Gemini, Agenti e Umanoidi: La Rivoluzione AI che Nessuno Vuole Ammettere

Google sta giocando la partita più importante della sua storia: costruire un 'world model' - un sistema AI che comprende il mondo fisico - prima che Microsoft catturi l'interfaccia utente. E non è solo una questione di tecnologia, ma di sopravvivenza aziendale.

All'I/O 2025, Google ha svelato la sua visione: un assistente universale alimentato da Gemini che funzionerà come un vero e proprio sistema operativo dell'era AI. Non il tipo che fa boot dal disco, ma un layer logico che ogni app potrà sfruttare. Dietro le quinte, l'azienda sta già elaborando 480 trilioni di token al mese - 5 volte più di Microsoft.

Ma ecco la verità che nessuno dice apertamente: Google sta correndo contro il tempo per proteggere il suo business da $200 miliardi di ricerca pubblicitaria. Mentre Microsoft avanza con Copilot e OpenAI minaccia di lanciare hardware proprietario con l'acquisizione da $6,5 miliardi di IO di Jony Ive.

La strategia di Google è chiara: invece di competere feature-per-feature con Microsoft nel software aziendale (dove sarebbe destinata a perdere), sta cercando di ridefinire completamente il paradigma di interazione. Se il suo assistente universale alimentato da un world model completo diventa lo strato indispensabile per interagire con la tecnologia, Google potrebbe aggirare il vantaggio di Microsoft.

Ma il vero problema è l'esecuzione. Google può innovare e integrare le sue vaste tecnologie in un'esperienza coerente e convincente più velocemente dei rivali? Può farlo mentre trasforma la ricerca e naviga tra le sfide normative? E può farlo mentre si concentra così ampiamente sia sui consumatori che sulle aziende?

I prossimi anni saranno decisivi. Se Google mantiene la promessa del suo "world model", potrebbe inaugurare un'era di intelligenza personalizzata e ambientale. In caso contrario, la sua grande ambizione potrebbe diventare un monito per i giganti che puntano a tutto, solo per vedere il futuro definito da altri più agili e focalizzati.

Mentre tutti parlano di intelligenza artificiale generativa, c'è chi sta lavorando a un problema più fondamentale: come rendere i robot meno inquietanti e più comprensibili per gli esseri umani. Teddy Warner, un diciannovenne cresciuto in un'officina meccanica, sta costruendo qualcosa di potenzialmente rivoluzionario con la sua startup Intempus.

La sua intuizione è semplice ma profonda: i robot attuali passano direttamente dall'osservazione all'azione, saltando completamente lo stato fisiologico che caratterizza ogni essere vivente. Non provano stress, non si divertono, non hanno uno stato emotivo. E questo li rende fondamentalmente alieni nella loro interazione con noi.

Intempus sta sviluppando tecnologia per dotare i robot esistenti di espressioni emotive umane attraverso movimenti cinetici. Non si tratta di facce o semantica, ma di movimenti del corpo che trasmettono segnali subconsci - proprio come facciamo noi umani. Warner ha scoperto che può addestrare modelli che permettono ai robot di avere una "composizione emotiva" basata su dati fisiologici come sudorazione, temperatura corporea, frequenza cardiaca e altri parametri.

Ma dietro questa innovazione c'è una verità più profonda sul futuro dell'AI: i modelli di intelligenza artificiale che comprendono il mondo fisico (i cosiddetti "world models") non potranno mai raggiungere un vero ragionamento spaziale se vengono addestrati su dati provenienti da robot che ne sono privi.

"Se vogliamo che i robot comprendano il mondo come può farlo un essere umano e siano in grado di comunicare con gli umani in modo innato, meno inquietante e più prevedibile, dobbiamo dare loro questo passaggio intermedio", spiega Warner.

Intempus ha già firmato accordi con sette partner robotici aziendali e fa parte dell'attuale coorte del Thiel Fellowship, il programma che offre a giovani imprenditori $200.000 in due anni per abbandonare la scuola e costruire le loro aziende. Il prossimo passo? Testare la tecnologia con esseri umani reali per dimostrare che un robot può effettivamente trasmettere emozioni in modo intuitivo.

Mercedes-Benz sta per fare un passo audace che potrebbe ridefinire l'esperienza di guida: dal 2026 introdurrà il volante a cloche collegato a uno sterzo by-wire, inizialmente solo sulla EQS. E no, non è solo un vezzo estetico per sembrare più sportivi.

Dimentichiamoci per un attimo l'hype e parliamo di fatti. A differenza del tradizionale volante rotondo, la cloche (già vista su Tesla Model S e X, Renault Scènic Vision e Lexus RZ) non ha un collegamento meccanico tra ruote e volante. Il sistema si affida a sensori per leggere gli input di sterzata e a motorini elettrici per far girare le ruote.

I vantaggi? Sono molteplici e sorprendentemente pratici. Lo sterzo può diventare più reattivo alle basse velocità per facilitare il parcheggio ma anche irrigidirsi a velocità elevate per una maggiore stabilità. Ma il vero game-changer è la quasi completa riduzione delle vibrazioni trasmesse dalle superfici stradali sconnesse.

La forma appiattita della cloche non è solo un'omaggio alla Formula 1, ma permette una migliore visione del display del conducente, facilita l'ingresso e l'uscita dall'auto e consente una postura più rilassata sul sedile. È qui che si vede la vera strategia: Mercedes sta ripensando l'abitacolo come uno spazio per l'infotainment, anticipando un futuro di guida sempre più assistita.

Ma il vero problema è la sicurezza. Mercedes ha fatto le cose per bene: il sistema steer-by-wire ha già completato oltre due milioni di chilometri di prova, ogni cablaggio è duplicato per garantire il funzionamento anche in caso di guasto e, nell'improbabile eventualità di un guasto totale, la sterzata rimarrebbe comunque possibile grazie all'asse posteriore e alla possibilità di intervenire sulle singole ruote con l'ESP.

Questa mossa di Mercedes segna un punto di svolta nell'evoluzione dell'interfaccia uomo-macchina nelle auto, preparando il terreno per un futuro in cui la guida sarà sempre più un'esperienza digitale e sempre meno meccanica.

L'intelligenza artificiale è un mondo profondo e contorto, pieno di termini tecnici che spesso vengono usati senza una reale comprensione. Ecco perché è fondamentale avere un glossario che definisca chiaramente questi concetti.

Partiamo dall'AGI (Artificial General Intelligence), un termine nebuloso che generalmente si riferisce a un'AI più capace dell'essere umano medio in molte, se non la maggior parte, delle attività. Sam Altman di OpenAI l'ha recentemente descritta come "l'equivalente di un essere umano mediano che potresti assumere come collega". Ma la verità è che persino gli esperti all'avanguardia della ricerca sull'AI sono confusi sulla definizione esatta.

AI agent è invece uno strumento che utilizza tecnologie di intelligenza artificiale per eseguire una serie di compiti per conto dell'utente - oltre ciò che potrebbe fare un chatbot AI più basilare - come compilare spese, prenotare biglietti o un tavolo al ristorante, o persino scrivere e mantenere codice.

Un concetto particolarmente importante è l'allucinazione, il termine preferito dall'industria AI per indicare quando i modelli inventano informazioni che sono semplicemente errate. È un problema enorme per la qualità dell'AI e produce output che possono essere fuorvianti e potenzialmente pericolosi. Il problema deriva dalle lacune nei dati di addestramento e, per l'AI generativa per scopi generali, sembra difficile da risolvere. Semplicemente, non esistono abbastanza dati per addestrare i modelli AI a rispondere in modo completo a tutte le domande possibili.

Altri termini cruciali includono LLM (Large Language Model), i modelli AI utilizzati dagli assistenti popolari come ChatGPT e Gemini; distillazione, una tecnica per estrarre conoscenza da un modello AI più grande; e fine-tuning, l'ulteriore addestramento di un modello AI per ottimizzare le prestazioni per un'attività più specifica.

Comprendere questi termini non è solo un esercizio accademico: è essenziale per navigare consapevolmente in un mondo sempre più plasmato dall'intelligenza artificiale e per distinguere tra promesse reali e semplice hype tecnologico.

Gli smartwatch stanno silenziosamente trasformandosi da semplici contapassi a potenti strumenti di monitoraggio della salute. E ora, un nuovo studio che sarà presentato al congresso annuale dell'American College of Cardiology rivela che potrebbero persino prevedere il rischio cardiovascolare attraverso una metrica sorprendentemente semplice.

La metrica in questione si chiama DHRPS (Daily Heart Rate per Step), un indice ottenuto dividendo la frequenza cardiaca media giornaliera per il numero di passi compiuti. Dietro questa formula apparentemente banale si nasconde un potente indicatore dello stato di salute del cuore, che riflette la capacità del sistema cardiovascolare di adattarsi alle variazioni dell'attività quotidiana.

Per verificare l'affidabilità del DHRPS, i ricercatori hanno analizzato i dati di quasi 7.000 adulti statunitensi, raccogliendo informazioni dai loro smartwatch e dalle rispettive cartelle cliniche elettroniche. Il dataset è impressionante: 5,8 milioni di giorni di osservazioni e oltre 51 miliardi di passi registrati.

I risultati sono sorprendenti: i soggetti con DHRPS alto avevano una probabilità quasi doppia di essere affetti da diabete di tipo 2, una probabilità 1,7 volte maggiore di insufficienza cardiaca, 1,6 volte per ipertensione e 1,4 per aterosclerosi coronarica.

Ma ecco la verità che le aziende di smartwatch non stanno ancora sfruttando: questa metrica potrebbe essere facilmente implementata nelle app di monitoraggio che accompagnano i dispositivi indossabili, offrendo un indicatore precoce per individuare situazioni a rischio senza bisogno di esami invasivi o costosi.

Naturalmente, il DHRPS non sostituisce una diagnosi medica professionale, ma rappresenta un esempio perfetto di come la tecnologia indossabile stia evolvendo da semplice gadget a strumento di prevenzione sanitaria accessibile a tutti. La vera rivoluzione della salute digitale potrebbe essere già al nostro polso.