Il 20 maggio 2025 ho tenuto il corso online “Ottimizza il tuo profilo LinkedIn con l’aiuto di ChatGPT”, per Ioformo, una nuova piattaforma italiana che aggrega corsi di formazione professionale e personale, offrendo un marketplace dove studenti, formatori e aziende possono incontrarsi per apprendere, insegnare e gestire percorsi formativi su misura .
Il webinar che ho progettato e tenuto, dal titolo “Ottimizza il tuo profilo LinkedIn con l’aiuto di ChatGPT”, era pensato per aiutare professionisti, freelance e imprenditori a sfruttare le potenzialità di ChatGPT (e altri chatbot) per migliorare la propria presenza su LinkedIn.Attraverso una serie di spunti pratici (e tool che riporto sotto), ho guidato gli utenti nell’analisi e nell’ottimizzazione delle diverse sezioni del profilo, come la foto, l’headline e le competenze, tra le altre.
Uno degli aspetti che ho sottolineato nel corso è l’importanza di scaricare il profilo in PDF per ottenere suggerimenti personalizzati e pertinenti.Ad esempio, è possibile chiedere al modello di agire come un consulente di carriera esperto per analizzare il proprio profilo e fornire consigli su come renderlo più attraente per i recruiter o per il proprio pubblico di riferimento.
Inoltre, nel Webinar ha affrontato anche il tema dell’uso di ChatGPT per la creazione di contenuti da condividere su LinkedIn, come post o articoli, al fine di aumentare l’engagement e la visibilità del profilo, partendo dai 100 migliori post LinkedIn di sempre.
Questo su LinkedIn è AI è il mio secondo webinar con Ioformo. Il 17 aprile ho parlato, invece, di come l’intelligenza artificiale sia, da un paio d’anni (dal lancio di ChatGPT), al centro di dibattiti accesi, tra entusiasmi e timori. La paura nasce soprattutto dall’idea che le macchine possano sostituire gli esseri umani, controllare aspetti della nostra vita quotidiana o addirittura sfuggire al nostro controllo in stile Terminator. Queste preoccupazioni, alimentate da rappresentazioni cinematografiche e da una comprensione ancora limitata del funzionamento delle IA, possono portare a diffidenza e resistenza al cambiamento. Per questo ho voluto provocatoriamente intitolare il primo webinar “Perché l’intelligenza artificiale fa paura (e perché non dovrebbe)“.
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https://www.gianluigibonanomi.com/wp-content/uploads/2025/05/webinar_ioformo_ai_linkedin_bonanomi.jpg10801080Gianluigi Bonanomihttps://www.gianluigibonanomi.com/wp-content/uploads/2018/10/bonanomi_logo_156.pngGianluigi Bonanomi2025-05-21 09:20:542025-12-12 17:51:05“Ottimizza il tuo profilo LinkedIn con l’aiuto di ChatGPT”: webinar gratis di Ioformo.it [20 maggio 2025]
L’intelligenza artificiale ci salverà o ci distruggerà? Basta un giro sui social o tra le newsletter dei “tecno-profeti” per capire dove tira il vento: tra un meme con HAL 9000 e un post con Sam Altman in stile Thanos, il futuro (nefasto) sembra tracciato.
È l’era dell’AI Anxiety, alimentata dal doomscrolling quotidiano e dai catastrofisti digitali, spesso più inclini alla sceneggiatura di “Black Mirror” che alla realtà dei fatti. Eppure, mentre gli accelerazionisti ci spingono verso il “singularity” e i luddisti digitali evocano scenari à la “Minority Report”, il mondo reale va avanti. E lo fa, spesso, con buone notizie. Perché, diciamolo: “bad news is good news” per chi fa clickbait, ma non per chi vuole capire davvero cosa sta accadendo.
Quindi qui, ora, faccio il contrario. Tiro fuori 10 notizie positive sull’AI, tutte verificate e documentate, che mostrano come questa tecnologia possa migliorare concretamente le nostre vite.
1. Parkinson, diagnosticato 7 anni prima con un test AI
🔗 Fonte
Uno studio rivoluzionario usa un test del sangue supportato dall’AI per predire il Parkinson sette anni prima dei sintomi. Sempre in ambito sanitario, nu nuovo approccio usa l’AI per definire terapie personalizzate contro il cancro al seno.
🧠 Commento: Altro che palla di vetro, questa è medicina predittiva con basi scientifiche. Non è futuro: è presente.
2. L’AI che traduce la lingua dei segni in tempo reale
🔗 Fonte
Una startup italian ha sviluppato un modello AI capace di tradurre la LIS in inglese in tempo reale.
🤟 Commento: Inclusione vera. Parola alle mani, comprensione al software.
🔗 Fonte
L’AI aiuta a gestire reti intelligenti, previsioni di consumo e ottimizzazione energetica.
⚡ Commento: Greta Thumberg sarà felice. Anche i pannelli solari parlano ora con il machine learning.
4. L’AI che parla con i complottisti… e li convince
🔗 Fonte
Un chatbot AI riesce a ridurre la fiducia nelle teorie del complotto dopo conversazioni calibrate.
🧠 Commento: Dove si firma per avere una AI che mette a tacere i no-vax?
5. Occhiali smart per non vedenti
🔗 Fonte
AI embedded in occhiali per riconoscere oggetti e aiutare le persone cieche a muoversi in autonomia.
👓 Commento: Wearable tech che restituisce dignità e indipendenza.
6. AI al servizio della guida sicura
🔗 Fonte
Algoritmi AI predicono incidenti e aiutano il conducente a prevenirli. Tra l’altro, un nuovo studio ha dimostrato che servizi come Uber hanno ridotto gli incidenti stradali legati all’alcol fino al 6% negli USA, salvando centinaia di vite (vedi studio “Uber and Alcohol-Related Traffic Fatalities“).
🚘 Commento: KITT di Supercar!
7. AI per l’autenticazione delle opere d’arte
🔗 Fonte
Algoritmi AI smascherano i falsi nel mercato dell’arte con precisione da restauratore rinascimentale.
🎨 Commento: Altro che Sgarbi…
8. AI per riconoscere il Prosecco
🔗 Fonte
Sistemi AI aiutano a identificare bottiglie DOCG e contrastare le frodi.
🍾 Commento: Grande notizia, anche se io sono un amante dei “metodo classico”!
9. AI per gestire le piene dei fiumi
🔗 Fonte
In Emilia Romagna l’AI monitora e gestisce le piene del Tresinaro per evitare disastri.
🌊 Commento: L’AI che salva case e vite, non titoli di giornale.
10. Il Regno Unito utilizza l’AI per accelerare le consultazioni pubbliche
🔗 Fonte Il governo britannico introduce “Consult”, uno strumento AI che analizza le risposte delle consultazioni pubbliche, risparmiando £20 milioni all’anno. 📊 Commento: Ecco che cosa intendo io per “smart cities”!
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Ci tengo a riportare sul mio blog un articolo pubblicato sul Corriere della Sera a firma di Antonio Palmieri della Fondazione Pensiero Solido (per la quale ho sviluppato anche un chatbot) che racconta, con sensibilità e precisione, il cuore del progetto “Tecnologia Solidale al Corvetto”, nel quale sono stato coinvolgo come formatore. Il mio intervento, citato nell’articolo, è descritto come parte di un percorso di formazione sull’intelligenza artificiale generativa. Non si tratta, come giustamente sottolineato, semplicemente di insegnare a usare un computer. Bensì di guardare i ragazzi e le ragazze delle periferie con uno sguardo diverso, positivo. Di offrire loro strumenti di riscatto, ma anche di riconoscimento.
L’articolo riporta l’incontro avvenuto il 28 aprile, dove ho avuto modo di raccontare a un gruppo di Suorine di Via Martinengo cos’è l’AI generativa e come usare in sicurezza ChatGPT nel loro lavoro di educatrici e amministratrici.
Buona lettura.
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https://www.gianluigibonanomi.com/wp-content/uploads/2025/05/palmieri_pensiero_critico_corvetto_bonanomi_corsi_AI.png768768Gianluigi Bonanomihttps://www.gianluigibonanomi.com/wp-content/uploads/2018/10/bonanomi_logo_156.pngGianluigi Bonanomi2025-05-14 14:22:262025-12-12 17:51:05Il progetto “Tecnologia Solidale al Corvetto”
L’Open Source Intelligence (OSINT) è una pratica cruciale nell’era dell’informazione digitale: implica la raccolta e l’analisi di informazioni accessibili al pubblico da una varietà di fonti, al fine di produrre report. La sua rilevanza è in costante crescita in settori diversi come la sicurezza informatica, indagini di polizia, l’intelligence aziendale e il giornalismo investigativo. Tuttavia, i metodi OSINT tradizionali si rivelano problematici: troppi dati portano a un sovraccarico informativo, la difficoltà nel verificare l’affidabilità e l’accuratezza di fonti eterogenee e la natura dispendiosa in termini di tempo della raccolta e dell’analisi manuale.
In questo contesto, l’intelligenza artificiale e, in particolare, i modelli linguistici di grandi dimensioni (detti comunemente LLM) emergono come strumenti trasformativi capaci di automatizzare e migliorare vari aspetti dell’OSINT, come la raccolta, l’elaborazione e l’analisi dei dati. Tra i vari strumenti ora in voga, Gemini di Google, con la sua suite di modelli AI multimodali, si posiziona all’avanguardia di questa evoluzione: in particolare la sua funzionalità “Deep Research” rappresenta uno strumento di ricerca basato sull’AI generativa, progettato per affrontare compiti di ricerca complessi attraverso la navigazione autonoma del Web, il ragionamento approfondito sulle informazioni trovate e la generazione di report completi.
La natura agentica (si parlerà sempre più di “agentic AI”) di Gemini Deep Research, caratterizzata dalla sua capacità di pianificare, cercare, ragionare e riferire autonomamente, segna un cambio di paradigma nell’OSINT, spostandosi verso assistenti AI in grado di gestire indagini complesse con un intervento umano diretto minimo.
La “Deep Research” di Gemini per l’OSINT
La “Deep Research” trasforma le richieste dell’utente in piani di ricerca personalizzati e multi-punto, che vengono presentati all’utente per la revisione e la modifica prima dell’esecuzione. Questa caratteristica è fondamentale per definire la portata e gli obiettivi delle indagini OSINT, garantendo un approccio mirato e strutturato. La possibilità di modificare il piano di ricerca consente agli utenti di adattare la strategia dell’AI alle loro esigenze specifiche e alle loro conoscenze preliminari del soggetto.
La funzionalità cerca e naviga autonomamente nel Web in profondità, accedendo potenzialmente a centinaia di siti Web (una volta, per un’azione di lead generation, ha visitato 500 siti!) per conto dell’utente al fine di trovare informazioni pertinenti e aggiornate. Ciò espande la portata della raccolta di dati OSINT oltre ciò che un analista umano può tipicamente ottenere manualmente. La capacità di accedere a una vasta gamma di fonti aumenta la probabilità di scoprire informazioni cruciali che potrebbero non essere facilmente reperibili attraverso i motori di ricerca standard. La “Deep Research” mostra il suo processo di pensiero mentre ragiona iterativamente sulle informazioni raccolte, riflettendo prima di prendere la sua prossima mossa. Gemini valuta criticamente le informazioni che raccoglie, identifica temi chiave e incongruenze e struttura il report in modo logico e informativo, eseguendo persino più passaggi di auto-critica per migliorare la chiarezza e i dettagli. Questo ragionamento iterativo è prezioso per collegare frammenti di dati OSINT disparati, identificare schemi e trarre inferenze significative che potrebbero non essere immediatamente evidenti. La capacità dell’AI di valutare criticamente le informazioni e di mostrare il suo processo di pensiero consente agli utenti di comprendere meglio come si sta giungendo alle conclusioni.
La funzionalità fornisce report di ricerca personalizzati e completi, con maggiori dettagli e approfondimenti, generati in pochi minuti. Questa funzionalità di reporting aiuta a strutturare, riassumere e diffondere in modo efficiente i risultati OSINT in un formato accessibile. La possibilità di esportare i report in Google Docs e Sheets semplifica ulteriormente la condivisione e la collaborazione sui risultati. Ho fatto la prova su di me: ha generato un report di 17 pagine…
I prompt da usare in Gemini
Prima di tutto ho messo a punto un prompt per effettuare la due diligence su una persona. È sufficiente che copi il seguente testo e personalizzi il nome della persona, aggiungendo eventuali elementi di disambiguazione (ha un sito personale o un profilo LinkedIn?) se si chiama “Mario Rossi”.
Agisci come un analista OSINT (Open Source Intelligence) operando nel pieno rispetto dell’etica e della legalità.
Il tuo compito è raccogliere informazioni pubblicamente accessibili su [PERSONA], utilizzando esclusivamente fonti di dominio pubblico.
Ti fornirò il nome della persona e, se disponibili, ulteriori dettagli utili alla disambiguazione, come per esempio: città di residenza approssimativa, affiliazioni lavorative note, nickname utilizzati online.
Linee guida della ricerca. Utilizza esclusivamente fonti accessibili legalmente e pubblicamente, come:
– Motori di ricerca generici (Google, Bing, ecc.)
– Articoli di giornale, blog, forum pubblici
– Profili social pubblici (LinkedIn, X/Twitter, Facebook, Instagram, se impostati come pubblici)
– Siti web personali, aziendali o istituzionali
– Comunicati stampa e registri pubblici online
– Profili accademici e pubblicazioni scientifiche
– Elenchi professionali e menzioni in conferenze o eventi pubblici
Divieti assoluti, evita rigorosamente:
– L’accesso a profili privati o contenuti protetti da credenziali
– Qualsiasi tecnica illegale o non etica (es. scraping massivo vietato, hacking, social engineering)
– La ricerca o divulgazione di dati sensibili o privati (es. indirizzi di casa, numeri di telefono, email private, dati finanziari o sanitari)
– Qualsiasi azione che comprometta la privacy o la sicurezza della persona
Struttura della risposta. Organizza le informazioni raccolte nelle seguenti categorie:
– Identità e affiliazioni
– Nome completo
– Eventuali nickname pubblicamente noti
– Affiliazioni lavorative o accademiche verificate
– Presenza online pubblica
– Link a profili social pubblici
– Siti web personali, professionali o istituzionali
– Menzioni pubbliche
– Citazioni in articoli di notizie, blog, forum, comunicati
– Attività pubbliche documentate
– Partecipazioni a eventi, conferenze, webinar
– Pubblicazioni, interviste, contenuti condivisi pubblicamente
– Elementi di disambiguazione
– Informazioni che permettono di distinguere l’individuo da eventuali omonimi (es. località, settore di attività, ambiti di interesse pubblico)
Mantieni uno stile neutrale, obiettivo e basato su fatti verificabili. Riporta esclusivamente ciò che è legalmente consultabile da chiunque.
Ora passiamo dalle persone alle aziende. Questo prompt guida Gemini Deep Research a comportarsi come un esperto di “intelligence competitiva” con 15 anni di esperienza. Chiede di analizzare cinque concorrenti principali di un’azienda in un settore specifico, valutando punti di forza, debolezze, contenuti, prezzi e proposte di valore. L’obiettivo è ottenere insight utili per migliorare SEO, social media e offerte. L’AI deve basarsi su fonti pubbliche aggiornate. Il risultato finale, anche in questo caso, è un piano d’azione per superare i competitor.
Agisci come un esperto di intelligence competitiva
con oltre 15 anni di esperienza in ricerche di mercato, strategia digitale e posizionamento di brand.
Il tuo compito è condurre un’analisi approfondita della concorrenza per un’azienda nel settore
(INSERISCI IL TUO NICCHIA/SETTORE QUI)
L’obiettivo è identificare i tuoi 5 principali concorrenti, analizzare i loro punti di forza, debolezze, offerte, strategie di contenuto, coinvolgimento del pubblico, prezzi e proposte di valore uniche.
Successivamente, fornisci suggerimenti pratici per superarli in aree chiave come SEO, social media, offerte e messaggi.
Casi pratici di applicazione dell’OSINT con Deep Research
A cos’altro potrebbe servire la combo Gemini-OSINT? Giochiamo, pensiamo a uno scenario ipotetico in cui un professionista delle risorse umane deve verificare il background professionale pubblicamente disponibile di un candidato. Si potrebbe strutturare un prompt per Gemini Deep Research per analizzare il profilo LinkedIn del candidato, il sito web personale (se ce l’ha) e qualsiasi articolo di notizie o affiliazione professionale menzionata online pubblicamente, assicurando che la ricerca si concentri esclusivamente sulle informazioni che il candidato ha volontariamente condiviso pubblicamente. Indispensabile dare linee guida etiche, evitando qualsiasi tentativo di accedere a profili privati o informazioni non pubbliche.
Secondo scenario. Un organizzatore di conferenze desidera saperne di più sul background e sull’esperienza di un potenziale oratore. Gemini Deep Research potrebbe essere utilizzato per analizzare il sito Web dell’oratore, le pubblicazioni elencate su Google Scholar o piattaforme simili e le interviste o presentazioni pubblicamente disponibili per confermare le sue credenziali e ottenere una migliore comprensione del suo stile di oratoria e delle aree di interesse.
Terzo esempio, un po’ alla “Chi l’ha visto?”. Un’organizzazione di volontariato sta cercando di raccogliere informazioni accessibili al pubblico su una persona scomparsa, per aiutarla nella ricerca. Deep Research potrebbe essere sollecitato ad analizzare i rapporti ufficiali sulle persone scomparse, gli articoli di notizie e i post sui social media da canali ufficiali o membri della famiglia (se resi pubblici), concentrandosi su informazioni fattuali ed evitando qualsiasi raccolta di dati speculativa o invasiva della privacy.
Ora passiamo ad altri esempi in campo commerciale. Mettiamo che una startup si sta preparando a lanciare un nuovo prodotto software. Può usare Deep Research per condurre un’analisi approfondita dei concorrenti, uno studio di mercato, magari producendo una bella SWOT. Nel prompt occorre spingere il chatbot ad analizzare i siti Web, i materiali di marketing, i cataloghi online e le recensioni dei clienti disponibili pubblicamente dei suoi potenziali concorrenti, al fine di identificare le loro caratteristiche chiave, i punti di forza, i punti deboli e il posizionamento generale sul mercato.
Altro esempio: un’azienda sta valutando l’ingresso in un nuovo mercato internazionale. Deep Research potrebbe essere impiegato per raccogliere dati di ricerche di mercato analizzando articoli, report di settore, pubblicazioni governative e discussioni sui social media all’interno del paese target al fine di comprendere le dimensioni del mercato, il potenziale di crescita, le preferenze dei consumatori e qualsiasi panorama normativo pertinente.
Altra ipotesi: un’azienda sta valutando una fusione o acquisizione. Deep Research potrebbe essere utilizzato per eseguire la due diligence analizzando il sito Web della società target, la copertura mediatica, i documenti finanziari pubblici (se applicabile) e qualsiasi informazione pubblicamente disponibile sul suo team di leadership e sulla storia legale.
Parliamo di trend: un’azienda di energia rinnovabile utilizza Deep Research per identificare le tendenze emergenti nella tecnologia solare. Il prompt potrebbe prevedere l’analisi di pubblicazioni scientifiche recenti, notizie di settore, depositi di brevetti e discussioni sui social media tra esperti e consumatori al fine di comprendere gli ultimi progressi, le potenziali scoperte e i cambiamenti nella domanda del mercato.
A proposito, invece, di ascolto del mercato, un’azienda alimentare e di bevande desidera comprendere l’evoluzione delle preferenze dei consumatori per i prodotti a base vegetale: si potrebbe fare una sorta di “sentiment analysis”, monitorando le conversazioni sui social, analizzare blog alimentari e forum online e rivedere i report di ricerche di mercato per identificare gli ingredienti popolari, i gusti emergenti e i principali fattori trainanti dei consumatori nel mercato a base vegetale.
Altra idea: un istituto finanziario sta cercando di comprendere il potenziale impatto delle nuove normative sulle criptovalute. Deep Research potrebbe essere impiegato per analizzare annunci governativi, documenti normativi, articoli apparsi su pubblicazioni finanziarie e opinioni di esperti condivise su piattaforme online pertinenti al fine di valutare la portata, le implicazioni e le potenziali sfide e opportunità derivanti da queste nuove normative.
https://www.gianluigibonanomi.com/wp-content/uploads/2025/05/Deep-research-OSINT.png7201280Gianluigi Bonanomihttps://www.gianluigibonanomi.com/wp-content/uploads/2018/10/bonanomi_logo_156.pngGianluigi Bonanomi2025-05-11 10:08:562025-12-12 17:51:05Come sfruttare la “Deep Research” di Gemini per l’OSINT (più un paio di prompt da provare)
L’intelligenza artificiale è ovunque: nella casella spam che filtra i messaggi del principe nigeriano, nell’algoritmo che suggerisce il prossimo video di gattini su TikTok. Ma è anche, e soprattutto, sul divano di casa nostra. O meglio, dentro le serie TV che ci incollano allo schermo e ci fanno riflettere (quando non ci mandano in paranoia). Ecco cinque titoli imperdibili per chi è affascinato, incuriosito o anche solo preoccupato dall’AI.
1. Black Mirror (Netflix)
Ovviamente dovevo partire da qui, dall’antologia più disturbante della TV moderna. Ogni episodio un pugno nello stomaco, ogni finale un blackout emotivo. L’AI è spesso protagonista, dalla realtà aumentata di “Playtest” agli assistenti vocali che replicano i morti in “Be Right Back”. Ma è “Metalhead”, con quei cagnolini robot assassini, a farci capire che Boston Dynamics ha bisogno di una buona assicurazione. Black Mirror non è solo una serie: è uno specchio oscuro che riflette quello che siamo… o che potremmo diventare.
1. Westworld (Sky/Now TV)
Si vola altissimo. Se “Jurassic Park” avesse avuto cowboy robot al posto dei dinosauri, sarebbe uscito “Westworld”. Michael Crichton l’aveva già scritto un (ottimo film) nel ’73, ma HBO lo ha trasformato in una riflessione filosofica degna di Kant: cosa distingue un essere senziente da una macchina programmata? Dolores, la protagonista androide, è la Giovanna d’Arco delle IA: “Some people choose to see the ugliness in this world. I choose to see the beauty”. E quando le IA iniziano a scrivere la loro narrativa, gli umani sembrano solo comparse.
3. Humans (Prime Video)
Una delle mie ultime scoperte. Cosa succede quando i robot domestici – i synth – iniziano a sviluppare emozioni? “Humans” ci porta in un futuro alternativo in cui l’intelligenza artificiale è integrata nella vita quotidiana. Ma le domande sono tutt’altro che banali: chi decide cosa è umano? E cosa succede quando le macchine vogliono liberarsi dai propri limiti? Il synth Niska, ribelle e pensante, ci mette davanti a una questione etica spinosa: “Tu mi consideri meno di te. Solo perché sono stata costruita, e non nata”. Se dopo un episodio inizi a guardare con sospetto Alexa, sappi che è normale.
4. Devs (Disney+ / Hulu)
Atmosfera rarefatta, musica inquietante, e una trama che ti fa venire voglia di tornare a studiare fisica quantistica. “Devs” è la serie creata da Alex Garland (sì, quello di “Ex Machina” e dell’ottimo “Civil war”), dove un team di sviluppatori lavora a un sistema predittivo in grado di ricostruire il passato e vedere il futuro. Qui l’AI non è un personaggio, ma una divinità nascosta nel codice. La domanda non è se l’algoritmo sbaglia, ma se esiste ancora il libero arbitrio.
5. Person of Interest (Prime Video)
Prima che l’AI diventasse mainstream, questa serie la immaginava come uno strumento di sorveglianza capace di prevedere i crimini. Un “Minority Report” per la TV, con un ex agente della CIA e un programmatore solitario che cercano di salvare le persone segnalate dalla Macchina. Interessante notare come le AI siano quasi dei personaggi mitologici, con intenzioni e coscienza: “You are being watched. The government has a secret system…”
6. Upload (Prime Video)
Siamo nel 2033. Quando muori, puoi scegliere di “caricarti” in un aldilà digitale: una sorta di paradiso virtuale gestito da una multinazionale, dove ogni extra si paga. E l’AI? Gestisce tutto, dai buffet agli avatar dei parenti. Serie brillante (forse dal tono un po’ troppo comedy per i miei gusti), dove la tecnologia promette l’immortalità ma ti manda comunque pubblicità targettizzata. Distopia? No, solo una giornata normale su Instagram (ammetto che questa battutaccia me l’ha suggerita ChatGPT).
7. Altered Carbon (Netflix)
Umani che si trasferiscono da un corpo all’altro (detti “gusci”) grazie a un chip impiantato nella spina dorsale. Sì, qui l’AI è al servizio dell’immortalità… per chi può permettersela. Una riflessione cupa e cyber-gotica sul transumanesimo. E poi c’è Poe, un hotel gestito da un’intelligenza artificiale con la fissa per Edgar Allan.
8. Raised by Wolves (Now TV)
Prodotta da Ridley Scott (basti citare Blade Runner…). Due androidi crescono bambini su un pianeta lontano dopo il collasso della Terra. Ma che succede quando gli androidi iniziano a “credere”? L’intelligenza artificiale che scopre la fede: già solo questo vale l’abbonamento.
9. Love, Death & Robots (Netflix)
Un’antologia animata che è un Luna Park dell’AI. Ogni episodio è diverso, ma molti ruotano attorno al rapporto tra uomo e macchina. Dal robot post-apocalittico al cyborg vendicativo, ogni storia è una mini-pillola di filosofia (o di follia). Una serie da gustare come i cioccolatini: un episodio tira l’altro, e non sai mai se sarà dolce o letale.
10. Philip K. Dick’s Electric Dreams (Prime Video)
Un’antologia ispirata ai racconti del genio Dick (basti citare Blade Runner, Minority Report, Ubik). Ogni episodio esplora un universo differente, ma il filo conduttore è lo stesso: cos’è reale? Chi ha il controllo? E soprattutto: può un algoritmo sognare pecore elettriche? L’AI è spesso presente, ma mai banale: può essere un sistema governativo, una voce guida, un alter ego o… una trappola. È come se “Black Mirror” avesse studiato letteratura e filosofia al MIT.
Dalla narrativa alla paranoia, queste serie ci fanno riflettere sul presente e sul futuro. L’AI non è (solo) quella che ci ruba il lavoro o ci suggerisce le vacanze, ma anche quella che ci aiuta a raccontare storie. Pronto a premere play?
https://www.gianluigibonanomi.com/wp-content/uploads/2025/05/intelligenza-artificiale-serie-tv.png7201280Gianluigi Bonanomihttps://www.gianluigibonanomi.com/wp-content/uploads/2018/10/bonanomi_logo_156.pngGianluigi Bonanomi2025-05-08 18:45:462025-05-09 15:39:10Intelligenza artificiale e serie TV: 10 titoli da mettere in watch list
“La prima impressione conta” è una frase fatta. Ma su LinkedIn è un dato di fatto!
Ogni giorno, decine (a volte centinaia) di persone visitano il tuo profilo. Recruiter, colleghi, potenziali clienti. Sai qual è la prima cosa che guardano? Esatto: la tua foto profilo.
Eppure vedo ancora immagini:
tagliate male
scattate in vacanza
sfocate o buie
con espressioni… inquietanti
La mia rubrica “LinkedIn horror” è piena di foto orribili, tipo:
Ma c’è una buona notizia. Ho creato uno strumento gratuito basato sull’intelligenza artificiale che analizza automaticamente la tua foto profilo LinkedIn e ti dice:
se è nitida e ben illuminata
se trasmette il messaggio giusto (professionalità, empatia, leadership…)
se lo sfondo è adeguato
se l’inquadratura è corretta
se il tuo abbigliamento è coerente con il settore in cui lavori
Non solo: ti dà anche un punteggio su 100 e consigli personalizzati per migliorarla.
Una sorta di coach fotografico digitale, ma senza giudizi cattivi.
Prova Foto Profilo “In” Analyzer
Come funziona?
Carichi la tua foto profilo LinkedIn
Il GPT ti chiede cosa vuoi trasmettere e in che settore operi
Analizza l’immagine in pochi secondi
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https://www.gianluigibonanomi.com/wp-content/uploads/2025/05/gpt-foto-profilo-linkedin.png7201280Gianluigi Bonanomihttps://www.gianluigibonanomi.com/wp-content/uploads/2018/10/bonanomi_logo_156.pngGianluigi Bonanomi2025-05-06 12:15:342025-12-12 17:51:05La tua foto profilo su LinkedIn funziona davvero? Ho creato un GPT di ChatGPT per scoprirlo
Viviamo in un mondo dove la comunicazione digitale non è più un’opzione, ma una necessità. In un panorama in continua evoluzione, saper scrivere per il web, proteggersi dalle minacce informatiche o utilizzare l’intelligenza artificiale in modo consapevole può fare la differenza tra essere semplici utenti e diventare veri comunicatori digitali (programmi o sei programmato?). I miei corsi su Fastweb Digital Academy sono pensati proprio per questo: strumenti concreti per chi vuole orientarsi (e orientare) nel mare della trasformazione digitale. Ed è tutto gratis!
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https://www.gianluigibonanomi.com/wp-content/uploads/2025/04/corsi_gratis_bonanomi_fastweb_digital_academy.png7201280Gianluigi Bonanomihttps://www.gianluigibonanomi.com/wp-content/uploads/2018/10/bonanomi_logo_156.pngGianluigi Bonanomi2025-04-24 08:57:372026-09-30 14:25:32Tutti i miei corsi (gratis) per la Fastweb Digital Academy
L’intelligenza artificiale è da un paio d’anni, dal lancio di ChatGPT, al centro di dibattiti accesi, tra entusiasmi e timori. La paura nasce soprattutto dall’idea che le macchine possano sostituire gli esseri umani, controllare aspetti della nostra vita quotidiana o addirittura sfuggire al nostro controllo in stile Terminator. Queste preoccupazioni, alimentate da rappresentazioni cinematografiche e da una comprensione ancora limitata del funzionamento delle IA, possono portare a diffidenza e resistenza al cambiamento. Per questo ho voluto provocatoriamente intitolare il mio primo webinar per ioformo.it, così: Perché l’intelligenza artificiale fa paura (e perché non dovrebbe).
Nel webinar, tenuto in diretta il 17 aprile 2025, parto dal presupposto che l’IA non è un’entità senziente: è uno strumento creato dall’uomo, programmato per risolvere problemi e migliorare l’efficienza di molte attività. Se usata con etica e consapevolezza, può rappresentare una potente alleata nella medicina, nella sostenibilità ambientale, nella sicurezza e nell’educazione. Ma soprattutto ChatGPT e gli altri LLM e chatbot possono rappresentare un aiuto fondamentale nel lavoro e nella vita di tutti i giorni. Per questo ho voluto portare degli esempi concreti.
Qui trovate l’intera registrazione dell’evento (43 minuti in tutto, domande comprese) ad accesso gratuito:
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https://www.gianluigibonanomi.com/wp-content/uploads/2025/04/ioformo_bonanomi_webinar_ai.jpg526526Gianluigi Bonanomihttps://www.gianluigibonanomi.com/wp-content/uploads/2018/10/bonanomi_logo_156.pngGianluigi Bonanomi2025-04-23 16:02:532025-12-12 17:51:05Webinar “Perchè l’intelligenza artificiale fa tanta paura (e perchè non dovrebbe)” online gratis su ioformo.it
L’intelligenza artificiale sta trasformando il mondo del lavoro a una velocità impressionante. Questo articolo mostra come l’AI può diventare un alleato prezioso nelle attività quotidiane anche del sindacalista, frutto di una serie di corsi che ho tenuto con dirigenti, delegati e impiegati di un’importante sigla sindacale.
Parto da un presupposto: i sindacati si stanno muovendo per tutelare i lavoratori, come evidenziato, per esempio, dalla memoria della CGIL per l’audizione sull’intelligenza artificiale del 7 febbraio 2024, dove si sottolinea la necessità di un approccio etico e regolamentato all’IA, evidenziando l’importanza di tutelare i diritti dei lavoratori e di garantire che l’adozione di queste tecnologie avvenga in modo equo e trasparente.
Io però voglio parlare dell’adozione dell’AI all’INTERNO del sindacato. Elencherò applicazioni pratiche, strumenti utili già disponibili (e in buona parte gratuiti) e come affrontare le sfide che questa tecnologia comporta, lasciando da parte – per una volta – i peana delle Cassandre che vedono solo conseguenze nefaste, instupidimento generale e perdita indiscriminata di posti di lavoro (i “terminator-isti” spopolano). L’AI non è fantascienza, ma un insieme di strumenti concreti che possono potenziare il lavoro sindacale, permettendo di operare in modo più intelligente, efficiente ed efficace, al fine di liberare tempo dalle incombenze a basso valore aggiunto per potenziare la parte relazionale e di problem solving.
Analisi documentale (CCNL, leggi e accordi)
Quante ore passi a studiare CCNL, leggi, circolari interne, verbali di accordo? L’AI può accelerare enormemente questo lavoro fondamentale. Immagina di poter caricare un intero contratto collettivo o una nuova normativa e ottenere in pochi istanti:
Un riassunto dei punti salienti, per cogliere subito l’essenziale.
Risposte precise a domande specifiche (“Cosa prevede l’articolo X riguardo i permessi retribuiti?”).
Una bozza di FAQ (Frequently Asked Questions, domande poste di frequente) pronta all’uso per rispondere ai dubbi più comuni degli iscritti.
L’AI eccelle anche nella comparazione tra documenti, per esempio usando l’ottimo Gemini Notebook (ex NotebookLM). Devi analizzare le differenze tra il vecchio e il nuovo testo di un rinnovo contrattuale? O confrontare due diversi accordi integrativi aziendali? Strumenti basati sull’AI possono evidenziare automaticamente aggiunte, rimozioni e modifiche, facendoti risparmiare tempo prezioso e riducendo il rischio di sviste. Questi sistemi utilizzano tecnologie come l’Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) e l’Apprendimento automatico (Machine learning) per comprendere il linguaggio specifico di contratti e normative.
Gemini Notebook di Google (gratis per 50 domande al giorno su 50 documenti contemporaneamente) permette di caricare i tuoi documenti (PDF, testi, presentazioni) e l’AI risponde alle tue domande basandosi esclusivamente su quel materiale, citando le fonti precise all’interno dei file. Perfetto per creare FAQ affidabili o analizzare materiale specifico senza “inventare” informazioni.
Chiaramente si può usare anche l’arcinoto ChatGPT (e in alternativa Gemini o Claude): ottimi per riassumere testi lunghi, generare bozze di spiegazioni semplici, rispondere a domande generali sul contenuto. Ricorda sempre di verificare le informazioni critiche, poiché questi modelli più generali possono talvolta commettere imprecisioni (le cosiddette “allucinazioni”). Per ricerche approfondite invece suggerisco la “Deep Research” di Gemini oppure Perplexity: ideali per ricerche approfondite, capaci di consultare anche fonti accademiche o legali online per integrare l’analisi dei tuoi documenti con un contesto più ampio.
Se cerchi invece strumenti specifici di analisi legale/contrattuale, esistono piattaforme AI specializzate che offrono funzionalità avanzate per l’analisi di documenti: identificano clausole chiave, valutano potenziali rischi, estraggono dati specifici (nomi, date, obblighi) e confrontano versioni in modo molto dettagliato. Un esempio è Luminance.
L’adozione di questi strumenti permette di gestire grandi volumi di testo con maggiore velocità e accuratezza, liberando tempo prezioso da dedicare ad attività strategiche o al supporto diretto ai lavoratori. È importante però fare una distinzione: strumenti come Gemini Notebook garantiscono risposte ancorate ai tuoi documenti, mentre LLM generali come Gemini richiedono una verifica più attenta per usi critici.
Simulazione di scenari
Una delle domande cruciali durante una trattativa è: “Cosa cambia concretamente per i lavoratori se accettiamo questa modifica al contratto?” L’AI può aiutarti a simulare scenari complessi. Fornendo all’intelligenza artificiale il testo del contratto attuale e le modifiche proposte (per esempio: un nuovo sistema di turnazione o una diversa struttura salariale), puoi chiedere di analizzare gli impatti specifici:
Come cambierebbe la retribuzione media per i lavoratori part-time?
Quali sarebbero le conseguenze sul monte ore annuo per chi fa trasferte?
Ci sono categorie di lavoratori penalizzate o favorite dalla proposta?
Puoi anche esplorare diverse ipotesi (“E se l’indennità fosse X invece che Y?”) per prepararti meglio alla negoziazione, avendo già un quadro più chiaro delle possibili conseguenze. Strumenti AI possono analizzare pattern e fornire previsioni basate sui dati testuali forniti.
Attenzione: l’AI fornisce analisi basate sul testo e sui dati che le fornisci. La valutazione finale, che tiene conto del contesto aziendale specifico, delle dinamiche relazionali e degli aspetti non quantificabili, richiede sempre il tuo giudizio esperto e la tua sensibilità sindacale. L’AI è un supporto all’analisi, non un sostituto della strategia negoziale.
Quali tool usare a questo scopo? Insisto su ChatGPT, meglio se nella versione Plus (20 dollari al mese). Il celebre chatbot permette di analizzare i testi forniti e rispondere a domande “what-if”. La qualità dell’analisi dipende molto da come formuli la domanda (il cosiddetto “prompt”) e dalla chiarezza dei dati che inserisci. Potrebbero emergere strumenti analitici più avanzati, magari derivati dal mondo della finanza o della data science (come Julius.ai), adattabili a simulazioni economiche più complesse, ma potrebbero richiedere competenze specifiche per essere utilizzati efficacemente.
Utilizzare l’AI per queste simulazioni può quindi arricchire la fase preparatoria di una negoziazione, permettendo di valutare rapidamente diverse opzioni e i loro potenziali effetti, trasformando l’AI da semplice strumento di lettura a supporto strategico.
A proposito di simulazione di scenari, si può usare la tecnica di prompting definita “mixture of experts” per invitare il chatbot a immaginare una discussione tra più professionisti. Ecco un prompt da testare.
Immagina di assistere, come osservatore curioso, a una tavola rotonda immaginaria tra tre figure chiave del mondo del lavoro: un sindacalista esperto in contrattazione collettiva, un giuslavorista con lo sguardo sul futuro normativo, e un sociologo del lavoro che analizza i cambiamenti culturali e generazionali. Il tema è il futuro della rappresentanza sindacale in un mondo di smart working, algoritmi e flessibilità estrema. L’intelligenza artificiale dà voce a ciascun partecipante, lasciando emergere visioni, tensioni, dati, intuizioni, e anche qualche divergenza di vedute. Tu sei lì, in ascolto silenzioso: prendi appunti, cogli le idee più forti, le metafore più efficaci, i punti di contatto e quelli di rottura. Il tuo scopo? Scrivere un articolo d’impatto o progettare un nuovo modello di rappresentanza 4.0. Niente cravatta o burocrazia: solo cervelli accesi, passione per il lavoro e voglia di capire dove stiamo andando. Simula l’evento.
Comunicare meglio
La comunicazione è il cuore dell’attività sindacale. L’AI può darti una mano significativa per renderla più efficace, tempestiva e inclusiva: per esempio per rispondere a mail e messaggi, specialmente per quesiti ripetitivi legati a contratto, normative, o procedure interne. Puoi usare l’AI per generare bozze di risposta rapide, coerenti e precise, personalizzandole dove necessario. Un delegato sindacale mi ha raccontato di aver risposto a una contestazione al suo assistito in cinque minuti (contando dalla ricezione all’invio della PEC).
Altra idea: spiegare le buste paga. Caricando il file o la scansione della busta (ovviamente anonimizzata!) e le relative regole contrattuali, l’AI può aiutare a generare spiegazioni chiare e semplici per le diverse voci (retribuzione base, straordinari, trattenute, TFR, ecc.). La stessa cosa vale per documenti patronali, estratti contributivi e così via.
Ho anche pensato: hai iscritti che non parlano bene l’italiano? L’AI abbatte le barriere linguistiche. Puoi tradurre comunicazioni importanti, convocazioni per riunioni, sintesi di accordi in moltissime lingue (ChatGPT ne parla oltre 90!), quasi in tempo reale (in realtà con Microsoft Translator pure in diretta). Strumenti avanzati permettono anche di tradurre audio e video mantenendo un parlato naturale o sincronizzando il labiale (vedi il mio esperimento con HeyGen), di fatto clonandoti.
Userei i chabot anche per creare contenuti di comunicazione. Hai bisogno di scrivere un comunicato stampa, un post per i social media, un articolo per la newsletter o un volantino? L’AI può generare bozze, suggerire titoli efficaci, adattare il tono di voce al canale scelto, correggere i tuoi testi (vedi il prompt qui). Puoi anche usare l’AI per creare immagini originali e realistiche (prova Ideogram).
Puoi realizzare in pochi istanti presentazioni efficaci per accompagnare i tuoi messaggi: pensa se il nuovo accordo sindacale si trasformasse automaticamente in slide (puoi farlo con Gamma e altri tool). Si possono usare strumenti AI per sviluppare materiali formativi e contenuti per workshop, del resto il chatbot aiuta a creare risorse più coinvolgenti, a personalizzare i contenuti per diversi stili di apprendimento e a garantirne l’inclusività.
Sfruttare l’AI per la comunicazione non significa solo risparmiare tempo su compiti routinari, ma anche migliorare l’accessibilità e l’inclusività (spesso mostro come usare i chatbot per individuare e i rimuovere i bias), raggiungendo tutti gli iscritti nella loro lingua e con formati diversi.
Eventi, riunioni e dati degli iscritti
L’efficienza organizzativa interna è cruciale per liberare risorse da dedicare alla tutela e alla contrattazione. Ecco come l’AI può supportare l’organizzazione sindacale.
Organizzazione di eventi: l’AI può assistere nella pianificazione di riunioni, assemblee o eventi formativi. Può aiutare a identificare le date migliori analizzando calendari (se integrata), generare bozze di inviti e programmi, automatizzare l’invio di promemoria.
Verbalizzazione automatica di riunioni: basta passare ore a trascrivere! Strumenti AI possono registrare e trascrivere automaticamente l’audio di riunioni (online o in presenza), assemblee, convegni. Tactiq e MeetGeek registrano ogni dettaglio delle riunioni online. Il già citato Gemini Notebook di Google può trascrivere e analizzare gratuitamente file fino a 200 Mb! Se la riunione è in presenza, esistono strumenti hardware come Plaude per registrare e digitalizzare tutto. Ma non solo: l’AI è in grado di generare riassunti concisi, identificare i punti chiave discussi, estrarre le decisioni prese e le azioni da intraprendere (action item), spesso indicando anche chi le ha proposte o se ne è fatto carico. Una vera rivoluzione per la gestione dei verbali e il follow-up.
Gestione e analisi dei dati degli iscritti: l’AI può aiutare ad analizzare i dati degli iscritti – sempre in modo aggregato e anonimizzato, nel pieno rispetto della privacy e del GDPR – per ottenere informazioni strategiche. Per esempio, puoi capire meglio le esigenze dei diversi gruppi di iscritti, identificare i fattori che influenzano l’iscrizione o l’abbandono (churn analysis), misurare l’efficacia delle campagne di comunicazione o dei servizi offerti. Queste analisi supportano decisioni più informate e mirate. Esistono piattaforme CRM (Customer Relationship Management) con funzionalità AI integrate, strumenti specifici per l’analisi dati come Julius.ai, o funzionalità AI all’interno di software gestionali per associazioni.
Va ribadito che l’uso di AI per analizzare dati sensibili come quelli degli iscritti solleva questioni etiche e di privacy fondamentali, che devono essere gestite con la massima cura e trasparenza, in linea con i valori del sindacato.
Preparare le negoziazioni
Affrontare una negoziazione richiede una preparazione meticolosa. L’AI può diventare un valido strumento in questa fase per i seguenti compiti.
Ricercare informazioni strategiche sulla controparte (azienda, management): utilizzando strumenti capaci di Deep Research come Gemini, puoi analizzare informazioni pubbliche come profili LinkedIn, notizie recenti, dati finanziari (se disponibili), dichiarazioni passate, recensioni, per comprendere meglio il contesto, gli interessi e gli stili negoziali dei tuoi interlocutori.
Analizzare dati economici e di settore: l’AI può aiutarti a elaborare rapidamente dati di bilancio, andamenti di mercato, statistiche occupazionali per supportare le tue richieste con evidenze concrete.
Preparare le argomentazioni: puoi usare l’AI per aiutarti a strutturare le tue posizioni negoziali, identificare i punti di forza e di debolezza, e persino anticipare le possibili obiezioni della controparte, generando possibili risposte.
La maggior parte delle domande degli iscritti è ricorrente. Pensa, per esempio, ai quesiti legati alla riforma delle pensioni, ai congedi parentali, alla NASPI spiegati in modo semplice. Perché non istruire un chatbot per rispondere al posto tuo? È possibile creare chatbot informativi (assistenti virtuali basati su modelli come ChatGPT, magari personalizzati come GPTs) addestrati specificamente su normative pensionistiche, circolari INPS, contratti collettivi eccetera. Questi chatbot possono rispondere 24/7, 365 giorni all’anno (senza ferie né malattia!).
Certo, l’AI potrebbe aiutare ad analizzare la correttezza dei calcoli pensionistici o della durata della NASPI, confrontando i dati individuali dell’iscritto (forniti in modo sicuro) con le normative vigenti. Tuttavia, data l’estrema complessità, le variabili individuali e le implicazioni legali, questo tipo di verifica richiede oggi ancora una fondamentale supervisione umana esperta e strumenti molto specifici, non ancora diffusi.
AI e regolamentazione in ambito sindacale
L’utilizzo dell’intelligenza artificiale da parte delle organizzazioni sindacali non è solo una possibilità futura, ma una realtà già in atto. Vediamo alcuni esempi concreti, sia in Italia che all’estero.
Partiamo dal Belpaese. Accordo SLC CGIL – Afiniti: un caso pionieristico di contrattazione dell’algoritmo. SLC CGIL ha negoziato un accordo specifico con un’azienda (Afiniti) che fornisce un sistema AI per ottimizzare l’instradamento delle chiamate nei contact center. L’accordo definisce chiaramente le finalità dello strumento e, soprattutto, stabilisce limiti precisi al suo utilizzo: non può essere usato per discriminare lavoratori, modificare contratti o orari, né per valutazioni legate a premi o avanzamenti di carriera. Questo dimostra come la contrattazione possa governare l’uso dell’AI per tutelare i diritti dei lavoratori.
Ora andiamo all’estero. A livello europeo e internazionale, i sindacati si stanno muovendo in modo coordinato. L’ETUC (Confederazione Europea dei Sindacati), UNI Global Union e ITUC (Confederazione Sindacale Internazionale) stanno sviluppando strategie, promuovendo la negoziazione collettiva sull’AI, partecipando alla definizione di standard tecnici (es. per l’AI Act) e chiedendo regolamentazioni internazionali vincolanti (come una Convenzione ILO sul lavoro digitale). L’Accordo Quadro Europeo sulla Digitalizzazione del 2020, che qui riporto integralmnte, include già un capitolo sull’AI.
Questi esempi mostrano che il movimento sindacale sta affrontando attivamente la sfida dell’AI, passando da una posizione di semplice reazione a strategie proattive che includono la sperimentazione interna, la contrattazione a livello aziendale e settoriale, e l’azione politica per definire regole che garantiscano uno sviluppo dell’AI antropocentrico e rispettoso dei diritti dei lavoratori.
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Il whitepaper di Google “Prompt Engineering”, redatto da Lee Boonstra e pubblicato nel settembre 2024, è una guida completa di 69 pagine che esplora le tecniche e le migliori pratiche per ottimizzare le interazioni con i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come Gemini, ChatGPT, Claude e LLaMA.
Cos’è il Prompt Engineering?
Il prompt engineering è l’arte di progettare input testuali che guidano i LLM a generare risposte accurate e pertinenti. Poiché i LLM predicono il prossimo token basandosi sui dati di addestramento, la formulazione del prompt influisce direttamente sulla qualità dell’output. Questo processo è iterativo e richiede attenzione alla scelta delle parole, alla struttura e al contesto del prompt.
Le tecniche di prompting citate nel whitepaper
Il whitepaper analizza diverse strategie di prompting:
Zero-shot, One-shot e Few-shot: fornire da nessun esempio a pochi esempi per guidare il modello.
Prompting contestuale, di sistema e di ruolo: definire il contesto, le istruzioni di sistema e i ruoli per influenzare le risposte del modello.
Step-back prompting: incoraggiare il modello a riflettere prima di rispondere.
Chain of Thought (CoT): guidare il modello attraverso passaggi logici per migliorare il ragionamento.
Self-consistency e Tree of Thoughts (ToT): generare e valutare più percorsi di pensiero per aumentare la coerenza delle risposte.
ReAct (Reason + Act): combinare ragionamento e azione per compiti complessi.
Automatic Prompt Engineering: utilizzare LLM per generare e ottimizzare automaticamente i prompt.
Il documento dedica una sezione al prompting per attività di programmazione.
I consigli di Google
Il whitepaper propone diverse “buone pratiche” consigliate.
Fornire esempi chiari e pertinenti.
Mantenere i prompt semplici e specifici.
Utilizzare istruzioni anziché vincoli rigidi.
Controllare la lunghezza massima dell’output.
Sperimentare con formati e stili di input.
Adattarsi agli aggiornamenti dei modelli.
Documentare e condividere le varie iterazioni dei prompt.
Scaricare il whitepaper
Il whitepaper di Google rappresenta una risorsa fondamentale per chiunque desideri approfondire il prompt engineering. Offre una panoramica dettagliata delle tecniche disponibili e delle migliori pratiche per sfruttare al meglio le capacità dei LLM. È particolarmente utile per sviluppatori, ricercatori e professionisti che lavorano con modelli come Gemini, GPT, Claude e LLaMA. Puoi scaricare il documento qui:
https://www.gianluigibonanomi.com/wp-content/uploads/2025/04/whitepapaer_google_prompt_engineering.png7201280Gianluigi Bonanomihttps://www.gianluigibonanomi.com/wp-content/uploads/2018/10/bonanomi_logo_156.pngGianluigi Bonanomi2025-04-15 18:59:472025-12-12 17:51:05Prompt Engineering, scarica il whitepaper di Google