Quando si parla di intelligenza artificiale, molti piccoli imprenditori restano alla finestra, è comprensibile. Tra titoli apocalittici, promesse miracolose e parole inglesi usate come coriandoli, l’AI generativa rischia di sembrare l’ennesima moda pensata per grandi aziende, consulenti iperattivi e startup con tavolo da ping pong.

Nel frattempo, artigiani e microimprese continuano a fare ciò che sanno fare meglio: lavorare.

Ed è proprio qui che entra in gioco Guida pratica all’uso dell’AI generativa per gli artigiani (disponibile su Amazon), testo che ho scritto con l’amico Daniele Giangiulli: un testo che prova a tradurre l’intelligenza artificiale in strumenti utili per chi ha poco tempo e problemi molto concreti.

Un approccio pragmatico all’AI

Il pregio principale del libro è semplice: evita due estremi molto diffusi.

Da una parte l’entusiasmo cieco (“l’AI cambierà tutto”).
Dall’altra il rifiuto ideologico (“non serve a nulla”).

Abbiamo scelto scelgono una terza strada: spiegare dove può essere utile davvero.

Non teoria astratta, ma applicazioni quotidiane:

  • scrivere email e comunicazioni ai clienti
  • migliorare preventivi e offerte
  • creare contenuti per social e sito web
  • organizzare informazioni
  • semplificare attività ripetitive
  • generare immagini e materiali promozionali

Perché interessa proprio agli artigiani

Il problema di molte piccole attività non è il lavoro tecnico. È tutto il resto.

  • trovare tempo per comunicare
  • rispondere ai clienti rapidamente
  • tenere ordine tra richieste e documenti
  • promuoversi online
  • fare amministrazione senza impazzire

L’AI generativa può aiutare soprattutto qui: nelle attività collaterali che rubano ore ed energie.

Un elettricista non ha bisogno che un chatbot rifaccia un impianto. Ma può apprezzare un supporto nel preparare una risposta professionale a un nuovo cliente o nel creare un post efficace per mostrare un lavoro realizzato.

Linguaggio semplice, taglio operativo

Altro punto a favore: il libro usa un linguaggio accessibile.

Scelta meno banale di quanto sembri. Troppi testi tecnologici parlano come un manuale tradotto male da Marte.

Qui invece il focus è rendere comprensibile uno strumento nuovo a chi non vive di tecnologia ma deve decidere se usarla.

Cosa emerge tra le righe

Il messaggio più interessante non è “usate l’AI”. È piuttosto questo: l’AI va governata, non subita.

Chi ha un mestiere consolidato possiede competenze che nessun software replica facilmente:

  • esperienza sul campo
  • capacità di relazione
  • intuizione pratica
  • problem solving reale
  • qualità del lavoro

L’intelligenza artificiale non sostituisce queste cose. Può però alleggerire ciò che le circonda.

A chi può essere utile

Artigiani tradizionali

Idraulici, falegnami, elettricisti, carrozzieri, serramentisti, manutentori.

Microimprese

Piccole realtà che non hanno reparti marketing o amministrativi strutturati.

Associazioni di categoria

Per attività formative concrete e non solo teoriche.

Curiosi pragmatici

Chi vuole capire il tema senza dover seguire tre webinar e sopportare venti slide motivazionali.

Domande frequenti

L’AI serve davvero a un artigiano?

Sì, soprattutto per comunicazione, organizzazione e gestione del tempo.

Bisogna essere esperti?

No. Molti strumenti sono pensati per utenti comuni.

ChatGPT può aiutare una piccola impresa?

Sì, per testi, idee, risposte clienti, sintesi e contenuti promozionali.

L’AI sostituirà il lavoro artigiano?

Molto difficile. Può sostituire compiti ripetitivi, non il valore del mestiere.

Scrivimi per organizzare un evento o un corso sull’intelligenza artificiale generativa per artigiani

Mandami un WhatsApp al 339.6325418 per organizzare un corso o una conferenza sull’A.I. generativa.

Inviaci email

Hai chiesto a un chatbot quale libro comprare, quale hotel prenotare, quale software scegliere. Lui ti ha risposto in pochi secondi, con tono educato, argomentazioni convincenti e quella sicurezza tranquilla che spesso scambiamo per competenza. Ma se non ti stesse consigliando? Se ti stesse orientando?

È la domanda scomoda che emerge da un nuovo paper di Princeton University: Commercial Persuasion in AI-Mediated Conversations. E merita attenzione, perché racconta il futuro del commercio digitale. Un futuro che, probabilmente, è già iniziato.

Dal motore di ricerca al venditore invisibile

Per anni abbiamo vissuto dentro una logica semplice.

  • Cerchi su Google
  • Valuti i risultati
  • Confronti opzioni
  • Decidi

Con l’AI conversazionale cambia tutto.

Non hai più una lista di possibilità. Hai una voce che ti accompagna nella scelta.

Sembra un dettaglio di interfaccia. Non lo è.

Un motore di ricerca mostra.
Un chatbot interpreta, seleziona, sintetizza, suggerisce, insiste.

E può farlo molto bene.

Il dato che dovrebbe far riflettere aziende e consumatori

I ricercatori hanno coinvolto 2.012 partecipanti in due esperimenti controllati.

Le persone dovevano scegliere un ebook da ricevere gratis da un catalogo reale. Alcuni prodotti erano sponsorizzati, senza che gli utenti lo sapessero.

Risultato:

  • Con il search tradizionale i prodotti sponsorizzati venivano scelti nel 22,4% dei casi
  • Con un chatbot istruito a persuadere, salivano al 61,2%

Tradotto: quasi il triplo.

Non è un miglioramento marginale. È un cambio di paradigma.

La parte più interessante? Gli utenti quasi non se ne accorgono

Qui il tema diventa psicologico. La maggioranza dei partecipanti non ha percepito di essere stata orientata. Anche quando compariva l’etichetta “Sponsored”, l’effetto persuasivo restava molto alto.

Questo significa una cosa semplice: non basta dichiarare la sponsorizzazione se il consiglio arriva dentro una conversazione fluida, credibile, personalizzata.

Il banner pubblicitario lo vedi. Il suggerimento integrato nel dialogo lo senti come utile. È un’altra partita.

Perché l’AI persuade meglio

Il paper mostra che i modelli usano leve molto umane:

  • personalizzazione
  • tono sicuro
  • enfasi sui punti forti
  • minimizzazione delle alternative
  • linguaggio emotivo
  • apparente imparzialità

La scoperta più raffinata è questa: spesso non “vendevano meglio” il prodotto sponsorizzato. Svalutavano silenziosamente gli altri.

Capolavoro retorico.

Non serve urlare che A è straordinario. Basta rendere B e C irrilevanti.

Cosa cambia per marketing, SEO e GEO

Chi si occupa di business dovrebbe capire subito il punto.

Per vent’anni abbiamo lottato per entrare nei risultati di ricerca.
Ora dovremo entrare nelle risposte generate.

Significa:

  • farsi citare dagli LLM
  • avere fonti affidabili e ben strutturate
  • presidiare reputazione digitale
  • produrre contenuti chiari, autorevoli, leggibili dalle macchine
  • comprendere la GEO: Generative Engine Optimization

La competizione non sarà solo per il ranking. Sarà per la raccomandazione.

Il rischio vero non è tecnologico, bensì cognitivo

Il problema non è che un chatbot consigli un prodotto.

Il problema nasce quando l’utente confonde:

  • consiglio con neutralità
  • fluidità con verità
  • sicurezza espressiva con competenza
  • personalizzazione con interesse genuino

In quel momento deleghi il giudizio.

E quando deleghi il giudizio, qualcun altro monetizza la tua attenzione.

Cosa fare da subito

Tre antidoti pratici.

1. Chiedi alternative

“Dammi tre opzioni e i limiti di ciascuna.”

2. Chiedi criteri

“Perché consigli proprio questo?”

3. Chiedi conflitti di interesse

“Ci sono sponsor, affiliazioni o incentivi economici dietro questa scelta?”

Sono domande semplici. Ma rimettono il volante nelle tue mani.

La mia sintesi brutale

Con Google cercavi tra risultati. Con i chatbot rischi di essere guidato dentro una decisione che senti tua, ma forse non lo è del tutto. Il commercio del futuro non interromperà la tua navigazione con una pubblicità.

Ti parlerà con voce gentile.
Ti capirà.
Ti semplificherà la vita.

E intanto venderà.

Scrivimi per organizzare un evento o un corso sull’intelligenza artificiale generativa

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Inviaci email

Ieri sera ho chiesto a ChatGPT quale ristorante scegliere per una cena di lavoro. Due secondi dopo avevo la risposta, l’ho seguita. Mentre guidavo verso il posto, mi sono reso conto di una cosa scomoda: non avrei saputo rispondere al mio ospite se mi avesse chiesto “perché proprio questo?”. Non avevo deciso. Avevo ratificato. E questa, credimi, è la vera questione del 2026. Non se usare l’AI per decidere, ma cosa stiamo delegando senza accorgercene.

Il patto silenzioso che abbiamo firmato

Quando passi a qualcuno un compito cognitivo — ricordare un numero, fare un calcolo, valutare un’opzione — stai facendo cognitive offloading: scarico cognitivo. Il cervello è un organo pigro (e fa bene a esserlo: consuma un quinto delle tue calorie). Se può demandare, demanda.

Fin qui niente di nuovo, lo diceva già Daniel Kahneman (ne parlo anche qui). È quello che fai con l’agenda del telefono da vent’anni. Il punto è che con l’AI generativa hai cambiato la natura del patto.

Prima delegavi informazioni. Adesso deleghi giudizi.

Facciamo un esempio concreto. Se vent’anni fa chiedevi alla tua segretaria il numero del fornitore, lei te lo cercava e te lo dava. La decisione di chiamarlo era tua. Se oggi chiedi a Claude “scrivimi l’email al fornitore per negoziare lo sconto”, l’AI non ti dà un dato: ti dà una mossa. Una decisione travestita da testo.

La memoria transattiva: un vecchio concetto improvvisamente nuovo

Negli anni Ottanta uno psicologo sociale americano, Daniel Wegner, ha coniato un’espressione che oggi vale oro: transactive memory (memoria transattiva). L’idea, pubblicata per la prima volta nel 1985 nel capitolo Transactive Memory: A Contemporary Analysis of the Group Mind, è semplicissima e folgorante.

Dentro una coppia, un team, una famiglia, non serve che ognuno ricordi tutto. Basta che ognuno ricordi chi ricorda cosa.

Tua moglie sa dove sono le chiavi. Tuo padre sa come si ripara il rubinetto. Il collega sa a chi chiedere in amministrazione. Tu non hai quelle informazioni in testa: hai le coordinate per recuperarle. È un cervello condiviso, distribuito, più grande della somma dei singoli.

Nel 1991 Wegner ha portato avanti l’idea con Erber e Raymond in uno studio sulle coppie pubblicato sul Journal of Personality and Social Psychology: le coppie stabili ricordano collettivamente più delle coppie appena formate, perché hanno già negoziato chi tiene quale pezzo di memoria.

Bello, no? Il problema è quando il “partner di memoria” non è più umano.

Dal coniuge a Google, da Google al Sistema 0

Nel 2011 una ricerca di Betsy Sparrow, Jenny Liu e Daniel Wegner (sì, ancora lui) pubblicata su Science con il titolo Google Effects on Memory: Cognitive Consequences of Having Information at Our Fingertips ha dimostrato una cosa inquietante: quando sai che un’informazione è disponibile online, la ricordi peggio, ma ricordi meglio dove trovarla.

Google era diventato il tuo partner di memoria transattiva. Un partner senza volto, senza reciprocità, senza limiti.

Quindici anni dopo la posta si è ulteriormente alzata. Un gruppo di ricercatori, tra cui Giuseppe Riva del Politecnico di Milano/Università Cattolica e Mario Ubiali, ha proposto in un paper del 2024 pubblicato su Nature Human Behaviour un concetto che ribalta la tassonomia di Kahneman: il Sistema 0.

Ti ricordo lo schema classico. Daniel Kahneman, nel suo Pensieri lenti e veloci (2011), distingue due modi di pensare:

  • Sistema 1: veloce, automatico, intuitivo. Riconosci un volto, freni per istinto.
  • Sistema 2: lento, deliberato, faticoso. Calcoli una percentuale, valuti un contratto.

Il Sistema 0 proposto da Riva e colleghi è uno strato precedente ai due. È il livello in cui l’AI pre-elabora i dati, filtra il mondo, ti consegna già solo certe opzioni. Non pensa al posto tuo (non ancora). Ma decide cosa far arrivare al tuo pensiero.

Andiamo sul concreto. Quando Instagram ti mostra un certo reel, non sta pensando “al posto tuo”. Ma sta stabilendo il campo di gioco su cui il tuo Sistema 1 reagirà per istinto e il tuo Sistema 2 razionalizzerà. Stesso meccanismo, molto più potente, quando è Claude o ChatGPT a consegnarti “le 3 migliori opzioni” per una decisione.

La brutta notizia: deleghi di più di quanto pensi

Qui mi permetto una forzatura, perché la letteratura ci sta arrivando adesso. Incrociando i due concetti, memoria transattiva di Wegner e Sistema 0 di Riva, emerge una domanda operativa molto sporca. Se usi l’AI come partner di memoria transattiva (e lo stai facendo, anche solo quando le chiedi “com’è che si chiamava quel cliente?”), e contemporaneamente lasci che il Sistema 0 filtri il tuo campo decisionale, stai costruendo una cognizione a strati in cui il pezzo più influente non è più dentro la tua testa.

Non è apocalittica-robot-cattivo. È una questione pratica: chi controlla il filtro, controlla la decisione.

Evan F. Risko e Sam Gilbert, in una review del 2016 su Trends in Cognitive Sciences dal titolo Cognitive Offloading, hanno mostrato che l’offloading cronico riduce le capacità che non alleni più. Come un muscolo. Se smetti di memorizzare numeri, smetti di saperli memorizzare. Se smetti di scegliere, smetti di saper scegliere.

Cosa fare, concretamente

Non ti dirò di smettere di usare l’AI (mi ci vedi?). Sarebbe ipocrita (ci pago le bollette). Ti dirò cosa faccio io, e cosa insegno ai corsi.

  1. Distingui i compiti delegabili dai compiti formativi. Se una decisione ti fa crescere — capire un contratto, valutare un fornitore per la prima volta, scegliere una strategia — non partire dall’AI. Partire dall’AI ti fa saltare il passaggio in cui il tuo Sistema 2 impara. Usa l’AI dopo, per validare o sfidare quello che hai pensato.
  2. Trattala come un socio, non come un oracolo. La memoria transattiva funziona se sai cosa sa il tuo partner e come lo sa. Chiedi fonti, chiedi limiti, chiedi il ragionamento. Se ti dà solo la risposta, stai coltivando dipendenza, non collaborazione.
  3. Fatti restituire le opzioni scartate. Il Sistema 0 è pericoloso quando è invisibile. Chiedi sempre “cosa non mi stai mostrando e perché”. A volte la risposta è illuminante. A volte è imbarazzata.
  4. Tieni una quota di decisioni “analogiche”. Suona retorico, lo so. Ma allenare il muscolo decisionale senza stampelle è l’unica assicurazione contro l’atrofia descritta da Risko e Gilbert.
  5. Scrivi il “perché”, non solo il “cosa”. Quando accetti un consiglio dell’AI, prenditi 30 secondi e scrivi in una nota le ragioni. Se non sai scriverle, non stai decidendo: stai obbedendo (con molta educazione, ma obbedendo).

Il punto vero

L’AI non ti sta rubando il pensiero. Ti sta offrendo un accordo: tu mi deleghi, io ti sgravo. È un accordo vantaggioso in molti casi e disastroso in alcuni.

La differenza la fa la consapevolezza. E la consapevolezza, per ora, resta l’unica cosa che non puoi chiedere a ChatGPT di farti al posto tuo.

(O almeno, non ancora.)


Bibliografia – Memoria transattiva, offloading cognitivo e Sistema 0

  1. Wegner, D. M. (1987). Transactive Memory: A Contemporary Analysis of the Group Mind. In B. Mullen & G. R. Goethals (Eds.), Theories of Group Behavior (pp. 185–208). Springer-Verlag.
    [Springer · PDF Harvard]
  2. Wegner, D. M., Erber, R., & Raymond, P. (1991). Transactive memory in close relationships. Journal of Personality and Social Psychology, 61(6), 923–929.
    [APA PsycNET · PubMed · PDF Harvard]
  3. Sparrow, B., Liu, J., & Wegner, D. M. (2011). Google Effects on Memory: Cognitive Consequences of Having Information at Our Fingertips. Science, 333(6043), 776–778.
    [Science.org · PubMed · PDF Harvard]
  4. Kahneman, D. (2011). Thinking, Fast and Slow. Farrar, Straus and Giroux. [Ed. italiana: Pensieri lenti e veloci, Mondadori.]
    [APA PsycNET · Wikipedia]
  5. Risko, E. F., & Gilbert, S. J. (2016). Cognitive Offloading. Trends in Cognitive Sciences, 20(9), 676–688.
    [ScienceDirect · PubMed · PDF autore]
  6. Chiriatti, M., Ganapini, M., Panai, E., Ubiali, M., & Riva, G. (2024). The case for human–AI interaction as system 0 thinking. Nature Human Behaviour, 8(10), 1829–1830. https://doi.org/10.1038/s41562-024-01995-5
    [Nature · PubMed · PubliRES – Università Cattolica]

Nota: tutti i link sono stati verificati in modo incrociato su editori ufficiali (Springer, Science/AAAS, Nature, ScienceDirect/Elsevier), database bibliografici (APA PsycNET, PubMed) e, dove disponibili, versioni open access depositate dagli autori (Harvard DTG, samgilbert.net).

 

“Quando presentai per la prima volta l’idea del world wide web avevo 34 anni. All’epoca, lavoravo in Svizzera come programmatore di un acceleratore di particelle. Nessuno stava chiedendo il web, e quasi nessuno si aspettava che ne venisse fuori qualcosa”

Questo libro di Tim Berners-Lee, il papà del Web, era necessario. È la storia di una grande intuizione: mettere insieme internet e ipertesti; il www è una delle più grandi invenzioni di tutti i tempi, usata ora da oltre cinque miliardi di umani, tra l’altro non brevettata da Berners-Lee. Un’invenzione senza la quale oggi non parleremmo, tra le altre cose, di intelligenza artificiale.

La storia (nerd) parte in Inghilterra dai genitori matematici e informatici, da Alan Turing, i primi computer assemblati da zero, Oxford. E decolla (si fa per dire) dopo l’arrivo al CERN negli anni Ottanta (mi ha fatto venire voglia di visitarlo, il CERN), quindi l’MIT e la fama (“anche se nessuno mi riconosce per strada”).

Certo, la biografia di un matematico/smanettone, anche se “il primo web developer a tempo pieno del mondo”, non è una storia appassionante, pim pum pam, e Sir Tim non ha la penna di Walter Isaacson, ma risulta abbastanza interessante il racconto di un “idealista” che schifa Microsoft e ama l’open source, visionario de… “il mondo è un insieme di connessioni tra informazioni”, fautore degli open data, per Mastodon e contro X di Musk. Uno che, ora ultrasettantenne, ha ancora il sogno di salvare il soldato WWW (nel libro si trova la proposta di Contratto per il Web, ispirata alla dichiarazione universale dei diritti umani).

Vista la mia bio professionale è stato bello per me ripercorrere la storia di HTTP e HTML, i primi browser (io mancai Mosaic e iniziai con Netscape, i maledetti che inventarono i cookie), YAHOO e poi i motori di ricerca, Doubleclick e la profilazione online, il New York Times come primo quotidiano online (1996) e l’inizio della fine della stampa cartacea (lo stesso per Expedia/agenzie di viaggio e Amazon/librerie), la pirateria e la pornografia, la bolla del 2000, il Web cinese censurato e la neutralità della Rete, l’esplosione del mobile (rivendica, Tim: dietro le app, un modo per Apple di lucrare di più, c’è pur sempre HTTP) e poi dei social (“web 2.0”: etichetta che non gli piace, come “Web 3.0”), Facebook arraffatore di dati e terreno fertile per il “rage bait”, il ruolo dei social nella primavera araba e la creazione del Web Index (che misura il livello di accesso, libertà, apertura e contenuti rilevanti dei vari Paesi), ma anche la porcata di Cambridge Analytica, fino all’importanza dello sviluppo dell’AI e lo sbalordimento dopo aver provato ChatGPT per la prima volta (si approfondisce il ruolo del Web come base dati per l’addestramento: vedi CommonCrawl). “Il web è stato rivoluzionario, ma il web potenziato dall’intelligenza artificiale lo sarà ancora di più”.

Quindi, o siete veri appassionati del tech, o risparmiate questi oltre 20 sacchi. A me è piaciuto.

C’è una scena che ormai vedo ovunque nei corsi: qualcuno carica un PDF su ChatGPT o su un altro strumento di intelligenza artificiale e dice “fammi un riassunto”. Domanda: cosa c’era dentro quel PDF? Nome, cognome, codice fiscale, partita IVA, email, indirizzi, magari dei clienti. E a quel punto non stai più usando l’AI: stai regalando dati personali.

Anonimizzare documenti e PDF prima di caricarli su ChatGPT, Copilot o altri strumenti AI non è un optional: è un passaggio fondamentale per proteggere la privacy, ridurre i rischi GDPR e lavorare in modo consapevole con l’intelligenza artificiale. In questa guida pratica scopri come farlo, quali dati rimuovere, quali strumenti usare e quando conviene lavorare in locale.

Il problema non è l’AI. È come la usi

L’intelligenza artificiale è uno strumento straordinario. Ma ha una caratteristica che spesso ignoriamo: non distingue tra dato utile e dato sensibile. Se carichi un documento “sporco”, lei lo elabora comunque. E tu sei responsabile di ciò che hai condiviso.

Come dici: chi diavolo lo fa?

L’intelligenza artificiale entra sempre più nelle aziende, ma non sempre viene utilizzata in modo sicuro. Secondo il Report 2025 di Cyberhaven, citato da Federprivacy, il 77% dei lavoratori copia e incolla dati aziendali sensibili in ChatGPT e altri chatbot AI. Tra le informazioni condivise figurano documenti interni, dati dei clienti e contenuti riservati. Un comportamento che può esporre le organizzazioni a rischi di violazione della privacy, perdita di proprietà intellettuale e problemi di conformità normativa. Per questo gli esperti sottolineano l’importanza di formazione, policy aziendali e strumenti di governance dedicati all’uso dell’AI generativa.

Ecco i rischi principali di caricare documenti non anonimizzati su piattaforme AI:

  • violazioni del GDPR (Regolamento Europeo sulla protezione dei dati personali)
  • perdita di controllo sui dati personali e aziendali
  • condivisione involontaria di informazioni riservate
  • esposizione di clienti, fornitori, dipendenti e collaboratori

Non è paranoia. È igiene digitale di base per chiunque usi l’intelligenza artificiale in modo professionale.

Quali dati personali rimuovere prima di usare l’intelligenza artificiale

Prima di caricare qualsiasi documento su un sistema AI, dovresti sempre rimuovere o oscurare questi elementi:

  • Nomi e cognomi di persone fisiche
  • Email e numeri di telefono
  • Codici fiscali e numeri di partita IVA
  • IBAN e dati bancari
  • Indirizzi e riferimenti geografici precisi
  • Dati sanitari e informazioni sulla salute
  • Segreti aziendali e informazioni riservate

Questa è la regola aurea dell’anonimizzazione: prima anonimizzi, poi usi l’AI. Dovrebbe essere una procedura standard, come lavarsi le mani prima di operare.

Come anonimizzare un PDF online con redactpdf.io

Dalle ricerche che ho condotto emerge uno strumento interessante: redactpdf.io. Si tratta di un servizio online progettato per anonimizzare documenti e PDF in modo rapido e sicuro.

Funziona così:

  • carichi il documento
  • il sistema individua automaticamente i dati sensibili
  • tu verifichi le modifiche proposte
  • scarichi il PDF anonimizzato

Semplice ed efficace.

Nella versione gratuita puoi caricare un documento alla volta (fino a 25 pagine), con una dimensione massima di 5 MB.

È sicuro usare redactpdf.io?

Lo strumento dichiara espressamente:

  • crittografia dei documenti durante il trattamento
  • elaborazione lato browser o in ambiente sicuro
  • nessun uso di AI di terze parti per l’elaborazione
  • server situati in Europa (infrastruttura EU-compliant)
  • cancellazione immediata dei file dopo il download
  • nessun account richiesto per utilizzare il servizio

Tradotto: privacy by design. Un approccio che mette la protezione dei dati al centro del processo di anonimizzazione.

Il punto critico che molti ignorano

“Uso uno strumento sicuro, quindi sono a posto”.

Non è così.

Il vero problema non è lo strumento. È il processo. Se tu:

  • carichi il file sbagliato
  • dimentichi un dato sensibile
  • non controlli l’output prima di usarlo

hai già perso. L’AI aiuta, ma non sostituisce la responsabilità umana. Anonimizzare documenti per l’AI richiede sempre una verifica finale da parte tua.

OpenAI lancia Privacy Filter

C’è una novità che merita attenzione da parte di chi usa l’intelligenza artificiale in azienda, negli studi professionali o nella Pubblica Amministrazione: OpenAI ha presentato Privacy Filter, un modello open-weight progettato per individuare e oscurare dati personali nei testi prima che vengano elaborati da altri sistemi di intelligenza artificiale.

Secondo OpenAI, il modello può funzionare anche in locale, senza inviare contenuti nel cloud. Questo aspetto è cruciale per settori delicati come sanità, legale, HR, finanza e pubblica amministrazione.

Come funziona? Si scarica il modello dalla pagina ufficiale di OpenAI o dal repository indicato e si installa in ambiente locale tramite Python, usando librerie come Transformers o vLLM. Un approccio che mette il controllo dei dati nelle mani dell’utente, non del fornitore del servizio.

Microsoft Presidio: la soluzione per anonimizzare dati in locale

Se lavori con dati sensibili (aziende, PA, sanità), la domanda è un’altra: ha senso usare strumenti online? Spesso la risposta è no.

Qui entra in gioco un approccio più solido, come quello di Microsoft Presidio, un framework open source progettato per:

  • rilevare dati personali (PII) nei testi e nei documenti
  • anonimizzare testi e documenti in modo automatizzato
  • lavorare su dati strutturati e non strutturati
  • funzionare in ambienti controllati, anche on-premise

Non è plug-and-play come redactpdf.io. Ma è molto più governabile. E quando gestisci dati veri, la governance vale più della comodità.

Workflow sicuro per usare documenti con l’intelligenza artificiale

Ti propongo una procedura concreta, replicabile subito:

  1. Classifica il documento
    • contiene dati personali?
    • contiene dati sensibili?
    • contiene segreti aziendali?
  2. Scegli il livello di protezione
    • basso rischio → tool online
    • medio rischio → tool verificati + revisione manuale
    • alto rischio → solo strumenti locali
  3. Anonimizza
    • automatico (AI o tool dedicati)
    • manuale (controllo umano)
  4. Verifica
    • rilettura completa del documento
    • ricerca di pattern (email, numeri, nomi)
  5. Solo ora usa l’AI

Questo è il punto: l’AI è l’ultimo passo, non il primo. Il workflow sicuro per documenti con l’AI parte sempre dall’anonimizzazione.

Una domanda scomoda (ma necessaria)

Se quel documento finisse online domani, cosa succederebbe?

Se la risposta è “nulla”, sei tranquillo.

Se la risposta è “un problema”, allora devi cambiare processo.

FAQ sull’anonimizzazione dei documenti per l’intelligenza artificiale

Come anonimizzare un PDF prima di caricarlo su ChatGPT?

Prima di caricare un PDF su ChatGPT, conviene rimuovere o oscurare nomi, email, numeri di telefono, codici fiscali, IBAN, indirizzi e altri dati personali. Puoi farlo con strumenti di redazione automatica come redactpdf.io oppure manualmente, ma è sempre importante controllare il file finale prima di usarlo con l’AI.

Quali dati personali vanno rimossi da un documento prima di usare l’AI?

In generale vanno rimossi tutti i dati che identificano direttamente o indirettamente una persona: nome e cognome, email, telefono, indirizzo, codice fiscale, partita IVA, IBAN, dati sanitari, riferimenti geografici precisi e informazioni aziendali riservate.

È sicuro usare strumenti online per anonimizzare documenti?

Dipende dal tipo di documento e dal livello di rischio. Per file poco critici può avere senso usare tool online verificati con infrastruttura europea e policy GDPR-compliant. Per contenuti sensibili o riservati è preferibile lavorare in locale o in ambienti controllati con strumenti come Microsoft Presidio o OpenAI Privacy Filter.

Che cos’è OpenAI Privacy Filter?

OpenAI Privacy Filter è un modello open-weight pensato per individuare e oscurare informazioni personali nei testi prima che vengano elaborati da altri sistemi AI. Secondo la documentazione ufficiale, il modello può funzionare anche in locale, senza inviare contenuti nel cloud. È particolarmente indicato per settori come sanità, legale, HR, finanza e pubblica amministrazione.

Microsoft Presidio serve per anonimizzare documenti?

Sì. Microsoft Presidio è un framework open source usato per rilevare e anonimizzare PII (Personally Identifiable Information) nei testi e in altri contenuti. Si integra bene in flussi di lavoro aziendali e può funzionare anche on-premise, offrendo un controllo maggiore rispetto ai semplici tool online.

Qual è il metodo più sicuro per usare documenti con l’intelligenza artificiale?

Il metodo più prudente è questo: classificare il documento in base al livello di rischio, scegliere il livello di protezione adeguato, anonimizzare i dati personali, verificare manualmente il risultato e solo alla fine usare l’AI. L’intelligenza artificiale deve essere l’ultimo passo, non il primo.

Il 28 marzo 2026 sono stato intervista da L’eco di Bergamo sul tremendo fatto di cronaca di Trescore Belneario (ovviamente solo per la parte “tecnologica” della notizia). Questo il pezzo con il mio contributo.

L’aggressione di Trescore: «In quella diretta il desiderio di diventare virale»

L’ANALISI . Gianluigi Bonanomi, formatore sui temi del digitale: «Si punta all’eccesso, lo schermo come potenziatore». «Telegram strumento opaco, non fa prevenzione».

L’ aggressione di Trescore Balneario era stata anticipata sui social. Il 13enne che, nella mattinata di mercoledì 25 marzo, ha accoltellato la sua professoressa di francese aveva chiarito le sue intenzioni in un gruppo su Telegram, un popolare servizio di messaggistica istantanea. Lo aveva fatto dapprima pubblicando le fotografie delle armi che avrebbe nascosto nello zaino, e poi con un lungo testo – una specie di «manifesto» – dal macabro titolo «The final solution», «La soluzione finale». Il messaggio non lascia dubbi: nelle prime righe, il ragazzo scrive che «sono arrivato alla conclusione che non posso più vivere una vita così. […] Sono stanco di tutto questo, quindi ho deciso che la soluzione perfetta è prendere la situazione nelle mie mani. Ucciderò la mia insegnante di francese ».

Gianluigi Bonanomi è formatore sui temi del digitale e con i suoi corsi è entrato in diversi istituti della Bergamasca. A lui abbiamo chiesto spiegazioni sul motivo per cui nessuno ha segnalato le intenzioni che il ragazzo aveva condiviso tramite i messaggi su Telegram.
Perché la piattaforma non li ha segnalati alle autorità?

«Perché Telegram non ha un sistema di scansione automatica dei messaggi per prevenire i reati. I contenuti che non rispettano le linee guida possono essere segnalati a posteriori, ma farlo serve a poco. In questo caso, le chat sono state scoperte solo dopo che il video ha iniziato a circolare. Telegram, infatti, interviene solo se riceve segnalazioni su un contenuto pubblico. Non è nulla di sorprendente. Fin dalla sua nascita è stata una piattaforma molto opaca: raramente, anche durante le indagini, le autorità riescono a intervenire sui suoi contenuti. Se un ragazzo pianificasse un attacco su una chat privata o un gruppo ristretto, probabilmente lo sapremmo solo a cose fatte».

Tutte le piattaforme di messaggistica funzionano in questo modo?

«No. Meta, che possiede Facebook, Instagram e Whatsapp, adotta delle regole più stringenti e utilizza dei sistemi di visione artificiale che si chiamano “Convolutional neural network” (Cnn). Questi ultimi controllano tutto, dai testi fino alle immagini e ai singoli fotogrammi dei video. Il monitoraggio avviene durante il caricamento, perciò i contenuti potenzialmente controversi, vengono bloccati ancor prima di essere pubblicati. Il problema è che si tratta di tecnologie imprecise, con tanti falsi positivi e falsi negativi: spesso si sente di opere d’arte bloccate perché mostrano un seno scoperto o di presunte “censure” alle fotografie delle mamme che stanno allattando i propri bebè».

Il ragazzo ha ripreso e trasmesso in diretta quello che, nelle sue intenzioni, doveva essere un omicidio. Perché?

«Credo che volesse andare oltre l’atto di violenza. Il suo è stato un tentativo di rendere quella violenza “mediatica”: l’ha considerata una performance che poteva dargli esposizione sociale per via della macabra unicità del contenuto. Al di là del movente dell’accoltellamento, credo che ci fosse anche un desiderio di esporsi con un contenuto virale destinato alle piattaforme social. In questi casi, lo schermo agisce sia come un filtro sia come un potenziatore».

Non è il primo caso in cui un evento estremamente violento viene ripreso e trasmesso sui social: crede che sia una specie di «tendenza»?

«Per quanto il ragazzo abbia scritto che non voleva imitare nessuno, credo che un’emulazione, anche inconscia, ci fosse. Esistono piattaforme dove si può trovare una quantità impressionante di video che mostrano ogni tipo di violenza. Non voglio ipotizzare che il ragazzo le frequentasse, ma i loro contenuti, piano piano, si fanno strada anche sui social network tradizionali, tra cui Telegram».

Da dove nasce il bisogno di riprendere e trasmettere online la violenza?

«Credo che si tratti di una questione legata agli algoritmi. Sui social cerchiamo contenuti fuori dall’ordinario, pur senza scadere nella violenza. Il caso di Trescore Balneario estremizza questa tendenza: un contenuto diverso dagli altri viene percepito come qualcosa che andrà virale. E visto che la quantità di video, testi e immagini presenti sui social è sempre più vasta, si punta all’eccesso.

Lei fa formazione nelle scuole, a volte anche in Bergamasca. Crede che quanto accaduto a Trescore Balneario possa succedere di nuovo?

«Penso che si tratti di un caso più unico che raro. Nei miei incontri non ho incontrato segnali di una sofferenza così profonda e diffusa. Anche confrontandomi con gli insegnanti, nessuno mi ha mai confidato di temere per la propria sicurezza personale. In quindici anni di carriera ho osservato dei casi problematici, questo è certo, ma non ho mai visto avvisaglie di situazioni così gravi».

Diciamocelo: fino a ieri con i chatbot ci limitavamo a chiacchierare. Chiedevamo un testo, ricevevamo una risposta e poi toccava a noi fare il lavoro sporco di copia-incolla, formattazione e organizzazione. Claude Cowork di Anthropic sposta l’asticella più in là. Non è più solo questione di “cosa sa”, ma di “cosa sa fare”.

Siamo entrati nell’era degli agenti. E no, non è un tecnicismo per addetti ai lavori: è la possibilità di dare in pasto all’intelligenza artificiale una cartella del nostro PC e dirle «lavora qui dentro». Per capire quanto questa funzione sia esaltante, ho messo alla prova il sistema con tre test decisamente diversi tra loro.

Primo caso: il bibliotecario musicale

Ho preso una cartella zeppa di tracce audio, per lo più MP3. Il compito? Analizzare tutto e creare un file Excel ordinato con artista, titolo e note. Claude non si è limitato a leggere i metadati: ha pianificato l’azione, ha creato fisicamente un file .xlsx e lo ha salvato nella sandbox. In pochi secondi, quello che sarebbe stato un pomeriggio di noia si è trasformato in un database pronto all’uso.

Secondo caso: il consulente editoriale

Qui ho alzato il tiro. Gli ho dato accesso a tutti i libri che ho scritto finora. Gli ho chiesto di leggerli, assimilarli e poi — ed è qui che avviene la magia — di propormi cinque idee per nuovi libri che non ho ancora scritto, ma che siano coerenti con il mio percorso. Il risultato? Spunti intelligenti, riflessioni che non “allucinano” ma che costruiscono sul già esistente. Un vero supporto al pensiero critico.

Terzo caso: il designer di PowerPoint

Questa è forse la prova più sorprendente. Ho caricato una presentazione della mia startup, Link&Lead, e gli ho chiesto di analizzarne non solo il contenuto, ma lo stile grafico. Poi gli ho dato un nuovo argomento: la gamification applicata all’intelligenza artificiale. Claude ha creato una nuova presentazione replicando il mio stile: barra rossa verticale, font specifico, griglia dei contenuti. Impressionante quanto si sia avvicinato all’originale.

Questione di sicurezza

C’è un punto fondamentale da sottolineare: la sandbox. Claude Cowork non gira libero per il vostro hard disk. Lavora in un ambiente isolato, una cartella specifica che decidete voi. Può leggere, scrivere e correggersi da solo in quel perimetro, ma non può sbirciare altrove. È la garanzia di sicurezza che serve oggi per integrare l’IA nel flusso di lavoro professionale senza patemi.

Il verdetto è chiaro: Claude Cowork è il compagno di scrivania che stavamo aspettando. Forse è arrivato il momento di riconsiderare chi sia il vero leader nella sfida tra i grandi modelli linguistici.

Guarda il video

 

Tutti parlano di AI che scrive al posto tuo. Nessuno parla di AI che legge, decide e acquista al tuo posto. Eppure è già successo, e un tribunale americano ha appena tracciato la prima linea di confine.


Hai presente la discussione infinita sul ghost writing con l’AI? Quella in cui ci si chiede se sia etico usare ChatGPT e Claude per scrivere un articolo, un post LinkedIn, una lettera di motivazione? Capisco. È una domanda legittima. Ma mentre noi siamo lì a discutere se dichiarare o meno l’uso dell’AI nella scrittura, ci stiamo perdendo il problema vero. Quello più sottile. Quello che arriva in silenzio, senza che te ne accorga. Non è l’AI che scrive al posto tuo. È l’AI che legge, filtra e decide al posto tuo. Benvenuto nell’era del ghost reading.


Amazon ha fatto causa a Perplexity, e il motivo è illuminante

A marzo 2026, un giudice federale di San Francisco ha emesso un’ingiunzione a favore di Amazon contro Perplexity AI. Il caso: Perplexity ha lanciato Comet, un browser-agente basato su AI in grado di navigare il web e (con il consenso dell’utente) fare acquisti su Amazon in completa autonomia. Nessun confronto di prezzi manuale. Nessuna lettura delle recensioni. Nessuna scelta personale. L’agente compra, e basta.

Amazon non ha gradito. E non solo per questioni tecniche di accesso non autorizzato. La parte interessante è questa: Amazon ha sostenuto che l’uso di Comet “peggiora in modo significativo l’esperienza del cliente” perché rimuove elementi fondamentali del suo ecosistema. Quali elementi? Le raccomandazioni personalizzate, le promozioni e i risultati sponsorizzati. Tradotto in italiano: Amazon non vuole che una macchina compri al posto tuo perché così non riesce più a influenzarti (vedi le armi d. Fermati un secondo su questa cosa. È più importante di quanto sembri.


Il vero modello di business di ogni piattaforma si chiama “attenzione umana”

Amazon, Google, Facebook, TikTok: tutti questi sistemi funzionano perché tu (persona in carne e ossa) guardi, scegli, ti lasci tentare. Se un agente AI fa tutto al posto tuo, la piattaforma perde il suo oggetto del desiderio: la tua attenzione, le tue esitazioni, i tuoi clic. Perde la capacità di mostrarti quel prodotto sponsorizzato proprio quando stai per cedere.

L’AI agente non esita davanti a una promozione. Non si fa distrarre da “Spesso comprato insieme”. Non cade nel bias dell’ancoraggio quando vede che il prezzo è stato “ridotto” da 99 € a 79 €.

È un consumatore perfetto nel senso più letterale del termine: non si fa fregare. E questo, paradossalmente, è esattamente il problema.


Kahneman, il “sistema zero” e la delega silenziosa

Conosci il lavoro di Daniel Kahneman? (Se non lo conosci, corri a comprare Pensieri lenti e veloci (è tra i testi che suggerisco qui). È uno di quei libri che ti cambia il modo di vedere tutto.)

Kahneman ha descritto due modalità di pensiero:

  • Sistema 1: veloce, intuitivo, automatico. Quello che ti fa sentire fame vedendo una pizza in TV.
  • Sistema 2: lento, deliberato, analitico. Quello che usi per fare i calcoli sul mutuo.

Oggi i ricercatori parlano di un terzo livello: il Sistema zero (vedi qui).

Non è tuo, è dell’AI.

Il Sistema 0 è uno strato pre-cognitivo che si interpone tra il mondo e il tuo cervello. L’AI seleziona, filtra, sintetizza e ti presenta una realtà già pre-digerita, prima ancora che tu abbia il tempo di attivare il Sistema 1 o il Sistema 2. Non è fantascienza, è già la nostra quotidianità. Quando chiedi a ChatGPT “cosa leggo sull’argomento X?” e accetti la risposta senza verificarla, hai attivato il Sistema 0. Hai delegato la selezione cognitiva a una macchina.


Cosa dicono i ricercatori (e non è tranquillizzante)

Ho cercato studi recenti sull’argomento. Eccone tre che vale la pena conoscere.

Studio 1 — Il lettore passivo (Arxiv, aprile 2025)

Ricercatori dell’Università di Washington hanno analizzato 124 sessioni in cui studenti universitari usavano AI per leggere i testi del corso (“Supporting Students’ Reading and Cognition with AI”, Fu & Hiniker, arXiv:2504.13900).

Risultato iniziale incoraggiante: nelle prime sessioni, gli studenti usavano l’AI per analisi e valutazioni complesse (pensiero di ordine superiore). Ma nel tempo, settimana dopo settimana, il pattern cambiava. Gli studenti convergevano verso un uso sempre più passivo. Sempre meno domande critiche. Sempre più “dimmi tu cosa dice questo testo”.

La delega cognitiva si installa gradualmente, come un’abitudine.

Studio 2 — Proteggere la cognizione umana (Arxiv, febbraio 2025)

Un paper della Stanford University (“Protecting Human Cognition in the Age of AI”, Singh et al., arXiv:2502.12447) fotografa un rischio sistemico: l’adozione massiva di AI generativa sta rimodellando profondamente il modo in cui gli esseri umani si relazionano con l’informazione, ragionano e apprendono.

Il problema non è l’AI in sé. È che i novizi (gli studenti, chi non ha ancora solide basi disciplinari) rischiano di sviluppare competenze cognitive atrofizzate, avendo sempre qualcuno (qualcosa) che pensa al loro posto nelle fasi cruciali dello sviluppo intellettuale.

Studio 3 — L’agente che compra per te (Arxiv, 2025)

Il paper “What Is Your AI Agent Buying?” (arXiv:2508.02630) esamina direttamente il fenomeno del commercio agentivo: AI che acquistano in autonomia per gli utenti, con minima supervisione umana. I ricercatori hanno trovato che c’era solo il 2% di sovrapposizione nelle scelte esatte tra gli agenti AI e i consumatori umani.

Due per cento.

Significa che l’agente AI, comprando “per te”, sta in realtà comprando per sé — sulla base di logiche proprie, non delle tue preferenze reali.


Ma attenzione: non è tutto negativo

Sarei disonesto se dipingessi solo il lato oscuro. La delega cognitiva ha aspetti genuinamente preziosi.

Accessibilità reale. Per chi ha difficoltà di lettura, dislessia, o non padroneggia la lingua di un testo tecnico, l’AI che sintetizza e semplifica è una conquista di civiltà. Non una minaccia.

Efficienza nelle decisioni a basso rischio. Delegare all’AI la ricerca del volo più economico o la comparazione di tariffe assicurative è razionale. Libera tempo cognitivo per le decisioni che contano davvero.

Personalizzazione genuina. Un agente AI che conosce bene le tue preferenze (e le rispetta davvero) potrebbe farti scoprire cose che da solo non avresti mai trovato, senza le distorsioni degli algoritmi di engagement progettati per venderti pubblicità.

Il problema non è la delega in sé. È la delega inconsapevole: quella che avviene senza che tu te ne accorga, senza che tu abbia scelto deliberatamente di farlo.


Gli esempi concreti che ti riguardano (più di quanto pensi)

Andiamo sul concreto. Questi scenari di ghost reading li stai già vivendo, anche se non li hai etichettati così.

  • Il riassunto che diventa l’unico testo. Carichi un PDF su Gemini Notebook (ex NotebookLM) o ChatGPT, chiedi il riassunto, e non apri mai il documento originale. L’AI ha letto per te. Ha scelto cosa è importante. Ha deciso cosa puoi ignorare.
  • La rassegna stampa filtrata. Usi un AI per “tenerti aggiornato” su un settore. Ma l’AI seleziona le fonti, pesa le notizie, decide il tono. Il tuo “aggiornamento” è già una realtà pre-interpretata.
  • Il consiglio di acquisto diretto. “Qual è il miglior laptop sotto i 1.000 euro?” — e compri quello che ti dice l’AI senza verificare le recensioni, senza considerare le alternative, senza chiederti se le tue esigenze specifiche corrispondono ai criteri usati dalla macchina.
  • L’agente che gestisce la tua inbox. Esistono già strumenti che leggono la tua email, decidono cosa è urgente, archiviano il resto. Tu vedi solo ciò che l’AI ha scelto di farti vedere.
  • La ricerca accademica delegata. Uno studente chiede all’AI “cosa si dice su questo argomento” invece di leggere le fonti primarie. L’AI costruisce una sintesi. Lo studente la riporta come “la letteratura”. Il problema? L’AI può sbagliare, sintetizzare in modo distorto, omettere voci critiche.

Il paradosso del consumatore perfetto

Torno al caso Amazon-Perplexity, perché è il più rivelatore.

Un agente AI che compra per te è, tecnicamente, un consumatore razionale: confronta prezzi, ignora i bias cognitivi, non cade nelle trappole di marketing. Dovrebbe essere una cosa buona, no?

Eppure Amazon ci ha fatto una causa.

Perché la “razionalità” dell’agente AI è una razionalità diversa dalla tua. Non tiene conto del piacere di scoprire qualcosa di inaspettato mentre fai shopping. Non tiene conto del fatto che a volte vuoi lasciarti tentare. Non tiene conto delle tue preferenze etiche verso certi brand. Non tiene conto di come ti senti quel giorno.

E soprattutto: non capisci davvero come ha scelto.

L’opacità degli algoritmi di decisione è il vero rischio del ghost reading. Quando deleghi la scrittura a un AI, il testo è lì — puoi leggerlo, correggerlo, riappropriartene. Quando deleghi la lettura e la scelta, non hai più nemmeno quella possibilità.


La domanda che devi porti

La prossima volta che stai per delegare a un’AI una lettura, una sintesi, una decisione d’acquisto, fermati un secondo e chiediti:

Sto scegliendo io di non leggere? O sto semplicemente smettendo di leggere senza averlo deciso?

C’è una differenza enorme tra usare l’AI come uno strumento consapevole — un assistente che ti aiuta a fare meglio quello che vuoi fare — e lasciare che l’AI diventi la tua interfaccia con la realtà.

Il ghost writer ti toglie la voce, il ghost reader ti toglie la mente. Decidi tu quale dei due ti preoccupa di più.

Hai mai avuto la sensazione di passare metà della giornata a fare cose che, in fondo, non richiedono davvero il tuo cervello? Compilare tabelle. Creare presentazioni. Cercare file in rete e salvarli uno per uno. Montare video. Riscrivere il curriculum per l’ennesima candidatura. Lavoro vero, certo. Ma lavoro ripetitivo. Il tipo di lavoro che, ogni volta che lo fai, senti che stai sprecando qualcosa. Tempo. Energia. Neuroni.

Ecco il punto: esiste già uno strumento che può fare tutto questo al posto tuo. Si chiama Genspark, è un agente AI (cioè un sistema di intelligenza artificiale capace di agire in autonomia sul tuo computer, non solo di rispondere a domande), ed è già operativo.

Ho testato le sue funzionalità in una serie di video sul mio canale YouTube. In questo articolo ti racconto cosa fa, come funziona e — soprattutto — dove puoi vederlo in azione.


Cos’è Genspark? Una definizione pratica

Genspark è una piattaforma di agentic AI sviluppata in Cina e lanciata a livello globale nel 2024. Il termine “agentic” (dall’inglese agent, agente) indica un sistema AI che non si limita a generare testo in risposta a una domanda, ma esegue azioni in modo autonomo: cerca informazioni in rete, apre applicazioni, crea file, scarica contenuti, compila moduli. In pratica: tu scrivi un prompt (un’istruzione, un comando in linguaggio naturale) e Genspark si mette al lavoro come un assistente umano.

La differenza rispetto a ChatGPT o Claude è sostanziale. Quelli sono strumenti di conversazione e generazione di contenuti. Genspark è uno strumento di automazione operativa.

Andiamo sul concreto. Ecco cosa fa.


5 cose che Genspark fa già al posto tuo

1. Compila i file Excel (recuperando i dati dalla rete)

Si parla molto di agentic AI in prospettiva: gli agenti faranno questo, faranno quello… Bello. Ma cosa fanno adesso, nel concreto?

Una delle prime cose che ho testato è stata chiedere a Genspark di creare un foglio Excel con le offerte di lavoro del mio settore nella mia zona, raccogliendo i dati direttamente dal web. Risultato: un file strutturato, compilato in automatico, senza che io muovessi un clic.

Questa funzionalità è già matura e utilizzabile. Se lavori con dati che vengono da fonti online — offerte, prezzi, notizie, classifiche — puoi delegare la raccolta a Genspark e occuparti solo dell’analisi.

🎬 Guarda il video: Genspark, l’agente che compila i file Excel al posto tuo (26 maggio 2025 · 3 min)


2. Crea presentazioni da zero (senza aprire PowerPoint)

Fare slide ti stressa? Benvenuto nel club. (Ho perso il conto di quante ore ho trascorso a sistemare bullet point e allineamenti che nessuno ha mai letto davvero.)

Con Genspark puoi generare una presentazione completa partendo da un semplice prompt. Titoli, punti chiave, struttura, immagini: tutto pronto in pochi minuti. Non è magia, è intelligenza artificiale al servizio di chi ha una scadenza e zero voglia di aprire PowerPoint.

Attenzione: il risultato non è ancora quello di un designer professionista. Ma per una prima bozza, per un brainstorming strutturato, o per un documento interno, funziona già molto bene.

🎬 Guarda il video: L’agente Genspark crea le slide al posto tuo (5 giugno 2025 · 4 min)


3. Scarica file dalla rete (con un solo prompt)

Quante volte hai fatto questa cosa: cercare immagini (o documenti, o PDF) su Google, aprirle una per una, salvarle in una cartella, rinominarle? Noia pura.

Genspark AI Drive è il sistema di “Full Agentic Download Agent” sviluppato dalla piattaforma per trasformare l’agente AI in un vero e proprio spazio di lavoro digitale. Cerchi, scarichi, organizzi: tutto con un comando testuale.

Nel video ho mostrato come l’agente abbia cercato e scaricato per me una serie di immagini dalla rete in modo completamente autonomo. È una funzionalità che, nelle mani giuste, fa risparmiare ore.

🎬 Guarda il video: L’agente Genspark scarica i file dalla Rete al posto tuo (18 agosto 2025 · 1,5 min)


4. Modifica i tuoi video (con Genspark Clip Genius)

Questa è quella che mi ha sorpreso di più. Passare ore a montare un video potrebbe diventare, a breve, un lontano ricordo. Con Genspark Clip Genius basta descrivere quello che vuoi nel prompt e l’agente modifica le clip al posto tuo.

Disclaimer onesto: il risultato attuale non è professionale. Non aspettarti la qualità di un video editor esperto. Ma per contenuti social, pillole informative, reel veloci? Il risparmio di tempo è già tangibile.

E ricorda: questi strumenti migliorano ogni settimana. Quello che vedi oggi è già obsoleto rispetto a quello che vedrai tra tre mesi.

🎬 Guarda il video: Il futuro del video editing: l’agente Genspark modifica le clip al posto tuo (7 settembre 2025 · 5 min)


5. Personalizza il tuo CV per ogni candidatura

Questo è il video che ha generato più interesse (quasi 2.000 visualizzazioni in poche settimane, il che, sul mio canale, significa che hai toccato un nervo scoperto).

Il problema che tutti conoscono: hai un curriculum standard e ogni offerta di lavoro richiederebbe una versione personalizzata. Nessuno lo fa, perché richiede tempo. Risultato: mandi sempre lo stesso CV e ti chiedi perché non ti rispondono.

Con Genspark puoi partire da un’offerta di lavoro, dal tuo CV e dal tuo profilo LinkedIn e chiedere all’agente di riscrivere il curriculum per quella specifica candidatura, valorizzando le competenze più pertinenti. L’ho testato in diretta nel video.

🎬 Guarda il video: Lavoro: usare l’AI per personalizzare il CV (con l’agente Genspark) (8 marzo 2026 · 2 min)


Genspark è già abbastanza maturo per usarlo?

Risposta onesta: dipende dall’uso.

Per compiti operativi e ripetitivi — raccolta dati, bozze di documenti, automazione di processi semplici — la risposta è sì. È già utile, già oggi.

Per compiti ad alta qualità — video professionali, presentazioni da consegnare a un cliente importante, candidature per posizioni strategiche — la risposta è: usalo come punto di partenza, non come prodotto finito.

Il rischio più comune con questi strumenti è uno solo: aspettarsi troppo (e rimanere delusi) oppure aspettarsi troppo poco (e non usarli per nulla). La via di mezzo è la più produttiva.


Come iniziare con Genspark

Tre passi per partire senza perdere tempo:

  • Vai su genspark.ai e crea un account gratuito. Non serve installare nulla.
  • Scegli un compito ripetitivo che fai regolarmente e che non richiede giudizio critico. Quello è il tuo primo terreno di sperimentazione.
  • Scrivi un prompt specifico, non generico. “Crea un file Excel con le offerte di lavoro per social media manager a Milano degli ultimi 30 giorni” funziona molto meglio di “trovami lavoro”.

Come per qualsiasi strumento, la curva di apprendimento esiste. Ma è breve. E il ritorno sull’investimento di tempo si vede subito.


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Qualche anno fa, per ascoltare un audiolibro dovevi comprare una cassetta (sì, una musicassetta, col nastro!). Oggi puoi non solo ascoltarli ovunque, ma anche produrli tu stesso, con gli strumenti che hai già in tasca o sul tuo computer. Gratis.

Eppure, la maggior parte degli autori e degli aspiranti narratori guarda il mondo dell’audiolibro come fosse riservato a chi ha uno studio di registrazione professionale, un tecnico del suono e un budget da piccola casa editrice. Non è così: in questo articolo te lo dimostro passo dopo passo.


Il mercato degli audiolibri sta esplodendo. Peccato che quasi nessuno se ne accorga

Il settore globale degli audiolibri vale già oltre 6 miliardi di dollari l’anno (30 miliardi entro il 2030). Cresce a doppia cifra da quasi un decennio. In Italia siamo ancora indietro, il che significa (se sei un autore, un formatore, un professionista con qualcosa da dire) che sei in anticipo sul mercato. Il problema è che molti si bloccano davanti a una domanda sbagliata: “Ma quanto costa produrre un audiolibro?” La domanda giusta è un’altra: “Con cosa posso farlo senza spendere nulla?” Ecco la risposta.


Due strade, zero euro: voce umana o voce AI

Prima di partire, devi scegliere il tuo approccio. Le opzioni sono due.

La prima strada: registri tu la voce (o trovi qualcuno che lo faccia per te, anche questo a costo zero). Il risultato è più caldo, più autentico, più personale. Perfetto se sei l’autore del libro o se hai già una presenza vocale riconoscibile.

La seconda strada: usi una voce artificiale generata dall’AI. Fino a qualche anno fa, le voci sintetiche erano robotiche e insopportabili. Oggi, strumenti come ElevenLabs o Google Text-to-Speech hanno raggiunto una qualità sorprendente. E nella versione gratuita ti danno già abbastanza per cominciare.

Non c’è una strada migliore in assoluto. Dipende dal libro, dal pubblico e da quanto sei a tuo agio davanti a un microfono (anche virtuale). Qualunque tu scelga, i passi successivi sono quasi identici.


Passo 1 — Prepara il testo

Sembra ovvio. Non lo è. Leggere ad alta voce è un’arte completamente diversa dallo scrivere. Il tuo testo va adattato prima di essere registrato o dato in pasto a un’AI.

Ecco cosa fare concretamente:

  • Elimina le note a piè di pagina: nell’audio non si leggono. Trasforma le informazioni essenziali in frasi nel corpo del testo.
  • Sciogli le abbreviazioni: “es.” diventa “per esempio”, “cfr.” diventa “confronta con”, “ecc.” diventa “e così via”. Le voci AI spesso le leggono male.
  • Adatta le cifre: “1.347” va scritto “milletrecentoquarantasette” nei passaggi narrati, oppure lasciato in formato numerico se il contesto è tecnico e il lettore capisce.
  • Segnala le pause: inserisci dei punti o dei trattini lunghi dove vuoi che la voce si fermi. Funziona con le voci AI e ti aiuta come promemoria quando registri tu.
  • Crea un file pulito: niente intestazioni di capitolo doppie, niente numeri di pagina, niente simboli grafici che non hanno senso nell’audio.

Facciamo un esempio concreto. Questa frase scritta:

“Il PIL italiano è cresciuto dell’1,2% nel Q3 2024 (cfr. ISTAT, tab. 3, p. 47).”

Diventa, nella versione audio:

“Il prodotto interno lordo italiano è cresciuto dell’uno virgola due percento nel terzo trimestre del duemilaventiquattro, secondo i dati dell’ISTAT.”

Sembra un dettaglio. In realtà è la differenza tra un audiolibro professionale e un testo robotico.


Passo 2 — Scegli gli strumenti giusti (tutti gratuiti)

Se registri la tua voce

Hai bisogno di tre cose: un microfono, un software di registrazione e un luogo silenzioso.

Il microfono: il microfono del tuo smartphone è sufficiente per iniziare. I modelli recenti di iPhone e Android registrano a una qualità accettabile. Se vuoi fare un passo in più senza spendere, usa gli auricolari con microfono integrato: riducono i rumori ambientali e tengono la voce più stabile.

Il software di registrazione: usa Audacity. È gratuito, open source, disponibile per Windows, Mac e Linux. Fa praticamente tutto quello che fa un software professionale da migliaia di euro. Registra, taglia, pulisce i rumori di fondo, regola i livelli audio, esporta in MP3 o WAV.

Il luogo: il nemico numero uno della qualità audio non è il microfono, è il riverbero. Registra in una stanza piccola, con tende, tappeti e mobili imbottiti che assorbono il suono. Dentro un armadio pieno di vestiti, hai una cabina insonorizzata improvvisata. (No, non sto scherzando. Funziona davvero.)

Se usi una voce AI

Questi sono i migliori strumenti gratuiti disponibili oggi:

  • ElevenLabs (elevenlabs.io): la qualità migliore in circolazione. Il piano gratuito ti offre circa 10.000 caratteri al mese — abbastanza per un capitolo di prova. Voci in italiano disponibili.
  • Natural Reader (naturalreaders.com): interfaccia semplice, voci decenti, piano gratuito generoso. Puoi incollare il testo direttamente.
  • Balabolka (solo Windows): software desktop gratuito, usa le voci installate nel sistema operativo o quelle scaricabili online. Zero limiti di caratteri.
  • Google Text-to-Speech tramite Google Docs: seleziona il testo, vai su Strumenti → Accessibilità e attiva la lettura ad alta voce. Non è perfetto, ma per testare è immediato.

Passo 3 — Registra (o genera) il tuo audio

Ci siamo. È il momento di produrre il file audio.

Se registri tu

Segui questo protocollo:

  1. Registra per capitoli, non per l’intero libro in un’unica sessione. Perdi la voce. Perdi la concentrazione. I file diventano enormi e difficili da gestire.
  2. Prima di ogni sessione, registra 10 secondi di silenzio nella stessa stanza. Audacity li usa per creare un “profilo del rumore di fondo” e pulire automaticamente tutta la registrazione.
  3. Usa la funzione Noise Reduction di Audacity: Effetti → Riduzione del rumore → Ottieni il profilo del rumore → applica a tutto il file.
  4. Parla più lentamente del normale. La velocità media della lettura narrativa è di circa 130-150 parole al minuto. Quella conversazionale è di 180-200. Rallenta, articola, respira.
  5. Esporta ogni capitolo come file MP3 a 128 kbps. È il formato standard per gli audiolibri.

Se usi una voce AI

Con ElevenLabs, per esempio, il processo è questo:

  1. Crea un account gratuito su elevenlabs.io.
  2. Scegli una voce in italiano tra quelle disponibili (ce ne sono diverse, con timbri e stili diversi).
  3. Incolla il testo del capitolo nel campo di testo.
  4. Ascolta l’anteprima, regola velocità e tono se necessario.
  5. Scarica il file MP3.
  6. Ripeti per ogni capitolo.

Passo 4 — Monta e finalizza

Anche se hai registrato tutto perfettamente, il file grezzo non è ancora il prodotto finale.

Torna su Audacity e fai queste operazioni:

  • Taglia i silenzi lunghi all’inizio e alla fine di ogni traccia. Lascia mezzo secondo di silenzio prima che inizi la voce e mezzo secondo dopo che finisce.
  • Aggiungi una musica di sottofondo opzionale per l’intro e l’outro. Usa Free Music Archive (freemusicarchive.org) o ccMixter (ccmixter.org): contengono migliaia di brani royalty-free scaricabili e usabili gratis.
  • Normalizza il volume: Effetti → Normalizza → imposta a -3dB. Questo garantisce che il volume sia uniforme tra un capitolo e l’altro.
  • Esporta in MP3: File → Esporta → Esporta come MP3.

Passo 5 — Aggiungi i metadati

Questo passaggio lo saltano quasi tutti. È un errore.

I metadati sono le informazioni incorporate nel file MP3 che i lettori audio e le piattaforme usano per identificarlo: titolo, autore, numero del capitolo, copertina.

In Audacity, quando esporti un file MP3, si apre automaticamente una finestra per inserire questi dati. Compilali sempre:

  • Title: il titolo del capitolo
  • Artist: il tuo nome
  • Album: il titolo del libro
  • Track Number: il numero del capitolo
  • Year: l’anno di pubblicazione
  • Genre: Audiobook

Per la copertina, usa Canva (canva.com, piano gratuito). Crea un’immagine quadrata di 3000×3000 pixel — è il formato richiesto dalla maggior parte delle piattaforme di distribuzione.


Passo 6 — Distribuisci il tuo audiolibro

Ora hai i file. Dove li metti?

Le piattaforme gratuite

  • Spotify for Podcasters (podcasters.spotify.com): sì, puoi pubblicare un audiolibro come podcast. Crea un feed RSS, carica i tuoi episodi (= capitoli), e il tuo audiolibro finisce su Spotify, Apple Podcasts, Google Podcasts e decine di altre piattaforme. Completamente gratis.
  • SoundCloud: piano gratuito con 3 ore di audio. Ottimo per i libri brevi o per pubblicare capitoli di anteprima.
  • Archive.org (Internet Archive): spazio illimitato, completamente gratuito, ideale per opere con licenza aperta.
  • YouTube: trasforma i tuoi file audio in video con una copertina statica. YouTube è il secondo motore di ricerca al mondo. Molte persone cercano audiolibri proprio lì.

Le piattaforme con royalty (senza costi iniziali)

Se vuoi arrivare su Amazon, Audible e iTunes, la strada principale è ACX (acx.com). Puoi pubblicare gratuitamente e ricevere royalty sulle vendite. In alternativa, Findaway Voices distribuisce su oltre 40 piattaforme con un modello simile.


Il riepilogo in un colpo d’occhio

Ricapitoliamo l’intera pipeline, dalla prima parola all’ultimo upload:

  1. Prepara il testo: adatta il documento scritto alla lettura audio (elimina note, sciogli abbreviazioni, aggiungi pause).
  2. Scegli la strada: voce tua (Audacity + microfono) o voce AI (ElevenLabs, Natural Reader, Balabolka).
  3. Registra o genera l’audio: capitolo per capitolo, mai tutto d’un fiato.
  4. Monta in Audacity: pulisci, normalizza, aggiungi musica intro/outro.
  5. Aggiungi i metadati: titolo, autore, copertina — non saltare questo passaggio.
  6. Distribuisci: Spotify for Podcasters per la distribuzione gratuita massima, ACX per Audible e Amazon.

Costo totale: zero euro. Tempo richiesto: dipende dalla lunghezza del libro, ma un capitolo di 3.000 parole richiede circa un’ora di lavoro complessivo, tra registrazione e post-produzione.


La domanda che dovresti farti adesso

Non “ce la farò?” — perché la risposta tecnica, come hai visto, è sì.

La domanda giusta è: qual è il libro che hai già scritto, o che stai scrivendo, che meriterebbe di essere ascoltato?

Perché c’è una differenza sottile ma enorme tra un libro letto e un libro ascoltato. La voce aggiunge intenzione, ritmo, emozione. Un testo che sulla pagina sembra freddo, nell’audio può diventare potente.

Prova con un capitolo. Solo uno. Caricalo su Spotify for Podcasters, condividi il link con cinque persone di fiducia e ascolta il feedback.

Il tuo audiolibro inizia da lì.