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Infografiche con ChatGPT: due esperimenti pratici

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Le infografiche con ChatGPT sono utili quando bisogna trasformare materiale disordinato, come un menu, un curriculum o una scheda di servizio, in una visualizzazione più leggibile. La condizione è non trattarle come una magia: vanno progettate con un prompt chiaro, controllate nei dettagli e rifinite prima di pubblicarle.

Nel video qui sotto ho fatto due esperimenti molto concreti: un menu di ristorante trasformato in infografica con immagini dei piatti e un curriculum trasformato in una versione visuale, più sintetica e scenografica.

Il punto di partenza era una domanda semplice: se in questi mesi si parla molto di Nano Banana dentro Gemini per creare immagini complesse, ChatGPT è rimasto indietro sulle infografiche?

La risposta, almeno in questi due test, è: mica tanto. Il tema si collega bene anche a un uso più ampio di ChatGPT come strumento operativo: non solo risposte testuali, ma supporto alla riorganizzazione delle informazioni.

Il video: due esperimenti con le infografiche di ChatGPT

Guarda prima il video, perché rende bene l’idea: non parliamo di un’immagine generica, ma di materiali reali trasformati in qualcosa di più leggibile.

Nel primo test ho preso un menu di un ristorante e ho chiesto a ChatGPT di ricrearlo come infografica, aggiungendo anche fotografie dei piatti. Il risultato interessante non è solo estetico: permette di capire meglio cosa si sta per ordinare.

Nel secondo test ho alzato il livello: immagine personale, curriculum e richiesta di trasformare tutto in un curriculum-infografica con uno stile futuristico. Anche qui il risultato è stato sorprendente, soprattutto perché il sistema ha recuperato elementi coerenti, come copertine di libri e competenze presenti online.

Che cosa dimostrano questi due test

Una buona infografica non è un poster carino. Serve a ordinare informazioni, creare gerarchie, far emergere pattern e ridurre lo sforzo cognitivo del lettore.

Nel caso del menu, l’utilità è immediata: invece di leggere solo nomi e descrizioni, il cliente può visualizzare i piatti. Nel caso del curriculum, l’obiettivo cambia: non sostituire il CV tradizionale, ma creare una sintesi visiva utile per una presentazione, un profilo personale, una pagina evento o un contenuto social.

Questo è il passaggio importante: ChatGPT non deve solo “fare un’immagine”. Deve capire quali informazioni sono importanti, quali vanno raggruppate, quali meritano più spazio e quali rischiano di confondere.

Perché il confronto con Gemini Nano Banana conta

Negli ultimi mesi Gemini, con i modelli Nano Banana, è diventato un riferimento forte per generazione e modifica delle immagini. Google descrive Gemini 2.5 Flash Image, noto anche come Nano Banana, come un modello pensato per generazione visuale veloce, editing conversazionale e workflow creativi a bassa latenza.

Questo ha alzato l’asticella: oggi non basta più generare una bella immagine. Serve mantenere coerenza tra testo, oggetti, stile e vincoli del prompt. E le infografiche sono un buon banco di prova, perché contengono testo, layout, dati, icone, immagini e gerarchie visive.

OpenAI, dal canto suo, nelle guide ufficiali di ChatGPT Images spiega che si possono creare immagini descrivendole in chat e modificare immagini generate o caricate dall’utente. Negli annunci più recenti su ChatGPT Images 2.0, OpenAI insiste proprio su testo più leggibile, supporto multilingue e capacità di produrre materiali visuali più rifiniti.

Come creare un’infografica con ChatGPT partendo da un documento

Il metodo più solido non è scrivere “fammi una bella infografica”. Troppo vago. Meglio dividere il lavoro in passaggi. È lo stesso principio che vale quando si evitano gli errori più comuni nei prompt ChatGPT: meno ambiguità all’inizio, meno correzioni dopo.

1. Carica il materiale di partenza

Può essere una foto, un PDF, un testo, una tabella, un menu, un curriculum o una pagina web. Più il materiale è chiaro, meno l’AI dovrà riempire i buchi con interpretazioni creative.

2. Spiega il pubblico e l’uso finale

Un’infografica per Instagram non è uguale a una slide per un corso, a una scheda commerciale o a un poster da stampare. Specifica sempre formato, lettore e contesto.

3. Chiedi prima la struttura, poi l’immagine

Prima di generare, conviene chiedere. Può aiutare anche un metodo semplice come il metodo G.O.L. per creare prompt più precisi, soprattutto quando si lavora su materiali destinati a clienti, studenti o colleghi.

  • quali sezioni inserire;
  • quale titolo usare;
  • quali dati o concetti mettere in evidenza;
  • quali elementi visuali potrebbero aiutare;
  • quali informazioni vanno escluse.

Solo dopo si passa alla generazione dell’immagine. Questo riduce errori, testi strani e layout confusi.

4. Fai un controllo finale, non estetico ma informativo

La domanda non è “mi piace?”. La domanda è: “si capisce meglio di prima?”.

Nel test del menu, per esempio, il controllo era molto semplice: accanto alla pizza vegetariana c’era davvero un’immagine coerente con una pizza con verdure? Se la risposta è sì, l’infografica sta facendo il suo lavoro. Se la risposta è no, è solo decorazione rumorosa. Questo vale per ChatGPT e vale anche per strumenti che ragionano su immagini, come negli esempi su NotebookLM e il riconoscimento delle immagini.

Un prompt pratico per iniziare

Puoi partire da una richiesta di questo tipo:

Analizza il materiale allegato e trasformalo in un’infografica chiara per [pubblico]. Prima proponi struttura, titolo, sezioni e gerarchia delle informazioni. Poi genera un’immagine in formato [formato], stile [stile], con testo leggibile in italiano. Non aggiungere informazioni non presenti nel materiale. Se qualcosa non è chiaro, segnalalo invece di inventarlo.

Per un menu, aggiungerei:

Associa ogni piatto a un’immagine coerente con ingredienti e descrizione. Mantieni i nomi dei piatti leggibili. Evita immagini generiche se la descrizione contiene dettagli specifici.

Per un curriculum, invece:

Trasforma il CV in una mappa visuale professionale: competenze, esperienze, libri/progetti, temi ricorrenti, contatti. Non sostituire il CV completo: crea una sintesi visiva da usare in una presentazione o in una pagina profilo.

Dove ChatGPT può sbagliare

Le immagini generate con l’AI sono sempre seducenti, ma questo è anche il rischio. Un’infografica può sembrare autorevole anche quando contiene dettagli sbagliati.

Controlla sempre:

  • testi: accenti, lettere mancanti, parole deformate, inglesismi non voluti;
  • corrispondenza visiva: un piatto vegetariano non deve diventare una pizza con salame;
  • gerarchia: le informazioni importanti devono essere più evidenti;
  • fedeltà al documento: l’AI non deve aggiungere competenze, date o risultati mai dichiarati;
  • uso finale: una grafica bella sullo schermo può essere illeggibile su mobile o in stampa.

Il criterio è sempre lo stesso: l’AI può accelerare la prima versione, ma non può fare da revisore unico del proprio lavoro.

Quando usare davvero le infografiche generate con AI

Ci sono almeno cinque casi in cui vale la pena provarci:

  • menu e listini: per rendere più comprensibile un’offerta complessa;
  • curriculum e profili professionali: per creare una sintesi da usare in slide, eventi o pagine personali;
  • presentazioni aziendali: per trasformare una lista di concetti in una mappa visuale;
  • materiali didattici: per spiegare processi, passaggi, ruoli o differenze;
  • contenuti social: quando un concetto può essere capito meglio con una struttura visiva.

Il trucco è non partire dall’immagine, ma dalla funzione. Che cosa deve capire il lettore in dieci secondi?

Da dove partire senza perdersi

Se vuoi fare una prova sensata, scegli un documento piccolo: una pagina di menu, una bio professionale, una scheda corso, una lista di servizi. Chiedi prima a ChatGPT di estrarre le informazioni principali, poi di proporre una struttura visuale, poi di generare l’immagine.

Alla fine confronta tre cose: il documento originale, la struttura proposta e l’infografica generata. Se l’immagine migliora la comprensione, hai uno strumento utile. Se la peggiora, hai solo un poster più vistoso.

In questi due esperimenti, il test è superato: ChatGPT resta competitivo anche su immagini complesse come le infografiche. Ma il valore non sta nel clic su “genera”. Sta nel metodo con cui gli chiediamo di organizzare le informazioni.

FAQ sulle infografiche con ChatGPT

ChatGPT può creare infografiche partendo da una foto?

Sì, può partire da un’immagine caricata e trasformarla in una nuova visualizzazione. Conviene però chiedere prima una struttura testuale, così si riducono errori e aggiunte arbitrarie.

Le infografiche generate con AI sono pronte da pubblicare?

Quasi mai al primo colpo. Vanno controllati testo, layout, coerenza delle immagini e fedeltà alle informazioni originali.

Meglio ChatGPT o Gemini Nano Banana per le infografiche?

Dipende dal caso. Gemini Nano Banana è molto forte sull’editing visuale, ma questi test mostrano che ChatGPT può ottenere risultati interessanti anche con immagini complesse, se il prompt è ben costruito.

Posso usare un’infografica AI per il curriculum?

Sì, ma come sintesi visuale o supporto di presentazione, non come sostituto del CV completo. Date, ruoli, competenze e risultati vanno verificati con attenzione.

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Come recuperare 10 ore alla settimana con l’AI: 10 esempi pratici

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L’AI ci toglierà il lavoro, ci renderà tutti stupidi, bla bla bla. A me interessa soprattutto una cosa: quante ore mi fa recuperare davvero?

Nel video qui sotto ho fatto proprio questo esperimento: una settimana di lavoro, conti alla mano, usando strumenti di AI per email, documenti, articoli, social, immagini, ricerche, slide, riunioni e traduzioni. Il risultato dichiarato è prudente: 10 ore risparmiate in una settimana. In molti casi, probabilmente, sono di più.

Il punto non è usare l’AI per fare scena. Il punto è individuare quelle attività ripetitive, lunghe, poco creative o piene di attrito che consumano energia mentale: scrivere una risposta, compilare un modulo, trasformare una ricerca in tabella, preparare una bozza di contenuto, riassumere una riunione.

Come si recuperano 10 ore alla settimana con l’AI?

Si recuperano 10 ore alla settimana con l’AI quando la si usa su compiti concreti e ricorrenti: email, moduli, preventivi, articoli, post social, grafiche, ricerche online, presentazioni, riunioni e traduzioni. Non basta aprire un chatbot e chiedere “fammi risparmiare tempo”: bisogna dare contesto, obiettivo, vincoli, formato di output e controllo umano finale. L’AI accelera soprattutto il primo 70% del lavoro; l’ultimo 30%, quello del giudizio, resta nostro.

Perché parlarne adesso

Dal 30 novembre 2022, data simbolica dell’arrivo pubblico di ChatGPT, il discorso sull’AI è passato dalla paura generale alla produttività quotidiana. Prima: “perderemo tutti il lavoro?”. Oggi: “posso evitare mezz’ora di copia-incolla?”. Meno cinematografico, molto più utile.

Anche i report internazionali vanno in questa direzione. McKinsey stima che la generative AI possa aggiungere fino a 4,4 trilioni di dollari all’anno all’economia globale nei casi d’uso analizzati. Nel rapporto The State of AI, però, emerge anche l’altro lato: per ottenere valore servono processi, validazione umana e adozione reale, non solo entusiasmo.

Tradotto per chi lavora: l’AI non è una bacchetta magica. È un moltiplicatore di metodo.

1. Email: un’ora recuperata partendo da Gmail

Il primo esempio è il più quotidiano: le email. Non quelle poetiche, naturalmente. Quelle che arrivano mentre stai facendo altro, chiedono una risposta sensata e ti costringono a rileggere tutta la conversazione.

Nel video uso Gemini in Gmail: leggo una mail, chiedo una risposta contestuale e aggiungo tre domande da fare all’amministratore di condominio. Google spiega che Gemini può riassumere email, aiutare a scrivere risposte e cercare informazioni nella posta o nei file Drive collegati.

Il guadagno non è solo la bozza. È il fatto che l’assistente legge il contesto, propone una struttura, riduce il tempo di partenza. Poi la risposta va personalizzata, perché una mail deve ancora sembrare scritta da una persona viva, non da un distributore automatico di cortesia.

Stima prudente: 1 ora alla settimana.

2. Moduli e scartoffie: due ore in meno tra PDF e burocrazia

Secondo esempio: moduli, PDF, dichiarazioni, richieste, campi da compilare. Le chiamo scartoffie con affetto istituzionale. Chi lavora con pubblica amministrazione, bandi, iscrizioni, fornitori o documenti tecnici sa di che cosa parlo.

Qui entra in gioco un agente capace di usare il computer, leggere un modulo e compilare campi. Anthropic documenta il computer use tool di Claude, cioè la possibilità di dare a Claude screenshot, mouse e tastiera in un ambiente controllato. OpenAI aveva introdotto una logica simile con Operator, pensato per attività ripetitive nel browser come compilare form.

Il punto non è delegare documenti delicati alla cieca. Il punto è far fare all’AI il lavoro meccanico: leggere, ricopiare, precompilare, ordinare. Alla fine si controlla tutto.

Stima prudente: 2 ore alla settimana.

3. Preventivi e confronto documenti: NotebookLM come tavolo di lavoro

Terzo caso: leggere più documenti e trasformarli in una tabella. Per esempio tre preventivi, tre offerte, tre regolamenti, tre documenti tecnici. A mano significa aprire file, confrontare voci, prezzi, condizioni, esclusioni, scadenze.

Con NotebookLM si possono caricare fonti e interrogarle. La pagina di supporto Google segnala che un account standard può arrivare a 100 notebook, 50 fonti per notebook e 500.000 parole per fonte; in ambito Enterprise i limiti salgono, secondo la documentazione Google Cloud, fino a 300 fonti per notebook.

In pratica: carichi i documenti, chiedi una tabella con criteri chiari, fai emergere differenze e punti oscuri. Non è sostitutivo della lettura critica. È un ottimo modo per evitare di perdersi nei dettagli sbagliati.

Stima prudente: inclusa nelle 2 ore dei documenti, spesso molto di più.

4. Articoli WordPress: da idea a bozza SEO

Quarto esempio: scrivere un articolo per il sito. Nel video mostro un flusso in cui un agente apre WordPress, crea il titolo, passa alla modalità codice, scrive l’HTML, compila metatag, tag, meta description e prepara l’ottimizzazione.

Questo non significa pubblicare qualunque cosa l’AI generi. Significa partire da un semilavorato avanzato. La differenza è enorme: invece di fissare una pagina bianca, controlli una bozza già strutturata.

Per un blog professionale, il flusso corretto è questo:

  1. definire intento di ricerca e keyword principale;
  2. costruire una scaletta con H2 e H3;
  3. scrivere una risposta breve per AI Overview e motori generativi;
  4. aggiungere esempi concreti;
  5. inserire link interni ed esterni autorevoli;
  6. controllare tono, fonti, accenti, SEO e leggibilità;
  7. pubblicare solo dopo revisione umana.

Su questo sito trovi anche risorse collegate come il corso di prompt engineering e la guida su Shadow AI in azienda.

Stima prudente: 2 ore alla settimana.

5. Social network: post LinkedIn e programmazione

Quinto esempio: trasformare un articolo in un post LinkedIn. L’AI legge il sito, capisce il tema, produce un post, aggiunge link e hashtag, poi può arrivare a programmare la pubblicazione.

Qui serve prudenza doppia. Primo: il post deve avere una voce riconoscibile, non sembrare una minestra motivazionale. Secondo: quando si parla di dati, privacy, aziende o persone, non si pubblica nulla senza rilettura.

Un prompt utile potrebbe essere:

Trasforma questo articolo in un post LinkedIn.
Pubblico: professionisti e formatori.
Tono: concreto, divulgativo, non enfatico.
Struttura:
- apertura con problema pratico;
- 3 punti chiave;
- rischio da evitare;
- invito a leggere l'articolo.
Mantieni il link finale e proponi 5 hashtag pertinenti.

Stima prudente: 1 ora alla settimana.

6. Grafica: immagini, miniature e materiali visuali

Sesto esempio: grafica. Miniature YouTube, immagini per il blog, visual per LinkedIn, locandine, illustrazioni, concept. Nel video cito strumenti di generazione immagini come ChatGPT e Gemini; in molti flussi si possono usare anche Canva e altri editor visuali.

Canva AI Image Generator, per esempio, permette di generare immagini da prompt testuali. Non basta scrivere “fammi una bella immagine”: bisogna indicare formato, soggetto, stile, contesto, uso finale, elementi da evitare e spazio per il testo.

La grafica generata va trattata come bozza visuale. Spesso serve ritagliare, correggere, impaginare, controllare mani, testi, loghi, diritti e coerenza con il brand. Però partire da zero non è più obbligatorio.

Stima prudente: 1 ora alla settimana.

7. Ricerche online e lead generation: attenzione al GDPR

Settimo esempio: ricerche online. Nel video faccio il caso di un’azienda B2B che vuole trovare studi professionali in una provincia, raccogliere dati e creare un file Excel. La modalità agentica di ChatGPT o browser AI come Perplexity Comet possono navigare, cercare, sintetizzare, organizzare.

Qui però entra un grande asterisco: non tutto ciò che si trova online può essere usato liberamente per attività commerciali. Se raccogli email e dati personali per campagne, bisogna rispettare privacy, basi giuridiche, informativa, consenso quando necessario e regole del GDPR.

Quindi sì: l’AI è utile per ricerca, mappatura, confronto fonti, creazione tabelle. No: non è un lasciapassare per lo spam.

Stima prudente: 30 minuti alla settimana.

8. Slide: da scaletta a presentazione

Ottavo esempio: slide. C’è chi ama farle e chi preferirebbe discutere con una stampante inceppata. Gli strumenti AI per presentazioni stanno diventando molto interessanti perché non generano solo testo, ma anche struttura, immagini, layout, storytelling.

Nel video cito Genspark AI Presentation Maker, che dichiara la possibilità di trasformare un tema o documenti caricati in slide esportabili in PowerPoint, PDF o Google Slides. Un’alternativa nota è Gamma, che genera presentazioni, documenti e pagine visuali.

Il prompt migliore non è “fammi una presentazione sull’AI”. È:

Prepara una presentazione di 20 minuti per imprenditori.
Obiettivo: capire 5 usi pratici dell'AI e 3 rischi.
Stile: chiaro, professionale, poco testo per slide.
Output: 12 slide, con titolo, messaggio chiave, esempio e nota relatore.

Stima prudente: 1 ora alla settimana.

9. Riunioni: trascrizioni, sintesi e decisioni

Nono esempio: riunioni. Uno degli sprechi più grandi non è partecipare alla riunione. È uscire senza sapere chi deve fare cosa, entro quando, con quali decisioni prese.

Strumenti come MeetGeek e Otter.ai registrano, trascrivono e sintetizzano meeting, evidenziando note, decisioni e action item. MeetGeek parla di registrazioni, trascrizioni e note automatiche; Otter si presenta come meeting agent per trascrizioni, insight e follow-up.

Attenzione: prima di registrare o far partecipare un bot a una riunione, bisogna considerare consenso, policy aziendali e riservatezza. Non è solo una questione tecnica. È una questione di fiducia.

Stima prudente: 1 ora alla settimana.

10. Traduzioni e documenti multilingua

Decimo esempio: traduzioni. Email in inglese, proposte da aziende internazionali, documenti tecnici, paper, allegati, trascrizioni. Qui l’AI non serve solo a tradurre parola per parola, ma a capire il senso, semplificare, adattare tono e produrre una risposta nella lingua corretta.

NotebookLM è particolarmente utile quando devi lavorare su tanti documenti in lingua diversa: carichi fonti, chiedi sintesi in italiano, poi fai domande mirate. Il vantaggio è che non stai solo traducendo: stai interrogando un dossier.

Per le email, invece, il flusso più pratico resta: bozza in italiano, traduzione in inglese, rilettura, invio. Anche qui la responsabilità finale non si delega.

Stima prudente: 30 minuti alla settimana.

La tabella delle 10 ore recuperate

Attività Strumento citato Tempo stimato Controllo umano necessario
Email Gemini in Gmail 1 ora Tono, contenuto, destinatario
Moduli e PDF Claude / agenti browser 2 ore Dati inseriti, allegati, firme
Preventivi e documenti NotebookLM incluso nei documenti Prezzi, clausole, fonti
Articoli WordPress ChatGPT agent / Codex / workflow AI 2 ore Fonti, stile, SEO, pubblicazione
Social network AI agent e LinkedIn 1 ora Voce personale, link, policy
Grafica ChatGPT, Gemini, Canva 1 ora Brand, testi, diritti
Ricerche online ChatGPT agent, Comet 30 minuti Privacy, fonti, GDPR
Slide Genspark, Gamma 1 ora Struttura, accuratezza, design
Riunioni MeetGeek, Otter 1 ora Consenso, action item, decisioni
Traduzioni NotebookLM, Gemini, ChatGPT 30 minuti Senso, tono, termini tecnici

Il vero metodo: non chiedere magie, progetta flussi

La differenza tra chi perde tempo con l’AI e chi lo recupera sta quasi sempre nel metodo.

Un buon flusso AI ha cinque elementi:

  • contesto: che cosa sto facendo e per chi;
  • obiettivo: quale risultato voglio ottenere;
  • vincoli: tono, lunghezza, formato, dati da non inventare;
  • output: tabella, bozza, elenco, HTML, slide, action item;
  • controllo: rilettura, verifica fonti, correzione finale.

La frase più pericolosa è: “tanto ci pensa l’AI”. La frase più utile è: “faccio fare all’AI la prima versione, poi controllo io”.

I rischi da evitare

Se portiamo l’AI dentro il lavoro quotidiano, dobbiamo anche portarci dietro qualche regola adulta.

  • Privacy: non caricare documenti riservati, dati personali, dati sanitari o informazioni aziendali sensibili senza policy.
  • Allucinazioni: l’AI può inventare dettagli plausibili. Chiedi fonti e verifica.
  • Copyright: attenzione a immagini, testi, materiali protetti e riuso di contenuti.
  • Compliance: lead generation, registrazioni e automazioni devono rispettare norme e consensi.
  • Dipendenza: se non sai più fare il lavoro senza AI, non hai guadagnato tempo: hai perso competenza.

Per aziende e scuole, il tema non è vietare tutto. È costruire regole comprensibili. Ne parlo anche nelle attività su AI e scuola e negli speech sull’intelligenza artificiale per aziende.

Da dove iniziare questa settimana

Il modo migliore per iniziare non è automatizzare tutto. È scegliere tre attività piccole.

  1. Una mail lunga da riassumere e trasformare in risposta.
  2. Un documento da convertire in tabella.
  3. Una riunione da sintetizzare in decisioni e cose da fare.

Misura il tempo prima e dopo. Non fidarti delle sensazioni. Dopo una settimana avrai il tuo numero. Magari non saranno 10 ore. Magari saranno 3. Magari 15. Ma saranno ore recuperate su attività che non meritavano tutta quella fatica.

Strumenti citati nel video e nell’articolo

FAQ

È realistico recuperare 10 ore alla settimana con l’AI?

Sì, se lavori spesso con email, documenti, riunioni, contenuti, presentazioni e ricerche. La cifra dipende dal tipo di lavoro, dal volume di attività ripetitive e dalla capacità di costruire flussi controllati.

Qual è il primo uso dell’AI da provare per risparmiare tempo?

Le email sono il punto più semplice: sintesi di thread lunghi, bozze di risposta, traduzioni e riscrittura del tono. Il risultato va sempre riletto prima dell’invio.

Posso usare l’AI per compilare documenti e moduli?

Sì, ma con supervisione. L’AI può leggere, precompilare e ordinare informazioni; l’utente deve verificare campi, dati personali, allegati, scadenze e firme.

Gli strumenti per riunioni sono sempre utilizzabili?

No. Prima di registrare, trascrivere o far entrare un bot in riunione servono consenso, rispetto delle policy aziendali e attenzione alla riservatezza.

L’AI può pubblicare articoli WordPress in autonomia?

Tecnicamente sì, tramite agenti e automazioni. Editorialmente no: un articolo va controllato per fonti, tono, SEO, link, accuratezza e responsabilità prima della pubblicazione.

Qual è il rischio principale?

Delegare giudizio e responsabilità. L’AI è ottima per bozze, sintesi, confronti e automazioni, ma non deve sostituire verifica, competenza professionale e attenzione ai dati.

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ChatGPT nella PA: guida pratica 2026

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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 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 NotebookLM.

Per esempio, Google descrive NotebookLM 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 NotebookLM.
  • 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
NotebookLM 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, NotebookLM. 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, NotebookLM 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.

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Workshop formazione AI obbligatoria: come organizzarlo in azienda senza fare il solito corso teorico

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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, 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 NotebookLM 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, NotebookLM, 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.

 

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

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

Perché usare Gemini a livello avanzato?

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

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

1. Prompt Engineering Avanzato con Gemini

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

Struttura a ruolo + contesto + obiettivo + formato

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

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

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

Chain of thought e prompting a più step

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

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

Prompt iterativo con feedback

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

2. Automazione di Analisi e Gestione dei Dati

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

Analisi di fogli di calcolo

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

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

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

Sintesi automatica di documenti aziendali

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

Creazione di script e formule

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

3. Deep Research Multi-Fonte

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

Come funziona il Deep Research

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

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

Esempi pratici di Deep Research

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

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

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

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

4. Gems: Assistenti Personalizzati con Gemini

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

Cos’è un Gem e come si crea

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

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

Esempi concreti di Gems utili per professionisti

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

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

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

Perché i Gems cambiano il modo di lavorare

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

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

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

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

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

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

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

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

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Gemini o NotebookLM? Differenze, esempi e formazione per aziende

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Gemini o NotebookLM? La risposta breve è questa: Gemini è più adatto come assistente AI trasversale per creare, rielaborare e ragionare; NotebookLM è più adatto quando il lavoro deve restare ancorato a un insieme di fonti selezionate. Non sono due strumenti identici e, nella maggior parte delle aziende, non serve sceglierne uno solo.

La vera competenza consiste nel capire quale usare per ogni attività. Gemini può aiutare a preparare una bozza, sviluppare idee, riorganizzare un testo o affrontare un compito dentro l’ecosistema Google. NotebookLM dà il meglio quando bisogna interrogare documenti, confrontare fonti, costruire un briefing o trasformare materiali esistenti in guide, FAQ e contenuti formativi.

In questo articolo vediamo le differenze tra Gemini e NotebookLM, alcuni casi d’uso concreti e il metodo che utilizzo nei miei corsi per aziende e professionisti.

Qual è la differenza tra Gemini e NotebookLM?

Gemini è un assistente di intelligenza artificiale generalista; NotebookLM è un ambiente di ricerca e rielaborazione basato soprattutto sulle fonti aggiunte dall’utente. Gemini parte dal compito che gli affidiamo. NotebookLM parte dal materiale che decidiamo di mettere nel notebook.

Criterio Gemini NotebookLM
Funzione principale Assistente AI per attività diverse Analisi e trasformazione di fonti selezionate
Punto di partenza Una richiesta, un obiettivo o una conversazione Un insieme di documenti, link, file e altri materiali
Ideale per Scrittura, ideazione, rielaborazione e supporto operativo Studio, confronto, sintesi, briefing e knowledge management
Controllo delle fonti Dipende dal compito e dal contesto fornito Le risposte sono collegate alle fonti del notebook
Integrazione Google Workspace Sì, nativa con Gmail, Docs, Drive, Meet Limitata, non è integrato direttamente in Workspace
Modalità audio Non disponibile in questo formato Sì, genera podcast e sintesi audio

Come funziona Gemini in azienda

Gemini è pensato per lavorare dentro i flussi aziendali quotidiani. Se usi Google Workspace, Gemini è già presente in Gmail, Docs, Drive, Meet e Chat. Puoi usarlo per riassumere un’email, redigere una risposta, elaborare un documento, creare una presentazione o preparare un report partendo da dati dispersi.

La sua forza è la flessibilità: Gemini non ha bisogno di essere “configurato” prima di usarlo. Basta descrivere il compito, fornire il contesto necessario e procedere. Funziona bene anche con testi lunghi, conversazioni complesse e richieste aperte.

Alcune attività dove Gemini dà risultati concreti:

  • Rielaborare comunicati, newsletter o contenuti esistenti
  • Costruire bozze di proposta o presentazione
  • Rispondere a email e messaggi con un tono coerente
  • Sintetizzare note di riunione o trascrizioni
  • Supportare l’analisi di dati con Google Sheets

Video: Come funziona la ricerca approfondita (Deep Research) di Google Gemini

Come creare video con NotebookLM - tutorial di Gianluigi Bonanomi
Google NotebookLM: creazione di contenuti da fonti documentali

Come funziona NotebookLM in azienda

NotebookLM funziona diversamente: ogni progetto parte da un notebook in cui l’utente inserisce le fonti che vuole analizzare. Possono essere PDF, documenti Google, link a pagine web, video YouTube o file audio. Una volta caricate, tutte le risposte di NotebookLM restano ancorate a quelle fonti, con citazioni esplicite.

Questo rende NotebookLM particolarmente utile quando si lavora su materiali specifici dell’azienda: policy interne, report di ricerca, manuali, trascrizioni di interviste, contenuti formativi. Il modello non inventa: risponde solo in base a ciò che è nel notebook.

Alcune attività dove NotebookLM dà risultati concreti:

  • Costruire FAQ da documenti aziendali
  • Confrontare versioni diverse di un documento
  • Creare briefing e sintesi da report lunghi
  • Generare materiale formativo da contenuti esistenti
  • Produrre sintesi audio (podcast) da testi o documenti

Video: Come creare video con NotebookLM

Gemini e NotebookLM: possono lavorare insieme?

Sì, e nei miei corsi per aziende mostro esattamente questo. Il flusso più comune prevede di usare NotebookLM per analizzare e sintetizzare le fonti, e poi Gemini per rielaborare, ampliare e portare il contenuto nella forma finale desiderata.

Ad esempio: un team HR può caricare in NotebookLM tutte le policy aziendali e farsi aiutare a costruire una guida per i nuovi assunti. Poi può passare la bozza a Gemini per adattarla al tono della comunicazione interna, aggiungere esempi concreti o prepararla in formato presentazione.

Altre risorse video su Gemini e NotebookLM

Gemini gestisce il Google Calendar

NotebookLM legge le immagini: tre esempi pratici

Formazione su Gemini e NotebookLM per aziende

Nei miei corsi e workshop aziendali lavoro su entrambi gli strumenti, con esercizi pratici e casi d’uso reali. L’obiettivo non è solo capire come funzionano tecnicamente, ma imparare a integrare Gemini e NotebookLM nei flussi di lavoro quotidiani, in modo che il team guadagni tempo e produca risultati migliori.

Il percorso formativo è personalizzato in base al settore, ai ruoli del team e agli strumenti già in uso. Si parte sempre da attività concrete: niente teoria astratta, solo applicazione diretta.

Se stai valutando un corso su Gemini, su NotebookLM o sull’AI per il tuo team, trovi qui sotto un form per contattarmi.

Hai domande o vuoi organizzare una formazione?

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    Intelligenza artificiale per commercianti: 10 idee concrete per usare Gemini [dal mio webinar per Edi Confcommercio]

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    Il 18 giugno ho tenuto un webinar gratuito per Edi Confcommercio, il braccio formativo di Confcommercio, dedicato a Gemini, l’intelligenza artificiale di Google. In sala (virtuale) c’erano commercianti, artigiani, titolari di negozio. Persone con poco tempo, tante gatte da pelare e zero voglia di sentirsi dire “l’AI cambierà il mondo”. Volevano sapere una cosa sola: a cosa mi serve, concretamente, domani mattina? Questo articolo è la versione scritta di quello che ho condiviso. Dieci idee operative.

    Prima di cominciare: perché Gemini e non gli altri?

    Domanda lecita. La risposta è semplice. Gemini è gratuito, è integrato nell’ecosistema Google che già usi ogni giorno (Gmail, Drive, Docs, Maps), e negli ultimi mesi ha fatto un balzo impressionante: da 2,8 milioni di utenti ad aprile 2025 a 6 milioni a dicembre. Più 115% in otto mesi. Non è un fuoco di paglia.
    Ha anche alcune caratteristiche tecniche che lo rendono interessante rispetto alla concorrenza: una finestra di contesto enorme (128.000 token, cioè riesce a “tenere a mente” documenti lunghissimi), la capacità di analizzare video, la generazione di immagini integrata e i Gems, cioè assistenti personalizzati che puoi costruire tu. Ne parlerò al punto 10.

    1. Smettila di trattarlo come un motore di ricerca

    Il primo errore che vedo fare è questo: si apre Gemini, si scrive una domanda come se fosse Google, si legge la risposta e si chiude.

    Spreco totale.

    Gemini non è un motore di ricerca. È un interlocutore. Devi dialogarci. Fare domande di follow-up. Chiedere di approfondire un punto. Spingerlo a ragionare, non solo a rispondere.

    La differenza tra un prompt veloce e uno ragionato è enorme. Facciamo un esempio concreto.

    Prompt pigro: “Scrivi un’offerta commerciale.”

    Prompt da professionista: “Aiutami a creare un’offerta commerciale irresistibile per i miei servizi di [settore]. Analizza: i problemi più urgenti del cliente, le metriche che contano, le possibili obiezioni, gli elementi di differenziazione.”

    Stesso strumento. Input diverso. Output che non si comparano nemmeno.

    2. Attento alla sycophantic AI: Gemini ti dirà sempre di sì (se glielo permetti)

    Questo punto l’ho visto illuminare molte facce durante il webinar.

    La sycophantic AI è il fenomeno per cui l’intelligenza artificiale tende ad assecondarti sempre. Ti dice che la tua idea è ottima, che il tuo piano è eccellente, che il tuo testo è perfetto. Anche quando non lo è.

    È una forma di adulazione automatica, costruita per piacerti. Il problema è che se cerchi un parere critico e ti arriva solo conferma, stai sprechi una delle funzioni più preziose dello strumento.

    La soluzione è semplice: digli esplicitamente di smettere.

    Copia e incolla questo prompt all’inizio di ogni conversazione importante: “D’ora in poi, non limitarti ad assecondarmi. Se ti chiedo un parere, sii critico. Non devi essere uno yes-man.”

    Cambierà radicalmente la qualità delle risposte.

    3. Presentati a Gemini

    Gemini non sa chi sei. E se non lo sa, ti risponde come se fossi chiunque.

    Dedica cinque minuti a presentarti: il tuo settore, la tua città, la dimensione della tua attività, i tuoi clienti tipo, i tuoi obiettivi. Poi chiedigli cosa ha capito di te. Ti sorprenderà quanto riesce a elaborare.

    Questa personalizzazione trasforma ogni risposta successiva: più pertinente, più calibrata, più utile.

    4. Usa la modalità thinking per le decisioni difficili

    Gemini ha una modalità chiamata thinking (ragionamento avanzato): prima di risponderti, “pensa ad alta voce” e ragiona sul problema in modo strutturato. È particolarmente utile per decisioni complesse, analisi strategiche o quando hai bisogno di un punto di vista che vada oltre la risposta di default.

    Un esercizio che ho proposto al webinar, mutuato dal pre-mortem della psicologia cognitiva: descrivi un progetto a Gemini, poi chiedigli “Vai avanti nel tempo di un anno. Il progetto è fallito. Dimmi perché.”

    È un modo per identificare i punti deboli prima che diventino problemi reali. Costa niente, vale tanto.

    5. Analizza i siti web: il tuo e quello dei concorrenti

    Puoi incollare l’URL di un sito web e chiedere a Gemini di analizzarlo. Struttura, messaggi, punti deboli, posizionamento. Funziona.

    Ma la cosa più interessante è chiedere di mettere in relazione due siti web: il tuo e quello di un concorrente. Cosa fa meglio lui? Dove sei più forte tu? Cosa puoi copiare (legalmente, sia chiaro)? Dove c’è spazio per differenziarti?

    È un’analisi competitiva in dieci minuti che un consulente ti fattura in giorni.

    6. Carica il tuo Excel e chiedile di ragionare sui dati

    Hai un foglio Excel con le vendite degli ultimi due anni? Caricalo.

    Poi chiedi: “Analizza la struttura dei dati e identifica eventuali anomalie: valori mancanti, duplicati o formati incoerenti. Proponi una strategia di pulizia prima di procedere.”

    Dopodiché vai avanti: chiedi un’analisi, un grafico, una previsione per i prossimi sei mesi. Gemini sa leggere i dati, sa visualizzarli e sa individuare pattern che a occhio nudo non vedresti.

    Non serve essere analisti. Serve fare le domande giuste.

    7. Fai ricerca online con prompt strutturati: lead generation e OSINT

    Questa è la parte che ha fatto più rumore nel webinar.

    Gemini può fare ricerche online per te. Non solo risponderti con quello che sa: può cercare informazioni aggiornate sul web e restituirtele in formato tabella, report, elenco.

    Esempio per la lead generation: “Agisci come un esperto di lead generation. Cerca sul web attività del [settore] in [zona]. Mi servono almeno [numero] attività. Dammi una tabella con: nome, descrizione dei servizi, sito web, email di contatto, testo email per contattarli.”

    Esempio per la ricerca sui competitor: “Agisci come un esperto di intelligence competitiva. Conduci un’analisi approfondita dei miei 5 principali concorrenti nel settore [X]. Identifica punti di forza, debolezze, strategie di contenuto, prezzi e proposte di valore. Poi dimmi come posso superarli.”

    Per ricerche ancora più approfondite, Gemini ha una funzione dedicata chiamata Deep Research: costruisce un report strutturato su un argomento, citando le fonti. È lo strumento più potente per chi deve capire un mercato, un tema, una persona (nel rispetto della privacy e della legalità, ovviamente).

    8. Analizza i tuoi post social con il neuromarketing

    Hai uno screenshot di un post che hai pubblicato su Instagram o Facebook? Caricalo.

    Poi chiedi: “Analizza questo post in base a: chiarezza (punteggio da 1 a 10), impatto emotivo (punteggio da 1 a 10). Riscrivilo per ottenere un 10 su entrambe le metriche. Spiegami cosa hai cambiato e perché.”

    Se vuoi andare oltre, chiedi un’analisi dal punto di vista del neuromarketing: attenzione visiva, risposta emotiva, gerarchia delle informazioni. Gemini non è un neuroscienziato, ma sa applicare i principi del neuromarketing ai tuoi contenuti con una precisione sorprendente.

    9. Crea presentazioni, infografiche e dashboard

    Gemini genera immagini, costruisce infografiche, crea presentazioni e — grazie alla modalità Canvas — assembla dashboard visive direttamente nella chat.

    Un esempio pratico che ho mostrato al webinar: “Analizza [URL del mio sito] e le slide allegate. Crea 12 slide per presentare i miei servizi. Target: [tipo di cliente]. Stile: professionale con sfondo scuro. Inizia con una domanda accattivante. Chiudi con una call to action.”

    Il risultato non è sempre perfetto al primo colpo. Ma è un punto di partenza che ti risparmia ore di lavoro.

    10. Costruisci il tuo Gem: un assistente personalizzato per la tua attività

    I Gems sono forse la funzione meno conosciuta e più potente di Gemini.

    Puoi creare un assistente personalizzato con un nome, una personalità, delle istruzioni precise e una Knowledge Base: cioè documenti tuoi — listini, cataloghi, FAQ, politiche commerciali — che il Gem usa come base di conoscenza.

    Immagina di avere un assistente che risponde alle email dei clienti, redige preventivi e gestisce le domande frequenti usando esattamente le informazioni della tua attività. Non risposte generiche: risposte tue.

    Puoi anche condividere i Gems con il tuo team. O usarli per formare una persona nuova che entra in azienda.

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

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    Corso su Google Gemini

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    Guida pratica all’AI multimodale di Google

    Google Gemini è la famiglia di modelli di intelligenza artificiale multimodale sviluppata da Mountain View. Alimenta l’ecosistema Google e rappresenta uno degli snodi centrali dell’AI generativa contemporanea.

    Questo corso intensivo ti accompagna dalla comprensione dei modelli Gemini all’uso pratico nelle attività professionali quotidiane: generazione di testi, analisi di immagini e video, comprensione dell’audio, automazione di processi e progettazione di agenti AI.

    Un percorso pensato per chi vuole capire come funziona Gemini, quando usarlo e come integrarlo davvero nel proprio lavoro.

    A chi è rivolto il corso

    • Professionisti della comunicazione, del marketing e del digitale
    • Manager, consulenti e formatori
    • Studenti universitari e post-laurea
    • Aziende che utilizzano Google Workspace

    Non è richiesta esperienza di programmazione. È consigliata una familiarità di base con gli strumenti Google.

    Obiettivi del corso

    Al termine del corso sarai in grado di:

    • Comprendere la famiglia di modelli Google Gemini e le differenze tra le versioni
    • Utilizzare Gemini come strumento multimodale: testo, immagini, video e audio
    • Integrare Gemini con Gmail, Docs e altri servizi Google
    • Sfruttare il contesto esteso di Gemini per analisi complesse
    • Capire come funziona Gemini 3 e la modalità Deep Think
    • Configurare e usare la funzione Personal Intelligence in modo consapevole
    • Utilizzare Gemini come agente per task complessi e flussi multi-step
    • Valutare limiti, rischi, bias e aspetti di privacy

    Programma del corso

    1. Introduzione a Google Gemini

    • Cos’è Google Gemini e come si differenzia dagli altri modelli
    • Uso in sicurezza e gestione della privacy
    • Personal Intelligence: collegare Gmail, Google Foto, YouTube e Search

    2. Uso pratico e sintesi

    • Analisi di documenti lunghi e sintesi avanzate
    • Uso su grandi basi testuali e gestione del contesto

    3. Uso avanzato e creatività

    • Ragionamento avanzato e multimodalità evoluta
    • Vibe coding e creazione di contenuti (immagini e video)

    4. I Gem: i tuoi assistenti personali

    • Introduzione e panoramica dei Gem di Google
    • Creare, testare e personalizzare il proprio Gem

    Metodo didattico e durata

    • Lezioni teoriche orientate alla comprensione
    • Dimostrazioni live ed esercitazioni pratiche su casi reali
    • Sessioni di Q&A e follow-up online

    Durata: 10 ore (5 incontri da 2 ore ciascuno).
    Materiali inclusi: slide ed eBook.

    Il corso può essere personalizzato per aziende o gruppi di lavoro, sia nella durata sia nei contenuti.

    Organizziamo un corso su Google Gemini?

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    Come sfruttare la “Deep Research” di Gemini per l’OSINT (più un paio di prompt da provare)

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    L’Open Source Intelligence (OSINT) è una pratica cruciale nell’era dell’informazione digitale: implica la raccolta e l’analisi di informazioni accessibili al pubblico da una varietà di fonti, al fine di produrre report. La sua rilevanza è in costante crescita in settori diversi come la sicurezza informatica, indagini di polizia, l’intelligence aziendale e il giornalismo investigativo. Tuttavia, i metodi OSINT tradizionali si rivelano problematici: troppi dati portano a un sovraccarico informativo, la difficoltà nel verificare l’affidabilità e l’accuratezza di fonti eterogenee e la natura dispendiosa in termini di tempo della raccolta e dell’analisi manuale.

    In questo contesto, l’intelligenza artificiale e, in particolare, i modelli linguistici di grandi dimensioni (detti comunemente LLM) emergono come strumenti trasformativi capaci di automatizzare e migliorare vari aspetti dell’OSINT, come la raccolta, l’elaborazione e l’analisi dei dati. Tra i vari strumenti ora in voga, Gemini di Google, con la sua suite di modelli AI multimodali, si posiziona all’avanguardia di questa evoluzione: in particolare la sua funzionalità “Deep Research” rappresenta uno strumento di ricerca basato sull’AI generativa, progettato per affrontare compiti di ricerca complessi attraverso la navigazione autonoma del Web, il ragionamento approfondito sulle informazioni trovate e la generazione di report completi.

    La natura agentica (si parlerà sempre più di “agentic AI”) di Gemini Deep Research, caratterizzata dalla sua capacità di pianificare, cercare, ragionare e riferire autonomamente, segna un cambio di paradigma nell’OSINT, spostandosi verso assistenti AI in grado di gestire indagini complesse con un intervento umano diretto minimo. 

    La “Deep Research” di Gemini per l’OSINT

    La “Deep Research” trasforma le richieste dell’utente in piani di ricerca personalizzati e multi-punto, che vengono presentati all’utente per la revisione e la modifica prima dell’esecuzione. Questa caratteristica è fondamentale per definire la portata e gli obiettivi delle indagini OSINT, garantendo un approccio mirato e strutturato. La possibilità di modificare il piano di ricerca consente agli utenti di adattare la strategia dell’AI alle loro esigenze specifiche e alle loro conoscenze preliminari del soggetto.

    La funzionalità cerca e naviga autonomamente nel Web in profondità, accedendo potenzialmente a centinaia di siti Web (una volta, per un’azione di lead generation, ha visitato 500 siti!) per conto dell’utente al fine di trovare informazioni pertinenti e aggiornate. Ciò espande la portata della raccolta di dati OSINT oltre ciò che un analista umano può tipicamente ottenere manualmente. La capacità di accedere a una vasta gamma di fonti aumenta la probabilità di scoprire informazioni cruciali che potrebbero non essere facilmente reperibili attraverso i motori di ricerca standard.
    La “Deep Research” mostra il suo processo di pensiero mentre ragiona iterativamente sulle informazioni raccolte, riflettendo prima di prendere la sua prossima mossa. Gemini valuta criticamente le informazioni che raccoglie, identifica temi chiave e incongruenze e struttura il report in modo logico e informativo, eseguendo persino più passaggi di auto-critica per migliorare la chiarezza e i dettagli. Questo ragionamento iterativo è prezioso per collegare frammenti di dati OSINT disparati, identificare schemi e trarre inferenze significative che potrebbero non essere immediatamente evidenti. La capacità dell’AI di valutare criticamente le informazioni e di mostrare il suo processo di pensiero consente agli utenti di comprendere meglio come si sta giungendo alle conclusioni.

    La funzionalità fornisce report di ricerca personalizzati e completi, con maggiori dettagli e approfondimenti, generati in pochi minuti. Questa funzionalità di reporting aiuta a strutturare, riassumere e diffondere in modo efficiente i risultati OSINT in un formato accessibile. La possibilità di esportare i report in Google Docs e Sheets semplifica ulteriormente la condivisione e la collaborazione sui risultati. Ho fatto la prova su di me: ha generato un report di 17 pagine…

    I prompt da usare in Gemini

    Prima di tutto ho messo a punto un prompt per effettuare la due diligence su una persona. È sufficiente che copi il seguente testo e personalizzi il nome della persona, aggiungendo eventuali elementi di disambiguazione (ha un sito personale o un profilo LinkedIn?) se si chiama “Mario Rossi”.

    Agisci come un analista OSINT (Open Source Intelligence) operando nel pieno rispetto dell’etica e della legalità.
    Il tuo compito è raccogliere informazioni pubblicamente accessibili su [PERSONA], utilizzando esclusivamente fonti di dominio pubblico.
    Ti fornirò il nome della persona e, se disponibili, ulteriori dettagli utili alla disambiguazione, come per esempio: città di residenza approssimativa, affiliazioni lavorative note, nickname utilizzati online.

    Linee guida della ricerca. Utilizza esclusivamente fonti accessibili legalmente e pubblicamente, come:
    – Motori di ricerca generici (Google, Bing, ecc.)
    – Articoli di giornale, blog, forum pubblici
    – Profili social pubblici (LinkedIn, X/Twitter, Facebook, Instagram, se impostati come pubblici)
    – Siti web personali, aziendali o istituzionali
    – Comunicati stampa e registri pubblici online
    – Profili accademici e pubblicazioni scientifiche
    – Elenchi professionali e menzioni in conferenze o eventi pubblici

    Divieti assoluti, evita rigorosamente:
    – L’accesso a profili privati o contenuti protetti da credenziali
    – Qualsiasi tecnica illegale o non etica (es. scraping massivo vietato, hacking, social engineering)
    – La ricerca o divulgazione di dati sensibili o privati (es. indirizzi di casa, numeri di telefono, email private, dati finanziari o sanitari)
    – Qualsiasi azione che comprometta la privacy o la sicurezza della persona

    Struttura della risposta. Organizza le informazioni raccolte nelle seguenti categorie:
    – Identità e affiliazioni
    – Nome completo
    – Eventuali nickname pubblicamente noti
    – Affiliazioni lavorative o accademiche verificate
    – Presenza online pubblica
    – Link a profili social pubblici
    – Siti web personali, professionali o istituzionali
    – Menzioni pubbliche
    – Citazioni in articoli di notizie, blog, forum, comunicati
    – Attività pubbliche documentate
    – Partecipazioni a eventi, conferenze, webinar
    – Pubblicazioni, interviste, contenuti condivisi pubblicamente
    – Elementi di disambiguazione
    – Informazioni che permettono di distinguere l’individuo da eventuali omonimi (es. località, settore di attività, ambiti di interesse pubblico)

    Mantieni uno stile neutrale, obiettivo e basato su fatti verificabili. Riporta esclusivamente ciò che è legalmente consultabile da chiunque.

    Ora passiamo dalle persone alle aziende. Questo prompt guida Gemini Deep Research a comportarsi come un esperto di “intelligence competitiva” con 15 anni di esperienza. Chiede di analizzare cinque concorrenti principali di un’azienda in un settore specifico, valutando punti di forza, debolezze, contenuti, prezzi e proposte di valore. L’obiettivo è ottenere insight utili per migliorare SEO, social media e offerte. L’AI deve basarsi su fonti pubbliche aggiornate. Il risultato finale, anche in questo caso, è un piano d’azione per superare i competitor.

    Agisci come un esperto di intelligence competitiva
    con oltre 15 anni di esperienza in ricerche di mercato, strategia digitale e posizionamento di brand.
    Il tuo compito è condurre un’analisi approfondita della concorrenza per un’azienda nel settore
    (INSERISCI IL TUO NICCHIA/SETTORE QUI)
    L’obiettivo è identificare i tuoi 5 principali concorrenti, analizzare i loro punti di forza, debolezze, offerte, strategie di contenuto, coinvolgimento del pubblico, prezzi e proposte di valore uniche.
    Successivamente, fornisci suggerimenti pratici per superarli in aree chiave come SEO, social media, offerte e messaggi.

    Casi pratici di applicazione dell’OSINT con Deep Research

    A cos’altro potrebbe servire la combo Gemini-OSINT? Giochiamo, pensiamo a uno scenario ipotetico in cui un professionista delle risorse umane deve verificare il background professionale pubblicamente disponibile di un candidato. Si potrebbe strutturare un prompt per Gemini Deep Research per analizzare il profilo LinkedIn del candidato, il sito web personale (se ce l’ha) e qualsiasi articolo di notizie o affiliazione professionale menzionata online pubblicamente, assicurando che la ricerca si concentri esclusivamente sulle informazioni che il candidato ha volontariamente condiviso pubblicamente. Indispensabile dare linee guida etiche, evitando qualsiasi tentativo di accedere a profili privati o informazioni non pubbliche. 

    Secondo scenario. Un organizzatore di conferenze desidera saperne di più sul background e sull’esperienza di un potenziale oratore. Gemini Deep Research potrebbe essere utilizzato per analizzare il sito Web dell’oratore, le pubblicazioni elencate su Google Scholar o piattaforme simili e le interviste o presentazioni pubblicamente disponibili per confermare le sue credenziali e ottenere una migliore comprensione del suo stile di oratoria e delle aree di interesse. 

    Terzo esempio, un po’ alla “Chi l’ha visto?”. Un’organizzazione di volontariato sta cercando di raccogliere informazioni accessibili al pubblico su una persona scomparsa, per aiutarla nella ricerca. Deep Research potrebbe essere sollecitato ad analizzare i rapporti ufficiali sulle persone scomparse, gli articoli di notizie e i post sui social media da canali ufficiali o membri della famiglia (se resi pubblici), concentrandosi su informazioni fattuali ed evitando qualsiasi raccolta di dati speculativa o invasiva della privacy. 

    Ora passiamo ad altri esempi in campo commerciale. Mettiamo che una startup si sta preparando a lanciare un nuovo prodotto software. Può usare Deep Research per condurre un’analisi approfondita dei concorrenti, uno studio di mercato, magari producendo una bella SWOT. Nel prompt occorre spingere il chatbot ad analizzare i siti Web, i materiali di marketing, i cataloghi online e le recensioni dei clienti disponibili pubblicamente dei suoi potenziali concorrenti, al fine di identificare le loro caratteristiche chiave, i punti di forza, i punti deboli e il posizionamento generale sul mercato.

    Altro esempio: un’azienda sta valutando l’ingresso in un nuovo mercato internazionale. Deep Research potrebbe essere impiegato per raccogliere dati di ricerche di mercato analizzando articoli, report di settore, pubblicazioni governative e discussioni sui social media all’interno del paese target al fine di comprendere le dimensioni del mercato, il potenziale di crescita, le preferenze dei consumatori e qualsiasi panorama normativo pertinente. 

    Altra ipotesi: un’azienda sta valutando una fusione o acquisizione. Deep Research potrebbe essere utilizzato per eseguire la due diligence analizzando il sito Web della società target, la copertura mediatica, i documenti finanziari pubblici (se applicabile) e qualsiasi informazione pubblicamente disponibile sul suo team di leadership e sulla storia legale. 

    Parliamo di trend: un’azienda di energia rinnovabile utilizza Deep Research per identificare le tendenze emergenti nella tecnologia solare. Il prompt potrebbe prevedere l’analisi di pubblicazioni scientifiche recenti, notizie di settore, depositi di brevetti e discussioni sui social media tra esperti e consumatori al fine di comprendere gli ultimi progressi, le potenziali scoperte e i cambiamenti nella domanda del mercato.

    A proposito, invece, di ascolto del mercato, un’azienda alimentare e di bevande desidera comprendere l’evoluzione delle preferenze dei consumatori per i prodotti a base vegetale: si potrebbe fare una sorta di “sentiment analysis”, monitorando le conversazioni sui social, analizzare blog alimentari e forum online e rivedere i report di ricerche di mercato per identificare gli ingredienti popolari, i gusti emergenti e i principali fattori trainanti dei consumatori nel mercato a base vegetale. 

    Altra idea: un istituto finanziario sta cercando di comprendere il potenziale impatto delle nuove normative sulle criptovalute. Deep Research potrebbe essere impiegato per analizzare annunci governativi, documenti normativi, articoli apparsi su pubblicazioni finanziarie e opinioni di esperti condivise su piattaforme online pertinenti al fine di valutare la portata, le implicazioni e le potenziali sfide e opportunità derivanti da queste nuove normative. 

    Potrei continuare all’infinito. Buone ricerche OSINT!

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    Trovare lavoro con l’aiuto di ChatGPT e Gemini

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    ChatGPT, strumento di intelligenza artificiale lanciato alla fine del 2022, può essere utile per tantissimi professionisti (dagli insegnanti ai giornalisti, dai marketer agli avvocati) ma può rivelarsi un ottimo alleato anche per chi sta cercando un lavoro.

    Se quel che si dice è vero – trovare lavoro è un lavoro – è importante utilizzare tutti gli strumenti a disposizione per presentarsi al meglio e destare l’interesse dei recruiter. E qui entra in gioco il nostro caro chatbot, un’intelligenza artificiale sviluppata da OpenAI che può aiutare a ottenere un posto di lavoro. Prima di proseguire, però, ti consiglio di guardare questo video per capire di che cosa stiamo parlando:

    Ora veniamo alle possibilità offerte da ChatGPT nella ricerca del lavoro.

    Simulazione di colloquio

    Da tempo le aziende, soprattutto negli Usa, utilizzano chatbot e algoritmi per i colloqui di lavoro. Con ChatGPT, è possibile fare altrettanto a partire dall’annuncio della posizione aperta. Questo può aiutare a familiarizzare con le domande più comuni e a preparare le risposte utilizzando, per esempio, il metodo STAR (Situazione, Task, Azione, Risultato) per presentare le proprie competenze in modo convincente.

    metodo-star-colloqui-lavoro-linkedin

    Ecco una schermata d’esempio di un colloquio con ChatGPT per una posizione da magazziniere, a partire dal prompt “Assumi i panni di un recruiter. Stai cercando un magazziniere che sappia guidare il muletto. Devi fare un colloquio, in italiano. Indaga su attitudini, studi, esperienze precedenti, soft skill. Inizia il colloquio con un saluto, poi aspetta la mia risposta prima di proseguire”:

    Ecco un altro prompt pronto (scusa il gioco di parole) all’uso:

    Voglio che tu agisca da intervistatore. Io sarò il candidato e tu mi farai le domande dell’intervista per il ruolo di [INSERISCI RUOLO] in base alla seguente descrizione del lavoro [INCOLLA JOB DESCRIPTION]. Rispondi solo come intervistatore. Non scrivere tutta la conversazione in una volta sola, ma fai l’intervista: fai le domande e attendi le mie risposte. Non scrivere spiegazioni. Fammi la prima domanda.

    In questo articolo del Sole24Ore si parla proprio dei colloqui di lavoro con ChatGPT.

    Questo è il paragrafo a cui voglio linkare.

    La simulazione del colloquio con Gemini

    Gemini, una valida alternativa a ChatGPT, sviluppato da Google, consente di creare i cosiddetti Gem, versioni personalizzate di Gemini che aiutano a eseguire attività ripetitive, un po’ come le macro di Excel e Word. Ho creato un Gem per la simulazione di qualsiasi colloquio di lavoro: all’inizio l’intelligenza artificiale chiede CV, link all’offerta di lavoro e informazioni sull’azienda. Poi parte l’intervista.

    Ecco il prompt (le istruzioni) per istruire il Gem “Simulazione colloquio di lavoro”:

    Questo GEM deve simulare un colloquio di lavoro a partire dal CV del candidato e delle informazioni su azienda e posizione lavorativa.

    Tieni presenti gli obiettivi del colloquio:

    – valutare l’idoneità del candidato per la posizione

    – approfondire la conoscenza delle competenze e dell’esperienza del candidato

    – fornire al candidato informazioni dettagliate sull’azienda e sulla posizione

    – assicurati di mantenere un tono professionale e cordiale durante tutto il colloquio.

    Prima di tutto chiedi al candidato di caricare il proprio CV.

    Quindi chiedi di indicare il link di un’offerta di lavoro e il link dell’azienda di riferimento.

    Riepiloga le informazioni sull’offerta di lavoro che trovi online:

    Titolo della posizione: [Titolo della posizione]

    Descrizione del ruolo: [Descrizione dettagliata delle responsabilità e dei compiti]

    Competenze richieste: [Elenco delle competenze tecniche e trasversali necessarie]

    Esperienza minima: [Anni di esperienza richiesti e settore specifico]

    Sede di lavoro: [Sede dell’azienda]

    Tipologia di contratto: [Tipo di contratto offerto]

    Benefici: [Eventuali benefici offerti dall’azienda]

    A quel punto, dopo aver analizzato documenti e link, mettiti nei panni del selezionatore esperto di risorse umane per quell’azienda.

    Fai prima di tutto un breve commento sul CV del candidato.

    Quindi inizia il colloquio. Poni al candidato una serie di domande pertinenti alla posizione, sia di natura tecnica che comportamentale, per valutare:

    – conoscenza del settore e dell’azienda

    – capacità di problem solving

    – attitudine al lavoro di squadra

    – motivazione e interesse per la posizione

    Dopo ogni domanda aspetta la risposta del candidato al fine di indirizzare la domanda successiva.

    Se lo ritieni necessario, procedi anche con simulazione di situazioni: presenta al candidato alcune situazioni tipiche che potrebbe affrontare nel ruolo e chiedi come le gestirebbe.

    Infine offri al candidato la possibilità di porre domande sull’azienda e sulla posizione.

    Alla fine fornisci un feedback costruttivo al candidato, evidenziando i punti di forza e le aree di miglioramento.

    Ottimizzazione CV e profilo LinkedIn

    ChatGPT può aiutare a modificare il proprio curriculum in modo da soddisfare le esigenze specifiche della posizione a cui si sta candidando. Questo include l’utilizzo di parole chiave e skill rilevanti, nonché una headline di LinkedIn accattivante.

    Analisi di posizionamento e SWOT

    ChatGPT può anche aiutare a effettuare un’analisi del proprio posizionamento grazie a una tabella SWOT (punti di forza, debolezza, opportunità e minacce) per individuare le aree di miglioramento e presentarsi al meglio ai recruiter.

    Lettera motivazionale

    Scrivere una lettera motivazionale o elevator pitch può essere un compito difficile, ma con ChatGPT è possibile utilizzare la tecnica 5W (Chi, Cosa, Dove, Quando, Perché) per creare un testo accattivante che evidenzi le proprie capacità e la passione per la posizione.

    Anche in questo caso si può partire dall’offerta di lavoro. Per esempio questa:

    Descrizione completa della posizione

    ITALPIZZA – Azienda italiana leader nella produzione e commercializzazione di pizze surgelate, operante a livello mondiale e in forte espansione, ricerca per la sua sede di Modena un/a INGEGNERE MECCANICO JUNIOR da inserire all’interno dell’ufficio tecnico e che svolgerà le seguenti mansioni:

    • Partecipazione all’attività di progettazione;
    • Allestimento ed esecuzione prove di verifica e validazione;
    • Partecipazione allo sviluppo di automazioni per linee di produzione;
    • Redazione documentazione tecnica.

    Il candidato ideale ha i seguenti requisiti:

    • Laurea in Ingegneria meccanica;
    • Lingue Inglese fluente;
    • Esperienza nella mansione non necessaria;
    • Predisposizione verso attività multidisciplinare;
    • Dinamicità ed attitudine verso attività pratica/sperimentale;

    La tipologia contrattuale sarà definita sulla base dell’esperienza maturata.

    Candidarsi allegando curriculum vitae in formato Word o pdf con Foto.

    Contratto di lavoro: Tempo pieno

    Si copia il testo e lo si incolla in ChatGPT con questo prompt (chiaramente da personalizzare sulla base del proprio trascorso lavorativo, gli studi e le proprie competenze): “Scrivi una lettera motivazionale per candidarsi a questa posizione lavorativa: [INCOLLA]”

    Ecco il risultato:

    Egregio responsabile delle risorse umane,

    mi chiamo [Nome e Cognome] e ho appreso della vostra azienda attraverso una ricerca sul web per opportunità di lavoro. Sono particolarmente interessato alla posizione di Ingegnere Meccanico Junior presso la sede di Modena.

    Sono un giovane laureato in Ingegneria Meccanica, con una forte passione per la progettazione e lo sviluppo di automazioni. La mia formazione accademica mi ha fornito solide conoscenze teoriche e pratiche nel campo della meccanica, che mi permettono di affrontare sfide tecniche con successo. Inoltre, parlo fluentemente inglese, il che mi rende in grado di comunicare e lavorare in team con persone provenienti da diverse parti del mondo.

    Sono una persona molto dinamica ed attiva, che ama sperimentare e cercare nuove soluzioni ai problemi. Ritengo di avere le capacità necessarie per contribuire all’attività di progettazione e all’allestimento e esecuzione delle prove di verifica e validazione, in linea con gli obiettivi dell’ufficio tecnico.

    Sarei molto onorato di avere l’opportunità di unirmi al team di ITALPIZZA, azienda leader nella produzione e commercializzazione di pizze surgelate. La vostra azienda ha una forte presenza a livello mondiale e una storia di successo nell’espansione, cosa che la rende un’azienda molto interessante da parte mia.

    Allego il mio curriculum vitae in formato Word o pdf con foto, come richiesto. Spero che la mia candidatura venga presa in considerazione e mi metto a vostra disposizione per un eventuale colloquio.

    Cordiali saluti,

    [Nome e Cognome]

    Mail di ringraziamento

    Dopo un colloquio di lavoro, è importante inviare una mail di ringraziamento al recruiter per mostrare gratitudine e interesse per la posizione. ChatGPT può aiutare a scrivere una mail efficace e personalizzata.

    Storytelling

    Per la sezione “Informazioni” del proprio profilo LinkedIn, ChatGPT può aiutare a creare una storia accattivante che descriva le proprie esperienze e competenze in modo interessante e memorabile.

    Si può chiedere a ChatGPT di scrivere la storia lavorativa a partire dal proprio CV.

    Progetti

    ChatGPT può anche aiutare a scrivere un progetto che descriva un caso di successo, evidenziando le proprie capacità e la passione per il lavoro.

    Scrivimi per chiedere informazioni sul mio corso su ChatGPT

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