Self-Improving Agents: il talk di Datapizza all’AI Heroes 2026

All'AI Heroes 2026, Benedetto Manasseri (Lead AI Engineer in Datapizza) ha mostrato come costruire e valutare Self-Improving Agents: agenti AI capaci di diagnosticare i propri errori e proporre correzioni, con l'umano come l'ultimo checkpoint prima della produzione.

L'hackathon multibanca di Datapizza e ABI Lab

Sette team da banche concorrenti e un problema che nessun singolo player può risolvere da solo: collegare due framework di AI Governance di ABI Lab in 48 ore. Ecco il primo hackathon multibanca d'Europa.

5 regole per evitare la resa cognitiva all’AI

L’uso della GenAI solleva sempre più spesso un tema di impatto cognitivo che non posso francamente ignorare. Qui provo a distillarti alcuni consigli e regole pratiche per non perdere competenze e facoltà cognitive e non arrenderti alla delega cieca.

Più token non significa più valore

Secondo un recente report, la spesa in token nelle aziende cresce di 14x all'anno. Sembra un segnale di salute, ma è la metrica sbagliata: misura quanta AI si consuma, non che valore genera.

Come Effect sta definendo le regole dell'Agent Experience

Gli agenti AI producono codice di bassa qualità - lo slop - quando lavorano senza vincoli né contesto. Al nostro meetup con Effect è emerso che il vero obiettivo non è sperare che l’agente non sbagli, ma creare un sistema in cui l’errore non possa fisicamente propagarsi: così nasce l'Agent Experience (AX).

Per un’Italia competitiva nell’AI applicata

L'Italia nell'AI non compete sull'hardware né sui modelli fondazionali - e non dovrebbe nemmeno provarci. Il vantaggio reale è nel layer applicativo: verticale, contestuale, radicato nel know-how di settore. Chi l'ha capito sta già costruendo una posizione difendibile.

La collaborazione umano-AI e il suo impatto cognitivo

La collaborazione umano-AI cambia come pensiamo, impariamo e sviluppiamo competenza. Ecco cosa dice la ricerca sul costo cognitivo di delegare all'intelligenza artificiale.

Claude Fable e Mythos: l’era dell’intelligenza dual-use

Il primo modello di classe Mythos disponibile al pubblico è più autonomo e più potente. Ma, per la prima volta nella storia dell'AI, un laboratorio di frontiera ti avverte apertamente che non potrai usarlo tutto.