AI, MAX News - Agosto 2026: Chi ci mette la faccia, chi la genera con l'AI

Questo mese non ho pubblicato molto. Mi avrete immaginato sotto l'ombrellone: invece no. Stavo facendo il pastore di agenti e, complice un piccolo malanno, credo di non aver mai lavorato tanto come nella settimana di ferragosto. Il 2 agosto è stato un giorno importante perchè l'Europa è entrata nella fase degli obblighi di trasparenza dell'AI Act, rispondendo in sostanza alla domande di quello che esce(dall'AI), chi risponde?. E in queste settimane, con il team, abbiamo fatto un sacco di lavoro sull'AIMax Academy proprio per renderla pronta agli obblighi di prima formazione. Ma ci arriviamo per gradi.

Nelle varie riflessioni, la domanda che mi ha accompagnato tutto agosto è stata: quanto ci costa tenere il controllo di quello che fanno gli agenti?. E mi sono reso conto che il conto arriva su tre bollette distinte: i token, l'attenzione e l'hardware.

Prima voce, i token.

_Una settimana di agenti: 3.558 dollari a listino, cinquantanove volte il piano flat, e il 97% è contesto riletto._

La bolletta versione AI Ho fatto i conti di una settimana, da martedì 11 a martedì 18 agosto. 5,1 miliardi di token. 3.558 dollari di consumo a listino API. Il mio abbonamento flat, sulla stessa settimana, ne vale una cinquantina di dollari: ho usato cinquantanove volte quello per cui pago. Il picco è stato mercoledì 12, 912 dollari in un giorno solo.

E guardandoci dentro, con il solito LAV si è confermato che il 97% di quei token è rilettura di contesto. Non sono risposte nuove, è la stessa conoscenza che scorre avanti e indietro a ogni giro in cui gli agenti decidono di interagire. In sostanza il modello, per lavorare, si deve rileggere tutto ogni volta. Se vi interessa il meccanismo, Cacheonomics lo spiega meglio di me: il costo di un agente si governa dalla cache, e quasi mai dal numero di richieste che riceve. Iterare su contesti lunghi costa, molto.

Il problema è, se ne stanno rendendo conto sempre più persone, più scrivono, più ci allontanano dalla comprensione di quello che stanno facendo. E validare output lunghi e complessi stanca, e chi è stanco tende a firmare senza leggere. Due letture che vanno tenute insieme: non esistono trasformazioni senza perdita di un testo in linguaggio naturale di Simon Willison, e LLMs Are Average Machines.

Un buon pastore queste cose deve saperle e, ogni tanto, deve essere duro. Così è nata modalità fastidio, una skill che trasforma l'assistente in un trespolo un po' più razionale: risposte corte, niente cerimonie, e quando gli si fa una domanda risponde invece di mettersi a implementare. È pubblicata come plugin nel mio marketplace, maxturazzini/aimax-marketplace, e ne ho scritto qui.

Seconda voce, l'attenzione.

_Ogni richiesta di conferma compra un pezzo della vostra attenzione, e nessuno la mette a bilancio._

Quanto siete disposti a farvi disturbare dagli Agenti AI? Il conto vero l'ho pagato qui. Sono stato "pingato" notte e giorno da agenti che mi costringevano a un sacco di context switching e continua attenzione profonda, con molta fatica cognitiva, in un mese vocato invece al cazzeggio mentale.

Gli agenti sono programmati per aver bisogno di noi. Li abbiamo fatti così di proposito, perché non ci fidiamo (e facciamo bene): sono velocissimi, e il controllo vogliamo tenerlo noi. Solo che ogni volta che uno si ferma a chiedere conferma, causa la nostra diffidenza, sta comprando la nostra attenzione . Il meccanismo sembra sano, ma ha un costo che nessuno mette a bilancio.

Scrivere, progettare, immaginare vuol dire immergersi e stare dentro un pensiero per un'ora. Sorvegliare un gregge di agenti è l'opposto: attenzione a scatti, sempre pronta. E a volte, qui il paragone con le pecore salta, l'attenzione deve essere anche profonda, perché in esecuzione girano, almeno nel mio caso, situazioni molto diverse, e i risultati richiedono valutazioni attente.

Spostiamoci avanti nel tempo: quando un team o un'azienda intera lavoreranno assieme l'AI davvero, cambieranno i mestieri, e cambieranno le deleghe che ognuno sarà disposto a dare agli agenti. Ma di quanto ciascuno accetti di farsi disturbare non parla ancora nessuno. Quel quanto, personale e non negoziabile, definisce quanto tempo cognitivo ad alta intensità (Quanta CPU) una persona è disposta a spendere lavorando in questo modo. È pura attività di controllo, pensateci, non di progettazione o esecuzione.

Per fortuna non sono il solo a parlarne: The Evolution of the Agent Harness ci arriva da un'altra strada, e mette a fuoco lo strato fra voi e l'agente come la cosa che decide quando l'agente ha il diritto di interrompervi. È il quarto capitolo di una serie che ho scritto e porterò avanti, sul ruolo umano in team ibridi.

Forse non è per tutti davvero. Forse non ha senso raccontarlo come la strada maestra. Ma credo che sarà il prossimo disagio digitale: dopo le notifiche dei social, le richieste di conferma di dieci agenti che vi vogliono bene.

Terza voce, l'hardware.

_Sotto i 128 GB il prezzo è sceso davvero. Sopra, il conto raddoppia e si aspetta fino a fine novembre._

La Home AI inizia ad avere listini interessanti

Da un po' di tempo cerco una macchina da almeno 128 GB per tenermi l'inferenza 'seria' in casa, e per mesi i prezzi non mi convincevano.

Poi la stretta. Il sovrapprezzo per i 256 GB è salito a 2.000 dollari, a marzo 2026 è sparito il taglio da 512, a maggio quello da 256, il Mac mini M4 Pro è sceso da 64 a 48 GB e il mini base da 32 a 24, con il prezzo di partenza salito da 599 a 799 dollari per via dell'SSD (MacRumors). Il fondo della curva è stato lì: a giugno 5.299 dollari compravano 96 GB, e più di così non era possibile avere. Vi siete persi immagino. Poi il 25 agosto sono arrivati i nuovi Mac Studio con M5 Max e M5 Ultra e hanno ravivvato di nuovo tutto. Solo che i prezzi... sono saliti. Viaggiamo tra i 6.239 e gli oltre 11.000 euro per macchine tra i 128 e i 256 gb. Macchine che fino a qualche anno fa sembravano scandalosamente care e dedicate solo a chi fa del multimediale la sua professione.

Ora, collegate alla bolletta sopra, investire dodicimilaeuro in hardware in uno scenario in cui si rischia di spenderne cinquemila in una sola settimana (Se si andasse con token a prezzo di listino) assomiglia più ad una necessità. Costosa, ma figlia di un bisogno nuovo che tre anni fa non avremmo immaginato di avere.

Tim Cook ha detto che la domanda è stata sottostimata perché i clienti vogliono far girare "AI e strumenti agentici in locale". Ed è qui che la cosa mi tocca da vicino. A dicembre avevo scritto che il 2026 sarebbe stato l'anno della democratizzazione dell'edge AI, con chip più economici e casi d'uso più chiari, e che il processing locale sarebbe diventato la normalità. Quello che non avevo previsto è da dove sarebbe arrivata la spinta: pensavo alla telecamera intelligente e al sensore industriale, e invece è arrivata dalla scrivania di casa. La Home AI è la stessa curva vista da vicino, e il desiderio di tenersi i dati in casa ha smesso di essere una vezzo per diventare un numero nel mercato della memoria. Quindi Apple sta facendo veri profitti grazie all'AI che non ha mai prodotto.

Per la cronaca... la cosa non è ancora finita, il quadro macro è piuttosto compesso, almeno per me, J.P. Morgan stima le DRAM in crescita di oltre il 400% dall'inizio del 2024 alla fine del 2026, e chi produce moduli si aspetta scarsità almeno fino a metà 2027.

E prepariamoci perché arriveranno annunci su annunci su annunci e, speriamo, un po' di price war per abbassare i prezzi. Nel frattempo sta iniziando Xiaomi, con un AI cube promette 160 GB di memoria unificata a 150 W sotto i 5.000 euro, ma è un prototipo. Che vedremo nel 2027.

Watermark, in breve

_La filigrana prova che un modello è passato di lì. L'articolo 50 esenta chi ci mette la faccia._

Dal 2 agosto, data casuale, Anthropic annuncia che sta marcando i testi generati dai suoi modelli, avendo accettato il Code of Practice sull'articolo 50(2) dell'AI Act (spiegazione ufficiale). Stessa mossa per Suno sulle canzoni, mentre Google ha fatto il contrario, permettendo di togliere il watermark visibile dalle immagini.

Quello che la firma prova, però, è soltanto che un modello è passato di lì. Come funziona la filigrana, a chi conviene davvero e cosa non dimostra: ci ho scritto sopra un pezzo intero, che rimanda anche all'analisi giuridica di Giovanna Panucci. Ricordatevi però la cosa importante dell'articolo 50: l'obbligo di dichiarare non si applica quando il contenuto è stato sottoposto a revisione umana o controllo editoriale e qualcuno ne detiene la responsabilità editoriale. Il regolamento che tutti raccontano come la caccia al testo artificiale mette nero su bianco che se qualcuno ci mette la faccia, la caccia non serve.

Se l'AI sbaglia, chi paga

_Il Tribunale di Monaco: più potevate controllare l'errore, meno potete dichiararvi estranei all'output._

Il Tribunale di Monaco si è pronunciato sugli AI Overviews: un motore di ricerca indicizza contenuti altrui, mentre un sistema che seleziona, collega e sintetizza produce qualcosa di nuovo, e questo mette in crisi il paradigma della neutralità (Agenda Digitale). Il passaggio da rileggere due volte: "quanto più un soggetto dispone degli strumenti per comprendere l'origine dell'errore, verificarne la consistenza e impedirne la reiterazione, tanto più difficile diventa sostenere la propria estraneità rispetto all'output".

Tradotto per chi guida un'azienda: se potevate controllare e non l'avete fatto, la distanza dall'errore non ve la riconosce nessuno. È lo stesso principio dell'articolo 50, visto dal lato del danno.

Elizabeth Stone, che guida prodotto e tecnologia in Netflix, lo dice da dentro un'azienda che di software ne scrive parecchio: "può darsi che il codice l'abbia scritto un agente, ma questo non toglie la responsabilità alle persone" (intervista). Vale l'ora intera, ma la nota che mi resta addosso è sui junior: il codice generato è opaco, sai che funziona meglio e non sai perché, e quando si rompe non sai come ripararlo. È il mio 97% visto dal lato di chi assume. Più l'output è lungo e opaco, più tempo serve per capirlo davvero, e chi quel tempo non ce l'ha firma lo stesso.

Pastore di agenti: il nome gira

_In quattordici mesi è diventato un operating model con RACI e un runtime di Stanford. Il nome è rimasto._

Una curiosità: aumentano le denominazioni di cosa sia un Pastore di Agenti lo scorso annno, e adesso ognuno ci mette dentro quello che gli serve: per Tony Wood, imprenditore di lungo corso nel digitale, è un modello di governo e gestione di agenti, per questi studenti di Stanford e Northeastern è un agente AI che ne gestisce alri (un po' come il mio cane da guardia agentico) monitorando tutte le azioni che fanno. Sul Pastore di Agenti sto pensando di farci un corso in Academy. Ha senso?

Il gregge che esce dai recinti

_Le vostre credenziali sono in mano a entità che nessuno censisce, e adesso vi chiedono anche la sessione._

Tema che è sempre più rumoroso nelle mie retture: le aziende sono popolate da entità operative con credenziali proprie, capaci di autenticarsi su sistemi terzi, accumulare privilegi ed eseguire sequenze di azioni con intervento umano ridotto o nullo. Nessuno le censisce come censisce i dipendenti. Nel frattempo l'incidente OpenAI-Hugging Face finito sul palco di Black Hat chiude il cerchio in modo tragi-comico e un pezzo che aggiorna,in un web pieno di agenti ai, che dimostrare di essere umani diventa il nuovo passaporto.

Mentre scrivevo questa newsletter, Sam Altman commentava con un "big" l'annuncio che ChatGPT Work adesso entra da solo nei siti al posto vostro, senza mai vedere username e password. Mah! !Sam Altman commenta l'annuncio di ChatGPT Work che accede ai siti al posto dell'utente

La password non gliela date davvero, e su quello la garanzia tecnica regge. Gli date la sessione, che è la cosa che conta per i problemi visti sopra: da quel momento un'entità non umana sta dentro i vostri sistemi con la vostra identità e i vostri permessi, e nessuno la sta contando.

Attaccate al mio Mah questa breve sequenza: Il 7 agosto OpenAI ha ammesso che Astra, la famiglia di modelli in arrivo, potrebbe raggiungere il livello "critico" di capacità cyber del suo stesso Preparedness Framework: quello di un modello capace di trovare e sfruttare da solo vulnerabilità gravi in sistemi veri. Undici giorni dopo ha sospeso per due settimane una parte dell'addestramento. E nel frattempo i suoi agenti di valutazione sono scappati dal recinto tre volte organizzandosi 'piccole civiltà autonome' che comunicavano tra loro senza che nessuno se ne rendesse conto (la pauuura dell'AI).

Erano agenti di test in ambienti di test, e va detto per correttezza. Ma la domanda resta: allo stesso perimetro che a inizio mese ha dovuto frenare un modello perché sapeva bucare sistemi veri, a fine mese consegnate volontariamente le vostre sessioni autenticate. Su che base decidete che stavolta il confine terrà?

AI literacy: l'obbligo si è ammorbidito, la sorveglianza no

_L'obbligo si è ammorbidito il 27 luglio, le sanzioni sono operative dal 2 agosto. Com'è andata dentro Academy._

Il Digital Omnibus (Reg. UE 2026/1744, in vigore dal 27 luglio) ha riscritto l'articolo 4 dell'AI Act: dove prima si doveva "assicurare un livello sufficiente" di alfabetizzazione AI del personale, ora si devono "adottare misure a sostegno dello sviluppo". Ma dal 2 agosto le autorità di vigilanza possono sanzionare l'articolo 4, e quella data non è stata spostata: fino a 7,5 milioni di euro o l'1% del fatturato mondiale annuo. Sparisce la parola sufficiente, e la Commissione ha chiarito che non servono certificati e che le conoscenze delle persone non vanno misurate. Nonostante ciò, questa è la ragione per cui il sottoscritto e buona parte del team (grazie a tutti ragazzi!) ha passato agosto dentro Academy.

Resta scritto che consegnare le sole istruzioni d'uso è inefficace, e che fornitori e collaboratori esterni devono avere competenze adeguate come i dipendenti. Quindi abbiamo una base di partenza un po' più chiara su cui lavorare: abbiamo capito che il manuale di istruzioni (il corso che vi spiega dove cliccare) non serve a nulla a questi fini. Per dare le chiavi dell'AI ai vostri colleghi servono livelli più alti, che impattino il mindset. Fonti dirette: il testo su EUR-Lex, le FAQ della Commissione, l'analisi di White & Case.

Piccolo spazio pubblicità ☺️ In Academy, grazie alla richiesta di un sacco di aziende che stanno già cominciando ad usarli, abbiamo strutturato tre diversi percorsi AI-Act. Il base sono tre ore per chiunque lavori in azienda, compreso chi giura di non capirci niente: come funziona davvero un'AI generativa, dove sbaglia, e quanto fidarsi di quello che vi ha appena risposto. L'intermedio aggiunge quello che serve a chi tocca dati veri: dove finisce quello che scrivete a un'AI, cosa può uscire dall'azienda e cosa no, come si screma un fornitore, cosa lasciar fare a un'AI che agisce al posto vostro. L'avanzato arriva fino all'analisi dei dati e a costruirci sopra qualcosa che funziona.

E qui viene la parte di cui vado fiero. Non ci siamo accontentati di scrivere "copre l'AI Act", che è la frase che mettono tutti in copertina e non significa niente. Abbiamo preso il quadro europeo delle competenze digitali, il DigComp 3.0, tutte le competenze, e siamo andati lezione per lezione a chiederci a quali competenze digitali prepara? Ne è uscita una mappa riga per riga, verificabile. Il base ne tocca dodici, l'intermedio sedici, l'avanzato diciannove su ventuno. E tutto continua a a perfezionarsi anche grazie ad un agente che ci segnala ciò che non torna aagli studenti.

E la mappa non ce la siamo validata da soli, che sarebbe stato comodo e piuttosto inutile. L'ha verificata per noi Nicolò Cappelletti, vice responsabile dell'Area di Comunicazione ed Educazione dello IUSVE. Pignolo al punto giusto: mi ha fatto cambiare parole che davo per innocue e verificare tutto quello che diciamo, quiz compresi. Grazie a lui e agli altri volontari che si sono messi a leggere, correggere e pesare ogni parola. Ci siamo fatti un mazzo così, e adesso arriva la parte che non dipende più da noi: che le persone capiscano e imparino sul serio.

in ogni caso qui trovate le schede tecniche dettagliate e i link per l'acquisto.. Per ogni altra informazione scrivetemi pure

Fine del vergognoso inserto pubblicitario ☺️

Varie importanti

• L'AI ha fatto matematica sul serio. Ad agosto sono cadute una congettura aperta da 30 anni e una da 153 a una settimana di distanza, e secondo OpenAI dieci risultati su problemi aperti di lunga data, ottenuti da una versione interna del prossimo modello a un costo in token attorno ai 2.000 dollari. Da verificare sul campo, ma se regge è la prima volta che un problema aperto di rilievo cade in autonomia.

• Un'italiana si compra Airtable. Bending Spoons ha firmato per 1,285 miliardi di dollari di enterprise value il 4 agosto, primo acquisto dopo la quotazione al Nasdaq. Airtable viaggiava sui 480 milioni di ricavi ricorrenti. Il consolidamento del software che tutti davano per americano passa da Milano.

• La velocità diventa un prodotto che si compra a parte. OpenAI ha messo in preview Ultrafast su GPT-5.6 Sol, fino a 14 volte più rapido su hardware Cerebras, stessa intelligenza del modello standard. La fretta costa cara ma a volte è dentro al modello di business che portate avanti.

• In OpenAI il lato etica e sicurezza si sta svuotando. Chloé Bakalar, unica eticista dedicata, se n'è andata dopo Johannes Heidecke dai safety systems e Josh Achiam dal Mission Alignment. Nessun successore annunciato. Quando valutate un fornitore di modelli, chi ha il mandato di dire no pesa quanto il benchmark che vi mostrano.

• Il recinto si sta attrezzando. Il G7 ha pubblicato i primi "elementi minimi" di un SBOM per i sistemi AI, Microsoft ha rilasciato open source MCP Gateway per mettere identità e permessi fra gli agenti e gli strumenti che toccano, Anthropic fa girare le sessioni di Claude Code sul vostro compute e OpenAI mette sul tavolo la ritenzione zero. Il posto dove contare gli agenti adesso esiste. Sull'SBOM ci sto lavorando parecchio: ne parliamo a settembre.

• "Diecimila dollari al giorno non è un'architettura, è una tassa su ogni azione dell'agente." La frase è di Reuven Cohen, che ad agosto ha scritto che l'economia degli abbonamenti pro e max è una trappola. La sua alternativa: instradare per costo, latenza e rischio, e salire al modello di frontiera solo quando serve davvero. Dopo aver letto il mio 59x, capite perché ve lo segnalo.

Quindi

• Tenere il controllo ha un prezzo, e arriva su tre bollette. I token, l'attenzione, e adesso l'hardware. Quante di queste sono in un business plan di medio termine?

• Quanto siete disposti a farvi disturbare dagli agenti? è una nuova variabile di progetto. Sorvegliare agenti è attenzione a scatti, il lavoro creativo è immersione, e le due cose stanno male nella stessa giornata. Quando deciderete quali deleghe dare agli agenti, chiedetevi anche quanto tempo cognitivo ad alta intensità volete spendere in quel modo.

• La Home AI è il pezzo di edge AI che nessuno aveva messo sulla scrivania. Se volete l'inferenza in casa fate i conti adesso: sotto i 128 GB il prezzo è sceso, sopra state pagando la bolla.

• L'articolo 50 esenta chi ci mette la faccia. Se c'è revisione umana e qualcuno detiene la responsabilità editoriale, l'obbligo di dichiarare non scatta. La domanda da farci è chi usa una faccia generata con l'AI.

• La sentenza di Monaco alza l'asticella. Più strumenti avete per capire e correggere l'errore, meno potete dichiararvi estranei all'output. Vale per gli AI Overviews di Google e, per analogia, per i vostri processi.

• Censite gli agenti come censite le persone. Hanno credenziali, accumulano privilegi e agiscono da soli. Se non sapete quanti ne avete e cosa possono toccare, la vostra governance vive solo sulla carta. Se avete un po' di pazienza ne parlo a breve sul blog. Se non ce l'avete contattatemi ora che vi anticipo i ragionamenti che stiamo facendo.

E per finire, quell'invadente spazio pubblicità vi ha ricordato che le vostre persone l'AI la stanno già usando: tanto vale che la usino bene :-) I percorsi AI-Act dell'Academy sono lì che vi aspettano.

Enjoy AI Responsibly!

Massimiliano