Tech Digest: agenti AI sul lavoro, prompt più affidabili e sicurezza AI
Applied Tech News
- Valuta permessi e policy per assistenti AI in chat
- Testa agenti desktop su task misurabili e ripetibili
- Esegui A/B test dei prompt su casi reali
- Aggiorna code review e regole uso AI nel coding
- Inserisci confidential computing nella checklist dei fornitori
Una selezione di novità operative su AI in azienda: strumenti che entrano nei flussi di lavoro, tecniche per ridurre errori dei modelli e aggiornamenti su sicurezza dell’infrastruttura. Focus su cosa valutare nelle prossime settimane per PMI e professionisti.
Slackbot si aggiorna: da notifiche a “agente” per ricerca dati e bozze
Salesforce ha rilasciato una nuova versione di Slackbot, ripensata come assistente in grado di cercare dati aziendali e aiutare nella stesura di documenti e attività. Il punto centrale è l’integrazione nel lavoro quotidiano via chat, con funzioni più “attive” rispetto al passato. Per le PMI conta capire confini, permessi e quali dati può consultare.
Impatto pratico: più automazione in chat, ma servono regole chiare su accessi e contenuti.
Conseguenza: entro poche settimane potrebbe cambiare come gestite richieste interne e documenti in Slack.
Micro-azione: mappate canali e fonti dati consentite, e definire policy su cosa l’assistente può fare.
Claude Cowork: prime impressioni su un agente “generalista” in desktop
Anthropic ha presentato Claude Cowork in anteprima “research”, integrato nell’app Claude Desktop per macOS e disponibile per specifici piani. L’articolo descrive cosa funziona e cosa no in un agente pensato per compiti trasversali (ricerca, supporto operativo) più che per singole chat. Utile per capire limiti attuali: affidabilità, contesto e controlli.
Impatto pratico: testare agenti su attività ripetitive può ridurre tempo, ma va verificata la qualità.
Conseguenza: possibile adozione pilota già questo mese su ruoli di supporto e back office.
Micro-azione: scegliete 2–3 task misurabili (es. sintesi email, checklist) e valutate errori/tempi.
Fonte: simonwillison.net — Leggi
Una tecnica di prompt “semplice” per aumentare l’accuratezza su task non complessi
VentureBeat riporta una nuova tecnica di prompt mirata a migliorare l’accuratezza dei modelli LLM su attività non di ragionamento (ad esempio classificazione, estrazione, riscrittura). L’idea è ridurre ambiguità e variabilità delle risposte con istruzioni più strutturate, senza ricorrere a metodi complessi. Per chi usa LLM in produzione, vale come intervento a basso costo prima di cambiare modello.
Impatto pratico: migliorare la qualità con prompt più robusti riduce rework e controlli manuali.
Conseguenza: in 2–4 settimane potete stabilizzare output su email, schede prodotto, FAQ.
Micro-azione: fate A/B test su 30 esempi reali e fissate una metrica (errori, tempo, revisioni).
Egnyte: strumenti AI per il codice, ma assunzioni junior restano centrali
Egnyte descrive come usa strumenti di AI per la scrittura di codice su un team globale di sviluppatori, non per ridurre organico ma per accelerare onboarding e comprensione della codebase. Il punto interessante per PMI e studi tecnici è l’approccio: l’AI come “tutor” e acceleratore, con processi di revisione e apprendimento. Segnale utile per chi deve formare persone su progetti esistenti.
Impatto pratico: usare AI nel coding può ridurre tempi di onboarding se ben governata.
Conseguenza: aggiornate i processi di code review e le regole su cosa si può generare/copiar-incollare.
Micro-azione: create linee guida (dati sensibili, licenze, test) e un template di PR con controlli.
Nvidia Rubin: crittografia “a rack” e confidential computing per AI
VentureBeat analizza la piattaforma Nvidia Vera Rubin NVL72 annunciata al CES 2026, con crittografia su bus e fabric (NVLink) e un approccio di confidential computing esteso a CPU, GPU e interconnessioni. Anche se molte PMI non gestiscono rack AI, l’impatto arriva via provider e contratti: più attenzione a protezione dei dati in uso (non solo a riposo o in transito). Utile per chi tratta dati sensibili in progetti AI.
Impatto pratico: cresce il tema “dati protetti mentre il modello lavora”.
Conseguenza: nei prossimi rinnovi potreste chiedere garanzie di sicurezza più specifiche ai fornitori.
Micro-azione: aggiornate la checklist vendor con richieste su confidential computing e isolamento workload.
Per le PMI il tema comune è la “messa a terra” dell’AI: agenti dentro gli strumenti di lavoro, output più affidabili con prompt testati e richieste più concrete ai fornitori sulla protezione dei dati. Nelle prossime settimane conviene fare piloti piccoli, misurabili e con regole di accesso chiare.
Scritto da
Applied Tech News
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