In 'Reaching Out,' Sayre Quevedo has "invented something completely new," according to Glass.

 

Durante os dias 13 e 14 de outubro, o Universo TOTVS 2026, maior evento de tecnologia e negócios do Brasil, reuniu mais de 22.000 pessoas entre empresários, executivos e profissionais da área para discutir uma questão que deixou de ser futurista: como fazer a inteligência artificial gerar resultados concretos para as empresas?

A resposta apresentada pela TOTVS passa por uma mudança na forma de organizar a tecnologia. Em vez de tratar sistemas de gestão, relacionamento com clientes, serviços financeiros, nuvem e inteligência artificial como camadas separadas, a companhia propõe uma experiência integrada, construída a partir do contexto de cada negócio.

Esse é o papel do novo CORTEN, anunciado na abertura do evento pelo CEO da TOTVS, Dennis Herszkowicz. Apresentado como um Sistema Operacional de Gestão, o conceito propõe orquestrar diferentes camadas tecnológicas e operacionais das empresas, conectando soluções de gestão, relacionamento com clientes, serviços financeiros, nuvem e inteligência artificial em uma experiência integrada.

A proposta foi resumida por Herszkowicz em uma provocação: a resposta para a pergunta “Você tem um ERP?” passará a ser “Não, eu tenho um CORTEN”.

O sistema foi concebido para orquestrar aplicações corporativas, serviços financeiros, infraestrutura em nuvem e agentes de inteligência artificial em um mesmo ambiente. Mais do que substituir sistemas existentes, a proposta é conectar diferentes camadas tecnológicas para que pessoas e agentes digitais possam atuar de forma coordenada nos processos de negócio. “No fundo, o que a gente quer é oferecer IA com resultado”, afirmou Herszkowicz durante a apresentação.

O anúncio também marcou o lançamento de mais de 30 novos agentes especializados de IA, desenvolvidos sobre o LYNN, foundation de inteligência artificial B2B da TOTVS. Os agentes podem atuar em tarefas operacionais específicas, como faturamento e conciliação, utilizando os recursos, os dados e os mecanismos de segurança da plataforma, com supervisão humana quando necessária.

A arquitetura do CORTEN também contempla o TaaS (Task as a Service), modelo que viabiliza o consumo de agentes especializados e APIs das aplicações TOTVS para executar tarefas e apoiar a entrega de resultados com inteligência artificial.

 

Da ferramenta isolada ao contexto completo do negócio

A mudança começa pelo acesso ao contexto. Um agente de inteligência artificial pode responder a perguntas ou executar tarefas, mas sua capacidade de gerar valor depende das informações às quais tem acesso e dos limites que orientam sua atuação.

Na proposta apresentada pela TOTVS, os agentes são desenvolvidos para atuar a partir do contexto dos negócios, utilizando recursos e dados das aplicações conectadas à plataforma. Isso permite que a inteligência artificial vá além de atividades genéricas e seja direcionada a tarefas específicas da operação, de acordo com as necessidades de cada organização.

Esse modelo combina automação e supervisão. Os processos podem ganhar autonomia, mas devem respeitar regras e mecanismos de controle definidos para orientar a atuação dos agentes.

A proposta é fazer com que a tecnologia deixe de ser apenas um conjunto de ferramentas utilizadas separadamente e passe a apoiar os fluxos de trabalho de forma mais integrada, conectando sistemas, dados e execução.

 

Agentes com segurança, governança e controle

A criação de agentes personalizados será apoiada pelo LYNN, foundation de inteligência artificial B2B da TOTVS. A plataforma permite configurar agentes para atividades específicas e conectá-los a diferentes fontes de informação, sem exigir necessariamente conhecimento de programação.

Em entrevista, Gustavo Bastos, vice-presidente de Plataformas e TI da TOTVS, destacou que a entrega de valor do LYNN foca muito no cuidado com os dados e no controle de custo: “A plataforma contempla mecanismos de proteção na entrada e na saída das informações, além de regras claras para acompanhar as consequências das ações executadas pelos agentes”, afirma.

A lógica é avançar na adoção da inteligência artificial sem transformar velocidade em falta de controle. A visão apresentada pela TOTVS é sintetizada no conceito de IH + IA: inteligência humana combinada à inteligência artificial. A tecnologia pode acelerar tarefas, organizar informações e sugerir caminhos, mas as pessoas continuam tendo papel fundamental na definição de objetivos, no acompanhamento dos resultados e nas decisões críticas.

 

O desafio de fazer a IA chegar ao CNPJ

O estudo “Da adoção à escala: a maturidade da inteligência artificial nas empresas brasileiras”, conduzido pela MIT Sloan Management Review Brasil e encomendado pela TOTVS, mostra por que transformar a experimentação em resultados concretos ainda é um desafio para as empresas.

O levantamento ouviu 583 empresas de diferentes setores, portes e regiões do país. Embora 80% das organizações já testem ou utilizem inteligência artificial de alguma forma, 93% ainda não incorporaram a tecnologia à estratégia do negócio. Em 40% das companhias, as iniciativas acontecem sem coordenação entre as áreas. Além disso, 88% não medem os resultados financeiros obtidos com a IA, enquanto 86% não medem seus custos.

Para Dennis Herszkowicz, a explicação está no nível em que a IA vem sendo utilizada. “A IA ainda não gera impacto porque é usada no nível do CPF e não do CNPJ”, afirmou em entrevista coletiva no evento.

A expressão resume a diferença entre usar uma ferramenta para aumentar a produtividade individual e incorporar a inteligência artificial aos processos da organização. Um colaborador pode usar IA para redigir um documento ou resumir uma reunião, mas o impacto tende a ser limitado se a tecnologia não estiver conectada aos sistemas, indicadores e objetivos da empresa.

 

Dados organizados e pessoas preparadas

A pesquisa mostra também que o desafio não está apenas na disponibilidade de ferramentas, mas na integração tecnológica e na preparação dos profissionais. Embora 68% das empresas já considerem a migração para a nuvem uma realidade, apenas 46% afirmam que suas soluções de IA conseguem acessar automaticamente os dados corporativos. Além disso, somente 8% integram amplamente a inteligência artificial aos sistemas de gestão (ERP).

Há também obstáculos relacionados às pessoas: 43% dos colaboradores têm receio de cometer erros por confiar demais na IA, enquanto 37% afirmam não saber utilizar as ferramentas corretamente. Apesar disso, apenas 7% das empresas oferecem capacitação estruturada sobre o tema para todos os funcionários.

O tema apareceu em diferentes momentos da programação do Universo TOTVS. Em sua palestra, George Westerman, professor sênior do MIT Sloan, apresentou estratégias e casos de empresas que conseguiram integrar a IA às suas operações, reduzir resistências internas e ampliar a produtividade e a satisfação dos colaboradores.

A adoção bem-sucedida depende menos de experimentar o maior número possível de ferramentas e mais de integrar sistemas e dados, redesenhar processos, preparar equipes e estabelecer objetivos claros. A IA pode acelerar uma operação bem estruturada, mas também pode ampliar desperdícios quando é implantada sem governança.

 

TOTVS Pay: simplificar o recebimento dentro do sistema de gestão

A mesma lógica de integração está por trás do TOTVS Pay, lançamento apresentado no Universo TOTVS 2026. Desenvolvida em parceria com a Zoop, a plataforma de pagamentos digitais permite que empresas recebam por cartão de crédito, Pix e boleto diretamente nos sistemas de gestão que já utilizam. Com isso, a proposta é simplificar a rotina financeira e facilitar o controle dos recebimentos e do fluxo de caixa.

“Historicamente, para aceitar pagamentos digitais, o empresário precisava virar um especialista em meios de pagamento: negociar taxas com adquirentes, montar uma colcha de retalhos de integrações e ainda tentar resolver sozinho os gargalos de conciliação. O TOTVS Pay inverte totalmente essa lógica ao transformar o pagamento em um recurso nativo da gestão. Assumimos toda a complexidade técnica e operacional para que o cliente foque no que realmente importa: vender mais, receber mais rápido e ter total controle do seu caixa”, destaca Pedro Henrique Almeida, diretor-executivo de Payment da TOTVS.

Uma transformação que também é humana

A conversa foi muito além dos produtos. Em palestra, Laércio Cosentino, fundador da TOTVS, discutiu sucessão, transição e longevidade. Com as pessoas vivendo mais e permanecendo por mais tempo no mercado de trabalho, empresas e famílias precisam pensar em como preservar e transmitir conhecimento entre gerações. É nesse contexto que a IA aparece como uma forma de registrar, organizar e perpetuar parte do conhecimento acumulado por profissionais ao longo dos anos

Já o autor e professor Rishad Tobaccowala, abordou os efeitos das mudanças demográficas no mercado de trabalho e os impactos da inteligência artificial sobre as relações entre as pessoas.  São mudanças que exigem que as organizações repensem funções, competências e formas de trabalhar. Também impõe uma reflexão sobre o que deve permanecer sob responsabilidade humana e quais atividades podem ser delegadas à tecnologia.

O mundialmente conhecido DJ e filantropo Alok levou discussão semelhante para o campo da criação artística. Ao falar sobre o movimento “Keep Art Human”, defendeu o uso da tecnologia como aliada, mas criticou o emprego desenfreado da IA em processos criativos. A posição reforça uma questão presente também no ambiente corporativo: o avanço tecnológico não elimina a importância da intenção, do repertório e da responsabilidade humana.

O Universo TOTVS 2026 apresentou uma visão comum: o próximo estágio da transformação digital não depende apenas de adotar novas ferramentas, mas de integrar sistemas, organizar dados, preparar pessoas e estabelecer limites para que a tecnologia gere valor de maneira responsável.

A IA pode ser mais rápida, mais escalável e capaz de atuar em diferentes etapas de uma operação. Porém, o resultado esperado pelas empresas só aparece quando ela está conectada à estratégia, aos processos e às decisões que movem o negócio.

Nelle piccole imprese italiane l’intelligenza artificiale ha smesso di essere una questione puramente teorica. Scrive e-mail, prepara preventivi, riassume documenti, analizza dati. Le aree in cui viene impiegata di più sono il marketing e la comunicazione, al 54%, e l’analisi dei dati a supporto delle decisioni, al 53%, seguite dalle vendite e dalla gestione clienti al 39% e dall’amministrazione al 31%.

Il punto è in quale forma. Dopo due anni di discussione pubblica sull’argomento, nella grande maggioranza delle PMI l’intelligenza artificiale resta un esperimento individuale. Lo conferma la spesa: il 69% delle imprese ha investito meno di 5.000 euro negli ultimi dodici mesi, e in un caso su quattro non ha sostenuto alcun costo diretto. Nessuna delle PMI intervistate ha superato i 50.000 euro.

Dove l’AI è arrivata e dove no: i settori e i territori

Il quadro nazionale aiuta a capire perché. Secondo i dati Istat, nel 2025 l’intelligenza artificiale corre nei comparti che vivono di informazione e conoscenza: la usa regolarmente il 51% delle imprese dei servizi di informazione, il 37% delle telecomunicazioni, il 36% delle attività professionali e tecniche, il 33% dell’energia. Scende invece nei settori che fanno la struttura produttiva italiana e che sono anche quelli a più alta densità di piccole imprese: il commercio si ferma al 18%, la manifattura al 15%, l’alloggio e la ristorazione al 12%, le costruzioni al 10%. Fra il primo e l’ultimo comparto ci sono quaranta punti.

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La geografia racconta una storia diversa. L’adozione va dal 19% del Nord Ovest al 18% del Nord Est, scende al 15% nel Centro e al 12% nel Mezzogiorno: sette punti fra l’area più avanzata e quella più arretrata. Sembra molto, ma è cinque volte meno del divario che separa le grandi imprese dalle PMI, che nel 2025 ha raggiunto i 37 punti.

C’è però un movimento che merita attenzione. Nel giro di un solo anno il Nord Ovest è passato dall’8,9% al 19,3%, più che raddoppiando la propria quota e crescendo più della media nazionale, ferma a poco più di otto punti di incremento. Il divario territoriale è oggi contenuto, ma si sta allargando: le aree che erano già avanti stanno accelerando più in fretta delle altre.

Il beneficio c’è, ma non è ancora un beneficio economico

Il vantaggio più citato dalle PMI è il miglioramento della qualità del lavoro o del servizio, segnalato dal 46% delle imprese. Molto più indietro vengono i benefici che si vedono in bilancio: il 16% indica una riduzione dei costi effettivamente sostenuti, il 7% un aumento dei ricavi. Un altro 46% dichiara che è troppo presto per valutare.

Quando si chiede di quantificare quel beneficio in euro, il quadro si fa ancora più netto. Sul totale delle imprese, il 31% non è in grado di stimarlo o ritiene sia troppo presto per farlo e il 15% dichiara che un beneficio economico rilevabile non c’è. Una cifra la indica poco più di un’impresa su due: il 38% resta sotto i 20.000 euro l’anno, il 16% supera quella soglia.

Sul tempo vale lo stesso. Il 46% delle imprese non se la sente di stimare quante ore l’intelligenza artificiale faccia risparmiare in una settimana tipo. Un numero lo indica l’altra metà: il 31% fra le cinque e le venti ore, il 23% meno di cinque. Le imprese percepiscono un miglioramento, ma non lo sanno ancora tradurre in euro.

L’organizzazione non si è mossa, e nemmeno le competenze

Sull’organizzazione, invece, non è successo quasi nulla. Il 62% delle imprese non segnala conseguenze significative su mansioni, ruoli e organici. Solo il 7% ha riorganizzato mansioni e responsabilità, il 15% ha affidato il tema a una persona già in organico e il 30% si è appoggiato a specialisti esterni.

Lo stesso vale per le competenze. Il 46% delle imprese non ha speso nulla in formazione sull’AI negli ultimi dodici mesi: una metà di queste non ha svolto alcuna attività, l’altra si è affidata ad affiancamento interno e autoformazione senza costi diretti. Chi ha investito lo ha fatto con cifre contenute: il 23% fino a mille euro, un altro 23% fra mille e cinquemila, appena l’8% oltre.

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Il riflesso si vede sul tempo liberato. Il 60% delle imprese lo destina ad attività a maggior valore svolte dalle stesse persone e il 23% a gestire più lavoro senza nuove assunzioni. Ma il 31% dichiara che quel tempo non è stato reimpiegato in modo riconoscibile. Ed è anche la ragione per cui solo l’8% delle imprese misura il ritorno economico dell’intelligenza artificiale con indicatori definiti e rilevazioni periodiche, mentre il 46% dichiara di voler iniziare entro i prossimi dodici mesi.

“Un’ora liberata che nessuno reimpiega non è un risparmio, – spiega Fabio Papa, docente di economia e fondatore di I-AER – la persona resta in azienda, lo stipendio si paga lo stesso, il costo in bilancio no cambia. E non c’è molto da misurare finché il modo di lavorare resta quello di prima”.

Il freno non è quello che si pensa

Sul perché l’adozione resti sperimentale, l’indagine smentisce la spiegazione più diffusa. Le statistiche nazionali indicano da anni le competenze come primo ostacolo; per le imprese interpellate da I-AER il primo timore è un altro. Due PMI su tre indicano la riservatezza e la sicurezza dei dati, davanti alle competenze interne, al 54%, e alle difficoltà di integrazione con i software e i processi già in uso, al 46%.

I costi di adozione si fermano al 22%.

Accanto a questo arriva però il risultato più scomodo dell’indagine: solo il 4% delle imprese ha una policy scritta e comunicata sull’uso dell’intelligenza artificiale. Il 38% dichiara di averne una in fase di definizione, una su tre ammette di non avere alcuna regola, le altre si sono limitate a indicazioni verbali.

Il modo in cui gli strumenti entrano in azienda completa il quadro. Nella maggioranza dei casi è l’impresa a fornirli, ma solo ad alcune figure o funzioni: accade nel 54% dei casi, mentre appena l’8% li mette a disposizione di tutti i collaboratori interessati e il 23% ha scelto una soluzione installata su propri server o in un ambiente riservato. Nel 39% delle imprese, però, si lavora con account personali, e in gran parte dei casi senza che esista una regola sull’autorizzazione.

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“Due imprese su tre mettono la riservatezza dei dati al primo posto fra i timori. Sul totale, appena il 4% ha scritto un documento su che cosa si possa caricare e che cosa no. Il rischio è dichiarato con lucidità, le regole per presidiarlo quasi non esistono”, osserva Papa.

Il tema ha smesso di essere teorico il 2 agosto 2026, quando è entrata in applicazione generale la normativa europea sull’intelligenza artificiale, che stabilisce obblighi anche per chi questi strumenti si limita a utilizzarli. Nessuna impresa, però, la considera un freno: il 23% la giudica una garanzia, il 30% condivisibile nei principi ma onerosa nell’applicazione, il 31% non ne ha ancora risentito alcun effetto
pratico. Il 15% dichiara di non conoscerne il contenuto.

Nelle PMI non c’è una questione generazionale

C’è poi un risultato che contraddice un luogo comune molto diffuso. Sull’età dei collaboratori il 37% delle imprese osserva un interesse maggiore fra i più giovani, ma il 53% non rileva differenze significative, o le considera variabili e non riconducibili a una fascia anagrafica. Nessuna indica i collaboratori più anziani come i meno interessati.

Anche sui timori il quadro è diverso da quello raccontato. Due imprese su tre osservano nei propri collaboratori interesse e disponibilità a utilizzare questi strumenti; una su tre segnala preoccupazione per la difficoltà di apprendere nuove competenze, il 15% dubbi sull’utilità o sull’affidabilità degli strumenti e un altro 15% indifferenza. Solo il 7% riferisce timori sulla tenuta del posto di lavoro.

“Nelle piccole imprese la paura non è di essere sostituiti: è di non riuscire a stare dietro. È una differenza che cambia tutto, perché a quel timore non si risponde comprando nuove tecnologie ma con la formazione. Ed è esattamente la voce su cui quasi metà di queste imprese non ha speso un euro”, nota Papa.

Le conclusioni

L’intelligenza artificiale è arrivata nelle PMI italiane e vi è arrivata in fretta, ma si è fermata sulla soglia dell’organizzazione. Viene usata da quasi tutti e integrata quasi da nessuno, migliora il lavoro senza ancora migliorare i conti, e non ha modificato né le mansioni né gli organici né le competenze di chi quel lavoro lo svolge.

Non è un problema di tecnologia e nemmeno, a questo stadio, di risorse: la spesa dichiarata è ovunque contenuta e nessuna impresa indica i costi come ostacolo principale. È un problema di passaggio da strumento personale a processo aziendale, e quel passaggio richiede decisioni che nessuna tecnologia può prendere al posto dell’imprenditore: quali attività ridisegnare, dove far confluire il tempo che si libera, quali informazioni possono uscire dall’azienda e quali no.

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È anche la ragione per cui il ritardo delle PMI non si recupera comprando: chi usa questi strumenti da più tempo non ha acquistato un vantaggio, lo ha costruito capendo quali attività reggono l’automazione e quali no. È un apprendimento che richiede mesi di prove sui propri processi, e in quei mesi la distanza fra chi ha cominciato e chi no continua ad allargarsi.

Nel frattempo resta aperto il fronte più scoperto. Fra le imprese interpellate, i dati che escono dall’azienda sono il rischio più citato, e le regole scritte per governarlo la voce meno diffusa di tutta l’indagine. È una sproporzione che la normativa europea, ora pienamente applicabile, rende difficile mantenere ancora a lungo.

“Lo strumento – conclude Papa – è uguale per tutti e costa poco: non è lì che si decide chi guadagnerà da questa tecnologia. Si decide ridisegnando i processi, reimpiegando efficacemente le ore liberate e codificando le regole per il trattamento dei dati in azienda. Il vantaggio competitivo non nasce dall’intelligenza artificiale: nasce da chi la sa governare”.

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Il commento

C’è una data che dovrebbe togliere il sonno ai governi, ai banchieri centrali, ai vertici delle grandi aziende tecnologiche. E, a pensarci bene, anche a ciascuno di noi. Il 2030. Mancano poco più di tre anni. Un tempo brevissimo, se paragonato alla portata della trasformazione che ci attende. Perché entro quella data potremmo trovarci di fronte a un problema che oggi viene discusso soprattutto nei laboratori di ricerca e negli ambienti della cybersicurezza, ma che riguarda direttamente la tenuta dell’economia mondiale: la possibilità che le tecnologie sulle quali abbiamo costruito la fiducia digitale diventino improvvisamente vulnerabili.

Non sto parlando soltanto di Bitcoin. E neppure dell’ennesima bolla finanziaria pronta a scoppiare. Il problema è molto più profondo. Riguarda la possibilità di dimostrare che un pagamento è autentico, che una transazione è stata autorizzata dal legittimo proprietario, che una comunicazione riservata non è stata intercettata, che un ordine impartito attraverso una rete informatica proviene effettivamente da chi sostiene di averlo inviato. In altre parole, riguarda qualcosa che abbiamo imparato a considerare scontato: la fiducia nei sistemi digitali.

Per capire la gravità della questione bisogna partire da una constatazione. Negli ultimi vent’anni abbiamo trasferito una parte crescente della nostra esistenza dentro infrastrutture informatiche che funzionano grazie alla crittografia. Il denaro, le identità, le comunicazioni, i contratti, i segreti industriali. Tutto è protetto da sofisticati sistemi matematici che rendono estremamente difficile, per i computer tradizionali, violare determinate chiavi di sicurezza. Il punto è che questa protezione non è una legge di natura. Dipende dalla capacità di calcolo disponibile. E quella capacità sta cambiando.

L’intelligenza artificiale accelera la ricerca, individua vulnerabilità, automatizza gli attacchi. Il quantum computing promette di fare qualcosa di ancora più radicale: risolvere problemi matematici che oggi consideriamo praticamente impossibili. La combinazione delle due tecnologie potrebbe cambiare le regole della sicurezza digitale.

Prendiamo Bitcoin. La blockchain è stata presentata per anni come una delle innovazioni più sicure mai concepite. Un registro distribuito, non controllato da un’autorità centrale, nel quale le transazioni vengono validate attraverso meccanismi crittografici. Una costruzione ingegnosa, che ha resistito a numerosi attacchi e ha alimentato un intero universo finanziario. Eppure anche questa architettura ha un punto vulnerabile. Le firme digitali utilizzate per autorizzare le transazioni si basano su algoritmi che un computer quantistico sufficientemente potente potrebbe compromettere. In particolare, potrebbe risalire da determinate chiavi pubbliche alle corrispondenti chiavi private, consentendo a un aggressore di disporre di fondi che non gli appartengono.

Non significherebbe cancellare magicamente la blockchain. Significherebbe mettere in discussione la prova stessa della proprietà digitale. Che, per una moneta nata per eliminare la necessità di fidarsi di un intermediario, sarebbe un paradosso devastante. Il problema non è fantascientifico. Nel marzo 2026 Google Quantum AI ha pubblicato una ricerca che ridimensiona le risorse teoricamente necessarie per compromettere la crittografia a curve ellittiche utilizzata anche dalle criptovalute. Non significa che oggi qualcuno possa violare Bitcoin. Significa, però, che la distanza tecnologica da quel risultato potrebbe essere inferiore a quanto si pensava. E qui nasce una domanda inquietante. Che cosa accadrebbe se un giorno venisse annunciato che una macchina è riuscita a ricavare una chiave privata da una chiave pubblica?

Non servirebbe aspettare furti su larga scala. Basterebbe la notizia. I mercati comincerebbero a interrogarsi sulla sicurezza dei patrimoni custoditi nei portafogli digitali. Gli operatori dovrebbero distinguere gli indirizzi vulnerabili da quelli protetti. Le piattaforme sarebbero costrette ad accelerare aggiornamenti delicatissimi. La fiducia, che nel sistema finanziario è importante quanto il capitale, subirebbe un colpo difficilmente quantificabile.

Ma sarebbe un errore fermarsi alle criptovalute. Il vero rischio è che Bitcoin rappresenti soltanto il primo campanello d’allarme di una crisi molto più estesa. Pensiamo ai sistemi di pagamento. Ogni giorno miliardi di operazioni attraversano una rete mondiale fatta di banche, circuiti di carte, piattaforme digitali, infrastrutture interbancarie e sistemi di regolamento. Non tutti utilizzano gli stessi algoritmi e non tutti presentano le medesime vulnerabilità. Ma molti dipendono, direttamente o indirettamente, da protocolli crittografici che dovranno essere aggiornati per resistere ai futuri computer quantistici. Se la transizione non avvenisse in tempo, il problema potrebbe diventare sistemico. Non perché un computer quantistico sarebbe automaticamente capace di svuotare ogni conto corrente. Sarebbe una rappresentazione sbagliata. Ma perché la compromissione di componenti critiche dell’autenticazione e delle comunicazioni potrebbe mettere in difficoltà intere catene di pagamento, costringendo gli operatori a sospendere servizi, sostituire certificati, verificare transazioni e ripristinare la sicurezza.

Immaginiamo per un istante una grande infrastruttura finanziaria costretta a fermarsi per verificare l’affidabilità delle proprie chiavi crittografiche. I bonifici internazionali rallentano. Le imprese incontrano difficoltà nei regolamenti. Le banche devono gestire un’ondata di richieste e controlli. I mercati reagiscono all’incertezza. Le catene di fornitura, che già oggi dipendono da pagamenti tempestivi e flussi informativi continui, subiscono nuove interruzioni.

È uno scenario, non una previsione. Ma è uno scenario che chi governa la finanza non può permettersi di ignorare. E c’è un aspetto ancora più delicato. La sicurezza nazionale. Siamo abituati a pensare alla guerra attraverso carri armati, missili, droni e sistemi di difesa. Ma un esercito moderno è anche una gigantesca organizzazione digitale. Deve pagare personale e fornitori, trasferire risorse, acquistare componenti, gestire informazioni riservate, proteggere comunicazioni e autenticare ordini.

Le criptovalute sono già entrate nell’economia dei conflitti, attraverso donazioni, trasferimenti transfrontalieri, finanziamenti e circuiti alternativi utilizzati anche per aggirare restrizioni finanziarie. Questo non significa che gli eserciti paghino ordinariamente i propri soldati in Bitcoin: non ci sono elementi per considerarla una pratica generalizzata. Significa però che gli asset digitali sono ormai parte dell’infrastruttura finanziaria che circonda la guerra. E se la crittografia che protegge queste operazioni diventasse vulnerabile, le conseguenze potrebbero andare ben oltre la perdita di denaro.

Un sistema militare deve poter essere certo dell’identità di chi impartisce un comando, dell’integrità di un messaggio e della riservatezza di un’informazione. Un avversario capace di compromettere alcuni di questi meccanismi potrebbe ottenere vantaggi strategici enormi. La sicurezza delle comunicazioni e quella delle transazioni finanziarie appartengono, sotto questo profilo, alla stessa famiglia di problemi. Esiste poi un pericolo meno appariscente, ma forse ancora più insidioso. È la possibilità che informazioni cifrate vengano intercettate oggi e conservate in attesa di poterle decifrare domani. I tecnici lo chiamano harvest now, decrypt later. Significa che un segreto industriale, un documento diplomatico o una comunicazione militare sottratti nel 2026 potrebbero diventare leggibili negli anni successivi, quando saranno disponibili strumenti di calcolo adeguati. Il futuro, insomma, potrebbe compromettere retroattivamente la sicurezza del presente.

A questo punto la domanda diventa inevitabile. Come ci salviamo? La risposta è, almeno in parte, dentro la stessa rivoluzione tecnologica che genera la minaccia. Il quantum computing non è soltanto un potenziale strumento di attacco. Può contribuire allo sviluppo di nuove tecnologie di comunicazione e sicurezza. Ma soprattutto ci obbliga a compiere un passaggio che non possiamo più rimandare: abbandonare progressivamente gli algoritmi vulnerabili e adottare una crittografia post-quantistica. Non occorre aspettare l’arrivo di un computer quantistico sufficientemente potente per farlo. Anzi, sarebbe il peggior errore possibile. Nel 2024 il National Institute of Standards and Technology americano ha approvato i primi tre standard fondamentali di crittografia post-quantistica, progettati per resistere anche agli attacchi dei futuri computer quantistici. Il Regno Unito ha indicato il 2035 come orizzonte per completare la migrazione dei sistemi. Il lavoro, dunque, è già cominciato.

Ma aggiornare un algoritmo non è come sostituire un’applicazione sul telefono. Bisogna intervenire su reti bancarie, software, dispositivi, infrastrutture pubbliche, sistemi industriali e apparati che possono rimanere operativi per decenni. Occorrono investimenti, competenze, test e soprattutto coordinamento.

Ed è qui che la questione tecnologica diventa politica, nel senso più alto del termine. Nessun Paese può mettere in sicurezza da solo un’economia che funziona attraverso reti globali. Non possono farlo gli Stati Uniti, nonostante la loro supremazia in molti segmenti dell’innovazione digitale. Non può farlo la Cina, pur disponendo di enormi capacità di ricerca e investimento. Non può farlo l’Europa, che possiede competenze scientifiche e industriali importanti ma soffre di frammentazioni e dipendenze tecnologiche.

Se una banca europea aggiorna i propri sistemi, ma continua a dialogare con infrastrutture vulnerabili in altre parti del mondo, il problema non è risolto. Se una catena industriale protegge i propri dati ma i fornitori non fanno altrettanto, resta esposta. Se le infrastrutture civili e militari adottano standard incompatibili, la sicurezza rischia di trasformarsi in una nuova forma di isolamento.

Serve allora qualcosa che oggi può sembrare quasi utopistico: una grande alleanza internazionale per la sicurezza crittografica. Un accordo che coinvolga Stati Uniti, Cina, Unione europea e le altre principali potenze tecnologiche. Non per condividere segreti militari o rinunciare alla competizione strategica, ma per individuare standard interoperabili, procedure di certificazione, tempi di transizione e meccanismi di gestione delle vulnerabilità. Un terreno comune sul quale la rivalità geopolitica non impedisca la protezione delle infrastrutture civili essenziali.

È difficile? Certamente. I rapporti tra Washington e Pechino sono segnati dalla competizione tecnologica. L’Europa cerca faticosamente una propria autonomia digitale. Il controllo dei semiconduttori, delle tecnologie quantistiche e dell’intelligenza artificiale è diventato una questione di potere. Ma proprio per questo la cooperazione è necessaria. Ci sono infrastrutture che nessuno ha interesse a vedere collassare. Il sistema dei pagamenti internazionali è una di queste. La sicurezza delle comunicazioni essenziali è un’altra. Come per la sicurezza nucleare o per la gestione dei grandi rischi sanitari, la competizione fra Stati deve poter convivere con alcune regole comuni.

E l’Europa, anziché limitarsi a osservare la sfida tra le due superpotenze, dovrebbe assumere un ruolo da protagonista. Ha le competenze scientifiche, le imprese, i centri di ricerca e la forza regolatoria per contribuire alla definizione delle nuove regole. Ma deve investire molto di più e, soprattutto, deve muoversi con maggiore rapidità. Perché il problema del 2030 non è sapere se proprio in quell’anno una macchina riuscirà a violare una firma digitale di Bitcoin. Nessuno può affermarlo con certezza. Le stime divergono e le difficoltà ingegneristiche restano considerevoli.

Il problema è che potremmo arrivare al 2030 senza avere ancora completato il lavoro necessario a difenderci. E in una società nella quale quasi ogni attività economica dipende da una forma di autenticazione digitale, la vulnerabilità di quei sistemi non sarebbe una questione per informatici. Diventerebbe una questione di stabilità finanziaria, continuità industriale, sicurezza nazionale e sovranità. Abbiamo trascorso gli ultimi anni chiedendoci quanto l’intelligenza artificiale cambierà il lavoro, la produttività, la medicina e la nostra vita quotidiana. Domande legittime, naturalmente. Ma forse abbiamo dedicato troppo poco tempo a un interrogativo ancora più elementare: chi garantirà che le infrastrutture digitali sulle quali poggia questa nuova economia continueranno a essere affidabili?

C’è una sottile ironia in tutto questo. Abbiamo costruito un mondo nel quale il denaro si muove alla velocità della luce, i contratti possono essere eseguiti automaticamente e le macchine cominciano a prendere decisioni autonome. E ora scopriamo che le fondamenta matematiche di una parte di questo edificio potrebbero dover essere sostituite. Non è una ragione per fermare il progresso. È una ragione per governarlo. Il 2030 non deve diventare la data di un’apocalisse digitale. Deve diventare la scadenza entro la quale le grandi potenze avranno dimostrato di saper collaborare almeno sulla sicurezza del mondo che hanno costruito. Perché il rischio più grande non è che un giorno un computer diventi abbastanza potente da violare una chiave crittografica. È che gli uomini, pur conoscendo il pericolo, non riescano a mettersi d’accordo in tempo per cambiare la serratura.

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¿Sigue siendo suficiente un título universitario para adentrarse en el mercado laboral? Ya no está tan claro. En un entorno en el que ampliar la formación se presenta cada vez más como una vía para mejorar las oportunidades profesionales, cursar un máster puede parecer el siguiente paso lógico. Pero se trata de una decisión que cuesta dinero, tiempo y, en ocasiones, ingresos que se dejan de percibir mientras se estudia. Este esfuerzo se suma, además, a una preocupación creciente sobre si esa inversión se traducirá en una mejora real. Por eso, la pregunta no es solo si uno puede permitirse un máster, sino qué obtiene a cambio: ¿abrirá puertas que de otro modo permanecerían cerradas? ¿Ayudará a progresar en una carrera profesional o permitirá que esta cambie de rumbo?

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© Hispanolistic (Getty Images)

MrBeast, Ms. Rachel and the world’s top creators rely on these power players to propel their careers beyond phone screens.

A influenciadora Thais Carla, 35, publicou um vídeo nas redes sociais nesta quarta-feira (21), se preparando para ir a um parque aquático. Ela falou sobre flacidez, depois de perder 120kg, e mostrou o look que escolheu para a ocasião.

Thais estava usando um maiô estampado e mostrou aos internautas os acessórios que escolheu para encerrar as comemorações do seu aniversário de 35 anos.

Durante a gravação, ela falou sobre flacidez e como está lidando com essa nova fase da sua vida, após o emagrecimento.

“Muita gente fica me perguntando: ‘Thais, como é que você está lidando com os excessos de pele?’, porque muita gente fica não querendo ‘ir nas coisas’ por causa do excesso de pele. Gente, eu não deixo de viver, não. Não deixo de viver mesmo!”, disse ela.

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Relembre o processo de emagrecimento de Thais

Em junho deste ano, a influenciadora Thais Carla mostrou um antes e depois de seu emagrecimento em suas redes sociais. Ela perdeu 100 quilos em um ano após fazer uma bariátrica.

“Linda em todas as versões”, escreveu. No vídeo antigo, ela aparece em uma praia e, no novo, desfila com um maiô, exibindo o shape.

Nos comentários, os fãs da influenciadora deixaram recados incentivadores para ela. “Serve de inspiração para muitas mulheres”, “Gata na primeira e gatona na segunda”, “Fico impressionada, não canso de elogiar”, foram alguns deles.

No passado, Thais Carla era conhecida por reivindicar direitos de pessoas obesas na sociedade. Ao longo dos anos, ela chegou a processar humoristas e internautas que faziam piadas depreciativas com o seu peso.

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