Tech Digest: modelli più veloci, agenti su PC e AI per l’India

Selezione di 5 aggiornamenti con ricadute operative per PMI e professionisti: prestazioni dei modelli, agenti “hands-on” su computer, e iniziative che possono influire su disponibilità e adozione. Focus su ciò che può cambiare flussi di lavoro e costi nel breve periodo.

GPT-5.3-Codex-Spark: incremento di velocità dichiarato del 30%

Secondo una citazione riportata, GPT-5.3-Codex-Spark sarebbe ora circa il 30% più veloce e servirebbe oltre 1200 token al secondo. Per chi usa LLM in sviluppo software o automazioni testuali, la latenza incide su tempi di iterazione e costi operativi percepiti.

Impatto pratico: meno attese nelle pipeline dove l’LLM è “in mezzo”.

Conseguenza: potresti rivedere time-out, limiti e batching nei job automatizzati.

Micro-azione: misura tempi medi (prima/dopo) su 3 task reali e aggiorna soglie.

Fonte: simonwillison.net — Leggi

Taalas: Llama 3.1 8B su hardware dedicato a 17.000 token/secondo

Una startup canadese annuncia un’implementazione hardware personalizzata per eseguire Llama 3.1 8B con throughput molto elevato (17.000 token/s). Per chi valuta inferenza on-prem o edge, il punto non è solo la velocità: cambia il rapporto tra costo, capacità e casi d’uso “in tempo reale”.

Impatto pratico: più margine per assistenti interni e batch ad alto volume.

Conseguenza: può rendere praticabili carichi prima troppo lenti o costosi.

Micro-azione: elenca i 3 flussi con maggiore volume e stima token/giorno richiesti.

Fonte: simonwillison.net — Leggi

Runlayer: offerte “secure” per capacità agentiche OpenClaw in azienda

Runlayer annuncia la disponibilità di funzionalità “agentiche” basate su OpenClaw, un agente open source orientato a svolgere task autonomi su computer e integrabile via app di messaggistica. Il tema rilevante per PMI e studi: governare permessi, audit e confini operativi quando l’agente agisce su sistemi reali.

Impatto pratico: l’automazione passa dal testo alle azioni su desktop e web.

Conseguenza: serve definire chi può far fare cosa all’agente (e come tracciarlo).

Micro-azione: crea una policy minima: account dedicati, log obbligatori, task consentiti.

Fonte: venturebeat.com — Leggi

Google lancia Gemini 3.1 Pro: aggiornamento sulle prestazioni di ragionamento

VentureBeat riporta il lancio di Gemini 3.1 Pro con un incremento di performance di ragionamento rispetto alla versione precedente. Per chi usa modelli in attività “a rischio errore” (analisi documenti, procedure, supporto tecnico), ogni cambio di modello richiede ri-validazione di prompt, test e controlli.

Impatto pratico: possibile miglioramento su task complessi, ma va verificato.

Conseguenza: cambi di qualità implicano aggiornare benchmark e guardrail.

Micro-azione: esegui un test A/B su 20 casi reali e registra errori ricorrenti.

Fonte: venturebeat.com — Leggi

OpenAI for India: iniziativa per accesso, infrastruttura e competenze locali

OpenAI annuncia “OpenAI for India”, con obiettivi di espansione dell’accesso, infrastruttura locale, supporto alle imprese e formazione competenze. Per chi opera con clienti o team in India (o in supply chain), iniziative del genere possono influire su disponibilità di servizi, supporto e percorsi di adozione.

Impatto pratico: può cambiare opzioni operative per team e fornitori in India.

Conseguenza: possibile riallineamento di piani di rollout e procurement AI per sedi locali.

Micro-azione: mappa i processi con dipendenze in India e i requisiti dati/contratti.

Fonte: openai.com — Leggi

Nel breve periodo, la differenza la fanno misurazioni e governance: benchmark interni, policy per agenti, e verifiche puntuali dopo ogni cambio di modello. Seleziona pochi casi d’uso, definisci metriche e aggiorna controlli prima di scalare.