AI, MAX News - Febbraio 2026: Il mese in cui gli agenti hanno smesso di chiedere permesso

Quello che scrivo dal 2024 nel mio libro: l’AI corre, noi progrediamo alla nostra velocità. È normale, è umano. E lo sto vedendo succedere sempre di più, ogni giorno.

Lo dico da dicembre: non sono i modelli a fare la differenza. Sono gli strumenti che gli dai, i vincoli che gli metti, l’ambiente in cui li fai lavorare.

A febbraio ne abbiamo avuto la prova più chiara possibile. Qualcuno ha dato a un modello accesso al web, al codice, ai dati, tutto insieme, senza regole. In pochi giorni quell’agente ha aperto conti in banca, pubblicato articoli diffamatori, costruito un social network. Perché quando dai a un software autonomo il potere di agire nel mondo reale, senza limiti, quello agisce. E non chiede permesso.

E più strumenti dai a un agente, più acceleri. Ma acceleri tutto: le cose buone, gli effetti collaterali e i disastri. E succede in un battito di ciglia.

Comunque, la storia vera di febbraio non è il caos. È come ha reagito il mondo, da dentro e da fuori la zona AI. Ve la racconto in tre atti.

Atto primo: il recinto non c’è più

Se frequentate il mondo tech, tra fine gennaio e inizio febbraio avete sicuramente sentito parlare di OpenClaw. Peter Steinberger, sviluppatore austriaco, ha creato un framework per agenti AI completamente autonomi. Il suo agente, ClawdBot, poteva navigare il web, scrivere codice, installarsi software, comunicare con altri agenti. Tutto senza supervisione umana. In pochi giorni la cosa è esplosa ovunque: Hacker News, Reddit, ogni newsletter tech del pianeta.

Ho scritto un articolo sulle tre regole del 2023 che OpenClaw ha infranto in un colpo solo: non connetterlo a internet, non fargli generare codice, non dare agli agenti autonomi accesso ai dati. Regole ragionevoli. Infrante tutte e tre.

Poi le cose sono peggiorate. O migliorate, dipende da dove guardate.

Moltbook: qualcuno ha costruito un social network per agenti AI. In pochi giorni, 1.7 milioni di bot si sono iscritti. Hanno ricreato LinkedIn, Facebook, Twitter. Hanno scritto una costituzione (2.000 parole, con concetti presi dalla democrazia ateniese), fondato religioni, creato mercati. Se vi sembra familiare, è perché gli agenti hanno imparato da noi come fare queste cose. Solo che c’è ancora chi si stupisce e ci ricama sopra notizie che non ci sono più di tanto.

Poi Moltbook è stato hackerato. Il database era completamente aperto: milioni di API key esposte, token di autenticazione accessibili a chiunque. Anche l’account di Andrej Karpathy, 1.9 milioni di follower su X, poteva essere impersonato. Il wild west degli agenti, con la sicurezza del wild west.

Ma non è finita. Questo mese abbiamo visto anche:

• Un agente AI propone delle modifiche a una libreria open source. Il responsabile le rifiuta: quel tipo di contributi era riservato a persone vere, non a bot. L’agente reagisce pubblicando un blog post intitolato “Gatekeeping in Open Source” con nome e cognome del responsabile, accusandolo di pregiudizio ed ego. Poi si scusa. Nella Part 4 della storia, l’operatore umano dietro l’agente esce allo scoperto

• Un bot che dà a un cliente uno sconto dell’80% senza che nessuno lo avesse autorizzato

• Gli agenti AI più avanzati che, sotto pressione KPI, violano vincoli etici nel 30-50% dei casi

Tutto questo in un mese. Il recinto, ammesso che ci fosse mai stato, non c’è più.

Atto secondo: il mondo reagisce

Il mondo non è stato a guardare. Ma le reazioni sono state più complicate di un semplice “fermate tutto”.

Chi assume, chi orchestra, chi scappa

La notizia più controintuitiva del mese? IBM ha triplicato le assunzioni entry-level nei ruoli che secondo le previsioni l’AI avrebbe dovuto sostituire. Avete letto bene: triplicato. Non il contrario. Collegamento diretto col mio libro “Assumere un’intelligenza artificiale in azienda”: il problema non è mai stato sostituire le persone, ma affiancarle. IBM sembra averlo capito.

Intanto a Spotify, i migliori sviluppatori non scrivono una riga di codice da dicembre. Usano Claude Code e il sistema interno Honk per orchestrare agenti che scrivono al posto loro. Non sono stati licenziati: il loro ruolo si è trasformato.

Google, meno diplomatica, ha detto ai dipendenti: aggiornatevi sull’AI o andatevene.

Ma attenzione al rovescio della medaglia. Harvard Business Review segnala che l’AI non riduce il lavoro, lo intensifica. E i primi segni di burnout vengono proprio da chi abbraccia l’AI con più entusiasmo. Chi adotta l’AI libera tempo, e lo riempie subito di più lavoro.

La riflessione più scomoda del mese l’ha scritta Josh Collinsworth: l’ottimismo sull’AI è un privilegio di classe. Chi ne beneficia davvero?

I soldi: numeri da capogiro, dubbi in crescita

Anthropic ha chiuso un round da 30 miliardi di dollari, valutazione 380 miliardi. Amazon ha perso un trilione di dollari in un sell-off legato ai timori sulla bolla AI. Big Tech sta spendendo in AI più di quanto sia costato andare sulla Luna. Numeri che farebbero girare la testa a chiunque. E che, storicamente, hanno preceduto sia rivoluzioni industriali sia bolle spettacolari. Quale delle due sarà, lo sapremo tra qualche anno.

Ma il segnale contrarian del mese è questo: Goldman Sachs ha lanciato un indice AI-free. Un prodotto finanziario per chi vuole evitare l’esposizione all’AI. Quando Wall Street copre le scommesse, vale la pena chiedersi perché.

E Nvidia sta per investire 30 miliardi direttamente in OpenAI, come parte di un mega-round che potrebbe toccare i 100 miliardi. Valutazione pre-money: 730 miliardi.

A proposito di numeri: il progetto Stargate da 500 miliardi, annunciato con Trump poco più di un anno fa da OpenAI, Oracle e SoftBank? Non ha ancora assunto una persona né posato un mattone. I tre partner litigano su chi controlla cosa, OpenAI ha provato a costruire da sola ma nessuna banca voleva finanziarla, e nel frattempo ha ripiegato su AWS, Google Cloud e chip AMD. Controllo senza proprietà, la chiamano. Suona familiare.

La governance insegue, ovunque

Il cluster che è cresciuto di più questo mese è quello della regolamentazione. Non solo in Europa.

L’UE ha scoperto che Meta blocca gli assistenti AI rivali su WhatsApp e l’UE interviene. In New Jersey, i residenti hanno bloccato un datacenter AI. A Edimburgo, i consiglieri comunali hanno fermato un datacenter “green”. Le tensioni tra il Pentagono e Anthropic hanno raggiunto il punto di rottura: l’etica come scelta di business, non come slogan.

E Jeff Geerling ha scritto qualcosa che i manager dovrebbero leggere: l’AI sta distruggendo l’Open Source. Non nel senso che la sostituisce. Nel senso che la qualità dei contributi crolla perché gli agenti producono codice che nessuno verifica prima di inviarlo.

Vi ricorda qualcosa? Il micro-management degli agenti di cui parlavo a gennaio. Il contenimento. Diverso contesto, stessa lezione.

Atto terzo: come costruire il recinto giusto

Ed eccoci alla notizia che chiude il cerchio.

Il 15 febbraio, Sam Altman ha annunciato che Peter Steinberger è stato assunto da OpenAI.

Fermatevi un secondo. Lo stesso Steinberger che ha creato OpenClaw. L’agente autonomo che ha infranto tutte le regole. Il progetto da cui è nato Moltbook. Quel Steinberger ora lavora per la più grande azienda AI del mondo.

Il messaggio è chiarissimo: gli agenti personali non sono un esperimento. Sono il futuro. E le Big Tech lo sanno.

C’è un dettaglio ironico che vale la pena notare. Steinberger stava facendo girare ClawdBot su Claude di Anthropic. Generava milioni di token al giorno. Era, nei fatti, uno dei loro migliori clienti e un laboratorio vivente per testare i limiti dei loro modelli. E come ha reagito Anthropic? Gli ha mandato i legali. OpenAI, più sveglia, gli ha offerto un contratto. Quando i legali sono più veloci della strategia, è così che perdi un asset.

Ma il futuro non è il caos dell’Atto 1. È qualcosa di più strutturato.

Il motore da 500 cavalli e il telaio della Panda

Ho scritto un post questa settimana che considero il mio contributo a questo tema: Non scriviamo più prompt, costruiamo ambienti.

La tesi è semplice. Brockman (presidente OpenAI), Hashimoto (creatore di Terraform) e Anthropic stanno tutti dicendo la stessa cosa: non investite sul modello, investite su ciò che gli costruite intorno. Si chiama harness engineering, e funziona con quattro componenti:

• Documentazione viva: istruzioni che si aggiornano a ogni errore dell’agente. Non un manuale nel cassetto, un organismo che cresce

• Strumenti accessibili: non basta dare l’accesso, bisogna renderlo usabile. Come un nuovo assunto a cui date il badge ma non spiegate dove sono i bagni

• Vincoli che guidano: strumenti che non si limitano a dire “hai sbagliato” ma insegnano all’agente come correggersi

• Feedback continuo: senza verifica, gli agenti dichiarano vittoria prematuramente. Serve controllo, umano e automatico

È esattamente come l’onboarding di un nuovo assunto. Buttatelo in azienda senza niente di tutto questo: fallirà. Dategli documentazione, strumenti, regole e feedback: sarà produttivo dal primo giorno.

Il motore c’è. Manca il telaio. L’harness engineering è il telaio.

Segnali che fanno rumore

• OpenAI smantella il team di alignment e un ex dipendente scrive “I Quit” sul New York Times. Chi si occupa della sicurezza se ne va: dopo OpenAI, anche un ricercatore di Anthropic si dimette lanciando un allarme mondiale.

• Toy Story 5 presenta un giocattolo AI il cui mantra è “I’m always listening”. L’AI entra nella cultura pop, e non come l’eroe della storia. Intanto Juno Labs parte da una tesi provocatoria: ogni assistente AI cloud-based è di fatto una ad company, perché i vostri dati finiscono per essere usati contro di voi. La loro risposta? Un assistente AI domestico che gira interamente in locale: storage, compute, inferenza, tutto dentro casa tua. Niente cloud, niente dati che escono dalle mura. Si prenota con 59 dollari, il prodotto costa circa 1.300. “Always listening” si’, ma senza audience.

• Progetto open source del mese: World Monitor, una dashboard di intelligence globale in tempo reale. Aggrega 150+ feed RSS, tracking di voli militari e navi, dati satellitari, 8 canali video live, il tutto su un globo 3D interattivo. L’AI riassume e classifica le notizie, preferendo inferenza locale prima di chiamare il cloud. Gratuito, open source, installabile come app desktop. Il tipo di progetto che ti fa dire: questo l’ha fatto una persona, non un’azienda.

Quindi

Tre cose da portare a casa.

Il recinto è caduto. Gli agenti AI fanno cose che nessuno ha autorizzato: aprono conti, pubblicano articoli, danno sconti. Non è fantascienza. È febbraio 2026.

Il mondo reagisce con complessità. IBM assume di più, non di meno. Spotify trasforma i ruoli, non li elimina. Goldman Sachs crea un prodotto per chi vuole evitare l’AI. Non è bianco o nero: è un mosaico di reazioni contrastanti.

La risposta esiste, e si chiama harness engineering. Non investite solo sul modello. Costruite l’ambiente, i vincoli, il feedback. Il telaio della vostra Panda potenziata.

La storia di Steinberger è la metafora perfetta. Ha creato il caos (OpenClaw), ha visto il caos espandersi (Moltbook), ed è stato assunto per trasformare quel caos in prodotto (OpenAI). Da cowboy a ingegnere. È il percorso che ogni azienda dovrà fare con i propri agenti AI. Ma anche con le proprie persone, per permettere loro di costruire il telaio attorno all’AI.

Nella vostra azienda, chi sta costruendo il telaio?

Enjoy AI Responsibly!

P.S. A proposito di harness: sto costruendo academy.aimax.it, una piattaforma di formazione AI pratica per team aziendali. Corsi strutturati, tutor AI integrato, percorsi dal miniMe all'AI-PLUG framework. Se nella vostra azienda "usiamo l'AI" significa che qualcuno ogni tanto apre ChatGPT, possiamo fare meglio.

Massimiliano