1° febbraio<\/strong>: OpenAI lancia ChatGPT Plus a venti dollari al mese. Accesso prioritario nelle ore di picco, velocità di risposta superiori, accesso anticipato a funzionalità nuove. È il primo modello di ricavo ricorrente diretto-utente di OpenAI, prima vivevano solo di API a consumo.<\/p>\n 6 febbraio<\/strong>: Sundar Pichai pubblica il post “An important next step on our AI journey”. Annuncia Bard, basato su LaMDA, attualmente in test interno con un gruppo di “trusted testers”. Il lancio pubblico arriverà nelle “prossime settimane”. Quel lunedì Alphabet chiude in rialzo di circa il quattro per cento.<\/p>\n 7 febbraio<\/strong>: a Redmond, Satya Nadella e Yusuf Mehdi presentano il nuovo Bing e il nuovo Edge. Il chatbot integrato è alimentato da un modello OpenAI definito “next-generation”, più potente di GPT-3.5. Disponibilità immediata in preview limitata via waitlist.<\/p>\n 8 febbraio<\/strong>: nella demo registrata di Bard, alla domanda “Quali nuove scoperte del James Webb Space Telescope posso raccontare a un bambino di nove anni?”, il modello afferma che JWST ha scattato la prima foto di un esopianeta. Affermazione falsa. Il titolo Alphabet apre in calo a Wall Street e chiude a meno otto per cento, con una perdita di capitalizzazione stimata in cento miliardi di dollari. Per dare un’idea: è più del fatturato annuale dell’intera ENI.<\/p>\n Bard, al 9 febbraio, non è un prodotto utilizzabile dal pubblico. È un annuncio. La tecnologia sottostante è LaMDA<\/strong>, Language Model for Dialogue Applications, presentato per la prima volta da Google al keynote I\/O del 2021. LaMDA ha catturato l’attenzione mediatica nel 2022 quando l’ingegnere Blake Lemoine sostenne in un’intervista al Washington Post che il modello fosse senziente — affermazione poi smentita da Google, ma utile a capire quanto convincenti fossero già le risposte.<\/p>\n La versione di LaMDA che alimenterà Bard è descritta nel post di Pichai come “lightweight”: una variante più piccola, ottimizzata per servire più richieste con minore consumo di calcolo. La motivazione tecnica è trasparente. Servire un modello da centinaia di miliardi di parametri a ogni query di ricerca di Google significherebbe moltiplicare per dieci o cento volte il costo unitario di una ricerca rispetto al modello classico basato su indici. Google fa circa otto-nove miliardi di query al giorno.<\/p>\n Al momento Bard è accessibile soltanto a un numero ristretto di “trusted testers” e ai dipendenti Google interni. Sundar Pichai parla di disponibilità pubblica nelle “prossime settimane”, senza date precise. Da osservatori esterni è ragionevole aspettarsi una preview pubblica in primavera, con priorità ai mercati anglofoni e supporto italiano probabilmente posticipato.<\/p>\n L’errore della demo non è tecnicamente sorprendente: tutti i modelli linguistici di larga scala soffrono di “allucinazioni”, ossia generano affermazioni plausibili ma false con la stessa confidenza con cui forniscono informazioni corrette. ChatGPT mostra lo stesso problema. La differenza è che Google ha scelto di presentare quella demo come materiale di marketing in un keynote rivolto agli analisti finanziari. Il mercato ha punito non l’errore in sé, ma l’impressione che Google sia stata costretta ad accelerare un prodotto non ancora pronto per le luci della ribalta.<\/p>\n Il nuovo Bing è più tangibile di Bard. Nadella e Mehdi hanno mostrato dal vivo, davanti a giornalisti e analisti, conversazioni reali con la nuova interfaccia. Il modello sottostante non è pubblicamente identificato — Microsoft lo definisce “a new, next-generation OpenAI large language model”, descritto come più potente di GPT-3.5 e personalizzato specificamente per la ricerca web. Voci credibili nel settore lo identificano come la prossima generazione di modelli OpenAI in sviluppo, ma niente di ufficiale al momento.<\/p>\n Le differenze rispetto a ChatGPT versione gennaio 2023 sono tre, tutte sostanziali. Prima: il modello accede a internet in tempo reale<\/strong>. ChatGPT ha un cutoff sulla conoscenza fermo a settembre 2021; Bing Chat può rispondere su eventi delle ultime ventiquattr’ore. Seconda: le risposte includono citazioni<\/strong> alle fonti web da cui sono tratte le informazioni, con link cliccabili. Terza: l’integrazione con Edge<\/strong> include funzionalità di riassunto pagina aperta, drafting email, comparazione prodotti.<\/p>\n Microsoft annuncia anche una preview limitata in Skype, e la promessa di portare il chat su mobile. L’accesso completo richiede iscrizione alla waitlist e priorità agli utenti che impostano Bing come motore di ricerca predefinito ed Edge come browser predefinito. La leva commerciale è trasparente: Microsoft vuole guadagnare quota nel search advertising, mercato dove finora Google detiene oltre il novanta per cento del global desktop search e Bing oscilla tra il tre e l’otto per cento a seconda del mercato.<\/p>\n Vale la pena leggere queste mosse separando i tre attori.<\/p>\n OpenAI<\/strong> è quella che ha più da guadagnare nel breve. Il vantaggio competitivo costruito in quattordici mesi — da GPT-3.5 al lancio di ChatGPT del 30 novembre 2022 — sta ora monetizzando su tre canali: abbonamento consumer (ChatGPT Plus a venti dollari mensili), API a consumo per sviluppatori, e licenze enterprise via Azure OpenAI Service. Il valore strategico di restare nel perimetro Microsoft è chiaro: niente preoccupazioni infrastrutturali, e un canale di distribuzione globale già pronto. Il rischio è perdere indipendenza decisionale e diventare, di fatto, un fornitore captive.<\/p>\n Microsoft<\/strong> ha pagato un prezzo elevato — circa dieci miliardi tra cash ed Azure credits — per acquistare un’ottica strategica che da sola non sarebbe riuscita a costruire in tempi ragionevoli. Il calcolo è sensato: il search advertising mondiale vale oltre duecento miliardi di dollari l’anno, e qualunque punto percentuale strappato a Google rappresenta diversi miliardi di ricavi ricorrenti. Ma il vero ritorno per Microsoft sarà l’integrazione di queste capacità nei suoi prodotti enterprise: Office, Teams, Dynamics, Power Platform. L’ecosistema vale infinitamente più del singolo motore di ricerca.<\/p>\n Google<\/strong> è quella in posizione paradossalmente più difficile, nonostante abbia molte più risorse. Alphabet chiuse il 2022 con circa duecentottanta miliardi di dollari di cassa e investimenti finanziari, sviluppa modelli interni equivalenti o superiori — LaMDA, PaLM, PaLM-E, modelli proprietari di altissima qualità mai rilasciati al pubblico — e dispone della più grande infrastruttura di TPU al mondo. Eppure non può muoversi velocemente, perché il modello AI di ricerca conversazionale rischia di cannibalizzare il suo business core: la pubblicità search. Nel 2022 Alphabet ha fatturato circa duecentottantadue miliardi, di cui oltre il cinquantasei per cento da Google Search e Other advertising. Per la prima volta in venticinque anni, l’azienda è costretta a inseguire.<\/p>\n Il problema di Google è matematico, non politico. Una query di ricerca tradizionale costa frazioni di centesimo: si interroga un indice statico, si applicano segnali di ranking, si servono dieci link blu e un set di annunci. Una query verso un modello linguistico di centinaia di miliardi di parametri costa tra dieci e cento volte di più in termini di consumo di GPU\/TPU. Moltiplicare per i miliardi di query giornaliere significa miliardi di dollari in più in costi infrastrutturali annuali.<\/p>\n C’è poi il problema della monetizzazione. La ricerca classica genera ricavi quando l’utente clicca su un annuncio sponsorizzato. Una risposta diretta in chat — sintesi delle informazioni rilevanti senza link — rimuove l’esigenza di cliccare. Per il merchant che paga la SERP perché il suo annuncio appaia, l’interazione svanisce. Per Google, ogni risposta “chat-style” può sostituire venti risultati blu e i relativi annunci. La pubblicità rappresenta circa l’ottanta per cento dei ricavi di Alphabet.<\/p>\n La domanda strategica è quindi: come si reinventa il modello di ricavo senza distruggere quello attuale? Google sta lavorando su risposte ibride — un riassunto AI in cima alla pagina, seguito dai dieci risultati blu tradizionali — ma nessuno sa ancora se gli utenti continueranno a scrollare quando hanno la risposta già in cima. È un esperimento di portata storica e con miliardi di dollari in gioco. La cautela di Bard non è un sintomo di debolezza tecnica, ma di razionalità finanziaria.<\/p>\n Per chi gestisce un’impresa italiana sotto i duecento dipendenti, le ricadute pratiche nei prossimi mesi si distribuiscono su quattro fronti distinti.<\/p>\n Search marketing e SEO<\/strong>. Se la quota di query risposte direttamente in chat cresce, il volume di click verso siti terzi cala. I primi a soffrirne saranno i contenuti di tipo “informazione fattuale rapida” (ricette, definizioni, conversioni di unità, brevi tutorial). I contenuti che restano pregiati sono quelli che richiedono giudizio editoriale, esperienza, prove di prima mano: case study, recensioni dettagliate, contenuti normativi italiani. Per la SEO B2B di nicchia — il segmento in cui operano la maggior parte dei nostri clienti — l’impatto a sei mesi è basso. A dodici-diciotto mesi sarà necessario rivedere la strategia per posizionarsi anche come fonte citata dalle risposte AI.<\/p>\n Customer service e ufficio commerciale<\/strong>. L’integrazione di Bing Chat in Skype, già annunciata, può portare modelli linguistici dentro flussi di comunicazione esistenti senza richiedere migrazioni. Se Microsoft replicherà la stessa logica in Teams — ed è lecito attenderselo — gli assistenti virtuali entreranno nel quotidiano dei team commerciali italiani che già usano la suite Microsoft 365.<\/p>\n Productivity<\/strong>. Outlook, Word, Excel, PowerPoint sono usati ogni giorno in milioni di PMI italiane. Microsoft ha investito dieci miliardi non per sostituire Bing — vale meno — ma per portare AI generativa dentro Office. I tempi di rilascio non sono stati ufficializzati, ma è ragionevole aspettarsi annunci nei prossimi mesi. Per chi già usa Microsoft 365, il costo di adozione sarà vicino allo zero.<\/p>\n Compliance e GDPR<\/strong>. Questo è il punto più delicato. ChatGPT, Bard e Bing Chat sono servizi cloud con server prevalentemente negli Stati Uniti. Inviare dati aziendali a questi modelli significa trasferire dati personali ed eventualmente segreti industriali fuori dall’Unione Europea. Il quadro normativo del trasferimento dati USA — dopo Schrems II del 2020 e in attesa del nuovo Data Privacy Framework — resta in evoluzione. Le imprese che vogliono usare questi strumenti per attività non banali (analisi documenti contrattuali, dati clienti, codice proprietario) devono affrontare il tema con il proprio DPO prima di adottarli sistematicamente.<\/p>\n Conviene anche essere espliciti su cosa resta stabile, per non lasciarsi trascinare dall’urgenza mediatica. Nei prossimi tre-sei mesi i software gestionali ed ERP continueranno a funzionare esattamente come funzionano oggi. La fatturazione elettronica resta legata al Sistema di Interscambio e alle specifiche dell’Agenzia delle Entrate. Le scadenze fiscali, il libro unico del lavoro, gli adempimenti INAIL e INPS non sono toccati. La conoscenza di settore — come si gestisce un’azienda manifatturiera meccanica nel bresciano, come si organizza un magazzino food a temperatura controllata, come si conduce una vendita consulenziale B2B — resta nelle persone, non nei modelli.<\/p>\n Gli stessi tool AI restano in beta o preview con limiti noti: producono affermazioni false con confidenza alta, hanno cutoff di conoscenza variabili, non garantiscono privacy sui dati immessi, possono cambiare comportamento da un giorno all’altro al variare delle policy del fornitore. Affidare flussi operativi critici a un servizio in queste condizioni significa esporsi a rischi operativi mal calcolati.<\/p>\n Anche l’equilibrio competitivo del mercato software gestionale italiano non cambierà in pochi mesi. I principali player — SAP, Microsoft Dynamics, Oracle, Sage, Zucchetti, TeamSystem, Odoo — stanno tutti valutando integrazioni AI generativa, ma il rollout reale ai clienti richiederà trimestri, non settimane. Le decisioni di sostituzione di un ERP non si prendono guardando l’hype del momento.<\/p>\n Sintetizziamo cinque mosse ragionevoli da prendere nelle prossime quattro settimane.<\/p>\n Uno: iscriversi alla waitlist di Bing Chat<\/strong>. L’accesso è gratuito e l’onboarding richiede un account Microsoft. Vale la pena testare con tre o quattro casi d’uso concreti: ricerca competitor, drafting di email commerciali, sintesi di documenti tecnici, traduzione tecnica. Confrontare i risultati con quelli di ChatGPT permette di farsi un’opinione utile.<\/p>\n Due: valutare ChatGPT Plus per uso intensivo<\/strong>. Venti dollari al mese sono giustificati se l’abbonamento fa risparmiare due-tre ore alla settimana di lavoro cognitivo a un knowledge worker. Per chi usa ChatGPT solo occasionalmente, la versione gratuita basta. Da raccomandare a chi già lo usa: rivedere le policy aziendali su cosa si può e non si può immettere nei prompt.<\/p>\n Tre: aspettare prima di scegliere Bard<\/strong>. Non è pubblico, le caratteristiche reali non sono note, l’integrazione italiana arriverà presumibilmente in ritardo. Confrontare Bard con Bing Chat avrà senso quando entrambi saranno disponibili in italiano e con conditioni equivalenti.<\/p>\n Quattro: investire due-tre ore in formazione interna<\/strong>. Un workshop di tre ore con il top management e i knowledge worker chiave su “cosa sa fare e cosa non sa fare un modello linguistico” vale più di mesi di articoli letti su LinkedIn. I temi da coprire: come si scrive un buon prompt, perché il modello può sbagliare con sicurezza, dove (non) immettere dati sensibili, quali compiti delegare e quali no.<\/p>\n Cinque: NON cambiare fornitore principale di software adesso<\/strong>. Cambiare ERP o CRM in risposta all’hype AI in corso significa decidere oggi tra fornitori che non hanno ancora rilasciato le funzionalità reali di cui si parla. Aspettare sei-dodici mesi permette di confrontare prodotti maturi, non slide commerciali. Su questo tornerà utile leggere anche la nostra analisi della roadmap di trasformazione digitale per PMI<\/a>: la sequenza giusta resta consolidare i dati prima di costruire l’AI sopra.<\/p>\n Per chi opera nel mondo dei sistemi gestionali — ERP, CRM, software per la fatturazione e la contabilità — la domanda non è “adotterò AI” ma “da quale provider attingerò”. Microsoft Dynamics 365 ha un vantaggio strutturale: l’integrazione nativa con Azure OpenAI Service e con la pipeline di Microsoft 365 renderà l’adozione AI relativamente lineare. SAP, Oracle, Salesforce hanno annunciato partnership con OpenAI o sviluppi interni. Sage e gli ERP italiani come Zucchetti e TeamSystem stanno seguendo, in genere con un decalage di trimestri.<\/p>\n Odoo, che adottiamo come piattaforma principale per i clienti italiani, ha una posizione interessante: l’essere open source consente di integrare diversi provider AI tramite moduli custom (OpenAI API, Azure OpenAI, e in futuro altri modelli), senza essere legati a un singolo vendor. Questo è rilevante in fase iniziale del mercato AI, quando i “vincitori” non sono ancora chiari e la scelta tecnologica deve restare reversibile. Per chi vuole approfondire come si può estendere un gestionale Odoo, abbiamo descritto l’approccio nella nostra pagina Odoo ERP<\/a> e nella sezione dedicata all’automazione dei processi<\/a>.<\/p>\n Vale la pena dire come stiamo trattando l’onda AI con i nostri clienti, in modo trasparente. Tre principi.<\/p>\n Primo, monitoraggio senza commitment<\/strong>. Stiamo testando OpenAI API e Azure OpenAI Service in laboratorio interno, ma non vogliamo creare lock-in per i clienti su un singolo provider in una fase ancora così volatile. I moduli custom Odoo che abbiamo cominciato a sviluppare separano il livello di astrazione (cosa chiede il gestionale) dal provider (chi risponde), in modo che cambiare modello non richieda riscrivere l’applicazione.<\/p>\n Secondo, casi pilota concreti<\/strong>. Stiamo valutando con alcuni clienti use case verticali e limitati: classificazione automatica dei ticket di supporto, sintesi di documenti contrattuali ai fini commerciali, generazione assistita di proposte commerciali basate su template aziendali. Sono casi a basso rischio compliance dove l’AI aiuta senza sostituire decisioni umane. I dettagli operativi rientrano in quello che abbiamo già visto in la nostra guida pratica su ChatGPT per le PMI italiane<\/a>.<\/p>\n Terzo, valore reale prima del marketing<\/strong>. La maggior parte del valore che portiamo ai clienti non viene dall’AI: viene da un gestionale solido che funziona, da un CRM ordinato, da una contabilità integrata, da automazioni che fanno risparmiare ore. L’AI è una funzionalità che si aggiunge a questo, non sostituisce. Per inquadrare meglio il ruolo dell’investimento Microsoft-OpenAI nel medio termine, rimandiamo all’analisi che abbiamo dedicato a cosa cambia con i dieci miliardi di Microsoft<\/a>.<\/p>\n Al momento no, e per due motivi pratici. Il primo: Bing Chat è in preview limitata e l’accesso non è immediato — bisogna iscriversi alla waitlist e attendere settimane. Il secondo: la qualità complessiva della ricerca tradizionale di Google in italiano resta superiore a Bing, soprattutto su query locali (ristoranti, indirizzi, professionisti). Conviene iscriversi subito alla waitlist e iniziare a usare Bing Chat per casi specifici dove l’AI aiuta — ricerca competitor, drafting di testi, sintesi di pagine web complesse — ma continuare a usare Google per le ricerche quotidiane. Tra sei mesi questa raccomandazione potrebbe cambiare: se Microsoft riesce a integrare bene il chat con risultati locali italiani, potrebbe diventare competitivo anche per uso generale.<\/p>\n Onestamente non lo sappiamo, e nemmeno Google ha comunicato date precise. L’annuncio del 6 febbraio parla di disponibilità pubblica nelle “prossime settimane” ma riferita a un rollout iniziale, probabilmente USA-first e in lingua inglese. Storicamente Google rilascia i nuovi prodotti AI sul mercato statunitense prima, poi UK, e con qualche mese di ritardo arriva l’Europa continentale. Se la traiettoria di rilascio fosse simile a quella di altri prodotti Google AI (per esempio MUM), una preview pubblica in italiano potrebbe arrivare in primavera-estate 2023, ma non è garantita. Per ora, un imprenditore italiano che vuole testare AI conversazionale ha due opzioni mature: ChatGPT (già disponibile, in italiano accettabile) e Bing Chat (in preview, accesso via waitlist).<\/p>\n Sì, almeno in parte, ed è un tema su cui un imprenditore italiano deve essere consapevole. Il modello linguistico di Bing Chat è fornito da OpenAI e gira su infrastruttura Microsoft Azure. I dati delle conversazioni passano attraverso entrambe le aziende. Microsoft dichiara che, nel contesto enterprise di Azure OpenAI Service, i dati non vengono usati per addestrare i modelli OpenAI pubblici — ma queste garanzie valgono per i prodotti aziendali a pagamento, non necessariamente per la preview consumer gratuita di Bing Chat. La regola pratica: non immettere nei chat AI dati personali di clienti, informazioni finanziarie sensibili, contratti coperti da NDA, codice sorgente proprietario. Per uso aziendale strutturato e compliance GDPR conviene valutare Azure OpenAI Service nella sua versione enterprise, dove le garanzie contrattuali sono più forti.<\/p>\n Dipende dall’uso che ne deve fare. ChatGPT Plus a venti dollari al mese è il prodotto più maturo: interfaccia stabile, risposte coerenti, ottima qualità nel drafting di testi e nelle attività creative. Il limite è che la conoscenza si ferma al settembre 2021, quindi non risponde su eventi recenti. Bing Chat ha il vantaggio della connessione internet in tempo reale e delle citazioni alle fonti, ed è gratuito — ma l’accesso è in lista d’attesa e l’esperienza utente cambia ancora. La raccomandazione: se già usate ChatGPT con profitto, mantenete Plus. Se siete agli inizi, iscrivetevi alla waitlist di Bing Chat e nel frattempo testate la versione gratuita di ChatGPT. La scelta “quale dei due in modo definitivo” può aspettare fine primavera, quando entrambi saranno più stabili.<\/p>\n No, ma cambierà pelle. Quello che probabilmente cala nei prossimi due-tre anni è il traffico verso contenuti informativi brevi e generici — quel tipo di articoli che rispondono a una domanda fattuale semplice, dove l’utente AI ottiene la risposta in chat senza cliccare. Quello che resta pregiato sono i contenuti che richiedono giudizio editoriale, esperienza diretta, dati primari, riferimenti normativi locali. Per una PMI italiana che pubblica articoli di nicchia — tecnica, normativa, settoriale — l’impatto a sei mesi è basso. Nel medio termine la SEO dovrà ottimizzare anche per “essere fonte citata” dai modelli AI generativi, non solo per il ranking nei dieci risultati blu. Ma chi ha già investito in contenuti di qualità con autorevolezza dimostrata è in vantaggio, non in svantaggio.<\/p>\n Significa che l’AI è quello che è, niente di più. Tutti i modelli linguistici di larga scala — ChatGPT, Bard, Bing Chat — producono affermazioni false con la stessa sicurezza con cui forniscono informazioni corrette. È un limite tecnico noto, chiamato “allucinazione”, ed è inerente al modo in cui questi modelli sono costruiti: generano la parola più probabile data la sequenza precedente, senza un meccanismo intrinseco di verifica dei fatti. Quello che l’episodio Bard ha mostrato non è che l’AI non funziona, ma che presentare un’AI come un sostituto della ricerca tradizionale — quindi affidabile per definizione — non è ancora realistico. L’uso responsabile resta: verificare sempre i fatti critici da una fonte autorevole, usare l’AI per accelerare il primo draft e non come ultima parola.<\/p>\n Quattro cose sono ragionevolmente prevedibili. Una: Bing Chat aprirà gradualmente l’accesso e raggiungerà disponibilità ampia in occidente entro l’estate. Due: Microsoft annuncerà integrazioni AI nei prodotti Office e Teams — il calcolo industriale dei dieci miliardi investiti suggerisce che non aspetterà molto. Tre: Google rilascerà Bard in versione pubblica in primavera, probabilmente con cautela e capacità iniziali più limitate di Bing Chat per ragioni di costo unitario. Quattro: in Europa, e in Italia, si svilupperà il dibattito normativo sull’uso dei modelli AI — il Parlamento UE sta già lavorando all’AI Act, e il Garante Privacy italiano potrebbe iniziare verifiche sui maggiori servizi consumer. Per una PMI italiana questo significa che entro la fine del 2023 ci saranno più opzioni, più competizione sui prezzi e più chiarezza normativa di quanto non ci sia oggi.<\/p>\n Brentasoft è partner ufficiale Odoo Italia. Sviluppiamo moduli AI custom su ERP open source, con architetture che ti permettono di cambiare provider (OpenAI, Azure, Anthropic) senza riscrivere il software. Approccio pragmatico, niente hype: prima il gestionale solido, poi le funzionalità AI che producono ROI misurabile.<\/p>\n Scopri ERP Brenta<\/a> Parla con un consulente<\/a><\/p>\n<\/div>\n![\"Conferenza](\"https:\/\/brentasoft.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/inline1-30.jpg\")
<\/p>\nCosa è Google Bard (analisi cauta, perché non è ancora pubblico)<\/h2>\n
Cosa è Microsoft Bing Chat (preview limitata, ma reale)<\/h2>\n
La strategia delle tre aziende: chi sta vincendo cosa<\/h2>\n
![\"Schermi](\"https:\/\/brentasoft.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/inline2-30.jpg\")
<\/p>\nIl dilemma di Google: perché la mossa Bard è così cauta<\/h2>\n
Cosa cambia per le PMI italiane (concretezza operativa)<\/h2>\n
Cosa NON cambierà nel breve termine<\/h2>\n
![\"Team](\"https:\/\/brentasoft.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/inline3-30.jpg\")
<\/p>\nCosa fare oggi: decisioni concrete per un imprenditore PMI<\/h2>\n
La domanda strategica per chi gestisce software gestionale<\/h2>\n
Come Brentasoft affronta il momento (approccio pragmatico)<\/h2>\n
FAQ: domande frequenti dagli imprenditori italiani<\/h2>\n
Devo passare a Bing per cercare meglio?<\/h3>\n
Google Bard quando potrò usarlo in Italia?<\/h3>\n
Le mie ricerche su Bing Chat finiscono in mano a OpenAI?<\/h3>\n
ChatGPT Plus o Bing Chat: quale conviene per me?<\/h3>\n
La SEO è destinata a morire?<\/h3>\n
L’errore di Bard significa che l’AI non è pronta?<\/h3>\n
Cosa cambierà nei prossimi sei mesi che è prevedibile?<\/h3>\n
Vuoi capire come integrare AI nel tuo gestionale senza dipendere da un singolo provider?<\/h3>\n