Google Veo 3 è tra noi e sta generando alcuni video di grande impatto.
Indice degli argomenti
Cos’è Google Veo 3, l’AI che genera video
Veo 3 è l’ultima e più avanzata incarnazione dei modelli di generazione video sviluppati da Google DeepMind. Questo strumento è un grande salto in avanti nell’evoluzione dell’intelligenza artificiale applicata alla produzione audiovisiva.
A differenza delle versioni precedenti, Veo 3 non si limita a generare video: è in grado di creare contenuti multimediali completi, in cui immagini e audio vengono generati simultaneamente, in modo perfettamente sincronizzato e coerente con il prompt dell’utente.
L’innovazione risiede nella capacità del modello di integrare discipline complesse – elaborazione del linguaggio naturale, sintesi audio, simulazione fisica, rendering fotorealistico – per produrre video immersivi che includono dialoghi sintetici, effetti sonori realistici e colonne sonore adattate dinamicamente. Questi contenuti sono disponibili in risoluzione fino a 1080p, con una fluidità e una ricchezza visiva difficilmente distinguibili da una produzione tradizionale.
Come usare Veo 3
Attualmente, Veo 3 è accessibile tramite l’app Gemini, ma in una fase iniziale solo per gli utenti statunitensi iscritti al piano AI Ultra. L’integrazione avviene anche tramite l’interfaccia Flow, pensata per un utilizzo più professionale o avanzato. Google prevede comunque un’estensione progressiva della disponibilità internazionale nei mesi successivi al lancio.
Caratteristiche principali di Veo 3
1. Generazione Audio Nativo e Contestuale
Una delle novità più rilevanti è la generazione di audio nativo che accompagna i video con coerenza contestuale. Questo significa che ogni video creato da Veo 3 può includere voci umane sintetiche, suoni ambientali e brani musicali generati in base al contenuto visuale, all’ambientazione e all’intento espressivo del prompt. L’audio non è un’aggiunta posticcia, ma è generato in tempo reale dalla stessa rete neurale che produce l’immagine in movimento, garantendo una perfetta sincronia e un’esperienza immersiva.
Google ha condiviso esempi pubblici dei video generati, visibili qui:
🔗 Esempi ufficiali di video generati da Veo 3
2. Qualità video ad alta definizione
Veo 3 può produrre video in full HD con una straordinaria attenzione ai dettagli: simulazione di luci, ombre, materiali e movimento realistico di persone e oggetti. L’IA mostra una comprensione approfondita delle leggi fisiche basilari, come la gravità e l’inercia, oltre a effetti visivi complessi come riflessi, profondità di campo e dinamiche della camera. Il tutto viene gestito sulla base di input testuali, visuali o misti forniti dall’utente.
Demo e gallerie dimostrative sono disponibili nella pagina ufficiale di presentazione di Google I/O:
🔗 Video dimostrativi e showcase
3. Accesso tramite App Gemini e interfaccia Flow
Il modello è integrato all’interno dell’app Gemini, attualmente disponibile negli Stati Uniti. Gli utenti possono generare video di circa 8-12 secondi inserendo prompt testuali, immagini o una combinazione di entrambi. Le risposte dell’IA comprendono scene animate con colonne sonore sincronizzate. L’interfaccia è progettata per essere intuitiva, ma Google ha anche introdotto “Flow”, una modalità che consente maggiore controllo ai professionisti e ai power user, offrendo timeline, layering e opzioni avanzate di personalizzazione.
4. Personalizzazione avanzata e controllo creativo
Gli utenti hanno la possibilità di definire dettagli come lo stile visivo (realistico, pittorico, animato), il tono emotivo, il genere narrativo (drammatico, ironico, documentario) e persino il tipo di musica da accompagnare. Inoltre, è in fase di sviluppo una funzione di editing post-generazione che dovrebbe consentire la modifica selettiva di porzioni di video, permettendo revisioni senza dover rigenerare l’intero contenuto.
5. Supporto multilingue e localizzazione automatica
Uno dei tratti distintivi di Veo 3 è la sua competenza multilingue. L’IA è capace di interpretare prompt in diverse lingue e generare dialoghi sintetici con accenti e pronunce coerenti con la lingua scelta. Questa funzione si rivela particolarmente utile per la produzione di contenuti educativi o pubblicitari destinati a mercati internazionali, abbattendo i costi e i tempi per la localizzazione.
I limiti di Google Veo 3
Sebbene Veo 3 riesca a produrre video estremamente realistici e fluidi, soprattutto su brevi sequenze o in contesti statici, emergono ancora evidenti difficoltà quando la scena diventa più dinamica o complessa. In particolare:
- Movimenti intricati come salti, rotazioni rapide del corpo o interazioni tra più personaggi risultano spesso poco credibili. Il modello tende a “perdere il filo” del movimento, generando deformazioni temporanee, artefatti visivi o brusche discontinuità spaziali tra i frame.
- La coerenza temporale all’interno della clip è un punto debole: oggetti che scompaiono e riappaiono, cambi improvvisi nella morfologia di un personaggio o incoerenze nei giochi di luce tra un’inquadratura e l’altra sono ancora frequenti, soprattutto nei video oltre i 10-15 secondi.
- La sincronizzazione labiale (lip-sync) durante i dialoghi è uno degli aspetti più critici. Quando i video includono personaggi parlanti, la corrispondenza tra audio e movimenti della bocca è spesso approssimativa o completamente assente. Questo difetto mina la credibilità complessiva del contenuto, rendendolo poco adatto a produzioni narrative di medio-alto livello.
Queste limitazioni sono state confermate anche da fonti ufficiali e community tecniche, come indicato nei documenti di DeepMind (storage.googleapis.com), sulle piattaforme dimostrative (veo3.io) e nei test su motori 3D come vset3d.com.
Problemi tecnici e instabilità operativa
Nonostante la presentazione di Veo 3 come una piattaforma matura e affidabile, numerosi utenti, anche con abbonamento premium, hanno riscontrato problemi tecnici ricorrenti.
Tra i principali:
- Assenza di audio: in diversi casi, anche a fronte di richieste esplicite nella prompt testuale per includere una traccia sonora o una voce off, il sistema ha restituito video completamente muti. Non è chiaro se si tratti di un limite deliberato, di un bug o di un errore nei server di rendering.
- Limiti di generazione bloccati: alcuni utenti segnalano che, nonostante il loro abbonamento preveda un certo numero di generazioni video giornaliere o settimanali, questi limiti restano bloccati o si azzerano in modo errato, impedendo l’uso effettivo della piattaforma. Anche dopo il reset automatico previsto, l’interfaccia segnala erroneamente l’esaurimento delle risorse disponibili.
- Bug di interfaccia e rendering incompleti: si registrano anche casi di generazioni interrotte, caricamenti falliti o crash dell’interfaccia web, in particolare durante l’uso intensivo o da browser meno ottimizzati.
Queste problematiche sono state documentate da diverse fonti indipendenti, tra cui Tech Issues Today, Communeify e TechRadar, che riportano feedback negativi persino da utenti del piano Ultra da 250$ al mese.
Veo 3: implicazioni per l’industria creativa
L’introduzione di Veo 3 ha scosso profondamente il panorama della produzione audiovisiva, ponendo sfide e opportunità senza precedenti. Per i creatori di contenuti indipendenti, le agenzie pubblicitarie, gli educatori digitali e i professionisti del marketing, questa tecnologia rappresenta una rivoluzione: consente la prototipazione rapida di concept visivi, la creazione di pitch animati, la realizzazione di demo commerciali e contenuti promozionali senza necessità di troupe o set fisici.
Tuttavia, non mancano le perplessità. Con un sistema capace di sintetizzare attori, ambientazioni e musica, molti temono un’erosione del lavoro umano nel settore creativo. Figure professionali come sceneggiatori, registi, doppiatori, sound designer e montatori potrebbero ritrovarsi progressivamente marginalizzati in alcuni contesti produttivi, specie in ambiti dove rapidità ed economicità prevalgono sulla complessità artistica.
L’altra faccia della medaglia è la democratizzazione della creatività. Persone senza competenze tecniche specifiche possono oggi produrre contenuti audiovisivi competitivi, abbattendo barriere all’ingresso che fino a ieri sembravano insormontabili. È l’equivalente digitale della rivoluzione avviata dalle fotocamere degli smartphone nel mondo della fotografia professionale.
Sfide etiche e rischi di abuso con Google Veo 3
Con il potere generativo di Veo 3 crescono anche i rischi legati alla sua diffusione. I video creati dall’IA sono spesso indistinguibili da quelli realizzati con attori reali e set fisici. Questa capacità rende Veo 3 uno strumento potenzialmente pericoloso se usato per scopi malevoli, come la diffusione di disinformazione, la creazione di deepfake convincenti o la manipolazione di contesti politici e sociali.
Google è consapevole di questi rischi e ha introdotto una soluzione tecnologica chiamata SynthID, sviluppata in collaborazione con DeepMind. SynthID è un sistema di watermarking invisibile che inserisce un’impronta digitale nei contenuti generati, permettendo la tracciabilità anche dopo modifiche successive, compressioni o riutilizzi. Questa tecnologia consente a piattaforme, giornalisti e utenti di verificare l’autenticità dei video.
🔗 Video esplicativo su SynthID: YouTube – Google DeepMind
Oltre al watermarking, l’azienda sta lavorando a un ecosistema di strumenti per la trasparenza e il controllo, tra cui portali per verificare l’origine dei contenuti e API accessibili ai partner per integrare sistemi di verifica nei propri workflow.
Prospettive normative e responsabilità
Il solo intervento tecnologico, però, non basta. Servono linee guida etiche condivise, leggi aggiornate e un lavoro di alfabetizzazione mediatica per formare un pubblico consapevole. I legislatori devono affrontare temi nuovi come il diritto all’immagine sintetica, la proprietà intellettuale dei contenuti generati e la responsabilità editoriale nel caso di abusi.
Alcuni esperti propongono la creazione di consorzi internazionali per la certificazione dei contenuti IA, simili a quelli già in uso nell’industria cinematografica o pubblicitaria per la gestione dei diritti. In parallelo, va potenziato l’insegnamento dell’“AI literacy” nelle scuole e nelle redazioni, affinché l’uso delle tecnologie generative non venga lasciato solo all’iniziativa privata.
Google Veo 3: un bilancio
Veo 3 è molto più di un semplice strumento tecnologico: è il simbolo di una transizione epocale. Come accadde con l’arrivo del digitale nel mondo della musica, della fotografia o del giornalismo, anche la produzione video è destinata a cambiare radicalmente. La possibilità di generare in pochi secondi contenuti visivi e sonori realistici inaugura un’era in cui l’atto creativo è accessibile a tutti – ma anche più vulnerabile a usi impropri.
La chiave per affrontare questa trasformazione risiede nell’equilibrio tra innovazione e responsabilità. Se ben governata, l’intelligenza artificiale generativa potrà moltiplicare le voci, amplificare le idee e liberare energie creative in ogni parte del mondo. Ma se lasciata senza regole, rischia di travolgere le fondamenta della fiducia mediatica e della produzione culturale.
Sta a noi – utenti, creatori, sviluppatori, istituzioni – decidere in che direzione orientare questo straordinario potenziale.
Sitografia
https://deepmind.google/models/veo/
https://gemini.google/overview/video-generation/?hl=en
https://blog.google/technology/ai/google-synthid-ai-content-detector/
Giovanni Masi
Computer Science Engineer
Ingegnere Informatico e dell'Automazione, con specializzazione in Cybersecurity e Intelligenza Artificiale. Coordina il gruppo di lavoro sull'Intelligenza Artificiale presso l'Ordine degli Ingegneri. Con oltre vent'anni di esperienza nel settore dell'Information Technology, ha maturato competenze avanzate nella progettazione e sviluppo di architetture software, nella gestione di infrastrutture IT complesse, nell'implementazione di strategie di cybersecurity e nella creazione di modelli di Intelligenza Artificiale. Svolge attività accademica come cultore della materia presso il Dipartimento di Ingegneria Informatica dell'Università eCampus. È autore e docente dei corsi "Intelligenza Artificiale per Ingegneri" e "Intelligenza Artificiale Generativa e Prompt Engineering" erogati presso l'Ordine degli Ingegneri, nell'ambito delle attività formative specialistiche rivolte ai professionisti del settore. Ha inoltre tenuto seminari sull'Intelligenza Artificiale presso la Pontificia Università Antonianum. Autore di numerosi articoli di settore, pubblicati su riviste scientifiche, nei quali approfondisce tematiche legate alla ricerca applicata nella Generative AI. Ha partecipato a importanti progetti di ricerca, tra cui "BioGene", un progetto supportato da NASA GeneLab, finalizzato all'analisi e all'estrazione di dati genomici da esperimenti spaziali e "Classificazione del livello di ossidazione dell'olio", uno studio innovativo condotto in collaborazione con l'Università Ben Gurion del Negev (Israele), volto all'analisi e alla classificazione dei processi di ossidazione negli oli.
