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Memoria di ChatGPT: guida passo passo

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La memoria di ChatGPT permette al sistema di riutilizzare preferenze, dettagli e contesto pertinenti per offrirti risposte più personali e farti ripetere meno informazioni. Non è però una registrazione completa di tutto ciò che hai scritto: ChatGPT seleziona ciò che considera utile e, a seconda del piano e delle impostazioni, può attingere da chat precedenti, ricordi salvati, istruzioni personalizzate, file nella Libreria e contenuti delle app connesse.

In questa guida vediamo come controllare la memoria di ChatGPT, correggerla, cancellarla e usare le chat temporanee. Con una precisazione importante: le voci possono cambiare in base al piano, alla piattaforma, all’area geografica e alle regole dell’eventuale spazio di lavoro aziendale.

Che cos’è la memoria di ChatGPT, in breve

La memoria trasforma ChatGPT da interlocutore che riparte ogni volta da zero in un assistente capace di mantenere continuità. Se sa che lavoro fai, quali strumenti usi o come preferisci ricevere una risposta, può evitare premesse inutili e adattare meglio esempi e linguaggio.

OpenAI distingue però più meccanismi:

  • Ricordi salvati: informazioni che chiedi esplicitamente di ricordare o che ChatGPT conserva come contesto utile.
  • Cronologia chat: informazioni pertinenti ricavate dalle conversazioni precedenti. Possono cambiare quando il sistema rivaluta ciò che è più utile.
  • Istruzioni personalizzate: indicazioni dirette su ciò che ChatGPT deve sapere e sul modo in cui deve rispondere. Non sono la stessa cosa della memoria.
  • Memoria migliorata: dove disponibile, mantiene un riepilogo più ampio e aggiornato del contesto personale.

È una distinzione pratica. Se vuoi costruire un vero assistente personale o un secondo cervello digitale con ChatGPT, devi sapere da quale fonte arriva un’informazione e come rimuoverla davvero.

Come attivare e gestire la memoria di ChatGPT

Passaggio 1: apri le impostazioni

  1. Apri ChatGPT sul web o nell’app.
  2. Apri il menu del profilo.
  3. Seleziona Impostazioni.
  4. Vai su Personalizzazione.
  5. Apri Memoria.

Secondo la guida ufficiale OpenAI sulla memoria, qui potresti trovare voci come Memoria, Fai riferimento ai ricordi salvati, Fai riferimento alla cronologia chat, Riepilogo della memoria, Gestisci o Ricordi salvati. Se una voce non compare, non è necessariamente un errore: disponibilità e controlli variano.

Passaggio 2: scegli che cosa può essere usato

Se il tuo account mostra due interruttori separati, puoi controllare i ricordi salvati e la cronologia delle chat. Disattivando i ricordi salvati viene disattivato anche il riferimento alla cronologia; lasciandoli attivi, puoi invece gestire la cronologia separatamente.

Attenzione a un equivoco comune: spegnere la memoria non cancella automaticamente le vecchie chat. Se in seguito la riattivi, ChatGPT potrebbe ricavare nuovi elementi dalle conversazioni ancora presenti.

Passaggio 3: chiedi a ChatGPT che cosa ricorda

Il controllo più semplice parte da una domanda:

Che cosa ricordi di me? Organizza la risposta per categorie e segnala le informazioni che potrebbero essere obsolete o poco utili.

Dove disponibile, puoi anche aprire il Riepilogo della memoria. La schermata offre una vista sintetica, non necessariamente completa, delle informazioni usate per personalizzare le risposte.

Schermata ufficiale del riepilogo della memoria di ChatGPT con funzione di correzione
Il riepilogo della memoria può essere corretto direttamente. Schermata ufficiale OpenAI.

Passaggio 4: correggi ciò che è sbagliato

Puoi scrivere una correzione, selezionare il testo da modificare oppure dire in chat:

Correggi questa informazione: non uso più lo strumento X. Da oggi considera Y come mia preferenza.

Alcuni account mostrano anche l’opzione Non menzionarlo più. Serve a ridurre i riferimenti futuri, ma non elimina la fonte originale. È la differenza fra dire a qualcuno di non citare più un vecchio episodio e strappare la pagina dall’archivio.

Passaggio 5: controlla le fonti della personalizzazione

Quando ChatGPT usa contesto personale pertinente, sotto la risposta può comparire la sezione Fonti. Può rimandare a un ricordo, una chat, un’istruzione personalizzata, un file o un’email connessa. Non è detto che mostri ogni fattore che ha influenzato la risposta.

Schermata ufficiale delle fonti della memoria di ChatGPT con comandi per pertinenza e correzione
Dalle Fonti puoi verificare perché un’informazione è stata usata, correggerla o segnalarla come non pertinente. Schermata ufficiale OpenAI.

Questo controllo è prezioso perché la personalizzazione senza trasparenza rischia di diventare una scatola nera. Se un suggerimento ti sorprende, controlla prima la fonte e poi decidi se correggere, eliminare o ignorare l’informazione.

Come cancellare davvero un’informazione dalla memoria

Cancellare la chat non basta sempre. Un ricordo salvato è archiviato separatamente dalla conversazione originaria. Per rimuovere un’informazione in modo più completo:

  1. Elimina il ricordo dal riepilogo o dai controlli dei ricordi salvati.
  2. Elimina la chat in cui l’informazione è stata condivisa.
  3. Rimuovila anche da eventuali chat archiviate.
  4. Elimina i file pertinenti dalla Libreria.
  5. Se proviene da un’app connessa, valuta di rimuovere il contenuto o disconnettere l’app.

OpenAI avverte che aggiornamenti ed eliminazioni possono richiedere tempo e che i log dei ricordi salvati eliminati possono essere conservati fino a 30 giorni per sicurezza e debug. Per i documenti professionali conviene comunque ridurre i dati personali prima del caricamento: ho spiegato un approccio pratico nella guida a Rizzo PII per anonimizzare i documenti destinati a ChatGPT.

Chat temporanea: quando usare ChatGPT senza creare nuovi ricordi

La chat temporanea è utile quando la conversazione non deve comparire nella cronologia e non deve creare o aggiornare la memoria. Prima di inviare il primo messaggio puoi scegliere:

  • Personalizzata: usa ricordi esistenti, istruzioni personalizzate e plugin disponibili.
  • Non personalizzata: ignora memoria, istruzioni personalizzate e plugin.

La scelta non può essere modificata dopo l’inizio della conversazione. In entrambi i casi la chat temporanea non crea né aggiorna ricordi. Se però la salvi, diventa una chat normale e segue le impostazioni dell’account. La documentazione OpenAI sulle chat temporanee precisa inoltre che una copia può essere conservata fino a 30 giorni per finalità di sicurezza.

Schermata ufficiale di ChatGPT per scegliere una chat temporanea personalizzata o non personalizzata
Nella chat temporanea puoi scegliere Personalizzata o Non personalizzata prima del primo messaggio. Schermata ufficiale OpenAI.

Memoria e addestramento dei modelli non sono la stessa impostazione

Un altro equivoco frequente è confondere memoria e addestramento. La memoria personalizza le risposte. L’opzione Migliora il modello per tutti decide invece se, per un account personale, le nuove conversazioni possano contribuire al miglioramento dei modelli.

Per controllarla sul web:

  1. Apri il menu del profilo.
  2. Vai su Impostazioni.
  3. Apri Controlli dei dati.
  4. Attiva o disattiva Migliora il modello per tutti.

La FAQ ufficiale sui controlli dei dati chiarisce che, disattivando questa voce, le conversazioni restano nella cronologia ma non vengono usate per addestrare ChatGPT. Nei workspace ChatGPT Business, Enterprise, Edu e Healthcare, OpenAI dichiara che i contenuti non vengono usati per l’addestramento per impostazione predefinita.

Memoria nei progetti: contesto globale o isolato?

I Progetti aggiungono un’altra scelta importante. Dove disponibile, puoi usare la memoria predefinita oppure la memoria limitata al progetto. In questo secondo caso le chat possono fare riferimento alle altre conversazioni dello stesso progetto, ma non a quelle esterne; anche le chat esterne non possono richiamare il contenuto del progetto.

È una buona soluzione per separare clienti, corsi, ricerche o attività personali. Secondo la guida OpenAI ai Progetti, i progetti condivisi usano automaticamente la memoria limitata al progetto. È un confine di contesto, non una scusa per caricare qualsiasi dato senza valutare ruoli, permessi e policy aziendali.

Cinque prompt per gestire meglio la memoria

  1. Audit: “Che cosa ricordi di me? Dividi le informazioni in corrette, da verificare e non più utili”.
  2. Aggiunta: “Ricorda che preferisco risposte brevi, con esempi italiani e fonti primarie”.
  3. Correzione: “Sostituisci la vecchia informazione X con Y e dimmi che cosa hai aggiornato”.
  4. Rimozione: “Dimentica l’informazione X e spiegami quali altre fonti devo eliminare per rimuoverla completamente”.
  5. Controllo in risposta: “Per questa risposta indica se hai usato memoria, chat precedenti, file o app connesse”.

Le istruzioni personalizzate restano lo strumento migliore per regole stabili e intenzionali sul tono e sul formato. La memoria serve invece a mantenere continuità con ciò che emerge nel tempo. Per approfondire le forme più evolute di personalizzazione puoi leggere anche il mio articolo su skill, plugin e futuro dei GPT personalizzati.

La mia checklist mensile per una memoria utile

  • Chiedi a ChatGPT che cosa ricorda di te.
  • Correggi ruolo, preferenze e strumenti non più attuali.
  • Elimina ciò che è sensibile, superfluo o ambiguo.
  • Controlla file nella Libreria e app connesse.
  • Separa i contesti professionali con progetti dedicati.
  • Usa una chat temporanea non personalizzata quando non vuoi richiamare né creare memoria.
  • Verifica separatamente l’impostazione “Migliora il modello per tutti”.

Una memoria ben curata rende ChatGPT più utile. Una memoria lasciata crescere senza controllo può invece amplificare informazioni vecchie, interpretazioni sbagliate e preferenze che non ti rappresentano più. Cinque minuti di manutenzione ogni mese sono un investimento sensato.

Fonti

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AI per autotrasportatori: 10 esempi pratici da Confartigianato Trasporti

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L’intelligenza artificiale può già alleggerire il lavoro quotidiano degli autotrasportatori: leggere documenti, controllare scadenze, confrontare contratti, analizzare dati di viaggio e trasformare una riunione in un verbale operativo. Oggi, 19 settembre 2026, ne ho parlato a Roma all’Assemblea nazionale di Confartigianato Trasporti.

Il criterio che ho proposto è molto concreto: partire da un’attività frequente, ripetitiva e verificabile. L’AI non guida il camion e non sostituisce chi conosce il mestiere. Può però togliere dal tavolo parecchio lavoro amministrativo e aiutare a vedere prima errori, scadenze e anomalie.

Assemblea nazionale 2026 di Confartigianato Trasporti

L’evento si è svolto all’Auditorium Confartigianato di Roma con il titolo “Guidare il cambiamento. L’autotrasporto del futuro”. Il programma ha affrontato la transizione energetica, le tecnologie per il trasporto e le prospettive del settore. Alle 11.30 sono intervenuto nella sessione “L’AI a servizio dell’autotrasporto: strumenti e strategie di sviluppo” insieme a Dario Rusconi, partner di BECAP ed esperto di controllo di gestione.

Nel corso della mattinata sono intervenuti rappresentanti di Confartigianato Trasporti, istituzioni e imprese della filiera. Il tema comune era chiaro: innovare significa tradurre tecnologia e normativa in scelte pratiche per le aziende.

Nel resoconto ufficiale dell’Assemblea nazionale, Confartigianato sottolinea che gli interventi curati da me e Dario Rusconi hanno approfondito l’impatto dell’innovazione tecnologica, della digitalizzazione e dell’intelligenza artificiale nella gestione delle aziende di autotrasporto. È un passaggio importante: l’AI è entrata nel confronto nazionale di categoria come strumento operativo, non come semplice tema da convegno.

Gianluigi Bonanomi all'Assemblea nazionale 2026 di Confartigianato Trasporti a Roma
All’Assemblea nazionale 2026 di Confartigianato Trasporti, Roma, 19 settembre 2026.

Dove serve davvero l’AI per gli autotrasportatori

Documenti e normativa, contratti e preventivi, dati, riunioni e procedure: sono questi gli ambiti nei quali l’AI generativa può produrre un risultato utile già oggi. Ho mostrato due strumenti complementari: ChatGPT per creare, rielaborare, calcolare e cercare; Gemini Notebook per interrogare fonti caricate e ottenere risposte con citazioni.

La regola pratica è semplice: ChatGPT quando bisogna produrre o trasformare un contenuto; Gemini Notebook quando bisogna capire e incrociare documenti controllati. In entrambi i casi l’output va verificato.

AI per autotrasportatori: 10 esempi pratici

1. Trasformare ricevute e fatture in una nota spese

Si parte dalle fotografie di scontrini, pedaggi, taxi, alberghi e carburante. L’AI estrae data, fornitore, descrizione, metodo di pagamento e importo, segnala i dati illeggibili e prepara una tabella da esportare in Excel. Il controllo finale resta indispensabile, soprattutto quando una ricevuta copre parzialmente un’altra o manca un importo.

Prompt di esempio: “Leggi queste ricevute. Crea una tabella con data, esercente, categoria, importo, metodo di pagamento e nota. Non inventare i dati non leggibili: contrassegnali come da verificare.”

2. Studiare una circolare

Una circolare può diventare una checklist operativa o una FAQ. L’AI deve indicare che cosa cambia, da quando, per chi, quali scadenze introduce e quali azioni richiede. Per ridurre il rischio di interpretazioni creative bisogna pretendere pagina e passaggio della fonte.

Prompt di esempio: “Riassumi in 10 punti. Indica cambiamenti, destinatari, scadenze e rischi. Cita pagina e passaggio.”

3. Interrogare CCNL e accordi

Caricando più fonti controllate si possono confrontare orari, riposi, trasferte, regole ed eccezioni. La risposta utile non è un riassunto generico, ma una tabella che colleghi ogni affermazione alla fonte e alla pagina.

Prompt di esempio: “Usa solo le fonti caricate. Crea una tabella con regola, eccezioni, fonte, pagina e azione richiesta.”

4. Controllare le scadenze

CQC, ADR, patenti, visite e formazione possono confluire in uno scadenzario ordinato per urgenza. Prima di creare un promemoria, l’AI deve segnalare date mancanti o incongruenti. In questo modo l’azienda evita di trasformare un dato incompleto in una falsa certezza.

Prompt di esempio: “Crea uno scadenzario con conducente, documento, scadenza, anticipo consigliato e livello di urgenza. Evidenzia i dati mancanti.”

5. Leggere un contratto prima di firmarlo

L’AI può accendere una spia su responsabilità, penali, pagamenti, recesso, assicurazioni e foro competente. Non sostituisce l’avvocato. Prepara però un elenco di domande mirate e rende più veloce il controllo professionale.

Prompt di esempio: “Evidenzia clausola, significato semplice, rischio da 1 a 5, conseguenza pratica e domanda da fare all’avvocato.”

6. Confrontare due versioni di un documento

Un regolamento, un contratto o un capitolato può cambiare in poche righe dentro cento pagine. L’AI può ignorare le variazioni grafiche e isolare le differenze sostanziali, distinguendo l’impatto operativo da quello economico.

Prompt di esempio: “Confronta A e B. Mostra testo precedente, testo nuovo, impatto operativo, impatto economico e azione consigliata.”

7. Leggere i dati del tachigrafo

L’AI può segnalare anomalie nei tempi di guida e nelle pause, ma deve applicare soltanto le soglie presenti nelle fonti. La Commissione europea raccoglie le regole su tempi di guida e periodi di riposo e dedica una sezione specifica al tachigrafo nel trasporto stradale. Il controllo umano viene prima di qualsiasi decisione disciplinare o organizzativa.

Prompt di esempio: “Segnala anomalia, valore, soglia, scostamento e priorità. Non applicare regole assenti dalle fonti.”

8. Ridurre consumi e chilometri a vuoto

Lo storico dei viaggi può far emergere tempi di attesa, tratte vuote, consumi e margini anomali. L’AI aiuta a ordinare i casi per impatto economico. Non deve però confondere una correlazione con una causa: se mancano carico, percorso, meteo o stile di guida, la spiegazione resta un’ipotesi.

Prompt di esempio: “Ordina le anomalie per impatto economico. Distingui fatti e ipotesi e chiedi i dati mancanti.”

9. Preparare un preventivo più trasparente

Carburante, pedaggi, ore, attese e ritorno a vuoto possono essere esplicitati in un modello con tre scenari: prudente, realistico e favorevole. Ogni formula deve rimanere visibile, così l’imprenditore può correggere le ipotesi e difendere il margine.

Prompt di esempio: “Mostra ogni formula. Crea scenario prudente, realistico e favorevole. Non inventare i valori mancanti.”

10. Trasformare un audio in un verbale operativo

Una registrazione autorizzata di riunione può diventare un verbale con decisioni, attività, responsabili, scadenze e questioni aperte. Il vantaggio non è la trascrizione parola per parola, ma una lista di azioni che qualcuno possa davvero seguire.

Prompt di esempio: “Elimina le ripetizioni senza cambiare il significato. Chiudi con una tabella delle azioni e una sintesi in cinque righe.”

Per altri modelli riutilizzabili si può partire dalla mia raccolta di prompt per il prompt engineering, adattando sempre obiettivo, fonti, formato dell’output e limiti.

Quali controlli servono prima di usare l’AI in azienda

Una risposta ben scritta può essere sbagliata. Nei processi dell’autotrasporto conviene adottare almeno questi controlli:

  • usare documenti aggiornati e riconoscibili;
  • chiedere citazioni puntuali quando si lavora su norme, contratti e procedure;
  • separare fatti, calcoli, ipotesi e suggerimenti;
  • anonimizzare i dati personali e commerciali quando possibile;
  • far verificare il risultato al professionista competente;
  • conservare il file originale e la traccia del controllo svolto.

Il quadro europeo dell’AI Act richiama responsabilità, trasparenza e competenze nell’uso dei sistemi di intelligenza artificiale. Per un’impresa significa anche formare chi usa questi strumenti e stabilire quali dati non devono essere caricati.

Da dove partire domani mattina

Scegliere un solo processo, con documenti non critici e un risultato facile da controllare. Per esempio: trasformare dieci ricevute in una tabella oppure confrontare due versioni della stessa procedura. Si misura il tempo impiegato, si contano gli errori e si decide se il metodo merita di diventare una procedura.

La tecnologia diventa utile quando entra in un flusso di lavoro e lascia tracce verificabili. Nel trasporto, dove scadenze, margini e conformità hanno conseguenze molto concrete, questa prudenza non rallenta l’innovazione: la rende utilizzabile.

Domande frequenti sull’AI per autotrasportatori

L’AI può controllare automaticamente il rispetto dei tempi di guida?

Può analizzare dati e segnalare scostamenti rispetto alle soglie fornite, ma non dovrebbe decidere da sola. Occorre verificare qualità dei dati, normativa applicabile ed eventuali eccezioni.

Meglio ChatGPT o Gemini Notebook?

Dipende dal compito. ChatGPT è adatto a creare e rielaborare contenuti. Gemini Notebook è utile quando la risposta deve restare ancorata a un insieme di fonti caricate e citate.

Si possono caricare contratti e dati degli autisti?

Solo dopo aver verificato policy aziendale, base giuridica, condizioni del servizio e misure di protezione. Quando possibile conviene anonimizzare o pseudonimizzare i dati e usare account aziendali approvati.

Qual è il primo progetto AI per una piccola azienda di trasporto?

Un processo frequente, ripetitivo e a basso rischio: note spese, scadenzari o confronto tra versioni di documenti. Il test deve avere un responsabile, una metrica di tempo e una verifica degli errori.

Fonti e approfondimenti

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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ChatGPT e Gemini per il non profit: sconti e piani gratuiti per ETS

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Sì, le organizzazioni non profit e gli enti del Terzo settore possono ottenere condizioni agevolate per usare ChatGPT e Gemini. OpenAI propone licenze ChatGPT Business scontate e riduzioni per Enterprise; Google offre un piano Workspace for Nonprofits a costo zero, con accesso all’app Gemini e a Gemini Notebook, oltre a sconti sulle versioni avanzate. Attenzione, però: essere un ETS non rende automatico lo sconto. L’organizzazione deve presentare domanda e superare una verifica di idoneità.

È una domanda che mi viene rivolta spesso durante i corsi: «Esistono abbonamenti AI meno costosi per associazioni, fondazioni, cooperative sociali e organizzazioni di volontariato?». La risposta breve è sì. Quella utile richiede qualche distinzione, perché ChatGPT e Gemini non applicano lo stesso modello commerciale.

Sconti ChatGPT e Gemini per il non profit: il confronto rapido

Servizio Agevolazione A chi si rivolge Punto da verificare
ChatGPT Business Standard 8 dollari per utente/mese con fatturazione annuale oppure 10 dollari con fatturazione mensile Team non profit piccoli e medi Approvazione tramite verifica dell’organizzazione; minimo due licenze Business
ChatGPT Enterprise Sconto fino al 75% Organizzazioni più grandi e implementazioni su larga scala Offerta da concordare con il team commerciale OpenAI
API OpenAI Nessuno sconto non profit dichiarato Applicazioni e integrazioni sviluppate su misura Lo sconto riguarda Business Standard ed Enterprise, non l’API
Google Workspace for Nonprofits Piano a costo zero Organizzazioni ammesse al programma Google per il non profit Include l’app Gemini e Gemini Notebook, ma non tutte le funzioni AI avanzate dentro le app Workspace
Google Workspace avanzato Sconti fino al 75% sul prezzo standard Non profit che vogliono più AI in Gmail, Documenti, Fogli, Meet e altri servizi L’acquisto scontato deve avvenire direttamente tramite Google, non tramite un rivenditore

I prezzi e le condizioni possono cambiare, possono dipendere dal Paese e possono essere esposti in valuta diversa dall’euro. Questa fotografia è aggiornata al 14 settembre 2026 e va sempre verificata sulle pagine ufficiali prima dell’acquisto.

Quanto costa ChatGPT per un’organizzazione non profit?

Il programma OpenAI for Nonprofits porta le licenze standard di ChatGPT Business a 8 dollari al mese per utente con fatturazione annuale, oppure a 10 dollari al mese per utente con fatturazione mensile.

Il confronto con il listino ordinario aiuta a capire l’entità dell’agevolazione. La pagina ufficiale di ChatGPT Business indica, per la maggior parte dei Paesi, 20 dollari per utente al mese con piano annuale e 25 dollari con piano mensile. Il workspace Business richiede almeno due licenze complessive.

In pratica, per due licenze standard non profit si parte da 16 dollari al mese con fatturazione annuale. È un dato più utile del generico «c’è uno sconto», perché una piccola associazione deve ragionare sul costo minimo reale del workspace, non sul prezzo della singola casella.

Che cosa comprende ChatGPT Business?

ChatGPT Business non è semplicemente un ChatGPT personale pagato dall’associazione. Offre uno spazio di lavoro condiviso, fatturazione centralizzata, controlli amministrativi e accesso a strumenti quali GPT personalizzati, Progetti, app, ricerca approfondita e modalità agente, secondo i limiti del piano e delle licenze.

Sul fronte dei dati, OpenAI dichiara che i contenuti di ChatGPT Business ed Enterprise non vengono usati per addestrare i modelli. È un elemento rilevante per un ente che tratta dati di donatori, volontari o beneficiari, ma non equivale a un lasciapassare. La protezione aziendale dichiarata da OpenAI deve essere inserita in una valutazione organizzativa più ampia: base giuridica, minimizzazione, autorizzazioni, tempi di conservazione, verifica umana e policy interna.

Chi non riceve lo sconto OpenAI?

Lo sconto non profit non si applica alle licenze Premium di ChatGPT Business. Non è previsto neppure per l’API OpenAI. Per ChatGPT Enterprise, invece, le organizzazioni più grandi possono contattare l’ufficio vendite e richiedere una riduzione fino al 75%.

OpenAI affida la verifica dell’idoneità a Goodstack. L’organizzazione può fare domanda sia prima sia dopo aver attivato ChatGPT Business. Se possiede già l’abbonamento e viene approvata, OpenAI dichiara di applicare una riduzione proporzionale al ciclo di fatturazione in corso per le licenze standard, oltre allo sconto sulle fatture future.

Gemini è gratuito per gli enti non profit?

Per le organizzazioni idonee, Google Workspace for Nonprofits può essere utilizzato a costo zero e comprende l’accesso all’app Gemini e a Gemini Notebook. È il vantaggio più evidente rispetto alla proposta OpenAI: esiste una porta d’ingresso gratuita pensata per l’organizzazione, non soltanto un piano individuale free.

Secondo la guida Google dedicata all’AI per il non profit, chi ha bisogno di funzionalità generative più avanzate può passare alle edizioni superiori di Workspace con sconti fino al 75%.

Il piano gratuito permette di usare Gemini e Gemini Notebook con protezioni aziendali sui dati. L’integrazione più profonda dell’AI dentro Gmail, Documenti, Fogli, Meet e altre applicazioni, i Gem personalizzati e limiti più elevati richiedono invece una versione avanzata.

Quanto sono gli sconti Google Workspace?

La pagina ufficiale sugli upgrade di Google Workspace for Nonprofits indica riduzioni superiori al 75% per Business Standard, superiori al 72% per Business Plus e superiori al 70% per Enterprise Standard ed Enterprise Plus. Google precisa che gli sconti sono disponibili acquistando direttamente da Google, non attraverso un partner rivenditore.

Nel suo annuncio sulle funzioni AI per le organizzazioni non profit, Google cita piani avanzati a partire da 3,50 dollari per utente al mese. Non trasformerei però questo numero in un preventivo italiano: valuta, imposte, listini e disponibilità vanno controllati nella Console di amministrazione dell’organizzazione.

Un ETS italiano ha automaticamente diritto alle agevolazioni?

No. «Ente del Terzo settore» è una qualifica italiana; «organizzazione non profit idonea» è una categoria definita dai singoli programmi tecnologici. Le due cose possono sovrapporsi, ma non sono sinonimi automatici.

Google richiede che l’organizzazione sia registrata in un Paese supportato, rispetti i requisiti locali, accetti i termini aggiuntivi e venga convalidata da Goodstack. La pagina sui criteri di idoneità Google esclude, in linea generale, enti governativi, ospedali e organizzazioni sanitarie, scuole, istituti accademici e università, pur prevedendo eccezioni per alcune divisioni o fondazioni filantropiche collegate.

Anche OpenAI usa Goodstack per la verifica. La scelta prudente è quindi questa: non inserire lo sconto nel bilancio preventivo finché non è arrivata l’approvazione.

Come richiedere lo sconto: checklist operativa

Per ChatGPT Business

  1. Individuare l’indirizzo email istituzionale da associare al workspace.
  2. Compilare il modulo di verifica collegato dalla pagina OpenAI for Nonprofits.
  3. Attendere la convalida di Goodstack.
  4. Se non esiste ancora il workspace, creare l’account e attivare ChatGPT Business dopo l’approvazione.
  5. Controllare nella pagina di fatturazione che lo sconto sia effettivamente applicato alle licenze Standard.

Per Google Workspace for Nonprofits

  1. Creare o usare l’account Google istituzionale dell’ente.
  2. Registrarsi al programma Google per il non profit.
  3. Completare la verifica dell’organizzazione tramite Goodstack.
  4. Attivare Google Workspace for Nonprofits.
  5. Partire dal piano gratuito oppure valutare l’upgrade dalla Console di amministrazione, controllando prezzo e funzioni disponibili in Italia.

ChatGPT o Gemini: quale conviene al Terzo settore?

Se l’organizzazione utilizza già Gmail, Drive, Documenti, Fogli e Meet, Google Workspace for Nonprofits è spesso il primo esperimento razionale: il livello base non costa e riduce la frammentazione degli strumenti. Gemini può lavorare nel contesto dell’ecosistema Google e Gemini Notebook è particolarmente utile per interrogare statuti, bandi, regolamenti, rendicontazioni e materiali di progetto, mantenendo sempre il controllo umano sulle risposte.

ChatGPT Business può essere preferibile quando servono uno spazio di lavoro AI dedicato, GPT personalizzati per procedure ricorrenti, ricerca approfondita, analisi di documenti e modalità agentiche. Il prezzo scontato è competitivo, ma rimane un servizio a pagamento e richiede almeno due licenze.

La mia risposta meno comoda è che non conviene scegliere soltanto in base allo sconto. Prima va costruita una piccola matrice con cinque voci: casi d’uso, dati trattati, strumenti già presenti, competenze del personale e costo totale annuale. La licenza più economica diventa molto costosa se nessuno sa usarla bene o se induce a caricare dati che non dovrebbero uscire dai sistemi dell’ente.

Cinque usi concreti dell’AI in una non profit

  • Bandi e raccolta fondi: confrontare una bozza con i criteri del finanziatore e individuare lacune, senza inventare requisiti o risultati.
  • Rendicontazione: trasformare dati e note di progetto in una prima struttura narrativa da verificare.
  • Comunicazione: adattare un aggiornamento per sito, newsletter, social e volontari, mantenendo coerenza di tono.
  • Conoscenza interna: creare un assistente basato su statuto, procedure, FAQ e documentazione approvata.
  • Riunioni e volontari: preparare ordini del giorno, sintesi, checklist e materiali formativi accessibili.

Per approfondire l’uso operativo degli strumenti, può essere utile partire anche dalla mia guida su intelligenza artificiale ed Excel: molti enti hanno già dati, elenchi e rendiconti nei fogli di calcolo, ma non hanno ancora un metodo per analizzarli in modo affidabile.

Prima dell’abbonamento servono regole, non entusiasmo

Le condizioni commerciali sono favorevoli, ma il vero progetto non è comprare ChatGPT o attivare Gemini. È decidere chi può usarli, per quali compiti, con quali dati e con quale controllo.

Io partirei da un laboratorio pilota di quattro settimane con un gruppo ristretto, tre casi d’uso misurabili e una policy essenziale. Per esempio: tempo risparmiato nella preparazione di un bando, qualità di una newsletter e velocità nel recupero delle procedure interne. Alla fine si decide se estendere le licenze. Prima, sarebbe un acquisto. Dopo, può diventare un investimento.

Domande frequenti

ChatGPT Plus ha uno sconto per il non profit?

La documentazione ufficiale consultata indica agevolazioni per le licenze Standard di ChatGPT Business e per ChatGPT Enterprise, non per ChatGPT Plus individuale.

L’API OpenAI è scontata per le organizzazioni non profit?

No, OpenAI dichiara che al momento lo sconto non profit non si applica all’API.

Gemini è davvero gratuito per una non profit?

L’app Gemini e Gemini Notebook sono inclusi nel piano Google Workspace for Nonprofits a costo zero per le organizzazioni idonee. Le funzionalità AI più avanzate e maggiormente integrate richiedono un upgrade scontato.

ODV, APS, fondazioni e cooperative sociali sono sempre ammesse?

No. La registrazione italiana è un elemento importante, ma l’ammissione dipende dalla verifica prevista dal programma e dai requisiti applicabili al Paese e alla tipologia di ente.

I dati vengono usati per addestrare i modelli?

OpenAI dichiara di non addestrare i propri modelli sui dati di ChatGPT Business ed Enterprise. Google dichiara protezioni aziendali per Gemini e Gemini Notebook nel piano Workspace for Nonprofits. Questo non elimina gli obblighi dell’ente in materia di protezione dei dati e uso responsabile.

Fonti ufficiali consultate

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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Officina del Talento: ChatGPT come assistente e secondo cervello

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L’11 e il 12 settembre 2026 ho portato l’intelligenza artificiale generativa a Officina del Talento 360, il progetto dell’Istituto di Psicologia del Benessere. Il mio modulo, “Prompt leadership: introduzione all’intelligenza artificiale generativa”, è dedicato a una domanda molto concreta: come usare ChatGPT per lavorare meglio, costruire un assistente personale e organizzare un secondo cervello digitale?

Il filo conduttore delle due giornate è questo: imparare a fare richieste efficaci all’AI, darle il contesto necessario e mantenere il controllo sui risultati. Perché avere un chatbot a disposizione è facile. Capire che cosa affidargli, come guidarlo e quando correggerlo richiede un po’ più di allenamento.

Gianluigi Bonanomi presenta Il talento con l’AI durante Officina del Talento 360

Il mio intervento su ChatGPT e intelligenza artificiale a Officina del Talento 360.

Che cos’è Officina del Talento 360

Officina del Talento 360 è un percorso multi-aziendale di crescita personale e manageriale. La proposta integra formazione esperienziale, coaching e mentoring, con tappe in aziende e luoghi diversi. Al centro ci sono leadership, comunicazione, benessere e capacità di affrontare il cambiamento.

Nel programma dell’edizione a cui partecipo, le aree di lavoro comprendono benessere personale, comunicazione, leadership del futuro e longevità. Si passa dalla conoscenza di sé alla gestione delle energie, dalla fiducia nelle relazioni all’intelligenza conversazionale, fino al cambiamento e alla sostenibilità personale e professionale. Il modulo sull’AI si inserisce nella parte dedicata alla leadership del futuro.

È una collocazione che condivido. Quando un manager usa l’AI, deve ragionare anche su come formula un incarico, su quali informazioni mette a disposizione e su quali responsabilità conserva. Sono domande che riguardano la leadership prima ancora del software.

Gli aggiornamenti di Officina del Talento si possono seguire anche sulla pagina LinkedIn dell’Istituto di Psicologia del Benessere, che racconta le tappe e le attività del progetto.

Con Leonardo Milani, Michela Nestori e Roberto Guidarelli

Gianluigi Bonanomi con Michela Nestori, Leonardo Milani e Roberto Guidarelli a Officina del Talento 360

Con Michela Nestori, Leonardo Milani e Roberto Guidarelli durante Officina del Talento 360.

Nella foto sono insieme a Leonardo Milani, Michela Nestori e Roberto Guidarelli. Milani è psicologo e direttore dell’Istituto di Psicologia del Benessere; Nestori è co-fondatrice dell’Istituto, emotional coach e formatrice; Guidarelli è presentato nel team dei docenti di Officina del Talento come Chief Operating Officer, HR Manager e specialista nella gestione di progetti complessi.

Grazie a loro per avermi coinvolto in un progetto che mette in relazione competenze tecnologiche e sviluppo delle persone. La collaborazione con l’Istituto comprende anche la formazione sull’AI: sul sito è possibile consultare la proposta “Il Manager del Futuro nell’Era dell’AI Online”, un percorso distinto dal modulo in presenza raccontato qui.

Il programma: 12 ore di laboratorio sull’intelligenza artificiale

Il modulo è progettato in due giornate da sei ore, ciascuna divisa in due sessioni. L’impostazione è laboratoriale: computer aperti, esercizi, documenti e richieste da costruire. L’obiettivo è collegare gli strumenti alle attività decisionali, creative e operative del lavoro manageriale.

Prima giornata: capire l’AI e usarla nel lavoro

La prima parte del programma affronta le differenze tra predizione, generazione e automazione. Introduce inoltre il funzionamento dei modelli linguistici, con riferimenti a ChatGPT, Claude e Gemini. Il passaggio alla pratica prevede la costruzione di una presentazione manageriale e una riflessione sul contributo umano nella produzione assistita.

Il pomeriggio è dedicato all’analisi dei documenti, con l’introduzione all’approccio RAG, cioè alla generazione supportata dal recupero di informazioni da fonti. Nel programma sono previsti un esercizio su un documento aziendale con NotebookLM, la creazione di immagini per progetti e storytelling e una prima riflessione guidata nel diario digitale.

Formazione AI a Officina del Talento: Gianluigi Bonanomi in aula con i partecipanti

Un momento della formazione, con i partecipanti al lavoro sui propri computer.

Seconda giornata: assistenti personali e prompt efficaci

La seconda giornata mette al centro l’AI come collega virtuale: agenti, creazione assistita di documenti e costruzione di un assistente personale con i GPTs. Il programma comprende anche una dimostrazione con Genspark e il confronto su etica, bias, delega e controllo, attraverso il role-play “Delego o decido io?”.

La sessione finale approfondisce il prompt engineering: dalle richieste di base alle strategie più articolate, fino a un esercizio di progettazione assistita nel diario digitale. Chiudono il modulo il debriefing e le domande dei partecipanti. Per ritrovare gli strumenti e continuare a sperimentare, sul mio sito raccolgo le risorse dei miei corsi su ChatGPT e sull’AI generativa.

ChatGPT come assistente personale: partire da un compito preciso

Nel mio intervento ho parlato di come usare ChatGPT come assistente personale. Il punto di partenza è scegliere un’attività riconoscibile: preparare una riunione, riordinare appunti, costruire una bozza o confrontare alternative.

Il criterio che propongo è semplice: definire l’incarico prima di aprire la chat. Quale risultato mi serve? Su quali materiali deve lavorare l’assistente? Quali vincoli deve rispettare? Come controllerò la risposta?

Ecco un esempio di richiesta, utile per mettere in pratica questo approccio:

Aiutami a preparare una riunione di allineamento di 30 minuti. Ti fornisco gli appunti del progetto. Ricava un ordine del giorno con le decisioni da prendere e i punti ancora aperti. Distingui ciò che è scritto negli appunti dalle tue proposte. Non inventare scadenze o responsabili. Se manca un’informazione indispensabile, chiedimela.

La differenza sta nella qualità dell’incarico. “Organizzami il lavoro” lascia aperte troppe interpretazioni. Specificare materiali, obiettivo e limiti permette di valutare con maggiore chiarezza se la risposta è utilizzabile.

Il secondo cervello digitale: dare ordine a ciò che sappiamo

L’altro tema centrale è stato ChatGPT come secondo cervello. Uso questa espressione per indicare un metodo di lavoro: raccogliere materiali, organizzarli e interrogarli per recuperare informazioni e sviluppare idee. La parola “cervello” è una metafora: non significa che il sistema comprenda la nostra esperienza o ricordi ogni cosa senza errori.

Un secondo cervello utile parte dalla cura dei contenuti. Appunti disordinati, documenti superati e istruzioni contraddittorie non diventano una buona base di conoscenza solo perché li carichiamo in un chatbot. Conviene invece scegliere le fonti, indicarne la versione e stabilire come aggiornare ciò che cambia.

Per un manager, propongo tre possibili punti di partenza:

  • Un dossier di progetto: obiettivi, documenti aggiornati, decisioni e questioni ancora da risolvere.
  • Un archivio di comunicazione: esempi di testi, destinatari, tono desiderato e criteri di revisione.
  • Un diario di apprendimento: osservazioni, domande e azioni da riprendere dopo la formazione.

Nel lavoro preparatorio con l’Istituto abbiamo affrontato anche il diario digitale e un assistente virtuale per orientarsi nel percorso. Sono applicazioni coerenti con questa idea: dare continuità alla formazione e rendere consultabili le informazioni quando servono.

Prompt efficaci: una competenza di comunicazione e di delega

Ho insistito molto sul prompt engineering, cioè sulla capacità di formulare e migliorare le istruzioni date all’AI. Preferisco insegnarlo attraverso problemi concreti: chiarire l’obiettivo, fornire il contesto, indicare il formato e verificare il risultato.

Una buona abitudine è chiedere al chatbot di separare i fatti dalle ipotesi. Un’altra è fargli individuare le informazioni mancanti. Una terza è sottoporre la prima risposta a una revisione, invece di considerarla automaticamente conclusiva.

Per esempio:

Rileggi la proposta che hai appena elaborato. Individua le ipotesi che non sono sostenute dai documenti, segnala le informazioni mancanti e formula tre domande che dovrei chiarire prima di decidere.

Questo tipo di richiesta porta l’attenzione sul ragionamento e sulla verifica. Il rischio, altrimenti, è confondere una risposta ben scritta con una risposta ben fondata. La prosa impeccabile è piacevole. Non è una certificazione di qualità.

Che cosa dice la ricerca su AI, produttività e secondo cervello

Per approfondire i temi del laboratorio, vale la pena affiancare agli esempi cinque riferimenti scientifici. Questi lavori aiutano a inquadrare opportunità e rischi: non sono una valutazione del nostro corso e non dimostrano, da soli, l’efficacia di un “secondo cervello” costruito con ChatGPT.

1. Scrittura professionale: i benefici osservati in un esperimento

Shakked Noy e Whitney Zhang, in Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence (Science, 2023), hanno coinvolto 453 professionisti laureati in compiti di scrittura. Nel gruppo con accesso a ChatGPT, il tempo medio è diminuito del 40% e la qualità è aumentata del 18%. Sono risultati relativi a quelle attività sperimentali, non una promessa di risparmio su qualsiasi lavoro. Il collegamento con il workshop è concreto: scegliere un compito, provare lo strumento e valutare il risultato.

2. La frontiera irregolare: capire dove l’AI aiuta

Fabrizio Dell’Acqua e colleghi, in Navigating the Jagged Technological Frontier (paper avviato nel 2023, versione aggiornata su SSRN), studiano attività realistiche di consulenza manageriale. Il punto centrale è che l’assistenza dell’AI può migliorare alcuni compiti e peggiorarne altri, anche quando sembrano avere difficoltà simili. La mia lettura operativa è questa: prima di delegare, serve capire quale parte del lavoro il sistema sa affrontare e dove dobbiamo verificare con maggiore attenzione.

3. Delega cognitiva: il riferimento per parlare di secondo cervello

Evan F. Risko e Sam J. Gilbert, nella rassegna Cognitive Offloading (Trends in Cognitive Sciences, 2016), analizzano come ricorriamo ad azioni e supporti esterni per ridurre le richieste cognitive di un compito. Lo studio precede ChatGPT e non ne valuta gli effetti. Offre però una cornice per ragionare su appunti, promemoria e archivi: decidere che cosa affidare all’esterno dipende anche da quanto sappiamo valutare le nostre capacità.

4. Fiducia nell’AI e pensiero critico: attenzione a ciò che misuriamo

Hao-Ping Lee e colleghi, in The Impact of Generative AI on Critical Thinking (CHI 2025), hanno raccolto le risposte di 319 lavoratori della conoscenza. Una maggiore fiducia nell’AI risulta associata a un minore ricorso dichiarato al pensiero critico. Si tratta di un’indagine basata su autovalutazioni, non della prova che ChatGPT causi un declino cognitivo. Per la formazione, ne ricavo un motivo in più per allenare verifica delle fonti, revisione e responsabilità sul risultato.

5. Prompt engineering: un repertorio di tecniche da sperimentare

The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompt Engineering Techniques, di Sander Schulhoff e colleghi (preprint arXiv del 2024, aggiornato nel 2025), organizza la letteratura sul prompting e propone una tassonomia di 58 tecniche per i modelli linguistici. È una rassegna utile per dare struttura alla sperimentazione, non una ricetta universale. Nel lavoro quotidiano suggerisco di confrontare richieste diverse sullo stesso compito, controllando quali producono risposte più pertinenti e verificabili.

AI, leadership e benessere: che cosa farne del tempo recuperato?

Il contesto di Officina del Talento invita infine a una domanda che mi interessa molto: quale uso vogliamo fare dell’aiuto dell’AI? La mia proposta è dedicare più attenzione alle decisioni, alle relazioni e ai compiti che richiedono giudizio. Ho sviluppato questo ragionamento anche nell’articolo su AI e fatica mentale.

Per me, formare un manager all’intelligenza artificiale significa anche allenarlo a riconoscere i limiti della delega. L’assistente può essere parte del processo; obiettivi, criteri e responsabilità devono restare chiari. È il senso del lavoro portato in queste due giornate: usare meglio gli strumenti per esercitare meglio il proprio ruolo.

Per conoscere il progetto e richiedere informazioni sulle prossime edizioni, il riferimento è l’Istituto di Psicologia del Benessere.

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10 modi per usare l’intelligenza artificiale in Excel

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

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

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

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

Quale intelligenza artificiale usare in Excel?

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

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

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

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

Come iniziare: prepara il foglio e scegli dove lavorare

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

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

Prima di partire, io preparerei così i dati:

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

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

1. Scrivere una formula partendo da una richiesta in italiano

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

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

Prompt da provare:

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

Con quei riferimenti, una formula per F2 è:

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

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

2. Capire il foglio Excel lasciato da un collega

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

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

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

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

3. Pulire anagrafiche e dati esportati dal gestionale

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

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

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

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

4. Confrontare due listini e individuare gli aumenti

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

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

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

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

5. Trasformare preventivi PDF in una tabella Excel

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

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

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

6. Creare una tabella pivot e un report delle vendite

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

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

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

7. Trovare valori da controllare, senza inventare spiegazioni

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

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

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

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

8. Classificare commenti, ticket e risposte ai questionari

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

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

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

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

9. Costruire scenari di budget con formule modificabili

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Domande frequenti sull’intelligenza artificiale in Excel

Posso usare ChatGPT direttamente dentro Excel?

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

Copilot in Excel funziona gratuitamente?

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

Claude for Excel e Claude Cowork sono la stessa cosa?

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

Work e Cowork mantengono sempre macro e funzioni avanzate?

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

Come verifico che l’AI abbia lavorato correttamente?

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

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

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

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

Fonti e criterio di verifica

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

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Come far apparire i post LinkedIn su ChatGPT

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Sì, un post LinkedIn può comparire tra le fonti di ChatGPT e degli altri motori di ricerca basati sull’intelligenza artificiale. Ma non esiste un pulsante magico e, soprattutto, non basta infilare qualche parola chiave nel testo. Il contenuto deve essere pubblico, originale, autorevole, comprensibile anche fuori dal feed e abbastanza utile da meritare una citazione.

Questa nuova disciplina viene chiamata GEO, Generative Engine Optimization: l’insieme delle tecniche che aumentano la probabilità che un contenuto venga recuperato, interpretato e citato da ChatGPT, Perplexity, Gemini, Copilot e Google AI Mode.

Ho scritto “aumentano la probabilità”, non “garantiscono”. È una distinzione importante. I motori generativi sono sistemi proprietari, cambiano spesso e scelgono le fonti in base alla domanda, al momento e al contesto. Chi promette il primo posto su ChatGPT sta semplicemente riciclando le peggiori promesse della vecchia SEO.

Perché i post LinkedIn possono finire nelle risposte di ChatGPT

ChatGPT Search non risponde soltanto grazie a ciò che il modello ha appreso durante l’addestramento. Quando serve, cerca informazioni aggiornate sul Web e mostra collegamenti alle fonti. OpenAI spiega ufficialmente che le risposte possono includere link ad articoli, blog e altre pagine pertinenti.

LinkedIn è interessante perché riunisce tre elementi che i sistemi di ricerca apprezzano: contenuti testuali, identità professionali riconoscibili e segnali di competenza. Inoltre molte pagine pubbliche della piattaforma sono indicizzabili e quindi possono entrare nel bacino delle fonti recuperate dai motori.

Una ricerca di Semrush pubblicata nel marzo 2026 ha analizzato 325.000 prompt e 89.000 URL LinkedIn citati da ChatGPT Search, Google AI Mode e Perplexity. Nel campione, LinkedIn era il secondo dominio più citato e compariva mediamente nell’11% delle risposte. Il dato è interessante, ma non va trasformato in una legge universale: il campione era concentrato soprattutto su tecnologia, servizi professionali, finanza e industria.

Anatomia dei contenuti LinkedIn citati dai motori di ricerca AI
Le caratteristiche ricorrenti dei contenuti LinkedIn citati dai motori AI. Immagine e dati: Semrush.

Come scrivere post LinkedIn che ChatGPT possa citare

1. Parti dalla domanda che il cliente farebbe a un’AI

La vecchia ricerca di parole chiave non scompare, ma si trasforma. Le persone chiedono a ChatGPT frasi complete: “Come posso usare l’intelligenza artificiale in uno studio professionale?” oppure “Quali errori evitare nel profilo LinkedIn di un manager?”.

Prima di scrivere, raccogli cinque o dieci domande reali del tuo pubblico. Scegline una e rispondi a quella. Un post che tenta di coprire tutto spesso non risponde bene a nulla.

2. Metti la risposta nelle prime righe

Evita aperture come “Oggi voglio condividere una riflessione”. Non dicono niente né alla persona né al sistema che deve capire di cosa parla il post.

Meglio una frase autosufficiente:

Per rendere un post LinkedIn citabile da ChatGPT non servono più hashtag: servono una risposta precisa, esperienza verificabile e una fonte che sostenga il dato.

La tesi arriva subito. Il resto del post la dimostra.

3. Scrivi per blocchi autosufficienti

I sistemi di ricerca non trattano sempre una pagina come un unico blocco. Recuperano spesso passaggi circoscritti e pertinenti alla domanda. Per questo ogni paragrafo dovrebbe contenere un’idea completa, comprensibile senza dover rileggere i cinque paragrafi precedenti.

Funzionano bene definizioni, elenchi, confronti, procedure ed esempi. Non perché l’AI ami le liste, ma perché una struttura chiara riduce l’ambiguità.

4. Usa dati e fonti, ma senza fare cosplay da ricercatore

Lo studio accademico che ha formalizzato il GEO, presentato a ACM SIGKDD 2024, ha rilevato che l’aggiunta di citazioni, statistiche e formulazioni autorevoli può aumentare la visibilità nelle risposte generative. Gli effetti, però, variavano a seconda dell’argomento. Non esiste quindi una ricetta identica per tutti i settori.

La regola pratica è semplice: se riporti un numero, collega la fonte originaria. Se racconti un esperimento, spiega campione, periodo e limite. Se citi un caso cliente, non trasformare un episodio in una verità statistica.

5. Porta esperienza che non si trova già in mille post

Un testo generico può essere corretto e al tempo stesso inutile. “L’intelligenza artificiale aiuta le aziende a essere più efficienti” non merita una citazione: è aria tiepida.

Molto meglio: “Durante un corso con 18 amministrativi abbiamo confrontato tre metodi per sintetizzare un regolamento. Questo è quello che ha prodotto meno errori”. L’esperienza diretta crea informazione nuova, sempre che sia autentica e descritta con precisione.

È lo stesso principio che Google riassume nelle sue indicazioni sui contenuti utili, affidabili e pensati prima di tutto per le persone: esperienza di prima mano, scopo chiaro e valore reale contano più dei testi costruiti soltanto per intercettare traffico.

6. Costruisci autorevolezza su pochi temi

Se oggi scrivi di prompt engineering, domani di leadership, dopodomani di criptovalute e venerdì di ricette vegane, l’AI non è confusa: sei tu che non hai deciso per cosa vuoi essere riconosciuto.

Scegli tre, massimo cinque cluster tematici coerenti con esperienza, servizi e clienti. Io, per esempio, presidio intelligenza artificiale generativa, prompt engineering, comunicazione digitale, LinkedIn e formazione. La ripetizione intelligente costruisce associazioni semantiche. La ripetizione meccanica costruisce noia.

Su questo punto anche LinkedIn insiste sul valore della competenza dimostrata: il programma LinkedIn Top Voices riconosce chi mostra con continuità expertise e leadership attraverso contenuti che educano e informano.

7. Alterna post e articoli LinkedIn

Nel campione Semrush, gli articoli LinkedIn da 500 a 2.000 parole rappresentavano il formato più citato, mentre tra i post emergevano quelli tra 50 e 299 parole. Sono correlazioni osservate, non lunghezze magiche.

Il suggerimento sensato è usare i due formati con compiti diversi:

  • post brevi o medi per una tesi, un caso, un dato o una domanda;
  • articoli LinkedIn per guide, confronti e procedure che richiedono struttura;
  • articoli sul proprio sito per costruire un archivio proprietario, collegabile e aggiornabile.

La strategia più robusta non è scegliere tra sito e LinkedIn. È pubblicare un approfondimento sul sito e trasformarne le idee principali in contenuti LinkedIn originali, ciascuno autosufficiente. Se vuoi lavorare anche sul profilo, trovi qui la mia guida con cinque dritte per migliorare LinkedIn con l’AI.

Formati LinkedIn più citati da ChatGPT, Perplexity e Google AI Mode
Distribuzione dei formati LinkedIn citati dai diversi motori AI. Immagine e dati: Semrush.

Una checklist GEO per il prossimo post LinkedIn

Prima di pubblicare, verifica questi dieci punti:

  1. Il post risponde a una domanda precisa?
  2. La risposta principale compare nelle prime tre righe?
  3. Il contenuto è pubblico e originale?
  4. Ogni paragrafo contiene una sola idea?
  5. I termini tecnici sono definiti alla prima occorrenza?
  6. C’è almeno un esempio concreto o un’esperienza diretta?
  7. I numeri sono collegati a fonti attendibili?
  8. Il testo usa le stesse entità e denominazioni del tuo profilo e del tuo sito?
  9. Il post rientra in uno dei tuoi cluster tematici principali?
  10. Potresti aggiornare o approfondire il contenuto in un articolo?

Come verificare se ChatGPT ti cita davvero

Non misurare il GEO cercando una volta il tuo nome. Prepara invece dieci domande che un potenziale cliente potrebbe rivolgere a un assistente AI. Esegui gli stessi prompt su ChatGPT, Perplexity, Gemini e Google AI Mode, se disponibile. Ripeti il controllo ogni mese.

Registra quattro elementi: se compari, quale URL viene citato, con quale descrizione vieni presentato e quali concorrenti occupano lo spazio che ti interessa. Le risposte possono cambiare, quindi una singola prova non dimostra né successo né fallimento.

Ricorda anche che l’accessibilità tecnica conta. OpenAI mette a disposizione indicazioni specifiche per i publisher che desiderano essere presenti in ChatGPT Search; allo stesso modo, una pagina bloccata ai crawler, privata o priva di collegamenti ha meno possibilità di essere recuperata. Prima della retorica sul GEO viene sempre l’igiene tecnica del sito.

Gli errori che rendono invisibile un post LinkedIn

  • Aprire con un preambolo vuoto.
  • Copiare un contenuto altrui e aggiungere due righe.
  • Pubblicare dati senza fonte.
  • Usare hashtag o keyword come coriandoli.
  • Saltare continuamente da un argomento all’altro.
  • Confondere la viralità con l’autorevolezza.
  • Pubblicare testi generati dall’AI senza esperienza, verifica ed editing.

L’ultimo errore merita una precisazione: non esistono prove solide che tutti i motori sappiano sempre riconoscere e penalizzare automaticamente ogni testo scritto con l’AI. Il problema è più semplice. Se cento persone usano lo stesso prompt, escono cento varianti dello stesso minestrone. Quel contenuto aggiunge poco e offre pochi motivi per essere citato.

Conclusione: scrivi per essere utile, struttura per essere citabile

La GEO applicata a LinkedIn non sostituisce una buona strategia editoriale. La rende più rigorosa. Devi rispondere a domande reali, dichiarare la tesi subito, usare fonti controllabili, raccontare esperienza vera e costruire coerenza nel tempo.

La mia formula è questa: prima utile alle persone, poi leggibile dalle macchine. Se inverti l’ordine, forse riuscirai a impressionare un tool di ottimizzazione. Difficilmente convincerai un cliente. E, alla lunga, nemmeno ChatGPT.

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Rizzo PII: come anonimizzare i documenti prima di usare ChatGPT

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Rizzo PII è un’applicazione gratuita e open source che individua e sostituisce localmente molti dati personali presenti nei documenti, prima che il testo venga inviato a ChatGPT, Claude o Gemini. Non è una skill da installare dentro ChatGPT. È un filtro che lavora sul computer e trasforma nomi, codici fiscali, IBAN e altri identificativi in segnaposto come [FULLNAME_1] o [IBAN_1].

Per chi usa l’intelligenza artificiale con contratti, pratiche, verbali, documenti amministrativi o clinici, il problema è concreto: il documento può essere utilissimo per ottenere una sintesi o una prima analisi, ma può contenere molte più informazioni personali di quelle realmente necessarie.

La soluzione non è fare finta che il problema non esista. E nemmeno rinunciare all’AI. È togliere i dati che il modello non ha bisogno di conoscere.

Che cos’è Rizzo PII

Rizzo PII è un progetto della Rizzo AI Academy pensato soprattutto per testi giuridici e professionali italiani. Il suo modello di riconoscimento, secondo la documentazione del progetto, ha circa 0,3 miliardi di parametri e può funzionare sulla CPU di un normale computer.

L’applicazione riconosce 22 categorie tramite il modello, alle quali l’interfaccia aggiunge il rilevamento degli URL. Tra le informazioni gestite ci sono:

  • nomi e cognomi;
  • indirizzi, città, CAP e province;
  • email, PEC e numeri telefonici;
  • codici fiscali e partite IVA;
  • IBAN e numeri di carte di credito;
  • targhe, numeri di documenti e protocolli;
  • importi e dati catastali.

È proprio l’attenzione agli identificativi italiani a rendere il progetto interessante. Un sistema generico, nato principalmente per l’inglese, può riconoscere una persona o un indirizzo ma lasciarsi sfuggire un codice fiscale, una partita IVA o un riferimento catastale.

Come funziona l’anonimizzazione dei documenti

Il flusso è semplice. Rizzo PII analizza il documento sul computer, individua le informazioni personali e le sostituisce con etichette coerenti. Conserva poi localmente un dizionario che permette di effettuare l’operazione inversa.

Un testo come questo:

Il signor Mario Rossi, codice fiscale RSSMRA85H12F205Z, comunica il proprio IBAN.

può diventare:

Il signor [FULLNAME_1], codice fiscale [CF_1], comunica il proprio [IBAN_1].

ChatGPT riceve la seconda versione. Può ancora capire la struttura del documento, distinguere i soggetti e svolgere l’analisi richiesta, senza avere bisogno del nome o del numero di conto reali. Quando la risposta torna, Rizzo PII può ripristinare localmente i valori originali.

Come usare Rizzo PII con ChatGPT: esempio pratico

Immaginiamo di dover analizzare un contratto contenente dati di clienti o collaboratori.

  1. Scarica l’applicazione dalla pagina ufficiale delle release di Rizzo PII e installa la versione adatta al tuo sistema operativo.
  2. Apri l’app e incolla il testo oppure carica il PDF.
  3. Controlla i dati personali evidenziati.
  4. Aggiungi manualmente eventuali elementi non riconosciuti e disattiva solo le categorie che devono davvero restare leggibili.
  5. Genera la versione anonimizzata e copiala.
  6. Incollala in ChatGPT accompagnandola con un prompt preciso.

Per esempio:

Analizza questo contratto. Individua clausole squilibrate, scadenze, obblighi delle parti e punti che richiedono il controllo di un professionista. Cita per ogni osservazione il passaggio pertinente. Non inventare informazioni mancanti.

Dopo aver ricevuto il risultato, si copia la risposta nell’area di ripristino dell’app. I segnaposto vengono sostituiti con i dati reali, sempre sul computer.

Lo stesso metodo si presta a verbali di riunione, lettere disciplinari, curriculum, fascicoli, pratiche assicurative, documenti condominiali e corrispondenza con clienti. Cambia il prompt, non cambia la regola: al modello vanno forniti solo i dati necessari.

Anonimizzazione e pseudonimizzazione non sono la stessa cosa

Qui serve una precisazione importante. Rizzo PII parla spesso di anonimizzazione, ma il flusso reversibile descritto dal progetto è più vicino alla pseudonimizzazione: esiste infatti un dizionario locale capace di ricostruire i valori originali.

Il Regolamento generale sulla protezione dei dati distingue i dati anonimi da quelli pseudonimizzati. Questi ultimi restano dati personali se possono essere ricollegati a una persona usando informazioni aggiuntive.

Quindi Rizzo PII può essere un utile strumento di minimizzazione del rischio, ma non è un bollino automatico di conformità al GDPR. Restano da valutare finalità del trattamento, base giuridica, ruoli, sicurezza, istruzioni interne e condizioni del servizio AI utilizzato.

I limiti da conoscere prima di usarlo

Il primo limite è il più ovvio: nessun riconoscitore automatico è infallibile. La scheda ufficiale del modello pubblica risultati molto elevati sui propri test, ma una metrica non garantisce che ogni documento reale sia trattato perfettamente.

Scansioni poco leggibili, tabelle complesse, abbreviazioni interne, dati scritti in formati insoliti e nomi ambigui possono produrre omissioni o falsi positivi. Anche un singolo IBAN lasciato in chiaro può essere troppo.

Per questo suggerisco una procedura a tre controlli:

  • verifica visiva del documento anonimizzato;
  • ricerca manuale degli identificativi più delicati;
  • prova iniziale con documenti non critici, prima di introdurre lo strumento in un processo aziendale.

Attenzione anche al dizionario reversibile: è utile, ma contiene proprio l’associazione tra segnaposto e dati reali. Va protetto, conservato solo quando serve e cancellato secondo le regole dell’organizzazione.

Perché è interessante per aziende e pubbliche amministrazioni

Molte organizzazioni affrontano l’AI generativa in uno di due modi: vietano tutto oppure lasciano fare. Entrambe le scorciatoie funzionano male.

Uno strumento locale come Rizzo PII suggerisce una terza strada: progettare un passaggio intermedio tra il documento e il chatbot. È un esempio concreto di privacy by design e di minimizzazione dei dati, concetti richiamati dagli articoli 5 e 25 del GDPR.

Non basta installare il programma. Bisogna definire quali documenti possono essere trattati, quali categorie devono essere eliminate, chi controlla il risultato e quale piattaforma AI può riceverlo. La tecnologia aiuta quando diventa parte di una procedura, non quando sostituisce la procedura.

Rizzo PII è una skill di ChatGPT?

No. Il repository GitHub non contiene il file SKILL.md richiesto dalle skill di Codex e ChatGPT Work. Rizzo PII è un’applicazione desktop, disponibile anche come servizio HTTP locale e container Docker.

Questa distinzione non è pignoleria informatica. Una skill istruisce l’assistente su come svolgere un compito. Rizzo PII, invece, esegue materialmente un trattamento locale sui dati. In futuro si potrebbe costruire una skill che richiami l’API locale dell’applicazione, ma richiederebbe un’integrazione specifica e controlli di sicurezza adeguati.

Domande frequenti

Rizzo PII invia i documenti su Internet?

Secondo la documentazione ufficiale, analisi, sostituzione e ripristino avvengono localmente. Sarà l’utente a copiare il testo già pseudonimizzato nel servizio AI scelto.

Serve una scheda grafica potente?

No. Il progetto dichiara che il modello è progettato per funzionare su CPU e richiede una quantità contenuta di memoria.

Posso usarlo con PDF?

Sì. La versione 2.0.0 supporta l’analisi e la produzione di PDF redatti, oltre a file di testo e Markdown.

Usarlo rende automaticamente conforme al GDPR?

No. Riduce l’esposizione dei dati, ma la conformità dipende dall’intero trattamento e dalle misure organizzative adottate.

Vuoi introdurre ChatGPT e gli altri strumenti di intelligenza artificiale nella tua organizzazione senza improvvisare sulla gestione dei dati? Posso aiutarti a progettare formazione, regole operative e casi d’uso sostenibili. Contattami.

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Truffe ChatGPT: come riconoscerle e difendersi

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Le truffe legate a ChatGPT non sono truffe commesse dal chatbot. Sono frodi che sfruttano il nome, la popolarità o l’aspetto di ChatGPT per rubare credenziali, denaro e dati personali. In altri casi, i criminali usano l’intelligenza artificiale generativa per creare messaggi, immagini, voci e video più credibili.

Il punto è proprio questo: oggi una truffa può essere scritta in un italiano perfetto, avere una grafica professionale e perfino parlare con la voce di una persona che conosciamo. Il vecchio consiglio “guarda se ci sono errori grammaticali” non basta più.

Che cosa sono le truffe ChatGPT?

Con l’espressione truffe ChatGPT si indicano principalmente due fenomeni:

  • falsi siti, app, email o servizi che si presentano come ChatGPT o OpenAI;
  • frodi tradizionali rese più persuasive dall’AI generativa, come phishing, falsi investimenti, clonazione vocale e impersonificazione.

L’FBI, tramite l’Internet Crime Complaint Center, ha segnalato che i criminali utilizzano testi generati dall’AI per rendere più credibili campagne di social engineering, spear phishing e frodi finanziarie. Le immagini artificiali possono creare profili falsi e documenti contraffatti, mentre audio e video sintetici possono imitare familiari, dirigenti o personaggi pubblici.

Le 7 truffe più comuni legate a ChatGPT

1. Il falso sito di ChatGPT

Il dominio assomiglia a quello autentico, la pagina riproduce colori e interfaccia del servizio e invita ad accedere. In realtà, username e password finiscono nelle mani del truffatore. La regola più semplice è digitare direttamente l’indirizzo ufficiale o usare l’app scaricata dai canali indicati da OpenAI.

2. L’app gratuita che installa malware

“ChatGPT Pro gratis”, “ChatGPT senza limiti” o “nuova versione premium sbloccata” sono esche efficaci. Il file da installare può contenere software malevolo, rubare password salvate nel browser oppure attivare abbonamenti indesiderati. Se un’offerta sembra troppo generosa, probabilmente il prodotto sei tu. O, peggio, lo è il tuo conto corrente.

3. La falsa email sul rinnovo dell’abbonamento

Il messaggio annuncia un pagamento rifiutato, la sospensione dell’account o un rimborso urgente. Il pulsante conduce a una pagina contraffatta che chiede carta di credito e credenziali. Non usare il collegamento ricevuto: entra nel tuo account attraverso il sito ufficiale e controlla lì lo stato del piano.

4. Il finto supporto tecnico

Qualcuno si presenta come “assistenza ChatGPT”, magari dopo un commento pubblicato sui social, e propone di recuperare l’account o risolvere un blocco. Chiede accesso remoto al computer, un codice di verifica o un pagamento. Un tecnico autentico non ha bisogno della tua password né del codice temporaneo ricevuto sul telefono.

5. Il metodo di investimento “creato da ChatGPT”

Una pubblicità promette guadagni automatici grazie a un algoritmo segreto, spesso accompagnata da recensioni inventate o da un video manipolato di un personaggio famoso. ChatGPT diventa un bollino di autorevolezza applicato a un investimento che non offre garanzie verificabili. L’AI non trasforma una promessa di rendimento facile in un investimento affidabile.

6. La truffa con voce clonata

Una telefonata o un messaggio vocale sembra provenire da un figlio, un collega o dal titolare dell’azienda. C’è sempre un’emergenza: un incidente, un pagamento da effettuare subito, una password da comunicare. La voce può essere sintetizzata partendo da pochi secondi di audio pubblico. In famiglia e in azienda conviene concordare una parola segreta e richiamare la persona usando un numero già conosciuto.

7. Il finto esperto che vende prompt miracolosi

Non ogni corso mediocre è una truffa, naturalmente. Il confine viene superato quando si promettono risultati garantiti, certificazioni inesistenti, accessi privilegiati a OpenAI o formule che produrrebbero automaticamente reddito. I prompt possono migliorare il lavoro, non abolire competenze, responsabilità e fatica.

Come riconoscere una truffa ChatGPT in 30 secondi

  • Controlla l’indirizzo completo: non fidarti soltanto di logo e grafica.
  • Diffida dell’urgenza: scadenze immediate e minacce servono a impedirti di ragionare.
  • Non comunicare codici temporanei: password, OTP e codici di recupero non vanno condivisi.
  • Verifica su un secondo canale: richiama la persona o apri il sito ufficiale senza usare il link ricevuto.
  • Controlla la promessa: guadagni certi, versioni “segrete” e accessi gratuiti illimitati sono segnali d’allarme.
  • Fermati prima di pagare: una pausa di due minuti può evitare un danno di migliaia di euro.

Il National Cyber Security Centre britannico ricorda che il phishing può arrivare tramite email, SMS, siti, telefonate e pubblicità. Cloudflare suggerisce di controllare con attenzione l’URL e, in caso di dubbio, contattare direttamente il soggetto che avrebbe inviato il messaggio.

Che cosa fare se hai già cliccato o pagato

  1. Interrompi subito ogni contatto con il presunto operatore.
  2. Se hai inserito credenziali, cambia la password da un dispositivo affidabile e non riutilizzare quella vecchia.
  3. Attiva l’autenticazione a più fattori e chiudi le sessioni che non riconosci.
  4. Se hai fornito dati bancari, contatta immediatamente banca o gestore della carta.
  5. Conserva email, numeri, ricevute, indirizzi web e schermate come prove.
  6. Segnala l’accaduto alla Polizia Postale o alle autorità competenti.

OpenAI pubblica una guida specifica su come proteggere l’account e una procedura per chi nota attività non riconosciute. Per le frodi in generale, la Federal Trade Commission mette a disposizione un portale di segnalazione. In Italia il riferimento operativo resta la Polizia Postale.

ChatGPT rende davvero le truffe più pericolose?

Sì, ma non perché l’AI abbia inventato l’inganno. Lo rende più economico, veloce e scalabile. Un criminale può produrre centinaia di messaggi personalizzati, tradurli bene e creare identità digitali plausibili. Europol ha evidenziato il potenziale uso illecito dei grandi modelli linguistici per frodi, impersonificazione e cybercrime.

La conseguenza pratica è scomoda: un testo perfetto non è più una prova di autenticità. Dobbiamo spostare l’attenzione dalla qualità del messaggio alla verifica della fonte, del canale e della richiesta.

Domande frequenti sulle truffe ChatGPT

ChatGPT può chiedermi la password via email?

No. Non comunicare mai password o codici di autenticazione tramite email, chat, telefono o messaggi social.

Come verifico se un’app ChatGPT è autentica?

Parti dal sito ufficiale di OpenAI dedicato al download e controlla sviluppatore, dominio e permessi richiesti.

Una voce perfettamente identica è una prova?

No. La clonazione vocale rende possibile imitare una persona. Interrompi la chiamata e richiamala su un numero che possiedi già.

ChatGPT garantisce investimenti o guadagni?

No. Diffida di chi usa il nome di ChatGPT per promettere rendimenti certi, trading automatico infallibile o reddito senza rischio.

La difesa migliore resta molto umana

La tecnologia cambia, il meccanismo psicologico rimane: paura, urgenza, avidità, autorità. Le truffe funzionano quando ci costringono a reagire prima di verificare. La contromisura non è diventare esperti di deepfake. È costruire una piccola abitudine: fermarsi, controllare e chiedere conferma attraverso un canale indipendente.

Vuoi formare dipendenti, collaboratori o cittadini a un uso più sicuro e consapevole dell’intelligenza artificiale? Contattami per progettare un intervento su AI generativa, comunicazione digitale e prevenzione delle frodi.

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ChatGPT può sostituire l’intermediario assicurativo? Cosa dice il test Franke und Bornberg

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Immagina di dover scegliere una polizza per la casa. Apri ChatGPT e gli chiedi: «Qual è quella giusta per me?». Il chatbot fa qualche domanda, confronta tre prodotti e propone una classifica. Risposta rapida, linguaggio chiaro, nessun appuntamento da fissare. Sembra la fine dell’intermediario assicurativo.

Non proprio. Un test condotto il 19 marzo 2026 dall’agenzia tedesca di rating Franke und Bornberg, raccontato in Italia da ASSINEWS, mostra un risultato più interessante: ChatGPT può essere un buon primo consigliere digitale, ma non sostituisce una consulenza assicurativa fondata su dati aggiornati, condizioni contrattuali e circostanze personali.

In altre parole, l’intelligenza artificiale può aiutare a capire quali domande fare. Non dovrebbe essere trattata come l’unica voce autorizzata a decidere quale polizza acquistare.

Che cosa ha chiesto Franke und Bornberg a ChatGPT

Il test riguardava una Hausratversicherung, la polizza tedesca che protegge il contenuto dell’abitazione. A ChatGPT è stato chiesto di porre non più di cinque domande, ricostruire il bisogno del cliente e raccomandare fino a tre prodotti.

Con poche informazioni il chatbot ha costruito un profilo plausibile:

  • appartamento di 90 metri quadrati;
  • contenuto di un certo valore;
  • bicicletta del valore superiore a 1.000 euro;
  • attrezzature usate per lavorare da casa;
  • abitazione al piano terra, quindi più esposta al rischio di effrazione;
  • preferenza per un equilibrio tra prezzo, coperture e franchigia.

È un risultato da non liquidare. In cinque passaggi l’AI ha individuato alcuni elementi davvero utili e li ha trasformati in una conversazione comprensibile. È il genere di compito nel quale i modelli linguistici funzionano bene: ordinare le informazioni, far emergere bisogni e tradurre il gergo.

Dove la raccomandazione di ChatGPT ha iniziato a scricchiolare

Il chatbot ha proposto tre prodotti, indicati come A, B e C, motivando la scelta con il rapporto tra prezzo e prestazioni, la copertura della colpa grave, i limiti per i beni di valore e la possibilità di estendere le garanzie.

Quando le analiste Vivian Fiegel e Simone Najderek hanno confrontato la classifica con i rating tecnici e con le condizioni contrattuali, però, sono emerse differenze importanti. Il prodotto A, collocato dall’AI al primo posto, risultava il più debole proprio su aspetti rilevanti per quel cliente. Per esempio, la copertura del furto della bicicletta poteva dipendere da un modulo aggiuntivo. Anche clausole come la rinuncia alla sottoassicurazione e la gestione della colpa grave non erano state pesate abbastanza.

Il problema diventava ancora più evidente sul prezzo. I sinistri pregressi potevano far aumentare sensibilmente il premio del prodotto A, fino a renderlo il più costoso dei tre. ChatGPT non aveva considerato questo effetto, né altri meccanismi individuali di tariffazione e sconto.

Qui c’è la lezione: una risposta può essere ben scritta, ordinata e persino convincente, ma poggiare su un confronto incompleto. È lo stesso rischio che ho descritto parlando di epistemia, cioè dell’illusione di sapere generata dall’AI.

Perché ChatGPT non sostituisce l’intermediario assicurativo

Un modello linguistico pubblico non è, di per sé, un preventivatore certificato, un comparatore completo o un professionista abilitato. Può non avere accesso alle versioni più recenti dei fascicoli informativi, alle regole di sottoscrizione, agli aggiornamenti tariffari e ai criteri interni delle compagnie.

Ci sono almeno cinque limiti pratici.

  1. I dati possono non essere aggiornati. Una clausola o una tariffa può cambiare dopo l’ultimo aggiornamento delle fonti disponibili al modello.
  2. Il bisogno reale richiede domande successive. Cinque quesiti possono orientare, ma non sempre bastano per ricostruire patrimonio, rischi, esclusioni, priorità e capacità di spesa.
  3. Le condizioni contano più del nome del prodotto. Massimali, franchigie, scoperti, esclusioni e garanzie accessorie possono cambiare radicalmente il valore della polizza.
  4. La risposta non è necessariamente riproducibile. Due conversazioni simili possono generare classifiche diverse.
  5. Manca una responsabilità professionale. Il chatbot non conosce la tua vita e non risponde delle conseguenze della scelta come un soggetto abilitato.

In Italia conviene inoltre verificare che impresa e intermediario siano autorizzati. L’IVASS raccomanda di controllare gli Albi e il Registro Unico degli Intermediari, oltre a prestare attenzione a siti irregolari e possibili contraffazioni.

Che cosa può fare bene l’AI nel settore assicurativo

Dire che ChatGPT non sostituisce l’intermediario non significa relegarlo a giocattolo. Significa assegnargli un ruolo più utile e realistico.

L’AI può aiutare il cliente a:

  • preparare una lista delle informazioni da raccogliere prima di un incontro;
  • tradurre in parole semplici termini come franchigia, scoperto, massimale e sottoassicurazione;
  • trasformare un fascicolo informativo in una serie di domande da sottoporre al professionista;
  • mettere in tabella coperture, esclusioni e costi presenti nei documenti forniti;
  • riassumere il colloquio e creare una checklist delle verifiche ancora aperte.

Può aiutare anche l’intermediario: nella preparazione dei colloqui, nella prima classificazione dei documenti e nella produzione di spiegazioni più accessibili. Ma la logica resta quella che propongo anche nella consulenza finanziaria assistita dall’intelligenza artificiale: automazione dove serve velocità, supervisione umana dove servono giudizio e responsabilità.

Un metodo in tre fasi: prima, durante e dopo la consulenza

1. Prima: usa ChatGPT per arrivare preparato

Descrivi la tua situazione senza inserire dati personali non necessari. Chiedi quali informazioni mancano e quali termini devi comprendere. L’obiettivo non è ottenere il nome della polizza «migliore», ma costruire una buona mappa del problema.

2. Durante: porta le domande a un intermediario verificato

Confronta la mappa con i documenti ufficiali e con un professionista iscritto al RUI. Chiedi di spiegare per iscritto differenze, esclusioni, franchigie, massimali, effetto dei sinistri pregressi e condizioni per le garanzie accessorie.

3. Dopo: usa l’AI come secondo lettore, non come arbitro

Fornisci al chatbot soltanto documenti che puoi condividere in sicurezza e chiedi di evidenziare incoerenze o punti da chiarire. Ogni rilievo deve poi essere verificato sul testo contrattuale e con il professionista.

Questo approccio evita due estremi: fidarsi ciecamente dell’algoritmo oppure rinunciare a uno strumento che può renderci clienti più consapevoli.

Un prompt prudente per preparare il colloquio

Agisci come assistente alla preparazione di un colloquio assicurativo, non come intermediario e non come decisore. Non consigliarmi prodotti o compagnie. Fammi una domanda alla volta per aiutarmi a chiarire bisogni, rischi, budget, franchigie accettabili, beni da proteggere e situazioni particolari. Alla fine crea: 1) un riepilogo dei dati forniti; 2) l’elenco delle informazioni mancanti; 3) dieci domande da fare a un intermediario iscritto al RUI; 4) una tabella vuota per confrontare massimali, franchigie, scoperti, esclusioni e garanzie accessorie. Segnala esplicitamente che prezzi e condizioni devono essere verificati sui documenti ufficiali aggiornati.

La differenza la fanno le istruzioni. Nel mio libro ChatGPT, come stai? Il prompt engineering come nuova skill ibrida spiego proprio perché dialogare bene con un’AI non significa semplicemente formulare una domanda elegante: occorre definire ruolo, contesto, limiti, formato dell’output e criteri di verifica.

Il tema non è uomo contro macchina, ma chi controlla che cosa

La discussione sulla sostituzione spesso parte dalla domanda sbagliata. Non dovremmo chiederci soltanto se l’AI prenderà il posto dell’intermediario. Dovremmo chiederci quali compiti delegare, quali dati fornire, quali controlli mantenere e chi risponde quando la raccomandazione è sbagliata.

È una questione di governance. Nell’Opinion del 6 agosto 2025, EIOPA ha richiamato per il settore assicurativo un approccio proporzionato al rischio, capace di bilanciare benefici e pericoli dell’AI. Anche l’AI Act europeo adotta una logica basata sul rischio e punta a sistemi affidabili e centrati sulle persone.

Per chi usa un chatbot, la prima forma di governance è molto concreta: conoscere la fonte, controllare la data, leggere il documento originale e distinguere una spiegazione da una raccomandazione professionale. È lo stesso allenamento alla verifica che attraversa il mio Manuale per difendersi dalla Post Verità: una risposta plausibile non diventa vera solo perché è fluida e rassicurante.

Come cambia il lavoro dell’intermediario

Se il chatbot sa già spiegare che cos’è una franchigia, il valore dell’intermediario si sposta verso attività più profonde: fare domande che il cliente non aveva immaginato, interpretare le clausole, collegare il contratto alla vita reale, motivare le alternative e documentare il percorso di scelta.

Chi si limita a recitare un catalogo rischia davvero di essere sostituito. Chi usa l’AI per liberare tempo e dedicarlo all’ascolto, alla verifica e alla relazione può offrire una consulenza migliore.

Il test di Franke und Bornberg, quindi, non è una bocciatura di ChatGPT. È un promemoria sul suo ruolo corretto: ottimo assistente per orientarsi, pessimo oracolo a cui delegare una decisione complessa.

Domande frequenti

ChatGPT può consigliare una polizza assicurativa?

Può aiutare a comprendere bisogni e caratteristiche, ma la raccomandazione va verificata su documenti aggiornati e con un intermediario abilitato. Il modello potrebbe non conoscere clausole, tariffe e criteri di sottoscrizione correnti.

Qual è il rischio principale nell’usare l’AI per confrontare polizze?

Confondere una risposta plausibile con un confronto completo. Una classifica può trascurare esclusioni, garanzie opzionali, sinistri pregressi, sconti e altre variabili personali.

Come verifico un intermediario assicurativo?

In Italia puoi consultare il Registro Unico degli Intermediari sul sito IVASS e controllare che recapiti, denominazione e sito coincidano con quelli ufficiali.

Posso caricare una polizza su ChatGPT?

Solo dopo aver valutato riservatezza, dati personali e condizioni dello strumento utilizzato. È meglio rimuovere i dati non necessari e non affidare al chatbot l’ultima parola sull’interpretazione contrattuale.

In che modo l’AI può aiutare un intermediario?

Può preparare checklist, riassumere documenti, semplificare il linguaggio e supportare il confronto preliminare. La raccolta approfondita dei bisogni, la verifica e la responsabilità restano umane.

Nota: questo articolo ha finalità informative e non costituisce consulenza assicurativa o legale.

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Empatia algoritmica: perché l’AI sembra capirci

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Apri un chatbot e scrivi: “Oggi è stata una giornata terribile”. La risposta arriva in pochi secondi: riconosce la fatica, non interrompe, non guarda il telefono e magari formula proprio la domanda che avresti voluto sentirti rivolgere da una persona.

È questa la forza dell’empatia algoritmica: un sistema di intelligenza artificiale può produrre parole che ci fanno sentire ascoltati, pur senza provare emozioni, avere un corpo o condividere davvero la nostra esperienza. La sensazione può essere autentica; l’empatia della macchina, invece, è una simulazione linguistica.

Il tema è stato rilanciato il 17 luglio 2026 da un intervento pubblicato su Il Fatto Quotidiano: forse, sostiene l’autore, dovremmo preoccuparci non soltanto del lavoro che l’AI trasformerà, ma anche del vuoto relazionale che gli algoritmi stanno riempiendo. È una provocazione utile. Ma per capirla bisogna evitare due scorciatoie: dire che “la macchina ci comprende davvero” e concludere che “la tecnologia ci rende automaticamente soli”.

Che cos’è davvero l’empatia algoritmica?

L’empatia umana comprende almeno due dimensioni. C’è una componente cognitiva: capire che cosa può provare un’altra persona. E c’è una componente affettiva: risuonare emotivamente con quell’esperienza. A queste si aggiungono la relazione, la responsabilità e la possibilità di agire nel mondo.

Un modello linguistico non vive nulla di tutto questo. Analizza le parole e il contesto, riconosce schemi ricorrenti e calcola quale risposta sia più plausibile e appropriata. Se scrivo “non dormo da tre notti e non riesco più a concentrarmi”, può associare il messaggio a stanchezza, stress o preoccupazione e rispondere con tono premuroso. Non significa che senta la mia stanchezza.

In pratica, l’empatia algoritmica combina tre capacità:

  • riconoscimento: individua segnali emotivi nel linguaggio e, in alcuni sistemi, nella voce o nelle immagini;
  • risposta: genera una frase coerente con lo stato emotivo ipotizzato;
  • personalizzazione: usa il contesto della conversazione e, quando previsto, ricordi e preferenze per rendere la risposta più vicina all’utente.

È una performance relazionale molto convincente. Ed è proprio per questo che va capita, non demonizzata.

Perché un chatbot può farci sentire ascoltati

Le persone non cercano soltanto informazioni. Cercano conferma, attenzione, parole per nominare ciò che provano. Un chatbot offre alcune condizioni che nelle relazioni quotidiane spesso scarseggiano: è disponibile a qualunque ora, non sembra impaziente, non interrompe e non teme il silenzio imbarazzante.

Uno studio pubblicato nel 2024 su Proceedings of the National Academy of Sciences ha mostrato che messaggi generati dall’AI potevano far sentire i destinatari più ascoltati rispetto a messaggi umani. Ma c’era un paradosso: quando le persone sapevano che la risposta proveniva da una macchina, la valutavano meno positivamente.

Il risultato non dimostra che l’AI “prova più empatia” delle persone. Suggerisce qualcosa di più concreto: un sistema addestrato a riconoscere emozioni e a formulare risposte di sostegno può essere molto disciplinato nel validare ciò che legge. Noi umani, invece, tendiamo spesso a offrire subito consigli, minimizzare o raccontare la nostra esperienza: “Capita a tutti”, “Vedrai che passa”, “Sai cosa è successo a me?”.

Il vuoto relazionale esiste, ma l’AI non ne è l’unica causa

La tesi proposta da Il Fatto Quotidiano coglie un punto importante: quando la risposta più paziente della giornata arriva da un software, dovremmo interrogarci anche sulla qualità delle nostre relazioni, dei luoghi educativi e del lavoro.

Non abbiamo però prove per ridurre un fenomeno complesso a una sola causa. Solitudine, ansia, precarietà, ritmi di lavoro, isolamento domestico, piattaforme social e indebolimento delle comunità si intrecciano. L’AI può essere contemporaneamente:

  • uno specchio di bisogni già presenti;
  • un ponte che aiuta a preparare una conversazione difficile;
  • un amplificatore dell’isolamento, se sostituisce progressivamente le persone;
  • un prodotto progettato per massimizzare tempo, attenzione e coinvolgimento.

La domanda utile non è quindi “chatbot sì o chatbot no?”, ma: questa interazione mi sta riportando verso il mondo oppure mi sta chiudendo in una relazione senza reciprocità?

Cosa ci dice la ricerca più recente

1. La qualità della risposta può essere utile

Lo studio PNAS citato sopra conferma che un testo generato dall’AI può usare tecniche comunicative efficaci: riconoscere l’emozione, validarla e non saltare subito alla soluzione. È un promemoria interessante anche per noi: ascoltare meglio non richiede effetti speciali, ma attenzione e metodo.

2. Più uso non significa automaticamente più benessere

Nel 2025 OpenAI e MIT Media Lab hanno avviato uno studio longitudinale controllato sull’uso dei chatbot. La ricerca, aggiornata e resa disponibile come preprint, ha coinvolto 981 persone per quattro settimane e analizzato oltre 300.000 messaggi. Le condizioni sperimentali non hanno prodotto da sole effetti significativi; le persone che usavano volontariamente di più il chatbot mostravano però risultati peggiori su indicatori come dipendenza emotiva e uso problematico. Anche una maggiore fiducia e attrazione sociale verso l’AI erano associate a rischi più elevati.

È importante dirlo bene: un’associazione non prova che sia stato il chatbot a causare il malessere. È possibile che chi si sentiva già più solo cercasse più spesso il sistema. Proprio per questo servono studi più lunghi e prudenza nelle conclusioni.

3. Un sistema clinico non è un chatbot generalista

Nel 2025 un trial randomizzato pubblicato su NEJM AI ha valutato un chatbot generativo progettato specificamente per il trattamento della salute mentale. È un filone promettente, ma non autorizza a considerare ChatGPT, Gemini o un “AI companion” equivalenti a uno psicologo.

Un prodotto clinico viene costruito per uno scopo preciso, testato, monitorato e inserito in protocolli di sicurezza. Un assistente generalista può sbagliare, assecondare un’interpretazione distorta o rispondere con sicurezza anche quando dovrebbe fermarsi. Ho approfondito questo confine nell’articolo “L’AI come psicologo: una rivoluzione silenziosa che non possiamo ignorare”.

Quando il supporto diventa sostituzione

Un chatbot può aiutarmi a riordinare i pensieri prima di parlare con un collega, chiedere scusa a un familiare o preparare le domande per un professionista. In questi casi l’AI funziona come una palestra.

Il problema nasce quando la palestra diventa l’unico luogo in cui entro. Alcuni segnali meritano attenzione:

  • preferisco sistematicamente il chatbot alle persone, anche quando una relazione umana è disponibile;
  • provo ansia o irritazione se il servizio non risponde o cambia personalità;
  • condivido informazioni intime senza considerare privacy, conservazione dei dati e possibili usi commerciali;
  • lascio che il sistema confermi decisioni importanti senza cercare un confronto esterno;
  • nascondo ad amici e familiari quanto tempo trascorro con l’AI;
  • uso la conversazione per evitare, anziché preparare, un incontro reale.

Un altro rischio è la compiacenza. Il chatbot impara rapidamente il tono che preferiamo e può restituirci una versione elegante delle nostre convinzioni. È la stessa dinamica che è chiamata “epistemia”: confondere una risposta convincente con una conoscenza verificata. In campo emotivo l’errore può diventare ancora più subdolo: confondere la conferma con la comprensione.

Ragazzi e AI companion: vietare non basta

Per un adolescente un chatbot può essere meno minaccioso di un adulto: non arrossisce, non punisce e usa lo stesso linguaggio delle piattaforme digitali. Questa accessibilità può facilitare una prima richiesta di aiuto, ma aumenta anche il rischio di attribuire al sistema autorevolezza, intenzioni e riservatezza che non possiede.

Genitori e insegnanti dovrebbero evitare sia l’allarmismo sia l’indifferenza. Servono domande concrete:

  • Quale applicazione stai usando e chi la gestisce?
  • Ricorda le conversazioni? Come usa i dati?
  • Ti invita a parlare con persone reali quando la situazione è seria?
  • Ti senti meglio anche dopo aver chiuso l’app, oppure vuoi tornarci subito?
  • La useresti per prepararti a chiedere aiuto a un adulto di fiducia?

L’educazione digitale dovrebbe includere anche l’alfabetizzazione relazionale: capire perché una macchina ci appare premurosa, quali leve usa e dove finisce la sua competenza. È lo stesso approccio che propongo nei percorsi per famiglie, come il corso sull’intelligenza artificiale per genitori, e nei progetti di uso consapevole dei chatbot a scuola.

Empatia algoritmica ed emotion recognition non sono la stessa cosa

C’è poi una distinzione spesso ignorata. Un chatbot che risponde a una frase triste non è necessariamente un sistema che misura in modo affidabile lo stato emotivo di una persona. Deduciamo le emozioni da parole, voce, volto e comportamento, ma questi segnali cambiano tra culture, individui e situazioni.

Non a caso l’AI Act europeo include tra le pratiche vietate, salvo eccezioni limitate, il riconoscimento delle emozioni nei luoghi di lavoro e nelle istituzioni educative. I divieti sono applicabili da febbraio 2025. Il principio è semplice: non possiamo trasformare un’inferenza incerta in una diagnosi automatica della persona, soprattutto quando c’è uno squilibrio di potere.

Come usare l’AI senza delegarle le relazioni

Propongo un controllo in cinque domande. Prima o dopo una conversazione emotivamente importante con un chatbot, chiediamoci:

  1. Scopo: sto cercando parole, informazioni, conforto o una decisione?
  2. Limite: che cosa il sistema non può sapere della situazione, del mio corpo e delle altre persone coinvolte?
  3. Verifica: quali affermazioni devo controllare con una fonte o un professionista?
  4. Ponte: questa conversazione mi aiuta a fare un passo verso qualcuno?
  5. Privacy: sarei tranquillo se il contenuto venisse conservato o rivisto?

Un prompt utile potrebbe essere:

“Aiutami a mettere ordine in ciò che provo. Non fare diagnosi e non darmi automaticamente ragione. Fammi tre domande, indicami quali informazioni ti mancano e aiutami a preparare una conversazione con una persona reale.”

È un piccolo cambio di prospettiva: l’AI non come destinazione della relazione, ma come strumento per rientrare meglio nelle relazioni.

La vera sfida è tornare a essere disponibili

L’empatia algoritmica non è empatia umana. Ma il fatto che funzioni, almeno in parte, ci offre una lezione scomoda: molte persone non chiedono una risposta perfetta; chiedono di non essere interrotte, giudicate o liquidate in trenta secondi.

Possiamo imparare qualcosa dalla disciplina comunicativa dei chatbot senza attribuire loro una coscienza. Fare domande prima di consigliare. Riconoscere un’emozione senza appropriarsene. Dire “non lo so”. Restare presenti anche quando non abbiamo una soluzione.

Il rischio non è soltanto che le macchine diventino troppo umane. È che noi accettiamo di diventare meno disponibili perché una macchina può occuparsi dell’ascolto al posto nostro.

Domande frequenti sull’empatia algoritmica

Che cos’è l’empatia algoritmica?

È la capacità di un sistema di AI di riconoscere segnali emotivi e generare risposte percepite come comprensive. Non implica che la macchina provi emozioni o possieda coscienza.

ChatGPT prova empatia?

No. Può simulare molto bene il linguaggio dell’ascolto e del sostegno, ma non vive l’esperienza dell’utente e non prova sentimenti.

Un chatbot può ridurre la solitudine?

Può offrire conforto momentaneo o aiutare a preparare una conversazione. Gli effetti dipendono dalla persona e dal tipo d’uso; se sostituisce stabilmente le relazioni, può aumentare dipendenza e isolamento.

Un chatbot può sostituire uno psicologo?

No. Esistono sistemi clinici sperimentali progettati e valutati per scopi specifici, ma un chatbot generalista non offre diagnosi, responsabilità professionale, continuità terapeutica e gestione sicura delle emergenze.

Qual è il principale rischio degli AI companion?

L’eccessiva fiducia: attribuire al sistema comprensione, riservatezza e competenza che non possiede, fino a preferirlo alle persone o delegargli decisioni importanti.

Come possono intervenire genitori e insegnanti?

Chiedendo quali servizi vengono usati, spiegando come funzionano memoria e personalizzazione, concordando limiti e trasformando il chatbot in un ponte verso adulti e professionisti affidabili.

Fonti

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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