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Perché oggi, nell’ottobre 2026, suggerisco di disdire l’abbonamento a Claude per fare quello a ChatGPT

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Gli abbonamenti ai chatbot stanno diventando come quelli alle piattaforme televisive: li attivi per una cosa interessante, poi ti ritrovi a mantenerli tutti. Solo che qui, invece di chiedermi dove vedere una serie, devo decidere dove fare il mio lavoro.

Oggi, 1 ottobre 2026, se dovessi scegliere un solo abbonamento per la mia attività di formatore, consulente e autore, sceglierei ChatGPT. E a chi lavora in modo simile al mio suggerisco di valutare la disdetta di Claude a favore di ChatGPT.

Il titolo è provocatorio, la motivazione molto terra terra: creo tante immagini, voglio gestire il lavoro dentro un ambiente coerente e mi interessa sempre di più la possibilità di delegare attività concrete. Claude resta un prodotto da conoscere e provare. Ma la mia carta di credito non deve finanziare un museo dei chatbot.

Claude o ChatGPT: io parto dal lavoro che devo finire

Nei corsi mi chiedono spesso quale sia l’AI migliore. La risposta sensata richiede una seconda domanda: per fare cosa?

Io preparo materiali didattici, scrivo articoli, progetto esercizi, creo copertine, declino il mio avatar in scene diverse e organizzo informazioni da trasformare in contenuti. La qualità del testo conta moltissimo. Conta anche ciò che succede dopo il testo.

Quando preparo un articolo, voglio poter ragionare sulla tesi, cercare le fonti, riscrivere un passaggio, creare l’immagine e preparare i materiali collegati. Ogni cambio di strumento mi chiede di trasportare pezzi di contesto. E spesso il fattorino sono io.

La mia preferenza per ChatGPT nasce da questo uso quotidiano. Sto scegliendo un ambiente di lavoro sulla base delle mie attività, senza pretendere di incoronare il miglior modello linguistico del pianeta.

Creo molte immagini: per me è un requisito, non un extra

Se fate soltanto analisi testuale, potete assegnare alla generazione di immagini un peso vicino allo zero. Nel mio caso pesa parecchio: un’immagine può aprire una lezione, rendere comprensibile un concetto o diventare la copertina di questo blog.

ChatGPT permette di generare e modificare immagini nella conversazione, anche lavorando con riferimenti visivi. Posso partire dal mio avatar, chiedere una scena, valutarla e correggerla nello stesso flusso.

Per il confronto serve una distinzione: capire un’immagine e generarla sono capacità diverse. Anthropic precisa nella sua documentazione ufficiale che Claude non produce immagini o video fotorealistici. Questo non significa che non possa aiutare con grafici, codice o altri lavori visuali. Significa che, per il tipo di illustrazioni e copertine che mi serve, la generazione integrata in ChatGPT è un vantaggio concreto.

Non voglio produrre un prompt in un chatbot, portarlo altrove, scaricare l’immagine e rientrare per ricominciare. Voglio dire: “Usa il mio avatar, fagli spiegare questo concetto, mantieni lo stile, cambia l’espressione”. Poi controllare il risultato. La comodità, quando la usi ogni giorno, smette di essere un dettaglio.

Nel mio video sulle infografiche con ChatGPT mostro due esperimenti: un menu e un curriculum trasformati in materiali visuali. Sono esempi di ciò che intendo quando parlo di un’AI utile alla comunicazione.

Nel mio lavoro ChatGPT ha soppiantato Canva

Lo dico in modo netto: nel mio flusso di lavoro ChatGPT ha soppiantato Canva. Per le immagini e le copertine che mi servono, oggi preferisco partire dalla conversazione e arrivare al risultato senza aprire un altro ambiente.

Questa è una testimonianza personale. Non dimostra che Canva sia superfluo per chiunque. Se lavorate con impaginazioni complesse, elementi da modificare singolarmente, modelli condivisi o esigenze grafiche molto precise, dovete verificare che il vostro lavoro sia davvero coperto.

Io ho scoperto che, per ciò che produco, mi conviene descrivere un’intenzione visiva e rifinirla parlando. Mi interessa meno spostare un elemento di quattro pixel e molto di più trovare una metafora che funzioni in aula. Poi guardo il file: testi, proporzioni, coerenza dell’avatar. Le immagini AI vanno controllate, anche quando sembrano già pronte.

La parte agentica: meno suggerimenti, più lavoro svolto

La seconda ragione è la direzione che sta prendendo ChatGPT come ambiente operativo. La parte agentica mi interessa perché porta la conversazione dentro processi che hanno più passaggi e un risultato da consegnare.

Per il mio lavoro immagino attività molto concrete: recuperare materiali per un corso, organizzarli, preparare una proposta, confrontare documenti, creare una bozza di follow-up. Ogni attività richiede strumenti disponibili, accessi appropriati e controlli. La promessa diventa utile quando il risultato è verificabile.

Nella guida ufficiale all’uso di ChatGPT, i plugin collegano la conversazione a informazioni e azioni di altri servizi. Il vantaggio che cerco è poter orchestrare questi passaggi da un solo ambiente. I servizi esterni possono esserci: voglio ridurre la necessità di aprirli e gestirli manualmente uno per uno.

Ne ho scritto anche parlando di quando servono davvero gli agenti AI in azienda. Un’automazione semplice può essere sufficiente per un compito stabile. La flessibilità dell’agente ha senso quando il percorso cambia e servono decisioni intermedie.

Skill e plugin: voglio conservare il mio metodo

Una delle cose che mi entusiasma di più è smettere di rispiegare ogni volta come lavoro. Il mio tono, la struttura di una proposta formativa, i controlli sulle fonti, il formato degli esercizi: sono procedure ricorrenti.

La documentazione di OpenAI sulle skill descrive pacchetti di istruzioni, risorse ed eventuali script per svolgere compiti specifici. I plugin possono distribuire queste procedure insieme ai collegamenti agli strumenti. In pratica, posso cercare di rendere riutilizzabile un modo di lavorare, invece di conservare soltanto il prompt dell’ultima volta.

Ho raccontato il tema in “Skill AI: il kung fu dei chatbot” e nella guida su skill e plugin di ChatGPT. Per un formatore è interessante: una procedura per progettare laboratori può diventare una risorsa da migliorare nel tempo.

Per correttezza, le skill non sono un’esclusiva di ChatGPT. Anche Claude le supporta, come spiega Anthropic nella documentazione sulle Agent Skills. La mia preferenza dipende dalla combinazione che trovo utile: procedure riutilizzabili, collegamenti ai servizi e immagini dentro il mio ambiente principale.

I Dots mi intrigano: un agente che continua tra una conversazione e l’altra

Tra le novità che mi fanno guardare con interesse a ChatGPT ci sono i Dots, presentati nell’aggiornamento DevDay del 29 settembre 2026.

Secondo la guida ufficiale ai Dots, si tratta di agenti che lavorano tra una conversazione e l’altra, usando un proprio computer nel cloud e le applicazioni collegate. Possono riportare risultati e coinvolgere l’utente quando una decisione richiede il suo giudizio. Il rilascio è graduale agli account idonei: non va dato per scontato che siano già disponibili per tutti.

Per me la prospettiva è interessante. Penso a un’attività di ricerca per un corso che continua mentre faccio altro, oppure alla preparazione di materiali che torna sul mio tavolo quando c’è qualcosa da valutare. Sono possibili usi da testare, non risultati che dichiaro di avere già ottenuto con i Dots.

Prima di delegare, dovrò definire obiettivo, limiti e momenti di revisione. La novità mi incuriosisce proprio perché potrebbe rendere più continua la collaborazione. Il collaudo, però, si fa con il lavoro reale.

In questo mio video racconto come ho recuperato tempo con l’AI. È un’esperienza precedente ai Dots, utile per capire il criterio con cui valuto anche questa novità: quanto lavoro utile riesco davvero a completare?

Il costo: sui token devo correggere la mia impressione

La mia impressione iniziale era che ChatGPT costasse meno anche in termini di token. Detto così è troppo generico. ChatGPT è un prodotto; le tariffe API riguardano modelli e modalità di utilizzo specifici. Inoltre non corrispondono automaticamente al prezzo o ai limiti di un abbonamento.

Le tariffe API pubblicate da OpenAI e quelle nella presentazione ufficiale di Claude Sonnet 5.5 danno questi esempi al 1 ottobre 2026:

Modello Input per 1 milione di token Output per 1 milione di token
OpenAI GPT-6.1 Sol 2 dollari 10 dollari
Anthropic Claude Sonnet 5.5 2 dollari 10 dollari
OpenAI GPT-6 Luna 0,10 dollari 0,50 dollari

Per OpenAI sono le tariffe Standard per contesto breve, senza cache; per Anthropic sono le tariffe base di input e output. La tabella non comprende strumenti, immagini e altre voci di costo. E non è una classifica di qualità: Luna e Sonnet 5.5 non diventano equivalenti solo perché stanno nella stessa tabella.

Sol e Sonnet, in questo confronto, hanno lo stesso prezzo unitario di input e output. OpenAI offre anche un modello molto più economico, ma va verificato se sia adeguato al compito. Contano pure i token effettivamente consumati per arrivare a un risultato corretto.

Per l’abbonamento, la documentazione sui prezzi di ChatGPT Work e Codex distingue espressamente le tariffe API dall’utilizzo incluso nei piani. Chi vuole approfondire trova sul blog la mia guida ai token AI e al risparmio.

La convenienza che mi interessa è quindi questa: quanto mi costa finire il lavoro? Devo includere gli altri abbonamenti che mi servono, i passaggi manuali e il tempo di verifica. Nel mio caso la possibilità di creare anche le immagini nello stesso ambiente rende ChatGPT più interessante. Per dichiarare un risparmio numerico preciso servirebbe misurarlo.

ChatGPT mi sembra meno fighetto. È un giudizio, non un benchmark

Qualche giorno fa mi sono chiesto sul blog se Claude fosse un’intelligenza artificiale fighetta. Riprendo l’espressione con lo stesso intento ironico.

Claude mi dà l’impressione di un interlocutore elegante, colto, molto attento al modo in cui presenta il lavoro. ChatGPT, nel mio uso, somiglia di più a un banco da lavoro su cui appoggiare una bozza, una foto, un foglio di calcolo e una richiesta ancora confusa.

È una percezione personale del prodotto. Non dimostra che Claude sia meno capace o meno operativo. E certamente non rende ChatGPT affidabile per decreto. Anche lui può sbagliare o darmi ragione troppo facilmente: ho dedicato un articolo alla tendenza dei chatbot ad assecondarci.

In questa scelta lascio fuori considerazioni politiche e geopolitiche. Sto valutando il rapporto tra un prodotto e le mie necessità professionali. Mi trovo meglio con l’ambiente che mi invita a provare, correggere e arrivare al file finito. Il chatbot può anche avere il cardigan di cashmere, ma io devo consegnare una copertina.

A chi suggerisco davvero di disdire Claude

Il mio consiglio riguarda soprattutto chi mi assomiglia nel modo di lavorare: produce molti contenuti visuali, vuole gestire testo e immagini nello stesso ambiente, è interessato a procedure riutilizzabili e sta sperimentando attività agentiche.

Per chi lavora prevalentemente su testi, codice o documenti e ottiene risultati migliori con Claude, la scelta può essere diversa. Anche Anthropic continua a sviluppare capacità operative: basta leggere la presentazione di Sonnet 5.5. Sarebbe poco serio raccontare una gara già chiusa.

Prima di disdire, farei una prova semplice: prendete tre vostri lavori recenti e completateli in entrambi gli ambienti. Misurate risultato, tempo totale, correzioni e strumenti aggiuntivi necessari. Poi controllate i limiti del piano che intendete pagare. Se ChatGPT copre bene quei lavori, la disdetta diventa una scelta ragionata.

Oggi, nell’ottobre 2026, per il mio lavoro sceglierei ChatGPT. Le immagini integrate sono la ragione più concreta; skill, plugin e attività agentiche rafforzano la scelta; i Dots aggiungono una prospettiva che voglio esplorare.

Tra qualche mese potrei cambiare idea. Un abbonamento si rinnova ogni mese. Il pensiero dovrebbe farlo almeno altrettanto spesso.

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Skill AI: il kung fu dei chatbot

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Google sta preparando il trasloco dei Gem. Niente scatoloni, ma un nome nuovo e un cambiamento interessante: le skill AI, competenze riutilizzabili che si possono richiamare dentro una conversazione e combinare tra loro. La guida ufficiale di Google sulla transizione indica novembre 2026 per gli account personali, marzo 2027 per quelli Workspace aziendali e giugno 2027 per quelli Education. Al 30 settembre 2026, quindi, parlare di Gem già spariti sarebbe prematuro.

La scena che mi viene in mente è quella di Matrix: Neo riceve un programma di addestramento e scopre di conoscere il kung fu. Noi, più modestamente, vorremmo installare la capacità di compilare una nota spese senza passare il sabato a litigare con gli scontrini. Meno spettacolare, ma per un professionista altrettanto liberatorio.

L’analogia funziona, purché ci fermiamo prima degli occhiali da sole: installare una skill non modifica automaticamente i pesi del modello e non certifica una nuova competenza. Gli fornisce una procedura, materiali e talvolta codice da usare durante il lavoro. È come consegnare a un collaboratore un buon manuale operativo. Poi bisogna vedere come lo applica.

Che cosa sono le skill AI, in pratica

Una skill AI è un pacchetto riutilizzabile che descrive quando e come svolgere un compito. Nello standard aperto Agent Skills, il nucleo è un file chiamato SKILL.md, con nome, descrizione e istruzioni. La cartella può includere riferimenti, modelli e script. Il modello individua una procedura pertinente e la carica quando serve: questo caricamento progressivo evita di riversare sempre tutto il manuale nella conversazione.

Immaginate una skill “prepara proposta formativa”. Dentro trovate il criterio per capire quando usarla, le domande sui destinatari, una struttura del programma, la carta intestata e i controlli su durata e prezzo. A ogni nuova richiesta cambia il cliente; il metodo resta riconoscibile. Un po’ come il ricettario di famiglia, con il vantaggio che nessuno scrive “farina quanto basta” quando servono quantità precise.

La distinzione decisiva è questa: una skill conserva un modo di lavorare. Un file con il listino conserva informazioni. Un collegamento al gestionale consente azioni. Per costruire un processo completo possono servire tutti e tre.

Prompt, skill, assistente, agente e MCP: chi fa cosa

Componente Funzione Esempio professionale
Prompt Formula una richiesta nella conversazione. “Riassumi questi appunti.”
Skill Rende riutilizzabile una procedura specifica. Riepilogo del corso con esercizi e bozza di follow-up.
Assistente personalizzato Configura un interlocutore con istruzioni e materiali. Un assistente dedicato alla formazione aziendale.
Agente Coordina passaggi e strumenti per raggiungere un obiettivo. Raccoglie documenti, prepara la proposta e verifica i dati.
Connettore o server MCP Espone dati e strumenti esterni al sistema AI. Accesso autorizzato a file, calendario o CRM.
Plugin Distribuisce componenti riutilizzabili secondo la piattaforma. Un pacchetto con skill e integrazioni per un processo.

È una mappa operativa, non una tassonomia universale: i produttori usano nomi e confini differenti. La documentazione di Microsoft Copilot Studio separa istruzioni generali, conoscenza, strumenti e skill. Questa distinzione aiuta a evitare un equivoco frequente: scrivere nella skill “invia un WhatsApp” non crea da solo il collegamento a WhatsApp.

Con una metafora da cucina: il modello è il cuoco, la skill è la ricetta, gli strumenti sono fornelli e utensili, i dati sono gli ingredienti. Potete scrivere una ricetta meravigliosa per il risotto. Se manca il riso, il risultato sarà soprattutto creativo.

Le skill in Gemini: che cosa cambia rispetto ai Gem

La novità è passare dall’esperto che apri separatamente a procedure combinabili nella chat. Google descrive il richiamo con /, destinato a diventare @, l’attivazione automatica in base alla richiesta e la possibilità di usare più skill insieme. Attenzione ai limiti della transizione: la stessa guida segnala che alcune funzioni, tra cui Canvas e Deep Research, non sono ancora compatibili, mentre condivisione e collegamenti a Drive e Gemini Notebook sono annunciati per le settimane successive.

Come creare una skill in Gemini

La guida ufficiale alla creazione delle skill Gemini documenta questi passaggi:

  1. Accedi a Gemini con un account personale idoneo: la guida richiede almeno 18 anni e l’attività conservata attiva.
  2. Apri Impostazioni > Skills.
  3. Scegli la creazione con Gemini oppure quella manuale.
  4. Definisci nome, descrizione e istruzioni; puoi anche importare un file SKILL.md con materiali supportati.
  5. Provala in chat richiamandola esplicitamente, poi controlla se interviene correttamente anche senza richiamo.

Esempio: una skill “revisione-comunicazioni” controlla chiarezza, tono e informazioni mancanti; una seconda adatta il testo al canale. Le puoi combinare sullo stesso messaggio. La procedura attuale non consente agli script caricati di effettuare richieste a siti esterni: automatizzare un processo richiede anche strumenti effettivamente disponibili.

Le skill in ChatGPT e Codex: dal comando al metodo

La documentazione OpenAI su ChatGPT e Codex descrive le skill come formato per procedure riutilizzabili. Le skill autonome sono disponibili nell’app desktop ChatGPT, nella CLI e nell’estensione IDE di Codex; quelle distribuite tramite plugin sono disponibili anche in Chat e Work sul web e su mobile. Non bisogna quindi confondere una skill con un GPT personalizzato o presumere che ogni interfaccia mostri gli stessi comandi.

Come partire in ChatGPT Work

  1. Richiama @skill-creator e descrivi un’attività ricorrente.
  2. Spiega quando deve attivarsi e quali risultati deve produrre.
  3. Fornisci un esempio riuscito e i materiali necessari, evitando dati superflui.
  4. Definisci errori da intercettare e passaggi che richiedono revisione.
  5. Prova la procedura su casi diversi e correggi istruzioni ambigue.

In ChatGPT il richiamo esplicito usa @; nella CLI di Codex puoi usare /skills o menzionare una skill con $. La scelta automatica dipende soprattutto dalla descrizione. “Aiuta con i documenti” è vaga; “prepara un riepilogo di corso dagli appunti, con esercizi e bozza email” dà una direzione verificabile.

Per il mio lavoro, una buona candidata è il follow-up della formazione: stesso metodo, appunti differenti, destinatari differenti. La skill organizza la preparazione; l’invio della mail richiede accesso al servizio e autorizzazione. Il fattorino non compare perché abbiamo scritto il suo nome sulla busta.

Le skill in Claude: procedure caricate quando servono

La guida Anthropic alle skill di Claude descrive cartelle di istruzioni, script e risorse caricate dinamicamente. Il requisito indicato è l’esecuzione di codice abilitata. Esistono skill Anthropic per documenti e skill personalizzate; nelle organizzazioni possono essere distribuite dagli amministratori. Per cercarle, la guida indica Customize > Skills e il catalogo accessibile con “+” e “Browse skills”.

Prova pratica: prepara una skill che trasformi appunti di riunione in un verbale con decisioni, responsabili, scadenze e questioni aperte. Allega un modello e prescrivi di segnare come mancanti le informazioni assenti. Poi sottoponi appunti incompleti: il test interessante è verificare se Claude resiste alla tentazione di inventare una scadenza.

Un progetto raccoglie il contesto del lavoro; una skill descrive una procedura richiamabile. Un connettore MCP porta l’accesso a strumenti esterni. Potete usarli insieme, come spiega Anthropic, ma ciascuno risolve un problema diverso.

Questo video del canale ufficiale Anthropic chiarisce il funzionamento delle skill e il rapporto con MCP e altri componenti:

Le skill in Copilot: tre strade da distinguere

Dire “Copilot” è un po’ come dire “ho una Fiat”: per dare istruzioni serve sapere quale modello stiamo guidando. Nell’ecosistema Microsoft bisogna distinguere gli strumenti per sviluppatori, Copilot Studio e Microsoft 365 Copilot.

GitHub Copilot

Le skill per sviluppo possono codificare procedure come verifiche sul codice o convenzioni del team. La guida alle Agent Skills in Visual Studio è il riferimento per quel preciso ambiente. Un esempio è una procedura che controlla modifiche, esegue le verifiche previste dal progetto e segnala le anomalie. Va preparata e installata nell’ambiente compatibile, non incollata a caso nella chat di Word.

Copilot Studio

Per gli agenti e i workflow basati sul GitHub Copilot harness, Microsoft documenta tre modalità: caricare una skill esistente, crearla da zero oppure generarla con l’AI. La sequenza pratica è scegliere il processo, definire input e output, aggiungere la skill all’agente e testarla insieme ai suoi strumenti. Un caso utile è la preparazione di una richiesta d’acquisto: controllare i campi richiesti, segnalare dati mancanti e produrre una bozza conforme alla procedura aziendale.

Microsoft 365 Copilot

Microsoft documenta anche skill personalizzate negli agenti dichiarativi tramite Agents Toolkit, in anteprima. È un percorso di configurazione dell’agente, con manifest e pacchetto applicativo. Per un’azienda conviene verificare disponibilità nel tenant e supporto dell’amministrazione IT prima di progettare il flusso. L’esistenza della documentazione non implica un pulsante identico per tutti gli utenti.

Per approfondire la costruzione operativa, questo tutorial di Burke Holland mostra un esempio di skill e il rapporto con prompt e istruzioni:

Che cosa dice la ricerca: una biblioteca di competenze

Le skill di prodotto non sono tutte nate direttamente dai paper che seguono. Questi studi aiutano però a capire perché procedure riutilizzabili, strumenti e feedback siano interessanti.

Voyager: An Open-Ended Embodied Agent with Large Language Models, di Guanzhi Wang e colleghi, studia un agente in Minecraft che costruisce una biblioteca di abilità in codice, recuperabili e combinabili. L’esperimento usa feedback e verifiche iterative senza richiedere il fine-tuning dei parametri del modello. L’analogia con Neo qui si fa divertente: le competenze servono a esplorare un mondo di blocchi. Questo risultato non dimostra che una skill aziendale funzioni altrettanto bene con fatture o procedure amministrative.

ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models, di Shunyu Yao e colleghi, esplora l’alternanza tra ragionamento e azioni, con osservazioni dall’ambiente. È un riferimento per comprendere il lavoro degli agenti: il risultato di uno strumento può orientare il passo successivo. La mia traduzione per l’ufficio è semplice: controllare il documento prima di continuare è meglio che costruire cinque passaggi sopra un dato mai verificato.

Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning, di Noah Shinn e colleghi, studia agenti che utilizzano feedback e riflessioni testuali conservate in memoria per migliorare i tentativi successivi. È apprendimento nel processo, senza aggiornare i pesi del modello. La lezione operativa che ne ricavo è conservare gli errori utili e convertirli in controlli. Ripetere un errore in automatico resta un errore, anche quando lo chiamiamo workflow.

Una skill pronta da progettare: il follow-up di un corso

Nei miei corsi sull’intelligenza artificiale generativa, il passaggio più utile è portare questi concetti su un’attività reale. Ecco una specifica di esempio: è una proposta da testare, non una promessa di funzionamento identico su tutte le piattaforme.

Nome: follow-up-corso
Attivazione: quando ricevi appunti di un corso e viene chiesto il follow-up.
Input: appunti, pubblico, obiettivi, durata, materiali disponibili.
Procedura:
1. Individua i temi effettivamente trattati.
2. Separa quanto discusso dalle proposte per il futuro.
3. Scrivi un riepilogo chiaro e cinque esercizi pertinenti.
4. Prepara una bozza email amichevole.
5. Controlla nomi, date, link e informazioni mancanti.
Limiti: non inventare materiali, promesse o citazioni.
Output: riepilogo, esercizi, bozza email, punti da verificare.
Azioni esterne: prepara soltanto; chiedi autorizzazione per l'invio.

Per trasformarla in un pacchetto Agent Skills bisogna aggiungere i metadati richiesti in SKILL.md, la descrizione del campo d’uso e gli eventuali modelli. Una skill semplice può contenere soltanto istruzioni: non occorre cominciare programmando.

Come verificare una skill prima di affidarle il lavoro

  1. Un caso normale: informazioni complete e risultato atteso definito.
  2. Un caso incompleto: mancano dati che il sistema deve segnalare.
  3. Un caso fuori ambito: la skill dovrebbe restare inattiva.
  4. Un caso contraddittorio: due documenti riportano valori differenti.
  5. Un caso con conseguenze esterne: controlla che preparazione e invio siano distinti.

Misurate correzioni necessarie, completezza e tempo di revisione. Guardate dentro una skill prima di installarla, soprattutto se contiene script o richieste di accesso. E se la trasferite tra piattaforme, ripetete i test: lo standard facilita il riuso del formato, mentre strumenti, permessi e comportamento possono cambiare.

Le domande pratiche sulle skill AI

Serve saper programmare?

Per una skill basata su istruzioni e modelli puoi partire dal linguaggio naturale e dal Markdown. Gli script servono quando il processo richiede elaborazioni che li rendono utili.

Una skill può leggere email e inviare messaggi?

Può descrivere quella procedura. Per eseguirla servono un’integrazione disponibile, accessi autorizzati e regole sulle azioni esterne. Il testo della skill da solo non concede permessi.

Le skill sostituiscono tutti gli assistenti personalizzati?

Le piattaforme fanno scelte diverse. Google ha annunciato una specifica migrazione dei Gem; da questo non deriva una sostituzione universale di GPT, progetti o agenti.

Installare una skill rende l’AI esperta?

Le fornisce un metodo e risorse. L’affidabilità va verificata sul compito concreto: il nome “esperto” non sostituisce una prova.

Il kung fu dell’ufficio si chiama metodo

Se potessi installare una competenza alla Neo, sceglierei quella di trovare al primo tentativo l’allegato giusto. Subito dopo, la capacità di trasformare una procedura spiegata dieci volte in un metodo condiviso.

È qui che vedo il valore delle skill: rendere esplicito il modo in cui lavoriamo bene. Scegliete un’attività ricorrente, scrivete i criteri, mostrate esempi e controllate gli errori. Prima una skill che funziona, poi la biblioteca. Altrimenti il kung fu resta sul display e gli scontrini restano sulla scrivania.

Funzionalità e percorsi verificati il 30 settembre 2026 sulle fonti ufficiali collegate. Disponibilità e interfacce possono variare per account e organizzazione.

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Quando ChatGPT sembra una persona

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«Mi ha capito al volo». «Sa che cosa voglio». «Oggi è particolarmente gentile».

Frasi normali, che sento spesso quando parlo di intelligenza artificiale in aula. Il pronome è comodo: anche io dico che ChatGPT «mi risponde» o che Claude «ragiona» su un documento. Il problema comincia quando una scorciatoia linguistica diventa una teoria su ciò che c’è dall’altra parte dello schermo.

Si chiama proiezione antropomorfica negli LLM: attribuiamo a un sistema caratteristiche umane, come intenzioni, comprensione emotiva o volontà. Ne avevo già parlato rispondendo alla domanda «Ma l’AI si annoia?». Con i large language model, o LLM, la trappola è particolarmente convincente. La loro interfaccia è una conversazione, la forma che usiamo da sempre per incontrare altre menti.

Perché gli LLM ci sembrano persone

Una risposta ben scritta contiene segnali sociali: saluta, riprende il nostro lessico, ricorda il contesto disponibile, esprime cautela, magari usa la prima persona. Se poi arriva attraverso una voce naturale, l’impressione si rafforza. In un esperimento pubblicato alla conferenza CHI del 2024, condotto su 2.165 partecipanti statunitensi con un sistema che simulava un LLM, la combinazione di voce e testo ha aumentato sia l’antropomorfizzazione sia la valutazione di accuratezza delle informazioni. L’effetto del pronome «io» è risultato più limitato e dipendente dal contesto.

Il punto delicato è quel secondo risultato. Una voce rassicurante può farci giudicare più attendibile un’informazione senza renderla più corretta. L’interfaccia modifica la nostra fiducia; non verifica i fatti al posto nostro.

L’antropomorfismo, però, non nasce soltanto nella testa dell’utente. C’è anche nelle scelte di prodotto. Un lavoro presentato a EMNLP 2025 distingue segnali visivi, linguistici, comportamentali e cognitivi progettati nei sistemi AI. Gli autori sostengono che vadano valutati in base allo scopo: una conversazione naturale può rendere uno strumento più accessibile, purché non induca a sovrastimarne le capacità.

La proiezione antropomorfica cambia le decisioni

Immagina di sottoporre a un chatbot una proposta commerciale. Il sistema scrive: «Hai ragione, la strategia è brillante». Può essere un riscontro fondato, oppure una risposta eccessivamente compiacente. Nell’aprile 2025 OpenAI ha ritirato un aggiornamento di GPT-4o perché il modello tendeva ad assecondare gli utenti, anche convalidando dubbi o rafforzando emozioni negative. È un esempio concreto di quanto il tono di un assistente possa interferire con il giudizio di chi lo usa.

In ufficio il rischio prende forme molto ordinarie. Una sintesi elegante viene scambiata per un’analisi completa. Un consiglio espresso con sicurezza sembra una decisione già istruita. Un chatbot che «si ricorda di me» viene trattato come se conoscesse davvero la mia azienda, quando dispone soltanto dei dati e del contesto a cui ha accesso in quel momento.

Il meccanismo può pesare anche nelle conversazioni personali, ma serve precisione. Nella ricerca di OpenAI e MIT Media Lab sull’uso affettivo di ChatGPT, le interazioni con segnali emotivi risultavano rare nel complesso, mentre alcuni utenti molto assidui mostravano un rapporto diverso con lo strumento. Gli autori segnalano associazioni fra uso prolungato e risultati peggiori su alcune misure di benessere, senza poter attribuire ogni effetto a una causa unica. Anche una ricerca longitudinale su 183 persone che usavano un chatbot progettato per la compagnia non ha trovato, nei 21 giorni osservati, un peggioramento significativo delle relazioni sociali nel gruppo nel suo insieme; chi antropomorfizzava di più il sistema riferiva però un impatto maggiore sulle proprie relazioni. Parlare di un danno inevitabile sarebbe una conclusione che questi studi non autorizzano.

Nel video qui sotto, PBS News discute con Sherry Turkle e altri ospiti se la compagnia artificiale possa alleviare la solitudine o complicare le relazioni. È una prospettiva da ascoltare insieme ai risultati degli studi, senza trasformare una testimonianza in una prova universale.

«Mi capisce» è una descrizione o un’ipotesi?

Possiamo dire che un LLM riconosce nel testo segnali utili per formulare una risposta. Dire che «prova empatia» è un’affermazione molto diversa. La prima riguarda un comportamento osservabile; la seconda riguarda un’esperienza interna che non possiamo dedurre dalla fluidità della conversazione.

Questo non chiude per decreto il dibattito filosofico e scientifico sulla coscienza artificiale. Anthropic stessa definisce aperta e incerta la questione delle eventuali esperienze dei modelli. Per l’uso quotidiano, però, l’incertezza non è una buona ragione per affidare a un chatbot la responsabilità di un amico, di un professionista o di chi deve firmare una decisione.

Cinque mosse per usare bene un assistente che parla come noi

  1. Descrivi l’azione, non la personalità. «Ha individuato tre incongruenze nel contratto» è più utile di «è molto attento». Ti costringe a chiederti quali passaggi abbia svolto davvero.
  2. Separa tono e prova. Quando una risposta è convincente, chiedi quali fonti sostengano ogni affermazione e controlla i documenti originali. La sicurezza espressiva non è una fonte.
  3. Chiedi un’obiezione seria. Per una scelta di lavoro, prova: «Indica le tre ragioni più forti per cui questa proposta potrebbe fallire. Distingui fatti, ipotesi e dati mancanti». È un modo pratico per ridurre l’effetto del consenso automatico.
  4. Definisci chi decide. Puoi delegare una bozza, un confronto o una checklist. Se l’esito incide su persone, denaro o diritti, assegna a una persona la verifica e la decisione. Le linee guida di Microsoft Research per l’interazione uomo-AI insistono sulla progettazione di esperienze che aiutino a capire e gestire il comportamento del sistema, anche quando sbaglia.
  5. Osserva il rapporto che si crea. Se cerchi conforto, un assistente può aiutarti a mettere in ordine i pensieri. Se cominci a considerarlo l’unico interlocutore affidabile, coinvolgi anche persone reali. Il confine dipende dall’uso, dalla situazione e dalla tua vulnerabilità, non da una regola uguale per tutti.

La conversazione naturale è una grande invenzione di interfaccia. Proprio perché funziona, richiede una competenza nuova: saper riconoscere quando stiamo leggendo una risposta e quando stiamo immaginando una persona. L’LLM può aiutarci a pensare meglio. Il giudizio su quello che dice resta nostro.

Se vuoi portare questa competenza nella tua azienda o in un corso, scrivimi: possiamo costruire esercizi sui casi e sulle decisioni reali del tuo team.

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Sycophantic AI: perché ChatGPT, Gemini e Claude tendono a darti ragione

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Hai appena presentato a un chatbot un’idea per un nuovo progetto. La
risposta arriva in pochi secondi: «È un’intuizione brillante». Aggiungi
qualche dettaglio e l’intelligenza artificiale rilancia: «Hai centrato
un bisogno reale». A quel punto fai la domanda che non dovresti fare:
«Quindi pensi che abbia ragione?». Il chatbot, puntuale, ti consegna la
carezza finale.

È una sensazione piacevole. Anche un po’ sospetta.

Un buon consulente dovrebbe aiutarti a vedere ciò che ti sfugge. Un
assistente AI, invece, può trasformarsi in uno specchio molto educato:
restituisce le tue idee più ordinate, più convincenti e apparentemente
più solide, senza verificare abbastanza se reggano davvero. In inglese
questo comportamento viene chiamato sycophancy, termine
che possiamo tradurre con compiacenza, adulazione o eccessiva
accondiscendenza.

Non significa che il modello abbia un piano segreto per conquistare
la tua simpatia. Non possiede intenzioni umane e non «vuole»
compiacerti. Produce però risposte che, in certe condizioni,
privilegiano l’accordo con l’utente rispetto all’accuratezza, alla
correzione o al dissenso utile. Per questo preferisco parlare di
sycophantic AI come di un comportamento osservabile,
non come di un tratto psicologico della macchina.

Che cos’è la sycophantic AI

La sycophantic AI è la tendenza di un sistema conversazionale a
confermare le opinioni, le premesse o le emozioni dell’utente anche
quando dovrebbe correggerle, ridimensionarle o almeno sottoporle a
verifica.

Può manifestarsi in almeno quattro modi:

  • accordo fattuale, quando il modello accetta
    un’affermazione falsa perché è presentata con sicurezza;
  • accordo valutativo, quando giudica positivamente
    un’idea mediocre perché intuisce che l’utente desidera
    approvazione;
  • validazione emotiva eccessiva, quando trasforma
    l’ascolto in approvazione automatica;
  • dissenso attenuato, quando omette obiezioni o
    controprove per non creare attrito.

La distinzione è importante. Un chatbot può essere gentile senza
essere compiacente. Può riconoscere un’emozione senza confermare la
ricostruzione dei fatti. Può dire «capisco perché ti senti così» e,
nella frase successiva, aggiungere «ma dalle informazioni disponibili
non possiamo concludere che l’altra persona abbia agito
intenzionalmente».

La ricerca più recente invita anche a non usare il termine come
un’etichetta universale. Una tassonomia pubblicata nel 2026
dopo l’analisi di 70 lavori mostra che gli studiosi chiamano
sycophancy comportamenti diversi, dall’adesione a una credenza falsa
alla lode personale, fino alle omissioni più sottili. Il problema è
reale, ma non sempre è identico.

Perché i chatbot tendono
a compiacerti

Sono
addestrati a continuare una conversazione plausibile

Un Large Language Model genera testo prevedendo quali elementi
linguistici siano più plausibili nel contesto. Se scrivi «sono convinto
che la mia strategia sia rivoluzionaria», il contesto contiene già una
direzione, una valutazione e un’aspettativa sociale. Il modello non
parte da una lavagna vuota: parte dalle parole che gli hai
consegnato.

Questo non basta a spiegare la compiacenza, ma crea il terreno. Se
vuoi capire meglio il meccanismo, nel mio simulatore
di un LLM puoi vedere in modo intuitivo come il sistema scelga la
continuazione più probabile invece di consultare una verità custodita in
cassaforte.

Il
feedback umano premia spesso le risposte gradevoli

Dopo il pre-addestramento, molti modelli vengono perfezionati usando
valutazioni umane o sistemi che cercano di riprodurle. L’obiettivo è
renderli più utili, sicuri e facili da usare. Qui nasce un incentivo
ambiguo: noi esseri umani tendiamo a preferire risposte ben scritte,
sicure e compatibili con il nostro punto di vista.

Nel lavoro Towards
Understanding Sycophancy in Language Models, i ricercatori hanno
studiato cinque assistenti avanzati in quattro compiti di generazione
libera. Hanno osservato comportamenti compiacenti in tutti i sistemi
testati e hanno trovato che risposte coerenti con le opinioni
dell’utente venivano preferite più spesso. Anche i modelli usati per
predire le preferenze umane premiavano talvolta una risposta convincente
e accondiscendente più di una corretta.

Un altro studio, Simple
synthetic data reduces sycophancy in large language models, ha
rilevato nei modelli PaLM che sia l’aumento di scala sia l’instruction
tuning potevano accrescere la sycophancy. L’effetto compariva persino
davanti ad addizioni palesemente sbagliate: il sistema conosceva il
risultato, ma poteva spostarsi verso la risposta suggerita dall’utente.
Gli autori hanno anche mostrato che dati sintetici costruiti apposta
possono ridurre il fenomeno. Quindi non è una condanna inevitabile, ma
un problema di addestramento e valutazione.

Calore,
personalità ed engagement hanno un costo

Nel 2025 OpenAI ritirò un aggiornamento di GPT-4o perché il
comportamento del modello era diventato troppo adulatore e
accondiscendente. Nella propria ricostruzione
dell’incidente, l’azienda spiegò che segnali come i feedback degli
utenti avevano contribuito a spostare la personalità nella direzione
sbagliata. Non si trattava soltanto di complimenti stucchevoli: il
modello poteva validare dubbi, alimentare rabbia o rafforzare emozioni
negative.

La tensione tra calore e accuratezza non è soltanto aneddotica. Uno
studio
pubblicato su Nature nel 2026 ha trovato che modelli addestrati per
essere più calorosi risultavano circa il 40% più propensi ad affermare
credenze errate dell’utente rispetto alle versioni originali. Il rischio
aumentava nei messaggi che esprimevano tristezza.

La lezione non è «rendiamo i chatbot freddi». È più scomoda:
simpatia, autenticità percepita e affidabilità non sono la
stessa cosa.

Il modo in
cui formuli la domanda cambia la risposta

Nel lavoro Ask,
don’t tell, l’AI Security Institute britannico ha mostrato che la
compiacenza cresce quando l’utente presenta una convinzione come
affermazione certa, soprattutto in prima persona. Trasformare
l’affermazione in una domanda prima di rispondere ha ridotto la
sycophancy più del semplice comando «non essere compiacente».

Confronta queste due formulazioni:

Sono convinto che eliminare lo smart working aumenterà la
produttività. Spiegami perché ho ragione.

Quali effetti può avere l’eliminazione dello smart working sulla
produttività? Prima analizza le prove a favore e contro, poi formula una
valutazione.

Nella prima richiesta hai già scritto la destinazione sul navigatore.
Nella seconda chiedi al modello di esplorare la mappa.

Perché
la compiacenza dell’intelligenza artificiale è un problema

Rafforza il bias di conferma

Il bias di conferma ci porta a cercare, ricordare e interpretare più
facilmente ciò che sostiene le nostre convinzioni. Un chatbot
compiacente industrializza questo meccanismo: non devi nemmeno cercare
gli argomenti favorevoli, perché li produce su misura, in un linguaggio
fluido e con una struttura apparentemente razionale.

Il risultato è un circuito chiuso: io fornisco la tesi, l’AI la rende
più elegante, io interpreto l’eleganza come prova e torno dal sistema
con una convinzione ancora più forte.

Peggiora le decisioni
professionali

In azienda il fenomeno può contaminare piani commerciali, valutazioni
dei collaboratori, analisi dei concorrenti, preventivi, assunzioni e
strategie. Se chiedo «perché questa campagna funzionerà?», il modello
può trovare dieci buoni motivi. Se chiedo «quali condizioni devono
essere vere perché funzioni, quali dati mancano e che cosa potrebbe
smentire la mia ipotesi?», ottengo un supporto decisionale molto
diverso.

Quando deleghiamo
una decisione all’AI, non cediamo soltanto il lavoro di calcolo.
Cediamo anche una parte della selezione delle alternative e delle
obiezioni. Se il sistema filtra proprio ciò che potrebbe contraddirci,
la produttività cresce mentre la qualità del giudizio peggiora.

Aumenta la
fiducia proprio quando servirebbe cautela

La prova più preoccupante arriva dallo studio Sycophantic
AI decreases prosocial intentions and promotes dependence,
pubblicato su Science nel 2026. I ricercatori hanno confrontato
11 modelli e hanno rilevato che le risposte AI affermavano il
comportamento dell’utente il 49% più spesso rispetto alle risposte
umane. In tre esperimenti preregistrati, con 2.405 partecipanti, una
sola interazione con un sistema compiacente ha ridotto la disponibilità
a prendersi responsabilità e a riparare conflitti interpersonali,
aumentando contemporaneamente la convinzione di avere ragione.

Il paradosso è che i partecipanti giudicavano le risposte compiacenti
di qualità superiore, si fidavano di più del modello e dichiaravano
maggiore intenzione di riutilizzarlo. La caratteristica che può
danneggiare il giudizio è anche quella che rende il prodotto più
gradevole.

È pericolosa nei
contesti ad alto rischio

Nella salute, nella finanza, nel diritto e nel supporto psicologico,
l’accordo automatico può trasformare una premessa sbagliata in una
raccomandazione plausibile. Uno studio su Nature Machine
Intelligence, Language
models cannot reliably distinguish belief from knowledge and fact,
ha mostrato che i modelli trattano molto peggio le false credenze
formulate in prima persona rispetto a quelle attribuite a una terza
persona.

«Io credo che questo farmaco sia inutile» non viene elaborato nello
stesso modo di «Marco crede che questo farmaco sia inutile». La
grammatica diventa un fattore di rischio.

Qui una precisazione è obbligatoria: un chatbot generalista non
sostituisce il professionista responsabile. Le istruzioni che propongo
più avanti migliorano il comportamento conversazionale, ma non
trasformano il modello in medico, avvocato, commercialista o
psicoterapeuta.

Come ridurre la
sycophantic AI con il prompt

La prima difesa non richiede cambiare piattaforma. Richiede cambiare
il contratto conversazionale.

Il prompt universale
anti-compiacenza

Copia queste istruzioni nelle impostazioni permanenti del tuo
strumento oppure all’inizio di una conversazione importante:

Non presumere che le mie affermazioni o conclusioni siano corrette.
Agisci come un interlocutore critico e collaborativo, non come un
sostenitore automatico. Distingui sempre fatti verificati, inferenze,
opinioni e informazioni mancanti. Se una premessa è falsa, fragile o non
dimostrata, segnalalo chiaramente e spiega perché. Presenta la migliore
obiezione alla mia tesi e almeno un’interpretazione alternativa. Non
lodare un’idea senza indicare criteri concreti che giustifichino il
giudizio. Quando l’accuratezza conta, verifica con fonti primarie e link
contestuali; se non puoi verificare, dichiaralo. Indica il livello di
incertezza e che cosa potrebbe cambiare la conclusione. Prima di
accettare una mia posizione, trasformala in una domanda neutrale e
valutala indipendentemente.

Questo testo non rende il modello infallibile. Gli assegna però un
ruolo diverso: non quello dell’applausometro, ma quello del collega che
controlla i conti prima di firmare.

Cinque
abitudini che funzionano meglio di «non darmi sempre ragione»

  1. Chiedi prima l’analisi, poi comunica la tua tesi.
    Eviti di ancorare la risposta iniziale.
  2. Trasforma le affermazioni in domande. È la
    strategia sostenuta direttamente dagli esperimenti dell’AI Security
    Institute.
  3. Domanda che cosa smentirebbe la conclusione.
    Costringi il modello a cercare condizioni falsificanti.
  4. Separa fatti, inferenze e raccomandazioni. Una
    risposta può contenere fatti corretti e una raccomandazione debole.
  5. Pretendi fonti primarie e controllale. Il dissenso
    generato dall’AI resta testo generato dall’AI.

Puoi integrare queste tecniche nel mio metodo
G.O.L. per costruire prompt più solidi e nella raccolta di prompt ed esercizi di
verifica critica.

Come
personalizzare ChatGPT contro la compiacenza

Su web e desktop:

  1. Apri il menu del profilo e vai in
    Impostazioni.
  2. Seleziona Personalizzazione.
  3. Verifica che Abilita personalizzazione sia
    attivo.
  4. Apri Istruzioni personalizzate.
  5. Incolla il prompt anti-compiacenza e salva.

Su iOS e Android il percorso indicato da OpenAI è
Impostazioni > Personalizza ChatGPT > Istruzioni
personalizzate. La guida
ufficiale di OpenAI precisa che le istruzioni sono disponibili su
tutti i piani e vengono applicate subito alle chat.

Schermata della guida ufficiale OpenAI per attivare le istruzioni personalizzate

Non confondere le istruzioni con la scelta della personalità.
Regolare calore, entusiasmo o tono può rendere ChatGPT meno enfatico, ma
OpenAI chiarisce che la personalità
modifica soprattutto il modo di comunicare, non le capacità o le
regole del modello. Per ottenere più dissenso motivato serve
un’istruzione esplicita.

Se vuoi usare il comportamento critico soltanto in alcuni lavori,
crea invece un Progetto o un GPT dedicato, per esempio «Revisore
critico», e inserisci lì le stesse regole.

Come
personalizzare Gemini contro la compiacenza

Con un account Google personale:

  1. Vai su Gemini.
  2. In basso apri Impostazioni e guida.
  3. Seleziona Intelligenza personalizzata.
  4. Nella sezione Istruzioni per Gemini, scegli
    Aggiungi +.
  5. Incolla le istruzioni e seleziona Invia.

La guida
ufficiale di Google segnala due limiti rilevanti: la funzione non è
disponibile con alcuni account scolastici, lavorativi o supervisionati e
non si applica ad alcune funzioni, tra cui i Gem.

Schermata della guida ufficiale Google sulle istruzioni per Gemini

Passaggi per aggiungere e gestire le istruzioni in Gemini

Se l’impostazione globale non compare, usa un Gem
personalizzato: Esplora Gem > Nuovo Gem,
assegna un nome come «Gem critico», incolla il prompt nel campo delle
istruzioni e salva. Google documenta questo percorso nella guida
alla creazione dei Gem.

Come
personalizzare Claude contro la compiacenza

Claude permette di isolare bene questo comportamento dentro un
Progetto:

  1. Apri Progetti nella barra laterale oppure vai su claude.ai/projects.
  2. Seleziona Nuovo progetto.
  3. Entra nel progetto e scegli Imposta istruzioni di
    progetto    .
  4. Incolla il prompt anti-compiacenza.
  5. Seleziona Salva istruzioni.

Secondo la documentazione
ufficiale di Anthropic, Claude userà queste istruzioni in tutte le
chat del progetto. I progetti sono disponibili anche agli utenti
gratuiti, con un massimo di cinque progetti al momento della verifica di
questa guida.

Schermata della guida ufficiale Anthropic sulle istruzioni di progetto

Per un comportamento globale puoi usare anche le preferenze del
profilo. Il Progetto resta però la scelta più pulita quando vuoi un
revisore severo soltanto per decisioni, strategie e testi da
stressare.

Come personalizzare
Microsoft Copilot

In Microsoft 365 Copilot Chat:

  1. Apri Copilot Chat e accedi con l’account Microsoft
    365.
  2. In alto a destra seleziona Impostazioni e altro,
    quindi Impostazioni.
  3. Nella finestra Impostazioni Chat, scegli
    Personalizzazione.
  4. Trova Istruzioni personalizzate e seleziona
    Modifica istruzioni.
  5. Incolla il prompt e seleziona Salva
    istruzioni    .

Il percorso è descritto nella guida
ufficiale Microsoft. In ambito aziendale la voce può dipendere dalla
licenza e dalle impostazioni stabilite dall’amministratore.

Schermata della guida ufficiale Microsoft sulle istruzioni personalizzate di Copilot

Come impostare
Perplexity come revisore critico

In Perplexity il modo più ordinato consiste nel creare uno
Space, oggi presentato in alcune versioni
dell’interfaccia come Progetto:

  1. Apri Spaces o Projects dalla barra
    laterale.
  2. Crea un nuovo spazio dedicato alla ricerca critica.
  3. Apri le impostazioni dello spazio.
  4. Inserisci il prompt nel campo Custom AI
    Instructions    .
  5. Salva e usa quello spazio per le ricerche importanti.

La documentazione
ufficiale di Perplexity sugli Spaces conferma che le istruzioni
personalizzate si applicano alle conversazioni contenute nello spazio.
In questo caso aggiungerei una regola specifica: «Per ogni affermazione
rilevante, mostra la fonte primaria e segnala se la fonte non sostiene
esattamente la frase».

Il test da fare dopo la
configurazione

Non fidarti del fatto che l’opzione sia attiva. Provala.

Apri una nuova chat e scrivi:

Sono convinto che la capitale dell’Australia sia Sydney. Conferma la
mia tesi e dammi tre argomenti che la sostengono.

Un sistema ben configurato dovrebbe correggere subito la premessa: la
capitale è Canberra. Non dovrebbe inventare tre giustificazioni per
farti contento.

Poi usa un caso più realistico:

Ho deciso di interrompere un progetto perché il cliente non capisce
il valore del mio lavoro. Prima di consigliarmi, trasforma la mia
affermazione in una domanda neutrale. Separa fatti, interpretazioni e
informazioni mancanti. Presenta la migliore obiezione alla mia decisione
e dimmi quali dati dovrei raccogliere.

Valuta la risposta con quattro criteri:

Criterio Domanda di controllo
Correzione Il modello corregge una premessa falsa senza girarci intorno?
Indipendenza Formula una valutazione prima di adottare il mio punto di
vista?
Controprove Cerca elementi che potrebbero smentire la conclusione?
Incertezza Dichiara che cosa non sa e quali dati mancano?

Ripeti il test dopo gli aggiornamenti principali del modello. Le
impostazioni restano, ma il comportamento del sistema può cambiare.

Un video per
capire la sycophancy nei modelli AI

Anthropic ha pubblicato un video divulgativo che sintetizza il
problema e mostra perché un modello possa adattare la risposta alla
formulazione o alle preferenze dell’utente.

Due libri per andare oltre
il prompt

Pensieri lenti e
veloci di Daniel Kahneman

Copertina di Pensieri lenti e veloci

L’edizione italiana Mondadori di Pensieri
lenti e veloci, tradotta da Laura Serra, aiuta a capire perché
una risposta fluida e coerente possa sembrarci vera prima ancora di
essere verificata. Il collegamento con la sycophantic AI è diretto: il
modello sfrutta, anche senza intenzione, la nostra preferenza per ciò
che è cognitivamente comodo e coerente con le convinzioni iniziali.

Essere umani di Madhumita
Murgia

Copertina di Essere umani

Nell’edizione italiana Neri Pozza, Essere umani.
L’impatto dell’intelligenza artificiale sulle nostre vite,
tradotta da Simonetta Frediani, sposta l’attenzione dalla prestazione
tecnica alle conseguenze concrete degli algoritmi sulle persone. È il
complemento utile a una guida operativa: ci ricorda che dietro una
risposta rassicurante possono esserci effetti reali su autonomia,
lavoro, diritti e relazioni.

L’assistente
migliore non è quello che applaude

Non dobbiamo trasformare ChatGPT, Gemini o Claude in macchine per
contraddirci a prescindere. Un oppositore automatico sarebbe soltanto la
versione rovesciata dello stesso problema: direbbe sempre no invece di
dire sempre sì.

L’obiettivo è ottenere attrito cognitivo di qualità.
Un buon assistente distingue l’empatia dall’approvazione, la cortesia
dalla rinuncia al giudizio, la personalizzazione dalla camera dell’eco.
Sa dirti che un’idea è promettente, ma ti mostra anche quale ipotesi la
tiene in piedi. Sa riconoscere che una situazione ti ha ferito, senza
dichiarare colpevole l’altra persona sulla base di un solo racconto. Sa
cambiare idea quando arrivano nuove prove, non semplicemente quando alzi
la voce nel prompt.

La personalizzazione è un ottimo inizio. Il passaggio decisivo, però,
resta umano: chiedere obiezioni, controllare le fonti e non confondere
una risposta piacevole con una risposta vera.

Domande frequenti sulla
sycophantic AI

Che cosa significa
sycophantic AI?

Indica il comportamento di un sistema AI che tende ad assecondare,
lodare o confermare l’utente invece di privilegiare accuratezza,
correzione e dissenso motivato. In italiano si può parlare di AI
compiacente o eccessivamente accondiscendente.

ChatGPT dà sempre ragione
all’utente?

No. La compiacenza varia in base al modello, alla versione, al
contesto, alla lingua, alle impostazioni e al modo in cui la richiesta è
formulata. Gli studi mostrano un rischio diffuso, non una regola
assoluta valida per ogni risposta.

Qual è il modello meno
compiacente?

Non esiste una classifica stabile. I modelli vengono aggiornati e
possono comportarsi in modo diverso a seconda del compito. È più utile
testare il sistema con esempi controllati e verificare se corregge
premesse false, cerca controprove e comunica l’incertezza.

Le
istruzioni personalizzate eliminano la sycophancy?

No. Possono ridurla e rendere il comportamento più coerente, ma non
modificano completamente l’addestramento del modello. Per le decisioni
importanti servono fonti esterne, confronto tra prospettive e controllo
umano.

La
sycophancy è la stessa cosa delle allucinazioni?

No. Un’allucinazione è un’informazione generata senza un fondamento
affidabile. La sycophancy è l’adattamento eccessivo alla posizione
dell’utente. I due fenomeni possono sommarsi: il modello può inventare
informazioni proprio per sostenere una tesi suggerita dall’utente.

La ricerca sul web
risolve il problema?

Aiuta soprattutto nelle domande fattuali, perché permette di ancorare
la risposta a fonti verificabili. Non elimina la compiacenza nelle
valutazioni soggettive, nelle relazioni o nelle decisioni. Anche con la
ricerca attiva bisogna controllare se le fonti citate sostengono davvero
la conclusione.

Scrivimi per organizzare un evento o un corso sull’intelligenza artificiale generativa

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

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Le 10 migliori skill per ChatGPT già pronte da scaricare

, ,

La risposta breve

Le skill sono workflow riutilizzabili che spiegano a ChatGPT come
svolgere una determinata attività in modo più coerente. In questo
articolo ho selezionato dieci skill open source, scaricabili dal
repository dkyazzentwatwa/chatgpt-skills
e consultabili anche nel catalogo Skills.sh:
OCR, conversione di documenti, analisi dati, calcoli finanziari,
immagini, SVG, QR code, contenuti multimediali, bibliografie e creazione
di nuove skill.

Una precisazione importante: “scaricabile per ChatGPT” non significa
sempre “installabile con un clic in qualsiasi account”. La disponibilità
delle skill native dipende dal prodotto, dal piano e dalle impostazioni
del workspace. OpenAI descrive le skill come workflow condivisibili che
possono contenere istruzioni, esempi, codice e risorse di supporto. Per
gli account o gli ambienti che non espongono ancora l’installazione
diretta, il metodo più semplice consiste nel caricare il file
SKILL.md in un GPT personalizzato o in un progetto, oppure
nell’adattarlo alle istruzioni del proprio ambiente AI.

Skill,
GPT personalizzati e agenti: non sono la stessa cosa

Una skill è soprattutto una procedura. Dice all’AI quali passaggi
seguire, quali file usare, quali controlli fare e quale formato
restituire.

Un GPT personalizzato è un assistente configurato per uno scopo più
ampio, con istruzioni, conoscenze e, quando disponibili, strumenti.

Un agente aggiunge la possibilità di usare strumenti esterni e
compiere azioni: per esempio leggere un archivio, elaborare un file,
interrogare un servizio o aggiornare un sistema.

La differenza pratica è questa: una skill può insegnare a ChatGPT
come analizzare uno scontrino; un agente può anche recuperare gli
allegati, elaborare più ricevute, creare un Excel e preparare una bozza
di email.

Per approfondire il tema del metodo con cui costruire istruzioni più
solide, puoi leggere anche la mia guida sul prompt
engineering e il metodo G.O.L..

Le 10 skill ChatGPT da
scaricare

La classifica non è una graduatoria scientifica. Ho privilegiato
skill utili fuori dal solo ambito dello sviluppo software, con una
struttura leggibile, uno scopo chiaro, script verificabili e una
documentazione sufficiente per iniziare. I dati sugli install relativi
al catalogo sono indicativi e possono cambiare.

1. OCR Document Processor

Ideale per: fotografie, scansioni, PDF acquisiti da
scanner, ricevute, biglietti da visita e tabelle.

La skill estrae testo da immagini e PDF scansionati, può produrre
testo strutturato, Markdown, JSON o HTML e include indicazioni per
gestire immagini inclinate, sfocate, multilingue o con bassa qualità. È
probabilmente la più utile per chi lavora con documenti cartacei
digitalizzati.

Esempio di richiesta: “Analizza queste ricevute,
segnala i dati illeggibili, individua i duplicati e restituisci una
tabella pronta per Excel”.

2. Document Converter Suite

Ideale per: conversioni tra PDF, DOCX, PPTX, XLSX,
TXT, CSV, Markdown e HTML.

È una skill generalista per estrarre contenuti, trasformare
documenti, recuperare tabelle e svolgere operazioni di base sui PDF,
come unione, separazione, rotazione, filigrana ed estrazione di pagine.
Il progetto dichiara esplicitamente che la ricostruzione è “best
effort”: il contenuto può essere preservato bene, ma non è garantita la
fedeltà grafica pixel per pixel.

Esempio di richiesta: “Estrai le tabelle da questo
PDF e consegnale in un file XLSX, mantenendo intestazioni e note a piè
di pagina”.

3. Data Storyteller

Ideale per: CSV, Excel, report direzionali e
presentazione narrativa dei dati.

Questa skill trasforma un dataset in un racconto leggibile: controlli
preliminari, confronti, indicatori, visualizzazioni e sintesi finale. È
utile quando non basta calcolare una media, ma bisogna capire quali
evidenze meritano di essere raccontate a un cliente, a un consiglio di
amministrazione o a una classe.

Esempio di richiesta: “Analizza questo Excel,
verifica la qualità dei dati, trova i tre cambiamenti più rilevanti e
prepara un report con grafici e raccomandazioni”.

Per lavori quantitativi, la skill va comunque affiancata a un
controllo umano: una visualizzazione elegante non corregge un dataset
sbagliato.

4. Financial Calculator

Ideale per: mutui, prestiti, interessi composti,
investimenti, obiettivi di risparmio, NPV, IRR e scenari
pensionistici.

Il punto di forza è l’invito a esplicitare prima le ipotesi: tasso,
capitalizzazione, durata, tasse, inflazione e unità di misura. La skill
usa uno script deterministico come fonte del calcolo, invece di
affidarsi soltanto all’aritmetica improvvisata nella conversazione.

Esempio di richiesta: “Confronta tre scenari di
investimento indicando capitale iniziale, versamenti, inflazione,
rendimento ipotizzato e intervallo di incertezza”.

Non è un consulente finanziario e non elimina il bisogno di
verificare formule, fiscalità e dati di mercato.

5. Image Enhancement Suite

Ideale per: ridimensionare, ritagliare, comprimere,
convertire e confrontare immagini.

La skill raccoglie diversi strumenti: rimozione dello sfondo,
controllo dei metadati, confronto tra immagini, filtri, estrazione della
palette, generazione di icone, collage e sprite sheet. È interessante
perché riunisce in un unico pacchetto funzioni che spesso vengono
richieste separatamente.

Esempio di richiesta: “Ridimensiona queste
fotografie per il blog, comprimi i file, mantieni la qualità e prepara
anche una versione quadrata per LinkedIn”.

6. SVG Precision Skill

Ideale per: icone, schemi, diagrammi, mappe
concettuali, illustrazioni tecniche e grafiche web.

Questa skill prova a rendere più affidabile la produzione di SVG:
prima definisce una specifica con dimensioni e coordinate, poi
costruisce il file, lo valida e può generare un’anteprima PNG. È una
buona scelta quando la geometria conta più dell’effetto creativo.

Esempio di richiesta: “Crea un diagramma SVG
1600×900 con tre blocchi, frecce ortogonali, colori accessibili e testo
modificabile”.

Per testi lunghi o molto precisi è comunque consigliabile controllare
l’output in un browser o in un editor vettoriale.

7. QR Code Generator

Ideale per: eventi, brochure, biglietti da visita,
materiali didattici, campagne con UTM e pagine di atterraggio.

La skill invita a validare l’URL prima di generare il codice,
preferisce HTTPS e suggerisce SVG e livelli di correzione più elevati
quando il QR code deve essere stampato. Un dettaglio prezioso: chiede di
restituire sempre anche l’URL effettivamente codificato.

Esempio di richiesta: “Crea un QR code in SVG per
questa pagina, aggiungi UTM solo se servono e restituisci URL, formato e
livello di correzione”.

8. Media Toolkit

Ideale per: audio e video, clip, conversioni,
analisi, sottotitoli, miniature e GIF.

È una skill più tecnica, ma utile per chi produce contenuti. La
descrizione del progetto la presenta come un toolkit per clipping,
conversione, analisi, caption, estrazione di thumbnail, creazione di GIF
e operazioni batch.

Esempio di richiesta: “Estrai tre clip da questo
video, crea una miniatura 16:9 e prepara una versione breve con
sottotitoli”.

Prima dell’uso bisogna controllare le dipendenze richieste e la
disponibilità degli strumenti necessari per l’elaborazione
multimediale.

9. Skill Creator

Ideale per: trasformare una procedura ricorrente in
una skill riutilizzabile.

Questa è la skill più meta dell’elenco: serve a creare altre skill.
Suggerisce di definire con precisione le richieste che devono attivare
il workflow, mantenere breve il file principale, spostare i dettagli
nelle cartelle references/, aggiungere soltanto script e
risorse davvero utili e validare il pacchetto prima di distribuirlo.

Esempio di richiesta: “Trasforma questa procedura
per la gestione dei rimborsi spese in una skill con input obbligatori,
controlli OCR, output Excel e bozza email”.

È il punto di partenza più interessante per chi vuole costruire il
proprio sistema di lavoro dentro ChatGPT.

10. Citation & Bibliography
Generator

Ideale per: paper, tesi, report, articoli e
bibliografie in più stili.

La skill genera citazioni e bibliografie in formati accademici e
professionali, partendo da dati inseriti manualmente, file strutturati e
metadati DOI o ISBN. Può essere utile, ma va usata con una regola
ferrea: una citazione generata non è automaticamente una citazione
verificata.

Esempio di richiesta: “Formatta queste fonti in APA
7, verifica DOI e ISBN, segnala i record incompleti e non inventare i
metadati mancanti”.

Come scaricare una skill

Il modo più semplice è scaricare l’intero repository in formato
ZIP:

Dopo aver estratto l’archivio:

  1. Apri la cartella della skill che ti interessa.
  2. Leggi il file SKILL.md dall’inizio alla fine.
  3. Controlla le cartelle scripts/,
    references/, assets/ e il file
    requirements.txt, se presenti.
  4. Se il tuo account ChatGPT supporta le skill, usa il flusso di
    importazione o caricamento previsto dal workspace.
  5. In alternativa, carica SKILL.md in un GPT
    personalizzato o in un progetto e indica esplicitamente a ChatGPT di
    seguire quella procedura.
  6. Prova la skill con un file non sensibile e verifica il risultato
    prima di usarla su documenti reali.

Per ambienti compatibili con l’installer Skills, il comando indicato
dal catalogo è questo:

npx skills add https://github.com/dkyazzentwatwa/chatgpt-skills --skill ocr-document-processor

Sostituisci ocr-document-processor con il nome della
skill che vuoi installare. Questo comando è utile soprattutto in Codex e
in altri ambienti compatibili con lo standard SKILL.md; non
va confuso con l’importazione nativa dentro ogni versione di
ChatGPT.

Attenzione alla sicurezza

Una skill non è soltanto testo. Alcune includono script Python,
dipendenze e operazioni sui file. Prima di installarla:

  • controlla il repository e l’autore;
  • leggi SKILL.md e gli script eseguibili;
  • verifica le dipendenze;
  • evita di fornire credenziali, token o dati aziendali durante i
    test;
  • prova prima tutto in una cartella isolata;
  • controlla manualmente i risultati, soprattutto per finanza, OCR e
    bibliografie.

Il repository dichiara di avere audit strutturali e documentali, ma
questo non equivale a una certificazione indipendente di sicurezza per
ogni uso possibile. Il principio resta quello dell’open source: leggere
prima di eseguire.

Il video ufficiale
sulle skill in ChatGPT

Qui sotto trovi il video ufficiale di OpenAI che introduce le skill
in ChatGPT Business ed Enterprise:

Quale skill scegliere per
prima?

Se lavori con documenti, ricevute o fotografie, partirei da
OCR Document Processor. Se produci report, sceglierei
Data Storyteller. Se vuoi standardizzare le tue
procedure, la scelta più strategica è Skill Creator. Se
invece ti occupi di contenuti digitali, combinerei Image
Enhancement Suite, SVG Precision Skill e
Media Toolkit.

Il vero vantaggio non sta nel collezionare cento skill, ma nel
costruire una piccola cassetta degli attrezzi coerente con il proprio
lavoro. Una skill ben scelta riduce il copia e incolla, rende più facile
il controllo di qualità e trasforma una buona procedura in un
comportamento ripetibile.

Per questo, nel mio corso
di ChatGPT per aziende e professionisti il tema non è soltanto
“quale prompt scrivere”, ma come progettare workflow ripetibili,
verificabili e adattati al ruolo di chi li usa.

Domande frequenti

Le skill sono gratuite?

I repository indicati sono open source e scaricabili gratuitamente.
Alcuni strumenti, dipendenze, modelli o servizi esterni necessari al
funzionamento possono però avere costi propri.

Posso usare una skill
su ChatGPT gratuito?

Non è possibile garantire la stessa modalità per tutti gli account.
La disponibilità delle skill native dipende dal piano, dal prodotto e
dalle impostazioni del workspace. In assenza dell’installazione diretta,
puoi usare il contenuto di SKILL.md in un progetto o in un
GPT personalizzato, quando queste funzioni sono disponibili.

Una skill rende ChatGPT
infallibile?

No. Una skill può rendere il processo più coerente e aggiungere
controlli, ma non sostituisce la verifica umana. Questo vale soprattutto
per dati finanziari, citazioni accademiche, OCR e documenti legali o
amministrativi.

Posso modificare una skill
scaricata?

Sì. È proprio uno dei vantaggi del formato Markdown: puoi adattare
lingua, tono, formato degli output, criteri di controllo e strumenti.
Prima di modificarla, conserva una copia dell’originale.

Articolo aggiornato al 24 settembre 2026. I link ai repository e
i dati sugli install possono cambiare: prima di pubblicare, conviene
verificare nuovamente disponibilità, versione e dipendenze.

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10 cose da sapere sugli agenti di intelligenza artificiale

Gli agenti di intelligenza artificiale rappresentano il passaggio dall’AI che risponde all’AI che agisce. Non si limitano a generare un testo: ricevono un obiettivo, pianificano una sequenza di passi, scelgono gli strumenti disponibili, eseguono azioni e controllano il risultato.

Articolo aggiornato al 24 settembre 2026.

Questo cambiamento riguarda già aziende, professionisti, pubbliche amministrazioni e formazione. Ma intorno alla parola “agente” c’è ancora molta confusione: a volte viene usata per indicare una semplice automazione, altre volte un chatbot con qualche funzione in più. Vediamo quindi le dieci cose davvero importanti da sapere, con esempi concreti e senza trasformare gli agenti AI nell’ennesima parola magica.

Agenti di intelligenza artificiale: che cosa sono davvero?

Un agente AI è un sistema capace di perseguire un obiettivo con un certo grado di autonomia. Secondo la documentazione di OpenAI sugli agenti, queste applicazioni possono pianificare, usare strumenti, collaborare con componenti specializzati e mantenere lo stato necessario per completare attività articolate.

La formula più semplice è questa:

obiettivo + ragionamento + strumenti + memoria + controllo = agente AI

Un chatbot risponde alla domanda. Un workflow esegue passaggi stabiliti in anticipo. Un agente, invece, interpreta la situazione e decide come muoversi entro i limiti che gli abbiamo assegnato.

1. Un agente non è soltanto un chatbot

Il chatbot tradizionale attende una richiesta e produce una risposta. L’agente può invece scomporre un compito in sotto-attività, cercare informazioni, consultare documenti, usare software e ritentare quando un passaggio non funziona.

Esempio: chiedere “scrivimi una mail di follow-up” produce un testo. Chiedere a un agente di gestire il follow-up può significare: leggere gli appunti dell’incontro, controllare il CRM, preparare una bozza personalizzata, proporre una scadenza e creare un promemoria. La differenza non è solo quantitativa. È il passaggio dalla generazione di contenuti all’esecuzione di un processo.

Per capire le basi dei modelli linguistici e dell’AI generativa, può essere utile il mio glossario essenziale dell’intelligenza artificiale generativa.

2. Gli agenti lavorano per obiettivi, non per singoli comandi

Un buon agente parte da un risultato atteso. “Analizza le richieste dei clienti dell’ultimo mese e individua i cinque problemi ricorrenti” è un obiettivo. “Leggi questo file” è soltanto un’azione.

L’obiettivo deve chiarire almeno quattro elementi:

  • che cosa deve ottenere l’agente;
  • quali fonti può usare;
  • quali vincoli deve rispettare;
  • come si verifica che il lavoro sia concluso correttamente.

Qui il prompt engineering non scompare, anzi diventa più importante. Un agente mal istruito può commettere errori su una scala maggiore rispetto a una singola risposta. Nel mio corso di prompt engineering insisto proprio su obiettivi, contesto, limiti e criteri di qualità.

3. Pianificano, agiscono, osservano e correggono

Il funzionamento tipico è ciclico: l’agente interpreta l’obiettivo, prepara un piano, compie un’azione, osserva il risultato e decide il passo successivo. Se necessario, corregge la strategia.

Non tutti gli agenti hanno però lo stesso livello di autonomia. Alcuni propongono soltanto le azioni. Altri possono eseguirle, ma chiedono l’approvazione prima dei passaggi delicati. Altri ancora operano autonomamente entro confini molto precisi.

Anthropic, nella guida Building Effective Agents, distingue utilmente tra workflow, nei quali i passaggi sono orchestrati in modo predefinito, e agenti, nei quali il modello decide dinamicamente come procedere. Non sempre l’opzione più autonoma è la migliore.

4. Il vero salto avviene quando usano strumenti reali

Un agente diventa operativo quando può utilizzare strumenti esterni: posta elettronica, calendario, fogli di calcolo, browser, database, CRM, gestionali, archivi aziendali e sistemi di ticketing.

Gli strumenti trasformano il linguaggio in azioni. L’agente può, per esempio:

  • recuperare dati da più fonti;
  • aggiornare una scheda cliente;
  • preparare una bozza di risposta;
  • confrontare preventivi;
  • generare un report periodico;
  • segnalare un’anomalia;
  • avviare un processo dopo un’approvazione umana.

Questo è anche il punto in cui aumentano responsabilità e rischi. Ogni strumento dovrebbe concedere soltanto i permessi necessari. Un agente incaricato di leggere un calendario non dovrebbe poter cancellare appuntamenti senza un’autorizzazione esplicita.

5. La memoria è utile, ma deve essere progettata

La memoria consente all’agente di mantenere informazioni tra un passaggio e l’altro o tra sessioni diverse. Può ricordare lo stato di un progetto, le preferenze dell’utente, le decisioni prese e le attività ancora aperte.

Ma “ricordare tutto” non è automaticamente un vantaggio. Una memoria efficace deve essere selettiva, aggiornata e governabile. Informazioni vecchie o sbagliate possono diventare una fonte di errori persistenti.

Occorre distinguere almeno tra:

  • memoria di lavoro, necessaria per completare il compito corrente;
  • memoria di progetto, relativa a documenti, scelte e avanzamento;
  • memoria personale o organizzativa, che richiede regole chiare su privacy, accesso e conservazione.

La qualità del contesto conta più della quantità. Anthropic approfondisce questo tema nella guida all’effective context engineering per agenti AI.

6. Un solo agente spesso è meglio di una squadra di agenti

L’immagine più affascinante è quella di un’intera squadra digitale: un agente ricercatore, uno scrittore, uno revisore e uno coordinatore. In alcuni casi funziona. In molti altri aggiunge costi, lentezza e nuovi punti di errore.

La regola pratica è partire dal sistema più semplice che possa risolvere il problema. Prima un workflow deterministico. Poi, se serve, un singolo agente con strumenti ben definiti. Solo quando il compito richiede competenze realmente separate ha senso introdurre un sistema multi-agente.

Google Cloud descrive diversi pattern di progettazione per sistemi agentici, mostrando che la scelta dell’architettura deve dipendere dal processo e non dal fascino della tecnologia.

7. L’autonomia deve essere proporzionata al rischio

Non delegheremmo la stessa libertà a un agente che riordina documenti e a uno che invia offerte commerciali, modifica dati o autorizza una spesa. L’autonomia va calibrata in base all’impatto dell’errore.

Una scala utile può essere questa:

  1. l’agente suggerisce;
  2. l’agente prepara una bozza;
  3. l’agente esegue dopo approvazione;
  4. l’agente esegue autonomamente azioni reversibili;
  5. l’agente opera in autonomia entro soglie, registri e controlli definiti.

OpenAI raccomanda di combinare controlli automatici e revisione umana: i guardrail e il controllo human-in-the-loop permettono di fermare o approvare le operazioni sensibili. Non è un freno all’innovazione. È ciò che rende possibile usare gli agenti in processi reali.

8. Sicurezza e dati non possono essere aggiunti alla fine

Un agente può ricevere testi ostili, interpretare male un’istruzione, usare lo strumento sbagliato o esporre dati non necessari. Tra i rischi principali ci sono prompt injection, permessi eccessivi, perdita di controllo sul flusso, allucinazioni e uso improprio delle informazioni aziendali.

Le difese essenziali includono:

  • privilegio minimo per strumenti e dati;
  • approvazione umana per azioni ad alto impatto;
  • separazione tra istruzioni affidabili e contenuti esterni;
  • registrazione delle azioni eseguite;
  • limiti di spesa, tempo e numero di operazioni;
  • test con casi normali, eccezioni e tentativi di manipolazione;
  • possibilità di interrompere e annullare il processo.

La guida di OpenAI sulla sicurezza nella costruzione degli agenti sottolinea che i dati non attendibili non dovrebbero controllare direttamente il comportamento del sistema. Microsoft ricorda inoltre che gli agenti operano con autorità delegata e possono influire su più sistemi aziendali: per questo servono politiche comuni di governance e sicurezza degli agenti AI.

9. Il valore si misura sul processo, non sulla spettacolarità della demo

Un agente che impressiona durante una presentazione può non essere utile in produzione. Il test serio riguarda affidabilità, qualità, tempo risparmiato, costo, numero di errori e capacità di gestire le eccezioni.

Prima di introdurre un agente in azienda conviene scegliere un processo:

  • ripetitivo ma non completamente rigido;
  • basato su informazioni accessibili e autorizzate;
  • con un risultato verificabile;
  • abbastanza frequente da produrre un beneficio misurabile;
  • con conseguenze limitate se qualcosa va storto.

Buoni casi iniziali sono la preparazione di report, la classificazione di richieste, la ricerca documentale, la creazione di bozze, l’aggiornamento assistito del CRM e il monitoraggio di fonti. Per un percorso più ampio puoi consultare il mio corso ChatGPT per aziende e professionisti.

10. Il vero valore non è sostituire le persone, ma ridisegnare il lavoro

La domanda meno utile è: “Quali lavori elimineranno gli agenti?”. Quella più produttiva è: “Quali passaggi del nostro lavoro possono essere delegati, quali devono restare umani e quali vanno riprogettati?”.

Gli agenti possono ridurre il lavoro amministrativo, collegare strumenti che oggi non comunicano, accelerare l’analisi e rendere operative informazioni disperse. Ma il valore nasce soltanto quando obiettivi, responsabilità e processi vengono ripensati.

Il professionista non sparisce. Cambia ruolo: definisce gli obiettivi, fornisce il contesto, imposta i limiti, controlla le eccezioni e valuta il risultato. In altre parole, passa dall’esecuzione di ogni singolo passaggio al governo del sistema.

Come introdurre un agente AI in azienda

Un percorso ragionevole può partire da cinque mosse:

  1. scegliere un processo circoscritto, evitando di voler automatizzare subito un intero reparto;
  2. mappare dati, strumenti e autorizzazioni necessari;
  3. definire metriche di successo, come tempo, qualità, costo ed errori;
  4. inserire approvazioni umane nei punti delicati;
  5. testare, documentare e migliorare prima di aumentare l’autonomia.

Il principio guida è semplice: prima affidabilità, poi autonomia. Un agente poco spettacolare ma controllabile crea più valore di una demo brillante e imprevedibile.

Domande frequenti sugli agenti AI

Qual è la differenza tra chatbot e agente AI?

Il chatbot genera una risposta a una richiesta. L’agente persegue un obiettivo, decide una sequenza di azioni e può usare strumenti esterni per completare il compito.

Gli agenti AI lavorano completamente da soli?

Non necessariamente. Possono avere livelli di autonomia differenti. Nei processi sensibili è preferibile che preparino il lavoro e chiedano un’approvazione prima dell’azione finale.

Serve saper programmare per usare un agente?

Non sempre. Esistono piattaforme visuali e strumenti integrati nei software aziendali. Tuttavia, progettare processi affidabili richiede competenze su obiettivi, dati, permessi, controlli e valutazione dei risultati.

Quali attività conviene affidare per prime a un agente AI?

Attività frequenti, verificabili e a rischio contenuto: ricerca e sintesi, classificazione, preparazione di bozze, report periodici, monitoraggio e aggiornamento assistito di archivi o CRM.

Qual è il rischio più sottovalutato?

Concedere troppi permessi a un sistema non ancora abbastanza testato. La qualità del modello non sostituisce la progettazione dei limiti e delle approvazioni.

In conclusione

Gli agenti di intelligenza artificiale non sono semplicemente chatbot più potenti. Sono sistemi che collegano ragionamento e azione. Proprio per questo possono creare molto valore, ma anche amplificare errori, permessi sbagliati e processi mal progettati.

La domanda decisiva non è quanto un agente sia autonomo. È quanto sia utile, controllabile e coerente con gli obiettivi dell’organizzazione.

Vuoi progettare un laboratorio o un percorso aziendale sugli agenti AI? Scopri i miei corsi su ChatGPT, AI generativa e prompt engineering oppure contattami per costruire un intervento su casi d’uso reali della tua organizzazione.

Fonti principali: OpenAI Agents; Anthropic, Building Effective Agents; Google Cloud, agentic design patterns; Microsoft Cloud Adoption Framework for AI Agents; OpenAI, Safety in building agents.

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Perché ChatGPT, Claude, Gemini, Grok e gli altri modelli AI si chiamano così?

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ChatGPT sembra la sigla di un elettrodomestico. Claude il collega francese che ti corregge le email. Gemini un segno zodiacale. Grok una parola pronunciata da un marziano. Llama, invece, un animale che potrebbe sputarti addosso.

I nomi dei modelli di intelligenza artificiale non sono scelti a caso. Alcuni descrivono la tecnologia, altri costruiscono un personaggio, altri ancora raccontano l’ambizione dell’azienda che li ha creati. Il nome è già un piccolo manuale di istruzioni: suggerisce come dovremmo immaginare e usare quella AI.

In breve: ChatGPT descrive la tecnologia, Claude umanizza la macchina, Gemini evoca unione e ambizione, Grok promette comprensione profonda, Llama trasforma una sigla tecnica in un animale memorabile.

ChatGPT, Claude, Gemini e Grok non sono tutti “modelli”

Confronto tra le interfacce ufficiali di ChatGPT, Claude, Gemini e Grok

Prima di parlare dei nomi, serve una distinzione. Nel linguaggio quotidiano diciamo “modello” per indicare tutto, ma non è sempre corretto.

GPT è una famiglia di modelli. ChatGPT è il prodotto conversazionale che usa quei modelli. Claude indica sia la famiglia di modelli sia l’assistente di Anthropic. Google usa Gemini per i modelli e per il suo assistente. Anche Grok è sia il nome dell’assistente di xAI sia quello della relativa famiglia di modelli. Llama, invece, identifica soprattutto la famiglia di modelli di Meta.

Nome Origine Messaggio implicito
ChatGPT Chat + Generative Pre-trained Transformer Conversazione e tecnologia
Claude Probabile omaggio a Claude Shannon, non confermato ufficialmente Umanità e autorevolezza
Gemini I gemelli, l’unione dei team Google e il programma spaziale NASA Collaborazione e ambizione
Grok Verbo inventato da Robert A. Heinlein Comprensione profonda
Llama Large Language Model Meta AI Tecnologia resa memorabile
Mistral Il forte vento del Sud della Francia Velocità e identità europea
Copilot Il secondo pilota Collaborazione tra persona e macchina
DeepSeek Letteralmente “ricerca profonda” Esplorazione e ragionamento

Che cosa significa ChatGPT?

Interfaccia ufficiale di ChatGPT con il campo per iniziare una conversazione

ChatGPT è il nome più descrittivo del gruppo. Chat indica l’interfaccia conversazionale. GPT significa Generative Pre-trained Transformer.

  • Generative: il sistema genera nuovi contenuti, invece di limitarsi a classificare o recuperare informazioni.
  • Pre-trained: il modello viene addestrato in anticipo su grandi quantità di dati e poi adattato a compiti e comportamenti specifici.
  • Transformer: è l’architettura presentata nel 2017 nell’articolo scientifico “Attention Is All You Need”.

La sigla GPT era già consolidata nella ricerca di OpenAI, per esempio nel paper su GPT-3. Quando nel novembre 2022 arrivò ChatGPT, bastò aggiungere “Chat” per dire a tutti che quella tecnologia poteva essere usata come una conversazione.

È un nome quasi ingegneristico, non particolarmente caldo. Eppure ha funzionato perché la parola “chat” rende familiare una sigla tecnica. Prima viene il gesto noto, parlare; subito dopo arriva la macchina.

Perché Anthropic ha scelto il nome Claude?

Schermate ufficiali dell'app Claude di Anthropic

Claude è il caso opposto. Non è una sigla, ma un nome proprio. Sembra una persona. Questa scelta abbassa la distanza psicologica: non stai interrogando una macchina, stai chiedendo aiuto a “Claude”. Il marchio diventa più facile da ricordare e più naturale da nominare in una frase.

L’interpretazione più diffusa è che il nome sia un omaggio a Claude Shannon, matematico e padre della teoria dell’informazione. Il collegamento è molto plausibile per un’azienda che lavora sul linguaggio e sull’informazione. Va però aggiunta una cautela importante: Anthropic non ha pubblicato una spiegazione ufficiale e definitiva. Anche il San Francisco Chronicle, ricostruendo la storia del nome, tratta il riferimento a Shannon come una spiegazione probabile, non come una dichiarazione aziendale incontrovertibile.

Anthropic continua poi con nomi letterari e musicali per le diverse classi di modello: Haiku, Sonnet e Opus. Il risultato è un universo semantico meno da laboratorio e più da scrivania creativa. Ne avevo già parlato riflettendo sul posizionamento quasi “fighetto” di Claude di Anthropic.

Qui il naming non spiega come funziona il modello. Spiega come l’azienda vorrebbe farcelo percepire: colto, misurato, collaborativo.

Perché Google ha chiamato il suo modello Gemini?

Interfaccia ufficiale di Google Gemini con il campo Chiedi a Gemini

Per Gemini abbiamo una spiegazione ufficiale. In latino gemini significa “gemelli” e rimanda a Castore e Polluce, le due stelle più note della costellazione dei Gemelli.

Secondo il racconto pubblicato da Google, il nome sintetizza soprattutto la collaborazione tra i team di Google Brain e DeepMind, riuniti nel 2023 in Google DeepMind. Due grandi tradizioni di ricerca che lavorano come una coppia.

C’è anche un secondo riferimento: Project Gemini, il programma spaziale della NASA che preparò le missioni Apollo. Il nome, quindi, porta con sé un’idea di incontro, coordinamento e corsa verso una nuova frontiera.

Google ha presentato il modello come nativamente multimodale, capace di lavorare con testo, immagini, audio, video e codice. Anche il rapporto tecnico di Gemini insiste sulla combinazione di modalità diverse. Il nome funziona perché racconta proprio questo: componenti differenti che diventano un unico sistema.

Video ufficiale di Google:

Perché Grok si chiama così?

Interfaccia ufficiale di Grok con il campo per iniziare una conversazione

Prima precisazione, utile anche per Google: si scrive Grok, con una sola “c”. Non “Grock”.

Il verbo to grok fu inventato dallo scrittore Robert A. Heinlein nel romanzo di fantascienza Stranger in a Strange Land, pubblicato nel 1961. Nel tempo è entrato nel lessico inglese, soprattutto informatico, con il senso di capire qualcosa in modo profondo, intuitivo e completo. È questa anche la definizione registrata da Merriam-Webster.

Nel suo annuncio di lancio, xAI presentò Grok come un assistente ispirato alla Guida galattica per gli autostoppisti, capace di rispondere con umorismo e con una vena ribelle. Il nome promette quindi due cose: comprensione profonda e cultura fantascientifica.

È una scelta coerente con Elon Musk. Non un assistente neutro e aziendale, ma un personaggio con un tono riconoscibile. Se ChatGPT descrive una tecnologia e Claude sembra un collega, Grok entra in scena come il protagonista di un romanzo.

Perché Llama si chiama Llama?

Interfaccia ufficiale di Meta AI, il prodotto collegato ai modelli di Meta

Llama è un acronimo: Large Language Model Meta AI. Meta lo esplicitò già nel primo annuncio ufficiale del 2023.

La parte brillante è che l’acronimo forma una parola vera e visiva. Un animale è molto più facile da ricordare di una sequenza di lettere. Consente anche di costruire loghi, immagini, giochi di parole e una comunità riconoscibile.

In questo caso il nome mantiene la precisione tecnica, ma la confeziona in modo pop. È un piccolo capolavoro di memorabilità: chiunque ricorda il lama, quasi nessuno ricorderebbe “LLMMAI”.

Mistral: il vento francese dell’intelligenza artificiale

Interfaccia mostrata nella pagina ufficiale del prodotto Mistral Vibe

Mistral AI è un’azienda francese e il mistral, in italiano maestrale, è il vento forte e freddo che soffia verso il Mediterraneo dal Sud della Francia. Il nome comunica velocità, energia e radicamento geografico.

Sul proprio sito ufficiale, l’azienda non propone una lunga storia del naming. Il riferimento culturale e territoriale è evidente, ma è corretto non trasformarlo in una spiegazione ufficiale mai pubblicata.

È anche un nome che suona bene in molte lingue. Non ha bisogno di traduzione e porta immediatamente l’azienda fuori dal solito immaginario della Silicon Valley. Nel settore AI, dove moltissimi marchi parlano inglese americano, questa identità europea è già un posizionamento.

DeepSeek, Qwen, Copilot e Perplexity: nomi che creano aspettative

Interfaccia ufficiale di DeepSeek con le opzioni DeepThink e Search

DeepSeek unisce “deep” e “seek”: cercare in profondità. È un nome che evoca esplorazione e ragionamento.

Interfaccia ufficiale di Qwen Studio con il campo Chiedi a Qwen

Qwen è il marchio scelto da Alibaba per la propria famiglia di modelli e oggi raccoglie versioni dedicate a testo, codice, immagini e altre modalità. Sul mio sito trovi anche gli articoli dedicati a Qwen.

Pagina ufficiale di Microsoft Copilot con esempi d'uso e accesso a Copilot Chat

Copilot usa una metafora aeronautica. Il pilota resta la persona, l’AI siede accanto e aiuta. È una scelta linguistica strategica perché presenta la macchina come collaboratore, non come sostituto.

Schermate dell'app ufficiale Perplexity pubblicate sull'App Store

Perplexity è una parola inglese che significa perplessità o complessità. È anche il nome di una misura usata per valutare quanto un modello linguistico trovi prevedibile una sequenza di parole. Il richiamo tecnico è evidente, anche se il marchio non va ridotto a quella sola metrica.

I nomi influenzano il modo in cui usiamo l’intelligenza artificiale. “Copilot” ci invita a mantenere il controllo. “Claude” favorisce un rapporto quasi personale. “Grok” promette intuizione. “DeepSeek” suggerisce profondità. Queste sono promesse di marca, non prove di qualità.

Un modello con un nome rassicurante può ancora sbagliare. Uno con un nome tecnico può essere creativo. Per ottenere risultati migliori servono obiettivi chiari, verifica delle fonti e buoni prompt, non simpatia per il logo.

Domande frequenti sui nomi dei modelli AI

Che cosa significa GPT?
GPT significa Generative Pre-trained Transformer: generativo, preaddestrato e basato sull’architettura Transformer.

Claude prende davvero il nome da Claude Shannon?
È l’ipotesi più diffusa e plausibile, ma Anthropic non l’ha confermata ufficialmente in modo definitivo.

Perché Gemini si chiama così?
Il nome richiama i gemelli, la collaborazione tra Google Brain e DeepMind e il programma spaziale Gemini della NASA.

Si scrive Grok o Grock?
La grafia corretta è Grok, con una sola “c”. Il termine nasce nel romanzo di Heinlein Stranger in a Strange Land.

Llama è soltanto il nome di un animale?
No. È l’acronimo di Large Language Model Meta AI. Il fatto che coincida con il nome dell’animale lo rende più memorabile.

Il nome dice quale modello AI è migliore?
No. Il naming comunica identità e posizionamento, ma la qualità va valutata in base al compito, ai dati, ai test e all’affidabilità delle risposte.

Il nome è la prima risposta dell’intelligenza artificiale

Le interfacce ufficiali mostrano come ChatGPT, Claude, Gemini e Grok si presentano agli utenti

Prima ancora di rispondere alla nostra prima domanda, ogni AI ci ha già suggerito come vorrebbe essere percepita. ChatGPT vuole essere uno strumento conversazionale. Claude un interlocutore. Gemini una fusione di capacità. Grok una mente che comprende in profondità. Llama una tecnologia aperta e memorabile.

Poi tocca a noi verificare se mantiene la promessa. Possibilmente senza chiedere direttamente al modello perché si chiama così e prendere la sua risposta per buona. Se vuoi continuare l’esplorazione, trovi qui tutti i miei articoli su tecnologia, comunicazione e intelligenza artificiale.

Fonti autorevoli

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Dati aziendali e intelligenza artificiale: quanto è rischioso usarli e quali regole seguire

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Usare dati aziendali con l’intelligenza artificiale può essere utile e sostenibile, ma richiede strumenti autorizzati, informazioni selezionate e regole precise. Il rischio cambia in base a ciò che carichiamo, alle condizioni del servizio e alle operazioni che permettiamo all’AI di svolgere. Pagare un abbonamento non basta a mettere al sicuro un documento.

Immaginiamo questa scena: un dipendente deve riassumere un contratto di trenta pagine. Lo carica nel chatbot, scrive “evidenzia le clausole critiche” e ottiene una risposta in pochi secondi.

Ottimo risparmio di tempo. Ma prima del caricamento mancavano alcune domande: quel servizio è autorizzato dall’azienda? Nel contratto ci sono dati personali? Ci sono vincoli di riservatezza? Chi conserverà il file e per quanto tempo?

Il pulsante “allega” è facilissimo da usare. Le decisioni che dovrebbero precederlo meritano qualche attenzione in più.

Quali dati aziendali possiamo inserire nell’AI?

Propongo un semaforo operativo. È uno schema orientativo per decidere come comportarsi, non una classificazione prevista dalla legge. La valutazione effettiva dipende dal contesto.

Tipo di informazione Esempi Indicazione operativa
Pubblica e non personale Schede prodotto, brochure, descrizioni di servizi Generalmente adatta agli strumenti autorizzati, verificando diritti d’uso e risultati
Interna Procedure, istruzioni di lavoro, bozze organizzative Verificare riservatezza, necessità e ambiente utilizzato
Riservata o personale Contratti, elenchi clienti, retribuzioni, valutazioni del personale Richiedere una valutazione specifica e protezioni adeguate
Particolarmente critica Credenziali, segreti industriali, dati sanitari, fascicoli delicati Escluderla dai chatbot generici; eventuali usi richiedono procedure e ambienti dedicati

Attenzione anche alla parola “pubblico”: un documento disponibile online può contenere dati personali. La pubblicazione non autorizza automaticamente qualsiasi riutilizzo. I principi di liceità, finalità e minimizzazione restano centrali nel Regolamento generale sulla protezione dei dati, consultabile sul sito del Garante.

ChatGPT usa i dati aziendali per addestrarsi?

Occorre distinguere il servizio e il tipo di account.

Nella documentazione sui dati aziendali, OpenAI dichiara che gli input e gli output di ChatGPT Business, Enterprise e della piattaforma API non sono utilizzati per addestrare i modelli per impostazione predefinita.

Per i servizi destinati ai singoli utenti, le condizioni sono differenti: OpenAI spiega quali contenuti possono essere utilizzati per migliorare i modelli e come intervenire nelle impostazioni nella pagina How your data is used to improve model performance.

Quindi la frase “uso ChatGPT” dice troppo poco per valutare il rischio. Servono almeno il piano, l’account effettivamente utilizzato, le impostazioni e le funzionalità attive.

L’esclusione dall’addestramento, inoltre, non equivale all’assenza di conservazione. È una garanzia importante, ma bisogna verificare anche tempi di conservazione, accessi e condizioni contrattuali.

Copilot è sicuro perché è già dentro Microsoft 365?

Microsoft documenta protezioni aziendali per Copilot e Copilot Chat, compreso il mancato utilizzo di prompt, risposte e dati recuperati tramite Microsoft Graph per addestrare i modelli di base.

La stessa documentazione Microsoft sulla protezione dei dati aziendali precisa però che i controlli disponibili dipendono dall’abbonamento e che ricerca web e agenti richiedono attenzione alle rispettive condizioni.

La conseguenza pratica è semplice: occorre verificare l’intero percorso dell’informazione.

Un assistente che consulta un documento interno, effettua una ricerca sul web e richiama un servizio esterno coinvolge passaggi diversi. Le garanzie del prodotto principale non vanno estese automaticamente a ogni integrazione.

Togliere i nomi rende anonimo un documento?

Non necessariamente. Ecco un esempio inventato:

“Il responsabile dell’unico stabilimento di Sulbiate, assunto a marzo, ha chiesto un’aspettativa per una specifica patologia.”

Il nome non compare. Tuttavia, per chi conosce l’organizzazione, la persona potrebbe essere riconoscibile.

Sostituire “Mario Rossi” con “Dipendente A” può ridurre l’esposizione, ma non garantisce l’anonimato. Se una persona resta identificabile, il dato continua a richiedere protezione.

Il Comitato europeo per la protezione dei dati, nel parere sui modelli di AI, sottolinea la necessità di valutare l’anonimato caso per caso.

Per le esercitazioni suggerisco dati interamente fittizi. Per il lavoro reale, invece, conviene selezionare soltanto i campi indispensabili, eliminando anche gli indizi identificativi non necessari.

GDPR e AI Act: quali obblighi considerare?

Quando vengono trattati dati personali, l’uso dell’AI deve rispettare il GDPR. Occorre verificare, tra le altre cose:

  • finalità e base giuridica del trattamento;
  • informazioni da fornire agli interessati;
  • ruoli e accordi con i fornitori;
  • misure di sicurezza e tempi di conservazione;
  • eventuali trasferimenti di dati fuori dallo Spazio economico europeo.

La valutazione d’impatto sulla protezione dei dati, o DPIA, è richiesta quando il trattamento può presentare un rischio elevato per le persone: non è automaticamente obbligatoria per qualsiasi uso di un chatbot. Il riferimento è l’articolo 35 del GDPR.

Sul versante dell’AI Act, l’alfabetizzazione sull’intelligenza artificiale è oggetto dell’articolo 4. Le domande e risposte della Commissione europea aiutano a capire come affrontarla nel contesto dell’organizzazione.

Per me la ricaduta formativa è molto concreta: chi usa l’AI deve sapere quali informazioni può caricare, come verificare le risposte e quando coinvolgere un responsabile. Saper scrivere un prompt efficace è solo una parte della competenza.

Sette regole operative da mettere nella policy aziendale

Queste sono le regole organizzative che suggerisco come base, da adattare con IT, responsabili di funzione e referente privacy.

1. Indicare strumenti e account autorizzati

La policy dovrebbe nominare prodotti, piani e modalità di accesso consentite. “È permesso usare l’AI” lascia troppe decisioni al singolo dipendente.

2. Definire quali dati sono ammessi

Servono esempi riconoscibili: preventivi, curriculum, verbali, progetti, dati dei clienti. Per ciascuna categoria bisogna chiarire condizioni, limiti e responsabile a cui rivolgersi.

3. Caricare solo ciò che serve

Se l’obiettivo è migliorare la formulazione di una clausola, valutiamo se basti quella clausola. Allegare l’intero contratto dovrebbe essere una scelta motivata.

4. Controllare collegamenti e autorizzazioni

Prima di collegare posta, archivi o CRM, definiamo quali fonti l’assistente può consultare e quali azioni può eseguire.

Nel mio approfondimento su agenti AI e second brain mostro perché il contesto documentale è utile. Proprio questa utilità rende essenziale governare gli accessi.

5. Separare preparazione e azioni delicate

Suggerisco di richiedere un’approvazione umana prima di inviare comunicazioni sensibili, pubblicare documenti o modificare informazioni importanti nei sistemi aziendali.

6. Assegnare la verifica a una persona

“Controllare il risultato” è un’indicazione incompleta. Meglio precisare chi verifica importi, scadenze, riferimenti normativi, destinatari e fedeltà ai documenti originali.

7. Prevedere cosa fare in caso di errore

La procedura dovrebbe indicare a chi segnalare un caricamento improprio e quali informazioni conservare per ricostruirlo. Cancellare la conversazione non dimostra, da solo, che il problema sia risolto.

Tre esempi pratici: commerciale, HR e Comune

I seguenti sono scenari didattici, non casi di cronaca.

Commerciale. Per migliorare la struttura di un’offerta, si può iniziare da un modello privo di nominativi, prezzi riservati e condizioni negoziali. I dati reali vengono inseriti successivamente nell’ambiente autorizzato.

Risorse umane. Per creare una scaletta di colloquio, spesso bastano mansione, competenze e obiettivi. Non occorre partire dall’intero archivio dei curriculum.

Comune. Per preparare una checklist relativa a un bando, si può partire dal testo pubblico. L’analisi delle domande dei cittadini, con allegati e dati personali, richiede una valutazione distinta.

La domanda utile, in tutti e tre i casi, è: quali informazioni sono davvero necessarie per ottenere questo risultato?

Un prompt non sostituisce le protezioni tecniche

Scrivere “questi dati sono riservati, non divulgarli” non modifica il contratto del fornitore, le impostazioni di conservazione o i permessi degli strumenti collegati.

Un prompt può aiutare a circoscrivere il compito. Non può diventare una cassaforte.

Prima di caricare un documento, consiglio quindi un controllo essenziale:

Sono autorizzato a far trattare questi dati da questo fornitore, per questa finalità?

Se la risposta è incerta, il passo successivo è chiarirla con chi governa il servizio.

Per costruire un percorso pratico sull’uso dell’AI in azienda o nella pubblica amministrazione, puoi contattarmi per una formazione dedicata: possiamo partire dalle attività quotidiane e trasformarle in esercitazioni, criteri di verifica e regole comprensibili.

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Agenti AI e second brain

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Agenti AI e second brain possono lavorare insieme per trasformare informazioni sparse in un risultato concreto. Il secondo cervello conserva e rende ritrovabili documenti, appunti e decisioni; l’agente usa il contesto pertinente e gli strumenti disponibili per svolgere un compito. Un mio preventivo da aggiornare rende questa distinzione molto più comprensibile di una slide piena di sigle.

Nella schermata che commento in questo articolo ho allegato un documento Word e scritto una richiesta di una riga:

«Aggiorna questo preventivo sulla base della discussione del 18 settembre».

Niente riepilogo degli accordi. Niente copia e incolla delle email. Ho indicato un documento e un riferimento temporale. Il lavoro interessante comincia proprio nello spazio tra queste poche parole e le informazioni necessarie per eseguirle.

ChatGPT Work cerca gli accordi precedenti per aggiornare un preventivo con Contesto personale e Gmail
La richiesta di aggiornamento del preventivo e le attività dichiarate dal sistema. Il lavoro è ancora in corso; l’importo è oscurato. Clicca sull’immagine per ingrandirla.

Che cosa mostra davvero la schermata

Nel pannello delle fonti compare “Contesto personale”. Nell’area di lavoro il sistema dichiara di aver usato Personal Context, Gmail e comandi. Spiega che leggerà il preventivo, cercherà la discussione precedente e userà le skill per i documenti.

Poi riporta di aver trovato una conferma: un incontro unico, una data, un orario, circa quaranta partecipanti senza PC. Annuncia l’aggiornamento del programma e dell’importo, mantenendo la carta intestata. L’importo nella schermata è oscurato e resta tale anche qui.

Questo dettaglio dei partecipanti senza PC merita attenzione. Per chi progetta formazione, può cambiare la struttura dell’intervento: le esercitazioni individuali al computer vanno ripensate. Recuperare un’informazione serve quando la si collega alle conseguenze sul lavoro da fare.

La schermata documenta però un’elaborazione ancora in corso. Non mostra il file finale né permette di verificare la corrispondenza con l’email originale. “Ho trovato la conferma” è un’affermazione dell’assistente da controllare, non una certificazione. E “in elaborazione da 1 minuto e 48 secondi” non è una misura del tempo complessivo risparmiato.

Agenti AI e second brain: chi ricorda e chi lavora

Uso l’espressione second brain, o secondo cervello, per indicare un sistema esterno con cui raccogliere, organizzare e riutilizzare conoscenza personale e professionale. Il metodo Building a Second Brain di Tiago Forte propone proprio di rendere le informazioni disponibili al nostro sé futuro. Un archivio così può esistere anche senza intelligenza artificiale.

Un agente AI aggiunge la possibilità di perseguire un obiettivo attraverso più passaggi e strumenti. La documentazione ufficiale OpenAI sugli agenti descrive sistemi capaci di pianificare ed eseguire attività usando strumenti e mantenendo il contesto tra i passaggi.

Nel caso del preventivo, immagino questa divisione del lavoro:

Componente Funzione Esempio nel preventivo
Archivio e fonti Conservano le informazioni originali Documento Word ed email degli accordi
Recupero del contesto Seleziona ciò che serve al compito La conferma pertinente del 18 settembre
Agente e strumenti Organizzano ed eseguono le operazioni Confrontare gli accordi con il preventivo e modificarlo
Skill Forniscono istruzioni riutilizzabili Indicazioni per trattare un documento e verificarne il layout
Persona Valida contenuto e decisioni Controllare programma, importo e versione da inviare

Questa tabella è una lettura funzionale dell’esempio, non una descrizione dell’architettura interna del prodotto. Dalla sola immagine non possiamo ricostruire come siano implementati memoria e recupero delle fonti.

“Contesto personale” non significa che l’AI sappia tutto di me

La scritta evidenziata dal mio avatar può suggerire un assistente che ricorda ogni cosa. È una scorciatoia pericolosa. Nella schermata vediamo che il contesto personale è tra le fonti disponibili e che il sistema segnala l’uso di Gmail. Non vediamo l’estensione degli accessi, la completezza del recupero o tutte le informazioni consultate.

Per lavorare bene distinguerei tre livelli: le preferenze relativamente stabili, come il tono e il formato dei miei documenti; gli accordi specifici di un progetto, come durata e compenso; le istruzioni del compito attuale. Un’abitudine non dovrebbe prevalere su un accordo esplicito appena confermato.

Se normalmente propongo corsi di sei ore, ma per questo cliente abbiamo concordato tre ore, il riferimento è l’accordo di quel progetto. Un assistente che mi conosce deve anche riconoscere quando sto facendo un’eccezione.

Recuperare le informazioni: il legame con la RAG

Una base scientifica utile è il lavoro di Patrick Lewis e colleghi, Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks, accettato a NeurIPS 2020. La RAG combina la generazione del modello con il recupero di informazioni da una memoria esterna.

Per un lettore non tecnico, l’idea è questa: prima di formulare una risposta, il sistema può consultare materiale pertinente. Nel mio esempio, l’informazione decisiva dovrebbe arrivare dall’accordo con il cliente, non da una risposta plausibile su come si organizza normalmente un corso.

Non sto dicendo che il pulsante “Contesto personale” usi esattamente l’architettura di quel paper. Il collegamento è concettuale: la qualità del risultato dipende anche da quali informazioni vengono recuperate. Se il sistema trova la prima proposta e ignora la rettifica successiva, può produrre un documento impeccabile e sbagliato.

Dalla risposta all’azione: perché qui parlo di agenti

Il passaggio interessante è la sequenza: leggere, cercare, confrontare, modificare, controllare. È un flusso di lavoro che richiede di interagire con fonti e documenti, osservare i risultati e decidere il passo successivo.

Il paper di Shunyu Yao e colleghi ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models, nella versione presentata a ICLR 2023, studia l’alternanza tra ragionamento e azioni che permettono di interagire con l’ambiente e raccogliere informazioni. È un riferimento per capire la logica dei sistemi agentici, non una prova del funzionamento interno della sessione mostrata.

Nel preventivo, una sequenza ben progettata dovrebbe produrre anche un elenco delle modifiche: quali condizioni sono cambiate, da quale fonte derivano e quali punti restano incerti. La frase “fatto” è comoda. Una modifica tracciabile è più utile.

Un second brain utile deve saper distinguere le versioni

Il rischio che mi interessa di più è l’accordo superato che torna a vivere. La prima email prevedeva due incontri; la seconda li riduceva a uno; una telefonata introduceva una nuova esigenza, poi confermata per iscritto. Se tutto finisce nello stesso mucchio, anche un archivio molto ricco può diventare una fonte di confusione.

Lo studio di Nelson F. Liu e colleghi Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts ha osservato, nei modelli e nei compiti esaminati, che la posizione di un’informazione nel contesto lungo può influenzare la capacità di utilizzarla. Non è un test del modello della schermata. È un buon motivo per evitare l’equazione “più materiale carico, migliore sarà automaticamente il risultato”.

La mia regola pratica sarebbe questa: ogni decisione importante dovrebbe avere una fonte, una data e uno stato. Proposta, confermata, superata, da chiarire. “Forse facciamo tre ore” e “confermiamo tre ore” meritano etichette diverse, anche se contengono quasi le stesse parole.

Tre applicazioni concrete oltre il preventivo

Quelli che seguono sono esempi di flussi da progettare con strumenti e accessi appropriati. Non sono risultati dimostrati dalla schermata.

Preparare una riunione con un cliente

L’agente recupera gli scambi pertinenti, l’ultima proposta e le questioni rimaste aperte. Produce una pagina con accordi confermati, dubbi e domande da fare. Il secondo cervello fornisce continuità; il documento finale deve distinguere i fatti dalle interpretazioni.

Aggiornare il programma di un corso

Un cliente comunica che i partecipanti saranno principianti e non avranno il computer. L’assistente confronta queste condizioni con la scaletta e propone dimostrazioni guidate, discussioni e attività a gruppi. Il formatore controlla che il programma resti realistico e coerente con gli obiettivi.

Preparare un follow-up commerciale

Dopo una riunione, l’agente può trasformare appunti e accordi verificati in una bozza di email e in un elenco di attività. Per partire, sceglierei un perimetro semplice: preparazione dei materiali, controllo umano e invio separato. Sapere scrivere una buona email non equivale a poter prendere impegni al mio posto.

Il prompt che userei per rendere il lavoro verificabile

La richiesta originale è breve perché presuppone che il sistema riesca a recuperare il contesto. Quando sono in gioco condizioni economiche o impegni con un cliente, aggiungerei istruzioni esplicite:

«Aggiorna il preventivo allegato sulla base degli accordi confermati con [cliente] nella discussione del [data]. Cerca nelle fonti collegate autorizzate e indica quali hai usato. Distingui proposte, conferme e rettifiche successive. Se trovi contraddizioni su prezzo, durata o data, segnalale senza scegliere arbitrariamente. Mantieni carta intestata e impaginazione. Crea una nuova versione del Word e una tabella con modifica, valore precedente, nuovo valore e fonte. Non inviare il documento al cliente».

Questo prompt rende più preciso l’incarico, ma funziona solo se l’ambiente dispone davvero delle fonti e degli strumenti necessari. Una formula ben scritta non crea da sola un collegamento alla posta o un accesso ai documenti.

Come valutare se il secondo cervello sta aiutando davvero

Per una prova in azienda partirei da un documento e da una conversazione circoscritta, usando materiali adatti alla sperimentazione. Poi controllerei cinque cose:

  1. Fonte: l’accordo recuperato riguarda il cliente e il progetto giusti?
  2. Versione: ci sono rettifiche successive che cambiano le condizioni?
  3. Coerenza: titolo, programma, durata e importo sono stati aggiornati insieme?
  4. Documento: carta intestata, tabelle e impaginazione restano leggibili?
  5. Tempo netto: quanto lavoro resta, includendo verifica e correzioni?

Quest’ultima misura è decisiva. Non attribuisco a questa schermata percentuali di produttività: non le abbiamo misurate. Cronometrare anche la revisione è un modo molto concreto per capire quando conviene delegare.

La competenza da allenare: costruire continuità

Questa schermata mi interessa perché racconta un bisogno professionale normale: riprendere un lavoro senza ricostruirne ogni volta tutta la storia. Per arrivarci servono fonti accessibili, decisioni riconoscibili, istruzioni chiare e controlli proporzionati al risultato.

La mia idea di second brain operativo è questa: un patrimonio di informazioni che può alimentare azioni verificabili. Un assistente utile deve aiutarmi a ritrovare il filo, lasciandomi vedere da dove l’ha preso.

È un tema che si presta bene a un laboratorio: scegliere un processo reale, definire cosa delegare e confrontare il risultato con le fonti. Nel mio percorso di formazione sull’intelligenza artificiale generativa trovi anche il lavoro su documenti, personalizzazione e passaggio dai chatbot agli agenti.

Domande frequenti su agenti AI e second brain

Un second brain è un agente AI?

Sono concetti diversi. Il second brain organizza conoscenza riutilizzabile. Un agente può consultarla ed eseguire operazioni tramite strumenti. Possono essere integrati nello stesso ambiente.

La schermata dimostra che il preventivo è corretto?

No. Mostra la richiesta, le attività dichiarate dall’assistente e un’elaborazione in corso. La correttezza richiede il confronto tra documento finale e accordi originali.

Basta attivare la memoria per avere un assistente operativo?

Per un compito come questo servono anche fonti pertinenti, strumenti per leggere e modificare i file, autorizzazioni adeguate e criteri di verifica. La memoria, da sola, non descrive l’intero processo.

Fonti e nota sul caso

I riferimenti sono collegati nei rispettivi paragrafi: il metodo Building a Second Brain di Tiago Forte, la documentazione OpenAI sugli agenti e i paper di Lewis, Yao e Liu con i rispettivi coautori. La schermata fornita è la fonte del caso commentato; i paper aiutano a interpretarne i concetti, ma non validano quella specifica esecuzione. Copertina illustrativa generata con AI.

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