Relatore per conferenze sull’intelligenza artificiale: cosa aspettarsi e come sceglierlo

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Sempre più aziende, associazioni di categoria, università e ordini professionali mi contattano con la stessa domanda: “Come facciamo a organizzare una conferenza sull’intelligenza artificiale che sia davvero utile al nostro pubblico?” È una domanda giusta, e in questo articolo provo a risponderci in modo pratico, condividendo ciò che ho imparato in anni di speech e conferenze sull’AI in tutta Italia.

Perché le conferenze sull’intelligenza artificiale sono così richieste oggi

Dal 2023 in poi, con l’esplosione di ChatGPT, la richiesta di relatori esperti di intelligenza artificiale è letteralmente triplicata. Non parlo solo di eventi tecnologici o convegni scientifici: mi riferisco a convention aziendali, eventi di Confartigianato, ordini dei medici, associazioni di insegnanti, festival culturali, enti del terzo settore. L’AI è diventata un tema trasversale che tocca ogni settore.

Il motivo è semplice: quasi tutti sentono che l’intelligenza artificiale sta cambiando il lavoro, la comunicazione, la creatività — ma pochissimi capiscono davvero come funziona e, soprattutto, come usarla in modo concreto. Il ruolo del relatore è esattamente quello di colmare questo divario, senza tecnicismi inutili.

Cosa fa davvero un relatore sull’intelligenza artificiale

Un buon relatore per conferenze sull’AI non è un ricercatore universitario che legge slide con grafici incomprensibili. Non è nemmeno un venditore di soluzioni tecnologiche. È una persona capace di tradurre concetti complessi in esempi concreti, storie reali, dimostrazioni pratiche.

In un intervento efficace sull’intelligenza artificiale, il pubblico dovrebbe uscire dalla sala con almeno tre cose:

  • Una comprensione chiara di cosa può e non può fare l’AI generativa oggi
  • Almeno un caso d’uso pratico applicabile al proprio settore
  • La curiosità e la motivazione per approfondire — non la paura

È un equilibrio difficile da raggiungere. Troppo tecnico e il pubblico si perde. Troppo superficiale e non porta valore. Per questo la scelta del relatore è decisiva.

I temi più richiesti nelle conferenze sull’AI generativa

In base alla mia esperienza di speaker sull’intelligenza artificiale in centinaia di eventi, ecco i temi più richiesti dalle organizzazioni italiane:

1. Introduzione all’AI generativa per non tecnici

È lo speech più richiesto in assoluto. Il pubblico è eterogeneo — manager, imprenditori, professionisti, dipendenti — e l’obiettivo è costruire una base comune di comprensione. Si parla di cosa sono i modelli linguistici, come funziona ChatGPT nella pratica, cosa cambia davvero nel lavoro quotidiano.

2. AI e futuro del lavoro

La domanda che tutti si fanno: “L’intelligenza artificiale mi ruberà il lavoro?” Un buon intervento su questo tema non dà risposte rassicuranti a buon mercato, ma aiuta il pubblico a distinguere le professioni a rischio da quelle che si trasformeranno, e da quelle che emergeranno.

3. ChatGPT e strumenti AI per le aziende

Pensato per PMI, liberi professionisti e team aziendali. Si va dal prompt engineering base all’uso pratico di strumenti come ChatGPT, Copilot, Gemini per migliorare la produttività nel marketing, nella comunicazione, nell’amministrazione.

4. AI ed etica: opportunità e rischi

Sempre più richiesto da ordini professionali, scuole, enti pubblici. Si affrontano temi come i bias algoritmici, la privacy, la disinformazione generata dall’AI, le normative europee (AI Act).

5. AI per il settore specifico del cliente

La versione più efficace: un intervento costruito su misura per il pubblico specifico dell’evento. AI per i medici, AI per i giornalisti, AI per le risorse umane, AI per il retail. Richiede preparazione e conoscenza del settore, ma il ritorno in termini di engagement è nettamente superiore.

Come scegliere il relatore giusto per la tua conferenza sull’AI

Quando un’organizzazione mi chiede come scegliere un relatore sull’intelligenza artificiale, rispondo sempre con alcune domande fondamentali:

Ha esperienza pratica — non solo teorica?

Un buon relatore AI dovrebbe avere un’esperienza diretta con gli strumenti di cui parla. Non basta citare ricerche accademiche: bisogna aver usato ChatGPT per lavorare, aver sperimentato i limiti e le potenzialità reali, avere esempi concreti da portare sul palco.

Sa adattare il linguaggio al pubblico?

Un intervento per un’assemblea di artigiani è completamente diverso da uno per un board di direttori finanziari. Il relatore deve essere capace di calibrare il livello tecnico, il lessico, gli esempi in base a chi ha davanti. Chiedi sempre se ha già parlato a pubblici simili al tuo.

Porta esempi italiani e casi reali?

Il pubblico italiano si connette meglio con esempi vicini alla propria realtà. I case study americani o le storie di startup della Silicon Valley funzionano meno. Un relatore che conosce il tessuto produttivo italiano — le PMI, i distretti, i settori tradizionali — ha un vantaggio comunicativo importante.

Ha referenze e video degli speech precedenti?

Prima di confermare un relatore, guarda almeno un video di un suo intervento precedente. Osserva come gestisce il palco, come risponde alle domande, se il pubblico è coinvolto. Le referenze di altri organizzatori sono preziose: chiedi esplicitamente se puoi contattarli.

Quanto dura uno speech sull’intelligenza artificiale?

Il formato più efficace dipende dal contesto dell’evento. Nella mia esperienza, queste sono le formule che funzionano meglio:

  • Keynote di 45-60 minuti: ideale per aperture o chiusure di convention. Ispirante, con una struttura narrativa chiara e una call to action finale.
  • Workshop interattivo di 2-3 ore: per gruppi di massimo 30-40 persone. Include esercitazioni pratiche, domande in tempo reale, dimostrazioni live di strumenti AI.
  • Intervento breve di 20-30 minuti: perfetto per panel, festival, eventi con più relatori. Deve andare dritto al punto con un messaggio forte e memorabile.

Cosa chiedere al relatore prima di confermarlo

Quando contatti un relatore per una conferenza sull’AI, fai queste domande concrete:

  • Puoi mostrarmi un esempio di scaletta o slide di uno speech simile al nostro evento?
  • Come personalizzi l’intervento per il nostro settore/pubblico?
  • Sei disponibile per un briefing prima dell’evento?
  • Gestisci tu le demo live o hai bisogno di un supporto tecnico?
  • Sei disponibile per una sessione di domande e risposte dopo lo speech?

Un relatore serio risponde a tutte queste domande con chiarezza e con esempi concreti.

I miei speech sull’intelligenza artificiale: una panoramica

Dal 2020 tengo conferenze e speech sull’AI in tutta Italia — da Milano a Napoli, da Torino a Palermo, passando per decine di città medie. Ho parlato per aziende come Fastweb, per associazioni come Confartigianato, per ordini professionali, università, festival culturali, biblioteche.

Ogni intervento è costruito con il committente, non semplicemente adattato da un template generico. Questo richiede più tempo di preparazione, ma garantisce che il pubblico esca dalla sala con qualcosa di utile per la propria realtà — non con concetti astratti difficili da applicare.

Se stai organizzando un evento e stai cercando un relatore esperto di intelligenza artificiale generativa per la tua azienda, la tua associazione o il tuo ente, ti invito a visitare la pagina dedicata ai miei speech sull’AI oppure a contattarmi direttamente per una prima chiacchierata senza impegno.

L’AI non è più un tema per addetti ai lavori

L’intelligenza artificiale è entrata nelle vite di tutti — nei nostri telefoni, nei nostri strumenti di lavoro, nelle nostre abitudini quotidiane. Le organizzazioni che investono oggi in formazione e sensibilizzazione sull’AI stanno dando ai propri collaboratori e ai propri pubblici un vantaggio competitivo reale.

Una conferenza ben organizzata su questo tema non è un costo: è un investimento in comprensione, in riduzione dell’ansia tecnologica, in capacità di adattamento. E la scelta del relatore giusto fa tutta la differenza.

Hai bisogno di un relatore per una conferenza sull’intelligenza artificiale? Scopri i miei interventi oppure contattami per raccontarmi il tuo evento.

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Intelligenza artificiale nel settore farmaceutico: conferenze e corsi su AI per aziende pharma e licensing

Uno dei settori in cui l’intelligenza artificiale sta creando più domande (e aspettative) è sicuramente il settore farmaceutico. Negli ultimi anni ho tenuto conferenze e workshop su AI e pharma per aziende, associazioni e professionisti del licensing farmaceutico che volevano capire come usare gli strumenti generativi senza compromettere qualità scientifica, compliance e fiducia di medici e pazienti. Per un quadro più ampio sull’impatto dell’AI in sanità e farmaceutica, puoi consultare il report di McKinsey sull’AI in healthcare.In questo articolo ti racconto i temi che vengono richiesti più spesso quando organizzo conferenze sull’AI per il settore farmaceutico.

Per approfondire l’uso dell’AI nella consulenza finanziaria, puoi leggere anche l’articolo “AI per Consulenti Finanziari: Conferenze e Corsi”. Se vuoi scoprire come l’AI sta cambiando il lavoro dei consulenti, questo è un ottimo punto di partenza.

1. L’AI per il settore farmaceutico: “Ma cosa fa, esattamente?”

La prima parte della conferenza è sempre dedicata al contesto: che cosa fa, concretamente, l’AI generativa in un’azienda farmaceutica.

Affrontiamo temi come:

  • Che cosa sono i modelli linguistici e perché possono essere utili anche in ambiente regolato.
  • Quali sono i limiti: allucinazioni, mancanza di aggiornamento in tempo reale, necessità di validazione scientifica.
  • Come cambia la gestione delle informazioni scientifiche, dei materiali promozionali e della documentazione regolatoria quando entra in gioco l’AI.

L’obiettivo è far dialogare chi si occupa di contenuti, chi si occupa di compliance e chi governa l’innovazione digitale.

2. L’AI per la produttività nel settore farmaceutico: “Come mi aiuta nel mio lavoro, ogni giorno?”

La parte che genera più interesse è quella dei casi pratici, modellati sulla realtà dell’azienda o dell’associazione che mi invita.

Alcuni esempi di temi trattati:

  • Supporto alla preparazione di materiali informativi per medici e farmacisti, da rivedere e validare secondo le procedure interne.
  • Sintesi di articoli scientifici, linee guida e studi clinici in formato comprensibile per diversi target (interno, medico, paziente).
  • Utilizzo dell’AI per accelerare ricerche preliminari in ambito licensing e business development, mantenendo sempre un controllo umano sul risultato.

Ogni esempio è accompagnato da una discussione su cosa è consentito, cosa è sconsigliato e quali controlli vanno introdotti.

3. I rischi e i bias dell’AI nel settore farmaceutico: “Di cosa devo stare attento?”

Nel pharma il tema dei rischi non è un capitolo accessorio, ma una parte centrale dell’intervento.

Parliamo di:

  • Rischi legati a informazioni errate o non aggiornate, soprattutto se si toccano aspetti clinici o terapeutici.
  • Protezione dei dati sensibili e dei dati di ricerca, con l’attenzione a non esporre informazioni proprietarie a strumenti in cloud non controllati.
  • Implicazioni etiche: come evitare che l’AI venga percepita come “scorciatoia” rispetto alla robustezza scientifica o ai processi di validazione.

L’obiettivo è costruire un approccio consapevole: l’AI come supporto al lavoro dei team, non scorciatoia pericolosa in un settore che tocca direttamente la salute delle persone.

4. L’AI per settori specifici nel settore farmaceutico: “E per noi, nel nostro campo?”

Questo è il tema dove le richieste sono più varie, ma il pattern è sempre lo stesso: un’azienda farmaceutica, un’associazione di categoria, un gruppo di professionisti del licensing vuole una conferenza su misura per il proprio pubblico.

Ho parlato di AI per team di marketing farmaceutico, per medical affairs, per regulatory affairs, per la forza vendita, per i responsabili del licensing. Ogni contesto ha le sue specificità, le sue preoccupazioni, i suoi casi d’uso più promettenti.

La differenza rispetto a una conferenza generica è che il pubblico si riconosce negli esempi. E quando ti riconosci negli esempi, la formazione diventa qualcosa che puoi usare il giorno dopo.

5. La formazione dei team: dall’evento in presenza al percorso online

Le aziende farmaceutiche e le organizzazioni con cui lavoro chiedono spesso percorsi che combinino ispirazione e pratica, online e in presenza.

Propongo soluzioni come:

  • Conferenze plenarie per kick-off interni, convention e meeting di rete commerciale, con focus su AI e pharma.
  • Workshop verticali per funzioni specifiche (es. marketing, medical affairs, licensing), con casi d’uso costruiti sui loro processi.
  • Percorsi formativi pensati per team distribuiti, integrabili con sessioni online.

Il filo conduttore è sempre la concretezza: meno hype, più esempi, più spazio alle domande delle persone in sala.

Il tema che non ti aspetti di ricevere

Ce n’è uno che mi sorprende ancora ogni volta che arriva. Non è un tema tecnico, non è una categoria professionale. È una domanda che sento sempre più spesso, quasi a bassa voce, alla fine degli speech nel settore farmaceutico:

“Ma alla fine, l’AI mi toglie il lavoro?”

È la domanda giusta. Perché l’intelligenza artificiale non è solo uno strumento di produttività: è un cambiamento culturale, un cambiamento del rapporto con la conoscenza, il lavoro, la creatività. E la risposta emotiva a quel cambiamento è assolutamente legittima.

La cosa più utile che posso fare, in una conferenza, è aiutare le persone a orientarsi senza paura e senza euforia. Capire cosa sta succedendo davvero, cosa possono fare adesso, cosa possono aspettarsi domani.

Domande frequenti sulle conferenze sull’AI per il settore farmaceutico

Quali sono i temi più richiesti nelle conferenze sull’AI per il settore farmaceutico?

I temi più richiesti nelle conferenze sull’AI per il settore farmaceutico includono l’introduzione all’AI generativa per il pharma, i casi d’uso in marketing scientifico, medical affairs e licensing, i rischi e le implicazioni etiche e regolatorie legate all’uso di questi strumenti.

Le conferenze sono adatte sia a profili scientifici sia a profili business?

Sì, adatto linguaggio ed esempi al pubblico: è possibile costruire interventi per platee miste (R&D, marketing, vendite, regulatory) oppure moduli dedicati a singole funzioni aziendali.

Dove puoi tenere speech e corsi su AI per aziende farmaceutiche?

Tengo conferenze e workshop in presenza in tutta Italia, oltre che in modalità online per team distribuiti.

Quanto dura una conferenza su AI per il settore farmaceutico?

In genere la durata va dai 60 ai 90 minuti per una plenaria, mentre i workshop interattivi possono occupare mezza giornata o un’intera giornata, in base agli obiettivi formativi.

Come si organizza una conferenza su AI per un’azienda farmaceutica o un’associazione di settore?

Partiamo sempre da un confronto sugli obiettivi (ispirare, formare, avviare un progetto pilota) e dal profilo dei partecipanti; sulla base di questo disegniamo insieme contenuti, casi d’uso e formato più adatto (in presenza, online o ibrido).

Scrivimi per organizzare una conferenza o un corso sull’AI per il settore farmaceutico

Mandami un WhatsApp al 339.6325418 per organizzare una conferenza o un corso sull’intelligenza artificiale generativa per la tua azienda farmaceutica, la tua associazione di categoria o il tuo evento dedicato ai professionisti del licensing.

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Intelligenza artificiale e consulenza finanziaria: come usare l’AI in banca e negli studi finanziari

Mi capita spesso, sul finire degli incontri per i consulenti finanziari. Mentre il pubblico si alza e qualcuno rimane ancora seduto. “L’intelligenza artificiale nella consulenza finanziaria: ma funziona davvero? E soprattutto, non rischia di creare problemi con i clienti o la compliance?”
Ho tenuto centinaia di speech sull’intelligenza artificiale generativa in tutta Italia – per banche, SIM, SGR, reti di consulenti, family office e associazioni di categoria. E in tutto questo tempo ho capito una cosa: la tecnologia è già pronta, ma le persone no. Non servono slogan sull’“AI che rivoluziona la finanza”, servono casi d’uso concreti, linee guida chiare e un linguaggio che un consulente finanziario, un private banker o un direttore di filiale possa usare il giorno dopo in ufficio.

In questo articolo ti racconto i temi che vengono richiesti più spesso quando organizzo conferenze sull’AI per il settore finanziario.

Se ti stai chiedendo dove trovare una guida pratica e approfondita sull’uso dell’AI nella consulenza finanziaria, ho scritto proprio su questo insieme a Stefano Amadei: “L’Intelligenza Artificiale per i Consulenti Finanziari”, pubblicato da Ledizioni nella collana Fai da Tech. Il libro affronta le applicazioni concrete dell’IA nel mondo finanziario, i pro e i contro dell’adozione di questi strumenti, e come trasformare la consulenza offrendo un nuovo livello di precisione e personalizzazione.

1. L’AI per la consulenza finanziaria: “Ma cosa fa, esattamente?”

La prima richiesta è quasi sempre la stessa: “Partiamo dalle basi, ma con esempi del nostro settore”.

In questa parte della conferenza rispondo a domande come:

  • Che cosa sono i modelli linguistici generativi e cosa possono fare davvero in ambito finanziario.
  • Perché l’AI non è un oracolo infallibile, ma uno strumento da usare con spirito critico.
  • Dove si inseriscono i temi di compliance, MIFID, privacy e sicurezza dei dati quando un consulente usa strumenti di AI.

L’obiettivo non è spaventare, ma dare un quadro realistico: capire dove l’AI può aiutare il consulente e dove invece servono paletti chiari, policy interne e buon senso professionale.

2. L’AI per la produttività nella consulenza finanziaria: “Come mi aiuta nel mio lavoro, ogni giorno?”

La domanda successiva è sempre molto pragmatica: “Come mi fa risparmiare tempo, domani mattina?”.

Durante gli speech per banche e studi di consulenza affrontiamo casi d’uso come:

  • Preparazione di bozze di email e report per i clienti, da revisionare e personalizzare.
  • Sintesi di documenti lunghi (ricerche di mercato, analisi macroeconomiche, documentazione prodotti) in formato leggibile dal cliente retail.
  • Supporto nella preparazione di presentazioni e incontri, con esempi su misura per il profilo del cliente.

La regola è sempre la stessa: l’AI non sostituisce il consulente, ma lo libera da una parte del lavoro ripetitivo per lasciargli più tempo sulla relazione con il cliente, che resta il vero elemento distintivo.

3. I rischi e i bias dell’AI nella consulenza finanziaria: “A cosa devo stare attento?”

Nel finance la domanda sui rischi arriva molto prima che in altri settori: “Di cosa dobbiamo preoccuparci, concretamente?”.

In questa parte della conferenza parliamo di:

  • Bias nei dati e nei modelli che possono influenzare valutazioni e suggerimenti.
  • Allucinazioni dell’AI e perché non può essere usata per dare raccomandazioni finanziarie autonome.
  • Trattamento dei dati sensibili: cosa non va mai copiato e incollato dentro un chatbot pubblico.

Non faccio un discorso catastrofista: il focus è sulle buone pratiche per usare gli strumenti generativi in modo responsabile, tracciabile e compatibile con le regole del settore.

4. L’AI per settori specifici nella consulenza finanziaria: “E per noi, nel nostro campo?”

Questo è il tema dove le richieste sono più varie, ma il pattern è sempre lo stesso: un’associazione di categoria, una banca, una SIM, una SGR o un’associazione di consulenti vuole una conferenza su misura per il proprio pubblico.

Ho parlato di AI per consulenti finanziari, per private banker, per team marketing di istituti bancari, per responsabili di area e di filiale. Ogni contesto ha le sue specificità, le sue preoccupazioni, i suoi casi d’uso più promettenti.

La differenza rispetto a una conferenza generica è che il pubblico si riconosce negli esempi. E quando ti riconosci negli esempi, la formazione diventa qualcosa che puoi usare il giorno dopo.

5. La formazione dei team: dall’evento in presenza al percorso online

Le realtà finanziarie con cui lavoro mi chiedono spesso come portare questi contenuti a scala: non solo un grande evento, ma un percorso per manager e consulenti.

Le formule più richieste sono:

  • Conferenza plenaria sull’AI applicata alla consulenza finanziaria, per lanciare il tema a rete, area o direzione.
  • Workshop pratici per piccoli gruppi di consulenti, con casi realistici e simulazioni di utilizzo degli strumenti.
  • Percorsi misti (evento in presenza + follow-up online) per sedi distribuite sul territorio.

In tutte le formule, il filo conduttore è lo stesso: concretezza, esempi del mondo reale e attenzione alle regole del settore.

Il tema che non ti aspetti di ricevere

Ce n’è uno che mi sorprende ancora ogni volta che arriva. Non è un tema tecnico, non è una categoria professionale. È una domanda che sento sempre più spesso, quasi a bassa voce, alla fine degli speech nel settore finanziario:

“Ma alla fine, l’AI mi toglie il lavoro?”

È la domanda giusta. Perché l’intelligenza artificiale non è solo uno strumento di produttività: è un cambiamento culturale, un cambiamento del rapporto con la conoscenza, il lavoro, la creatività. E la risposta emotiva a quel cambiamento è assolutamente legittima.

La cosa più utile che posso fare, in una conferenza, è aiutare le persone a orientarsi senza paura e senza euforia. Capire cosa sta succedendo davvero, cosa possono fare adesso, cosa possono aspettarsi domani.

Domande frequenti sulle conferenze sull’AI per la consulenza finanziaria

Quali sono i temi più richiesti nelle conferenze sull’AI per il settore finanziario?

I temi più richiesti nelle conferenze sull’AI per il settore finanziario riguardano l’introduzione all’AI generativa per i professionisti del finance, l’uso dell’AI per la produttività del consulente, la gestione dei rischi e dei vincoli normativi, e i casi d’uso concreti in banca, SIM, SGR e studi di consulenza.

Quanto dura una conferenza sull’intelligenza artificiale per banche e consulenti finanziari?

Le conferenze durano in genere tra 60 e 90 minuti, mentre i workshop operativi possono occupare mezza giornata o una giornata intera, a seconda del livello di approfondimento richiesto.

Dove puoi tenere conferenze sull’AI per il settore finanziario?

Tengo regolarmente speech e corsi in presenza in tutta Italia, oltre che online per sedi e filiali distribuite sul territorio nazionale.

L’AI può sostituire il consulente finanziario?

No: nel mio approccio l’AI è uno strumento che supporta il professionista, ma la responsabilità delle scelte, del rapporto con il cliente e delle raccomandazioni resta sempre umana.

Come si organizza una conferenza sull’AI per una banca o una rete di consulenza finanziaria?

Il primo passo è definire il pubblico (consulenti, manager, team marketing, ufficio compliance) e gli obiettivi formativi; da lì personalizzo i contenuti con esempi e casi d’uso specifici per l’istituto o la rete.

Scrivimi per organizzare una conferenza o un corso sull’AI per la consulenza finanziaria

Mandami un WhatsApp al 339.6325418 per organizzare una conferenza o un corso sull’intelligenza artificiale generativa per il tuo istituto bancario, la tua rete di consulenti o la tua associazione di categoria.

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Quali sono i temi più richiesti nelle conferenze sull’intelligenza artificiale?

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Me lo chiedono spesso, alla fine degli eventi. Quando il microfono è ancora acceso e la sala sta lentamente svuotandosi. “Di cosa parlate nelle vostre conferenze?” oppure “Cosa chiede il mercato, in questo momento?”

Ho tenuto centinaia di speech sull’intelligenza artificiale generativa in tutta Italia – per aziende, associazioni di categoria, scuole, enti pubblici, professionisti di ogni settore. E in tutto questo tempo ho capito una cosa: il pubblico non è omogeneo, ma le domande sì.

Ecco i temi che mi chiedono più spesso, e perché.

1. L’introduzione all’AI generativa: “Ma cosa fa, esattamente?”

È ancora il tema più richiesto, nel 2026. Può sembrare strano, del resto ChatGPT esiste da anni, ma la realtà è che la maggior parte delle persone ha sentito parlare di intelligenza artificiale senza mai averla davvero usata, capita e inquadrata.

La conferenza introduttiva risponde a domande concrete: cos’è un modello linguistico, come funziona (in modo comprensibile, non tecnico), cosa sa fare e cosa non sa fare, dove sbaglia e perché. È il punto di partenza obbligato per qualunque pubblico non nativo del settore.

L’ho tenuta per manager, bibliotecari, avvocati, artigiani, insegnanti, medici. Cambia il linguaggio e gli esempi, ma la struttura di fondo è sempre la stessa: partire dai fondamentali, smontare i miti, arrivare al concreto.

2. L’AI per la produttività: “Come mi aiuta nel mio lavoro, ogni giorno?”

Dopo l’introduzione, la domanda più frequente è questa. Non “come funziona l’AI in astratto”, ma “come la uso io, adesso, per fare meglio il mio lavoro”.

È il tema più richiesto dalle aziende che vogliono formare i propri team. Si parla di prompt engineering pratico, di workflow da automatizzare, di strumenti specifici per settore. L’obiettivo non è la teoria, ma ridurre il tempo che si perde su attività ripetitive: scrivere email, fare ricerche, preparare presentazioni, analizzare documenti.

Ho tenuto questa conferenza per profili molto diversi — dal reparto marketing al back office contabile — e ogni volta mi sorprendo della velocità con cui le persone iniziano ad applicare quello che imparano.

3. I rischi e i bias dell’AI: “Di cosa devo stare attento?”

È il terzo tema per frequenza, ma il primo per profondità di discussione. Le allucinazioni, i bias nei dati di training, la privacy, il problema della dipendenza cognitiva (ne ho parlato in questo articolo), la questione del copyright sui contenuti generati.

Questo speech,  che al STEP di Fastweb ho presentato con il titolo nietzschiano “AI umana, troppo umana“, è quello che scatena più dibattito. Perché tocca le paure reali delle persone, quelle che non vengono dette apertamente nelle slide dei vendor ma che il pubblico si porta a casa da ogni conferenza.

Non è uno speech catastrofista. È uno speech consapevole. La differenza la fa il fatto che parlare dei rischi dell’AI serve soprattutto a usarla meglio.

4. L’AI per settori specifici: “E per noi, nel nostro campo?”

Questo è il tema dove le richieste sono più varie, ma il pattern è sempre lo stesso: un’associazione di categoria, un’azienda, un ente professionale vuole una conferenza su misura per il proprio pubblico.

Ho parlato di AI per gli insegnanti, per i giornalisti, per gli amministratori di condominio, per i professionisti del licensing farmaceutico, per le imprese artigiane, per la distribuzione office. Ogni settore ha le sue specificità, le sue preoccupazioni, i suoi casi d’uso più promettenti.

La differenza rispetto a una conferenza generica è che il pubblico si riconosce negli esempi. E quando ti riconosci negli esempi, la formazione diventa qualcosa che puoi usare il giorno dopo.

5. L’AI nella scuola: “Come gestisco i miei studenti, adesso?”

È un tema che avrei potuto includere nel punto precedente, ma merita un capitolo a parte per il volume di richieste che ricevo. Insegnanti, dirigenti scolastici, genitori: tutti vogliono capire come si sta trasformando il mondo dell’apprendimento.

Le domande sono molto concrete: come faccio a capire se un tema è stato scritto dall’AI? Come uso l’AI nelle mie lezioni senza delegare il pensiero ai ragazzi? Come parlo di questo agli studenti? Come ne parlo ai genitori?

Non ci sono risposte definitive — il campo evolve settimana per settimana — ma ci sono principi e strumenti che già oggi fanno la differenza.

6. La comunicazione nell’era dell’AI: “Come cambiano i contenuti?”

L’ultimo tema che ricevo con frequenza crescente è questo: come cambia la comunicazione aziendale quando tutti hanno accesso a strumenti generativi? Come si distingue un brand, come si mantiene una voce autentica, come si usa l’AI per amplificare invece che omologare?

È la domanda che si fanno i responsabili marketing, i comunicatori, i professionisti del personal branding. E non ha una risposta semplice. Ma ha alcune indicazioni molto pratiche su cosa funziona e cosa no, che cerco di portare sempre con esempi reali.

Il tema che non ti aspetti di ricevere

Ce n’è uno che mi sorprende ancora ogni volta che arriva. Non è un tema tecnico, non è una categoria professionale. È una domanda che sento sempre più spesso, quasi a bassa voce, alla fine degli speech:

“Ma alla fine, come mi devo sentire rispetto a tutto questo?”

È la domanda giusta. Perché l’intelligenza artificiale non è solo uno strumento di produttività: è un cambiamento culturale, un cambiamento del rapporto con la conoscenza, il lavoro, la creatività. E la risposta emotiva a quel cambiamento è assolutamente legittima.

La cosa più utile che posso fare, in una conferenza, è aiutare le persone a orientarsi senza paura e senza euforia. Capire cosa sta succedendo davvero, cosa possono fare adesso, cosa possono aspettarsi domani.

Domande frequenti sulle conferenze sull’intelligenza artificiale

Quali sono i temi più richiesti nelle conferenze sull’intelligenza artificiale?

I temi più richiesti nelle conferenze sull’AI sono: l’introduzione all’AI generativa per pubblici non tecnici, l’uso dell’AI per la produttività aziendale, i rischi e i bias dei modelli linguistici, le applicazioni per settori specifici (scuola, sanità, diritto, marketing), e il cambiamento culturale portato dall’intelligenza artificiale nel mondo del lavoro.

Quanto dura una conferenza sull’intelligenza artificiale?

Una conferenza sull’AI dura tipicamente tra i 45 minuti e le 2 ore, a seconda del formato e del pubblico. Gli speech in eventi di più relatori durano di solito 30-60 minuti, mentre i workshop formativi possono estendersi a mezza giornata o a una giornata intera.

Come si organizza una conferenza sull’AI per un’azienda o un’associazione?

Per organizzare una conferenza sull’AI è utile definire prima il pubblico (manager, team tecnici, professionisti, studenti), il livello di preparazione dei partecipanti e gli obiettivi formativi. Un buon relatore adatta il contenuto al settore specifico e porta esempi concreti. È consigliabile contattare lo speaker con anticipo per concordare i temi e personalizzare la proposta.

Cosa chiede il mercato a un relatore sull’AI nel 2026?

Nel 2026 il mercato chiede ai relatori sull’AI concretezza e aggiornamento continuo. Non bastano più le spiegazioni teoriche: aziende, scuole e professionisti vogliono sapere cosa possono fare subito, con quali strumenti e con quali rischi. La domanda più frequente è “come lo uso io, nel mio lavoro, domani mattina?”.

L’AI sostituirà i relatori e i formatori umani?

No, almeno non nel breve periodo. L’AI può supportare la formazione con contenuti personalizzati e scalabili, ma la conferenza in presenza mantiene un valore diverso: la relazione con il pubblico, la capacità di rispondere alle domande in tempo reale, la lettura dell’aula. Il relatore umano porta un punto di vista, un’esperienza e un’autorevolezza che i modelli generativi non replicano.

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L’AI nei cantieri: meno incidenti, più cervello

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Come sa chi mi segue, sono stanco di sentire parlare di AI solo in termini negativi: ci rende più stupidi, porterà all’estinzione della specie umana o altro. La chiamo “la sindrome di Skynet”. Per questo, quando trovo notizie positive sull’intelligenza artificiale, a rischio di chiudermi nella mia confortevole bolla da tecnottimista, le rilancio con grande goduria. Eccone una bellissima: “Giornata Mondiale della Sicurezza sul Lavoro: l’IA riduce gli incidenti fino al 35% nei cantieri“.

Di cosa si tratta? Prima un po’ di contesto. Il cantiere è uno dei pochi luoghi dove la parola “errore” può costare la vita. Non è una metafora. È statistica. Secondo l’ILO, il settore delle costruzioni rappresenta circa il 17% delle morti sul lavoro a livello globale . E no, non è un problema nuovo. È un problema cronico. La domanda interessante oggi è un’altra: e se la sicurezza non dipendesse più solo dall’attenzione umana?

Dalla prevenzione alla previsione

Per anni abbiamo lavorato sulla prevenzione: caschi, procedure, cartelli. Tutto necessario, ma spesso insufficiente.

L’intelligenza artificiale cambia il paradigma: non si limita a prevenire, ma prova a prevedere.

  • Telecamere intelligenti che segnalano chi non indossa i DPI
  • Sensori IoT che monitorano vibrazioni, temperatura, stabilità
  • Algoritmi che analizzano dati storici e anticipano incidenti

Non è fantascienza. È già realtà.

I numeri (quelli veri)

Ho letto recentemente questo paper che si intitola “Work Safety in Construction and the Impact of Artificial Intelligence (AI)“, dal quale emergono dati interessanti:

  • Riduzione degli incidenti fino al 35% in alcuni casi studio europei
  • -30% di incidenti legati a guasti delle macchine grazie ad algoritmi predittivi
  • -25% di esposizione dei lavoratori a situazioni pericolose grazie ai droni

Tradotto: meno errori, meno danni, meno morti. E anche meno costi, perché ogni incidente evitato è anche un risparmio.

Il punto scomodo

Se tutto questo funziona, perché non è ovunque?

Tre motivi, molto umani:

  1. costi iniziali alti
  2. resistenza al cambiamento
  3. timori su privacy e controllo

E qui arriva la domanda scomoda: preferiamo difendere abitudini o proteggere persone?

Il vero cambio di mentalità

L’AI non sostituisce il lavoratore. Sostituisce l’errore umano quando è evitabile. E soprattutto introduce una logica nuova: la sicurezza non è più reattiva, ma predittiva. È un passaggio culturale prima ancora che tecnologico.

Una provocazione finale

Nel marketing diciamo sempre: “i dati guidano le decisioni”. Nel cantiere dovremmo dire: “i dati salvano vite”. E allora forse la vera domanda non è se usare l’AI. Ma quanto tempo possiamo ancora permetterci di non usarla.

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Guida pratica all’uso dell’AI generativa per gli artigiani: il mio libro per “I Quaderni della Fondazione Germozzi”

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

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

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

Un approccio pragmatico all’AI

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

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

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

Non teoria astratta, ma applicazioni quotidiane:

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

Perché interessa proprio agli artigiani

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

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

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

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

Linguaggio semplice, taglio operativo

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

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

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

Cosa emerge tra le righe

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

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

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

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

A chi può essere utile

Artigiani tradizionali

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

Microimprese

Piccole realtà che non hanno reparti marketing o amministrativi strutturati.

Associazioni di categoria

Per attività formative concrete e non solo teoriche.

Curiosi pragmatici

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

Domande frequenti

L’AI serve davvero a un artigiano?

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

Bisogna essere esperti?

No. Molti strumenti sono pensati per utenti comuni.

ChatGPT può aiutare una piccola impresa?

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

L’AI sostituirà il lavoro artigiano?

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

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ChatGPT ti consiglia un prodotto? Forse non ti sta aiutando. Ti sta vendendo qualcosa

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

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

Dal motore di ricerca al venditore invisibile

Per anni abbiamo vissuto dentro una logica semplice.

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

Con l’AI conversazionale cambia tutto.

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

Sembra un dettaglio di interfaccia. Non lo è.

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

E può farlo molto bene.

Il dato che dovrebbe far riflettere aziende e consumatori

I ricercatori hanno coinvolto 2.012 partecipanti in due esperimenti controllati.

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

Risultato:

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

Tradotto: quasi il triplo.

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

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

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

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

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

Perché l’AI persuade meglio

Il paper mostra che i modelli usano leve molto umane:

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

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

Capolavoro retorico.

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

Cosa cambia per marketing, SEO e GEO

Chi si occupa di business dovrebbe capire subito il punto.

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

Significa:

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

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

Il rischio vero non è tecnologico, bensì cognitivo

Il problema non è che un chatbot consigli un prodotto.

Il problema nasce quando l’utente confonde:

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

In quel momento deleghi il giudizio.

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

Cosa fare da subito

Tre antidoti pratici.

1. Chiedi alternative

“Dammi tre opzioni e i limiti di ciascuna.”

2. Chiedi criteri

“Perché consigli proprio questo?”

3. Chiedi conflitti di interesse

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

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

La mia sintesi brutale

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

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

E intanto venderà.

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Quando deleghi una decisione all’AI, cosa stai cedendo davvero?

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

Il patto silenzioso che abbiamo firmato

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

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

Prima delegavi informazioni. Adesso deleghi giudizi.

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

La memoria transattiva: un vecchio concetto improvvisamente nuovo

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

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

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

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

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

Dal coniuge a Google, da Google al Sistema 0

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

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

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

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

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

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

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

La brutta notizia: deleghi di più di quanto pensi

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

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

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

Cosa fare, concretamente

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

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

Il punto vero

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

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

(O almeno, non ancora.)

Bibliografia – Memoria transattiva, offloading cognitivo e Sistema 0

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

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

 

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Come è nato il WWW? Ho letto la biografia di Tim Berners-Lee

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

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

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

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

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

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

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Come anonimizzare i documenti prima di darli in pasto all’AI

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

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

Il problema non è l’AI. È come la usi

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

Come dici: chi diavolo lo fa?

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

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

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

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

Quali dati personali rimuovere prima di usare l’intelligenza artificiale

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

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

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

Come anonimizzare un PDF online con redactpdf.io

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

Funziona così:

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

Semplice ed efficace.

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

È sicuro usare redactpdf.io?

Lo strumento dichiara espressamente:

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

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

Il punto critico che molti ignorano

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

Non è così.

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

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

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

OpenAI lancia Privacy Filter

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

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

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

Microsoft Presidio: la soluzione per anonimizzare dati in locale

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

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

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

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

Workflow sicuro per usare documenti con l’intelligenza artificiale

Ti propongo una procedura concreta, replicabile subito:

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

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

Una domanda scomoda (ma necessaria)

Se quel documento finisse online domani, cosa succederebbe?

Se la risposta è “nulla”, sei tranquillo.

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

FAQ sull’anonimizzazione dei documenti per l’intelligenza artificiale

Come anonimizzare un PDF prima di caricarlo su ChatGPT?

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

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

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

È sicuro usare strumenti online per anonimizzare documenti?

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

Che cos’è OpenAI Privacy Filter?

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

Microsoft Presidio serve per anonimizzare documenti?

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

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

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

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