Per oltre un decennio, Siri ha fatto più o meno sempre le stesse cose: controllare il meteo, mettere la musica, cercare qualcosa su Wikipedia. Roba basilare, diciamo. Il problema è che nel frattempo il mondo è andato avanti, e parecchio. Su Android, ad esempio, Google Gemini ha già acquisito capacità agentiche che permettono di controllare il dispositivo con un linguaggio del tutto naturale. Ecco perché le novità in arrivo con iOS 27 fanno così rumore: Apple sembra pronta a ricostruire Siri dalle fondamenta, colmando un divario che ormai era diventato imbarazzante.

Partiamo dalla novità più attesa. Su iOS 27, Siri dovrebbe essere alimentato da un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM), il che cambierebbe radicalmente il modo in cui capisce e risponde. Niente più frasi costruite con attenzione chirurgica per evitare fraintendimenti: si potrà parlare in modo naturale, e l’assistente dovrebbe capire ugualmente. Questo aggiornamento amplierebbe anche le sue conoscenze generali, riducendo la necessità di appoggiarsi a ChatGPT o di rimandare a risultati web generici. In più, Siri potrebbe guadagnare una memoria conversazionale, ricordando le richieste precedenti e persino dettagli di sessioni passate. Un po’ come fanno già ChatGPT e Gemini, che imparano e si adattano nel tempo a chi li usa.

Multitasking, app dedicata e nuova interfaccia

Chi usa Siri con regolarità sa bene quanto sia limitato nel gestire più comandi contemporaneamente. Provare a chiedere di impostare una sveglia, avviare una playlist e accendere le luci in un’unica frase? Risultato garantito: confusione totale, con Siri che esegue una sola azione, oppure qualcosa di completamente scollegato, oppure proprio nulla. Con iOS 27, questo problema potrebbe finalmente risolversi grazie al supporto per il multitasking. Una svolta concreta per la produttività quotidiana.

E poi c’è la questione dell’interfaccia. Dato che il nuovo Siri funzionerà più come un chatbot vero e proprio, con conversazioni lunghe e strumenti avanzati, il classico popup che scompare al minimo tocco accidentale non basterà più. Apple potrebbe quindi introdurre un’app dedicata per Siri, accessibile direttamente dalla schermata Home, con cronologia delle conversazioni e opzioni di personalizzazione. L’assistente verrebbe anche integrato nella Dynamic Island, sfruttando lo spazio extra previsto soprattutto su iPhone 18 Pro, dove il ritaglio della fotocamera sarà più piccolo.

Estensioni di terze parti e consapevolezza delle app

Con iOS 18.2, Apple aveva già aggiunto un’estensione opzionale di ChatGPT a Siri. Su iOS 27, la lista dovrebbe allargarsi per includere Gemini, e potenzialmente anche Claude, Perplexity e altri. Chi non è soddisfatto delle capacità native di Siri potrà così sfruttare i propri account su chatbot di terze parti direttamente a livello di sistema.

Ma non finisce qui. Apple dovrebbe finalmente concretizzare quelle funzionalità promesse due anni fa e mai arrivate: un’espansione massiccia del framework App Intents, che permetterà a Siri di eseguire azioni dentro app di terze parti. L’assistente sarà anche in grado di analizzare ciò che appare sullo schermo per capire il contesto. E soprattutto, potrà attingere ai dati personali sparsi tra messaggi, email e altre fonti per rispondere a domande specifiche sulla vita digitale di chi lo usa. In pratica, Siri conoscerà tutto. Che la cosa entusiasmi o faccia un po’ impressione, dipende dai punti di vista.

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La ricerca sull’App Store potrebbe sembrare una di quelle cose che funzionano e basta, senza che nessuno ci pensi troppo. Eppure dietro ogni risultato che appare quando si digita il nome di un’app c’è un sistema di ranking complesso, e Apple sta cercando di renderlo ancora più preciso usando l’intelligenza artificiale. Un gruppo di ricercatori della casa di Cupertino ha pubblicato uno studio dal titolo piuttosto eloquente: “Scaling Search Relevance: Augmenting App Store Ranking with LLM-Generated Judgments”. Il nocciolo della questione è semplice: possono i modelli linguistici di grandi dimensioni (i famosi LLM) aiutare gli utenti a trovare più facilmente le app che cercano? La risposta, a quanto pare, è sì. Con qualche sfumatura interessante da esplorare.

Il problema di fondo riguarda la cosiddetta rilevanza testuale. Quando qualcuno cerca qualcosa sull’App Store, il sistema si basa su due tipi principali di segnali. Il primo è la rilevanza comportamentale, cioè quello che gli utenti fanno concretamente: cliccano su un’app, la scaricano, la ignorano. Questi dati sono abbondanti e relativamente facili da raccogliere. Il secondo segnale è appunto la rilevanza testuale, che misura quanto i metadati di un’app (nome, descrizione, parole chiave) corrispondano davvero a ciò che l’utente stava cercando. E qui nasce il problema: le etichette di rilevanza testuale vengono tradizionalmente assegnate da giudici umani, il che le rende costose, lente da produrre e difficili da scalare su milioni di query.

Come funziona il sistema basato su LLM e cosa ha dimostrato il test A/B

Per aggirare questo collo di bottiglia, i ricercatori di Apple hanno preso un LLM da 3 miliardi di parametri e lo hanno affinato utilizzando i giudizi umani già esistenti. In pratica, il modello ha imparato a replicare il lavoro dei giudici umani, assegnando etichette di rilevanza alle app sulla base della query di ricerca e dei metadati disponibili. Una volta addestrato, il modello ha generato milioni di nuove etichette di rilevanza, che sono state integrate nel sistema di ranking dell’App Store insieme ai dati originali.

Il passaggio decisivo è stato il test sul campo. Dopo una valutazione offline, i ricercatori hanno condotto un test A/B su scala mondiale, coinvolgendo il traffico reale dell’App Store. I risultati? Il modello potenziato dall’intelligenza artificiale ha prodotto un aumento dello 0,24% nel tasso di conversione, definito come la percentuale di sessioni di ricerca che si concludono con almeno un download. A prima vista sembra un numero trascurabile, quasi invisibile. Ma chi lavora con sistemi di ranking industriali maturi sa bene che miglioramenti di questa entità sono tutt’altro che banali.

Numeri piccoli, impatto enorme: cosa significa per gli sviluppatori

Ecco dove la faccenda diventa davvero interessante. Le stime più accreditate collocano i download totali dall’App Store nel 2025 intorno ai 38 miliardi. Uno 0,24% su quei volumi si traduce potenzialmente in decine di milioni di download aggiuntivi provenienti dalla ricerca. Per gli sviluppatori di app, questo non è un dettaglio statistico da ignorare: significa più visibilità, più installazioni e, in definitiva, più possibilità di raggiungere il proprio pubblico senza spendere un centesimo in più in pubblicità.

Il dato che il miglioramento sia stato osservato nell’89% degli store regionali aggiunge un ulteriore elemento di solidità. Non si tratta di un risultato limitato a un singolo mercato o a una nicchia linguistica, ma di qualcosa che funziona su scala globale.

Quello che questo studio racconta, in fondo, è una tendenza ormai chiara: l’intelligenza artificiale non sta sostituendo i sistemi esistenti, ma li sta rendendo più efficaci colmando lacune che prima erano troppo costose da affrontare. Apple sembra averlo capito, e il fatto che abbia scelto di pubblicare apertamente i risultati suggerisce una certa fiducia nella direzione intrapresa. Per chi sviluppa app, vale la pena tenere d’occhio come evolverà il ranking dell’App Store nei prossimi mesi.

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