Apple testa i suggerimenti automatici per le Genmoji su iOS 27

Quando Apple ha introdotto Genmoji in iOS 18.2, la premessa era semplice: si digitava un prompt testuale e il sistema generava un’emoji personalizzata attraverso i modelli di intelligenza artificiale di Apple Intelligence. Con iOS 26, la funzione è stata ampliata con opzioni di personalizzazione più profonde e la possibilità di combinare due emoji in una sola.

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Stando alla newsletter Power On di Mark Gurman per Bloomberg, il passo successivo con iOS 27 dovrebbe rendere le Genmoji proattive, con il sistema che suggerirebbe automaticamente emoji generate a partire dalla libreria fotografica dell’utente e dalle frasi digitate più frequentemente sulla tastiera.

Il funzionamento della nuova feature è descritto da un toggle già presente nelle impostazioni della tastiera delle versioni di test interne di iOS 27 e iPadOS 27. La descrizione del toggle recita:

“Le Genmoji suggerite vengono create dalle tue foto e dalle frasi che digiti più spesso.”

La funzione sarà totalmente opzionale, disattivabile in qualsiasi momento dall’utente, una scelta che riflette la consapevolezza di Apple rispetto alla sensibilità di una funzione che attinge contemporaneamente a due fonti di dati personali, le immagini e il testo digitato. L’obiettivo, secondo la ricostruzione di Gurman, sarebbe aumentare l’adozione di Genmoji, che nonostante il potenziale creativo non avrebbe ancora raggiunto i livelli di utilizzo sperati dall’azienda di Cupertino.

“Per iOS 27 e iPadOS 27, Apple sta pensando di introdurre i suggerimenti per le Genmoji, una piccola modifica che spera possa aumentare l’adozione della funzione.”

Il report di Gurman non menziona alcun upgrade del modello di generazione immagini sottostante, il che suggerisce che le Genmoji in iOS 27 potrebbero continuare a funzionare con la stessa architettura on-device già in uso, con le sue note limitazioni in termini di qualità e coerenza del risultato.

Se così fosse, la vera sfida per Apple non sarà solo la generazione in sé, ma la capacità dei modelli di comprendere il contesto e produrre suggerimenti realmente pertinenti alla situazione, piuttosto che proposte casuali o generiche.