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.

L’Edge AI — ovvero l’esecuzione di modelli di intelligenza artificiale direttamente sul dispositivo, senza connessione a server cloud — sta diventando una realtà pratica per lo sviluppo mobile. Edge AI Gallery è la piattaforma di Google che cataloga e permette di testare modelli LLM leggeri per Android e iOS, progettati per l’inferenza on-device. In questo articolo esploriamo cosa offre e come cambia lo sviluppo di app AI-powered.

L’adozione massiva dei modelli di linguaggio (LLM) nel workflow dei developer sta producendo un effetto paradossale: invece di ridurre il carico di lavoro, in molti contesti lo sta aumentando. La velocità di generazione del codice cresce, ma cresce anche il tempo necessario per revisionarlo, testarlo e allinearlo ai requisiti. Questo articolo analizza il fenomeno e le sue implicazioni per il mercato del lavoro tech nel 2026.