Tech Digest: AI in Search, piani AI, agenti RAG e bug da codice AI
Applied Tech News
- Verifica disponibilità piani AI per team multi-paese
- Monitora SEO dopo aggiornamenti Search con AI integrata
- Prepara governance dati per agenti basati su documenti
- Rafforza test e code review contro bug da AI
- Valuta automazioni, ma definisci policy per evitare shadow IT
Questa settimana l’AI entra più a fondo in ricerca e strumenti di lavoro, mentre crescono le soluzioni per portare agenti e automazioni in produzione. Per PMI e professionisti il punto è capire cosa cambia in pratica: flussi, rischi, policy e controllo qualità.
Google estende AI Plus in 35 Paesi (inclusi gli USA)
Google rende disponibile AI Plus in nuovi Paesi e territori, allineandolo alle aree dove sono già disponibili i piani AI. Per chi lavora con team distribuiti, aumenta la probabilità di avere la stessa offerta attiva su più sedi.
Impatto pratico: più uniformità di accesso agli strumenti AI tra Paesi.
Conseguenza: rivedi policy e budget se gestisci utenti in nazioni diverse.
Micro-azione: verifica disponibilità nel tuo Paese e aggiorna le linee guida d’uso.
Search: nuova esperienza “Just ask anything” con AI integrata
Google aggiorna Search per dare accesso più semplice a funzionalità AI (inclusi AI Overviews e nuove modalità). Cambia il modo in cui gli utenti scoprono contenuti e risposte, con possibili effetti su traffico e richieste in ingresso.
Impatto pratico: possibili variazioni rapide su SEO e customer journey.
Conseguenza: monitora impression e click, soprattutto su query informative.
Micro-azione: rivedi le pagine FAQ e le guide con risposte più chiare e verificabili.
Contextual AI: Agent Composer per trasformare RAG in agenti “da produzione”
Contextual AI presenta Agent Composer, con l’obiettivo di rendere più semplice passare da progetti RAG (ricerca su documenti aziendali) a agenti operativi utilizzabili nei processi. Il tema centrale è la messa in produzione: affidabilità, integrazioni e controlli.
Impatto pratico: accelerazione dei progetti AI interni basati su knowledge base.
Conseguenza: aumenta l’esigenza di governance su dati, permessi e tracciabilità.
Micro-azione: inventaria le fonti documentali e definisci chi può “scrivere” risposte.
Theorem punta a bloccare i bug scritti dall’AI prima del rilascio
Theorem propone un approccio focalizzato su verifica e prevenzione di difetti introdotti da codice generato con AI. Con l’aumento dell’uso di assistenti di coding, cresce l’esigenza di controlli automatici e revisioni mirate su sicurezza e regressioni.
Impatto pratico: più attenzione a quality gate e sicurezza nel ciclo di rilascio.
Conseguenza: rivedi le checklist di code review e i test su componenti critici.
Micro-azione: aggiungi regole minime (test, lint, SAST) obbligatorie in CI/CD.
Zapier: panoramica 2026 sugli strumenti di automazione AI
Zapier aggiorna una lista di strumenti per automazione con AI, utile per orientarsi tra categorie (workflow, agenti, integrazioni) e capire dove l’automazione può ridurre lavoro ripetitivo. È un contenuto operativo per valutazioni rapide, non un annuncio di prodotto singolo.
Impatto pratico: supporto alla scelta di automazioni “pronte” per processi comuni.
Conseguenza: aumenta il rischio di shadow IT se non c’è una policy di adozione.
Micro-azione: mappa 3 processi ripetitivi e definisci criteri minimi (dati, log, accessi).
Nei prossimi 30 giorni la priorità è governare l’AI “operativa”: chi la usa, su quali dati e con quali controlli. Misura impatti su ricerca/SEO, formalizza policy per automazioni e inserisci verifiche qualità nei rilasci.
Scritto da
Applied Tech News
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