piani diversi, e non si contraddicono, si tengono.

Mollick guarda il piano dei modelli, e prevede la fine dei modelli di frontiera open weights, perché un modello al vertice ha un footprint di calcolo che uno Stato può vedere e spegnere.

Nel mio articolo di ieri ho guardato il piano sotto. Un’API che ti spengono in una sera è un single point of failure, e in produzione la difendibilità si sposta dal modello migliore al controllo di routing e inferenza. Ci ero arrivato già dal primo post sul blocco, dove scrivevo che l’accesso ai modelli di frontiera è un permesso, non una proprietà.

Nadella aggiunge il piano sopra. Sul modello, qualunque sia, accumuli la conoscenza che diventa il vantaggio che nessuno ti può copiare. Tre altezze diverse, una stessa domanda di fondo, di chi è davvero quello che fai girare.

Il learning loop regge solo se possiedi l’inferenza

Qui sta la parte che aggiungo al suo ragionamento. Il test di Nadella è giusto, e funziona a una condizione precisa. Puoi cambiare il modello «generalista» senza perdere il «veterano» solo se possiedi il livello sotto, l’inferenza e il routing. Un learning loop che gira su un’API revocabile resta esposto, e sposta soltanto il lock-in di un piano più in alto. La conoscenza che accumuli vale finché la macchina che la fa girare resta accesa e sotto il tuo controllo.

Possedere l’inferenza vuol dire decidere tu dove gira il modello, su quale hardware, con quali dati che non escono di casa, e poter scambiare il motore senza riscrivere quello che hai costruito sopra. È la differenza tra un sistema che impara per te e un sistema che impara dentro l’infrastruttura di qualcun altro, che un domani può cambiare prezzo, condizioni o disponibilità.

Nella pratica è quello che ho descritto costruendo un ecosistema di AI privata, dove il modello è un componente sostituibile e la knowledge base, gli embedding e gli agenti con memoria restano dentro casa. Il loop, lì, poggia su un’infrastruttura che governi tu.

La parte che un hyperscaler lascia in ombra

C’è un dettaglio nel pezzo di Nadella che vale una nota. Microsoft è un hyperscaler, e la visione del learning loop la puoi seguire benissimo sopra il suo stack. In quel caso, però, il loop poggia su un’inferenza che affitti, e la sovranità di cui parla resta a metà strada. Diversi osservatori hanno letto il testo come un posizionamento, Microsoft come piattaforma che distribuisce valore sopra i modelli, contro la scommessa di chi punta sul dominio del singolo modello di frontiera.

Quando Nadella scrive «frontier ecosystem, not just a frontier model» ha ragione, e l’argomento diventa più solido se lo strato di inferenza sotto il loop lo possiedi tu. Si può condividere l’obiettivo e aggiungere la fondazione che a un fornitore di cloud conviene non mettere in prima fila. Le due tesi non competono. La sua si appoggia sulla mia.

Da Zero a Loop, su un’inferenza tua

Il loop, per me, è un filo che tiro da tempo, al punto da averci intitolato un libro, Da Zero a Loop. L’idea è semplice. Il valore sta nel ciclo che, uso dopo uso, trasforma il lavoro di un’azienda in un sistema che migliora, più che nel singolo modello del momento. Nadella lo chiama learning loop e gli dà la dignità della strategia, e fa una certa impressione sentirlo dire da chi guida un’azienda da tremila miliardi di capitalizzazione.

Quello che aggiungo è dove quel ciclo deve poggiare. Su un’inferenza che tieni tu, perché un loop costruito su un fornitore lontano è esposto allo stesso interruttore che venerdì ha spento due modelli per tutti, in una sera. Possedere l’esecuzione dei modelli conta ormai più che possedere il modello migliore.

Tre piani, una sola posta in gioco, continuare a possedere quello che impari. Senza dubbio è lì che si gioca la sovranità nei prossimi anni, e la domanda da tenere sul tavolo resta semplice, su quale strato stai costruendo il tuo vantaggio?

Fonte: Satya Nadella, «A frontier without an ecosystem is not stable», X, 14 giugno 2026. La discussione nasce dal post di Ethan Mollick e prosegue i miei due articoli precedenti sul blocco di Anthropic.

AI & GENAI, TECH & BUSINESS

Anthropic spegne Fable 5 e Mythos 5: open weights di frontiera e sovranità tecnologica

Venerdì sera, ora di Washington, Anthropic ha disattivato i suoi due modelli più capaci, Claude Fable 5 e Claude Mythos 5, per tutti i clienti del mondo, e il dibattito sugli open weights è ripartito di colpo. A tre giorni dal lancio. La causa è una direttiva di export control del governo americano, che vieta l’accesso a qualsiasi cittadino straniero, dentro e fuori dagli Stati Uniti, compresi i dipendenti stranieri della stessa azienda. Una conformità selettiva era impossibile, l’interruttore è stato abbassato per chiunque, ovunque, e in molti hanno letto il blocco come la spinta che mancava verso i modelli open weights. I due modelli erano disponibili da pochi giorni, ed è la prima volta che una direttiva di questo tipo colpisce così, in una sera, i modelli di punta di un laboratorio americano.

Ethan Mollick, su LinkedIn, ha scritto una previsione che va nella direzione opposta.

Il blocco non porterà più modelli a pesi aperti. Semmai, scrive Mollick, vedremo la fine dei modelli di frontiera open weights. Il ragionamento è lineare: se un modello di classe Mythos è considerato rischioso, neanche la Cina avrà interesse a lasciarlo aperto, e un modello del genere non lo costruisci senza una concentrazione di calcolo che sta dentro un Paese, visibile e regolabile.

Ho lasciato un commento sotto il suo post, e provo qui ad allargarlo.

Sul meccanismo Mollick ha ragione, per la punta assoluta. Sulla conclusione servono due correzioni, e tutte e due portano esattamente dove passo le mie giornate, l’inferenza locale e la sovranità tecnologica, il lavoro che faccio in LocalAI.

La logica del footprint tiene

Un modello al vertice della capacità oggi nasce da una concentrazione di GPU che occupa data center fisici, dentro una giurisdizione precisa, con consumi, forniture e contratti tracciabili. La definizione che gira da tempo nei documenti regolatori è quella di calcolo regolabile, regulatable compute: un addestramento al vertice lascia tracce fisiche, il consumo elettrico fuori scala, le dimensioni dei data center, l’acquisto di decine di migliaia di acceleratori, e tutto questo uno Stato lo identifica e lo raggiunge. Le stesse restrizioni americane sull’export dei chip più avanzati esistono perché quel calcolo si vede, si conta, si può fermare a monte. Venerdì lo Stato lo ha fatto, in una sera.

Un modello aperto da sette o settanta miliardi di parametri, invece, una volta scaricato vive di vita propria, e una copia su un portatile non si richiama indietro con una direttiva. È la differenza che molti hanno colto subito, chi tiene i pesi in locale non se li vede togliere da nessun governo. Mollick anticipa l’obiezione cinese, e fa bene. Al vertice vero, quello dei modelli più potenti in assoluto, nessuno dei due blocchi ha convenienza a far circolare i pesi liberamente. Su questo gli concedo tutto, il tetto si chiude su entrambi i lati.

Dall’1,2% a quasi il 30% in un anno

La parola «frontiera», però, nel suo post indica il soffitto, la classe Mythos. La capacità che muove davvero l’adozione sta un gradino sotto, nel near-frontier, più che sufficiente per quasi tutto quello che le aziende fanno ogni giorno: estrarre dati da un contratto, classificare richieste, alimentare un sistema RAG, scrivere bozze, far girare agenti su compiti delimitati. Per questi lavori la distanza dal soffitto si è assottigliata fino a diventare irrilevante, e il modello più potente in assoluto non cambia l’esito di un’estrazione di campi o dello smistamento di un ticket. E lì la Cina accelera, in chiaro.

Qwen di Alibaba, Kimi di Moonshot, GLM di Zhipu, DeepSeek, e da inizio giugno MiniMax con il suo M3, presentato come primo modello di frontiera open weights che tiene insieme coding di alto livello, un milione di token di contesto e input multimodale. I numeri raccontano lo spostamento meglio di qualsiasi tesi. Uno studio di OpenRouter su centomila miliardi di token, ripreso insieme ad Andreessen Horowitz, misura la quota dei modelli open source cinesi sull’uso globale degli LLM salita da circa l’1,2% di fine 2024 a quasi il 30% un anno dopo. Il paper della Commissione USA-Cina di marzo riporta una stima di un partner di a16z secondo cui intorno all’ottanta per cento delle startup americane costruisce su modelli base cinesi, e segnala che tra novembre e dicembre 2025 sette dei dieci modelli più scaricati su Hugging Face venivano da laboratori cinesi. I modelli proprietari occidentali restano davanti, intorno al settanta per cento dell’uso complessivo, ma la pendenza della curva aperta è tutta da una parte. L’adozione poi si autoalimenta, più sviluppatori scaricano un modello e più nascono strumenti, integrazioni e materiali intorno, e più quel modello diventa la scelta ovvia per il progetto successivo. È un volano che lavora a favore di chi pubblica i pesi, e in questo momento a pubblicarli con più aggressività è la Cina.

Fine del frontier open weights occidentale

A chiudersi, allora, non è il layer aperto, è la sua sponda occidentale. Se gli Stati Uniti regolano chiuso il proprio gradino alto e l’Europa continua a scivolare fuori dai vertici, con Mistral che esce dai primi posti tra i laboratori di punta, lo strato aperto del near-frontier non sparisce, passa di mano. Passa ai laboratori cinesi, che lo tengono aperto proprio perché l’apertura è una leva competitiva contro le API chiuse americane, un modo per entrare negli stack di tutto il mondo mentre l’alternativa si blinda.

Il blocco ha messo in chiaro un contrasto che diversi osservatori hanno colto subito. Un modello di frontiera open weights come M3 lo scarichi e lo fai girare sul tuo hardware, e nessun governo te lo spegne a distanza, mentre due modelli di punta serviti da un endpoint centralizzato sono spariti per chiunque nel giro di una sera. La parte scomoda della previsione di Mollick è questa: una chiusura del vertice occidentale dettata dalla sicurezza può consegnare lo standard aperto a Pechino, e regalare a un concorrente sistemico la posizione di default su cui costruiscono sviluppatori e imprese.

Per l’Europa la posta è alta. Se lo strato aperto che entra negli stack diventa cinese, l’autonomia digitale che il continente insegue da anni si ritrova a poggiare su modelli sviluppati sotto un’altra giurisdizione, con un’altra catena di fornitura e un altro sistema di valori a monte. Mistral resta la carta europea più seria, e proprio per questo il suo arretramento dai vertici pesa oltre il singolo laboratorio. La sovranità tecnologica, in questo scenario, smette di essere una parola da convegno e diventa una scelta su quale ecosistema di modelli vuoi poter usare anche tra cinque anni.

Una sera è bastata a spegnere due modelli

Qui arriva la parte che vedo meglio dal mio mestiere. Per il valore che conta in produzione, la capacità di frontiera non è mai stata l’elemento che fa la differenza. In produzione la differenza la fa la continuità del servizio, e una sera come quella di venerdì la mette alla prova più di qualsiasi benchmark. Due modelli spariti per direttiva, a tre giorni dal lancio, con Amazon a cui è stato chiesto di revocare l’accesso in tutte le regioni, e nessuno dei clienti che ci aveva costruito sopra un processo ha avuto voce in capitolo.

È una traiettoria, più che un episodio isolato. Il Dipartimento della Difesa aveva già etichettato Anthropic come rischio per la catena di fornitura, e l’azienda ha aperto un contenzioso contro quella classificazione. Quando un fornitore si trova in mezzo a una tensione del genere, la volatilità regolatoria smette di essere un’ipotesi da slide e diventa una variabile operativa. E c’è un secondo lato, speculare, se l’ottanta per cento delle startup americane gira su modelli cinesi quell’esposizione un domani può diventare a sua volta oggetto di una direttiva: la dipendenza da un fornitore lontano è un rischio qualunque sia la bandiera del fornitore. La lezione che le aziende portano a casa questa settimana è architetturale, serve un disegno capace di reggere il momento in cui un down o un blocco arrivano davvero. Ne avevo scritto guardando alle opzioni di self-hosting con Mistral, e quel ragionamento oggi vale per chiunque appoggi un processo critico su un solo fornitore lontano.

Routing e inferenza locale, il livello che resta tuo

L’architettura che regge a tutto questo è agnostica rispetto al modello: un livello di astrazione e di routing che, nel momento esatto in cui qualcosa a monte si rompe, sposta il traffico da un’API di frontiera a un modello aperto che gira in casa. È quello che costruiamo in LocalAI, un motore open source che funziona come sostituto diretto delle API di OpenAI e di Anthropic, così lo stesso codice che ieri chiamava Fable 5 oggi può chiamare un Qwen o un DeepSeek sul tuo hardware, CPU compresa, senza che i dati escano dalla tua infrastruttura, con agenti, RAG e supporto MCP già dentro. In termini concreti cambi l’indirizzo dell’endpoint e la chiave, non l’applicazione che ci sta sopra.

La spinta verso questo disegno non arriva solo da chi vende inferenza locale. VentureBeat, commentando proprio questo blocco, indica come via più resiliente un’architettura a fallback attivo, con sistemi pensati per essere agnostici rispetto al modello e livelli di routing intelligenti che spostano il traffico da un modello di frontiera a un fallback a pesi aperti nell’istante in cui arriva un’interruzione o un divieto. Nello stesso caso Anthropic, per non lasciare tutto fermo, ha dirottato le richieste sopravvissute su Opus 4.8, un modello meno capace ma ancora acceso. Lo ha fatto perché quando il vertice si spegne serve comunque un posto dove ricadere, e quel posto, se è davvero tuo, non te lo toglie nessuno.

Compatibilità diretta vuol dire usare gli stessi SDK e la stessa struttura di chiamata, e il livello di routing decide richiesta per richiesta dove mandare il lavoro, in base a quanto è sensibile il dato, al costo e a quanto serve davvero la potenza del modello più grande. Una bozza interna resta in casa su un modello locale, una sintesi complessa può salire sul cloud di frontiera, e se quel cloud non risponde il traffico ricade sul locale senza che l’utente se ne accorga. Per banche, sanità e pubblica amministrazione lo stesso motore gira on premise o in ambienti isolati dalla rete, dove il dato non ha proprio il permesso di uscire.

Il lock-in vero, quello che fa fallire le migrazioni, vive oltre il modello, negli embedding, nel database vettoriale, nella logica di orchestrazione che hai cucito addosso a un fornitore. Possedere il livello di astrazione significa poterli sostituire un pezzo alla volta, senza riscrivere tutto. E sul costo cambia la natura della spesa, l’inferenza locale ha un costo prevedibile legato all’hardware, più che una bolletta a consumo che cresce con l’uso e che un fornitore può ritoccare quando vuole. È la stessa famiglia di strumenti, da LocalAI a LocalAGI fino a LocalRecall, di cui avevo raccontato il senso più ampio parlando di pelle digitale e di agenti autonomi.

Gli agenti rendono il problema più grave

C’è un livello in cui tutto questo pesa il doppio, ed è quello degli agenti. Un agente che dipende da una sola API di frontiera per pianificare i passi e chiamare gli strumenti si ferma del tutto nel momento in cui quell’API viene tagliata, e non si ferma una funzione, si ferma il processo che gli avevi delegato per intero. Più l’agente è autonomo e incastrato nei flussi di lavoro, più alto è il costo di un’interruzione improvvisa, perché hai spostato sul modello non una risposta ma una catena di decisioni.

Un livello di routing con fallback locale è quello che permette a un agente di degradare con grazia, passando a un modello che gira in casa e continuando a lavorare, magari un po’ più lento, invece di spegnersi a metà. È una delle ragioni per cui LocalAGI sta sopra LocalAI, l’orchestrazione degli agenti vale finché sotto c’è un’inferenza che non puoi perdere da un momento all’altro.

La difendibilità si sposta dal modello al controllo

Da mesi insisto su una tesi che questa settimana trova una conferma sgradevole. Quando la capacità di frontiera diventa una merce che si affitta, finché non te la spengono, «avere il modello migliore» smette di essere un fossato difensivo. L’asset che resta difendibile è il controllo, sull’inferenza, sul luogo dove vivono i dati, sul livello di routing che tiene in piedi tutto il resto. La capacità la noleggi in un pomeriggio, il controllo te lo costruisci, e per questo vale di più.

Per l’Italia e per l’Europa la cosa non è teorica. Gli obblighi dell’AI Act per i sistemi ad alto rischio arrivano in pieno il 2 agosto 2026, con gestione del rischio, governance del dato, tracciamento e sorveglianza umana da dimostrare, il GDPR rende il luogo del dato una questione legale prima ancora che tecnica, e la spinta sul cloud sovrano sta già ridisegnando quali fornitori possono servire i progetti pubblici. Uno stack che possiedi risponde alle tre cose insieme, compliance, residenza del dato e continuità, e lo fa senza dover sperare che il fornitore a monte non cambi idea.

In pratica si parte mappando le dipendenze AI che hai, processo per processo, per sapere cosa si ferma se un fornitore sparisce. Da lì si introduce un livello di astrazione e di routing tra le applicazioni e i modelli, si tiene pronto un fallback locale per i carichi critici e per i dati sensibili, e si comincia a trattare l’inferenza come si tratta l’energia di un’azienda, con una fornitura principale e una riserva che non dipende da lei. Nessuno di questi passi richiede di rinunciare ai modelli di frontiera quando servono davvero, chiede solo di non restarne prigionieri.

La cosa che mi resta addosso, finita questa settimana, non è la geopolitica del calcolo. È quanta parte della nostra intelligenza operativa giri già su un interruttore tenuto da qualcun altro. Ci siamo affezionati a capacità che non possediamo, che possono cambiare, scadere o essere spente da lontano, e in Pelle Digitale avevo provato a dire che la tecnologia che ci estende è anche la tecnologia che ci espone, ogni volta che rinunciamo a governarla. Possedere il livello che ti tiene acceso sta diventando una scelta quotidiana, da rifare ogni mattina invece di darla per acquisita. Senza dubbio è la domanda che porto in ogni tavolo in queste settimane, quanta della tua intelligenza operativa sei disposto a lasciare su un interruttore che non tieni in mano?

Fonte: Ethan Mollick, post su LinkedIn, 12 giugno 2026. Sui fatti del blocco: comunicato di Anthropic, CNBC, Tom’s Hardware, VentureBeat. Sui dati di mercato: OpenRouter e Andreessen Horowitz, paper della Commissione USA-Cina (USCC).