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La domanda non è più se un modello linguistico possa produrre molte pagine di testo. Quello lo abbiamo già visto. La domanda più interessante, e più scomoda, è un’altra: che cosa succede quando chiediamo a un’AI di leggere i nostri lavori precedenti, capirne i filoni, proporre un nuovo libro e consegnarci un file Word quasi pronto?

Nel video ho fatto proprio questo esperimento con Claude Fable: ho caricato 21 miei libri, ho chiesto al modello di analizzarli e gli ho fatto progettare un nuovo volume. Il risultato è stato sorprendente, ma non nel senso banale del “l’AI scrive al posto tuo”. Il punto è più serio: scrivere un libro con Claude Fable è tecnicamente possibile, ma pubblicarlo senza una revisione umana profonda sarebbe un errore professionale, autoriale e forse anche legale.

La macchina può proporre struttura, capitoli, casi d’uso, appendici, biografia e perfino una copertina. L’autore, però, resta responsabile di intenzione, verifiche, tono, fonti, esempi, diritti e scelta finale. In pratica: l’AI può diventare una redazione assistita, non una delega cieca.

Guarda l’esperimento con Claude Fable

Nel video mostro il percorso completo: dalla cartella con i libri alla proposta editoriale, fino al documento Word di circa 40 pagine e alla copertina generata con avatar.

Che cos’è Claude Fable 5 e perché questo test conta

Claude Fable 5 è il modello avanzato di Anthropic presentato come una versione accessibile della famiglia Mythos, pensata per compiti lunghi, documenti complessi, analisi articolate e lavoro professionale. Nel lancio ufficiale di Claude Fable 5 e Mythos 5, Anthropic descrive Fable 5 come un modello adatto a workflow estesi e document-heavy; nella documentazione per sviluppatori su Fable 5 e Mythos 5 chiarisce anche che alcuni comportamenti e pattern di prompting sono specifici di questi modelli. Qui non basta generare una risposta brillante: bisogna tenere insieme molte informazioni, molte istruzioni e una struttura coerente.

Per questo l’esperimento del libro è interessante. Non si tratta di chiedere “scrivimi un saggio sull’intelligenza artificiale”, cosa che produrrebbe quasi certamente un testo generico. Il test era più duro: leggere un archivio personale, riconoscere ricorrenze editoriali e proporre un tema nuovo ma coerente con il posizionamento dell’autore.

Su questo blog ho già ragionato su skill per Claude e rischi di sicurezza e su che cosa stanno costruendo davvero le persone con Claude. Qui il caso è ancora più delicato, perché tocca identità, stile, competenza e responsabilità autoriale.

Il prompt: non “scrivi un libro”, ma “capisci che autore sono”

Il primo passaggio è stato caricare 21 libri già pubblicati o comunque legati ai miei temi: LinkedIn, comunicazione digitale, uso consapevole della tecnologia, intelligenza artificiale, formazione, lavoro. A Claude Fable ho chiesto di analizzarli, riconoscere i filoni principali e propormi un nuovo libro.

Il modello ha restituito alcune alternative. Una riguardava la ricerca del lavoro, un’altra l’intelligenza artificiale nella Pubblica Amministrazione, in particolare nei piccoli comuni. Ho scelto questa seconda strada perché intercetta un tema reale: enti locali con molte pratiche ripetitive, poco personale, cittadini che chiedono risposte chiare e una forte necessità di formazione.

Non è un caso che sul sito ci siano già risorse su corsi AI per Comuni e sull’intelligenza artificiale nella Pubblica Amministrazione. Fable ha individuato un territorio editoriale plausibile perché aveva materiale sufficiente per vedere continuità e spazio di sviluppo.

Che cosa ha prodotto davvero l’AI

Dopo la scelta del tema, ho alzato il livello della richiesta: volevo un libro con riferimenti, link, studi, casi d’uso, tono coerente, taglio pratico, biografia, copertina e un file Word completo. Il modello ha lavorato per qualche minuto e ha generato un documento strutturato di circa 40 pagine.

Dentro c’erano:

  • un indice coerente con il tema;
  • un’introduzione già leggibile;
  • capitoli dedicati ai casi d’uso;
  • una parte pratica in linea con il taglio formativo richiesto;
  • riferimenti e link da controllare;
  • una bozza di copertina;
  • una biografia autore;
  • una versione espansa con appendici e sezioni aggiuntive.

Il dettaglio più straniante è stato vedere un testo che, almeno in superficie, sembrava scritto “come me”, ma non da me. Questo è il passaggio che molti sottovalutano: l’AI non produce solo contenuto, produce anche una simulazione di familiarità. Ed è proprio lì che bisogna rallentare.

Il vero rischio: scambiare una bozza credibile per un libro finito

Il rischio non è che Claude Fable scriva male. Anzi, il problema è quasi opposto: può scrivere abbastanza bene da farci abbassare la guardia. Un documento ordinato, impaginato e lungo dà una sensazione di compiutezza. Ma un libro non è soltanto un contenitore di capitoli.

Un libro richiede almeno quattro livelli di revisione:

  • revisione sostanziale: la tesi regge? Il libro dice qualcosa di necessario?
  • verifica delle fonti: link, dati, studi e citazioni esistono e sono interpretati correttamente?
  • controllo autoriale: esempi, giudizi e posizioni sono davvero dell’autore?
  • revisione editoriale: ritmo, ripetizioni, tono, promesse e struttura sono all’altezza di una pubblicazione?

Questo vale anche per workflow più brevi. Negli agenti AI in azienda, la tentazione è simile: se un sistema esegue molti passaggi in autonomia, sembra più maturo di quanto sia. Ma automazione non significa assenza di controllo.

Amazon KDP e contenuti generati dall’AI: attenzione alla disclosure

Nel video cito la tentazione di caricare tutto su Amazon KDP. È proprio il gesto da evitare se non c’è stata una revisione seria. Le linee guida ufficiali di Amazon KDP sui contenuti AI richiedono di dichiarare i contenuti generati dall’intelligenza artificiale quando si pubblica o si ripubblica un libro. KDP distingue tra contenuti AI-generated e AI-assisted: la differenza non è cosmetica, perché cambia il tipo di responsabilità editoriale.

C’è anche il tema del diritto d’autore. Il U.S. Copyright Office ha dedicato più report al rapporto tra AI e copyright, sottolineando il ruolo della contribuzione umana nella proteggibilità delle opere. E l’Authors Guild raccomanda agli autori prudenza su originalità, contratti, trasparenza e uso di testo generato da AI.

Tradotto in modo pratico: se usi Claude Fable per scrivere un libro, non devi solo chiederti “è venuto bene?”. Devi chiederti anche:

  • quali parti sono mie e quali sono generate?
  • le fonti sono verificabili?
  • il testo contiene esempi inventati o generalizzazioni eccessive?
  • ho il diritto di usare immagini, copertina, avatar e materiali caricati?
  • sto rispettando le regole della piattaforma su cui pubblico?

Un metodo pratico per usare Fable nella scrittura di un libro

Il modo più sensato di usare un modello come Fable non è chiedergli di sostituire l’autore, ma di lavorare come assistente editoriale molto veloce. Un flusso ragionevole può essere questo.

1. Dai un archivio, non una richiesta generica

Carica testi, appunti, scalette, articoli, trascrizioni, slide e materiali realmente tuoi. Più il modello vede il tuo territorio, meno tende a produrre il solito libro generico sull’AI.

2. Chiedi prima una diagnosi editoriale

Prima della scrittura, fai analizzare i filoni: temi ricorrenti, pubblico, lacune, angoli già coperti, argomenti ancora scoperti. Questa fase è più importante della generazione dei capitoli.

3. Fatti proporre più tesi, non solo titoli

Un buon titolo non basta. Chiedi al modello di spiegare perché quel libro dovrebbe esistere, per chi è utile, quali domande risolve e che cosa aggiunge rispetto ai tuoi contenuti precedenti.

4. Pretendi casi d’uso verificabili

Gli esempi sono la parte più fragile dei testi AI. Possono sembrare concreti e invece essere assemblaggi verosimili. Chiedi casi realistici, ma poi verifica nomi, dati, procedure e riferimenti.

5. Trasforma la bozza in materia prima

Una bozza di 40 pagine non è un libro finito. È una base di lavoro. Va tagliata, riscritta, contraddetta, integrata con esperienza diretta e aggiornata con fonti primarie.

Dove Fable è davvero utile

In questo tipo di lavoro, Claude Fable può essere molto utile per:

  • mappare un archivio di contenuti personali;
  • riconoscere filoni editoriali ricorrenti;
  • generare ipotesi di indice;
  • trasformare trascrizioni e appunti in capitoli;
  • proporre casi d’uso da verificare;
  • preparare appendici, checklist e materiali operativi;
  • creare una prima bozza di quarta di copertina o scheda libro;
  • evidenziare incoerenze tra pubblico, promessa e contenuto.

È lo stesso principio del second brain personale con LLM e Obsidian: l’AI diventa più utile quando lavora su un patrimonio informativo organizzato, non quando deve indovinare tutto partendo da una frase.

Dove invece l’autore deve restare al comando

Ci sono parti che non delego. La tesi centrale, prima di tutto. Se un libro prende posizione su scuola, lavoro, Pubblica Amministrazione o responsabilità dell’AI, quella posizione deve essere scelta da una persona. Anche gli esempi professionali devono essere filtrati: non basta che siano plausibili, devono essere corretti, rispettosi e utili.

Infine c’è la voce. Un modello può imitare strutture, lessico, ritmo e ricorrenze. Ma la voce non è solo stile: è responsabilità. È decidere che cosa lasciare fuori, che cosa non promettere, quando dire “non lo so” e quando fermarsi.

In pratica: il libro si può fare, ma non con il pilota automatico

L’esperimento con Claude Fable mostra una cosa molto concreta: siamo entrati nella fase in cui un modello può produrre un pacchetto editoriale completo, non solo qualche paragrafo. Può leggere 21 libri, proporre una nicchia, scrivere capitoli, espandere sezioni, impaginare un file e generare una copertina.

Ma proprio perché può farlo, il ruolo umano diventa più importante. Non serve più essere veloci a riempire pagine. Serve essere severi nel decidere quali pagine meritano di esistere.

Per questo non pubblicherò quel saggio senza una revisione feroce. L’AI ha fatto un ottimo lavoro come acceleratore. Non le affido, però, il tasto “pubblica”.

FAQ su Claude Fable e scrittura di libri con AI

Claude Fable può scrivere un libro intero?

Sì, può generare una bozza molto estesa e strutturata, soprattutto se riceve materiali, istruzioni e contesto. Questo però non significa che il testo sia automaticamente pronto per la pubblicazione.

Un libro scritto con l’AI si può pubblicare su Amazon KDP?

È possibile pubblicare contenuti che includono testo generato dall’AI, ma Amazon KDP richiede la dichiarazione dei contenuti AI-generated. Inoltre restano a carico dell’autore controllo, diritti, qualità e responsabilità del materiale pubblicato.

Che differenza c’è tra AI-generated e AI-assisted?

In generale, AI-generated indica contenuto creato dall’intelligenza artificiale; AI-assisted indica un lavoro scritto dall’autore con supporto dell’AI per attività come brainstorming, revisione o miglioramento. La distinzione va valutata caso per caso e secondo le regole della piattaforma usata.

Il testo generato da Claude è coperto da copyright?

La questione dipende dalla giurisdizione e dal livello di contributo umano. Le indicazioni del U.S. Copyright Office insistono sul ruolo della creatività umana: un output totalmente generato da macchina è più problematico di un’opera in cui l’autore seleziona, organizza, riscrive e contribuisce in modo sostanziale.

Come usare Claude Fable senza perdere identità autoriale?

Conviene usarlo per analisi, scalette, bozze e revisione, mantenendo umana la tesi, la selezione degli esempi, la verifica delle fonti e la riscrittura finale. L’AI deve accelerare il lavoro, non firmarlo al posto dell’autore.

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Inviaci email

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

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

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

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

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

Non stanno creando chatbot

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

L’idea che ha conquistato tutti

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

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

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

Una specie di “Shazam” della filiera produttiva.

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

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

La seconda idea è ancora più intelligente

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

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

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

Le idee migliori non sono tecnologiche

Tra i commenti emergono applicazioni molto diverse:

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

Sono problemi minuscoli. Ma milioni di persone li hanno.

Il vero messaggio del video

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

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

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

La distanza tra questi due gruppi sta aumentando rapidamente.

Da chatbot a prodotto

Negli ultimi due anni abbiamo attraversato almeno quattro fasi.

Prima fase. Usiamo ChatGPT come Google.

Seconda fase. Scriviamo email migliori.

Terza fase. Automatizziamo piccoli processi.

Quarta fase. Costruiamo prodotti completi.

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

Ed è una domanda completamente diversa.

La lezione più importante

Quasi tutte le idee più votate condividono quattro caratteristiche.

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

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

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

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

Cosa significa per aziende e professionisti

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

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

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

Un esercizio che consiglio spesso durante i miei corsi

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

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

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

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

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