Google Ads AI Max è potente, ma richiede supervisione attiva: l’algoritmo può commettere errori, e il marketer deve saper rilevare e correggere i segnali sbagliati per massimizzare il ROI. In questa guida pratica vediamo step by step come attivare AI Max su una campagna esistente, come ottimizzare i parametri e come interpretare i dati per guidare l’algoritmo nella direzione giusta.

Ti è mai capitato di vedere il tuo disco di sistema principale occupato per 2/3 da Podman su Windows, senza riuscire a capire cosa stesse occupando tutto quello spazio? E magari, anche dopo aver rimosso immagini e container, lo spazio non si liberava?

Il plugin GitHub Copilot per gli IDE JetBrains (IntelliJ, PyCharm, GoLand e family) ha ricevuto una serie di aggiornamenti che vanno ben oltre il completamento automatico. Le nuove funzionalità entrano direttamente nel workflow di sviluppo quotidiano, dal momento in cui scrivi il codice fino al commit.

Progettare una flotta IoT sicura significa affrontare sfide che non esistono nello sviluppo applicativo tradizionale: dispositivi distribuiti in ambienti non controllati, vincoli hardware severi, comunicazioni su reti non affidabili e la necessità di aggiornare migliaia di device in modo sicuro. In questa prima parte della guida analizziamo architettura, protocolli di comunicazione e threat model — le fondamenta su cui costruire un sistema IoT robusto.

Google Ads AI Max è la funzionalità di Google Ads che ottimizza le campagne di ricerca andando oltre le keyword tradizionali: usa segnali contestuali, intento di ricerca e comportamento degli utenti per raggiungere audience più ampie con messaggi dinamici. In questo articolo esploriamo cos’è AI Max, come funziona il targeting intelligente e cosa cambia nel workflow del marketer — dalla configurazione alla revisione dei risultati.

Dal 1° giugno 2026, GitHub Copilot ha completato la transizione verso un nuovo modello di billing basato sugli GitHub AI Credits — una misura economica del consumo reale di token — in sostituzione del precedente sistema a Premium Request Units (PRU). Questo cambiamento ridefinisce come vengono conteggiati e fatturati gli utilizzi di Copilot per i piani Free, Pro e Business, con implicazioni concrete per dev e team. Per GitHub il cambiamento serve a rendere il servizio più sostenibile nell’era del coding agentic; per molti utenti, invece, il passaggio ha trasformato un abbonamento percepito come “quasi flat” in un servizio molto più simile a un’infrastruttura cloud a consumo.

Come genitore, come dev.

Premessa

Questo articolo è stato scritto a quattro mani da Serena Sensini e Michael Di Prisco, entrambi genitori, con lo scopo di condividere con altre persone che fanno questo mestiere le frustrazioni, le sfide e le gioie quotidiane nell’essere genitori e dev.