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Nella newsletter di oggi: Meta ha reso disponibile a livello globale Business Agent, l’assistente intelligente per WhatsApp, Instagram e Messenger progettato per trasformare le interazioni commerciali e le vendite via chat. D’altro canto, la stessa evoluzione tecnologica apre nuovi scenari di rischio. Una ricerca dell’Università di Toronto ha dimostrato la concreta fattibilità di worm informatici alimentati dall’AI, capaci di individuare vulnerabilità e propagarsi autonomamente nelle reti.
In questo contesto si inserisce anche il concetto di “AI Vulnerability Storm”, analizzato dalla Cloud Security Alliance, che evidenzia come l’intelligenza artificiale stia alterando in modo strutturale l’equilibrio tra attaccanti e difensori.
Opportunità e minacce avanzano quindi di pari passo, spingendo organizzazioni e professionisti verso la necessità di diventare sempre più “Mythos-ready”.
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Meta rende disponibile a livello globale Business Agent, l’assistente AI per WhatsApp, Instagram e Messenger. Il lancio apre una nuova fase: dalle chat con i clienti alla vendita, fino a servizi enterprise con governance, integrazioni e pricing dedicato | | | |
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Una ricerca dell’Università di Toronto dimostra la fattibilità di worm informatici alimentati dall’intelligenza artificiale, capaci di individuare vulnerabilità e propagarsi autonomamente nelle reti. Lo studio riaccende il dibattito sui rischi della nuova generazione di minacce e sulle contromisure necessarie per difendere infrastrutture e aziende | | | |
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La pubblicazione CSA "The AI Vulnerability Storm" analizza come l'intelligenza artificiale stia modificando strutturalmente l'equilibrio tra attaccanti e difensori. Non si tratta di aggiornare singole tecnologie, ma di ripensare l'intero programma di cybersecurity per essere pronti alla nuova generazione di minacce | | | |
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Ogni agente consuma token, richiama strumenti, gestisce memoria e produce cicli di inferenza che incidono su costi, energia e margini. La tokenomics diventa così una metrica di governo per scalare l’AI in modo efficiente, misurabile e compatibile con i vincoli fisici dei data center | | | |
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Molte aziende hanno acquistato strumenti di AI generativa, ma faticano a portarli nel lavoro reale. Il nodo non è solo tecnologico: servono linee guida, formazione pratica, condivisione dei prompt efficaci e una cultura del prompt design capace di ridurre la shadow AI | | | |
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