Tech Digest: sicurezza AI, modelli locali, agenti su PC e costi LLM

Nel digest di oggi: un report su usi malevoli dell’AI, nuovi modelli open source utilizzabili anche in locale e indicazioni pratiche su come ridurre i costi di orchestrazione dei LLM. Chiudiamo con un assistente open source controllabile dall’azienda e un pattern operativo per farsi guidare da un agente nel codice.

Report: come i criminali stanno combinando AI, siti e social

OpenAI pubblica un report sulle tattiche con cui attori malevoli usano modelli AI insieme a siti web e piattaforme social, e su cosa cambia per rilevazione e difesa. Il punto utile per PMI e professionisti è capire i segnali ricorrenti e aggiornare controlli e procedure senza attendere incidenti.

Impatto pratico: aumenta la necessità di controlli anti-phishing e monitoraggio contenuti.

Conseguenza: rivedere playbook di risposta e regole di sicurezza su email e account social.

Micro-azione: verifica MFA, alert su login anomali e policy per contenuti generati con AI.

Fonte: openai.com — Leggi

Qwen3.5-Medium: modelli open source, anche su computer locali

Alibaba rilascia la serie Qwen3.5 Medium: quattro LLM con supporto al “tool calling” (l’AI può invocare strumenti e API). La notizia interessa chi vuole sperimentare agenti operativi tenendo dati e prompt più vicini all’infrastruttura aziendale, riducendo dipendenze esterne.

Impatto pratico: più opzioni per prototipi AI in locale o su server aziendali.

Conseguenza: valutare requisiti hardware e policy interne su dati e logging.

Micro-azione: testa un caso d’uso a basso rischio (FAQ interne) con dataset minimo.

Fonte: venturebeat.com — Leggi

AT&T: ripensare l’orchestrazione AI per ridurre i costi LLM

AT&T racconta come l’elevato consumo di token (miliardi al giorno) abbia reso non sostenibile inviare tutto a modelli “di ragionamento” più costosi. La lezione per organizzazioni più piccole: non ogni task richiede il modello più grande; servono routing, regole e misurazione.

Impatto pratico: governance dei costi e scelta del modello per ogni attività.

Conseguenza: introdurre una logica di “triage” tra modelli, cache e fallback.

Micro-azione: mappa 10 prompt tipici e assegna per ciascuno il modello minimo efficace.

Fonte: venturebeat.com — Leggi

OpenClaw: assistente AI open source controllabile via chat

OpenClaw è presentato come assistente personale open source eseguibile su un computer o server sotto controllo dell’utente, comandabile da WhatsApp, Telegram o altre app. Può gestire attività come organizzare email e calendario: utile per chi vuole automazione senza delegare tutto a servizi terzi.

Impatto pratico: automazioni operative con maggior controllo su dati e accessi.

Conseguenza: serve definire permessi, audit e limiti alle azioni automatiche.

Micro-azione: avvia una prova con casella “sandbox” e regole di invio email restrittive.

Fonte: zapier.com — Leggi

Linear walkthroughs: far esplorare un codebase a un agente, passo passo

Simon Willison descrive un pattern: chiedere a un agente di fornire una “visita guidata” lineare del codice, utile per onboarding, passaggi di consegne o recuperare contesto su progetti datati. È un approccio concreto per ridurre tempo perso e rendere ripetibile la comprensione del sistema.

Impatto pratico: onboarding tecnico più rapido e documentazione più fruibile.

Conseguenza: standardizzare richieste e output dell’agente (struttura, file, dipendenze).

Micro-azione: crea un prompt template e applicalo al repository più critico.

Fonte: simonwillison.net — Leggi

Tra sicurezza, controllo dei costi e adozione di modelli utilizzabili anche in locale, le decisioni operative da prendere nelle prossime settimane riguardano policy, permessi e misurazione. Scegli un caso d’uso piccolo, definisci guardrail e valuta risultati prima di scalare.