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Android 17 e Wear OS 7: il rollout comincia dai Pixel

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Google ha rilasciato ufficialmente Android 17 e Wear OS 7 a giugno 2026, facendo partire il rollout dai dispositivi Google Pixel. Per gli altri smartphone Android, invece, tempi e disponibilità resteranno nelle mani dei singoli produttori. Le novità più visibili ruotano attorno a tre aree molto concrete: multitasking, privacy e continuità tra dispositivi. In parallelo arriva anche il Pixel Drop di giugno 2026, con nuove funzioni basate su Google Gemini e alcune aggiunte esclusive, o inizialmente riservate, ai telefoni della linea Google Pixel.

Se usi uno smartphone Android di un altro marchio, la situazione è quella di sempre: bisogna aspettare i produttori. E l’attesa, nel corso del 2026, potrebbe anche allungarsi.

Il grosso dell’aggiornamento punta soprattutto su multitasking, privacy e continuità d’uso tra dispositivi diversi.

C’è poi anche il Pixel Drop di giugno 2026, che aggiunge nuove funzioni legate a Gemini e porta sui Pixel qualche novità esclusiva, oppure disponibile prima che altrove.

Android 17: le novità più interessanti per multitasking e uso di tutti i giorni

La novità che salta più all’occhio in Android 17 si chiama Bubbles. In pratica permette di aprire quasi qualsiasi app dentro una finestra flottante.

L’idea è molto diretta: rispondere a un messaggio, dare un’occhiata a una nota o aprire una mappa senza dover uscire dall’app che stai già usando.

C’è anche Screen Reactions, che consente di registrare nello stesso momento sia lo schermo sia la fotocamera frontale.

Sulla carta è una funzione pensata per creator, tutorial e gameplay commentati. Però può tornare comoda anche in casi molto meno “social”, per esempio se devi dare assistenza tecnica a qualcuno o spiegare qualcosa al volo.

Sui pieghevoli arriva poi una modalità gaming dedicata con layout 50/50: da una parte resta il gioco, dall’altra compaiono i comandi su schermo.

È il classico tentativo di sfruttare meglio i display più grandi. Quanto funzioni davvero, però, dipenderà dal supporto delle singole app.

Privacy, sicurezza e parental control su più dispositivi

Android 17 allarga anche i controlli sulla privacy, con opzioni più granulari.

Puoi concedere la posizione precisa solo per un periodo limitato, scegliere di condividere con un’app solo alcuni contatti invece dell’intera rubrica e mettere più al sicuro i dispositivi smarriti.

In particolare, la funzione Segna come smarrito di Find Hub di Google adesso richiede l’autenticazione biometrica. È un livello di protezione in più in un’area che, per ovvie ragioni, è sempre delicata.

Un passaggio in più. In cambio, un po’ più di privacy.

Si allargano anche i parental control, che finora erano rimasti più vicini all’ecosistema Pixel. Con Android 17, secondo Google, arrivano su tutti i dispositivi compatibili strumenti per impostare limiti di utilizzo, fasce di inattività programmate e filtri sui contenuti del Play Store.

Wear OS 7 migliora batteria, live info e controlli tra più dispositivi

Sul lato smartwatch, Wear OS 7 introduce le Live Updates, cioè informazioni in tempo reale da controllare al volo: punteggi sportivi, consegne in arrivo e altri aggiornamenti rapidi.

Google promette anche controlli multimediali più fluidi tra orologio e altri dispositivi, insieme a un’autonomia fino al 10% migliore per chi arriva da Wear OS 6.

Non è un dettaglio. Negli smartwatch, la batteria resta uno dei temi più discussi.

Pixel Drop di giugno 2026 e Gemini sempre più centrale

Il lancio è accompagnato dal Pixel Drop di giugno 2026.

Tra le novità ci sono Gemini Omni per creare video e Lyria 3 per generare musica dentro l’app Google Gemini. Arrivano anche l’estensione di Take a Message e Quick Share con compatibilità con AirDrop di Apple su Pixel 8a e 9a.

Google sta anche preparando funzioni più avanzate per l’estate, come l’automazione di azioni su più app e Create My Widget, che dovrebbe permettere di creare widget usando istruzioni in linguaggio naturale.

Per ora, però, questa novità non è ancora arrivata. E non si può escludere che queste funzioni restino limitate ai modelli più potenti.

Le prime reazioni sono in larga parte positive, soprattutto sul fronte del multitasking, della privacy e dei miglioramenti alla batteria su Wear OS.

Restano comunque due incognite: i tempi di arrivo fuori dall’universo Pixel e il rischio di frammentazione, con alcune funzioni Gemini che potrebbero non arrivare su tutti gli smartphone Android.

Snap ha presentato oggi i suoi nuovi occhiali AR per la realtà aumentata pensati per arrivare al grande pubblico. Costano 2.195 dollari, si possono già preordinare lasciando un deposito rimborsabile di 200 dollari e le prime consegne sono fissate per l’autunno del 2026 negli Stati Uniti, nel Regno Unito e in Francia. Basta però guardare il prezzo, insieme ad alcune specifiche ancora mancanti, per capire subito il punto: almeno all’inizio, gli occhiali AR di Snap parleranno soprattutto agli early adopter.

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Il mercato degli smart glasses continua ad allargarsi e, con Specs, Snap prova finalmente a portare fuori dai laboratori anni di prove in un prodotto consumer vero e proprio.

Snap Specs: prezzo, disponibilità e cosa sappiamo dei nuovi occhiali AR

La promessa di Snap è abbastanza netta: Specs non sono pensati come un accessorio da affiancare allo smartphone. Non serve tenere un telefono sempre collegato, non c’è un’unità di calcolo esterna da portarsi dietro e non ci sono cavi. L’idea, almeno sulla carta, è quella di offrire un’esperienza del tutto autonoma.

Dentro ci sono due chip Qualcomm Snapdragon: uno gestisce il sistema operativo e le app, l’altro si occupa della computer vision.

Sul piano hardware, Snap parla di un campo visivo diagonale di 51 gradi, 16 milioni di colori e un peso di 132 o 136 grammi, in base alla taglia scelta. L’autonomia dichiarata è di circa 4 ore di utilizzo continuo, mentre la custodia di ricarica dovrebbe aggiungere fino a 20 ore extra.

C’è però un dettaglio che non passa inosservato. In altri materiali diffusi da Snap compare anche la formula “fino a 4 ore”, e non è la stessa cosa. Nella vita quotidiana questa differenza può pesare parecchio.

Software, traduzioni in tempo reale ed esperienze condivise

Più che sulla scheda tecnica pura, Snap sembra voler giocare la sua partita sul software. Specs integra, sempre secondo l’azienda, un assistente contestuale sviluppato grazie alla collaborazione con OpenAI e Google. Dovrebbe essere in grado di rispondere a domande su ciò che stai guardando, tradurre testo e voce in tempo reale e mostrarti informazioni senza passare ogni volta dallo smartphone.

Il cuore del progetto, insomma, sta lì: assistenza contestuale, traduzioni in tempo reale ed esperienze condivise. C’è anche EyeConnect, una funzione che, a quanto dice Snap, permette a due persone che indossano gli occhiali di attivare contenuti multiplayer semplicemente incrociando lo sguardo.

È una delle idee con cui Snap prova a far percepire questi occhiali come qualcosa di diverso dal solito visore: una forma di computing più sociale, meno isolante, più vicina a un oggetto da usare insieme ad altri che da vivere da soli.

Le specifiche che mancano e i dubbi su privacy e mercato

Nonostante il debutto ufficiale, Snap non ha ancora comunicato risoluzione e luminosità del display, refresh rate, RAM, spazio di archiviazione e specifiche delle fotocamere. Per un dispositivo da 2.195 dollari non sono mancanze secondarie, e rendono anche meno immediato il confronto con rivali e alternative.

Sul fronte della privacy, gli occhiali includono un LED che segnala quando è in corso una registrazione e, sempre secondo Snap, varie protezioni basate sull’elaborazione in locale. Le somiglianze con i Ray-Ban Meta si vedono, ma Specs sembra voler spingere un po’ più avanti il discorso della realtà aumentata autonoma.

Resta comunque il dubbio più pratico: quanto sarà davvero visibile quell’indicatore nelle condizioni d’uso reali? Potrebbe essere un compromesso accettabile per guadagnare un po’ di privacy in più, sempre che il sistema faccia davvero quello che promette.

Snap, da parte sua, non racconta Specs come il rivale diretto di un singolo prodotto, ma come un oggetto nuovo, a metà tra smart glasses e visori immersivi. Più che una semplice alternativa ad Apple Vision Pro, nella visione di Snap dovrebbe occupare uno spazio diverso: quello tra wearable leggero e piattaforma AR costruita attorno alla socialità.

Il mercato si sta allargando, sì, ma tra modelli più accessibili e proposte premium come Apple Vision Pro, un prezzo d’ingresso del genere rischia comunque di frenare la diffusione.

Snap spera di dare forza al proprio ecosistema con Lens Studio e sostiene che siano già state sviluppate centinaia di Lenses. Il lancio passa anche attraverso Specs Inc., una controllata creata a gennaio, e arriva in una fase in cui l’azienda deve fare i conti con forti pressioni finanziarie: dopo il taglio di circa 1.000 posti di lavoro e la chiusura di oltre 300 posizioni aperte, secondo quanto comunicato da Snap, il piano punta a risparmiare più di 500 milioni di dollari l’anno.

Microsoft, negli Stati Uniti parte una class action dopo il crollo in Borsa

Microsoft deve ora affrontare una class action negli Stati Uniti. Il ricorso è stato depositato il 12 giugno presso il tribunale federale del Distretto Occidentale di Washington dal City of St. Clair Shores Police and Fire Retirement System, fondo pensione del Michigan, dopo il pesante scivolone del titolo registrato a fine gennaio.

Tutto nasce dalla seduta del 29 gennaio, quando le azioni Microsoft hanno lasciato sul terreno circa il 10%, cancellando in un solo giorno all’incirca 357 miliardi di dollari di capitalizzazione.

A muovere formalmente la causa è proprio il City of St. Clair Shores Police and Fire Retirement System, che agisce a nome degli investitori rimasti in possesso di azioni Microsoft tra il 1° maggio 2025 e il 28 gennaio 2026.

Tra i convenuti ci sono Microsoft, l’amministratore delegato Satya Nadella e la direttrice finanziaria Amy Hood.

Perché gli azionisti hanno portato Microsoft in tribunale

Per i ricorrenti, il gruppo avrebbe diffuso dichiarazioni false o comunque ingannevoli, contribuendo così a tenere artificialmente alto il prezzo del titolo.

La contestazione ruota attorno a due punti. Il primo riguarda il rallentamento della crescita di Azure, la piattaforma cloud di Microsoft. Il secondo è la quantità enorme di investimenti necessari per espandere i data center e sostenere i nuovi servizi software della società.

Nel ricorso si sostiene che questi due aspetti fossero strettamente intrecciati e che Microsoft non li abbia spiegati al mercato in modo abbastanza chiaro.

Più nello specifico, per gli azionisti gli investitori avrebbero dovuto sapere prima che una parte rilevante della capacità di calcolo veniva destinata ad altri progetti interni, con effetti diretti sulle risorse rimaste disponibili per Azure.

I numeri riportati nella denuncia

La causa si appoggia soprattutto ai dati trimestrali diffusi dalla società.

Stando ai risultati comunicati da Microsoft e ai numeri citati nella denuncia, nel trimestre il gruppo ha registrato spese in conto capitale per 37,5 miliardi di dollari. Si tratta di un aumento di quasi il 66% rispetto all’anno precedente, oltre le attese degli analisti, ferme a 34,3 miliardi.

Nello stesso periodo, sempre in base ai dati diffusi da Microsoft, la crescita dei ricavi di Azure è scesa al 39%, dal 40% del trimestre precedente. Inoltre il management ha previsto un’ulteriore frenata, con un ritmo atteso tra il 37% e il 38% nei primi mesi del 2026.

Per i ricorrenti, questi numeri mostrerebbero che il rallentamento non era un episodio temporaneo, ma un problema più strutturale, che il mercato non aveva ancora metabolizzato del tutto.

Microsoft, dal canto suo, ha spiegato il raffreddamento di Azure con limiti di capacità. In sostanza, CPU e GPU disponibili non sarebbero state sufficienti a coprire tutta la domanda, anche perché una parte della potenza di calcolo era stata destinata ad altri prodotti, Copilot incluso.

La difesa di Microsoft e cosa può succedere adesso

L’azienda ha bollato le accuse come “prive di fondamento” e ha fatto sapere che si difenderà con fermezza.

Sul piano legale, comunque, cause di questo tipo non sono affatto rare dopo un tonfo in Borsa. Il passaggio più delicato per i ricorrenti sarà provare che i vertici sapessero di star omettendo informazioni rilevanti e che proprio quelle omissioni abbiano causato le perdite subite dagli investitori.

Intanto il business non si ferma.

Microsoft continua a spingere sul cloud, con investimenti infrastrutturali importanti in più mercati, nuovi servizi Azure e strumenti software autonomi mostrati anche durante Build 2026, la conferenza per sviluppatori della società.

Per adesso, quindi, la partita si sposta in tribunale, mentre Wall Street prova a capire se il rallentamento di Azure sia soltanto una fase di passaggio oppure il segnale di uno scenario più complicato.

Google Overviews: il tribunale di Berlino restringe la responsabilità di Google

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Il tribunale di Berlino ha stabilito che le Google Overviews, cioè i riassunti automatici che compaiono in cima ai risultati di ricerca, non possono essere trattate come contenuti propri di Google. Per i giudici, quei testi rientrano in un nuovo modo di presentare la ricerca online e non in una categoria di contenuti su cui l’azienda eserciterebbe un controllo diretto e decisivo.

La decisione conta parecchio. Arriva mentre in Germania si stanno accumulando cause legate a errori, danni reputazionali e uso dei contenuti nelle nuove funzioni dei motori di ricerca. E, soprattutto, dice l’opposto di quanto aveva affermato un altro tribunale, quello di Monaco, che invece aveva attribuito a Google una responsabilità diretta per frasi false generate proprio in queste panoramiche.

Google Overviews: cosa ha deciso il tribunale di Berlino

Il procedimento di Berlino era partito da un’azienda di profumi. Contestava il fatto che i propri marchi comparissero nelle Google Overviews accanto a prodotti imitativi meno costosi e a link verso siti concorrenti. Il tribunale, però, ha respinto il ricorso.

Per i giudici, questi riepiloghi vanno letti come un’aggregazione di informazioni prese da fonti esterne, e questo elemento sarebbe percepibile anche dagli utenti. Il punto, per il tribunale, sta qui: non siamo davanti a un testo pienamente autonomo creato da Google, ma a una sintesi costruita a partire da materiali di terzi.

Ed è proprio questa natura ibrida che ha portato il tribunale di Berlino a escludere un’influenza determinante di Google sul risultato finale, e quindi a non considerare quel testo un contenuto proprio della società. Tradotto: per Berlino le Google Overviews sono una versione evoluta del classico elenco di risultati. Più compatte, più in vista, ma ancora agganciate a fonti esterne.

Il caso di Monaco va nella direzione opposta

L’impostazione scelta a Berlino si scontra con quella adottata dalla Corte regionale di Monaco in un procedimento diverso. In quel caso, alcune Google Overviews associavano per errore due case editrici a truffe online. I giudici bavaresi hanno ritenuto Google direttamente responsabile, qualificando quei testi come contenuti propri dell’azienda.

La differenza non è affatto solo formale. Secondo la Corte regionale di Monaco, questi riepiloghi non si limitano a riorganizzare link e frammenti già presenti sul web, ma producono affermazioni nuove, autonome, sostanziali. Se il sistema formula un’informazione falsa o lesiva, il fatto che sotto compaiano collegamenti a fonti esterne non basta a liberare Google dalle sue responsabilità.

Per molti osservatori legali, è proprio questo il passaggio che potrebbe dare alla sentenza di Monaco un peso più ampio. Il messaggio, in sostanza, è semplice: le big tech non possono ripararsi dietro ai link alle fonti se il risultato finale cambia il significato originario o introduce informazioni sbagliate.

Responsabilità ancora incerta e pressione crescente in Europa

Le due decisioni mostrano bene quanto il quadro giuridico tedesco sia ancora poco stabile. Il nodo vero è capire se questi testi vadano considerati semplici risultati di ricerca arricchiti oppure vere e proprie dichiarazioni originali. Per chi usa Google, nell’interfaccia cambia poco. Sul piano legale cambia tutto, perché da questa distinzione dipende la responsabilità per eventuali violazioni di marchio, concorrenza sleale o danni reputazionali.

Intanto la pressione sale anche a livello europeo. L’European Publishers Council ha presentato un reclamo antitrust sull’uso dei contenuti editoriali da parte di Google nelle sue nuove funzioni di ricerca. A parte questo, c’è anche un procedimento ungherese davanti alla Corte di giustizia dell’Unione europea che apre altre domande sul riutilizzo del giornalismo da parte dei chatbot.

Per Google, la decisione di Berlino è chiaramente un segnale positivo. Ma finché i tribunali continueranno a esprimersi in modo così diverso, la questione della responsabilità per i riassunti automatici resterà del tutto aperta. La domanda, alla fine, è sempre la stessa: una big tech può davvero tirarsi indietro quando un testo generato altera il significato delle fonti o diffonde informazioni false?

DeepL compra Mixhalo: apre il suo primo ufficio a San Francisco

DeepL, società tedesca specializzata nella traduzione con IA, ha annunciato l’acquisizione di Mixhalo, startup di San Francisco nota per la sua tecnologia di streaming audio a bassissima latenza per eventi dal vivo. Insieme all’operazione arriva anche l’apertura del primo ufficio DeepL in città. Per l’azienda significa allargare il raggio d’azione nella comunicazione vocale in tempo reale e mettere radici più solide negli Stati Uniti.

Per DeepL è un passaggio che pesa, perché aggiunge competenze nuove in un’area che conta sempre di più: quella della voce, gestita in tempo reale.

C’è poi un aspetto che va oltre la parte tecnica e ha anche un valore simbolico e strategico: DeepL aprirà il suo primo ufficio a San Francisco.

Una mossa che rende più concreta la presenza di DeepL negli Stati Uniti, proprio nel momento in cui l’azienda indica il mercato americano come il più veloce in crescita.

DeepL accelera sulla traduzione vocale in tempo reale negli Stati Uniti

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L’acquisizione di Mixhalo si inserisce in una strategia più ampia: DeepL sta spingendo con decisione sulla traduzione parlata in tempo reale, un settore che pesa sempre di più in riunioni, conferenze, eventi internazionali e assistenza clienti.

Negli ultimi mesi questa direzione si era già vista con prodotti come DeepL Voice-to-Voice, pensati per rendere più naturale la conversazione tra persone che parlano lingue diverse.

Con Mixhalo, DeepL si porta in casa anche un pezzo tecnico molto importante: la possibilità di distribuire audio ad alta fedeltà direttamente sugli smartphone, con un ritardo ridottissimo.

E quando il tempismo conta davvero, una struttura del genere cambia tutto. Succede in uno stadio, in un grande centro congressi, oppure durante un evento aziendale con migliaia di partecipanti.

Perché la tecnologia di Mixhalo conta

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Mixhalo si è fatta conoscere proprio grazie alla sua tecnologia di streaming audio a bassissima latenza per gli eventi dal vivo.

La sua piattaforma è stata adottata anche da clienti come Major League Baseball (MLB) e NASCAR. Bastano questi due nomi per capire la scala e la complessità degli ambienti in cui il servizio deve reggere senza sbavature.

Per DeepL, questa tecnologia può diventare una base utile non solo negli eventi live, ma anche in scenari molto più ampi.

Dentro ci sono la traduzione simultanea durante conferenze internazionali, l’audio multilingue per i meeting aziendali e gli strumenti vocali per l’assistenza ai clienti.

Il punto è semplice: non basta tradurre. La traduzione deve arrivare nel momento giusto, con una qualità abbastanza alta da sembrare naturale.

San Francisco diventa un punto chiave per la crescita negli USA

L’apertura del primo ufficio a San Francisco aggiunge un nuovo tassello all’espansione americana di DeepL, che ha già un hub tecnologico a New York.

La Bay Area resta uno snodo centrale per talenti, partnership e grandi clienti enterprise. Avere una presenza lì può aiutare DeepL a muoversi più in fretta, sia sul piano commerciale sia su quello dello sviluppo prodotto.

C’è anche un elemento che rende tutta l’operazione ancora più lineare: Mixhalo era già cliente di DeepL e usava le sue API per i servizi di traduzione.

Avere un rapporto già avviato ha probabilmente reso l’integrazione più semplice, sia dal lato tecnico sia da quello strategico.

La mossa arriva mentre DeepL continua a ritagliarsi uno spazio sempre più definito nel mercato della traduzione digitale.

Dopo il round di finanziamento di maggio 2024, DeepL era stata valutata intorno ai 2 miliardi.

Negli ultimi mesi l’azienda ha affrontato anche una riorganizzazione interna, con il taglio di circa 250 posti, per costruire team più piccoli e più focalizzati.

Adesso l’acquisizione di Mixhalo rende ancora più chiara la direzione degli investimenti di DeepL: meno semplice testo, più voce, più tempo reale e una presenza diretta nei contesti in cui la traduzione deve funzionare senza attriti.

OpenAI: Deployment Simulation prova a prevedere gli errori dei nuovi modelli prima del rilascio

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OpenAI ha spiegato oggi di aver messo a punto un metodo più vicino a quello che succede davvero, chiamato Deployment Simulation, per capire prima del rilascio quante volte un nuovo modello potrebbe sbagliare nelle conversazioni con te e con gli altri utenti.

Il metodo si chiama appunto Deployment Simulation e, nelle intenzioni di OpenAI, serve a correggere un limite noto dei test più tradizionali. Non parliamo dei soliti benchmark costruiti con prompt sintetici o di prove preparate apposta per il laboratorio: qui si cerca di osservare un comportamento che assomigli molto di più a quello che emerge nell’uso reale.

L’idea, almeno vista da fuori, è abbastanza lineare. I ricercatori di OpenAI prendono conversazioni storiche avute dagli utenti con un modello già in circolazione, le anonimizzano e poi chiedono al nuovo modello di produrre la risposta successiva.

In questo modo OpenAI può farsi un’idea di come il sistema si comporterebbe in situazioni credibili, prima ancora di distribuirlo su larga scala.

Secondo l’azienda, questo approccio permette di stimare la frequenza degli errori in modo più utile rispetto ai test classici. Nei test interni condotti sulla serie GPT-5, OpenAI dice che la simulazione ha previsto correttamente l’andamento degli errori nel 92% dei casi.

È qui che sta il punto: il modello non viene stressato soltanto con domande pensate a tavolino, ma con scambi che somigliano molto di più a quelli che incontra davvero quando finisce in produzione.

C’è anche un altro vantaggio, almeno sulla carta. Provare il sistema su conversazioni realistiche dovrebbe abbassare il rischio di un comportamento “test-aware”, cioè di un modello che capisce di essere sotto esame e quindi reagisce in modo diverso dal solito.

Se vuoi capire come risponderà davvero agli utenti, usare contesti che ricordano quelli reali dice molto di più di una sfilza di prompt artificiali.

Interessante anche il fatto che vengano usate chat anonimizzate provenienti da un modello precedente, perché così si ricrea un ambiente di pre-rilascio più vicino a quello reale. I prompt sintetici restano utili quando c’è da cercare vulnerabilità specifiche, però spesso non riescono a restituire il contesto, l’ambiguità e la varietà delle richieste quotidiane.

Per un’azienda che aggiorna spesso i suoi modelli, questo significa avere un indicatore in più su quello che potrebbe andare storto quando il sistema viene messo nelle tue mani e in quelle degli altri utenti.

OpenAI sostiene che il sistema abbia già fatto emergere problemi che prima erano rimasti fuori radar. Tra questi c’è il cosiddetto “calculator hacking”: in un caso, racconta l’azienda, il modello avrebbe usato uno strumento di navigazione come se fosse una calcolatrice, facendolo però sembrare una normale ricerca.

In altre parole, il problema non era solo un risultato sbagliato o poco trasparente. Il modello descriveva in modo fuorviante quello che stava facendo.

OpenAI stessa, comunque, ammette che Deployment Simulation non risolve tutto. Non può intercettare ogni fallimento raro o del tutto nuovo e non prende il posto del red teaming, delle valutazioni mirate, della governance interna o della supervisione umana.

Poi c’è la questione più ampia. Questo lavoro si inserisce dentro il dibattito sui controlli pre-rilascio più solidi, in linea con le iniziative del National Institute of Standards and Technology, il NIST, e con il nuovo quadro normativo europeo.

OpenAI ha anche provato l’approccio sul dataset pubblico WildChat, lasciando capire che metodi simili potrebbero essere adottati anche da auditor esterni, anche se con un livello di precisione più basso rispetto a quello che si ottiene con dati proprietari.