Tech Digest: agenti AI, governance del codice e controlli d’uso

Questa settimana l’AI entra più a fondo nei processi: agenti che usano il computer, regole di governance per il codice generato e maggiori controlli sulle piattaforme. Per PMI e professionisti il focus è ridurre rischi operativi e definire procedure pratiche entro poche settimane.

Google restringe l’uso di Antigravity: blocchi e enforcement dei ToS

Alcuni sviluppatori hanno segnalato limitazioni improvvise nell’uso di Antigravity, con Google che parla di “uso malevolo” e taglia l’accesso a utenti collegati a OpenClaw. Il caso evidenzia quanto l’operatività di tool AI dipenda da policy e controlli del fornitore, con possibili stop senza preavviso.

Impatto pratico: rischio di interruzioni nei flussi basati su agenti AI.

Conseguenza: rivedere dipendenze critiche da una singola piattaforma e piani di fallback.

Micro-azione: mappa i task automatizzati e definisci un’alternativa “manuale” per i 3 più critici.

Fonte: venturebeat.com — Leggi

Governance del codice generato da AI: il modello “un’ora in produzione”

Un articolo propone un sistema di governance per gestire software creato rapidamente con agenti di coding, spostando l’attenzione dal “chi scrive il codice” a controlli e responsabilità. Il punto pratico è introdurre regole minime (test, review, permessi, audit) quando la velocità aumenta e i rischi si spostano su qualità e sicurezza.

Impatto pratico: serve una policy interna per codice AI prima di metterlo in produzione.

Conseguenza: standardizzare controlli (test, review, logging) per ridurre incidenti e rework.

Micro-azione: crea una checklist di rilascio per codice AI (test automatizzati + revisione umana).

Fonte: venturebeat.com — Leggi

Claude Code Security: analisi AI del codice e gestione vulnerabilità

Anthropic presenta un’iniziativa focalizzata su sicurezza del codice, dopo aver individuato centinaia di vulnerabilità in codebase open source tramite un modello avanzato. Al di là del singolo strumento, il segnale operativo è che la “code scanning” assistita da AI sta diventando un controllo aggiuntivo, utile soprattutto su componenti legacy e dipendenze.

Impatto pratico: priorità a triage e remediation più rapidi su vulnerabilità.

Conseguenza: aumenteranno segnalazioni e finding, serve un flusso di gestione strutturato.

Micro-azione: definisci SLA di patch (es. critiche entro 72 ore) e un owner per il triage.

Fonte: venturebeat.com — Leggi

Che cos’è un “computer use agent” e quando usarlo nel lavoro

Una guida spiega gli agenti che operano direttamente su interfacce desktop/web (clic, form, navigazione), superando il limite del solo chatbot. Per PMI può tradursi in automazioni rapide su strumenti che non hanno integrazioni pronte, ma richiede attenzione a permessi, dati trattati e tracciabilità delle azioni.

Impatto pratico: automazioni possibili anche senza API, ma con nuovi rischi.

Conseguenza: vanno definiti limiti operativi (account, dati, approvazioni) prima del rollout.

Micro-azione: prova un solo processo a basso rischio (es. raccolta dati) con log obbligatorio.

Fonte: zapier.com — Leggi

Pattern di Agentic Engineering: raccolta di pratiche per usare agenti nel coding

Simon Willison avvia una raccolta di “pattern” per progettare e gestire agenti di sviluppo software, con enfasi su pratiche ripetibili. Per team piccoli è un modo per mettere ordine: definire come si scrive una richiesta, come si valida l’output, quando si spezza un task e come si documentano decisioni e limiti.

Impatto pratico: riduce errori ripetuti nell’uso quotidiano degli agenti.

Conseguenza: più coerenza tra persone e progetti, meno “prompt” improvvisati.

Micro-azione: adotta 2 regole fisse (task piccoli + test/validazione) e rendile standard di team.

Fonte: simonwillison.net — Leggi

Nei prossimi 30 giorni la differenza la farà la disciplina: governance del codice AI, gestione delle vulnerabilità e controlli sugli agenti che operano su strumenti reali. Per PMI conviene partire da checklist, permessi minimi e piani di continuità.