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C’è un momento preciso in cui l’intelligenza artificiale smette di essere “quella cosa interessante vista su LinkedIn” e diventa lavoro vero. Succede quando un dipendente comunale carica un regolamento e chiede: “Fammi una sintesi per il cittadino”. Succede quando un tecnico deve confrontare due versioni di un bando. Succede quando un ufficio tributi deve spiegare una scadenza IMU in modo chiaro, senza trasformare una mail in un trattato di diritto amministrativo.

Lo noto ogni giorno in aula: ChatGPT nella PA non è più una curiosità. È uno strumento operativo. Però va capito, governato e usato con metodo. La domanda, quindi, non è: “l’intelligenza artificiale sostituirà tutti?”. La domanda più utile è: quali attività possiamo migliorare già oggi senza mettere a rischio privacy, qualità, responsabilità e pensiero critico?

In questo articolo vediamo che cosa significa usare ChatGPT, Gemini, Copilot, Claude e Gemini Notebook (ex NotebookLM) nella PA. Vedremo opportunità, rischi, errori da evitare, esempi concreti e una checklist pratica.

Che cosa è successo ultimamente?

Non c’è una singola notizia bomba. E forse è proprio questa la notizia. L’intelligenza artificiale generativa è entrata nella fase ordinaria. Dopo l’effetto sorpresa di ChatGPT, oggi siamo nella fase più delicata: quella dell’adozione quotidiana. Le persone non chiedono più solo “che cos’è?”. Chiedono:

  • come posso usarla in ufficio?
  • posso caricare un PDF?
  • posso farle leggere una delibera?
  • posso usarla per creare una formula Excel?
  • posso farle analizzare un verbale?
  • posso generare una presentazione?
  • posso usarla per rispondere ai cittadini?
  • posso fidarmi?

Il PDF del corso parte proprio da qui: una panoramica sull’AI generativa, sui rischi e sui casi pratici. Non solo ChatGPT, ma anche Gemini, strumenti per immagini, analisi di documenti, tabelle, dashboard, slide, infografiche e computer vision.

Il punto è semplice: l’AI generativa non serve solo a scrivere testi. Serve a lavorare meglio con informazioni, documenti, dati, immagini e decisioni.

Ma attenzione: meglio non significa in automatico. Significa con più metodo.

Perché questa notizia conta davvero

Regolamenti. Delibere. Verbali. Determine. Contratti. Capitolati. PEC. Excel. Relazioni tecniche. FAQ. Comunicazioni ai cittadini. Manuali interni.

Tutto materiale perfetto per essere analizzato, riassunto, confrontato, trasformato e reso più comprensibile da un sistema di AI generativa.

Secondo il World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025, entro il 2030 potrebbero nascere 170 milioni di nuovi posti di lavoro e scomparirne 92 milioni, con un saldo netto positivo di 78 milioni. Il dato importante non è solo il numero. È la direzione: il lavoro cambia, le competenze cambiano, le mansioni cambiano.

Anche la Commissione Europea, con l’AI Act, ha introdotto un principio fondamentale: chi usa sistemi di intelligenza artificiale deve sviluppare alfabetizzazione sull’AI. Non basta comprare uno strumento. Bisogna sapere che cosa può fare, che cosa non può fare e quali rischi porta con sé.

Questa è la vera trasformazione digitale.

Non installare un software. Cambiare il modo in cui le persone pensano, scrivono, verificano, collaborano e decidono.

Cosa cambia per aziende, professionisti e PA

L’AI generativa cambia soprattutto tre cose.

Primo: il rapporto con i documenti.

Prima un documento lungo era un ostacolo. Oggi può diventare una conversazione. Carico un regolamento e chiedo: “Quali sono i punti che riguardano gli esercenti?”. Oppure: “Spiegalo a un cittadino che non conosce il linguaggio tecnico”.

Secondo: il rapporto con il tempo.

Molte attività ripetitive vengono accelerate. Non eliminate, attenzione. Accelerate. Una bozza di email, una sintesi, una tabella, una scaletta, una prima analisi possono arrivare in pochi secondi.

Terzo: il rapporto con la responsabilità.

Qui bisogna essere molto chiari: se ChatGPT sbaglia, la responsabilità non è di ChatGPT. È di chi usa il risultato senza controllarlo.

L’AI può aiutare a scrivere una risposta. Ma non deve diventare l’autore invisibile di una decisione amministrativa.

Può aiutare a confrontare due testi. Ma non deve sostituire il parere di un responsabile.

Può creare una sintesi. Ma la sintesi va verificata.

In pratica, l’AI diventa un collaboratore veloce. Non un dirigente, non un funzionario, non un consulente legale, non un segretario comunale digitale.

Opportunità

Le opportunità sono molte. E non riguardano solo i tecnici.

Area Uso pratico dell’AI Beneficio
Ufficio tecnico Riassumere linee guida, regolamenti, autorizzazioni Meno tempo sulla lettura preliminare
Tributi Scrivere comunicazioni chiare su IMU, TARI e scadenze Meno incomprensioni con i cittadini
Segreteria Trasformare trascrizioni in verbali sintetici Risparmio di tempo
Appalti Estrarre date, importi e requisiti da bandi lunghi Controllo più rapido
URP Creare FAQ semplici da documenti complessi Servizi più comprensibili
Formazione interna Creare manuali e mini-guide operative Onboarding più veloce
Comunicazione Preparare post, newsletter, slide e infografiche Messaggi più chiari
Dati Analizzare Excel, trovare anomalie, creare grafici Decisioni più informate

Questi non sono scenari futuristici.

Sono attività già possibili con strumenti come ChatGPT, Gemini, Copilot, Claude e Gemini Notebook.

Per esempio, Google descrive Gemini Notebook come uno strumento basato sulle fonti caricate dall’utente. Questo lo rende interessante per studiare documenti aziendali, report, manuali, dispense e regolamenti. Non perché sia infallibile, ma perché obbliga a lavorare su un perimetro di fonti più chiaro.

Microsoft, con Copilot per Microsoft 365, punta invece sull’integrazione con email, documenti, riunioni e file di lavoro. In molte organizzazioni questa sarà la porta d’ingresso più naturale, perché l’AI entra negli strumenti che le persone usano già.

Rischi

I rischi non sono un dettaglio. Sono parte del progetto.

Nel corso compaiono parole importanti: copyright, allucinazioni, black box, bias, fake news, truffe, privacy, pensiero critico, deepfake, dipendenza.

Traduciamole in pratica.

Allucinazioni significa che l’AI può produrre risposte plausibili ma false. Non mente nel senso umano del termine. Genera testo statisticamente convincente. E proprio per questo può ingannare.

Black box significa che non sempre sappiamo ricostruire in modo trasparente come un sistema sia arrivato a una risposta.

Bias significa che l’AI può riprodurre distorsioni presenti nei dati, nelle istruzioni o nel contesto.

Privacy significa che non possiamo caricare qualunque documento in qualunque strumento solo perché funziona bene.

Dipendenza significa che, se deleghiamo troppo, perdiamo capacità di scrivere, analizzare e decidere.

Il NIST AI Risk Management Framework insiste proprio su questo punto: i sistemi di AI devono essere governati valutando affidabilità, sicurezza, trasparenza, privacy e impatti sulle persone.

Anche l’OECD AI Principles richiama principi come robustezza, responsabilità, trasparenza e centralità umana.

Il problema non è usare l’AI.

Il problema è usarla senza regole.

Errori da evitare

Il primo errore è caricare dati sensibili senza sapere dove finiscono.

Prima di usare ChatGPT, Gemini, Claude o Copilot con documenti reali, bisogna leggere le condizioni del servizio e le impostazioni privacy. OpenAI, per esempio, distingue tra uso consumer e soluzioni business o enterprise, con regole diverse sulla gestione dei dati. Lo stesso vale per Anthropic Claude, Google Gemini e Microsoft Copilot.

Il secondo errore è chiedere troppo poco.

Un prompt come “riassumi questo documento” può essere utile, ma spesso produce un risultato generico. Molto meglio chiedere:

Riassumi questo regolamento per un cittadino non esperto. Evidenzia obblighi, scadenze, eccezioni e punti che potrebbero generare dubbi allo sportello URP. Usa un linguaggio semplice e segnala le parti da verificare con un responsabile.

Il terzo errore è usare l’AI come motore di ricerca.

ChatGPT non è Google. Gemini non è una banca dati giuridica. Claude non è un consulente amministrativo. Possono aiutare, ma le fonti contano.

Il quarto errore è non formare le persone.

Dare uno strumento senza formazione significa creare uso casuale. Qualcuno lo userà bene. Qualcuno lo userà male. Qualcuno non lo userà per paura. Qualcuno lo userà troppo.

Il quinto errore è pensare che l’AI serva solo ai giovani o agli smanettoni.

In realtà spesso l’AI è più utile a chi conosce bene il lavoro. Un funzionario esperto sa riconoscere un errore, correggere una bozza, fare domande migliori. L’esperienza diventa un vantaggio.

Come sfruttare questa novità nella pratica

Partiamo da una regola semplice: non bisogna introdurre l’AI ovunque. Bisogna partire da processi chiari.

Checklist per iniziare

  • Individua 3 attività ripetitive ad alto consumo di tempo.
  • Verifica se contengono dati personali, sensibili o riservati.
  • Scegli lo strumento adatto: ChatGPT, Gemini, Copilot, Claude o Gemini Notebook.
  • Definisci cosa si può caricare e cosa no.
  • Scrivi 5 prompt standard per l’ufficio.
  • Prevedi sempre revisione umana.
  • Salva esempi di buone risposte e cattive risposte.
  • Forma le persone su privacy, limiti e verifica delle fonti.
  • Misura il tempo risparmiato.
  • Aggiorna le linee guida ogni 3 mesi.

Esempio 1: ufficio tecnico

Correggi i refusi e migliora la formattazione di questa bozza di autorizzazione paesaggistica. Non modificare il contenuto tecnico. Segnala in un elenco separato i passaggi che risultano poco chiari o ambigui.

Qui l’AI non decide. Aiuta a pulire, rendere leggibile, evidenziare punti deboli.

Esempio 2: ufficio tributi

Scrivi una mail cordiale ma ferma per ricordare a un cittadino la scadenza della rata IMU. Usa un tono chiaro, evita linguaggio burocratico e inserisci un paragrafo finale con le modalità di contatto dell’ufficio.

Il beneficio è evidente: comunicazioni più comprensibili, meno telefonate, meno conflitti.

Esempio 3: contratti e appalti

Estrai da questo disciplinare di gara la data di scadenza, l’importo a base d’asta, i requisiti richiesti e le principali cause di esclusione. Riporta sempre il riferimento alla pagina o al paragrafo.

Qui la richiesta importante è l’ultima: chiedere riferimenti. Senza riferimenti, la risposta è più difficile da controllare.

Esempio 4: consiglio comunale

Trasforma questa trascrizione grezza in un verbale sintetico. Mantieni solo interventi principali, decisioni, votazioni e impegni presi. Non aggiungere informazioni non presenti nel testo.

Questa è una buona formula: non aggiungere informazioni non presenti. Non elimina il rischio di errore, ma lo riduce.

Esempio 5: Excel

Nella colonna A ho i nomi, nella B il reddito e nella C il numero di figli. In D devo indicare se una persona può ricevere un bonus. Il bonus spetta se il reddito è inferiore a 20.000 euro e i figli sono più di 2. Scrivi la formula Excel in italiano e spiegala.

Questo è uno dei casi più utili per chi non programma: trasformare una necessità operativa in una formula.

Prompt engineering: meno magia, più metodo

Il prompt engineering non è l’arte di trovare la frase magica.

È il modo con cui trasformiamo un bisogno confuso in una richiesta chiara.

Un buon prompt contiene almeno cinque elementi:

  1. Contesto: lavoro in un Comune, ufficio tributi.
  2. Obiettivo: devo scrivere una comunicazione.
  3. Pubblico: cittadini non esperti.
  4. Vincoli: tono chiaro, massimo 1.500 caratteri.
  5. Controllo: segnala i punti da verificare.

Esempio:

Agisci come supporto alla comunicazione di un ufficio comunale. Devo spiegare a cittadini non esperti le nuove scadenze TARI. Usa un tono semplice, evita burocratese, crea una versione breve per email e una versione ancora più breve per SMS. Non inventare date: se mancano, chiedimele.

Notate l’ultima frase: non inventare date. È fondamentale.

AI Act: perché la formazione diventa obbligatoria

L’AI Act europeo non riguarda solo i grandi produttori di modelli.

Riguarda anche chi usa sistemi di AI in contesti organizzativi. Uno dei temi più importanti è l’alfabetizzazione sull’AI: le persone devono capire almeno le basi del funzionamento, dei limiti e dei rischi.

Per una PA o un’azienda significa tre cose:

  • formare il personale;
  • creare linee guida interne;
  • documentare gli usi più delicati.

Non serve partire con un manuale di 200 pagine. Serve una policy chiara:

Domanda Regola pratica
Posso caricare dati personali? Solo se lo strumento e la policy lo consentono
Posso usare l’AI per una decisione? Solo come supporto, con revisione umana
Posso copiare la risposta finale? No, va controllata e adattata
Devo citare le fonti? Sì, soprattutto su norme, dati e procedure
Posso usare account personali? Meglio evitare per documenti di lavoro

Casi d’uso per aziende e professionisti

Il discorso non vale solo per la pubblica amministrazione.

Un commercialista può usare l’AI per spiegare una novità fiscale ai clienti in modo più chiaro.

Un consulente può trasformare una call trascritta in un piano d’azione.

Un responsabile HR può preparare una bozza di percorso formativo.

Un venditore può sintetizzare informazioni su un cliente prima di una riunione.

Un marketing manager può analizzare commenti, recensioni e domande frequenti.

Un imprenditore può chiedere una prima lettura di un contratto, sapendo però che la revisione legale resta umana.

La differenza la fa il processo.

Chi usa l’AI per fare prima e basta rischia. Chi la usa per pensare meglio, scrivere meglio e controllare meglio ottiene valore.

Tabella: quale strumento usare?

Strumento Quando usarlo Attenzione a
ChatGPT Scrittura, analisi, brainstorming, documenti, codice, tabelle Privacy, fonti, controllo dei risultati
Gemini Integrazione con Google, documenti, tabelle, immagini, modalità di ragionamento Verifica delle risposte
Copilot Ambiente Microsoft 365, email, Word, Excel, Teams Permessi sui file e governance interna
Claude Analisi di testi lunghi, sintesi, scrittura strutturata Dati caricati e verifica
Gemini Notebook Studio di fonti caricate, dossier, materiali di corso Qualità delle fonti iniziali

Non esiste lo strumento migliore in assoluto. Esiste lo strumento più adatto al contesto, ai dati e al livello di rischio.

La mia opinione

La fase che stiamo vivendo è interessante perché mette a nudo un equivoco.

Molti pensano che il problema sia imparare ChatGPT.

Secondo me il vero problema è un altro: imparare a lavorare meglio con le informazioni.

ChatGPT è solo la porta d’ingresso. Oggi si chiama ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot, Gemini Notebook. Domani avrà altri nomi, altre interfacce, altre funzioni.

Ma la competenza di fondo resta: saper fare domande, riconoscere una risposta fragile, verificare una fonte, semplificare senza banalizzare, decidere quando delegare e quando fermarsi.

Per questo non mi convince chi presenta l’AI come bacchetta magica. Ma non mi convince nemmeno chi la liquida come moda passeggera.

La verità è più concreta: l’AI generativa è un acceleratore. Accelera il lavoro buono, ma accelera anche il lavoro fatto male.

Se un’organizzazione ha processi confusi, l’AI produrrà confusione più velocemente.

Se un ufficio non sa chi controlla cosa, l’AI aumenterà l’ambiguità.

Se una persona non verifica le fonti, l’AI può renderla più sicura del proprio errore.

Ma se ci sono competenze, metodo e responsabilità, l’AI diventa utilissima.

Non perché sostituisce il pensiero. Perché lo costringe a diventare più esplicito.

E quindi?

Da dove iniziare, quindi?

Non da un grande progetto faraonico.

Iniziare da un laboratorio pratico.

Scegliere un ufficio, un processo, un tipo di documento. Provare. Misurare. Correggere. Scrivere linee guida. Formare le persone. Poi estendere.

La pubblica amministrazione e le aziende non hanno bisogno di fare AI per moda.

Hanno bisogno di usare l’intelligenza artificiale per ridurre complessità, migliorare comunicazione, velocizzare attività ripetitive e liberare tempo per il lavoro che richiede davvero giudizio umano.

La formula è semplice:

  1. partire da casi d’uso reali;
  2. proteggere i dati;
  3. formare le persone;
  4. verificare sempre;
  5. trasformare i buoni esempi in procedure.

Questa è l’AI utile.

Meno effetti speciali. Più lavoro fatto meglio.

FAQ

Che cos’è ChatGPT nella PA?

ChatGPT nella PA è l’uso dell’AI generativa per supportare attività amministrative come sintesi di documenti, comunicazioni ai cittadini, analisi di regolamenti, verbali, FAQ, tabelle e bozze operative.

La pubblica amministrazione può usare ChatGPT?

Sì, ma deve farlo con regole chiare su privacy, sicurezza, responsabilità, verifica delle fonti e revisione umana. Non tutti i documenti possono essere caricati in qualunque strumento.

ChatGPT può sostituire un funzionario pubblico?

No. Può supportare attività ripetitive e documentali, ma non deve sostituire responsabilità, competenza professionale e decisione amministrativa.

Qual è il rischio principale dell’AI generativa?

Il rischio principale è fidarsi troppo. Le risposte possono contenere errori, omissioni o informazioni inventate. Per questo serve sempre controllo umano.

Quali strumenti usare oltre ChatGPT?

Dipende dal contesto. Gemini è utile nell’ecosistema Google, Copilot in Microsoft 365, Claude per testi lunghi, Gemini Notebook per lavorare su fonti caricate e dossier documentali.

Che cosa c’entra l’AI Act?

L’AI Act introduce obblighi e principi per un uso più sicuro dell’intelligenza artificiale. Per aziende e PA diventa centrale l’alfabetizzazione del personale sull’AI.

Scrivimi per organizzare un evento o un corso sull’intelligenza artificiale generativa nel tuo Comune o ente pubblico

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

Invia un email

Durante un corso su Microsoft Copilot arriva sempre quel momento bellissimo, e un po’ pericoloso, in cui finisce la teoria e iniziano le domande vere. Non “che cos’è l’intelligenza artificiale generativa?”, non “scrivimi una mail simpatica”, non “fammi una tabella”. Quelle sono le prove da palestra. Le domande interessanti arrivano quando una persona prova Copilot sul proprio lavoro: documenti aziendali, cartelle OneDrive, file Excel, PDF scansionati, riunioni, policy, sicurezza, Word che si comporta in modo strano.

In un incontro Q&A del 6 luglio 2026, dopo una formazione su Copilot da 3 giornate in un’azienda pubblica, sono emersi dubbi molto concreti. Li riordino qui sotto in forma di guida pratica: domande, risposte e qualche consiglio operativo per usare Copilot senza trattarlo come una bacchetta magica. Anche perché le bacchette magiche, di solito, non hanno il reparto IT alle spalle.

Quali sono le domande più frequenti in un corso su Copilot?

Le domande più frequenti in un corso su Copilot riguardano sicurezza dei dati, qualità delle fonti, indicizzazione dei file in OneDrive, affidabilità delle risposte, gestione di Excel e tabelle, uso di Copilot in Word, memoria della chat e differenze con strumenti come Gemini o Gemini Notebook (ex NotebookLM). Il punto pratico è questo: Copilot funziona meglio quando gli si danno obiettivi chiari, file leggibili, contesto sufficiente e una richiesta che obbliga a mostrare fonti, passaggi e limiti del risultato.

Prima regola: Copilot non guida, co-pilota

Il nome Copilot dice già molto. Non è “autopilot”. Non è il pilota automatico che prende il controllo mentre noi guardiamo fuori dal finestrino. È un assistente che lavora bene se la persona che lo usa sa impostare rotta, vincoli, fonti e controlli.

Nel corso ho insistito su un principio semplice: garbage in, garbage out. Se la richiesta è vaga, il risultato sarà vago. Se le fonti sono disordinate, Copilot può perdersi. Se il documento è una scansione illeggibile, non possiamo pretendere miracoli. Se chiediamo un’analisi numerica senza verificare i calcoli, stiamo solo delegando con eleganza un possibile errore.

Per questo uso spesso il metodo GOL:

  • Guida: quale ruolo deve assumere Copilot? Revisore, consulente legale, analista, comunicatore, formatore?
  • Obiettivo: che cosa deve produrre davvero?
  • Layout: in che formato deve rispondere? Tabella, elenco, sintesi, mail, verbale, piano operativo?

Detto questo, veniamo alle domande.

Copilot legge subito i file caricati in OneDrive?

Non sempre. Una delle domande più frequenti riguarda l’indicizzazione: “Ho caricato una cartella piena di documenti su OneDrive, perché Copilot non li trova tutti?”.

La risposta pratica è: serve tempo. Quando carichiamo molti file, soprattutto cartelle grandi, Microsoft 365 deve sincronizzarli e indicizzarli. In alcuni casi bastano minuti, in altri servono ore; con archivi pesanti o complessi può volerci anche di più. Se Copilot risponde in modo parziale, non è detto che stia “ignorando” i file: magari alcuni non sono ancora entrati bene nel suo campo visivo.

Che cosa fare?

  • verificare che la sincronizzazione OneDrive sia conclusa;
  • aspettare qualche ora prima di interrogare archivi appena caricati;
  • dividere cartelle enormi in sottoinsiemi tematici;
  • preferire file testuali, Word, Excel o PDF ben riconosciuti;
  • evitare scansioni senza OCR quando serve un’analisi precisa.

In pratica: prima di accusare Copilot di pigrizia, controlliamo se gli abbiamo dato materiale davvero leggibile.

Che formato devo usare per far leggere meglio i documenti a Copilot?

Copilot lavora meglio quando i documenti sono strutturati. Un file Word pulito, un Excel nativo o un testo ben organizzato sono più facili da interpretare rispetto a PDF scansionati, immagini, tabelle fotografate o documenti pieni di layout complicati.

Durante il Q&A è emersa anche l’idea di convertire alcuni documenti in formati più leggibili, per esempio testo o Markdown, quando il caso d’uso lo consente. Non è una regola assoluta, ma può aiutare nei progetti in cui bisogna far analizzare molte fonti.

La mini-checklist è questa:

  1. se il documento è una scansione, fare OCR prima;
  2. se contiene tabelle, valutare se esiste il file Excel originale;
  3. se è molto lungo, aggiungere titoli e sezioni chiare;
  4. se contiene allegati o immagini, separare le parti importanti;
  5. se l’output è critico, chiedere sempre riferimenti alle fonti.

Copilot può inventare risposte anche se lavora sui miei documenti?

Sì. Questa è la domanda che non piace a chi vorrebbe la risposta rassicurante, ma è meglio dirla chiaramente: Copilot può sbagliare anche quando lavora su documenti aziendali.

Nel Q&A sono stati citati casi di affermazioni non presenti nei file, per esempio scostamenti di bilancio o conclusioni numeriche non verificabili. Le cause possono essere diverse: tabelle lette male, scansioni imperfette, periodi confrontati in modo errato, richiesta ambigua, oppure la tendenza del modello a completare una risposta plausibile.

Il rimedio non è smettere di usarlo. Il rimedio è usarlo con metodo:

  • chiedere “indica da quale file e da quale sezione hai tratto questa risposta”;
  • far mostrare i passaggi prima della conclusione;
  • chiedere di separare fatti, inferenze e ipotesi;
  • usare file Excel nativi per i numeri;
  • controllare manualmente le risposte importanti.

Un prompt utile può essere:

Analizza questi documenti, ma prima di trarre conclusioni mostra i passaggi.
Per ogni affermazione indica la fonte.
Se un dato non è presente o non è chiaro, scrivi "non verificabile"
e non completare la risposta per supposizione.

Come devo usare Copilot con Excel e dati numerici?

Con Excel bisogna alzare il livello di attenzione. Copilot può essere molto utile per riassumere, trovare pattern, proporre formule, spiegare tabelle e trasformare dati in una prima lettura. Ma quando ci sono importi, bilanci, scostamenti, percentuali o decisioni economiche, serve verifica.

La regola pratica è: non chiedere solo il risultato, chiedi il procedimento.

Meglio una richiesta così:

Analizza questo file Excel.
Prima mostra i calcoli usati.
Poi indica eventuali anomalie.
Infine riassumi le conclusioni in una tabella con:
- dato analizzato
- calcolo effettuato
- risultato
- livello di confidenza
- controllo manuale consigliato.

In questo modo Copilot non viene trattato come un oracolo, ma come un assistente che deve lasciare tracce. E le tracce sono fondamentali, soprattutto quando l’errore costa.

In Word posso far modificare solo una parte del documento?

Sì, ed è una delle funzioni più utili. Molti temono che Copilot, dentro Word, riscriva tutto il documento anche quando si vuole cambiare solo un paragrafo. Il trucco è lavorare in modo mirato: selezionare la parte interessata e chiedere una modifica precisa.

Per esempio:

Riscrivi solo il paragrafo selezionato.
Mantieni tono professionale, lunghezza simile e tutti i dati presenti.
Non modificare il resto del documento.

Oppure:

Trasforma questa sezione in un elenco puntato operativo.
Non aggiungere informazioni nuove.
Conserva date, nomi e importi.

Il punto è delimitare il campo. Copilot tende a essere utile; se non gli diciamo dove fermarsi, a volte diventa utile anche dove non lo avevamo invitato.

In Copilot (non in Word), esiste anche questa opzione:

Perché Copilot in Word a volte perde il contesto?

Altra domanda concreta: “Ieri stavo lavorando su un documento con Copilot, oggi riapro Word e sembra che non ricordi più bene il contesto. È normale?”.

Può succedere. La cronologia della chat e il contesto del documento non sempre restano agganciati nel modo che l’utente si aspetta. In alcuni casi è un limite dell’esperienza d’uso, in altri un comportamento legato alla sessione, alla licenza, alla configurazione del tenant o a piccoli bug di sincronizzazione.

La soluzione più pratica è non affidare tutto alla memoria implicita della chat. Meglio salvare nel documento una breve sintesi di lavoro, oppure ripartire con un prompt di contesto:

Sto lavorando su questo documento.
Obiettivo: renderlo più chiaro per un pubblico non tecnico.
Mantieni struttura, dati e tono istituzionale.
Prima riassumi che cosa contiene il documento, poi proponi le modifiche.

Se il problema si ripete in azienda, conviene segnalarlo all’IT: non per drammatizzare, ma per capire se c’è un tema di configurazione, aggiornamento o bug.

Copilot conserva quello che scrivo? Posso cancellare la memoria?

Qui bisogna distinguere tra memoria della conversazione, cronologia visibile, dati aziendali e policy Microsoft 365. Secondo la documentazione Microsoft su privacy e sicurezza di Microsoft 365 Copilot, prompt, risposte e dati accessibili tramite Microsoft Graph non vengono usati per addestrare i modelli fondativi. Microsoft spiega anche che Copilot rispetta gli impegni di sicurezza, privacy, compliance e data residency previsti per i clienti Microsoft 365 commerciali.

Questo non significa però che si possa scrivere qualunque cosa in qualunque strumento. In azienda valgono sempre policy interne, licenze, ruoli, permessi e classificazione dei dati.

Se vuoi rimuovere informazioni da una conversazione, i passaggi pratici sono:

  • cancellare la chat dallo storico, quando disponibile;
  • verificare le impostazioni personali di Copilot;
  • controllare eventuali personalizzazioni o memorie abilitate;
  • ricordare che file, mail e documenti restano nelle loro posizioni originali;
  • chiedere all’IT come vengono gestiti log, retention e compliance nel tenant aziendale.

Per approfondire la parte ufficiale, rimando alla pagina Microsoft su data, privacy and security for Microsoft 365 Copilot.

Posso usare Gemini, Gemini Notebook o altri strumenti con documenti aziendali?

Domanda inevitabile: “Se Gemini o Gemini Notebook mi sembrano più bravi su alcune analisi, posso usarli al posto di Copilot?”.

La risposta formativa è semplice: dipende dai dati e dalla licenza. Se parliamo di documenti aziendali, informazioni riservate, clienti, bilanci, contratti, dati personali o materiale interno, non basta che uno strumento sia comodo. Serve una valutazione aziendale: contratto, trattamento dei dati, data residency, sicurezza, amministrazione, log, permessi, eventuale uso dei dati per migliorare i modelli.

In molti contesti aziendali la policy è chiara: per dati aziendali si usa Copilot con licenza business, mentre strumenti esterni richiedono approvazione e licenze dedicate. Non è burocrazia fine a se stessa: è il modo per evitare che un documento riservato finisca nel posto sbagliato per una prova fatta “solo cinque minuti”.

Quando conviene usare Copilot Notebooks o un sistema RAG?

Quando le fonti diventano tante, Copilot usato come semplice chat può non bastare. In questi casi ha senso ragionare per notebook tematici, raccolte di fonti o sistemi RAG, cioè sistemi che recuperano informazioni da documenti specifici e le usano per generare risposte più ancorate alle fonti.

Il principio è lo stesso di una buona scrivania: se metto tutti i fogli in un mucchio, poi mi lamento perché non trovo nulla. Meglio creare raccolte per tema:

  • contratti;
  • procedure interne;
  • normativa;
  • documentazione tecnica;
  • verbali di riunione;
  • materiali commerciali.

Quando uno spazio ha limiti di fonti, si possono accorpare documenti minori, creare sintesi riepilogative o dividere il lavoro in notebook separati. L’obiettivo non è caricare “tutto”, ma caricare ciò che serve per rispondere bene.

Buona notizia degli ultimi giorni: Microsoft ha copiato Gemini Notebook:

Qual è il prompt migliore per iniziare una richiesta a Copilot?

Non esiste il prompt perfetto, ma esiste un prompt meno pigro. Questo, per esempio, funziona bene in molti contesti aziendali:

Agisci come [ruolo].
Devi aiutarmi a [obiettivo].
Usa solo le informazioni presenti in [fonti/documenti].
Se qualcosa non è presente, dichiaralo.
Procedi in questi passaggi:
1. riassumi le fonti rilevanti;
2. indica i dati certi;
3. separa dubbi e ipotesi;
4. proponi una risposta operativa.
Formato finale: [tabella / elenco / email / piano / sintesi].
Tono: [professionale / semplice / tecnico / divulgativo].

La differenza tra questo e “fammi un riassunto” è enorme. Nel primo caso stiamo dando un compito. Nel secondo stiamo lanciando una monetina digitale.

I rischi da evitare in azienda

Se dovessi riassumere i rischi emersi nel Q&A, direi questi:

  • fidarsi senza verificare: soprattutto su numeri, contratti, dati sensibili e conclusioni operative;
  • caricare file illeggibili: scansioni, PDF sporchi, tabelle fotografate, documenti senza struttura;
  • confondere Copilot con un motore di verità: è un assistente probabilistico, non un revisore certificato;
  • usare strumenti esterni senza policy: comodo non significa autorizzato;
  • dimenticare i permessi Microsoft 365: Copilot vede ciò che l’utente può vedere, quindi la governance dei file resta centrale;
  • scrivere prompt troppo generici: più il compito è delicato, più la richiesta deve essere precisa.

FAQ

Copilot può usare i miei dati aziendali per addestrare i modelli?

Secondo la documentazione Microsoft per Microsoft 365 Copilot, prompt, risposte e dati accessibili tramite Microsoft Graph non vengono usati per addestrare i modelli fondativi. In azienda bisogna comunque seguire policy interne, licenze e regole di compliance.

Perché Copilot non trova subito i file caricati in OneDrive?

Perché i file devono essere sincronizzati e indicizzati. Con cartelle grandi o documenti complessi può servire tempo. Conviene verificare la sincronizzazione, attendere e organizzare le fonti in modo più pulito.

Copilot è affidabile con tabelle e numeri?

È utile, ma va verificato. Per analisi numeriche e tabelle è meglio usare file Excel nativi, chiedere a Copilot di mostrare i calcoli e controllare manualmente i risultati importanti.

Come faccio a non far riscrivere tutto il documento in Word?

Seleziona solo la parte da modificare e scrivi una richiesta esplicita: “Riscrivi solo il testo selezionato, non modificare il resto del documento”. Meglio delimitare sempre il campo di intervento.

Posso usare Gemini Notebook o Gemini con documenti aziendali?

Solo se la tua azienda lo consente e se esistono licenze, contratti e garanzie adeguate. Per dati riservati non basta scegliere lo strumento più comodo: serve una valutazione su privacy, sicurezza e trattamento dei dati.

Qual è il modo migliore per fare prompt con Copilot?

Usa richieste strutturate: ruolo, obiettivo, fonti, vincoli, passaggi e formato finale. Chiedi sempre di distinguere dati certi, ipotesi e informazioni non verificabili.

Scrivimi per organizzare un evento o un corso sull’intelligenza artificiale generativa o su Microsoft Copilot in particolare

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La domanda che mi fanno sempre più spesso in azienda è questa: “Dobbiamo fare la formazione AI obbligatoria. Basta un webinar di due ore?”. Risposta breve: dipende. Risposta un po’ più utile: se l’obiettivo è solo “mettere una spunta”, forse basta anche il classico corso frontale. Se invece l’obiettivo è fare davvero AI literacy, cioè alfabetizzazione sull’intelligenza artificiale come chiede l’AI Act, allora conviene organizzare un workshop di formazione AI obbligatoria: meno teoria astratta, più casi reali, esercizi, policy interne e prove da conservare.

Dal 2 febbraio 2025 l’articolo 4 dell’AI Act è applicabile. Provider e deployer di sistemi di AI hanno (avrebbero?) dovuto adottare misure per garantire un livello sufficiente di alfabetizzazione AI al personale e alle altre persone che usano sistemi AI per loro conto. La Commissione europea spiega l’AI Act come un regolamento basato sul rischio: non tutti gli usi dell’intelligenza artificiale sono uguali, e quindi non tutta la formazione deve essere uguale.

In questo articolo non ripeto la guida generale sulla formazione AI obbligatoria in azienda. Qui faccio un passo in più: vediamo come costruire un workshop pratico, utile per HR, manager, professionisti, studi, enti e imprese che usano strumenti come ChatGPT, Microsoft Copilot, Gemini, Claude, Gemini Notebook (ex NotebookLM), chatbot, sistemi di scoring o software con funzioni predittive.

Perché un workshop è meglio del solito corso sull’AI Act

Un corso tradizionale spiega. Un workshop fa fare. La differenza non è piccola, soprattutto quando parliamo di intelligenza artificiale generativa.

Molte persone in azienda hanno già provato ChatGPT o Copilot, magari senza dirlo troppo in giro. Alcuni li usano per scrivere email, riassumere documenti, generare idee, correggere testi, preparare presentazioni o analizzare dati. Il punto è che spesso lo fanno senza criteri condivisi: cosa posso caricare? Cosa non devo mai incollare in un chatbot? Come verifico una risposta? Come riconosco un’allucinazione? Che cosa succede se uso l’AI per valutare un candidato, un cliente o un collaboratore?

Il workshop serve proprio a questo: portare l’AI fuori dalla zona grigia. Non “vietiamo tutto”, non “usiamo tutto a caso”, ma costruiamo una via praticabile: usare bene gli strumenti, conoscere i rischi, documentare le scelte.

Che cosa deve ottenere un workshop di formazione AI obbligatoria

Un workshop fatto bene non dovrebbe limitarsi a raccontare cos’è l’AI generativa. Alla fine della sessione i partecipanti dovrebbero saper fare almeno cinque cose.

  1. Capire dove usano già l’AI, anche quando è integrata in strumenti quotidiani come suite office, CRM, motori di ricerca, piattaforme HR o software marketing.
  2. Distinguere gli usi a basso rischio da quelli delicati, soprattutto quando entrano in gioco dati personali, decisioni su persone, informazioni riservate o contenuti pubblici.
  3. Scrivere prompt più controllabili, con contesto, vincoli, ruolo, formato di output e criteri di verifica.
  4. Verificare le risposte dell’AI, senza trattare il chatbot come un oracolo con l’abbonamento mensile.
  5. Applicare regole interne semplici: cosa è consentito, cosa richiede attenzione, cosa va evitato.

Questa è la parte importante: la formazione AI obbligatoria non dovrebbe produrre solo “presenze”. Dovrebbe produrre comportamenti migliori.

Il programma pratico: una traccia da 4 ore

Una formula molto efficace è il workshop da mezza giornata, circa quattro ore. Non è l’unico formato possibile, ma funziona bene per aziende che vogliono iniziare senza bloccare le persone per due giorni.

1. Mappa degli usi dell’AI in azienda

Si parte con una domanda molto concreta: dove entra già l’intelligenza artificiale nel lavoro quotidiano?

Ogni gruppo elenca strumenti, reparti, attività e casi d’uso: scrittura, customer care, vendite, HR, amministrazione, marketing, formazione, ricerca, analisi documentale, automazione. Spesso emergono sorprese: l’AI non è “quel sito dove scrivo prompt”, ma una funzione nascosta dentro strumenti che l’azienda usa già.

2. Rischi pratici: dati, errori, bias, copyright

Qui si lavora su casi veri o realistici. Per esempio:

  • posso incollare in ChatGPT il contratto di un cliente?
  • posso usare l’AI per filtrare CV?
  • posso pubblicare un testo generato dall’AI senza revisione?
  • posso chiedere a un chatbot di riassumere un verbale con dati personali?
  • posso generare immagini con persone, marchi o prodotti riconoscibili?

L’obiettivo non è spaventare. L’obiettivo è creare anticorpi. L’AI sbaglia, inventa, semplifica, può amplificare pregiudizi e può trattare male dati che non dovrebbero uscire dall’azienda. Una persona formata non smette di usare l’AI: la usa con più criterio.

3. Prompt engineering per il lavoro reale

Questa è la parte più operativa del workshop. Si prendono attività concrete e si trasformano in esercizi: scrivere una mail difficile, sintetizzare una riunione, preparare una scaletta commerciale, creare una checklist, confrontare due documenti, riformulare un testo tecnico, progettare un piano editoriale.

Un prompt utile non è una frase magica. È una mini-istruzione di lavoro. Per esempio deve dire all’AI:

  • chi deve essere il destinatario;
  • quale obiettivo deve raggiungere;
  • quale tono usare;
  • quali informazioni sono certe e quali no;
  • quali vincoli rispettare;
  • in quale formato restituire il risultato;
  • come segnalare dubbi, fonti mancanti o passaggi incerti.

Qui si vede subito la differenza tra “fammi un testo” e “aiutami a lavorare meglio”.

4. Verifica delle risposte: la parte che molti saltano

Un workshop serio deve insegnare anche a controllare l’output. L’intelligenza artificiale generativa è bravissima a produrre testi plausibili. Il problema è proprio questo: plausibile non significa vero.

Per questo conviene allenare i partecipanti a chiedere fonti, separare fatti da ipotesi, controllare numeri, evitare citazioni inventate, verificare riferimenti normativi e usare l’AI come assistente, non come responsabile finale.

5. Mini policy aziendale: cosa facciamo da lunedì mattina

Il workshop dovrebbe chiudersi con una bozza di regole operative. Poche, chiare, applicabili. Per esempio:

  • non inserire dati personali, riservati o contrattuali in strumenti non autorizzati;
  • indicare quando un contenuto è stato prodotto o rielaborato con AI, se il contesto lo richiede;
  • validare sempre output legali, fiscali, medici, finanziari o tecnici;
  • non usare l’AI per decisioni automatizzate su persone senza valutazioni specifiche;
  • preferire strumenti approvati dall’azienda per attività sensibili;
  • tenere traccia dei casi d’uso più importanti.

Questa mini policy non sostituisce il lavoro di legali, DPO, IT o compliance. Però aiuta moltissimo a trasformare la formazione in comportamenti concreti.

Quali evidenze conservare dopo il workshop

Se la formazione è obbligatoria, prima o poi qualcuno chiederà: “Come dimostriamo di averla fatta?”. Meglio pensarci subito.

Dopo un workshop di formazione AI obbligatoria conviene conservare almeno questi materiali:

  • programma del corso o agenda del workshop;
  • registro presenze o report di partecipazione;
  • materiali didattici usati durante la sessione;
  • esercizi svolti o casi analizzati;
  • eventuale test finale o questionario di autovalutazione;
  • policy, checklist o linee guida consegnate ai partecipanti;
  • data della formazione e profilo dei destinatari;
  • aggiornamenti successivi, soprattutto se cambiano strumenti o processi.

La parola chiave è “coerenza”. Se formo un team marketing che usa l’AI per generare contenuti, affronterò prompt, copyright, tono di voce, revisione e fact-checking. Se formo HR, parlerò molto di dati personali, bias, selezione, valutazione e trasparenza. Se formo manager, lavorerò su decisioni, produttività, limiti degli strumenti e governance.

Workshop per aziende: esempi di moduli pratici

Un vantaggio del workshop è che può essere modulare. Ecco alcuni moduli che uso spesso nei percorsi aziendali sull’AI generativa.

Modulo base: usare l’AI senza farsi usare dall’AI

Introduzione pratica a ChatGPT, Copilot, Gemini e altri strumenti. Cosa fanno, cosa non fanno, perché sbagliano, come scrivere prompt sensati, come controllare i risultati.

Modulo dati e privacy

Cosa evitare di caricare nei chatbot, come ragionare sui dati personali, quali informazioni vanno anonimizzate, quando coinvolgere DPO, IT o responsabili interni.

Modulo contenuti e comunicazione

Uso dell’AI per email, articoli, post LinkedIn, presentazioni, piani editoriali e materiali commerciali. Con una regola semplice: l’AI aiuta a scrivere, ma la responsabilità resta umana.

Modulo produttività personale

Riassunti, checklist, preparazione riunioni, brainstorming, analisi di documenti, organizzazione delle informazioni, uso di strumenti come Gemini Notebook o assistenti integrati nelle suite di lavoro.

Modulo manager e decisioni

Come usare l’AI per esplorare scenari senza delegare decisioni delicate a uno strumento probabilistico. Qui entrano in gioco qualità delle fonti, bias, accountability e tracciabilità.

Quanto deve durare la formazione AI obbligatoria?

Non esiste una durata magica valida per tutti. L’AI Act parla di livello sufficiente di alfabetizzazione AI, da valutare anche rispetto al contesto d’uso. Tradotto: una persona che usa Copilot per migliorare testi interni non ha lo stesso bisogno formativo di chi introduce un sistema AI in ambito HR, credito, sanità, sicurezza o valutazione di persone.

Come regola pratica:

  • 2 ore: sensibilizzazione iniziale, utile per platee ampie;
  • 4 ore: workshop operativo per team che usano già strumenti AI;
  • 8 ore: laboratorio completo con esercizi, policy e casi di reparto;
  • percorso modulare: soluzione migliore quando l’azienda ha reparti con rischi e bisogni diversi.

La durata conta meno della pertinenza. Un workshop breve ma costruito sui casi reali dell’azienda vale più di una giornata generica piena di definizioni.

Domande frequenti sul workshop di formazione AI obbligatoria

La formazione AI obbligatoria deve essere uguale per tutti?

No. L’articolo 4 dell’AI Act chiede un livello sufficiente di alfabetizzazione AI, tenendo conto anche delle conoscenze tecniche, dell’esperienza, dell’istruzione, del contesto d’uso e delle persone o dei gruppi su cui i sistemi AI possono avere effetti. In pratica: meglio una formazione calibrata sui ruoli che un corso identico per tutta l’azienda.

Un workshop su ChatGPT vale come formazione AI obbligatoria?

Può essere una parte della formazione, ma non dovrebbe limitarsi ai comandi di ChatGPT. Un workshop utile deve includere limiti dell’AI, rischi, privacy, verifica delle risposte, esempi di uso corretto e regole aziendali.

Serve un test finale?

Non sempre è obbligatorio, ma è consigliabile. Un breve test o questionario aiuta a documentare la partecipazione e a capire se i concetti essenziali sono passati davvero.

Ogni quanto va aggiornata la formazione AI?

Conviene prevedere aggiornamenti periodici, soprattutto quando cambiano strumenti, processi interni, policy aziendali o indicazioni normative. Nel mondo dell’AI, un corso fatto una volta e dimenticato in archivio invecchia in fretta.

Vuoi organizzare un workshop pratico sulla formazione AI obbligatoria?

Da anni tengo corsi per aziende e professionisti sull’intelligenza artificiale generativa, su ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude, Gemini Notebook, prompt engineering e uso consapevole della tecnologia. Posso aiutare la tua azienda a progettare un workshop pratico, calibrato sui ruoli, sui casi d’uso e sui rischi reali.

Il taglio è molto concreto: esempi, esercizi, strumenti, checklist, materiali e indicazioni operative da usare subito. Perché l’obiettivo non è solo “fare il corso”. L’obiettivo è usare meglio l’intelligenza artificiale, con più consapevolezza e meno improvvisazione.

Se vuoi portare in azienda un workshop sulla formazione AI obbligatoria, scrivimi: costruiamo il percorso più adatto al tuo contesto.