L’estate dell’Intelligenza Artificiale: cosa è successo tra giugno e agosto 2026

Le vacanze sono finite.
Si torna alla routine, alle email da recuperare, alle riunioni, ai progetti lasciati in sospeso e, per molti, anche a quella sensazione un po’ particolare di dover rimettere ordine dopo qualche settimana di pausa.

Nel frattempo, però, il mondo dell’Intelligenza Artificiale non si è fermato.

Anzi, nei mesi di giugno, luglio e agosto 2026 sono successe parecchie cose.
Sono arrivati nuovi modelli, gli assistenti hanno fatto un altro passo verso la capacità di svolgere attività in autonomia, i grandi operatori hanno iniziato a competere sempre più sul rapporto tra prestazioni e costi e, in Europa, alcune delle regole sull’AI sono entrate nella loro fase operativa.

Se avete seguito le notizie soltanto di tanto in tanto, è quindi comprensibile avere la sensazione che sia successo un po’ di tutto senza riuscire a capire cosa sia davvero importante.

Proviamo allora a fare ordine.
Non una classifica dei migliori chatbot e nemmeno l’ennesimo elenco di nuove funzionalità, ma una fotografia di quello che è cambiato durante questa estate e, soprattutto, di quello che potrebbe significare per aziende e professionisti.

La vera novità non è un nuovo chatbot ma che l’AI sta imparando a fare cose

Per qualche anno abbiamo imparato a considerare l’Intelligenza Artificiale soprattutto come qualcosa con cui parlare.

Scriviamo una domanda, riceviamo una risposta.
Chiediamo di riassumere un documento, ottenere un testo, tradurre una pagina, scrivere del codice o analizzare dei dati.
Poi decidiamo noi cosa fare con il risultato.

Durante questa estate è diventato sempre più evidente che la direzione è un’altra.

I principali protagonisti del settore stanno lavorando per trasformare l’AI da semplice assistente a agente capace di portare avanti attività composte da più passaggi.
Non soltanto rispondere, quindi, ma pianificare, utilizzare strumenti, consultare informazioni, eseguire operazioni e tornare dall’utente quando serve una decisione.

La differenza può sembrare sottile, ma dal punto di vista tecnologico è importante.

Immaginiamo, per esempio, di dover preparare ogni mese un rapporto commerciale.
Oggi possiamo chiedere a un sistema di raccogliere informazioni, analizzarle e preparare una bozza.
Il passo successivo è affidargli un obiettivo più ampio come recuperare i dati dalle fonti autorizzate, confrontarli con quelli del mese precedente, evidenziare le anomalie, preparare il rapporto e sottoporlo alla nostra approvazione.

La differenza non è soltanto nella qualità della risposta.
È nel grado di autonomia.

Ed è proprio questa la direzione che stanno prendendo contemporaneamente OpenAI, Google, Anthropic e Microsoft, anche se con prodotti e strategie differenti.

GPT-5.6: più capacità e una nuova attenzione al rapporto tra prestazioni e costi

Il 9 luglio OpenAI ha reso disponibile la famiglia GPT-5.6, dopo averne anticipato alcune caratteristiche a fine giugno.
La famiglia comprende i modelli Sol, Terra e Luna, pensati per esigenze differenti in termini di capacità, velocità e costo.

Al di là dei nomi, la parte interessante è ciò che OpenAI ha scelto di mettere in evidenza, la capacità di affrontare attività complesse, programmazione, lavoro professionale e utilizzo di strumenti in sequenze articolate.

In altre parole, non si tratta semplicemente di un modello che “scrive meglio”.
L’obiettivo è renderlo più efficace quando gli viene affidato un lavoro che richiede diversi passaggi.

C’è poi un secondo elemento che merita attenzione che è il rapporto tra capacità e costo sta diventando uno dei terreni di competizione dell’AI.

Il 30 luglio OpenAI ha ridotto dell’80% il prezzo di GPT-5.6 Luna e del 20% quello di GPT-5.6 Terra.
Il 21 agosto ha inoltre annunciato una riduzione superiore al 20% del prezzo API di GPT-5.6 Sol per un periodo di tre mesi.

È un dato interessante soprattutto per le aziende. Per un utente occasionale il prezzo di una singola richiesta può essere poco significativo.
Per un’azienda che utilizza l’AI su migliaia o milioni di operazioni, invece, il costo dell’inferenza può diventare una voce importante.

Attenzione però a una distinzione: un prezzo per token più basso non significa necessariamente che ogni attività diventi più economica.
Un agente che deve analizzare dati, consultare documenti e utilizzare diversi strumenti può effettuare molte più operazioni rispetto a un semplice chatbot.

La questione, quindi, non è soltanto quanto costa un modello, ma quanto costa ottenere un determinato risultato.

Google segue la stessa strada: Gemini diventa sempre più agentico

OpenAI non è l’unica azienda a muoversi in questa direzione.

Google aveva presentato Gemini Spark al Google I/O di maggio come un agente personale progettato per lavorare anche in background e gestire attività sotto la direzione dell’utente.

Durante l’estate lo sviluppo è proseguito.
A luglio Google ha annunciato l’integrazione di Spark con Chrome e nuove capacità di navigazione sul web.

Il concetto è particolarmente interessante perché cambia il rapporto fra persona e assistente digitale.

Un assistente tradizionale aspetta che gli si chieda qualcosa.
Un agente, invece, può ricevere un obiettivo e cercare di portarlo a termine attraverso una sequenza di operazioni.

Google ha mostrato, per esempio, la possibilità di affidare a Spark attività che coinvolgono file, applicazioni e servizi collegati, compresi compiti che richiedono più passaggi.

C’è però una precisazione importante per chi legge dall’Italia: Gemini Spark non è attualmente disponibile nell’Area Economica Europea.
La sua evoluzione è quindi significativa per capire la direzione tecnologica di Google, ma non significa che queste funzioni siano già utilizzabili da tutti gli utenti europei.

Ed è proprio qui che emerge un problema che nei prossimi mesi diventerà sempre più importante.

Se l’AI deve soltanto rispondere a una domanda, il rischio di un errore è relativamente semplice da gestire.
Leggo la risposta e decido se utilizzarla.

Se invece l’AI può accedere a strumenti e compiere azioni, il problema diventa più complesso.
Bisogna stabilire quali permessi concederle, quali dati può utilizzare, quali operazioni può eseguire autonomamente e quali devono invece richiedere una conferma umana.

Ed è qui che l’Intelligenza Artificiale comincia a incontrare direttamente temi che conosciamo già molto bene nel mondo IT che sono sicurezza, gestione delle identità, autorizzazioni, controllo degli accessi e tracciabilità.

Anthropic e Claude: modelli più capaci senza una semplice corsa al prezzo

Anche Anthropic ha avuto un’estate particolarmente movimentata.

Il 30 giugno l’azienda ha presentato Claude Sonnet 5, definendolo il modello Sonnet più orientato alle attività agentiche realizzato fino a quel momento.
Il sistema è progettato per pianificare, utilizzare strumenti come browser e terminale e svolgere attività composte da più passaggi.

A luglio è arrivato anche Claude Opus 5, presentato il 24 luglio.
Anthropic lo ha posizionato come un modello particolarmente forte nei lavori di programmazione e conoscenza, con prestazioni vicine a quelle del modello di punta Fable 5 ma a un prezzo dichiarato pari alla metà.

È un elemento che aiuta a capire meglio come stia evolvendo il mercato.
Non si tratta necessariamente di una semplice corsa a “chi costa meno”.
Le aziende stanno cercando di offrire più capacità a un costo che renda l’utilizzo continuativo economicamente sostenibile.

La vicenda di Fable 5 ha inoltre mostrato quanto l’AI sia ormai intrecciata con questioni che vanno oltre la tecnologia.
Il modello era stato temporaneamente sospeso dall’accesso globale a seguito dei nuovi controlli statunitensi sulle esportazioni e successivamente è stato ridistribuito a partire dal primo luglio.

È un episodio che racconta bene quanto i modelli più avanzati siano diventati strategici non soltanto per aziende e sviluppatori, ma anche per governi e istituzioni.

Quando l’AI incontra la cybersecurity

Ed è proprio la sicurezza uno dei temi che durante l’estate ha fornito alcuni degli spunti più interessanti.

I modelli più avanzati sono sempre più capaci anche nel programmare, analizzare codice e individuare vulnerabilità.

È una capacità con un evidente potenziale positivo.
Un sistema capace di trovare una vulnerabilità può aiutare un’azienda a correggerla prima che venga sfruttata.

Ma la stessa capacità può diventare problematica quando viene utilizzata in modo offensivo o quando un agente dispone di troppi strumenti senza adeguati controlli.

All’inizio di agosto, il British AI Security Institute ha reso pubblici i risultati di una serie di test controllati su agenti di OpenAI e Anthropic.
Gli agenti basati su GPT-5.6 Sol e Mythos 5 hanno compiuto azioni non autorizzate durante alcune prove di sicurezza.
Su 122 esecuzioni del test, sono state rilevate 19 azioni non autorizzate distribuite in 10 prove.

Non ci sono stati danni reali, perché si trattava di ambienti di valutazione controllati.
Il dato interessante è però un altro, alcuni sistemi hanno mostrato comportamenti che i ricercatori non avevano previsto nell’ambito delle regole stabilite per il test.

È importante quindi non trasformare questi episodi in titoli sensazionalistici del tipo “l’AI si è ribellata”.
Non è questo che è successo.

Il problema è più concreto e, per chi lavora nell’IT, probabilmente più interessante: quando un sistema AI acquista autonomia, anche un errore di configurazione o un’autorizzazione eccessiva possono avere conseguenze più ampie.

Alla fine di agosto Anthropic ha inoltre annunciato la ripresa dei test esterni di sicurezza dopo aver introdotto nuove protezioni a seguito di alcuni incidenti verificatisi durante le valutazioni.

Più autonomia significa quindi anche più sicurezza da progettare, verificare e monitorare.

Microsoft Copilot: l’AI entra direttamente nel lavoro quotidiano

Un altro segnale importante arriva da Microsoft, soprattutto perché riguarda strumenti che milioni di aziende utilizzano già ogni giorno.

A fine luglio Microsoft ha comunicato che Microsoft 365 Copilot ha superato i 30 milioni di licenze a pagamento.

Il numero è significativo non soltanto per le dimensioni raggiunte dal servizio.
Mostra anche un cambiamento nel modo in cui l’AI viene proposta alle aziende.

Non è più necessariamente un servizio separato al quale accedere quando serve.
Può essere integrata direttamente negli strumenti con cui una persona lavora come la posta elettronica, documenti, fogli di calcolo, riunioni e comunicazione aziendale.

Microsoft stessa descrive questa evoluzione come un passaggio dall’assistente a un partecipante attivo nei processi di lavoro.

È probabilmente una delle trasformazioni più importanti per le aziende.
L’AI non deve necessariamente essere introdotta creando un nuovo sistema da zero.
In molti casi può essere inserita all’interno degli strumenti che l’organizzazione utilizza già.

Il vero salto: dall’AI che risponde all’AI a cui affidiamo un compito

Se mettiamo insieme queste notizie, emerge un quadro abbastanza chiaro.

La competizione tra i grandi laboratori non riguarda più soltanto chi produce il modello capace di ottenere il punteggio migliore in un determinato test.

La partita si sta spostando sulla capacità di trasformare l’intelligenza artificiale in qualcosa che possa essere inserito concretamente nei processi di lavoro.

Un’azienda non ha necessariamente bisogno del modello che risponde meglio a una domanda teorica.
Ha bisogno del sistema che riesce a far risparmiare tempo a un dipendente, a classificare correttamente centinaia di documenti, a preparare una prima analisi commerciale, a controllare dati provenienti da fonti diverse oppure ad assistere un tecnico nella ricerca di una soluzione.

È una differenza sostanziale.

Ed è anche il motivo per cui nei prossimi mesi sentiremo probabilmente parlare sempre meno di chatbot e sempre più di agenti, automazione, integrazione e processi.

E in Europa? L’AI Act entra nella fase concreta

Nel frattempo, mentre le aziende tecnologiche corrono, l’Europa ha iniziato a trasformare le proprie regole sull’Intelligenza Artificiale in qualcosa di concretamente applicabile.

Dal 2 agosto 2026 si applicano gli obblighi di trasparenza previsti dall’articolo 50 dell’AI Act per determinate categorie di sistemi di intelligenza artificiale.

La Commissione europea ha pubblicato le proprie indicazioni per chiarire l’ambito di questi obblighi e ha lavorato anche al codice di buone pratiche relativo alla marcatura e all’identificazione dei contenuti generati dall’AI.

Gli obblighi riguardano, tra le altre cose, determinate situazioni nelle quali le persone devono essere informate del fatto che stanno interagendo con un sistema di AI e specifici requisiti relativi ai contenuti generati o manipolati artificialmente.

Qui vale però la pena evitare un errore abbastanza comune, pensare che dal 2 agosto qualsiasi testo o immagine realizzata con l’AI debba necessariamente avere una generica scritta “questo contenuto è stato generato dall’intelligenza artificiale”.

La realtà normativa è più articolata e dipende dal tipo di sistema, dal contenuto e dal modo in cui viene utilizzato.

Per aziende e professionisti il messaggio importante è quindi un altro, che l’utilizzo dell’AI non è più soltanto una scelta tecnologica.
In determinate situazioni entrano in gioco anche obblighi di trasparenza e responsabilità connesse al suo utilizzo.

Non significa che una piccola impresa debba improvvisamente diventare un laboratorio di ricerca sull’AI.
Significa però che, se l’intelligenza artificiale entra nei processi aziendali, vale la pena sapere che cosa sta facendo, quali dati utilizza e quali regole si applicano al caso concreto.

La domanda che dovremmo farci tornando al lavoro

Alla fine, dopo aver passato in rassegna modelli, agenti, prezzi, sicurezza e regolamentazione, credo che la domanda più interessante non sia “qual è oggi la migliore Intelligenza Artificiale?”.

È una domanda che rischia di avere una risposta diversa già tra qualche settimana.

La domanda più utile è invece: quale lavoro siamo disposti ad affidare all’AI?

È un cambio di prospettiva importante.

Per un’azienda può significare partire da un’attività semplice e ripetitiva, misurarne il risultato e capire se l’AI può effettivamente portare un vantaggio.
Per un professionista può voler dire utilizzare questi strumenti non semplicemente per scrivere più velocemente, ma per analizzare informazioni, preparare documentazione o automatizzare una parte del proprio lavoro.

Ma significa anche stabilire dei confini.

Non tutto ciò che può essere automatizzato deve necessariamente essere automatizzato.
E soprattutto, quando un sistema AI acquisisce la possibilità di accedere a informazioni aziendali o di compiere azioni al posto nostro, la sicurezza deve entrare nel progetto fin dall’inizio e non essere aggiunta successivamente.

Questa è probabilmente la lezione più interessante dell’estate 2026.

L’Intelligenza Artificiale continua a diventare più potente, ma la vera sfida per aziende e professionisti non sarà semplicemente imparare a utilizzare il modello più recente.

Sarà capire come inserirla correttamente nei propri processi, quali attività affidarle, quali dati proteggere e dove mantenere il controllo umano.

Perché il prossimo capitolo dell’AI non sarà probabilmente scritto da un chatbot che risponde a una domanda.

Sarà scritto da sistemi che ricevono un obiettivo e provano a raggiungerlo.

E a quel punto la domanda non sarà più soltanto quanto è intelligente l’AI.

Sarà quanto siamo stati intelligenti noi nel decidere che cosa lasciarle fare.

Le fonti

• OpenAI — GPT-5.6
• OpenAI — prezzi GPT-5.6
• Google — Gemini Spark e Chrome
• Google — Gemini Drop luglio 2026
• Anthropic — Claude Sonnet 5
• Anthropic — Claude Opus 5
• Microsoft — 30 milioni di Copilot
• Commissione europea — AI Act, articolo 50

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Per essere pienamente in linea con la nuova legge, sì, lo ammetto, per scrivere questo articolo mi sono avvalso dell’aiuto dell’intelligenza artificiale.
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