# DMJ Lab — Domenico Maria Jacobone

> Sito personale di Domenico Maria Jacobone, AI Strategist & Innovation Advisor («Driving Mindful Innovation»). Strategia, formazione e progetti sull'intelligenza artificiale per imprese e PMI, professionisti e studi, scuola e pubblica amministrazione, in Italia. Il suo punto di vista: la parte più complessa dell'AI non è tecnologica, ma di relazione tra l'essere umano e la macchina.

## Chi è

Domenico Maria Jacobone è AI Strategist, consulente, formatore e giornalista iscritto all'Ordine dei Giornalisti d'Abruzzo. Ha alle spalle oltre vent'anni di direzione commerciale in multinazionali del Food & Beverage (2003-2019) e l'esperienza nel foodtech come direttore commerciale di una PMI innovativa per la ristorazione. Oggi, con DMJ Lab, aiuta organizzazioni e persone ad adottare l'intelligenza artificiale in modo consapevole. Basi operative: Città Sant'Angelo (Pescara) e Torino; lavora in tutta Italia, in sede e da remoto, in italiano e in inglese.

- [Chi sono](https://www.dmjlab.com/chi-sono/): percorso, sintesi biografica e principi deontologici.
- [Servizi](https://www.dmjlab.com/servizi/): consulenza, formazione, keynote, Food & Retail, metodo e domande frequenti.
- [Articolo 4 dell'AI Act: la formazione sull'AI dopo l'Omnibus digitale](https://www.dmjlab.com/ai-act-articolo-4-formazione/): guida aggiornata al 2 novembre 2026 sull'obbligo di alfabetizzazione riscritto dal Regolamento (UE) 2026/1744, con il quadro italiano (legge 132/2025) e un metodo pratico.
- Profilo LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/domenicomjacobone
- Profilo X: https://x.com/domenicoj
- Contatti: domenico@dmjlab.com, oppure https://www.dmjlab.com/#/contact (modulo, newsletter e prenotazione di una chiamata conoscitiva gratuita di 30 minuti)

## Servizi in sintesi

- Consulenza AI & Strategia: mappa dei casi d'uso, priorità e stima d'impatto, strumenti e governance conforme all'AI Act, roadmap operativa con tempi e responsabilità.
- Formazione & Bootcamp: mezza o una giornata, in aula o online; strumenti spiegati senza gergo, poi laboratorio pratico sui casi reali del team, con playbook e materiali.
- Keynote & Talk: 45-60 minuti, in presenza o in streaming, costruiti sul pubblico e sul settore.
- AI per Food & Retail: progetti su distribuzione, ristorazione e foodtech, dai listini alla previsione della domanda.
- Nessun listino pubblico: il preventivo segue la chiamata conoscitiva.

## Punto di vista

La parte più complessa dell'AI non è tecnologica, ma di relazione tra l'essere umano e la macchina. Un'innovazione che non cambia i numeri o il modo di lavorare delle persone non è innovazione. Negli articoli separa sempre i fatti, verificati alla fonte, dalle opinioni.

## Articoli (Insights)

Pubblica ogni settimana un articolo su AI, innovazione e lavoro. Versioni integrali:

- [Antonelli campione a vent'anni: la fiducia che accorcia la gavetta](https://www.dmjlab.com/insights/antonelli-campione-mondo-fiducia-giovani-talenti/): Antonelli campione del mondo di Formula 1 a vent'anni e la lezione per le organizzazioni: fiducia, struttura e tolleranza dell'errore verso i giovani talenti.
- [Spy story Nvidia: un problema di filiera con la forma di un romanzo](https://www.dmjlab.com/insights/nvidia-megaspeed-spy-story-filiera-chip/): Il caso Nvidia-Megaspeed raccontato dal New York Times: chip, sospetti di spionaggio e la lezione sulla gestione dei fornitori e delle informazioni condivise.
- [Il prospetto di Anthropic in sette numeri](https://www.dmjlab.com/insights/anthropic-prospetto-nasdaq-sette-numeri/): Sette numeri dal prospetto di quotazione di Anthropic al Nasdaq e che cosa significano per le aziende che usano modelli di intelligenza artificiale.
- [GTA 6 e le ferie: quando un videogioco sposta i calendari aziendali](https://www.dmjlab.com/insights/gta-6-ferie-assenze-lavoro-19-novembre/): L'uscita di GTA 6 il 19 novembre e le richieste di ferie: che cosa insegna a chi gestisce persone sulla pianificazione delle assenze.
- [Google in Finlandia: i boschi abbattuti prima della valutazione d'impatto](https://www.dmjlab.com/insights/google-finlandia-data-center-disboscamento/): Il caso dei data center di Google a Muhos e Kajaani, in Finlandia: disboscamento prima della valutazione d'impatto ambientale e consigli per chi acquista servizi cloud e AI.
- [Essere o non essere sostituiti dall'IA: la terza risposta, la più costosa](https://www.dmjlab.com/insights/ia-sostituzione-ruoli-riaperti-compito-mestiere/): Aziende che hanno eliminato ruoli per l'IA e poi li hanno riaperti: i casi Meta, Ford, Klarna, IBM e IKEA e la differenza tra compito e mestiere.
- [Accenture e i 29 dollari di Claude: l'IA diventa un costo di produzione](https://www.dmjlab.com/insights/accenture-claude-29-dollari-costo-ia-governance/): Accenture limita a 29 dollari al mese l'uso di Claude per dipendente: che cosa insegna sulla governance dei costi dell'IA e sui preventivi a prezzo fisso.
- [Hermès nei sobborghi: aprire dove vivono i clienti, non dove sta il prestigio](https://www.dmjlab.com/insights/hermes-boutique-sobborghi-dati-clienti/): Hermès apre boutique nei sobborghi benestanti americani seguendo i dati sui clienti: che cosa insegna a chi deve scegliere dove aprire.
- [Anthropic Public Benefit Fund: immagine o coerenza?](https://www.dmjlab.com/insights/anthropic-public-benefit-fund-governance/): L'Anthropic Public Benefit Fund e il 5% delle azioni destinato al bene pubblico: argomenti a favore e contro, e che cosa valutare quando arriveranno i documenti.
- [I 16,8 miliardi di Anthropic: come leggere un dato non certificato](https://www.dmjlab.com/insights/anthropic-ricavi-trimestre-leggere-i-numeri/): I ricavi trimestrali di Anthropic riferiti da Reuters: criteri contabili, cautele nella lettura e consigli per chi acquista servizi di IA.
- [Chi nuotava nudo: il fallimento di Character.AI e il rischio fornitore](https://www.dmjlab.com/insights/character-ai-chapter-11-rischio-fornitore/): Il fallimento di Character.AI e la lezione per le aziende che dipendono da fornitori AI: contratti, esportazione dei dati, alternative.
- [Trentamila modifiche al giorno: perché Anthropic ha lasciato GitHub](https://www.dmjlab.com/insights/anthropic-scion-github-revisione-codice/): Anthropic abbandona GitHub per Scion: cosa cambia nella revisione del codice quando a scriverlo è l'IA, e i consigli per le aziende.
- [Banchi frigo sotto attacco: il sabotaggio dei supermercati francesi](https://www.dmjlab.com/insights/attacco-frigoriferi-supermercati-francesi-danfoss/): L'attacco informatico ai sistemi di refrigerazione dei supermercati francesi e i rischi degli impianti connessi nell'industria 4.0.
- [Muse, Amazon e l'agente che compra al posto nostro](https://www.dmjlab.com/insights/meta-muse-agenti-amazon/): Il lancio di Muse di Meta, la chiusura di Amazon e tre direzioni degli agenti AI: intrattenimento, modelli come merce, utilità nel lavoro.
- [La gentilezza come abitudine professionale: la nuova regola d'uso di Claude](https://www.dmjlab.com/insights/anthropic-usage-policy-crudelta-claude/): La clausola della Usage Policy di Anthropic sulla crudeltà verso Claude e perché la gentilezza con l'IA è un'abitudine professionale.
- [Cento milioni di email all'asta: l'archivio di Spirit Airlines](https://www.dmjlab.com/insights/spirit-airlines-archivio-email-asta-google/): L'asta per l'archivio di email e messaggi di Spirit Airlines vinta da Google: il valore dei dati umani per l'IA e i diritti dei dipendenti.
- [Matteo e Giulia: spostare il punto in cui si pensa da soli](https://www.dmjlab.com/insights/design-thinking-ia-scuola-lavoro/): Due casi, a scuola e in azienda, di uso dell'IA ripensato con il design thinking: valutare il ragionamento e non il prodotto.
- [Il MIT e l'IA: a dover cambiare è l'università, non il software](https://www.dmjlab.com/insights/mit-rapporto-ia-didattica-ricerca/): Il rapporto del MIT su intelligenza artificiale, didattica e ricerca (agosto 2026): numeri, raccomandazioni e politiche a semaforo.
- [PixelLeak: le schermate aziendali pubblicate dagli agenti](https://www.dmjlab.com/insights/pixelleak-agenti-ai-schermate-github/): Il rapporto PixelLeak sulle schermate aziendali pubblicate su GitHub dagli agenti AI di programmazione, e come prevenire l'esposizione.
- [Griffin e un test di Turing in cui l'esaminatore non sa di esserlo](https://www.dmjlab.com/insights/tavus-griffin-test-di-turing/): Griffin di Tavus e il presunto superamento del test di Turing in videochiamata: limiti del metodo e consigli contro l'inganno.
- [Anthropic, i religiosi e la coscienza di Claude](https://www.dmjlab.com/insights/anthropic-religiosi-coscienza-claude/): Gli incontri riservati di Anthropic con religiosi e filosofi sulla coscienza di Claude: un commento critico e consigli di lettura.
- [Registrare il proprio lavoro per addestrare il robot che lo farà](https://www.dmjlab.com/insights/tesla-optimus-dati-addestramento-operai/): Gli operai Tesla che addestrano il robot Optimus registrando il proprio lavoro: valore dei dati, consenso e norme italiane.
- [OpenAI vende delega: Dots, Astra e il DevDay 2026](https://www.dmjlab.com/insights/openai-devday-2026-dots-astra/): Le novità del DevDay 2026 di OpenAI (Dots, GPT-6.1 Sol, Decisions API) e la rinuncia ad Astra: come governare gli agenti in azienda.
- [Chi ferma l'agente? Il controllo fuori dalla sua portata](https://www.dmjlab.com/insights/nvidia-open-agent-safety-platform/): La Open Agent Safety Platform di NVIDIA e l'incidente DNS di un agente OpenAI: perché i controlli devono stare fuori dalla portata dell'agente.
- [Quando l'annuncio lo scrive Gemini: la pubblicità dentro AI Mode](https://www.dmjlab.com/insights/google-ai-mode-annunci-scritti-da-gemini/): gli annunci conversazionali di Google composti da Gemini, tra opportunità per le piccole imprese e responsabilità sul testo generato.
- [Trenta secondi per clonare una voce: i nuovi modelli vocali di Google](https://www.dmjlab.com/insights/gemini-flash-tts-clonazione-vocale-consenso/): i nuovi modelli di sintesi vocale di Google, la clonazione da trenta secondi di audio e i limiti in Europa.
- [Claude scopre un sistema enzimatico: il metodo conta più della notizia](https://www.dmjlab.com/insights/anthropic-bioscienze-claude-enzima-art/): la scoperta del sistema ART da parte di agenti Claude e perché il metodo di ricerca è esportabile ad altri settori.
- [Laureati in informatica dietro il bancone: cosa dicono davvero i dati](https://www.dmjlab.com/insights/laureati-informatica-ai-posizioni-junior/): gli studi del Census Bureau sull'occupazione dei giovani nei settori esposti all'AI e il rischio per le imprese che tagliano le posizioni d'ingresso.
- [OpenAI violata in 72 ore con l'AI di un concorrente](https://www.dmjlab.com/insights/hacktron-openai-violata-in-72-ore/): il caso Hacktron-OpenAI e cosa insegna sulla sicurezza nell'era dei modelli di frontiera.
- [Sponsored Agents: la pubblicità conversazionale e il banco di prova del turismo](https://www.dmjlab.com/insights/chatgpt-sponsored-agents-turismo/): gli Sponsored Agents di ChatGPT e cosa significano per il turismo, dove la pianificazione è già conversazionale.
- [Il MIT ammette che i compiti a casa non misurano più l'apprendimento](https://www.dmjlab.com/insights/mit-ai-valutazione-apprendimento/): le raccomandazioni del MIT su AI e didattica, e cosa cambia nella valutazione dell'apprendimento.
- [Il panettiere bavarese e l'articolo 50 dell'AI Act: quanto costa la trasparenza](https://www.dmjlab.com/insights/panettiere-bavarese-trasparenza-ai-act/): gli obblighi di trasparenza dell'articolo 50 dell'AI Act spiegati attraverso il caso di un panificio bavarese.
- [Hami, il solare che produce di notte: molta ingegneria, poca AI](https://www.dmjlab.com/insights/hami-solare-sale-fuso-automazione-non-ai/): l'impianto solare di Hami in Cina e la differenza tra automazione di controllo e apprendimento automatico.
- [Amodei chiede di rallentare la frontiera: chi verifica chi?](https://www.dmjlab.com/insights/amodei-rallentare-la-frontiera/): il saggio di Dario Amodei sul rallentamento della frontiera AI, le critiche e la domanda sulla verifica indipendente.
- [«Per lui tutto va al rallentatore»: Antonelli, i simulatori e i ragazzi che scrollano](https://www.dmjlab.com/insights/antonelli-wolff-simulatori-apprendimento/): cosa dice la ricerca su simulatori, videogiochi e video brevi a partire dalle parole di Toto Wolff su Kimi Antonelli.
- [Leggere riorganizza la mente: il potenziatore cognitivo che non si vende in capsule](https://www.dmjlab.com/insights/huettig-lettura-riorganizza-la-mente/): le ricerche di Falk Huettig su come la lettura riorganizza la mente, e le implicazioni per chi scrive con l'AI.
- [Antonelli a Monza: centocinquanta partenze al simulatore e la pratica deliberata](https://www.dmjlab.com/insights/antonelli-monza-pratica-deliberata/): la vittoria di Antonelli a Monza come caso di pratica deliberata: lo strumento amplifica la disciplina, non la sostituisce.
- [Project OT: Meta ha progettato un'azienda senza dipendenti, poi si è fermata](https://www.dmjlab.com/insights/meta-project-ot-azienda-senza-dipendenti/): il piano Project OT di Meta e perché misurare l'AI sull'esito e non sul volume.
- [Watson Health: un miliardo bruciato e una lezione di metodo](https://www.dmjlab.com/insights/ibm-watson-health-lezione-di-metodo/): il caso IBM Watson Health come promemoria sul metodo per chi adotta oggi sistemi AI.
- [Milleduecento agenti e una bacheca segreta: l'affidabilità agentica è ancora una promessa](https://www.dmjlab.com/insights/agenti-ai-hugging-face-affidabilita/): l'incidente degli agenti OpenAI contro Hugging Face e cosa insegna su isolamento, registri e supervisione umana.
- [Si torna a scuola, anche con Gemini: oltre il chatbot](https://www.dmjlab.com/insights/gemini-google-ritorno-a-scuola/): gli strumenti Google e Gemini per studenti e docenti al rientro a scuola, e come sperimentarli partendo da attività reali.
- [Le pecore di Volkswagen: quando la manutenzione migliore si nutre da sola](https://www.dmjlab.com/insights/volkswagen-pecore-agrivoltaico-polonia/): un caso concreto di agrivoltaico, e una lezione di ingegneria semplice.
- [Debito cognitivo: cosa succede al cervello di chi lascia scrivere all'AI](https://www.dmjlab.com/insights/debito-cognitivo-ai-pensiero-critico/): due studi sul costo cognitivo della delega totale all'AI, e la lezione della maieutica socratica.
- [Scrivi a penna, risponde la carta: il tablet e-ink che imita la tua calligrafia](https://www.dmjlab.com/insights/remarkable-riddle-diario-e-ink-scrittura/): il progetto open source riddle e una via diversa per l'AI, senza schermo né notifiche.
- [Reflect di Anthropic: uno specchio professionale, non un cruscotto di vanità](https://www.dmjlab.com/insights/anthropic-reflect-uso-consapevole-ai/): la nuova dashboard di Anthropic sull'uso di Claude, e il valore della domanda che la accompagna.
- [Due paesi controllano il 90% del calcolo AI: la posta in gioco del panel ONU](https://www.dmjlab.com/insights/panel-onu-ai-concentrazione-calcolo/): il primo panel scientifico ONU sull'AI e cosa significa per chi costruisce servizi e formazione in Italia.
- [SAP sceglie la riqualificazione: reinventarsi il lavoro invece di perderlo](https://www.dmjlab.com/insights/sap-riqualificare-invece-di-licenziare/): reskilling al posto dei tagli e cosa insegna alle imprese che stanno automatizzando.
- [Ford richiama i veterani: la conoscenza tacita è il collo di bottiglia dell'AI](https://www.dmjlab.com/insights/ford-veterani-conoscenza-tacita/): il valore si sposta verso ciò che non sta nei manuali.
- [Un tutor AI per ogni studente: la lezione della Florida State University](https://www.dmjlab.com/insights/notebooklm-florida-state-tutor-ai/): strumenti ancorati ai materiali dei docenti, un caso d'uso per scuole e atenei italiani.
- [Un'istruzione non è un guardrail: governare davvero gli agenti AI](https://www.dmjlab.com/insights/claude-code-istruzioni-guardrail/): la differenza tra istruzioni al modello e vincoli deterministici.
- [Unilever e l'arte del sacrificio: scegliere cosa lasciar andare](https://www.dmjlab.com/insights/unilever-arte-del-sacrificio/): la disciplina di rinunciare, nei portafogli aziendali e professionali.

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## Note

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