But Guildford admitted this week that this explanation was, in fact, bollocks. As he acknowledged in a letter on January 12, “I [recently] became aware that the erroneous result concerning the West Ham v Maccabi Tel Aviv match arose as result of a use of Microsoft Co Pilot.”

He had not intended to deceive anyone, he added, saying that “up until Friday afternoon, [I] understood that the West Ham match had only been identified through the use of Google.”

This has made a bad situation even worse. Today, in the House of Commons, Home Secretary Shabana Mahmood gave a long statement on the case in which she threw Guildford under the bus and backed over him five or six times.

Home Secretary Shabana Mahmood making a statement in Parliament today.

Mahmood blamed the ban on “confirmation bias” by the police. She said the Amsterdam stories they used were “exaggerated or simply untrue.” And she highlighted the fact that Guildford claimed “AI tools were not used to prepare intelligence reports,” but now “AI hallucination” was said to be responsible.

The whole thing was a “failure of leadership,” and Guildford “no longer has my confidence,” she said.

This last bit was something that everyone in the UK appears to agree on. Conservatives want Guildford to go, too, with party leaders calling for his resignation. MP Nick Timothy has been ranting for days on X about the issue, especially the fact that hallucination-prone AI tools are being used to produce security decisions.

“More detail on the misuse of AI by the police,” he wrote today. “They didn’t just deny it to the home affairs committee. They denied it in FOI requests. They said they have no AI policy. So officers are using a new, unreliable technology for sensitive purposes without training or rules.”

https://arstechnica.com/ai/2026/01/deny-deny-admit-uk-police-used-copilot-ai-hallucination-when-banning-football-fans/

RAM prices have soared, which is bad news for people interested in buying, building, or upgrading a computer this year, but it’s likely good news for people exasperated by talk of so-called AI PCs.

As Ars Technica has reported, the growing demands of data centers, fueled by the AI boom, have led to a shortage of RAM and flash memory chips, driving prices to skyrocket.

In an announcement today, Ben Yeh, principal analyst at technology research firm Omdia, said that in 2025, “mainstream PC memory and storage costs rose by 40 percent to 70 percent, resulting in cost increases being passed through to customers.”

Overall, global PC shipments increased in 2025, according to Omdia, (which pegged growth at 9.2 percent compared to 2024), and IDC, (which today reported 9.6 percent growth), but analysts expect PC sales to be more tumultuous in 2026.

“The year ahead is shaping up to be extremely volatile,” Jean Philippe Bouchard, research VP with IDC’s worldwide mobile device trackers, said in a statement.

Both analyst firms expect PC makers to manage the RAM shortage by raising prices and by releasing computers with lower memory specs. IDC expects price hikes of 15 to 20 percent and for PC RAM specs to “be lowered on average to preserve memory inventory on hand,” Bouchard said. Omdia’s Yeh expects “leaner mid to low-tier configurations to protect margins.”

“These RAM shortages will last beyond just 2026, and the cost-conscious part of the market is the one that will be most impacted,” Jitesh Ubrani, research manager for worldwide mobile device trackers at IDC, told Ars via email.

IDC expects vendors to “prioritize midrange and premium systems to offset higher component costs, especially memory.”

https://arstechnica.com/gadgets/2026/01/the-ram-shortages-silver-lining-less-talk-about-ai-pcs/

On Confer, remote attestation allows anyone to reproduce the bit-by-bit outputs that confirm that the publicly available proxy and image software—and only that software—is running on the server. To further verify Confer is running as promised, each release is digitally signed and published in a transparency log.

Native support for Confer is available in the most recent versions of macOS, iOS, and Android. On Windows, users must install a third-party authenticator. Linux support also doesn’t exist, although this extension bridges that gap.

There are other private LLMs, but none from the big players

Another publicly available LLM offering E2EE is Lumo, provided by Proton, a European company that’s behind the popular encrypted email service. It adopts the same encryption engine used by Proton Mail, Drive, and Calendar. The internals of the engine are considerably more complicated than Confer because they rely on a series of both symmetric and asymmetric keys. The end result for the user is largely the same, however.

Once a user authenticates to their account, Proton says, all conversations, data, and metadata is encrypted with a symmetrical key that only the user has. Users can opt to store the encrypted data on Proton servers for device syncing or have it wiped immediately after the conversation is finished.

A third LLM provider promising privacy is Venice. It stores all data locally, meaning on the user device. No data is stored on the remote server.

Most of the big LLM platforms offer a means for users to exempt their conversations and data for marketing and training purposes. But as noted earlier, these promises often come with major carve-outs. Besides selected review by humans, personal data may still be used to enforce terms of service or for other internal purposes, even when users have opted out of default storage.

Given today’s legal landscape—which allows most data stored online to be obtained with a subpoena—and the regular occurrence of blockbuster data breaches by hackers, there can be no reasonable expectation that personal data remains private.

It would be great if big providers offered end-to-end encryption protections, but there’s currently no indication they plan to do so. Until then, a handful of smaller alternatives will keep user data out of the ever-growing data lake.

https://arstechnica.com/security/2026/01/signal-creator-moxie-marlinspike-wants-to-do-for-ai-what-he-did-for-messaging/

Il mondo del lavoro cambierà in maniera profonda nei prossimi anni, a causa dell’arrivo dell’intelligenza artificiale che investirà tutti i campi delle nostre vite. E’ questa la tesi condivisa che traspare dal CES di Las Vegas, la più grande kermesse tecnologica globale che si è appena conclusa all’insegna dell’AI pervasiva.

L’AI non è più soltanto una promessa futura, basta vedere quanti robot umanoidi e quante piattaforme sono sta lanciate al CES, munite di capacità avanzate di automazione complessa che metteranno diverse carriere lavorative e professioni a rischio nel prossimo decennio.

Nuovi e vecchi lavori

Questa rivoluzione tecnologica accelera l’automazione di processi ripetitivi e l’analisi di grandi volumi di dati. Funzioni che in passato erano espletate da esseri umani per organizzare e svolgere mansioni standardizzate sono le più vulnerabili. Certo, la trasformazione del lavoro non implica la sua scomparsa, ma una profonda mutazione e adattamento a nuove skill e funzioni sarà d’obbligo.

Si prevede che l’IA eliminerà 92 milioni di posti di lavoro e ne creerà 170 milioni entro il 2030

In base alle tendenze tecnologiche e alle proiezioni di mercato, è probabile che alcuni settori risentano maggiormente dell’impatto dell’automazione. La capacità dell’IA di apprendere ed eseguire con velocità e precisione superiori rispetto agli esseri umani è il fattore principale alla base di questo cambiamento. Di seguito sono elencate sei professioni ad alto rischio di cambiamento nei prossimi dieci anni.

Le seguenti proiezioni si basano su analisi delle tendenze tecnologiche osservate al CES 2026 e su report di settore. È importante notare che l’automazione tende a trasformare le professioni, non necessariamente a eliminarle del tutto, e che nuove opportunità di lavoro emergono con l’adozione delle tecnologie.

Lavori impattati

1. Analista di data entry: la raccolta e l’organizzazione delle informazioni sono già ampiamente automatizzate. Gli strumenti di IA elaborano enormi volumi di dati in pochi secondi, con un margine di errore notevolmente inferiore rispetto agli esseri umani.

2. Operatore di telemarketing: chatbot e assistenti virtuali stanno diventando sempre più sofisticati. Possono sostenere conversazioni fluide per risolvere problemi e concludere vendite, il che riduce i costi operativi e consente un servizio 24 ore su 24.

3. Operatori di supermercato e di banca: il self-service è già una realtà consolidata. La tendenza è quella di creare negozi completamente autonomi, dove i clienti ritirano semplicemente i prodotti e il pagamento viene elaborato tramite app, sempre più diffusi.

4. Autisti di camion e taxi: i veicoli autonomi sono ancora in fase di sviluppo e test, con normative ancora in fase di definizione in diversi paesi. Le aziende di logistica e trasporto basate su app stanno investendo molto per creare flotte che non dipendano da conducenti umani, puntando a una maggiore efficienza e sicurezza.

5. Traduttore di testi di base: per documenti tecnici, e-mail e contenuti di routine, le piattaforme di traduzione automatica offrono già risultati di alta qualità. La traduzione letteraria e creativa, che richiede sensibilità culturale, rimane un campo più sicuro.

6. Assistente amministrativo: compiti come la pianificazione di riunioni, l’organizzazione di viaggi, il filtraggio delle e-mail e la preparazione di report di base sono facilmente svolti da software intelligenti, liberando i manager dalla necessità di dipendere dalla collaborazione umana per queste funzioni.

Leggi le altre notizie sull’home page di Key4biz

https://www.key4biz.it/ai-6-lavori-che-cambieranno-molto-nei-prossimi-10-anni/561584/

Si è concluso l’iter di approvazione del Piano industriale Triennale 2026–2028, sottoposto al Consiglio di Amministrazione il 06.10.2025, approvato all’unanimità dal Controllo Analogo il 21.11.2025 e confermato all’unanimità dall’Assemblea dei Soci il 15.12.2025.

Il Piano Triennale punta a introdurre profonde innovazioni, in particolare nell’ambito dell’intelligenza artificiale, con una struttura organizzativa capace di fornire ai Soci soluzioni uniformi. L’obiettivo è accompagnare i Soci nell’analisi giuridica e amministrativa, nello spiegamento tecnico e nell’implementazione delle soluzioni, valorizzando il meccanismo di scouting e un sistema di apprendimento locale.

Il secondo tema riguarda la connettività per gli Operatori. A partire dall’esperienza nelle Aree Industriali e nelle zone a fallimento di mercato, il Piano mira a garantire condizioni favorevoli per tutti gli Operatori e a fornire connettività a imprese e cittadini in aree non servite.
Ciò include il potenziamento dei collegamenti, la riduzione dei ritardi GPS, collegamenti secondari e sistemi di DOS mitigation.

Il terzo elemento è la resilienza. L’Emilia-Romagna presenta fragilità strutturali legate a eventi sismici, alluvioni e rotture di argini, che hanno causato sfollamenti e situazioni di emergenza, dove i servizi digitali sono fondamentali.

Una fase iniziale ha garantito almeno un servizio digitale attivo; ora è necessario ridondare i servizi per assicurarne continuità, con investimenti infrastrutturali prioritari nelle zone più fragili, come quelle montane.

Il quarto punto riguarda il divario digitale. Nonostante i piani nazionali per le aree bianche e grigie, persistono sacche di mancata connettività. La Regione Emilia-Romagna sta sviluppando una strategia per queste “Aree Viola”, per garantire connettività attraverso sinergie territoriali e nuovi meccanismi di finanziamento e cofinanziamento.

Il quinto punto è il recupero dei crediti esigibili, con strumenti per mappare i debiti pendenti di cittadini e imprese e strumenti di sollecito volti a favorirne il pagamento. Il sesto elemento riguarda la sostenibilità digitale.

Lepida mira a rendere sostenibili i processi e l’implementazione tecnologica, curando più filiere dagli acquisti ai servizi. Il settimo elemento è la customer satisfaction, finalizzata a mappare user e citizen experience.

L’obiettivo è trasferire l’esperienza dei servizi Lepida ai Soci, migliorando anche i loro servizi verso imprese e cittadini. L’ottavo punto riguarda i fondi PNRR, erogati con meccanismo lump sum indipendentemente dall’impegno effettivo dei Soci.

Dove ci sono avanzi, è strategico mantenerli nel settore ICT e usarli collegialmente, evitando ridondanze.

Infine, il governo della trasformazione digitale consente alle risorse interne di intervenire nei progetti, mettendo a disposizione competenze ed esperienze pregresse. Il Piano prevede fino a 682 FTE e ricavi previsti di circa 112 milioni di euro, considerando che il 2026 vedrà la chiusura economica del Piano Scuole.

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https://www.key4biz.it/lepida-approva-il-piano-industriale-2026-2028-puntare-su-ai-connettivita-resilienza-e-sostenibilita/561591/

Anthropic’s agentic tool Claude Code has been an enormous hit with some software developers and hobbyists, and now the company is bringing that modality to more general office work with a new feature called Cowork.

Built on the same foundations as Claude Code and baked into the macOS Claude desktop app, Cowork allows users to give Claude access to a specific folder on their computer and then give plain language instructions for tasks.

Anthropic gave examples like filling out an expense report from a folder full of receipt photos, writing reports based on a big stack of digital notes, or reorganizing a folder (or cleaning up your desktop) based on a prompt.

A lot of this was already possible with Claude Code, but it might not have been clear to all users that it could be used that way, and Claude Code required more technical know-how to set up. Anthropic’s goal with Cowork is to make it something any knowledge worker—from developers to marketers—could get rolling with right away. Anthropic says it started working on Cowork partly because people were already using Claude Code for general knowledge work tasks anyway.

I’ve already been doing things similar to this with the Claude desktop app via Model Context Protocol (MCP), prompting it to perform tasks like creating notes directly in my Obsidian vault based on files I showed it, but this is clearly a cleaner way to do some of that—and there are Claude Code-like usability perks here, like the ability to make new requests or amendments to the assignment with a new message before the initial task is complete.

https://arstechnica.com/ai/2026/01/anthropic-launches-cowork-a-claude-code-like-for-general-computing/

Ofcom noted that in its view, CSAM does include “AI-generated imagery, deepfakes and other manipulated media,” which “would fall under the category of a ‘pseudo-photograph.’” As Ofcom explained, “If the impression conveyed by a pseudo-photograph is that the person shown is a child, then the photo should be treated as showing a child.”

Similarly, “manipulated images and videos such as deepfakes should be considered within the scope” of intimate image abuse, Ofcom said. “Any photograph or video which appears to depict an intimate situation” that a real person would not want publicly posted should “be treated as a photograph or video actually depicting such a situation.”

Some Grok fans think that the chatbot’s outputs that undress people and put them in skimpy bikinis or underwear isn’t abuse. However, the UK law further details that an “intimate situation” could be an image where a person’s “genitals, buttocks, or breasts” are “covered only with underwear” or “covered only by clothing that is wet or otherwise transparent.”

It’s unclear how long Ofcom may take to reach its decision, but the regulator acted urgently to intervene. And UK officials who were shocked by the scandal have confirmed that they are quickly moving to protect people in the UK from being targeted by Grok’s worst outputs.

While Ofcom does not directly refer to Musk’s comments on censorship, the regulator takes a defensive stance in its announcement—likely preparing to fight X’s argument by pointing out that X would be the one in charge of deciding what is illegal content and what should be removed.

“The legal responsibility is on platforms to decide whether content breaks UK laws, and they can use our Illegal Content Judgements Guidance when making these decisions,” Ofcom noted. “Ofcom is not a censor—we do not tell platforms which specific posts or accounts to take down.”

https://arstechnica.com/tech-policy/2026/01/uk-investigating-x-after-grok-undressed-thousands-of-women-and-children/

La nuova frontiera dell’Intelligenza artificiale è l’IA agentica. Consiste nel mettere in rete diversi agenti che, collaborando, osservano l’ambiente in cui si muovono, si auto-assegnano compiti e definiscono gli obiettivi della propria missione, pianificando il modo di conseguirli. Il tutto, in maniera coordinata. La rete di agenti dunque impara, decide e pianifica le proprie azioni.

Robot mobili interconnessi in un contesto ignoto

Ad esempio, robot mobili interconnessi potrebbero esser immersi in un contesto a priori ignoto, come uno scenario post-disastro o comunque un ambiente da esplorare, acquisendone mediante sensori le caratteristiche e comprendendo come muoversi al suo interno. A mano a mano che l’esplorazione avanza, i robot possono definire gli obiettivi del loro intervento (l’aiuto a persone in difficoltà, il disinnesco di una sorgente di pericolo, lo spostamento di materiale, etc.) e cooperare tra loro per assegnarsi compiti coordinati.

Interconnessione fra agenti fondamentale

Appare evidente che l’interconnessione tra gli agenti giochi un ruolo fondamentale. Si tratta di una applicazione dell’IA che non può aver luogo se non supportata da una rete wireless ad alta capacità e prestazioni. Le due tecnologie, di comunicazione tra gli agenti e di intelligenza artificiale, sono completamente integrate; lo scambio di informazioni avviene come e quando la interconnessione è disponibile. Si parla dunque di comunicazione agentica o  Agentic Networking (AN).

Ambienti di applicazione della comunicazione agentica

Gli scenari in cui l’AN si possono applicare sono molteplici; in particolare si rivolgono al mondo della robotica, in cui tutti gli agenti sono robot mobili, ma interessante è anche il caso in cui la rete sia costituita in parte da persone umane ed in parte da robot.

La comunicazione agentica tra umani e robot impone che i secondi realizzino le funzioni di decisione e pianificazione in modo assertivo e secondo principi di relazione con gli umani cui questi sono usi. Dunque, i robot, dotati nell’AN di capacità decisionali e di pianificazione, devono comportarsi in maniera adeguata alla relazione con umani. In altri termini, devono esser dotati di buone capacità di comunicazione con persone e di leadership assertiva.

Soft skill dei robot impongono studio delle persone

Si tratta di soft skill che impongono la continua osservazione delle caratteristiche personali degli umani coinvolti nella rete e l’interpretazione dei loro stili cognitivi e personalità. I robot devono adattarsi alle caratteristiche comunicative ed emozionali delle persone. L’acquisizione di queste capacità è di per se un obiettivo che richiede osservazione, allenamento ed adattamento in tempo reale.

L’allenamento degli agenti

L’allenamento degli agenti deve essere condotto, come avviene per le persone che accrescono le proprie competenze di comunicazione inter-personale e di leadership, tenendo conto delle buone pratiche e tecniche proprie dello sviluppo delle competenze trasversali (soft skill).

Si tratta di un campo fortemente interdisciplinare in cui psicologia, neuroscienze, IA e comunicazioni wireless sono fortemente interconnesse.

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https://www.key4biz.it/ia-reti-wireless-e-soft-skill-come-facilitare-la-collaborazione-tra-uomo-e-robot/561349/

OpenAI entra a gamba tesa nel settore sanitario, ma la Cina ha già schierato i suoi pezzi. Tra privacy, business e diagnosi, ecco come l’intelligenza artificiale punta a diventare il nostro nuovo medico di base (o quasi).

La partita per il dominio dell’Intelligenza Artificiale si sposta su un nuovo, delicatissimo scacchiere: la nostra salute. Mercoledì scorso OpenAI ha svelato ChatGPT for Healthcare, un servizio concepito come uno spazio separato e sicuro, progettato per rispondere a quesiti medici e connettersi con app di benessere come Apple Health.

Non è una mossa casuale, ma una risposta a una domanda di mercato già esplosiva. Secondo i dati forniti dall’azienda di Sam Altman, oltre 230 milioni di persone in tutto il mondo interrogano ogni settimana ChatGPT su questioni legate alla salute. Diverse istituzioni mediche di primo piano, tra cui il Boston Children’s Hospital e AdventHealth, hanno già adottato il modello. La strategia americana punta tutto sull’affidabilità documentale: per migliorare la precisione, le risposte sono ancorate a milioni di documenti di ricerca peer-reviewed e linee guida cliniche pubbliche.

La CIna era già in azione: Ant Afu

Se l’America punta sui documenti, la Cina ha puntato sui numeri e sull’integrazione umana. La mossa di OpenAI rispecchia, quasi in fotocopia, sforzi analoghi già in atto in Cina. Il mese scorso, il gigante fintech Ant Group ha aggiornato la sua applicazione sanitaria IA, ribattezzandola “Ant Afu” (che in cinese evoca benedizione e benessere).

I numeri cinesi, come spesso accade, sono impressionanti e mostrano un modello di business leggermente diverso e, per certi versi, più “pratico”:

• Utenza massiccia: Un mese dopo l’aggiornamento, Afu ha segnalato 30 milioni di utenti attivi mensili.

• Penetrazione territoriale: Oltre il 55% degli utenti proviene da città di terza fascia o inferiori, coprendo aree dove la sanità tradizionale è meno accessibile.

• Il tocco umano: A differenza di ChatGPT, Afu integra 300.000 medici autorizzati. L’IA filtra, ma se c’è un bisogno medico reale, il sistema connette l’utente a un dottore in carne ed ossa.

Dalla “Bassa Frequenza” all’abitudine quotidiana

L’aspetto economicamente più rilevante di questa competizione non è solo tecnologico, ma comportamentale. Tradizionalmente, le app sanitarie sono considerate a “bassa frequenza”: le usiamo solo quando stiamo male. L’obiettivo delle Big Tech, sia a San Francisco che a Hangzhou, è trasformare la medicina in un’attività ad “alta frequenza”, un monitoraggio costante del benessere.

Come ha notato un esperto del settore sanitario internet parlando a Yicai, siamo di fronte a una guerra per i punti di ingresso dei dati:

“Le aziende internet competono per vari punti di ingresso dei dati… stanno cercando di attrarre pazienti, lavorando per trasformare comportamenti medici a bassa frequenza in consultazioni sanitarie ad alta frequenza”.

Più dati vengono caricati, meglio i modelli linguistici (LLM) possono essere addestrati. È un circolo virtuoso che rappresenta “un’altura tecnologica” fondamentale per la monetizzazione futura.

L’IA come alleato, non come sostituto

È interessante notare come l’IA stia diventando un cuscinetto essenziale per i sistemi sanitari sovraccarichi. Duan Tao, direttore di Ostetricia e Ginecologia allo Shanghai East Hospital, ha sottolineato che circa il 70% delle domande dei pazienti riguarda problemi base, spesso ripetitivi. Qui l’IA eccelle, liberando il tempo prezioso dei medici per casi complessi.

Ecco una sintesi dell’impatto attuale degli avatar IA sulla piattaforma cinese:

Un mercato da 3000 miliardi di dollari

L’industria sanitaria cinese è prevista superare i 20.000 miliardi di CNY (oltre 2800 miliardi  di USD) quest’anno. Con i modelli di servizio tradizionali in affanno, le app di gestione sanitaria basate sull’IA presentano opportunità di sviluppo enormi.

Tuttavia, è bene mantenere i piedi per terra. OpenAI ha chiarito che la privacy rimane una preoccupazione chiave: ChatGPT Health opera come spazio separato e le conversazioni non vengono usate per addestrare i modelli di base.⁴ Inoltre, sia in Cina che in USA, la regola d’oro rimane la stessa: queste app sono strumenti ausiliari. Diagnosi, prescrizioni e trattamenti restano, per ora, una prerogativa umana. Ma la domanda sorge spontanea: siamo alla vigilia del prossimo boom, quello dell’IA nella medicina?

Domande e risposte

Come viene garantita la privacy dei miei dati sanitari su queste piattaforme?

La privacy è il pilastro su cui si gioca la fiducia degli utenti. OpenAI ha specificato che ChatGPT Health opera come uno spazio separato con protezioni dati potenziate.⁵ Un dettaglio fondamentale è che le conversazioni avvenute all’interno di questo servizio specifico non vengono utilizzate per l’addestramento dei modelli generali dell’intelligenza artificiale. Questo serve a evitare che informazioni sensibili possano emergere in altri contesti, garantendo un livello di riservatezza superiore rispetto alla versione standard della chat.

L’intelligenza artificiale può sostituire il medico di base per diagnosi e ricette?

Al momento la risposta è no. Sia le piattaforme americane che quelle cinesi operano come strumenti ausiliari. Servono per la gestione del benessere, per rispondere a dubbi frequenti o per l’educazione sanitaria, ma non effettuano diagnosi mediche ufficiali né prescrivono farmaci. Procedure mediche, esami e terapie devono essere eseguiti da professionisti qualificati. L’obiettivo è alleggerire il carico burocratico e informativo dei medici, non sostituirne la competenza clinica e la responsabilità legale.

Perché c’è una differenza di approccio tra il modello americano e quello cinese?

Il modello di OpenAI si concentra sull’accuratezza dell’informazione attingendo a milioni di pubblicazioni scientifiche, puntando su un’utenza globale che cerca risposte affidabili. Il modello cinese di Ant Group, invece, integra direttamente l’accesso a 300.000 medici umani e punta molto sulla penetrazione nelle aree rurali (città di terza fascia).⁶ La Cina sta cercando di risolvere un problema di accesso alle cure primarie integrando l’IA con la telemedicina umana, mentre gli USA si focalizzano maggiormente sull’aspetto informativo e di “wellness” preventivo.

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https://scenarieconomici.it/la-nuova-corsa-alloro-dellia-openai-sfida-la-cina-sulla-sanita-digitale-siamo-alla-vigilia-di-una-rivoluzione-medica/

Signal in the noise

Google only provides general SEO recommendations, leaving the Internet’s SEO experts to cast bones and read tea leaves to gauge how the search algorithm works. This approach has borne fruit in the past, but not every SEO suggestion is a hit.

The tumultuous current state of the Internet, defined by inconsistent traffic and rapidly expanding use of AI, may entice struggling publishers to try more SEO snake oil like content chunking. When traffic is scarce, people will watch for any uptick and attribute that to the changes they have made. When the opposite happens, well, it’s just a bad day.

The new content superstition may appear to work at first, but at best, that’s an artifact of Google’s current quirks—the company isn’t building LLMs to like split-up content. Sullivan admits there may be “edge cases” where content chunking appears to work.

“Great. That’s what’s happening now, but tomorrow the systems may change,” he said. “You’ve made all these things that you did specifically for a ranking system, not for a human being because you were trying to be more successful in the ranking system, not staying focused on the human being. And then the systems improve, probably the way the systems always try to improve, to reward content written for humans. All that stuff that you did to please this LLM system that may or may not have worked, may not carry through for the long term.”

We probably won’t see chunking go away as long as publishers can point to a positive effect. However, Google seems to feel that chopping up content for LLMs is not a viable future for SEO.

https://arstechnica.com/google/2026/01/google-dont-make-bite-sized-content-for-llms-if-you-care-about-search-rank/