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10 modi per usare l’intelligenza artificiale in Excel

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L’intelligenza artificiale in Excel può aiutarti a scrivere formule, capire un file ereditato, pulire dati, confrontare listini, costruire report e simulare scenari. Puoi usarla direttamente nel foglio di calcolo con Microsoft Copilot, ChatGPT for Excel e Claude for Excel, oppure affidare i file a ChatGPT Work e Claude Cowork per svolgere attività in più passaggi.

La parte interessante comincia quando smetti di chiedere «Fammi una formula» e inizi a spiegare quale problema devi risolvere. Il file Budget_definitivo_v7_QUESTOQUELLOGIUSTO.xlsx, per esempio, merita qualcosa di più di un’altra mano di colore alle celle.

Qui trovi 10 esempi pratici di AI per Excel, pensati per vendite, acquisti, amministrazione, marketing e assistenza clienti. Ogni esempio contiene un’attività, un prompt da adattare e un controllo sul risultato. Sono scenari didattici: i numeri sono fittizi e i prompt non sono test certificati di tutte le versioni dei prodotti.

Verifica delle fonti: 8 settembre 2026. Funzioni disponibili, limiti d’uso e interfacce dipendono da piano, aggiornamenti e impostazioni aziendali.

Quale intelligenza artificiale usare in Excel?

Prima distinguiamo tre modalità di lavoro. Dentro Excel, l’assistente può leggere il contesto del file aperto e, con le funzioni abilitate, modificarlo. In una chat con allegati, gli fornisci una copia del documento. In un ambiente di lavoro come Work o Cowork, gli assegni un risultato e i file sui quali lavorare: il compito può comprendere lettura, trasformazione, creazione di un nuovo Excel e controllo finale.

Strumento Dove lavori Quando lo prenderei in considerazione
Microsoft Copilot in Excel Nel pannello di Excel. Formule, tabelle pivot, grafici e modifiche al file aperto.
ChatGPT for Excel Nel componente aggiuntivo ufficiale di OpenAI. Costruire o aggiornare modelli e seguirne formule e ipotesi.
Claude for Excel Nell’integrazione di Anthropic per Microsoft 365. Capire le celle di un modello e modificare le sue assunzioni.
ChatGPT Work Nel relativo ambiente di lavoro, con i file forniti. Trasformare documenti e dati in un nuovo foglio di calcolo da verificare.
Claude Cowork Nell’ambiente Cowork, sui file e sulle cartelle autorizzati. Consolidamenti, confronti e attività articolate su più documenti.

Queste modalità sono documentate nelle guide di Microsoft su Copilot in Excel, nella presentazione di OpenAI su ChatGPT for Excel, nella pagina di Anthropic su Claude for Microsoft 365 e nelle guide a ChatGPT Work e Claude Cowork. Gli abbinamenti della tabella sono una mia proposta operativa, non una classifica di prestazioni.

Attenzione ai nomi. Usare un modello GPT o Claude attraverso Copilot non equivale a usare il componente aggiuntivo di ChatGPT o quello di Anthropic. Microsoft documenta la possibilità di scegliere modelli GPT e Claude in determinate configurazioni, con requisiti di licenza e abilitazione amministrativa. Applicazione, modello e permessi sono livelli diversi: li chiariscono le FAQ ufficiali di Copilot in Excel.

Come iniziare: prepara il foglio e scegli dove lavorare

Per gli esempi dentro Excel, apri una copia del file e richiama il pannello Copilot oppure il componente aggiuntivo ufficiale ChatGPT o Claude, se abilitato sul tuo account. In Copilot distingui la modalità che consente modifiche dalla sola chat e dalla pianificazione. Se chiedi di creare una colonna mentre sei in una modalità solo conversazionale, verifica che la colonna sia stata effettivamente inserita.

Con Work e Cowork, invece, fornisci i documenti oppure rendi accessibile una cartella attraverso le funzioni disponibili. Indica sempre il nome del file finale. Scrivere il percorso di una cartella nel prompt non concede automaticamente l’accesso a quella cartella. E chiedere una «tabella» non basta a specificare che vuoi un file Excel scaricabile: scrivi .xlsx.

Prima di partire, io preparerei così i dati:

  • Una riga di intestazioni chiare: «Ricavo netto», «Costo prodotto», «Data ordine».
  • Una riga per ciascuna vendita, fattura o richiesta, senza mischiare dettagli e totali.
  • Codici prodotto e identificativi trattati come testo, se devono conservare gli zeri iniziali.
  • Date, valute e significato delle colonne esplicitati.
  • Una copia di lavoro e soltanto i dati necessari al compito, secondo le regole della propria organizzazione.

Per altre risorse sugli strumenti e sul modo di interrogarli, trovi la mia raccolta dedicata al corso di ChatGPT e AI generativa.

1. Scrivere una formula partendo da una richiesta in italiano

Situazione: lavori nelle vendite e vuoi calcolare il margine per ogni ordine. In D hai il ricavo netto, in E il costo del prodotto, entrambi riferiti alla stessa riga e senza IVA. Puoi partire da Copilot o ChatGPT for Excel.

La guida Microsoft all’analisi con Copilot documenta la generazione di colonne con formule e la loro spiegazione. Il punto è descrivere correttamente l’indicatore: margine e ricarico hanno denominatori diversi.

Prompt da provare:

Nel foglio Vendite, la colonna D contiene il ricavo netto dell’ordine e la E il costo del prodotto. I dati iniziano alla riga 2. Crea in F il margine percentuale sul ricavo: (ricavo meno costo) diviso ricavo. Se il ricavo è zero, lascia la cella vuota e segnala la riga in una colonna Controllo. Usa formule compatibili con la mia installazione italiana di Excel e spiegami il calcolo. Non modificare D ed E.

Con quei riferimenti, una formula per F2 è:

=SE(D2=0;"";(D2-E2)/D2)

Formatta F come percentuale. Controllo: con ricavo 100 e costo 75 il margine deve essere 25%. Il ricarico sul costo sarebbe invece circa 33,3%. La formula qui mostrata gestisce il ricavo zero; la colonna di segnalazione va aggiunta separatamente. Funzioni tradotte e separatori devono corrispondere alla configurazione effettiva di Excel.

2. Capire il foglio Excel lasciato da un collega

Situazione: ricevi un file con dieci fogli e una cella finale che sembra conoscere il destino dell’azienda. Tu, però, vorresti sapere da dove arriva quel numero. Userei Claude for Excel, oppure la funzione di spiegazione di Copilot.

Anthropic presenta Claude for Excel anche come strumento per interrogare le celle e lavorare sulle ipotesi di un modello. Questo suggerisce un buon primo incarico: farsi descrivere il file prima di modificarlo.

Analizza il file senza modificarlo. Parti dalla cella F42 del foglio Riepilogo: riporta la formula e le celle che la alimentano. Distingui dati inseriti manualmente, formule, collegamenti ad altri fogli ed eventuali fonti esterne. Crea una spiegazione leggibile da un responsabile commerciale. Per ogni affermazione indica foglio e cella. Se non riesci a seguire un collegamento, dichiaralo.

Risultato da chiedere: una mappa delle dipendenze e un elenco dei punti non verificati. Controllo: apri alcuni riferimenti citati e confrontali con la barra della formula. Una spiegazione plausibile non dimostra che l’assistente abbia letto ogni foglio, collegamento o componente del file.

3. Pulire anagrafiche e dati esportati dal gestionale

Situazione: nella stessa colonna convivono «ACME», «Acme» e «Acme » con uno spazio finale. Poi ci sono importi salvati come testo e date ambigue. Prima di creare un grafico, serve una pulizia.

Microsoft documenta la funzione AI Clean Data di Excel per incoerenze testuali, formati numerici e spazi superflui. È distribuita gradualmente e può non comparire in tutti gli account. Per regole più articolate, esplicita il lavoro nel pannello AI disponibile.

Nel foglio Clienti crea una versione pulita delle colonne Ragione_sociale, Data_ordine e Importo. Mantieni accanto i valori originali. Rimuovi gli spazi superflui e segnala numeri memorizzati come testo. Le date sono italiane, giorno/mese/anno: quelle ambigue vanno in una lista Da_verificare. Non unire aziende con nomi simili e non eliminare righe. Aggiungi una colonna che descriva ogni trasformazione.

Controllo: il numero delle righe deve rimanere uguale e gli identificativi devono conservarsi. Una somiglianza nel nome è un indizio da verificare, non un’autorizzazione a fondere due clienti. Il database ripulito deve conservare la storia di ciò che è cambiato.

4. Confrontare due listini e individuare gli aumenti

Situazione: l’ufficio acquisti ha il listino precedente e quello nuovo. Vuole conoscere gli aumenti, i prodotti introdotti e quelli scomparsi. Puoi lavorare con due fogli nello stesso file oppure fornire i due documenti a Work o Cowork.

Il passaggio decisivo è scegliere la chiave di confronto. «Nome prodotto» può essere troppo vago. Per un esercizio userei codice articolo, confezione e valuta, dopo aver verificato che questi campi siano presenti.

Confronta Listino_precedente.xlsx e Listino_nuovo.xlsx. Usa come chiave Codice_articolo, Confezione e Valuta. Mantieni i codici come testo. Prima segnala chiavi duplicate o mancanti. Crea Confronto_listini.xlsx con prezzo precedente, prezzo nuovo, differenza assoluta e variazione percentuale calcolata sul prezzo precedente. Se il prezzo precedente è zero, segnala Non_calcolabile. Crea fogli separati per prodotti nuovi, eliminati e casi dubbi. Non confrontare confezioni o valute diverse.

Controllo: un prezzo da 80 a 88 corrisponde a un aumento del 10%. Verifica poi a campione confezioni, unità di misura e condizioni commerciali. Un prezzo unitario non è automaticamente confrontabile con quello di una scatola da dieci pezzi.

5. Trasformare preventivi PDF in una tabella Excel

Situazione: devi confrontare tre offerte per una fornitura di prodotti o servizi office. Una contiene il trasporto, un’altra lo indica a parte, la terza lascia una voce poco chiara. ChatGPT Work è descritto da OpenAI anche per creare fogli di confronto a partire da documenti; Cowork permette a sua volta di lavorare su PDF e fogli di calcolo.

Leggi i tre preventivi allegati e crea Offerte_confrontate.xlsx. Prevedi una riga per voce con fornitore, descrizione, quantità, unità di misura, prezzo unitario, sconto, totale, IVA indicata, trasporto e tempi di consegna. Aggiungi nome del file e pagina di origine per ogni informazione estratta. Se una voce manca, scrivi Non_indicato: non sostituirla con zero. Mantieni separati i costi una tantum e quelli ricorrenti. Prepara un riepilogo dei soli importi confrontabili.

Controllo: verifica ogni totale sulla fonte, soprattutto se il PDF è una scansione. «Non indicato» e «incluso» non sono sinonimi. Il file utile è quello che ti aiuta a capire cosa chiedere al fornitore, non quello che incorona un vincitore riempiendo i buchi con fantasia.

6. Creare una tabella pivot e un report delle vendite

Situazione: hai tutte le righe d’ordine e vuoi un riepilogo mensile per area commerciale. Dentro Excel, Copilot può creare grafici e tabelle pivot, come spiega la documentazione Microsoft sulla visualizzazione dei dati.

Dalla tabella Ordini crea nel foglio Report una tabella pivot nativa di Excel. Metti i mesi nelle righe, le aree commerciali nelle colonne e la somma del Ricavo_netto nei valori. Includi solo lo stato Completato. Crea un grafico a colonne collegato al riepilogo. Aggiungi titolo, valuta e periodo analizzato. Controlla che il totale della pivot coincida con la somma delle righe incluse e riportami il risultato del controllo.

Controllo: verifica che si tratti di una vera pivot modificabile e che la fonte contenga le righe previste. Controlla anche i filtri. Se nell’esportazione ci sono righe «Totale» insieme agli ordini, il rischio è sommare due volte gli stessi importi.

7. Trovare valori da controllare, senza inventare spiegazioni

Situazione: vuoi individuare ordini con sconti insoliti o margini negativi. L’AI può aiutarti a organizzare la verifica. Per cominciare preferirei regole esplicite a un generico «Trova tutto quello che non va».

Nel foglio Ordini controlla queste regole: sconto superiore al 30%, margine percentuale inferiore a zero, quantità uguale a zero con ricavo diverso da zero. Crea una colonna Esito_controllo e un foglio Anomalie con le sole righe segnalate, mantenendo l’ID ordine originale. Indica la regola attivata per ogni riga. Non correggere i dati e non attribuire cause. Chiama questi casi Valori_da_verificare.

Controllo: prova le soglie su esempi noti. Uno sconto del 30% esatto non supera il 30%. Un margine negativo potrebbe dipendere da un reso, da una promozione oppure da un errore nei dati. Per scegliere tra queste ipotesi servono informazioni ulteriori.

Questa attività è adatta al controllo operativo. Non trasforma un assistente in un revisore e non rende ogni riga evidenziata la prova di un problema.

8. Classificare commenti, ticket e risposte ai questionari

Situazione: hai una colonna con i commenti dei clienti e vuoi capire quali temi ricorrono. Nella sua guida agli insight testuali, Microsoft descrive sintesi e analisi di temi e sentiment con risultati inseribili nel file.

Per un primo utilizzo, preferisco categorie concrete a un voto emotivo che sembri più preciso di quanto sia.

Leggi la colonna Commento_cliente mantenendo invariato il testo. Aggiungi Categoria con queste opzioni: Consegna, Prodotto, Fatturazione, Assistenza, Misto, Da_verificare. Usa Misto se sono presenti più temi e Da_verificare se il significato non è chiaro. Aggiungi una breve motivazione basata sulle parole del commento. Non dedurre caratteristiche personali del cliente. Crea poi un riepilogo dei conteggi per categoria.

Controllo: confronta la classificazione con un campione letto da una persona. Includi commenti brevi, ironici e ambigui. «Complimenti per la velocità, è arrivato dopo tre settimane» è un buon promemoria: il testo positivo in superficie può raccontare tutt’altro.

9. Costruire scenari di budget con formule modificabili

Situazione: vuoi simulare cosa succede al risultato operativo se diminuiscono i volumi o aumentano i costi. ChatGPT for Excel viene presentato da OpenAI anche per costruire modelli e svolgere analisi di scenario. Puoi impostare un esercizio simile con Claude for Excel.

Crea un modello didattico con tre fogli: Ipotesi, Calcoli, Scenari. Usa questi dati fittizi: 1.000 unità vendute, prezzo unitario 100 euro, costo variabile unitario 60 euro, costi fissi 20.000 euro. Collega tutti i calcoli alle celle delle ipotesi con formule Excel. Confronta lo scenario base, uno con volumi ridotti del 10% e uno con costo variabile unitario aumentato dell’8%, lasciando invariato il resto. Mostra ricavi, costi variabili e risultato operativo semplificato. Non presentare gli scenari come previsioni.

Controllo: in questo modello semplificato il risultato base è 20.000 euro; con volumi ridotti diventa 16.000 euro; con il solo aumento del costo variabile unitario diventa 15.200 euro. Sono calcoli su ipotesi inventate per l’esercizio, non una valutazione aziendale.

Cambia poi una cella del foglio Ipotesi. Se i risultati non si aggiornano, potresti avere ottenuto numeri scritti a mano al posto di un modello collegato. Un file ben impaginato può nascondere questo difetto molto bene.

10. Delegare a Work o Cowork il consolidamento di più file

Situazione: ogni mese arrivano esportazioni da sedi o commerciali diversi. Vuoi un file unico, un report e una traccia dei controlli. È il tipo di compito per cui prenderei in considerazione un ambiente come ChatGPT Work o Claude Cowork.

La guida OpenAI spiega come creare, rivedere e scaricare fogli di calcolo in ChatGPT. Anthropic descrive su Claude Cowork anche attività di riconciliazione su esportazioni e budget. Sono punti di partenza per progettare il proprio flusso, con fonti accessibili e verifiche definite.

Lavora esclusivamente sui file Excel della cartella che ti ho reso accessibile per questo incarico. Crea Consolidato_mese.xlsx senza sovrascrivere gli originali. Prima elenca i file, i fogli e le colonne disponibili; segnala strutture incompatibili. Poi unisci le righe compatibili aggiungendo File_origine e Foglio_origine. Non eliminare duplicati senza una regola concordata. Crea i fogli Dati, Riepilogo, Controlli e Registro_operazioni. Verifica conteggi e totali per ciascuna fonte. Se un file non è leggibile, indicalo esplicitamente e non considerare il lavoro completo.

Controllo: riconcilia il numero delle righe in ingresso con quelle incluse e quelle escluse. Verifica i totali per singola fonte prima del totale generale. Se il lavoro si ripete, conserva le istruzioni approvate come procedura riutilizzabile; un’eventuale esecuzione programmata va configurata a parte, con accessi e disponibilità dei file verificati.

Il criterio di riuscita è concreto: il nuovo file si apre, contiene quello che hai chiesto e rende visibili le eccezioni. «Ho analizzato tutto» scritto in chat non sostituisce questi controlli.

Un prompt di base per lavorare meglio con Excel e l’AI

Nei dieci esempi ricorrono gli stessi ingredienti: obiettivo, dati, regole, formato di consegna e verifica. Puoi riutilizzare questa traccia, sostituendo le parti tra parentesi quadre.

Devo ottenere [risultato operativo] per [destinatario]. Lavora su [file, fogli e colonne]. Il significato dei dati è [definizioni, valute, date e unità di misura]. Applica [regole di calcolo, filtri e chiavi di confronto]. Consegna [file .xlsx, fogli previsti, formule e grafici richiesti]. Mantieni gli originali, segnala dati mancanti e casi ambigui. Verifica [conteggi, totali e casi campione]. Se una funzione o una fonte non è accessibile, dichiaralo prima di presentare il lavoro come concluso.

Il vantaggio di una richiesta così non è letterario. Stai definendo un incarico controllabile. «Analizza questo Excel» lascia aperte quasi tutte le decisioni che contano.

Domande frequenti sull’intelligenza artificiale in Excel

Posso usare ChatGPT direttamente dentro Excel?

Sì. Esiste il componente aggiuntivo ufficiale ChatGPT for Excel. La pagina di OpenAI, aggiornata il 5 maggio 2026, ne annuncia la disponibilità generale su tutti i piani. Questo non implica uso illimitato: controlla le condizioni del tuo account e le eventuali restrizioni aziendali. Usare il componente aggiuntivo è diverso dal caricare una copia del file in chat.

Copilot in Excel funziona gratuitamente?

Non dedurlo dalla disponibilità gratuita della chat Copilot. Le FAQ Microsoft elencano diversi abbonamenti idonei e distinguono le configurazioni di accesso. Per capire cosa puoi fare nel tuo Excel, verifica licenza, versione dell’app e impostazioni della tua organizzazione.

Claude for Excel e Claude Cowork sono la stessa cosa?

No. Claude for Excel opera attraverso l’integrazione con il foglio di calcolo; Claude Cowork è un ambiente per incarichi più articolati sui file e sugli strumenti autorizzati. Puoi scegliere in base al contesto: una modifica a un modello aperto oppure un lavoro che attraversa più documenti.

Work e Cowork mantengono sempre macro e funzioni avanzate?

Non darlo per scontato. Prima di affidare un file complesso a un nuovo flusso, verifica quali componenti vengono letti e conservati: macro, collegamenti esterni, protezioni, query e modelli dati richiedono controlli specifici. Per il primo esercizio userei una copia semplice, senza dipendenze critiche.

Come verifico che l’AI abbia lavorato correttamente?

Apri il risultato in Excel, controlla le formule, confronta conteggi e totali con gli originali e prova alcuni casi conosciuti. Fai attenzione anche alle celle vuote, agli zeri e ai dati esclusi. Una spiegazione convincente e un grafico elegante non sono una verifica.

Il foglio resta tuo, anche quando lo modifica l’AI

Io comincerei con un’attività piccola: una formula, un confronto tra listini, una pivot. Poi allargherei il perimetro quando riesco a valutare il risultato senza affidarmi alla sicurezza con cui viene raccontato.

L’AI può alleggerire il lavoro meccanico e aiutarti a fare domande migliori ai dati. La competenza decisiva resta capire che cosa stai misurando. Perché un foglio sbagliato, con una bella dashboard, rimane un foglio sbagliato. Solo più presentabile in riunione.

Fonti e criterio di verifica

Ho consultato la documentazione ufficiale di Microsoft, OpenAI e Anthropic, collegata nei passaggi pertinenti: funzioni e FAQ di Copilot in Excel, pulizia e visualizzazione dei dati, ChatGPT for Excel, ChatGPT Work, Claude for Microsoft 365 e Claude Cowork. Gli esempi e i prompt sono proposte didattiche originali; non rappresentano risultati di test comparativi né promesse di funzionamento identico su ogni account.

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Human-in-the-loop e human-on-the-loop: chi controlla gli agenti AI?

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Un agente AI prepara una risposta a un cliente, aggiorna il CRM, modifica un file, apre una richiesta di rimborso e programma l’invio di un’email. A quale passaggio deve fermarsi e chiedere il permesso? E quando, invece, può continuare mentre una persona controlla dall’alto?

È qui che entra in gioco la differenza tra human-in-the-loop e human-on-the-loop, IN da una parte e ON dall’altra. Nel primo modello l’essere umano è un passaggio obbligatorio del processo: senza la sua approvazione l’azione non parte. Nel secondo l’agente lavora in autonomia entro limiti prestabiliti, mentre una persona osserva indicatori, controlla campioni e può intervenire o fermare il sistema. Non è una scelta ideologica tra controllo e libertà: dipende dal rischio, dalla reversibilità dell’azione e dalla capacità di accorgersi in tempo di un errore.

La distinzione è particolarmente importante nei sistemi agentici usati in azienda. Un chatbot propone parole; un agente può usare strumenti e produrre effetti nel mondo: inviare, acquistare, modificare, pubblicare, cancellare. Più l’AI passa dal “dire” al “fare”, più occorre progettare con precisione il ruolo umano.

Che cosa significa human-in-the-loop

Human-in-the-loop (HITL) significa che una persona è dentro il flusso operativo. L’agente può analizzare dati, formulare una proposta o preparare un’azione, ma incontra un punto di controllo obbligatorio. L’umano approva, corregge o respinge; soltanto dopo il sistema può proseguire.

È il modello adatto quando una decisione può produrre conseguenze economiche, legali, sanitarie, reputazionali o difficili da annullare. Non basta mostrare un pulsante “Approva”: la persona deve ricevere il contesto necessario, avere tempo sufficiente e poter davvero cambiare la decisione.

Un esempio semplice: l’agente legge un reclamo, consulta l’ordine e propone un rimborso di 280 euro. In modalità human-in-the-loop il responsabile vede motivazione, dati usati e importo, poi autorizza o modifica l’operazione. Il sistema non trasferisce denaro da solo.

Che cosa significa human-on-the-loop

Human-on-the-loop (HOTL) significa che una persona supervisiona il processo senza approvare ogni singola azione. L’agente opera entro un perimetro definito; dashboard, registri, avvisi e controlli a campione permettono al supervisore di capire che cosa sta succedendo e intervenire in caso di anomalia.

È adatto ad attività frequenti, a rischio contenuto, misurabili e facilmente reversibili. L’autonomia non elimina il controllo: lo sposta dalla singola operazione alla qualità complessiva del sistema.

Per esempio, un agente classifica ogni notte centinaia di documenti interni. Il responsabile non conferma ogni etichetta, ma controlla un campione, osserva il tasso di errore e riceve un avviso se cresce oltre la soglia. Le classificazioni restano tracciate e correggibili.

Human-in-the-loop vs human-on-the-loop: la differenza in tabella

Aspetto Human-in-the-loop Human-on-the-loop
Ruolo umano Approva o corregge prima dell’azione Supervisiona il sistema mentre opera
Flusso predefinito L’agente si ferma L’agente continua
Controllo Su ogni caso sensibile Su metriche, anomalie e campioni
Velocità Più bassa e legata alla disponibilità umana Più alta e scalabile
Uso tipico Decisioni ad alto impatto o poco reversibili Attività a basso rischio, osservabili e reversibili
Rischio principale Approvazioni frettolose e “fatica da conferma” Accorgersi troppo tardi di una deriva
Strumenti necessari Gate, spiegazioni, confronto e possibilità di rifiuto Log, soglie, alert, audit e arresto immediato

Attenzione: on-the-loop non significa out-of-the-loop

Esiste una terza condizione: human-out-of-the-loop. L’AI decide e agisce senza approvazione puntuale, senza supervisione operativa efficace o senza una reale possibilità di intervento. Non è un sinonimo di human-on-the-loop.

La differenza sembra sottile finché non arriva un incidente. Se il supervisore riceve un report il giorno dopo, quando l’agente ha già inviato mille comunicazioni sbagliate, non era davvero “sopra il circuito”: era fuori dal circuito.

Il tema è noto da molto prima dell’AI generativa. Nel paper “Ironies of automation” del 1983, Lisanne Bainbridge osservava un paradosso ancora attuale: più il sistema automatizza il lavoro ordinario, più alla persona restano i casi rari e difficili, proprio quelli per cui è complicato mantenere allenamento e consapevolezza. Mica Endsley ha poi analizzato il problema nel lavoro “From Here to Autonomy”, collegandolo alla perdita di consapevolezza situazionale quando l’essere umano viene allontanato troppo dal processo.

La matrice pratica: rischio, reversibilità, osservabilità e tempo

L’articolo di Bajara Notes da cui nasce questa riflessione propone un criterio molto concreto per i team di sviluppo: guardare il costo dell’errore e la reversibilità dell’azione. È una buona base, che possiamo estendere a qualsiasi progetto agentico con quattro domande.

  1. Quanto è grave un errore? Una bozza imperfetta non equivale a un bonifico errato.
  2. L’azione è reversibile? Rinominare un file con cronologia è diverso dal cancellare dati o inviare una comunicazione pubblica.
  3. L’errore è osservabile? Possiamo accorgercene con test, metriche o controlli automatici?
  4. Quanto tempo abbiamo per intervenire? Un alert utile dopo un’ora può essere inutile in un processo che produce danni in pochi secondi.
Rischio e reversibilità Modello consigliato Esempio
Basso rischio, facile annullamento Human-on-the-loop Ordinare documenti interni con cronologia delle modifiche
Rischio medio, errore rilevabile prima dell’impatto On-the-loop con soglie ed escalation Aggiornare campi non critici del CRM e isolare i casi incerti
Rischio alto o annullamento costoso Human-in-the-loop Concedere un rimborso, pubblicare un listino, inviare un contratto
Impatto critico o irreversibile Più controlli umani e separazione dei ruoli Pagamento, terapia, rilascio in produzione o decisione sul personale

Otto esempi concreti di human-in-the-loop

1. Email a clienti e comunicazioni pubbliche

L’agente raccoglie i dati, prepara il testo e suggerisce i destinatari. Una persona verifica tono, fatti, allegati e lista di invio. È un controllo necessario soprattutto per crisi, reclami, variazioni di prezzo e comunicazioni legali.

2. Rimborsi, pagamenti e ordini

L’AI può controllare policy e documenti, ma l’azione che muove denaro richiede autorizzazione. Si può introdurre una soglia: piccoli rimborsi standardizzati vengono gestiti automaticamente; quelli anomali o sopra un importo definito arrivano a un responsabile.

3. Selezione del personale

Un agente può riordinare candidature e mettere in evidenza competenze dichiarate. Non dovrebbe trasformare un punteggio opaco in un rifiuto automatico. Il recruiter deve poter vedere i dati usati, correggere il risultato e valutare elementi che il sistema non conosce.

4. Sanità e percorsi di cura

L’AI può segnalare una possibile anomalia o preparare un riepilogo clinico; diagnosi e terapia richiedono giudizio professionale. Nel mio approfondimento su AI e ruolo del medico il punto centrale è proprio questo: supporto e sostituzione non sono la stessa cosa.

5. Contratti e pareri legali

L’agente confronta clausole, segnala differenze e propone una bozza. Un professionista controlla interpretazione, giurisdizione e rischio prima che il documento venga condiviso o firmato.

6. Deploy e modifiche a database di produzione

L’agente può scrivere codice, test e documentazione in un ambiente isolato. Il passaggio in produzione, una migrazione di dati o la modifica di credenziali richiedono un gate umano, spesso con una seconda approvazione.

7. Decisioni su credito, assicurazioni e frodi

Il sistema può ordinare i casi per rischio. Se blocca un conto, rifiuta una pratica o modifica un premio, serve un riesame effettivo: non una firma automatica su un punteggio incomprensibile.

8. Pubblica amministrazione e servizi essenziali

Un agente può verificare la completezza di una domanda e preparare l’istruttoria. La decisione che incide su diritti, benefici o accesso a un servizio deve restare contestabile e attribuita a un responsabile. È un’applicazione concreta del tema affrontato nell’articolo sull’intelligenza artificiale nella Pubblica Amministrazione.

Otto esempi concreti di human-on-the-loop

1. Classificazione di documenti interni

L’agente assegna cartelle e metadati. Il supervisore controlla campioni settimanali e riceve un alert se aumenta la percentuale di documenti classificati con bassa confidenza.

2. Arricchimento del CRM in modalità reversibile

L’agente completa settore, dimensione e informazioni pubbliche sulle aziende, senza modificare campi critici. Ogni variazione è registrata e può essere annullata; i conflitti vengono inviati a una persona.

3. Preparazione di report ricorrenti

L’AI raccoglie dati da più fonti e genera una sintesi interna. Il responsabile non approva ogni report, ma controlla indicatori di qualità, citazioni e anomalie. Se il documento deve uscire dall’azienda, si aggiunge un gate.

4. Ricerca documentale con escalation

L’agente cerca informazioni, confronta fonti e produce una risposta con link verificabili. Se le fonti sono insufficienti o in conflitto, non improvvisa: chiede aiuto.

5. Sviluppo software in ambienti isolati

L’agente crea test, documentazione o componenti standard su un branch separato. La pipeline automatica controlla il codice e il team esamina le eccezioni. I permessi non includono il rilascio autonomo in produzione.

6. Assistenza clienti per domande standard

Il sistema risponde usando una base di conoscenza approvata, ma passa a un operatore reclami, minacce, richieste economiche, dati sensibili e casi con bassa confidenza. Il supervisore osserva tasso di escalation e correzioni.

7. Gestione di file e fogli di calcolo

Un agente riordina righe, normalizza formati e compila campi derivabili, lavorando su una copia o con cronologia attiva. La persona controlla il risultato complessivo e può ripristinare la versione precedente.

Nel blog trovi anche cinque esempi pratici dell’agente Genspark e una prova di Claude Cowork in tre attività concrete.

8. Monitoraggio tecnico e manutenzione

L’agente individua pattern insoliti, apre ticket e applica correzioni già approvate su sistemi non critici. Se supera una soglia di costo, tocca un servizio sensibile o incontra un evento mai visto, si ferma e chiama il tecnico.

Il modello migliore è spesso ibrido e dinamico

In-the-loop e on-the-loop non devono essere due etichette assegnate una volta per tutte. Lo stesso agente può cambiare modalità a seconda del caso.

  • Una risposta informativa standard può partire in modalità on-the-loop; un reclamo passa in-the-loop.
  • Un rimborso entro 20 euro e conforme alla policy può essere automatico; un importo maggiore richiede approvazione.
  • Una modifica su un ambiente di test può essere sorvegliata; il deploy in produzione richiede un gate.
  • Una ricerca con fonti concordanti può proseguire; fonti in conflitto attivano l’escalation.
  • Dopo una serie di anomalie, il sistema può retrocedere automaticamente da on-the-loop a in-the-loop.

Questa è la vera maturità agentica: non concedere autonomia in blocco, ma costruire una scala di autonomia legata a condizioni osservabili.

Che cosa dice la ricerca sull’interazione tra persone e automazione

Il paper di Parasuraman, Sheridan e Wickens “A model for types and levels of human interaction with automation” propone di non considerare l’automazione come un interruttore acceso o spento. Un sistema può automatizzare in misura diversa raccolta delle informazioni, analisi, scelta e azione. È esattamente ciò che serve per progettare un agente: possiamo lasciargli cercare e confrontare, ma mantenere umana la decisione finale.

Le “Guidelines for Human-AI Interaction” di Amershi e colleghi, presentate alla conferenza CHI 2019 dell’ACM, ricordano che un buon sistema deve rendere chiaro che cosa sa fare, mostrare informazioni contestuali, permettere correzioni e sostenere un controllo umano coerente nel tempo.

Ben Shneiderman, nel lavoro “Human-Centered Artificial Intelligence: Reliable, Safe & Trustworthy”, contesta l’idea che molta automazione implichi necessariamente poco controllo umano. Si possono progettare sistemi con alta automazione e alto controllo: l’agente svolge molto lavoro, ma le persone mantengono comprensione, responsabilità e capacità d’intervento.

Anche l’AI Risk Management Framework 1.0 del NIST insiste su governance, mappatura del contesto, misurazione e gestione del rischio. Non prescrive un unico livello di autonomia: chiede di collegare controlli e responsabilità all’impatto concreto del sistema.

AI Act e supervisione umana: che cosa cambia

Il Regolamento europeo sull’intelligenza artificiale, Regolamento (UE) 2024/1689, dedica l’articolo 14 alla supervisione umana dei sistemi ad alto rischio. È importante non generalizzare: la disposizione riguarda quella specifica categoria di sistemi, non qualunque chatbot o agente.

Il principio, però, è utile a ogni progetto serio. La supervisione deve consentire alle persone di comprendere capacità e limiti, riconoscere anomalie, evitare un affidamento automatico eccessivo, interpretare correttamente l’output, ignorarlo o annullarlo e fermare il sistema. Una casella da spuntare non soddisfa questo obiettivo se l’operatore non ha informazioni, autorità o tempo per agire.

Per approfondire il contesto organizzativo, rimando anche alla guida sulla formazione AI in azienda e AI Act e all’articolo sulle decisioni artificiali che possono aiutare o distorcere le scelte.

Come progettare una supervisione che funzioni davvero

  1. Definire le azioni consentite. Leggere, proporre, scrivere, inviare, acquistare e cancellare non devono avere gli stessi permessi.
  2. Stabilire i gate. Importi, categorie di dati, destinatari, strumenti e condizioni che richiedono approvazione.
  3. Mostrare il contesto. Il supervisore deve vedere fonti, passaggi, incertezze e conseguenze dell’azione.
  4. Costruire escalation reali. L’agente deve saper dire “non lo so” e passare il caso alla persona giusta.
  5. Registrare tutto. Prompt, strumenti usati, dati consultati, output, approvazioni, modifiche e identità di chi interviene.
  6. Preparare l’arresto. Un pulsante, una regola automatica o un limite di spesa devono fermare il processo prima che l’anomalia si moltiplichi.
  7. Testare anche i casi brutti. Dati mancanti, istruzioni in conflitto, prompt injection, servizi non disponibili e richieste fuori policy.
  8. Misurare gli esiti. Non soltanto quante attività sono state completate, ma errori, danni evitati, correzioni, escalation e tempo umano recuperato.

I due fallimenti opposti da evitare

Il primo è mettere una persona dentro ogni passaggio. Dopo cento conferme al giorno, l’approvazione diventa un riflesso. L’agente sembra controllato, ma l’essere umano fa soltanto clic. È la cosiddetta automation bias: tendiamo ad accettare il suggerimento della macchina, soprattutto quando arriva spesso e sembra plausibile.

Il secondo fallimento è mettere una persona “sopra” un processo che non può davvero vedere o fermare. Una dashboard piena di numeri non è supervisione se gli indicatori non mostrano il rischio, gli avvisi arrivano tardi o l’operatore non ha l’autorità per intervenire.

La domanda giusta non è quindi “c’è un umano?”. È: quale decisione può prendere, con quali informazioni e prima di quale conseguenza?

Una checklist per decidere domani mattina

Prima di attivare un agente, classifica ogni azione con queste domande:

  • può causare un danno economico, legale, fisico o reputazionale?
  • coinvolge dati personali, credenziali o categorie sensibili?
  • l’azione è visibile all’esterno?
  • possiamo annullarla in pochi minuti?
  • esiste una metrica capace di rivelare un errore?
  • il supervisore può intervenire prima che il danno si propaghi?
  • l’agente sa riconoscere l’incertezza ed effettuare un’escalation?
  • chi risponde del risultato è chiaramente identificato?

Se il danno potenziale è alto, l’azione poco reversibile o il tempo d’intervento breve, scegli human-in-the-loop. Se rischio e impatto sono contenuti, l’errore è osservabile e il ripristino semplice, puoi valutare human-on-the-loop. Se non puoi rispondere alle domande, non aumentare l’autonomia: prima rendi il processo comprensibile.

Il ruolo umano non sparisce: cambia livello

Con gli agenti AI l’umano non deve necessariamente controllare ogni riga, ogni file o ogni messaggio. Deve progettare il perimetro, definire le eccezioni, osservare gli effetti e assumersi la responsabilità delle decisioni importanti.

Il modello corretto non è “AI libera” contro “AI al guinzaglio”. È un sistema in cui l’autonomia cresce soltanto quando aumentano test, tracciabilità, reversibilità e capacità di intervento.

In altre parole: human-in-the-loop quando serve consenso; human-on-the-loop quando serve supervisione; mai human-out-of-the-loop per distrazione.

Domande frequenti

Qual è la differenza tra human-in-the-loop e human-on-the-loop?

Nel modello human-in-the-loop una persona deve approvare o correggere prima che l’agente compia un’azione sensibile. Nel modello human-on-the-loop l’agente opera entro limiti stabiliti, mentre una persona monitora risultati e anomalie e può intervenire.

Human-on-the-loop significa che l’AI lavora senza controllo?

No. Servono log, metriche, controlli a campione, alert, soglie ed efficaci meccanismi di arresto. Senza questi strumenti il sistema rischia di essere human-out-of-the-loop.

Quando è obbligatoria l’approvazione umana?

È prudente renderla obbligatoria per azioni ad alto impatto o difficili da annullare: pagamenti, decisioni sul personale, salute, contratti, sicurezza, servizi essenziali, pubblicazione esterna e modifiche critiche in produzione.

Si può cambiare livello di autonomia in base al caso?

Sì. È spesso la soluzione migliore: casi standard e reversibili procedono sotto supervisione; importi elevati, bassa confidenza, anomalie o dati sensibili attivano un gate umano.

Quali strumenti servono per supervisionare un agente AI?

Permessi minimi, audit log, dashboard, alert, soglie di costo e rischio, versionamento, rollback, escalation e un arresto immediato. Il supervisore deve anche ricevere contesto sufficiente per valutare le azioni.

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Agenti AI in azienda: quando servono davvero e quando basta un’automazione

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Succede sempre più spesso: qualcuno mostra una demo in cui un agente AI legge le email, aggiorna il CRM, prepara una presentazione e prenota una riunione. A quel punto parte la domanda: “Possiamo averne uno anche noi?”.

La domanda giusta, però, è un’altra: in quale processo un agente AI crea più valore di una normale automazione? In azienda gli agenti AI servono quando il percorso non è completamente prevedibile, occorre interpretare informazioni, scegliere tra più strumenti e gestire eccezioni. Se i passaggi sono fissi e le regole sono chiare, un workflow tradizionale è spesso più economico, veloce e controllabile.

Questa distinzione è il punto di partenza dell’articolo di Digital4 “C’è un agent per tutto. Ma non tutto ha bisogno di un agent”. Un tema molto attuale: oggi costruire una demo è relativamente facile; trasformarla in uno strumento affidabile è tutto un altro lavoro.

Che cos’è un agente AI, in parole semplici

Un agente AI è un sistema capace di perseguire un obiettivo, osservare ciò che succede, decidere il passo successivo e utilizzare strumenti: per esempio un motore di ricerca, un database, la posta elettronica, un foglio Excel o un gestionale.

La differenza rispetto a un chatbot non è che “scrive meglio”. La differenza è che può agire. E la differenza rispetto a un workflow è che non deve per forza seguire sempre la stessa strada.

Anthropic distingue chiaramente workflow e agenti: nei primi, modelli e strumenti vengono orchestrati attraverso percorsi definiti in anticipo; nei secondi, è il modello a decidere dinamicamente come procedere. Anche la guida pratica di OpenAI alla costruzione degli agenti suggerisce di partire da processi in cui regole rigide e automazioni deterministiche non bastano.

Workflow, assistente o agente? La scelta pratica

Non tutti i problemi aziendali richiedono lo stesso grado di autonomia. Prima di aggiungere la parola “agentico” a una presentazione, conviene usare questa matrice.

Il principio è semplice: usare il livello minimo di autonomia necessario. Più autonomia significa più flessibilità, ma anche più costi, più variabilità e più controlli.

Il test delle cinque domande prima di creare un agente AI

Nei corsi e nei progetti aziendali partirei da cinque domande molto concrete.

  1. Il processo cambia spesso percorso? Se la risposta è no, probabilmente basta un’automazione.
  2. Occorre interpretare informazioni non strutturate? Email, documenti, note e richieste ambigue sono un terreno più adatto agli agenti.
  3. L’agente deve usare più strumenti? Per esempio cercare un dato nel CRM, confrontarlo con un contratto e preparare una risposta.
  4. Possiamo verificare il risultato? Se non esiste un modo per sapere se il lavoro è corretto, non esiste nemmeno un buon progetto.
  5. Un errore è reversibile? Cancellare una bozza non equivale a inviare un bonifico o pubblicare un listino sbagliato.

Se il processo non supera questo test, aggiungere un agente rischia di automatizzare non il lavoro, ma la confusione.

Tre casi in cui un agente AI può avere senso

1. Gestire richieste con molte eccezioni

Immaginiamo un servizio clienti che riceve richieste via email. Un workflow può riconoscere alcune parole e assegnare un’etichetta. Un agente, invece, può leggere la conversazione, consultare la scheda cliente, verificare la policy, cercare un ordine e preparare una risposta o chiedere l’intervento di una persona.

Il valore non sta nel testo prodotto, ma nei passaggi manuali eliminati. Naturalmente l’agente deve avere fonti definite, permessi limitati e regole chiare per l’escalation.

2. Raccogliere dati da strumenti diversi

Molte attività aziendali consistono nel fare il giro delle sette chiese digitali: CRM, gestionale, email, fogli, cartelle condivise e piattaforme analytics. Un agente può cercare le informazioni, controllarne la completezza e restituire una sintesi utilizzabile.

Un esempio concreto è il lavoro sui fogli di calcolo. In questo video mostro un agente Genspark che interviene su un file Excel:

Per approfondire, sul blog trovi anche cinque esempi pratici di utilizzo dell’agente Genspark.

3. Preparare un lavoro che una persona deve approvare

L’agente può cercare fonti, confrontare documenti, compilare una bozza e segnalare le anomalie. La persona prende la decisione finale. È un modello molto più realistico del fantomatico collega digitale che sa tutto e non chiede mai aiuto.

Il punto non è sostituire il giudizio, ma recuperare tempo sulle attività preparatorie. Nel video seguente racconto dieci esempi con cui ho misurato un risparmio complessivo di dieci ore in una settimana:

Qui trovi anche l’articolo completo su come recuperare dieci ore alla settimana con l’AI.

Il lavoro difficile non è scrivere il prompt

Con un agente il prompt conta, ma non basta. Bisogna progettare il contesto: quali dati può vedere, quali fonti deve considerare autorevoli, che cosa deve ricordare, quali strumenti può utilizzare e quando deve fermarsi.

Anthropic parla di context engineering per gli agenti AI: non si progetta soltanto una richiesta, ma l’intero ambiente informativo in cui il sistema deve operare. È un passaggio che approfondisco anche nell’articolo dal prompt al contesto.

Se i documenti sono vecchi, le autorizzazioni sono eccessive o le procedure aziendali si contraddicono, l’agente non risolve il problema. Lo esegue più velocemente.

Come avviare un progetto pilota senza farsi male

Un buon progetto non parte dal super-agente aziendale. Parte da un processo piccolo, frequente e misurabile.

  1. Scegliere un solo processo. Per esempio classificare le richieste commerciali in entrata.
  2. Misurare il punto di partenza. Tempo impiegato, errori, volumi, costi e passaggi manuali.
  3. Definire una job description. Obiettivo, strumenti, fonti, divieti, condizioni di arresto ed escalation.
  4. Limitare i permessi. All’inizio meglio leggere e proporre; l’azione autonoma viene dopo.
  5. Creare casi di test. Non solo richieste normali, ma dati mancanti, istruzioni contraddittorie ed eccezioni.
  6. Tenere una persona nel circuito. Le azioni sensibili devono richiedere approvazione.
  7. Decidere in anticipo quando fermare il progetto. Se costa più del lavoro risparmiato o non raggiunge la qualità minima, si torna a un workflow più semplice.

Quali metriche usare per valutare un agente AI

Contare le risposte generate serve a poco. Le metriche utili sono legate al lavoro:

  • tempo medio per completare un’attività;
  • percentuale di attività completate correttamente;
  • numero di interventi umani necessari;
  • costo per attività completata;
  • tasso di errore e gravità degli errori;
  • numero di escalation corrette e mancate;
  • tracciabilità delle fonti e delle azioni;
  • tempo realmente recuperato dalle persone.

Gartner ha previsto che oltre il 40% dei progetti di agentic AI sarà cancellato entro la fine del 2027, citando costi crescenti, valore poco chiaro e controlli del rischio insufficienti. La lezione non è “gli agenti non funzionano”, ma “una demo non è un risultato aziendale”.

Governance: chi controlla l’agente che controlla il processo?

Un agente deve essere trattato come un componente operativo, non come un collega infallibile. Servono registri delle azioni, gestione delle identità, limiti di spesa, fonti approvate, valutazioni periodiche e una persona responsabile del processo.

Il Playbook del NIST per la gestione del rischio AI propone azioni organizzate attorno a quattro funzioni: governare, mappare, misurare e gestire. È una buona bussola anche per un progetto piccolo.

Attenzione inoltre alla Shadow AI in azienda: se gli strumenti ufficiali sono assenti o troppo complicati, le persone ne adotteranno altri senza controllo. La governance efficace non è un elenco di divieti; è un modo sicuro per ottenere risultati.

E nei casi delicati bisogna ricordare che l’AI può anche influenzare male le scelte. Ne parlo nell’approfondimento sulle decisioni artificiali in azienda.

La regola finale: autonomia solo dove produce valore

Gli agenti AI in azienda possono essere molto utili. Ma la maturità non si misura dal numero di agenti attivati. Si misura dalla capacità di scegliere il processo giusto, assegnare un perimetro chiaro, controllare i risultati e fermarsi quando una soluzione più semplice funziona meglio.

Prima si mette ordine nel processo. Poi si decide che cosa automatizzare. Solo alla fine si valuta quanta autonomia concedere all’AI.

Il futuro del lavoro non sarà popolato soltanto da super-agenti. Sarà fatto soprattutto di buoni strumenti, piccoli automatismi e agenti specializzati che fanno poche cose, verificabili, davvero utili.

Domande frequenti sugli agenti AI in azienda

Qual è la differenza tra un agente AI e un chatbot?

Un chatbot risponde principalmente a richieste. Un agente AI può pianificare più passaggi, scegliere strumenti, osservare i risultati intermedi e compiere azioni per raggiungere un obiettivo.

Quando conviene usare un workflow invece di un agente?

Quando il processo è stabile, i passaggi sono noti, le regole sono chiare e le eccezioni sono poche. In questi casi il workflow è generalmente più semplice, economico e prevedibile.

Quali processi sono adatti a un primo agente AI?

Processi frequenti, circoscritti e misurabili: classificazione delle richieste, raccolta di dati da più fonti, controllo della completezza dei documenti e preparazione di bozze da approvare.

Un agente AI può lavorare senza supervisione umana?

Può farlo solo in attività a basso rischio, ben testate e facilmente reversibili. Per pagamenti, contratti, decisioni sulle persone o comunicazioni pubbliche è prudente mantenere un’approvazione umana.

Come si misura il valore di un agente AI?

Con indicatori operativi: tempo risparmiato, costo per attività, qualità del risultato, errori, escalation, interventi umani e tracciabilità delle azioni.

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Gemini Avanzato: Prompt Engineering, Deep Research, Automazione e Gems — Guida Pratica per Professionisti

Gemini, l’intelligenza artificiale di Google, è molto più di un semplice assistente conversazionale. Se sai come usarlo al livello avanzato, diventa uno strumento potentissimo per la ricerca, l’analisi dei dati, la produttività professionale e la creazione di flussi di lavoro automatizzati. In questo articolo — ispirato al webinar tenuto per EDI Confcommercio con oltre 460 professionisti collegati — esploriamo le funzionalità avanzate di Gemini con esempi concreti e pronti all’uso.

Perché usare Gemini a livello avanzato?

La maggior parte degli utenti usa Gemini per domande semplici o riassunti di testo. Ma chi vuole davvero trasformare il proprio modo di lavorare deve andare oltre: sfruttare il Prompt Engineering avanzato, automatizzare l’analisi dei dati, fare ricerche multi-fonte con il Deep Research e costruire assistenti personalizzati con i Gems.

Imprenditori, liberi professionisti, marketer, consulenti e manager possono usare queste funzionalità per risparmiare ore di lavoro ogni settimana, migliorare la qualità delle analisi e prendere decisioni più informate.

1. Prompt Engineering Avanzato con Gemini

Il prompt è la chiave di tutto. Un prompt mal strutturato produce risposte generiche; un prompt ben costruito produce output professionali e precisi. Ecco le tecniche principali:

Struttura a ruolo + contesto + obiettivo + formato

Invece di scrivere “dammi idee per un post LinkedIn”, prova così:

Sei un esperto di comunicazione digitale per PMI italiane. Ho un’azienda nel settore manifatturiero a Brescia. Voglio aumentare la mia visibilità su LinkedIn tra imprenditori del Nord Italia. Scrivi 3 idee di post con hook d’apertura forte, sviluppo del messaggio e call to action. Usa un tono autorevole ma diretto. Formato: un paragrafo per post, max 1200 caratteri ciascuno.

Questo tipo di prompt attiva le capacità reasoning di Gemini e produce contenuti immediatamente utilizzabili.

Chain of thought e prompting a più step

Per analisi complesse, chiedi a Gemini di ragionare passo dopo passo prima di darti la risposta finale. Esempio:

Prima elenca tutti i fattori da considerare, poi analizzali uno a uno, infine dammi la tua raccomandazione finale con pro e contro.

Prompt iterativo con feedback

Non fermarti alla prima risposta. Usa il follow-up per affinare: “Rendi il tono più formale”, “Aggiungi dati statistici”, “Accorcia del 30%”, “Trasforma il punto 3 in un esempio pratico”. Questa tecnica iterativa è la differenza tra un utente base e uno avanzato.

2. Automazione di Analisi e Gestione dei Dati

Gemini integra direttamente con Google Sheets, Google Drive e Google Workspace, permettendo di automatizzare analisi che prima richiedevano ore.

Analisi di fogli di calcolo

Carica un file CSV o collega un Google Sheet e chiedi a Gemini di:

  • Identificare trend nei dati di vendita degli ultimi 12 mesi
  • Calcolare la media mobile e prevedere il prossimo trimestre
  • Segmentare i clienti per fatturato e frequenza d’acquisto
  • Evidenziare anomalie o outlier nei dati

Esempio concreto: “Analizza questi dati di vendita mensili, identifica i 3 prodotti con il calo maggiore negli ultimi 6 mesi e suggerisci possibili cause e azioni correttive.”

Sintesi automatica di documenti aziendali

Carica PDF, report, contratti o email e chiedi a Gemini di estrarre i punti chiave, identificare rischi, confrontare versioni diverse di un documento o generare una sintesi esecutiva. Questo è particolarmente utile per consulenti, avvocati d’affari e manager che gestiscono grandi volumi di documentazione.

Creazione di script e formule

Gemini può scrivere formule complesse per Excel/Google Sheets, script Google Apps Script per automatizzare attività ripetitive, e persino codice Python per analisi dati più avanzate — anche se non sei un programmatore.

3. Deep Research Multi-Fonte

La funzione Deep Research di Gemini (disponibile nelle versioni avanzate) è una delle più potenti per chi fa ricerca professionale. Permette di effettuare ricerche approfondite su un argomento, consultando e sintetizzando decine di fonti in pochi minuti.

Come funziona il Deep Research

Invece di fare una singola ricerca e ottenere un’unica risposta, il Deep Research:

  • Definisce automaticamente un piano di ricerca strutturato
  • Consulta decine di fonti web verificate
  • Sintetizza le informazioni in un report coerente e dettagliato
  • Cita le fonti con link verificabili

Esempi pratici di Deep Research

Per un consulente di marketing: “Fai una ricerca approfondita sulle ultime tendenze nel marketing B2B in Italia nel 2025: canali più efficaci, budget medi, strumenti AI più adottati e casi studio di successo.”

Per un imprenditore: “Analizza il mercato del packaging sostenibile in Europa: dimensioni del mercato, principali player italiani, normative UE in arrivo, opportunità per PMI.”

Per un professionista HR: “Ricerca le migliori pratiche internazionali per il recruiting di figure tech nel 2025: canali, compensation package, employer branding e retention.”

Il risultato è un report strutturato che sostituisce ore di ricerca manuale su Google, lettura di articoli e sintesi dei contenuti.

4. Gems: Assistenti Personalizzati con Gemini

I Gems sono forse la funzionalità più trasformativa di Gemini Advanced. Ti permettono di creare assistenti AI personalizzati per compiti specifici, con istruzioni, tono e contesto definiti da te una volta sola.

Cos’è un Gem e come si crea

Un Gem è un’istanza personalizzata di Gemini a cui puoi dare un nome, un ruolo specifico e istruzioni dettagliate. Ogni volta che lo apri, “ricorda” il contesto e si comporta esattamente come vuoi tu.

Per crearlo: vai su gemini.google.com → Gem manager → Nuovo Gem. Inserisci un nome, una descrizione e le istruzioni di sistema.

Esempi concreti di Gems utili per professionisti

Gem “Copywriter LinkedIn”: “Sei il mio assistente per la comunicazione LinkedIn. Conosci il mio settore (formazione AI e comunicazione digitale per aziende), il mio pubblico (imprenditori e manager italiani) e il mio stile (diretto, concreto, con dati). Quando ti chiedo di scrivere un post, seguono sempre questa struttura: hook forte nella prima riga, sviluppo con esempio concreto, call to action finale.”

Gem “Analista Dati”: “Sei il mio analista dati. Quando ti carico un dataset, prima descrivi la struttura, poi identifichi pattern e anomalie, poi suggerisci 3 visualizzazioni utili e infine mi dai 5 insight azionabili. Usa sempre linguaggio semplice, adatto a un imprenditore non tecnico.”

Gem “Coach per Presentazioni”: “Sei un esperto di public speaking e storytelling aziendale. Quando ti condivido una presentazione o uno schema, mi aiuti a migliorare la narrativa, rafforzare l’apertura, rendere più chiare le slide e chiudere con un messaggio forte e memorabile.”

Perché i Gems cambiano il modo di lavorare

Senza Gems, ogni volta che apri Gemini devi rispiegare chi sei, cosa fai e come vuoi che risponda. Con i Gems, hai già tutto configurato: il contesto è lì, pronto. È come avere un assistente specializzato sempre disponibile, che conosce già il tuo settore, il tuo stile e i tuoi obiettivi.

Gemini Advanced vs Gemini Free: cosa cambia per i professionisti?

Le funzionalità avanzate descritte in questo articolo (Deep Research, Gems avanzati, integrazione con Google Workspace, finestra di contesto estesa fino a 1 milione di token) sono disponibili principalmente con Gemini Advanced, incluso nel piano Google One AI Premium.

Per un professionista o un’azienda che vuole usare l’AI seriamente, l’investimento si ripaga ampiamente in termini di tempo risparmiato e qualità del lavoro prodotto.

Conclusione: l’AI non sostituisce i professionisti, potenzia quelli che la sanno usare

Come emerso chiaramente nel webinar di EDI Confcommercio, il valore di Gemini — e dell’AI in generale — non è nel fare le cose al posto tuo, ma nell’amplificare le tue competenze. Chi impara a usare il Prompt Engineering avanzato, il Deep Research, l’automazione dei dati e i Gems ottiene un vantaggio competitivo reale e misurabile.

Il punto non è sapere tutto sull’AI: è sapere quali strumenti usare, quando usarli e come configurarli per il proprio lavoro specifico. E quello lo puoi imparare adesso.

Vuoi approfondire l’uso avanzato di Gemini e degli strumenti AI per la tua attività? Scopri i corsi e i webinar disponibili oppure contattami per una consulenza personalizzata.

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