Errori prompt ChatGPT: i 7 sbagli più comuni delle PMI (e come evitarli)

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Negli ultimi due anni ho letto centinaia di prompt scritti da imprenditori, manager e responsabili marketing di piccole e medie imprese italiane. La buona notizia è che quasi tutti hanno capito che l’intelligenza artificiale generativa non è un giocattolo, una moda passeggera. La cattiva notizia è che la maggior parte di loro sta ancora usando ChatGPT come se fosse un motore di ricerca un po’ più simpatico, e questo li porta a sprecare tempo, budget e, spesso, fiducia nello strumento.

In questo articolo analizzo gli errori di prompting più frequenti nelle piccole e medie imprese italiane, e indico una strada concreta per trasformare l’uso occasionale dello strumento in un processo aziendale strutturato. Non è un elenco teorico: nasce dall’osservazione diretta di decine di redazioni, uffici marketing e team di piccole imprese che ho affiancato in aula e in consulenza.

Perché il prompt è diventato una competenza aziendale

Per molti anni la scrittura professionale è stata considerata un mestiere per pochi: giornalisti, copywriter, comunicatori. Con l’arrivo dei modelli linguistici, la capacità di formulare una richiesta chiara, contestualizzata e verificabile è diventata una competenza trasversale, utile a chi si occupa di vendite, risorse umane, customer care o produzione.

Il problema è che nessuno insegna davvero come si scrive un prompt. Si impara per tentativi, copiando template trovati online, spesso pensati per un pubblico generico e non calati nella realtà di una PMI italiana, con i suoi processi, il suo linguaggio di settore e i suoi vincoli di tempo. Il risultato sono risposte generiche, testi che sembrano tutti uguali e, alla lunga, la sensazione che “l’intelligenza artificiale non funzioni poi così bene” per il proprio business.

I 7 errori prompt ChatGPT più comuni nelle aziende

Ecco gli errori che, nella mia esperienza di formatore e consulente, tornano più di frequente nelle aziende. Non sono elencati per gravità: si presentano quasi sempre insieme, come sintomi della stessa mancanza di metodo.

1. Chiedere senza fornire contesto

Il primo errore, il più diffuso, è digitare una richiesta secca (“scrivimi un post per Instagram sul nostro nuovo prodotto”) senza specificare chi è l’azienda, chi il pubblico, quale tono di voce si usa abitualmente e quali informazioni il modello non può conoscere da solo. ChatGPT non ha memoria della vostra identità di marca a meno che non gliela forniate voi, prompt dopo prompt o attraverso istruzioni personalizzate. Senza contesto, il risultato è per forza di cose generico.

2. Trattare ChatGPT come un motore di ricerca

Molti utenti aziendali continuano a interrogare il modello come se digitassero una query su Google, aspettandosi un fatto verificato e aggiornato. ChatGPT non è un archivio di verità: è uno strumento di elaborazione del linguaggio che genera la risposta statisticamente più plausibile. Lo spiega bene anche la guida ufficiale di OpenAI al prompt engineering, che invita a trattare il modello come uno strumento da istruire con precisione, non come un oracolo. Per dati aggiornati, cifre di mercato o riferimenti normativi servono altre verifiche, non un singolo prompt.

3. Usare lo stesso prompt per compiti completamente diversi

Un’altra abitudine problematica è riciclare la stessa formula per generare una mail commerciale, un post social e una scheda prodotto. Ogni formato di comunicazione ha una struttura, una lunghezza e un obiettivo diversi: un prompt pensato per la sintesi non funziona per l’approfondimento, e viceversa. Servono istruzioni specifiche per ogni tipo di output, anche quando l’argomento di partenza è lo stesso.

4. Ignorare ruolo e tono di voce

Assegnare al modello un ruolo preciso (“sei un responsabile customer care con dieci anni di esperienza nel settore alimentare”, detto role prompting) cambia in modo sostanziale la qualità della risposta rispetto a una richiesta neutra. Lo stesso vale per il tono di voce: un’azienda che comunica con serietà istituzionale otterrà risultati migliori se lo specifica esplicitamente, invece di lasciare che il modello scelga un registro di default, spesso fin troppo entusiasta o generico.

5. Accontentarsi della prima risposta

Il prompt perfetto al primo colpo è un mito. Chi ottiene i risultati migliori da ChatGPT lavora per iterazioni: legge la prima bozza, individua cosa non funziona, chiede correzioni mirate (“accorcia il secondo paragrafo”, “usa un linguaggio meno tecnico”, “aggiungi un esempio pratico”). Fermarsi al primo output equivale a pubblicare la prima stesura di un articolo senza mai rileggerla.

6. Non verificare mai i contenuti generati

Le cosiddette allucinazioni (informazioni inventate ma presentate con sicurezza) restano uno dei rischi più concreti nell’uso professionale dell’intelligenza artificiale generativa. Pubblicare un testo, un dato o una citazione senza controllo può danneggiare la credibilità di un’azienda in modo molto più serio del tempo che si sarebbe risparmiato affidandosi ciecamente allo strumento. La revisione umana resta un passaggio non negoziabile.

7. Usare prompt isolati invece di un processo

L’errore più costoso, perché è quello che impedisce di scalare i benefici dell’intelligenza artificiale in azienda, è l’assenza totale di metodo: prompt scritti al bisogno, mai salvati, mai condivisi tra colleghi, mai migliorati nel tempo. Senza una libreria di prompt testati e senza linee guida condivise, ogni persona in azienda riparte da zero, e la curva di apprendimento collettiva resta piatta.

Errori prompt ChatGPT: come correggerli con un processo aziendale

Riconoscere questi errori è il primo passo, ma da solo non basta. Le PMI che vedono un reale ritorno dall’uso di ChatGPT hanno in comune alcune pratiche organizzative, più che tecniche di scrittura:

  • Costruiscono un documento di contesto aziendale (chi siete, cosa vendete, a chi vi rivolgete, come parlate) da riutilizzare come base in ogni prompt o da caricare nelle istruzioni personalizzate.
  • Creano una libreria interna di prompt collaudati per i compiti ricorrenti: email, post social, schede prodotto, risposte al cliente.
  • Definiscono chi, in azienda, ha la responsabilità di verificare i contenuti generati prima della pubblicazione.
  • Misurano i risultati nel tempo, correggendo i prompt che non producono l’effetto desiderato, esattamente come si farebbe con qualsiasi altro processo aziendale.

Nessuna di queste pratiche richiede competenze tecniche avanzate. Richiede metodo, e la volontà di trattare il prompt come parte integrante del lavoro, non come un esperimento estemporaneo.

Dalla teoria alla pratica: perché la formazione fa la differenza

In quindici anni di attività editoriale e universitaria ho imparato una cosa che vale anche per l’intelligenza artificiale: gli strumenti cambiano, il metodo resta. Un corso di formazione su ChatGPT ben fatto non insegna trucchi da smanettoni, ma un approccio ripetibile che un team può applicare da solo, prompt dopo prompt, molto dopo la fine delle lezioni.

Se riconosci nella tua azienda uno o più degli errori prompt ChatGPT descritti in questo articolo, è il momento di affrontare il tema con un metodo strutturato invece che con tentativi isolati. Nella pagina dedicata ai corsi e alla formazione su ChatGPT e intelligenza artificiale trovi i percorsi pensati per manager, redazioni e team aziendali, oltre alla possibilità di richiedere una consulenza su misura per la tua organizzazione.

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Workshop di team building sull’AI generativa: come trasformare ChatGPT in un laboratorio aziendale

Molte aziende hanno già fatto il primo passo: qualcuno usa ChatGPT per scrivere una mail, qualcun altro prova Copilot su un documento, il reparto marketing genera idee per un post, HR chiede una sintesi di un curriculum.

Poi arriva la domanda vera: come trasformare queste prove individuali in una competenza condivisa?Un workshop di team building sull’AI generativa e sul prompt engineering serve proprio a questo: non è la solita lezione frontale su “quanto è potente l’intelligenza artificiale”, ma un laboratorio in cui le persone lavorano insieme, sperimentano, sbagliano, correggono, discutono e imparano a usare gli strumenti AI con metodo.Perché l’AI non si impara guardando slide. Si impara facendo domande migliori.

Che cos’è un workshop di team building sull’AI generativa?

Un workshop di team building sull’AI generativa è un laboratorio aziendale in cui un gruppo di persone usa strumenti come ChatGPT, Microsoft Copilot, Gemini, Claude o Perplexity per risolvere problemi concreti di lavoro. I partecipanti imparano le basi del prompt engineering, sperimentano casi d’uso reali e collaborano in squadre per produrre output utili: idee, analisi, procedure, testi, briefing, presentazioni, sintesi o prototipi. Il risultato non è solo “capire l’AI”, ma usarla meglio insieme.

Perché oggi le aziende cercano workshop AI e non solo corsi tradizionali

La formazione sull’intelligenza artificiale generativa è diventata urgente per almeno tre motivi.

Il primo è operativo: gli strumenti sono già entrati nel lavoro quotidiano. Anche quando l’azienda non li ha ancora adottati ufficialmente, spesso i dipendenti li stanno provando. È il fenomeno del “Bring your own AI”: ognuno usa il proprio assistente, spesso senza regole comuni.

Il secondo è culturale: l’AI generativa non riguarda solo l’IT. Tocca comunicazione, vendite, HR, amministrazione, formazione, customer care, documenti, riunioni e processi decisionali.

Il terzo è normativo. L’AI Act europeo introduce il tema dell’AI literacy, cioè l’alfabetizzazione sull’intelligenza artificiale. La Commissione europea chiarisce che chi usa sistemi AI deve avere competenze adeguate a contesto, ruolo, rischi e persone coinvolte. Non significa trasformare tutti in tecnici, ma evitare un uso ingenuo dell’AI.

In pratica: non basta dire “usate ChatGPT con attenzione”. Bisogna spiegare che cosa significa attenzione.

Prompt engineering: non è parlare bene con una macchina

Il prompt engineering è l’arte, o meglio il metodo, per scrivere istruzioni efficaci a un sistema di AI generativa.

OpenAI lo definisce come il processo di scrittura di istruzioni efficaci per ottenere risposte coerenti con i propri requisiti. Google Cloud lo descrive come la progettazione e l’ottimizzazione delle richieste per guidare i modelli linguistici verso risultati utili.

Tradotto in aziendalese umano: un prompt è una richiesta. Ma una buona richiesta non dice solo “fammi una presentazione”. Dice:

  • quale ruolo deve assumere l’AI;
  • quale obiettivo deve raggiungere;
  • quale contesto deve conoscere;
  • quali fonti deve usare;
  • quali vincoli deve rispettare;
  • in che formato deve restituire il risultato;
  • quali errori deve evitare;
  • come deve segnalare dubbi, limiti e assunzioni.

Per questo nei miei corsi uso spesso un metodo semplice, il metodo GOL:

  • Guida: che ruolo deve assumere l’AI?
  • Obiettivo: che cosa deve produrre davvero?
  • Layout: in quale formato deve rispondere?

Esempio di prompt debole:

Scrivi una mail per un cliente.

Esempio di prompt migliore:

Agisci come responsabile customer care di una PMI B2B. Scrivi una mail cortese ma ferma a un cliente che chiede uno sconto non previsto dal contratto. Obiettivo: mantenere la relazione, spiegare il limite commerciale e proporre un’alternativa. Tono professionale, umano, non burocratico. Massimo 180 parole. Chiudi con una proposta di call di 15 minuti.

Non è magia. È progettazione della richiesta.

Come funziona un workshop di team building sull’AI

Un buon workshop AI aziendale dovrebbe alternare quattro momenti.

1. Allineamento: capiamo che cosa stiamo usando

Prima di mettere le mani sulla tastiera, serve una base comune:

  • che cosa sono AI generativa, LLM, chatbot e strumenti multimodali;
  • differenza tra ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude, Perplexity e Gemini Notebook (ex NotebookLM);
  • perché l’AI può essere utile ma anche sbagliare;
  • che cosa sono allucinazioni, bias, prompt injection, dati riservati;
  • quali informazioni non vanno inserite negli strumenti pubblici;
  • quali regole interne conviene definire.

Questa parte deve essere breve. Se dura troppo, il workshop diventa una conferenza travestita.

2. Dimostrazione: esempi veri, non fuochi d’artificio

Il formatore mostra alcuni casi pratici:

  • trasformare una riunione in un verbale operativo;
  • riassumere un documento lungo;
  • generare una scaletta per una presentazione;
  • confrontare due offerte commerciali;
  • preparare domande per un colloquio;
  • riscrivere un testo in diversi toni;
  • creare una checklist di controllo;
  • analizzare rischi e punti deboli di un’idea.

Qui il punto è far vedere anche gli errori.

Un output mediocre è didatticamente prezioso: permette di chiedere “perché è uscito così?” e “come possiamo migliorarlo?”.

3. Laboratorio a squadre: l’AI diventa team building

I partecipanti vengono divisi in piccoli gruppi. Ogni squadra riceve una sfida, per esempio:

  • migliorare un processo interno;
  • progettare una campagna di comunicazione;
  • creare un piano di onboarding per nuovi colleghi;
  • sintetizzare policy o documenti aziendali;
  • preparare un pitch commerciale;
  • costruire una FAQ per clienti;
  • trovare idee per ridurre tempi, errori o passaggi inutili.

Ogni gruppo deve scrivere prompt, testare output, correggere, documentare il metodo e presentare il risultato.

La parte interessante non è solo che cosa produce l’AI. È come il gruppo discute: chi dà contesto, chi controlla, chi semplifica, chi nota l’errore, chi fa la domanda giusta.

E lì il team building diventa reale.

4. Debriefing: cosa portiamo a casa lunedì mattina?

Alla fine ogni squadra presenta:

  • obiettivo scelto;
  • prompt usati;
  • risultato ottenuto;
  • errori incontrati;
  • correzioni fatte;
  • possibili applicazioni nel lavoro quotidiano;
  • regole di buon senso da adottare.

Questa fase è fondamentale. Senza debriefing, il workshop resta un gioco. Con il debriefing diventa apprendimento organizzativo.

Esempi di laboratori AI per aziende

Laboratorio 1: “Il prompt perfetto non esiste, il prompt utile sì”

Obiettivo: insegnare ai partecipanti a migliorare progressivamente una richiesta.

Partecipanti: 12-30 persone.

Durata: 2 ore.

Attività: ogni gruppo parte da un prompt volutamente vago, per esempio “crea un piano marketing”. Poi deve migliorarlo aggiungendo ruolo, contesto, obiettivo, vincoli, formato e criteri di qualità.

Output finale: una mini-libreria di prompt aziendali riutilizzabili.

Adatto a: marketing, comunicazione, commerciale, formazione, HR.

Laboratorio 2: “AI per riunioni migliori”

Obiettivo: usare l’AI per preparare, sintetizzare e rendere operative le riunioni.

Partecipanti: 10-25 persone.

Durata: mezza giornata.

Attività: i gruppi lavorano su una riunione tipo: ordine del giorno, documento preparatorio, sintesi, decisioni, rischi, follow-up, mail ai partecipanti.

Output finale: template per agenda, verbale, action item e follow-up.

Adatto a: manager, project manager, team interfunzionali.

Laboratorio 3: “Customer care aumentato”

Obiettivo: migliorare risposte, FAQ e gestione dei casi ricorrenti.

Partecipanti: 8-20 persone.

Durata: mezza giornata o una giornata.

Attività: i partecipanti portano casi reali anonimizzati: reclami, richieste frequenti, obiezioni, situazioni delicate. L’AI aiuta a generare risposte, ma il gruppo deve verificarle, adattarle e renderle coerenti con tono e policy aziendali.

Output finale: bozze di risposta, matrice tono/situazione, checklist di controllo.

Adatto a: customer care, vendite, post-vendita, uffici relazione clienti.

Laboratorio 4: “Prompt battle”

Obiettivo: rendere il prompt engineering coinvolgente attraverso una sfida tra squadre.

Partecipanti: 20-80 persone.

Durata: 3-4 ore.

Attività: ogni squadra riceve lo stesso problema aziendale. Vince chi produce il risultato più utile, chiaro, verificabile e applicabile. Non vince chi fa il testo più spettacolare: vince chi lavora meglio con l’AI.

Criteri di valutazione:

  • qualità del prompt;
  • pertinenza dell’output;
  • gestione dei vincoli;
  • controllo delle fonti;
  • utilità per l’azienda;
  • chiarezza della presentazione finale.

Adatto a: eventi aziendali, convention, sales meeting, giornate HR.

Laboratorio 5: “AI Act e uso consapevole dell’AI”

Obiettivo: collegare competenza pratica e alfabetizzazione AI.

Partecipanti: 15-40 persone.

Durata: mezza giornata.

Attività: i gruppi analizzano scenari aziendali: uso di ChatGPT con dati cliente, selezione HR, generazione di contenuti, analisi di documenti, riassunto di riunioni, creazione di immagini. Per ogni scenario devono decidere: opportunità, rischi, dati da non inserire, controlli umani, regole interne.

Output finale: bozza di policy AI o checklist per l’uso responsabile.

Adatto a: HR, compliance, manager, comunicazione, formazione.

Laboratorio 6: “AI per presentazioni e storytelling aziendale”

Obiettivo: usare l’AI per trasformare informazioni grezze in presentazioni chiare.

Partecipanti: 10-25 persone.

Durata: 3 ore o mezza giornata.

Attività: ogni gruppo riceve dati, appunti o documenti aziendali e deve costruire una scaletta, un messaggio centrale, una struttura slide e un pitch di 3 minuti.

Output finale: storyboard della presentazione e prompt per generare titoli, sintesi, esempi e Q&A.

Adatto a: manager, sales, marketing, formazione, consulenti.

Quante persone possono partecipare?

Dipende dal formato.

Per un laboratorio molto operativo, il numero ideale è 12-24 partecipanti. Permette di lavorare in gruppi piccoli, seguire le esercitazioni e discutere bene gli output.

Per un team building aziendale più ampio si può arrivare a 40-80 persone, ma serve una progettazione diversa: squadre, facilitatori, tempi stretti, consegne chiare, criteri di valutazione e un momento finale ben organizzato.

Per una convention o un evento plenaria si può lavorare anche con 100-300 persone, ma in quel caso il format diventa più scenico: demo live, quiz, sfide rapide, votazioni, esercizi guidati da smartphone o gruppi campione.

In sintesi:

  • 8-12 persone: laboratorio intensivo e personalizzato.
  • 12-24 persone: formato ideale per formazione pratica.
  • 25-50 persone: team building strutturato a squadre.
  • 50-100 persone: workshop-evento con facilitazione.
  • 100+ persone: keynote interattivo o convention AI.

Quanto dura un workshop AI?

Anche qui dipende dall’obiettivo.

Formula breve: 2 ore

Utile per una prima introduzione pratica. Funziona bene se l’azienda vuole “accendere la lampadina” e far capire che il prompt engineering non è solo scrivere domande a caso.

Mezza giornata: 3-4 ore

È il formato più equilibrato. Permette introduzione, demo, laboratorio a squadre e restituzione finale.

Giornata intera: 6-7 ore

Adatta quando si vuole produrre qualcosa di concreto: libreria di prompt, checklist, idee di processo, prototipi di comunicazione, policy interna, casi d’uso per reparto.

Due giornate

Consigliate per percorsi più profondi: prima giornata su metodo e casi d’uso, seconda giornata su progettazione, test, presentazione e piano di adozione.

Follow-up dopo 30 giorni

Molto utile. Dopo un mese si verifica che cosa è stato davvero usato, quali difficoltà sono emerse e quali prompt o procedure vanno migliorati.

Necessità tecniche per organizzare il workshop

Un workshop sull’AI generativa non richiede una sala NASA. Però alcune cose devono funzionare.

Spazio

Serve una sala con:

  • tavoli per gruppi da 4-6 persone;
  • schermo grande o videoproiettore;
  • audio adeguato;
  • connessione stabile;
  • prese elettriche sufficienti;
  • spazio per presentazioni finali.

Dispositivi

Ogni partecipante dovrebbe avere un portatile. In alternativa si può lavorare con un dispositivo ogni 2-3 persone, ma l’esperienza cambia: diventa più collaborativa, meno individuale.

Account AI

Bisogna decidere prima quali strumenti usare:

  • ChatGPT;
  • Microsoft Copilot;
  • Gemini;
  • Claude;
  • Perplexity;
  • Gemini Notebook;
  • strumenti aziendali già autorizzati.

Se l’azienda usa Microsoft 365, può essere interessante lavorare con Copilot. Se l’obiettivo è analizzare documenti e fonti, Gemini Notebook può essere molto utile. Se il focus è ricerca e verifica, Perplexity può entrare nella cassetta degli attrezzi.

Dati e privacy

Prima del workshop va chiarito un punto: non si caricano dati sensibili, riservati o personali in strumenti non autorizzati.

Meglio usare:

  • documenti fittizi ma realistici;
  • testi anonimizzati;
  • casi simulati;
  • materiali pubblici;
  • file approvati dall’azienda.

La creatività va bene. Il caricamento disinvolto di dati aziendali un po’ meno.

Materiali

Conviene preparare:

  • schede esercizio;
  • prompt template;
  • griglie di valutazione;
  • checklist privacy e qualità;
  • esempi di output buoni e meno buoni;
  • breve guida finale per continuare dopo il workshop.

Esempio di agenda per una giornata di team building AI

Mattina

9:30-10:00 | Apertura e obiettivi

Perché siamo qui, che cosa vogliamo imparare, che cosa non vogliamo fare: vendere fumo tecnologico.

10:00-10:45 | AI generativa senza mitologia

Che cosa sono ChatGPT, Copilot, Gemini e gli altri strumenti. Come funzionano in modo semplice. Perché possono essere utili e perché possono sbagliare.

10:45-11:15 | Prompt engineering in pratica

Metodo GOL, esempi di prompt deboli e prompt efficaci, ruolo del contesto, formato dell’output, vincoli, verifica.

11:15-11:30 | Pausa

11:30-12:45 | Prima esercitazione a squadre

Ogni gruppo lavora su una sfida semplice: riscrivere, sintetizzare, strutturare, trasformare un testo o progettare una risposta.

12:45-13:00 | Debrief rapido

Che cosa ha funzionato? Dove l’AI ha inventato, semplificato troppo o perso il punto?

Pomeriggio

14:00-14:30 | Scelta delle sfide aziendali

Ogni gruppo sceglie un problema reale ma gestibile: comunicazione interna, clienti, riunioni, report, procedure, formazione, vendita.

14:30-16:00 | Laboratorio di prompt engineering

Scrittura, test, miglioramento, verifica, confronto tra output.

16:00-16:15 | Pausa

16:15-17:15 | Preparazione della presentazione finale

Ogni squadra prepara una mini-presentazione: problema, prompt, risultato, limiti, applicazione pratica.

17:15-18:00 | Presentazioni, votazione e conclusioni

Non vince chi “ha usato più AI”. Vince chi ha prodotto qualcosa di utile, controllato e applicabile.

Esempi di prompt da usare durante il workshop

Prompt per migliorare una procedura interna

Agisci come consulente di organizzazione aziendale. Analizza questa procedura interna e individua passaggi ridondanti, punti poco chiari, rischi operativi e opportunità di semplificazione. Restituisci il risultato in una tabella con quattro colonne: problema, impatto, proposta di miglioramento, priorità. Non inventare informazioni non presenti nel testo.

Prompt per generare idee di team building

Agisci come facilitatore aziendale. Proponi 10 attività di team building basate sull’AI generativa per un gruppo di 30 persone appartenenti a marketing, vendite e customer care. Ogni attività deve durare massimo 30 minuti, richiedere strumenti semplici e produrre un output concreto. Per ogni proposta indica obiettivo, istruzioni, materiali e rischio da evitare.

Prompt per verificare un output AI

Analizza il testo seguente come revisore critico. Cerca affermazioni non dimostrate, passaggi vaghi, possibili errori, rischi legali o reputazionali e punti che richiedono verifica umana. Non riscrivere subito il testo: prima crea una lista di problemi, poi proponi modifiche.

Prompt per creare una FAQ clienti

Agisci come responsabile customer care. A partire da queste informazioni sul servizio, crea una FAQ per clienti non tecnici. Le risposte devono essere brevi, chiare, rassicuranti ma non promozionali. Evidenzia le domande che richiedono conferma da parte del reparto legale o commerciale.

Prompt per trasformare appunti in un piano operativo

Trasforma questi appunti disordinati in un piano operativo. Organizza le attività per priorità, responsabile, scadenza, dipendenze e rischi. Se mancano informazioni, inserisci una colonna “da chiarire” invece di inventare.

Il vero valore: non imparare “i prompt”, ma imparare a pensare meglio

Il rischio di molti corsi sull’AI è trasformare il prompt engineering in una collezione di formule magiche.

“Scrivi questo prompt e otterrai il risultato perfetto.”

Peccato che il lavoro reale non funzioni così.

Un buon workshop deve insegnare un atteggiamento:

  • dare contesto;
  • definire obiettivi;
  • chiarire i criteri di qualità;
  • chiedere alternative;
  • verificare fonti e passaggi;
  • riconoscere errori;
  • non delegare decisioni delicate;
  • usare l’AI come assistente, non come oracolo.

La competenza più importante non è sapere quale prompt copiare. È sapere quando un risultato non basta.

Per quali aziende è adatto

Un workshop di team building sull’AI generativa può essere utile per:

  • PMI che vogliono introdurre l’AI senza confusione;
  • grandi aziende che devono creare una base comune;
  • team marketing e comunicazione;
  • reti vendita;
  • HR e formazione;
  • customer care;
  • studi professionali;
  • associazioni di categoria;
  • enti pubblici;
  • scuole, università e fondazioni;
  • team interfunzionali che devono collaborare meglio.

Il formato cambia in base al settore. Un workshop per un’azienda farmaceutica non può avere gli stessi esempi di uno per un’agenzia di comunicazione. Un team commerciale ha bisogni diversi da un ufficio amministrativo. Una pubblica amministrazione deve porre più attenzione a documenti, privacy e procedure.

Il bello dell’AI generativa è che si adatta. Il rischio è pensare che si adatti da sola.

Workshop AI in presenza, online o ibrido?

Il workshop può essere svolto in presenza, online o in modalità blended.

Per il team building, la presenza resta spesso la soluzione migliore: le persone discutono, si confrontano, ridono degli errori dell’AI, negoziano le scelte, presentano insieme.

L’online funziona bene per gruppi distribuiti, soprattutto se si usano stanze virtuali, documenti condivisi e consegne molto chiare.

Il blended è utile nei percorsi più strutturati: una plenaria introduttiva, laboratori per reparto, follow-up online dopo qualche settimana.

Errori da evitare quando si organizza un workshop AI

Fare solo teoria

Se dopo un’ora nessuno ha ancora scritto un prompt, c’è qualcosa da rivedere.

Usare esempi generici

“Scrivi una poesia su un gatto” può anche far sorridere, ma difficilmente cambia il modo in cui un ufficio lavora.

Ignorare privacy e dati

L’AI generativa è utile, ma non tutto può essere copiato e incollato in un chatbot.

Cercare l’effetto wow

L’effetto wow dura cinque minuti. Il metodo resta.

Non fare follow-up

Il giorno dopo tutti sono entusiasti. Dopo un mese si capisce se il workshop ha prodotto competenza o solo una bella giornata.

Come preparo un workshop di team building AI

Di solito parto da una need analysis, cioè da alcune domande semplici:

  • chi partecipa?
  • che livello di familiarità ha con l’AI?
  • quali strumenti usa già l’azienda?
  • quali dati non devono essere usati?
  • quali reparti sono coinvolti?
  • quali problemi concreti vogliamo affrontare?
  • l’obiettivo è formazione, ingaggio, innovazione o allineamento?
  • serve produrre materiali riutilizzabili dopo il workshop?

Da queste risposte nasce il format: più formativo, più laboratoriale, più competitivo, più orientato alla compliance o più creativo.

Il workshop migliore non è quello più spettacolare. È quello che il lunedì successivo lascia una domanda nuova in azienda:

“Questa cosa possiamo farla meglio con l’AI, ma con metodo?”

In sintesi

Un workshop di team building sull’AI generativa funziona quando unisce tre elementi:

  • competenza: capire che cosa sono e come funzionano gli strumenti;
  • pratica: usarli su casi concreti;
  • collaborazione: trasformare l’AI in un’occasione per far lavorare meglio le persone.

ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude e gli altri strumenti non sostituiscono il team. Possono però far emergere una cosa che nelle aziende spesso manca: un modo più chiaro di formulare problemi, obiettivi, vincoli e decisioni.

E questa, prima ancora dell’intelligenza artificiale, è intelligenza organizzativa.

Fonti e riferimenti utili

FAQ sul workshop di team building AI

Quanto dura un workshop di team building sull’AI generativa?

Può durare 2 ore, mezza giornata, una giornata intera o due giornate. Per un vero laboratorio aziendale il formato più efficace è spesso mezza giornata o una giornata.

Quante persone possono partecipare?

Il numero ideale per un laboratorio pratico è 12-24 persone. Per eventi di team building si può arrivare a 50-80 partecipanti, organizzati in squadre. Per convention aziendali si possono progettare format interattivi anche per platee più ampie.

Serve avere competenze tecniche?

No. Il workshop è pensato anche per persone non tecniche. L’obiettivo non è programmare, ma usare strumenti di AI generativa in modo utile, consapevole e sicuro.

Quali strumenti si usano?

Dipende dall’azienda. Si possono usare ChatGPT, Microsoft Copilot, Gemini, Claude, Perplexity, Gemini Notebook o strumenti già approvati internamente. La scelta va fatta prima, tenendo conto di privacy, account disponibili e obiettivi.

Si possono usare documenti aziendali reali?

Sì, ma solo se autorizzati e gestiti correttamente. In molti casi è meglio usare documenti anonimizzati, simulati o materiali pubblici, soprattutto quando si lavora con strumenti non aziendali.

Il workshop può aiutare anche per l’AI Act?

Sì. Un laboratorio ben progettato può contribuire all’AI literacy aziendale, perché aiuta le persone a comprendere opportunità, limiti, rischi e regole di base nell’uso dell’intelligenza artificiale.

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OSINT e intelligenza artificiale: guida pratica a Maigret, Trape e Blackbird

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Una volta l’OSINT sembrava una cosa da investigatori con tre monitor, mappe piene di fili rossi e caffè freddo. Oggi, invece, una parte del lavoro parte da una domanda molto più banale: che cosa è già pubblico online?

Profili social, nickname riutilizzati, indirizzi email, vecchi forum, marketplace, repository, immagini, leak, metadati, commenti, recensioni: il problema non è solo trovare informazioni. Il problema è capirle, collegarle, verificarle e non scivolare oltre il confine etico e legale.

È il tema che ho affrontato nel libro Il nuovo petrolio (online). OSINT e intelligenza artificiale: a caccia di dati pubblici nell’era dei chatbot, scritto con Gianluca Boccacci e pubblicato da Ledizioni nel 2026. Il titolo dice già molto: i dati pubblici sono una risorsa, ma senza metodo diventano rumore. E senza responsabilità diventano un rischio.

Sul sito ho già raccontato perché OSINT e AI stanno cambiando il valore delle informazioni online. Qui faccio un passo più pratico: vediamo tre strumenti open source, uno per uno.

Copertina del libro Il nuovo petrolio online su OSINT e intelligenza artificiale
Il nuovo petrolio (online), il libro su OSINT e intelligenza artificiale scritto con Gianluca Boccacci e pubblicato da Ledizioni nel 2026.

Che cosa cambia con l’AI nell’OSINT?

L’AI rende l’OSINT più veloce, ma non automaticamente più vera. Può aiutare a riassumere pagine, confrontare profili, estrarre entità, costruire timeline, tradurre contenuti, classificare risultati e generare ipotesi investigative. Però deve lavorare su fonti verificabili. Se l’AI inventa collegamenti, confonde omonimi o interpreta male un dato pubblico, il risultato può essere elegante e sbagliato. Nell’OSINT il valore nasce da tre cose: fonti, metodo e controllo umano.

Che cos’è l’OSINT, in pratica

OSINT significa Open Source Intelligence: raccolta, analisi e interpretazione di informazioni disponibili da fonti aperte. Non vuol dire “spiare”. Non vuol dire violare account. Non vuol dire forzare password. Vuol dire lavorare su dati pubblici, accessibili, osservabili, documentabili.

Il punto è che il web ha reso le fonti aperte enormi e disordinate. Una persona può usare lo stesso nickname per anni. Un’azienda può lasciare tracce in documenti, sottodomini, offerte di lavoro, comunicati, profili LinkedIn, PDF indicizzati, repository e social. Una notizia può essere confermata o smentita incrociando archivi, immagini, mappe, date e testimonianze.

Qui entra l’intelligenza artificiale: non come bacchetta magica, ma come assistente per leggere, filtrare e organizzare. Il lavoro serio resta quello umano: fare domande buone, separare fatti e ipotesi, controllare le fonti, rispettare privacy e normativa.

Perché se ne parla adesso

Nel 2026 l’OSINT è diventata una competenza utile ben oltre la cybersecurity. Serve a giornalisti, aziende, comunicatori, HR, formatori, consulenti, enti pubblici, associazioni e professionisti che vogliono capire meglio il contesto in cui si muovono.

Tre cambiamenti hanno accelerato tutto:

  • l’esplosione dei dati pubblici: ogni piattaforma lascia tracce, spesso frammentate;
  • la disponibilità di strumenti open source: molti tool automatizzano ricerche prima molto lente;
  • l’AI generativa: chatbot e modelli linguistici aiutano a sintetizzare, confrontare e formulare ipotesi, purché non vengano trattati come oracoli.

Nel libro Il nuovo petrolio (online) insistiamo proprio su questo: cercare non basta più. Bisogna trasformare dati pubblici in conoscenza utile, verificabile e responsabile.

Il flusso corretto: prima il metodo, poi gli strumenti

Prima di usare Maigret, Trape, Blackbird o qualsiasi altro strumento, conviene impostare un piccolo protocollo. Sembra noioso. In realtà evita molti errori.

  1. Definisci l’obiettivo: che cosa vuoi capire davvero?
  2. Stabilisci il perimetro: persona, azienda, dominio, nickname, evento, periodo, fonte.
  3. Raccogli solo ciò che serve: il fatto che un dato sia pubblico non significa che sia necessario.
  4. Annota le fonti: URL, data di accesso, screenshot, contesto.
  5. Distingui fatto, inferenza e ipotesi: “ho trovato questo profilo” non equivale a “è sicuramente la stessa persona”.
  6. Usa l’AI per organizzare, non per inventare: chiedile sintesi, tabelle, timeline, ma verifica sempre.
  7. Rispetta legge, consenso e finalità: l’OSINT non è una scusa per molestare, profilare o danneggiare qualcuno.

Tool 1: Maigret, il dossier da un nome utente

Maigret è uno strumento OSINT open source che cerca un nome utente su migliaia di siti e produce report consultabili. Il repository ufficiale lo descrive come un tool capace di raccogliere un dossier partendo da un solo username, senza richiedere API key.

Esempio di report HTML generato da Maigret per una ricerca OSINT su username
Un esempio di report HTML di Maigret: i risultati vengono organizzati per rendere più leggibile la ricerca su uno username.

Come funziona Maigret

Maigret parte da un identificatore, di solito un nickname. Poi controlla se quel nome utente compare su piattaforme diverse: social network, forum, siti tecnici, servizi fotografici, community, portali locali, piattaforme di gaming e altri archivi pubblici.

Il principio è semplice: molte persone riutilizzano lo stesso username in contesti diversi. Questo permette di ricostruire una possibile impronta digitale. Ma attenzione alla parola “possibile”: uno username trovato su due siti non prova automaticamente che dietro ci sia la stessa persona.

Le funzioni più interessanti sono:

  • ricerca su oltre 3.000 siti, con una selezione predefinita dei più rilevanti;
  • esportazione in formati utili per l’analisi, come HTML, PDF, CSV, JSON e grafi;
  • filtri per categorie, Paesi e tag;
  • interfaccia web per esplorare i risultati;
  • modalità AI opzionale per sintetizzare i risultati, usando un’API compatibile con OpenAI.

Dove entra l’AI

Con Maigret l’AI può aiutare soprattutto dopo la raccolta. Può riassumere un report, estrarre pattern, evidenziare account probabilmente collegati, costruire una tabella con piattaforma, URL, indizi e livello di confidenza.

Un uso sensato dell’AI non è: “dimmi chi è questa persona”. Un uso sensato è: “riassumi questi risultati separando dati certi, collegamenti deboli e ipotesi da verificare”. La differenza sembra piccola, ma è enorme.

Quando usarlo

Maigret è utile per audit della propria presenza online, verifica di brand impersonation, ricerca su nickname pubblici, analisi reputazionale e controllo di tracce lasciate nel tempo. È meno adatto quando mancano identificatori stabili o quando il rischio di omonimia è alto.

Tool 2: Trape, il caso delicato del tracciamento web

Trape è il più delicato dei tre strumenti citati. Nel README ufficiale viene presentato come tool OSINT di analisi e ricerca per tracciare persone su Internet e studiare dinamiche di social engineering in tempo reale. È stato presentato anche a Black Hat Arsenal Asia nel 2018.

Schermata del progetto Trape per OSINT e tracking pubblicata nel README ufficiale
Trape è uno strumento storico e controverso: interessante per capire il tracciamento web, ma da trattare con grande cautela etica e legale.

Come funziona Trape, in modo difensivo

Trape aiuta a capire una cosa importante: un browser comunica molte informazioni. Quando una persona visita una pagina, il sito può osservare elementi tecnici come indirizzo IP, user agent, sistema operativo, browser, lingua, risoluzione, referrer, tempi di visita, sessioni e altri segnali. In alcuni casi, combinando script, link e pagine-esca, si possono creare scenari di tracciamento molto invasivi.

Qui bisogna essere chiari: non è uno strumento da usare contro persone inconsapevoli. Il suo valore, in un articolo divulgativo, è far capire come funzionano certe tecniche di tracking e social engineering, in modo da difendersi meglio.

Dal punto di vista concettuale, Trape lavora su tre livelli:

  • pagina osservata: una pagina web controllata dall’operatore riceve visite e raccoglie segnali tecnici;
  • pannello di analisi: le informazioni vengono mostrate in una dashboard;
  • azioni lato browser: il progetto documenta funzioni che possono diventare molto invasive se usate male.

Proprio per questo non ha senso trasformare Trape in una guida operativa passo passo. È molto più utile usarlo come caso studio per parlare di consenso, consapevolezza, sicurezza dei browser, link sospetti, permessi di geolocalizzazione, fingerprinting e formazione anti-phishing.

Cosa può insegnare a un’azienda

Trape è utile, in contesti autorizzati di formazione e security awareness, per mostrare perché non bisogna cliccare link ricevuti fuori contesto, perché i permessi del browser contano, perché la geolocalizzazione non va concessa con leggerezza e perché una pagina apparentemente innocua può raccogliere segnali tecnici.

La lezione pratica non è “usa Trape”. La lezione pratica è: capisci come vieni tracciato, così riduci la tua superficie esposta.

Tool 3: Blackbird, username, email e profili AI

Blackbird è un tool OSINT open source per cercare account collegati a username ed email su centinaia di piattaforme. Il progetto dichiara l’integrazione con WhatsMyName, una base dati molto usata per ridurre falsi positivi nella ricerca di username.

Schermata dimostrativa di Blackbird con analisi AI dei risultati OSINT
Blackbird integra anche una funzione AI per trasformare risultati grezzi in una prima lettura comportamentale e tecnica.

Come funziona Blackbird

Blackbird prende in input un nome utente o un indirizzo email e controlla se esistono account pubblici associati a quel dato. La logica è simile a quella di altri strumenti di username enumeration, ma con due elementi interessanti: la ricerca su molte piattaforme e la possibilità di generare output più leggibili, anche in PDF o CSV.

La funzione AI, secondo la documentazione del progetto, analizza i siti in cui un username o un’email vengono trovati e produce un profilo comportamentale e tecnico. Il README precisa anche un dettaglio importante: vengono inviati solo i nomi dei siti, non dati sensibili.

In pratica Blackbird può aiutare a rispondere a domande come:

  • questo nickname compare su molte piattaforme?
  • ci sono account potenzialmente collegati a una stessa identità pubblica?
  • quali categorie di siti emergono: developer, gaming, social, forum, marketplace?
  • il pattern sembra coerente o pieno di falsi positivi?
  • quali risultati meritano verifica manuale?

Dove entra l’AI

Blackbird mostra bene la differenza tra raccolta e interpretazione. La raccolta dice: “ho trovato risultati su questi siti”. L’interpretazione prova a dire: “questi risultati suggeriscono un certo profilo di attività”.

Qui il rischio è evidente: l’AI può trasformare segnali deboli in conclusioni troppo forti. Per questo, anche quando il report è ben scritto, conviene aggiungere sempre un livello di confidenza e una colonna “da verificare”.

Maigret, Trape e Blackbird a confronto

Tool Input principale Output Uso consigliato Attenzione
Maigret Username Dossier, report, grafi, esportazioni Audit di impronta digitale e ricerca su nickname Omonimie e falsi collegamenti
Trape Visita a pagina controllata Segnali tecnici e tracking Formazione difensiva e consapevolezza Consenso, legalità, rischio abuso
Blackbird Username o email Account trovati, export, profilo AI Ricerca rapida e reportistica Interpretazioni AI da verificare

Come usare l’AI senza farsi ingannare dall’AI

Il modo migliore per usare l’AI nell’OSINT è darle un compito da analista ordinato, non da indovino.

Un prompt utile può essere questo:

Analizza questi risultati OSINT.
Separa:
1. fatti verificabili;
2. collegamenti probabili;
3. ipotesi deboli;
4. falsi positivi possibili;
5. informazioni da non usare perché irrilevanti o troppo invasive.

Per ogni elemento indica:
- fonte;
- livello di confidenza;
- motivo della classificazione;
- controllo manuale consigliato.

Non identificare persone reali se le fonti non lo dimostrano.
Non trasformare coincidenze in certezze.

Questo tipo di richiesta costringe il modello a rallentare. Ed è una buona cosa. Nell’OSINT la fretta produce errori, e gli errori possono danneggiare persone.

Video per approfondire

Per approfondire i tre strumenti e il contesto OSINT, ecco alcuni video utili. Come sempre, guardali con spirito critico: i video tecnici invecchiano, i tool cambiano, e non tutto ciò che è dimostrabile è anche opportuno da fare.

Maigret: ricerca OSINT da username

Blackbird: username, email e ricerca account

Trape: caso studio su tracking e consapevolezza

OSINT e AI: quadro generale

I rischi da evitare

L’OSINT con l’AI è potente proprio perché sembra semplice. Inserisci un nickname, ottieni un report, chiedi al chatbot di riassumere. Il problema è che la semplicità dell’interfaccia nasconde la complessità del giudizio.

I rischi principali sono:

  • falsi positivi: due persone diverse possono usare lo stesso nickname;
  • profilazione eccessiva: raccogliere più dati del necessario può essere scorretto o illegale;
  • allucinazioni dell’AI: il modello può inventare collegamenti plausibili;
  • doxing: pubblicare o diffondere dati personali può causare danni reali;
  • effetto tunnel: una prima ipotesi sbagliata può guidare tutta l’indagine;
  • strumenti obsoleti: molti tool OSINT dipendono da siti che cambiano interfacce, blocchi e policy.

Da dove iniziare in modo responsabile

Il miglior primo esercizio non è investigare sugli altri. È fare OSINT su se stessi o sulla propria azienda, con finalità difensiva.

Puoi partire così:

  1. scegli un tuo nickname pubblico;
  2. cerca dove appare;
  3. controlla quali informazioni emergono dai profili;
  4. verifica vecchi account dimenticati;
  5. rimuovi o aggiorna ciò che non vuoi più lasciare pubblico;
  6. documenta le fonti e chiedi all’AI solo una sintesi ragionata;
  7. ripeti l’audit ogni sei mesi.

Questo esercizio ha un vantaggio: ti insegna a usare gli strumenti senza trasformare l’OSINT in curiosità invasiva. Ed è anche un buon modo per capire quanto siamo trasparenti online senza accorgercene.

In sintesi

Maigret, Trape e Blackbird mostrano tre facce diverse dell’OSINT. Maigret lavora bene sui nickname e sui report. Blackbird aggiunge ricerca su username ed email con una componente AI. Trape, invece, è un caso da trattare con cautela: utile per capire il tracking e difendersi, pericoloso se usato senza consenso.

L’intelligenza artificiale non sostituisce l’analista. Lo aiuta a leggere meglio, ordinare meglio e porsi domande migliori. Ma nell’OSINT, più che altrove, vale una regola semplice: un’informazione trovata non è ancora una verità. È solo l’inizio del lavoro.

Per approfondire il metodo, i casi d’uso e i confini etici, trovi il libro Il nuovo petrolio (online) sul sito di Ledizioni.

FAQ

Che cos’è l’OSINT?

L’OSINT, Open Source Intelligence, è la raccolta e analisi di informazioni disponibili da fonti aperte: siti, social, archivi pubblici, documenti, immagini, mappe, repository e altre fonti accessibili legalmente.

L’AI può fare OSINT da sola?

No. L’AI può aiutare a riassumere, classificare, tradurre e collegare informazioni, ma deve essere guidata da fonti verificabili e controllata da una persona. Può sbagliare o inventare collegamenti.

Maigret e Blackbird sono simili?

Sì, entrambi cercano tracce pubbliche collegate a username. Maigret è molto orientato ai dossier e ai report su nickname; Blackbird lavora su username ed email e include una funzione AI per sintetizzare i risultati.

Trape è sicuro da usare?

Trape va trattato con molta cautela. È utile come caso studio difensivo sul tracking web e sulla social engineering awareness, ma usarlo contro persone inconsapevoli può violare privacy, legge ed etica professionale.

Qual è il rischio principale dell’OSINT con l’AI?

Il rischio principale è trasformare segnali deboli in certezze. L’AI può rendere un report più leggibile, ma può anche amplificare errori, falsi positivi e collegamenti non dimostrati.

Da dove conviene iniziare?

Conviene iniziare con un audit personale o aziendale: cercare i propri nickname, verificare profili pubblici, documentare le fonti e usare l’AI solo per organizzare i risultati, non per trarre conclusioni non verificate.

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Corso su Copilot: le domande che mi arrivano nell’incontro Q&A

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Durante un corso su Microsoft Copilot arriva sempre quel momento bellissimo, e un po’ pericoloso, in cui finisce la teoria e iniziano le domande vere. Non “che cos’è l’intelligenza artificiale generativa?”, non “scrivimi una mail simpatica”, non “fammi una tabella”. Quelle sono le prove da palestra. Le domande interessanti arrivano quando una persona prova Copilot sul proprio lavoro: documenti aziendali, cartelle OneDrive, file Excel, PDF scansionati, riunioni, policy, sicurezza, Word che si comporta in modo strano.

In un incontro Q&A del 6 luglio 2026, dopo una formazione su Copilot da 3 giornate in un’azienda pubblica, sono emersi dubbi molto concreti. Li riordino qui sotto in forma di guida pratica: domande, risposte e qualche consiglio operativo per usare Copilot senza trattarlo come una bacchetta magica. Anche perché le bacchette magiche, di solito, non hanno il reparto IT alle spalle.

Quali sono le domande più frequenti in un corso su Copilot?

Le domande più frequenti in un corso su Copilot riguardano sicurezza dei dati, qualità delle fonti, indicizzazione dei file in OneDrive, affidabilità delle risposte, gestione di Excel e tabelle, uso di Copilot in Word, memoria della chat e differenze con strumenti come Gemini o Gemini Notebook (ex NotebookLM). Il punto pratico è questo: Copilot funziona meglio quando gli si danno obiettivi chiari, file leggibili, contesto sufficiente e una richiesta che obbliga a mostrare fonti, passaggi e limiti del risultato.

Corso Microsoft Copilot per aziende e professionisti

Prima regola: Copilot non guida, co-pilota

Il nome Copilot dice già molto. Non è “autopilot”. Non è il pilota automatico che prende il controllo mentre noi guardiamo fuori dal finestrino. È un assistente che lavora bene se la persona che lo usa sa impostare rotta, vincoli, fonti e controlli.

Nel corso ho insistito su un principio semplice: garbage in, garbage out. Se la richiesta è vaga, il risultato sarà vago. Se le fonti sono disordinate, Copilot può perdersi. Se il documento è una scansione illeggibile, non possiamo pretendere miracoli. Se chiediamo un’analisi numerica senza verificare i calcoli, stiamo solo delegando con eleganza un possibile errore.

Per questo uso spesso il metodo GOL:

  • Guida: quale ruolo deve assumere Copilot? Revisore, consulente legale, analista, comunicatore, formatore?
  • Obiettivo: che cosa deve produrre davvero?
  • Layout: in che formato deve rispondere? Tabella, elenco, sintesi, mail, verbale, piano operativo?

Creare prompt perfetti per ChatGPT: il metodo G.O.L.

Detto questo, veniamo alle domande.

Copilot legge subito i file caricati in OneDrive?

Non sempre. Una delle domande più frequenti riguarda l’indicizzazione: “Ho caricato una cartella piena di documenti su OneDrive, perché Copilot non li trova tutti?”.

La risposta pratica è: serve tempo. Quando carichiamo molti file, soprattutto cartelle grandi, Microsoft 365 deve sincronizzarli e indicizzarli. In alcuni casi bastano minuti, in altri servono ore; con archivi pesanti o complessi può volerci anche di più. Se Copilot risponde in modo parziale, non è detto che stia “ignorando” i file: magari alcuni non sono ancora entrati bene nel suo campo visivo.

Che cosa fare?

  • verificare che la sincronizzazione OneDrive sia conclusa;
  • aspettare qualche ora prima di interrogare archivi appena caricati;
  • dividere cartelle enormi in sottoinsiemi tematici;
  • preferire file testuali, Word, Excel o PDF ben riconosciuti;
  • evitare scansioni senza OCR quando serve un’analisi precisa.

In pratica: prima di accusare Copilot di pigrizia, controlliamo se gli abbiamo dato materiale davvero leggibile.

Che formato devo usare per far leggere meglio i documenti a Copilot?

Copilot lavora meglio quando i documenti sono strutturati. Un file Word pulito, un Excel nativo o un testo ben organizzato sono più facili da interpretare rispetto a PDF scansionati, immagini, tabelle fotografate o documenti pieni di layout complicati.

Durante il Q&A è emersa anche l’idea di convertire alcuni documenti in formati più leggibili, per esempio testo o Markdown, quando il caso d’uso lo consente. Non è una regola assoluta, ma può aiutare nei progetti in cui bisogna far analizzare molte fonti.

La mini-checklist è questa:

  1. se il documento è una scansione, fare OCR prima;
  2. se contiene tabelle, valutare se esiste il file Excel originale;
  3. se è molto lungo, aggiungere titoli e sezioni chiare;
  4. se contiene allegati o immagini, separare le parti importanti;
  5. se l’output è critico, chiedere sempre riferimenti alle fonti.

Copilot può inventare risposte anche se lavora sui miei documenti?

Sì. Questa è la domanda che non piace a chi vorrebbe la risposta rassicurante, ma è meglio dirla chiaramente: Copilot può sbagliare anche quando lavora su documenti aziendali.

Nel Q&A sono stati citati casi di affermazioni non presenti nei file, per esempio scostamenti di bilancio o conclusioni numeriche non verificabili. Le cause possono essere diverse: tabelle lette male, scansioni imperfette, periodi confrontati in modo errato, richiesta ambigua, oppure la tendenza del modello a completare una risposta plausibile.

Il rimedio non è smettere di usarlo. Il rimedio è usarlo con metodo:

  • chiedere “indica da quale file e da quale sezione hai tratto questa risposta”;
  • far mostrare i passaggi prima della conclusione;
  • chiedere di separare fatti, inferenze e ipotesi;
  • usare file Excel nativi per i numeri;
  • controllare manualmente le risposte importanti.

Un prompt utile può essere:

Analizza questi documenti, ma prima di trarre conclusioni mostra i passaggi.
Per ogni affermazione indica la fonte.
Se un dato non è presente o non è chiaro, scrivi "non verificabile"
e non completare la risposta per supposizione.

Come devo usare Copilot con Excel e dati numerici?

Con Excel bisogna alzare il livello di attenzione. Copilot può essere molto utile per riassumere, trovare pattern, proporre formule, spiegare tabelle e trasformare dati in una prima lettura. Ma quando ci sono importi, bilanci, scostamenti, percentuali o decisioni economiche, serve verifica.

La regola pratica è: non chiedere solo il risultato, chiedi il procedimento.

Meglio una richiesta così:

Analizza questo file Excel.
Prima mostra i calcoli usati.
Poi indica eventuali anomalie.
Infine riassumi le conclusioni in una tabella con:
- dato analizzato
- calcolo effettuato
- risultato
- livello di confidenza
- controllo manuale consigliato.

In questo modo Copilot non viene trattato come un oracolo, ma come un assistente che deve lasciare tracce. E le tracce sono fondamentali, soprattutto quando l’errore costa.

In Word posso far modificare solo una parte del documento?

Sì, ed è una delle funzioni più utili. Molti temono che Copilot, dentro Word, riscriva tutto il documento anche quando si vuole cambiare solo un paragrafo. Il trucco è lavorare in modo mirato: selezionare la parte interessata e chiedere una modifica precisa.

Per esempio:

Riscrivi solo il paragrafo selezionato.
Mantieni tono professionale, lunghezza simile e tutti i dati presenti.
Non modificare il resto del documento.

Oppure:

Trasforma questa sezione in un elenco puntato operativo.
Non aggiungere informazioni nuove.
Conserva date, nomi e importi.

Il punto è delimitare il campo. Copilot tende a essere utile; se non gli diciamo dove fermarsi, a volte diventa utile anche dove non lo avevamo invitato.

In Copilot (non in Word), esiste anche questa opzione:

Perché Copilot in Word a volte perde il contesto?

Altra domanda concreta: “Ieri stavo lavorando su un documento con Copilot, oggi riapro Word e sembra che non ricordi più bene il contesto. È normale?”.

Può succedere. La cronologia della chat e il contesto del documento non sempre restano agganciati nel modo che l’utente si aspetta. In alcuni casi è un limite dell’esperienza d’uso, in altri un comportamento legato alla sessione, alla licenza, alla configurazione del tenant o a piccoli bug di sincronizzazione.

La soluzione più pratica è non affidare tutto alla memoria implicita della chat. Meglio salvare nel documento una breve sintesi di lavoro, oppure ripartire con un prompt di contesto:

Sto lavorando su questo documento.
Obiettivo: renderlo più chiaro per un pubblico non tecnico.
Mantieni struttura, dati e tono istituzionale.
Prima riassumi che cosa contiene il documento, poi proponi le modifiche.

Se il problema si ripete in azienda, conviene segnalarlo all’IT: non per drammatizzare, ma per capire se c’è un tema di configurazione, aggiornamento o bug.

Copilot conserva quello che scrivo? Posso cancellare la memoria?

Qui bisogna distinguere tra memoria della conversazione, cronologia visibile, dati aziendali e policy Microsoft 365. Secondo la documentazione Microsoft su privacy e sicurezza di Microsoft 365 Copilot, prompt, risposte e dati accessibili tramite Microsoft Graph non vengono usati per addestrare i modelli fondativi. Microsoft spiega anche che Copilot rispetta gli impegni di sicurezza, privacy, compliance e data residency previsti per i clienti Microsoft 365 commerciali.

Questo non significa però che si possa scrivere qualunque cosa in qualunque strumento. In azienda valgono sempre policy interne, licenze, ruoli, permessi e classificazione dei dati.

Se vuoi rimuovere informazioni da una conversazione, i passaggi pratici sono:

  • cancellare la chat dallo storico, quando disponibile;
  • verificare le impostazioni personali di Copilot;
  • controllare eventuali personalizzazioni o memorie abilitate;
  • ricordare che file, mail e documenti restano nelle loro posizioni originali;
  • chiedere all’IT come vengono gestiti log, retention e compliance nel tenant aziendale.

Per approfondire la parte ufficiale, rimando alla pagina Microsoft su data, privacy and security for Microsoft 365 Copilot.

Posso usare Gemini, Gemini Notebook o altri strumenti con documenti aziendali?

Domanda inevitabile: “Se Gemini o Gemini Notebook mi sembrano più bravi su alcune analisi, posso usarli al posto di Copilot?”.

La risposta formativa è semplice: dipende dai dati e dalla licenza. Se parliamo di documenti aziendali, informazioni riservate, clienti, bilanci, contratti, dati personali o materiale interno, non basta che uno strumento sia comodo. Serve una valutazione aziendale: contratto, trattamento dei dati, data residency, sicurezza, amministrazione, log, permessi, eventuale uso dei dati per migliorare i modelli.

In molti contesti aziendali la policy è chiara: per dati aziendali si usa Copilot con licenza business, mentre strumenti esterni richiedono approvazione e licenze dedicate. Non è burocrazia fine a se stessa: è il modo per evitare che un documento riservato finisca nel posto sbagliato per una prova fatta “solo cinque minuti”.

Quando conviene usare Copilot Notebooks o un sistema RAG?

Quando le fonti diventano tante, Copilot usato come semplice chat può non bastare. In questi casi ha senso ragionare per notebook tematici, raccolte di fonti o sistemi RAG, cioè sistemi che recuperano informazioni da documenti specifici e le usano per generare risposte più ancorate alle fonti.

Il principio è lo stesso di una buona scrivania: se metto tutti i fogli in un mucchio, poi mi lamento perché non trovo nulla. Meglio creare raccolte per tema:

  • contratti;
  • procedure interne;
  • normativa;
  • documentazione tecnica;
  • verbali di riunione;
  • materiali commerciali.

Quando uno spazio ha limiti di fonti, si possono accorpare documenti minori, creare sintesi riepilogative o dividere il lavoro in notebook separati. L’obiettivo non è caricare “tutto”, ma caricare ciò che serve per rispondere bene.

Buona notizia degli ultimi giorni: Microsoft ha copiato Gemini Notebook:

Qual è il prompt migliore per iniziare una richiesta a Copilot?

Non esiste il prompt perfetto, ma esiste un prompt meno pigro. Questo, per esempio, funziona bene in molti contesti aziendali:

Agisci come [ruolo].
Devi aiutarmi a [obiettivo].
Usa solo le informazioni presenti in [fonti/documenti].
Se qualcosa non è presente, dichiaralo.
Procedi in questi passaggi:
1. riassumi le fonti rilevanti;
2. indica i dati certi;
3. separa dubbi e ipotesi;
4. proponi una risposta operativa.
Formato finale: [tabella / elenco / email / piano / sintesi].
Tono: [professionale / semplice / tecnico / divulgativo].

La differenza tra questo e “fammi un riassunto” è enorme. Nel primo caso stiamo dando un compito. Nel secondo stiamo lanciando una monetina digitale.

I rischi da evitare in azienda

Se dovessi riassumere i rischi emersi nel Q&A, direi questi:

  • fidarsi senza verificare: soprattutto su numeri, contratti, dati sensibili e conclusioni operative;
  • caricare file illeggibili: scansioni, PDF sporchi, tabelle fotografate, documenti senza struttura;
  • confondere Copilot con un motore di verità: è un assistente probabilistico, non un revisore certificato;
  • usare strumenti esterni senza policy: comodo non significa autorizzato;
  • dimenticare i permessi Microsoft 365: Copilot vede ciò che l’utente può vedere, quindi la governance dei file resta centrale;
  • scrivere prompt troppo generici: più il compito è delicato, più la richiesta deve essere precisa.

FAQ

Copilot può usare i miei dati aziendali per addestrare i modelli?

Secondo la documentazione Microsoft per Microsoft 365 Copilot, prompt, risposte e dati accessibili tramite Microsoft Graph non vengono usati per addestrare i modelli fondativi. In azienda bisogna comunque seguire policy interne, licenze e regole di compliance.

Perché Copilot non trova subito i file caricati in OneDrive?

Perché i file devono essere sincronizzati e indicizzati. Con cartelle grandi o documenti complessi può servire tempo. Conviene verificare la sincronizzazione, attendere e organizzare le fonti in modo più pulito.

Copilot è affidabile con tabelle e numeri?

È utile, ma va verificato. Per analisi numeriche e tabelle è meglio usare file Excel nativi, chiedere a Copilot di mostrare i calcoli e controllare manualmente i risultati importanti.

Come faccio a non far riscrivere tutto il documento in Word?

Seleziona solo la parte da modificare e scrivi una richiesta esplicita: “Riscrivi solo il testo selezionato, non modificare il resto del documento”. Meglio delimitare sempre il campo di intervento.

Posso usare Gemini Notebook o Gemini con documenti aziendali?

Solo se la tua azienda lo consente e se esistono licenze, contratti e garanzie adeguate. Per dati riservati non basta scegliere lo strumento più comodo: serve una valutazione su privacy, sicurezza e trattamento dei dati.

Qual è il modo migliore per fare prompt con Copilot?

Usa richieste strutturate: ruolo, obiettivo, fonti, vincoli, passaggi e formato finale. Chiedi sempre di distinguere dati certi, ipotesi e informazioni non verificabili.

Scrivimi per organizzare un evento o un corso sull’intelligenza artificiale generativa o su Microsoft Copilot in particolare

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

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Siamo tutti sublimi minchioni (o dei geni): cosa Duchamp insegna all’AI generativa

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Ho appena finito di godermi la biografia di Marcel Duchamp scritta da Bernard Marcadé, La vita a credito. E da giorni ho in testa un solo episodio: nel 1917 Duchamp compra un orinatoio in un negozio di idraulica sulla 118ª strada di New York, ci scarabocchia sopra una firma finta, “R. Mutt”, e lo intitola Fontana. È, a conti fatti, il primo readymade digitale della storia: un secolo prima dei prompt, firmato a mano invece che generato da un algoritmo.

Il readymade digitale ante litteram: Marcel Duchamp e l'orinatoio Fontana firmato R. Mutt nel 1917

Quel gesto vale un secolo. L’inventore del readymade aveva capito tutto con largo anticipo: l’arte non è il sudore sulla tela o lo scalpello nel marmo. È puramente l’atto di scegliere. E il linguaggio, diceva lui stesso, è solo “un errore dell’umanità”.

Pensateci bene: cosa diavolo stiamo facendo oggi con l’intelligenza artificiale generativa, se non del puro, sfacciato dadaismo?

Il readymade di Duchamp, in due parole

Nel 1917 la giuria della Society of Independent Artists di New York rifiuta di esporre Fontana: per loro non è arte, è un sanitario comprato in un negozio. Ed è proprio questo il punto che Duchamp voleva dimostrare: l’oggetto non cambia, cambia il contesto in cui lo si colloca e la firma di chi lo sceglie. Non serve saper scolpire. Serve decidere cosa merita di stare su un piedistallo.

Da lì in avanti l’arte del Novecento non è più stata la stessa. E un secolo dopo, quello stesso meccanismo è tornato a bussare, questa volta dentro una casella di testo con scritto “Scrivi un prompt”.

Midjourney, ChatGPT e il trionfo del readymade digitale

Non sappiamo tenere in mano un pennello, ma apriamo Midjourney, diamo in pasto un prompt al sistema e pretendiamo il nostro plusvalore estetico. Non sappiamo mettere in fila tre parole senza incasinare la sintassi, ma deleghiamo tutto a Claude o a ChatGPT e ci sentiamo i nuovi copywriter del secolo.

Esattamente come Duchamp prendeva uno scolabottiglie, un pettine per cani o persino un soffio d’aria imbottigliata per prendere per il naso i critici del suo tempo, noi peschiamo nel mare magnum dei dataset per sfornare contenuti sintetici preconfezionati. Cambia lo strumento, non cambia il gesto: scegliere, decontestualizzare, firmare.

I critici di oggi cascano nella stessa trappola del 1917

La cosa più comica è che i critici di oggi ripetono, senza saperlo, lo stesso errore di quelli che bocciarono Duchamp: cercano il senso della vita, o peggio l’anima, dentro una cianfrusaglia algoritmica. Si sperticano in analisi intellettualoidi su immagini che in realtà sono soltanto il risultato di calcoli probabilistici.

L’intelligenza artificiale non è solo tecnologia: è una colossale supercazzola. È il nominalismo applicato al tempo dei bit. Le parole, i pixel, i pattern non hanno un’essenza propria: hanno solo il significato che qualcuno decide di attribuire loro, scegliendoli e mettendoli in fila. È sempre lo stesso readymade digitale, solo con un vocabolario più tecnico a fargli da cornice.

Il vero esperto di AI non è un tecnico, è un curatore

Ne avevo già parlato a proposito di Ungaretti e del peso di ogni singola parola in un prompt: chi lavora bene con l’AI generativa non è chi conosce meglio la tecnologia, ma chi sa scegliere, tagliare, ricontestualizzare. Il vero esperto di intelligenza artificiale, in fondo, non è un ingegnere. È un curatore. Un provocatore che decontestualizza i dati e li riassembla, esattamente come faceva Duchamp con gli oggetti di uso comune.

Non è un caso che persino il modo in cui i motori generativi leggono e restituiscono i contenuti stia cambiando le regole del gioco anche per chi scrive online: ne ho parlato più nel dettaglio quando Google ha spiegato cosa cambia davvero tra SEO, GEO e AEO. Anche lì il principio è lo stesso: conta meno la forma perfetta, conta di più essere scelti, citati, riassemblati da un sistema che decide cosa mostrare.

Il readymade digitale: perché conta il prompt, non l’orinatoio

Oggi non conta più saper costruire l’orinatoio. Conta solo saper scrivere il prompt giusto per convincere tutti che sia un capolavoro. Se questo ci fa sublimi minchioni o autentici geni, onestamente, non lo so ancora. Forse, come sospettava lo stesso Duchamp, la domanda non ha nemmeno senso: conta solo chi firma, non chi ha davvero costruito l’oggetto. E se ancora non sai distinguere un readymade da un semplice prompt ben scritto, forse è il momento di ripassare anche i termini base dell’intelligenza artificiale che ormai usiamo ogni giorno.

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Cosa può insegnarti Giuseppe Ungaretti per scrivere prompt migliori

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Ungaretti e i prompt sembrano stare agli estremi opposti nell’uso della parola. Da una parte un poeta che ha ridotto interi versi a due parole. Dall’altra un’istruzione che scriviamo di fretta, dentro una chat, sperando che il modello capisca al volo cosa vogliamo.

Eppure più leggo prompt scritti male (troppo lunghi, vaghi, pieni di frasi che non aggiungono nulla) più penso che la lezione di Ungaretti sia esattamente quello che manca a chi lavora con l’AI generativa ogni giorno.

Non è un accostamento forzato per fare colpo. È un metodo.

Cosa c’entra un poeta del Novecento con il prompt engineering?

Ungaretti ha costruito la sua poetica su pochi principi: essenzialità, parola pesata e non contata, pause cariche di significato, revisione continua, titoli che orientano già metà del senso. Sono gli stessi principi che rendono un prompt efficace: dire meno cose ma più precise, dare struttura invece di un unico blocco di testo, rivedere prima di considerarlo definitivo, usare l’apertura del prompt per inquadrare tutto il resto.

1. La parola pesata, non contata

Per Ungaretti ogni parola doveva guadagnarsi il suo posto nel verso: quello che restava era essenziale, il resto si tagliava.

Molti prompt falliscono per il motivo opposto: contengono tutte le frasi che vengono in mente, senza che nessuna sia stata davvero scelta. Il modello si trova a dover indovinare, tra dieci frasi, quale sia quella che conta.

In pratica: prima di inviare un prompt complesso, prova a togliere una frase alla volta e chiediti se la risposta cambierebbe senza. Se la risposta è no, quella frase non serviva.

2. L’essenzialità come metodo, non come rinuncia

Ungaretti è ricordato anche per un componimento ridotto a pochissime parole, diventato quasi un simbolo dell’essenzialità in poesia. Ma essenzialità non vuol dire scrivere prompt brevi a tutti i costi: un prompt di tre parole può essere peggiore di uno di quaranta, se in quelle quaranta ogni parola lavora.

In pratica: elimina i riempitivi (“se possibile”, “credo che”, “forse potresti”) e tieni solo verbi diretti e vincoli chiari. Non è la lunghezza il problema, è il peso specifico di ogni parola.

3. Il bianco della pagina: la pausa che significa

Nei versi di Ungaretti lo spazio bianco, gli a capo isolati, le pause tra le parole non sono vuoto: sono parte del significato. Separano, mettono in risalto, danno respiro.

Nei prompt succede la stessa cosa: quando scrivi tutto in un unico blocco compatto, il modello fatica a distinguere cosa è contesto, cosa è istruzione, cosa è formato di output. La struttura è già informazione.

In pratica: separa esplicitamente le parti del prompt con intestazioni tipo “Contesto:”, “Istruzione:”, “Formato output:”, invece di un paragrafo unico.

4. La revisione infinita: il prompt perfetto non esiste al primo tentativo

Ungaretti ha rivisto le sue poesie per decenni, pubblicando più edizioni della stessa opera con varianti anche profonde. Non considerava mai un testo davvero chiuso.

Un buon prompt funziona allo stesso modo: la prima versione è un abbozzo, non il risultato finale. Va corretta guardando cosa risponde il modello, non solo immaginando cosa dovrebbe rispondere.

In pratica: tieni un piccolo “quaderno dei prompt” dove annoti le versioni che funzionano meglio per un certo compito, come farebbe un poeta con le sue varianti.

5. Il titolo come istruzione operativa

Molti titoli di Ungaretti non sono decorativi: inquadrano il testo, gli danno una collocazione precisa che orienta la lettura di tutto ciò che segue.

La riga di apertura di un prompt fa lo stesso lavoro: se dici subito chi deve essere il modello, qual è l’obiettivo e quali sono i vincoli principali, tutto il resto del prompt viene letto attraverso quella cornice.

In pratica: apri sempre il prompt con una riga che definisce ruolo, obiettivo e vincolo principale, prima di scendere nei dettagli.

6. Il contesto che cambia il peso delle stesse parole

Ungaretti scriveva dalle trincee della Prima guerra mondiale: le stesse parole semplici, nel contesto della guerra, acquistavano un peso che non avrebbero avuto altrove.

Con i modelli linguistici funziona così: le stesse istruzioni generiche producono risultati diversi a seconda di quanto contesto specifico gli dai. Il contesto è ciò che carica di significato parole altrimenti generiche.

In pratica: prima di chiedere, spiega sempre chi sei, in quale situazione ti trovi e perché ti serve quella risposta. È il contesto a rendere specifiche parole altrimenti vaghe.

Il metodo Ungaretti applicato al prompt: una checklist

Prima di inviare un prompt importante, chiediti: ho tolto ogni parola che non lavora? Ho separato contesto, istruzione e formato invece di scriverli in un blocco unico? Sto trattando questa versione come definitiva o come una bozza da rivedere? Ho aperto il prompt con una riga che inquadra ruolo e obiettivo? Ho dato al modello un contesto specifico invece di un’istruzione generica?

Meno versi, più peso

Non serve amare la poesia per scrivere prompt migliori. Ma il principio che ha reso Ungaretti uno dei poeti più essenziali del Novecento — dire meno, pesare di più — è lo stesso che separa un prompt mediocre da uno che funziona davvero.

FAQ

Cosa significa “essenzialità” in un prompt?
Significa che ogni parola del prompt ha una funzione precisa, non che il prompt debba essere per forza breve.

Perché i prompt troppo lunghi spesso funzionano peggio di quelli brevi?
Perché contengono frasi ridondanti o vaghe che il modello deve comunque interpretare, aumentando il rischio di ambiguità.

Come si applica la revisione iterativa ai prompt AI?
Trattando la prima versione come una bozza, correggendola in base alle risposte ottenute invece di considerarla definitiva al primo tentativo.

Serve conoscere la poesia per scrivere prompt migliori?
No, ma i principi di sintesi, struttura e revisione che guidano la buona scrittura — poetica o meno — aiutano a scrivere istruzioni più efficaci per l’AI.

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ChatGPT trova la tua mucca viola: idee di marketing che spaccano

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Sai che cos’è una mucca viola?

Copertina del libro Purple Cow, New Edition di Seth Godin

La domanda sembra da quiz improvvisato durante un corso. E infatti spesso la risposta arriva subito: “Milka!”. Comprensibile, ma qui il cioccolato non c’entra. La mucca viola nasce dal libro Purple Cow: Transform Your Business by Being Remarkable di Seth Godin, pubblicato per la prima volta nel 2003 e poi aggiornato nella nuova edizione del 2009.

L’idea di Godin è semplice e radicale: in un mercato saturo, pieno di prodotti, servizi e messaggi tutti uguali, non basta fare buona pubblicità. Bisogna creare qualcosa di remarkable, cioè degno di essere notato, ricordato e raccontato. La mucca viola è proprio questo: non una trovata estetica, ma un modo per dire che la differenziazione deve essere incorporata nel prodotto, nel servizio, nel posizionamento e nell’esperienza.

Per questo la metafora è ancora utile oggi. Con l’intelligenza artificiale generativa possiamo produrre più contenuti, più idee e più varianti. Ma se tutto assomiglia a tutto, il risultato resta invisibile. Il vero punto è usare strumenti come ChatGPT non per fare “più rumore”, ma per trovare ciò che rende davvero riconoscibile un progetto.

Nel video qui sotto faccio un esperimento molto pratico: chiedo a ChatGPT di analizzare il mio sito e di aiutarmi a trovare possibili “mucche viola”, cioè elementi di differenziazione, format e idee di marketing capaci di uscire dall’ordinario.

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Come usare ChatGPT per trovare la tua mucca viola?

Per usare ChatGPT come alleato di marketing non basta chiedere “dammi idee originali”. Bisogna dargli contesto: sito, pubblico, prodotti, contenuti già pubblicati, tono, casi studio, limiti e obiettivi. A quel punto può aiutare a individuare elementi differenzianti, format narrativi, rubriche, risorse gratuite e angoli di comunicazione. Il risultato va poi filtrato con giudizio umano: l’AI propone, ma il posizionamento si costruisce scegliendo cosa è davvero credibile per il brand.

Che cos’è davvero la mucca viola?

La mucca viola non è semplicemente “fare qualcosa di strano”. Quello è il modo più veloce per confondere eccentricità e strategia.

Nel video collego questo tema anche al cosiddetto effetto Von Restorff, o effetto isolamento: dentro una serie di elementi simili, quello diverso tende a essere ricordato meglio. Applicato al marketing significa una cosa semplice: se comunichi come tutti gli altri, devi pagare molto di più per farti notare.

Perché ChatGPT può aiutare nel posizionamento

ChatGPT non sostituisce una strategia. Però può diventare uno specchio interessante, soprattutto quando gli dai materiale concreto da analizzare.

Nell’esperimento del video gli ho dato il mio sito e gli ho chiesto di individuare possibili mucche viola. Il primo risultato è stato sensato: ha riconosciuto elementi già presenti nel mio lavoro, come la guida calcistica di LinkedIn, le tecnorisate, alcune risorse gratuite e gli interventi di divulgazione.

Questo è utile, ma non basta. Perché spesso l’AI individua prima ciò che è già visibile. Il passaggio interessante arriva dopo, quando le chiedi di andare oltre: non solo riconoscere la differenziazione esistente, ma proporre nuove piste.

Le idee emerse dall’esperimento

Quando ho chiesto a ChatGPT di propormi altre “mucche viola”, sono uscite idee più progettuali. Alcune da verificare, alcune da scartare, altre da mettere in una lista di esperimenti.

Tra gli spunti citati nel video:

  • AI contro Bonanomi: un format basato sulla contrapposizione tra il punto di vista umano e quello dell’intelligenza artificiale;
  • una mini sitcom digitale: contenuti brevi, narrativi, riconoscibili, magari per raccontare errori e paradossi dell’uso quotidiano dell’AI;
  • un gioco interattivo: “scopri il tuo archetipo digitale”, per trasformare un contenuto formativo in esperienza;
  • un podcast sui fallimenti digitali di successo: storie di errori, tentativi, inciampi e lezioni apprese;
  • previsioni digitali vintage: rivedere vecchie profezie tecnologiche e capire quali erano geniali, ingenue o semplicemente premature.

Il punto non è prendere ogni suggerimento come oro colato. Il punto è usare l’AI per aumentare il numero di ipotesi, poi scegliere quelle che hanno più senso per pubblico, competenze, canali e obiettivi.

Il metodo: non chiedere idee, chiedi differenziazione

Molti usano ChatGPT come una macchinetta per generare titoli. Funziona, ma è l’uso meno interessante.

Se vuoi trovare la tua mucca viola, la domanda deve essere più precisa. Per esempio:

  1. analizza il mio sito, i miei contenuti e il mio pubblico;
  2. individua gli elementi che mi differenziano già dai concorrenti;
  3. separa le vere differenze dalle semplici caratteristiche;
  4. proponi format, rubriche o risorse che rendano visibile questa differenza;
  5. valuta ogni idea per originalità, coerenza, facilità di produzione e potenziale di passaparola;
  6. testa una sola idea in piccolo, prima di trasformarla in progetto.

Questa è la differenza tra “fammi una lista di idee” e “aiutami a costruire un posizionamento”. La prima produce rumore. La seconda può produrre direzione.

Un prompt da provare

Puoi partire da una richiesta di questo tipo:

Analizza il mio sito, i miei contenuti e il mio pubblico.
Individua gli elementi che mi differenziano davvero dai concorrenti.
Poi proponi 10 idee di format, rubriche, risorse o campagne
che possano rendere piu visibile questa differenza.

Per ogni idea indica:
- perche potrebbe attirare attenzione;
- a quale pubblico parlerebbe;
- quanto e coerente con il mio brand;
- quanto e facile da realizzare;
- quale primo test potrei fare in una settimana.

Naturalmente, più contesto aggiungi, meglio lavora. Un URL può bastare per iniziare, ma se carichi anche profilo del pubblico, esempi di clienti, contenuti migliori, casi studio e obiettivi commerciali, il risultato diventa molto più interessante.

I rischi da evitare

L’AI può aiutare a uscire dalla zona di comfort, ma può anche spingere verso idee solo apparentemente brillanti.

  • confondere originalità e stranezza: se l’idea sorprende ma non serve, non è strategia;
  • copiare format altrui: l’AI tende a ricombinare ciò che ha visto, quindi bisogna controllare la vera unicità;
  • ignorare il pubblico: una mucca viola per un target può essere rumore per un altro;
  • non testare: un’idea non diventa buona perché è uscita da ChatGPT;
  • dimenticare la coerenza: il posizionamento deve essere riconoscibile, non una maschera indossata per attirare clic.

Il ruolo umano resta centrale

La parte più interessante dell’esperimento non è “ChatGPT ha trovato idee”. Questo ormai lo sappiamo: le idee le produce, anche troppe.

La parte interessante è usare l’AI sulla propria conoscenza specifica. Nel mio caso: sito, contenuti, corsi, conferenze, risorse, libri, esperienze di divulgazione. L’intelligenza artificiale diventa utile quando lavora su un contesto vero, non quando gira nel vuoto.

Poi però bisogna scegliere. Quale idea è credibile? Quale posso produrre con continuità? Quale genera valore e non solo attenzione? Quale può diventare una rubrica, un prodotto, una conferenza, un lead magnet, una conversazione?

Queste risposte non le può dare solo ChatGPT. Le deve dare chi conosce il mercato, il pubblico e la propria identità professionale.

Guarda il video e iscriviti al canale

Nel video mostro l’esperimento in meno di tre minuti: parto dal concetto di mucca viola, spiego perché conta nel marketing e faccio vedere come ChatGPT può aiutare a trovare idee differenzianti partendo da un sito reale.

Se ti occupi di comunicazione, formazione, consulenza, impresa o personal branding, è un buon esercizio da replicare subito. Guarda il video, poi prova a chiedere a ChatGPT: “Qual è la mia mucca viola?”. La risposta potrebbe essere più interessante di quanto sembri.

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FAQ

Che cos’è la mucca viola nel marketing?

La mucca viola è una metafora resa celebre da Seth Godin: indica un prodotto, servizio, contenuto o posizionamento così diverso e memorabile da meritare attenzione e passaparola.

ChatGPT può davvero trovare idee di marketing originali?

Può aiutare a generare ipotesi e collegamenti, soprattutto se riceve contesto concreto. Le idee vanno però valutate, adattate e testate da una persona.

Qual è il modo migliore per usare ChatGPT nel posizionamento?

Il modo migliore è fornirgli sito, pubblico, prodotti, contenuti e obiettivi, poi chiedergli di distinguere tra elementi differenzianti reali, caratteristiche generiche e nuove opportunità di comunicazione.

Che cosa c’entra l’effetto Von Restorff?

L’effetto Von Restorff, o effetto isolamento, descrive la tendenza a ricordare meglio l’elemento diverso dentro una serie di elementi simili. Nel marketing aiuta a capire perché la differenziazione attira attenzione.

Come posso trovare la mia mucca viola?

Parti da ciò che fai in modo davvero diverso, verifica se il pubblico lo percepisce, trasformalo in un messaggio chiaro e testa format, contenuti o offerte che rendano visibile quella differenza.

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StyleFits: l’app (e la startup) nata da un agente AI?

Quando si parla di startup AI, di solito immaginiamo la solita scena: un fondatore, un pitch deck, qualche slide con frecce verso l’alto, un prototipo e la promessa di cambiare il mondo prima di cena.

Nel febbraio 2024 Fortune raccontava una previsione di Sam Altman: prima o poi l’AI avrebbe reso possibile una startup da un miliardo di dollari guidata da una sola persona, il famoso one-person unicorn. All’epoca sembrava una provocazione da Silicon Valley. Oggi, casi come StyleFits mostrano che almeno una parte di quella fantasia sta entrando nei laboratori del prodotto digitale.

La storia di StyleFits, invece, è più interessante proprio perché sfugge a questo copione. Non solo perché riguarda un’app di styling basata sull’intelligenza artificiale, ma perché sembra nascere come esperimento di prodotto quasi autonomo: ricerca utenti, idee, prototipo, test, correzioni e campagne pubblicitarie.

In altre parole: non la classica startup che usa l’AI. Ma un caso studio su che cosa può fare un agente AI quando viene messo dentro un ciclo di feedback con utenti reali.

Risposta breve: chi ha fondato StyleFits?

Alla data del 5 luglio 2026, non risultano informazioni pubbliche che identifichino con certezza i fondatori individuali di StyleFits. Il sito ufficiale parla di un “piccolo team indipendente”, senza indicare nomi, profili LinkedIn o società proprietaria. La ricostruzione più solida arriva però da Alfred Wahlforss, CEO e cofondatore di Listen Labs: secondo il suo racconto, StyleFits è nato come esperimento interno in cui un agente AI ha condotto ricerca utenti, generato idee, validato prototipi e lanciato il prodotto.

Che cos’è StyleFits

StyleFits si presenta come uno stylist AI: carichi una foto e ricevi un piano di stile personalizzato con outfit, consigli su proporzioni e vestibilità, grooming, colori adatti e immagini di prova generate sull’utente.

Il posizionamento è molto chiaro: non è un’app per dare un voto alla bellezza, non è un database di volti, non è uno strumento di identificazione. La promessa è: partire da una foto e restituire consigli pratici su come vestirsi meglio in base a un obiettivo, un’occasione o un’estetica desiderata.

Nella pagina About, il sito dice che StyleFits è gestita da “un piccolo team indipendente”. Aggiunge anche due elementi importanti sul piano della fiducia: non è una società di face data e non rivende le foto degli utenti.

Perche la domanda sui fondatori è interessante

Di solito la domanda “chi ha fondato questa startup?” serve a capire credibilità, team, investitori e traiettoria. Nel caso di StyleFits, invece, la domanda apre un tema diverso: un prodotto può nascere da un ciclo quasi automatico di ricerca, progettazione e validazione?

La risposta breve è: forse sì, ma con molti asterischi. Ed è proprio qui che la storia diventa utile.

Il caso non sembra raccontare solo la nascita di un’app di moda. Racconta soprattutto il tentativo di Listen Labs di dimostrare che un agente AI può muoversi lungo una parte significativa del lavoro che, nelle startup, fanno founder, product manager, ricercatori UX, copywriter, sviluppatori e marketer.

La versione di Alfred Wahlforss e Listen Labs

La ricostruzione più dettagliata arriva da un post LinkedIn di Alfred Wahlforss e dall’articolo di Listen Labs Our intern built the first zero-person business.

Secondo Listen Labs, l’esperimento è partito con un obiettivo volutamente ampio: chiedere a un agente di costruire un’app virale e potenzialmente redditizia, usando interviste utenti e modelli di immagini.

Il processo, in sintesi, è stato questo:

  • l’agente ha condotto circa 2.000 interviste in due settimane;
  • ha generato decine e poi centinaia di idee di prodotto;
  • ha testato i concept con utenti reali;
  • ha selezionato il tema dell’immagine personale e dello styling;
  • ha costruito un primo prototipo chiamato LooksMax;
  • ha raccolto feedback molto critici;
  • ha trasformato il prodotto in StyleFits;
  • ha testato messaggi, prezzi, flussi e annunci pubblicitari.

Il risultato non viene presentato come una macchina perfetta. Anzi: Listen Labs definisce il prodotto ancora acerbo. Ma il punto non è la perfezione dell’app. Il punto è che qualcuno ha pagato per usarla.

Ecco il post:

Our intern just built the first zero-person business.
Listen’s agent autonomously interviewed 2,000 people, built 100s of concepts, and narrowed to the 1 most likely to make money. It landed on StyleFits, an AI stylist. Then it ran ads and got 100s of paying customers.
It’s janky. But people are paying for it.
Here’s how it worked:
2 weeks ago, we gave the AI agent a task – build a viral app that’s profitable. The only instruction was to use an image model in the product.
It used Listen MCP for research, Meta MCP for distribution and Stripe for payments.

The agent ran the loop on its own:
1. It ran a Listen discovery study with 200 people on everyday frustrations they would pay to fix. Productivity wasn’t urgent enough. Debt and jobs couldn’t be solved with a website. How you look was a big pain for 18 to 25 year olds.
2. It generated 100 app concepts. It shortlisted 10, tested them against each other with real users, and picked the winner: upload a photo, get ways to improve how you look.
3. It first built LooksMax. A face-scoring app that rated users on attractiveness and suggested which colors to wear.
4. It ran a Listen validation study and the results were brutal. 78% of people called a quantified attractiveness score actively harmful. 72% found the name off-putting. One person said: “It feels incredibly unappealing. Actually a little bit offensive.” 96% had concerns about privacy when sharing images. 57% didn’t even understand the product.
5. The agent rebuilt the same idea as “StyleFits”. An AI stylist that gives users outfit, haircut, and color recommendations from a photo. No score or ranking. And it had a privacy verification. In the next validation study, the product hit 100% comprehension.
6. It tested the user flow. People wanted to see the output before paying. So it added a free first report. Interest jumped to 88% and refusals to upload photos dropped 67%.
7. It generated ads with an image model and shipped $2,000 of Meta ads through MCP.
After 2 weeks, it had hundreds of users.

tbh, the product is really janky. The image model distorts your face and the UI is clearly designed by AI.
But we’re excited to see *the start of* what’s possible when you combine compute with a constant feedback loop with real users.
We’ll continue stress testing the boundaries of research and report back on what we learn.
Try it yourself: stylefits[.]ai

Da LooksMax a StyleFits: il pivot che cambia tutto

La parte più interessante della storia è il passaggio da LooksMax a StyleFits.

Il primo prototipo era molto più rischioso: partiva da una foto, assegnava un punteggio di attrattività e suggeriva colori. Il feedback degli utenti è stato durissimo. Secondo Listen Labs, molti partecipanti hanno percepito il punteggio di bellezza come offensivo o dannoso; altri non capivano bene il prodotto; quasi tutti avevano dubbi sulla privacy quando si trattava di caricare immagini personali.

Qui arriva la lezione di marketing e prodotto: non è bastato “aggiungere AI”. È servito cambiare frame.

Il prodotto è stato riprogettato come assistente di stile: niente voto sulla persona, niente classifica, niente promessa tossica di misurare il valore estetico di qualcuno. Al centro sono entrati outfit, taglio di capelli, colori, proporzioni, contesto d’uso e segnali di privacy.

Stessa materia prima, ma significato completamente diverso.

Il vero esperimento non e’ la moda, e’ il feedback

StyleFits è interessante non perché l’AI consiglia una giacca o una palette di colori. Questo, ormai, è quasi il livello base della conversazione sull’AI generativa.

La parte davvero importante è il ciclo:

  1. intervistare utenti;
  2. trovare un problema percepito;
  3. generare soluzioni;
  4. testare le idee;
  5. costruire un prototipo;
  6. raccogliere reazioni;
  7. modificare messaggio, prodotto e prezzo;
  8. provare campagne pubblicitarie;
  9. misurare se qualcuno paga davvero.

Questo è un ciclo molto vicino al lavoro reale di chi costruisce prodotti digitali. Solo che, in questo racconto, una parte consistente del processo viene affidata a un agente AI.

Quindi è davvero una “zero-person company”?

Qui conviene evitare l’entusiasmo automatico. La formula “zero-person business” funziona benissimo come titolo, ma va letta con attenzione.

Nel post e nell’articolo di Listen Labs emerge che alcune parti hanno comunque richiesto intervento umano: per esempio identità, account pubblicitari, chiavi di pagamento e passaggi operativi che un agente non può gestire da solo. Inoltre il prodotto ha speso in advertising più di quanto abbia incassato nella fase descritta da Listen Labs.

Quindi no: non siamo davanti a un’azienda autonoma che vive, fattura, assiste clienti, gestisce crisi e migliora retention senza esseri umani.

Siamo però davanti a qualcosa di più concreto del solito video demo: un esperimento in cui un agente ha attraversato molte fasi del ciclo di creazione di un prodotto e ha portato utenti paganti su un’app reale.

Che cosa possiamo imparare da StyleFits

Il caso StyleFits insegna almeno cinque cose.

  • L’AI non elimina la ricerca utenti: semmai la rende più continua, frequente e integrata nel processo.
  • Il framing conta quanto la tecnologia: LooksMax e StyleFits partono da una foto, ma generano reazioni molto diverse.
  • La privacy e’ parte del prodotto: quando si chiedono immagini personali, la fiducia non e’ un dettaglio da mettere in fondo alla pagina.
  • Gli agenti possono accelerare il ciclo di validazione: ideazione, test, copy, prototipo e ads possono diventare più rapidi.
  • La sostenibilità resta da dimostrare: avere utenti paganti non significa avere un business sano, profittevole e duraturo.

Il ruolo umano resta centrale

La tentazione, davanti a casi come questo, è dire: “Ecco, l’AI farà tutto”. Sarebbe una conclusione comoda, ma sbagliata.

La storia di StyleFits mostra una cosa più sottile: l’AI può generare molte ipotesi, eseguire test, leggere feedback, costruire varianti e lanciare esperimenti. Ma resta fondamentale decidere quali segnali contano, quali rischi etici evitare, quali promesse fare al mercato e dove fermarsi.

Un punteggio di bellezza può sembrare una feature. Per molti utenti, invece, diventa un problema. Questa differenza non è solo tecnica. È culturale, psicologica, comunicativa.

FAQ

Chi ha fondato StyleFits?

Non risultano fondatori individuali dichiarati pubblicamente. Il sito ufficiale parla di un piccolo team indipendente, mentre Listen Labs racconta StyleFits come un esperimento nato da un agente AI e dal proprio sistema di ricerca utenti.

Che cos’è StyleFits?

StyleFits è un’app di styling AI che parte da una foto dell’utente e produce consigli su outfit, colori, proporzioni, grooming e look per occasioni diverse.

Che ruolo ha Listen Labs?

Listen Labs ha raccontato StyleFits come caso studio del proprio approccio: un agente AI che intervista utenti, testa idee, costruisce prototipi, modifica il prodotto e lancia esperimenti di marketing.

Perche LooksMax e’ stato abbandonato?

Secondo Listen Labs, il prototipo LooksMax ha ricevuto feedback negativi per il punteggio di attrattività, percepito da molti utenti come offensivo o dannoso, oltre a problemi di privacy e comprensione del prodotto.

StyleFits è davvero un’azienda senza persone?

No, almeno non in senso pieno. Il caso mostra un alto grado di automazione nel ciclo di prodotto, ma alcuni passaggi operativi e decisionali hanno richiesto intervento umano.

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I 10 termini dell’intelligenza artificiale che devi conoscere per usare meglio i chatbot al lavoro

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Quando si parla di intelligenza artificiale, il dibattito gira spesso intorno alle solite parole: machine learning, prompt, chatbot, LLM, algoritmi.

Parole importanti, certo. Ma se usi ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude o altri strumenti di AI generativa nel lavoro quotidiano, ci sono altri termini meno popolari che vale la pena conoscere.

Non per fare bella figura in riunione. Anche se, diciamolo, ogni tanto aiuta.

Conoscere questi concetti serve a capire perché un chatbot risponde in un certo modo, perché a volte sbaglia, perché alcuni strumenti sono più adatti di altri e perché caricare un documento non significa automaticamente “addestrare” un modello.

Ecco dieci termini dell’intelligenza artificiale che dovrebbero entrare nel vocabolario di chi usa i chatbot in azienda.

Risposta breve: quali termini AI servono davvero nel lavoro?

Per usare meglio i chatbot al lavoro conviene conoscere almeno dieci concetti: context window, grounding, temperature, tokenization, embedding, RAG, hallucination, fine-tuning, inference e AI Agent. Sono parole tecniche, ma hanno conseguenze molto pratiche: aiutano a scrivere prompt migliori, scegliere strumenti più adatti, ridurre errori e capire i limiti dell’intelligenza artificiale.

1. Context window: quanta memoria ha davvero il chatbot?

La context window, o finestra di contesto, è la quantità di informazioni che un modello riesce a prendere in considerazione in una conversazione.

Più è ampia, più il chatbot può lavorare su testi lunghi, documenti complessi, conversazioni estese e molti dati forniti dall’utente. Per chi lavora significa poter analizzare contratti, manuali, verbali, report o procedure senza doverli spezzettare in mille pezzi.

Attenzione però: finestra di contesto non significa memoria perfetta. Il modello può comunque perdere sfumature, dare più peso ad alcune parti o confondere elementi simili.

In pratica: quando chiedi a un chatbot di analizzare un documento lungo, non limitarti a caricarlo e dire “fammi un riassunto”. Spiega che cosa vuoi ottenere, quali sezioni sono più importanti e quale uso farai del risultato.

2. Grounding: collegare l’AI a fonti affidabili

Il grounding consiste nel collegare il modello a fonti di dati affidabili, invece di lasciarlo rispondere solo sulla base di ciò che ha appreso durante l’addestramento.

Quando un chatbot consulta documenti aziendali, un database interno, una knowledge base o un archivio di procedure prima di rispondere, sta usando una forma di grounding.

Questo approccio riduce il rischio di risposte inventate e rende l’AI molto più utile nel lavoro. Non perché diventa infallibile, ma perché lavora su materiale verificabile.

È lo stesso principio che ho raccontato parlando di second brain, metodo LLM Wiki e Obsidian: l’AI funziona meglio quando ha buone fonti su cui appoggiarsi.

3. Temperature: quanto deve essere creativa l’AI?

La temperature è un parametro che controlla il livello di variabilità delle risposte generate da un modello.

Con valori bassi, il modello tende a produrre risposte più prevedibili, coerenti e ripetibili. Con valori più alti aumenta la varietà delle formulazioni e delle idee.

Nella documentazione OpenAI sul prompt engineering, la temperature viene spiegata proprio come una leva che rende l’output più o meno casuale. Per attività fattuali, estrazioni di dati o documentazione tecnica è meglio tenerla bassa. Per brainstorming, naming o idee creative può avere senso alzarla.

In pratica: se devi scrivere una procedura HR, non vuoi troppa fantasia. Se devi trovare dieci titoli per una campagna interna, un po’ di varietà può aiutare.

4. Tokenization: perché il testo viene fatto a pezzetti

I modelli linguistici non leggono il testo esattamente come lo leggiamo noi. Lo suddividono in unità chiamate token.

Un token può essere una parola, una parte di parola, un numero, un simbolo o un segno di punteggiatura. Questo spiega perché esistono limiti di lunghezza nelle conversazioni e perché certi documenti molto estesi devono essere gestiti con metodo.

Quando un sistema dice che un modello può gestire un certo numero di token, non sta parlando semplicemente di parole. Sta parlando della quantità di testo codificato che può essere elaborata.

In pratica: se lavori con documenti lunghi, chiedi all’AI di analizzarli per sezioni, creare una mappa iniziale e poi approfondire i punti più rilevanti.

5. Embedding: il significato trasformato in numeri

Gli embedding sono rappresentazioni numeriche del significato di parole, frasi o documenti.

Detta così sembra una cosa da matematici con molto caffè a disposizione. In realtà il concetto è molto pratico: grazie agli embedding, un sistema può capire che due testi sono simili anche se usano parole diverse.

È il principio che permette la ricerca semantica nei documenti aziendali. Non devi conoscere la frase esatta presente in una procedura: puoi cercare per concetto e recuperare informazioni pertinenti.

La guida OpenAI sugli embedding li descrive come un modo per trasformare il testo in numeri e abilitare casi d’uso come ricerca, clustering e analisi di similarità.

In pratica: gli embedding sono una delle basi tecniche dietro chatbot aziendali, motori di ricerca interni, sistemi di knowledge management e assistenti documentali.

6. RAG: quando il chatbot cerca prima di rispondere

RAG significa Retrieval-Augmented Generation. In italiano potremmo tradurlo, con poca poesia ma molta precisione, come generazione aumentata dal recupero di informazioni.

Prima di generare una risposta, il sistema cerca dati rilevanti in una base documentale e li usa come riferimento. In questo modo il chatbot non si limita alla “memoria” del modello, ma lavora su fonti specifiche.

Secondo Google Cloud, il RAG combina modelli linguistici e basi di conoscenza esterne per migliorare gli output. È una delle tecniche più importanti per usare l’AI in azienda senza affidarsi solo a risposte generiche.

Strumenti come Gemini Notebook (ex NotebookLM) lavorano proprio in questa direzione: prima le fonti, poi le risposte. Per questo ho raccolto anche una pagina con i miei video YouTube su Gemini Notebook.

7. Hallucination: quando l’AI inventa con grande sicurezza

Le hallucination, o allucinazioni, sono risposte apparentemente corrette ma in realtà inventate.

Il chatbot può creare dati inesistenti, attribuire citazioni mai pronunciate, inventare fonti, sbagliare date o mescolare informazioni vere e false. Il problema è che spesso lo fa con un tono molto convincente.

Non è un piccolo bug occasionale: è un rischio legato al modo in cui funzionano i modelli linguistici, che generano testo probabile, non verità certificata.

In pratica: mai usare una risposta AI in un documento importante senza verifica. Soprattutto se contiene numeri, fonti, norme, citazioni, dati economici, informazioni legali o sanitarie.

Su questo punto torno spesso nei miei corsi su AI generativa per aziende e professionisti: l’AI aumenta la produttività, ma non elimina la responsabilità.

8. Fine-tuning: non è caricare un PDF

Il fine-tuning consiste nell’addestrare ulteriormente un modello già esistente su un insieme specifico di dati.

Un’azienda può, per esempio, adattare un modello al proprio linguaggio, ai propri prodotti, alle proprie procedure o a un certo stile di risposta. È una modifica più profonda rispetto al semplice caricamento di documenti in una chat.

Qui nasce una confusione frequente: “Ho caricato il manuale, quindi ho addestrato il modello”. No. In molti casi hai solo dato al chatbot un contesto o una fonte da consultare. Il fine-tuning è un’altra cosa.

In pratica: prima di pensare al fine-tuning, molte aziende dovrebbero sistemare documenti, FAQ, procedure, dati e knowledge base. Spesso il problema non è il modello. È il materiale di partenza.

9. Inference: il momento in cui l’AI risponde

L’inference è il momento in cui il modello produce concretamente una risposta.

L’addestramento può richiedere mesi, enormi quantità di dati e infrastrutture molto costose. L’inference è ciò che accade ogni volta che scrivi una domanda a un chatbot e aspetti la risposta.

Capire questa distinzione aiuta anche a leggere meglio il mercato: alcuni servizi costano di più perché usano modelli più potenti, gestiscono più contesto, rispondono più velocemente o includono strumenti aggiuntivi.

In pratica: quando usi ChatGPT o Copilot non stai “addestrando” il modello ogni volta. Stai chiedendo al modello di generare una risposta sulla base del contesto disponibile.

10. AI Agent: quando il chatbot inizia ad agire

Un AI Agent non si limita a rispondere alle domande. Può pianificare attività, usare strumenti esterni, consultare database, eseguire azioni e verificare risultati prima di proseguire.

Nel mondo del lavoro rappresenta un passaggio importante rispetto al chatbot tradizionale. Un agente può, per esempio, recuperare informazioni dal CRM, preparare una bozza di email, compilare un report, aggiornare un gestionale o coordinare più passaggi di un flusso operativo.

La documentazione OpenAI sugli Agents mostra proprio questa evoluzione: modelli collegati a istruzioni, strumenti e comportamenti eseguibili.

In pratica: gli agenti AI sono promettenti, ma richiedono governance. Più un sistema può agire, più bisogna definire limiti, autorizzazioni, controlli e responsabilità.

Il vero vantaggio: meno magia, più metodo

Conoscere questi termini non serve a trasformarsi in ingegneri del machine learning.

Serve a usare meglio gli strumenti che ormai entrano in molte attività quotidiane: scrivere, riassumere, cercare, analizzare, confrontare, classificare, generare idee, preparare documenti, supportare clienti e colleghi.

La differenza tra chi usa un chatbot “a caso” e chi lo usa con metodo spesso sta proprio qui: capire che cosa può fare, che cosa non può fare, quali dati gli servono e quali controlli sono necessari.

In un mercato del lavoro in cui l’AI diventa una competenza trasversale, il vantaggio competitivo non sarà solo “saper usare ChatGPT”. Sarà comprenderne abbastanza il funzionamento da ottenere risultati migliori, più affidabili e più utili.

Meno magia, quindi. Più metodo.

FAQ

Quali sono i termini AI più utili da conoscere al lavoro?

Tra i più utili ci sono context window, grounding, temperature, token, embedding, RAG, hallucination, fine-tuning, inference e AI Agent. Sono concetti tecnici, ma hanno conseguenze molto pratiche nell’uso dei chatbot.

Che cos’è il RAG nell’intelligenza artificiale?

Il RAG, Retrieval-Augmented Generation, è una tecnica che permette a un chatbot di recuperare informazioni da fonti esterne prima di generare una risposta. Serve a rendere l’output più pertinente e collegato a dati specifici.

Che differenza c’è tra grounding e fine-tuning?

Il grounding collega il modello a fonti affidabili da consultare. Il fine-tuning modifica più profondamente il comportamento del modello tramite un ulteriore addestramento su dati specifici.

Perché i chatbot inventano risposte?

Perché i modelli linguistici generano testo probabile, non verità garantite. Le risposte inventate ma plausibili vengono chiamate hallucination, o allucinazioni.

Un AI Agent è diverso da un chatbot?

Sì. Un chatbot risponde soprattutto a domande e istruzioni. Un AI Agent può anche usare strumenti, pianificare azioni, consultare sistemi esterni e completare attività più complesse.

 

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AI e LinkedIn: 5 dritte per manager per migliorare il profilo e farsi trovare

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Un manager apre LinkedIn, guarda il proprio profilo e pensa: “Sì, più o meno c’è tutto”. Esperienze, ruolo attuale, qualche competenza, una foto dignitosa, forse un banner scelto anni fa. Poi però succede una cosa: qualcuno lo cerca su Google, un potenziale partner apre il profilo, un head hunter legge la headline, un cliente guarda la sezione Informazioni. E in pochi secondi si fa un’idea.

LinkedIn, piaccia o no, è diventato una specie di Google CV: spesso è il primo risultato che compare quando qualcuno cerca il nostro nome. Per questo non basta “esserci”. Bisogna farsi capire.

Nel workshop “Come usare l’AI per migliorare la tua presenza su LinkedIn” organizzato da Federmanager Toscana, abbiamo lavorato proprio su questo: usare l’intelligenza artificiale non per delegare la propria identità professionale a un chatbot, ma per rendere più chiari profilo, competenze, posizionamento e contenuti.

Ecco cinque dritte pratiche per manager.

Come può un manager usare l’AI su LinkedIn?

Un manager può usare l’AI su LinkedIn per analizzare il proprio profilo, migliorare headline e sezione Informazioni, individuare keyword strategiche, raccontare progetti e risultati, costruire un piano editoriale e trasformare esperienze professionali in contenuti utili. L’AI non deve inventare una personalità: deve aiutare a rendere leggibile il valore già presente nel percorso professionale.

1. Prima di scrivere, controlla il tuo “Google CV” e il Social Selling Index

La prima dritta non riguarda ChatGPT. Riguarda lo specchio.

Apri una finestra anonima del browser e cerca il tuo nome su Google. Che cosa esce? Il profilo LinkedIn è tra i primi risultati? Il titolo che appare è comprensibile? L’immagine è professionale? La descrizione comunica che cosa fai oggi o sembra il riassunto di una carriera lasciata lì?

Questa operazione, che in gergo si chiama ego surfing, è utile perché ti fa vedere quello che vedono gli altri. Non quello che pensi di comunicare.

Secondo passaggio: controlla il tuo Social Selling Index di LinkedIn. Nelle slide del corso l’obiettivo suggerito è chiaro: provare a portarlo almeno a 60. Non perché il numero sia una medaglia da appendere in ufficio, ma perché costringe a guardare quattro dimensioni: brand professionale, persone giuste, interazioni rilevanti, relazioni.

Su questo tema ho scritto anche una guida dedicata al Social Selling Index e alle azioni per migliorarlo.

Prompt per audit iniziale del profilo

Agisci come un consulente LinkedIn specializzato in personal branding, LinkedIn SEO e social selling.

Analizza il mio profilo LinkedIn in formato PDF.

Valuta:
- chiarezza del posizionamento professionale;
- coerenza tra headline, sezione Informazioni ed esperienze;
- keyword mancanti;
- punti deboli del profilo;
- opportunità per migliorare autorevolezza e visibilità.

Restituisci:
1. un giudizio sintetico da 0 a 100;
2. i 5 problemi principali;
3. 10 azioni pratiche ordinate per priorità.

Come scaricare il profilo? LinkedIn permette di salvare il profilo in PDF: è un ottimo punto di partenza per farlo analizzare da un chatbot, senza incollare a mano tutte le sezioni.

2. Sistema la parte visuale: foto, banner e “In primo piano”

Nel corso abbiamo distinto due aree del profilo: la parte visuale e la parte testuale.

La parte visuale comprende foto, banner ed elementi multimediali in primo piano. Sembra secondaria, ma non lo è. Prima ancora di leggere, le persone guardano. E in un profilo manageriale la parte visuale deve comunicare affidabilità, ruolo, settore, contesto.

La foto non deve sembrare quella ritagliata da una cena aziendale del 2012. Il volto dovrebbe essere ben visibile, lo sfondo neutro, l’espressione professionale ma non marmorea. LinkedIn stessa ha più volte ricordato che avere una foto aumenta molto le probabilità che il profilo venga visto.

Il banner, invece, è spesso un’occasione sprecata. Per un manager può raccontare settore, competenze, azienda, territorio, tema professionale. Nelle slide il formato indicato è quello classico: 1584 x 396 pixel. Canva, o strumenti simili, bastano per creare qualcosa di dignitoso senza trasformarsi in art director.

Infine c’è la sezione In primo piano: qui si possono mettere articoli, video, interviste, white paper, eventi, progetti, presentazioni, pagine aziendali. In pratica: prove.

Prompt per valutare la foto profilo

Valuta questa foto profilo LinkedIn da 0 a 100.

Considera:
- visibilità del volto;
- sfondo;
- espressione;
- coerenza con un ruolo manageriale;
- fiducia trasmessa;
- eventuali elementi di distrazione.

Dammi:
1. punteggio complessivo;
2. tre punti forti;
3. tre miglioramenti concreti;
4. una checklist per scegliere una foto migliore.

Prompt per progettare il banner

Agisci come un consulente LinkedIn e visual designer.

Voglio creare un banner LinkedIn professionale per un manager.

Ecco il mio ruolo: [RUOLO]
Settore: [SETTORE]
Competenze distintive: [COMPETENZE]
Target professionale: [TARGET]

Proponi 5 idee di banner LinkedIn in formato 1584 x 396 pixel.
Per ogni idea indica:
- concept visivo;
- testo breve da inserire;
- colori consigliati;
- elementi da evitare.

Un profilo forte non è fatto solo di parole. È fatto anche di segnali visivi coerenti.

3. Riscrivi la headline con il framework ruolo, valore, target

La headline, cioè il sommario sotto il nome, è uno dei punti più importanti del profilo LinkedIn.

Molti manager usano solo il titolo aziendale: “Direttore commerciale”, “HR Manager”, “Operations Director”, “CFO”. Il problema è che un titolo dice chi sei nell’organigramma, non sempre che valore generi.

Nelle slide del corso il framework è molto semplice:

RUOLO + VALORE GENERATO + TARGET

Esempio:

Direttore Operations | Aiuto aziende manifatturiere a migliorare processi, qualità e tempi di consegna

Oppure:

HR Manager | Sviluppo persone, competenze e cultura organizzativa in contesti industriali complessi

Non serve esagerare. Serve essere capiti.

Prompt per creare tre headline LinkedIn

Analizza il PDF allegato del mio profilo LinkedIn e comportati come un consulente specializzato in personal branding, LinkedIn SEO e social selling.

Costruisci 3 headline per LinkedIn seguendo questo framework:

RUOLO + VALORE GENERATO + TARGET

Vincoli:
- massimo 220 caratteri;
- tono professionale, non pubblicitario;
- adatto a un pubblico manageriale;
- includi keyword utili per la ricerca su LinkedIn;
- evita frasi generiche come “professionista appassionato” o “leader dinamico”.

Per ogni headline spiega perché funziona.

Una buona headline non deve raccontare tutta la vita professionale. Deve aprire la porta giusta.

4. Usa l’AI per trovare keyword e riscrivere la sezione Informazioni

LinkedIn è anche un motore di ricerca.

Chi cerca un manager, un consulente, un docente, un temporary manager o un professionista usa parole chiave. A volte cerca il ruolo, a volte il settore, a volte una competenza tecnica, a volte un problema. Le keyword vanno quindi scelte con criterio e inserite nei punti giusti: headline, esperienze, sezione Informazioni, competenze.

Nelle slide abbiamo distinto parole chiave brevi e coda lunga: non solo “marketing”, ma “marketing B2B industriale”; non solo “machine learning”, ma “machine learning per manutenzione predittiva”; non solo “controllo di gestione”, ma “controllo di gestione industriale”.

Il punto non è riempire il profilo di parole chiave come un tacchino natalizio. Il punto è usare le parole che il mercato usa per cercare persone come te.

Per approfondire, puoi leggere anche la guida su come ottimizzare il profilo LinkedIn con l’AI e la pagina Mondo LinkedIn, dove raccolgo articoli, guide e risorse sul tema.

Prompt per trovare 20 keyword strategiche

Analizza il PDF allegato del mio profilo LinkedIn e comportati come un consulente specializzato in LinkedIn SEO.

Elenca 20 parole chiave da inserire nel mio profilo.

Per ogni keyword indica:
- perché è rilevante;
- dove inserirla: headline, sezione Informazioni, esperienze, competenze;
- se è una keyword breve o una keyword a coda lunga;
- eventuali sinonimi professionali.

Prompt per riscrivere la sezione Informazioni

Analizza il PDF allegato del mio profilo LinkedIn.

Scrivi la sezione Informazioni del mio profilo.

Vincoli:
- massimo 2.600 caratteri;
- apertura coinvolgente;
- tono professionale e concreto;
- adatto a un pubblico manageriale;
- evidenzia competenze, risultati e valore offerto ai clienti o all’azienda;
- integra in modo naturale le keyword più efficaci per la SEO di LinkedIn;
- evita frasi generiche, superlativi vuoti e storytelling troppo enfatico.

Struttura il testo in paragrafi brevi e leggibili.

Qui l’AI può fare un lavoro prezioso: aiutare a vedere il filo rosso di una carriera. Ma il contenuto deve restare vero. Se l’AI aggiunge risultati, numeri o competenze non presenti, bisogna fermarla.

5. Trasforma progetti ed esperienze in contenuti, non in autocelebrazione

La parte più trascurata del profilo LinkedIn è spesso quella che avrebbe più valore: progetti, casi di studio, contenuti.

Un manager non dovrebbe limitarsi a dire “ho gestito team”, “ho seguito progetti complessi”, “ho guidato trasformazioni”. Dovrebbe mostrare problemi affrontati, risultati raggiunti, metodo, apprendimenti, replicabilità.

Nelle slide c’è una formula molto utile per i progetti:

  • problema iniziale;
  • risultati raggiunti;
  • replicabilità.

È una struttura semplice, ma costringe a passare dal curriculum alla prova. E per un manager questa differenza conta.

Prompt per raccontare un progetto

Scrivi circa 1.500 battute su questo progetto professionale:

[DETTAGLI PROGETTO]

Struttura il testo in tre parti:
1. problema iniziale;
2. azioni svolte e risultati raggiunti;
3. replicabilità: che cosa può imparare un’altra azienda o un altro team.

Tono:
- concreto;
- manageriale;
- non autocelebrativo;
- orientato al valore generato.

Inserisci keyword coerenti con il mio settore, ma senza forzature.

Lo stesso ragionamento vale per i contenuti.

Nel corso abbiamo parlato anche di tre tipi di contenuti: quelli centrati su chi sei, quelli centrati su che cosa fai e quelli centrati sul perché. Il salto di qualità avviene quando un contenuto non parla solo di “noi abbiamo fatto”, ma spiega perché quel progetto, quell’esperienza o quell’errore possono essere utili ad altri.

Prompt per creare un piano editoriale di 3 mesi

Analizza il PDF del mio profilo LinkedIn e il seguente sito web:
[SITO AZIENDALE O PERSONALE]

Crea un piano editoriale per 3 mesi per il mio profilo LinkedIn.

Il pubblico è composto da:
[TARGET]

Obiettivo:
[OBIETTIVO: autorevolezza, networking, recruiting, vendita consulenziale, posizionamento, employer branding]

Crea una tabella con queste colonne:
- data;
- obiettivo del post;
- idea di contenuto di valore;
- formato consigliato;
- hook iniziale;
- call to action conversazionale.

Evita post autocelebrativi. Privilegia esempi, casi, lezioni apprese, errori da evitare e punti di vista utili per altri manager.

Questo è il punto: l’AI può aiutare a pubblicare, ma prima deve aiutare a pensare.

Il vero rischio: sembrare più artificiali dell’AI

C’è un rischio evidente nell’uso dell’intelligenza artificiale su LinkedIn: produrre profili perfetti, levigati, pieni di parole giuste, ma senza anima professionale.

Headline tutte uguali. Post tutti uguali. Sezioni Informazioni che sembrano uscite dallo stesso stampino motivazionale. “Leadership”, “innovazione”, “passione”, “risultati”, “valore”. Tutto vero, forse. Tutto indistinguibile, sicuramente.

Per questo nei percorsi su AI e LinkedIn insisto su un principio: l’AI deve aiutarti a diventare più preciso, non più generico.

Un buon profilo LinkedIn per un manager dovrebbe rispondere a tre domande:

  • Che cosa sai fare davvero?
  • Per chi o per quale organizzazione generi valore?
  • Quali prove rendono credibile quello che dici?

Se l’AI ti aiuta a rispondere meglio a queste domande, usala. Se ti aiuta solo a produrre frasi più eleganti ma meno vere, fermati.

Da dove iniziare

Se vuoi migliorare il profilo LinkedIn con l’AI, non partire dal post perfetto.

Parti da qui:

  1. scarica il profilo LinkedIn in PDF;
  2. fai un audit con l’AI;
  3. riscrivi la headline con il framework ruolo, valore, target;
  4. trova 20 keyword strategiche;
  5. riscrivi la sezione Informazioni;
  6. trasforma almeno tre progetti in casi di studio;
  7. costruisci un piano editoriale sostenibile.

È esattamente il tipo di lavoro che abbiamo affrontato nel workshop per Federmanager Toscana e che tratto nei miei percorsi su AI e LinkedIn, nei corsi su LinkedIn per professionisti e nella revisione del profilo LinkedIn.

LinkedIn non è un archivio di esperienze passate. È una piattaforma di reputazione professionale. L’AI può aiutarti a usarla meglio. A patto di ricordare che il profilo è tuo, non del chatbot.

FAQ

L’AI può scrivere tutto il profilo LinkedIn al posto mio?

Può aiutarti a riscriverlo, ma non dovrebbe inventare competenze, risultati o posizionamento. Il profilo deve restare vero, verificabile e coerente con la tua esperienza.

Qual è la prima cosa da migliorare nel profilo LinkedIn di un manager?

La headline. È uno dei primi elementi che le persone leggono e dovrebbe spiegare ruolo, valore generato e target professionale.

Le keyword servono davvero su LinkedIn?

Sì. LinkedIn funziona anche come motore di ricerca interno. Le keyword aiutano a farti trovare da recruiter, partner, clienti, colleghi e stakeholder.

Ha senso usare l’AI per creare contenuti LinkedIn?

Sì, se l’AI aiuta a trasformare esperienze reali in contenuti utili. No, se produce post generici, motivazionali e indistinguibili da mille altri.

Dove posso approfondire AI e LinkedIn?

Puoi partire dalla pagina del corso AI e LinkedIn e dalle risorse raccolte in Mondo LinkedIn.

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