Tech Digest: AI operativa, assistenti e scelte cloud per PMI (25/01/2026)

Selezione di novità AI e infrastruttura con ricadute pratiche per PMI e professionisti: scelta degli strumenti, gestione dei dati e automazione del lavoro. Focus su azioni attivabili in poche settimane, senza cambiare tutto lo stack.

PostgreSQL usato su larga scala per servizi AI: indicazioni per chi gestisce dati

Un approfondimento mostra come un grande fornitore AI utilizzi PostgreSQL come base dati operativa, anche in scenari ad alto carico. Il punto utile per le PMI è capire quando un database relazionale “generalista” può coprire bisogni di ricerca, log, sessioni e metadati, senza introdurre nuovi sistemi.

Impatto pratico: può ridurre complessità e costi di gestione dati nei progetti AI.

Conseguenza: rivalutare l’uso di PostgreSQL per carichi AI prima di aggiungere componenti specialistici.

Micro-azione: mappare i dati “AI-adjacent” (prompt, risposte, log) e definire retention e indici.

Fonte: venturebeat.com — Leggi

Claude Cowork: assistente AI per non sviluppatori, orientato al lavoro quotidiano

Una guida spiega come un assistente AI possa supportare chi non programma: scrittura, analisi, sintesi, e attività operative collegate a tool di lavoro. Per PMI e studi professionali il valore sta nel definire casi d’uso ripetibili e regole di gestione dati, per evitare uso “ad hoc” poco controllabile.

Impatto pratico: accelera attività ripetitive di ufficio se governato con procedure.

Conseguenza: serve una policy minima su dati sensibili e output verificati.

Micro-azione: creare 3 template (email, report, checklist) con istruzioni e vincoli.

Fonte: zapier.com — Leggi

Cloud “AI-native”: Railway raccoglie fondi e punta su deployment più semplice

Una piattaforma cloud annuncia un finanziamento importante per crescere nell’hosting di applicazioni, con attenzione ai carichi AI. La notizia interessa le PMI per il tema operativo: alternative di deployment che semplificano ambienti, scaling e pipeline, ma richiedono valutazione su lock-in, backup e requisiti di compliance.

Impatto pratico: apre opzioni per pubblicare servizi e prototipi con meno overhead.

Conseguenza: confronto più attuale tra cloud gestiti e gestione diretta su VM/Kubernetes.

Micro-azione: definire requisiti minimi (backup, export dati, regioni) prima di migrare.

Fonte: venturebeat.com — Leggi

GPT-5 al lavoro: report su come viene usato in azienda

Un report riassume pattern d’uso dell’AI in contesti lavorativi: attività più frequenti, differenze tra funzioni e dinamiche di adozione. Per professionisti e PMI è utile come checklist per scegliere priorità realistiche (bozze, sintesi, ricerca interna) e impostare misure di controllo qualità e tracciabilità.

Impatto pratico: aiuta a definire una roadmap di adozione basata su task reali.

Conseguenza: più facile fissare KPI semplici (tempo risparmiato, errori) per reparto.

Micro-azione: selezionare 2 processi e misurare una settimana “prima/dopo” con campioni.

Fonte: openai.com — Leggi

ServiceNow integra modelli AI per workflow: indicazioni su automazione controllata

Un aggiornamento descrive l’estensione di funzionalità AI in workflow aziendali: sintesi, ricerca, voice e automazioni legate ai processi. Anche se non tutte le PMI usano piattaforme enterprise, il messaggio operativo è replicabile: l’AI rende quando è agganciata a flussi approvativi, permessi e log, non solo a chat isolate.

Impatto pratico: sposta l’AI da “supporto” a esecuzione in processi tracciati.

Conseguenza: aumenta l’importanza di ruoli, permessi e audit degli output.

Micro-azione: scegliere un flusso (ticket, preventivi, onboarding) e aggiungere revisione umana obbligatoria.

Fonte: openai.com — Leggi

In queste settimane conviene consolidare l’AI su casi d’uso misurabili e su dati gestiti bene: policy, tracciabilità e verifiche restano il fattore che separa l’efficienza dagli errori. Partite piccoli, ma con metriche e responsabilità chiare.