Decisioni artificiali: quando l’AI aiuta o distorce le scelte in azienda

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Immagina una riunione di direzione. Sul tavolo ci sono dati incompleti, interessi diversi, poco tempo e una scelta che nessuno vuole sbagliare. A un certo punto qualcuno apre un sistema di intelligenza artificiale, inserisce documenti e numeri, poi legge una raccomandazione formulata con grande sicurezza.

La tensione scende. Finalmente sembra esserci una risposta oggettiva.

Ma è davvero così? Oppure abbiamo soltanto trasferito alla macchina i nostri pregiudizi, aggiungendo velocità, scala e un linguaggio più convincente?

È la domanda al centro di Decisioni artificiali. Come l’uso dell’Intelligenza Artificiale ridefinisce il Decision-Making nelle organizzazioni, il libro di Nicola Capolupo pubblicato nel 2025 da Editoriale Scientifica. Un saggio di 196 pagine che mette in dialogo psicologia cognitiva, teoria organizzativa, sistemi di supporto alle decisioni ed etica dell’AI.

Il messaggio più utile è anche il meno spettacolare: l’intelligenza artificiale può aiutarci a decidere meglio, ma non elimina l’irrazionalità umana. Può ridurre alcuni errori, amplificarne altri e crearne di nuovi. Per questo la qualità della decisione dipende non soltanto dall’algoritmo, ma dal processo con cui persone e organizzazioni lo interrogano, controllano e, quando serve, contraddicono.

Decisioni artificiali: di che cosa parla il libro di Nicola Capolupo

Nicola Capolupo è ricercatore in Organizzazione aziendale presso l’Università Telematica San Raffaele Roma. La sua ricerca riguarda, tra gli altri temi, comportamento organizzativo, processi decisionali, bias cognitivi e uso dell’intelligenza artificiale nelle organizzazioni.

Decisioni artificiali, con prefazione di Paola Adinolfi e postfazione di Guglielmo Faldetta, non è un manuale di prompt né una raccolta di ricette per delegare le scelte a ChatGPT. È un percorso che parte dalle teorie del decision making, attraversa la razionalità limitata di Herbert Simon, le euristiche studiate da Daniel Kahneman e Amos Tversky, i sistemi di supporto alle decisioni e arriva a uno studio empirico sui bias nelle decisioni organizzative mediate dall’AI.

La prefazione contiene una frase che riassume bene il problema: «Le decisioni rappresentano il luogo in cui la teoria incontra la prassi». È lì che dati, procedure, cultura aziendale, emozioni, rapporti di potere e responsabilità smettono di essere concetti astratti e producono conseguenze reali.

L’anteprima del volume permette di consultare indice, prefazione, incipit, osservazioni conclusive e bibliografia.

Il mito della decisione perfettamente razionale

Ci piace pensare di scegliere dopo aver raccolto tutti i dati, confrontato ogni alternativa e calcolato con calma costi e benefici. Nella vita organizzativa, però, quasi mai disponiamo di tempo infinito, informazioni complete e obiettivi condivisi.

Il libro parte proprio da questa crepa. Dan Ariely, in Prevedibilmente irrazionali, ha mostrato quanto il comportamento umano sia influenzato da automatismi, emozioni e distorsioni sistematiche. Daniel Kahneman ha reso popolare la distinzione tra un pensiero rapido, intuitivo e automatico e un pensiero lento, riflessivo e faticoso. Non sono due interruttori nel cervello, ma una metafora utile per capire perché spesso accettiamo la prima risposta plausibile.

Già Herbert Simon, premio Nobel per gli studi sui processi decisionali nelle organizzazioni, aveva demolito l’idea della razionalità perfetta. Parlava di razionalità limitata: davanti a vincoli di tempo, competenze e informazioni, le persone non trovano necessariamente la soluzione migliore in assoluto. Cercano una soluzione sufficientemente buona.

In azienda il problema si complica ancora. Una decisione non è soltanto un calcolo. È anche negoziazione, interpretazione del contesto, gestione dei conflitti e assunzione di responsabilità. Un modello può stimare una probabilità; non può stabilire da solo quale rischio sia moralmente, socialmente o strategicamente accettabile.

L’AI come sistema di supporto alle decisioni

Un modo utile per comprendere l’intelligenza artificiale in azienda è considerarla un’evoluzione dei Decision Support System, i sistemi informatici che assistono il decisore senza sostituirlo.

Un sistema di supporto alle decisioni combina normalmente quattro elementi:

  • dati, interni o esterni all’organizzazione;
  • modelli, usati per analizzare relazioni, rischi e previsioni;
  • interfaccia, attraverso cui il decisore formula domande e interpreta risultati;
  • conoscenza, cioè regole, esperienze e informazioni sul dominio.

L’AI generativa rende questo sistema più accessibile. Un manager può interrogare documenti in linguaggio naturale, riassumere report, confrontare scenari, individuare anomalie, chiedere controargomentazioni o simulare le conseguenze di opzioni diverse.

Questa è la parte davvero interessante: l’AI può funzionare come amplificatore cognitivo. Non deve limitarsi a sputare una risposta, ma può aiutarci ad allargare lo spazio delle alternative. Il valore non sta soltanto nel prevedere «che cosa accadrà», ma nel rendere visibili ipotesi, dipendenze e domande che il gruppo non aveva considerato.

Complessità e potere: l’AI non entra in un’organizzazione neutrale

Riprendendo un lavoro di Thomas B. Lawrence del 1991, il libro osserva le decisioni organizzative lungo due dimensioni: la complessità del problema e la sua politicità, cioè il livello di conflitto tra soggetti con interessi, informazioni e potere differenti.

L’intelligenza artificiale agisce su entrambe.

Da un lato riduce la fatica di elaborare grandi quantità di dati e rende più semplice interrogare archivi prima riservati agli specialisti. Questo può distribuire conoscenza e partecipazione. Dall’altro, chi sceglie i dati, imposta gli obiettivi, definisce le soglie e decide quale sistema adottare conserva un potere enorme, anche se meno visibile.

La standardizzazione può aumentare coerenza e stabilità, ma può anche comprimere eccezioni, apprendimento e innovazione. Un punteggio uniforme sembra imparziale; se nasce da dati storici distorti o da una definizione povera del problema, rende soltanto più efficiente l’errore. È un rischio particolarmente evidente quando l’AI entra negli appalti pubblici e in altre procedure ad alto impatto.

I tre bias che rendono pericolosa la delega all’AI

1. Bias di automazione: «Se lo dice il sistema, sarà vero»

Il bias di automazione è la tendenza ad accettare il suggerimento di un sistema automatico senza cercare prove alternative o senza dare il giusto peso alle informazioni contrarie.

Una revisione sistematica pubblicata sul Journal of the American Medical Informatics Association ha analizzato frequenza, fattori e possibili contromisure di questo fenomeno. Il punto non è che le persone si fidino sempre delle macchine, ma che, in certe condizioni, la raccomandazione automatica diventi una scorciatoia mentale.

L’interfaccia contribuisce al problema. Una risposta ordinata, fluida e accompagnata da una percentuale può apparire più solida di quanto sia. La sicurezza del tono viene scambiata per accuratezza.

2. Framing e ancoraggio: il primo modo di porre il problema orienta il resto

Il framing riguarda il modo in cui una scelta viene presentata. L’ancoraggio porta invece a dare un peso eccessivo alla prima informazione ricevuta.

Con l’AI i due effetti si sommano. Se chiediamo «spiegami perché questa strategia fallirà», abbiamo già costruito una cornice negativa. Il modello cercherà soprattutto argomenti coerenti con quella direzione. Non perché abbia un’opinione, ma perché sta rispondendo al compito che gli abbiamo assegnato.

Poi arriva il secondo ancoraggio: quello umano. La prima risposta della macchina diventa il punto di partenza dei prompt successivi. Anche quando contiene un errore, tendiamo a costruirci sopra la conversazione.

Il rischio è una catena invisibile:

  1. una domanda orientata produce una risposta orientata;
  2. la risposta viene percepita come autorevole;
  3. i prompt successivi ne accettano le premesse;
  4. il gruppo smette di cercare ipotesi incompatibili con la prima.

3. Overconfidence: fidarsi troppo dell’AI o troppo di sé

L’overconfidence è lo scarto tra quanto ci sentiamo sicuri e quanto siamo realmente accurati. Nell’interazione uomo-macchina funziona in due direzioni: possiamo sopravvalutare l’algoritmo oppure le nostre capacità e ignorare un suggerimento valido.

Uno studio presentato alla conferenza CHI 2024 ha confrontato diversi interventi per calibrare la fiducia nelle decisioni assistite dall’AI. Tra gli approcci esaminati figurano il think the opposite, il ragionamento in termini probabilistici e il feedback sulla calibrazione. Il risultato più importante non è «fidarsi di più» o «fidarsi di meno», ma imparare a far coincidere meglio fiducia e accuratezza.

La buona collaborazione nasce quando sappiamo riconoscere sia i casi in cui l’AI merita ascolto sia quelli in cui deve essere respinta.

Spiegare l’algoritmo non basta

Si parla molto di Explainable AI: se il sistema spiega come è arrivato a una raccomandazione, l’utente dovrebbe valutarla meglio. Purtroppo una spiegazione può diventare a sua volta un segnale di autorevolezza. «C’è una motivazione, quindi sarà corretto».

Lo studio To Trust or to Think, condotto da Zana Buçinca, Maja Barbara Malaya e Krzysztof Z. Gajos su 199 partecipanti, ha sperimentato alcune cognitive forcing functions: piccoli vincoli progettati per obbligare l’utente a fermarsi e ragionare prima di accettare il consiglio dell’AI.

Questi interventi hanno ridotto l’eccessivo affidamento rispetto alle semplici spiegazioni, ma con un prezzo: le soluzioni più efficaci sono state anche quelle valutate meno favorevolmente dagli utenti. Inoltre hanno aiutato di più le persone con una maggiore propensione allo sforzo cognitivo.

È una lezione preziosa per chi progetta strumenti aziendali. Una buona esperienza utente non coincide sempre con il minor numero possibile di passaggi. A volte un po’ di attrito è una funzione di sicurezza.

Che cosa emerge dallo studio presentato nel libro

Nell’ultima parte, Capolupo presenta uno studio esplorativo sull’incidenza di overconfidence, bias di automazione, ancoraggio e framing nelle decisioni organizzative assistite dall’intelligenza artificiale.

I risultati discussi nel volume invitano a evitare conclusioni semplicistiche. Overconfidence e automazione non sembrano alterare in modo significativo le scelte aziendali nel campione analizzato; i lavoratori possono mantenere un ruolo proattivo, soprattutto quando ricevono feedback e conservano autonomia. L’AI può favorire pensiero analitico ed esplorazione di alternative.

Ma il quadro cambia nei lavori più routinari o quando la delega diventa passiva. L’innovazione può essere percepita come minaccia, alimentando anche quella che viene definita AI Anxiety; il coinvolgimento può diminuire e le competenze decisionali possono atrofizzarsi. Lo stesso libro esplicita limiti metodologici e carattere esplorativo dell’indagine: questi risultati non vanno trasformati in una legge universale.

La conclusione più robusta è organizzativa, non tecnologica: l’effetto dell’AI dipende da come vengono progettati lavoro, feedback, responsabilità e possibilità di contestare la macchina.

Human in the loop: non basta mettere una firma alla fine

L’espressione human in the loop viene spesso tradotta con «una persona controlla il risultato». È una definizione troppo debole. Se il decisore vede soltanto l’output finale, non conosce i limiti del sistema e non ha tempo o autorità per opporsi, la supervisione umana è soltanto decorativa.

Il Regolamento europeo sull’intelligenza artificiale, in particolare l’articolo 14 per i sistemi ad alto rischio, richiede misure di sorveglianza umana che consentano di comprendere capacità e limiti del sistema, riconoscere il possibile eccesso di affidamento, interpretare correttamente l’output e decidere di non usarlo o interromperlo. È un tema centrale anche per l’intelligenza artificiale nella Pubblica Amministrazione.

Anche l’AI Risk Management Framework del NIST propone una governance continua del rischio. Tradotto in pratica: non serve soltanto controllare la risposta; bisogna governare dati, obiettivi, ruoli, monitoraggio e conseguenze.

Una checklist pratica per decidere con l’AI senza delegare il cervello

Prima di accettare una raccomandazione algoritmica, un team dovrebbe rispondere almeno a queste domande:

  1. Qual è la decisione reale? Separare il problema dall’output richiesto allo strumento.
  2. Chi ha definito l’obiettivo? Ottimizzare costi, qualità, rapidità o equità produce scelte diverse.
  3. Quali dati mancano? Un modello non può compensare automaticamente informazioni assenti, obsolete o distorte.
  4. Qual è l’ipotesi contraria? Chiedere sempre una spiegazione incompatibile con la prima.
  5. Quali gruppi subiscono le conseguenze? L’efficienza media può nascondere danni concentrati su poche persone.
  6. Quanto è reversibile la scelta? Più una decisione è difficile da correggere, più serve controllo umano.
  7. Chi può contestare l’output? Deve esistere una persona con competenze, tempo e autorità per dire di no.
  8. Come misureremo l’esito? Senza feedback non sapremo se sistema e decisori stanno migliorando.

Quattro prompt per spezzare framing e ancoraggio

Un buon prompt non elimina i bias, ma può rendere il confronto più disciplinato. Ecco quattro formule riutilizzabili:

Avvocato del diavolo
«Contesta la raccomandazione precedente. Elenca le tre assunzioni più fragili, le prove che potrebbero smentirla e uno scenario in cui produrrebbe un danno.»

Alternative incompatibili
«Proponi tre opzioni mutuamente esclusive. Per ciascuna indica benefici, rischi, dati mancanti, soggetti penalizzati e condizioni che la renderebbero preferibile.»

Pre-mortem
«Immagina che tra dodici mesi questa decisione si sia rivelata un fallimento. Ricostruisci cinque cause plausibili e i segnali precoci che oggi potremmo monitorare.»

Separazione tra fatti e ipotesi
«Dividi la risposta in: fatti presenti nelle fonti, inferenze ragionevoli, assunzioni non verificate e informazioni necessarie prima di decidere. Non colmare i vuoti con dati inventati.»

La regola è semplice: non chiedere soltanto all’AI di darci ragione. Chiederle di rendere più difficile il nostro autoinganno.

Perché leggere Decisioni artificiali oggi

Il merito del libro è spostare la discussione dall’eterna domanda «l’AI sostituirà l’essere umano?» a una questione molto più concreta: come cambia il comportamento delle persone quando una macchina entra nel processo decisionale?

È una domanda utile per manager, responsabili HR, professionisti, decisori pubblici, progettisti di servizi e formatori. Perché l’AI non arriva in un laboratorio sterile. Entra in organizzazioni già attraversate da abitudini, gerarchie, incentivi, paure e conflitti. Per proseguire il percorso, può essere utile anche questa selezione di libri indispensabili per capire l’intelligenza artificiale.

La macchina può elaborare più dati e farlo più velocemente. Può simulare scenari, trovare correlazioni e proporre alternative. Ma non possiede da sola la comprensione situata delle conseguenze, né può assumersi la responsabilità morale della scelta.

Il vero obiettivo, quindi, non è costruire decisioni senza esseri umani. È costruire organizzazioni in cui esseri umani e sistemi intelligenti si correggano a vicenda. L’AI deve essere un amplificatore del pensiero, non un alibi per smettere di pensare.

Domande frequenti su Decisioni artificiali e AI decision making

Chi ha scritto Decisioni artificiali?

Il libro è stato scritto da Nicola Capolupo, ricercatore in Organizzazione aziendale presso l’Università Telematica San Raffaele Roma. È pubblicato da Editoriale Scientifica nella collana puntOorg.

Di che cosa parla il libro?

Analizza come l’intelligenza artificiale modifica i processi decisionali individuali e organizzativi, con particolare attenzione a razionalità limitata, bias cognitivi, sistemi di supporto alle decisioni, responsabilità e organizzazione del lavoro.

L’intelligenza artificiale elimina i bias umani?

No. Può mitigare alcuni errori, ma può anche apprendere distorsioni dai dati, rafforzare il framing della domanda e favorire bias di automazione o ancoraggio. Servono controllo, confronto con fonti indipendenti e feedback sugli esiti.

Che cos’è il bias di automazione?

È la tendenza ad accettare una raccomandazione automatica senza verificarla adeguatamente o senza considerare informazioni contrarie. Aumenta quando il sistema appare autorevole e il decisore lavora sotto pressione.

Che cosa significa human in the loop?

Significa mantenere una supervisione umana effettiva sull’AI. La persona deve comprendere limiti e contesto, poter contestare l’output, interrompere il sistema e assumersi la responsabilità della decisione.

Dove si può acquistare Decisioni artificiali?

Il volume è disponibile sul sito di Editoriale Scientifica. L’edizione del 2025 conta 196 pagine e ha ISBN 979-12-235-0275-4.

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L’intelligenza artificiale nel calcio nel 2026: dal VAR 3D a TacticAI, cosa è cambiato davvero

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Nel novembre 2023, sul palco dello stadio di Cesena, parlavo di intelligenza artificiale nel calcio come di una rivoluzione “precedentemente inimmaginabile”. A distanza di tre anni, con il Mondiale 2026 alle porte tra Canada, USA e Messico, quella rivoluzione è già realtà quotidiana nei club, nei laboratori di ricerca e persino nelle tasche dei tifosi. Ho quindi deciso di aggiornare il discorso con dati, paper e strumenti concreti che nel 2023 semplicemente non esistevano.

Dal fuorigioco 2D al VAR 3D: l’arbitraggio ai Mondiali 2026

Il salto più visibile riguarda l’arbitraggio. Il sistema SAOT (Semi-Automated Offside Technology), introdotto a Qatar 2022, si basava su 12 telecamere e un sensore nel pallone che tracciava 29 punti del corpo di ogni giocatore. Per il Mondiale 2026, FIFA e Lenovo hanno sviluppato il VAR 3D: ogni calciatore delle 48 nazionali viene scansionato in stazioni con 36 fotocamere, generando un avatar digitale fedele fino a mezzo centimetro. Quando il fuorigioco supera i 10 centimetri, l’assistente riceve un segnale immediato sul proprio dispositivo. Dietro tutto questo ci sono oltre 17.000 dispositivi Lenovo e Motorola distribuiti nei sedici stadi, più Football AI Pro, un assistente linguistico che permette a ogni staff tecnico di analizzare oltre 2.000 metriche di gioco.

Attenzione però: la decisione finale resta umana. Come ha ricordato Pierluigi Collina, oggi responsabile arbitri FIFA, “sul fuorigioco è sempre l’arbitro ad avere la parola finale”, mentre solo la linea di porta è già completamente automatizzata. Il calcio senza arbitri di cui parlavo nel 2023 resta quindi, per ora, un orizzonte più che una realtà.

La ricerca scientifica: i paper che stanno ridisegnando il calcio data-driven

Se nel 2023 citavo strumenti commerciali, oggi il calcio produce anche letteratura scientifica vera e propria. Il caso più noto è TacticAI, l’assistente sviluppato da Google DeepMind con il Liverpool FC, pubblicato su Nature Communications nel 2024 (arXiv:2310.10553): un modello capace di suggerire schemi sui calci d’angolo, preferito dagli analisti del club nel 90% dei confronti con soluzioni umane. Nella sua versione più recente, TacticAI è in grado di anticipare le traiettorie di gioco fino a 8 secondi prima che accadano, ed è stato adottato anche dal Palmeiras, primo club sudamericano a utilizzarlo.

Il 2025 e il 2026 hanno visto una vera esplosione di ricerca su arXiv: dal dataset multimodale per il contesto tattico di Ochin et al., ai modelli di forecasting dei risultati su larga scala di Horton, fino all’EFPI di Bekkers per il riconoscimento automatico dei moduli di gioco e ai lavori di Bischofberger sulla misurazione delle prestazioni difensive senza palla tramite tracking data ed explainable AI. Un intero filone accademico che, dieci anni fa, semplicemente non esisteva.

Scouting e calciomercato: l’IA che scova i nuovi talenti

Sul fronte scouting, IBM ha sviluppato per l’Empoli FC una piattaforma di talent scouting pensata per supportare la ricerca e lo sviluppo dei giovani. Nel frattempo il mercato si è consolidato: Hudl ha acquisito StatsBomb, integrando la storica libreria video di Wyscout con le analytics avanzate, creando di fatto uno degli ecosistemi dati più completi per club e agenzie di scouting.

Prevenzione infortuni e wearable: il calciatore connesso

Qui il salto rispetto al 2023 è enorme. Bayer Leverkusen e IBM hanno costruito su watsonx.ai una piattaforma che riconosce automaticamente gli eventi di gioco dai video, liberando tempo per analisti e staff medico. Real Madrid, Manchester City, Bayern Monaco, Palmeiras e Flamengo hanno invece investito in software che incrociano dati di GPS, sensori e videocamere per stimare quotidianamente il rischio infortunio di ogni giocatore, regolando di conseguenza i carichi di lavoro. Aziende come Zone7 Technologies applicano machine learning proprio a questo incrocio tra carico di lavoro, dati biometrici e storico infortuni.

Tattica in tempo reale: quando l’IA suggerisce la giocata

Mikel Arteta ha dichiarato pubblicamente di usare l’intelligenza artificiale per preparare le partite dell’Arsenal, mentre il Liverpool utilizza TacticAI proprio per decidere chi debba ricevere un cross o tentare un tiro su azioni codificate come corner e punizioni. È l’evoluzione naturale di quello che nel 2023 chiamavo “machine learning per lo scouting”: oggi lo stesso approccio guida le scelte in campo, partita dopo partita.

Anti-frode e scommesse: l’IA a tutela dell’integrità del gioco

Un tema che nel 2023 avevo solo accennato è oggi centrale: Sportradar utilizza il proprio sistema UFDS (Universal Fraud Detection System), basato su intelligenza artificiale, per individuare flussi di scommesse anomali su scala globale. Il sistema ha contribuito a far emergere 438 partite sospette di match-fixing in un solo anno, in tutti gli sport monitorati.

Fan experience: dai chatbot agli avatar, il tifoso diventa un profilo

Se nel 2023 parlavo di VR e AR per l’engagement, oggi il paradigma è cambiato: il tifoso è diventato un profilo dati da coltivare. Il Liverpool ha siglato una partnership globale con SAS per personalizzare comunicazione e marketing su scala mondiale. La Premier League ha lanciato, con Microsoft Azure OpenAI e Copilot, un assistente digitale integrato nell’app ufficiale che attinge a trent’anni di statistiche, circa 300mila articoli e 9mila video per rispondere ai tifosi e suggerire strategie di Fantacalcio. Il Nashville SC applica invece elaborazione del linguaggio naturale per analizzare il sentiment dei tifosi in tempo reale, mentre NTT Data ha costruito metodologie simili per Arsenal e Paris FC.

Per un’applicazione pratica dedicata al gioco, leggi la mia guida all’AI per il Fantacalcio, con 25 applicazioni e prompt per asta, formazione e scambi.

Non mancano i prodotti pensati per il grande pubblico, come PitchMate di Infobip, un compagno AI pensato per i tifosi. Non stupisce che, secondo un’indagine della Gazzetta dello Sport su 12mila tifosi in 11 Paesi, il 54% utilizzi già l’IA per notizie, statistiche e approfondimenti.

I gadget del Mondiale 2026: pallone smart, bodycam, scanner corporei

Oltre al software, il 2026 porta anche hardware inedito: il pallone ufficiale Trionda integra sensori che trasmettono dati in tempo reale per il fuorigioco semi-automatico; le stazioni di scansione corporea a 36 fotocamere generano gli avatar digitali dei giocatori in meno di un secondo; la Referee Camera, indossata dagli arbitri, usa algoritmi di stabilizzazione per offrire a tifosi e broadcaster la visuale in prima persona del direttore di gara, eliminando l’effetto mosso della corsa.

Verso un calcio senza arbitri?

Tornando alla domanda che ponevo nel 2023: siamo più vicini a un calcio senza arbitri umani? I dati raccontano un’evoluzione, non una sostituzione. L’IA gestisce già in autonomia la linea di porta, supporta il fuorigioco con dati oggettivi, ma la decisione finale su episodi complessi resta affidata a un essere umano. È probabilmente questo l’equilibrio che vedremo consolidarsi nei prossimi anni: non un arbitro sostituito, ma un arbitro aumentato.

Domande frequenti

Cos’è il VAR 3D dei Mondiali 2026?

È il sistema sviluppato da FIFA e Lenovo che sostituisce le linee 2D del fuorigioco semi-automatico con avatar 3D dei giocatori, generati da scansioni corporee reali e intelligenza artificiale generativa.

Cos’è TacticAI?

È l’assistente tattico sviluppato da Google DeepMind con il Liverpool FC, pubblicato su Nature Communications nel 2024, oggi capace di anticipare le giocate fino a 8 secondi prima che avvengano.

L’intelligenza artificiale sostituirà gli arbitri di calcio?

Non nel breve termine: l’IA automatizza già la linea di porta e supporta il fuorigioco, ma le decisioni più complesse restano in mano al direttore di gara.

Quali club di calcio usano di più l’intelligenza artificiale?

Liverpool, Arsenal, Bayer Leverkusen, Real Madrid, Manchester City, Bayern Monaco, Palmeiras e Flamengo sono tra i club che hanno investito maggiormente in tattica, scouting e prevenzione infortuni basati su IA.

L’evento sull’AI

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Cosa stanno costruendo con Claude? Analisi di 1.900 commenti che raccontano il futuro dell’AI (e non è quello che pensi)

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Quando si parla di intelligenza artificiale, la maggior parte delle persone continua a discutere dei modelli. GPT-5 o Claude? Gemini o Copilot? Meglio OpenAI o Anthropic? È una conversazione interessante, ma sempre meno utile. Per capire dove sta andando davvero l’AI bisogna osservare un altro fenomeno: che cosa stanno costruendo le persone normali con questi strumenti.

Mi è capitato di imbattermi in un video TikTok di Rakos Media che poneva una domanda semplicissima: “Cosa avete costruito con Claude?”

@rakos.media What are you building with Claude? I’ve built agents for my business and for others, automating email marketing, social media posting, research processes, etc. But I want to get more out of Claude, whether it’s Claude code or Claude cowork. #claude #claudecode #claudecowork #aiagent #automation ♬ original sound – Whitney Leavitt

Il risultato è sorprendente. In pochi giorni il video ha raccolto migliaia di commenti.

Ho analizzato (grazie all’AI, ovviamente) un dataset di oltre 1.900 interventi, raccolti il 13 luglio 2026, e il quadro che emerge racconta molto meglio del marketing dove si sta dirigendo l’intelligenza artificiale.

Non stanno creando chatbot

La prima cosa che colpisce è questa. Quasi nessuno parla di chatbot. Quasi nessuno scrive “ho creato un assistente AI”. Al contrario, le persone stanno costruendo strumenti che eliminano piccoli problemi quotidiani. L’intelligenza artificiale è semplicemente il motore. L’applicazione è il prodotto. Ed è esattamente quello che, da mesi, ripeto durante i miei corsi: l’AI genera valore quando sparisce dalla vista dell’utente.

L’idea che ha conquistato tutti

Il commento più apprezzato (oltre 8.000 like) racconta la realizzazione di un’app molto particolare.

L’utente entra al supermercato, inquadra un prodotto e scopre immediatamente:

  • quale gruppo possiede realmente il marchio
  • se esistono alternative locali
  • aziende familiari
  • cooperative
  • imprese controllate dai dipendenti

Una specie di “Shazam” della filiera produttiva.

È interessante per un motivo: non serve una tecnologia rivoluzionaria. Servono database pubblici, API, riconoscimento del codice a barre e AI per interpretare i dati.

Il valore non è l’intelligenza artificiale. Il valore è la decisione d’acquisto migliore.

La seconda idea è ancora più intelligente

L’app tiene traccia di tutto ciò che possiedi in casa. Davvero tutto: frigorifero, caldaia, condizionatore, seggiolino auto, tetto, filtri, garanzie, manuali, scadenze, richiami ufficiali, ricambi, promemoria.

Quando è ora di sostituire un filtro, arriva la notifica. Quando un elettrodomestico viene richiamato dal produttore, arriva l’avviso. Quando sta per scadere una garanzia, lo sai in anticipo.

È il classico esempio di prodotto che probabilmente non avresti mai immaginato di cercare. Ma appena lo vedi pensi: “Perché non esiste già?”

Le idee migliori non sono tecnologiche

Tra i commenti emergono applicazioni molto diverse:

Problema Soluzione
Cercare lavoro Un coach AI prepara il colloquio, studia l’azienda e corregge le risposte.
Genitorialità Mappa collaborativa dei fasciatoi pubblici.
Puntualità Un assistente pianifica a ritroso tutte le attività prima di uscire.
Informazione Un sistema raccoglie automaticamente solo le notizie rilevanti.
Creator economy Pipeline completa che ricerca trend, scrive script, monta video e pubblica sui social.
Finanza personale Analisi automatica dell’estratto conto per trovare sprechi e risparmi.

Sono problemi minuscoli. Ma milioni di persone li hanno.

Il vero messaggio del video

La parte più interessante non sono le app. Sono i commenti.

Molti utenti scrivono cose come: “Pensavo di essere poco creativo.” Oppure: “Io uso Claude solo per scrivere email.”

Questo racconta due mondi. Il primo è composto dai builder: persone che costruiscono prodotti. Il secondo è composto da chi continua a usare l’AI come un semplice correttore di testi.

La distanza tra questi due gruppi sta aumentando rapidamente.

Da chatbot a prodotto

Negli ultimi due anni abbiamo attraversato almeno quattro fasi.

Prima fase. Usiamo ChatGPT come Google.

Seconda fase. Scriviamo email migliori.

Terza fase. Automatizziamo piccoli processi.

Quarta fase. Costruiamo prodotti completi.

È esattamente ciò che emerge dal dataset. Le persone non chiedono più “come posso usare Claude?”. Chiedono “che problema posso eliminare?”.

Ed è una domanda completamente diversa.

La lezione più importante

Quasi tutte le idee più votate condividono quattro caratteristiche.

1. Nascono da un’esigenza (frustrazione?) personale. “Mi dimentico sempre di sostituire il filtro.” “Sono sempre in ritardo.” “Non trovo mai un fasciatoio.” Le startup migliori iniziano spesso così.

2. Automatizzano decisioni. L’AI non sostituisce l’utente. Gli evita decine di micro decisioni.

3. Organizzano informazioni disperse. Garanzie, ricevute, manuali, curriculum, notizie, documenti: l’intelligenza artificiale eccelle proprio in questo.

4. Sono quasi invisibili. L’utente non vuole usare l’AI. Vuole risolvere il problema. È una differenza enorme.

Cosa significa per aziende e professionisti

Questa analisi suggerisce una riflessione. Molte aziende stanno ancora cercando di capire “come possiamo usare ChatGPT?”.

La domanda migliore è un’altra: quale micro-problema affrontano ogni giorno i nostri clienti?

Una volta trovato quello, l’AI diventa soltanto il motore. Non il prodotto.

Un esercizio che consiglio spesso durante i miei corsi

Prendete carta e penna. Scrivete dieci frasi che iniziano così:

  • Mi dimentico sempre…
  • Perdo troppo tempo a…
  • Ogni settimana devo…
  • Vorrei che qualcuno facesse al posto mio…
  • Ogni volta che…

Poi chiedete a Claude, ChatGPT o Copilot: “Progetta un’applicazione che elimini completamente questo problema. Non limitarti a usare un chatbot: immagina un prodotto utilizzabile ogni giorno.”

Sono convinto che molte delle idee più interessanti nasceranno proprio da esercizi come questo.

Vuoi approfondire?

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Sul mio blog trovi decine di esempi pratici dedicati all’intelligenza artificiale applicata al lavoro quotidiano.

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Intelligenza artificiale nella Pubblica Amministrazione: la sfida del 2034

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Immaginiamo la scena. In un ufficio comunale, la persona che da trent’anni sa come si gestisce una pratica complicata spegne il computer per l’ultima volta, saluta i colleghi e va in pensione. Il giorno dopo arrivano una richiesta urgente, un fascicolo incompleto e una domanda che nessun manuale aveva previsto.

Il problema dell’intelligenza artificiale nella Pubblica Amministrazione parte da qui: non soltanto dalla scrivania rimasta vuota, ma da tutto ciò che quella persona sapeva e che rischia di uscire dall’edificio insieme a lei.

Un articolo di HuffPost del 15 gennaio 2026, firmato da Valentina Nicolì, parte da un dato che merita attenzione: entro il 2034 potrebbe andare in pensione un dipendente pubblico su tre. Parliamo di circa 1,2 milioni di persone su una forza lavoro che, secondo i dati INPS citati nell’articolo, nel 2024 contava 3,74 milioni di addetti.

L’intelligenza artificiale nella Pubblica Amministrazione può essere una parte importante della risposta. Può aiutare a conservare la conoscenza, alleggerire il lavoro ripetitivo, rendere più semplici documenti e servizi e affiancare i nuovi assunti. Ma funziona solo se viene inserita in una trasformazione organizzativa seria: con dati affidabili, processi ripensati, formazione, sicurezza e responsabilità umana.

L’AI, insomma, non sostituisce il ricambio generazionale. Può però impedire che il ricambio diventi un gigantesco reset.

Intelligenza artificiale nella Pubblica Amministrazione e passaggio di competenze
L’AI nella PA deve servire a conservare conoscenze, semplificare processi e migliorare i servizi, non a sostituire il giudizio umano.

Il pensionamento di massa è anche una perdita di conoscenza

Quando si parla di pensionamenti nella PA, il dibattito si concentra quasi sempre sui numeri: quante persone escono, quante ne verranno assunte e quanto costerà sostituirle.

È corretto, ma incompleto.

Una parte decisiva del lavoro pubblico vive nella cosiddetta conoscenza tacita: procedure non scritte, eccezioni, precedenti, contatti tra uffici, interpretazioni sedimentate, piccoli accorgimenti che permettono di risolvere un caso senza farlo rimbalzare per settimane.

Non tutta questa esperienza è buona per definizione. Alcune abitudini vanno superate, alcuni passaggi eliminati, alcune procedure semplificate. Ma lasciare che la conoscenza scompaia senza prima distinguerne il valore sarebbe uno spreco enorme.

Il vero tema, quindi, non è usare l’AI per fare con meno persone ciò che si è sempre fatto. È usare questa transizione per decidere che cosa conservare, che cosa cambiare e che cosa non fare più.

Perché l’intelligenza artificiale nella Pubblica Amministrazione può fare la differenza

La PA produce e gestisce una quantità immensa di testi: leggi, circolari, delibere, verbali, regolamenti, bandi, moduli, email, relazioni e risposte ai cittadini. L’AI generativa lavora proprio con il linguaggio e può quindi diventare un’interfaccia utile tra persone e patrimonio documentale.

Attenzione, però: “utile” non significa “infallibile”. Un modello linguistico genera risposte plausibili, non sentenze vere per natura. Per questo deve lavorare su fonti selezionate, mostrare i riferimenti usati e lasciare la decisione finale a un dipendente responsabile.

Fatta questa premessa, le applicazioni concrete sono molte.

1. Trasformare l’esperienza dei dipendenti senior in patrimonio condiviso

Prima che una persona esperta lasci l’ente, si può organizzare un vero passaggio di conoscenze assistito dall’AI, costruendo una base documentale interrogabile con strumenti come Gemini Notebook (ex NotebookLM).

Non basta chiedere: “Puoi scrivere tutto quello che sai?”. È una domanda troppo ampia. Meglio registrare interviste strutturate, raccogliere casi reali, catalogare le eccezioni più frequenti e ricostruire le decisioni prese nei fascicoli più complessi.

L’AI può aiutare a:

  • trascrivere e riordinare le interviste;
  • individuare temi, passaggi ricorrenti e punti critici;
  • trasformare racconti informali in procedure e checklist;
  • collegare ogni indicazione alla norma o al documento di riferimento;
  • creare una base di conoscenza interrogabile dai colleghi;
  • segnalare contenuti vecchi, contraddittori o da verificare.

È una specie di “intervista di uscita aumentata”. Non serve a clonare chi va in pensione, espressione da film di fantascienza che possiamo serenamente evitare. Serve a non perdere trent’anni di esperienza in trenta minuti di saluti e pasticcini.

2. Dare ai nuovi assunti un tutor digitale basato su fonti vere

Il ricambio richiederà nuove assunzioni. Il rischio è inserire migliaia di persone in uffici che non hanno tempo per formarle, consegnando loro una cartella condivisa chiamata “Documenti definitivi” con dentro file come “definitivo_v7_ultimo_bis.pdf”.

Un assistente interno, costruito sui documenti approvati dall’ente, potrebbe rispondere a domande come:

  • Qual è la procedura aggiornata per questa pratica?
  • Quali documenti deve presentare il cittadino?
  • Chi è responsabile del passaggio successivo?
  • Esistono casi simili già risolti?
  • Qual è la fonte normativa della risposta?

La condizione è fondamentale: ogni risposta deve rimandare alle fonti. Se il sistema non trova una base affidabile, deve dichiararlo. Un “non lo so” ben progettato vale più di una risposta sicura ma inventata.

3. Ridurre il tempo speso a cercare, riassumere e riscrivere

Una parte rilevante del lavoro amministrativo consiste nel recuperare informazioni già presenti, confrontare versioni, estrarre dati da documenti e riscrivere lo stesso contenuto per destinatari diversi.

L’AI può preparare una prima bozza di:

  • sintesi di delibere e circolari;
  • verbali ricavati da trascrizioni;
  • risposte standard personalizzate;
  • confronti tra versioni di un regolamento;
  • schede operative per gli uffici;
  • testi in linguaggio più comprensibile per i cittadini.

Qui la parola chiave è bozza. Il dipendente non dovrebbe limitarsi a premere “genera” e inoltrare. Deve controllare dati, riferimenti, tono, completezza e conseguenze amministrative.

Il guadagno non sta nell’eliminare la persona, ma nel restituirle tempo per i casi difficili, il rapporto con il pubblico, il coordinamento e la decisione.

4. Rendere moduli e comunicazioni finalmente comprensibili

Digitalizzare un modulo incomprensibile non lo rende automaticamente semplice. A volte otteniamo soltanto un modulo incomprensibile che, in più, richiede una password dimenticata.

L’intelligenza artificiale può aiutare gli uffici a riscrivere testi in linguaggio chiaro, verificare la leggibilità, produrre versioni multilingue e creare percorsi guidati che pongono al cittadino soltanto le domande necessarie per il suo caso.

Per esempio, invece di presentare venti campi e una nota normativa di tre pagine, un servizio potrebbe chiedere poche informazioni iniziali e spiegare:

  • se la persona ha diritto alla prestazione;
  • quali documenti servono davvero;
  • quanto dura indicativamente la procedura;
  • quali sono i passaggi successivi;
  • come chiedere assistenza umana.

Il cittadino non dovrebbe essere costretto a imparare l’organigramma dell’ente per ottenere una risposta.

5. Smistare le pratiche e individuare prima gli errori

Molte richieste arrivano all’ufficio sbagliato, sono incomplete o contengono incongruenze visibili soltanto dopo giorni. Sistemi di AI ben controllati possono classificare i documenti, estrarre informazioni, segnalare campi mancanti e suggerire il percorso corretto.

Questo non significa affidare a un algoritmo la decisione su un contributo, una graduatoria o un diritto. Significa usare la macchina per preparare il lavoro, evidenziare anomalie e ridurre gli errori banali.

Più una decisione incide sulla vita delle persone, più devono essere forti trasparenza, tracciabilità, possibilità di contestazione e controllo umano.

6. Creare servizi pubblici attivi anche fuori dall’orario di sportello

Un assistente virtuale può rispondere alle domande frequenti, guidare nella compilazione di una domanda e indicare il canale corretto senza costringere il cittadino ad aspettare il lunedì mattina.

Ma il chatbot non deve diventare un muro elegante dietro cui nascondere l’amministrazione. Deve sempre offrire una via d’uscita: parlare con una persona, aprire una richiesta, prenotare un appuntamento o ricevere una risposta tracciata.

Il parametro di successo non è quante conversazioni “gestisce” il bot. È quanti problemi risolve senza aumentare frustrazione, esclusione digitale o contenzioso.

L’AI non può essere la scusa per non assumere

Dire che l’intelligenza artificiale può aiutare la PA non significa sostenere che 1,2 milioni di pensionamenti possano essere compensati con qualche licenza software.

Serviranno persone nuove: profili amministrativi, tecnici, sociali, sanitari, giuridici, informatici e gestionali. Serviranno anche competenze che oggi non sempre trovano posto negli organigrammi: governo dei dati, progettazione dei servizi, sicurezza, valutazione degli algoritmi e comunicazione chiara.

L’AI può aumentare la capacità di queste persone. Non può assumersi responsabilità pubbliche, comprendere da sola il contesto sociale o sostituire l’empatia richiesta nei casi delicati.

Se viene usata soltanto per tagliare costi, automatizzerà anche difetti, disordine e burocrazia. Più velocemente, certo. Ma una pratica sbagliata consegnata in dieci secondi resta una pratica sbagliata.

I rischi da affrontare prima, non dopo

Nella Pubblica Amministrazione l’adozione dell’AI richiede più prudenza rispetto a molti usi privati, perché tratta dati sensibili, incide su diritti e deve rendere conto delle proprie decisioni.

I principali rischi sono:

  • privacy: dati personali o riservati non devono finire in strumenti non autorizzati;
  • allucinazioni: il sistema può inventare norme, scadenze o riferimenti credibili;
  • pregiudizi: dati storici distorti possono produrre suggerimenti discriminatori;
  • opacità: cittadini e funzionari devono capire quando e come è stata usata l’AI;
  • dipendenza dai fornitori: dati, competenze e processi non possono restare prigionieri di una piattaforma;
  • automazione della cattiva burocrazia: prima di automatizzare, bisogna semplificare;
  • divario digitale: il servizio deve restare accessibile anche a chi non usa bene app e chatbot.

Il quadro europeo va proprio nella direzione di un’AI più responsabile. L’AI Act dell’Unione europea, entrato in vigore il 1° agosto 2024, prevede un’applicazione basata sul livello di rischio. Dal 2 febbraio 2025 sono inoltre applicabili le disposizioni sull’AI literacy: chi utilizza sistemi di intelligenza artificiale deve possedere un livello adeguato di competenza e consapevolezza. Ho approfondito il tema anche nella guida sulla formazione AI e sull’AI Act.

Non basta quindi acquistare uno strumento. Bisogna formare chi lo sceglie, chi lo configura, chi lo usa e chi controlla i risultati.

Un piano pratico in cinque passi per introdurre l’AI nella PA

1. Mappare le uscite e le conoscenze a rischio

Ogni ente dovrebbe sapere quali ruoli perderà nei prossimi tre, cinque e dieci anni, quali processi dipendono da poche persone e quali competenze non sono documentate.

2. Scegliere un problema piccolo ma misurabile

Meglio partire da un archivio documentale circoscritto, dalle domande frequenti di uno sportello o dalla preparazione di bozze interne. Non dal progetto “AI per tutto il Comune”, che di solito produce molte slide e pochi risultati. Nella guida dedicata a ChatGPT nella PA raccolgo altri esempi operativi.

3. Sistemare fonti, dati e responsabilità

Bisogna stabilire quali documenti sono validi, chi li aggiorna, chi può accedere ai dati e chi risponde degli errori. L’AI non risolve una base informativa caotica: la rende soltanto più facile da interrogare, caos compreso.

4. Coinvolgere insieme esperti, nuovi assunti e cittadini

I dipendenti senior conoscono le eccezioni, i nuovi arrivati vedono meglio le assurdità date per scontate e i cittadini sperimentano gli ostacoli reali. La progettazione deve ascoltare tutti e tre.

5. Misurare qualità, non soltanto velocità

Gli indicatori utili possono essere: tempo medio di risposta, errori evitati, pratiche completate al primo tentativo, soddisfazione degli utenti, accessibilità, numero di risposte con fonti corrette e interventi umani necessari.

Se il sistema risponde più in fretta ma aumenta reclami e correzioni, non è innovazione. È debito burocratico con un’interfaccia moderna.

La vera occasione è riprogettare la Pubblica Amministrazione

Il dato dei pensionamenti mette una scadenza davanti alla PA italiana. Entro il 2034 una parte enorme della sua forza lavoro cambierà. Possiamo aspettare che l’esperienza esca dagli uffici e poi correre a tappare i buchi. Oppure possiamo usare questi anni per trasferire conoscenze, semplificare procedure e costruire servizi pensati intorno alle persone.

L’intelligenza artificiale può essere il moltiplicatore di questa trasformazione. Non è la soluzione da sola, perché nessuna tecnologia lo è. Ma può diventare un’infrastruttura cognitiva: aiuta a trovare ciò che l’ente già sa, a spiegare ciò che il cittadino non comprende e a liberare tempo per le decisioni che richiedono esperienza e responsabilità.

Il punto non è creare una PA senza dipendenti. È creare una PA in cui i dipendenti non debbano sprecare il proprio talento facendo copia e incolla tra documenti, cercando una circolare introvabile o rispondendo per la centesima volta alla stessa domanda.

La sfida del 2034 si vince prima del 2034. E il momento per iniziare non è quando l’ultima persona esperta avrà già chiuso la porta.

Domande frequenti sull’AI nella Pubblica Amministrazione

L’intelligenza artificiale può sostituire i dipendenti pubblici che andranno in pensione?

No. Può automatizzare attività ripetitive, supportare la ricerca documentale e affiancare i nuovi assunti, ma servono comunque persone, competenze e responsabilità umana.

Quali sono gli usi più utili dell’AI nella PA?

Trasferimento della conoscenza, ricerca nei documenti, preparazione di bozze, semplificazione del linguaggio, controllo preliminare delle pratiche e assistenza ai cittadini.

Un chatbot pubblico può prendere decisioni amministrative?

Non dovrebbe decidere autonomamente su diritti, contributi o graduatorie. Può fornire informazioni e supporto, mentre le decisioni rilevanti devono essere trasparenti, verificabili e soggette a controllo umano.

Come si evitano le risposte inventate dall’AI?

Si limita il sistema a fonti approvate, si obbliga la risposta a citare i documenti utilizzati, si impostano soglie di affidabilità e si mantiene la revisione umana.

Da dove può iniziare un piccolo Comune?

Da un progetto circoscritto e misurabile, come organizzare le procedure di un ufficio, creare una base di conoscenza interna o migliorare le risposte alle domande frequenti.

Che cos’è l’AI literacy richiesta dall’AI Act?

È l’insieme di competenze che permette a personale e organizzazioni di usare l’AI in modo informato, comprendendone possibilità, limiti e rischi.

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3 strumenti di AI cinesi da provare nel 2026: Qwen, Kimi e Hailuo AI

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Risposta breve: Qwen, Kimi e Hailuo AI sono tre strumenti di intelligenza artificiale cinesi da conoscere nel 2026. Qwen e Kimi sono soprattutto chatbot e famiglie di modelli linguistici utili per ricerca, scrittura, analisi di documenti e programmazione; Hailuo AI, sviluppato nell’ecosistema MiniMax, è invece orientato alla generazione di immagini e video da testo o da immagini.

Per aziende, formatori, consulenti e professionisti digitali, osservare l’AI cinese non è più una curiosità esotica: è un modo concreto per capire dove sta andando la competizione globale sull’intelligenza artificiale. Dopo DeepSeek, altri strumenti cinesi stanno diventando interessanti anche per chi lavora in Europa con contenuti, marketing, formazione, ricerca e automazione.

In questa guida vediamo che cosa sono Qwen, Kimi e Hailuo AI, quando ha senso provarli, quali differenze pratiche ci sono e quali cautele adottare prima di usarli in contesti aziendali.

Cosa sono Qwen, Kimi e Hailuo AI?

Qwen è la famiglia di modelli di intelligenza artificiale sviluppata da Alibaba Cloud. Comprende modelli linguistici e multimodali, usabili tramite il chatbot Qwen e tramite risorse per sviluppatori. La pagina ufficiale è qwen.ai; per il contesto tecnico è utile anche la pagina Qwen su Alibaba Cloud.

Kimi è il chatbot di Moonshot AI, società cinese specializzata in modelli linguistici. È pensato per conversazione, ricerca, analisi di documenti, scrittura e compiti agentici. Il sito ufficiale internazionale è kimi.com, mentre la società madre presenta i modelli su moonshot.ai.

Hailuo AI è uno strumento creativo collegato a MiniMax e orientato alla generazione di video, immagini e contenuti visuali. È utile soprattutto per trasformare prompt testuali o immagini di partenza in brevi video, mockup creativi e materiali social. La pagina ufficiale è hailuoai.video; MiniMax racconta l’evoluzione del prodotto nella sezione news, per esempio con Hailuo 2.3.

Perché provare strumenti di AI cinesi nel 2026

Provare strumenti di AI cinesi non significa sostituire automaticamente ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot o Perplexity. Significa aggiungere al proprio radar strumenti che spesso sperimentano soluzioni diverse: modelli open weight, funzioni multimodali, finestre di contesto ampie, prezzi aggressivi, integrazioni creative e un ritmo di aggiornamento molto rapido.

Per un professionista, il vantaggio è pratico: confrontare più strumenti aiuta a capire quale modello scrive meglio in un certo contesto, quale ragiona meglio su documenti lunghi, quale produce visual più interessanti e quale può diventare utile in un flusso di lavoro aziendale.

Ho già affrontato il tema dell’AI cinese parlando di DeepSeek. Questo articolo allarga lo sguardo ad altri tre nomi che meritano attenzione.

Qwen: il modello AI di Alibaba per testi, codice e multimodalità

Definizione rapida di Qwen

Qwen è una famiglia di modelli AI sviluppata da Alibaba Cloud. Include modelli per conversazione, generazione di testo, programmazione, analisi multimodale e applicazioni aziendali. In pratica, Qwen può essere usato sia come chatbot sia come tecnologia di base per costruire prodotti e automazioni.

Cosa puoi fare con Qwen

  • Scrivere bozze di articoli, email, script e documenti.
  • Riassumere testi lunghi e trasformarli in schemi operativi.
  • Analizzare immagini o contenuti multimodali, a seconda del modello disponibile.
  • Generare e correggere codice.
  • Testare modelli open weight in ambienti tecnici, quando disponibili.

Esempio pratico con Qwen

Un consulente può caricare un brief aziendale e chiedere a Qwen di trasformarlo in una scaletta per un workshop: obiettivi, moduli, esercizi, esempi e domande di verifica. Un team tecnico può invece usarlo per confrontare soluzioni architetturali o per generare una prima bozza di documentazione.

Quando scegliere Qwen

Qwen è interessante se vuoi sperimentare un’alternativa cinese ai grandi modelli occidentali, soprattutto su attività testuali, coding, ragionamento e casi in cui ti interessa anche il lato tecnico dei modelli.

Kimi: il chatbot cinese di Moonshot AI per ricerca e documenti lunghi

Definizione rapida di Kimi

Kimi è un chatbot AI sviluppato da Moonshot AI. È pensato per gestire conversazioni, ricerche, documenti, scrittura e compiti complessi. La sua identità pubblica è molto legata alla capacità di lavorare con contesti ampi e con attività di tipo agentico.

Cosa puoi fare con Kimi

  • Analizzare documenti lunghi e ricavarne sintesi operative.
  • Preparare ricerche strutturate su un tema.
  • Generare bozze di articoli, piani editoriali e materiali di studio.
  • Usarlo come assistente per ragionare su problemi complessi.
  • Testare funzioni orientate al coding e agli agenti AI.

Esempio pratico con Kimi

Un responsabile formazione può usare Kimi per analizzare un documento normativo, chiedere una sintesi per manager non tecnici e poi trasformarla in una scaletta di corso. Un creator può usarlo per raccogliere fonti, creare una traccia video e generare domande frequenti per il pubblico.

Quando scegliere Kimi

Kimi è da provare quando lavori su documenti lunghi, ricerche articolate o attività che richiedono memoria del contesto. Non va trattato come fonte infallibile: come ogni chatbot AI, richiede verifica delle informazioni, controllo delle fonti e attenzione ai dati caricati.

Hailuo AI: video e immagini generati con l’intelligenza artificiale cinese

Definizione rapida di Hailuo AI

Hailuo AI è uno strumento di generazione visuale basato sull’intelligenza artificiale. Serve a creare immagini e video da prompt testuali o da immagini di partenza. Rispetto a Qwen e Kimi, non nasce come chatbot generalista: il suo punto forte è la produzione creativa visuale.

Cosa puoi fare con Hailuo AI

  • Generare brevi video da una descrizione testuale.
  • Animare immagini statiche.
  • Creare concept visuali per social, advertising e presentazioni.
  • Produrre varianti creative per una campagna.
  • Testare rapidamente idee prima di passare a una produzione professionale.

Esempio pratico con Hailuo AI

Un marketer può partire da una foto prodotto e generare brevi clip per testare mood, ambientazioni o angoli creativi. Un formatore può creare un esempio visuale per spiegare come funzionano i generatori video AI durante un workshop sull’intelligenza artificiale generativa.

Quando scegliere Hailuo AI

Hailuo AI è utile quando il risultato atteso non è un testo ma un contenuto visivo: video brevi, animazioni, mockup, storyboard e materiali sperimentali. Per usi professionali conviene sempre verificare licenze, diritti, liberatorie e coerenza con la policy aziendale.

Qwen vs Kimi vs Hailuo AI: confronto rapido

Strumento Che cos’è Uso principale Ideale per Attenzione a
Qwen Famiglia di modelli AI di Alibaba Cloud Testi, codice, analisi, multimodalità Sviluppatori, consulenti, aziende, creator tecnici Scelta del modello, privacy, integrazione tecnica
Kimi Chatbot e modelli di Moonshot AI Ricerca, documenti lunghi, scrittura, agenti Professionisti, formatori, ricercatori, marketer Verifica fonti, dati caricati, limiti del modello
Hailuo AI Generatore AI di immagini e video Video, immagini, contenuti social e concept creativi Creator, marketing, comunicazione, formazione Copyright, diritti d’immagine, policy di pubblicazione

Quale strumento AI cinese scegliere?

La scelta dipende dal lavoro da fare. Se devi scrivere, programmare o testare modelli multimodali, parti da Qwen. Se devi analizzare documenti, fare ricerca e costruire ragionamenti lunghi, prova Kimi. Se devi produrre immagini o video generativi, sperimenta Hailuo AI.

In un flusso reale possono convivere: Kimi per raccogliere e organizzare le informazioni, Qwen per generare o rivedere testi e codice, Hailuo AI per trasformare un’idea in un contenuto visuale.

Consigli per aziende e professionisti

  • Non caricare dati riservati senza aver letto termini, privacy policy e impostazioni di conservazione dei dati.
  • Confronta sempre gli output con almeno un altro modello, soprattutto su contenuti tecnici, legali o regolatori.
  • Usa prompt verificabili: chiedi fonti, limiti, assunzioni e passaggi del ragionamento.
  • Documenta gli esperimenti: strumento, prompt, risultato, uso previsto e criticità.
  • Definisci una policy interna, soprattutto se l’azienda usa AI generativa in marketing, HR, customer care o produzione documentale.

Su questo tema possono essere utili anche gli articoli sull’intelligenza artificiale in azienda, sulla formazione AI obbligatoria e AI Act e le risorse per il corso ChatGPT.

FAQ sugli strumenti di AI cinesi

Che cos’è l’AI cinese?

Con AI cinese si indicano modelli, chatbot e strumenti di intelligenza artificiale sviluppati da aziende o laboratori cinesi. Esempi noti sono DeepSeek, Qwen, Kimi e Hailuo AI.

Qwen è un chatbot o un modello?

Qwen è soprattutto una famiglia di modelli sviluppata da Alibaba Cloud, ma può essere usata anche tramite interfacce chatbot e strumenti per sviluppatori.

Kimi è utile per lavorare con documenti lunghi?

Sì, Kimi è interessante proprio per ricerca, analisi di documenti e gestione di contesti ampi. Come sempre, le sintesi vanno controllate sulle fonti originali.

Hailuo AI serve per scrivere testi?

Non principalmente. Hailuo AI è più adatto alla generazione di immagini e video. Per testi, ricerca e documenti conviene partire da Qwen o Kimi.

Posso usare questi strumenti in azienda?

Sì, ma con prudenza. Prima di usare strumenti AI cinesi in azienda bisogna controllare privacy, gestione dei dati, licenze, copyright, policy interne e compatibilità con il contesto regolatorio europeo.

In sintesi

Qwen, Kimi e Hailuo AI mostrano tre direzioni diverse dell’intelligenza artificiale cinese: modelli linguistici e multimodali, chatbot per ricerca e documenti, generatori visuali per video e immagini. Provarli nel 2026 aiuta a capire meglio la competizione globale sull’AI e a costruire una cassetta degli attrezzi più ricca.

La regola resta semplice: sperimentare sì, ma con metodo. Ogni output va verificato, ogni dato sensibile va protetto e ogni strumento va inserito in una strategia di uso consapevole dell’intelligenza artificiale.

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LinkedIn per neurologi con il supporto dell’AI: guida pratica per comunicare meglio senza perdere autorevolezza

Un neurologo apre LinkedIn e vede di tutto: colleghi che pubblicano articoli scientifici, cliniche che raccontano nuovi servizi, aziende farmaceutiche che commentano congressi, pazienti che cercano informazioni affidabili su emicrania, Parkinson, Alzheimer, epilessia, sclerosi multipla.
Poi arriva la domanda: “Dovrei esserci anch’io?”.
La risposta è: sì, ma non come ci starebbe un influencer. LinkedIn può diventare per un neurologo uno spazio di reputazione professionale, educazione sanitaria, networking scientifico e dialogo con altri specialisti. L’intelligenza artificiale può aiutare a scrivere meglio, organizzare le idee e mantenere costanza. Ma non può sostituire competenza clinica, prudenza deontologica e responsabilità comunicativa. Il punto è tutto qui: usare l’AI non per sembrare più brillanti, ma per essere più chiari.

Come può usare LinkedIn un neurologo con l’AI?

Un neurologo può usare LinkedIn per spiegare temi neurologici in modo accessibile, condividere aggiornamenti scientifici, raccontare attività congressuali, valorizzare il proprio percorso professionale e costruire relazioni con medici, strutture sanitarie, associazioni e aziende del settore. L’AI può supportare la preparazione di post, rubriche editoriali, sintesi di articoli, calendari contenuti e revisioni linguistiche. Il medico, però, deve sempre verificare le informazioni, evitare promesse terapeutiche, proteggere la privacy dei pazienti e rispettare le regole della comunicazione sanitaria.

Perché LinkedIn conta anche per i neurologi

Per anni molti medici hanno considerato LinkedIn un social “da manager”. Curriculum, offerte di lavoro, qualche post motivazionale con tramonto allegato. Fine. Oggi non è più così. LinkedIn è diventato anche un luogo dove circolano contenuti specialistici, aggiornamenti professionali, discussioni su sanità, ricerca, tecnologia, formazione e innovazione. Per un neurologo, questo significa poter parlare a pubblici diversi:

  • altri neurologi;
  • medici di medicina generale;
  • fisiatri, psichiatri, geriatri, psicologi e altri professionisti sanitari;
  • strutture sanitarie private e pubbliche;
  • associazioni di pazienti;
  • giornalisti scientifici;
  • studenti e specializzandi;
  • aziende farmaceutiche, medtech e digital health;
  • organizzatori di eventi, convegni e corsi ECM.

Non tutti questi pubblici cercano la stessa cosa. Il collega vuole capire se dici cose solide. Il paziente cerca orientamento, non diagnosi via commento. Il giornalista cerca una fonte competente. La struttura sanitaria cerca autorevolezza. Lo specializzando cerca un modello professionale. LinkedIn funziona quando il neurologo sa distinguere questi piani.

Che cos’è davvero LinkedIn per un medico specialista

LinkedIn, per un neurologo, non è il posto dove “vendere visite”. è il posto dove rendere visibile un metodo. Il profilo non dovrebbe limitarsi a dire: “Neurologo, esperto in cefalee, Parkinson e disturbi cognitivi”. Dovrebbe aiutare chi legge a capire:

  • di cosa ti occupi davvero;
  • con quali pazienti o patologie lavori più spesso;
  • quali attività scientifiche, cliniche o formative segui;
  • quale approccio hai alla comunicazione medico-paziente;
  • quali temi sai spiegare con rigore e chiarezza;
  • dove lavori e con quali ruoli;
  • per quali argomenti puoi essere una fonte credibile.

In questo senso, LinkedIn non è solo personal branding. Per un medico, il personal branding serio è reputazione professionale resa comprensibile. E qui l’AI può dare una mano enorme: non inventando competenze, ma aiutando a tradurle in contenuti leggibili.

Perché se ne parla adesso: AI, sanità e comunicazione professionale

L’intelligenza artificiale generativa ha abbassato la soglia d’ingresso della scrittura professionale. Oggi strumenti come ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot o gli stessi strumenti AI integrati in LinkedIn possono produrre bozze, titoli, scalette, sintesi e piani editoriali in pochi secondi. LinkedIn dichiara, nelle proprie pagine di supporto, che i suoi strumenti AI possono aiutare a migliorare sezioni del profilo come headline, About ed esperienza, e a trasformare idee in bozze di post. LinkedIn ricorda anche che l’utente mantiene il controllo finale e dovrebbe pubblicare su temi di cui ha esperienza o conoscenza diretta. Questo è particolarmente importante per un medico. Perché in neurologia le parole pesano. “Possibile”, “probabile”, “diagnosi”, “terapia”, “prevenzione”, “rischio”, “sintomo”, “evidenza” non sono parole decorative. Sono parole che possono orientare decisioni, ansie, aspettative. In più, la comunicazione sanitaria in Italia ha regole precise. Il Codice di Deontologia Medica e le linee guida FNOMCeO sulla pubblicità dell’informazione sanitaria richiamano principi di correttezza, verità, trasparenza e non ingannevolezza. La presenza sui social non sospende queste regole: le rende più visibili. Fonti utili:

Il profilo LinkedIn del neurologo: cosa ottimizzare con l’AI

Prima ancora dei post, c’è il profilo. Molti professionisti pubblicano contenuti per mesi, ma hanno un profilo che sembra scritto nel 2012 durante una pausa caffè. Per un neurologo, il profilo dovrebbe rispondere a tre domande:

  • Chi sei professionalmente?
  • Di quali problemi neurologici ti occupi?
  • Perché dovrei considerarti una fonte autorevole?

1. La headline: non solo il titolo professionale

La headline è la riga sotto il nome. Non deve diventare uno slogan pubblicitario. Deve essere chiara. Esempio debole: Neurologo Esempio migliore: Neurologo | Cefalee, disturbi del movimento e declino cognitivo | Attività clinica, ricerca e divulgazione sanitaria Esempio ancora più specifico, se vero: Neurologo ospedaliero | Parkinson, tremori e disturbi del movimento | Educazione sanitaria e aggiornamento scientifico Prompt utile:

Agisci come consulente di comunicazione sanitaria. Aiutami a scrivere 10 versioni di headline LinkedIn per un neurologo. Devono essere sobrie, deontologicamente prudenti, non promozionali, chiare per colleghi e pazienti. Usa queste informazioni: [ruolo], [ambito clinico], [struttura], [attività scientifica], [temi divulgativi].

2. La sezione Informazioni: autorevolezza senza effetto brochure

La sezione “Informazioni” non deve essere un elenco di titoli. E nemmeno un volantino. Una buona struttura può essere:

  • apertura chiara: chi sei e di cosa ti occupi;
  • ambiti clinici principali;
  • attività scientifica, didattica o congressuale;
  • approccio alla comunicazione;
  • indicazioni pratiche: struttura, città, ambiti di collaborazione;
  • nota prudente: le informazioni online non sostituiscono la visita medica.

Prompt utile:

Scrivi una bozza per la sezione Informazioni di LinkedIn di un neurologo. Tono: professionale, chiaro, umano, non pubblicitario. Evita promesse di guarigione, claim sensazionalistici e linguaggio da marketing aggressivo. Inserisci una frase finale che ricordi che i contenuti pubblicati hanno finalità informative e non sostituiscono una valutazione medica.

3. Esperienze: spiegare ruoli e responsabilità

Spesso le esperienze LinkedIn dei medici sono troppo sintetiche: “Neurologo presso…” Meglio aggiungere contesto, senza violare privacy o esagerare:

  • ambiti clinici seguiti;
  • attività ambulatoriale o ospedaliera;
  • partecipazione a team multidisciplinari;
  • didattica;
  • ricerca;
  • congressi;
  • progetti di educazione sanitaria.

L’AI può aiutare a trasformare un curriculum tecnico in una descrizione leggibile. Ma deve partire da dati reali.

Cosa pubblicare su LinkedIn: 12 idee per neurologi

Il blocco più comune è: “Non so cosa scrivere”. In realtà un neurologo ha moltissimo materiale. Il problema è trasformarlo in contenuti adatti a LinkedIn, senza banalizzare e senza fare consulenza medica individuale nei commenti.

1. Educazione sanitaria sui sintomi

Esempi:

  • quando un mal di testa merita attenzione medica;
  • differenza tra emicrania e cefalea tensiva;
  • segnali da non ignorare in caso di disturbi neurologici improvvisi;
  • perché formicolii e vertigini non hanno sempre la stessa causa.

Attenzione: il post deve informare, non diagnosticare. Formula: “Quando si parla di [sintomo], la cosa più importante è non trasformare Google in un ambulatorio. Ci sono situazioni banali, ma anche segnali che meritano una valutazione…”

2. Miti da smontare

La neurologia è piena di falsi miti:

  • “L’emicrania è solo stress”;
  • “Il Parkinson è sempre tremore”;
  • “La memoria peggiora sempre e comunque con l’età”;
  • “Se la risonanza è normale, allora il problema non esiste”;
  • “Dormire poco è solo una questione di abitudine”.

Questi contenuti funzionano perché partono da convinzioni diffuse e le correggono con equilibrio.

3. Commenti a studi scientifici

Un neurologo può commentare uno studio appena pubblicato, ma deve evitare due errori:

  • fare copia-incolla dell’abstract;
  • annunciare “rivoluzioni” ogni martedì mattina.

Schema utile:

  • cosa ha studiato la ricerca;
  • su quale popolazione;
  • qual è il risultato principale;
  • quali sono i limiti;
  • cosa cambia, se cambia qualcosa, nella pratica;
  • cosa non bisogna concludere.

Prompt:

Riassumi questo studio in italiano per un post LinkedIn destinato a medici e professionisti sanitari. Mantieni prudenza scientifica. Dividi il testo in: contesto, risultato, limiti, implicazioni pratiche. Non usare toni sensazionalistici.

4. Racconti congressuali

Congressi come SIN, EAN, AAN o incontri ECM sono occasioni perfette per contenuti professionali. Un post può raccontare:

  • una sessione interessante;
  • un tema emergente;
  • una domanda aperta;
  • una collaborazione;
  • una riflessione su formazione e pratica clinica.

Non serve scrivere: “Grande successo, sala piena, emozione indescrivibile”. Meglio: “Dal congresso porto a casa una domanda: come possiamo rendere più precoce il riconoscimento di alcuni disturbi neurologici senza creare allarmismo?”

5. Dietro le quinte della professione

Senza parlare di casi identificabili, un neurologo può spiegare come ragiona uno specialista. Esempi:

  • perché l’anamnesi è spesso decisiva;
  • perché un diario dell’emicrania aiuta;
  • che ruolo ha il caregiver nei disturbi cognitivi;
  • perché alcune diagnosi richiedono tempo;
  • cosa significa lavorare in equipe.

Questo tipo di post aumenta fiducia, perché mostra metodo.

6. Collaborazione multidisciplinare

La neurologia dialoga con molte aree:

  • medicina generale;
  • neuropsicologia;
  • fisioterapia;
  • logopedia;
  • psichiatria;
  • geriatria;
  • medicina del sonno;
  • riabilitazione;
  • nutrizione clinica, quando pertinente;
  • tecnologia e dispositivi medici.

LinkedIn è ottimo per valorizzare questa rete professionale.

7. Prevenzione e stili di vita, con prudenza

Si possono pubblicare contenuti su sonno, movimento, gestione dello stress, aderenza terapeutica, fattori di rischio vascolare. Ma attenzione al tono: non tutto si risolve con “5 abitudini per salvare il cervello”. La salute neurologica è complessa. La semplificazione serve a capire, non a vendere scorciatoie.

8. Risposte a domande frequenti

Esempi:

  • “Quando fare una visita neurologica?”;
  • “A cosa serve l’elettromiografia?”;
  • “Che differenza c’è tra TAC e risonanza magnetica?”;
  • “Che cosa fa il neurologo nella prima visita?”;
  • “Quando i disturbi di memoria meritano approfondimento?”.

Questi contenuti sono utili anche per la SEO personale: spesso le persone cercano risposte semplici prima di capire a quale specialista rivolgersi.

9. Commenti su AI e neurologia

Tema delicatissimo e interessante. Un neurologo può spiegare, con prudenza:

  • come l’AI viene studiata nel supporto alla diagnostica;
  • perché un algoritmo non sostituisce il medico;
  • quali sono i rischi di bias nei dati;
  • come l’AI può aiutare nella letteratura scientifica;
  • perché ChatGPT non è un medico.

10. Educazione per caregiver

Molti familiari cercano indicazioni su decadimento cognitivo, Parkinson, ictus, epilessia o sclerosi multipla. LinkedIn non è Facebook, ma i caregiver sono anche professionisti, manager, colleghi, persone che lavorano. Parlare bene a loro significa fare comunicazione sanitaria utile.

11. Orientamento per giovani medici

Post su specializzazione, studio, ricerca, rapporto con i pazienti, congressi e metodo clinico possono interessare studenti e specializzandi. Esempio: “Tre cose che avrei voluto capire prima sulla neurologia clinica…”

12. Aggiornamenti sulla propria attività

Si può parlare di un nuovo incarico, un corso, una pubblicazione, una docenza, un progetto. Ma il criterio dovrebbe essere: che cosa impara chi legge? Non: “Sono felice di annunciare…” Sempre e comunque. Meglio: “In questo nuovo progetto lavoreremo su un tema che riguarda molti pazienti: rendere più comprensibile il percorso diagnostico…”

Come usare l’AI per scrivere post LinkedIn senza sembrare scritti dall’AI

Il problema dei contenuti AI non è che sono artificiali. è che spesso sono vuoti. Frasi come: “In un mondo in continua evoluzione, la neurologia sta affrontando nuove sfide…” Non dicono nulla. Potrebbero aprire un post sulla neurologia, sulla logistica, sulle piastrelle o sulle zucchine. E infatti l’algoritmo grammaticale ringrazia, il lettore un po’ meno. L’AI va usata come assistente di redazione, non come sostituto del pensiero.

Metodo in 5 passaggi

1. Parti da un’esperienza o da una domanda reale

Esempi:

  • una domanda frequente dei pazienti;
  • un tema emerso in congresso;
  • un articolo scientifico letto;
  • un dubbio ricorrente dei caregiver;
  • una confusione vista sui media.

2. Dai all’AI contesto specifico

Prompt debole:

Scrivi un post LinkedIn sull'emicrania.

Prompt migliore:

Scrivi una bozza di post LinkedIn per un neurologo. Tema: l'emicrania non è "solo mal di testa". Pubblico: professionisti sanitari, pazienti informati e caregiver. Obiettivo: spiegare in modo divulgativo che l'emicrania è una patologia neurologica complessa, senza fare diagnosi online e senza promettere cure. Tono: chiaro, sobrio, empatico. Lunghezza: 1.500 caratteri. Inserisci una frase finale che inviti a rivolgersi al medico in caso di sintomi persistenti o invalidanti.

3. Chiedi una struttura, non un post definitivo

Meglio farsi aiutare con:

  • 5 angoli possibili;
  • 3 versioni di apertura;
  • una scaletta;
  • un elenco di esempi;
  • una versione più breve;
  • una versione più tecnica;
  • una versione per pazienti.

4. Inserisci la tua voce

La parte più importante deve venire dal medico:

  • un esempio clinico non identificabile;
  • una precisazione;
  • un limite;
  • una frase che nasce dall’esperienza;
  • una cautela;
  • una fonte.

L’AI può lucidare il testo. Non può dare credibilità a un contenuto generico.

5. Controlla sempre privacy, dati e tono

Prima di pubblicare, chiediti:

  • Il contenuto potrebbe far riconoscere un paziente?
  • Sto dando l’impressione di fare una diagnosi a distanza?
  • Sto promettendo risultati?
  • Sto semplificando troppo una questione clinica?
  • La fonte scientifica è solida?
  • Il tono è informativo o promozionale?
  • Un collega potrebbe considerarlo corretto?

Esempio di post LinkedIn per un neurologo

Tema: emicrania.

L'emicrania non è "un normale mal di testa un po' più forte".





È una patologia neurologica che può incidere in modo importante sulla vita quotidiana, sul lavoro, sul sonno, sulle relazioni e sulla capacità di concentrarsi.





Uno degli errori più comuni è valutarla solo in base all'intensità del dolore. In realtà contano anche frequenza, durata, sintomi associati, fattori scatenanti, risposta ai farmaci e impatto sulla vita della persona.





Per questo il diario della cefalea può essere molto utile: aiuta a raccogliere informazioni che, durante la visita, permettono di ragionare con più precisione.





Attenzione però: un post non può sostituire una valutazione medica. Se il mal di testa cambia caratteristiche, diventa improvviso e molto intenso, compare con sintomi neurologici o limita in modo significativo la vita quotidiana, è importante parlarne con il medico.





La buona informazione non serve a fare autodiagnosi. Serve a fare domande migliori.

Piano editoriale LinkedIn per neurologi: una settimana tipo

Per non dipendere dall’ispirazione, serve una routine. Non un piano editoriale da agenzia con 47 colonne colorate. Basta una struttura semplice.

Lunedì: educazione sanitaria

Esempio: “Quando un formicolio deve preoccupare?” Obiettivo: chiarire, senza creare allarme.

Martedì: ricerca o aggiornamento scientifico

Esempio: “Cosa ci dice questo studio sui disturbi del sonno e salute cognitiva?” Obiettivo: mostrare aggiornamento e metodo.

Mercoledì: vita professionale

Esempio: “Perché l’anamnesi resta centrale anche nell’epoca dell’intelligenza artificiale” Obiettivo: raccontare il ragionamento clinico.

Giovedì: domanda frequente

Esempio: “Che differenza c’è tra visita neurologica ed esame strumentale?” Obiettivo: ridurre confusione.

Venerdì: rete professionale

Esempio: “Neurologo e fisioterapista: quando la collaborazione fa la differenza” Obiettivo: valorizzare il lavoro multidisciplinare. Due o tre post a settimana possono bastare. La costanza conta più della quantità.

Prompt pronti per neurologi

Prompt per trovare idee

Agisci come editor LinkedIn per un neurologo. Genera 30 idee di post divulgativi e professionali su neurologia, suddivise in: cefalee, disturbi del movimento, disturbi cognitivi, epilessia, sonno, prevenzione, caregiver, ricerca scientifica. Per ogni idea indica pubblico, messaggio principale e livello di rischio comunicativo.

Prompt per trasformare uno studio in post

Ti fornisco abstract e dati principali di uno studio scientifico. Aiutami a trasformarli in un post LinkedIn per un pubblico di medici e professionisti sanitari. Mantieni accuratezza, segnala i limiti, evita titoli sensazionalistici, non aggiungere conclusioni non presenti nello studio. Chiudi con una domanda professionale per stimolare confronto.

Prompt per semplificare un concetto

Spiega questo concetto neurologico a un pubblico non specialista, senza banalizzarlo. Usa frasi brevi, esempi concreti e una metafora semplice. Evita consigli terapeutici personalizzati. Concetto: [inserire concetto].

Prompt per controllare un post prima della pubblicazione

Revisiona questo post LinkedIn scritto da un neurologo. Controlla: chiarezza, tono, rischio di promessa terapeutica, rischio di diagnosi online, privacy, possibili affermazioni non verificabili, linguaggio troppo promozionale. Suggerisci una versione più prudente e professionale.

Prompt per creare una rubrica

Crea 5 rubriche LinkedIn ricorrenti per un neurologo che vuole fare divulgazione seria. Per ogni rubrica indica: titolo, obiettivo, pubblico, esempio di post, frequenza consigliata, rischi da evitare.

LinkedIn e pazienti: dove mettere il confine

Questo è il punto più delicato. Un medico può fare divulgazione online. Può spiegare, orientare, educare. Ma LinkedIn non è un ambulatorio, un pronto soccorso, una cartella clinica o una chat privata. Alcune regole pratiche:

  • non discutere casi clinici riconoscibili;
  • non chiedere dati sanitari nei commenti;
  • non rispondere con ipotesi diagnostiche personalizzate;
  • non suggerire modifiche terapeutiche;
  • non pubblicare immagini, referti o dettagli che possano identificare una persona;
  • non trasformare testimonianze di pazienti in materiale promozionale;
  • non enfatizzare tecniche, dispositivi o trattamenti come se fossero soluzioni garantite;
  • non commentare pubblicamente colleghi o percorsi terapeutici di altri medici.

Una frase utile da usare spesso: “Queste informazioni hanno finalità divulgativa e non sostituiscono una valutazione medica individuale”. Non risolve tutto, ma aiuta a definire il perimetro.

Gli errori più comuni dei medici su LinkedIn

1. Usare LinkedIn solo come curriculum

Il profilo dice dove lavori, ma non fa capire come pensi. Un buon profilo medico deve aiutare a comprendere competenze, interessi e affidabilità.

2. Pubblicare solo congratulazioni

“Felice di aver partecipato”, “onorato di essere stato invitato”, “grande successo”. Ogni tanto va bene. Sempre, diventa rumore.

3. Scrivere troppo tecnico

Se il post sembra un abstract, lo leggeranno in pochi. Se sembra un post motivazionale generico, non serve. Il punto è stare nel mezzo: chiaro, ma rigoroso.

4. Fare promesse implicite

Frasi come “nuova terapia rivoluzionaria”, “risultati straordinari”, “soluzione definitiva” sono rischiose. In sanità la prudenza non è timidezza: è responsabilità.

5. Delegare tutto all’AI

L’AI tende a produrre testi lisci, ordinati e spesso indistinguibili. Per un medico, questo è un problema: la credibilità nasce da esperienza, precisione e giudizio.

6. Confondere divulgazione e consulenza

Un contenuto pubblico può spiegare segnali, percorsi e criteri generali. Non deve decidere cosa deve fare una persona specifica con sintomi specifici.

AI e neurologia: tema editoriale fortissimo, ma da trattare bene

Un neurologo che parla di AI su LinkedIn può diventare una voce molto interessante. Ma il tema va affrontato senza entusiasmo cieco e senza rifiuto pregiudiziale. Alcuni angoli editoriali:

  • AI come supporto alla lettura della letteratura scientifica;
  • AI e imaging neurologico;
  • AI nella riabilitazione;
  • chatbot e informazione sanitaria;
  • rischi di autodiagnosi;
  • bias nei dataset clinici;
  • privacy dei dati sanitari;
  • rapporto tra medico, paziente e algoritmo;
  • formazione dei futuri medici.

Una buona posizione è: “L’AI può aiutare il lavoro clinico e scientifico, ma non cancella il bisogno di anamnesi, esame obiettivo, relazione, responsabilità e giudizio medico”. Questa frase, detta in modi diversi, potrebbe reggere una rubrica intera.

Come misurare se LinkedIn sta funzionando

Per un neurologo, le metriche non dovrebbero essere solo like e follower. Anzi: se l’obiettivo è autorevolezza, le metriche migliori sono spesso qualitative. Da osservare:

  • richieste di collegamento da colleghi pertinenti;
  • inviti a eventi, webinar, congressi o interviste;
  • commenti di qualità da professionisti sanitari;
  • messaggi da strutture o associazioni;
  • crescita delle visualizzazioni del profilo;
  • salvataggi e condivisioni;
  • domande ricorrenti che indicano interesse reale;
  • maggiore riconoscibilità su temi specifici.

Domanda utile ogni mese: “Per quali tre temi voglio essere riconosciuto?” Se i contenuti non aiutano a rispondere, il piano editoriale va corretto.

Checklist prima di pubblicare

Prima di premere “Pubblica”, un neurologo dovrebbe passare da questa lista:

  • Il contenuto è accurato?
  • Ho verificato la fonte scientifica?
  • Ho distinto fatti, opinioni e ipotesi?
  • Ho evitato promesse terapeutiche?
  • Ho protetto la privacy dei pazienti?
  • Ho evitato diagnosi o consigli personalizzati?
  • Il tono è sobrio?
  • Il testo è comprensibile anche a un non specialista?
  • Ho aggiunto valore o sto solo riempiendo il feed?
  • L’AI ha migliorato il testo o lo ha reso più generico?

Se la risposta all’ultima domanda è “più generico”, conviene riscrivere.

Da dove iniziare: piano in 30 giorni

Prima settimana: profilo

Aggiorna:

  • foto professionale;
  • headline;
  • sezione Informazioni;
  • esperienze principali;
  • competenze;
  • link a pubblicazioni, struttura o pagine ufficiali;
  • eventuali contenuti in evidenza.

Seconda settimana: pilastri editoriali

Scegli 3-4 temi:

  • cefalee;
  • disturbi cognitivi;
  • Parkinson e disturbi del movimento;
  • sonno;
  • caregiver;
  • AI e neurologia;
  • prevenzione neurologica;
  • formazione medica.

Terza settimana: prime bozze

Prepara 6 post:

  • 2 educativi;
  • 1 commento scientifico;
  • 1 FAQ;
  • 1 riflessione professionale;
  • 1 contenuto su AI o innovazione.

Usa l’AI per scaletta e revisione. Non per inventare.

Quarta settimana: pubblicazione e ascolto

Pubblica 2 o 3 contenuti. Osserva:

  • chi commenta;
  • quali domande arrivano;
  • quali temi generano conversazioni utili;
  • quali post vengono salvati o condivisi.

Poi correggi il piano. LinkedIn non è un monologo: è un laboratorio di reputazione professionale.

In sintesi

LinkedIn può essere molto utile per un neurologo, se viene usato come spazio di autorevolezza e non come megafono promozionale. L’AI può aiutare a scrivere meglio, trovare idee, semplificare concetti, organizzare rubriche e controllare il tono. Ma non deve sostituire la competenza del medico. Anzi, la sua utilità cresce proprio quando il medico la guida con esperienza, fonti, prudenza e senso del limite. La regola pratica è semplice: l’AI può preparare una bozza. Il neurologo deve metterci cervello, responsabilità e firma professionale. E su un tema come la neurologia, direi che il cervello resta un dettaglio abbastanza importante.

FAQ

Un neurologo dovrebbe usare LinkedIn?

Sì, se vuole costruire una presenza professionale autorevole, fare divulgazione sanitaria, dialogare con colleghi e rendere più comprensibili i propri ambiti di competenza. LinkedIn non sostituisce sito, ambulatorio o pubblicazioni scientifiche, ma può rafforzare reputazione e relazioni.

L’AI può scrivere i post LinkedIn di un medico?

L’AI può aiutare a preparare bozze, titoli, scalette e revisioni. Il medico deve però controllare accuratezza, fonti, tono, privacy e rispetto delle regole deontologiche. Delegare completamente la comunicazione all’AI è rischioso.

Quali contenuti può pubblicare un neurologo su LinkedIn?

Può pubblicare contenuti educativi su sintomi e percorsi diagnostici, commenti a studi scientifici, riflessioni congressuali, spiegazioni per caregiver, aggiornamenti professionali e post su AI e neurologia. Deve evitare diagnosi online e promesse terapeutiche.

LinkedIn può portare pazienti a un neurologo?

Può aumentare visibilità e fiducia, ma non dovrebbe essere usato come canale aggressivo di acquisizione pazienti. Per un medico è più corretto pensarlo come strumento di reputazione, informazione e networking professionale.

Quali sono i rischi principali?

I rischi principali sono violare la privacy, semplificare troppo temi clinici, fare promesse implicite, rispondere a casi personali nei commenti, pubblicare contenuti generati dall’AI senza verifica e usare un tono troppo promozionale.

Quante volte dovrebbe pubblicare un neurologo?

Anche 2 o 3 volte a settimana possono bastare, se i contenuti sono utili e coerenti. La costanza conta più della frequenza. Meglio pochi post solidi che molti contenuti generici.

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Anche i videogiochi diventano “liquidi”?

C’era un tempo in cui comprare un videogioco significava tornare a casa con una scatola. Dentro c’era il disco, magari un manuale, forse una mappa, sicuramente un oggetto da mettere su uno scaffale. Oggi quella scena sembra sempre più un ricordo. Dopo musica, film, software, libri e fotografie, anche i videogiochi stanno completando il loro passaggio da prodotto fisico a servizio digitale. Per questo la domanda viene quasi da sola: Anche i videogiochi diventano “liquidi”?

La notizia raccontata da DDay e confermata dal PlayStation Blog è netta: dal gennaio 2028 Sony interromperò la produzione di dischi fisici per i nuovi giochi pubblicati su console PlayStation. I nuovi titoli saranno disponibili in digitale, anche nei negozi, ma sotto forma di codice da scaricare.

Che cosa significa che i videogiochi diventano liquidi?

Dire che i videogiochi diventano liquidi significa che perdono progressivamente il supporto fisico e diventano accesso digitale: download, licenze, account, cloud, store online, abbonamenti e aggiornamenti continui. Come è accaduto alla musica con MP3, streaming e piattaforme come Spotify e Deezer, anche il videogioco si smaterializza: non si compra più solo un oggetto, ma il diritto di accedere a un contenuto dentro un ecosistema controllato da piattaforme e publisher.

Perché la decisione di PlayStation conta

La scelta di Sony non arriva dal nulla. Da anni i giocatori comprano sempre più in digitale, scaricano giochi direttamente dallo store, aspettano offerte online, usano abbonamenti e aggiornano titoli che cambiano nel tempo. Il disco, quando c?, è spesso solo una parte della storia: day one patch, DLC, aggiornamenti, salvataggi cloud, account, season pass.

Il passaggio annunciato per gennaio 2028 rende esplicito quello che molti avevano già intuito: il supporto fisico non è più il centro dell’esperienza. Sony parla di tendenze dei consumatori e di preferenza crescente per i media digitali. DDay sottolinea anche il parallelo con GTA VI, destinato a uscire con confezioni fisiche che contengono soltanto un codice per il download.

La scatola resta. Il disco scompare. E questa, culturalmente, è una piccola rivoluzione travestita da scelta logistica.

Da Musica liquida ai videogiochi liquidi

Copertina del libro Musica liquida di Gianluigi Bonanomi e Renzo Zonin
Nel 2014 ho pubblicato con Renzo Zonin il libro Musica liquida. Spotify, Deezer e la canzone nell’era dello streaming. Il tema era chiaro: vinili e CD stavano lasciando spazio a file, streaming, cloud, playlist, piattaforme e ascolto “all you can eat”.

Allora sembrava soprattutto una storia di musica. In realtà era già una storia più grande: il passaggio dalla proprietà all’accesso.

La musica liquida non era soltanto musica senza CD. Era un nuovo modo di pensare i contenuti:

  • meno oggetti da possedere;
  • più cataloghi da consultare;
  • meno scaffali;
  • più account;
  • meno supporti fisici;
  • più piattaforme;
  • meno prestito tra amici;
  • più abbonamenti, licenze e condizioni d’uso.

Oggi possiamo applicare lo stesso ragionamento ai videogiochi. Non è una metafora perfetta, perché un videogioco non è una canzone: pesa decine o centinaia di gigabyte, richiede hardware, aggiornamenti, server, account e spesso componenti online. Ma la direzione è simile: il contenuto diventa meno oggetto e più flusso.

Che cosa cambia per chi gioca

Il digitale ha vantaggi evidenti. Chiunque abbia comprato un gioco alle due di notte, scaricato una patch o recuperato un titolo in offerta lo sa.

Per il giocatore, i benefici sono concreti:

  • comodità: acquisto immediato senza uscire di casa;
  • disponibilità: niente disco perso, rovinato o prestato e mai tornato;
  • aggiornamenti continui: bug fix, contenuti extra, espansioni;
  • offerte digitali: sconti frequenti e cataloghi ampi;
  • cloud e account: libreria accessibile da più dispositivi compatibili;
  • meno logistica: per editori e negozi, meno produzione, trasporto e magazzino.

Ma ogni comodità digitale porta con sé una domanda: che cosa sto davvero comprando?

Il punto delicato: proprietà o licenza?

Quando compri un disco, possiedi un oggetto. Puoi rivenderlo, prestarlo, conservarlo, regalarlo, dimenticarlo in cantina e ritrovarlo dopo vent’anni. Quando compri un gioco digitale, di solito acquisti una licenza legata a un account, a uno store e a certe condizioni.

La differenza sembra tecnica. Non lo ?. Cambia il rapporto tra giocatore e contenuto.

Con il digitale diventano centrali alcune domande:

  • posso rivendere il gioco?
  • posso prestarlo?
  • che cosa succede se lo store chiude?
  • che cosa succede se il mio account viene bloccato?
  • posso giocare offline?
  • quanto dipendo da server, patch e autenticazioni?
  • chi conserva davvero la memoria storica del videogioco?

La decisione di Sony specifica che i giochi già pubblicati o in uscita prima di gennaio 2028 su disco non vengono colpiti dal cambiamento. Questo è importante. Ma non cancella il problema culturale: l’industria sta dicendo che il futuro del nuovo sarà sempre meno fisico.

Videogiochi, collezionismo e memoria digitale

Il supporto fisico non era solo un contenitore. Era anche memoria, mercato dell’usato, collezionismo, archivio personale, rituale.

Per molti giocatori la libreria di giochi non è soltanto un elenco in un account. è una storia: il primo gioco comprato, l’edizione speciale, la copertina consumata, la console di un’estate, la cartuccia ereditata da un fratello maggiore, il manuale letto in macchina tornando dal negozio.

Il digitale rende tutto più efficiente, ma anche più fragile. Se la musica in streaming sparisce da un catalogo, ce ne accorgiamo quando una canzone non parte. Se un gioco digitale viene rimosso, se uno store chiude o se un server viene spento, il problema diventa più serio: non perdiamo solo un file, perdiamo una parte dell’esperienza.

Non è nostalgia fine a se stessa. è conservazione culturale. I videogiochi sono opere, industrie, memorie generazionali, linguaggi. Se diventano solo accesso temporaneo, qualcuno dovrà prendersi cura della loro sopravvivenza.

La scatola con il codice: oggetto o simulacro?

Uno degli aspetti più curiosi della transizione è la confezione fisica con dentro un codice. Dal punto di vista commerciale ha senso: il negozio continua a vendere, il regalo resta impacchettabile, lo scaffale non scompare di colpo.

Però è anche un oggetto strano. Una scatola senza supporto è una promessa di accesso, non un contenuto. è un ponte tra due mondi: rassicura chi vuole ancora comprare in negozio, ma introduce comunque la logica digitale.

È successo anche con altri media. Prima il CD diventava MP3. Poi l’MP3 diventava streaming. Poi la raccolta personale diventava playlist nel cloud. Ogni passaggio sembrava piccolo, ma alla fine cambiava tutto.

Che cosa possono imparare aziende, scuole e famiglie da questa storia

La notizia PlayStation non riguarda solo i gamer. è un caso utile per capire come cambia il digitale in generale.

In azienda, a scuola e in famiglia conviene imparare almeno tre lezioni.

1. Il digitale non elimina la materialità

Quando un contenuto diventa “liquido”, non diventa immateriale. Semplicemente cambia materiale: data center, connessioni, account, licenze, server, energia, contratti, piattaforme. Non c’è più il disco in mano, ma c’è un’infrastruttura enorme dietro.

2. La comodità ha sempre un prezzo culturale

Scaricare tutto subito è comodissimo. Ma se perdiamo mercato dell’usato, prestito, archivi personali e possibilità di conservare i contenuti, stiamo scambiando proprietà con accesso. Non è necessariamente sbagliato. Basta saperlo.

3. Le piattaforme diventano i nuovi scaffali

Una volta lo scaffale era in casa. Oggi lo scaffale è nello store, nell’account, nell’abbonamento. Questo sposta potere verso chi controlla la piattaforma: prezzi, disponibilità, promozioni, rimozioni, compatibilità, regole.

I rischi da non sottovalutare

Il videogioco liquido porta con sé almeno cinque rischi:

  1. dipendenza dagli store: se cambia la piattaforma, cambia l’accesso;
  2. fine dell’usato: rivendere o prestare diventa difficile o impossibile;
  3. conservazione fragile: giochi e versioni possono scomparire;
  4. digital divide: chi ha connessioni lente o limiti di banda resta penalizzato;
  5. prezzi meno trasparenti: offerte, abbonamenti e licenze rendono più complesso capire quanto spendiamo davvero.

Naturalmente non significa che il fisico fosse il paradiso. Dischi graffiati, tirature limitate, scaffali pieni, patch obbligatorie, copie incomplete: anche il vecchio mondo aveva i suoi problemi. Ma il nuovo mondo non va accolto come se fosse solo progresso inevitabile.

In sintesi: dal possesso all’accesso

Quando scrivevamo Musica liquida, il cuore della questione era già questo: la tecnologia non cambia solo il formato dei contenuti, cambia i comportamenti. Cambia le abitudini, i mercati, le relazioni, la memoria, persino le parole che usiamo.

Oggi i videogiochi sembrano arrivati allo stesso bivio. Il disco si ritira, lo store avanza, il download diventa norma, la scatola si trasforma in codice. Per molti sarà solo una comodità in più. Per altri sarà la fine di un rapporto più fisico e collezionabile con il gioco.

La domanda, allora, non è se il digitale vincerà. In gran parte ha già vinto. La domanda più utile ?: che cosa vogliamo conservare mentre tutto diventa accesso?

Perché i contenuti possono anche diventare liquidi. La memoria, però, sarebbe meglio non lasciarla evaporare.

FAQ

Sony eliminerà davvero i dischi fisici per PlayStation?

Secondo il PlayStation Blog, dal gennaio 2028 Sony interromperò la produzione di dischi fisici per i nuovi giochi pubblicati su console PlayStation. I giochi già usciti o previsti prima di quella data su disco non vengono coinvolti dalla transizione.

Che cosa significa “videogiochi liquidi”?

Significa videogiochi distribuiti e fruiti soprattutto come accesso digitale: download, licenze, account, store online, cloud e abbonamenti, invece che come oggetti fisici posseduti su disco.

Che rapporto c’è tra videogiochi liquidi e Musica liquida?

Il parallelo è il passaggio dalla proprietà fisica all’accesso digitale. In Musica liquida si raccontava la trasformazione da CD e vinili a streaming e cloud; oggi una dinamica simile riguarda i videogiochi.

I giochi fisici già comprati smetteranno di funzionare?

No, la comunicazione di Sony riguarda la produzione di dischi per i nuovi giochi da gennaio 2028. I giochi già usciti o in uscita prima della data in formato disco non vengono annullati da questa decisione.

Qual è il rischio principale dei videogiochi solo digitali?

Il rischio principale è passare dal possesso all’accesso: meno usato, meno prestito, maggiore dipendenza da account, store, server, licenze e condizioni stabilite dalle piattaforme.

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Corso AI per Comuni: come formare amministratori e dipendenti pubblici

In molti Comuni l’intelligenza artificiale è già entrata dal retrobottega: una bozza di email scritta con ChatGPT, un regolamento riassunto in pochi secondi, una formula Excel chiesta a Copilot, una delibera trasformata in FAQ per i cittadini.

Il punto non è più stabilire se l’AI arriverà negli enti locali. Il punto è decidere se verrà usata con metodo, responsabilità e regole condivise. Un corso AI per Comuni serve proprio a questo: trasformare curiosità e uso spontaneo in competenza operativa.

Non parliamo di fare fantascienza in municipio. Parliamo di ufficio tecnico, tributi, segreteria, comunicazione, URP, protocollo, appalti, servizi sociali, biblioteca, polizia locale e formazione interna. Cioè documenti, scadenze, cittadini, procedure e decisioni che richiedono ancora più attenzione, non meno.

ChatGPT nella pubblica amministrazione: corso AI per Comuni ed enti locali
Un corso AI per Comuni deve partire dai documenti e dai processi reali degli uffici, non dalla dimostrazione spettacolare del chatbot di turno.

Che cosa dovrebbe includere un corso AI per Comuni?

Un corso AI per Comuni dovrebbe includere alfabetizzazione sull’intelligenza artificiale, uso pratico di ChatGPT, Gemini, Copilot, Claude e Gemini Notebook (ex NotebookLM), privacy, dati personali, AI Act, verifica delle fonti, prompt engineering, casi d’uso per uffici comunali, linee guida interne e laboratori su documenti reali o simulati. L’obiettivo non è “imparare ChatGPT”, ma aiutare amministratori e dipendenti pubblici a usare l’AI per lavorare meglio con testi, regolamenti, comunicazioni, tabelle e procedure, mantenendo controllo umano e responsabilità amministrativa.

Perché oggi i Comuni hanno bisogno di formazione sull’AI

Un Comune è una macchina informativa. Produce, riceve, interpreta e comunica documenti ogni giorno: determine, delibere, avvisi, bandi, verbali, regolamenti, PEC, moduli, risposte ai cittadini, dati in Excel, pagine web, newsletter, post social, istruzioni operative.

L’AI generativa può aiutare proprio qui: nel leggere, sintetizzare, confrontare, riformulare e rendere più comprensibili le informazioni. Ma più il contesto è pubblico, più serve prudenza. Una risposta sbagliata a un cittadino non è solo una brutta figura. Può creare confusione, aspettative errate, problemi organizzativi o rischi giuridici.

La Commissione europea presenta l’AI Act come un quadro basato sul rischio. Dal 2 febbraio 2025 sono applicabili anche gli obblighi di alfabetizzazione AI: chi usa sistemi di intelligenza artificiale in un’organizzazione deve avere competenze adeguate al contesto d’uso.

Nel Piano triennale per l’informatica nella Pubblica Amministrazione 2024-2026, l’intelligenza artificiale viene collegata a efficienza, qualità dei servizi, dati, cybersecurity e linee guida per adozione, procurement e sviluppo di soluzioni IA nella PA. Tradotto: non basta provare uno strumento. Bisogna governarlo.

Che cosa non deve essere un corso AI per Comuni

Partiamo da ciò che eviterei.

Un corso AI per Comuni non dovrebbe essere una sfilata di tool: “ecco dieci app meravigliose, arrangiatevi”. Non dovrebbe essere una conferenza motivazionale sul futuro del lavoro. Non dovrebbe nemmeno ridursi a un seminario giuridico dove tutti escono più spaventati di prima.

Serve un equilibrio pratico:

  • capire come funzionano i modelli generativi;
  • provare strumenti su casi vicini al lavoro degli uffici;
  • distinguere documenti caricabili, documenti da anonimizzare e documenti da non caricare;
  • imparare a verificare risposte, citazioni, numeri e riferimenti normativi;
  • costruire prompt riutilizzabili;
  • definire poche regole interne comprensibili;
  • collegare il tutto ad AI Act, privacy, sicurezza e responsabilità.

La tecnologia cambia in fretta. Il metodo resta.

Modulo 1: alfabetizzazione AI per amministratori e dipendenti

Il primo modulo deve creare una base comune. In aula spesso convivono persone che usano ChatGPT tutti i giorni e persone che lo guardano ancora come un oggetto misterioso. Se non si allinea il linguaggio, il corso diventa disordinato.

Qui si spiegano, in modo semplice:

  • che cos’è l’intelligenza artificiale generativa;
  • che cosa sono modelli linguistici, chatbot e assistenti AI;
  • perché possono produrre risposte utili ma anche errori plausibili;
  • che cosa sono allucinazioni, bias, black box, dati di addestramento e contesto;
  • perché ChatGPT non è un motore di ricerca, un avvocato, un segretario comunale o un responsabile del procedimento.

Il messaggio chiave è questo: l’AI è un assistente veloce, non una fonte di verità. Chi lavora nel Comune resta responsabile del controllo.

Modulo 2: casi d’uso per gli uffici comunali

La formazione funziona quando le persone riconoscono il proprio lavoro dentro gli esempi. Per questo un corso generico sull’AI rischia di essere troppo lontano. In un Comune servono casi d’uso comunali.

Ufficio Uso pratico dell’AI Attenzione
URP Creare FAQ chiare partendo da regolamenti e avvisi Verificare sempre riferimenti, scadenze e competenze
Tributi Scrivere comunicazioni semplici su IMU, TARI, solleciti e scadenze Non inventare date, importi o condizioni
Ufficio tecnico Riassumere linee guida, autorizzazioni, bozze e documenti lunghi Non delegare valutazioni tecniche o responsabilità istruttorie
Segreteria Trasformare appunti e trascrizioni in verbali sintetici Non aggiungere informazioni non presenti nella fonte
Appalti Estrarre requisiti, scadenze, importi e cause di esclusione Chiedere sempre riferimenti a pagina e paragrafo
Comunicazione Adattare un avviso per sito, newsletter, social e manifesto Mantenere tono istituzionale e informazioni verificate
Dati Generare formule Excel, pulire tabelle, creare grafici preliminari Controllare calcoli, filtri e interpretazioni

Questi esempi si collegano alla guida che ho pubblicato su ChatGPT nella PA, dove ho raccolto strumenti, rischi, checklist e prompt per pubblica amministrazione, aziende e professionisti.

Modulo 3: prompt engineering per la PA, senza formule magiche

Il prompt engineering non è l’arte di indovinare la frase segreta. è il modo in cui trasformiamo un bisogno dell’ufficio in una richiesta chiara, controllabile e verificabile.

Un buon prompt per un Comune dovrebbe contenere almeno sette elementi:

  1. Ruolo: supporto alla comunicazione, analisi documentale, revisione linguistica, preparazione FAQ.
  2. Contesto: ufficio, servizio, tipo di procedimento, pubblico destinatario.
  3. Obiettivo: spiegare, sintetizzare, confrontare, trasformare, controllare.
  4. Fonte: documento allegato, estratto, tabella, trascrizione, regolamento.
  5. Vincoli: tono, lunghezza, formato, parole da evitare, dati mancanti da segnalare.
  6. Controllo: evidenziare dubbi, non inventare, citare pagina o paragrafo.
  7. Output: email, tabella, elenco puntato, FAQ, bozza di avviso, checklist.

Esempio:

Agisci come supporto alla comunicazione di un ufficio comunale.
Devo spiegare a cittadini non esperti le scadenze TARI presenti nel testo allegato.
Usa un tono chiaro e istituzionale.
Produci:
1. una versione per il sito del Comune;
2. una versione breve per email;
3. una FAQ con 5 domande frequenti.
Non inventare date, importi o eccezioni.
Segnala in fondo i punti che richiedono verifica da parte dell'ufficio.

La parte più importante è l’ultima: segnalare ciò che va verificato. Nei Comuni, il controllo non è un optional decorativo.

Modulo 4: privacy, dati personali e documenti da non caricare

Qui bisogna essere molto concreti. Una cosa è usare l’AI per riscrivere in linguaggio semplice un testo pubblico già approvato. Un’altra è incollare in un chatbot un documento con dati personali, informazioni sanitarie, minori, situazioni familiari, contenziosi, offerte economiche o dati riservati.

Nel corso conviene lavorare con una classificazione semplice:

  • Verde: testi pubblici, materiali dimostrativi, esempi anonimi, bozze senza dati sensibili.
  • Giallo: documenti interni, dati personali comuni, informazioni organizzative, materiali da anonimizzare.
  • Rosso: dati sensibili, minori, servizi sociali, procedimenti delicati, credenziali, informazioni riservate, atti non pubblici.

Naturalmente questa griglia non sostituisce DPO, RTD, responsabili e policy dell’ente. Serve però a dare ai dipendenti un criterio immediato. Senza criteri, ognuno decide da solo. E di solito è l? che nascono i problemi.

Modulo 5: Gemini Notebook e AI basata su fonti

Per un Comune, uno degli strumenti più interessanti è Gemini Notebook, perché obbliga a lavorare su fonti caricate dall’utente: regolamenti, manuali, dispense, report, materiali di corso, verbali o dossier.

Questo non significa che Gemini Notebook sia infallibile. Significa che il perimetro di lavoro è più chiaro. Se devo studiare un regolamento comunale, una raccolta di linee guida o un manuale operativo, posso chiedere sintesi, glossari, domande frequenti, confronti e schede di ripasso partendo da quelle fonti.

In un laboratorio per Comuni si può usare Gemini Notebook per:

  • creare una guida interna da un regolamento;
  • preparare FAQ per l’URP;
  • confrontare due versioni di un documento;
  • generare domande per formare nuovi dipendenti;
  • estrarre definizioni, obblighi, scadenze e passaggi critici;
  • preparare un briefing per amministratori o responsabili di servizio.

Modulo 6: AI Act, linee guida e responsabilità amministrativa

Nel contesto pubblico, l’AI non può essere trattata come un giocattolo brillante. L’AI Act distingue gli usi in base al rischio e introduce obblighi diversi per provider e deployer. La Commissione europea ricorda che le pratiche vietate e gli obblighi di AI literacy si applicano dal 2 febbraio 2025, mentre molte regole entreranno pienamente a regime secondo il calendario previsto.

Per un Comune, questo significa almeno tre cose:

  • formare le persone che usano strumenti AI nel lavoro;
  • definire cosa si può fare e cosa no;
  • mantenere tracciabilità, controllo umano e responsabilità sui risultati.

Non serve iniziare con un manuale di 200 pagine. Serve una policy chiara: quali strumenti sono autorizzati, quali dati non vanno caricati, chi verifica le risposte, quando citare le fonti, come documentare usi delicati, quando coinvolgere DPO, RTD o responsabili.

Come può essere strutturato il corso

Il formato dipende dalla dimensione dell’ente, dal livello di partenza e dagli obiettivi. Una struttura modulare può funzionare così.

Formula introduttiva: 2 ore

Adatta a conferenze, incontri con amministratori, eventi di sensibilizzazione o prime sessioni per dipendenti. Obiettivo: capire opportunità, rischi e regole essenziali.

Workshop operativo: mezza giornata

Tre o quattro ore con esempi pratici, prompt, esercizi e casi d’uso per uffici comunali. Obiettivo: uscire con competenze immediatamente utilizzabili e una prima checklist interna.

Percorso completo: 6-8 ore (oppure variante più lunga)

Una giornata o due mezze giornate con laboratorio su documenti simulati o anonimizzati, analisi dei processi, bozza di policy e libreria di prompt per gli uffici.

Percorso avanzato: più incontri

Utile quando l’ente vuole costruire linee guida, formare referenti interni, lavorare su casi specifici o accompagnare un progetto di adozione dell’AI.

Checklist per organizzare un corso AI nel tuo Comune

Prima di fissare una data, conviene rispondere a dieci domande.

  1. Quali uffici devono partecipare?
  2. Le persone hanno già usato ChatGPT, Copilot, Gemini o altri strumenti?
  3. Quali processi consumano più tempo: testi, PEC, verbali, tabelle, FAQ, bandi?
  4. Quali documenti possono essere usati in aula senza rischi?
  5. Ci sono materiali da anonimizzare?
  6. L’ente ha già policy su AI, privacy, cloud e strumenti digitali?
  7. Chi deve essere coinvolto: segretario, RTD, DPO, responsabili di servizio, amministratori?
  8. Il corso deve produrre solo formazione o anche linee guida operative?
  9. Si vuole lavorare su ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude, Gemini Notebook o su un mix?
  10. Come si misurerà il risultato: tempo risparmiato, qualità delle bozze, riduzione errori, chiarezza delle comunicazioni?

Queste domande trasformano il corso da “lezione sull’AI” a intervento utile per l’organizzazione.

Il ruolo umano resta centrale

L’AI può aiutare un Comune a scrivere meglio, leggere più velocemente, spiegare con più chiarezza, preparare bozze e ridurre attività ripetitive. Ma non conosce il territorio, non risponde davanti ai cittadini, non firma atti, non valuta l’impatto sociale di una decisione.

Un buon corso AI per Comuni deve quindi evitare due errori opposti: il panico e l’entusiasmo ingenuo. Il panico blocca tutto. L’entusiasmo ingenuo apre la porta a usi casuali. In mezzo c’è la strada più interessante: competenza, metodo, verifica e responsabilità.

In sintesi: l’intelligenza artificiale può diventare un aiuto concreto per gli enti locali se parte da casi d’uso reali, protegge i dati, forma le persone e lascia all’essere umano il compito più importante: capire, controllare e decidere.

FAQ

Che cos’è un corso AI per Comuni?

È un percorso di formazione per amministratori, dipendenti e responsabili di enti locali sull’uso pratico e sicuro dell’intelligenza artificiale generativa in uffici comunali, servizi al cittadino, documenti, comunicazione e processi interni.

Quanto deve durare un corso AI per un Comune?

Dipende dagli obiettivi. Una sessione introduttiva può durare 2 ore, un workshop operativo 3-4 ore, mentre un percorso completo con laboratorio, prompt e linee guida può richiedere 6-8 ore o più incontri.

Quali strumenti si usano in un corso AI per enti locali?

Gli strumenti più utili sono ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Gemini, Claude e Gemini Notebook. La scelta dipende dal contesto dell’ente, dalle licenze disponibili, dai dati trattati e dai casi d’uso.

Un Comune può caricare documenti in ChatGPT?

Non qualunque documento. Prima bisogna valutare dati personali, riservatezza, policy interne, condizioni dello strumento, finalità e livello di rischio. Nei corsi è preferibile lavorare su testi pubblici, simulati o anonimizzati.

L’AI può scrivere risposte ai cittadini?

Può aiutare a preparare bozze più chiare, FAQ e versioni semplificate, ma la risposta finale deve essere verificata dall’ufficio competente. Date, importi, requisiti e riferimenti normativi non vanno mai lasciati al solo chatbot.

Il corso AI serve anche per l’AI Act?

Sì. L’AI Act prevede obblighi di alfabetizzazione AI applicabili dal 2 febbraio 2025. Per un Comune la formazione aiuta a usare gli strumenti con maggiore consapevolezza, controllo umano e attenzione ai rischi.

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10 cose che puoi fare con DeepSeek, il chatbot cinese

Qualcuno apre DeepSeek, il chatbot cinese, e la prima tentazione è sempre la stessa: chiedergli se è meglio o peggio di ChatGPT. Domanda legittima, ma un po’ sterile. È come comprare un trapano e passare mezz’ora a discutere se sia più elegante del cacciavite.

La domanda utile è un’altra: che cosa posso fare davvero con DeepSeek? Non in astratto, non nei benchmark, non nei post pieni di entusiasmo geopolitico. Nel lavoro di tutti i giorni: scrivere, studiare, programmare, analizzare, ragionare, preparare contenuti, farsi spiegare cose difficili.

DeepSeek è diventato famoso nel 2025 con il modello R1, un modello di ragionamento rilasciato anche in versione open-weight. Nel 2026 la piattaforma ufficiale offre chat, app, API e modelli sempre più lunghi e potenti. Ma, come per tutti i chatbot, il punto non è chiedergli magie. Il punto è dargli compiti chiari.

Quali sono le 10 cose che puoi fare con DeepSeek?

Con DeepSeek puoi scrivere e riscrivere testi, riassumere documenti, studiare meglio, programmare, fare debug, generare idee di marketing, preparare lezioni o presentazioni, analizzare pro e contro di una decisione, tradurre e semplificare contenuti, creare prompt più efficaci e usare l’API per integrare l’AI in applicazioni. È particolarmente interessante nei compiti di ragionamento e codice, ma va usato con prudenza su dati sensibili, fonti, numeri e contenuti aziendali riservati.

Che cos’è DeepSeek, in parole semplici

DeepSeek è una società cinese di intelligenza artificiale fondata nel 2023. Il suo chatbot ufficiale è disponibile su chat.deepseek.com e viene presentato come assistente per coding, creazione di contenuti, lettura di file e conversazioni a contesto lungo. Il sito ufficiale deepseek.com rimanda anche all’app e alle API per sviluppatori.

La svolta mediatica è arrivata con DeepSeek-R1, pubblicato a gennaio 2025. La pagina ufficiale su Hugging Face e il paper su arXiv descrivono R1 come una famiglia di modelli orientati al ragionamento. In pratica: modelli pensati per affrontare problemi più complessi, matematica, logica, codice, passaggi intermedi.

Nel 2026 le API ufficiali DeepSeek indicano compatibilità con formati simili a OpenAI e Anthropic, mentre la pagina prezzi segnala modelli con contesti molto ampi e funzioni come JSON output e tool calls. Tradotto: oltre alla chat, DeepSeek è anche una piattaforma per sviluppatori.

Mappa degli usi pratici di DeepSeek per lavoro, studio, codice e contenuti

1. Scrivere email, messaggi e testi più chiari

Il primo uso è il più semplice: scrivere meglio. Non significa far scrivere tutto a DeepSeek e spegnere il cervello. Significa usare il chatbot come editor.

Esempio concreto: devi rispondere a un cliente che chiede uno sconto impossibile. Potresti scrivere di getto una mail troppo secca, oppure chiedere a DeepSeek di aiutarti a trovare un tono professionale.

Riscrivi questa email in modo chiaro, breve e gentile.
Mantieni il messaggio fermo, ma non aggressivo.
Obiettivo: spiegare che non possiamo applicare lo sconto richiesto,
ma proporre un'alternativa sostenibile.
Testo: [incolla qui la bozza]

Il trucco è non chiedere “scrivi una mail”. Meglio dare contesto, tono, obiettivo e vincoli. Poi si rilegge. Sempre. Perché la voce deve restare tua, non quella di un call center generato al microscopio.

Esempio di prompt DeepSeek per scrivere email migliori

2. Riassumere documenti lunghi senza perdere il filo

DeepSeek può aiutarti a trasformare un documento lungo in una mappa leggibile. È utile con report, dispense, trascrizioni, regolamenti, bozze di contratto, materiali di studio e documentazione tecnica.

Il prompt migliore non è “riassumi”. È qualcosa di più operativo:

Analizza questo documento.
Produci:
1. sintesi in 10 punti;
2. concetti chiave;
3. termini da chiarire;
4. possibili rischi o ambiguità;
5. domande che dovrei fare prima di usarlo.
Se una cosa non è presente nel testo, scrivi "non verificabile".

Questo approccio è prezioso perché costringe il chatbot a distinguere tra riassunto, interpretazione e verifica. Se lavori spesso su PDF e fonti, puoi affiancarlo anche a strumenti come Gemini Notebook (ex NotebookLM), che nasce proprio per interrogare documenti caricati dall’utente.

3. Studiare meglio: quiz, mappe e ripasso

DeepSeek può diventare un tutor di studio, a patto che lo studente non lo usi solo per farsi fare i compiti. La differenza è enorme.

Uso pigro:

Fammi il tema su Leopardi.

Uso intelligente:

Aiutami a studiare Leopardi per un'interrogazione.
Prima spiegami i concetti chiave in modo semplice.
Poi fammi 10 domande, una alla volta.
Dopo ogni mia risposta, correggimi e spiegami cosa manca.
Alla fine crea una mappa mentale testuale.

In questo secondo caso DeepSeek non sostituisce lo studio: lo organizza. Può fare domande, simulare un’interrogazione, chiarire parole difficili, creare esempi, proporre collegamenti interdisciplinari. Per studenti e docenti questo è un punto interessante, da collegare anche ai corsi AI per le scuole.

Esempio di prompt DeepSeek per studiare documenti e PDF

4. Programmare e capire codice che non hai scritto tu

DeepSeek è molto usato dagli sviluppatori, anche perché la famiglia R1 ha attirato attenzione proprio per ragionamento e coding. Può aiutarti a leggere una funzione, trovare bug, scrivere test, spiegare errori, tradurre codice da un linguaggio a un altro.

Esempio:

Agisci come un senior developer Python.
Ti incollo una funzione che non capisco.
Fai tre cose:
1. spiegami che cosa fa in linguaggio semplice;
2. individua possibili bug o casi limite;
3. proponi una versione più leggibile, cambiando il meno possibile.

Qui bisogna essere adulti: il codice generato dall’AI va verificato. Se DeepSeek propone una soluzione, chiedi anche i test.

Ora scrivi 5 test unitari:
- caso normale;
- input vuoto;
- valore non valido;
- limite massimo;
- errore atteso.

Questo vale ancora di più in azienda. Il chatbot può accelerare, ma non diventa responsabile della sicurezza del software al posto tuo.

Esempio di prompt DeepSeek per coding e debug

5. Generare idee di marketing e contenuti

DeepSeek può aiutare consulenti, aziende e professionisti a produrre idee per newsletter, LinkedIn, blog, video, webinar, campagne, titoli e scalette. Attenzione: non è il direttore marketing. È una macchina per generare alternative.

Prompt concreto:

Dammi 30 idee di post LinkedIn per un commercialista
che vuole spiegare l'AI alle PMI.
Dividi le idee in 5 categorie:
- miti da sfatare;
- esempi pratici;
- rischi;
- strumenti;
- storie di clienti.
Per ogni idea dammi titolo, angolo narrativo e CTA.

Il valore non sta nel pubblicare le 30 idee così come escono. Il valore sta nel vedere angoli che non avevi considerato, scegliere i migliori e adattarli al tuo tono. Se ti interessa lavorare meglio su prompt, struttura e contenuti, ho raccolto molti principi nel corso di prompt engineering.

Esempio di prompt DeepSeek per marketing e idee LinkedIn

6. Preparare presentazioni, lezioni e scalette

Un altro uso pratico: trasformare un tema confuso in una scaletta. DeepSeek può aiutare a costruire una lezione, una presentazione aziendale, un intervento a un evento, un webinar o una riunione.

Prompt:

Devo preparare una presentazione di 30 minuti su:
"AI generativa per piccoli imprenditori".
Pubblico: persone curiose, non tecniche.
Obiettivo: far capire 5 usi pratici e 3 rischi.
Prepara:
1. titolo;
2. scaletta minuto per minuto;
3. esempio concreto per ogni sezione;
4. slide suggerite;
5. esercizio finale da 10 minuti.

Questo funziona perché costringi il modello a ragionare su pubblico, durata, obiettivo e output. Sono gli stessi ingredienti che uso quando preparo speech e interventi sull’intelligenza artificiale per aziende.

7. Analizzare pro e contro prima di decidere

DeepSeek è interessante quando gli chiedi di scomporre un problema. Non “dimmi cosa devo fare”, ma “aiutami a vedere meglio la decisione”.

Esempio: una scuola deve decidere se introdurre un regolamento sull’uso dell’AI. Un’azienda deve scegliere se permettere l’uso di chatbot esterni. Un professionista deve valutare se automatizzare una parte del lavoro.

Aiutami a valutare questa decisione:
[descrivi la scelta].
Costruisci una tabella con:
- vantaggi;
- rischi;
- costi nascosti;
- impatto sulle persone;
- dati da raccogliere prima di decidere;
- decisione reversibile o irreversibile.
Alla fine non scegliere al posto mio: dammi 3 scenari.

Questa è una delle funzioni più utili dei chatbot: diventano una specie di sparring partner. Non decidono, ma ti obbligano a guardare più lati del problema.

Checklist per usare DeepSeek nei compiti di ragionamento

8. Tradurre, semplificare e adattare testi

DeepSeek può tradurre testi, ma il caso più interessante è l’adattamento. Per esempio: trasformare un testo tecnico in una spiegazione per clienti, studenti, colleghi o cittadini.

Trasforma questo testo tecnico in una spiegazione per persone non esperte.
Mantieni i concetti corretti.
Usa frasi brevi.
Aggiungi un esempio concreto.
Alla fine crea un glossario di 8 parole difficili.

Questo è utile in tantissimi contesti: sanità, pubblica amministrazione, formazione, consulenza, vendita, assistenza clienti. L’errore da evitare è semplificare fino a tradire il senso. Per questo conviene sempre chiedere anche:

Quali parti della semplificazione potrebbero essere imprecise?
Segnalamele prima di darmi la versione finale.

9. Creare prompt migliori per altri chatbot

Sembra un gioco di specchi, ma funziona: puoi usare DeepSeek per progettare prompt da usare poi su ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot o Gemini Notebook.

Prompt:

Devo ottenere da un chatbot una griglia di valutazione
per un compito di italiano in terza media.
Aiutami a scrivere un prompt completo.
Il prompt deve includere:
- ruolo del chatbot;
- obiettivo;
- contesto della classe;
- criteri di valutazione;
- formato tabella;
- richiesta di non inventare dati.

Il vantaggio è che DeepSeek diventa un meta-assistente: non produce solo il risultato, ma ti aiuta a formulare meglio la domanda. E spesso il salto di qualità nei chatbot non nasce dal modello più nuovo, ma dalla richiesta meno vaga.

10. Usare le API per costruire strumenti e automazioni

DeepSeek non è solo chat. Le API ufficiali permettono agli sviluppatori di integrare i modelli in software, agenti, sistemi interni, strumenti di analisi, workflow di assistenza e prototipi. La documentazione spiega che l’API è compatibile con formati simili a OpenAI e Anthropic, quindi per chi sviluppa può essere relativamente semplice fare test comparativi.

Esempi concreti:

  • un tool interno che riassume ticket di assistenza;
  • un sistema che classifica richieste clienti;
  • un assistente per generare bozze di risposte;
  • un’app che analizza documentazione tecnica;
  • un workflow che produce output JSON strutturato;
  • un prototipo per confrontare costi e qualità rispetto ad altri modelli.

Qui però il discorso cambia: entrano in gioco sicurezza, governance, log, contratti, dati e responsabilità. Per le aziende vale la regola che ripeto spesso parlando di Shadow AI in azienda: vietare tutto non funziona, ma nemmeno lasciare tutti liberi di incollare qualsiasi cosa ovunque.

I rischi da non ignorare

DeepSeek è interessante, ma non va trattato come un giocattolo innocuo. Ci sono almeno quattro attenzioni.

  • Privacy: non caricare dati personali, documenti riservati, contratti, informazioni sanitarie o dati aziendali sensibili senza una valutazione seria.
  • Fonti: come tutti i chatbot, può produrre risposte plausibili ma sbagliate. Chiedi sempre fonti e verifica.
  • Codice: il codice generato va letto, testato e controllato sul piano della sicurezza.
  • Contesto geopolitico: DeepSeek è cinese. Questo non significa demonizzarlo, ma significa valutare con attenzione policy, dati, uso professionale e compliance.

In altre parole: per prove personali, studio e brainstorming può essere molto utile. Per dati aziendali e processi critici serve una policy. La comodità non è una strategia.

Privacy e limiti da considerare quando si usa DeepSeek

Mini workflow: come provare DeepSeek in 20 minuti

Se vuoi farti un’idea pratica, prova così:

  1. apri DeepSeek e chiedi una spiegazione semplice di un tema che conosci bene;
  2. verifica se dice cose corrette;
  3. chiedi una versione per principianti e una per esperti;
  4. incolla una tua bozza e chiedi di migliorarla senza cambiarne il senso;
  5. fai un test di ragionamento con pro e contro;
  6. prova un prompt di codice o una tabella;
  7. chiedi al chatbot di criticare la sua stessa risposta;
  8. confronta il risultato con un altro chatbot.

In 20 minuti capirai una cosa importante: non esiste “il chatbot migliore” in assoluto. Esiste lo strumento più adatto a quel compito, con quel livello di rischio, in quel contesto.

In sintesi

DeepSeek merita attenzione perché ha portato nel dibattito AI tre temi forti: modelli di ragionamento, costi più aggressivi e concorrenza cinese nel mondo dell’intelligenza artificiale. Ma per chi lavora, studia o comunica, la domanda resta pratica: che cosa ci faccio?

Puoi usarlo per scrivere, studiare, programmare, analizzare documenti, generare idee, preparare lezioni, ragionare su decisioni e costruire prototipi. Il salto di qualità arriva quando smetti di chiedere “fammi qualcosa” e inizi a dare contesto, criteri, vincoli, formato e controlli.

DeepSeek non è un oracolo. È un assistente. E gli assistenti, quando funzionano bene, non pensano al posto tuo: ti aiutano a pensare meglio.

FAQ

Che cos’è DeepSeek?

DeepSeek è una società cinese di intelligenza artificiale e anche il nome del suo chatbot. Offre una chat online, app, API e modelli AI noti soprattutto per ragionamento, codice e costi competitivi.

DeepSeek è gratis?

La chat ufficiale offre accesso gratuito, mentre le API per sviluppatori hanno prezzi e limiti indicati nella documentazione ufficiale. Le condizioni possono cambiare, quindi conviene controllare sempre il sito DeepSeek.

DeepSeek è meglio di ChatGPT?

Dipende dal compito. DeepSeek è interessante per ragionamento, codice e uso via API; ChatGPT può risultare più completo in altri flussi, integrazioni e strumenti. Il confronto va fatto su casi d’uso reali.

Posso usare DeepSeek con dati aziendali?

Solo dopo una valutazione su privacy, sicurezza, contratti e policy interne. Non è prudente incollare documenti riservati, dati personali o informazioni sensibili in un chatbot senza autorizzazione.

DeepSeek va bene per programmare?

Sì, può aiutare a spiegare codice, trovare bug, scrivere test e proporre soluzioni. Il codice generato va comunque verificato, testato e controllato dal punto di vista della sicurezza.

Qual è il modo migliore per iniziare?

Parti da compiti semplici e verificabili: riscrivere una mail, riassumere un testo noto, creare quiz, spiegare codice, fare una tabella pro e contro. Poi confronta le risposte con altri strumenti.

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Corsi AI per le scuole: come formare docenti e studenti senza farsi incantare dalla tecnologia

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Quando una scuola mi chiede informazioni sui Corsi AI per le scuole, la domanda di partenza sembra quasi sempre tecnica: “Ci spieghi ChatGPT?”, “Ci fai vedere qualche prompt?”, “Quali strumenti possiamo usare in classe?”.

In realtà la questione è più profonda. Non si tratta di aggiungere l’ennesima app alla didattica, né di fare una lezione spettacolare sull’intelligenza artificiale per poi tornare esattamente come prima. Un buon corso sull’AI per docenti, dirigenti e studenti deve aiutare la scuola a decidere quando usare questi strumenti, quando evitarli, come verificarli e come trasformarli in attività sensate.

È anche il motivo per cui, con Giuseppe Lavenia, ho scritto per Mursia il libro Intelligenza artificiale e tecnologia in classe. Guida per insegnanti per un uso consapevole. Il libro nasce da una convinzione semplice: l’AI può arricchire la didattica, ma solo se viene inserita dentro un progetto educativo. Senza metodo diventa scorciatoia. Con metodo diventa laboratorio.

Copertina del libro Intelligenza artificiale e tecnologia in classe di Gianluigi Bonanomi e Giuseppe Lavenia

Che cosa devono includere i Corsi AI per le scuole?

I Corsi AI per le scuole dovrebbero includere alfabetizzazione all’intelligenza artificiale, uso pratico di strumenti come ChatGPT, Copilot, Gemini e Gemini Notebook (ex NotebookLM), sicurezza digitale, privacy, valutazione delle fonti, progettazione di attività per fasce d’età, prompt engineering, gestione dei compiti, inclusione, rischi etici e riduzione della burocrazia per i docenti. Il punto non è insegnare “il trucco del prompt”, ma costruire competenze: capire come funzionano questi strumenti, dove sbagliano, come usarli in modo didattico e come mantenere centrale il ruolo dell’insegnante.

Perché l’AI a scuola non è più un tema futuribile

Fino a pochi anni fa, parlare di intelligenza artificiale a scuola significava citare robot, laboratori STEM o software specialistici. Oggi basta entrare in una classe: molti studenti hanno già provato ChatGPT, alcuni lo usano per studiare, altri per fare prima i compiti, altri ancora per farsi spiegare argomenti che non hanno capito.

Il problema non è se l’AI entrerà nella scuola. È già entrata, spesso dalla porta laterale.

La domanda vera è: la scuola vuole governare questo cambiamento o subirlo? Per questo i corsi servono. Non per inseguire la moda, ma per dare agli insegnanti un linguaggio comune, criteri di scelta e attività utilizzabili lunedì mattina.

Il contesto istituzionale va nella stessa direzione. Il Ministero dell’Istruzione e del Merito ha rafforzato il divieto di smartphone anche nel secondo ciclo, mentre la scuola discute sperimentazioni e percorsi sull’intelligenza artificiale. Sembra una contraddizione, ma non lo è del tutto: uno smartphone personale in tasca durante la lezione non è la stessa cosa di un’attività guidata con strumenti digitali, obiettivi didattici e supervisione del docente.

Anche l’UNESCO Global Education Monitoring Report 2023 invita a non confondere tecnologia e apprendimento: alcune tecnologie aiutano, altre distraggono, quasi tutte dipendono dal contesto e dalla qualità della progettazione didattica.

Dal libro al corso: non solo strumenti, ma metodo

Nel libro Intelligenza artificiale e tecnologia in classe abbiamo organizzato il tema in modo molto pratico: tecnologia nella didattica, sicurezza digitale, smartphone, AI generativa, progetti per diverse fasce d’età, casi di successo, burocrazia scolastica e ruolo umano.

Un corso efficace dovrebbe fare lo stesso. Non basta aprire ChatGPT e chiedergli: “Preparami una verifica di storia”. Quello è un assaggio. Utile, certo. Ma il corso deve insegnare a fare domande migliori:

  • quali dati posso inserire e quali no?
  • come verifico una risposta generata dall’AI?
  • come trasformo uno strumento in un’attività di apprendimento?
  • come valuto un compito se lo studente può usare un chatbot?
  • come evito che l’AI premi chi è già bravo e lasci indietro chi ha più bisogno?
  • come faccio usare l’AI senza ridurre il pensiero critico?

Gianluigi Bonanomi con il libro Intelligenza artificiale e tecnologia in classe

Un modulo indispensabile: alfabetizzazione AI per docenti

Il primo modulo di un corso dovrebbe rispondere a una domanda apparentemente banale: che cos’è l’intelligenza artificiale generativa?

Se la risposta è troppo tecnica, si perde metà sala. Se è troppo magica, si crea il problema opposto. Io di solito la spiego così: un modello generativo produce testo, immagini, codice, audio o video sulla base di pattern appresi da enormi quantità di dati. Non “capisce” come una persona, ma può simulare conversazioni, stili, spiegazioni e procedure con un’efficacia sorprendente.

Da qui discendono i tre messaggi che ogni docente dovrebbe portarsi a casa:

  1. l’AI può essere utilissima per spiegare, riformulare, sintetizzare e proporre attività;
  2. l’AI può sbagliare, inventare fonti o dare risposte plausibili ma false;
  3. l’AI funziona meglio quando l’insegnante sa darle ruolo, obiettivo, contesto, vincoli e formato.

Questo è anche il cuore dell’AI literacy richiesta dal quadro europeo. Il Regolamento europeo sull’intelligenza artificiale, Regolamento UE 2024/1689, dedica l’articolo 4 all’alfabetizzazione in materia di IA. Per la scuola significa una cosa molto concreta: non basta autorizzare o vietare strumenti. Bisogna formare chi li usa. Lo stesso principio vale anche nelle organizzazioni, come ho spiegato nella guida sulla formazione AI obbligatoria e AI Act.

Prompt engineering per insegnanti: una competenza, non un mestiere

Nel libro lo diciamo chiaramente: per un certo periodo si è parlato di prompt engineering come del lavoro del futuro. Più realisticamente sarà una competenza trasversale. Come saper cercare online, scrivere una mail efficace o costruire una presentazione leggibile. Chi vuole approfondire il tema può partire anche dal mio corso di prompt engineering, che applico poi ai diversi contesti: aziende, professionisti, docenti e studenti.

In un corso per scuole, il prompt engineering va insegnato con esempi didattici, non con formule da guru. Un buon prompt per un docente può seguire questa struttura:

Agisci come un insegnante di [materia] della classe [livello].
Devi aiutarmi a progettare un'attività su [argomento].
Obiettivo didattico: [competenza da sviluppare].
Vincoli: durata [minuti], materiali disponibili [strumenti], livello della classe [descrizione].
Produci:
1. spiegazione iniziale;
2. attività guidata;
3. esercizio individuale;
4. griglia di valutazione;
5. possibili errori degli studenti.

La differenza rispetto a “fammi una lezione sui vulcani” è enorme. Nel primo caso l’AI diventa un assistente alla progettazione. Nel secondo caso diventa una macchinetta per produrre contenuto generico, cioè esattamente ciò di cui la scuola non ha bisogno.

Esempi concreti per primaria, medie e superiori

Un corso ben progettato deve adattare gli esempi all’età degli studenti. L’AI non si porta in una quinta primaria come in un triennio di scuola superiore.

Scuola primaria. Qui l’obiettivo non è mettere un chatbot nelle mani dei bambini senza mediazione. Si può usare l’AI come strumento del docente: generare storie a bivi, creare immagini da descrizioni, preparare domande di comprensione, semplificare un testo, inventare personaggi per spiegare le emozioni o costruire esercizi graduati. Per esempio: l’insegnante chiede all’AI tre versioni dello stesso racconto, con difficoltà crescente, e poi lavora in classe sulle differenze.

Scuola secondaria di primo grado. Qui il tema diventa anche cittadinanza digitale. Si possono fare attività su fake news, privacy, fonti, immagini generate, password, reputazione online. Un esercizio utile: dare agli studenti una risposta prodotta dall’AI e chiedere di evidenziare quali informazioni vanno verificate, quali fonti mancano e quali parti sembrano opinioni travestite da fatti.

Scuola secondaria di secondo grado. Qui si può alzare il livello: confronto tra fonti, scrittura argomentativa, analisi di documenti, coding, simulazioni, dibattiti, orientamento professionale. Un’attività potente consiste nel chiedere agli studenti di usare l’AI per produrre una prima bozza, poi obbligarli a documentare le modifiche: che cosa hanno accettato, che cosa hanno corretto, che cosa hanno scartato e perché.

Studenti in attività didattica collaborativa con tecnologia in classe

ChatGPT, Copilot, Gemini e Gemini Notebook: quali strumenti mostrare?

Nei corsi mi chiedono spesso: “Qual è lo strumento migliore?”. Risposta breve: dipende dal compito.

ChatGPT è ottimo per conversazione, scrittura, brainstorming, esempi, spiegazioni e riformulazioni. Copilot può essere interessante in contesti Microsoft 365, soprattutto quando una scuola o un ente usa già l’ecosistema Microsoft. Gemini dialoga bene con l’ambiente Google. Gemini Notebook è molto utile quando bisogna lavorare su fonti specifiche, per esempio dispense, PDF, documenti di dipartimento o materiali di studio.

Per questo nel corso non conviene fare la sfilata degli strumenti. Meglio partire dai bisogni:

  • devo spiegare meglio un argomento?
  • devo creare esercizi differenziati?
  • devo analizzare documenti?
  • devo preparare una verifica?
  • devo aiutare uno studente con difficoltà linguistiche?
  • devo ridurre lavoro ripetitivo di programmazione e verbali?

Solo dopo ha senso scegliere lo strumento. È lo stesso principio che uso nei miei corsi sull’intelligenza artificiale: prima il processo, poi la piattaforma.

ChatGPT e intelligenza artificiale generativa per la didattica

AI e valutazione: il tema che non si può evitare

Molti docenti arrivano al corso con una preoccupazione legittima: “Come faccio a capire se il compito lo ha fatto lo studente o l’AI?”.

La risposta scomoda è che non sempre si può capire con certezza. I detector di testo generato sono fragili, producono falsi positivi e non possono diventare l’unico strumento di valutazione. Serve ripensare alcune consegne.

Esempi pratici:

  • chiedere allo studente di consegnare anche il processo, non solo il prodotto finale;
  • far allegare prompt usati, fonti consultate e revisioni effettuate;
  • prevedere una breve discussione orale sul lavoro;
  • valutare capacità di verifica, argomentazione e correzione;
  • progettare compiti più situati, legati alla classe, al territorio, a materiali discussi insieme.

Se il compito è “scrivi un tema generico sulla Rivoluzione francese”, l’AI vince facile. Se il compito è “confronta tre fonti viste in classe, spiega quali passaggi hai cambiato dopo il confronto con l’AI e difendi oralmente due scelte”, lo studente deve pensare. E questo, mi pare, resta un dettaglio abbastanza importante.

Privacy, dati e sicurezza digitale

Un corso AI per scuole deve parlare anche di ciò che non si deve fare. Per esempio: copiare dati personali degli studenti dentro strumenti non autorizzati, caricare verifiche con nomi e cognomi, inserire diagnosi, PEI, PDP o informazioni sensibili in piattaforme non valutate dalla scuola.

La tecnologia a scuola vive dentro un perimetro delicato: minori, famiglie, dati personali, inclusione, responsabilità educativa. Per questo un modulo su privacy e sicurezza non è un’aggiunta burocratica. È una condizione di serietà.

Le linee guida della Commissione europea sull’uso etico di AI e dati nell’insegnamento insistono proprio su questo: gli educatori devono poter usare l’AI in modo positivo, critico ed etico, conoscendone potenziale e rischi.

AI per ridurre la burocrazia degli insegnanti

Uno dei capitoli più concreti del libro riguarda l’AI per le incombenze burocratiche. Altro che sostituire il docente: in molti casi l’AI può restituirgli tempo.

Durante un corso si possono mostrare esempi molto pratici:

  • trasformare appunti disordinati in un verbale leggibile;
  • preparare una bozza di comunicazione alle famiglie;
  • semplificare un testo amministrativo senza cambiarne il significato;
  • creare una griglia di valutazione coerente con gli obiettivi;
  • generare varianti di esercizi per livelli diversi;
  • riassumere materiali lunghi per preparare una riunione.

Il vantaggio non è “fare meno l’insegnante”. È liberare energie per fare meglio l’insegnante: relazione, spiegazione, ascolto, progettazione, presenza.

Esempio di supporto AI per risparmiare tempo agli insegnanti

Come dovrebbe essere strutturato un corso AI per una scuola

Una proposta sensata può essere modulare. Non tutte le scuole hanno gli stessi bisogni, ma una struttura efficace potrebbe essere questa:

  1. Introduzione all’AI generativa: cosa fa, cosa non fa, perché sbaglia, come leggere le risposte.
  2. Prompt engineering didattico: ruolo, obiettivo, contesto, vincoli, esempi, formato.
  3. Attività per fasce d’età: primaria, secondaria di primo grado, secondaria di secondo grado.
  4. Verifica e valutazione: compiti, rubriche, processi, uso dichiarato dell’AI.
  5. Privacy e sicurezza: dati personali, minori, fonti, account, policy interne.
  6. Laboratorio operativo: i docenti progettano una lezione o un’attività reale.
  7. Follow-up: revisione dei materiali prodotti e domande dopo la sperimentazione in classe.

Il formato può essere una conferenza introduttiva di due ore, un workshop di mezza giornata, un percorso da 6-8 ore o una formazione più ampia per dipartimenti e consigli di classe. La differenza la fa il laboratorio: senza esercitazioni, l’AI resta una bella dimostrazione. Con le esercitazioni, diventa competenza.

Il ruolo dell’insegnante resta centrale

L’AI può produrre una spiegazione. Non conosce però quella classe, quel ragazzo che si blocca davanti al foglio, quella studentessa che capisce tutto ma non osa parlare, quel gruppo che si accende solo quando il compito diventa concreto.

Questo è il punto che ripeto spesso nei corsi: l’AI può aumentare la capacità di progettazione dell’insegnante, ma non sostituisce la relazione educativa. Può suggerire esempi, ma non sa leggere gli occhi della classe. Può creare una verifica, ma non decide quale fatica è utile e quale è inutile. Può semplificare un testo, ma non conosce la storia di chi lo leggerà.

La scuola non ha bisogno di docenti spaventati dall’AI, né di docenti sedotti dall’automazione totale. Ha bisogno di professionisti capaci di usare questi strumenti con curiosità, prudenza e senso pedagogico.

Da dove iniziare

Se una scuola vuole partire, suggerisco tre mosse semplici.

Primo: formare prima i docenti, non gli strumenti. Prima si costruisce un vocabolario condiviso, poi si scelgono piattaforme, account e regole.

Secondo: partire da casi d’uso reali. Una lezione da migliorare, una verifica da ripensare, un’attività di recupero, una comunicazione alle famiglie, un laboratorio sulle fonti.

Terzo: scrivere una piccola policy interna. Non un tomo da 80 pagine, ma poche regole chiare: quali strumenti si possono usare, con quali dati, per quali attività, con quali responsabilità e con quale trasparenza verso studenti e famiglie.

In sintesi: i Corsi AI per le scuole funzionano quando non vendono meraviglia tecnologica, ma costruiscono metodo. L’intelligenza artificiale può diventare un alleato prezioso per docenti e studenti, a patto che la scuola non abdichi al suo compito più importante: insegnare a pensare.

FAQ

Che cosa sono i Corsi AI per le scuole?

Sono percorsi di formazione per docenti, dirigenti e studenti sull’uso consapevole dell’intelligenza artificiale nella didattica. Includono strumenti, esempi, prompt, privacy, valutazione, sicurezza digitale e progettazione di attività.

Quanto deve durare un corso AI per docenti?

Dipende dagli obiettivi. Una conferenza introduttiva può durare 2 ore, un workshop operativo 4 ore, mentre un percorso completo può richiedere 6-12 ore con laboratorio e follow-up.

Quali strumenti AI conviene insegnare a scuola?

Conviene partire dai bisogni didattici. ChatGPT, Copilot, Gemini e Gemini Notebook sono utili in contesti diversi, ma il corso dovrebbe insegnare metodo, verifica delle fonti e uso responsabile prima della singola piattaforma.

Gli studenti possono usare ChatGPT per i compiti?

Dipende dalle regole della scuola e dal tipo di compito. È utile distinguere uso vietato, uso assistito e uso dichiarato. In molti casi conviene valutare anche processo, fonti, revisioni e discussione orale.

Un corso AI per scuole deve parlare anche di privacy?

Sì. A scuola si lavora con minori e dati sensibili. Un corso serio deve spiegare quali dati non inserire negli strumenti AI, come gestire account e autorizzazioni e come impostare una policy interna.

L’AI sostituirà gli insegnanti?

No. L’AI può aiutare a progettare lezioni, creare materiali, semplificare testi e ridurre attività ripetitive, ma non sostituisce relazione educativa, responsabilità, ascolto e giudizio professionale del docente.

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