Tech Digest: AI verificabile, nuove superfici d’attacco e automazioni operative

Selezione di notizie con ricadute pratiche per PMI e professionisti: gestione del rischio, automazioni e scelte operative sull’AI. Focus su cosa può cambiare nelle prossime settimane e su micro-azioni applicabili subito.

Microsoft punta a “provare” cosa è reale e cosa è generato dall’AI

Microsoft propone un piano per aumentare la verificabilità dei contenuti online, in risposta alla diffusione di immagini e materiali manipolati o generati. L’obiettivo è rendere più semplice attribuire origine e integrità dei contenuti lungo la filiera di pubblicazione.

Impatto pratico: riduce il rischio reputazionale da contenuti falsi.

Conseguenza: le procedure di comunicazione e approvazione contenuti potrebbero richiedere verifiche aggiuntive.

Micro-azione: definisci un check pre-pubblicazione per immagini e asset (origine, modifiche, autorizzazioni).

Fonte: MIT Technology Review — Leggi

CX platform: attacchi su larga scala tramite canali già “approvati” dal SOC

Un’analisi evidenzia come piattaforme di customer experience (sondaggi, recensioni, social, call center) possano diventare un vettore d’attacco che sfugge ai controlli tradizionali. Il problema cresce quando questi flussi alimentano automazioni e sistemi connessi a CRM, pagamenti e processi HR.

Impatto pratico: aumenta il rischio di compromissione via strumenti business.

Conseguenza: workflow automatici possono propagare input malevoli fino a sistemi critici.

Micro-azione: mappa le integrazioni CX→CRM/pagamenti e aggiungi validazioni/sandbox sugli input.

Fonte: VentureBeat — Leggi

“Golden pipelines”: il nodo dei dati operativi blocca gli agenti AI

Un approfondimento descrive il “last-mile data problem”: i dati operativi, spesso disordinati e in continuo cambiamento, non sono pronti per alimentare agenti AI in tempo quasi reale. La proposta è costruire pipeline dedicate (più vicine all’operatività che alla reportistica) per rendere i dati affidabili e utilizzabili.

Impatto pratico: migliora affidabilità e controllo delle automazioni AI.

Conseguenza: senza pipeline adeguate, gli agenti AI restano fragili o inutilizzabili in produzione.

Micro-azione: identifica 1 processo candidato e definisci schema, controlli qualità e log degli input.

Fonte: VentureBeat — Leggi

Automazioni per Plaud con Zapier: appunti e verbali che entrano nei flussi

Guida pratica su come automatizzare l’uso di un AI notetaker con Zapier: dalla trascrizione alla sintesi, fino all’invio verso strumenti di lavoro. Il focus è portare note e decisioni in sistemi dove diventano attività tracciabili, invece di restare in documenti isolati.

Impatto pratico: riduce lavoro manuale su verbali e follow-up.

Conseguenza: più coerenza tra riunioni, ticket, CRM e task list.

Micro-azione: crea un flusso “riunione→riepilogo→task” con revisione umana prima della pubblicazione.

Fonte: Zapier — Leggi

Gemini 3.1 Pro: aggiornamento modello e implicazioni di costo/uso

Note tecniche su Gemini 3.1 Pro: prezzi e soglie legate alla lunghezza del contesto (numero di token) e confronto sintetico con alternative. Per chi usa API, il punto operativo è stimare costi e limiti reali in base ai carichi (documenti lunghi, assistenti, analisi).

Impatto pratico: aiuta a ricalcolare budget e architettura dei prompt.

Conseguenza: cambiano le convenienze tra modelli per casi d’uso “lunghi” o ad alto volume.

Micro-azione: esegui una prova su 2 workflow reali e misura costo per output utile.

Fonte: simonwillison.net — Leggi

Nei prossimi 30 giorni conviene intervenire su due fronti: ridurre i rischi legati a contenuti falsi e a integrazioni “business” poco presidiate, e rendere più affidabili i flussi dati che alimentano automazioni e assistenti AI. Piccole verifiche e misure sui costi evitano sorprese in produzione.