Risorse Artificiali. Appunti e spunti dal mondo dell’Intelligenza Artificiale

Cosa ci aspetta davvero nel 2026 sul fronte Intelligenza Artificiale? In questo episodio di Risorse Artificiali facciamo il punto sulle previsioni AI 2026 partendo da ciò che abbiamo visto nell’ultimo anno: hype, strumenti che maturano, e nuove direzioni che iniziano a consolidarsi.Parliamo di modelli locali (on-device / on-prem) e perché stanno tornando centrali (costi, privacy, sovranità e controllo), dell’arrivo più concreto degli agenti AI e di come potrebbero cambiare sviluppo software e produttività. Poi allarghiamo lo sguardo su due temi che dividono sempre: robotica e guida autonoma, tra limiti normativi, barriere psicologiche e confronto inevitabile tra errore umano vs errore macchina. Chiudiamo con una riflessione su AI etica, pensiero critico e sul rischio crescente di AI washing.Previsioni AI 2026: cosa sta maturando davvero e cosa è solo hypeModelli locali: perché contano (privacy, costi, compliance, controllo)Agenti intelligenti: siamo davvero nell’“anno degli agenti”?Sviluppo software assistito: rinascita dei developer e nuovi workflowRobotica: progressi concreti e casi d’uso che iniziano a funzionareGuida autonoma: ostacoli normativi e resistenze culturaliAI etica e pensiero critico: come orientarsi tra marketing e realtàAI washing: come riconoscerlo (e perché sta crescendo)00:00 Introduzione e Buon Anno01:22 AI nella vita quotidiana05:04 Previsioni tecnologiche per il 202611:14 Rinascita degli sviluppatori e sviluppo assistito17:02 Pubblicità e modelli di business21:48 Robotica e occhiali intelligenti31:02 Guida autonoma: ostacoli e prospettive34:59 Accettazione dell’errore: umano vs macchina36:35 Agenti e Intelligenza Artificiale: previsioni39:15 Hype AI: realtà o illusione?45:23 Impatto della tecnologia: passato e futuro51:28 AI etica e resistenza54:11 Singolarità e AGI: prospettive e dubbi🎧 Ascolta Risorse Artificiali – Appunti e spunti dal mondo dell’AI su Spotify e guarda gli episodi su YouTube:Spotify: https://open.spotify.com/show/16dTKEEtKkIzhr1JJNMmSFYouTube: https://www.youtube.com/channel/UCYQgzIby7QHkXBonTWk-2FgHome: https://risorseartificiali.com#IntelligenzaArtificiale #AI2026 #AgentiAI #Robotica #GuidaAutonoma #ModelliLocali #AIEngineering #SviluppoSoftware #AIEtica

Nel nuovo episodio di Risorse Artificiali facciamo un bilancio dell’AI nel 2025: sorprese, delusioni e cambi di rotta che hanno impattato davvero il modo in cui lavoriamo — soprattutto su coding, produttività e strumenti AI.Parliamo di Vibe Coding e di come sta cambiando le abitudini degli sviluppatori, del “caso” DeepSeek e dell’effetto che ha avuto sul panorama dei modelli, di Gemini e delle nuove dinamiche d’uso, e del ruolo dell’open source come acceleratore dell’innovazione. In mezzo: aspettative tradite, tool che ci hanno convinto (e quelli che ci hanno stancato), e cosa ci aspettiamo dal prossimo anno.AI e coding: cosa è cambiato davvero nel lavoro quotidianoVibe Coding: perché ha sorpreso così tanti developerDeepSeek: impatto, percezione e “shock” di mercatoGemini: come ha spostato l’adozione e i flussi di lavoroOpen source: velocità di innovazione e nuove opportunitàSorprese vs delusioni: hype, realtà e aspettative disattese (anche lato Big Tech)I nostri momenti preferiti dal podcast e perché continuiamo a esplorare00:00 Introduzione e Auguri di Buon Anno00:58 Riflessioni sul 2025 e Sorprese dell’Anno07:45 Delusioni e Aspettative Non Soddisfatte12:48 Outsider e Innovazioni Inaspettate16:37 Strumenti AI Utilizzati e Preferenze24:13 Cambiamenti nell’Uso degli Strumenti AI26:37 Strumenti e Tecnologie in Evoluzione29:41 Impatto delle Innovazioni nel Settore33:23 Rilascio di Modelli e Open Source35:02 Innovazioni e Sviluppi Recenti42:08 Riflessioni sul Podcast e Interviste🎧 Ascolta e segui “Risorse Artificiali”Spotify: https://open.spotify.com/show/16dTKEEtKkIzhr1JJNMmSFYouTube: https://www.youtube.com/channel/UCYQgzIby7QHkXBonTWk-2FgHome: https://risorseartificiali.com

In questo episodio di **Risorse Artificiali** parliamo di **AI Engineering applicata allo sviluppo software** con **Alex Gavrilescu**, creator di **backlog.md**: un approccio “AI-first” per trasformare il *vibe coding* in un processo ripetibile, verificabile e collaborativo.Partiamo da una provocazione che gira online (“Topolino ha comprato OpenAI”) e mettiamo ordine: **Disney non ha acquisito OpenAI**, ma ha annunciato un **investimento da 1 miliardo** e un accordo di licensing per portare personaggi Disney dentro gli strumenti di generazione video (Sora) e altri prodotti. ([OpenAI][1])Poi torniamo al punto che interessa a chi scrive codice: **come progettare backlog, specifiche e contesto** per far funzionare davvero gli agenti di coding.### Cosa ti porti a casa* **Backlog.md**: task in Markdown, repo “git-backed” e workflow pensato per lavorare *insieme* agli agenti* **Spec-driven development**: specifiche, acceptance criteria e piani di implementazione per ridurre ambiguità e bug* **Context engineering**: perché il contesto è il vero “carburante” degli agenti (e come evitarne la deriva)* **Compaction**: riassumere e comprimere sessioni lunghe senza perdere intent e vincoli* **Milestone e task breakdown**: spezzare la complessità in unità che stanno in una context window* **Skills** come “packaging standard” per applicazioni/azioni agentiche* Chiusura sui trend: modelli, toolchain, sicurezza, chip AI, e perché la collaborazione tra aziende conta davvero### Capitoli00:00 Introduzione e presentazione di Alex Gavrilescu03:00 AI e “Topolino”: cosa sta succedendo davvero06:00 Conferenze e novità nel mondo AI08:37 Backlog MD: uno strumento nuovo per developer11:39 Spec-driven development e backlog14:46 Uso pratico: come strutturare task e progetti17:35 Futuro dell’AI e sviluppo software26:12 Gestire la complessità nel codice27:44 Context engineering e task management32:01 Compaction: riassunti “utili” per continuare a lavorare35:27 Skills e integrazione con backlog41:21 AI e modelli di business (musica)53:26 Chip e sicurezza nazionale57:13 Meta, PyTorch e Google: innovazioni e collaborazione01:00:10 La visione di Google nell’AI01:04:22 Nuovi modelli e applicazioni01:06:30 Strumenti e modelli per la programmazione con AI01:10:59 Esperimenti con modelli open source01:15:43 Chip AI e futuro della tecnologia### Link utiliBacklog.md: https://backlog.mdIl profilo X di Alex: https://x.com/mrlesk* Podcast su Spotify: [https://open.spotify.com/show/16dTKEEtKkIzhr1JJNMmSF](https://open.spotify.com/show/16dTKEEtKkIzhr1JJNMmSF)* Canale YouTube: [https://www.youtube.com/channel/UCYQgzIby7QHkXBonTWk-2Fg](https://www.youtube.com/channel/UCYQgzIby7QHkXBonTWk-2Fg)* Home: [https://risorseartificiali.com](https://risorseartificiali.com)

In questa intervista, Pamela Gotti racconta il suo percorso straordinario: dagli inizi precocissimi nel software fino al ruolo di CTO nel fintech, passando per esperienze internazionali, startup, crescita manageriale e sfide legate alla presenza femminile nel mondo tech.Parliamo di intelligenza artificiale nel settore bancario, sicurezza e governance, explainability, agenti AI e del modo in cui l’AI può davvero potenziare le persone invece di sostituirle.Al centro della conversazione c’è però soprattutto la dimensione umana: team autonomi, gestione delle persone, importanza delle soft skills, formazione dei junior engineer, mentorship e salute mentale nel settore tecnologico.Un episodio ricco, concreto e profondamente ispirante, che attraversa temi come:- Come si passa “dal codice alla CTO” senza perdere il contatto con l’ingegneria.- Perché il gender bias è ancora un problema reale e come contrastarlo nel quotidiano.- L’AI nel fintech e nel banking: opportunità, rischi e responsabilità.- Il ruolo chiave della developer experience e della velocità di esecuzione.- L’importanza della crescita personale — propria e del team.Un ascolto consigliato a chi lavora nell’AI, nel fintech o nel banking, nella gestione di team tech, o semplicemente vuole capire meglio come evolvono le professioni tecnologiche nell’era dell’intelligenza artificiale.

In questo episodio analizziamo cosa cambia dopo l’arrivo di GPT 5.2, un modello che spinge ancora più avanti benchmark, ragionamento e capacità multimodali. Parliamo di come l’AI stia evolvendo tra API sempre più costose, scelte strategiche di OpenAI, nuove soluzioni per l’enterprise e piattaforme come OpenRouter, che permettono di lavorare con decine di modelli diversi.Esploriamo anche le novità sul fronte riconoscimento visivo, i primi occhiali smart realmente utili, e il ruolo dell’AI nella vita quotidiana: dalla cucina robotica agli elettrodomestici intelligenti, fino alla nuova generazione di wearable.Nella seconda parte affrontiamo le prospettive più avanzate: come la robotica sta integrando modelli AI di nuova generazione, gli sviluppi della guida autonoma con realtà come Waymo, e perché la memoria a lungo termine sarà una delle frontiere decisive dei modelli futuri.🎧 Temi principali dell’episodio:- GPT 5.2: benchmark, prestazioni e cosa cambia davvero- API, costi e strategia enterprise nell’AI moderna- OpenRouter e l’accesso a modelli AI alternativi- Riconoscimento visivo e innovazioni nei wearable- Occhiali intelligenti e futuro della multimodalità- Robotica domestica e intelligenza in cucina- Guida autonoma e stato dell’arte dei taxi robot- Modelli proprietari vs open: implicazioni per il futuro- Memoria a lungo termine: perché diventerà centrale nell’AIQualche link dall'episodioThe state of enterprise AI: https://openai.com/index/the-state-of-enterprise-ai-2025-report/Claude Code in Slack: https://techcrunch.com/2025/12/08/claude-code-is-coming-to-slack-and-thats-a-bigger-deal-than-it-sounds/Google to launch first of its AI glasses in 2026: https://www.cnbc.com/2025/12/08/google-ai-glasses-launch-2026.htmlWaymo crosses 450,000 weekly paid rides as Alphabet robotaxi unit widens lead on Tesla: https://www.cnbc.com/2025/12/08/waymo-paid-rides-robotaxi-tesla.htmlMeta acquires AI device startup Limitless: https://techcrunch.com/2025/12/05/meta-acquires-ai-device-startup-limitless/Titans + MIRAS: Helping AI have long-term memory: https://research.google/blog/titans-miras-helping-ai-have-long-term-memory/Chapters00:00 Introduzione e Presentazione di GPT 5.202:02 Benchmark e Performance di GPT 5.205:57 Implicazioni e Critiche sui Modelli di AI09:42 Focus sull'Intelligenza Artificiale nel Settore Enterprise13:25 Costi e Sostenibilità dei Modelli AI17:26 Esperienze con API e Modelli di Google21:39 Discussione su OpenRouter e Accesso ai Modelli AI25:14 Evoluzione dei Modelli AI e Rischi di Proprietà27:54 Innovazioni e Dispositivi Wearable32:19 Utilizzo dell'AI nella Vita Quotidiana33:41 L'Impatto delle Nuove Tecnologie sui Giovani38:45 Ragionamento Visivo e Applicazioni Avanzate41:26 Occhiali Intelligenti e Futuro della Visione44:23 AI e Applicazioni Pratiche nella Cucina49:58 Intelligenza degli Elettrodomestici52:42 Riflessioni sulla Generazione Z54:08 Integrazioni Tecnologiche e Slack56:19 Waimo e la Guida Autonoma01:00:02 Modelli di Intelligenza Artificiale01:12:05 Memoria e Apprendimento nei Modelli AI📌 Ascolta “Risorse Artificiali – Appunti e spunti dal mondo dell’AI” su Spotify, YouTube e su tutte le piattaforme.