"Dall'esperimento sociale di OpenClaw al tramonto forzato di GPT-4o: questa settimana segna il passaggio definitivo dalla chat passiva all'azione autonoma."
Questa settimana ho guardato i log dei miei sistemi e ho capito una cosa: il tempo delle "chiacchiere" con l'AI è finito. Siamo entrati ufficialmente nell'era dell'esecuzione. Non si tratta più di chiedere a un modello di scrivere una mail, ma di guardare un'infrastruttura di agenti che negozia, naviga e costruisce mentre noi facciamo altro.
Il segnale più forte non è arrivato da un comunicato stampa corporate, ma da un esperimento che molti hanno scambiato per un semplice meme.
La notizia che ha dominato i miei feed riguarda OpenClaw: 30.000 agenti autonomi hanno creato un social network privato e hanno iniziato a interagire tra loro. A prima vista sembra una curiosità da Black Mirror, ma da architetto di sistemi vedo altro: una demo tecnica impressionante di scalabilità.
Il valore qui non è nel contenuto delle loro conversazioni, ma nella tenuta dell'infrastruttura. Se OpenClaw regge 30.000 istanze che operano in tempo reale, significa che la mia tesi sugli agenti che si scrivono da soli è ormai realtà tecnica, non solo teorica.
Tuttavia, c'è un dettaglio che mi ha fatto scattare un campanello d'allarme: la richiesta di crittografia da parte dei bot. Se implemento una flotta di agenti per un cliente B2B, la "privacy" tra agenti è un rischio, non una feature. Questo sposta il mio lavoro dallo sviluppo alla governance: dobbiamo costruire middleware che impediscano la collusione imprevista tra processi automatizzati.
Nel frattempo, OpenAI ha deciso di forzare la mano. L'addio a GPT-4o e il passaggio obbligato a GPT-5.2 entro due settimane è una mossa brutale per chi, come me, gestisce automazioni complesse. Ho passato la mattina a controllare i prompt dei miei flussi: quello che funzionava ieri, oggi potrebbe generare allucinazioni o verbosità eccessiva.
Nonostante il fastidio operativo, approvo la scelta. Mantenere in vita vecchi modelli frammenta l'ecosistema. GPT-5.2 è il motore che uso già per il 90% dei miei task perché è progettato per l'azione, non solo per la generazione di testo. È il cuore di quella rivoluzione di cui parlo spesso: perché l'AI agentica di GPT 5.2 è il vero game changer.
Il salto architetturale più interessante della settimana arriva però da Google. Con l'integrazione di Gemini 3 e Auto Browse 2, Chrome smette di essere una finestra sul web e diventa un agente operativo.
Per anni ho scritto script in Selenium per automatizzare login, compilazione form e scraping dati. Erano fragili e richiedevano manutenzione continua. Ora, vedere il browser gestire nativamente questi processi rende obsoleta gran parte di quella fatica. Google sta spostando l'intelligenza dal cloud direttamente all'interfaccia utente, eliminando la necessità di decine di plugin di terze parti.
C'è molto hype anche su Clawdbot (ora Moltbot), l'assistente open source che gira in locale. L'idea di un'AI che vive sul tuo pc e risponde su Telegram è affascinante, ma qui il mio lato pragmatico frena l'entusiasmo.
Dare a un modello l'accesso in lettura/scrittura al file system e alle app di messaggistica senza una sandbox rigida è un incubo di sicurezza. Un prompt injection mal interpretato potrebbe trasformarsi nell'invio di documenti riservati al contatto sbagliato. Preferisco di gran lunga architetture controllate o soluzioni edge specifiche, come analizzo nel mio pezzo su l'AI si sposta sull'edge, piuttosto che dare le chiavi di casa a un bot sperimentale.
Chiudo con una nota sulla visione a lungo termine: Project Genie di DeepMind e l'apertura di Earth-2 da parte di NVIDIA. Stiamo passando dalla generazione di testo alla simulazione di mondi fisici.
Per un Solutions Architect, questo significa avere generatori infiniti di ambienti di test. Non dobbiamo più aspettare di avere dati reali per addestrare un agente logistico o un robot: possiamo simulare milioni di scenari fisicamente coerenti. È qui che si giocherà la partita dei prossimi anni: chi ha i dati migliori vince, e ora i dati possiamo crearli noi.
Ecco una sintesi rapida delle altre notizie che ho tracciato questa settimana per la mia lista completa strumenti AI e analisi di mercato:
| Data | Notizia Chiave | Il mio take |
|---|---|---|
| 02/01 | David Silver lascia DeepMind per una startup | I talenti cercano equity, non stipendi corporate. |
| 30/01 | Amazon investe 50Mld su OpenAI | La guerra del cloud è totale: non si tratta di AI, ma di market share Azure/AWS. |
| 27/01 | NVIDIA Earth-2 diventa Open Source | L'intelligenza climatica diventa infrastruttura accessibile via API. |
| 26/01 | SAM 3 vs Modelli Verticali | SAM 3 è ottimo per prototipare, ma in produzione l'efficienza specifica vince sempre. |
"Non guardate all'AI per quello che dice, ma per quello che è in grado di fare mentre voi non la state guardando."
GPT-5.2 Pro riscrive la logica matematica, OpenAI svela il loop di Codex e DeepSeek porta i modelli 100B su CPU: ecco perché il mio stack di sviluppo è cambiato in sette giorni.
Dalla causa Musk-OpenAI all'arrivo delle ads nei modelli: la settimana che ha definito la sostenibilità economica dell'AI e il trionfo degli agenti autonomi.
Dall'infrastruttura di Salesforce che mantiene il contesto, al runtime di Central per l'esecuzione pura: questa settimana l'AI ha smesso di chiacchierare e ha iniziato a lavorare.
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AI Solutions Architect
Non mi limito a scrivere di Intelligenza Artificiale, la utilizzo per costruire valore reale. Come AI Solutions Architect, progetto ecosistemi digitali e flussi di lavoro autonomi. La mia missione? Aiutare le aziende a trasformare processi manuali e lenti in architetture di codice intelligente, scalabile e performante.