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Anthropic ha spiegato come funziona il watermarking dei testi generati da Claude.

E la cosa interessante è che… nel testo non viene aggiunto nulla.

Niente caratteri nascosti, token aggiuntivi o modifiche visibili.

Il sistema interviene invece sulla scelta delle parole: quando Claude può scegliere tra più alternative equivalenti, utilizza una chiave crittografica che lascia una traccia statistica verificabile.

Il metodo, basato su una variante di SynthID-Text di Google DeepMind, ha però dei limiti:

→ funziona meglio quando esistono diverse alternative possibili
→ è meno efficace su codice e contenuti che richiedono grande precisione
→ piccole modifiche possono lasciare intatta la filigrana
→ una riscrittura completa può eliminarla
→ può rilevare il probabile coinvolgimento di Claude, ma non stabilire quanto del testo sia stato generato dall’AI

Per immagini PNG, JPG e SVG viene invece utilizzato C2PA, inserendo le credenziali nei metadati del file.

Anthropic sta implementando il sistema a livello globale e ha annunciato anche una futura API per il rilevamento.

Un passaggio interessante soprattutto alla luce dei nuovi obblighi di trasparenza sui contenuti generati con AI.

Watermarking dei testi generati da Claude.

Anthropic ha spiegato come funziona il watermarking dei testi generati da Claude.

E la cosa interessante è che… nel testo non viene aggiunto nulla.

Niente caratteri nascosti, token aggiuntivi o modifiche visibili.

Il sistema interviene invece sulla scelta delle parole: quando Claude può scegliere tra più alternative equivalenti, utilizza una chiave crittografica che lascia una traccia statistica verificabile.

Il metodo, basato su una variante di SynthID-Text di Google DeepMind, ha però dei limiti:

→ funziona meglio quando esistono diverse alternative possibili
→ è meno efficace su codice e contenuti che richiedono grande precisione
→ piccole modifiche possono lasciare intatta la filigrana
→ una riscrittura completa può eliminarla
→ può rilevare il probabile coinvolgimento di Claude, ma non stabilire quanto del testo sia stato generato dall’AI

Per immagini PNG, JPG e SVG viene invece utilizzato C2PA, inserendo le credenziali nei metadati del file.

Anthropic sta implementando il sistema a livello globale e ha annunciato anche una futura API per il rilevamento.

Un passaggio interessante soprattutto alla luce dei nuovi obblighi di trasparenza sui contenuti generati con AI.

Nella continua evoluzione del rapporto tra Editori e Agenti AI, sembra che il Time abbia cominciato a fornire annunci ai bot AI. Il Time sta anche modificando le sue pagine passandole da formato HTML e Markdown, in modo da renderle più leggibili per i sistemi di AI. Gli annunci si comportano come FAQ, in questo modo nelle risposte degli utenti fatte all'AI su alcuni argomenti, potranno essere date "risposte sponsorizzate" ... Che dite è cominciata una nuova fase nella gestione delle risposte dei chatbot ??

https://digiday.com/media/time-has-started-serving-ads-to-ai-agents/

Jensen Huang, CEO di #NVIDIA, ha pubblicato una lettera firmata insieme a #Microsoft, #Meta, IBM, Mistral, Hugging Face, Linux Foundation e altri protagonisti del settore, sostenendo che la leadership nell’#AI non dipenderà solo dal modello più potente, ma dalla capacità di costruire un ecosistema aperto.

Secondo i firmatari, i modelli open-weight favoriscono innovazione, concorrenza e indipendenza tecnologica, pur riconoscendo i rischi legati alla loro diffusione. La risposta proposta non è limitarli, ma rafforzare ricerca, verifiche di sicurezza e collaborazione.

Una posizione che assume ancora più valore alla luce della crescita dei modelli open cinesi come #DeepSeek, #Qwen, #Kimi e #GLM. La sfida non è più solo creare il modello migliore, ma trasformarlo nello standard adottato da imprese e sviluppatori in tutto il mondo.

In Stackly siamo curiosi: quali sono le tappe imperdibili del vostro calendario formativo quest'anno? Preferite i grandi summit internazionali o i workshop verticali più tecnici?

Diteci la vostra nei commenti:
📍 Qual è l'evento italiano a cui non rinuncereste mai?
🤝 Dove andrete a caccia di nuovi insight per scalare i vostri progetti?

I modelli AI cambiano di continuo.

E se lavori come agenzia o freelance, affidarti a uno solo è un limite che in pochi vedono: nessun modello è il migliore in tutto, ma inseguirli tutti — tra aggiornamenti, test e abbonamenti in parallelo — costa tempo e denaro.

Google ha pubblicato un whitepaper interessante su come l’AI sta cambiando lo sviluppo software: dal vibe coding all’agentic engineering.

Il punto chiave è che il lavoro del developer si sta spostando dalla scrittura manuale del codice alla definizione dell’intento: cosa costruire, con quali vincoli, quali test superare e quale livello di qualità raggiungere.

Il vibe coding resta utile per prototipi, script e sperimentazioni veloci: descrivi cosa vuoi, ottieni codice, correggi iterando.

L’agentic engineering invece richiede un sistema molto più strutturato: specifiche chiare, contesto ben preparato, test automatizzati, eval, guardrail, CI/CD, osservabilità e revisione umana.

Uno dei concetti più forti è la context engineering: non basta scrivere un buon prompt. L’AI produce risultati migliori quando riceve documentazione, esempi, vincoli, strumenti e informazioni simili a quelle che servirebbero a un nuovo membro del team.

In questo scenario il developer diventa sempre più conductor o orchestrator: guida l’AI, definisce obiettivi, valuta output, progetta sistemi di controllo.

La parte più facile sarà generare codice. La competenza vera si sposta su architettura, verifica, giudizio e capacità di costruire sistemi affidabili intorno all’AI.

In sintesi: l’AI non elimina il valore dello sviluppatore. Lo sposta più in alto.

Recentemente abbiamo analizzato i flussi di lavoro di oltre 100 consulenti digitali. Chi usa l'AI generativa direttamente dentro il CMS/CRM (senza copy-paste da tool esterni) riduce i tempi di produzione del 40%. Stackly nasce con questo DNA: un unico ecosistema dove l'AI conosce già i dati del cliente, core business e target. Analisi e creazione nello stesso posto. L'AI esterna ha ancora senso nel vostro workflow?

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